The velocity dipole field method is presented for real-time collision avoidance of mobile robots. The direction of motion of the obstacle is used as the axis of the dipole field, and the speed of the obstacle is used to proportionally strengthen the dipole field. The elliptical field lines of the dipole field are useful to skillfully guide the robot around obstacles, quite similar to the way humans avoid moving obstacles. Field modulation coefficient is also introduced to weaken the field effect as the obstacle recedes. The real-time algorithm of the velocity dipole field has been devised and experimentally tested on the robot soccer test-bed. The results show the capability of the new real-time collision avoidance strategy and how it can overcome the weaknesses in the conventional potential field method. The new method makes an explicit and proactive action of collision avoidance, unlike the conventional method, which forces the robot merely away from the obstacle aimlessly. The proposed method delivers greater capability with no considerable computational overhead
Ghaderi, Ahmad;Nassiraei, Amir A.F;Sanada, Atsushi;Ishii, Kazuo;Godler, Ivan
Journal of Power Electronics
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제8권4호
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pp.291-300
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2008
In this paper power system and drive-train for omni-directional autonomous mobile robots with multiple energy storage units are presented. Because in proposed system, which is implemented in soccer robots, the ability of power flow control from of multiple separated energy storage units and speed control for each motor are combined, these robots can be derived by more than one power source. This capability, allow robot to diversify its energy source by employing hybrid power sources. In this research Lithium ion polymer batteries have been used for main and auxiliary energy storage units because of their high power and energy densities. And to protect them against deep discharge, over current and short circuit, a protection circuit was designed. The other parts of our robot power system are DC-DC converters and kicker circuit. The simulation and experimental results show proposed scheme and extracted equations are valid and energy management and speed control can be achieved properly using this method. The filed experiments show robot mobility functions to perform the requested motion is enough and it has a high maneuverability in the field.
This paper presents a motion planning strategy for legged robots using locomotion primitives in the complex 3D environments. First, we define configuration, motion primitives and locomotion primitives for legged robots. A hierarchical motion planning method based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace is proposed. A global navigation map is obtained using 2.5 dimensional maps such as an obstacle height map, a passage map, and a gradient map of obstacles to distinguish obstacles. A high-level path planner finds a global path from a 2D navigation map. A mid-level planner creates sub-goals that help the legged robot efficiently cope with various obstacles using only a small set of locomotion primitives that are useful for stable navigation of the robot. A local obstacle map that describes the edge or border of the obstacles is used to find the sub-goals along the global path. A low-level planner searches for a feasible sequence of locomotion primitives between sub-goals. We use heuristic algorithm in local motion planner. The proposed planning method is verified by both locomotion and soccer experiments on a small biped robot in a cluttered environment. Experiment results show an improvement in motion stability.
One of the most important design factor for the image tracker is the speed of the data processing which allows real-time operation of the system and provides reasonably accurate performance at the same time. Use of powerful DSP alone does not guarantee to meet such requirement. In this paper, a simple efficient algorithm for real-time multi-target image tracking is suggested. The suggested method is based on a recursive centroiding technique and color table look-up. This method has been successfully implemented in a image processing system for Micro-Robot Soccer Tournament(MIROSOT). This tracker can track positions of a ball, 3 enemies, and 3 agents at the same time. The experimental results show that the processing time for each frame of image is less than 7ms, which is well within the 60Hz sampling interval for real-time operation.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 여러 환경변수에 따라 로봇들의 행동을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 로봇 행동의 퍼지 적정성을 고려한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 환경 변수에 따라 로봇 행동의 적절성을 퍼지 로직을 통하여 얻어내게 하였으며, 이를 이용함으로써 다수 로봇의 상호작용도 고려할 수 있게 하였다.
로봇축구는 과거의 단순한 수비시스템 벗어나 지능적 공격시스템으로 점차 변하기 시작했다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법인 최고우선탐색기법을 사용하여 공격로봇의 경험을 통해 로봇 움직임의 최적해를 찾아내고, 각 로봇간의 동기화로 인한 전술변화에 대해 설명하고 있다. 로봇이 공격과정에서 수비하는 로봇을 피해 다른 로봇에게 공을 전달하고 그 로봇이 상황에 따라 공격과 수비의 변화를 주는 방식이다. 이 알고리즘을 적용하여 최적의 로봇축구에이전트 시스템의 행동상황을 추출하고, 시뮬레이션을 통해 그 전략의 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 이족보행로봇의 축구를 위한 비전기반 경로 및 행동계획 방법을 제안하였다. 먼저 로봇 축구를 위한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 비전시스템을 사용한 이족보행로봇의 계충화된 구조의 행동계획 방법을 제안하였다. 제안한 로봇축구 행동계획 방법은 이족보행로봇을 제작하여 소형 경기장 내 다양한 환경에서도 공과 골대를 찾아 이족보행로봇이 자율적으로 축구를 수행할 수 있음을 실험으로 검증하였다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
강화 학습이란 개체가 동적인 환경에서 시행착오를 통해 자신의 최적 행동을 찾아내는 기법이다. 특히 Q-learning과 같은 비(非)모델 기반의 강화학습은 사전에 환경에 대한 모델을 필요로 하지 않으며, 다양한 상태와 행동들을 충분히 경험한다면 최적의 행동 전략에 도달할 수 있으므로 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 로봇의 행동을 효율적으로 제어하기 위하여 Q-learning을 이용하였다. 로봇 축구 시스템은 공과 여러 대의 로봇이 시시각각 움직이는 시변 환경이므로 모델링이 상당히 복잡하다. 공을 골대 가까이 보내는 것이 로봇 축구의 목표지만 때로는 공을 무조건 골대 방향으로 보내는 것보다 더 효율적인 전략이 있을 수도 있다. 어떤 상황에서 어떤 행동을 하여야 장기적으로 보았을 때 더 우수한지 학습을 통해 로봇 스스로가 판단해가도록 시스템을 구현하고, 학습된 결과를 분석한다.
본 논문에서는 로봇축구에 관심을 가지고 있는 프로그래밍 초보자가 웹 환경에서 인터프리터 기반의 학습기능을 통해 쉽게 제어 언어에 대한 이해도를 높이고 프로그래밍을 학습할수 있는 시스템을 제안하고 설계한다. 개발시 사용한 실버라이트[1]는 웹에서의 닷넷 기반 미디어 경험과 리치 인터렉티브(Interactive) 어플리케이션을 실행하기 위한 차세대 크로스브라우저이다. 본 논문에서는 로봇축구와 관련된 기본기능, 시스템 구조, 구현 시 구축한 웹기반 시뮬레이션 및 사용자 학습 Interpreter 시스템에 대해 설명한다. 결론에서는 구현한 전체 시스템 평가 및 연구방향에 대해 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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