정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
행동기반 로봇의 퍼지제어기 설계를 위한 진화형 접근 방식 |
| 영문제목(English Title) |
An Evolutionary Approach to design Fuzzy Controller for Behavior-based Robot |
| 저자(Author) |
이승익
조성배
Seungik Lee
Sungbae Cho
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 24 NO. 12 PP. 1400 ~ 1407 (1997. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
상태 공간의 표현을 이용하여 현재위치를 인지하고 경로를 계획한 후 모터를 구동시키는 전통적인 인공지능의 접근방식으로는 끊임없이 변화하는 환경에 적절히 대처할 수 있는 이동로봇을 구축하기 어렵다. 이를 해결하기 위해서 최근에 진화방식으로 로봇의 제어기를 적절히 학습시키는 행동기반 로봇에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 적응능력을 갖는 제어기를 구성하기 위하여 기본 제어기는 퍼지 시스템으로 구성하고 내부의 매개변수 등을 유전자 최적화 방식에 의해서 결정하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 방법을 Khepera라고 하는 실제 이동 로봇의 시뮬레이터에 적용하여, 로봇 스스로 목표 지점까지 도달할 수 있는 규칙을 발견해 냄을 보인다. 특히 최종적으로 생성된 규칙들을 분석한 결과 목표 지점까지의 도달이라는 문제를 해결하기 위해 장애물 회피나 좌ㆍ우회전 등과 같은 부문제의 해결방법도 스스로 만들어 냈음을 알 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
It is difficult to construct an adaptive controller for mobile robot in the changing environments with a conventional approach, where a robot has to represent the environment by state-space, plan an optimal path to the goal, and then drive its motors appropriately. To solve this problem, some researchers have recently proposed such a method that a robot might learn the optimal control logic automatically through evolutionary mechanism. In this paper, we propose another method of building a basic controller by fuzzy logic and determining its parameters by genetic optimization for an adaptive controller. The simulation with a robot called Khepera shows that it finds an optimal set of fuzzy rules that leads the robot to the goal point. Especially, an analysis of the fuzzy rules indicates that the robot has obtained several substrategies, such as avoiding obstacles and turning right or left, in the course of evolution to find the optimal controller.
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