KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권3호
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pp.490-508
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2013
One of the most important scalability issues facing the current Internet is the rapidly increasing rate of BGP updates (BGP churn), to which route flap and path exploration are the two major contributors. Current countermeasures would either cause severe reachability loss or delay BGP convergence, and are becoming less attractive for the rising concern about routing convergence as the prevalence of Internet-based real time applications. Based on the observation that highly active prefixes usually repeatedly explore very few as-paths during path exploration, we propose a router-level mechanism, Path Exploration Aggregation (PEA), to scale BGP without either causing prefix unreachable or slowing routing convergence. PEA performs aggregation on the transient paths explored by a highly active prefix, and propagates the aggregated path instead to reduce the updates caused by as-path changes. Moreover, in order to avoid the use of unstable routes, PEA purposely prolongs the aggregated path via as-path prepending to make it less preferred in the perspective of downstream routers. With the BGP traces obtained from RouteViews and RIPE-RIS projects, PEA can reduce BGP updates by up to 63.1%, shorten path exploration duration by up to 53.3%, and accelerate the convergence 7.39 seconds on average per routing event.
고차원의 구성 공간 상에서 빠르게 동작하는 경로 계획을 위하여, 본 논문에서는 단일-질의 알고리즘의 일종인 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 단일-질의 알고리즘의 동작과 탐험 알고리즘의 유사성에 주목하여 탐험 알고리즘의 하나인 기억-탐험(Remembering Exploration) 방법을 응용하여, 로드맵의 한 노드를 선택하여 그 주위의 자유 공간상에 있는 노드들을 새로 로드맵에 추가하는 방법으로 로드맵을 키워나가는 것이 본 논문이 제안하는 알고리즘이다. 성능 평가를 위하여 2차원 공간상에서의 경로 계획 문제와 3차원 공간상의 움직임 계획 문제를 제안하는 알고리즘과 다른 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 하였으며, 경로의 발견 유무와 발견하기까지의 시간 비교를 한 결과 제안하는 알고리즘의 성능 우위를 확인할 수 있었다.
This paper proposes an exploration strategy to efficiently find a specific place in large unknown environments with wall-following based path planning. Many exploration methods proposed so far showed good performance but they focused only on efficient planning for modeling unknown environments. Therefore, to successfully accomplish the room finding task, two additional requirements should be considered. First, suitable path-planning is needed to recognize the room number. Most conventional exploration schemes used the gradient method to extract the optimal path. In these schemes, the paths are extracted in the middle of the free space which is usually far from the wall. If the robot follows such a path, it is not likely to recognize the room number written on the wall because room numbers are usually too small to be recognized by camera image from a distance. Second, the behavior which re-explores the explored area is needed. Even though the robot completes exploration, it is possible that some rooms are not registered in the constructed map for some reasons such as poor recognition performance, occlusion by a human and so on. With this scheme, the robot does not have to visit and model the whole environment. This proposed method is very simple but it guarantees that the robot can find a specific room in most cases. The proposed exploration strategy was verified by various experiments.
본 논문에서는 Localized Aptive QoS 라우팅을 위해 POMDP(Partially Observable Markov Decision Processes)와 Exploration Bonus 기법을 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, POMDP 문제를 해결하기 위해 Dynamic Programming을 사용하여 최적의 행동을 찾는 연산이 매우 복잡하고 어렵기 때문에 CEA(Certainty Equivalency Approximation) 기법을 통한 기댓값 사용으로 문제를 단순하였으며, Exploration Bonus 방식을 사용해 현재 경로보다 나은 경로를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 다중 경로 탐색 알고리즘(SEMA)을 제안했다. 더욱이 탐색의 횟수와 간격을 정의하기 위해 $\phi$와 k 성능 파라미터들을 사용하여 이들을 통해 탐색의 횟수 변화를 통한 서비스 성공률과 성공 시 사용된 평균 홉 수에 대한 성능을 살펴보았다. 결과적으로 $\phi$ 값이 증가함에 따라 현재의 경로보다 더 나은 경로를 찾게 되며, k 값이 증가할수록 탐색이 증가함을 볼 수 있다.
