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Repast기반 진화 알고리즘을 통한 무인 비행체의 동적 경로계획 모델링 및 시뮬레이션
Modeling and Simulation of Evolutionary Dynamic Path Planning for Unmanned Aerial Vehicles Using Repast 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.27 no.2, 2018년, pp.101 - 114  

김용호 (Agency for Defense Development)

초록
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무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Several different approaches and mechanisms are introduced to solve the UAV path planning problem. In this paper, we designed and implemented an agent-based simulation software using the Repast platform and Java Genetic Algorithm Package to examine an evolutionary path planning method by implementin...

주제어

#진화알고리즘   #에이전트 기반 시뮬레이션   #유전 알고리즘   #Repast 시뮬레이터  

참고문헌 (13)

  1. Besada-Portas E, de la Torre L, de la Cruz J.M, & de Andres-Toro, B. (2010). Evolutionary Trajectory Planner for Multiple UAVs in Realistic Scenarios. Robotics, IEEE Transactions. 619-634. doi: 10.1109/TRO.2010.2048610 

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  2. Bortoff, S. A. (2000). Path planning for UAVs. In Proc. of the American Control Conference, pages 364-368, Chicago, IL. 

  3. Ioannis K. Nokolos, Eleftherios S. Zografos, and Athina N. Brintaki. UAV Path Planning Using Evolutionary Algorithm. p77-78 (2007). 

  4. J.M de la Cruz, E. Besada-Portas, L Torre-Cubillo. (2008). Evolutionary Path Planner for UAVs in Realistic Environments. 

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  13. Trovato, K.I. 1996. A* Planning in Discrete Configuration Spaces of Autonomous Systems. PhD thesis, Amsterdam University, 1996. 

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