• Title/Summary/Keyword: obstacle avoidance

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Learning Rules for AMR of Collision Avoidance using Fuzzy Classifier System (퍼지 분류자 시스템을 이용한 자율이동로봇의 충돌 회피 학습)

  • 반창봉;전효병;심귀보
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.179-182
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    • 2000
  • A Classifier System processes a discrete coded information from the environment. When the system codes the information to discontinuous data, it loses excessively the information of the environment. The Fuzzy Classifier System(FCS) makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. It is the FCS that applies this ability of the machine learning to the concept of fuzzy controller. It is that the antecedent and consequent of classifier is same as a fuzzy rule of the rule base. In this paper, the FCS is the Michigan style and fuzzifies the input values to create the messages. The system stores those messages in the message list and uses the implicit Bucket Brigade Algorithms. Also the FCS employs the Genetic Algorithms(GAs) to make new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved. We will verify the effectiveness of the proposed FCS by applying it to AMR avoiding the obstacle.

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Obstacle Avoidance and Path Planning of Autonomous ATV using Laser Scanner (레이져 스캐너를 이용한 무인 ATV의 장애물 회피 및 경로 생성)

  • Jung, Jin-Gu;Kim, Soon-Tae;Chwa, Dong-Kyoung;Hong, Suk-Kyo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.337-338
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    • 2007
  • 센서네트워크를 이용한 광대역 환경에서의 시스템 모니터링 기술에 대한 연구가 많이 이뤄지고 있으며, 능동형 센서네트워크를 구성하기 위한 무인 차량에 관한 연구 또한 진행되고 있다. 본 논문에서는 능동형 센서네트워크를 구성하기 위해 레이저 스캐너가 장치된 무인 ATV를 이용하여 ATV 스스로 장애물을 판별함과 동시에 새로운 경로를 생성하여 회피하는 알고리즘을 제안하고자 한다.

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A Neural Network Model and Reinforcement Learning for Dynamic Formation Moving and Obstacle Avoidance of Autonomous Mobile Robot (자율이동로봇의 동적 편대 헝성과 장애물 회피를 위한 신경망 구조 및 강화학습)

  • Min, Suk-Ki;Shin, Suk-Young;Kang, Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1998.07g
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    • pp.2189-2192
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    • 1998
  • The objective of this paper is, based upon the principles of artificial life, to induce emergent behaviors of multiple autonomous mobile robots which form from simple local rules to complex global intelligence. Here, we propose an architecture of neural network learing with reinforcement signals which perceives the neighborhood information and decides the direction and the velocity of movement as mobile robots navigates in a group. As results of the simulations, the optimum weights are obtained in real time, which not only prevent from the collisions between agents and obstacles in the dynamic environment, but also have the mobile robots move and keep in various patterns.

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Genetic algorithm using the vectored fitness function for autonomous mobile robot (자율주행로봇을 위한 진화 알고리즘에서 vector화 된 fitness function의 적용)

  • Yun, Seok-Bae;Lee, Chong-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2000.07d
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    • pp.3010-3012
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    • 2000
  • In this paper. we suggest a vector fitness strategy for obstacle avoidance of autonomous mobile robot with genetic algorithm. Ordinary genetic algorithms provide not such a viable solution for autonomous running in a variant environment. because of the difficulty in fitness evaluation in real time. We show that the suggested method is efficient for the problem of autonomous mobile robot. Its control function evolves to adapt the varying environment. The experiment is done using the real mobile robot 'Khepera' with which we use a tournament genetic algorithm model with the Vectored Fitness Genetic Strategy.

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Flexible and Scalable Formation for Swarm Systems

  • Kim Dong-Hun
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • v.5 no.3
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    • pp.222-229
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    • 2005
  • This paper presents a self-organizing scheme for multi-agent swarm systems based on coupled nonlinear oscillators (CNOs). In this scheme, unicycle robots self-organize to flock and arrange group formation through attractive and repulsive forces among themselves. The main result is the maintenance of flexible and scalable formation. It is also shown how localized distributed controls are utilized throughout group behaviors such as formation and migration. In the paper, the proposed formation ensures safe separation and good cohesion performance among the robots. Several examples show that the proposed method for group formation performs the group behaviors such as reference path following, obstacle avoidance and flocking, and the formation characteristics such as flexibility and scalability, effectively.

