본 논문은 Dijkstra 알고리즘에 기초한 최단거리 경로계획을 하며 이 경로를 추적하기 위한 슬라이딩 모드 제어를 제시한다. 슬라이딩 모드 제어기는 동적매개변수 불확실성과 입력외란이 존재 시에도 강인 점근적으로 계획된 경로를 추적하도록 한다. 더불어 작업장 내의 이동로봇의 위치를 USB 카메라에 의해 감지하며, Pin-hole 카메라모델로 하여 카메라에 의해 관측되는 작업장 내의 이륜구동로봇의 위치좌표를 결정하였으며, 이 위치를 정확히 감지하기 위해 Tsai법을 사용하여 카메라 보정한다. 시뮬레이션 결과는 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 검증하기 위해 보였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.6
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pp.269-277
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2024
With the advancement of modern IT technologies, the operation of autonomous vehicles is becoming a reality, and route planning is essential for this. Generally, route planning involves proposing the shortest path to minimize travel distance and the quickest path to minimize travel time. However, the quality of these routes depends on the topological characteristics of the road network graph. If the connectivity structure of the road network is not rational, there are limits to the performance improvement that routing algorithms can achieve. Real drivers consider psychological factors such as the number of turns, surrounding environment, traffic congestion, and road quality when choosing routes, and they particularly prefer routes with fewer turns. This paper introduces a simple path algorithm that seeks routes with the fewest turns, in addition to the traditional shortest distance and quickest time routes, to evaluate the characteristics of road networks. Using this simple path algorithm, we compare and evaluate the connectivity characteristics of road networks in 20 major cities worldwide. By analyzing these road network characteristics, we can identify the strengths and weaknesses of urban road networks and develop more efficient and safer route planning algorithms. This paper comprehensively examines the quality of road networks and the efficiency of route planning by analyzing and comparing the road network characteristics of each city using the proposed simple path algorithm.
Recently, as the use of real time traffic information of a car navigation system increases rapidly with the development of Intelligent Transportation Systems (ITS), path search is getting more important. Previous algorithms, however, are mostly for the shortest distance searching and provide route information using static distance and time information. Thus they could not provide the most optimal route at the moment which changes dynamically according to traffic. Accordingly, in this study, Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance(SSP_RD) is proposed to solve this problem. Additionally, a routing model based on velocity reduction ratio and distance and a dynamic route link map are proposed.
This paper describes how to distribute high multi-dimensional facial expression data of vast quantity over a suitable space and produce facial expression animations by selecting expressions while animator navigates this space in real-time. We have constructed facial spaces by using about 2400 facial expression frames on this paper. These facial spaces are created by calculating of the shortest distance between two random expressions. The distance between two points In the space of expression, which is manifold space, is described approximately as following; When the linear distance of them is shorter than a decided value, if the two expressions are adjacent after defining the expression state vector of facial status using distance matrix expressing distance between two markers, this will be considered as the shortest distance (manifold distance) of the two expressions. Once the distance of those adjacent expressions was decided, We have taken a Floyd algorithm connecting these adjacent distances to yield the shortest distance of the two expressions. We have used CCA(Curvilinear Component Analysis) technique to visualize multi-dimensional spaces, the form of expressing space, into two dimensions. While the animators navigate this two dimensional spaces, they produce a facial animation by using user interface in real-time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.135-143
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2012
This paper suggests the optimal blood distribution center algorithm that satisfies the minimum total transportation cost and within the allowable distribution time $T^*$. Zhang and Yang proposes shifting the location of each point that has less than the average distance of two maximum distance points from each point. But they cannot decide the correct facility location because they miscompute the shortest distance. This algorithm computes the shortest distance $l_{ij}$ from one area to another areas. Then we select the $v_i$ area to thecandidate distribution center location such that $_{max}l_{ij}{\leq}L^*$ and the $v_i$ such that $l_{ij}-L^*$ area that locates in ($v_i,v_k$) and ($v_j,v_l$) from $P_{ij}=v_i,v_k,{\cdots},v_l,v_j$ path and satisfies the $_{max}l_{ij}{\leq}L^*$ condition. Finally, we decide the candidate distribution area that has minimum transportation cost to optimal distribution area.
본 논문은 AGV를 사용하는 물류자동화 공장에서 운송 시간을 단축하기 위해 최단 다 경로 알고리즘을 제안한다. 최단 다 경로 알고리즘은 A* 알고리즘을 보완한 것으로써 경로 분기점에서 최단 거리 선택을 위한 휴리스틱 함수($\hat{h}$(n))보다 작은 모든 간을 선택하여 저장하고 이를 재 탐색함으로써 다수의 경로를 생성한다. 생성된 경로를 본 논문에서 제안하는 소요시간 산출 방법을 이용하여 예상 소요 시간을 산출함으로써 최단시간에 목적지에 도달 가능한 최적 경로를 선택할 수 있음을 증명한다.
Kim, Young-Duk;Kim, Jin-Wook;Kang, Won-Seok;An, Jin-Ung
Proceedings of the IEEK Conference
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2009.05a
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pp.363-365
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2009
대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.5
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pp.36-45
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2013
This paper developed a new shortest path searching algorithm based on Dijkstra's algorithm and $A^*$ algorithm, so it guarantees to find a shortest path in efficient manner. In this developed algorithm, minimum expected weights implies the value that straight line distance from a visiting node to the target node multiplied by minimum link unit, and this value can be the lowest weights between the two nodes. In behalf of the minimum expected weights, at each traversal step, developed algorithm in this paper is able to decide visiting a new node or retreating to the previously visited node, and results are guaranteed. Newly developed algorithm was tested in a real traffic network and found that the searching time of the algorithm was not as fast as other $A^*$ algorithms, however, it perfectly found a minimum path in any case. Therefore, this developed algorithm will be effective for the domain of searching in a large network such as RGV which operates in wide area.
In this paper, we propose the new technique to compute the optimal route by considering the direction of distribution vehicles and the location for delivery, developing the algorithm of the shortest route to approach the location as applying the gemetic algorithm. This approach makes it possible for us to find the best route even under itineraries which include many destinations. Lively studies are currently in progress on the development of vehicle navigation software, combining PDA GPS, and electronic maps. Many web-sites are providing a varier of services which use electronic maps. Popular among these services is one that computes the optimal route between two positions that a user inputs. This service of computing the optimal route plays an important role in distribution industries such as home-delivery. For the distribution system. the construction of a vehicle regulation system enables us to calculate and manipulate the optimal route for distribution vehicles, to enhance the efficiency in making use of vehicles and labor, and to reduce costs.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.2
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pp.12-21
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2013
This study developed searching network reduction algorithm for reduce shortest path searching time. Developed algorithm is searching nodes that have the including possibility of less weights path than temporal path that consists minimum number of nodes and minimum sum of the straight line distances. The node that has the including possibility of shortest path is the node that the sum of straight line distance from start node and straight line distance to target node is less than the value that temporary path's weights divided by minimum weights units. If searching network reconstitutes only these nodes, the time of shortest path searching will be reduced. This developed algorithm has much effectiveness that start node and target node is close in large network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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