When mobile robots perform the mission in the rough terrain, the traversability depended on the terrain characteristic is useful information. In the traversabilities, wheel-terrain maximum friction coefficient can indicate the index to control wheel-terrain traction force or whether mobile robots to go or not. This paper proposes estimating wheel-terrain maximum friction coefficient. The existing method to estimate the maximum friction coefficient is limited in flat terrain or relatively easy driving knowing wheel absolute velocity. But this algorithm is applicable in rough terrain where a lot of slip occurred not knowing wheel absolute velocity. This algorithm applies the tire-friction model to each wheel to express the behavior of wheel friction and classifies slip-friction characteristic into 3 major cases. In each case, the specific algorithm to estimate the maximum friction coefficient is applied. To test the proposed algorithm's feasibility, test bed(ROBHAZ-6WHEEL) simulations are performed. And then the experiment to estimate the maximum friction coefficient of the test bed is performed. To compare the estimated value with the real, we measure the real maximum friction coefficient. As a result of the experiment, the proposed algorithm has high accuracy in estimating the maximum friction coefficient.
Hybrid locomotive UGV with actively articulated legs along with wheeled ends has high traversability to travel over rough terrain. The behavior control method was usually adapted for the controlling of the suspension configuration which determines the traversability of the UGV. In this study, we are proposing a method of configuration planning of the legs without any detail geometric data about the terrain. The terrain was estimated by the traces of each wheel and the leg configurations for the desired posture of the vehicle were set up against the constraints of the terrain. Also, an optimal leg configuration was calculated based on the quasi-static stability and power consumption, and plans for the leg behavior were made. Validity of the proposed method was checked by simulations using some off-the-shelf programs, and showed that the orientation control without geometric features of terrains and simplification of the behavior planning for obstacle negotiation were possible.
Recently, the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that unmanned robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents an algorithm for extracting terrain information from elevation maps as an early step of traversability analysis. Slope and roughness information are extracted from a world terrain map based on least squares method and fractal theory, respectively. The effectiveness of the proposed algorithm is verified on both fractal and real terrain maps.
This paper proposes a method to predict maximum traction for unmanned robots on rough terrain in order to improve traversability. For a traction prediction, we use a friction-slip model based on modified Brixius model derived empirically in terramechanics which is a function of mobility number $B_n$ and slip ratio S. A friction-slip model includes characteristics of various rough terrains where robots are operated such as soil, sandy soil and grass-covered soil. Using a friction-slip model, we build a prediction model for terrain parameters on which we can know maximum static friction and optimal slip with respect to mobility number $B_n$. In this paper, Mobility number $B_n$ is estimated by modified Willoughby Sinkage model which is a function of sinkage z and slip ratio S. Therefore, if sinkage z and slip ratio are measured once by sensors such as a laser sensor and a velocity sensor, then mobility number $B_n$ is estimated and maximum traction is predicted through a prediction model for terrain parameters. Estimation results for maximum traction are shown on simulation using MATLAB. Prediction Performance for maximum traction of various terrains is evaluated as high accuracy by analyzing estimation errors.
There has been various pedestrian-friendly planning for making walkable cities. However, the representation of urban pedestrian spaces that should be the basis of the pedestrian-friendly planning tends to be far from reality. This is due to the absence of a consensual way to represent pedestrian spaces in the city. In this context, this study aims to propose a method to properly represent pedestrian spaces. For this purpose, this study first reviews the patterns of representing pedestrian spaces appearing on city maps and examines their merits and limits. After that, the criteria of pedestrian traversability and the mapping method are proposed on a trial basis for representing pedestrian spaces. Then, applying this to the case sites, Mokdong and Euljiro, this paper demonstrates how the operation of representing pedestrian spaces works. It is expected that the results of this study would be used as the basic foundation for a more developed representation of effective pedestrian-friendly planning.
This paper deals with obstacle avoidance for unmanned vehicle using stereo system. The "DARPA Grand Challenge 2005" shows that the robot can move autonomously under given waypoint. RADAR, IMS (Inertial Measurement System), GPS, camera are used for autonomous navigation. In this paper, we focus on stereo system for autonomous navigation. Our approach is based on Singh et. al. [5]'s approach that is successfully used in an unmanned vehicle and a planetary robot. We propose an improved algorithm for obstacle avoidance by modifying the cost function of Singh et. al. [5]. Proposed algorithm gives more sharp contrast in choosing local path for obstacle avoidance and it is verified in experimental results.
A major concern for Autonomous Military Robot in the rough terrain is the problem of moving robot from an initial configuration to goal configuration. In this paper, We generate a local path to looking for the best route to move an goal configuration while avoiding known obstacle from world model, not violating the mobility constraints of robot. Trough a Simulator for Unmanned Autonomous Vehicle, We can simulate a traversability of unmanned autonomous vehicle based on steering, acceleration, braking command obtained from local path planning.
본 논문에서는 험지 환경에서 순찰하는 모바일 로봇의 이동 가능성(traversability)을 수행하기 위해 로봇에 탑재되는 Jetson AGX Orin에서의 실시간 Semantic Segmentation을 달성하는 것을 목표로 하였다. 험지 환경을 위한 OFFSEG 모델을 활용하였으며, 다운샘플링, 파라미터 최적화 등 각종 경량화 기술을 적용하여 지연 시간을 단축시켰다. 또한 현장과 유사한 환경에서의 테스트를 통해 처리 시간을 목표로 하는 100ms에 근접한 시간으로 단축할 수 있었다.
Real-time Point Cloud Ground Segmentation은 자율주행에서 판단 및 객체 탐지/추적 등 다양한 분야에 도움을 준다. 이에 따라, Real-time Point Cloud Ground Segmentation을 했으며, 센서로는 라이다, 알고리즘으로는 TRAVEL논문을 인용했다. 또한 Real-time Point Cloud Ground Segmentation뿐 만 아니라 이동가능지형 판단(Traversability)을 하였다. 그리고 최종적으로, 위와 같은 알고리즘들을 회사 로봇(Scout Mini Robot)에 접목시켰으며 그 과정에서 TRAVEL 알고리즘내에 내제된 파라미터 값들을 최적화시키는 과정이 필요하였다. 그래서 3가지의 방법을 통해 파라미터 값을 선정한 후, 결과값을 비교 분석하였다. 연구 결과, Rellis-3D와 베이지안 최적화를 사용한 베이지안 파라미터가 최적의 파라미터임을 확인할 수 있었다.
무인 자율 주행 차량이 야지 환경에서 안전하게 주행하기 위해서는 차량의 주행 안정성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실시간 주행 안정성 분석을 위한 자율 주행 시뮬레이션에 적용되는 경로 추종 제어기를 제시한다. 경로 추종 제어기는 Preview 거리를 사용하여 차량의 지향 각을 제어하고, 요 모멘트 관측기로부터 추정된 외란 모멘트를 보상하여 지향 각 오차와 횡 방향 거리 오차를 감소시킨다. 곡선 경로에서는 곡률을 이용하여 차량의 주행 속도를 결정한다. 대상 차량은 6X6 스키드 조향 차량이기 때문에 6개의 휠에 서로 다른 구동력을 분배하는 방법을 사용하여 주어진 경로를 주행한다. ADAMS에서 모델링 된 차량을 MATLAB과 연동시켜 시뮬레이션하고, 경로 추종 제어기 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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