초록 ▼

휴머노이드 로봇의 정교한 동작을 수행하기 위해서는 정확한 인식, 지능적 판단, 그리고
자율적이고 정밀한 제어가 필요하다. 이러한 고난이도 문제를 해결하기 위하여 사람의
뇌 기능 처리의 원리를 모방한 인식/행동/상호작용 뉴럴 모델을 제안하고, 이를
GP(Genetic Programming) 또는 진화연산(Evolutioanry Computation) 으로 진화시킨다.
진화된 뉴럴 네트워크를 멀티 GPU(Graphics Processing Unit)로 분산 구현하여, 고속의
실시간 처리를 가능하게 한다. 구현

휴머노이드 로봇의 정교한 동작을 수행하기 위해서는 정확한 인식, 지능적 판단, 그리고
자율적이고 정밀한 제어가 필요하다. 이러한 고난이도 문제를 해결하기 위하여 사람의
뇌 기능 처리의 원리를 모방한 인식/행동/상호작용 뉴럴 모델을 제안하고, 이를
GP(Genetic Programming) 또는 진화연산(Evolutioanry Computation) 으로 진화시킨다.
진화된 뉴럴 네트워크를 멀티 GPU(Graphics Processing Unit)로 분산 구현하여, 고속의
실시간 처리를 가능하게 한다. 구현된 GPU 기반 뉴럴 네트워크 제어기를 ODE를 지원하
는 Webots 시뮬레이션을 수행한다.

Abstract ▼

Precise recognition, intelligent decision, and robust control are required to perform
complex works by humanoid robot. To solve these challenging problems,
recognition/behavior/interaction neural modes are proposed, which imitate processing
of human brain, The GP(Genetic Programming) is ado

Precise recognition, intelligent decision, and robust control are required to perform
complex works by humanoid robot. To solve these challenging problems,
recognition/behavior/interaction neural modes are proposed, which imitate processing
of human brain, The GP(Genetic Programming) is adopted to evolve the proposed
neural network efficiently. The evolved neural network is implemented in distributed
multi-GPU(Graphics Processing Unit) platform to enable high speed processing.
The proposed GPU-based neural network controller is applied and experimented
for precise and complex hand motions of humanoid robot with Webot ODE simulation
and real robot.

목차 Contents

• 최종보고서...1
• 목차 ...3
• Ⅰ. 연구계획 요약문 ...4
• 1. 국문요약문 ...4
• Ⅱ. 연구결과 요약문 ...5
• 1. 국문요약문 ...5
• 2. 영문요약문 ...6
• Ⅲ. 연구내용 및 결과 ...7
• 1. 연구개발과제의개요 ...7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ...7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ...8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ...36
• 5. 연구결과의 활용계획 ...36
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ...36
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ...37
• 8. 참고 문헌 ...38
• 9. 연구 성과 ...41
• 10. 기타사항 ...43
• [별첨1] 대표연구성과 ...44