International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
This paper presents a motion planning strategy for legged robots using locomotion primitives in the complex 3D environments. First, we define configuration, motion primitives and locomotion primitives for legged robots. A hierarchical motion planning method based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace is proposed. A global navigation map is obtained using 2.5 dimensional maps such as an obstacle height map, a passage map, and a gradient map of obstacles to distinguish obstacles. A high-level path planner finds a global path from a 2D navigation map. A mid-level planner creates sub-goals that help the legged robot efficiently cope with various obstacles using only a small set of locomotion primitives that are useful for stable navigation of the robot. A local obstacle map that describes the edge or border of the obstacles is used to find the sub-goals along the global path. A low-level planner searches for a feasible sequence of locomotion primitives between sub-goals. We use heuristic algorithm in local motion planner. The proposed planning method is verified by both locomotion and soccer experiments on a small biped robot in a cluttered environment. Experiment results show an improvement in motion stability.
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성 항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 실시간으로 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
In this paper, a simple version of the hybrid navigation system using Kalman filter is proposed. The implemented hybrid navigation system is composed of a GPS to measure the position and the velocity, and a IMU(inertial measurement unit) to measure the acceleration and the posture of a mobile robot. A discrete Kalman filter is applied to provide the position of the robot by fusing both of the sensor data. When GPS signal is available, the navigation system estimates the position of the robot from the Kalman filter using position and velocity from GPS, and acceleration from IMU. During the interval until next GPS signal arrives, the system calculates the position of the robot using acceleration from IMU and velocity obtained at the previous step. Performance of the navigation system is verified by comparing the real path and the estimated path of the mobile robot. From experiments, we conclude that the navigation system is acceptable for the mobile robot.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.207-214
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2020
Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.
In this study, we propose an improved view-based navigation method for obstacle avoidance and evaluate the effectiveness of the method in real environments with real obstacles. The proposed method possesses the ability to estimate the position and rotation of a mobile robot, even if the mobile robot strays from a recording path for the purpose of avoiding obstacles. In order to achieve this, ego-motion estimation was incorporated into the existing view-based navigation system. The ego-motion is calculated from SURF points between a current view and a recorded view using a Kinect sensor. In conventional view-based navigation systems, it is difficult to generate alternate paths to avoid obstacles. The proposed method is anticipated to allow a mobile robot greater flexibility in path planning to avoid humans and objects expected in real environments. Based on experiments performed in an indoor environment using a mobile robot, we evaluated the measurement accuracy of the proposed method, and confirmed its feasibility for robot navigation in museums and shopping mall.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.100-105
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1993
This paper discusses an approach to real-time path-planning of mobile robot navigating amidst multiple obstacles. Given an environment with the coordinates of known obstacles, the moving area of a mobile robot is divided into many patches of triangles with small edge length, in order to ensure a path better than those reported in the literature. After finding a minimum-distance to minimize the number of turns and total path-length by two-step path-revision and path-smmothing.
This paper presents how to create a 3D map and solve problems related to generating a global path planning for navigation. Map creation and localization were performed using the RTAB-Map package to create a 3D map of the environment. In addition, when the target point is within the obstacle space, the problem of not generating a global path was solved using the asr_navfn package. The performance of the proposed system is validated through experiments with a wheelchair-type robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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