This paper presents a numerical method of the minimum-time trajectory planning for a robot manipulator amid obstacles. Each joint displacement is represented by the linear combination of the finite-term quintic B-splines which are the known functions of the path parameter. The time is represented by the linear function of the same path parameter. Since the geometric path is not fixed and the time is linear to the path parameter, the coefficients of the splines and the time-scale factor span a finite-dimensional vector space, a point in which uniquely represents the manipulator motion. The displacement, the velocity and the acceleration conditions at the starting and the goal positions are transformed into the linear equality constraints on the coefficients of the splines, which reduce the dimension of the vector space. The optimization is performed in the reduced vector space using nonlinear programming. The total moving time is the main performance index which should be minimized. The constraints on the actuator forces and that of the obstacle-avoidance, together with sufficiently large weighting coefficients, are included in the augmented performance index. In the numerical implementation, the minimum-time motion is obtained for a planar 3-1ink manipulator amid several rectangular obstacles without simplifying any dynamic or geometric models.
The ultrasonic array sensor system, consisting of one transmitter and fourreceivers instead of the traditional combination of a transmitter and a receiver is proposed in order to identify the location of objects. From the theoretical analysis and the experimental results, it is found that this new array sensor system could derive the information on the position of objects accurately, while the traditional sensor system could provide only the informatioin on the distance to objects. This sensor system is used to develop a sonar-based local mapping algorithm. The local map is used to find the existence of possible gates, through which the mobile robots can pass, and to select the suitable one in order for the robots to reach the goal safely in the presence of obstacles. The performance of the proposed local map algorithm is demonstrated experimentally in a small working area with several obstacles. It is found that the quality of the resulting local map is sufficient for the avoidance of collisions between the robots and obstacles and for the selection of the suitable gate leading to the goal. It is also shown that the global map of the working area could be obtained by integrating several local maps constructed from different locations and that it matches the actual layout of the working area well.
This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.
An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.
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
middle and upper class families, and examine obstacles to their introduction in Korea. Since a few large-scale facilities for the elderly with dementia have been provided for only low-income families free of charge, the necessity of group homes for middle and upper class families willing to pay for such services has become an issue recently in order to lessen the burden on families, as well as to promote the well-being of the dementia victims themselves. The survey was conducted by questionnaires collected from 577 respondents from middle and upper class families. The results of the survey were as follows: The merits of the group homes were 1)decreasing loneliness of the elderly, 2)providing active and stimulating environments allowing for participation everyday life activities, and 3)lessening the emotional and physical burden on the caring families. Potential obstacles to its introduction in Korea were 1)the difficulty of finding sites to build the group home because of the negative perception of people with disabilities and a NIMBY(Not In My Back Yard) reaction to the construction of it and 2)the economic burden on the caring family. Surprisingly, the guilt factor associated with sending the parents into group homes was not considered as a big obstacle. Referring to results of this study, it is asserted that group homes for the elderly with dementia would be embraced throughout the country if Koreans could have the chance to understand what group homes are.
The collision-free path of a manipulator should be regenerated in the real time to achieve collision safety when obstacles or humans come into the workspace of the manipulator. A probabilistic roadmap (PRM) method, one of the popular path planning schemes for a manipulator, can find a collision-free path by connecting the start and goal poses through the roadmap constructed by drawing random nodes in the free configuration space. The path planning method based on the configuration space shows robust performance for static environments which can be converted into the off-line processing. However, since this method spends considerable time on converting dynamic obstacles into the configuration space, it is not appropriate for real-time generation of a collision-free path. On the other hand, the method based on the workspace can provide fast response even for dynamic environments because it does not need the conversion into the configuration space. In this paper, we propose an efficient real-time path planning by combining the PRM and the potential field methods to cope with static and dynamic environments. The PRM can generate a collision-free path and the potential field method can determine the configuration of the manipulator. A series of experiments show that the proposed path planning method can provide robust performance for various obstacles.
In recent times, Natural User Interface/Natural User Experience (NUI/NUX) technology has found widespread application across a diverse range of fields and is also utilized for controlling unmanned aerial vehicles (UAVs). Even if the user controls the UAV by utilizing the NUI/NUX technology, it is difficult for the user to easily control the UAV. The user needs an autopilot to easily control the UAV. The user needs a flight path to use the autopilot. The user sets the flight path based on the waypoints. UAVs normally fly straight from one waypoint to another. However, if flight between two waypoints is in a straight line, UAVs may collide with obstacles. In order to solve collision problems, flight records can be utilized to adjust the generated path taking the locations of the obstacles into consideration. This paper proposes a natural path generation method between waypoints based on flight records collected through UAVs flown by users. Bayesian probability is utilized to select paths most similar to the flight records to connect two waypoints. These paths are generated by selection of the center path corresponding to the highest Bayesian probability. While the K-means algorithm-based straight-line method generated paths that led to UAV collisions, the proposed method generates paths that allow UAVs to avoid obstacles.
This paper proposes a parking space detection method for autonomous parking by using the Around View Monitor (AVM) image and Light Detection and Ranging (LIDAR) sensor fusion. This method consists of removing obstacles except for the parking line, detecting the parking line, and template matching method to detect the parking space location information in the parking lot. In order to remove the obstacles, we correct and converge LIDAR information considering the distortion phenomenon in AVM image. Based on the assumption that the obstacles are removed, the line filter that reflects the thickness of the parking line and the improved radon transformation are applied to detect the parking line clearly. The parking space location information is detected by applying template matching with the modified parking space template and the detected parking lines are used to return location information of parking space. Finally, we propose a novel parking space detection system that returns relative distance and relative angle from the current vehicle to the parking space.
This paper describes terrain-adaptive attitude controller for a hybrid mobile platform which operates in wheel & track mode. The wheel mode of the hybrid mobile platform allows quick driving performance in the flatland, while the track mode provides adaptive movement in the rough ground or stairway. The switching of the platform between two modes is automatically controlled by attitude controller algorithm. In addition, in the track mode, the platform automatically adjusts its attitude angle to overcome the obstacles in front. This paper demonstrates the attitude controller for the aforementioned wheel-track hybrid mobile platform in order to overcome terrain obstacles by using an adaptive method. The driving performance of the hybrid mobile platform has been tested and verified in various surrounding environments in both wheel and track mode. Further, this paper presents the experiments by using the track structure of mobile platform on forming adaptive attitude under various types of obstacles. The practicability and effectiveness of the proposed attitude controller of the platform has been demonstrated in urban building and a test-bed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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