In this paper, we propose a new technique for path-following of the wheeled mobile robot systems with nonholonomic constraints using a path-observer. We discuss the path-following problems of the nonholonomic mobile robot systems which have two nonsteerable, independently driven wheels with the various initial conditions such as a position, a heading angle, and a velocity. It is shown that the performance of dynamic path-following importantly is affected by the intial conditions. Particularly, if the initial conditions become more distant from the desired path and the desired velocity become faster, the system is shown to have worse performance and small time local stable. To find the controllable and stable control for path-following with various initial configuration, we propose the path-observer which can be used for control of the stable path-following of nonholonomic mobile robot system with the various initial conditions. The proposed scheme exhibits the efficient path-following properties for nonholonomic mobile robot in any intial conditions. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method for dynamic path-following tasks with the various initial conditions.
Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree* (RRT*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.
In this study, the problem of trajectory optimization for underwater gliders considering depth constraints is discussed. Typically, underwater gliders are controlled to dive and climb in a saw-tooth pattern at constant gliding angles. This approach is effective and close to optimal for deep water applications. However, the optimal path deviates from the saw-tooth path in shallow water conditions. This study focuses on finding more efficient gliding paths that can minimize the traverse time in the horizontal plane when the water depth is limited. The trajectory optimization problem is formulated into a minimum time control problem with inequality path constraints and hydrodynamic drag effects. A numerical approach based on the pseudo-spectral method is adopted as a solution approach, and the simulation results are presented.
This paper presents a global path planning algorithm based on a visibility graph method, and applies additionally various constraints for constructing the reduced visibility graph. The modification algorithm for generating the rounded path is applied to the globally shortest path of the visibility graph using the robot size constraint in order to avoid the obstacle. In order to check the visibility in given 3D map data, 3D CAD data with VRML format is projected to the 2D plane of the mobile robot, and the projected map is converted into an image for easy map analysis. The image processing are applied to this grid map for extracting the obstacles and the free space. Generally, the tree size of visibility graph is proportional to the factorial of the number of the corner points. In order to reduce the tree size and search the shortest path efficiently, the various constraints are proposed. After short paths that crosses the corner points of obstacles lists up, the shortest path among these paths is selected and it is modified to the combination of the line path and the arc path for the mobile robot to avoid the obstacles and follow the rounded path in the environment. The proposed path planning algorithm is applied to the mobile robot LCAR-III.
For the purpose of decreasing economic loss from the traffic jam, a car route guidance system efficiently utilizing the existing roads has attracted a great deal of attention. In this paper, the search algorithm for optimal path and alternative paths, which is the main function of a car route guidance system, was presented using evolution program. Search efficiency was promoted by changing the population size of path individuals in each generation, applying the concept of age and lifetime to path individuals. Through simulation on the virtual road-traffic network consisting of 100 nodes with various turn constraints and traffic volumes, not only the optimal path with the minimal cost was obtained, avoiding turn constraints and traffic congestion, but also alternative paths with similar costs and acceptable difference was acquired, compared with optimal path.
출발시간제약이 존재하는 통합교통망의 최소시간경로탐색은 도착수단의 도착시간 수단간 환승시간, 대기시간 뿐만 아니라. 다음수단의 출발시간을 고려하는 것이 필요하다. 다수의 교통수단이 존재하는 통합교통망에서는 출발시간제약이 포함되는 경우가 매우 일반적인 현상이다. 이는 철도나 항공 등과 같은 대중교통노선들은 일정한 시간에 서비스를 제공하는 노선별 스케줄을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 출발시간제약조건이 존재하는 통합교통망을 통행시간이 시간대에 따라 동적으로 변화하는 상황에서 K개의 경로를 탐색하는 알고리즘을 개발하고자 한다. 그리고, 이러한 알고리즘개발을 위하여 유입링크기반의 전체경로삭제방식을 확대 적용하는 방안을 제안하며, 사례연구를 통하여 알고리즘의 활용성을 검토한다.
