In this paper, lateral force control of a mobile robot with slip is presented. First, the bicycle model of a mobile robot is derived for the front steering. Second, impedance force control algorithm is applied to regulate contact force with environment. The desired distance is specified conservatively inside the environment to guarantee to make contact. Different stiffness of environment has been tested for force tracking task. Simulation results show that the proposed control algorithm works well to maintain desired contact force on the environment.
For mobile robot, the navigation effectiveness can be improved by providing autonomy, but this autonomy requires the mobile robot to detect unknown obstacles and avoid collisions while moving it toward the target. This paper presents an effective method for autonomous navigation of the mobile robot in structured environments. This method uses ultrasonic sensor array to detect obstacles and utilizes force relationship between the obstacles and the target for avoiding collisions. Accuracy of sensory data produced by ultrasonic sensors is improved by employing error eliminating rapid ultrasonic firing (EERUF) technique. Navigation algorithm controlling both the velocity and steering simultaneously is developed, implemented to the mobile robot and tested on the floor filled with the cluttered obstacles. It is verified that from the results of the field tests the mobile robot can move at a maximum speed of 0.66 m/sec without any collisions.
For way-point tracking of an autonomous underwater vehicle, a state feedback controller was designed by using pole placement scheme in discrete time domain. In the controller, 4 state variables were used for regulating the depth of the vehicle in z direction, and 3 state variables, for steering the vehicle in xy plane. Assuming constant speed of AUV, we simplified the design of the way-point tracking system. The proposed controller was simulated by MATLAB/Simulink using 6 degree-of-freedom nonlinear model and its performance of way point tracking was shown to be fulfilled within 1 m, nevertheless the proposed controller is quite simple and easy to implement compared to sliding mode controller.
This paper describes the path planning method in an unknown environment for an autonomous mobile robot equipped with CCD(Charge-Coupled Device) camera. The mobile robot moves along the guideline. The CCD camera is useful to detect the existence of a guideline. The wavelet transform is used to find the edge of guideline. Using wavelet transform, we can make an image processing more easily and rapidly. We make a fuzzy control rule using image data then make a decision the position and the navigation of the mobile robot. The center value that indicates the center of guideline is the input of fuzzy logic controller and the steering angle of the mobile robot is the fuzzy output. Some actual experiments for the mobile robot applied fuzzy control show that the mobile robot effectively moves to target position.
This paper describes a vision-based line recognition and control of driving direction for an AGV(autonomous guided vehicle). As navigation guide, black stripe attached on the corridor is used. Binary image of guide stripe captured by a CCD camera is used. For detect the guideline quickly and extractly, we use for variable thresholding algorithm. this low-cost line-tracking system is efficiently using pc-based real time vision processing. steering control is studied through controller with guide-line angle error. This method is tested via a typical agv with a single camera in laboratory environment.
This paper describes the path planning method in an unknown environment for an autonomous mobile robot equipped with CCD(Charge-Coupled Device) camera. The mobile robot moves along the guideline. The CCD camera is used for the detection of the existence of a guideline. The wavelet transform is used to find the edge of guideline. It is possible for us to do image processing more easily and rapidly by using wavelet transform. We make a fuzzy control rule using image data as an input then determined the position and the navigation of the mobile robot. The center value of guideline is the input of fuzzy logic controller and the steering angle of the mobile robot is the fuzzy controller output. Some actual experiments show that the mobile robot effectively moves to target position by means of the applied fuzzy control.
첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.
자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.
Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree* (RRT*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.
Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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