In this study, a fast motion planning method for the swing motion of a 6x6 wheel-legged robot to traverse large obstacles and gaps is proposed. The motion planning method presented in the previous paper, which was based on trajectory optimization, took up to tens of seconds and was limited to two-dimensional, structured vertical obstacles and trenches. A deep neural network based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) is introduced to generate keyframes, which are then used to represent smooth reference commands for the six leg angles along the robot's path. The network is initially trained using the behavioral cloning method with a dataset gathered from previous simulation results of the trajectory optimization. Its performance is then improved through reinforcement learning, using a one-step REINFORCE algorithm. The trained model has increased the speed of motion planning by up to 820 times and improved the success rates of obstacle crossing under harsh conditions, such as low friction and high roughness.
This work has been directed at studying and developing a prototype Computer Aided Design(CAD) tool to be used for planning tendon paths in hand reconstructive surgery. The application of CAD to rehabilitative surgery of the hand is a new field of endeavor. There are currently no existing systems designed to assist the orthopedic surgeon in planning these complex peocedures. Additionally, orthopedic surgeons are not trained in mechanics, kinematics, math modeling, or the use of computers. It was also our intent to study the mechanisms and the efficacy of the application of CAD techniques to this important aspect of hand surgery. The following advances are reported here: Interactive 3D tendon path definition tools., Software to calculate tendon excursion from an arbitrary tendon path crossing any number of joints., A model to interactively compute and display the foirces in muscle and tendon., A workstation environment to help surgeons evaluate the consequences of a simulated tendon transfer operation when a tendon is lengthened, rerouted, or reattached in a mew location., It also has been one of the primary concerns in this work that an interactive graphical surgical workstation must present a natural, user-friendly environment to the orthopedic durgeon user. The surgical workstation must ultimately aid the surgeon in helping his patient or in doing his work more efficiently or more reliably.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.10
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pp.64-76
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1998
In this paper, we propose the dynamic modeling, path planning and tracking algorithms of 4-wheeled 2-d.o.f.(degree of freedom) mobile robot(WMR). The gaussian functions are applied to design the smooth path of WMR. To calculate the WMR position in real time, we use three components of inertial measurement units(IMU). These units have initial error because of the rotation rate of earth, gravity acceleration and so on. Therefore we derive the initial error model of IMU, and compare the fitness diagnosis about probability characteristics of real data adn estimated data. The performance of IMU with error model and Kalman filter is compared to that without filter and error model. The simulation results show that the proposed dynamic model, path planning and tracking algorithms are more useful than the conventional control algorithm.
Chiyun Noh;Sangwoo Jung;Yujin Kim;Kyongsu Yi;Ayoung Kim
The Journal of Korea Robotics Society
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v.19
no.1
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pp.130-138
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2024
High-precision 3D Object Detection is a crucial component within autonomous driving systems, with far-reaching implications for subsequent tasks like multi-object tracking and path planning. In this paper, we propose a novel approach designed to enhance the performance of 3D Object Detection, especially in heading angle estimation by employing a moving object segmentation technique. Our method starts with extracting point-wise moving labels via a process of moving object segmentation. Subsequently, these labels are integrated into the LiDAR Pointcloud data and integrated data is used as inputs for 3D Object Detection. We conducted an extensive evaluation of our approach using the KITTI-road dataset and achieved notably superior performance, particularly in terms of AOS, a pivotal metric for assessing the precision of 3D Object Detection. Our findings not only underscore the positive impact of our proposed method on the advancement of detection performance in lidar-based 3D Object Detection methods, but also suggest substantial potential in augmenting the overall perception task capabilities of autonomous driving systems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.4
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pp.489-496
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2010
In this paper, a self-organization framework for swarm systems in three dimensions is presented. The framework uses artificial potential functions(APFs) to direct the robots toward the goal as well as to keep them in a swarm system. This research extends conventional APFs used for self-organizations in two dimension environment to three dimensions. In three dimension environment, the ground potential for the boundary surfaces that commonly appear in three dimension environments is proposed. Accordingly, the comparison between the paths without and with the ground potentials shows the necessity and effect of ground potentials. Extensive simulations are given to show the effectiveness of the extended potentials and various properties in three dimension environments.
