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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 應用力學研究所
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/86792
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dc.contributor.advisor王立昇(Li-Sheng Wang)
dc.contributor.authorKai-Hung Hsuen
dc.contributor.author徐愷宏zh_TW
dc.date.accessioned2023-03-20T00:18:07Z-
dc.date.copyright2022-07-27
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-07-25
dc.identifier.citation[1] Fan, DongKai, and Ping Shi. 'Improvement of Dijkstra's algorithm and its application in route planning.' 2010 seventh international conference on fuzzy systems and knowledge discovery. Vol. 4. IEEE, 2010. [2] Duchoň, František, et al. 'Path planning with modified a star algorithm for a mobile robot.' Procedia Engineering 96 (2014): 59-69. [3] Koenig, Sven, and Maxim Likhachev. 'D* lite.' Aaai/iaai 15 (2002): 476-483. [4] Karaman, Sertac, et al. 'Anytime motion planning using the RRT.' 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2011. [5] Bohlin, Robert, and Lydia E. Kavraki. 'Path planning using lazy PRM.' Proceedings 2000 ICRA. Millennium conference. IEEE international conference on robotics and automation. Symposia proceedings (Cat. No. 00CH37065). Vol. 1. IEEE, 2000. [6] Fiorini, Paolo, and Zvi Shiller. 'Motion planning in dynamic environments using velocity obstacles.' The international journal of robotics research 17.7 (1998): 760-772. [7] Karamouzas, Ioannis, and Stephen J. Guy. 'Prioritized group navigation with formation velocity obstacles.' 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2015. [8] Balbuena, Perla, and Jorge M. Seminario, eds. Molecular dynamics: from classical to quantum methods. Elsevier, 1999. [9] 陳芳傑,'擬剛體編隊設計之最佳虛擬位能函數研究',臺灣大學應用力學研究所碩士論文,中華民國一百年 [10] Hoger, Anne, and Donald E. Carlson. 'Determination of the stretch and rotation in the polar decomposition of the deformation gradient.' Quarterly of applied mathematics 42.1 (1984): 113-117. [11] A. Salih. 'Cauchy–Stokes Decomposition.' https://www.iist.ac.in/sites/default/files/people/CauchyStokes.pdf [12] 温雅翎,'Q-學習法輔助自適應模糊控制在載具跟隨系統之應用',臺灣大學應用力學研究所碩士論文,中華民國一百一十年十月 [13] 劉禮榮,'即時全域視覺定位系統於載具控制之應用',臺灣大學應用力學研究所碩士論文,中華民國一百零八年七月 [14] 'AXIS M3006-V網路攝影機' https://www.axis.com/products/axis-m3006-v/support [15] ' MSI GL65筆記型電腦' https://tw.msi.com/Laptop/GL65-Leopard-10SX-GTX/Gallery
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/86792-
