A collision-free trajectory planning algorithm using the iterative learning concept is proposed for dual robot arms in a 3-D workspace to accurately follow their specified paths with constant velocities. Specifically, a collision-free trajectory minimizing the trajectory error is obtained first by employing the linear programming technique. Then the total operating time is iteratively adjusted based on the maximum trajectory error of the previous iteration so that the collision-free trajectory has no deviation from the specified path and also the operating time is near-minimal.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
Verification of tool collision is an important issue in die and mold machining. In this paper three functions of verification are schematically explained based on Z-Map model. The first function is getting a collision-free region when a tool assembly and a part surface model are given. The second function estimates the shortest length of cutter shank with that the tool cuts all of a region without collision. The last one is cutting simulation considering all parts of tool assembly as well as cutter blade. Those functions can be easily implemented by using several basic operators of Z-Map model which are explained also. Proposed approaches have enough accuracy to verify collision in reasonable computing time.
In this paper, we introduce an Intersection Collision Avoidance (ICA) system as a convergence example of Telematics and USN technology and show several requirements for the ICA system. Also, we propose a system design that satisfies the requirements of reliable vehicular data acquisition, real-time data transmission, and effective intersection collision prediction. The ICA system consists of vehicles, sensor nodes and a base station that can provide drivers with a reliable ICA service. Then, we propose several technological solutions needed when implementing the ICA system. Those are about sensor nodes deployment, vehicular information transmission, vehicular location data acquisition, and intersection collision prediction methods. We expect this system will be a good case study applied to real Telematics application based on USN technology.
In this study, the inspection path which is considered to free collision is generated by offset surface. When the inspection is executed, the consideration of machine dynamic error increases a precision. Dynamic error is measured on CNC machine bed changing of weight work price. Offset surface is safety space about collision. Because the danger of probe-collision is excluded in Offset surface, it is possible to rapid feed of probe and reduced inspection time. The Program which is possible to simulate using CAIP and is confirmed through actual experiment.
As a method to reduce collision accidents of ships at sea, this paper suggests an expert system for collision avoidance and navigation (hereafter "ESCAN"). The ESCAN is designed and developed by using the theory and technology of expert system and based on the information provided by AIS and RADAR/ARPA system. In this paper the ESCAN is composed of four(4) components; Facts/Data Base in charge of preserving data from navigational equipment, Knowledge Base storing production rules of the ESCAN, Inference Engine deciding which rules are satisfied by facts or objects, User System Interface for communication between users and ESCAN. The ESCAN has the function of real--time analysis and judgment of various encountering situations between own ship and targets, and is to provide navigators with appropriate plans of collision avoidance and additional advice and recommendation This paper, as a basic study, is to introduce the basic design and function of ESCAN.
In this paper, a real-time collision avoidance algorithm is proposed for experimental Autonomous Vehicle(XAV). To ensure real-time implementation, a virtual potential field is calculated in one dimensional space. The attractive force is generated by the steering command either transmitted in the remote control station or calculated in the Autonomous Navigation System(ANS) of the XAV. The repulsive force is generated by obstacle information obtained from Laser Range Finder(LRF) mounted on the XAV. Using these attractive and repulsive forces, modified steering, velocity and emergency stop commands are created to avoid obstacles and follow a planned path. The suggested algorithm is inserted as one component in the XAV system. Through various real experiments and technical demonstration using the XAV, the usefulness and practicality of the proposed algorithm are verified.
RFID 시스템에서의 태그인식속도와 정확성을 결정하는 Anti-collision 알고리즘은 매우 중요하다. 본 논문에서는 Bin 슬롯을 사용하는 EPC CLASS 1 UHF Anti-collision 알고리즘의 성능을 분석하고, 기존 알고리즘을 개선한 Anti-collision 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 리더가 Bin 슬롯 정보를 저장하고, 그 정보를 이용하여 불필요한 PingID 명령의 반복 회수를 줄여 태그인식시간을 줄인다. 또한 제안한 알고리즘에서 ScrollAllID 명령을 사용하면 리더는 태그 E들의 충돌정보를 알게 되고, 그 정보를 이용하여 PingID 명령 반복회수를 줄여 태그인식시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 수학적으로 분석하고 기존의 알고리즘과 비교하였으며, 수학적 성능분석 결과 제안한 알고리즘의 성능이 월등하게 우수한 것을 확인하였으며, 시뮬레이션을 통하여 그 결과를 검증하였다. 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘보다 랜덤한 ID를 갖는 태그를 사용했을 경우 충돌이 발생한 태그의 개수가 20개 일 때 약 $70\%$ 정도의 성능 향상이 있었으며, 태그의 개수가 200개 일 때 약 $130\%$ 정도의 성능 향상이 있었다. 또한, 기존 알고리즘은 순차적인 태그 ID를 사용하였을 경우 랜덤한 ID를 사용하였을 경우보다 성능이 저하 되었으나 제안한 알고리즘은 순차적인 태그 ID를 사용하였을 경우 랜덤한 ID를 사용하였을 경우보다 최대 약 $16\%$ 정도 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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