진화적 상호작용을 이용한 군집로봇의 환경적응

문우성; 장진원; 백광렬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 문우성 (부산대학교) 장진원 (부산대학교) 백광렬 (부산대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제16권 제3호

발행연도: 2010.3

수록면: 227 - 232 (6page)

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In this paper we consider the multi-robot system that collects target objects spread in an unexplored environment. The robots cooperate each other to improve the capability and the efficiency. The robots attract or intimidate each other, as behaviors of bacterial swarms or particles with electrical moments. The interactions would increase the working efficiency in some environments, but it would decrease the efficiency in some other environments. Therefore, the system needs to adapt to the working environment by adjusting the strengths of the interactions. The strengths of the interactions are expressed as sets of gene codes that mean the weights of each kind of attracting or intimidating vectors. The proposed system adjusts the gene codes using evolutional strategy. The proposed approach has been validated by computer simulation. The results of this paper show that our inter-swarm interacting strategy and optimizing algorithm improves the working efficiency, adaptively to the characteristics of environments.

#multi-robot #swarm robot #genetic algorithm #environment adaptation

참고문헌 (12)

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1. [학술대회논문] - Y. Rekleitis / 2000 / Multi-robot collaboration for robust exploration / Proc. of IEEE Internaional Conference in Robotics and Automation

2. [학술대회논문] - J. McLurkin / 2004 / Distributed algorithms for dispersion in indoor environments using a swarm of autonomous mobile robots / Proc. of the 7th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems

3. [단행본] - D. Payton / 2001 / Pheromone Robotics, Autonomous Robots / Springer

4. [학술대회논문] - M. J. Mataric / 1993 / Designing Emergent Behaviors: From Local Interactions to Collective Intelligence / Proc. of 2nd International Conference on Simulation of Adaptive Behavior : 432 ~ 441

5. [학술대회논문] - C. R. Kube / 1993 / Collective robotic intelligence / Proc. of 2nd International Conference on Simulation of Adaptive Behavior : 460 ~ 468

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