Publication detail
Neural Network Based Reactive Navigation for Mobile Robot in Dynamic Environment
KREJSA, J. VĚCHET, S. RIPEL, T.
Czech title
Reaktivní navigace mobilního robotu v dynamickém prostředí s využitím neuronových sítí
English title
Neural Network Based Reactive Navigation for Mobile Robot in Dynamic Environment
Type
journal article - other
Language
en
Original abstract
When mobile robots are used among people, the best accepted motion related behavior is a human-like motion of the robot. Such behavior is difficult to obtain with commonly used finite state machine based planners, but can easily be evoked when human controls the robot. The paper presents the way of transforming such knowledge from human controller to reactive planner in the robot navigation module. Reactive planner is based on machine learning, neural networks in particular. The planner consists of two separate neural networks, one serving as predictor of dynamic obstacles behavior, second one serving as the reactive planner itself, producing desirable actions of the robot both in terms of velocity and direction. Planner was verified on real robot producing human-like behavior when used in real environment.
Czech abstract
Při použití mobiních robotů mezi lidmi je nejlépe přijímaným způsobem pohybu takový pohyb, který odpovídá pohybu člověka. Dosažení takového chování je obtížné pomocí plánovačů založených na konečném stavovém automatu, ale lze ho docílit při přímém řízení robotu operátorem. Článek je věnován způsobu převodu této znalosti z lidského operátora do reaktivního plánovače v navigačním modulu robotu. Reaktivní plánovač je založen na strojovém učení, konkrétně umělých neuronových sítích. Plánovač sestává ze dvou oddělených neuronových sítí, jedna slouží jako prediktor chování dynamických překážek, druhá jako vlastní reaktivní plánovač, produkující akce robotu, a to jak rychlosti, tak směr. Plánovač byl verifikován na reálném robotu a vykazoval v reálném prostředí chování odpovídající člověku.
English abstract
When mobile robots are used among people, the best accepted motion related behavior is a human-like motion of the robot. Such behavior is difficult to obtain with commonly used finite state machine based planners, but can easily be evoked when human controls the robot. The paper presents the way of transforming such knowledge from human controller to reactive planner in the robot navigation module. Reactive planner is based on machine learning, neural networks in particular. The planner consists of two separate neural networks, one serving as predictor of dynamic obstacles behavior, second one serving as the reactive planner itself, producing desirable actions of the robot both in terms of velocity and direction. Planner was verified on real robot producing human-like behavior when used in real environment.
Keywords in Czech
mobilní robot, reaktivní navigace, uměné neuronové sítě
Keywords in English
mobile robot, reactive navigation, artificial neural networks
RIV year
2013
Released
01.01.2013
ISSN
1012-0394
Volume
2013
Number
198
Pages from–to
108–113
Pages count
6
BIBTEX
@article{BUT103888,
author="Jiří {Krejsa} and Stanislav {Věchet} and Tomáš {Ripel},
title="Neural Network Based Reactive Navigation for Mobile Robot in Dynamic Environment",
year="2013",
volume="2013",
number="198",
month="January",
pages="108--113",
issn="1012-0394"
}