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문제 정의
- 본 논문에서는 가상의 환경에서 군집 지능 로봇을 위한 적응적인 체인로봇 알고리즘에 관한 연구이다. 구체적으로 군집화된 생명체의 지능을 기반으로 동적으로 변하는 상황에 적응적으로 대처함으로써, 모든 체인로봇의 위치를 알려주는 신호를 방출하는 체인로봇 알고리즘을 이용해 무사히 목적지에 대한 탐사를 효과적으로 수행할 수 있는 적응적 체인로봇 알고리즘을 제시하고자 한다.
- 본 논문에서는 가상의 환경에서 군집 지능 로봇을 위한 적응적인 체인로봇 알고리즘에 관한 연구이다. 구체적으로 군집화된 생명체의 지능을 기반으로 동적으로 변하는 상황에 적응적으로 대처함으로써, 모든 체인로봇의 위치를 알려주는 신호를 방출하는 체인로봇 알고리즘을 이용해 무사히 목적지에 대한 탐사를 효과적으로 수행할 수 있는 적응적 체인로봇 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서 연구한 알고리즘을 효과를 확인하기 위해 간단한 실험을 진행하였다.
- 구체적으로 군집화된 생명체의 지능을 기반으로 동적으로 변하는 상황에 적응적으로 대처함으로써, 모든 체인로봇의 위치를 알려주는 신호를 방출하는 체인로봇 알고리즘을 이용해 무사히 목적지에 대한 탐사를 효과적으로 수행할 수 있는 적응적 체인로봇 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서 연구한 알고리즘을 효과를 확인하기 위해 간단한 실험을 진행하였다. 먼저 체인로봇 알고리즘을 적용하지 않는 군집로봇을 실험하고 발생하는 문제점을 보완하기 위해 체인 알고리즘 적용하였다.
- 본 연구에서는 적응적 체인 알고리즘을 이용하여 로봇의 능력을 비교하는 실험을 하였다. 로봇 4대를 이용해 Start 지점에서 탐사를 시작하여 A 지점을 지나 로봇 4대가 전부 End 지점으로 이동을 하면 임무를 완료하였다고 판단하였다.
- 본 논문은 군집형태를 가지고 있는 생명체의 행위를 모방하여 효과적인 미로 탐사를 위한 적응적 체인로봇 알고리즘을 제시하였다. 그리고 체인로봇 알고리즘을 적용하지 않은 군집 로봇과 체인로봇을 적용한 체인로봇 그리고 적응적 체인로봇 알고리즘을 2차원 맵에서 실험을 해보았다.
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