Trajectory Learning and Reproduction for Tracked Robot Based on Bagging-GMM/HSMM

Lu En,Zhao Zhan,Yin Jianjun,Luo Chengming,Tian Zhongming 대한전기학회 2023 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.18 No.6

Learning and reproducing the tracked robot’s demonstration trajectory is a promising intelligent path planning solution that can summarize and extract the relevant characteristics of the tracked robot’s desired trajectory. However, the existing methods are difficult to ensure the robustness when there are deviations in the demonstration trajectory data or when the task constraints are added. In order to address the problem, this paper proposes a novel trajectory learning and reproduction method for tracked robots that is based on Bagging algorithm and GMM/HSMM. The Bagging algorithm is used to randomly resample the demonstration trajectory data and construct the sub trajectory data sets. Then, GMM/HSMM is used to train and learn these sub trajectory data sets, and the output probability density function of the hidden state and the Gaussian component with the largest average position probability are selected as the motion elements. According to the mean and variance of these motion elements, the least square method is used to reconstruct the tracked robot’s trajectory. On the basis of using the IPSO algorithm to optimize the position of constraint points in each sub trajectory data sets, combined with the weight method, the learning results are integrated to realize the trajectory reproduction of a tracked robot under task constraints. The final results and analysis show that the proposed method can successfully realize the trajectory learning and reproduction of tracked robot, as well as ensure that the reproduced trajectory can pass through the required task constraint points without increasing the algorithm’s complexity.

Research on Human Driving Characterised Trajectory Planning and Trajectory Tracking Control Based on a Test Track

Xing Xu,Xinwei Jiang,Ju Xie,Feng Wang,Minglei Li 제어·로봇·시스템학회 2023 International Journal of Control, Automation, and Vol.21 No.4

The trajectory planning plays an important role in realizing the autonomous driving process. The trajectory that reflects the driving habits of human drivers and conforms with people’s driving intuition enables a vehicle to operate smoother and more comfortable when passing through corners, which could improve the acceptability of autonomous vehicles in the market in the future. The research of this paper focuses on planning a human driving characterised trajectory along a road based on the test track that could reflect natural driving behaviour in corners considering the sense of natural and comfortable for the occupants. Firstly, the data collected of the test track are processed and the coordinate system transformation is completed, and the human tested trajectories in the test track is extracted and analysed. Then, the human driving characterised trajectory planning is completed based on optimal control in a lane section on the test track. The trajectory tracking control algorithm based on LQR is designed, and a CarSim/Simulink co-simulation platform is established to track the optimal trajectory generated in a lane and the lane centreline trajectory to verify the superiority of the planned trajectory. The results show that compared with the centreline trajectory, the human driving characterised trajectory planned enables the autonomous vehicle operates smoother and more comfortable, and reflects the characteristic of human drivers to a large extent.

