• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.321-322
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• 2022

자율운항선박이 입출항 계획을 세울 때 필요한 항계 내 지원 기술에 관한 연구를 수행하였다. 자율운항선박 입출항 계획에 필요한 지원 기능은 해상교통혼잡도 평가 기능, 입출항 혼잡 시기 예측 기능, 입출항 전역 경로 생성 기능, 출발 보고 시기 판단 기능, 도착 시간 예측 기능으로 정의하였으며, 각 기능에 대한 입출력 데이터를 설계하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.341-342
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• 2008

GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.161-167
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• 2012

This research deals with generating via points for autonomous navigation on a roadway for unmanned vehicles. When a vehicle plans a path from a starting point to a goal point, it should be able to map out which lane on which road it passes by. For this purpose, we should organize positional information of roads and save it as a database. This paper presents methods to save the database and to plan a shortest path to the goal by generating via points in consideration of the moving direction and the lane directions. Then we prove that the proposed algorithm can find the optimal path on the road through simulations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.2
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• pp.117-126
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• 2013

Path planning is an essential problem to make virtual characters navigate in many applications including computer games. In many cases, multiple characters move in a group and qualitative aspects of planned paths are emphasized rather than optimality unlike Robotics. In this paper, we propose a two-level path planning algorithm in which the global path is planned for a single character specified as a leader and then the local path is planned to avoid dynamic obstacles while the group following this path. The space for group movement is achieved in the form of square grid array called a grid window. Member characters are located relatively to the leader within a space and moved. The static environment is reduced to the configuration space of this grid window to generate a roadmap on which a grid window can move. In local path planning, only the leader avoids dynamic obstacles by using an artificial potential field and the rest of members are located relatively to the leader in the grid window, which reduces computational load. Efficient algorithms to implement the proposed planning methods are introduced. The simulation results show that a group can handle with dynamic obstacles effectively while moving along the planned path for a static environment.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.13 no.2
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• pp.32-38
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• 1999

An autonomous mobile vehicle for transport system must plan optimal path in work envimnrent without human supervision and obstacle collision. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, a genetic algorithm for globaI and local path planning and collision avoidance is proposed. The genetic algorithm searches for a path in the entire and continuous free space and unifies global path planning and local path planning. The sinmulation shows the proposed method is an efficient and effective method when compared with the traditional collision avoidance algorithms.rithms.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2417-2419
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• 2003

이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.13 no.2
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• pp.180-187
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• 2010

In this paper, a global path generation method is suggested using multiple grid maps connected with the mission type of unmanned combat vehicle(UCV). In order to carry out a mission for UCV, it is essential to find a global path which is coincident with the characteristics of the mission. This can be done by considering various combat circumstances represented as grid maps such as velocity map, threat map and communication map. Cost functions of multiple grid maps are linearly combined and normalized to them simultaneously for the path generation. The proposed method is realized using $A^*$, a well known search algorithm, and cost functions are normalized in the ratio of the traverse time which is one of critical information should be provided with the operators using the velocity map. By the experiments, it is checked found global paths match with the mission type by reflecting input data of grid maps properly and the computation time is short enough to regenerate paths in real time as combat circumstances change.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1892-1893
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• 2011

본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.47 no.2
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• pp.66-72
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• 2010

In an autonomous multi-mobile robot environment, optimal path planning without collision which connects the beginning and ending point is essential and primary important. Many mobile robots should move autonomously without prior or given information about obstacles which are stationary or dynamic. Collision free optimal path planning for multi mobile robots is proposed in this paper. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. First, a global path planner using potential field method selects the shortest path from each robot to its own target. 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. To verify performance of this method, several simulation-based experimental are done and their results are discussed. These results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.8
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• pp.971-980
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• 2010

In this paper, we present a navigation control algorithm for mobile robots that move in environments having static and moving obstacles. The algorithm includes a global and a local path-planning algorithm that uses $D^*$ search algorithm, a fuzzy logic for determining the immediate level of danger due to collision, and a fuzzy logic for evaluating the required wheel velocities of the mobile robot. To apply the $D^*$ search algorithm, the two-dimensional space that the robot moves in is decomposed into small rectangular cells. The algorithm is verified by performing simulations using the Python programming language as well as by using the dynamic equations for a two-wheeled mobile robot. The simulation results show that the algorithm can be used to move the robot successfully to reach the goal position, while avoiding moving and unknown static obstacles.