International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.135-141
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2004
This paper proposes a new heuristic search technique for obstacle avoidance of autonomous underwater vehicles equipped with a looking ahead obstacle avoidance sonar. We suggest the fuzzy relation between the sonar sections and the properties of real world environment. Bandler and Kohout's fuzzy relational method are used as the mathematical implementation for the analysis and synthesis of relations between the partitioned sections of sonar over the real-world environmental properties. The direction of the section with optimal characteristics would be selected as the successive heading of AUVs for obstacle avoidance. For the technique using in this paper, sonar range must be partitioned into multi equal sections; membership functions of the properties and the corresponding fuzzy rule bases are estimated heuristically. With the two properties Safety, Remoteness and sonar range partitioned in seven sections, this study gives the good result that enables AUVs to navigate through obstacles in the optimal way to goal.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.434-439
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1993
This paper present a sensor based obstacle avoidance method which is based on a VFH(Vector Field Histogram) method. The basic idea of obstacle avoidance is to find a minimum obstacle direction and distance. From the minimum sonar index and the target direction high level system determine steering angle of mobile robot. The sonar sensor system consists of 12 ultra sonic sensor, and each sensor have its direction and safety value. This method has advantage on calculation speed and small memory. This method is implemented on indoor autonomous vehicle'ALiVE-2'.
최근에는 크기 및 비용의 관점에서 많은 장점을 갖는 초소형 해양로봇(Micro Marine Robot : MMR)의 개발 및 적용에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 국내에서는 그 기반이 매우 부족한 상황이다. 다행히도 초소형 수상로봇(Micro Surface Robot : MSR)의 장애물회피와 관련해서는 크기와 성능의 관점에서 최적화되어 4방향 탐지가 가능한 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)가 개발되었으나, 제한된 빔폭(beam width) 및 탐지거리를 갖는 고정 소나빔의 사용으로 인하여 장애물의 형상에 따라 탐지성능이 저하되는 문제점이 존재했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 평기어(spur gear) 및 서보모터를 활용하여 회전 소나빔을 구현한 MSR의 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘의 검증을 위해 다각 평면 장애물에 대한 MSR의 벽면 추적(wall-tracking) 문제를 고려하였고, 탐지성능 및 구동명령 측면에서 기존의 고정 소나빔 적용 시와 비교 및 분석을 수행하였다. 실험결과는 제안된 메커니즘의 타당성을 보여준다.
Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.
This paper presents the new obstacle avoidance method that is composed of vision and sonar sensors, also a navigation algorithm is proposed. Sonar sensors provide poor information because the angular resolution of each sonar sensor is not exact. So they are not suitable to detect relative direction of obstacles. In addition, it is not easy to detect the obstacle by vision sensors because of an image disturbance. In This paper, the new obstacle direction measurement method that is composed of sonar sensors for exact distance information and vision sensors for abundance information. The modified splitting/merging algorithm is proposed, and it is robuster for an image disturbance than the edge detecting algorithm, and it is efficient for grouping of the obstacle. In order to verify our proposed algorithm, we compare the proposed algorithm with the edge detecting algorithm via experiments. The direction of obstacle and the relative distance are used for the inputs of the fuzzy controller. We design the angular velocity controllers for obstacle avoidance and for navigation to center in corridor, respectively. In order to verify stability and effectiveness of our proposed method, it is apply to a vision and sonar based mobile robot navigation system.
Han-Sol Jin;Hyungjoo Kang;Min-Gyu Kim;Mun-Jik Lee;Ji-Hong Li
한국해양공학회지
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제38권4호
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pp.187-198
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2024
Autonomous underwater vehicles (AUVs) have a limited bandwidth for real-time communication, limiting rapid responses to unexpected obstacles. This study addressed how AUVs can navigate to a target without a pre-existing obstacle map by generating one in real-time and avoiding obstacles. This paper proposes using forward-looking sonar with an occupancy grid map (OGM) for real-time obstacle mapping and a potential field algorithm for avoiding obstacles. The OGM segments the map into grids, updating the obstacle probability of each cell for precise, quick mapping. The potential field algorithm attracts the AUV towards the target and uses repulsive forces from obstacles for path planning, enhancing computational efficiency in a dynamic environment. Experiments were conducted in coastal waters with obstacles to verify the real-time obstacle mapping and avoidance algorithm. Despite the high noise in sonar data, the experimental results confirmed effective obstacle mapping and avoidance. The OGM-based potential field algorithm was computationally efficient, suitable for single-board computers, and demonstrated proper parameter adjustments through two distinct scenarios. The experiments also identified some of challenges, such as dynamic changes in detection rates, propulsion bubbles, and changes in repulsive forces caused by sudden obstacles. An enhanced algorithm to address these issues is currently under development.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
본 연구에서는 수직 수평면 회피를 분리한 수중운동체의 충돌회피시스템을 구성하였다. 가상지시선(Imaginary Reference Line) 개념을 고안하여 기존의 수직면 충돌회피알고리즘을 수평면에 확장, 적용하였으며 회피각 결정에 장애물의 경사각뿐만 아니라 경사 변화율도 고려하여 보다 원활한 회피가 이루어질 수 있도록 하였다. 제어기의 경우 운동방정식의 비선형성을 고려하고 회피시스템의 강인성을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어를 적용하였다. 수중운동체의 임무 수행중 임의의 3차원 장애물에 대한 회피상황을 가정하고 수치모사를 통해 구성된 충돌회피시스템의 성능을 검증하였다. 또한, 충돌회피알고리즘의 구성 인자인 소나 성능변수들과 보정 계수의 변화에 따른 충돌회피시스템의 성능변화를 살펴보았다.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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