dc.description.abstract隨著無人載具的發展,多無人載具間的協同作業也是重要的研究課題,本研究探討多載具擬剛體隊形動態避障演算法之設計與可行性,以速度障區(Velocity Obstacles)為動態避障演算法基礎,並以擬剛體(Pseudo-Rigid Body)為概念進行擬剛體隊形設計,完成一套能夠在動態、靜態、單障礙物、多障礙物的二維環境中,進行多載具移動的編隊策略。 經由模擬與實驗結果驗證,本研究中擬剛體隊形動態避障演算法確實可行。透過攝影機擷取載具和障礙物的大小、位置、速度資訊,並以差速輪無人載具為實驗載具平台進行實驗,不論是在動態、靜態、單障礙物、多障礙物的環境中,均能成功以擬剛體隊形運動進行避障並順利由起始點移動至目標點。zh_TW
dc.description.abstractWith the development of unmanned vehicles, the cooperative operation among multiple unmanned vehicles has also been an important research topic. This study discusses the design and feasibility of the dynamic obstacle avoidance algorithm of multi-vehicle Pseudo-Rigid formation. The concept of Velocity Obstacles is used as the basis for the dynamic obstacle avoidance algorithm. In addition, based on the concept of Pseudo-Rigid Body, a set of techniques is established to move multiple vehicles in a two-dimensional environment with dynamic, static, single obstacle or multiple obstacles. The simulation and experimental results verify the feasibility of the Pseudo-Rigid formation dynamic obstacle avoidance algorithm in this study. After capturing the size, position and speed information of vehicles and obstacles through the camera, the differential-wheel unmanned vehicle was used as the experimental vehicle platform to conduct experiments. It was shown that whether in dynamic, static, single-obstacle, or multi-obstacle environments , the proposed algorithm can successfully drive the multi-vehicles in a Pseudo-Rigid formation from the starting point to the target point, without colliding with the obstacles.en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-03-20T00:18:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1
U0001-2507202215371900.pdf: 4606733 bytes, checksum: 467209162e7075a57b5a0fe0f182ffef (MD5)
Previous issue date: 2022
en
dc.description.tableofcontents目錄 口試委員會審定書 i 致謝 ii 摘要 iii ABSTRACT iv 目錄 v 圖目錄 vii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 1.1前言與研究動機 1 1.2文獻回顧 2 1.2.1路徑規劃 2 1.2.2編隊設計 2 1.3研究內容與成果 3 1.4論文架構 3 第二章 擬剛體隊形動態避障演算法設計與控制 4 2.1速度障區(Velocity Obstacles) 4 2.1.1速度障區介紹 4 2.1.2多障礙物下的速度障區 6 2.1.3速度障區內的判斷方法 7 2.1.4載具遠離障礙物的判斷法 8 2.2擬剛體隊形(Pseudo-Rigid Formation) 9 2.2.1擬剛體(Pseudo-Rigid Body) 9 2.2.2擬剛體預設隊形 10 2.2.3擬剛體隊形設計 14 2.3擬剛體隊形動態避障演算法設計 21 2.3.1擬剛體隊形動態避障演算法流程圖 21 2.3.2隊形轉向和變形演算法流程圖 22 2.4載具運動模型 23 2.5模糊控制器(Fuzzy Controller) 25 2.5.1模糊控制器介紹 25 2.5.2模型使用和規則庫設計 25 第三章 系統介紹 28 3.1硬體設備 28 3.1.1差速輪無人載具平台 28 3.1.2障礙物 28 3.1.3網路攝影機 29 3.1.4工作站 30 3.2軟體使用 31 3.3系統整合 31 第四章 模擬與實驗結果 32 4.1模擬結果 32 4.1.1無避障隊形模擬 32 4.1.2單側避障隊形模擬 