In this paper, an elderly assistance system is developed based on Xenomai, a real-time development framework cooperating with the Linux kernel. A Kinect sensor is used to recognize the behavior of the elderly and A-star search algorithm is implemented to find the shortest path to the person. The mobile robot also generates a trajectory using a digital convolution operator which is based on a Bezier curve for smooth driving. In order to follow the generated trajectory within the control period, we developed real-time tasks and compared the performance of the tracking trajectory with that of non real-time tasks. The real-time task has a better result on following the trajectory within the physical constraints which means that it is more appropriate to apply to an elderly assistant system.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 점을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 점 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹 로봇들을 체계적으로 평가하기 위한 기준으로서 효율성, 지속성, 신선성, 포괄성, 정숙성, 유일성, 안전성을 제시하고, 이러한 평가 기준의 향상에 도움이 되는 기능들을 기술하였다. 또한, 본 연구에서는 네이버, 구글, 알타비스타 등에서 사용되고 있는 기존의 점 로봇들에 구현된 기능들을 조사하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 램 로봇의 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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.
우주 탐사의 목적 중 하나가 우주가 가지고 있는 무한한 자원의 활용임에 틀림없다. 이를 위해 선진국들은 달이나 화성에 우주기지 건설 등을 계획하고 있다. 자원탐사와 우주기지 건설을 위해서는 토양탐사가 필요하며 이를 위해 착륙선이나 로버의 활용은 필수불가결한 것이다. 우리나라도 로버를 포함한 달착륙선을 자력으로 달에 보내기 위해서는 발사체 개발 등이 우선적으로 해결되어야 하는 사항이다. 또한, 우리나라는 국제적으로 공인하는IT의 강국이며 이를 최대한 활용하여 달탐사 로버를 우주에 보낼 수 있는 기반기술이 상당부분 준비되어 있다. 다만,우주환경에 적합한 로버를 개발하는 일은, 선진국의 예에서도 볼 수 있듯, 단순한 로봇 기술만으로 될 수 있는 일은 아니다. 본 논문에서는, 해외에서 개발된 달과 화성의 로버와 현재 개발되고 있는 로버들의 현황 및 국내의 로봇 기술현황을 분석함으로써, 향후 달 탐사 로버의 개발에 구체적인 사항들이 반영될 수 있도록 하였다.
최근 청소로봇을 위한 여러 가지 알고리즘들이 개발되면서 다양한 청소로봇들이 개발되고 있다. 그 중 청소로봇이 청소하는데 있어 청소시간의 제약이 있을 경우 효율적으로 청소할 수 있는 알고리즘인 DmaxCoverage 알고리즘이 있는데 이 알고리즘을 구현하는데 장애물이 존재하지 않는 비어있는 공간을 찾기 위해 Rectangle Tiling기법을 사용하고 있다. Map을 그리드 형태의 수많은 사각형으로 나타낼 경우 사각형을 찾는 기법 중 수학적 방법으로 Rectangle Tiling이 최적의 값을 찾아줄 수 있다. Rectangle Tiling 기법은 그리드 형식의 map에서 생성될 수 있는 사각형들의 모든 경우의 수를 찾는 것이다. 이때 그리드선의 간격이 촘촘하고 map의 크기가 클 경우 많은 사각형이 생성됨으로 많은 시간을 소모해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Rectangle Tiling에 근접한 정확성과 보다 개선된 속도를 제공하는 Four Direction Rectangle Scanning(FDRS)기법을 제안한다. FDRS기법은 존재하는 모든 사각형을 찾는 것이 아니라 물체가 존재하는 셀의 상하좌우만을 검색하여 빈 공간을 찾는 기법이다. 이 두 알고리즘을 비교하여 FDRS의 효율이 뛰어남을 실험을 통해 보여준다.
전통적인 경로 계획기는 로봇의 최적 경로를 찾기 위해 광대한 기하학적 검색을 수행한다. 완전성이 있는 경로계획기는 만약 해가 존재하면 반드시 찾아야 한다. 때문에 많은 검색 시간을 소요하여 해를 찾든지, 아니면 해가 없는 경우에는 없다고 증명을 하여야 함으로 역시 많은 시간을 소요한다. 그러나 인간의 경우는 대부분의 경우에 충돌 회피 경로가 있는지 없는지 빨리 파악할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 극단적으로 어려운 문제들을 제외하고는 무둔 경우의 수를 나열하지 않고도 쉽게 해를 찾는다. 본 연구의 목표는 이러한 인간의 사고 능력을 알고리즘화하여, 이동로봇의 운동 경로를 보다 빠르게 찾거나, 아니면 컴퓨터의 계산자원을 낭비하지 않고 일찍이 포기하게 한다. 다각형 환경과 다각형 로봇에 대한 경로계획에, 정량적인 형상 추론과 광대한 기하학적 검색을 결합한 새로운 경로 계획 방법을 제시한다. 제시되어진 알고리즘은 울타리 검증을 통해 해가 없는지를 먼저 검색하고, 만약에 해가 있으면, 정량적인 추론을 통해서 해를 찾고, 그래서 해가 존재하지만 해를 찾을 수 없으면, 완전 검색 알고리즘으로 해를 찾게 된다. 본 연구의 기여는 여러 개의 능률적인 기하학적 검사를 통해, 많은 계산량의 완전 알고리즘을 가능하면 사용하지 않고 해를 찾거나 해가 없음 증명하여, 운동 계획기의 평균 계산량을 최소화한다.
In this paper, we develop the path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1].
This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System (DARS) based on an Artificial Immune Network (AIN) and a Classifier System (CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIN decides one between these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local. The relation between global and local increases the performance of system. Also, the proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.
Kim, Wan-Cheol;Hwang, Cheol-Ho;Park, Su-Hyeon;Lee, Jang-Myung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.41.3-41
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2002
Motion estimation using Full-Search(FS) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data because these schemes suffer the heavy computational load. When the image size of moving object is changed in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object may decline with these methods because of the shortage of active handling. In this paper, the variable-representative block that can reduce a lot of data computations, is defined and optimized by changing the size of representative block accor...
In this paper, a ranging system is proposed that is able to measure 360 degree omnidirectional distances to environment objects. The ranging system is based on the structured light imaging system with catadioptric omnidirectional mirror. In order to make the ranging system robust against environmental illumination, efficient structured light image processing algorithms are developed; sequential integration of difference images with modulated structured light and radial search based on Bresenham line drawing algorithm. A dedicated FPGA image processor is developed to speed up the overall image processing. Also the distance equation is derived in the omnidirectional imaging system with a hyperbolic mirror. It is expected that the omnidirectional ranging system is useful for mapping and localization of mobile robot. Experiments are carried out to verify the performance of the proposed ranging system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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