This paper presents obstacle avoidance method for scout robot or industrial robot in unknown environment by using IR sensor and vision system. In the proposed method, robots share the information where the obstacles are located in real-time, thus the robots can choose the best path for obstacle avoidance. Using IR sensor and vision system, multiple robots efficiently evade the obstacles by the proposed cooperation method. No landmark is used at wall or floor in experiment environment. The obstacles don't have specific color or shape. To get the information of the obstacle, vision system extracts the obstacle coordinate by using an image labeling method. The information obtained by IR sensor is about the obstacle range and the locomotion direction to decide the optimal path for avoiding obstacle. The experiment was conducted in $7m{\times}7m$ indoor environment with two-wheeled mobile robots. It is shown that multiple robots efficiently move along the optimal path in cooperation with each other in the space where obstacles are located.
This paper describes the obstacle avoidance architecture to walk safely around in factory and home environment, and presents methods for path planning and obstacle avoidance for the humanoid robot. Solving the problem of obstacle avoidance for a humanoid robot in an unstructured environment is a big challenge, because the robot can easily lose its stability or fall down if it hits or steps on an obstacle. We briefly overview the general software architecture composed of perception, short and long term memory, behavior control, and motion control, and emphasize on our methods for obstacle detection by plane extraction, occupancy grid mapping, and path planning. A main technological target is to autonomously explore and wander around in home environments as well as to communicate with humans.
본 연구는 성인대학생이 대학생활적응에서 경험하는 장애가 무엇인지 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구·경북지역 대학에 재학하고 있는 성인대학생 32명을 대상으로 심층면담을 수행하였다. 연구를 위해 Colaizzi의 현상학적 연구방법을 사용하고 분석하였다. 연구결과는 8개의 주제로 범주화하여, 개인성향장애, 학습능력장애, 인간관계장애, 사회적인식장애, 시간적장애, 경제적장애, 대학환경장애, 학사운영장애 등이 도출되었다. 이상의 연구결과를 통해 기존의 일반대학생을 중심으로 운영되고 있는 대학환경은 다양한 연령과 경험, 일·학습을 병행하는 성인대학생에게 다양한 형태의 장애로 표현되고 있음을 발견하였다. 도출된 장애요인을 기반으로 성인대학생의 대학생활적응장애를 실증적으로 탐색할 수 있는 측정도구 개발의 후속연구가 이루어지기를 기대한다.
This paper presents a goal-directed reactive obstacle avoidance method based on lane method. The reactive collision avoidance is necessarily required for a robot to navigate autonomously in dynamic environments. Many methods are suggested to implement this concept and one of them is the lane method. The lane method divides the environment into lanes and then chooses the best lane to follow. The proposed method does not use the discrete lane but chooses a line closest to the original target line without collision when an obstacle is detected, thus it has a merit in the aspect of running time and it is more proper for narrow corridor environment. If an obstacle disturbs the movement of a robot by blocking a target path, a robot generates a temporary target line, which is parallel to an original target line and tangential to an obstacle circle, to avoid a collision with an obstacle and changes to and follows that line until an obstacle is removed. After an obstacle is clear, a robot returns to an original target line and proceeds to the goal point. Obstacleis recognized by laser range finder sensor and represented by a circle. Our method has been implemented and tested in a corridor environment and experimental results show that our method can work reliably.
In this paper, we designed the hybrid path generation method which is named CAPM(Continuous path generation method based on artificial Potential field) that is able to be used in the obstacles environment. This CAPM was designed so that it puts together two obstacle avoidance algorithm-the continuous path generation method(CPGM) and the artificial potential field method(APFM). Here, the CAPM generate the safety path using continuous path curvature. But, this method has demerits when used in obstacles environment in which are closely located. Another method which is named the APFM generates the path with the artificial potential field in the obstacles environment. But, It has local minima in certain places and unnecessarily calculates the path in which obstacles are not located. So, the CAPM was designed for autonomous underwater vehicle(AUV) obstacle avoidance. As the result of simulation, it was confirmed that the CAPM can be applied to a safe path generation for AUV.
In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
In this paper, we propose a method to an obstacle avoidance of chaotic robots that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface in the ubiquitous environment. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. We also show computer simulation results of Chua's equation, Lorenz equation, Hamilton and Hyper-chaos equation trajectories with one or more Van der Pol as an obstacles. We proposed and verified the results of the method to make the embedding chaotic mobile robot to avoid with the chaotic trajectory in any plane.
This paper suggests a judgement method for an inclined plane before entrance of it and the detection of obstacle position. Main idea is started from the assumption that obstacle is always on the bottom plane, and corner appears at this position. The process to detect the obstacle consists of three steps. First the 3D data using stereo matching is acquired to detect an obstacle. Second a bottom plane is extracted by using limit condition. Last the obstacle position is found by using Harris corner detection. Obstacle position detection on an inclined plane was verified by outdoor and indoor experiment. In error analysis, it is confirmed that an average error of obstacle detection in outdoor was larger than the error in indoor but the error are within about 0.030 m. This method will be applied to unmanned vehicles to navigate under various environment.
For the use of a mobile robot in dynamic environment, a collision-avoidance algorithm with moving obsta- cle is necessary. In this paper, a collsion-avoidance algorithm of a mobile robot is presented, when a mobile robot detects the collision with moving obstacle on the navigational path. Using reported positions of moving obstacle with sensors, the mobile robot predicts the next position of moving obstacle with possibility of collision. The velocity of moving obstacle is modeled as random walk process with Gaussian distribution. The optimal collision-avoidance path in which turning motion of the mobile robot is considered is generated with relative velocity between the mobile robot and moving obstacle. For the safety of collision-avoidance path, attractive potential with the safety factor is suggested. The simulation results using this algorithm show the mobile robot avoids collision with moving obstacle in many cases.
The three-dimensional new corrdinate system over a single hill double hills and complex terrain with a single hill and a rectangular obstacle was generated using a body-fitted coordinate system. Control of the coordinate line distribution in the field was executed by generalizing the elliptic generating system to Poisson equation. ▽2ξ=P. The new coordinate system was well fitted to the surface boundary of single hill and double hills. But in the case of complex terrain with hill and rectangular obstacle there was smoothing tendency around the rectangular obstacle. In order to show the validity of the body-fitted coordinate system the heat diffusion equation was transformed and the temperature distribution was calculated over the various terrain. The results showed the temperature distribution was very symmetrical and stable around hills and obstacle. As a result the couple of a body-fitted coordinate system and the heat diffusion equation were executed successfully. Wind field over complex terrain with hill and rectangular obstacle which represent urban area was simulated stably in body-fitted coordinate system. The qualitative result show the enhancement of wind speed at the upwind direction of a hill and a rectangular obstacle and the recirculation zone at the downwind direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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