When a task requires two robot arms to move in a cooperative manner sharing a common workspace, potential collision exists between the two robot arm . In this paper, a novel approach for collision-free trajectory planning along paths of two SCARA-type robot arms is presented. Specifically, in order to describe potential collision between the links of two moving robot arms along the designated paths, an explicit form of "Virtual Obstacle" is adopted, according to which links of one robot arm are made to grow while the other robot arm is forced to shrink as a point on the path. Then, a notion of "Coordination Chart" is introduced to visualize the collision-free relationship of two trajectories.of two trajectories.
어질러진 환경에서의 물체 조작은 개방형 과제이다. 어질러진 환경에서는 장애물들에 의한 물체 조작의 실패가 자주 발생한다. 본 논문에서는 어질러진 환경에서 장애물에 의한 막힌 물체 잡기를 위한 작업-모션 계획의 연계 방법을 제안한다. 작업-모션 계획의 연계는 로봇이 실행해야 할 연속된 행위들을 생성하고 이 행위들의 실행 가능성을 확인하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법은 1) 실행 가능성 확인을 위해 비-기호적 상태를 포함한 작업 계획 생성, 2) 장애물 처음 위치를 고려한 목표 포즈 생성, 3) 실행 가능성 확인 과정에서 발생한 실패 처리를 위한 재계획 등의 세부 기술들을 포함한다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법의 높은 효율성을 확인하기 위해 휴머노이드 로봇을 이용한 실험을 진행하고 그 내용을 소개한다.
Kim, Gun-Hee;Chung, Woo-Jin;Kim, Mun-Sang;Lee, Chong-Won
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2045-2050
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2003
This paper describes the development of service robotic systems with the Tripodal schematic control architecture. We show practical advantages of the proposed architecture by giving examples of our experience. First, we explain how to add new task using Tripodal architecture approach. The Tripodal architecture provides some crucial organizing principles and core components that are used to build the basis for the system. Thus, the newly developed behaviors, motion algorithm, knowledge, and planning schemes are arranged so as to guarantee the efficiency of the performance of components. Second, we describe the reusability and scaleability of our architecture by introducing the implementation process of the guide robot Jinny. Most of modules developed for former robots like PSR-1 and PSR-2 systems are used directly to the Jinny system without significant modification. Experimental results clearly showed that the developed strategy is useful, even if the hardware configurations as well as software algorithms are more complex and more accumulating.
In this paper, the developed trunk cargo unloading automation system is introduced, and the RGB-D sensor-based box loading situation recognition method and unloading plan applied to this system are suggested. First of all, it is necessary to recognize the position of the box in a truck. To do this, we first apply CNN-based YOLO, which can recognize objects in RGB images in real-time. Then, the normal vector of the center of the box is obtained using the depth image to reduce misrecognition in parts other than the box, and the inner wall of the truck in an image is removed. And a method of classifying the layers of the boxes according to the distance using the recognized depth information of the boxes is suggested. Given the coordinates of the boxes on the nearest layer, a method of generating the optimal path to take out the boxes the fastest using this information is introduced. In addition, kinematic analysis is performed to move the conveyor to the position of the box to be taken out of the truck, and kinematic analysis is also performed to control the robot arm that takes out the boxes. Finally, the effectiveness of the developed system and algorithm through a test bed is proved.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the shortest collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal of this paper, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy[3] and a traveling salesman problem strategy(TSP)[23]. The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Neural Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is proposed to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm[21] and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm[5].
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.
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.
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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