Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 54

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  motion planning
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
EN
Sampling-based motion planning is a powerful tool in solving the motion planning problem for a variety of different robotic platforms. As its application domains grow, more complicated planning problems arise that challenge the functionality of these planners. One of the main challenges in the implementation of a sampling-based planner is its weak performance when reacting to uncertainty in robot motion, obstacles motion, and sensing noise. In this paper, a multi-query sampling-based planner is presented based on the optimal probabilistic roadmaps algorithm that employs a hybrid sample classification and graph adjustment strategy to handle diverse types of planning uncertainty such as sensing noise, unknown static and dynamic obstacles and an inaccurate environment map in a discrete-time system. The proposed method starts by storing the collision-free generated samples in a matrix-grid structure. Using the resulting grid structure makes it computationally cheap to search and find samples in a specific region. As soon as the robot senses an obstacle during the execution of the initial plan, the occupied grid cells are detected, relevant samples are selected, and in-collision vertices are removed within the vision range of the robot. Furthermore, a second layer of nodes connected to the current direct neighbors are checked against collision, which gives the planner more time to react to uncertainty before getting too close to an obstacle. The simulation results for problems with various sources of uncertainty show a significant improvement compared with similar algorithms in terms of the failure rate, the processing time and the minimum distance from obstacles. The planner is also successfully implemented and tested on a TurtleBot in four different scenarios with uncertainty.
EN
The paper was based on research tasks in the field of robotics. It approaches solving the collision states of a robot while operating equipment and applies the knowledge in the CATIA system environment. Motion Planning is of paramount importance in robotics, where a goal is to determine a collision-free, unobstructed path for a robot that works in an environment which contains obstacles. An obstacle can be an object that is found in the robot’s workspace.
EN
The motion planning problem consists in finding a control function which drives the system to a desired point. The motion planning algorithm derived with an endogenous configuration space approach assumes that the motion takes place in an arbitrary chosen time horizon. This work introduces a modification to the motion planning algorithm which allows to reach the destination point in time, which is shorter than the assumed time horizon. The algorithm derivation relies on the endogenous configuration space approach and the continuation (homotopy) method. To achieve the earlier destination reaching a new formulation of the task map and the task Jacobian are introduced. The efficiency of the new algorithm is depicted with simulation results.
4
Content available Stability Controller on the Atlas Robot Example
EN
The paper presents the gait framework for a biped robot on the Atlas robot example. The method utilizes inverted pendulum model and static stability controller with correction from IMU sensor. A straight-forward balance control strategy based on ankle joints control is proposed. The controller which stabilizes the robot during execution of the planned path is described. To show the efficiency of the proposed method the results obtained in the Virtual Robotics Challenge environment (Gazebo) are provided.
PL
Artykuł przedstawia system generowania chodu dla robotów dwunożnych na przykładzie robota Atlas. Metoda wykorzystuje model odwróconego wahadła oraz statyczny kontroler stabilności wraz z korekcją z sensora IMU. Zaproponowano prostą metodę utrzymywania równowagi w oparciu o sterowanie ruchami stóp robota. Opisano też kontroler stabilizujący robota podczas pokonywania zaplanowanej ścieżki. Zweryfikowano działanie zaproponowanych metod na robocie Atlas w symulatorze Virtual Robotics Challenge (Gazebo).
EN
Robotics has accomplished its greatest triumph to date in the world of industrial manufacturing and academia. This work aims to perform path planning using a KUKA (LWR/ LBR 4+) robot platform as well as a simulator to grasp the object. This whole implementation will be carried out in a ROS environment with Ubuntu (Linux) as an operating platform. The KUKA (LWR/ LBR 4+) has 7 degrees of freedom with several joints and linkages. It uses KR C2 LR as the main hardware controller. The robot gets visual information of an object by Microsoft Kinnect RGB-D camera and carries out necessary actions to clasp the object using a shadow hand and Barrett hand. The simulation and manipulation of robot gantry is performed by using C++ and python as a programming language. The bilateral robot platform and main PC hub are linked together by using Ethernet cable. The obtained results from the current research are found to be satisfactory and can be proven beneficial for researcher as a reference.
