Han-Sol Jin;Hyungjoo Kang;Min-Gyu Kim;Mun-Jik Lee;Ji-Hong Li
한국해양공학회지
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제38권4호
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pp.187-198
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2024
Autonomous underwater vehicles (AUVs) have a limited bandwidth for real-time communication, limiting rapid responses to unexpected obstacles. This study addressed how AUVs can navigate to a target without a pre-existing obstacle map by generating one in real-time and avoiding obstacles. This paper proposes using forward-looking sonar with an occupancy grid map (OGM) for real-time obstacle mapping and a potential field algorithm for avoiding obstacles. The OGM segments the map into grids, updating the obstacle probability of each cell for precise, quick mapping. The potential field algorithm attracts the AUV towards the target and uses repulsive forces from obstacles for path planning, enhancing computational efficiency in a dynamic environment. Experiments were conducted in coastal waters with obstacles to verify the real-time obstacle mapping and avoidance algorithm. Despite the high noise in sonar data, the experimental results confirmed effective obstacle mapping and avoidance. The OGM-based potential field algorithm was computationally efficient, suitable for single-board computers, and demonstrated proper parameter adjustments through two distinct scenarios. The experiments also identified some of challenges, such as dynamic changes in detection rates, propulsion bubbles, and changes in repulsive forces caused by sudden obstacles. An enhanced algorithm to address these issues is currently under development.
Fundamentally, there are 5 systems are needed for autonomous navigation of unmanned ground vehicle: Localization, environment perception, path planning, motion planning and vehicle control. Path planning and motion planning are accomplished based on result of the environment perception process. Thus, high reliability of localization and the environment perception will be a criterion that makes a judgment overall autonomous navigation. In this paper, via map matching using vehicle dynamic model and LIDAR sensors, replace high price localization system to new one, and have researched an algorithm that lead to robust autonomous navigation. Finally, all results are verified via actual unmanned ground vehicle tests.
In this paper, we optimize distributed autonomous robotic system based on artificial immune system. Immune system has B-cell and T-cell that are two major types of lymphocytes. B-cells take part in humoral responses that secrete antibodies and T-cells take part in cellular responses that stimulate or suppress cells connected to the immune system. They have communicating network equation, which have many parameters. The distributed autonomous robotics system based on this artificial immune system is modeled on the B-cells and T-cells system. So performance of system is influenced by parameters of immune network equation. We can improve performance of Distributed autonomous robotics system based on artificial immune system.
In this paper, a smartphone-controlled personal mobility system (PMS) with semi-autonomous navigation is developed. The proposed PMS moves to waypoints and then reaches the destination where the waypoints and destination are selected by the user using Google maps in a smartphone. The hardware environment consists of a GPS (Global Positioning System) in the smartphone and a compass sensor. In addtion, while it is moving in autonomous mode, the user can intervene and change the direction and speed of the PMS in order to avoid obstacles that may be encountered accidentally in a dynamic environment. That is why it is called "semi-autonomous navigation". Experimental results showed that the proposed PMS is effectively able to migrate to the waypoints and destination in both autonomous and manual modes.
Unmanned ground vehicles have important military, reconnaissance, and materials handling application. Many of these applications require the UGVs to move at high speeds through uneven, natural terrain with various compositions and physical parameters. This paper presents a framework for high speed autonomous navigation based on the integrated real time traversability. Specifically, the proposed system performs real-time dynamic simulation and calculate maximum traversing velocity guaranteeing safe motion over rough terrain. The architecture of autonomous navigation is firstly presented for high-speed autonomous navigation. Then, the integrated real time traversability, which is composed of initial velocity profiling step, dynamic analysis step, road classification step and stable velocity profiling step, is introduced. Experimental results are presented that demonstrate the method for a $6{\times}6$ autonomous vehicle moving on flat terrain with bump.
CraneIII, Carl D.;Armstrong Jr., David G.;Torrie, Mel W.;Gray, Sarah A.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1126-1130
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2004
This paper describes the design, development, and performance testing of an autonomous ground vehicle that was developed to participate in the DARPA Grand Challenge that was held in March 2004. The authors of this paper are members of Team CIMAR which was one of twenty five teams selected by DARPA to participate in a competition to develop an autonomous vehicle that can navigate from near Los Angeles to near Las Vegas at speeds averaging twenty miles per hour. Most of the event was held on open terrain and trails in a rocky desert environment. This paper describes the overall system design and the performance of the system at the event.
Kim, Jin-Hyun;Marani, Giacomo;Chung, Wan-Kyun;Yuh, Jun-Ku
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1587-1592
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2003
There are three kinds of singularity in controlling redundant manipulators. Kinematic, algorithmic and representation singularities are those. If manipulators fall into any singularity without proper action to avoid it, the control system must go away from our desire, and we can meet a dangerous situation. Hence, we have to deal the singularities very carefully. In this paper, we describe an on-line solution for avoiding the occurrence of both algorithmic and kinematic singularities in task-priority based kinematic controllers of robotic manipulators. Representation singularity can be easily avoided by using proper representation algorithm, so, in this paper, we only consider kinematic and algorithmic singularities. The proposed approach uses a desired task reconstruction and a successive task projection in order to maintain the measure for singularity over a user defined minimum value. It shows a gain in performance and a better task error especially when working in proximity of singular configurations. It is particularly suitable for autonomous systems where an off-line trajectory control scheme is often not applicable. The advantage and performance of the proposed controller is verified by simulation works. And, the experiment with real manipulator is remaining for the future works.
This paper describes the concept of ADS (Autonomous Decentralized System) and its application to FA (Factory Automation). The schemes of ADFAS (Autonomous Decentralized Factory Automation System) utilizing these concepts are presented.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.395-404
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2006
The objective of this paper is to generate a desired flight path to be followed by an autonomous airship. The space is supposed without obstacles. As there are six degrees of freedom and only three inputs for the LSC AS200 airship, three equality constraints appear due to the under-actuation.
The initial suppression of fires is critical to protecting human and material resources. In response to this, fire prevention and suppression systems using artificial intelligence and robot technology have recently been studied. In particular, an autonomous driving system that detects a fire using CNN is attracting attention. These systems respond quickly in the event of a fire, enabling initial fire suppression. However, since the conventional system is not equipped with a fire suppression function, direct intervention of firefighters is required. (1) To overcome these limitations, we propose an autonomous fire detection robot system equipped with a fire suppression function ROS-based firefighting system called 'ADEFS' (Autonomous-Detect & Extinguish-Fire Service). (2) The system performs three tasks to detect and extinguish. Tasks are to run the Ros-based SLAM Navigation, YOLO-CNN, and Four-degree freedom manipulator connected to the fire extinguishing pump. (3) Through this, early response in the event of a fire can minimize damage to life and property and can reduce labor costs, which can also be expected to reduce costs for companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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