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[국내논문] 다개체 이동 로봇을 위한 선도-추종 접근법 기반 적응 군집 제어
Leader-Following Based Adaptive Formation Control for Multiple Mobile Robots 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.5, 2010년, pp.428 - 432  

박봉석 (연세대학교 전기전자공학과) ,  박진배 (연세대학교 전기전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, an adaptive formation control based on the leader-following approach is proposed for multiple mobile robots with time varying parameters. The proposed controller does not require the velocity information of the leader robot, which is commonly assumed that it is either measured or tele...

주제어

#formation control   #leader-following approach   #mobile robot   #projection algorithm   #leader velocity  

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

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변하는 선도 로봇의 속도 정보를 모르는 경우에도 군집 제어가 가능한 적응 군집 제어기를 제안한다. 모든 오차의 수렴성을 보이기 위해 [10] 에서 제안한 기법을 수정보완하며, 투영 알고리즘(projection algorithm)을 이용하여 시간에 따라 변하는 선도 로봇의 속도 정보를 추정한다.
  • 본 논문에서는 시변 파라미터를 갖는 이동 로봇들을 위한 적응 군집 제어기를 제안하였다. 본 논문에서 제안된 제어 시스템은 투영 알고리즘을 사용함으로써 시간에 따라 변하는 선도 로봇의 속도 정보를 추정하였다.

가설 설정

  • 가정 1: Lij, ψij, θi, θj 는 센서를 이용하여 측정할 수 있으며, 추종 로봇은 통신을 통하여 선도 로봇의 방위각인 θi에 대한 정보를 얻을 수 있다고 가정한다.
  • 가정 2: 선도 로봇의 속도인 vi와 ωi는 미분 가능하고 시변(time varying)이며, 미지의 값이고 , #의 경계치(bound)가 있다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
군집 제어 방식은 어떻게 분류되는가? 군집 제어(formation control)는 탐색, 구조, 협업과 같은 작업들의 경우 단일 로봇에 비해 많은 장점들을 가지고 있기 때문에 많은 연구자들로부터 관심을 받아왔다. 이러한 군집 제어 방식은 크게 행동 기반(behavior based) 접근 방식[1-3], 가상 구조(virtual structure) 접근 방식[4-6], 선도-추종(leaderfollowing) 접근법[7-10]으로 분류할 수 있다. 행동 기반 접근 방식은 다수의 임무가 부여되었을 때 제어 전략을 수립하기 용이하나 수식적 구현과 전체 로봇의 안정도 보장이 어렵다.
군집 제어가 많은 연구자들로부터 관심을 받아온 이유는 무엇인가? 군집 제어(formation control)는 탐색, 구조, 협업과 같은 작업들의 경우 단일 로봇에 비해 많은 장점들을 가지고 있기 때문에 많은 연구자들로부터 관심을 받아왔다. 이러한 군집 제어 방식은 크게 행동 기반(behavior based) 접근 방식[1-3], 가상 구조(virtual structure) 접근 방식[4-6], 선도-추종(leaderfollowing) 접근법[7-10]으로 분류할 수 있다.
behavior based 접근 방식의 특징? 이러한 군집 제어 방식은 크게 행동 기반(behavior based) 접근 방식[1-3], 가상 구조(virtual structure) 접근 방식[4-6], 선도-추종(leaderfollowing) 접근법[7-10]으로 분류할 수 있다. 행동 기반 접근 방식은 다수의 임무가 부여되었을 때 제어 전략을 수립하기 용이하나 수식적 구현과 전체 로봇의 안정도 보장이 어렵다. 가상 구조 접근 방식은 전체 로봇의 행동을 묘사하기는 쉬우나 군집 대형을 유지하기 위해 광대역 통신이 필요하다.
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참고문헌 (13)

  1. T. Balch and R. C. Arkin, “Behavior-based formation control for multirobot team,” IEEE Trans. Robot and Automation, vol. 14, no. 6, pp. 926-939, 1998. 

    상세보기 crossref

  2. J. Fredslund and M. J. Mataric, “A general algorithm for robot formations using local sensing and minimal communication,” IEEE Trans. Robot. Automat., vol. 18, no. 5, pp. 837-846, 2002. 

    상세보기 crossref

  3. J. R. T. Lawton, R. W. Beard, and B. J. Young, “A decentralized approach to formation maneuvers,” IEEE Trans. Robot. Automat., vol. 19, no. 6, pp. 933-941, 2003. 

    상세보기 crossref

  4. K. D. Do and J. Pan, “Nonlinear formation control of unicycletype mobile robots,” Robot. Auton. Syst., vol. 55, pp. 191-204, 2007. 

    상세보기 crossref

  5. P. Ogren, M. Egerstedt, and X. Hu, “A control Lyapunov function approach to multi-agent coordination,” Proc. of IEEE Conf. Decision and Control, Orlando, FL, pp. 1150-1155, Dec. 2001. 

  6. M. A. Lewis and K. H. Tan, “High precision formation control of mobile robots using virtual structures,” Auton. Robots, vol. 4, no. 4, pp. 387-403, 1997. 

    상세보기 crossref

  7. J. P. Desai, J. Ostrowski, and V. Kumar, “Modeling and control of formations of nonholonomic mobile robots,” IEEE Trans. Robot. Automa., vol. 17, no. 6, pp. 905-908, 2001. 

    상세보기 crossref

  8. J. Shao, G. Xiao, and Z. Cai, “Leader-following formation control of multiple mobile vehicles,” IET Control Theory Appl., vol. 1, no. 2, pp. 545-552, 2007. 

    상세보기 crossref

  9. A. K. Das, R. Fierro, V. Kumar, J. P. Ostrowski, J. Spletzer, and C. J. Taylor, “A vision-based formation control framework,” IEEE Trans. Robotics and Automat., vol. 18, no. 5, pp. 813-825, 2002. 

    상세보기 crossref

  10. T. Dierks and S. Jagannathan, “Neural network control of mobile robot formations using RISE feedback,” IEEE Trans. Systems, Man, and Cybern., vol. 39, no. 2, pp. 332-347, 2009. 

    상세보기 crossref

  11. J. B. Pomet and L. Praly, “Adaptive nonlinear regulation: estimation from the Lyapunov equation,” IEEE Trans. Automatic Control, vol. 37, no. 6, pp. 729-740, 1992. 

    상세보기 crossref

  12. M. M. Polycarpou, “Stable adaptive neural control scheme for nonlinear systems,” IEEE Trans. Automatic Control, vol. 41, no. 3, pp. 447-451, 1996. 

    상세보기 crossref

  13. 박봉석, 최윤호, 박진배, “시변 매개변수를 갖는 다개체 이동 로봇을 위한 적응 군집 제어,” 한국자동제어학술회의 논문집(KACC2009), 부산, 한국, pp. 136-138, 2009. 

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