Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.
The collision-free path planning presented here uses linear parametric curve with one intermediate connection point between start and target points. The algorithm, in which connection point is organized in elliptic chord.(.theta., .delta.), maps objects in Euclidean Space into images in CPS through intersection check between path and obstacles a process defined as GM. Elliptic locus has special property that the total distance between focus points through a point on ellipse is the same regardless of .theta.. Hence by locating the start and target points to focus points of ellipse, and organizing connection point in elliptic coordinate, the .delta.-axis of CPS represents length of path. The GM of EWS requires calculation of interference in circumferential direction only. The procedures for GM is developed which include categorization of obstacles to reduce calculation amount. Simulations of GM of EWS, on a PC with Pentium/90MHz, is carried out to measure performance of algorithm and the results are reported on a table. The simulations are done for number of cases with different number of obstacles and location of start/target points.
A collision-free trajectory planning algorithm is proposed to optimally coordinate two robots working in a common 3-D workspace. Each link of the two robots is modeled as a line segment and by their motion priority, one of the two robots is chosen as the master and the other the slave. And the one-step-ahead minimum distance between the two robots is computed by moving the master to the next location on its specified trajectory. Then the nominal trajectory of the slave is modified such that the distance between the next locations of the master and the slave must be larger than a prespecified allowable minimum distance. Here the weighted sum of the trajectory error and the joint motions of the slave is minimized by using the linear programming technique under the constraints that joint angle and velocity limits are not violated. To show the validity of the proposed algorithm, a numerical example is illustrated by employing a two dof's and a three dof's planar robots.
In this paper, assuming that local range information is available, a collision-free path planning algorithm for multiple mobile robots is presented by using Hopfield neural optimization network. The energy function of the network is built using the present position and the goal position of each robot as well as its local range information. The proposed algorithm has several advantages such as the effective passing around obstacles with the directional safety distance, the easy implementation of robot motion planning including its rotation, the real-time path planning capability from the totally localized computations of path for each robot, and the adaptivity on arbitrary environment since any special shape of obstacles is not assumed.
The purpose of this paper is to establish an effective featured based inspection planning system for OMM(On-Machine Measurement) process. In this system, an effective inspection process planning is accomplished by determining the number of measuring points, their locations and probing paths using fuzzy logic, Hammersley method and TSP problem. Also, an effective collision-free algorithm Is proposed based on the EZ-map analysis. All the inspection planning processes are performed based on the defined inspection features those are derived from the CAD database. Proposed inspection planning method is simulated for the given sample wrokpieces, and the results are analyzed. The results show that the proposed method can be successfully implemented in real OMM process.
기존의 프레임 알로하 알고리즘은 효율적인 태그 인식을 위해 프레임 크기를 변경시키는 방법을 이용한다. 그러나 태그수가 최대 프레임 크기보다 많은 경우, 프레임 크기 변경만으로는 태그 충돌을 줄일 수 없어 태그 인식 시간이 증가한다. 특히 주기적 브로드캐스트 알고리즘을 전송하여 태그수를 결정하여 인식을 주기적으로 인식하여야만 하기에 인식 효과를 개선하기 위해서는 제한점이 있다고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 브로드캐스트 기반 인식의 문제점을 해결하기 위해 개선한 중재자를 적용하여 태그 요청시 필요한 브로드캐스트 기반의 프레임 알로하 방식을 개선하여 최소한의 브로드캐스트 적용 방식인 TAFSA (Tag-Arbitor Frame slotted Alhoa) 알고리즘을 제안한다. 시물레이션 결과 TAFSA 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 0.7배 이상의 성능이 향상됨을 보임을 알 수 있었다.
We present algebraic algorithms for collision-avoidance robot motion planning problems with planar geometric models. By decomposing the collision-free space into horizontal vertex visibility cells and connecting these cells into a connectivity graph, we represent the global topological structure of collision-free space. Using the C-space obstacle boundaries and this connectivity graph we generate exact (non-heuristic) compliant and gross motion paths of planar curved objects moving with a fixed orientation amidst similar obstacles. The gross motion planning algorithm is further extended (though using approximations) to the case of objects moving with both translational and rotational degrees of freedom by taking slices of the overall orientations into finite segments.
Collision-free trajectory planning for two robots is considered. The two robot system handled in the paper is given specified geometric paths for two robots, and the task is repeating. Then, the robot dynamics is transformed as a function of the traveled lengths along the paths, and the bounds on acceleration and velocity are described in the phase plane be taking the constraints on torques and joint velocities into consideration. Collision avoidance and time optimality are considered simultaneously in the coordination space and the phase plane, respectively. The proof for the optimality of the proposed algorithm is given, and a simulation result is included to show the usefulness of the proposed method.
A heuristic sweeping algorithm for an autonomous smearing robot which executes the area filling task is proposed. This algorithm searches tracking points with the obstacle andenvironment wall while the robot tracking whole workspace, and finds sequential tracking line by sequentally connecting the tracking points in such a way that (1) the line should be never crossed, (2) the total tracking points should be is linked as short as possible, and (3) the tracking link should be cross over the obstacle in the work-space. If the line pass through the obstacle, hierarchical collision free algorithm proposed is implied. The proposed algorithm consists of (1) collision detection procedure, (2) obstacle map making procedures, (3) tracking points generation procedures for subgosls, (4) tracking points scanning procedures, and (5) obstacle avoidance procedure.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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