Line tracking is a well defined method of mobile robot navigation. It is simple in concept, technically easy to implement, and already employed in many industrial sites. Among several different line tracking methods, magnetic sensing is widely used in practice. In comparison, vision-based tracking is less popular due mainly to its sensitivity to surrounding conditions such as brightness and floor characteristics although vision is the most powerful robotic sensing capability. In this paper, a vision-based robust path line detection technique is proposed for the navigation of a mobile robot assuming uncontrollable surrounding conditions. The technique proposed has four processing steps; color space transformation, pixel-level line sensing, block-level line sensing, and robot navigation control. This technique effectively uses hue and saturation color values in the line sensing so to be insensitive to the brightness variation. Line finding in block-level makes not only the technique immune from the error of line pixel detection but also the robot control easy. The proposed technique was tested with a real mobile robot and proved its effectiveness.
본 연구는 산업현장에서 사용되는 이동로봇이 익숙하지 못한 환경에서 목적지에 도착할 수 있는 항법 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 동적창 접근(DWA)과 Dijkstra 경로설정 알고리즘을 결합하여 항법 알고리즘을 제안한다. 이를 성능 비교하기 위해 로컬 동적창 접근(LDWA), 글로벌 동적창 접근(GDWA), 고속 탐색 랜덤 트리 (RRT) 알고리즘을 비교 분석한다. LDWA과 GDWA을 적용한 Dijkstra 알고리즘을 활용한 항법 알고리즘을 구현하여 제한된 정보를 이용하여 이동로봇이 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 이 알고리즘들의 목적지에 도착할 때까지 걸리는 시간, 장애물 회피와 계산복잡도에 대한 비교 분석한다. 위 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 새로운 항법 알고리즘을 제안하고 제시된 최적화된 항법 알고리즘의 산업현장에서의 활용 방안을 모색한다.
Collision avoidance is a method to direct a mobile robot without collision when traversing the environment. This kind of navigation is to reach a destination without getting lost. In this paper, we use a genetic algorithm for the path planning and collision avoidance. Genetic algorithm searches for path in the entire, continuous free space and unifies global path planning and local path planning. It is a efficient and effective method when compared with traditional collision avoidance algorithm.
차량 항법 시스템에서 가장 중요한 기능중의 하나는 현재 위치로부터 목적지까지의 가능한 경로들 최단경로를 계산하는 일이다. 차량 항법 시스템의 중요한 어려움 중 하나는 대용량 디지털 로드맵상에서 최단경로를 구할 때 많은 계산 시간이 소요된다는 점이다. 차량 항법 시스템은 실시간 시스템이므로, 제한 시간을 만족하여 최소 비용 경로를 계산하는 것은 매 우 중요하다. 본 논문에서는 대용량의 디지털 로드맵(Road Maps)에서 최단 경로 계산을 효 율적이고 빠르게 하기 위해서 디지털 로드맵을 효율적으로 계층 구조화하는 HiTi(Hierarchical MulTi) 그래프 모델을 개발하였다. 제안된 HiTi 그래프 모델에 기반을 둔 SPAH라는 새로운 최단 경로 알고리즘을 제안하고, SPAH가 계산한 최단경로의 최적성 (Optimality)을 증명하였다. SPAH의 성능분석을 통하여 SPAH가 기존의 다른 최단 경로 계 산 알고리즘들 보다 훨씬 빠르게 최단경로를 계산한다는 것을 보여주었다. HiTi 그래프 방 법은 여러 가지 측면에서 다른 유사한 방법들과 상세하게 성능실험을 통하여 장.단점이 비 교 분석되어 졌다.
