An optimal trajectory generation algorithm for capturing a moving object by a mobile robot in real-time is proposed in this paper. The linear and rotational velocities of the moving object are estimated using the Kalman filter, as a state estimator. For the estimation, the moving object is tracked by a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot, which enables a mobile manipulator to track the mobile robot until the capturing moment. The optimal trajectory for capturing the moving object is dependent on the initial conditions of the mobile robot as well as the moving object. Therefore, real-time trajectory planning for the mobile robot is definitely required for the successful capturing of the moving object. The performance of proposed algorithm is verified through the real experiments and the superiority is demonstrated by comparing to other algorithms.
Ascent trajectory optimization and optimal explicit guidance problems for a satellite launch vehicle in a 2-dimensional pitch plane are studied. The trajectory optimization problem with boundary conditions is formulated as a nonlinear programming problem by parameterizing the pitch attitude control variable, and is solved by using the SQP algorithm. The flight constraints such as gravity-turn are imposed. An optimal explicit guidance algorithm in the exoatmospheric phase is also presented, the guidance algorithm provides steering command and time-to-go value directly using the current states of the vehicle and the desired orbit insertion conditions. To verify the optimality and accuracy of the algorithm simulations are performed.
This paper deals with determination of motions of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has some problems of the structural instability basically. So, we have to consider the stable walking gait in gait planning. Besides, it is important to make the smoothly optimal gait for saving the electric power. A mobile robot has battery to move autonomously. But a humanoid robot needs more electric power in order to drive many joints. So, if movements of walking joint don't maintain optimally, it is hard to sustain the battery power during the working period. Also, if a gait trajectory doesn't have optimal state, the expected lift span of joints tends to be decreased. Also, if a gait trajectory doesn't have optimal state, the expected lift span of joints tends to be decreased. To solve these problems, the genetic algorithm is employed to guarantee the optimal gait trajectory. The fitness functions in a genetic algorithm are introduced to find out optimal trajectory, which enables the robot to have the less reduced jerk of joints and get smooth movement. With these all process accomplished by PC-based program, the optimal solution could be obtained from the simulation. In addition, we discuss the design consideration fur the joint motion and distributed computation of tile humanoid, ISHURO, and suggest its result such as structure of the network and a disturbance observer.
This paper is concerned with smooth walking robot using genetic algorithm. The new walking algorithm is proposed and we simulated and experimented the algorithm. We suggested the leg trajectory algorithm and balancing trajectory algorithm by applying genetic algorithm. First the leg trajectory algorithm generated the smooth trajectory. Also the balancing trajectory generated the optimal trajectory. We compared results with the previous walking algorithm. It showed that the new proposed algorithm generated the better walking trajectory.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3399-3419
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2020
In the Vehicular Ad-hoc Network (VANET), the data transmission of time-sensitive applications requires low latency, such as accident warnings, driving guidance, etc. However, frequent changes of topology in VANET will result in data transmission failures. In order to improve the efficiency of VANETs data transmission and increase the timeliness of data, this paper proposes a relay scheme based on Recurrent Neural Network (RNN) trajectory prediction, which can be used to select the optimal relay vehicle to transmit data. The proposed scheme learns vehicle trajectory in a distributed manner and calculates the predicted trajectory, and then the optimal vehicle can be selected to complete the data transmission, which ensures the timeliness of the data. Finally, we carry out a set of simulations to demonstrate the performance of the algorithm. Simulation results show that the proposed scheme enhances the timeliness of the data and the accuracy of the predicted driving trajectory.
Kim Min-Chan;Ahn Ho-Kyun;Kwak Gun-Pyong;Nam Jing-Rak
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.198-201
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2004
In this paper, the discrete optimal control is made to have the robust property of Sliding mode controller. A augmented system with a virtual state is constructed for this objective and noble sliding surface is constructed based on this system. The sliding surface is the same as the optimal control trajectory in the original system. The states follow the optimal trajectory even if there exist uncertainties. The reaching phase problem of sliding mode control is disappear in this method.
An optimal capturing trajectory for a moving object is proposed in this paper based on the observation that a single-curvature path is more accurate than double-or triple-curvature paths. Moving distance, moving time, and trajectory error are major factors considered in deciding an optimal path for capturing the moving object. That is, the moving time and distance are minimized while the trajectory error is maintained as small as possible. The three major factors are compared for the single and the double curvature trajectories to show superiority of the single curvature trajectory. Based upon the single curvature trajectory, a kinematics model of a mobile robot is proposed to follow and capture the moving object, in this paper. A capturing scenario can be summarized as follows: 1. Motion of the moving object has been captured by a CCD camera., 2. Position of the moving object has been estimated using the image frames, and 3. The mobile robot tries to follow the moving object along the single curvature trajectory which matches positions and orientations of the moving object and the mobile robot at the final moment. Effectiveness of the single curvature trajectory modeling and capturing algorithm has been proved, through simulations and real experiments using a 2-DOF wheel-based mobile robot.
Park Sang-Young;Seywald Hans;Krizan Shawn A.;Stillwagen Frederic H.
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권2호
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pp.285-289
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2004
An optimal interplanetary trajectory is presented for Human Outer Planet Exploration (HOPE) by using an advanced magnetoplasma spacecraft. A detailed optimization approach is formulated to utilize Variable Specific Impulse Magnetoplasma Rocket (VASIMR) engine with capabilities of variable specific impulse, variable engine efficiency, and engine on-off control. To design a round-trip trajectory for the mission, the characteristics of the spacecraft and its trajectories are analyzed. It is mainly illustrated that 30 MW powered spacecraft can make the mission possible in five-year round trip constraint around year 2045. The trajectories obtained in this study can be used for formulating an overall concept for the mission.
In this paper, the discrete optimal control is made to have the robust property of sliding mode controller. A augmented system with a virtual state is constructed for this objective and noble sliding surface is constructed based on this system. The sliding surface is the same as the optimal control trajectory in the original system. The states follow the optimal trajectory even if there exist uncertainties. The reaching phase problem of sliding mode control is desappear in this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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