The most important thing for navigation of a mobile robot is to find the most suitable path and avoid the obstacles in the static and dynamic environment. This paper presents a method to search the optimal path in start space extended to time domain with considering a velocity and a direction of moving obstacles. A modified version of $A^*$ algorithm has been applied for path planning in this work and proposed a method of path search to avoid a collision with moving obstacle in space-tim domain with a velocity and an orientation of obstacles. The velocity and the direction for moving obstacle are assumed as linear form. The simulation result shows that a mobile robot navigates safely among moving obstacles of constant linear velocity. This work can be applied for not only a moving robot but also a legged humanoid robot and all fields where the path planning is required.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
This paper proposes a new fuzzy-neural algorithm for navigation of a mobile robot with stationary and moving obstacles environment. The proposed algorithm uses fuzzy algorithm for its speed control and neuralnetwork for effective collision avoidance. Some computer simulation results for a mobile robot equipped with ultrasonic range sensors show that the suggested navigation algorithm is very effective to escape in stationary and moving obstacles environment.
본 논문에서는 고정된 장애물이 포함된 글로벌 맵 환경에서 LRF 센서만을 가진 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안한다. 우선 이동장애물을 회피하기 위해 LRF 거리 센서 데이터와 글로벌 맵을 이용하여 이동장애물을 추출한다. 추출된 이동장애물과 자율이동 로봇의 상대적인 벡터 성분의 합을 이용해 타원 형태의 안전반경을 생성한다. 생성된 안전반경을 고려하여 자율이동 로봇이 이동장애물을 회피하고 목적지에 도착할 수 있도록 한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 정량적인 분석 방법을 사용하여 기존 알고리즘과 비교하고 분석한다. 분석 방법은 이동장애물이 없을 때를 기준으로 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘의 경로의 길이와 주행 시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 이동장애물의 상대적 속도와 방향을 고려하여 회피할 수 있어서 경로와 주행 시간 모두 기존의 알고리즘보다 높은 성능을 보인다.
This paper proposes a new construction method of neural networks. The construction method consists of two fundmental ideas, which are a parallel selection-style evaluation and rules evolution. A new collision avoidance algorithm using genetic and neural network is proposed to avoid moving obstacles such as mobile robots. The input parameters of this algorithm is position of moving obstacles and target. Output is a regenerated direction of mobile robot. This algorithm is very simple and so, it is available to application of real time process. The pattern of collision avoidance is learned through test execution.
본 논문에서는 주행차량에 장착된 CCD 카메라를 통하여 획득되어진 영상으로부터 moving window를 사용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 방법을 제안한다 입력되는 동영상을 실시간에 처리하기 위해서는 하드웨어적으로 상당히 많은 제약을 초래한다. 이러한 문제점을 극복하고 영상을 사용하여 실시간에 차선 인식 및 장애물을 감지하기 위해, 도로조건과 차량상태에 바탕을 둔 최적의 window 크기를 결정하고 그 window 영상만을 처리하여 차선 인식 및 장애물 감지를 실시간에 가능하게 하는 기법을 제안한다 영상의 각 프레임에 대하여 moving window는 칼만필터에 의해 정확성이 향상된 예측방향으로 옮겨진다. 제안된 알고리즘의 효용성을 고속도로 주행영상을 사용한 실험을 통해 보여준다
This paper presents a path planning method of the sensor based intelligent vehicle using fuzzy logic controller for avoidance of moving obstacles in unknown environments. Generally it is too difficult and complicated to control intelligent vehicle properly by recognizing unknown terrain with sensors because the great amount of imprecise and ambiguous information has to be considered. In this respect a fuzzy logic can manage such the enormous information in a quite efficient manner. Furthermore it is necessary to use the relative velocity to consider the mobility of obstacles, In order to avoid moving obstacles we must deliberate not only vehicle's relative speed toward obstacles but also self-determined acceleration and steering for the satisfaction of avoidance efficiency. In this study all the primary factors mentioned before are used as the input elements of fuzzy controllers and output signals to control velocity and steering angle of the vehicle. The main purpose of this study is to develop fuzzy controllers for avoiding collision with moving obstacles when they approach the vehicle travelling with straight line and for returning to original trajectory. The ability are and effectiveness of the proposed algorithm are demonstrated by simulations and experiments.
In this paper, a method to detect lanes and obstacles from the images captured by a CCD camera fitted in an automobile is proposed, and a new terminology “Moving Window” is defined. Processing the input dynamic images in real time can cause quite a few constraints in terms of hardware. In order to overcome these problems and detect lanes and obstacles in real time using the images, the optimal size of “Moving Window” is determined, based upon road conditions and automobile states. The real time detection is made possible through the technique. For each image frame, the moving window is moved in a predicted direction, the accuracy of which is improved by the Kalman filter estimation. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through the simulated experiments of freeway driving.
게임 인공지능 분야중 하나인 경로탐색은 좀더 사실적인 게임을 만들기 위한 중요한 요소이다. 경로탐색 시스템은 한정된 자원을 소비해야만 하는 제약사항 때문에 때때로 단순하게 처리되어 사실적이지 못한 경로를 생성하였다. 기존 연구에서는 정적인 지형과 장애물들을 이용하여 자연스럽게 회피하는 경로생성에 집중하였다. 하지만, 게임 공간에서는 다양한 종류의 움직이는 장애물들이 존재한다. 따라서 이러한 움직이는 장애물을 자연스럽게 회피하는 경로를 생성하는 시스템 이 필요하다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh)로 공간을 표현하며 지형의 특성을 고려한 경로 탐색 방법을 적용하고, 움직이는 물체를 회피하기 위하여 지능적인 밀개와 끌개의 방법을 사용하여 경로 탐색을 수행한다. 제안된 시스템을 통하여 생성된 경로를 살펴보고 실제 게임에서의 활용성을 검증한다.
An effective method of obstacle avoidance for omni-directional mobile robots is proposed to avoid moving obstacles in dynamic environments. Our method uses the concept of circle lists which represent the trajectories of robot and obstacles. This method predicts not only collision position but also collision time, and hence it enables the robot avoiding the most urgent collision first. In order to avoid obstacles, our method uses artificial repulsive force and contraction force. Simulation results show that the robot could avoid obstacles effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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