This paper a new solution approach to moving obstacle avoidance problem of a mobile robot. A new concept avoidability measure (AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function (VDF), is derived as a function of the distance from the obstacle to the robot and outward speed of the obstacle relative to the robot. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terms of the VDF ,an artificial potential field is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived from the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid moving obstacles in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.
We design Collision Avoidance System using model vehicle. The purpose of this system(Collision Avoidance System) is to maintain continuously constant distance between a forward running vehicle and a following automatic guided vehicle(AGV). For this system, we design modeling of vehicle and observe this through simulation. By sing super sonic sensors to measure the distance between vehicles and controller using 80c196kc for changing velocity of motor, we design Collision Avoidance System as maintaining continuously constant distance between vehicles.
본 논문에서는 대표적인 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 분석한다. 이를 위해 장애물 회피 성능 지수로서 목표점까지 이동한 거리, 이동 시간, 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도(smoothness)를 제시한다. 특히 로봇 동작의 평활도는 로봇 동작 시 조향 방향의 각가속도와 저크(jerk)를 사용하여 로봇의 실질적 이동 효율성을 측정하는 성능 지수이다. 주어진 성능 지수에 의하여 4가지의 주요한 장애물 회피 방법을 비교하였다. 주요한 장애물 회피 방법은 인공 전위계 방법, 탄성력(elastic force) 방법, 가상 거리(virtual distance)에 의한 인공전위계 방법, 그리고 가상 거리에 의한 탄성력 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 각 방법의 성능을 비교 분석하여 각각의 장애물 회피 특성을 파악하였다.
This paper presents a new solution approach to moving obstacle avoidance problem of a robot. A new concept, avoidability measure(AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function(VDF) is derived as a function of three state variables: the distance from the obstacle to the robot, outward speed of the obstacle relative to the robot, and outward speed of the robot relative to the obstacle. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terms of the VDF, an artificial potential is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived from the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid a moving obstacle in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle and robot as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.
본 연구에서는 교항하는 두 선박 간의 충돌 회피에 적용 가능한 해석적 기법에 바탕을 둔 피항 조선 알고리듬을 소개한다. 충돌 회피를 위하여 두 선박 간의 최소이격거리를 설정하고 교항하는 두 선박의 적절한 피항 조선을 통해 안전하고 효과적인 피항이 가능하도록 하였다. 이의 구현을 위하여 1) 선박의 운항속도를 조절하는 속도 변화에 의한 충돌회피 기법과 2) 선박의 선수각을 변경하여 침로를 변경하는 충돌회피 기법을 고려하였고, 두 선박의 기하학적 배치를 감안하여 충돌 회피를 위해 조선 동작을 개시하는 피항 개시거리를 해석적으로 전개하였다. 제안한 기법의 타당성 검증을 위하여 다양한 교항 시나리오를 설정하고 이에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
This paper presents a new solution approach to moving obstacle avoidance problem for a mobile robot. A new concept avoidability measure(AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function(VDF) is derived as a function of the distance from the obstacle to the robot and outward speed of the obstacle relative to the robot. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terns of the VDF, an artificial potential field is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived form the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid moving obstacles in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.
This paper presents an obstacle avoidance of a mobile robot by the subgoal generation using infrared sensors. When an obstacle appears on the path which the robot is moving forward the robot has to get information, such as distance between the robot and the obstacle and the shape of the obstacle for avoidance behavior. Our collision avoidance algorithm needs the only distance between the robot and the obstacles. The distances are used for subgoal generation. Simulation results show that a robot can go to the goal, carrying out subgoal generation and avoiding obstacles.
This paper presents a new method driving multiple robots to their goal position without collision. To consider the movement of the robots in a work area, we adopt the concept of avoidability measure. The avoidability measure figures the degree of how easily a robot can avoid other robots considering the velocity of the robots. To implement the concept to avoid collision among multiple robots, relative distance between the robots is proposed. The relative distance is a virtual distance between robots indicating the threat of collision between the robots. Based on the relative distance, the method calculates repulsive force against a robot from the other robots. Also, attractive force toward the goal position is calculated in terms of the relative distance. These repulsive force and attractive force are added to form the driving force for robot motion. The proposed method is simulated for several cases. The results show that the proposed method steers robots to open space anticipating the approach of other robots. In contrast, since the usual potential field method initiates avoidance motion later than the proposed method, it sometimes fails preventing collision or causes hasty motion to avoid other robots. The proposed method works as a local collision-free motion coordination method in conjunction with higher level of task planning and path planning method for multiple robots to do a collaborative job.
본 연구는 기존의 모바일 인터넷 사용 성공모형을 기반으로 한 스마트폰 게임 애플리케이션의 성공모형을 이용하였다. 뿐만 아니라, 사용자의 문화적 성향(불확실성 회피성향, 권력거리)에 따라 사용자의 행동이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 이를 위해, 221명의 사용자들을 대상으로 설문을 실시하였다. 불확실성 회피성향과 권력거리의 문화적 차원에 따른 사용자 집단을 구분하였으며, 구분된 집단을 대상으로 집단간 행동차이를 규명하였다. 불확실성 회피성향과 권력거리에 따른 사용자 집단은 크게 불확실성 회피성향이 강하고 권력거리가 강한 집단과 불확실성 회피성향이 약하고 권력거리가 약한 집단으로 구분되었다. 집단간 행동차이를 살펴본 결과 스마트폰 게임 애플리케이션 사용행동에 있어 두 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다.
Evaluation of the quantitative risk of collision plays a key role in developing the expert system of navigation and collision avoidance. This study analysed thoroughly how to determine the threshold of avoidance sector as described in the new evaluation of collision risk, and suggested the collision risk obtained by the alteration of course and/or speed in order to pass clear qf each danger zone as the threshold of avoidance sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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