Buriboev, Abror;Kang, Hyun Kyu;Lee, Jun Dong;Oh, Ryumduck;Jeon, Heung Seok
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3373-3389
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2022
Exploration of mobile robot without prior data about environments is a fundamental problem during the SLAM processes. In this work, we propose improved version of previous Rmap algorithm by modifying its Exploration submodule. Despite the previous Rmap's performance which significantly reduces the overhead of the grid map, its exploration module costs a lot because of its rectangle following algorithm. To prevent that, we propose a new Rmap+ algorithm for autonomous path planning of mobile robot to explore an unknown environment. The algorithm bases on paired frontiers. To navigate and extend an exploration area of mobile robot, the Rmap+ utilizes the inner and outer frontiers. In each exploration round, the mobile robot using the sensor range determines the frontiers. Then robot periodically changes the range of sensor and generates inner pairs of frontiers. After calculating the length of each frontiers' and its corresponding pairs, the Rmap+ selects the goal point to navigate the robot. The experimental results represent efficiency and applicability on exploration time and distance, i.e., to complete the whole exploration, the path distance decreased from 15% to 69%, as well as the robot decreased the time consumption from 12% to 86% than previous algorithms.
본 논문에서는 TD(temporal differences) 기법을 사용한 localized QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 이웃노드로부터 얻어지는 성공 기댓값을 통해 라우팅 정책을 결정하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 라우팅 성공 기댓값을 기반으로 한 다양한 탐색기법으로 경로 선택 시 라우팅 성능을 비교 평가하였으며, 특히 Exploration Bonus를 적용한 탐색 기법이 다른 탐색 기법에 비해 더욱 우수한 성능을 보여주고 있는데, 이는 다른 탐색 기법에 비해 네트워크 상황에 더 적응적으로 경로를 선택할 수 있기 때문이다.
Jung, Sunggoo;Lee, Hanseob;Shim, David Hyunchul;Agha-mohammadi, Ali-akbar
ETRI Journal
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제43권4호
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pp.580-593
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2021
When operating in confined spaces or near obstacles, collision-free path planning is an essential requirement for autonomous exploration in unknown environments. This study presents an autonomous exploration technique using a carefully designed collision-free local planner. Using LiDAR range measurements, a local end-point selection method is designed, and the path is generated from the current position to the selected end-point. The generated path showed the consistent collision-free path in real-time by adopting the Euclidean signed distance field-based grid-search method. The results consistently demonstrated the safety and reliability of the proposed path-planning method. Real-world experiments are conducted in three different mines, demonstrating successful autonomous exploration flights in environment with various structural conditions. The results showed the high capability of the proposed flight autonomy framework for lightweight aerial robot systems. In addition, our drone performed an autonomous mission in the tunnel circuit competition (Phase 1) of the DARPA Subterranean Challenge.
Recent advancements in autonomous flight technologies for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have greatly expanded their applicability for various tasks, including delivery, agriculture, and rescue. This article presents a comprehensive survey of path planning techniques in autonomous navigation and exploration that are tailored for UAVs. The robotics literature has studied path and motion planning, from basic obstacle avoidance to sophisticated algorithms capable of dynamic decision-making in challenging environments. In this article, we introduce popular path and motion planning approaches such as grid-based, sampling-based, and optimization-based planners. We further describe the contributions from the state-of-the-art in exploration planning for UAVs, which have been derived from these well-studied planners. Recent research, including the method we are developing, has improved performance in terms of efficiency and scalability for exploration tasks in challenging environments without human intervention. On the basis of these research and development trends, this article discusses future directions in UAV path planning technologies, illustrating the potential for UAVs to perform complex tasks with increased autonomy and efficiency.
In this paper, new exploration mobile robot is presented. This mobile robot, called Robhaz-6W, is able to overcome hazardous terrains, recognize three dimensional terrain information and generate a path toward the destination by itself. We develop the passive four bar linkage mechanism adoptable to such terrain without any active control and the real time stereo vision system for obstacle avoidance, a remote control and a path planning method. And the geometrical information is transmitted to the operator in the remote site via wireless LAN equipment. And finally, experimental results for the passive mechanism, the real time stereo vision system, the path planning are reported, which show the versatility of the proposed mobile robot system to carry out some tasks.
This paper presents a multi-robot path planner for environment exploration and monitoring. Robotics systems are being widely used as data measurement tools, especially in dangerous environment. For large scale environment monitoring, multiple robots are required in order to save time. The path planner should not only consider the collision avoidance but efficient coordination of robots for optimal measurements. Nonlinear spring force based planning algorithm is integrated with the spatial gradient following path planner. Perturbation/Correlation based estimation of spatial gradient is applied. An algorithm of tuning the stiffness for robot coordination is presented. The performance of the proposed algorithm is discussed with simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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