본 논문은 로봇이 이동하는 동안 장애물이 출현하는 불확실한 환경에서 N-R방법을 이용하여 개발된 로봇 비젼제어 기법의 효율성을 알아보고자 한다. 본 연구에 사용되는 비젼 시스템 모델은 6개의 카메라 매개변수(C1~C6)를 포함한다. N-R방법의 일괄처리기법을 이용하여 사용한 각 카메라에 대한 6개의 카메라 매개변수의 추정을 개발하고, 각 카메라에 대한 6개의 매개변수를 사용한 로봇 관절각 기법을 개발하여 얇은 막대 배치 작업을 수행한다. 특히, 불확실한 환경에서 얇은 막대 배치 작업을 위해 장애물에 의한 불연속 궤적은 시작영역, 중간영역, 타겟 근처 영역 등 3개 영역으로 구분하였다. 제안된 로봇 비젼 제어기법을 사용하여 얇은 막대 배치 실험을 통해 각 장애물 영역에서 장애물의 개수 증가에 따른 영향을 조사하고자 한다.
In this paper, it is shown how a mobile robot can navigate with high speed in dynamic real environment. In order to achieve high speed and safe navigation, a robot collects environmental information. A robot empirically memorizes locations of high risk due to the abrupt appearance of dynamic obstacles. After collecting sufficient data, a robot navigates in high speed in safe regions. This fact implies that the robot accumulates location dependent environmental information and the robot exploits its experiences in order to improve its navigation performance. This paper proposes a computational scheme how a robot can distinguish regions of high risk. Then, we focus on velocity control in order to achieve high speed navigation. The proposed scheme is experimentally tested in real office building. The experimental results clearly show that the proposed scheme is useful for improving a performance of autonomous navigation. Although the scope of this paper is limited to the velocity control in order to deal with unexpected obstacles, this paper points out a new direction towards the intelligent behavior control of autonomous robots based on the robot's experience.
This paper suggests a hybrid path planning method of multi-robots, where a path deviation prevention for maintaining a specific formation is implemented by using repulsive function, $A^*$ algorithm and UKF (Unscented Kalman Filter). The repulsive function in potential field method is used to avoid collision among robots and obstacles. $A^*$ algorithm helps the robots to find optimal path. In addition, error estimation based on UKF guarantees small path deviation of each robot during navigation. The simulation results show that the swarm robots with designated formation successfully avoid obstacles and return to the assigned formation effectively.
This article describes a snake robot with 2-DOF actuator modules. The 2-DOF actuator modules make the snake robot move in the 3D space so that the snake robot can cross obstacles and rough terrain. Each 2-DOF actuator module is designed to have high torque output and an embedded controller. A cross bracket connecting the modules is designed be able to support the weight of two actuator modules. The developed snake robot shows 3-D motions such as side winding, standing/monitoring, and can climb in a narrow pipe with high torque modules. The snake robot moves fast with passive wheels in a plane while crossing obstacles.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.737-742
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2013
Recently, unmanned aircrafts for safe measurement in hazardous locations have been developed. In a method of operation of unmanned aircraft vehicles (UAV), there are two methods of manual control and automatic control. Small UAVs are used for low altitude surveillance flights where unknown obstacles can be encountered. Obstacle avoidance is one of the most challenging tasks which the UAV has to perform with high level of accuracy. In this study, we used a laser range finder as an obstacle detector in automatic navigation of unmanned aircraft to patrol the destination automatically. We proposed a system to avoid obstacles automatically by measuring the angle and distance of the obstacle using the laser range finder.
This paper proposes the Elastic Force application on the obstacle avoidance of the Silvermate Robot. The method deals with the problem associated with the Silvermate robot driving to a goal configuration as avoiding obstacles. The initial trajectory of a robot is determined by a motion planner, and the trajectory modification is accomplished by adjusting the control points. The control points are obtained based on the elastic force approach. Consequently the trajectory of a robot is incrementally modified to maintain a smooth and adaptive trajectory in an environment with obstacles. The suggested algorithm drivers the robot to obstacle avoid in real-time. Finally, the simulation studies are carried out to illustrate the effectiveness of the proposed approach
This work deals with navigation of an omni-directional mobile robot with active caster wheels. Initially, the posture of the omni-directional mobile robot is calculated by using the odometry information. Next, the position accuracy of the mobile robot is measured through comparison of the odometry information and the external sensor measurement. Finally, for successful navigation of the mobile robot, a motion planning algorithm that employs kinematic redundancy resolution method is proposed. Through experiments for multiple obstacles and multiple moving obstacles, the feasibility of the proposed navigation algorithm was verified.
In the view of the fact that mobile robot in nuclear facilities should be able to turn in narrow space, go over obstacles, and climb stairs for the inspection and maintenance, a robot, named as KAEROT, is developed. It adopts 2DWIS (2-Driving Wheels, 1-Steering) and has three planetary wheels that are composed of two star-like arms and three small wheels. The experiments were carried out in two locomotion methods; (1) by controlling the rear wheel speed as a function of steering angle, and (2) by using inclination and stair-detection sensor to control the position of planetary and small wheel. The developed robot moved on the floor with stability. Results from the experiment on the rectangular obstacle as well as the computer simulation showed a feasibility on the stairs.
In this paper, we proposed a navigation algorithm of the mobile robot for obstacle avoidance using a circular path planning method. The proposed method makes circular paths in order to avoid obstacles in the front side of the mobile robot. An optimal path for approaching to the target is selected and the linear and angular speeds for stable moving of the mobile robot are controlled. Obstacles are detected by image processing which reduce image data obtained from a web camera. Performance of the proposed algorithm is shown by experiments with application to the Pioneer-2DX mobile robot.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.648-657
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1996
Autonomous speedsprayer operation in an orchard was conducted using a fuzzy logic controller (FLC). Orchard image analysis and signals of ultrasonic sensors were processed in real time. The speedsprayer was modified to be steered by two hydraulic cylinders. The FLC has two inputs of direction of running and distance from obstacles. Operation time of the hydraulic cylinders were inferred as output of the FLC. Field test results showed that the speedsprayer could be autonomously operated by the FLC along with the image processing and the ultrasonic sensors. The ultrasonic sensors didn't contribute to the improvement of guidance performance, but the speedsprayer could avoid trees or obstacles in emergent situations with them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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