In this paper, MAC algorithm for the IEEE 802.11 DCF improving the performance is proposed and analyzed by simulation. The MAC of IEEE 802.11 WLAN to control data transmission uses two control methods called DCF(Distributed Coordination Function) and PCF(Point Coordination Function). The DCF controls the transmission based on CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance), that decides a random backoff time with the range of CW(Contention Window) for each station. Normally, each station increase the CW to double after collision, and reduces the CW to the minimum after successful transmission. The DCF shows excellent performance relatively in situation that competition station is less but has a problem that performance is fallen from throughput and delay viewpoint in situation that competition station is increased. This paper proposes an enhanced DCF algorithm that increases the CW to maximal CW after collision and decreases the CW smoothly after successful transmission in order to reduce the collision probability by utilizing the current status information of WLAN. To prove efficiency of proposed algorithm, a lots of simulations are conducted and analyzed.
In this paper introduce Standard 3D object(Bounding-Volume). In 3D game very efficient control algorithm Using collision detection which controls the convenient of a game based on Standard 3D object specially collision-detection. This algorithm is designed LOD(Level-of-Detail) using Dynamic-Hierarchies of collision detection efficiency improvement in 3D object.
In this paper, we deal with a novel path planning algorithm to find collision-free path for a moving robot to find an appropriate path from initial position to goal position. The robot should make progress by avoiding obstacles located at unknown position. Such problem is called the path planning. We propose so called the subgoal generation algorithm to find an effective collision-free path. The generation and selection of the subgoal are the key point of this algorithm. Several subgoals, if necessary, are generated by analyzing the map information. The subgoal is the candidate for the final path to be pass through. Then selection algorithm is executed to choose appropriate subgoal to construct a correct path. Deep and through explanations are given for the proposed algorithm. Simulation example is given to show the effectiveness of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.1035-1048
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2023
The IEEE 802.11 WLAN adopts a random backoff algorithm for its collision avoidance mechanism, and it is well known that the contention-based algorithm may suffer from performance degradation especially in congested networks. In this paper, we design an efficient backoff algorithm that utilizes a reinforcement learning method to determine optimal values of backoffs. The mobile nodes share a common contention window (CW) in our scheme, and using a Q-learning algorithm, they can avoid collisions by finding and implicitly reserving their optimal time slot(s). In addition, we introduce Frame Size Control (FSC) algorithm to minimize the possible degradation of aggregate throughput when the number of nodes exceeds the CW size. Our simulation shows that the proposed backoff algorithm with FSC method outperforms the 802.11 protocol regardless of the traffic conditions, and an analytical modeling proves that our mechanism has a unique operating point that is fair and stable.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.107-115
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1998
A path planning using potential field method is very useful for the real-time navigation of mobile robots. However, the method needs high modeling cost to calculate the potential field because of complex preprocessing, and mobile robots may get stuck into local minima. In this paper, An efficient path planning algorithm for multiple mobile robots, based on the potential field method, was proposed. In the algorithm. the concepts of subgoals and obstacle priority were introduced. The subgoals can be used to escape local minima, or to design and change the paths of mobile robots in the work space. In obstacle priority, all the objects (obstacles and mobile robots) in the work space have their own priorities, and the object having lower priority should avoid the objects having higher priority than it has. In this paper, first, potential based path planning method was introduced, next an efficient collision-avoidance algorithm for multiple mobile robots, moving in the obstacle environment, was proposed by using subgoals and obstacle priority. Finally, the developed algorithm was demonstrated graphically to show the usefulness of the algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.4
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pp.187-194
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2002
In this paper, a motion control algorithm is developed using a fuzzy control and the optimization of performance function, which makes a robot arm avoid an unexpected obstacle when the end-effector of the robot arm is moving to the goal position. During talc motion, if there exists no obstacle, the end-effector of the robot arm moves along the predefined path. But if these exists an obstacle and close to talc robot arm, the fuzzy motion controller is activated to adjust the path of the end-effector of the robot arm. Then, the robot arm takes the optimal posture far collision avoidance with the obstacle. To show the feasibility of the developed algorithm, numerical simulations are carried out with changing both the positions and sites of obstacles. It was concluded that the proposed algorithm gives a good performance for obstacle avoidance.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.25
no.6
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pp.586-595
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2022
In this paper, we propose a formation control algorithm for multi-USVs according to COLREGs. First, we applied the Dynamic Window Approach algorithm that can reflect the kinematic characteristics for the path movement of USVs. Then, we propose a virtual structure-based virtual leader-follower method that applies the advantages of leader-follower and virtual structure methods among conventional formation control algorithms for stability. Next, we proposed a collision avoidance algorithm according to all COLREGs when encountering an opposing ship by adding COLREGs situational conditions to the virtual leader, and finally confirmed the feasibility of the proposed method through simulation.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the shortest collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal of this paper, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy[3] and a traveling salesman problem strategy(TSP)[23]. The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Neural Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is proposed to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm[21] and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm[5].
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.9
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pp.561-569
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2014
In wireless ad hoc networks, neighbor discovery is essential in the network initialization and the design of routing, topology control, and medium access control algorithms. Therefore, efficient neighbor discovery algorithms should be devised for self-organization in wireless ad hoc networks. In this paper, we propose a probabilistic neighbor discovery (PND) algorithm, which aims at reducing the neighbor discovery time by adjusting the transmission probability of advertisement messages through the multiplicative-increase/multiplicative-decrease (MIMD) policy. To further improve PND, we consider the collision detection (CD) capability in which a device can distinguish between successful reception and collision of advertisement messages. Simulation results show that the transmission probabilities of PND and PND with CD converge on the optimal value quickly although the number of devices is unknown. As a result, PND and PND with CD can reduce the neighbor discovery time by 15.6% to 57.0% compared with the ALOHA-like neighbor discovery algorithm.
$\textbullet$ Development of a HILS System as a High-Speed Prototyper $\textbullet$ Introduction of Major Components $\textbullet$ Design Procedure of Control Algorithm Using the HILS System $\textbullet$ A Design Example: Collision Detection
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[게시일 2004년 10월 1일]
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