EN
This paper addresses the problem of navigating an autonomous vehicle using environmental dynamics prediction. The usefulness of the Game Against Nature formalism adapted to modelling environmental prediction uncertainty is discussed. The possibility of the control law synthesis on the basis of strategies against Nature is presented. The properties and effectiveness of the approach presented are verified by simulations carried out in MATLAB.
EN
This paper presents the dynamically consistent Jacobian inverse for non-holonomic robotic system, and its application to solving the motion planning problem. The system’s kinematics are represented by a driftless control system, and defined in terms of its input-output map in accordance with the endogenous configuration space approach. The dynamically consistent Jacobian inverse (DCJI) has been introduced by means of a Riemannian metric in the endogenous configuration space, exploiting the reduced inertia matrix of the system’s dynamics. The consistency condition is formulated as the commutativity property of a diagram of maps. Singular configurations of DCJI are studied, and shown to coincide with the kinematic singularities. A parametric form of DCJI is derived, and used for solving example motion planning problems for the trident snake mobile robot. Some advantages in performance of DCJI in comparison to the Jacobian pseudoinverse are discovered.
PL
W pracy przedyskutowano przydatność modelu gier przeciwko naturze do modelowania niepewności predykcji stanu otoczenia sterowanego pojazdu. Pokazano możliwość syntezy prawa sterowania realizującego bezkolizyjny ruch pojazdu w dynamicznym środowisku na bazie strategii gry przeciwko naturze. Działanie oraz efektywność proponowanego podejścia zweryfikowano za pomocą symulacji przeprowadzonych w środowisku MATLAB.
EN
This paper addresses the problem of collision free motion planning of a vehicle in a dynamical environment. The usefulness of the game against nature for modeling environmental prediction uncertainty was discussed. The possibility of the control law synthesis on the basis of strategies against nature was presented. The properties and effectiveness of the approach presented were verified by simulations carried out in MATLAB.
PL
Przedmiotem pracy jest praktyczne rozwiązanie zadania śledzenia trajektorii przez czterokołową platformę mobilną ze sprzężonymi kołami przy pomocy algorytmu sterowania predykcyjnego z wykorzystaniem estymacji z przesuwanym horyzontem. Przedstawiony został model dynamiki platformy przy założeniu poślizgów bocznych wszystkich kół oraz braku poślizgów wzdłużnych. Oba algorytmy zostały zaimplementowane przy użyciu pakietu ACADO i włączone w system sterowania platformy. Przeprowadzone zostały badania eksperymentalne, weryfikujące ich działanie. Wykazały one praktyczną zbieżność trajektorii realizowanej przez platformę do trajektorii zadanej.
EN
The paper presents practical implementation of model predictive control and moving horizon estimation in case of four wheel mobile platform with coupled wheels. Dynamics equations of the platform moving with lateral slips are presented. The ACADO package has been used for implementation of algorithms, which performance was experimentaly verified.
PL
Przedmiotem pracy jest zadanie planowania ruchu czterokołowej platformy mobilnej ze sprzężonymi kołami bocznymi poruszającej się w obecności poślizgów poprzecznych i wzdłużnych kół. Przedstawiono równania ruchu platformy. W oparciu o metodę endogenicznej przestrzeni konfiguracyjnej zaproponowano parametryczny i nieparametryczny jakobianowy algorytm planowania ruchu. Działanie algorytmu zilustrowano na przykładzie zadania parkowania równoległego platformy Rex.
EN
A motion planning problem of a skid-steering, 4-wheel mobile platform with coupled wheels is considered. A dynamics model of the mobile platform Rex is derived. Parametric and nonparametric Jacobian motion planning algorithms are designed and applied to a parking problem of the platform. Theoretical concepts are illustrated with computer simulations.
PL
Zadanie planowania ruchu polega na wyznaczeniu funkcji sterującej, która doprowadzi układ do zadanego punktu końcowego w zadanym czasie. Niniejsza praca przedstawia modyfikację algorytmu planowania ruchu, która umożliwia osiągnięcie punktu docelowego w czasie krótszym niż założony horyzont czasowy. Wyprowadzenie algorytmu wykorzystuje ideę endogenicznej przestrzeni konfiguracyjnej, a jego konstrukcja bazuje na algorytmie z priorytetowaniem zadań dodatkowych. Efektywność przedstawionego podejścia jest zobrazowana wynikami symulacyjnymi.