In this thesis, based on Genetic Algorithm, a new route search algorithm is presented to search an optimal route between the origin and the destination in intelligent route guidance systems in order to minimize the route traveling time. The proposed algorithm is effectively employed to complex road networks which have diverse turn constrains, time-delay constraints due to cross signals, and stochastic traffic volume. The algorithm is also shown to significantly promote search efficiency by changing the population size of path individuals that exist in each generation through the concept of age and lifetime to each path individual. A virtual road-traffic network with various turn constraints and traffic volume is simulated, where the suggested algorithm promptly produces not only an optimal route to minimize the route cost but also the estimated travel time for any pair of the origin and the destination, while effectively avoiding turn constraints and traffic jam.
A numerical trajectory planning method for path-constrained trajectory planning is proposed which ensures collision-free and time-optimal motions for two robotic manipulators with limited actuator torques and velocities. For each robot, physical constraints of the robots such as limited torques or limited rotational velocities of the actuators are converted to the constraints on velocity and acceleration along the path, which is described by a scalar variable denoting the traveled distance from starting point. Collision region is determined on the coordination space according to the kinematic structures and the geometry of the paths of the robots. An Extended Coordination Space is then constructed` an element of the space determines the postures and the velocities of the robots, and all the constraints described before are transformed to some constraints on the behaviour of the coordination-velocity curves in the space. A dynamic programming technique is them provided with on the discretized Extended Coordination Space to derive a collision-free and time-optimal trajectory pair. Numerical example is included.
이 논문에서는 MPLS를 사용한 인터넷 트래픽 엔지니어링에 사용될 수 있는 다중경로 한계조건 기반 라우팅 알고리즘을 제안한다. 기존에 사용되던 한계조건 기반 최단경로 라우팅 알고리즘은 트래픽 엔지니어링의 중요한 요소 중에 하나인 대역폭 한계조건이 큰 간을 가지는 경우에는 조건을 만족하는 경로를 찾지 못할 확률이 높아진다. 제안된 다중경로 알고리즘은 대역폭 한계조건을 만족하는 하나의 경로를 찾을 수 없는 경우, 대역폭 조건을 여러 개의 작은 값으로 나누어 각각의 작은 대역폭 한계조건에 대해 다중경로를 찾는 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 사용할 경우 주어진 네트웍 상황과 대역폭 한계 조건에서 더 높은 경로설정 성공확률을 나타내며, 네트웍 자원 이용률도 개선되는 것을 보였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.107-117
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2004
A new algorithm for planning a collision-free path based on an algebraic curve as well as the concept of path space is developed. Robot path planning has so far been concerned with generating a single collision-free path connecting two specified points in a given robot workspace with appropriate constraints. In this paper, a novel concept of path space (PS) is introduced. A PS is a set of points that represent a connection between two points in Euclidean metric space. A geometry mapping (GM) for the systematic construction of path space is also developed. A GM based on the 2$^{nd}$ order base curve, specifically Bezier curve of order two is investigated for the construction of PS and for collision-free path planning. The Bezier curve of order two consists of three vertices that are the start, S, the goal, G, and the middle vertex. The middle vertex is used to control the shape of the curve, and the origin of the local coordinate (p, $\theta$) is set at the centre of S and G. The extreme locus of the base curve should cover the entire area of actual workspace (AWS). The area defined by the extreme locus of the path is defined as quadratic workspace (QWS). The interference of the path with obstacles creates images in the PS. The clear areas of the PS that are not mapped by obstacle images identify collision-free paths. Hence, the PS approach converts path planning in Euclidean space into a point selection problem in path space. This also makes it possible to impose additional constraints such as determining the shortest path or the safest path in the search of the collision-free path. The QWS GM algorithm is implemented on various computer systems. Simulations are carried out to measure performance of the algorithm and show the execution time in the range of 0.0008 ~ 0.0014 sec.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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