This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 분해우선작업을 가지는 페트리 넷 기반의 분해순서계획모델을 제안한다. 모든 가능한 분해순서는 분해트리에 의해 생성되고, 분해우선순위와 분해가치 행렬을 이용하여 분해순서를 결정한다. 분해작업의 우선순위는 분해트리를 통하여 결정하고 분해작업의 가치는 제품의 마지막 수명단계의 경제적 분석에 의해 유도된다. 분해우선작업을 가지는 분해계획모델을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 페트리 넷 기반의 휴리스틱 알고리듬을 개발한다. 개발된 알고리듬은 페트리 넷 모델의 전이순서에 기반을 두어 도달할 수 있는 모든 그래프의 노드를 탐색하여 최적의 혹은 근사최적의 분해순서를 생성한다. 본 연구에서는 냉장고를 대상으로 제안모델의 유효성을 입증한다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
This paper presents an effective approach to collision-free motion planning of a robot in the work-space including time-varying obstacles. The free arc is defined as a set composed of the configuration points of the robot satisfying collision-free motion constraint at each sampling time. We represent this free arc with respect to the new coordinate frame centered at the goal configuration and there for the collision-free path satisfying motion constraint is obtained by connecting the configuration points of the free arc at each sampling mined from the sequence of free arcs the optimality is determined by the performance index. Therefore the complicated collision-free motion planning problem of a robot is transformed to a simplified SUB_Optimal Collision Avoidance Problem(SOCAP). We analyze the completeness of the proposed approach and show that it is partly guaranteed using the backward motion. Computational complexity of our approach is analyzed theoretically and practical computation time is compared with that of the other method. Simulation results for two cally and practical computation time is compared with that of the other method. Simulation results for two SCARA robot manipulators are presented to verify the efficacy of the proposed method.
This paper deals with an automated computer-aided process planning and die design system by which designer can determine operation sequences even if they have a little experience in process planning and die design for axisymmetric products. An attempt is made to link programs incorporating a number of expert design rules with the process variables obtained by commercial FEM softwares, DEFORM and ANSYS, to form a useful package. The system is composed of four main modules. The process planning and the die design modules consider several factors, such as the complexities of preform geometry, punch and die profiles, specifications of available multi former, and the availability of standard parts. They can provide a flexible process based on either the reduction in the number of forming sequences by combining the possible two processes in sequence, or the reduction of deviation of the distribution on the level of the required forming loads by controlling the forming ratios. Especially in die design module an optimal design technique and horizontal split die were investigated for determining appropriate dimensions of components of multi-former die set. It is constructed that the proposed method can be beneficial for improving the tool life of die set at practice.
The family disaggregation model of hierarchical production planning (HPP) is the problem of (0 -1) mixed integer programming that minimizes the total sum of setup costs and inventory holding costs over the planning horizon. This problem is hard in a practical sense since optimal solution algorithms have failed to solve it within reasonable computation times. Thus effective familoy disaggregation algorithm should be developed for HPP. The family disaggregation algorithm developed in this paper consists of the first stage of finding initial solutions and the second stage of improving initial solutions. Some experimental results are given to verify the effectiveness of developed disaggregation algorithm.
This paper proposed the transmission planning mechanism in competitive power markets. This mechanism used Optimal Power Flow(OPF) to calculate operation cost and Contingency Constrained OPF(CC-OPF) to consider N-1 contingency outage. In addition, this algorithm deduced a yearly transmission planning using Dynamic Programming(DP).
This paper presents a motion planning algorithm for conveyor tracking. We formulate the problem as the linear quadratic tracking problem in optimal control theory and solve it through dynamic programming. In the proposed algorithm, the steady-state tracking error is eliminated completely, and the joint torque, velocity, acceleration, and jerks are considered as some constraints. Numerical examples are then presented to demonstrate the utility of the proposed motion planning algorithm.
We develop an automatic trajectory planning system (ATPS) for painting robots by proposing a new trajectory planning scheme. The new scheme considers geometric modeling, painting mechanics, and robot dynamics to output an optimal trajectory (in the sense of coating thickness and painting time) based on the CAD data describing the shape of objects, The new scheme is implemented in SUN/4 workstation to develop an ATPS for painting robots. To test the validity of the new scheme and to illustrate the developed system, numerous runs are performed and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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