This paper presents a goal-directed reactive obstacle avoidance method based on lane method. The reactive collision avoidance is necessarily required for a robot to navigate autonomously in dynamic environments. Many methods are suggested to implement this concept and one of them is the lane method. The lane method divides the environment into lanes and then chooses the best lane to follow. The proposed method does not use the discrete lane but chooses a line closest to the original target line without collision when an obstacle is detected, thus it has a merit in the aspect of running time and it is more proper for narrow corridor environment. If an obstacle disturbs the movement of a robot by blocking a target path, a robot generates a temporary target line, which is parallel to an original target line and tangential to an obstacle circle, to avoid a collision with an obstacle and changes to and follows that line until an obstacle is removed. After an obstacle is clear, a robot returns to an original target line and proceeds to the goal point. Obstacleis recognized by laser range finder sensor and represented by a circle. Our method has been implemented and tested in a corridor environment and experimental results show that our method can work reliably.
This study investigates the obstacles to implementing family-friendly policies and offering flexible work arrangements and provides policy directions. A survey was conducted of employers at 147 firms, resulting in 42-43 questionnaires being statistically analyzed. Frequencies, means and factor analysis were conducted by SPSSWIN 12.0. The findings are as follows: First, the main obstacle to implementing family-friendly policies was the burden of cost. Second, eight obstacle factors were extracted through factor analysis. They are; lack of replacement workers and concerns about equity issues, nonfamily-friendly culture, no guarantee of the effectiveness of programs, lack of information about the programs or polices, lack of communication and public relations, potential loss of productivity, administrative hassles, and structural obstacles. Third, there was a difference in implementing flexible work arrangements according to the factors of lack of replacement workers and concerns about equity issues and no guarantee of the effectiveness of programs. That is, the firms which didn't have these two obstacles tried to implement flexible work arrangements more than the others.
The most important thing for navigation of a mobile robot is to find the most suitable path and avoid the obstacles in the static and dynamic environment. This paper presents a method to search the optimal path in start space extended to time domain with considering a velocity and a direction of moving obstacles. A modified version of $A^*$ algorithm has been applied for path planning in this work and proposed a method of path search to avoid a collision with moving obstacle in space-tim domain with a velocity and an orientation of obstacles. The velocity and the direction for moving obstacle are assumed as linear form. The simulation result shows that a mobile robot navigates safely among moving obstacles of constant linear velocity. This work can be applied for not only a moving robot but also a legged humanoid robot and all fields where the path planning is required.
A potential field method for solving the problem of path planning based on global and local information for a mobile robot moving among a set of stationary obstacles is described. The concept of various method used path planning is used design a planning strategy. A real human living area is constructed by many moving and imminence obstacles. Home service mobile robot must avoid many obstacles instantly. A path that safe and attraction towards the goal is chosen. The potential function depends on distance from the goal and heuristic function relies on surrounding environments. Three additional combined methods are proposed to apply to human living area, calibration robots position by measured surrounding environment and adapted home service robots. In this work, we proposed the application of various path planning theory to real area, human living. First, we consider potential field method. Potential field method is attractive method, but that method has great problem called local minimum. So we proposed intermediate point in real area. Intermediate point was set in doorframe and between walls there is connect other room or other area. Intermediate point is very efficiency in computing path. That point is able to smaller area, area divided by intermediate point line. The important idea is intermediate point is permanent point until destruction house or apartment house. Second step is move robot with sensing on front of mobile robot. With sensing, mobile robot recognize obstacle and judge moving obstacle. If mobile robot is reach the intermediate point, robot sensing the surround of point. Mobile robot has data about intermediate point, so mobile robot is able to calibration robots position and direction. Third, we gave uncertainty to robot and obstacles. Because, mobile robot was motion and sensing ability is not enough to control. Robot and obstacle have uncertainty. So, mobile robot planed safe path planning to collision free. Finally, escape local minimum, that has possibility occur robot do not work. Local minimum problem solved by virtual obstacle method. Next is some supposition in real living area.