EN
The motion planning problem consists in finding a control function which drives the system to desired point in a prescribed time interval. This work introduces an motion planning algorithm modification which allows to reach the destination in time which is shorter than the assumed time horizon. The algorithm derivation relies on the endogenous configurations pace approach, and the algorithm construction bases on the task-priority motion planning algorithm. The new algorithm efficiency is depicted with simulation results.
PL
Praca przedstawia dwa algorytmy planowania ruchu robotów nieholonomicznych oparte na pojęciu lagranżowskiej i dynamicznie zgodnej odwrotności jakobianu. Do opisu układu nieholonomicznego wykorzystano metodę endogenicznej przestrzeni konfiguracyjnej. Oba algorytmy są oparte na odwrotnościach jakobianu uzyskanych jako rozwiązanie pewnego zadania sterowania optymalnego w układzie liniowym, zależnym od czasu. Działanie algorytmów planowania zilustrowano na przykładzie zadania planowania ruchu robota mobilnego typu trójkątny smok.
EN
This work presents two motion planning algorithms for non-holonomic robots based on the concepts of Lagrangian and dynamically consistent Jacobian inverse. New Jacobian inverses have been designed as solutions of a certain optimal control problem in a linear control system defining the Jacobian of the non-holonomic system. Performance of the algorithms is illustrated by a motion planning problem of the trident snake robot.
PL
Niewielkie roboty mobilne są bardzo dobrym polem do testowania procesów zachodzących w większych konstrukcjach. W artykule przedstawiono algorytmy eksploracji i znajdowania ścieżki robota typu Micromouse. Wskazano ich mocne i słabe strony oraz możliwości poprawy ich działania. Pokazano robota, którego zbudowano w celu implementacji różnych wersji algorytmów. Przeprowadzono badania testowe algorytmów i porównano ich działanie.
EN
Small mobile robots are a very good area for testing processes occuring in larger structures. The article presents the maze solving algorithms for micrornouse robots. Their strengths and weaknesses are pointed out. The paper presents opportunities to improve some of them. The robot designed for implementing different versions of the algorithms is shown. The algorithms were tested and compared.
EN
This study is devoted to the modeling and control of a 4-wheel, skid-steering mobile platform with coupled side wheels, subject to lateral and longitudinal slips. The dynamics equations of the platform are derived, and 16 variants of motion distinguished. For the variant of motion allowing for all possible slips of the wheels two control problems are addressed: the motion planning problem and the trajectory tracking problem. The former problem is solved by means of a Jacobian motion planning algorithm based on the Endogenous Configuration Space Approach and, complementarily, using the Optimal Control Approach. The Nonlinear Model Predictive Control is applied to the latter problem. Performance of these control algorithms is illustrated by a sort of the parking problem. Significant robustness of the predictive control algorithm against the model uncertainty is revealed.
15
Content available remote Dynamic Path Planning with Regular Triangulations
EN
Path planning is a well known problem that has been extensively studied in many scientific disciplines. In general, it defines a task of finding a path between two given spots in an abstract environment so that the path satisfies certain criterion of optimality. Although there are many methods solving this objective, they usually assume the examined space does not change in runtime. Modern applications, however, do not have to meet these requirements, especially in case of virtual reality or computer games. Therefore, we propose a general model for real-time path planning in dynamic environment where the obstacles can nondeterministically appear, disappear, change the position, orientation or even shape. The model uses a triangulation for dynamic space subdivision among bounding spheres of the obstacles and a heuristic algorithm to repair an already found path after any change of the scene. The presented solution is the first one using regular triangulation. At the price of the suboptimal result, it provides an efficient and fast way to plan a path with the maximal clearance among the moving and changing obstacles. In comparison to raster based techniques and methods using the Delaunay triangulation (Voronoi diagram), it requires less time to preprocess and generates paths with a larger clearance.
