최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.14 no.4, 2019년, pp.285 - 292
이준우 (Electrical Engineering, Kyungpook National University)
Path planning is an important problem to solve in robotics and there has been many related studies so far. In the previous research, we proposed the Heterogeneous-Ants-Based Path Planner (HAB-PP) for the global path planning of mobile robots. The conventional path planners using grid map had discret...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
경로 계획은 어떻게 구분되는가? | 경로 계획은 크게 전역 경로 계획(Global Path Planning)[1-4]과 지역 경로 계획(Local Path Planning)[5-7]으로 구분한다. 전역 경로 계획의 주목적은 출발점에서 도착점까지 이동 로봇이 주행 가능한 최적의 경로를 찾는 것이다. | |
경로 계획이란? | 이에 발맞춰 이동 로봇과 자율 주행 분야에서 가장 중요하고 활발하게 연구되어 왔고, 연구 중은 부문이 경로 계획(Path Planning)이다. 경로 계획은 특정한 공간에서 움직이는 이동 로봇이 출발점에서 도착점까지 안전하면서도 사용자의 여러 가지 요구 조건들을 충족시키는 최적 경로(Optimal Path)를 찾는 문제를 푸는 것이다. | |
Rapidly-exploring Random Tree (RRT)의 단점은? | RRT는 국소 최적해에 빠지지 않으면서도 고차원환경에도 적용이 가능한 샘플링 기반 알고리즘으로 그 활용성이 높다. 하지만, 한번 생성된 트리를 수정하는 과정이 없기 때문에, 경로의 최단거리에 대한 보장이 되지 않는다. 이를 개선하여 제안한 알고리즘이 바로 RRT*[21]이다. |
D.-J. Kang and D. G. Kim, "Optimal Path Planning of Mobile Robot for Multiple Moving Obstacles," Journal of Korea Robotics Society, vol. 2, no. 2, pp. 183-190, Jun., 2007.
S.-J. Kim, J.-W. Kang, and M.-J. Chung, "Efficient Coverage Path Planning and Path Following in Dynamic Environments," Journal of Korea Robotics Society, vol. 2, no. 4, pp. 304-309, Dec., 2007.
S. Bandi and D. Thalmann, "Space discretization for efficient human navigation," Computer Graphic Forums, vol. 17, no. 3, pp. 195-206, 1998.
P. Melchior, B. Orsoni, O. Lavialle, A. Poty, and A. Oustaloup, "Consideration of obstacle danger level in path planning using A* and Fast-Marching optimization: comparative study," Signal Processing, vol. 83, no. 11, pp. 2387-2396, Nov., 2003.
J. Yao, C. Lin, X. Xie, A. J. Wang, and C.-C. Hung, "Path planning for virtual human motion using improved A* algorithm," 2010 Seventh International Conference on Information Technology: New Generations, Las Vegas, USA, pp. 1154-1158, 2010.
T. W. Manikas, K. Ashenayi, and R. L. Wainwright, "Genetic Algorithms for Autonomous Robot Navigation," IEEE Instrumentation and Measurement Magazine, vol. 10, no. 6, pp. 26-31, Dec., 2007.
J. Zhao, L. Zhu, G. Liu, and Z. Han, "A modified genetic algorithm for global path planning of searching robot in mine disasters," 2009 International Conference on Mechatronics and Automation, Changchun, China, pp. 4936-4940, 2000.
J. Berger, K. Jabeur, A. Boukhtouta, A. Guitouni, and A. Ghanmi, "A hybrid genetic algorithm for rescue path planning in uncertain adversarial environment," IEEE Congress on Evolutionary Computation, Barcelona, Spain, pp. 1-8, 2010.
S. C. Yun, V. Ganapathy, and L. O. Chong, "Improved Genetic Algorithms based Optimum Path Planning for Mobile Robot," 2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision, Singapore, pp. 1565-1570, 2010.
D. Zhao and J. Yi, "Robot planning with artificial potential field guided ant colony optimization algorithm," International Conference on Natural Computation, Xian, China, pp. 222-231, 2006.
M. A. P. Garcia, O. Montiel, O. Castillo, R. Sepulveda, and P. Melin, "Path planning for autonomous mobile robot navigation with ant colony optimization and fuzzy cost function evaluation," Applied Soft Computing, vol. 9, no. 3, pp. 1102-1110, Jun., 2009.
K. Ioannidis, G. Ch. Sirakoulis, and I. Andreadis, “Cellularants: A method to create collision free trajectories for acooperative robot team,” Robotics and Autonomous Systems,vol. 59, no. 2, pp. 113-127, Feb., 2011.
J. Lee, “Heterogeneous-ants-based Path Planner for Global PathPlanning of Mobile Robot Applications,” International Journalof Control, Automation and Systems, vol. 15, no. 4, pp. 1754-1769,Aug., 2017.
S. M. LaValle and J. J. Kuffner, “Randomized KinodynamicPlanning,” International Journal of Robotics Research, vol. 20,no. 5, pp. 378-400, 2001.
S. Karaman and E. Frazzoli, “Sampling-based algorithms foroptimal motion planning,” International Journal of RoboticsResearch, vol. 30, no. 7, pp. 846-894, 2011.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.