Littérature scientifique sur le sujet « Navigation Among Movable Obstacles »
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Articles de revues sur le sujet "Navigation Among Movable Obstacles"
STILMAN, MIKE, et JAMES J. KUFFNER. « NAVIGATION AMONG MOVABLE OBSTACLES : REAL-TIME REASONING IN COMPLEX ENVIRONMENTS ». International Journal of Humanoid Robotics 02, no 04 (décembre 2005) : 479–503. http://dx.doi.org/10.1142/s0219843605000545.
Texte intégralStilman, Mike, Koichi Nishiwaki, Satoshi Kagami et James J. Kuffner. « Planning and executing navigation among movable obstacles ». Advanced Robotics 21, no 14 (janvier 2007) : 1617–34. http://dx.doi.org/10.1163/156855307782227408.
Texte intégralMoghaddam, Shokraneh K., et Ellips Masehian. « Planning Robot Navigation among Movable Obstacles (NAMO) through a Recursive Approach ». Journal of Intelligent & ; Robotic Systems 83, no 3-4 (10 février 2016) : 603–34. http://dx.doi.org/10.1007/s10846-016-0344-1.
Texte intégralStilman, Mike, et James Kuffner. « Planning Among Movable Obstacles with Artificial Constraints ». International Journal of Robotics Research 27, no 11-12 (novembre 2008) : 1295–307. http://dx.doi.org/10.1177/0278364908098457.
Texte intégralRaghavan, Vignesh Sushrutha, Dimitrios Kanoulas, Darwin G. Caldwell et Nikos G. Tsagarakis. « Reconfigurable and Agile Legged-Wheeled Robot Navigation in Cluttered Environments With Movable Obstacles ». IEEE Access 10 (2022) : 2429–45. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3139438.
Texte intégralNobile, Luca, Marco Randazzo, Michele Colledanchise, Luca Monorchio, Wilson Villa, Francesco Puja et Lorenzo Natale. « Active Exploration for Obstacle Detection on a Mobile Humanoid Robot ». Actuators 10, no 9 (25 août 2021) : 205. http://dx.doi.org/10.3390/act10090205.
Texte intégralMing, Zhenxing, et Hailong Huang. « A 3D Vision Cone Based Method for Collision Free Navigation of a Quadcopter UAV among Moving Obstacles ». Drones 5, no 4 (12 novembre 2021) : 134. http://dx.doi.org/10.3390/drones5040134.
Texte intégralWang, Chao, Andrey V. Savkin et Matthew Garratt. « A strategy for safe 3D navigation of non-holonomic robots among moving obstacles ». Robotica 36, no 2 (10 novembre 2017) : 275–97. http://dx.doi.org/10.1017/s026357471700039x.
Texte intégralFoux, G., M. Heymann et A. Bruckstein. « Two-dimensional robot navigation among unknown stationary polygonal obstacles ». IEEE Transactions on Robotics and Automation 9, no 1 (1993) : 96–102. http://dx.doi.org/10.1109/70.210800.
Texte intégralVerma, Satish C., Siyuan Li et Andrey V. Savkin. « A Hybrid Global/Reactive Algorithm for Collision-Free UAV Navigation in 3D Environments with Steady and Moving Obstacles ». Drones 7, no 11 (13 novembre 2023) : 675. http://dx.doi.org/10.3390/drones7110675.
Texte intégralThèses sur le sujet "Navigation Among Movable Obstacles"
Levihn, Martin. « Navigation among movable obstacles in unknown environments ». Thesis, Georgia Institute of Technology, 2011. http://hdl.handle.net/1853/39559.
Texte intégralDjerroud, Halim. « Architecture robotique pour la navigation parmi les obstacles amovibles pour un robot mobile ». Electronic Thesis or Diss., Paris 8, 2021. http://www.theses.fr/2021PA080050.
Texte intégralIn this thesis, we address the autonomous navigation of a mobile robot in a congested indoor environment. This problem is related to navigation among movable obstacles (NAMO). We propose a robotic architecture allowing navigation among: fixed, removable and interactive obstacles. The objective of the robot is to reach a position, while avoiding fixed obstacles, to move removable obstacles if they obstruct the path or to ask interactive obstacles (human, robots, etc.) to give way.In our first contribution, we propose a hierarchical robotic architecture named VICA (VIcarious Cognitive Architecture), whose decisional level is coupled to a cognitive architecture. We are inspired by Alain Berthoz's work on simplexity, which describes how living organisms prepare actions and anticipate reactions. The robotic architecture is composed of a global planner allowing navigation in an unknown environment and a local planner dedicated to obstacle management.The second one implements a global planner whose goal is to bring the robot as close as possible to its goal, using the H* algorithm we have developed.The third one proposes a local planner for obstacle management. The proposed solution consists in using multi-agent simulation in order to anticipate the behavior of obstacles.The implementation of this solution is realized in the VICA architecture developed under ROS (Robot Operating System). In parallel, we have developed an experimental robot to validate our results
Levihn, Martin. « Autonomous environment manipulation to facilitate task completion ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/53543.