Design and Implementation of a Behavior-Based Control and Learning Architecture for Mobile Robots (이동 로봇을 위한 행위 기반 제어 및 학습 구조의 설계와 구현)

  • 서일홍;이상훈;김봉오
    • Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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    • v.9 no.7
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    • pp.527-535
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    • 2003
  • A behavior-based control and learning architecture is proposed, where reinforcement learning is applied to learn proper associations between stimulus and response by using two types of memory called as short Term Memory and Long Term Memory. In particular, to solve delayed-reward problem, a knowledge-propagation (KP) method is proposed, where well-designed or well-trained S-R(stimulus-response) associations for low-level sensors are utilized to learn new S-R associations for high-level sensors, in case that those S-R associations require the same objective such as obstacle avoidance. To show the validity of our proposed KP method, comparative experiments are performed for the cases that (ⅰ) only a delayed reward is used, (ⅱ) some of S-R pairs are preprogrammed, (ⅲ) immediate reward is possible, and (ⅳ) the proposed KP method is applied.

A study on the obstacle avoidance of the intelligent motorized wheelchair system (지능형 전동휠체어 시스템의 장애물 회피에 관한연구)

  • 강재명;강성인;김정훈;류홍석;이상배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.211-214
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    • 2002
  • 본 연구에서는 지체 부자유자들이 가장 많이 사용하는 전동형 휠체어를 이용하여, 조이스틱과 음성인식 모듈을 전동 휠체어에 부착하고 여기에 인공지능 기법을 적용하여 조이스틱과 음성인식 의해 휠체어를 제어하였으며, 각 휠체어의 각 부분을 모듈별로 구성하여 제작하였다. 그리고 조이스틱으로 휠체어를 제어하지 않고 음성인식으로 만 휠체어를 제어 동작했을 경우에 휠체어가 주행중에 장애물이 주행 경로 상에 갑자기 나타났을 때 장애물에 대해 즉시 정지하거나 회피하지 못할 경우가 발생하게 된다. 그래서 전동휠체어의 앞면과 됫면에 초음파 센서를 부착하여 갑자기 장애물이 나타났을 때 전동휠체어가 장애물에 대해 지능적으로 정지하거나 회피 할 수 있도록 퍼지이론을 적용하여 장애물에 대해서 지능적인 동작이 가능하도록 하였다.

A Behavior based Control Algorithm for obstacle Avoidance and Homing of Nonholonomic Mobile Robot (Nonholonomic 이동로봇을 위한 행위기반 장애물 회피 및 Homing 제어 알고리즘)

  • Kong, S.H.;Lee, S.H.;Suh, I.H.;Oh, S.R.;You, B.J.;Chung, W.K.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2001.07d
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    • pp.2420-2423
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    • 2001
  • 본 논문에서는 Nonholonomic 특성을 갖는 이동로봇이 여러 가지 장애물이 있는 환경 하에서 장애물들을 회피하면서 목표지점에 표시된 표식을 인식하고, 그 표식에 대해 일정한 자세를 유지하면서 목표 지점으로 이동하는 Homing 동작을 행위 기반 제어 알고리즘을 기반으로 한 개선된 주행알고리즘을 제안한다. 또한 장애물이 있는 환경에서의 이동로봇이 Homing하는 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

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Local Obstacle Avoidance Method of a Mobile Robots Using LASER scanning (레이저 스케닝 센서를 이용한 이동 로봇의 지역 장애물 회피 방법)

  • Kim, Sung-Cheol;Kim, Won-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.06a
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    • pp.114-119
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 장애물에 대한 실시간 충돌 회피 동작의 문제에 대하여, 로봇이 장애물과 충돌하지 않는 안정적인 회피 동작과 유연한 궤적 생성, 그리고 효과적인 최적의 조향 동작을 계획할 수 있게 하기 위하여 레이저 스케닝 센서를 이용한 지역 장애물 회피 방법을 제안한다. 레이저 센서를 이용한 로봇의 안전한 방향 탐색은 자율 이동 로봇이 검출할 수 있는 최대의 검출 영역에서부터 로봇의 중심점을 향해 순차적으로 임계치를 줄여가는 동안 나타나는 무충돌 안전 구간과 충돌 구간을 정의함으로서 구성된다. 제안한 안전 방향 구간 탐색에 의한 로봇의 장애물 회피 동작의 성능 실험은 최적 방향의 탐색 성능을 평가하며, 실제의 이동 로봇을 이용하여 실험한 결과에 대하여 고찰하고 결론을 내린다.

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Autonomous Wall-Following of Wheeled Mobile Robots using Hybrid Control Approach (차륜형 이동로봇의 자율 벽면-주행을 위한 하이브리드 제어)

  • Lim, Mee-Seub;Lim, Joon-Hong;Oh, Sang-Rok
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1999.07g
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    • pp.3105-3107
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    • 1999
  • In this paper, we propose a new approach to autonomous wall-following of wheeled mobile robots using hybrid control system. The hybrid control approach IS introduced to the motion control of nonholonomic mobile robots in the Indoor navigation problems. In hybrid control architecture, 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 to motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance In indoor navigation problem. Simulation results show that it is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.

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