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Firefly Algorithm을 이용한 군집 이동 로봇의 경로 계획
Path Planning of Swarm Mobile Robots Using Firefly Algorithm 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.5, 2013년, pp.435 - 441  

김휴찬 (캐논코리아 비즈니스 솔루션 기구설계팀) ,  김제석 (한양대학교 자동차공학과) ,  지용관 (현대모비스 ADAS설계팀) ,  박장현 (한양대학교 미래자동차공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A swarm robot system consists of with multiple mobile robots, each of which is called an agent. Each agent interacts with others and cooperates for a given task and a given environment. For the swarm robotic system, the loss of the entire work capability by malfunction or damage to a single robot is...

주제어

#firefly algorithm   #mobile robot   #convex hull   #swarm robots  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Firefly Algorithm란? 최근에 들어, 군집 지능이론(swarm intelligence) [4-6]은 집단 로봇 시스템의 설계화 구현에 새로운 접근 방법을 제공함으로써 상대적으로 간단한 구조를 가진 다수의 로봇들의 상호협력을 통해 견실하고 유연한 방법으로 복잡한 임무를 수행할 수 있는 군집 로봇 시스템(swarm robotic system)의 구성을 가능하게 하였다. 군집 이론 중 하나인 FA (Firefly Algorithm)[7,8]은 반딧불이의 불빛을 내는 행동과 사회적 행동 양식에 기반을 둔 개체군 기반의 최적화 방법으로 주어진 조건하에서 목표를 향해 이동하는 기본적인 목적과 동일하며, 군집 지능의 적용을 용이하게 하는 장점이 있다.
군집로봇 시스템이란? 다수의 로봇이 각자가 가진 능력만으로 해결하기 어려운 작업을 주위의 로봇들 간에 상호작용과 협력을 통해 주어진 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성된 시스템을 군집로봇 시스템이라고 한다[1,2]. 군집 로봇에서 각각의 단일 로봇을 개체(agent)라 하는데 개체라는 것은 주어진 일과 환경에 대해 상호 작용을 하면서 환경을 인지하고 상황에 맞는 상황 판단과 의사 결정을 한 후 행동을 하여 환경에 반응을 하는 모든 것들로 정의된다[3].
군집로봇 시스템에서 개체란 무엇인가? 다수의 로봇이 각자가 가진 능력만으로 해결하기 어려운 작업을 주위의 로봇들 간에 상호작용과 협력을 통해 주어진 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성된 시스템을 군집로봇 시스템이라고 한다[1,2]. 군집 로봇에서 각각의 단일 로봇을 개체(agent)라 하는데 개체라는 것은 주어진 일과 환경에 대해 상호 작용을 하면서 환경을 인지하고 상황에 맞는 상황 판단과 의사 결정을 한 후 행동을 하여 환경에 반응을 하는 모든 것들로 정의된다[3]. 이러한 군집 로봇 시스템을 이용하면 한 대의 로봇을 이용하여 동일한 작업을 수행하는 시스템과 비교할 때, 로봇 1대의 고장 또는 파손에 의해 전체 작업 계획이 받게 되는 손실이 비교적 적으며 로봇의 교체 및 수리가 용이하고 보다 복잡한 작업 수행이 가능하다.
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참고문헌 (13)

  1. F. Ducatelle,G.A. Di Caro,and L. M. Gambardella,"Cooperative self-organization in a heterogeneous swarm robotic system,"Proc.of the 12th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pp. 87-94, Jul. 2010 

  2. J. S. Kim and Y. H. Joo, "Asynchronous behavior control algorithm of the swarm robot for surrounding intruders," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean),vol. 18, no. 9, pp. 812-818, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. S. J. Russell, P. Norvig, J. F. Canny, J. M. Malik, and D. D. Edwards, "Artificial intelligence: a modern approach,"Prentice hall Englewood Cliffs, NJ, pp. 1-60, 1995. 

  4. G. Beni, From Swarm Intelligence to Swarm Robotics, in Swarm Robotics, Springer, Berlin Heidelberg,pp. 1-9, 2005. 

  5. S. Garnier, J. Gautrais, and G. Theraulaz,"The biological principles of swarm intelligence" Swarm Intelligence, vol. 1, no. 4, pp. 3-31, Jul. 2007. 

    상세보기 crossref

  6. J. H. Lee,J. W. Ahn, and C. W. Ahn, "Energy efficient cooperative foraging swarm robots using adaptive behavioral model," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 18, no. 1, pp. 21-27, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. X.S. Yang, Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, Luniver Pr, pp. 79-90, 2008. 

  8. X.S. Yang, Firefly Algorithms for Multimodal Optimization, in Stochastic Algorithms: Foundations and Applications, Springer, Berlin Heidelberg, pp. 169-178, 2009. 

  9. G.K. Jati, Evolutionary Discrete Firefly Algorithm for Travelling Salesman Problem, in Adaptive and Intelligent Systems, Springer, Berlin Heidelberg, pp. 393-403, 2011. 

  10. Y. AltintasandK. Erkorkmaz, "Feedrate optimization for spline interpolation in high speed machine tools,"CIRP Annals-Manufacturing Technology, vol. 52, no. 1, pp. 297-302, Jun. 2003. 

    상세보기 crossref

  11. H.T. Kim, Geometric Path Planning of a Mobile Robot Using B-spline,Hanyang University(in Korean), Seoul, pp. 5-16, 2009. 

  12. J.O. Kim and P.K. Khosla, "Real-time obstacle avoidance using harmonic potential functions,"Robotics and Automation, IEEE Transactions, vol. 8, no. 3, pp. 338-349, Jun.1992. 

    상세보기 crossref

  13. S. Lukasik and S. Zak, "Fire？y algorithm for continuous constrained optimization tasks," Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems, pp. 97-106, 2009. 

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