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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.12
- 수록면
- 591 - 597 (7page)
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In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic systems (DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. These features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Biological Immune System
3. Immune System Modeling
4. Group Control Algorithm Based On Artificial Immune System
5. Simulations
6. Conclusion
References
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