초록

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이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.

이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• Maes의 행동선택방법론은 외부환경과 내부 동기로부터 신호를 전달받고 내부 연결을 통해 신호를 확산시킨다. CAM-Brain에서 진화되거나 프로그래밍된 4개의 기본행동을 사용하여 실험을 수행하였다. 로봇은 기본행 동을 선택하여 목표를 달성하였으며 Maes의 행동선택방 법론이 신경망 모듈을 결합하고 로봇을 제어하는데 이용 될 수 있는 가능성이 있음을 보여주었다.
• 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 개의 신경망을 행동선택방법론을 이용하여 결합한다. 각각의 신경망은 프로그래밍되었거나 CAM-Brain상에서 진화되었다.
• 행동선택방법론을 이용한 모듈결합의 유용성을 보이기 위해 Khepera 로봇 시뮬레이션을 수행하였다.

대상 데이터

• 본 논문에서는 4가지의 기본행동들이 사용되었다. 기본 행동들은 프로그래밍되었거나 CAM-Brain상에서 진화 되었다.
• 뉴런은 주변.수상돌 기로부터 신호를 수집한다. 죽색돌기는 뉴런으로부터 받은 신호를 주변 이웃 셀들에게 전달한다.
• 시뮬레이션 결과 로봇은 4942번을 움직였다. 초기 배터리 값은 2500이었다.

이론/모형

• 각각의 신경망은 프로그래밍되었거나 CAM-Brain상에서 진화되었다. Pattie Maes의 행동선택방법론 [4]을 적용하여 모듈들을 결합하고 이동 로봇에 적용한다. _n
• 본 논문에서는 Maes의 행동선택방법론을 CAM-Brain 모듈결합 방법으로 사용하여 이동로봇 제어에 적용해 보았다. Maes의 행동선택방법론은 외부환경과 내부 동기로부터 신호를 전달받고 내부 연결을 통해 신호를 확산시킨다.

성능/효과

• 3. 활성도의 평균이 상수 71와 같아지도록 노드들의 활성도 값을 표준화한다.
• CAM-Brain에서 진화되거나 프로그래밍된 4개의 기본행동을 사용하여 실험을 수행하였다. 로봇은 기본행 동을 선택하여 목표를 달성하였으며 Maes의 행동선택방 법론이 신경망 모듈을 결합하고 로봇을 제어하는데 이용 될 수 있는 가능성이 있음을 보여주었다. 향후연구로는 보다 많은 수의 기본 행동 모듈을 사용하여 실험을 수행 해 보는 것과 로봇의 행동선택 과정을 분석하여 저수준의 행동선택이 새로운 고수준의 행동을 만들어 낼 수 있음을 보이는 것이다.

후속연구

• 로봇은 기본행 동을 선택하여 목표를 달성하였으며 Maes의 행동선택방 법론이 신경망 모듈을 결합하고 로봇을 제어하는데 이용 될 수 있는 가능성이 있음을 보여주었다. 향후연구로는 보다 많은 수의 기본 행동 모듈을 사용하여 실험을 수행 해 보는 것과 로봇의 행동선택 과정을 분석하여 저수준의 행동선택이 새로운 고수준의 행동을 만들어 낼 수 있음을 보이는 것이다.

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