According to the increasing interest and demand for the Autonomous Surface Vessels (ASV), the autonomous navigation system is being developed such as obstacle detection, avoidance, and path planning. In general, autonomous navigation algorithm controls the ship by detecting the obstacles with various sensors and planning path for collision avoidance. This study aims to construct and prove autonomous algorithm with integrated various sensor using the Robot Operating System (ROS). In this study, the safety zone technique was used to avoid obstacles. The safety zone was selected by an algorithm to determine an obstacle-free area using 2D LiDAR. Then, drift angle of the ship was controlled by the propulsion difference of the port and starboard side that based on PID control. The algorithm performance was verified by participating in the 2020 Korea Autonomous BOAT (KABOAT).
This paper presents a robust autonomous navigation and reconnaissance system for tracked robots, designed to handle complex multi-floor indoor environments with stairs. We introduce a localization algorithm that adjusts scan matching parameters to robustly estimate positions and create maps in environments with scarce features, such as narrow rooms and staircases. Our system also features a path planning algorithm that calculates distance costs from surrounding obstacles, integrated with a specialized PID controller tuned to the robot's differential kinematics for collision-free navigation in confined spaces. The perception module leverages multi-image fusion and camera-LiDAR fusion to accurately detect and map the 3D positions of objects around the robot in real time. Through practical tests in real settings, we have verified that our system performs reliably. Based on this reliability, we expect that our research team's autonomous reconnaissance system will be practically utilized in actual disaster situations and environments that are difficult for humans to access, thereby making a significant contribution.
Path planning algorithms are used to allow mobile robots to avoid obstacles and find ways from a start point to a target point. The general path planning algorithm focused on constructing of collision free path. However, a high continuous path can make smooth and efficiently movements. To improve the continuity of the path, the searched waypoints are connected by the proposed polynomial interpolation. The existing polynomial interpolation methods connect two points. In this paper, point groups are created with three points. The point groups have each polynomial. Polynomials are made by matching the differential values and simple matrix calculation. Membership functions are used to distribute the weight of each polynomial at overlapped sections. As a result, the path has $G^2$ continuity. In addition, the proposed method can analyze path numerically to obtain curvature and heading angle. Moreover, it does not require complex calculation and databases to save the created path.
This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method (LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.
In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.
본 연구는 미리 지정된 항로를 따라 항해하기 위한 선박의 Track-keeping에 대한 기초 실험 연구 분석결과를 제시하였다. 항로상에 위치한 여러 가지 변침점을 설정하고, 해당 선박이 그 항로를 항해하도록 알고리즘을 구성, 모형선을 이용한 실험 결과를 보여주었다. 지정된 구역에서 GPS로 변침점을 설정하고, 그 포인트를 Data화하여, 미리 프로그램된 알고리즘에 입력하면 해당 선박이 자동으로 항로를 항해하도록 설계되었다. PD 제어를 이용하여 침로 유지 알고리즘을 구성하였고, 선박 자동 Track-keeping 결과는 모니터링 가능토록 하였고, 변수를 설정 변경하도록 설계되었다. 제시된 알고리즘은 실험을 통하여 그 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었으며, 실선의 항해 자동화 및 충돌회피, 자동접안 등의 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
이동로봇의 경로 설정과 장애물 회피에 관한 문제는 이동로봇을 제어하기 위한 기본적인 문제로서 지금까지 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 다양한 센서들로부터 얻어지는 정보는 로봇이 진행하기 위한 경로에 대한 결정과 장애물에 대한 정보를 제공해준다. 대부분의 연구들은 제한 조건이 존재하는 경우에서 그 상황에 알맞은 방법들이 대부분이며, 다른 상황을 해결하기에는 어려움이 있다. 또한, 최적화된 경로에 대한 좋은 결과를 만들기 위해서는 복잡한 계산 과정을 통해서 시간 지연이 발생하게 된다. 이와 같은 처리 방법은 움직이는 장애물의 회피와 같이 빠른 처리를 필요로 하는 상황에서 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 장애물과 이동 가능한 경로들의 영역을 작은 영역들이 분포하는 공간으로 변형하고 이와 같이 구성된 공간에서 밀도와 연결 상태를 통해 이동 로봇이 진행 할 수 있는 최단 경로를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 작은 영역들은 자신의 번호를 가지게 되며, 주변 영역들의 개수를 통해 이동 경로를 결정하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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