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입자 군집 최적화와 개선된 Dijkstra 알고리즘을 이용한 경로 계획 기법
Path Planning Method Using the the Particle Swarm Optimization and the Improved Dijkstra Algorithm 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.18 no.2, 2008년, pp.212 - 215  

강환일 (명지대 공대 정보공학과) ,  이병희 (명지대 공대 정보공학과) ,  장우석 (명지대 공대 정보공학과)

초록
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본 논문에서 개선된 Dijkstra 알고리즘과 입자 군집 최적화를 이용한 최적 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 최적의 경로를 구하기 위해 우선 이동 로봇 공간에서 MAKLINK를 작성하고 MAKLINK와 관련한 그래프를 얻는다. 여기서 MAKLINK는 장애물의 꼭지점을 연결하면서 볼록집합이 만들어지도록 하는 모서리의 집합을 의미한다. 얻은 그래프에서 출발점과 도착점을 포함하여 Dijkstra 알고리즘을 이용하여 최소 비용 최적 경로를 얻고 이 최적의 경로에서 개선된 Dijkstra경로를 얻는다. 마지막으로 개선된 Dijkstra경로에서 입자 군집 최적화를 적용하여 최적의 경로를 얻는다. 제안된 방법이 논문[1]에 나온 결과보다 더 좋은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통해 입증한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we develop the optimal path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. The MAKLINK is a set of edge...

주제어

#Path Planning   #Dijkstra Algorithm   #MAKLINK   #Particle Swarm Optimization   #Improved Dijkstra Algorithm  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 입자 군집화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 개선된 Dijkstra 알고리즘과 입자 군집 최적화를 이용한 최적 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 2절에서는 최적의 경로를 구하기 위해 우선 이동 로봇 공간에서 MAKLINK 를 작성하고 MAK丄INK와 관련한 그래프를 얻는다.
  • 진화 알고리즘을 이용하는 방법이 있는데 우선 개미 집단 알고리즘(ant colony algorithm)!]]혹은 입자 군집화 알고리즘[2, 6]을 이용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 입자 군집화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 개선된 Dijkstra 알고리즘과 입자 군집 최적화를 이용한 최적 경로 계획 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

  • 부분이다. 충돌회피 경로 생성 시 본 논문에서 제시한 가정은 로봇이 사전에 로봇의 주위 환경에 관한 지식을 모두 갖고 있다는 사실이다. 이 가정 하에 여러 방법, 예를 들면 가시그래프(visibility graph)[9], 인공 포텐셜 장 이론 (artificial potential field)[3]및 그리드(grid) 방법M이 존재한다.
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참고문헌 (9)

  1. Tan Guan_Zheng, HE Huan and SLOMAN Aaron, "Ant Colony System Algorithm for Real-Time Globally Optimal Path Planning of Mobile Robots, Acta Automatica Sinica, vol. 33, no. 3, pp. 279-285, March 2007 

    상세보기 crossref

  2. Yuan-Qing Qin, De-Bao Sun, Ning Li and Yi-Gang Cen, " Path planning for Mobile Robot Using the Particle Swarm Optimization with Mutator Operator," Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernatics, Shaghai, pp. 2473-2478, August 2004 

  3. Yoram Keron, Johann Borenstein, "Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation," Conf. Robot Automation, California, pp. 1398-1404, April, 1991 

  4. Ma Zhao-qing, Yuan Zen-ren, "Real time navigation and obstacle avoidance based on grids method for fast mobile robot," Robot, No. 6, pp. 344-348, Nov., 1996 

  5. Habib M K, ASama H., "Efficient method to generate collision free paths for autonomous mobile robot based on new free space structuring approach," IEEE/RSJ International Workshop on Intelligent Robots and Systems IROS'91, Osaka, Japan, pp. 563-567, 1991 

  6. Shi Y. and Eberhart, R. C., "Empirical study of particle swarm optimization, " Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation, Piscataway, NJ, pp. 1945-1950, 1999 

  7. James F. Kurose and Keith W. Ross, Computer networking, 3rd Edition, Pearson, Addison Wesley, Boston, 2005 

  8. TAN Guan-zheng, HE Huan, Aaron Sloman," Global optimal path planning for mobile robot based on improved Dijkstra algorithm and ant system algorithm", J.Cent. South Univ. Technol. Vol. 13, No.1, 2006 

  9. Nilsson, N. J. "A mobile automation, an application of artificial intelligence technique", Proc. of first International Joint Conference, Artificial Intelligence, pp. 509-520, 1969 

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