• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.687-693
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• 2012

In this paper, we propose a optimal deployment method for cooperative exploration of swarm robots. The proposed method consists of two parts such as optimal deployment and path planning. The optimal area deployment is proposed by the K-mean Algorithm and Voronoi tessellation. The path planning is proposed by the potential field method and A* Algorithm. Finally, the numerical experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1896-1897
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• 2011

본 논문에서는 동적환경의 잠재적 위험 정의와 안전한 전역경로 계획 알고리즘을 제안 하였다. 대부분의 전역경로계획 연구는 시간과 거리의 비용을 최적화 시키는데 집중하고 있다. 하지만 동적환경으로 우리 주변에 많은 위험요소가 작용하고 있다. 본 논문에서 안전한 자율주행을 위한 경로계획방법으로 위험지역에 의해 정의 된 반발력과 S*알고리즘을 이용하여 안전하고 빠른 최적의 경로계획을 이루었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1904-1905
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• 2011

본 논문은 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획기법을 다룬다. 일반적인 경로 계획과는 달리 주행 시 안전을 최우선으로 한다. 이를 위해 주행에 방해되거나 위험한 지형을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 생성하고, 생성된 전역 포텐셜 필드에서 가장 안전한 경로를 계획하기 위해 영상 처리 기법과 경로 선정 규칙을 제안한다. 제안하는 방법은 간단한 영상 처리 기법을 이용함으로써 경로 계획에 요구되는 정보량과 연산량을 줄일 수 있으며, 인간의 직관과 유사한 안전한 경로 계획 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.486-488
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• 2012

본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.1-9
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• 2007

A major concern for Autonomous Military Robot in the rough terrain is the problem of moving robot from an initial configuration to goal configuration. In this paper, We generate a local path to looking for the best route to move an goal configuration while avoiding known obstacle from world model, not violating the mobility constraints of robot. Trough a Simulator for Unmanned Autonomous Vehicle, We can simulate a traversability of unmanned autonomous vehicle based on steering, acceleration, braking command obtained from local path planning.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.268-275
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• 2011

This paper proposes two optimal path planning methods of a mobile robot using uDEAS (univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches). Before start of autonomous traveling, a self-controlled mobile robot must generate an optimal global path as soon as possible. To this end, numerical optimization method is applied to real time path generation of a mobile robot with an obstacle avoidance scheme and the basic path generation method based on the concept of knot and node points between start and goal points. The first improvement in the present work is to generate diagonal paths using three node points in the basic path. The second innovation is to make a smooth path plotted with the blending polynomial using uDEAS. Effectiveness of the proposed schemes are validated for several environments through simulation.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.7
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• pp.4482-4488
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• 2014

This paper proposes the creation scheme of a threat map for robot global path planning. The threat map was generated using neural network theory by analyzing the robot's armament state and the menace information of an enemy or obstacle. In addition, the performance of the suggested method was verified using the compared result of the damage amount and existing robot path data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.11-19
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• 2013

For an autonomous multi-mobile robot system, path planning and collision avoidance are important functions used to perform a given task collaboratively and cooperatively. This study considers these important and challenging problems. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. First, a global path planner selects the paths of the robots that minimize the cost function from each robot to its own target using a potential field. Then, a local path planner modifies the path and orientation from the global planner to avoid collisions with static and dynamic obstacles using a fuzzy logic system. In this paper, each robot independently selects its destination and considers other robots as dynamic obstacles, and there is no need to predict the motion of obstacles. This process continues until the corresponding target of each robot is found. To test this method, an autonomous multi-mobile robot simulator (AMMRS) is developed, and both simulation-based and experimental results are given. The results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2008.11a
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• pp.900-901
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• 2008

In this research uses a predetermined initial weight vectors of 1-dimensional string, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are moved toward or reverse the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2431-2434
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• 2002

본 논문에서는 전체 영역 경로 계획인 CCPP(Complete Coverage Path Planning)를 이용해 전 청소 영역을 청소하는 방법을 나타내고 청소영역을 해석 하였다. 그리고, Template방법에 CD(Cell Decomposition)을 접목시킨 방법을 이용해 청소영역을 청소 후 재 경로계획으로 청소 안된 영역을 효율적으로 청소하는 방법을 연구하였다. 또한 청소기의 회전 및 직선 모션에 따른 청소 영역을 비교 해석해 최적 시간과 거리에 따른 경로 계획을 살펴보았다.