Texte intégralTosello, Elisa. « Cognitive Task Planning for Smart Industrial Robots ». Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2016. http://hdl.handle.net/11577/3421918.
Texte intégralQuesta ricerca presenta una nuova struttura di Pianificazione Cognitiva delle Attività ideata per Robot Industriali Intelligenti. La struttura rende Cognitivo un manipolatore industriale mobile applicando le tecnologie offerte dal Web Semantico. Viene inoltre introdotto un nuovo algoritmo di Navigazione tra Oggetti Removibili per robot che navigano e manipolano all’interno di una fabbrica. L’obiettivo di Industria 4.0 è quello di creare Fabbriche Intelligenti: fabbriche modulari dotate di sistemi cyber-fisici in grado di customizzare i prodotti pur mantenendo una produzione di massa altamente flessibile. Tali sistemi devono essere in grado di comunicare e cooperare tra loro e con gli agenti umani in tempo reale, attraverso l’Internet delle Cose. Devono sapersi autonomamente ed intelligentemente adattare ai costanti cambiamenti dell’ambiente che li circonda. Devono saper navigare autonomamente all’interno della fabbrica, anche spostando ostacoli che occludono percorsi liberi, ed essere in grado di manipolare questi oggetti anche se visti per la prima volta. Devono essere in grado di imparare dalle loro azioni e da quelle eseguite da altri agenti. La maggior parte dei robot industriali mobili naviga secondo traiettorie generate a priori. Seguono filielettrificatiincorporatinelterrenoolineedipintesulpavimento. Pianificareapriorièfunzionale se l’ambiente è immutevole e i cicli produttivi sono caratterizzati da criticità temporali. E’ preferibile adottare una pianificazione dinamica se, invece, l’area di lavoro ed i compiti assegnati cambiano frequentemente: i robot devono saper navigare autonomamente senza tener conto dei cambiamenti circostanti. Si consideri il comportamento umano: l’uomo ragiona sulla possibilità di spostare ostacolise unaposizione obiettivo nonè raggiungibileose talespostamento puòaccorciare la traiettoria da percorrere. Questo problema viene detto Navigazione tra Oggetti Removibili ed è noto alla robotica di soccorso. Questo lavoro traspone il problema in uno scenario industriale e prova ad affrontare i suoi due obiettivi principali: l’elevata dimensione dello spazio di ricerca ed il trattamento dell’incertezza. L’algoritmo proposto vuole dare priorità di esplorazione alle aree meno esplorate, per questo estende l’algoritmo noto come Kinodynamic Motion Planning by Interior-Exterior Cell Exploration. L’estensione non impone l’elusione degli ostacoli. Assegna ad ogni cella un’importanza che combina lo sforzo necessario per raggiungerla con quello necessario per liberarla da eventuali ostacoli. L’algoritmo risultante è scalabile grazie alla sua indipendenza dalla dimensione della mappa e dal numero, forma e posizione degli ostacoli. Non impone restrizioni sulle azioni da eseguire: ogni oggetto può venir spinto o afferrato. Allo stato attuale, l’algoritmo assume una completa conoscenza del mondo circonstante. L’ambiente è però riconfigurabile di modo che l’algoritmo possa venir facilmente esteso alla risoluzione di problemi di Navigazione tra Oggetti Removibili in ambienti ignoti. L’algoritmo gestisce i feedback dati dai sensori per correggere le incertezze. Solitamente la Robotica separa la risoluzione dei problemi di pianificazione del movimento da quelli di manipolazione. La Navigazione tra Ostacoli Removibili forza il loro trattamento combinato introducendo la necessità di manipolare oggetti diversi, spesso ignoti, durante la navigazione. Adottare prese pre calcolate non fa fronte alla grande quantità e diversità di oggetti esistenti. Questa tesi propone un Framework di Conoscenza Semantica a supporto dell’algoritmo sopra esposto. Essodàairobotlacapacitàdiimparareamanipolareoggettiedisseminareleinformazioni acquisite durante il compimento dei compiti assegnati. Il Framework si compone di un’Ontologia e di un Engine. L’Ontologia estende lo Standard IEEE formulato per Ontologie per la Robotica e l’Automazione andando a definire le manipolazioni apprese e gli oggetti rilevati. È accessibile a qualsiasi robot connesso al Cloud. Può venir considerato I) una raccolta di dati per l’esecuzione efficiente ed affidabile di azioni ripetute; II) un archivio Web per lo scambio di informazioni tra robot e la velocizzazione