[논문]최적화된 퍼지로직 기반 이동로봇의 지능주행 알고리즘

조연; 이홍규

doi:10.7471/ikeee.2018.22.2.440

최적화된 퍼지로직 기반 이동로봇의 지능주행 알고리즘
Intelligent Navigation Algorithm for Mobile Robots based on Optimized Fuzzy Logic 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.2, 2018년, pp.440 - 445

조연 (Dept. of Electrical Engineering, Korea University of Technology and Education) , 이홍규 (Dept. of Electrical Engineering, Korea University of Technology and Education)

초록
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본 논문은 미지 유동환경에서 다중 이동로봇들의 주행문제에 대한 연구결과이다. 여기에서 환경은 로봇에게는 알려져 있지 않기 때문에 로봇의 몸체에 부착된 근접센서들을 이용하여 주변환경들을 감지하여야 하고, 로봇이 충돌 없이 경로를 추적하여 목표지점에 도착하도록 기본 방책들을 조합한 지능주행 방법을 제안하였다. 이러한 대부분 기법들은 퍼지논리 제어기들을 이용하여 구현하였으며, 모든 로봇에 동일하게 적용하였다. 퍼지 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 membership function과 rules set를 진화시켰다. 모의실험 결과 제안한 방법이 주행문제에 긍정적인 결과가 있음이 증명되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The work presented in this paper deals with a navigation problem for a multiple mobile robots in unknown dynamic environments. The environments are completely unknown to the robots; thus, proximity sensors installed on the robots' bodies must be used to detect information about the surroundings. In order to guide the robots along collision-free paths to reach their goal positions, a navigation method based on a combination of primary strategies has been developed. Most of these strategies are achieved by means of fuzzy logic controllers, and are uniformly applied in every robot. In order to improve the performance of the proposed fuzzy logic, the genetic algorithms were used to evolve the membership functions and rules set of the fuzzy controller. The simulation experiments verified that the proposed method effectively addresses the navigation problem.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

This paper studied an intelligent navigation problem for multiple mobile robots in unknown dynamic environment using optimized fuzzy logic. In order to establish high-efficiency membership functions and rules set, the genetic algorithms were used to do this work.

제안 방법

This paper studied an intelligent navigation problem for multiple mobile robots in unknown dynamic environment using optimized fuzzy logic. In order to establish high-efficiency membership functions and rules set, the genetic algorithms were used to do this work. Compare the paths generated by the optimized and un-optimized fuzzy controller, because the path planning of real-time navigation in unknown environments is not a global one, thus, the evolved FLC demonstrated almost useless to shorten the path length.

성능/효과

2481s. Compared with the results of performance gain (7.63%, in running time) in [8] and that (1.72%, in path length) in [9], the method proposed in this work can get the 10.92% of performance improvement, which should be more effective.

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