Добірка наукової літератури з теми "Navigation Among Movable Obstacles"
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Статті в журналах з теми "Navigation Among Movable Obstacles":
STILMAN, MIKE, and JAMES J. KUFFNER. "NAVIGATION AMONG MOVABLE OBSTACLES: REAL-TIME REASONING IN COMPLEX ENVIRONMENTS." International Journal of Humanoid Robotics 02, no. 04 (December 2005): 479–503. http://dx.doi.org/10.1142/s0219843605000545.
Stilman, Mike, Koichi Nishiwaki, Satoshi Kagami, and James J. Kuffner. "Planning and executing navigation among movable obstacles." Advanced Robotics 21, no. 14 (January 2007): 1617–34. http://dx.doi.org/10.1163/156855307782227408.
Moghaddam, Shokraneh K., and Ellips Masehian. "Planning Robot Navigation among Movable Obstacles (NAMO) through a Recursive Approach." Journal of Intelligent & Robotic Systems 83, no. 3-4 (February 10, 2016): 603–34. http://dx.doi.org/10.1007/s10846-016-0344-1.
Stilman, Mike, and James Kuffner. "Planning Among Movable Obstacles with Artificial Constraints." International Journal of Robotics Research 27, no. 11-12 (November 2008): 1295–307. http://dx.doi.org/10.1177/0278364908098457.
Raghavan, Vignesh Sushrutha, Dimitrios Kanoulas, Darwin G. Caldwell, and 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.
Nobile, Luca, Marco Randazzo, Michele Colledanchise, Luca Monorchio, Wilson Villa, Francesco Puja, and Lorenzo Natale. "Active Exploration for Obstacle Detection on a Mobile Humanoid Robot." Actuators 10, no. 9 (August 25, 2021): 205. http://dx.doi.org/10.3390/act10090205.
Ming, Zhenxing, and Hailong Huang. "A 3D Vision Cone Based Method for Collision Free Navigation of a Quadcopter UAV among Moving Obstacles." Drones 5, no. 4 (November 12, 2021): 134. http://dx.doi.org/10.3390/drones5040134.
Wang, Chao, Andrey V. Savkin, and Matthew Garratt. "A strategy for safe 3D navigation of non-holonomic robots among moving obstacles." Robotica 36, no. 2 (November 10, 2017): 275–97. http://dx.doi.org/10.1017/s026357471700039x.
Foux, G., M. Heymann, and 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.
Verma, Satish C., Siyuan Li, and 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 (November 13, 2023): 675. http://dx.doi.org/10.3390/drones7110675.
Дисертації з теми "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.
Djerroud, 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.
In 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.
Tosello, Elisa. "Cognitive Task Planning for Smart Industrial Robots." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2016. http://hdl.handle.net/11577/3421918.
Questa 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, and 吳良信. "NAVIGATION STRATEGY FOR CAR-LIKE MOBILE ROBOT AMONG IRREGULAR OBSTACLES." Thesis, 1999. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/63817735952450782029.
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.
Книги з теми "Navigation Among Movable Obstacles":
Safe Robot Navigation Among Moving and Steady Obstacles. Elsevier, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/c2014-0-04846-0.
Wang, Chao, Alexey S. Matveev, Andrey V. Savkin, and Michael Hoy. Safe Robot Navigation among Moving and Steady Obstacles. Elsevier Science & Technology Books, 2015.
Wang, Chao, Alexey S. Matveev, Andrey V. Savkin, and Michael Hoy. Safe Robot Navigation among Moving and Steady Obstacles. Elsevier Science & Technology Books, 2015.
Частини книг з теми "Navigation Among Movable Obstacles":
Levihn, Martin, Jonathan Scholz, and Mike Stilman. "Hierarchical Decision Theoretic Planning for Navigation Among Movable Obstacles." In 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.
