$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

스웜 시스템의 그룹 행동을 위한 조직화된 단일 연합법

Systematic Singular Association for Group Behaviors of a Swarm System

초록

본 논문은 다수의 에이전트가 있는 스웜 시스템에서 효과적인 그룹행동을 다루는 연구를 한 내용이다. 많은 에이전트들이 그룹 행동을 할 때 효율적인 연합 행동을 할 수 있도록 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 균일한 에이전트간의 포메이션 형성, 신속한 목표물 이동, 그리고 에이전트간의 충돌 회피를 만족시키는 동적 연합(Dynamic Association, 이하 DA)알고리즘을 소개 한다. 동적 연합을 바탕으로 조직화된 단일 연합법(Systematic Singular Association, 이하 SSA)을 제안하였다. 제안된 계획에서는 장애물과 목표물 사이에도 직선시야(Line Of Signt, 이하 LOS)를 고려했다. 제안된 SSA 규칙과의 비교를 위해, 에이전트 간의 LOS만 고려하는 근거리 에이전트 선택 단일연합(Singular Association, 이하 SA)과 다(多) 연결 에이전트 선택 SA 알고리즘을 사용하였다. 비교의 결과로 제안된 방법에서 두개의 중요한 장점을 확인했다. 첫째, SSA규칙은 동료 에이전트를 잃을 가능성이 상당히 낮고 빠른 에이전트들의 빠른 이동을 만족시킨다. 둘째, 장애물과 목표물 사이의 LOS고려로 인해서 SSA규칙의 간소화는 특히 그룹 이동시 유리하다. 제안된 알고리즘의 효율성을 자세히 보여주기 위하여 다른 알고리즘과의 비교 시뮬레이션을 제공한다.

Abstract

In this paper, we present a framework for managing group behaviors in multi-agent swarm systems. The framework explores the benefits by dynamic associations with the proposed artificial potential functions to realize complex swarming behaviors. A key development is the introduction of a set of flocking by dynamic association (DA) algorithms that effectively deal with a host of swarming issues such as cooperation for fast migration to a target, flexible and agile formation, and inter-agent collision avoidance. In particular, the DA algorithms employ a so-called systematic singular association (SSA) rule for fast migration to a target and compact formation through inter-agent interaction. The resulting algorithms enjoy two important interrelated benefits. First, the SSA rule greatly reduces time-consuming for migration and satisfies low possibility that agents may be lost. Secondly, the SSA is advantageous for practical implementations, since it considers for agents even the case that a target is blocked by obstacles. Extensive simulation presents to illustrate the viability and effectiveness of the proposed framework.

참고문헌 (16)

  1. S. Waydo and R. M. Murray, 'Vehicle motion planning using stream functions,' In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Taipei, Taiwan, pp. 2484-2491, 2003 
  2. D. H. Kim, H. O. Wang, and S. Shin, 'Decentralized control of autonomous swarm systems using artificial potential functions : Analytical Design Guidelines,' Int. Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 45, no. 4, pp. 369-394, 2006 
  3. G. Ye, H.O. Wang, K. Tanaka, Z. Guan, 'Managing group behaviors in swarm systems by associations,' In Proceedings of the 25th American Control Conference, Minneapolis, Minnesota, pp. 3537-3544, 2006 
  4. J. S. Baras, X. Tan, and P. Hovareshti, 'Decentralized control of autonomous vehicles,' 42nd IEEE Conference on Decision and Control, Maui, Hawaii, pp. 1532-1537, 2003 
  5. L. E. Kavraki and J. C. Latombe, 'Probabilistic roadmaps for robot path planning, practical motion planning in robotics: current approaches and future directions,' Gupta K. and Pobil A. del (eds), John Wiley, pp. 33-53, 1998 
  6. J. Sullivan, S. Waydo, and M. Campbell, 'Using stream functions for complex behavior and path generation,' In Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, Austin, Texas, 2003 
  7. T. Balch, and M. Hybinette, 'Behavior-based coordination of large-scale robot formations,' Proc. Fourth Int. Conf. on Multi Agent Systems, pp. 363-364, 2000 
  8. M. Campbell, R. D’Andrea, D. Schneider, A. Chaudhry, S. Waydo, J. Sullivan, J. Veverka and A. klochko, 'RoboFlag games using system based, hierarchical control,' In Proceedings of the American Control Conference, Denver, Colorado, pp. 661-666, 2003 
  9. S. Guang, S. Thomas and N. M. Amato, 'A general framework for PRM motion Planning,' In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Taipei, Taiwan, pp. 21-26, 2003 
  10. S. J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall, edition, 1995. 
  11. W. Spears, D. Spears, J. Hamann, and R. Heil, 'Distributed, physics-based control of swarms of vehicles,' Autonomous Robots, vol. 17, no. 2-3, pp. 137-162, 2004 
  12. V. Gazi, and K. M. Passino, 'Stability analysis of social foraging swarms,' IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, vol. 34, no. 1, pp. 539-557, 2004 
  13. Y. Koren, and J. Borenstein, 'Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation,' Proc. of the IEEE int. Conf. on Robotics & Automation, pp. 1398-1404, 1991 
  14. G. Ye, H. O. Wang and K. Tanaka, 'Coordinated motion control of swarms with dynamic connectivity in potential flows,' In Proceedings of the 16th International Federation of Automatic Control World Congress, Prague, Czech Republic, 2005 
  15. S. S. Ge, and Y. J. Cui, 'Dynamic motion planning for mobile robots using potential field method,' Autonomous Robots, vol. 13, no. 3, pp. 207-222, 2002 
  16. P. Ogren, Formations and Obstacle Avoidance in Mobile Robot Control, Ph.D. thesis, Royal Institute of Technology, 2003 

이 논문을 인용한 문헌 (0)

  1. 이 논문을 인용한 문헌 없음

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

DOI 인용 스타일