최근 들어 스마트폰 등 모바일 단말기의 활용이 증대되면서 이동 중인 보행자에게 길안내 서비스를 제공하는 보행자 내비게이션 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 내비게이션 서비스에서 도로 네트워크는 경로와 안내 정보를 생성하는데 있어 가장 핵심적인 요소이다. 하지만, 차량을 위한 도로 네트워크에 비하여 보행 네트워크는 더욱 상세하고 방대한 공간에 대한 모델링 기법이 요구된다. 따라서 기존에 현지 조사와 수동 편집 과정을 통하여 구축하는 방법보다 효율적인 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기 구축되어 있는 차량용 내비게이션 데이터를 기반으로 보행자에게 적합한 보행 네트워크 생성 기법을 제안하였다. 보행 네트워크는 실제 보행자의 이동과 유사한 경로를 생성하기 위하여 보행 공간을 그 특성에 따라 보행 링크(인도, 이면도로, 보행 시설물)와 오픈 스페이스 링크로 구분하고 서로 다른 방법을 적용하여 구축하였다. 이와 같은 기법은 보행 네트워크 생성에 관한 표준 및 방법론이 존재하지 않는 현 시점에서 하나의 효율적인 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 초고속 인터넷, 모바일, 디지털 컨버전스 단계를 거치면서 유비쿼더스(Ubiquitous) 사회는 점차 가시화 되고 있다. 현재 일상적인 통신뿐만 아니라 경제 및 산업 분야로 다양하게 확산되고 있다. 특히 RFID와 네비게이션(Navigation) 시스템은 국내 외적으로 많은 분야에 사용되고 있으며 점점 발전하고 경제적 산업적으로 국가 경쟁력 향상에 도움을 줄 것이다. 하지만 이러한 RFID와 네비게이션의 활용 범위를 살펴보면 가장 일반적인 경우에 치중되어있다. 본 논문에서는 RFID와 네비게이션을 사용하여 개별화된 특성과 환경 상태 정보를 반영하고 그것을 사용하는 사용자들의 특성을 고려하여 변화하는 환경에 적응하기 쉬운 시스템을 제안하고 특정 환경에서 어떠한 정보가 이에 활용될 수 있는지를 정의한다. 또한 여러가지 정보를 이용하여 지능형 경로 탐색 및 안내 시스템을 위해 퍼지 로직과 TSP 개념을 적용한다.
A fundamental technology of UGV(Unmanned Ground Vehicle) to perform a given mission with success in various environment is a path planning method which generates a safe and optimal path to the goal. In this paper, we suggest a local path-planning method of UGV based on the binary map using world model data which is gathered from terrain perception sensors. In specially, we present three core algorithms such as shortest path computation algorithm, path optimization algorithm and path smoothing algorithm those are used in the each composition module of LPP component. A simulation is conducted with M&S(Modeling & Simulation) system in order to verify the performance of each core algorithm and the performance of LPP component with scenarios.
Recently, autonomous navigation technology, obstacle recognition, and obstacle collision avoidance technology are actively being developed for an unmanned surface vehicle (USV). The path to move from the current location to the destination should be planned, in order for an USV to autonomously operate safely to its destination. The dynamic window approach (DWA) is a well-known navigation scheme as a local path planning. The DWA algorithm derives the linear velocity and angular velocity by evaluating the destination direction, velocity, and distance from the obstacle. However, because DWA algorithm does not consider tracking the path, when using only the DWA algorithm, the ship may navigate away from the path line after avoiding obstacles. In this paper, we propose an improved DWA algorithm that can follow path line. And we implemented the simulation and compared the existing DWA algorithm with the improved DWA algorithm proposed in this paper. As a result, it is confirmed that the proposed DWA algorithm follows the path line better.
본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘을 양방향 통행로(무방향그래프)로만 구성된 도로에 적용하고 문제점을 개선한 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 방향 그래프에서 출발 노드부터 시작하여 그래프의 모든 노드에 대한 최단경로를 결정하기 때문에 알고리즘 수행에 많은 메모리가 요구되어 실시간으로 정보를 제공하지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 해결하고자, 본 논문에서는 무방향 그래프에 적합하도록 출발과 목적지 정점을 제외한 경로 정점들에 대해 최단경로를 설정하고, 출발 정점부터 시작하여 정점 유출 간선들에 대해 최단경로 설정 간선들과 일치하는 간선들을 모두 선택하는 방식으로 한 번에 다수의 정점들을 탐색하는 방법을 택하였다. 9개의 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 모두 최단경로를 탐색하는데 성공하였다. 또한, 수행 속도 측면에서 Dijkstra 알고리즘보다 약 60%를 단축시키는 효과를 얻었으며, 알고리즘 수행에 필요한 메모리도 월등히 적게 요구되었다.
본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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