International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.333-338
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2005
This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.
This paper describes a new design of blimp having wheeled vehicle part. This system can work both on the ground using wheeled vehicle and in the air using the floating capability of the blimp part. The passive wheeled mechanism in the vehicle part enables the stable taking off, landing on as well as it is greatly helpful to keep a stationary position on the floor. On the other hand, the floating capability enables the wheeled blimp to fly freely regardless of the ground condition or obstacles. The wheeled blimp can be used as an agent robot for the tole-presence application. Using multimedia devices such as camera, speaker, LCD and microphone mounted on the blimp surface, this system can get necessary information at the local site and communicate with person from a distance. As a typical tele-presence application, the wheeled blimp is currently being developed to a tole-guidance robot working in public indoor areas such 35 exhibition halls, departments, hospitals, etc ...
본 논문에서는 군집간 제어를 위한 이동용 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위하여 GPS(Global Positioning System)수신 모듈과 Bluetooth송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하고, GPS 수신기로부터 받은 blaster-이동로봇의 위치좌표를 Bluetooth통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 보내면 각 Slave-이동로봇은 Master이동로봇으로부터 받은 위치 좌표를 이용하여 blaster-이동로봇을 중심으로 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 할 수 있다.
If an agent has a learning ability using previous knowledge, then it is expected that the agent can speed up learning by interacting with environment. In this paper, we present an improved reinforcement learning algorithm using domain knowledge which can be represented by problem-independent features and their classifiers. Here, neural networks are employed as knowledge classifiers. To show the validity of our proposed algorithm, computer simulations are illustrated, where navigation problem of a mobile robot and a micro aerial vehicle(MAV) are considered.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.439-442
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2016
제한된 환경에서 로봇이 동적 장애물들에 대해 능동적으로 대처하며 목표한 지점까지 도달하기 위한 알고리즘을 제안한다. 로봇은 행동기반 시스템으로 만들어져 주변 장애물들을 자율적으로 회피한다. ex-agent는 공중에서 주변 환경들을 modeling 한 뒤 cell-map을 만들어 $A^*$알고리즘을 통해 이동 경로를 설정한다. 이동 경로와 로봇의 진행방향을 비교하여 회전 방향을 조언해준다. 로봇은 ex-agent 로부터 받은 조언과 센서값들을 조율하여 장애물들을 능동적으로 회피하며 목표 위치를 찾아갈 수 있다. 실험은 시뮬레이터를 통해 이루어졌으며 장애물들에 대해 원반한 회피율을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.4
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pp.474-484
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2024
Reinforcement learning, which are also studied in the field of defense, face the problem of sample efficiency, which requires a large amount of data to train. Transfer learning has been introduced to address this problem, but its effectiveness is sometimes marginal because the model does not effectively leverage prior knowledge. In this study, we propose a stochastic initial state randomization(SISR) method to enable robust knowledge transfer that promote generalized and sufficient knowledge transfer. We developed a simulation environment involving a cooperative robot transportation task. Experimental results show that successful tasks are achieved when SISR is applied, while tasks fail when SISR is not applied. We also analyzed how the amount of state information collected by the agents changes with the application of SISR.
This paper describes the solution method of Team AIRLAB used to participate in the League of Robot Runners Competition which tackles the problem of Lifelong Multi-agent Pathfinding (MAPF). In lifelong MAPF, multiple agents are tasked to navigate to their respective goal locations where new goals are consecutively revealed once they reach initial goals. The agents need to avoid collisions and deadlock situations while they navigate to perform tasks. Our method consists of (i) Puzzle Heuristics, (ii) MAPF-LNS2, and (iii) RHCR. The Puzzle Heuristics is our own algorithm that generates a compact heuristic table contributing to reduce memory consumption and computation time. MAPF-LNS2 and RHCR are state-of-the-art algorithms for MAPF. By combining these three algorithms, our method can improve the efficiency of paths for all agents significantly.
This paper describes the configuration of a multi-agent system that can recognize human intentions. This system constructs ontologies of human intentions and enables knowledge acquisition and sharing between intelligent agents operating in different environments. This is achieved by using a bi-directional associative memory network. The process of intention recognition is based on fuzzy association inferences. This paper shows the process of information sharing by using ontologies. The purpose of this research is to create human-centered systems that can provide a natural interface in their interaction with people.
As the field of robots is evolving to intelligent robots that can replace even humans' mental or emotional labor, 'robot ethics' needed in relationship between humans and robots is becoming a crucial issue these days. The purpose of this study is to consider the ethics of robots and humans that is essential in this post-human age. It will deal with the followings as the main contents. First, with the cases of developing ethics software intended to make robots practice ethics, the authors begin this research being conscious about the matter of whether robots can really judge what is right or wrong only with the ethics codes entered forcibly. Second, regarding robot ethics, we should consider unethicality that might arise from learning data internalizing human biasness and also reflect ethical differences between countries or between cultures, that is, ethical relativism. Third, robot ethics should not be just about ethics codes intended for robots but reflect the new concept of 'human ethics' that allows humans and robots to coevolve.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.15
no.1
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pp.62-70
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2019
The APR1400 reactor may be operated for a long time under high temperature and pressure conditions, causing damage to the stud holes and causing stud bolts and holes to stick. The present practice is to manually remove the anti-sticking agent and foreign matter remaining in the APR1400 reactor stud hole and to visually check the surface condition of the thread to check the damage status of the threads. In the case of the APR1400 reactor stud holes, manually cleaning the threads increases the risk of radiation exposure and operator's fatigue. To avoid this, the autonomous mobile robot is used to automatically clean the reactor stud holes. The purpose of this study is to optimize the cleaning performance of the mobile robot by looking at the behavior of the surface roughness of the stud surface cleaned by the brush attached to the mobile robot due to changes in brush material, thickness of wire, and rotation speed. A microscopic approach to the surface roughness of the flank is needed to investigate the effects of the newly proposed brush of the autonomous mobile robot on the thread holes. According to this experiment, it is reasonable to use STS brush rather than Carbon one. Optimal operating conditions are derived and the safety of APR1400 reactor stud holes maintenance can be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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