• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.131.4-131
• /
• 2001

A lot of path planning algorithms have been developed to find the collision-free path with minimum cost. But most of them require complicated computations. In this paper, a thinning method, which is one of the image processing schemes, was adopted to simplify the path planning procedure. In addition, critical points are used to find the shortest-distance path among all possible paths from the start to the goal point. Since the critical points contain the information on the neighboring paths, a new path can be quickly obtained on the map even when the start and goal points change. To investigate the validity of the proposed algorithm, various simulations have been performed for the environment where the obstacles with arbitrary shapes exist. It is shown that the optimal paths can be found with relative easiness.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권2호
• /
• pp.676-687
• /
• 2015

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.120.3-120
• /
• 2001

We propose a new method of path planning for cleaning robots. Path planning problem for cleaning robots is different from conventional path planning problems in which finding a collision-free trajectory from a start point to a goal point is focused. In the case of cleaning robots, however, a planned path should cover all area to be cleaned. To resolve this problem in a systematic way, we propose a method based on a graph model as follows: at first, partition a given map into proper regions, then transform a divided region to a vertex and a connectivity between regions to an edge of a graph. Finally, a region is divided into sub-regions so that the graph has a unary tree which is the simplest Hamilton path. The effectiveness of the proposed method is shown by computer simulation results.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.907-914
• /
• 2014

본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.168-173
• /
• 2003

In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제43권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2006

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.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제38권5호
• /
• pp.493-501
• /
• 2014

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.