In this paper, we present one approach to achieve safe navigation in indoor dynamic environment. So far, there have been various useful collision avoidance algorithms and path planning schemes. However, those algorithms have a fundamental limitation that the robot can avoid only "visible" obstacles. In real environment, it is not possible to detect all the dynamic obstacles around the robot. There exist a lot of "occluded" regions due to the limitation of field of view. In order to avoid possible collisions, it is desirable to consider visibility information. Then, a robot can reduce the speed or modify a path. This paper proposes a safe navigation scheme to reduce the risk of collision due to unexpected dynamic obstacles. The robot's motion is controlled according to a hybrid control scheme. The possibility of collision is dually reflected to a path planning and a speed control. The proposed scheme clearly indicates the structural procedure on how to model and to exploit the risk of navigation. The proposed scheme is experimentally tested in a real office building. The presented result shows that the robot moves along the safe path to obtain sufficient field of view, while appropriate speed control is carried out.
A real-time collision avoidance algorithm for an AMR (Autonomous Mobile Robot) using the Distance Transform and Vector Field Histogram is studied. This approach enables AMR to find a collision-free path with the unknown obstacles. All system parameters including positions of the obstacles can be accepted using a mouse icon and all the obtained trajectories can be displayed on a computer monitor in graphics.
An ultrasonic sensor has been widely used as a range sensor for its low cost and capability of detecting some obstacles, such as glasses and black surfaces, which are not well detected by a laser scanner and an IR sensor. Although low-cost sensors are preferred for practical service robots, they suffer from the inaccurate and insufficient range information. This paper proposes a novel approach to obstacle avoidance using low-cost anisotropic ultrasonic sensors with wide beam angle. In this paper, obstacles can be detected by the proposed sensor configuration which consists of one transmitter and three receivers. Because even wide obstacles are represented by a point, which corresponds to the intersection of range data from each receiver of the anisotropic sensor, a robot cannot avoid wide obstacles successfully. This paper exploits the probabilistic mapping technique to avoid collision with various types of obstacles. The experimental results show that the proposed method can robustly avoid obstacles in most indoor environments.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
The ability to overcome obstacles is necessary for field robots for various applications including the ability to climb stairs. While much research has been performed focusing on overcoming obstacles, the resulting robots do not have sufficient ability to overcome obstacles such as stairs. In this research, the purpose is to overcome relatively large obstacles by flipping locomotion through the modification of the stair climbing robotic platform of the previous research. We propose two scenarios to overcome large obstacles: a rear wheel driving system and an elevation system using a ball screw. The research is performed based on static analyses on obstacle-climbing. As the simulation results indicate, we determined the optimal posture of the robot for climbing obstacles for rear wheel driving. Also, an elevation system is analyzed for obstacle climbing. Between the two scenarios an elevation system is determined to reduce the operating torque of the actuator, and the prototype was recently assembled. The climbing ability of the robotic platform is verified. We expect the application area for this robotic platform will be in accident areas of nuclear power plants.
A four-legged mobile robot can move on the plain terrain with mobility and stability, but if there exist any obstacles on the terrain of the motion direction, it takes extra times for a mobile robot to cross those obstacles and the stability should be considered during motion. The main objevtive is the study of a quadruped which can cross obstacles with better mobility, stability and fuel economy than any other wheeled or tracked vehicles. Vertical step, isolated wall and ditch are the basic obstacles and by understanding those three cases perfectly, a quadruped can move on any mixed rough terrain as 4-legged animal moves. Each leg of a determine the crossing capability in a static analysis. A quadruped can be simplified with links and joints. By applying the research method, a quadruped can determine the control procedures as soon as it receives the terrain informations from scanner and finally can be moved as animals move with mobility and stability.
We suggests an effective method to construct time-varying C-obstacles in the 3-dimensional configuration space (C-space) using free arc. The concept of free arc was defined mathematically and the procedure to find free arc in the case off-dimensional C-space was derived in [1]. We showed that time-varying C-obstacles can be constructed efficiently using this concept, and presented simulation results for two SCARA robot manipulators to verify the efficacy of the proposed approach. In this paper, extensions of this approach to the 3-dimensional C-space is introduced since nearly all industrial manipulators are reasonably treated ill the too or three dimensional C-space f3r collision avoidance problem The free arc concept is summarized briefly and the method to find lice arc in the 3-dimensional f-space is explained. To show that this approach enables us to solve a practical collision avoidance problem simulation results f3r two PUMA robot manipulators are presented.
Background: This study was conducted to investigate the effects of obstacles gait on balance and fall-efficacy in patients who underwent total knee arthroplasty. Methods: The 24 subjects of this study were recruited from individuals diagnoses with degenerative arthritis who had undergone total knee arthroplasty. The 24 patients were randomly divided into a control groups and experimental groups, obstacles gait exercise was conducted for 4 weeks three exercises. Balance and falls-efficacy were measured to compare the effects of the exercises. Results: The results of the balance ability and falls-efficacy showed that the experimental group showed significantly enhanced results than the control group(p<.05). Conclusions: Based on these results, Obstacles gait exercise effectively improves the recovery of patients with total knee arthroplasty.
This paper describes the construction of an autonomous mobile robot with functions of collision avoidance and speech recognition that is used for teaching path of the robot. The human voice as a teaching method provides more convenient user-interface to mobile robot. For safe navigation, the autonomous mobile robot needs abilities to recognize surrounding environment and avoid collision. We use u1trasonic sensors to obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles. By navigation algorithm, the robot forecasts the possibility of collision with obstacles and modifies a path if it detects dangerous obstacles. For these functions, the robot system is composed of four separated control modules, which are a speech recognition module, a servo motor control module, an ultrasonic sensor module, and a main control module. These modules are integrated by CAN(controller area network) in order to provide real-time communication.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.466-479
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2006
This paper addresses a formation navigation issue for a group of mobile robots passing through an environment with either static or moving obstacles meanwhile keeping a fixed formation shape. Based on Lyapunov function and graph theory, a NN formation control is proposed, which guarantees to maintain a formation if the formation pattern is $C^k,\;k\geq1$. In the process of navigation, the leader can generate a proper trajectory to lead formation and avoid moving obstacles according to the obtained information. An evolutionary computational technique using particle swarm optimization (PSO) is proposed for motion planning so that the formation is kept as $C^1$ function. The simulation results demonstrate that this algorithm is effective and the experimental studies validate the formation ability of the multiple mobile robots system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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