종합 설계 교과를 이수하고 성과 결과물로 졸업 조건 만족하기 위한 작품제작이 연결되는 전공중심의 학습활동을 통해 공학교육의 실천 방안을 제시한다. 설계 구성된 주제는 초음파 센서의 장애물 감지 기능을 이용하여 주행 도중 최소 안전거리를 측정하고, 가속도 자이로 센서의 측정값을 기반으로 회피 알고리즘을 수행하는 것으로 한다. 드론과 주변 사물, 사람의 피해를 최소화하며 공중 이동 성능을 향상 시키는 접근 감시 시스템을 제안한다. 실험 결과 5개의 초음파센서를 통해 드론 주변의 장애물을 감지하며, 드론 각각의 모터에 출력값의 차이가 적용되고, 장애물 회피를 확인하였다. 또한 공학교육인증 프로그램의 학습성과 성취도 측정을 위한 자료의 내용과 수준으로 과정에서 얻어진 결과를 사용하였고, 4년제 공과대학 졸업예정자에게 요구되는 공학문제수준설명에 부합함을 확인하였다.
In this paper, the algorithm and the computer simulation of a effective homing navigation system are presented. it is a combination of Path integration by using population coding and neural network and simple avoidance obstacle algorithm. Also, through the computer simulation, we demonstrated the feasibility of the suggested method.
This paper presents a genetic algorithm based autonomic movement algorithm for an autonomous underwater vehicle(AUV) and verified it to simulation. Also, developed program that can do simulation on two dimension and three dimension in seabed environment. The presented algorithm is applicable to a escape from the recursive search and a development of obstacle avoidance system.
This paper proposes a sensor-fusion technique where rho data sets for the previous moments are properly transformed and fused into the current data sets to enable accurate measurement, such as, distance to an obstacle and location of the service robot itself. In the conventional fusion schemes, the measurement is dependent only on the current data sets. As the results, more of sensors are required to measure a certain physical promoter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this approach, intend of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the measurement improvement. Theoretical basis is illustrated by examples md the effectiveness is proved through the simulation. Finally, the new space and time sensor fusion (STSF) scheme is applied to the control of a mobile robot in the indoor environment and the performance was demonstrated by the real experiments.
본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 사용하여 지능형 자율주행로봇을 설계하였다. 설계된 로봇은 이동시 장애물을 인식하여 이를 회피하며 안전하게 도달하는데 목적이 있다. 또한 로봇의 이동에 있어서 로봇의 안정성과 주행성의 성능을 높이기 위해 보조 바퀴에 서스펜션을 장착하였다. 이렇게 설계된 지능형 자율주행로봇은 병원이나 빌딩내부의 좁은 실내에서 노약자나 장애인이 원하는 목적지 까지 안전하게 갈수 있다.
This paper presents the predicted polar mapping that is to improve the efficiency of an unexpected moving obstacle detecting system. When the movement of the robot per a step becomes a bit large then static objects or background are detected as moving objects. Thus, the velocity of the robot becomes so slow. Therefore, to enlarge the movement of the robot, we propose the predicted polar mapping that predicts the polar mapped image after robot moves to be admissible. In order to verify experimentally our proposed procedure, we make several comparative tests in the corridor.
This study was carried out to de develop a control strategy of a fruit harvesting redundant robot. The method of generating a safe trajectory, which avoids collisions with obstracles such as branches or immature fruits, in the 3D(3-dimension) space using artificial potential field technique and virtual plane concept was proposed. Also, the method of setting reference velocity vectors to follow the trajectory and to avoid obstacles in the 3D space was proposed. Developed methods were verified with computer simulations and with actual robot tests. Fro the actual robot tests, a machine vision system was used for detecting fruits and obstacles, Results showed that developed control method could reduce the occurrences of the robot manipulator located in the possible collision distance. with 10 virtual obstacles generated randomly in the 3 D space, maximum rates of the occurrences of the robot manipulator located in the possible collision distance, 0.03 m, from the obstacles were 8 % with 5 degree of freedom (DOF), 8 % with 6-DOF, and 4% with 7-DOF, respectively.
본 논문에서는 보다 빠른 속도의 무인주행과 이를 가능케하는 안전한 항법구현에 주력하여 시스템을 개발하고 알고리즘을 적용한 결과를 보이고 있다. 또한 본 논문에서는 9개의 초음파 센서를 사용하여 가상역장 알고리즘을 적용한 험로주행용 차량의 무인주행에 적용한 시스템의 구성과 적용방법을 기술하고 실차실험을 통한 시스템의 성능과 향후 연구방향을 제시하였다.
본 논문은 지능형 휠체어의 장애물 감지 및 회피를 위한 하이브리드 내비게이션 시스템을 제안한다. 하이브리드 내비게이션 시스템은 센서정보와 비전 정보를 통합하여, 다양한 종류의 장애물을 강건하게 검출하고 휠체어가 안전한 길로 이동할 수 있도록 경로를 선정하는 시스템이다. 이를 위해 지능형 휠체어에 2개의 초음파센서와 8개의 적외선 센서, CCD 카메라를 부착하였다. 이로부터 들어온 센서정보와 실시간 영상을 이용하여 제안된 시스템은 다양한 장애물들을 감지할 수 있었고 최적의 경로를 선정할 수 있었다. 제안된 하이브리드 내비게이션 시스템의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 환경에서 장애물들이 설치된 장소에서 실험한 결과 제안된 시스템은 사용자의 안전한 이동성을 제공할 수 있음을 보여주었다.
An autonomous mobile vehicle for transport system must plan optimal path in work environment without human supervision and obstacle collision. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, a genetic algorithm for global and local path planning and collision avoidance is proposed. The genetic algorithm searches for a path in the entire and continuous free space and unifies global path planning and local path planning. The simulation shows the proposed method is an efficient and effective method when compared with the traditional collision avoidance algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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