Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.7
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pp.624-630
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2007
The dynamic window approach(DWA) is a well known technique for reactive collision avoidance. It shows safe and efficient performance in real-world experiments. However, a robot can get stuck in local minima because no information about the connectivity of the free space is used to determine the motion. The global DWA can solve this problem of local minima by adding a navigation function. Even with the global DWA, it is still difficult for a robot to execute an abrupt change in its direction, for example, entering from the corridor to a doorway. This paper proposes a modified global DWA using the included angles of waypoints extracted from an optimal path. This scheme enables the robot to decelerate in advance before turning into the doorway. Therefore the robot can reach the goal position more safely and efficiently at high speeds.
In the CR-enabled MANET, routing paths can be easily destroyed due to node mobility and channel unavailability (due to the emergence of the PU of a channel), resulting in significant overhead to maintain/recover the routing path. In this paper, network caching is actively used for route maintenance, taking into account the properties of the CR. In the proposed scheme, even if a node detects that a path becomes unavailable, it does not generate control messages to establish an alternative path. Instead, the node stores the packets in its local cache and 1) waits for a certain amount of time for the PU to disappear; 2) waits for a little longer while overhearing messages from other flow; 3) after that, the node applies local route recovery process or delay tolerant forwarding strategy. According to the simulation study using the OPNET simulator, it is shown that the proposed scheme successfully reduces the amount of control messages for path recovery and the service latency for the time-sensitive traffic by 13.8% and 45.4%, respectively, compared to the existing scheme. Nevertheless, the delivery ratio of the time-insensitive traffic is improved 14.5% in the proposed scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.11A
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pp.1173-1181
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2007
A number of routing algorithms have been studied for wireless mobile ad-hoc network. Among them, the AODV routing algorithm with on-demand method periodically transmits hello message and monitors link state during data transmission in order to maintain routing paths. When a path is disconnected, a node that senses it transmits a RERR packet to the transmitting node or transmits a RREQ locally so that the path could be repaired. With that, the control packet such as a RREQ is broadcast, which causes the consumption of bandwidth and incurs data latency. This paper proposes a LRRLBP algorithm that locally repairs a path by predicting link state before disconnecting the path based on the AODV routing protocol for solving such problems. Intensive simulations with the results using NS-2 simulator are shown for verifying the proposed protocol.
This paper presents a control strategy for voltage-controlled multi-function distributed generation (DG) combined with an active power filter (APF) and a reactive power compensator. The control strategy is based on droop control. As a result of local nonlinear loads, the voltages of the point of common coupling (PCC) and the currents injecting into the grid by the DG are distorted. The power quality of the PCC voltage can be enhanced by using PCC harmonic compensation. In addition, with the PCC harmonic compensation, the DG offers a low-impedance path for harmonic currents. Therefore, the DG absorbs most of the harmonic currents generated by local loads, and the total harmonic distortion (THD) of the grid connected current is dramatically reduced. Furthermore, by regulating the reactive power of the DG, the magnitude of the PCC voltage can be maintained at its nominal value. The performance of the DG with the proposed control strategy is analyzed by bode diagrams. Finally, simulation and experimental results verify the proposed control strategy.
