In this paper, an efficient system for finding answers to a given path algebra expression in a directed acylic graph is discussed more particulary, in a multimedia presentration graph. Path algebra expressions are formulated using revised versions of operators next and until of temporal logic, and the connected operator. To evaluate queries with path algebra expressions, the node code system is proposed. In the node code system, the nodes of a presentation graph are assigned binary codes (node codes) that are used to represent nodes and paths in a presentation graph. Using node codes makes it easy to find parent-child predecessor-sucessor relationships between nodes. A pair of node codes for connected nodes uniquely identifies a path, and allows efficient set-at-a-time evaluations of path algebra expressions. In this paper, the node code representation of nodes and paths in multimedia presentation graphs are provided. The efficient algorithms for the evaluation of queries with path algebra expressions are also provided.
Recent studies on automatic parking have actively adopted the technology developed for mobile robots. Among them, the path planning scheme plans a route for a vehicle to reach a target parking position while satisfying the kinematic constraints of the vehicle. However, previous methods require a large amount of computation and/or cannot be easily applied to different environmental conditions. Therefore, there is a need for a path planning scheme that is fast, efficient, and versatile. In this study, we use a multi-dimensional path grid map to solve the above problem. This multi-dimensional path grid map contains a route which has taken a vehicle's kinematic constraints into account; it can be used with the $A^*$ algorithm to plan an efficient path. The proposed method was verified using Prescan which is a simulation program based on MATLAB. It is shown that the proposed scheme can successfully be applied to both parallel and vertical parking in an efficient manner.
Obstacle avoidance is one of the most important parts of autonomous mobile robot. In this study, we proposed safe and efficient local path planning of robot for obstacle avoidance. The proposed method detects and tracks obstacles using the 3D depth information of an RGB-D sensor for path prediction. Based on the tracked information of obstacles, the paths of the obstacles are predicted with probability circle-based spatial search (PCSS) method and Gaussian modeling is performed to reduce uncertainty and to create the cost function of caution. The possibility of collision with the robot is considered through the predicted path of the obstacles, and a local path is generated. This enables safe and efficient navigation of the robot. The results in various experiments show that the proposed method enables robots to navigate safely and effectively.
This paper proposes an adaptive RRT (Rapidly-exploring Random Tree) for path planning of high DOF multibody robotic system. For an efficient path planning in high-dimensional configuration space, the proposed algorithm adaptively selects the robot bodies depending on the complexity of path planning. Then, the RRT grows only using the DOFs corresponding with the selected bodies. Since the RRT is extended in the configuration space with adaptive dimensionality, the RRT can grow in the lower dimensional configuration space. Thus the adaptive RRT method executes a faster path planning and smaller DOF for a robot. We implement our algorithm for path planning of 19 DOF robot, AMIRO. The results from our simulations show that the adaptive RRT-based path planner is more efficient than the basic RRT-based path planner.
An efficient method of constructing $textsc{k}$-minimal path sets to evaluate the reliability of a flow network is presented. The network is considered to be in a functioning state if it can transmit a maximum flow which is greater than or equal to a specified amount of flow, $textsc{k}$say, and a $textsc{k}$-minimal path set is a minimal set of branches that satisfies the given flow constraint. In this paper, under the assumption that minimal path sets of the network are known, we generate composite paths by adding only a minimal set of branches at each iteration to get $textsc{k}$-minimal path sets after possibly the fewest composition, and compute maximum flow of composite paths using only minimal path sets. Thereby we greatly reduce the possible occurrence of redundant composite paths throughout the process and efficiently compute the maximum flow of composite paths generated. Numerical examples illustrate the method.
In this paper, an efficient and robust robot path planning technique is discussed. Concentric Ripple Edge Evaluation and Progression( CREEP ) algorithm[1] has been elaborated and expanded to carry out 3-D path planning. Like the 2-D case, robot can always find a path, if one exists, in a densely cluttered, unknown and unstructured 3-D obstacle environment. 3-D space in which the robot is expected to navigate is modeled by stacking cubic cells. The generated path is resolution optimal once the terrain is fully explored by the robot or all the information about the terrain is given. Path planning times are significantly reduced by local path update. Accuracy and efficiency of wave propagation in CREEP algorithm are achieved by virtual concentric sphere wave propagation. Simulations in 2-D and 3-D spaces are performed and excellent results are demonstrated.
A robot education system by emulation based on Web can be efficiently used for understanding concept of robot assembly practice and control mechanism of robot by control programming. It is important to predict the path of the line tracer robot which has to be decided by the robot. Shortest Path Algorithm is a well known algorithm which searches the most efficient path between the start node and the end node. There are two related typical algorithms. Dijkstra Algorithm searches the shortest path tree from a node to the rest of the other nodes. $A^*$ Algorithm searches the shortest paths among all nodes. The delay time caused by turning the direction of navigation for the line tracer robot at the crossroads can give big differences to the travel time of the robot. So we need an efficient path determine algorithm which can solve this problem. Thus, It is necessary to analyze the overhead of changing direction of robot at multi-linked node to determine the next direction for efficient routings. In this paper, we reflect the real delay time of directional changing from the real robot. A speed based Dijkstra algorithm is proposed and compared with the previous ones to analyze the performance.
The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.
본 연구는 위험물 수송의 최적경로를 결정하는 방법론을 제안하였다. 위험물 차량의 최적경로를 결정할 때에는 위험도 최소화를 목적으로 하는 공공의 입장과 통행시간 최소화를 목적으로 하는 민간기업의 입장이 서로 상충한다. 본 연구에서는 이러한 다기준 의사결정(Multi-criteria decision making)문제 중 하나인 위험물 수송용 최적경로를 탐색하는 방법론으로 Efficient Vector Labeling(이하 EVL) 알고리즘을 제시하였다. EVL 알고리즘은 위험도와 통행시간을 동시에 고려하여 복수의 Pareto optimal 경로(또는 비지배경로)를 탐색하게 한다. 본 연구는 또한 탐색된 비지배경로간의 중복도를 제어할 수 있도록 설계하였다. 개발된 Efficient Vector Labeling 알고리즘을 Test bed network에 적용하여 기존의 경로탐색 방법론과 비교하였다. 적용 결과 새로운 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 합리적인 대안경로를 탐색할 수 있는 것으로 분석되었다.
다수의 인증 경로가 존재하는 PKI 구조에서 인증 경로를 설정하는 것은 중요한 문제이다. 경로 설정은 다양한 검증을 통해 이루어지고 검증이 많을수록 경로의 유효성은 높아진다. 유효성 높은 경로의 선택은 경로 설정 및 검증 작업의 반복 횟수를 감소시킴으로서 고속의 인증서 검증이 가능하도록 하는 반면에 하나의 경로를 설정하는데 소요되는 시간 및 부담을 증가시킨다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 보다 적은 부합으로 경로의 유효성을 높일 수 있는 효율적인 인증 경로 설정 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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