della fase di apprendimento. Ad ora, non esistono altre ontologie sulla manipolazione che rispettino lo Standard IEEE. Indipendentemente dallo standard, l’Ontologia propostadifferiscedaquelleesistentiperiltipodiinformazionisalvateeperilmodoefficienteincui un agente può accedere a queste informazioni: attraverso un algoritmo di Cascade Hashing molto veloce. L’Engine consente il calcolo e il salvataggio delle manipolazioni non ancora in Ontologia. Si basa su tecniche di Reinforcement Learning che evitano il training massivo su basi di dati a larga scala, favorendo l’interazione uomo-robot. Infatti, viene data ai robot la possibilità di imparare dagli umani attraverso un framework di Apprendimento Robotico da Dimostrazioni. Il sistema finale è flessibile ed adattabile a robot diversi operanti in diversi ambienti industriali. È caratterizzato da una struttura modulare in cui ogni blocco è completamente riutilizzabile. Ogni blocco si basa sul sistema open-source denominato Robot Operating System. Non tutti i controllori industriali sono disegnati per essere compatibili con questa piattaforma. Viene quindi presentato il metodo che è stato adottato per aprire i controllori dei robot industriali e crearne un’interfaccia ROS.
Wu, Liang-Hsin, et 吳良信. « NAVIGATION STRATEGY FOR CAR-LIKE MOBILE ROBOT AMONG IRREGULAR OBSTACLES ». Thesis, 1999. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/63817735952450782029.
Texte intégral大同工學院
電機工程研究所
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In this thesis, we will integrate the method of the path planning and trajectory tracking control to develop a navigation strategy for the car-like mobile robot among the irregular obstacles in the planar space. The navigation strategy comprises two phases. During the first phase, the local path planning generates an immediate goal position and collision-free reference trajectory. During the second phase, the security strategy of the trajectory tracking method generates a safe goal position and new reference trajectory corresponding to the planned immediate goal position at first. Then, the robot will track this new reference trajectory by a trajectory tracking fuzzy logic controller and arrive at the safe goal position. After the robot arrives at the safe goal position, the safe goal position will be exchanged as the new starting position corresponding to the next path planning. This process will be repeated until the robot arrives at the final goal position. There are some advantages in this navigation strategy: (i) The local path planning generates the reference trajectories simply and quickly. (ii) The trajectory tracking fuzzy logic controller provides an efficient trajectory tracking control for the car-like mobile robot. (iii) The navigation strategy guarantees that it can bring a car-like mobile robot to a desired position without hitting irregular convex or concave polygonal obstacles in the planar space.
Livres sur le sujet "Navigation Among Movable Obstacles"
Safe Robot Navigation Among Moving and Steady Obstacles. Elsevier, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/c2014-0-04846-0.
Texte intégralWang, Chao, Alexey S. Matveev, Andrey V. Savkin et Michael Hoy. Safe Robot Navigation among Moving and Steady Obstacles. Elsevier Science & Technology Books, 2015.
Trouver le texte intégralWang, Chao, Alexey S. Matveev, Andrey V. Savkin et Michael Hoy. Safe Robot Navigation among Moving and Steady Obstacles. Elsevier Science & Technology Books, 2015.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Navigation Among Movable Obstacles"
Levihn, Martin, Jonathan Scholz et Mike Stilman. « Hierarchical Decision Theoretic Planning for Navigation Among Movable Obstacles ». Dans Springer Tracts in Advanced Robotics, 19–35. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-36279-8_2.
Texte intégralRenault, Benoit, Jacques Saraydaryan et Olivier Simonin. « Towards S-NAMO : Socially-Aware Navigation Among Movable Obstacles ». Dans RoboCup 2019 : Robot World Cup XXIII, 241–54. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-35699-6_19.
Texte intégralvan den Berg, Jur, Mike Stilman, James Kuffner, Ming Lin et Dinesh Manocha. « Path Planning among Movable Obstacles : A Probabilistically Complete Approach ». Dans Springer Tracts in Advanced Robotics, 599–614. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-00312-7_37.
