The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.114-120
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2017
The work present in this paper deals with a navigation problem for multiple mobile robots in unknown indoor environments. The environments are completely unknown to the robots; thus, proximity sensors installed on the robots' bodies must be used to detect information about the surroundings. The environments simulated in this work are dynamic ones which contain not only static but also moving obstacles. In order to guide the robot to move along a collision-free path and reach the goal, this paper presented a navigation method based on fuzzy approach. Then genetic algorithms were applied to optimize the membership functions and rules of the fuzzy controller. The simulation results verified that the proposed method effectively addresses the mobile robot navigation problem.
Although the actual visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms provide highly accurate tracking and mapping, most algorithms are too heavy to run live on embedded devices. In addition, the maps they produce are often unsuitable for path planning. To mitigate these issues, we propose a completely closed-loop online dense RGB-D SLAM algorithm targeting autonomous indoor mobile robot navigation tasks. The proposed algorithm runs live on an NVIDIA Jetson board embedded on a two-wheel differential-drive robot. It exhibits lightweight three-dimensional mapping, room-scale consistency, accurate pose tracking, and robustness to moving objects. Further, we introduce a navigation strategy based on the proposed algorithm. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed SLAM algorithm, its computational efficiency, and its benefits for on-the-fly navigation while mapping.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_2
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pp.359-370
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2023
For a vehicle to follow a reference path accurately, its position must be estimated accurately and reliably. In this paper, we propose a lateral control algorithm for autonomous navigation of a vehicle via USAT(Ultrasonic Satellite System), which is an absolute position measurement system using an ultrasonic wave and INS(Inertial Navigation System) integration. In order to estimate the vehicle's parameters, a J-turn test is used. And the autonomous navigation performances of proposed lateral control algorithm and validity of proposed lateral control algorithm are verified and evaluated by simulation and experiments.
The instrument landing system (ILS) is an international standard established by the International civil aviation organization (ICAO) as one of the landing support facilities for aircraft. This system consists of a localizer (LOC) that provides orientation information about the runway to indicate the approach direction, a glide path (GP) that indicates the appropriate approach glide slope, and three of marker beacons (MB) that indicates the distance to the runway landing edge. In this study, we predicted the received signal strength by altitude and distance for LOC signals transmitted from the ground and analyzed the difference with the signal strength measured in the actual environment. Our objective is to develop signal strength prediction technology and apply it to the real environment.
한정된 자원을 사용할 수 있는 게임 AI 분야에서는 시스템 자원을 적절하게 활용하여 현실감을 극대화 시키려는 노력이 중요한 이슈이며, 3D 게임에서 캐릭터들의 자연스러운 경로 탐색은 현실성을 높이는 중요한 척도 중 하나이다. 기존 연구에서는 주로 정적인 지형, 객체들을 적절하게 회피하는 경로에 대한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 최근 널리 이용되고 있는 다중사용자가 접속하는 온라인 RPG 게임에서는 기존 방법을 그대로 적용하기에 많은 연산량이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh) 기반으로 최적화된 A*, 그리고 밀개(Repulsors)의 방법을 통하여 동적인 환경에서 자연스러운 경로탐색을 수행하며 3D 게임에 적용 가능한 연산량을 충족하는 경로탐색 시스템을 제안하였다.
This paper proposes a multi-resolution electrostatic potential field (MREPF) based solution to the mobile robot path planning and collision avoidance problem in 2D dynamic environment. The MREPF is an environment method in calculation time and updating field map. The large scale resolution map is added to EPF and this resolution map interacts with the small scale resolution map to find an optimal solution in real time. This approach can be interpreted with Atlantis model. The simulation studies show the efficiency of the proposed algorithm.
This paper proposes an obstacle avoidance method using a depth polar grid. Depth information is a crucial factor for determining the safe path for collision-free navigation of unmanned aerial vehicles (UAVs) as it can perceive the distance to the obstacles effectively. However, the existing depth-camera-based approaches for obstacle avoidance require computational y expensive path planning algorithms. We propose a simple navigation method using the polar-grid of the depth information obtained from the camera with narrow field-of-view(FOV). The effectiveness of the approach was validated by a series of experiments using software-in-the-loop simulation in a realistic outdoor environment. The experimental results show that the proposed approach successfully avoids obstacles using a single depth camera with limited FOV.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.500-503
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2003
The navigation problem of robot is one of the main themes to deal with conficts or interferences between obstacles and the robot itself In this case, while the robot avoids obstacles on the space, the passage route should be determined efficiently. In order to solve problems above, we have come up with the distance field space medel (DFM) and then, under known environment, we have presented the distance field A algorithm for passage route path search. In this research, the method of performing the 3-dimensional passage route path search of robot under unknown environment is proposed. It is shown that the authors can build the distance search model the does not need space division by taking into account of sensor information to a distance field space model, and constructing this information as virtual obstacle information.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.2
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pp.13-20
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2009
The most of navigation services these days, are designed in order to just provide a shortest path from current position to destination for a user. Several navigation services provides not only the path but some fragmentary information about its point, but, the data tends to be highly restricted because it's quality and quantity totally depends on service provider's providing policy. In this paper, we describe the folksonomy POI(Point of interest) recommender system using mashup in order to provide the information that is more useful to the user. The POI recommender system mashes-up the user's folksonomy data that stacked by user with using external folksonomy service(like Flickr) with others' in order to provide more useful information for the user. POI recommender system recommends others' tag data that is evaluated with the user folksonomy similarity. Using folksonomy mahup makes the services can provide more information that is applied the users' karma. By this, we show how to deal with the data's restrictions of quality and quantity.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.7
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pp.1302-1308
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2007
In this paper, a real-time collision avoidance algorithm is proposed for experimental Autonomous Vehicle(XAV). To ensure real-time implementation, a virtual potential field is calculated in one dimensional space. The attractive force is generated by the steering command either transmitted in the remote control station or calculated in the Autonomous Navigation System(ANS) of the XAV. The repulsive force is generated by obstacle information obtained from Laser Range Finder(LRF) mounted on the XAV. Using these attractive and repulsive forces, modified steering, velocity and emergency stop commands are created to avoid obstacles and follow a planned path. The suggested algorithm is inserted as one component in the XAV system. Through various real experiments and technical demonstration using the XAV, the usefulness and practicality of the proposed algorithm are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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