In this paper, we propose an obstacle avoidance technique in trajectory tracking of nonholonomic wheeled mobile robots. Input-output linearized backstepping controller is used in trajectory tracking, and repulsive type control input for obstacle avoidance is added to it. The added input is generated by fuzzy logic. And we do not add the two inputs directly but combine them via fuzzy logic, which determines the ratings of each input. Some simulations are performed to show that with the proposed algorithm, the mobile robot can track its reference trajectory even if there are multiple obstacles on the trajectory of robot.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.7
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pp.631-636
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2007
An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.241-249
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2014
This paper presents a path planning algorithm of an autonomous vehicle (ADAM III) for collision avoidance in the presence of multiple obstacles. Under the requirements that a low-cost GPS is used and its computation should be completed with a sampling time of sub-second, heading angle estimation is proposed to improve performance degradation of its measurement and a hierarchical structure for path planning is used. Once it is decided that obstacle avoidance is necessary, the path planning consists in three steps: waypoint generation, trajectory candidate generation, and trajectory selection. While the waypoints and the corresponding trajectory candidates are generated based on position of obstacles, the final desired trajectory is determined with considerations of kinematic constraints as well as an optimal condition in a term of lateral deviation. Finally the proposed algorithm was validated experimentally through field tests and its demonstration was performed in Autonomous Vehicle Competition (AVC) 2013.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.4
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pp.385-389
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2009
This paper deals with the enhancement of the complex potential navigation for wheeled mobile robots. The circle theorem from complex function theory is used to avoid an obstacle, and the enhancement to avoid multiple obstacles is proposed. The limit cycle navigation can be combined for robot to kick the ball to the intentioned direction. Avoiding step and superposing twin vortices can be applied to adjust the direction of robot's trajectory. The proposed method is verified through a set of simulation works, and the feasibilities for the enhancement of complex potential theory are successful.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.2
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pp.60-69
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2010
Lookup-Table (LUT) based fuzzy controller for obstacle avoidance enhances operations faster in multiple obstacles environment. An LUT based fuzzy controller with Positive/Negative (P/N) fuzzy rule base consisting of 18 rules was introduced in our paper$^1$ and this paper shows a 50-rule P/N fuzzy controller for enhancing performance in obstacle avoidance. As a rule, the more rules are necessary, the more buffers are required. This paper suggests LUT sharing method in order to reduce LUT buffer size without significant degradation of performance. The LUT sharing method makes buffer size independent of the whole fuzzy system's complexity. Simulation using MSRDS(MicroSoft Robotics Developer Studio) evaluates the proposed method, and in order to investigate its performance, experiments are carried out to Pioneer P3-DX in the LabVIEW environment. The simulation and experiments show little difference between the fully valued LUT-based method and the LUT sharing method in operation times. On the other hand, LUT sharing method reduced its buffer size by about 95% of full valued LUT-based design.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.498-504
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2005
A fuzzy logic for collision avoidance of underwater robots is proposed in this paper. The VFF(Virtual Force Field) method, which is widely used in the field of mobile robots, is modified for application to the autonomous navigation of underwater robots. This Modified Virtual Force Field(MVFF) method using the fuzzy logic can be used in either track keeping or obstacle avoidance. Fuzzy logics are devised to handle various situations which can be faced during autonomous navigation of underwater robots. The obstacle avoidance algorithm has the ability to handle multiple static obstacles. Results of simulation show that the proposed method can be efficiently applied to obstacle avoidance of the underwater robots.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.5
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pp.269-276
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2014
In recent, autonomous navigation techniques to avoid obstacles have been studied by using unmanned aircraft vehicles(UAVs) since the increment of UAV's interest and utilization. Particularly, autonomous navigation based UAVs are utilized in several areas such as military, police, media, and so on. However, there are still some problems to avoid obstacle when UVAs perform autonomous navigation. For instance, the UAV can not forward in the corner of corridors even though it utilizes the improved vanish point algorithm that makes an autonomous navigation system. Therefore, in this paper, we propose an obstacle avoidance technique based on immune algorithm for autonomous navigation of Quadrotor. The proposed algorithm is consisted of two steps such as 1) single color discrimination and 2) multiple color discrimination. According to the result of experiments, we can solve the previous problem of the improved vanish point algorithm and improve the performance of autonomous navigation of Quadrotor.
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.
This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
A number of performance measures have been proposed for the quantification of dexterity for kinematically redundant manipulators. The use of such measures is especially important for kinematically redundant manipulators since they can satisfy the subtasks such as singularity avoidance and obstacle avoidance in addition to satisfying a specification of end-effector motion. In this paper, the advantages and disadvantages of performance measures proposed up to date are compared through simulations under the same environment. Besides, a new dexterity index for manipulators with multiple degrees of redundancy is proposed and shown to be effective through the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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