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논문 상세정보

유전 알고리즘을 이용한 자율 주행 로봇의 장애물 호피

Collision Avoidance for an Autonomous Mobile Robot Using Genetic Algorithms

초록

자율 주행 로봇이 주어진 환경에 대한 정보를 이용하여 장애물을 회피하며 안전하고 효율적으로 목표지점까지 주행하기 위해서는 최적의 이동 경로가 생성되어야 한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 고정 및 움직이는 장애물이 존재하는 작업환경 내에서 전역경로 계획, 지역경로 계획을 결정하는 방법을 제안한다. 이동 로봇은 유전 알고리즘을 이용하여 먼저 최적의 전역 경로를 탐색하고 미지의 장애물을 발견하면 이와 충돌을 회피하기 위해 새로운 지역 경로를 탐색한다. 또한 움직이는 장애물이 작업공한내 존재하면 이동 로봇은 이를 피하기 위해 최적의 경로를 탐색한다. 본 논문에서는 제안한 유전 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 국부적 최소 값에 빠지지 않고 경로 탐색능력이 효율적임을 확인하였다.

Abstract

Navigation is a method to direct a mobile robot without collision when traversing the environment. This is to reach a destination without getting lost. In this paper, global and local path planning in fixed obstacle and moving obstacle using genetic algorithm are presented. First, mobile robot searches optimal global path using genetic algorithm without falling into local minima. Then if it finds a unknown obstacle, it searches new path without crashing obstacle. Also if there is a moving obstacle, mobile robot searches new optimal path without colliding with the obstacles. Various simulation results show the proposed algorithm can search a shortest path effectively.

저자의 다른 논문

참고문헌 (13)

  1. Toward Efficient Trajectory Planning the Path-velocity Decomposition , K.Hant;S.W.Zucker , Int. J. of Robotics Research / v.5,pp.72-89, 1986
  2. Navigation Templetes:Mediating Qualitive Guidience and Quantitative Control in Mobile Robots , Marc G. Slack , IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics / v.23,pp., 1993
  3. Real-Time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots , Borenstein,J.;Koren,Y. , IEEE Trans. on Systems, Man and Cybermetics / v.19,pp.1179-1187, 1989
  4. The Vector Field Histogram-Fast Obstacle-Avoidance for Mobile Robots , Borenstein,J.;Koren,Y. , IEEE Journal of Robotics and Automation / v.7,pp.287-288, 1991
  5. R.A.Jarvis , Distance transform Based Path planning for Robot Navigation, Recent Trends in Mobile Robots / v.,pp.3-31, 1993
  6. 유전 알고리즘을 이용한 이동 로봇의 경로 선택에 관한 연구 , 강대희;허경무 , 대한전기학회 논문지 / v.46,pp., 1997
  7. David E. Goldberg , Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning / v.,pp., 1989
  8. Phillip D. Wasserman , Advanced Methods in Neural Computing / v.,pp., 1993
  9. Yuval Davidor , Genetic Algorithms and Robotics: A Heuristic Strategy for Optimization / v.,pp., 1991
  10. Zbigniew Michalewicz , Genetic Algorithms+Data Structures=Evolution Programs / v.,pp., 1994
  11. 황희융 , C 프로그램 이렇게 짠다 / v.,pp.282-309, 1991
  12. D.J.Kruglinski , Inside Visual $C^{++}$ 5.0(4th ed.) / v.,pp., 1997
  13. Land Gambling DT를 이용한 원격 이동 로봇의 경로계획 , 김상문;이기성;최경삼 , 97 한국 퍼지 및 지능 시스템 학회 추계 학술대회 논문집 / v.,pp.159-162, 1997

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