In this paper we shall study moving boundary problems, and we introduce an approach for solving a wide range of them by using calculus of variations and optimization. First, we transform the problem equivalently into an optimal control problem by defining an objective function and artificial control functions. By using measure theory, the new problem is modified into one consisting of the minimization of a linear functional over a set of Radon measures; then we obtain an optimal measure which is then approximated by a finite combination of atomic measures and the problem converted to an infinite-dimensional linear programming. We approximate the infinite linear programming to a finite-dimensional linear programming. Then by using the solution of the latter problem we obtain an approximate solution for moving boundary function on specific time. Furthermore, we show the path of moving boundary from initial state to final state.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.913-917
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1994
A collision-free geometric path for industrial articulated robot is searched among polyhedral obstacles considering kinematic charcteristics. Then minimum-time control of the geometric path is studied considering dynamic characteristics. The algorithm is simulated on PC for maximum speed, moving time and so forth.
In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.
A new navigation method is developed and implemented for mobile robot. The mobile robot navigation problem has traditionally been decomposed into the path planning and path following. Unlike tracking-based system, which minimize intercept time and moved mobile robot distance for optimal rendezvous point selection. To research of random moving object uses algorithm of Adaptive Control using Auto-regressive Model. A fine motion tracking object's trajectory is predicted of Auto-regressive Algorithm. Thus, the mobile robot can travel faster than the target wi thin the robot's workspace. The can select optimal rendezvous point of various intercept time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.7
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pp.641-647
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2015
This paper proposes a new strategy for a quad-rotor to track a moving object efficiently by using image processing and an extended Kalman filter. The goal of path planning for the quad-rotor is to design an optimal path from the start point to the destination point. To lengthen the freight time of the quad-rotor, an optimal path is required to reduce the energy consumption. To track a moving object, the mark signed on the moving object has been detected by a camera mounted first on the quad-rotor. The center coordinates of the mark and its area are calculated through the blob analysis which is one type of image processing. The mark coordinates are utilized to obtain information on the motion direction and the area of the mark is utilized to recognize whether the object moves backward or forward from the camera on the quad-rotor. In addition, an extended Kalman filter has been applied to predict the direction and speed of the dynamically moving object. Through these schemes, it is aimed that the quad-rotor can track the dynamic object efficiently in terms of flight distance and time. Through the two different route freights of the quad-rotor, the performance of the proposed system has been demonstrated.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2000.05a
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pp.11-15
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2000
This paper provides a basic study on automatic of a trailer type vehicle which consists of two parts such as a tractor and a trailer Backward moving and parking control is very important to automate this type of vehicle. However it is very difficult to control such their motion since a trailer type vehicle is a non-holonomic system. Therefore in this paper we propose the backward path tracking control algorithm for a trailer type vehicle. And also this paper presents the results of simulation to verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.11
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pp.933-938
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2001
In this paper, we describe a method for the mobile robot using images of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using the a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot`s position. Since the equations are based on the estimated position, the measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot. The Kalman filter scheme is applied to this method. Effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.7
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pp.720-727
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2009
This paper proposes a new integrated navigation system for a mobile robot in indoor environments. This system consists of five frameworks which are classified by function. This architecture can make the navigation system scalable and flexible. The robot can recover from exceptional situations, such as environmental changes, failure of entering the narrow path, and path occupation by moving objects, using the exception recovery framework. The environmental change can be dealt with using the probabilistic approach, and the problems with the narrow path and path occupation are solved using the ray casting algorithm and the Bayesian update rule. The proposed navigation system was successfully applied to several robots and operated in various environments. Experimental results showed good performance in that the exception recovery framework significantly increased the success rate of navigation. The system architecture proposed in this paper can reduce the time for developing robot applications through its reusability and changeability.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.47-56
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1998
This paper describes a moving path generation method for the Autonomous vehicles (AV) to search for paths in an unknown environment by using fixed obstacle information. Algorithms for the AV which were recently proposed have some problems, so it was difficult to utilize these algorithms in the real world. The purpose of this research is to examine the applicability of real-time control and efficient improvement by reducing calculation iterations. In the network which is constructed by the cell-decomposition method, a gate is installed in each cell. By verifying the possibility of gate pass-over, the number of cells which should be considered to find the solution can be reduce. Therefore, algorithm iterations can be dramatically improved. In this paper we have proven that path-generated algorithms are efficient by using simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.25
no.1
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pp.124-130
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2001
This paper presents a methodology on automation of a trailer type vehicle which consists of two parts: a tractor and a trailer. Backward moving and parking control is very important to automate this type of vehicle. It is difficult to control the motion such a trailer vehicle whose dynamics in non-holonomic. Therefore, in this paper, the modeling and parameter estimation of the system using a RCGA(real-coded genetic algorithm) is proposed and a backward path tracking control algorithm is then obtained. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
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