EN
A novel parallel manipulator with 3 legs (2 actuated by linear actuators and one supporting pillar),which is applied in a wheel loader driving simulator, is proposed in this paper. The roll angle and the pitch angle of the platform are derived in closed-form of functions of the variable lengths of two actuators. The linear velocity and acceleration of the selected point and angular velocity of the moving platform are determined and compared with measurement results obtained in the respective point and in the body of the wheel loader. The differences between the desired and actual actuator displacements are used as feedback to compute how much force to send to the actuators as some function of the servo error. A numerical example with a proposed mechanism as a driving simulator is presented.
EN
The goal of the paper is to present a concept of an algorithm which plans the motion of an autonomous vehicle travelling in a known environment and the preliminary results of the work on such an algorithm. Thanks to this, through relevant inclusion of the information on a vehicle's technical condition, it is possible to enhance the security of mission completion and expend energy in a more efficient manner
PL
Celem pracy jest przedstawienie koncepcji algorytmu planującego ruch pojazdu autonomicznego poruszającego się w znanym środowisku oraz wstępnych rezultatów prac nad nim. Dzięki niemu, poprzez odpowiednie uwzględnienie informacji o stanie technicznym pojazdu, można będzie zwiększyć bezpieczeństwo wykonania misji pojazdu oraz efektywniej wydatkować energię.
EN
The paper presents a motion planning algorithm for a robot walking on rough terrain. The motion-planer is based on the improved RRT (Rapidly Exploring Random Tree)-Connect algorithm. The Particle Swarm Optimizati on (PSO) algorithm is proposed to solve a posture optimization problem. The steepest descent method is used to determine the postion of the robot's feet during the swing phase. The gradient descent method is used for smoothing the final path. The properties of the motion planning algorithm are presented in four cases: motion planning over a bump, concavity, step and rough terrain mocup. The maximal sizes of particular obstacle types traversable by the Messor robot with the new, optimized motion plan are given.
PL
Artykuł przedstawia algorytm planowania ruchu robota kroczącego poruszającego się po nierównym podłożu. Zaprezentowano nową procedurę planującą kolejne kroki robota. Przedstawiono metody optymalizacji postury robota, optymalizacji położenia stóp w fazie przenoszenia oraz wygładzania zaplanowanej ścieżki ruchu. Porównano wpływ proponowanych metod na efektywność poruszania się robota po nierównym podłożu. Pokazany algorytm planowania ruchu umożliwia autonomiczne pokonywanie typowych przeszkód podczas poruszania się w środowisku o nieuporządkowanym charakterze jak: progi, stopnie, zagłębienia oraz przeszkody o nieregularnym kształcie.
EN
The paper presents motion planning algorithm for a robot walking on rough terrain. The motion-planet is based on the RRT-Connect algorithm. The PSO algorithm is proposed to solve a posture optimization problem. The steepest descent method is used to determine the position of the robot's feet during swing phase. Gradient descent method is used for smoothing the final path. The properties of the motion planning algorithm are presented in four cases: motion planning over a bump, concavity, step and rough terrain mockup. The maximal size of the obstacles traversable by the Messor robot are provided.
PL
W artykule rozważa się podejście do maksymalizacji dokładności estymat nieznanych parametrów źródła skażenia poprzez planowanie trajektorii sieci sensorów mobilnych. W tym celu wykorzystuje się algorytm iteracyjnego programowania dynamicznego połączony z technikami planowania eksperymentów optymalnych. Podwójny problem sterowania ruchem węzłów sieci sensorycznej i identyfikacji parametrów jest formułowany jako problem optymalnego sterowania, w którym optymalizacji podlegają sterowania sensorów mobilnych determinujące wartość funkcjonału jakości zdefiniowanego na informacyjnej macierzy Fishera. Proces optymalizacji działa w trybie rzeczywistym, adaptując się do zmian zachodzących w środowisku.
EN
The paper presents an approach for optimal estimation of unknown contamination source parameters by means of mobile sensor motion planning. for that purpose an iterative dymanic programming algorithm is used in conjunction with optimum experimental desing techniques. The dual problem of optimal sensor motion planning and source parameters identification is reformulated as an optimal control task in wich the controls of mobile sensors are determined basing on an optimality criterion defined on Fisher information matrix. the optimization process opretes in real-time adopting to the changes in the environment.
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.