33 4.1.3兩側避障隊形模擬 37 4.2實驗結果 41 4.2.1無避障隊形實驗 41 4.2.2單側避障隊形實驗 42 4.2.3兩側避障隊形實驗 44 4.3結果與討論 46 第五章 結論與未來方向 47 參考文獻 48 圖目錄 圖2-1載具與障礙物示意圖 4 圖2-2碰撞錐〖CC〗_(A,B)示意圖 5 圖2-3速度障區〖VO〗_(A,B)示意圖 6 圖2-4多障礙物下VO示意圖 7 圖2-5點V在三角形〖T_0〗^' 〖T_1〗^' 〖T_2〗^'內 8 圖2-6點V在三角形〖T_0〗^' 〖T_1〗^' 〖T_2〗^'外 8 圖2-7障礙物接近示意圖 8 圖2-8障礙物遠離示意圖 8 圖2-9慣性座標與擬剛體示意圖 9 圖2-10載具模型示意圖 11 圖2-11隊形座標與擬剛體隊形示意圖 11 圖2-12隊形姿態θ^*示意圖 12 圖2-13未變形隊形示意圖 13 圖2-14載具間可接受之最小距離d變形隊形示意圖 13 圖2-15外側轉向示意圖 14 圖2-16內側轉向示意圖 14 圖2-17外側轉向情況下轉向角度ψ計算示意圖 15 圖2-18內側轉向情況下轉向角度ψ計算示意圖 16 圖2-19旋轉角度θ計算示意圖 17 圖2-20剪切參數λ計算示意圖 18 圖2-21伸縮參數α計算示意圖 19 圖2-22演算法流程圖 21 圖2-23隊形轉向和變形演算法流程圖 22 圖2-24載具模型示意圖 23 圖2-25模糊控制器示意圖 25 圖2-26距離輸入變量隸屬函數 26 圖2-27視線角輸入變量隸屬函數 26 圖2-28左右輪轉速輸出變量隸屬函數 26 圖3-1客製化差速輪無人載具平台 28 圖3-2障礙物 28 圖3-3 AXIS M3006V網路攝影機 29 圖3-4 MSI GL65筆記型電腦 30 圖3-5系統整合 31 圖4-1無避障隊形模擬 32 圖4-2靜態障礙物單側避障隊形模擬 33 圖4-3對向動態障礙物單側避障隊形模擬 34 圖4-4側向動態障礙物單側避障隊形模擬 35 圖4-5多載具動態障礙物單側避障隊形模擬 36 圖4-6靜態障礙物兩側避障隊形模擬 37 圖4-7左前動態障礙物兩側避障隊形模擬 38 圖4-8右前動態障礙物兩側避障隊形模擬 39 圖4-9多載具動態障礙物兩側避障隊形模擬 40 圖4-10無避障隊形實驗 41 圖4-11靜態障礙物單側避障隊形實驗 42 圖4-12動態障礙物單側避障隊形實驗 43 圖4-13靜態障礙物兩側避障隊形實驗 44 圖4-14動態障礙物兩側避障隊形實驗 45 表目錄 表2-1模糊控制器規則庫 27 表3-1 AXIS M3006V網路攝影機詳細規格 29 表3-2 MSI GL65筆記型電腦詳細規格 30 表3-3軟體使用 31
dc.language.isozh-TW
dc.subject速度障區zh_TW
dc.subject動態避障zh_TW
dc.subject動態避障zh_TW
dc.subject無人載具編隊zh_TW
dc.subject模糊控制器zh_TW
dc.subject速度障區zh_TW
dc.subject無人載具編隊zh_TW
dc.subject擬剛體隊形zh_TW
dc.subject模糊控制器zh_TW
dc.subject擬剛體隊形zh_TW
dc.subjectDynamic Obstacle Avoidanceen
dc.subjectFuzzy Controlleren
dc.subjectPseudo-Rigid Formationen
dc.subjectVelocity Obstaclesen
dc.subjectDynamic Obstacle Avoidanceen
dc.subjectUnmanned Vehicle Formationen
dc.subjectFuzzy Controlleren
dc.subjectVelocity Obstaclesen
dc.subjectPseudo-Rigid Formationen
dc.subjectUnmanned Vehicle Formationen
dc.title動態障礙物環境中之擬剛體隊形運動規劃zh_TW
dc.titlePseudo-Rigid Formation Design in an Environment with Moving Obstaclesen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear110-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee張帆人(Fan-Ren Chang),卓大靖(Dah-Jing Jwo),王和盛(He-Sheng Wang)
dc.subject.keyword無人載具編隊,動態避障,速度障區,擬剛體隊形,模糊控制器,zh_TW
dc.subject.keywordUnmanned Vehicle Formation,Dynamic Obstacle Avoidance,Velocity Obstacles,Pseudo-Rigid Formation,Fuzzy Controller,en
dc.relation.page49
dc.identifier.doi10.6342/NTU202201700
dc.rights.note同意授權(全球公開)
dc.date.accepted2022-07-26
dc.contributor.author-college工學院zh_TW
dc.contributor.author-dept應用力學研究所zh_TW
dc.date.embargo-lift2022-07-27-
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