• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.17-17
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• 2004

자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.60-63
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• 2008

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.2
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• pp.101-114
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• 2018

Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementing and testing within the Repast environment. The paper demonstrates the life-cycle of an agent-based simulation software engineering project while providing a documentation strategy that allows specifying autonomous, adaptive, and interactive software entities in a Multi-Agent System. The study demonstrates how evolutionary path planning can be introduced to improve cognitive agent capabilities within an agent-based simulation environment.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.220-223
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• 2004

지금까지 배송에 관한 연구는 주로 최적화된 차량의 배송 경로의 생성에 있어서 계획 생성까지의 시간의 단축이나 경로계획의 안정성의 확보에 초점을 두었다. 그러나 고객의 높은 서비스 수준을 만족시키기 위해서는 다양한 요구 사항을 충분히 반영한 동적인 운송계획의 수립과 함께 배송 단계에서 빈번히 발생하는 다양한 예외상황에 대한 적절한 대처가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 최적화, GIS, GPS, ITS, Mobile등의 기술을 이용하여 동적으로 변화하는 실시간 환경에서 높은 서비스 수준을 제공할 수 있는 적응 운송 시스템의 모습을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.52-57
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• 2014

This paper presents an implementation of a smooth path planning method considering physical limits on a real time operating system for a two-wheel mobile robot. A Bezier curve is utilized to make a smooth path considering a robot's position and direction angle through the defined path. A convolution operator is used to generate the center velocity trajectory to travel the distance of the planned path while satisfying the physical limits. The joint space velocity is computed to drive the two-wheel mobile robot from the center velocity. Trajectory planning, velocity command according to the planned trajectory, and monitoring of encoder data are implemented with a multi-tasking system. And the synchronization of tasks is performed with a real-time mechanism of Event Flag. A real time system with multi-tasks is implemented and the result is compared with a non-real-time system in terms of path tracking to the designed path. The result shows the usefulness of a real-time multi-tasking system to the control system which requires real-time features.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2368-2371
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• 2003

알려지지 않은 환경에서 이동로봇이 목표점까지 이동하기 위해서는 외계센서를 이용하여 장애물을 인식하여 충돌 없이 주행할 수 있는 능력이 있어야하고 또한 인식된 장애물을 지도정보로 저장하여야 한다. 이렇게 생성된 지도정보를 이용하여 최적의 경로를 실시간으로 계획하면서 목표점까지 도달하여야 한다. 본 논문에서는 초음파 센서로 알려지지 않은 환경을 인식하여 선분지도를 생성하면서 생성된 선분지도를 이용하여 동적으로 최적의 경로계획을 위한 경로생성에 대하여 방법을 제시한다. 또한 실내 환경에서 모의실험을 통하여 실시간으로 경로계획이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.25-29
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• 1997

In this thesis, we construct the microrobot succor system and navigate the real-time path planning and visual tracking of each robot. The system consists robots, vision system and a host computer. Because the robots are free-ranging mobile robot, it is needed to make and gallow the path. The path is planned and controlled by a host computer, ie. Supervisory control system. In path planning, we suggest a cost function which consists of three terms. One is the smoothness of the path, another is the total distance or time, and the last one is to avoid obstacles. To minimize the cost function, we choose the parametric cubic spline and update the coefficients in real time. We perform the simulation for the path planing and obstacle avoidance and real experiment for visual tracking

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2007 no.10
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• pp.28-34
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• 2007

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.81-82
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• 2007

자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.