This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.
With the progress in process automation, it becomes necessary that a robot should have various sophisticated capabilities. A robot programming language is a tool that can give a robot such capabilities without any change in robot architecture. Especially a task level automatic programming system enables a robot able to perform a job intelligently. Therefore anyone who is not an expert on welding or robot programming can easily use it. In this research, basic automatic welding program is combined with workspace information, which makes users do an arc welding job automatically.
IS 프로젝트 성공요인의 하나로서 프로젝트 관리자는 항상 관심의 대상이 되어왔다. 본 연구는 IS 프로젝트 관리자가 갖추어야 될 지식과 기술이 무엇이며, 그러한 기술을 위하여 어떠한 경력개발 경로가 필요한지를 알아보고자 하는 것이다. 프로젝트 관리자에게 필요한 지식과 기술은 기업의 경영전략을 이해하고 IS 전략계획으로 연결하는 능력, 전사적 업무기능을 이해해야 하는 현업 업무력, 새로운 업무를 위한 혁신, 프로젝트 계획과 통제와 같은 일반관리, 의사소통과 리더십과 관련된 인간관계의 관리력, IS 개발에 관련된 기술적 전문성 등의 6 가지로 밝혔다. IS 프로젝트 관리자를 양성하기 위한 경력개발 경로로는 엔지니어, 분석가, 기획가, 프로젝트 리더 등을 거치면서 프로젝트 관리자로 성장하게 되는 모형을 제시하였다. 이러한 연구는 우수한 프로젝트 관리자를 양성하여 IS 프로젝트의 성공 확률을 높이고, 나아가 정보산업의 경쟁력 제고에 도움이 되는 방안을 모색하게 해 줄 것이다.
In order to make the underwater vehicle carry out the mission in a submarine environment, it is needed to plan a safe and efficient route to a given destination and prevent the autonomous submersible from colliding with obstacles while moving along the planned route. The function of collision avoidance makes the travel distance of the autonomous submersible longer. Moreover, it should move slowly near to obstacles against their moving disturbance. As a result, this invokes the degradation of the navigation efficiency in the process of collision avoidance. The side effect of the collision avoidance is not ignorable in the case of high congested environments such as the coast with many obstacles. In this paper, we suggest a path planning method which provides the route with minimum travel time considering collision avoidance in congested environment. For the purpose, we define environmental congestion map related to geometric information and obstacles. And we propose a method to consider the moving cost in the RRT scheme that provides the existing minimum distance path. We verified that the efficiency of our algorithm with simulation experiments.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획 방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 2차원 작업공간에서 보행 계획 방법을 설계하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아서 보행 경로를 생성하고, 탐색된 경로를 바탕으로 보행 걸음수와 이동 거리를 최적화 하는 경로 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 보행 계획방법은 다양한 구성의 장애물을 포함한 작업환경에서 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
This paper presents a local trajectory generation method which is based on a sequence of reference posture-velocities and the efficient low level control algorithm which constructs the complete smooth curve from the trajectory specification. The reference trajectory generator(RTG) which is in between the local path planner(LPP) and the robot motion controller(RMC) generates a sequence of set-points for each path segments from the LPP and pass it to the RMC. The RMC controls the motions of vehicle which should follow the sequence. In the feedback controller of VMC, the method which compensates robot posture-velocity error correctly is used. These methods are implemented on indoor autonomous vehicle, 'ALIVE' mobile robot. The ALIVE mobile robot system is implemented on the 32bit VME bus system: the two VME CPU's are used for RTG and RMC, while the 80C196KC-based VME board is used for motor controller.
This paper proposes the qualitative method for planning the operation of multi-AUVs with environmental disturbances, which is considered to be a very difficult task. In this paper we use an extension collision map as a collision free motion planner. The tool was originally developed for the multiple ground vehicles with no internal/external disturbance. In order to apply the method to a water environment where there are tides and waves, and currents, we analyze the path deviation error of AUVs caused by external disturbances. And we calculate safety margin for the collision avoidance on the extension collision map. Finally, the simulation result proves that the suggested method in this paper make multi-AUVs navigate to the goal point effectively with no collision among them.
A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.
1990년대 초반 제조업의 린 이론에서 응용된 린 건설은 생산성 향상을 위한 이론적 토대 및 실무 적용성이 우수한 모델로서, 낭비요인을 최소화함으로써 수요자가 얻는 가치의 극대회를 목표로 하고 있다. 또한, 린 건설의 요소기술중 라스트플래너시스템(LPS) 방식은 참여자의 협력관계 증진과 일정계획의 실행여부 측정 및 원인분석을 통하여 변이를 저감하며, 궁극적으로 작업의 신뢰도 향상을 지향하고 있다. 본 연구는 플랜트 건설공사 프로세스중 자재조달 및 시운전 단계를 LPS를 활용한 발주자 주도형 린 건설 모델이 생산성 및 가치 향상에 긍정적임을 도출하고, 실무적용을 위한 Framework을 제시하고자 한다.
The original RRT is iteratively expanded by applying control inputs that drive the system slightly toward randomly-selected states, as opposed to requiring point-to-point convergence, as in the probabilistic roadmap approach. It is generally known that the performance of RRTs can be improved depending on the selection of the metrics in choosing the nearest vertex and bias techniques in choosing random states. We designed a path planning algorithm based on the RRT method for a remote-controlled mobile robot. First, we considered a bias technique that is goal-biased Gaussian random distribution along the command directions. Secondly, we selected the metric based on a weighted Euclidean distance of random states and a weighted distance from the goal region. It can save the effort to explore the unnecessary regions and help the mobile robot to find a feasible trajectory as fast as possible. Finally, the constraints of the actuator should be considered to apply the algorithm to physical mobile robots, so we select control inputs distributed with commanded inputs and constrained by the maximum rate of input change instead of random inputs. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm is significantly more efficient for planning than a basic RRT planner. It reduces the computational time needed to find a feasible trajectory and can be practically implemented in a remote-controlled mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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