An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.
In this research, a remote control system has been developed and implemented, which combines autonomous obstacle avoidance in real-time with force-reflective tele-operation. A tele-operated mobile robot is controlled by a local two-degrees-of-freedom force-reflective joystick that a human operator holds while he is monitoring the screen. In the system, the force-reflective joystick transforms the relation between a mobile robot and the environment to the operator as a virtual force which is generated in the form of a new collision vector and reflected to the operator. This reflected force makes the tele-operation of a mobile robot safe from collision in an uncertain and obstacle-cluttered remote environment. A mobile robot controlled by a local operator usually takes pictures of remote environments and sends the images back to the operator over the Internet. Because of limitations of communication bandwidth and the narrow view-angles of the camera, the operator cannot observe shadow regions and curved spaces frequently. To overcome this problem, a new form of virtual force is generated along the collision vector according to both distance and approaching velocity between an obstacle and the mobile robot, which is obtained from ultrasonic sensors. This virtual force is transferred back to the two-degrees-of-freedom master joystick over the Internet to enable a human operator to feel the geometrical relation between the mobile robot and the obstacle. It is demonstrated by experiments that this haptic reflection improves the performance of a tele-operated mobile robot significantly.
Abstract In this paper, we propose a method of cooperative control based on artifical intelligent system in distributed autonomous robotic system. In general, multi-agent behavior algorithm is simple and effective for small number of robots. And multi-robot behavior control is a simple reactive navigation strategy by combining repulsion from obstacles with attraction to a goal. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because multi-robot behavior algorithm provide on multiple constraints and goals in mobile robot navigation problems. As the solution of above problem, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for obstacle avoidance. Here, we propose an architecture of fuzzy system for each multi-robot speed control and fuzzy-neural network for their direction to avoid obstacle. Our focus is on system of cooperative autonomous robots in environment with obstacle. For simulation, we divide experiment into two method. One method is motor schema-based formation control in previous and the other method is proposed by this paper. Simulation results are given in an obstacle environment and in an dynamic environment.
Obstacle avoidance is a basic skill to make a mobile robot move effectively and safely even in any arbitrarily given environment. Because of the difficulty of self-location caused by unavoidable slip and drift errors of sensors and effective detection of any encountered obstacle, only finite and simple obstacle avoidance strategies can be carried out. In this paper we mainly explored how to make a robot perform effectively obstacle detection and avoidance in the guideline navigation with one CCD video camera and some supersonic sensors. Making use of the specially designed guideline, the detection and calculation of the geometric dimensions of the encountered obstacle became simpler. And possible avoidance strategies appropriate to our navigation were studied and the simulations results were given.
A virtual obstacle method for escaping local minima encountered by sonar-based mobile robot navigation used in real-time obstacle avoidance is presented. The new algorithm judges the mobile robot falls into local minima and helps the mobile robot escape from Et, which regards a concave obstacle as convex or flat one, virtual obstacle method. In the algorithm, it starts to make virtual-obstacle when the mobile robot meets a certain condition, then the robot mores back slowly taking inside area of local minima as obstacle gradually The new algorithm is simulated. The experimental results are presented to demonstrate the usefulness of the method.
An unstructured environment requires a robot to possess outstanding mobility and advanced control algorithms since there exist complicated configurations such as obstacle, uneven surface, etc. Especially, when a quadruped robot walks in these environments, obstacles in the walking route will obstruct the walking or may give rise to a serious trouble. In this paper, we introduce a strategy for the stable walking in unstructured environment. The proposed strategy consists of two control algorithms. One is a collision{free algorithm to avoid obstacles and the other is an algorithm to overcome any obstacle. These are based on the obstacle detection method and a shape reconstruction algorithm, Which algorithms are described in detail. In addition, the validity of these algorithms have been demonstrated through experiments using a quadruped walking robot called "MRWALLSPECT III(Multifunctional Robot for Wall inSPECTion version 3 )".
This paper analyzes functions of component parts of D-Urban Railway's door system along with operation obstacle risks on frequency(the number of occurrences/year) and severity(delay time/the number of occurrences). Based on this, the paper presents improvements and current system's problems after obstacle risks of EMU and door system are appled. The obstacle of door system causes corrosion of main parts such as DCU due to heat problem of operation environment, problems of maintenance methods and deterioration. DCUs on PCBs with more than 50% pattern corrosion cause problems. Even though the number of door system's obstacle occurrences for the last 5 years is 42, along with 104 minutes of operation obstacle, EMU operation obstacle risk is low(Level 1), which indicates there is limit in matrix of railway risks presented by the standard of railway safety management system. Therefore, it is necessary to have railway risk matrix suitable for the field. Finally, the paper deducts the obstacle risks through frequency and severity. Since 2017 when the risks of EMU and door system's obstacle, that of EMU has been 24(47% reduced) and that of door system has been average 9.5 per year(23% reduced).
This paper describes a perception of small-obstacle using ultrasonic sensors in a mobile robot. The research on the avoidance of the large-obstacles such as a wall, a large box, etc. using ultrasonic sensors has been generally progressed up to now. But the mobile robot could meet a small-obstacle such as a small plastic bottle of about 1 l in quantity, a small box of 7${\times}$7${\times}$7 cm3 in volume, and so on in its designated path, and could be disturbed by them in the locomotion of the mobile robot. So, it is necessary to research on the avoidance of a small-obstacle. In this paper, the small-obstacle perceiving system was designed and fabricated by arranging four ultrasonic sensors on the plastic plate to avoid a small-obstacle. The small-obstacle perceiving system was installed on the above part of the mobile robot with the slope of 40.7$^{\circ}$ to a horizontal line. The static characteristic test and the dynamic characteristic test were performed to know the information of the used ultrasonic sensors. As a result, the mobile robot with the small-obstacle perceiving system could avoid a small-obstacle, and could move in indoor environment safely.
In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.
We propose obstacle classification method based on 2D LIDAR(Light Detecting and Ranging) database. The existing obstacle classification method based on 2D LIDAR, has an advantage in terms of accuracy and shorter calculation time. However, it was difficult to classifier the type of obstacle and therefore accurate path planning was not possible. In order to overcome this problem, a method of classifying obstacle type based on width data of obstacle was proposed. However, width data was not sufficient to improve accuracy. In this paper, database was established by width, intensity, variance of range, variance of intensity data. The first classification was processed by the width data, and the second classification was processed by the intensity data, and the third classification was processed by the variance of range, intensity data. The classification was processed by comparing to database, and the result of obstacle classification was determined by finding the one with highest similarity values. An experiment using an actual autonomous vehicle under real environment shows that calculation time declined in comparison to 3D LIDAR and it was possible to classify obstacle using single 2D LIDAR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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