A collision-free trajectory planning algorithm using the iterative learning concept is proposed for dual robot arms in a 3-D workspace to accurately follow their specified paths with constant velocities. Specifically, a collision-free trajectory minimizing the trajectory error is obtained first by employing the linear programming technique. Then the total operating time is iteratively adjusted based on the maximum trajectory error of the previous iteration so that the collision-free trajectory has no deviation from the specified path and also the operating time is near-minimal.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.3
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pp.179-188
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2015
We propose obstacle classification method based on 2D LIDAR(Light Detecting and Ranging) database. The existing obstacle classification method based on 2D LIDAR, has an advantage in terms of accuracy and shorter calculation time. However, it was difficult to classifier the type of obstacle and therefore accurate path planning was not possible. In order to overcome this problem, a method of classifying obstacle type based on width data of obstacle was proposed. However, width data was not sufficient to improve accuracy. In this paper, database was established by width, intensity, variance of range, variance of intensity data. The first classification was processed by the width data, and the second classification was processed by the intensity data, and the third classification was processed by the variance of range, intensity data. The classification was processed by comparing to database, and the result of obstacle classification was determined by finding the one with highest similarity values. An experiment using an actual autonomous vehicle under real environment shows that calculation time declined in comparison to 3D LIDAR and it was possible to classify obstacle using single 2D LIDAR.
This paper presents algorithms for real-time navigation of a humanoid robot with a stereo vision but no other sensors. Using the algorithms, a robot can recognize its 3D environment by retrieving SIFT features from images, estimate its position through the Kalman filter, and plan its path to reach a destination avoiding obstacles. Our approach focuses on estimating the robot’s central walking path trajectory rather than its actual walking motion by using an approximate model. This strategy makes it possible to apply mobile robot localization approaches to humanoid robot localization. Simple collision free path planning and motion control enable the autonomous robot navigation. Experimental results demonstrate the feasibility of our approach.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.12
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pp.989-996
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2021
In the case of an unmanned aerial vehicle using a battery as a power source, there are restrictions in performing the mission because the battery capacity is limited. To extend the mission capability, it is important to minimize battery usage while the flight to the mission area. In addition, by using the battery usage prediction model, the possibility of mission completeness can be determined and it can be a criterion for selecting an emergent landing point in the mission planning stage. In this paper, we propose a battery usage prediction model considering as one of the environmental factors in the three-dimensional space. The required power is calculated according to the flight geometry of an unmanned aerial vehicle. True battery usage which is predicted from the required power is verified through the comparison with the battery usage prediction model. The optimal flight trajectory that minimizes battery usage is produced and compared with the shortest travel distance.
Cho, Shinhaeng;Goh, Youngmoon;Kim, Chankyu;Kim, Haksoo;Jeong, Jong Hwi;Lim, Young Kyung;Lee, Se Byeong;Shin, Dongho
Progress in Medical Physics
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v.28
no.4
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pp.144-148
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2017
When a high density metallic implant is placed in the path of the proton beam, spatial heterogeneity can be caused due to artifacts in three dimensional (3D) computed tomography (CT) scans. These artifacts result in range uncertainty in dose calculation in treatment planning system (TPS). And this uncertainty may cause significant underdosing to the target volume or overdosing to normal tissue beyond the target. In clinical cases, metal implants must be placed in the beam path in order to preserve organ at risk (OARs) and increase target coverage for tumors. So we should introduce Ti-mesh. In this paper, we measured the lateral dose profile for proton beam using an EBT3 film to confirm dosimetric impact of Ti-mesh when the Ti-mesh plate was placed in the proton beam pathway. The effect of Ti-mesh on the proton beam was investigated by comparing the lateral dose profile calculated from TPS with the film-measured value under the same conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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