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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박희문 (경남과학기술대학교) 박진현 (경남과학기술대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제18권 제3호
발행연도
2014.3
수록면
510 - 518 (9page)

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본 연구에서는 유체 속에서의 로봇의 방향전환 메커니즘의 성능을 개선하고 최적화하기 위하여 물 속 자연환경에 최적화되어 있는 물고기의 CST(CST:C-shape sharp turn) 패턴을 모방하여 물고기 로봇의 꼬리 관절 궤적을 신경회로망(neural network)을 사용하여 제안하였다. 물고기의 CST 패턴을 모방하기 위해 CST 패턴을 순차적으로 기록한 정보를 수치적으로 변환하여 좌표 데이터를 생성하고 함수화하였다. 함수화된 모션 함수를 물고기 로봇의 상대 관절각으로 변환하였으나, 구해진 상대 관절 궤적은 잉어의 순차적 기록에 의해 구해진 각도이므로 분해능이 떨어져 실제 물고기 로봇의 제어에 적용하기 어렵다. 그러므로 상대 관절 궤적을 일반화 기능이 뛰어난 신경회로망을 사용하여 보간하고 물고기 로봇에 적용하였다. 모의실험을 통하여 신경회로망을 이용한 상대 관절 궤적 함수가 고차의 다항식 궤적 함수에 비하여 물고기 로봇의 CST 모션에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 물고기 로봇의 모델링 및 관절각 정의
Ⅲ. 물고기 로봇의 CST 궤적
Ⅳ. 모의실험 및 결과분석
Ⅴ. 결론
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-550-001389746