This study focuses on the path planning algorithm for large-scale autonomous delivery using drones and robots in urban environments. When generating delivery routes in urban environments, it is essential that avoid obstacles such as buildings, parking lots, or any other obstacles that could cause property damage. A commonly used method for obstacle avoidance is the grid-based A* algorithm. However, in large-scale urban environments, it is not feasible to set the resolution of the grid too high. If the grid cells are not sufficiently small during path planning, inefficient paths might be generated when avoiding obstacles, and smaller obstacles might be overlooked. To solve these issues, this study proposes a method that initially creates a low-resolution wide-area grid and then progressively reduces the grid cell size in areas containing registered obstacles to maintain real-time efficiency in generating paths. To implement this, obstacles in the operational area must first be registered on the map. When obstacle information is updated, the cells containing obstacles are processed as a primary subdivision, and cells closer to the obstacles are processed as a secondary subdivision. This approach is validated in a simulation environment and compared with the previous research according to the computing time and the path distance.
In this paper, the variation of flow characteristics by obstacles in urban streams is studied with laboratory experiments. Experiments to measure the depths and velocities affected by rectangular shape obstacles which are general in the field were perform
A cooperating control algorithm for two nonholonomic mobile robots is proposed. The task is composed of collision avoidance against obstacles and carrying a ladder. The front robot and the rear robot are called the leader and the follower, respectively. Each robot has a nonholonomic constraint so it cannot move in perpendicular directions. The environment is initially supposed to be unknown except target position. The torque that drives leader is determined by distance between the leader and the target position or the distance between it and the obstacles. The torque by target is attractive and the torque by obstacles is repulsive. The two mobile robots are supposed to be connected by link that can be expanded and contracted. The follower computes its torque using position and orientation information from the leader by communication. Simulation results show that the robots can drive to target position without colliding into the obstacles and maintain the distance in the allowable range.
There are electric four-wheeled vehicles to assist elder people. Because of the vehicles'dynamic characteristic such as impossible to move abeam, it is difficult for these people who has little experience and has little knowledge to drive. Also to judge the future state of dynamic obstacles and to decide how to elude them safely are more difficult. We installed the predictive fuzzy controller(evaluates the future states which several kinds of operation candidates were done and chooses the best one) that modeled humans'algorithms in the system. Human predicts the future states of dynamic obstacles and chooses an operation(wait, steer, go back, etc) to elude safely. To elude dynamic obstacles flexibly, we added expert's knowledge for safe driving to this controller. In this paper, we propose the intelligent soft driving system by the controller that can elude dynamic obstacles safely, and we confirm the effectiveness by a simulation.
This paper proposes a new fuzzy-neural algorithm for navigation of a mobile robot with stationary and moving obstacles environment. The proposed algorithm uses fuzzy algorithm for its speed control and neuralnetwork for effective collision avoidance. Some computer simulation results for a mobile robot equipped with ultrasonic range sensors show that the suggested navigation algorithm is very effective to escape in stationary and moving obstacles environment.
An approach to time-varying obstacle avoidance problem is pursued. The mathematical formulation of the problem is given in Cartesian space and in joint space. To deal with the time-varying obstacles, view-time is introduced. A view-time is the time interval viewing the time-varying obstacles to model equivalent stationary obstacles. For the analysis of the properties of the view-time, avoidability measure is defined as a measure of easiness for a robot to avoid obstacles. Based on the properties, a motion planning strategy to avoid time-varying obstacles is derived. An application of the strategy to the collision-free motion planning of two SCARA robots and the simulation on the application are given.
Effective mixing gives strong advantageous impact on microfluidic applications since mixing is in general very slow process motivated by molecular diffusion transport only on the micro-scale. In this work, the mixing characteristics are analyzed in a Y-channel micromixer with obstacles. For the through analysis, our laboratory in-house unstructured grid CFD code is validated through solving a concentration transport in a uniform microchannel. The solutions well correspond to both exact solutions and those from MemCFD. Mixing in a Y-channel micromixer with obstacles is numerically investigated by the in-house code to search the optimal radius and layout of obstacles. From the simulations, the mixing efficiency appears to be proportional to the magnitude of the formation of lateral velocity component. It is also shown that the asymmetric layout and radius enlargement of obstacles greatly improves mixing efficiency.
A method is presented for generating the path which significantly reduces residual vibration of the redundant, flexible robot manipulator in the presence of obstacles. The desired path is optimally designed so that the system completes the required move with minimum residual vibration, avoiding obstacles. The dynamic model and optimal path are effectively formulated and computed by using special moving coordinate, called VLCS, to represent the link flexibility. The path to be designed is developed by a combined Fourier series and polynomial function to satisfy both the convergence and boundary condition matching problems. The concept of correlation coefficients is used to select the minimum number of design variables. A planar three-link manipualtor is used to evaluate this method. Results show that residual vibration can be drastically reduced by selecting an appropriate path, in the presence of obstacles.
For mobile robot, the navigation effectiveness can be improved by providing autonomy, but this autonomy requires the mobile robot to detect unknown obstacles and avoid collisions while moving it toward the target. This paper presents an effective method for autonomous navigation of the mobile robot in structured environments. This method uses ultrasonic sensor array to detect obstacles and utilizes force relationship between the obstacles and the target for avoiding collisions. Accuracy of sensory data produced by ultrasonic sensors is improved by employing error eliminating rapid ultrasonic firing (EERUF) technique. Navigation algorithm controlling both the velocity and steering simultaneously is developed, implemented to the mobile robot and tested on the floor filled with the cluttered obstacles. It is verified that from the results of the field tests the mobile robot can move at a maximum speed of 0.66 m/sec without any collisions.
An effective method of obstacle avoidance for omni-directional mobile robots is proposed to avoid moving obstacles in dynamic environments. Our method uses the concept of circle lists which represent the trajectories of robot and obstacles. This method predicts not only collision position but also collision time, and hence it enables the robot avoiding the most urgent collision first. In order to avoid obstacles, our method uses artificial repulsive force and contraction force. Simulation results show that the robot could avoid obstacles effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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