A new local path planning algorithm for free-ranging robots is proposed. Considering that a laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a simple local path planning algorithm is achieved by a directional weighting method for obtaining a heading direction of nobile robot. The directional weighting method decides the heading direction of the mobile robot by estimating the attractive resultant force which is obtained by directional weighting function times range data, and testing whether the collision-free path and the copen parthway conditions are satisfied. Also, the effectiveness of the established local path planning algorithm is estimated by computer simulation in complex environment.
위성항법시스템은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 정밀한 위성항법 위치 정보를 이용하여 자율주행차량(AGV: Autonomous Guided Vehicle)에 활용하는 연구가 진행되고 있다. 위성항법을 이용하여 AGV를 제어하는 경우 지상 시설의 설치 없이 위성항법 기반의 위치 정보를 저장하여 주행 경로를 설정하므로 기존 AGV에 비해 주행 경로 설정이 효율적이다. 특히 주행 경로 상에 장애물이 감지된 경우 기존 AGV의 경우 정해진 경로만을 주행하므로 정지해야만 한다. 그러나 위성항법 기반 AGV는 장애물을 피할 수 있는 주행 경로를 설정할 수 있으므로 연속적인 주행이 가능하다. 본 논문에서는 레이저 스캐너와 회피 벡터를 이용한 회피 경로 설정 알고리즘을 이용하여 위성항법 기반 AGV의 충돌 회피 시스템을 구성한 후 그 성능을 분석하였다.
In this paper, we focus on a robotic sealing process in which three robots are used. Each robot can be considered as a 7 axis redundant robot of which the first joint is prismatic and the last 6 joints are revolute. In the factory floor, robot path planning is not a simple problem and is not automated. They need experienced operators who can operate robots by teaching and playing back fashion. However, the robotic sealing process is well organized so the relative positions and orientations of the objects in the floor and robot paths are all pre-determined. Therefore by adopting robotic theory, we can optimally plan robot pathes without using teaching. In this paper, we analyze the sealing robot by using redundant manipulator theory and propose three different methods for path planning. For sealing paths outside of a car body, we propose two methods. The first one is resolving redundancy by using pseudo-inverse of Jacobian and the second one is by using weighted pseudo-inverse of Jacobian. The former is optimal in the sense of energy and the latter is optimal in the sense of manipulability. For sealing paths inside of a car body, we must consider collision avoidance so we propose a performance index for that purpose and a method for optimizing that performance index. We show by simulation that the proposed method can avoid collision with faithfully following the given end effector path.
Vo, Anh Hoa;Yoon, Hyeon Kyu;Ryu, Jaekwan;Jin, Taekseong
한국해양공학회지
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제33권6호
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pp.510-517
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2019
Efficient path planning is essential for unmanned surface vehicle (USV) navigation. The A* algorithm is an effective algorithm for identifying a safe path with optimal distance cost. In this study, a modified version of the A* algorithm is applied for planning the path of a USV in a static and dynamic obstacle environment. The current study adopts the A* approach while maintaining a safe distance between the USV and obstacles. Two important parameters-path length and computational time-are considered at various start times. The results demonstrate that the modified approach is effective for obstacle avoidance by a USV that is compliant with the International Regulations for Preventing Collision at Sea (COLREGs).
This paper presents a path planning problem for multi-robot system in the environment with dynamic obstacles. In order to guide the robots move along a collision-free path efficiently and reach the goal position quickly, a navigation method based on fuzzy logic controllers has been developed by using proximity sensors. There are two kinds of fuzzy controllers developed in this work, one is used for obstacle avoidance and the other is used for orientation to the target. Both static and dynamic obstacles are included in the environment and the dynamic obstacles are defined with no type of restriction of direction and velocity. Here, the environment is unknown for all the robots and the robots should detect the surrounding information only by the sensors installed on their bodies. The simulation results show that the proposed method has a positive effectiveness for the path planning problem.
This paper presents a multi-robot path planner for environment exploration and monitoring. Robotics systems are being widely used as data measurement tools, especially in dangerous environment. For large scale environment monitoring, multiple robots are required in order to save time. The path planner should not only consider the collision avoidance but efficient coordination of robots for optimal measurements. Nonlinear spring force based planning algorithm is integrated with the spatial gradient following path planner. Perturbation/Correlation based estimation of spatial gradient is applied. An algorithm of tuning the stiffness for robot coordination is presented. The performance of the proposed algorithm is discussed with simulation results.
This paper presents a path planning algorithm of an autonomous vehicle (ADAM III) for collision avoidance in the presence of multiple obstacles. Under the requirements that a low-cost GPS is used and its computation should be completed with a sampling time of sub-second, heading angle estimation is proposed to improve performance degradation of its measurement and a hierarchical structure for path planning is used. Once it is decided that obstacle avoidance is necessary, the path planning consists in three steps: waypoint generation, trajectory candidate generation, and trajectory selection. While the waypoints and the corresponding trajectory candidates are generated based on position of obstacles, the final desired trajectory is determined with considerations of kinematic constraints as well as an optimal condition in a term of lateral deviation. Finally the proposed algorithm was validated experimentally through field tests and its demonstration was performed in Autonomous Vehicle Competition (AVC) 2013.
The increasing popularity of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) can be attributed to their wide range of applications. 3D path planning is one of the crucial components enabling autonomous flight. In this paper, we present a novel 3D path planning algorithm that generates and utilizes curvature-based trajectories. Our approach leverages circular properties, offering notable advantages. First, circular trajectories make collision detection easier. Second, the planning procedure is streamlined by eliminating the need for the spline process to generate dynamically feasible trajectories. To validate our proposed algorithm, we conducted simulations in Gazebo Simulator. Within the simulation, we placed various obstacles such as pillars, nets, trees, and walls. The results demonstrate the efficacy and potential of our proposed algorithm in facilitating efficient and reliable 3D path planning for UAVs.
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
Robot's technology was very simple and repetitive in the past. Nowadays, robots are required to perform intelligent operation. So, path planning has been studied extensively to create a path from start position to the goal position. In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environments. It is used for a path plan of mobile robot because it is elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are collision risk, avoidance path, time attrition. In order to resolve path problems, we amalgamated potential field algorithm with the artificial neural network system. The input of the neural network system is set using relative velocity and location between the robot and the obstacle. The output of the neural network system is used for the weighting factor of the repulsive potential function. The potential field algorithm problem of mobile robot's path planning can be improved by using artificial neural network system. The suggested algorithm was verified by simulations in various dynamic environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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