Renault, Benoit, Jacques Saraydaryan, and Olivier Simonin. "Towards S-NAMO: Socially-Aware Navigation Among Movable Obstacles." In 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.
van den Berg, Jur, Mike Stilman, James Kuffner, Ming Lin, and Dinesh Manocha. "Path Planning among Movable Obstacles: A Probabilistically Complete Approach." In 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.
Wang, Zhiyong, and Sisi Zlatanova. "An A*-Based Search Approach for Navigation Among Moving Obstacles." In 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.
Mohannad, Al-Khatib, and Jean J. Saade. "A Data-Driven Fuzzy Approach to Robot Navigation Among Moving Obstacles." In 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.
Tarantos, Spyridon G., and Giuseppe Oriolo. "A Dynamics-Aware NMPC Method for Robot Navigation Among Moving Obstacles." In Intelligent Autonomous Systems 17, 216–30. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22216-0_15.
Ushimi, Nobuhiro, Motoji Yamamoto, Jyun’ichi Inoue, Takuya Sugimoto, Manabu Araoka, Takeshi Matsuoka, Toshihiro Kiriki, Yuuki Yamaguchi, Tsutomu Hasegawa, and Akira Mohri. "On-line Navigation of Mobile Robot Among Moving Obstacles Using Ultrasonic Sensors." In 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.
Kluge, Boris. "Recursive Agent Modeling with Probabilistic Velocity Obstacles for Mobile Robot Navigation among Humans." In 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.
Saccani, Danilo. "Model Predictive Control for Constrained Navigation of Autonomous Vehicles." In Special Topics in Information Technology, 103–13. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51500-2_9.
Matveev, Alexey S., Andrey V. Savkin, Michael Hoy, and Chao Wang. "Reactive navigation among moving and deforming obstacles." In 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.
Тези доповідей конференцій з теми "Navigation Among Movable Obstacles":
Muguira-Iturralde, Jose, Aidan Curtis, Yilun Du, Leslie Pack Kaelbling, and Tomás Lozano-Pérez. "Visibility-Aware Navigation Among Movable Obstacles." In 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icra48891.2023.10160865.
Stilman, Mike, Koichi Nishiwaki, Satoshi Kagami, and James Kuffner. "Planning and Executing Navigation Among Movable Obstacles." In 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2006.281731.
Hai-Ning Wu, M. Levihn, and M. Stilman. "Navigation Among Movable Obstacles in unknown environments." In 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2010.5649744.
Scholz, Jonathan, Nehchal Jindal, Martin Levihn, Charles L. Isbell, and Henrik I. Christensen. "Navigation Among Movable Obstacles with learned dynamic constraints." In 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2016.7759546.
Wang, Maozhen, Rui Luo, Aykut Ozgun Onol, and Taskin Padir. "Affordance-Based Mobile Robot Navigation Among Movable Obstacles." In 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iros45743.2020.9341337.
Levihn, Martin, Mike Stilman, and Henrik Christensen. "Locally optimal navigation among movable obstacles in unknown environments." In 2014 IEEE-RAS 14th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/humanoids.2014.7041342.
Sun, Nico, Erfu Yang, Jonathan Corney, Yi Chen, and Zeli Ma. "Semantic enhanced navigation among movable obstacles in the home environment." In 2nd UK-RAS ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS CONFERENCE, Loughborough, 2019. UK-RAS Network, 2019. http://dx.doi.org/10.31256/ukras19.18.
Mueggler, Elias, Matthias Faessler, Flavio Fontana, and Davide Scaramuzza. "Aerial-guided navigation of a ground robot among movable obstacles." In 2014 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ssrr.2014.7017662.
Ellis, Kirsty, Henry Zhang, Danail Stoyanov, and Dimitrios Kanoulas. "Navigation Among Movable Obstacles with Object Localization using Photorealistic Simulation." In 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981587.
Djerroud, Halim, and Arab Ali-Chérif. "VICA: A Vicarious Cognitive Architecture Environment Model for Navigation Among Movable Obstacles." In 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2021. http://dx.doi.org/10.5220/0010269602980305.