Texte intégralWang, Zhiyong, et Sisi Zlatanova. « An A*-Based Search Approach for Navigation Among Moving Obstacles ». Dans Intelligent Systems for Crisis Management, 17–30. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33218-0_2.
Texte intégralMohannad, Al-Khatib, et Jean J. Saade. « A Data-Driven Fuzzy Approach to Robot Navigation Among Moving Obstacles ». Dans Intelligent Data Engineering and Automated Learning — IDEAL 2000. Data Mining, Financial Engineering, and Intelligent Agents, 109–15. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-44491-2_17.
Texte intégralTarantos, Spyridon G., et Giuseppe Oriolo. « A Dynamics-Aware NMPC Method for Robot Navigation Among Moving Obstacles ». Dans Intelligent Autonomous Systems 17, 216–30. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22216-0_15.
Texte intégralUshimi, Nobuhiro, Motoji Yamamoto, Jyun’ichi Inoue, Takuya Sugimoto, Manabu Araoka, Takeshi Matsuoka, Toshihiro Kiriki, Yuuki Yamaguchi, Tsutomu Hasegawa et Akira Mohri. « On-line Navigation of Mobile Robot Among Moving Obstacles Using Ultrasonic Sensors ». Dans RoboCup 2001 : Robot Soccer World Cup V, 477–83. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45603-1_63.
Texte intégralKluge, Boris. « Recursive Agent Modeling with Probabilistic Velocity Obstacles for Mobile Robot Navigation among Humans ». Dans Advances in Human-Robot Interaction, 89–103. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-31509-4_8.
Texte intégralSaccani, Danilo. « Model Predictive Control for Constrained Navigation of Autonomous Vehicles ». Dans Special Topics in Information Technology, 103–13. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51500-2_9.
Texte intégralMatveev, Alexey S., Andrey V. Savkin, Michael Hoy et Chao Wang. « Reactive navigation among moving and deforming obstacles ». Dans Safe Robot Navigation Among Moving and Steady Obstacles, 185–227. Elsevier, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-803730-0.00009-3.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Navigation Among Movable Obstacles"
Muguira-Iturralde, Jose, Aidan Curtis, Yilun Du, Leslie Pack Kaelbling et Tomás Lozano-Pérez. « Visibility-Aware Navigation Among Movable Obstacles ». Dans 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icra48891.2023.10160865.
Texte intégralStilman, Mike, Koichi Nishiwaki, Satoshi Kagami et James Kuffner. « Planning and Executing Navigation Among Movable Obstacles ». Dans 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2006.281731.
Texte intégralHai-Ning Wu, M. Levihn et M. Stilman. « Navigation Among Movable Obstacles in unknown environments ». Dans 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2010.5649744.
Texte intégralScholz, Jonathan, Nehchal Jindal, Martin Levihn, Charles L. Isbell et Henrik I. Christensen. « Navigation Among Movable Obstacles with learned dynamic constraints ». Dans 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2016.7759546.
Texte intégralWang, Maozhen, Rui Luo, Aykut Ozgun Onol et Taskin Padir. « Affordance-Based Mobile Robot Navigation Among Movable Obstacles ». Dans 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iros45743.2020.9341337.
Texte intégralLevihn, Martin, Mike Stilman et Henrik Christensen. « Locally optimal navigation among movable obstacles in unknown environments ». Dans 2014 IEEE-RAS 14th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/humanoids.2014.7041342.
Texte intégralSun, Nico, Erfu Yang, Jonathan Corney, Yi Chen et Zeli Ma. « Semantic enhanced navigation among movable obstacles in the home environment ». Dans 2nd UK-RAS ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS CONFERENCE, Loughborough, 2019. UK-RAS Network, 2019. http://dx.doi.org/10.31256/ukras19.18.
Texte intégralMueggler, Elias, Matthias Faessler, Flavio Fontana et Davide Scaramuzza. « Aerial-guided navigation of a ground robot among movable obstacles ». Dans 2014 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ssrr.2014.7017662.
Texte intégralEllis, Kirsty, Henry Zhang, Danail Stoyanov et Dimitrios Kanoulas. « Navigation Among Movable Obstacles with Object Localization using Photorealistic Simulation ». Dans 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981587.
Texte intégralDjerroud, Halim, et Arab Ali-Chérif. « VICA : A Vicarious Cognitive Architecture Environment Model for Navigation Among Movable Obstacles ». Dans 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2021. http://dx.doi.org/10.5220/0010269602980305.
Texte intégral