청소년 비행궤적에 관한 두 가지 모모델의 검증: 집단기반궤적 모델과 성장혼합 모델을 중심으로

이상문 ( Sang Moon Lee ) 대한범죄학회 2011 한국범죄학 Vol.5 No.2

범죄학자들은 시간의 경과에 의한 비행이나 범죄행동의 궤적에 관한 다양한 유형과 그 원인들을 제시하고 있다. 궤적의 유형은 4가지로 분류될 수 있다: 1) 연령-범죄 곡선은 모든 유형의 위반자들이나, 시간, 공간에 관계없이 일정한 유형을 지니며, 발달궤적은 단일하다. 2) 비행의 궤적은 크게 두 가지로 구분되며, 두가지 특성의 집단이 존재한다. 3) 발달궤적은 다양하며, 다양한 유형의 위반자 집단이 존재한다. 4)발달궤적은 다양하지만 예측하기 어려우며 특이하게 구별되는 위반자 집단은 존재하지 않는다. 궤적을 결정하는 원인에 관해서도 두 가지 시각으로 나뉠 수있다: 1) 집단 이질성 시각은 비행이나 범죄행동은 시간의 경과에 관계없이 변하지 않는 개인의 다양한 특성의 반영임을 주장한다. 2) 상태 의존 시각은 비행이나 범죄 과정은 생애 과정을 통해사회적 환경에 의해 차이가 있음을 나타낸다. 이와 같은 분석틀에 따라서, 본 연구는 비행이나 범죄행동의 궤적에 관한 5가지 가설을 제시한다: 1) 단일 궤적/ 집단 이질성 견해, 2) 이원적 궤적/ 집단 이질성 및 상태 의존 견해, 3) 다원적 궤적/ 집단 이질성견해, 4) 다원적 궤적/ 집단 이질성 및 상태 의존 견해, 5) 다원적궤적/ 상태 의존 견해. 본 연구는 이와 같은 가설들을 집단기반궤적 모델과 성장혼합 모델을 통해 검증하고자 한다. 분석을 위해 한국청소년패널연구 1-4차년도 자료가 사용되었다. 연구의 결과는 다음과 같다: 1)비행의 궤적은 단일한 궤적을 가지는 집단이나 혹은 두 가지 유형의 궤적을 가지는 집단으로 구별된다. 2) 비행집단은 “만성적인 위반자” 혹은 “생애 지속적” 유형의 궤적을 나타내지 않지만, 이와 같은 비율의 고위험 집단의 존재 가능성도 제기된다. 3) 비행의 궤적에 영향을 주는 요인은 상태 의존 시각보다 집단 이질성 시각에 의해 더 잘 설명된다. Criminologists have suggested the different types and causes of delinquent or criminal behavior trajectory over the life course. The types of trajectory can be classified into 4 different views: 1) The developmental trajectory is unique, which suggests that age-crime curve is invariant for all offenders, in all times and places; 2) The developmental trajectory is twofold, which claims that there are two distinct classes of offenders; 3) The developmental trajectory is multiple, which proposes that there are a number of different offending groups; and 4) The developmental trajectory may be multiple but unpredictable, which asserts there are no distinct offending groups. The causes of determining trajectory also can be divided into two perspectives: 1) Population heterogeneity perspective suggests delinquent or criminal behavior is a reflection of different traits which is stable over time; and 2) State dependence perspective asserts delinquent or criminal processes vary by social context over the life course. Based on this framework, this study suggests 5 different assumptions of delinquent or criminal trajectory: 1) unique trajectory/ population heterogeneity, 2) dual trajectories/ population heterogeneity and state dependence, 3) multiple trajectories/ population heterogeneity, 4) multiple trajectories/ population heterogeneity and state dependence, and 5) multiple trajectories/ state dependence. This study tests these assumptions using group-based trajectory modeling and growth mixture modeling. 4 wave data of the Korea Youth Panel Survey is used to test these assumptions. The results indicate that 1) delinquent trajectory can be explained as a unique or two pathways; 2) The type of "chronic offender" or "life-course persistent" is not found but there is a possibility that some delinquents may be this type; and 3) Population heterogeneity perspective is more supportive than state dependence perspective.

DeepPTP: A Deep Pedestrian Trajectory Prediction Model for Traffic Intersection

( Zhiqiang Lv ),( Jianbo Li ),( Chuanhao Dong ),( Yue Wang ),( Haoran Li ),( Zhihao Xu ) 한국인터넷정보학회 2021 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.15 No.7

Compared with vehicle trajectories, pedestrian trajectories have stronger degrees of freedom and complexity, which poses a higher challenge to trajectory prediction tasks. This paper designs a mode to divide the trajectory of pedestrians at a traffic intersection, which converts the trajectory regression problem into a trajectory classification problem. This paper builds a deep model for pedestrian trajectory prediction at intersections for the task of pedestrian short-term trajectory prediction. The model calculates the spatial correlation and temporal dependence of the trajectory. More importantly, it captures the interactive features among pedestrians through the Attention mechanism. In order to improve the training speed, the model is composed of pure convolutional networks. This design overcomes the single-step calculation mode of the traditional recurrent neural network. The experiment uses Vulnerable Road Users trajectory dataset for related modeling and evaluation work. Compared with the existing models of pedestrian trajectory prediction, the model proposed in this paper has advantages in terms of evaluation indicators, training speed and the number of model parameters.

대규모 궤적 데이타를 위한 데이타 마이닝 툴

이재길(Jae-Gil Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.3

궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적 데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다. Trajectory data are ubiquitous in the real world. Recent progress on satellite, sensor, RFID, video, and wireless technologies has made it possible to systematically track object movements and collect huge amounts of trajectory data. Accordingly, there is an ever-increasing interest in performing data analysis over trajectory data. In this paper, we develop a data mining tool for massive trajectory data. This mining tool supports three operations, clustering, classification, and outlier detection, which are the most widely used ones. Trajectory clustering discovers common movement patterns, trajectory classification predicts the class labels of moving objects based on their trajectories, and trajectory outlier detection finds trajectories that are grossly different from or inconsistent with the remaining set of trajectories. The primary advantage of the mining tool is to take advantage of the information of partial trajectories in the process of data mining. The effectiveness of the mining tool is shown using various real trajectory data sets. We believe that we have provided practical software for trajectory data mining which can be used in many real applications.

