Recently, the ability of sensing obstacles by oneself and creating suitable moving path in mobile robots are required to provide various kinds automation services. Therefore, in this paper, we studied the avoidance behavior of mobile robots from dynamic obstacles using potential function that minimizes distance and time. We examined the performance of the proposed algorithm by comparing the method of based on the geometrical experience in simulations.
In this paper we consider the problem of finding an optimal straight line path of moving facility which interacts with a set of existing facilities fixed within a given rectangular area. We present a simple algorithm for rectilinear metric which greatly improves the pervious method and also propose algorithms for Euclidean and squared Euclidean distances.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.
지금까지의 애니메이션 작업은 애니메이터의 객관적 감성과 경험에 의해 이루어져 왔다. 소프트웨어 디자인에 있었어도 지성적인 데이터들을 바탕으로 제작되어져 왔다. 이는 객관화하기 용이한 자료로서 데이터화하기가 쉬웠기 때문 일 것으로 보인다. 이와는 반대로 인간의 감성은 객관화하고 디지털화하기 어려운 요소들이 많이 존재한다. 본 연구는 디지털화하기 어려운 인간의 감성적 데이터를 객관화하고 이를 정량적 데이터로 활용할 수 있는 방법에 대한 부분으로 나는(flying) 궤적(path)을 연구 대상으로 하였다. 실험에 있어 인간이 나는 제적에 대해 어떻게 표현하는지에 대한 감성어를 수집하였다. 수집한 감성어를 통해 감성 평가어를 추출하고 추출한 감성 평가어에서 느껴지는 나는 궤적에 대한 스케치 이미지를 수집하였다. 수집한 스케치 이미지를 기초로 본 연구의 핵심이 되는 실험 동영상 샘플을 제작하였다. 다음으로 나는 궤적을 나타내는 감성어에 대한 물리적 요소와 동영상 샘플과의 상관관계를 분석하기 위해 수량화이론III류와 수량화이론I류를 각각 이용하였다. 그 결과 감성어와 동영상 샘플과의 구조를 파악 할 수 있었고, 나는 궤적에 대한 감성반응의 물리적 자극요소 또한 분석 할 수 있었다. 나는 궤적은 오브젝트(object)가 지나간 경로(path)에 해당한다. 이러한 경로(궤적)를 보고 감성자극 요소들이 복합적으로 작용하여 독특한 감성어로 표현되어 지는 것으로 보인다. 여기엔 감성을 자극하는 요소들이 존재하는데, 그 요소로는 속도, 회전, 규칙 그리고 호의 길이가 그 물리적 요소인 것으로 파악되었다. 본 연구를 통해 나는 궤적의 애니메이션을 표현하는데 있어 애니메이터들의 주관적인 감성 표현들을 객관화, 정량화 시키고자 하였으며, 본 연구의 데이터는 감성 애니메이션 시스템 설계에 있어 기본 데이터로 적용되는 것을 목표로 하고 있다.
The purpose of this study was to investigate the correlation and characteristics between electromyographic (EMG) activities of lower leg muscles and the posturographic assessment of static balance control in normal adults. Twenty-four young, healthy adults(12 males, 12 females) participated in the study. Center of pressure (COP) parameters were obtained using force platform as total path distance, total sway area, X mean frequency and Y mean frequency for 20 seconds in the following conditions: (1) comfortable standing with eyes opened or closed, (2) uncomfortable standing (feet together) with eyes opened or closed, (3) virtual moving surround delivered using Head mount display (HMD) with four different moving patterns. The virtual moving patterns consisted of close-far, superior-inferior tilting (pitch), right-left tilting (roll), and horizontal rotation (yaw) movements. Surface electromyographic activites were recorded on the tibialis anterior, peroneus longus, medial and lateral heads of gastrocnemius muscles under each condition. Correlation between the posturographic measures and EMG activities were evaluated. Total path distance and total sway area of COP were significantly increased during uncomfortable standing. EMG activity of tibialis anterior was significantly more during uncomfortable standing and virtual moving surround stimulation than during comfortable standing. Total path distance and sway area of COP during comfortable standing with closed eyes showed significant positive correlation with the EMG activities of the lateral head of gastrocnemius muscle. Total path distances and total sway area of COP during muscle. Total path distances and total sway area of COP during presentation of virtual moving surround also had significant positive correlations with EMG activities of the lateral head of gastrocnemius muscle under close-far movement.
본 논문에서는 신호 교차로에서 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 자동 측정하는 영상처리 기반 방법을 제안한다. 충격파(shockwave)란 서로 다른 교통류 상태가 만나는 불연속적인 경계선을 의미하며, 충격파 속도는 충격파가 움직이는 속도 즉, 경계선의 기울기로 구해진다. 본 논문에서는 충격파 속도를 자동 측정하기 위해 거리-시간 다이어그램(distance-time diagram)을 작성하였다. 차량의 전역 추적을 통해서 모든 개별 차량의 이동 경로를 거리-시간 다이어그램에 나타내었고, 이동 경로 곡선의 기울기 변화 패턴을 분석하여 red-time 및 green-time의 backward moving 충격파 속도를 계산하였다. 제안된 방법을 신호 교차로에서 실험하였고 red-time 및 green-time backward moving 충격파 속도의 측정 결과를 얻었다. 충격파 속도를 측정하게 되면 차량 진행 방향의 교통 혼잡 상황을 쉽게 파악할 수 있으므로 고속 도로의 진입차선 제어, 교차로의 자동 신호제어에 효과적으로 응용할 수 있다.
Mobile robot has been studied for long time due to its simple structure and easy modeling. Regarding path planning of the mobile robot, we suggest real-time hybrid path planning algorithm which is the combination of optimal path planning and real-time path planning in this paper. Real-time hybrid path planning algorithm modifies, finds best route, and saves calculating time. It firstly plan the route with real-time path planning then robot starts to move according to the planned route. While robot is moving, update the route as the best outcome which found by optimal path planning algorithm. Verifying the performance of the proposed method through the comparing real-time hybrid path planning with optimal path planning will be done.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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