Unmanned ground vehicles(UGVs) are expected to play a key role in the future army. These UGVs would be used for weapons platforms. logistics carriers, reconnaissance, surveillance, and target acquisition in the rough terrain. Most of path planning methodologies for UGVs offer an optimal or sub-optimal shortest-path in a 20 space. However, those methodologies do not consider increment and reduction effects of relative distance when a UGV climbs up or goes down in the slope of rough terrain. In this paper, we propose a novel path planning methodology using the modified distance transform algorithm. Our proposed path planning methodology employs two kinds of map. One is binary obstacle map. The other is the DEM. With these two maps, the modified distance transform algorithm in which distance between cells is increased or decreased by weighting function of slope is suggested. The proposed methodology is verified by various simulations on the randomly generated DEM and obstacle map.
A new algorithm for planning a collision free path is developed based on linear parametric curve. A collision-free path is viewed as a connected space curve in which the path consists of two straight curve connecting start to target point. A single intermediate connection point is considered in this paper and is used to manipulate the shape of path by organizing the control point in polar coordinate (.theta.,.rho.). The algorithm checks interference with obstacles, defined as GM (Geometry Mapping), and maps obstacles in Euclidean Space into images in CPS (Connection Point Space). The GM for all obstacles produces overlapping images of obstacle in CPS. The clear area of CPS that is not occupied by obstacle images represents collision-free paths in Euclidean Space. Any points from the clear area of CPS is a candidate for a collision-free path. A simulation of GM for number of cases are carried out and results are presented including mapped images of GM and performances of algorithm.
In this paper, we design an optimal path for multiple mobile robots. For this purpose, we propose a new method of path planning for multiple mobile robots in dynamic environment. First, every mobile robot searches a global path using a distance transform algorithm. Then we put subgoals at crooked path points and optimize them. And finally to obtain an optimal on-line local path, ever)r mobile robot searches a new path with static and dynamic obstacle avoidance.
A new algorithm for planning a collision-free path based on algebraic curve is developed and the concept of collision-free Path Space (PS) is introduced. This paper presents a Geometry Mapping (GM) based on two straight curves in which the intermediate connection point is organized in elliptic locus ($\delta$, $\theta$). The GM produces two-dimensional PS that is used to create the shortest collision-free path. The elliptic locus of intermediate connection point has a special property in that the total distance between the focus points through a point on ellipse is the same regardless of the location of the intermediate connection point on the ellipse. Since the radial distance, a, represents the total length of the path, the collision-free path can be found as the GM proceeds from $\delta$=0 (the direct path) to $\delta$=$\delta$$\_$max/(the longest path) resulting in the minimum time search. The GM of elliptic workspace (EWS) requires calculation of interference in circumferential direction only. The procedure for GM includes categorization of obstacles to .educe necessary calculation. A GM based on rectangular workspace (RWS) using Cartesian coordinate is also considered to show yet another possible GM. The transformations of PS among Circular Workspace Geometry Mapping (CWS GM) , Elliptic Workspace Geometry Mapping (EWS GM) , and Rectangular Workspace Geometry Mapping (RWS GM), are also considered. The simulations for the EWS GM on various computer systems are carried out to measure performance of algorithm and the results are presented.
This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.
Purpose - Robot path planning, a constrained optimization problem, has been an active research area with many methods developed to tackle it. This study proposes the use of a Rapidly-exploring Random Tree and Particle Swarm Optimizer algorithm for path planning. Research design, data, and methodology - The grid method is built to describe the working space of the mobile robot, then the Rapidly-exploring Random Tree algorithm is applied to obtain the global navigation path and the Particle Swarm Optimizer algorithm is adopted to obtain the best path. Results - Computer experiment results demonstrate that this novel algorithm can rapidly plan an optimal path in a cluttered environment. Successful obstacle avoidance is achieved, the model is robust, and performs reliably. The effectiveness and efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through simulation studies. Conclusions - The findings could provide insights to the validity and practicability of the method. This method makes it is easy to build a model and meet real-time demand for mobile robot navigation with a simple algorithm, which results in a certain practical value for distribution environments.
The most important thing for navigation of a mobile robot is to find the most suitable path and avoid the obstacles in the static and dynamic environment. This paper presents a method to search the optimal path in start space extended to time domain with considering a velocity and a direction of moving obstacles. A modified version of $A^*$ algorithm has been applied for path planning in this work and proposed a method of path search to avoid a collision with moving obstacle in space-tim domain with a velocity and an orientation of obstacles. The velocity and the direction for moving obstacle are assumed as linear form. The simulation result shows that a mobile robot navigates safely among moving obstacles of constant linear velocity. This work can be applied for not only a moving robot but also a legged humanoid robot and all fields where the path planning is required.
This paper proposes a new algorithm for path planning and obstacles avoidance using the ant colony optimization algorithm. The proposed algorithm is a new hybrid algorithm that composes of the ant colony algorithm method and the Maklink graph method. At first, we produce the path of a mobile robot a the static environment. And then we find midpoints of each path using the Maklink graph. Finally the ant colony optimization algorithm is adopted to get a shortest path. In this paper, we prove the performance of the proposed algorithm is better than that of the Dijkstra algorithm through simulation.
이 논문은 이동 에이전트의 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 이동 에이전트에 대한 경로 계획은 많은 연구가 수행되어왔지만 복잡한 주변 환경에 대한 경로 계획에서의 시-공간적 제약조건은 수학적으로 모델화하기 어려우며, 최적해를 구하기는 쉽지 않다. 이 논문에서 그래픽 기반의 최적 경로 계획 알고리듬을 제안한다. 작업 환경은 에이전트가 이동할 수 있는 자유영역과 장애물 등이 존재하는 이동 불가 영역으로 구분하고, 자유 이동 영역 내에서 최적 경로는 개미집단-최적화 알고리듬을 이용한 탐색으로부터 구한다.
Nowadays, a transporter manager plans the schedule of the block transportation by considering the experience of the manager, the production process of the blocks and the priority of the block transportation in shipyard. The schedule planning of the block transportation should be rearranged for the reflection of the path blocking cases occurred by unexpected obstacles or delays in transportation. In this paper, the optimal block transportation path planning system is developed for rearranging the schedule of the block transportation by considering the damaged path. $A^*$ algorithm is applied to calculate the new shortest path between the departure and arrival of the blocks transported through the damaged path. In this algorithm, the first node of the damaged path is considered as the starting position of the new shortest path, and then the shortest path calculation is completed if the new shortest path is connected to the one of nodes in the original path. In addition, the data structure for the algorithm is designed. This optimal block transportation path planning system is applied to the Philippine Subic shipyard and the ability of the rapid path modification is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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