This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method (LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.
본 논문에서는 미지의 환경에서 동작하는 비전 시스템을 갖는 이동로봇의 경로 계획과 장애물 회피를 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 목표점에 도달하기 위한 경로계획과 장애물회피를 위해 거리 변화율 기법을 적용하였으며, 소벨연산자를 이용하여 장애물의 윤곽을 추출하였다. 이동로봇의 자율성을 향상시키기 위해 경로 설정과 장애물 회피에 퍼지 규직을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 기존의 벡터장 기법을 이용한것보다 우수하다는것을 알수 있었다. 또한 실효성을 실제로 알아보기 위해 소형 이동로봇을 제작하였으며, 제안된 알고리즘을 탑재하여 실험한 결과 복잡한 주변환경하에서도 좋은 성능을 발휘함을 확인할수 있었다.
In this work, we present the development of a patrol robot which is intended to navigate outdoor rough terrain. Proposed mechanism consists of six legs for overcoming an obstacle, and six wheels for traveling. Also, in order to absorb vibration in rough terrain effectively, the slide-spring system and tubed type tire are adopted to each leg and each wheel. The control system of robot consists of several imbedded boards for management of lots of diverse devices such as sensors designed for rough terrain, motor controllers, camera, micro controller and so on. And the base system of the robot is designed to operate in real time and to surveille in the vicinity of the robot, and the robot system is controlled by wireless LAN connected to GUI-based remote control system, while CAN communication connects the control board and the device controllers for sensors and motor controllers. For operating this robot system efficiently, we propose the control algorithms for autonomous navigation using GPS, stabilization maintenance by posture control, obstacle-avoidance by impedance control, and obstacle-overcoming with interference-avoidance between wheels. The performance of the robot and the proposed algorithms are tested and proved by a set of experiments in outdoor rough terrain.
The study was purposed to know the status of prevention on health obstacle in industries with confined space. The results were as follows: 1. It was found 38% of respondents established health-work program in confined space. The percentage of respondents with instrument of oxygen sampling and equipment of ventilation, operation of safety and health education, posting of watching man and operation of head count were 42%, 35%, 75%, 46% and 56%, respectively. 2. The percentage of awakening of risk, confirm of air condition and operation of emergency training were 36%, 25% and 10%, respectively.
This work is concerned with a geometric inverse problem in fluid mechanics. The aim is to reconstruct an unknown obstacle immersed in a Newtonian and incompressible fluid flow from internal data. We assume that the fluid motion is governed by the Stokes-Brinkmann equations in the two dimensional case. We propose a simple and efficient reconstruction method based on the topological sensitivity concept. The geometric inverse problem is reformulated as a topology optimization one minimizing a least-square functional. The existence and stability of the optimization problem solution are discussed. A topological sensitivity analysis is derived with the help of a straightforward approach based on a penalization technique without using the classical truncation method. The theoretical results are exploited for building a non-iterative reconstruction algorithm. The unknown obstacle is reconstructed using a levelset curve of the topological gradient. The accuracy and the robustness of the proposed method are justified by some numerical examples.
This work presents an IR-based system for parking assistance and obstacle detection in the automotive field that employs the Microsoft Kinect camera for fast 3D point cloud reconstruction. In contrast to previous research that attempts to explicitly identify obstacles, the proposed system aims to detect "reachable regions" of the environment, i.e., those regions where the vehicle can drive to from its current position. A user-friendly 2D traversability grid of cells is generated and used as a visual aid for parking assistance. Given a raw 3D point cloud, first each point is mapped into individual cells, then, the elevation information is used within a graph-based algorithm to label a given cell as traversable or non-traversable. Following this rationale, positive and negative obstacles, as well as unknown regions can be implicitly detected. Additionally, no flat-world assumption is required. Experimental results, obtained from the system in typical parking scenarios, are presented showing its effectiveness for scene interpretation and detection of several types of obstacle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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