Path Planning is one of the important fields in robot technologies. Local path planning may be done in on-line modes while recognizing an environment of robot by itself. In dynamic environments to obtain fluent information for environments vision system as a sensing equipment is a one of the most necessary devices for safe and effective guidance of robots. If there is a predictor that tells what future sensing outputs will be, robot can respond to anticipated environmental changes in advance. The tracking of obstacles has a deep relationship to the prediction for safe navigation. We tried to deal with active contours, that is snakes, to find out the possibilities of stable tracking of objects in image plane. Snakes are defined based on energy functions, and can be deformed to a certain contour form which would converge to the minimum energy states by the forces produced from energy differences. By using point algorithm we could have more speedy convergence time because the Brent's method gives the solution to find the local minima fast. The snake algorithm may be applied to sequential image frames to track objects in the images by these characteristics of speedy convergence and robust edge detection ability.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.6
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pp.385-391
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2022
This paper presents to develop a path planning algorithm combining gradient descent-based path planning (GBPP) and particle swarm optimization (PSO) for considering prohibited flight areas, terrain information, and characteristics of fixed-wing unmmaned aerial vehicle (UAV) in 3D space. Path can be generated fast using GBPP, but it is often happened that an unsafe path can be generated by converging to a local minimum depending on the initial path. Bio-inspired swarm intelligence algorithms, such as Genetic algorithm (GA) and PSO, can avoid the local minima problem by sampling several paths. However, if the number of optimal variable increases due to an increase in the number of UAVs and waypoints, it requires heavy computation time and efforts due to increasing the number of particles accordingly. To solve the disadvantages of the two algorithms, hierarchical path planning algorithm associated with hierarchical particle swarm optimization (HPSO) is developed by defining the initial path, which is the input of GBPP, as two variables including particles variables. Feasibility of the proposed algorithm is verified by software-in-the-loop simulation (SILS) of flight control computer (FCC) for UAVs.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.11
no.2
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pp.27-33
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2012
A marine propeller is designed for preventing cavitation priority. Cavitation is a phenomenon which is defined as the vibration or noise by dropping the pressure on the high-speed rotation of the propeller. There has to be a enough thrust on the low-speed rotation for preventing cavitation. Thus, it has to be considered in the increasing of the number of blade and the angle of wing to design the propeller. In addition, flow resistance will be increasing by narrowing the width between blades. So high quality surface roughness of the hub to minimize flow resistance is required. Interference problems with tool and neighboring surfaces often take place from this kind of characteristics of the propeller. During 5-Axis machining of these propellers, the excessive local interference avoidance, necessary to avoid interference, leads to inconsistency of cutter posture, low quality of machined surface. Therefore, in order to increase the surface quality, it is necessary to minimize the cutter posture changes and create a continuous tool path while avoiding interference. This study, by using a MC-space algorithm for interference avoidance and a MB-spline algorithm for continuous control, is intended to create a 5-Axis machining tool path with excellent surface quality. Also, an effectiveness is confirmed through a verification manufacturing.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.1
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pp.5-11
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2010
An adaptive formation control approach is proposed for nonhonolomic multiple mobile robots considering unknown slipping and skidding. It is assumed that unknown slipping and skidding effects are bounded by unknown constants. Under this assumption, the adaptive technique is employed to estimate the bounds of unknown slipping and skidding effects of each mobile robot. To deal with the skidding effect included in kinematics, the dynamic surface design approach is applied to design a local controller for each mobile robot. Using Lyapunov stability theorem, the adaptation laws for tuning bounds of slipping and skidding are induced and it is proved that all signals of the closed-loop system are bounded and the tracking errors and the synchronization errors of the path parameters converge to an adjustable neighborhood of the origin. Finally, simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
The tactical network is system based on wireless networking technologies that ties together surveillance reconnaissance systems, precision strike systems and command and control systems. Several alternative paths exist in the network because it is connected as a grid to improve its survivability. In addition, the network topology changes frequently as forces and combatants change their network access points while conducting operations. However, most Internet routing standards have been designed for use in stable backbone networks. Therefore, tactical networks may exhibit a deterioration in performance when these standards are implemented. In this paper, we propose Priority based Multi-Path routing with Local Optimization(PMPLO) for a tactical backbone network. The PMPLO separately manages the global and local metrics. The global metric propagates to other routers through the use of a routing protocol, and it is used for a multi-path configuration that is guaranteed to be loop free. The local metric reflects the link utilization that is used to find an alternate path when congestion occurs, and it is managed internally only within each router. It also produces traffic that has a high priority privilege when choosing the optimal path. Finally, we conducted a simulation to verify that the PMPLO can effectively distribute the user traffic among available routers.
In this raper, we present a Wavelet Neural Network(WNN) approach to the solution of the tracking problem for mobile robots that possess complexity, nonlinearity and uncertainty. The neural network is constructed by the wavelet orthogonal decomposition to form a wavelet neural network that can overcome the problems caused by local minima of optimization and various uncertainties. This network structure is helpful to determine the number of the hidden nodes and the initial value of weights with compact structure. In our control method, the control signals are directly obtained by minimizing the difference between the reference track and the pose of a mobile robot that is controlled through a wavelet neural network. The control process is a dynamic on-line process that uses the wavelet neural network trained by the gradient-descent method. Through computer simulations, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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