This paper focuses on the problem of local obstacle avoidance of mobile robots. To solve this problem, the safety direction section search algorithm is suggested. This concept is mainly composed with non-collision section and collision section from the detecting area of laser scanning sensor. Then, we will search for the most suitable direction in these sections. The proposed local motion planning method is simple and requires less computation than others. An environment model is developed using the vector space concept to determine robot motion direction taking the target direction, obstacle configuration, and robot trajectory into account. Since the motion command is obtained considering motion dynamics, it results in smooth and fast as well as safe movement. Using the mobile base, the proposed obstacle avoidance method is tested, especially in the environment with pillar, wall and some doors. Also, the proposed autonomous motion planning and control algorithm are tested extensively. The experimental results show the proposed method yields safe and stable robot motion through the motion speed is not so fast.
Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권1호
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pp.63-69
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2005
The motion of animals and gymnasts in the air as well as free flying space robots without thrusters are subjected to nonholonomic constraints generated by the law of conservation of angular momentum. The purpose of this paper is to derive analytical posture control laws for free flying objects in the air. We propose the bang-bang control method for trajectory planning of a 3 link mechanical system with initial angular momentum. This technique is used to reduce the DOF (degrees of freedom) at first switching phase and to determine the control inputs to steer the reduced order system to the desired position. Computer simulations for motion planning of an athlete approximated by 3 link, namely platform diving, are provided to verify the effectiveness of the proposed control scheme.
Fundamentally, there are 5 systems are needed for autonomous navigation of unmanned ground vehicle: Localization, environment perception, path planning, motion planning and vehicle control. Path planning and motion planning are accomplished based on result of the environment perception process. Thus, high reliability of localization and the environment perception will be a criterion that makes a judgment overall autonomous navigation. In this paper, via map matching using vehicle dynamic model and LIDAR sensors, replace high price localization system to new one, and have researched an algorithm that lead to robust autonomous navigation. Finally, all results are verified via actual unmanned ground vehicle tests.
Achievement of a straight line motion in the Cartesian space has a matter of great importance. Minimization of task execution time with linear interpolation in the joint space, accomplishing of a approximation of straight line motion in the Cartesian coordinate is considered as the prespecified task. Such determination yields minimum time joint-trajectory subject to input torque constraints. The applications of these results for joint-trajectory planning of a two-link manipulator with revolute joints are demonstrated by computer simulations.
In this paper, path planning, modelling, and control of manipulators are described. The path planning deals with specifying how to define the motion of hand along straight line paths in the minimum amount of time. A new model was developed for the manipulator, which is based on the classical equations of motion of a rigid body. A new control algorithm was developed which controls the manipulator in terms of the position and orientation of the hand.
In this paper, we propose a novel approach to decentralized motion planning and conflict-resolution for multiple mobile agents working in an environment with unexpected moving obstacles. Our proposed motion planner has two characteristics. One is a real-time collision prognosis based on modified collision map. Collision map is a famous centralized motion planner with low computation load, and the collision prognosis hands over these characteristics. And the collision prognosis is based on current robots status, maximum robot speeds, maximum robot accelerations, and path information produced from off-line path planning procedure, so it is applicable to motion planner for multiple agents in a dynamic environment. The other characteristic is that motion controller architecture is based on potential field method, which is capable of integrating robot guidance to the goals with collision avoidance. For the architecture, we define virtual obstacles making delay time for collision avoidance from the real-time collision prognosis. Finally the results obtained from realistic simulation of a multi-robot environment with unknown moving obstacles demonstrate safety and efficiency of the proposed method.
최근들어 대표적인 위치기반 서비스인 내비게이션은 기존 차량 중심의 서비스에서 보행자 중심의 서비스로 그 대상이 확대되고 있다. 이에 따라 최근에 보행자 내비게이션 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다 하지만, 내비게이션에서 가장 중요한 경로 서비스에 있어 대부분의 경우 차량 내비게이션에서 널리 활용되고 있는 노드/링크 네트워크 모델을 그대로 활용함으로써 한계점을 드러내고 있다. 그 이유로는 보행자는 차량과 달리 이동 공간이 도로로 한정되어 있지 않으며, 회전 규제, 방향 등에 제약을 받지 않고 보행이 가능한 공간에서 자유롭게 이동하는 등 보행 관련 특성들을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 특히, 공원, 광장 등의 오픈 페이스(open space)는 보행자기 많이 활용하는 공간임에도 불구하고 이에 대한 대안을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임 및 로보틱스 분야에서 객체의 이동을 계획하는 모션 플래닝(motion-planning) 기법을 응용하여 보행자 내비게이션 서비스에 적합한 경로 생성 기법을 제시하고, 그 활용 가능성을 테스트하였다.
본 논문에서는 캐릭터의 의견을 고려한 카메라의 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 캐릭터의 각각의 링크가 화면상의 평면에 투영되었을 때의 움직임을 면적으로 계산하여 이를 활용하는 것이다. 우리는 이러한 면적을 '모션 면적'이라고 정의하였다. 모션 면적을 이용하면 실시간 혹은 오프라인 상에서 캐릭터의 모션에 대한 적절한 카메라 경로 혹은 고정된 카메라의 위치를 결정할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 카메라 경로가 부드럽게 움직임과 동시에 캐릭터의 모션을 보다 역동적으로 보이게끔 한다는 사실을 관측하였다. 또한 제안하는 방법은 카메라의 시선이 장애물과 충돌하지 않도록 하는 제어 기법과 쉽게 합쳐져서 사용될 수 있다. 우리는 또한 제안하는 방법이 역동적으로 움직이는 캐릭터를 포함하는 장면에서의 시각적 품질을 측정하늘 도구로써 다른 일반적인 카메라 제어 기법과 함께 쓰일 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents a new method driving multiple robots to their goal position without collision. To consider the movement of the robots in a work area, we adopt the concept of avoidability measure. The avoidability measure figures the degree of how easily a robot can avoid other robots considering the velocity of the robots. To implement the concept to avoid collision among multiple robots, relative distance between the robots is proposed. The relative distance is a virtual distance between robots indicating the threat of collision between the robots. Based on the relative distance, the method calculates repulsive force against a robot from the other robots. Also, attractive force toward the goal position is calculated in terms of the relative distance. These repulsive force and attractive force are added to form the driving force for robot motion. The proposed method is simulated for several cases. The results show that the proposed method steers robots to open space anticipating the approach of other robots. In contrast, since the usual potential field method initiates avoidance motion later than the proposed method, it sometimes fails preventing collision or causes hasty motion to avoid other robots. The proposed method works as a local collision-free motion coordination method in conjunction with higher level of task planning and path planning method for multiple robots to do a collaborative job.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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