In this paper, a tracking algorithm for autonomous navigation of automated guided vehicles (AGVs) operating in container terminals is presented. The developed navigation algorithm takes the form of a federated information filter used to detect other AGVs and avoid obstacles using fused information from multiple sensors. Being equivalent to the Kalman filter (KF) algebraically, the information filter is extended to N-sensor distributed dynamic systems. In multi-sensor environments, the information-based filter is easier to decentralize, initialize, and fuse than a KF-based filter. It is proved that the information state and the information matrix of the suggested filter, which are weighted in terms of an information sharing factor, are equal to those of a centralized information filter under the regular conditions. Numerical examples using Monte Carlo simulation are provided to compare the centralized information filter and the proposed one.
본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 미지의 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 퍼지-뉴럴 네트워크를 이용한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 모의실험과 실제 로봇의 구동실험을 통하여 검증을 한다. 제시한 지능제어기는 계층구조의 알고리즘으로 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘으로 구성된 계층과, 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하는 가중치 퍼지 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권2호
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pp.124-130
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2005
Obstacle avoidance of underwater robots based on a modified virtual force field algorithm is proposed in this paper. The VFF(Virtual Force Field) algorithm, which is widely used in the field of mobile robots, is modified for application to the obstacle avoidance of underwater robots. This Modified Virtual Force Field(MVFF) algorithm using the fuzzy lgoc can be used in moving obstacles avoidance. A fuzzy algorithm is devised to handle various situations which can be faced during autonomous navigation of underwater robots. The proposed obstacle avoidance algorithm has ability to handle multiple moving obstacles. Results of simulation show that the proposed algorithm can be efficiently applied to obstacle avoidance of the underwater robots.
본 논문은 무인자동차의 자율주행 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 검증하여 정밀한 차량의 주행궤적을 수립할 수 있는 방법을 제시하였다. 무인자동차의 주행은 목표지점은 가지고 있으나 목표방향은 지정되지 않으므로 미래의 주행방향은 스스로 찾아야 한다. 따라서 확장형 칼만필터를 이용하여 주행 방향을 GPS와 INS로 연동함으로써 목표방향의 접근을 할 수 있으며 무인 주행 시에 발생할 수 있는 슬립과 횡방향의 이동에 취약한 기존의 무인 자율주행의 성능을 개선하기 위하여 슬라이딩 모드 제어기법을 이용하여 이를 극복하는 알고리즘을 개발하였다.
최근 자율 항해 기술의 수요가 높아져 관련 연구도 증가하는 추세이다. 자율운항선박들은 일반적으로 계획 항로를 추종하여 항해하는 도중 위험 상황에 따라 회피항로를 산출하고 산출된 항로를 추종한다. 항로 추종에는 일반적으로 자동조타장치가 활용되며, 자동조타장치의 운용 방식 중, 항로제어 모드를 자율운항선박에 적용하는 것이 현 시점에서 가장 적절한 방안이다. 따라서 본 논문에서는 자동조타장치의 항해제어 모드를 활용해 회피 항로를 적용하기 위한 항로 추종 알고리즘을 개발한다. 알고리즘은 직선구간과 선회구간을 구분하여 개발하였으며, 이에 대한 성능을 검증하기 위해 국제 인증을 취득한 시뮬레이터 장비를 사용하여 관련 국제 표준인 IEC 62065에서 제시한 성능을 만족하기 위한 성능 시험을 진행하였다. 성능 검증 결과로 보았을 때, 선박이 항로를 추종함에 있어서 선박과 항로 사이의 직선거리를 나타내는 Cross Track Error가 IEC 62065에서 제시하는 성능 기준을 만족하는 것을 확인하였다.
This paper presents a new quantisation algorithm which has the closed-loop form and guarantees the boundness of accumulative error. This algorithm is particularly useful for mobile robot navigation that is usually implemented on embedded systems. If wheel commands of the mobile robot are given by velocity or positional increment at every control instant and quantised due to finite word length of controller's CPU, the quantisation error gets accumulated to causes large position error. Such an error accumulative characteristic is fatal for non wheeled mobile robots or autonomous vehicles with non-holonomic constraint. To solve this problem, we propose a non-error accumulative quantisation algorithm with closed-loop form. We also show it can be extend to a generalized form corresponding to the n-th order accumulation. The boundness of the accumulative quantisation error is investigated by a series of computer simulation. The proposed method is particularly effective to precise navigation control the autonomous mobile robots.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
In this paper, we propose a new approach to the autonomous and high-speed indoor navigation of wheeled mobile robots using hybrid system controller. The hierarchical structure of hybrid system presented consists of high-level reasoning process and the low-level motion control process and the environmental interaction. In a discrete event system, the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference motion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the nonholonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance in the indoor navigation problem. For the evaluation of the proposed algorithm, the algorithm is implemented to the two-wheel driven mobile robot system. The experimental results show that the hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.
This paper proposes an algorithm for navigation of an autonomous mobile robot with vision sensor. For obstacle avoidance, we used a curvature trajectory method. Using this method, translational and rotational speeds are controlled independently and the mobile robot traces a smooth curvature trajectory that consists of circle trajectories to a target point. While trying to avoid obstacles, the robot fan be goal-directed using curvature trajectory.
In recent, the demand of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that can autonomous navigation and remote control has been increased in military, civil and commercial field. Particularly, existing researches focused on autonomous navigation method based on vanish point and remote control method based on event processing in indoor environments. However, the existing methods have some problems. For instance, a detected vanish point in intersection point has too much detection errors. In addition, the delay is increased in existing remote control system for processing images in real time. Thus, we propose improved vanish point algorithm by removing detection errors in intersection point. We also develop a remote control system with android platform by separating flying control and image process. Finally, we compare the proposed methods with existing methods to show the improvement of our approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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