Obstacle detection and avoidance are considered as one of the key technologies on an unmanned vehicle system. In this paper, we propose a method of obstacle detection and avoidance and it is composed of vehicle control, modeling, and sensor experiments. Obstacle detection and avoidance consist of two parts: one is longitudinal control system for acceleration and deceleration and the other is lateral control system for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control system of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. In this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance, which are evaluated through road tests.
In walking guide robot, a guide vehicle detects an obstacle distribution in the walking space using range sensors, and generates a 3D grid map to map the obstacle information and the tactile display. And the obstacle information is transferred to a blind pedestrian using tactile feedback. Based on the obstacle information a user plans a walking route and controls the guide vehicle. The algorithm for 3D detection of an obstacle distribution and the method of mapping the generated obstacle map and the tactile display device are proposed in this paper. The experiment for the 3D detection of an obstacle distribution using ultrasonic sensors is performed and estimated. The experimental system consisted of ultrasonic sensors and control system. In the experiment, the detection of fixed obstacles on the ground, the moving obstacle, and the detection of down-step are performed. The performance for the 3D detection of an obstacle distribution and space mapping is verified through the experiment.
Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.
A railway security detection system is very important. There are many safety factors that directly affect the safe operation of trains. Security detection technology can be divided into passive and active approaches. In this paper, we will first survey the railway security systems and compare them. We will also propose a subway security detection system with computer vision technology, which can detect three kinds of problems: the spark problem, the obstacle problem, and the lost screw problem. The spark and obstacle detection methods are unique in our system. In our experiment using about 900 input test images, we obtained about a 99.8% performance in F- measure for the spark detection problem, and about 94.7% for the obstacle detection problem.
Obstacle Detection System(ODS) is a essential system for automated vehicle, such as AGV(Automatic Guided Vehicle), mobile robot. Automated vehicle must have a capability to detect and to avoid obstacles to guarantee a safe driving condition. To implement obstacle detection system, virtual bumper concept adapted. Like real bumper in a car, such as in the truck, it protects vehicle from collision using laser distance sensor. When an obstacle(such as other vehicle, building, etc) intrudes this virtual bumper area, a virtual force is calculated and produces necessary strategy to be able to avoid collision. In this paper, simplified virtual bumper concept is presented, and various problems when happens to implement are discussed.
In this paper, firstly, we propose a generating method of the 3-D obstacle map using ultrasonic sensors. Secondly, we try to find the necessary stimulation conditions of compact tactile display device for effective transfer of obstacle information. The final goal of this research is the development of a walking guide system for the blind to walk safely. The walking guide system consists of a guide vehicle for the obstacle detection and a tactile display device for the transfer of the obstacle information. The guide vehicle, located in front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors. The processed information makes an obstacle map and transmits safe path and emergency situation to the blind by the tactile display. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The concept of a walking guide system with tactile display is introduced, and experiments of 3-D obstacle detection and tactile perception are carried out and analyzed.
In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
Today, the obstacle detection system has massive size and restrictive detection range. To solve these problems, this paper proposes the capacitance variation detector using the variated capacitance value as a result of the obstacle approaching. If obstacle approaches, the capacitance value of capacitance sensor is increased and the operating frequency of oscillator is decreased. Then this changed frequency appears to the output of the mixer that operate down conversion. The capacitance variation detector is produced by Hynix$0.35{\mu}$ CMOS process. In experiment result, the frequency of final output is 6.81 MHz at no obstacle and 31.45 MHz at approaching obstacle. In conclusion, proposed capacitance variation detector has small size, low power consumption and easiness to set up anywhere. So it is expected to substitute the obstacle detector.
AGV is very proper equipment for Port Automation. AGV must have Obstacle Detection System(ODS) for port automation. Obstacle Detection System must have some functions. It must be able to classify some specified object from background data. And it must be able to track classified objects. Finally, ODS must determine its next action for safe cruise whether it must do emergency stop or it must speed down or it must change its track. For these functions, ODS can have many different structures. In this paper, we will propose one structure among some possible ones. Our ODS has been being developed using proposed structure since last year. In this paper, we will introduce our system which is under construction.
Kim, Chul-Ho;Lee, Tai-Gun;Park, Sung-Kee;Kim, Jai-Hie
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.871-875
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2003
To detect and avoid obstacles is one of the important tasks of mobile navigation. In a real environment, when a mobile robot encounters dynamic obstacles, it is required to simultaneously detect and avoid obstacles for its body safely. In previous vision system, mobile robot has used it as either a passive sensor or an active sensor. This paper proposes a new obstacle detection algorithm that uses a stereo camera as both a passive sensor and an active sensor. Our system estimates the distances from obstacles by both passive-correspondence and active-correspondence using laser slit. The system operates in three steps. First, a far-off obstacle is detected by the disparity from stereo correspondence. Next, a close obstacle is acquired from laser slit beam projected in the same stereo image. Finally, we implement obstacle avoidance algorithm, adopting the modified Dynamic Window Approach (DWA), by using the acquired the obstacle's distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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