Various modified algorithms of rapidly-exploring random tree (RRT) have been previously proposed. However, compared to the RRT algorithm for collision avoidance with global and static obstacles, it is not easy to find a collision avoidance and local path re-planning algorithm for dynamic obstacles based on the RRT algorithm. In this study, we propose boundary-RRT*, a novel-algorithm that can be applied to aerial vehicles for collision avoidance and path re-planning in a three-dimensional environment. The algorithm not only bounds the configuration space, but it also includes an implicit bias for the bounded configuration space. Therefore, it can create a path with a natural curvature without defining a bias function. Furthermore, the exploring space is reduced to a half-torus by combining it with simple right-of-way rules. When defining the distance as a cost, the proposed algorithm through numerical analysis shows that the standard deviation (σ) approaches 0 as the number of samples per unit time increases and the length of epsilon ε (maximum length of an edge in the tree) decreases. This means that a stable waypoint list can be generated using the proposed algorithm. Therefore, by increasing real-time performance through simple calculation and the boundary of the configuration space, the algorithm proved to be suitable for collision avoidance of aerial vehicles and replanning of local paths.
This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.
This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
운항경비의 절감과 같은 경제적 제한과 3D직종 회피현상과 같은 사회적 제한으로 인해 선박의 운항에 소요되는 인원을 최소화하는 요구가 증가되고 있다. 이러한 요구에 부합하기 위해 선박의 자동화 및 지능화기술이 요구된다. 선박의 자동화를 위해서는 GPS와 전자해도에 기반한 지능형 항해시스템의 항로계획이 선행되어야 한다 본 논문에서는 지능형 항해시스템의 자동화된 항로계획을 위해 S-57에 정의되어 있는 좌표쌍을 기반으로한 접점산출기법과 이를 이용한 트리생성 기법, 그리고 생성된 트리구조를 기반으로한 항로산출기법을 제안한다 제안한 항로산출기법의 효율성 검증을 위해 최적화 관점에서 대표적 항로계획 기법인 $A^{*}$ 와 이를 개선한 RPAP 기법과 비교.분석한다.
Ship's positino data obtaining method is ine of the very important factor innavigation . Nowadays, GPS(Global Positioning System) using the earth orbiting satellites are equipped and operated for the position finding. Because it provides more precise position information than other equipments and is very convenient for navigator. In this study, it is designed to develop the GPS simulator for everybody being able to proactise the GPS operating skill like as navigation planning, navigation calculating etc. And also, it can be operated with personal computer without real GPS receiver. This simulation system is based on the real GPS receiver system and built by the visual basic 5.0 program. And it displays the ship's position and navigating information and plots the ship's moving track on the screen in real time according as initial setup data-main engine's rpm, rudder angle, depature position and waypoint.
Ship's position data obtaining method is one of the very important factor in navigation. Nowadays, GPS(Global Positioning System) using the earth orbiting satellites are equipped and operated for the position finding. Because it provides more precise position information than other equipments and is very convenient for navigator. In this study, it is designed to develop the GPS simulator for everybody being able to practise the GPS operating skill like as navigation planning, navigation calculating etc. And also, it can be operated with personal computer without real GPS receiver. This simulation system is based on the real GPS receiver and built by the visual basic 5.0 program. And it displays the ship's position and navigating information and plots the ship's moving track on the screen in real time according as initial setup data-main engine's rpm, rudder angle, departure position and waypoint.
본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
본 논문에서는 무인헬기에 적합한 새로운 형태의 점항법 유도법칙을 소개한다. 본 점항법 유도법칙은 미래의 예측 위치에 기반하여 자동제어부에서 사용할 속도와 방위각 명령을 생성해낸다. 무인기의 뱅크각을 통해 간접적으로 비행방향을 변경하는 기존의 점항법 유도법칙과 달리 본 유도법칙은 무인헬기의 속도벡터를 직접 변경하도록 속도 명령을 생성해낸다. 제안된 유도법칙의 검증을 위해 소형 무인헬기용 비행제어시스템을 개발해 비행 시험을 수행하였으며, 개발된 비행제어시스템은 비행제어 컴퓨터와 항법센서, 그리고 지상관제국으로 구성되어 있다. 비행시험을 통해 제안된 유도법칙이 성공적으로 작동함을 확인하였으며, 향후 경로추종 비행에 확장.적용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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