Time-optimal and Smooth Trajectory Planning for Multi-axis Motion Systems Based on ISC Similarity

Tie Zhang,Jia Cheng,Yanbiao Zou 제어·로봇·시스템학회 2024 International Journal of Control, Automation, and Vol.22 No.4

Aiming at time-optimal smooth trajectory planning for multi-axis motion systems, this paper proposes a planning algorithm based on improved sqrt-cosine (ISC) similarity in the phase plane. The improved sqrt-cosine similarity algorithm and the kinematic constraint of the interpolated trajectories are used to find the time-optimal smooth trajectory. In the proposed algorithm, the trajectory of the multi-axis motion system workbench is represented by scalar path coordinates. And it is re-discretized by adjusting the spacing of the discrete points several times to obtain trajectories with different numbers of discrete points. The corresponding time-optimal trajectories in the phase plane are planned through a numerical integration-like algorithm. The similarity between the timeoptimal trajectories is then compared using an improved sqrt-cosine similarity algorithm to find the trajectories with high similarity. Finally, the time-optimal smooth trajectory is obtained by the acceleration constraint of the interpolated trajectory. Experiments on a two-axis motion system have shown that the time-optimal trajectory planned by the proposed algorithm satisfied the constraints of dynamics and kinematics, effectively reduced the planning calculation time, and obtained a smooth trajectory. In experiments, compared with numerical integration-like timeoptimal trajectory planning algorithm, the maximum accelerations in the Z-axis, X-axis, and vertical directions of the two-axis motion system have been reduced by 37.66%, 11%, and 31.42%, respectively.

노동경력 배열분석을 통해 본 코호트별 계급궤적 비교

남춘호(Nahm, Choon-Ho) 한국지역사회학회 2016 지역사회연구 Vol.24 No.2

This article aims to analyze the pattern of intra-generational class mobility and compare the type of class trajectory of each cohort through sequence analysis, for which class sequences between ages 20 to 40 has been constituted from the work history data of the 17<SUP>th</SUP> wave KLIPS. Class trajectories of the X generation, especially petty bourgeois class trajectory, unskilled worker trajectory, and sales/service worker trajectory, show a low persistence and stability compared to the class trajectories of the baby boomer generation, which is estimated to reflect the flexibility of labor market since the financial crisis. De-industrialization and the transition to service society seem to lead to the increase of professional and semi-professional trajectory in the upper class and service worker trajectory in the lower class in recent generations. The impact of the transition into service society is different by gender. Whereas highly educated professional trajectory is surging for men, semi-professional trajectory, sales/service worker trajectory, and clerical and service workers with career breaks in non-employment trajectory are growing rapidly for women. More than a half of the female work sequences are classified as non-employment class trajectory with career breaks even among generation X, which indicates that career break is still the most important factor that separates the pattern of female class trajectories.

