In this paper, we present an ultrasonic sensor based path planning method using fuzzy logic for obstacle avoidance of an intelligent vehicle in unknown environments. Generally, Robot navigation in unknown terrains is a very complex task difficult to control because of the great amount of imprecise and ambiguous sensor information that has to be considered. In this case, fuzzy logic can satisfactorily deal with such information in quite efficient manner. In this study, we propose two fuzzy logic controller which is composed of steering controller and velocity controller respectively. Our object is to develop a fuzzy controller that can enable a mobile robot to navigate from a start point to a goal point without collisions, in the least possible travel time. The ability and effectiveness for the proposed algorithm will be demonstrated by simulation and expeiment.
In order to increase productivity of an assembly system composed of multiple robots along a conveyer line, an efficient sequence planning is necessary because the assembly time is dependent upon the assembly sequence. In this paper, a two-robot assembly system is considered in which two robots operate simultaneously and transfer parts from the part feeders to the workpiece on the conveyer one by one. In this case, the distance from the feeder to the workpiece varies with time because the workpiece moves at a constant speed on the conveyer. Hence, the sequence programming is not a trivial problem. Also, the two robots may interfere with each other kinematically and dynamically due to the simultaneous operation, so the sequence should be programmed to avoid the interferences. In this paper, the task sequence optimization problem is formulated and is solved by employing the simulated annealing which has been shown to be effective for solving large combinatorial optimizations.
Collision-free trajectory planning for two robots is considered. The two robot system handled in the paper is given specified geometric paths for two robots, and the task is repeating. Then, the robot dynamics is transformed as a function of the traveled lengths along the paths, and the bounds on acceleration and velocity are described in the phase plane be taking the constraints on torques and joint velocities into consideration. Collision avoidance and time optimality are considered simultaneously in the coordination space and the phase plane, respectively. The proof for the optimality of the proposed algorithm is given, and a simulation result is included to show the usefulness of the proposed method.
Kim, Sang-Hyun;Kim, Du-Beum;Kim, Hui-Jin;Im, O-Duck;Han, Sung-Hyun
한국산업융합학회 논문집
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제22권4호
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pp.415-425
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2019
This study proposes a new approach to control Moving Stuff Action Through Iterative Learning robot with dual arm for smart factory. When robot moves object with dual arm, not only position of each hand but also contact force at surface of an object should be considered. However, it is not easy to determine every parameters for planning trajectory of the an object and grasping object concerning about variety compliant environment. On the other hand, human knows how to move an object gracefully by using eyes and feel of hands which means that robot could learn position and force from human demonstration so that robot can use learned task at variety case. This paper suggest a way how to learn dynamic equation which concern about both of position and path.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
This paper presents a new method driving multiple robots to their goal position without collision. To consider the movement of the robots in a work area, we adopt the concept of avoidability measure. The avoidability measure figures the degree of how easily a robot can avoid other robots considering the velocity of the robots. To implement the concept to avoid collision among multiple robots, relative distance between the robots is proposed. The relative distance is a virtual distance between robots indicating the threat of collision between the robots. Based on the relative distance, the method calculates repulsive force against a robot from the other robots. Also, attractive force toward the goal position is calculated in terms of the relative distance. These repulsive force and attractive force are added to form the driving force for robot motion. The proposed method is simulated for several cases. The results show that the proposed method steers robots to open space anticipating the approach of other robots. In contrast, since the usual potential field method initiates avoidance motion later than the proposed method, it sometimes fails preventing collision or causes hasty motion to avoid other robots. The proposed method works as a local collision-free motion coordination method in conjunction with higher level of task planning and path planning method for multiple robots to do a collaborative job.
This paper introduces a new approach to develop a fast gait for quadruped robot using GP(genetic programming). Planning gaits for legged robots is a challenging task that requires optimizing parameters in a highly irregular and multidimensional space. Several recent approaches have focused on using GA(genetic algorithm) to generate gait automatically and shown significant improvement over previous results. Most of current GA based approaches used pre-selected parameters, but it is difficult to select the appropriate parameters for the optimization of gait. To overcome these problems, we proposed an efficient approach which optimizes joint angle trajectories using genetic programming. Our GP based method has obtained much better results than GA based approaches for experiments of Sony AIBO ERS-7 in Webots environment.
이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.
This paper presents a new behavior planning scheme for autonomous robots, allowing them to handle various objects used in our daily lives. The key idea underlying the proposed scheme is to use affordance concepts that provide a robot with action possibilities triggered by a relation between the robot and objects around it. Specifically, the robot attempts to find the affordances and to determine the most adequate action among them. Through a series of the perception processes, robot motions can be planned and performed to complete assigned tasks. What is of particular importance from the practical point of view is a decision making capability to determine the best choice by comparing the human's body characteristics and behavioral patterns as criteria with action possibilities as alternatives. For this, the analytic hierarchy process (AHP) technique is employed to systematically evaluate the correlation between the criteria and the alternatives. Moreover, the alternatives arranged in order of priority through the decision making process enable the robot to have redundant solutions for the assigned task, resulting in flexible motion generation. The effectiveness and validity of the proposed scheme are verified by performing extensive simulations using objects of our daily use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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