본 연구는 선박충돌회피 알고리즘에 대하여 검토하고, 이를 개선하려는 의도로 수행되었다. 선박충돌회피 알고리즘에 대한 연구는 지금까지 많이 수행되었는데, 이런 연구에서 채용하고 있는 핵심 이론을 내용에 따라 구분하면 위험도계산법과 위험지역 설정법으로 각각 나뉠 수 있다. 그 두 가지 이론은 각각의 장점과 단점을 가지고 있으며, 또한 그 한계성을 포함하고 있다. 이번 연구는 두 가지 이론의 한계점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 제시된 모델은 위험도 계산법을 기초로 하고 있으며, 위험도계산법에서 가장 문제시 되어온 임계값 설정 문제를 해결하기 위하여, 사용자가 항해 환경 등에 따라 적절히 그 설정값을 선택할 수 있는 기능을 제시하고 있다. 또한 두 가지 이론의 상호 관계를 규명하기 위해서 위험도 계산법의 시뮬레이션을 인용하여, 본선 주위에 위험구역을 도식해 봄으로써, 위험지역설정과 그 차이를 비교하여, 양자간의 이해를 돕는 수단으로 활용하였다. 마지막으로 위험도 계산법의 경우, 특히 TCPA, DCPA를 사용하여 위험도계산을 할 경우, 두 선박이 선미에서 너무 접근하는 문제점이 발생하는데, 이런 문제의 해결책의 하나로, 위험지역 설정법을 부분적으로 적용한 새로운 모델을 제시하고 그 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 수직 회피에 사용되고 있는 Traffic Alert and Collision Avoidance System(TCAS)와 수평 회피 알고리즘을 객체지향 언어로 구현하였고, 구현된 소프트웨어의 검증을 위해 Intel-core i5-4세대 프로세서와 8GB의 메모리카드 그리고 Window7 OS 환경에서 확인하였다.
본 논문은 작업공간을 공유하는 두 대의 스카라 로봇으로 이루어진 Dual-Arm SCARA 로봇 시스템과 여러 대의 로봇을 제어할수 있는 로봇제어기로 동시에 독립적인 작업을 하는 경우 두 로봇의 동작에 따른 로봇 ARM의 모델링을 실시간으로 처리하여 상대 로봇과의 충돌이 예상되는지를 실시간 검색하여 두 로봇간의 충돌이 발생하지 않도록 하는 충돌검출 방법과, 두 대의 로봇이 충돌가능성으로 인하여 원하는 작업을 수행할수 없는 상태가 되는 경우 작업을 원활하게 이루어지도록 하는 충돌회피를 위한 로봇의 궤적을 생성하여 로봇을 이동시키고 다시 원래의 위치로 돌아 올수 있는 방법을 구현하였다.
A robot manipulator and an obstacle are described mathematically in joint space, with the mathematical representation for the collision between the robot manipulator and the obstacle. Using these descriptions, the robot motion planning problem is formulated which can be used to avoide a time varying obstacle. To solve the problem, the constraints on motion planning are discretized in joint space. An analytical method is proposed for planning the motion in joint space from a given starting point to the goal point. It is found that solving the inverse kinematics problem is not necessary to get the control input to the joint motion controller for collision avoidance.
Findi, Ahmed H.M.;Marhaban, Mohammad H.;Kamil, Raja;Hassan, Mohd Khair
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권2호
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pp.890-903
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2017
The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.
본 논문은 전자해도표시시스템 (ECDIS: Electronic Chart Display and Information System)을 기반으로 하는 충돌회피 지원 시스템의 개발 결과에 대해 기술하였다. 실제 운항 중에는 주변 경계 소홀 및 해상교통법의 오역으로 인하여 선박 충돌 상황이 빈번히 발생하는데 이를 방지하기 위하여 자동으로 충돌 위험물을 인식하고 회피 경로를 생성하고 자동 항해하는 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 전자해도표시시스템과 이와 연동되는 각종 항해통신 장비에서 전달하는 정보를 이용하여 충돌 위험 상황을 자동으로 인식하고 해상교통법 전문가시스템을 이용하여 충돌회피 경로를 생성하여 최종적으로는 그 결과를 전자해도표시시스템에 표시하고 자동항해 장치로 전달한다. 검증은 단계별 충돌 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션으로 수행되었으며 복잡한 충돌 상황에서도 적절한 충돌회피 경로가 표시됨을 확인할 수 있었다.
In a previous study, the authors have proposed the Cooperative Collision Avoidance (CCA) method which enables mobile robots to cooperatively avoid collisions, by extending the concept of the Velocity Obstacle to multiple robot systems. The method introduced an evaluation function considering an operation objective so that each robot can choose the velocity which optimizes the function. As the evaluation function could be of an arbitrary type, this method is applicable to a wide variety of tasks. However, it complicates the optimization of the function especially in real-time. In addition, construction of the evaluation function requires an operation objective of the other robot which is very hard to obtain without communication. In this paper, the CCA method is improved considering such problems for implementation. To decrease computational costs, the previous method is simplified by introducing two essential assumptions. Then, by treating the desired direction of locomotion for each robot as the operation objective, an operation objective estimator which estimates the desired direction of the other robot is introduced. The only measurement required is the other robot's relative position, since the other information can be obtained through the estimation. Hence, communicational devices that are necessary for most other cooperative methods are not required. Moreover, mobile robots employing the method can avoid collisions with uncooperative robots or moving obstacles as well as with cooperative robots. Consequently, this improved method can be applied to general dynamic environments consisting of various mobile robots.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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