International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.30-38
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2019
Recently, the spread of personal mobility has been rapidly increasing due to the development of environmentally friendly alternative transportation means. In addition, the level of battery technology is also rapidly developing, accelerating the popularization of personal mobility. Such personal mobility has convenience of location transfer, amusement, and high portability compared to other transportation devices. Most personal mobility, however, is made up of small wheels, which cannot overcome obstacles such as rugged roads or obstacles on the road. In this paper, to solve these problems, we tried to devise a device that can easily overcome obstacles by combining wheels with small moving means. The wheel size can be mounted on the front wheel of the small moving means in a protruding manner so that obstacles can be encountered before the front wheels and the safety and ride comfort of the running can be improved.
A solution of the findpath problem in which a moving object in required to avoid moving obstacles and move to the designated target in the plane is porcided via the second method of Lyapunov. This paper presents an new control designed by a family of piecewise Lyapunov functions to solve a findpath problem and gives some simultion results of that.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.4
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pp.466-479
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2006
This paper addresses a formation navigation issue for a group of mobile robots passing through an environment with either static or moving obstacles meanwhile keeping a fixed formation shape. Based on Lyapunov function and graph theory, a NN formation control is proposed, which guarantees to maintain a formation if the formation pattern is $C^k,\;k\geq1$. In the process of navigation, the leader can generate a proper trajectory to lead formation and avoid moving obstacles according to the obtained information. An evolutionary computational technique using particle swarm optimization (PSO) is proposed for motion planning so that the formation is kept as $C^1$ function. The simulation results demonstrate that this algorithm is effective and the experimental studies validate the formation ability of the multiple mobile robots system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.2
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pp.124-130
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2005
Obstacle avoidance of underwater robots based on a modified virtual force field algorithm is proposed in this paper. The VFF(Virtual Force Field) algorithm, which is widely used in the field of mobile robots, is modified for application to the obstacle avoidance of underwater robots. This Modified Virtual Force Field(MVFF) algorithm using the fuzzy lgoc can be used in moving obstacles avoidance. A fuzzy algorithm is devised to handle various situations which can be faced during autonomous navigation of underwater robots. The proposed obstacle avoidance algorithm has ability to handle multiple moving obstacles. Results of simulation show that the proposed algorithm can be efficiently applied to obstacle avoidance of the underwater robots.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.8
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pp.189-197
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2000
This paper addresses that the autonomous mobile robot with the function of teaching a moving path by speech and avoiding a collision is developed. The use of human speech as the teaching method provides more convenient user-interface for a mobile robot. In speech recognition system a speech recognition algorithm using neural is proposed to recognize Korean syllable. For the safe navigation the autonomous mobile robot needs abilities to recognize a surrounding environment and to avoid collision with obstacles. To obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles in surrounding environment ultrasonic sensors is used. By the navigation algorithm the robot forecasts the collision possibility with obstacles and modifies a moving path if it detects a dangerous obstacle.
This paper presents a technique for an agent to adaptively behave to unforeseen and dynamic circumstances. Since the traditional methods utilized the information about an environment to control intelligent agents, they were robust but could not behave adaptively in a complex and dynamic world. A behavior-based method is suitable for generating adaptive behaviors within environments, but it is necessary to devise a hybrid control architecture that incorporates the capabilities of inference, learning and planning for high-level abstract behaviors. This Paper proposes a 2-level control architecture for generating adaptive behaviors to perceive and avoid dynamic moving obstacles as well as static obstacles. The first level is behavior-network for generating reflexive and autonomous behaviors, and the second level is to infer dynamic situation of agents. Through simulation, it has been confirmed that the agent reaches a goal point while avoiding static and moving obstacles with the proposed method.
Khokhar, Rashid Hafeez;Zia, Tanveer;Ghafoor, Kayhan Zrar;Lloret, Jaime;Shiraz, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.8
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pp.1933-1954
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2013
Multiple wireless devices are being widely deployed in Intelligent Transportation System (ITS) services on the road to establish end-to-end connection between vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) networks. Vehicular ad hoc networks (VANETs) play an important role in supporting V2V and V2I communications (also called V2X communications) in a variety of urban environments with distinct topological characteristics. In fact, obstacles such as big buildings, moving vehicles, trees, advertisement boards, traffic lights, etc. may block the radio signals in V2X communications. Their impact has been neglected in VANET research. In this paper, we present a realistic and efficient radio propagation model to handle different sizes of static and moving obstacles for V2X communications. In the proposed model, buildings and large moving vehicles are modeled as static and moving obstacles, and taken into account their impact on the packet reception rate, Line-of-sight (LOS) obstruction, and received signal power. We use unsymmetrical city map which has many dead-end roads and open faces. Each dead-end road and open faces are joined to the nearest edge making a polygon to model realistic obstacles. The simulation results of proposed model demonstrates better performance compared to some existing models, that shows proposed model can reflect more realistic simulation environments.
This paper proposes a method of avoiding obstacles and tracking a moving object continuously and simultaneously by using new concepts of virtual tow point and fuzzy danger factor for differential wheeled mobile robots. Since differential wheeled mobile robot has smaller degree of freedom to control and are non-holonomic systems, there exist multiple solutions (trajectories) to control and reach a target position. The paper proposes 'fuzzy danger factor' for obstacles avoidance, 'virtual tow point' to solve non-holonomic object tracking control problem for unique solution and three kinds of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller is policy decision controller with fuzzy danger factor to decide which controller's result is more valuable when the mobile robot is tracking a moving object with obstacles to be avoided.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4123-4144
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2016
Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) utilize radio propagation models (RPMs) to predict path loss in vehicular environment. Modern urban vehicular environment contains road infrastructure units that include road tunnels, straight roads, curved roads flyovers and underpasses. Different RPMs were proposed in the past to predict path loss, but modern road infrastructure units especially flyovers and underpasses are neglected previously. Most of the existing RPMs are computationally complex and ignore some of the critical features such as impact of infrastructure units on the signal propagation and the effect of both static and moving radio obstacles on signal attenuation. Therefore, the existing RPMs are incapable of predicting path loss in flyovers and underpass accurately. This paper proposes an RPM to predict path loss for vehicular communication on flyovers and inside underpasses that considers both the static and moving radio obstacles while requiring only marginal overhead. The proposed RPM is validated based upon the field measurements in 5 GHz frequency band. A close agreement is found between the measured and predicted values of path loss.
You, Sujeong;Kim, Ji Woong;Ji, Sang Hoon;Woo, Jongsik
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.2
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pp.65-71
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2018
In order to make the underwater vehicle carry out the mission in a submarine environment, it is needed to plan a safe and efficient route to a given destination and prevent the autonomous submersible from colliding with obstacles while moving along the planned route. The function of collision avoidance makes the travel distance of the autonomous submersible longer. Moreover, it should move slowly near to obstacles against their moving disturbance. As a result, this invokes the degradation of the navigation efficiency in the process of collision avoidance. The side effect of the collision avoidance is not ignorable in the case of high congested environments such as the coast with many obstacles. In this paper, we suggest a path planning method which provides the route with minimum travel time considering collision avoidance in congested environment. For the purpose, we define environmental congestion map related to geometric information and obstacles. And we propose a method to consider the moving cost in the RRT scheme that provides the existing minimum distance path. We verified that the efficiency of our algorithm with simulation experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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