Many researches on path planning and obstacle avoidance for the fundamentals of mobile robot have been done. In this paper, we propose the algorithm of path planning and obstacle avoidance for mobile robot. We call the proposed method Random Access Sequence(RAS) method. RAS method using obstacle information from variable sensors is useful to get minimum path length to goal.
잠입 액션 게임은 크게 적을 공격해 잠입하거나 적의 시야를 회피하는 두 가지 방식으로 진행된다. 최근의 잠입 액션 게임은 높은 액션의 비중으로 전면대결의 빈도가 높아져 다른 액션게임 장르와의 경계가 흐려졌다. 본 논문에서는 플레이어를 약자의 위치에 두어 액션을 이용한 잠입이 아닌 회피를 이용한 잠입을 주된 특징으로 하는 게임을 제작하고 그 제작과정을 기술한다. 회피를 위한 주요 요소로 빛을 선택해 적의 시야를 차단하여 회피하는 것을 주된 플레이 방법으로 삼았고 액션 요소를 추가하기 위해 다양한 프로토타입을 제작하여 테스터들에게 플레이하도록 하는 플레이 테스트를 거쳤고, 그 결과 제한된 상황에서의 액션이 선택되었으며, 잠입에 영향을 주는 사용자 인테페이스 중 미니맵, 입력 장치가 추가, 수정되었다. 잠입을 이용한 게임 제작 시 결정된 여러 사항들을 살펴보고 그 결정과정의 경험을 기술한다.
Geometric singularity problems are principle difficulties of single-gimbal control moment gyros in spacecraft attitude control. To overcome these singularities, many steering logics have been studied. In this paper, a new null motion steering law is suggested, which is based on the minimization of the directional components of output torque with respect to the required torque. The suggested steering law has been simulated and verified to work well around several critical singular points which have been classified as testing points of avoidance algorithm in previous literatures.
In this paper, we suggest a phase difference algorithm inspired by weakly electric fish. Weakly electric fish is a fish which generates electric field though its electric organ in the tail. The weakly electric fish search for prey and detect an object by using electrolocation. The weakly electric fish have Jamming Avoidance Response (JAR) to avoid jamming signal. One of pulse-type weakly electric fish Gymnotus carapo also have JAR to reduce the probability of coincidence of pulses. We analyze this response signal and design the phase difference algorithm. We expect that simple algorithm inspired by weakly electric fish can be used in many engineering fields.
Park, Gyei-Kark;Kim, Woong-Gyu;Benedictos, John Leslie RM
한국지능시스템학회논문지
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제17권3호
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pp.390-396
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2007
Fuzzy-CBR Collision Avoidance Support System is a system that finds a solution from past knowledge retrieved from the database and adapted to a new situation. Its algorithm has resulted to an adapting a solution for a new situation. However, ontology is needed in identifying concepts, relations and instances that are involved in a situation in order to improve and facilitate the efficient retrieval of similar cases from the CBR database. This paper proposes the way to apply ontology for identifying the concepts involved in a new environment and use them as inputs, for a ship collision avoidance support system., Similarity will be obtained through document articulation and using abstraction levels. A conceptual model of a maneuvering situation will be built using these ontologies.
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.
Legged robots can avoid an obstacle by crawling-over or striding, according to the obstacle’s nature and the current state of the robot. Thus, it can be observed that the mobility efficiency to reach a destination is improved by such action. Moreover, if robots have many legs like 4-legged or 6-legged types, then the robot movement range is affected by the order of swing leg. In this paper, the avoidance action of a quadruped robot is generated by a neural network (NN) whose inputs are information on the position of the destination, the obstacle configuration and the robot's self-state. To realize a free gait in static walking, the order of swing leg is determined using an another NN whose inputs are the amount of movements and the robot’s self-state. The design parameter of the latter NN is adjusted by using genetic algorithm (GA).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4205-4227
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2018
Network Coding (NC) is an approach recently investigated for increasing the network throughput and thus enhancing the performance of wireless mesh networks. The benefits of NC can further be improved when routing decisions are made with the awareness of coding capabilities and opportunities. Typically, the goal of such routing is to find and exploit routes with new coding opportunities and thus further increase the network throughput. As shown in this paper, in case of proactive routing the coding awareness along with the information of the measured traffic coding success can also be efficiently used to support the congestion avoidance and enable more encoded packets, thus indirectly further increasing the network throughput. To this end, a new proactive routing procedure called Congestion-Avoidance Network Coding-Aware Routing (CANCAR) is proposed. It detects the currently most highly-loaded node and prevents it from saturation by diverting some of the least coded traffic flows to alternative routes, thus achieving even higher coding gain by the remaining well-coded traffic flows on the node. The simulation results confirm that the proposed proactive routing procedure combined with the well-known COPE NC avoids network congestion and provides higher coding gains, thus achieving significantly higher throughput and enabling higher traffic loads both in a representative regular network topology as well as in two synthetically generated random network topologies.
This paper proposes a unified framework that overcomes four motion constraints including joint limit, kinematic singularity, algorithmic singularity and obstacles. The proposed framework is based on our previous works which can insert or remove tasks continuously using activation parameters and be applied to avoid joint limit and singularity. Additionally, we develop a method for avoiding obstacles and combine it into the framework to consider four motion constraints simultaneously. The performance of the proposed framework was demonstrated by simulation tests with considering four motion constraints. Results of the simulations verified the framework's effectiveness near joint limit, kinematic singularity, algorithmic singularity and obstacles. We also analyzed sensitivity of our algorithm near singularity when using closed loop inverse kinematics depending on magnitude of gain matrix.
In this paper, we propose an obstacle avoidance technique in trajectory tracking of nonholonomic wheeled mobile robots. Input-output linearized backstepping controller is used in trajectory tracking, and repulsive type control input for obstacle avoidance is added to it. The added input is generated by fuzzy logic. And we do not add the two inputs directly but combine them via fuzzy logic, which determines the ratings of each input. Some simulations are performed to show that with the proposed algorithm, the mobile robot can track its reference trajectory even if there are multiple obstacles on the trajectory of robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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