In this paper, we optimize distributed autonomous robotic system based on artificial immune system. Immune system has B-cell and T-cell that are two major types of lymphocytes. B-cells take part in humoral responses that secrete antibodies and T-cells take part in cellular responses that stimulate or suppress cells connected to the immune system. They have communicating network equation, which have many parameters. The distributed autonomous robotics system based on this artificial immune system is modeled on the B-cells and T-cells system. So performance of system is influenced by parameters of immune network equation. We can improve performance of Distributed autonomous robotics system based on artificial immune system.
In this paper, position tracking control of an autonomous helicopter is presented. Velocity is controlled by using an optimal state controller LQR. A position control loop is added to form a PD controller. To minimize a position tracking error, neural network is introduced. The reference compensation technique as a neural network control structure is used, and a position tracking error of an autonomous helicopter is compensated by neural network installed in the remotely located ground station. Considering time delays between an autonomous helicopter and the ground station, simulation studies have been conducted. Simulation results show that the LQR with neural network compensation performs better than that of the LQR itself.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.315-320
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2009
The popularity of autonomous mobile robots have been rapidly increasing due to their new emerging application areas, from room cleaning, tourist guidance to space explorations. However, the development of a satisfactory control algorithm that will enable the autonomous mobile robots to navigate safely especially in dynamic environments is still an open research problem. In this paper, a newly proposed potential field based control method is implemented, analyzed, and improvements are suggested based on experimental results obtained from simulations. The experimental results are presented to show the effectiveness of the behavior-based control using the proposed potential field generation technique.
최근 사용자의 환경이나 실세계 환경에 상호작용 하면서 지능적으로 동작하는 지능형 에이전트가 요구되고 있다. 본 논문은 사용자와 상호작용 하는 과정에서 사용자의 감성 상태를 파악하고, 이에 대응하는 적절한 행동을 할 수 있는 감성 기반 지능형 에이전트에 대한 기술동향을 조사하였다. 자동적(autonomous)이고 상호적인(interactive) 애니메이션을 전제로 하는 감성 기반 지능형 에이전트의 기술 현황 및 주요 연구 사례들을 살펴보고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.183-187
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2020
The general Wi-Fi network connection structure is that a number of IoT (Internet of Things) sensor nodes are directly connected to one AP (Access Point) node. In this structure, the range of the network that can be established within the specified specifications such as the range of signal strength (RSSI) to which the AP node can connect and the maximum connection capacity is limited. To overcome these limitations, multiple middleware bridge technologies for dynamic scalability and load balancing were studied. However, these network expansion technologies have difficulties in terms of the rules and conditions of AP nodes installed during the initial network deployment phase In this paper, an intelligent edge computing IoT device is developed for constructing an intelligent autonomous cluster edge computing network and applying it to real-time road danger context aware and notification system through an intelligent risk situation recognition algorithm.
최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.207-216
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2000
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system ; ANSIA (Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA is composed of following component layers : 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. In the data mining agent layer, that plays a key role as a system engine, extracts strategy from the historic negotiation is extracted by competitive learning in neural network. In negotiation agent layer, we propose the autonomous negotiation process model that enables to estimate the strategy of opponent and achieve interactive settlement of negotiation. ANISIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
이 논문에서는 지능형 교통시스템에서 자율주행용 자계도로 3차원적으로 해석하여 차량의 위치를 검출하기 위한 시스템에 관하여 다룬다. 특히 자율주행시스템을 구성하는 핵심요소 중 하나인 위치검출시스템의 새로운 방법을 제안한다. 기존의 위치검출시스템은 자계와 차량의 위치 관계를 맵핑하는 원리를 이용한다. 이는 데이터의 저장이 필수적이며 대용량의 메모리를 요구되어 상용화시 고비용의 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존 위치검출시스템이 가지는 문제점을 극복하기 위한 방법으로 신경망을 이용한 위치검출시스템을 제안한다. 그리고 제안한 위치검출시스템을 적용한 자율주행시스템을 설계한다. 설계한 자율주행시스템의 적용 가능성을 파악하기 위하여 자율주행실험을 행하고 이를 분석한다.
무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 시스템을 설계한다. 설계한 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문은 자율주행 알고리즘 개발을 위한 저비용 드라이빙 시뮬레이터 구축 방법을 소개한다. 이는 물리엔진을 적용한 상용게임 소프트웨어인 GTA V를 활용하여 구현되며 자율주행 시스템에 필요한 다양한 센서 출력값 및 데이터를 에뮬레이션하는 기능을 내장한다. 이를 위해 GTA V 내부 데이터를 취득할 수 있는 Script Hook V의 NF를 활용하여 GT 데이터를 취득하고, 이를 활용하여 다양한 자율주행용 센서 데이터를 생성한다. 본문에서는 설계된 드라이빙 시뮬레이터의 전반적인 기능들을 소개하며, 개별 기능에 대한 검증을 수행한다. 자율주행 알고리즘 개발 환경 구축을 위해 게임 엔진 내부 메모리 접근을 통한 GT 데이터를 취득하는 과정을 설명하고, 에뮬레이션된 센서값을 처리 및 활용하여 인공 신경망 학습 및 성능평가에 적용 가능한 예시를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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