Considering that the laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a sophisticated local path planning algorithm is achieved by subgoal and sub-subgoal searching methods. The subgoal searching finds the passable ways between obstacles and selects the optimal pathway in order to reduce the moving distanced from start point to given to given goal. On the other hand, the sub-subgoal searching corrects the path given in subgoal searching in the case of which the mobile robot will collide with obstacles. Also, the effectiveness of the established local path planning and local minimum avoiding algorithm are estimated by computer simulation and experimentation in complex environment.
본 연구에서는 최단경로 탐색 소요시간을 줄이기 위한 목적으로 탐색영역을 축소하는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 출발노드와 목적노드를 최소의 노드 수로 연결하면서 직선거리의 합이 최소인 임시경로를 구축하고, 구축된 임시경로의 부하량 보다 적은 부하량의 경로를 연결할 가능성이 있는 노드들을 찾는 것이다. 하나의 노드에서 출발노드까지의 직선거리와 목적노드까지의 직선거리 합이 임시경로의 부하량을 최소 가로 부하량 원단위로 나눈 값보다 적을 경우, 그 노드는 임시경로 보다 더 적은 부하량을 가질 수 있는 경로를 구성할 가능성이 있는 노드가 된다. 이와 같은 노드들만을 탐색영역으로 하면 탐색영역이 축소됨에 따라 최단경로 탐색 소요시간을 줄일 수 있게 된다. 개발된 알고리즘은 큰 탐색영역에서 출발노드와 목적노드가 가까울 경우 더욱 효과적이다.
교통분야에서 이용되는 최단경로 알고리듬은 분할탐색 기법에 기초를 두고 있다. 분할탐색 기법이란 기점으로부터 일정 영역을 분할하여 경로를 탐색, 종점가지의 경로를 구축하는 방법으로써 수형망(Tree Building)알고리듬이나 덩굴망(Vine Building) 알고리듬 등이 여기에 속한다. 그러나 이러한 분할탐색기법의 경우 교통망내에서 복수 수단간의 환승비용이 고려될 경우나 동적 최단경로를 탐색하는 경우에는 교통망을 확장하지 않으면 기종점간의 올바른 최단경로를 찾을 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 본 연구에서는 탐색 영역 문제(Searching Area Problem)라고 정의하였다. 본 연구에서는 탐색영역문제를 교통망 확장없이 해결할 수 있는 전역 탐색기법으로 유전 알고리듬을 이용하여 개발하였다.
Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
It is not easy job to find a underwater target using sonar system in the ASW operations. Many researchers have tried to solve anti-submarine search problem aiming to maximize the probability of detection under limited searching conditions. The classical 'Search Theory' deals with search allocation problem and search path problem. In both problems, the main issue is to prioritize the searching cells in a searching area. The number of possible searching path that is combination of the consecutive searching cells increases rapidly by exponential function in the case that the number of searching cells or searchers increases. The more searching path we consider, the longer time we calculate. In this study, an effective algorithm that can maximize the probability of detection in shorter computation time is presented. We show the presented algorithm is quicker method than previous algorithms to solve search problem through the comparison of the CPU computation time.
Lee Dong Gyu;Lee Yang Koo;Jung Young Jin;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.759-762
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2005
Recently, Intelligent Transportation System(ITS) has been applied to satisfy increasing traffic demand every year and to solve many traffic problems. Especially, Advanced Traveller Information System(ATIS) is a transportation system to optimize the trip of each other vehicle. It is important to provide the driver with quick and comfortable path from source to destination. However, it is difficult to provide a shortest path in a road network with dynamic cost. Because the existing research has a static cost. Therefore, in this paper we propose an operator for searching traffic dependent shortest path. The proposed operator finds the shortest path from source to destination using a current time cost and a difference cost of past time cost. Such a method can be applied to the road status with time. Also, we can expect a predicted arrival time as well as the shortest path from source to destination. It can be applied to efficiently application service as ITS and have the advantages of using the road efficiently, reducing the distribution cost, preparing an emergency quickly, reducing the trip time, and reducing an environmental pollution owing to the saving the fuel.
Robots, games and life applications have been developed while computer areas are developed. Moreover, various applications have been utilized for various users including the early childhood. Recently, smart phones have been dramatically used by various users including early childhood. Many applications need to find a path from a starting point to destinations. For example, without using real maps, users can find the direct paths for the destinations in realtime. Specifically, path exploration in game programs is so important to have accurate results. Nowadays, with these techniques, diverse applications for educations of early childhood have been developed. To deal with the functions, necessity of efficient path search programs with high accuracy becomes much higher. In this paper, we design and develop a friendly maze program for early childhood based on a path searching algorithm. Basically, the path of lineal distance from a starting location to destination is considered. Moreover, weight values are calculated by considering heuristic weighted h(x). In our approach, A* algorithm searches the path considering weight values. Moreover, we utilize depth first search approach instead of breadth first search in order to reduce the search space. so it is proper to use A* algorithm in finding efficient paths although it is not optimized paths.
The shortest path algorithm for route guidance is implicitly required not only to support geometrical variations of transportation network such as U-TURN or P-TURN but to efficiency search reasonable routes in searching mechanism. The purpose of this paper is to integrate such two requirements ; that is, to allow U-TURN and P-TURN possibilities and to cut down searching time in locating routes between two points (origin and destination) in networks. We also propose a new type of link searching algorithm which can solve the limitation of vine building algorithm at consecutively left-turn prohibited intersections. The test site is a block of Gangnam road network that has some left-turn prohibited and allowed U-TURN intersections. Four models have been identified to be comparatively analyzed in terms of searching efficiency. The Models are as follows : (i) Model 1 - Link Searching Dijkstra Algorithm without Searching Area Extraction (SAE) ; (ii) Model 2 - Link Searching Dijkstra Algorithm with SAE ; (iii) Model 3 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm without SAE ; and (iv) Model 4 - Link Searching Bidirectional Dijkstra Algorithm with SAE. The results of comparative evaluation show that Model 4 can effectively find optimum path faster than any other models as expected. Some discussions and future research agenda have been presented in the light of dynamic route guidance application of the urban ATIS.
본 논문에서는 실내 환경에서 작업하는 로봇의 무 충돌 경로계획을 위하여 휴리스틱 작업 경로계획 방법을 제안한다. 이 방법은 모양공간을 격자로 분할하여 작은 크기의 격자를 여러개 합한 큰 격자로 장애물 모양공간을 재구성 하여 시작점의 노드와 목표점의 노드간의 연결을 노드와 노드사이의 거리와 장애물의 확률적 분포 같은 지역적인 정보를 이용하여 통로를 만들고 그 공간에서 작은 격자의 모양공간에서 그래프 연결을 찾는 방법으로 경로 및 작업을 계획하는 방법이다. 이 방법은 전체 모양공간에 대한 그래프를 기억시킬 필요가 없어 모양공간 내에서 노드나 격자의 증가에 따른 기억용량의 증가가 크지 않으며 전체 그래프에 대한 탐색을 하지 않으므로 계산량이 많지 않다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 이동 로봇이 격자화된 실내지형에 대하여 최단거리의 경로계획을 성공적으로 수행하였음을 확인하였다.
실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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