신경회로망과 유전알고리즘에 기초한 이동로봇의 제어 이득 최적화

최영규; 박진현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최영규 (부산대학교) 박진현 (경남과학기술대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제4호

발행연도: 2016.4

수록면: 698 - 706 (9page)

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이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.

#신경회로망 #유전알고리즘 #이동로봇 #최단시간 #최적제어이득 #Neural Network #Genetic Algorithm #Mobile Robot #Minimum-time #Optimal Control Gain

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F. Fahimi, Autonomous Robots: Modeling, Path Planning, and Control, New York, NY:Springer, 2010.

R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, and D. Scaramuzza, Introduction to Autonomous Mobile Robots, 2nd ED, Cambridge, MA: The MIT Press, 2011.

D.E. Kirk, Optimal Control Theory: An Introduction, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc., 2004.

F.L. Lewis, D. Vrabie and V.L. Syrmos, Optimal Control: 3rd ED, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Inc., 2012.

Y.K. Choi and J.H. Park, “Minimum-time trajectory control of ships using neural networks," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 17, no. 1, pp 117-126, Jan. 2013.

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