참치선망어선의 타원형 투망궤적 분석

이다윤,이춘우,최규석,장용석 한국수산해양기술학회 2020 수산해양기술연구 Vol.56 No.1

In the previous study, a shooting trajectory assuming that the purse seine shooting trajectory is a circle was proposed based on the speed and direction of the movement of the fish school. However, in practice, a trajectory that is closer to an elliptical shape than a circular one is often formed. In this study, the existing circular trajectory and the elliptical trajectory methods were compared under the same conditions to confirm the effectiveness of elliptical shooting trajectory. In addition, changes in the eccentricity of ellipses were derived to assess which type of ellipse was appropriate as a shooting trajectory. When a high-speed fish school moves in a straight line, an elliptical shooting trajectory with the eccentricity of 0.7 to 0.9 will be reasonable, and for middle-low speed fish school, an elliptical shooting trajectory with the eccentricity of 0.4 to 0.6 will be more useful than a circle shooting trajectory. 우리나라는 태평양, 인도양, 대서양에서 참치를 어획하고 있다. 어획방법은 선망과 연승이 있으며, 이 중 적극적으로 참치를 어획하는 참치선망어업이 각광받고 있다. 참치선망어업의 주 대상어종인 가다랑어(Skipjack tuna)와 황다랑어(Yellow-fin tuna)는 통조림과 횟감으로 사용되는 고부가가치 자원이다. 중서부태평양수산위원회(The Western and Central Pacific Fisheries Commission : WCPFC)에 등록되어 있는 태평양의 참치선망어선은 2019년 251척으로 FAO에서 1988년에 발표하였던 119척에 비하여 두 배 이상으로 증가하였고, 전 세계적으로는 약 750척의 선박이 어업활동을 하고 있다. 한국의 참치선망어선은 약 50척(합작선 포함)이 활동하고 있으며, 어선 수는 늘고 있는 추세이다. 과거에는 자연적으로 발생한 유목에 의해 집어된 유목군(Associated fish schools)과 자연적으로 먹이활동을 통해 집어된 부상군(Free swimming school, Unassociated fish schools)을 대상으로 조업 하였으나, 인공유집장치(Fish Aggregating Devices : FAD)의 개발과 사용은 어획량의 큰 증가를 가져왔다. 그러나 FAD에 의한 조업은 미성숙한 황다랑어와 눈다랑어를 혼획하는 문제를 야기 시켰다. 이에 WCPFC와 더불어 대서양참치보존위원회(International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas : ICCAT), 인도양참치위원회(Indian Ocean Tuna Commission : IOTC), 전미열대참치위원회(Inter-American Tropical Tuna Commission : IATTC)와 같은 국제 수산기구에서는 FAD 사용에 대한 규제와 지속가능한 어획을 위한 조치를 취하고 있다. 현재 태평양 참치 선망어선은 3개월의 FAD금지 기간이 있으며, 앞으로 규제를 더욱 강화하려는 입장이여서 어업자와 대립하고 있다. 참치선망어업에서 비목적어의 혼획을 줄이기 위해서는 FAD의 사용을 줄이고, 부상군이 어획의 중심이 되어야한다. 부상군의 어획의 성공률은 유목군에 비하여 낮은 것이 현실이다.(Lee, 2016)FAD에 유집되어 있는 어군은 거의 움직임이 없기 때문에 투망이 용이하나, 부상군은 이동하므로 어군의 이동방향과 속도를 정확히 파악하여 적절한 투망위치를 선정하고 조업을 해야 성공할 수 있다. 선망어선의 투망궤적에 대한 연구로는 Lee et al.,(2018)이 제시한 투망 시 어군의 속력과 선박의 속력에 따른 최적의 투망궤적을 예측한 연구가 있다. 선행 연구에서는 투망 시 투망궤적을 원형으로 한정하였지만, 실제의 선망어업 작업 시에는 원형으로 투망하기가 쉽지가 않고, 주로 타원형의 투망궤적을 형성하게 된다. 선망어업에 대한 연구는 중서부태평양 한국 다랑어 선망어구의 구성 변화에 대한 연구(Ryu, 2015)와 Kim et al.,(2007)의 선망어구의 동적 시뮬레이션에 대한 연구, Hosseini, S.A. et al.,(2011)의 참치 선망 어구의 침강속력에 대한 연구 등이 있으며, 어구 시뮬레이션에 대한 연구로 수중 유연체에 대한 시뮬레이션 모델링에 대한 연구 등이 있다.(Lee et al., 2005) 본 연구에서는 타원형 투망궤적에 대하여 계산하고, 원형 투망궤적과 비교를 하여 두 방의 효율성을 분석하였다. 타원의 이심률의 변화를 주어 다양한 타원형을 고려하여 타원형 투망궤적에 적정한 이심률을 알아보고자 하였다.

지역 환경 및 차량 상호작용을 활용한 two-stage 멀티모달 차량 미래 경로 예측 기술

최세환(Sehwan Choi),윤준용(Junyong Yun),김정호(Jungho Kim),최준원(Jun Won Choi) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5

In this paper, we propose a two-stage multi-modal future trajectory prediction framework designed to effectively utilize significant inter-agent interaction and local scene context. This two-stage motion prediction architecture, referred to as GL-Pred, consists of two networks: the proposal trajectory network and the refinement trajectory network. The proposal trajectory network produces multi-modal trajectory proposals by leveraging past trajectories and global environmental information. The refinement trajectory network enhances each of the trajectory proposals using group-query attention and localquery attention mechanisms. Group-query attention mechanism further enhances the trajectory proposals by modeling the interagent interaction by grouping the proposal trajectory of the neighboring agents. Local-query attention mechanism is used to aggregate local scene context features collected from around trajectory proposals. Finally, we combine group-query attention and local-query attention features to produce the multi-modal future trajectory. The experiments conducted on the Argoverse dataset demonstrate that the proposed GL-Pred outperforms existing motion prediction methods.

공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인구조의 설계 및 구현

엄정호(Jung-Ho Um),장재우(Jae-Woo Chang) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.2

대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리 할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다. Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object's segment, they can't support the whole moving objects' trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMNTree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects' trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.