A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.
불포화 지반의 전단강도와 투수계수 산정에 이용되는 함수특성곡선은 건조과정과 습윤과정으로 나뉘며, 동일한 체적함수비에서 다른 흡수력을 나타내는 이력현상을 보인다. 강우 침투시 불포화 지반의 현장 거동은 습윤과정에 가깝게 발생하므로 수치해석 시에 습윤과정이 적용되어야 한다. 하지만 습윤과정이 건조과정보다 습득하는 시간이 오래 걸리기 때문에 주로 건조곡선이 사용되고 있다. 이를 보완하기 위해 건조곡선으로 습윤곡선을 추정하는 방법이 연구되어 왔으나, 방법이 복잡하고 잘 맞지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자료를 바탕으로 습윤곡선 추정이 가능한 간편법을 제안하고 적용성을 검토하였다.
Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree* (RRT*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.
The primary concerns of recreation plan are to provide visitors with quality of recreational experience and to protect of recreation resources. The quality of recreational experience is often defined in terms of social carrying capacity. The carrying capacity is revealed as perceived crowding. In this respects, measuring perceived crowding is useful tool of social carrying capacity determination. This study is to test the structural equation model that includes variables affecting perceived crowding. Through an on-site questionnaire survey, 467 visitors on Naejangsan national park were collected. The results of the study are follows. The encounter level on facility area is higher evaluated as crowding factor than other area in the park. It can be concluded that visitor perceived crowding when facility area situates high density use level rather than other areas expose high density use level. In the path analysis, the input variables(attitude, experience, encounter level) on the structural equation model affect significantly on perceived crowding. Especially, the attitude on the park management polocy is the most affecting factor on perceived crowding.
In this paper, a path navigation algorithm through use of a sensor platform is proposed. The sensor platform is composed of two electric motors which make panning and tilting motions. An algorithm for computing a real path and an obstacle length is developed by using a scanning method that controls rotation of the sensors on the platform. An Autonomous Robot Vehicle(ARV) can perceive the given path by adapting this algorithm. A sensor scanning method is applied to the sensor platform for using small numbers of sensor. The path navigation algorithm is composed of two parts. One is to perceive a path pattern, the other is used to avoid an obstacle. An optimal controller is designed for tracking the reference path which is generated by perceiving the path pattern. The ARV is operated using the optimal controller and the path navigation algorithm. Based on the results of actual experiments, this algorithm for an ARV proved sufficient for path navigation by small number of sensors and for a low cost controller by using the sensor platform with a scanning method.
In this paper, path generation using the sensor platform is proposed. The sensor platform is composed two electric motors which make panning and tilting motions. An algorithm fur a real path form and an obstacle length is realized using a scanning algorithm to rotating the sensors on the sensor platform. An ARV (Autonomous Robot Vehicle) is able to recognize the given path by adapting this algorithm. In order for the ARV to navigate the path flexibly, a kinematic model needed to be constructed. The kinematic model of the ARV was reformed around its body center through a relative velocity relationship to controllability, which derives from the nonholonomic characteristics. The optimal controller that is based on tile kinematic model is operated purposefully to track a reference vehicle's path. The path generation algorithm is composed of two parks. On e part is the generating path pattern, and the other is used to avoid an obstacle. The optimal controller is used for tracking the reference path which is generated by recognizing the path pattern. Results of simulation show that this algorithm for an ARV is sufficient for path generation by small number of sensors and for low cost controller.
In this paper, we propose a 3D LiDAR sensor-based costmap generation and path planning algorithm using it for reliable autonomous flight in complex indoor environments. 3D path planning is essential for reliable operation of UAVs. However, existing grid search-based or random sampling-based path planning algorithms in 3D space require a large amount of computation, and UAVs with weight constraints require reliable path planning results in real time. To solve this problem, we propose a method that divides a 3D space into several 2D spaces and a path planning algorithm that considers the distance to obstacles within each space. Among the paths generated in each space, the final path (Best path) that the UAV will follow is determined through the proposed objective function, and for this purpose, we consider the rotation angle of the 2D space, the path length, and the previous best path information. The proposed methods have been verified through autonomous flight of UAVs in real environments, and shows reliable obstacle avoidance performance in various complex environments.
사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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