A potential field method for solving the problem of path planning based on global and local information for a mobile robot moving among a set of stationary obstacles is described. The concept of various method used path planning is used design a planning strategy. A real human living area is constructed by many moving and imminence obstacles. Home service mobile robot must avoid many obstacles instantly. A path that safe and attraction towards the goal is chosen. The potential function depends on distance from the goal and heuristic function relies on surrounding environments. Three additional combined methods are proposed to apply to human living area, calibration robots position by measured surrounding environment and adapted home service robots. In this work, we proposed the application of various path planning theory to real area, human living. First, we consider potential field method. Potential field method is attractive method, but that method has great problem called local minimum. So we proposed intermediate point in real area. Intermediate point was set in doorframe and between walls there is connect other room or other area. Intermediate point is very efficiency in computing path. That point is able to smaller area, area divided by intermediate point line. The important idea is intermediate point is permanent point until destruction house or apartment house. Second step is move robot with sensing on front of mobile robot. With sensing, mobile robot recognize obstacle and judge moving obstacle. If mobile robot is reach the intermediate point, robot sensing the surround of point. Mobile robot has data about intermediate point, so mobile robot is able to calibration robots position and direction. Third, we gave uncertainty to robot and obstacles. Because, mobile robot was motion and sensing ability is not enough to control. Robot and obstacle have uncertainty. So, mobile robot planed safe path planning to collision free. Finally, escape local minimum, that has possibility occur robot do not work. Local minimum problem solved by virtual obstacle method. Next is some supposition in real living area.
This paper describes power potential field method for the collision-free path planning of stereo-vision based mobile robot. Area based stereo matching is performed for obstacle detection in uncertain environment. The repulsive potential is constructed by distributing source points discretely and evenly on the boundaries of obstacles and superposing the power potential which is defined so that the source potential will have more influence on the robot than the sink potential when the robot is near to source point. The mobile robot approaches the goal point by moving the robot directly in negative gradient direction of the main potential. We have investigated the possibility of power potential method for the collision-free path planning of mobile robot through various experiments.
This paper aims to derive a mathematical model of the dynamics of handling task in field robot which stable grasping and manipulates a rigid object with some dexterity. Firstly, a set of differential equation describing dynamics of the manipulators and object together with geometric constraints of tight area-contacts on motion of the overall system is analyzed and a method of computer simulation for overall system of differential-algebraic equations is presented. Thirdly, simulation results are shown and the effects of geometric constraints of contact-area are discussed. Finally, it is shown that even in the simplest case of dual single D.O.F. manipulators there exists a sensory feedback from sensing data of he rotational angle of the object to command inputs to joint actuators and this feedback connection from sensing to action eventually realizes secure grasping of the object, provided that he object is of rectangular shape and motion is confined to a horizontal
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.
Seo, Woo-Seog;Kim, Sung-Su;Yang, Soon-Yong;Lee, Byung-Ryong;Ahn, Kyung-Kwan
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.132.4-132
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2001
Field robot represented by excavator can be applied for various kinds of working in manufacturing, construction, agriculture etc. because of the flexibility of its multi-joint mechanism and the high power of hydraulic actuators. In general, the dynamics of field robot have strong coupling, various kinds of non-linearity, and time varying parameters according to working conditions. Therefore, it is very difficult to describe the system well, and design controller systematically based on its model. This paper established the mathematical model of field robot driven by electro-hydraulic servomechanism and constructed the adaptive control system robust to external load variations. The proposed control system for the field robot was evaluated by the computer simulation, and the performance results of trajectory tracking were compared with that of PID control system.
In this research, the energy stability level method is used for examining the stable state of Field Robot under effects of swing motion, at particular postures of manipulator, and terrain conditions. The energy stability level is calculated by using the dynamic models of Field Robot, subjected to the concept of equilibrium plane and support boundary. The results, simulated by using computing program for estimating the potential overturning of Field Robot, supply useful predictions of stability analysis for designers and operators.
Robot's technology was very simple and repetitive in the past. Nowadays, robots are required to perform intelligent operation. So, path planning has been studied extensively to create a path from start position to the goal position. In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environments. It is used for a path plan of mobile robot because it is elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are collision risk, avoidance path, time attrition. In order to resolve path problems, we amalgamated potential field algorithm with the artificial neural network system. The input of the neural network system is set using relative velocity and location between the robot and the obstacle. The output of the neural network system is used for the weighting factor of the repulsive potential function. The potential field algorithm problem of mobile robot's path planning can be improved by using artificial neural network system. The suggested algorithm was verified by simulations in various dynamic environments.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.251-256
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1994
Integration of intelligent robot workcell is now a hot issue in CIM and robotics area. This piper dealt with relatively low-level essential topics, i.e., multi-robot coordination and real-time communication for the integration of intelligent robot workcell. For the coordination of multi-robot system, the tightly-coupled coordination is proposed using the various sensors. In order to handle the numerous communication data, time-critical communication network (Field-bus) is introduced and investigated. Finally, intelligent robot workcell is suggested using the Mini-MAP and Field-bus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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