Autonomous Guided Vehicle Control Using SOC Genetic Algorithm

적응적 유전자 알고리즘을 이용한 무인운송차의 제어

According to increase of the factory-automation's(FA) in the field of production, the autonomous guided vehicle's(AGV) role is also increased, The study about an active and effective controller which can flexibly prepare for the changeable circumstance is in progressed. For this study. the research about ac1ion base system to evolve by itself is also being actively considered In this paper. we composed an ac1ive and effective AGV fuzzy controller to be able to do self-organization, For composing it. we tuned suboptimally membership function using genetic algorithm(GA) and improved the control efficiency by the self-correction and generating the control rules. self-organizing controlled(SOC) fuzzy controller proposed in this paper is capable of Self-organizing by using the characteristics of fuzzy controller and genetic algorithm. It intuitionally controls AGV and easily adapts to the circumstance.

FA의 중요성이 증가함에 따라 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 역할 또한 중요시되고 있다. 본 논문은 인공지능의 여러 방법론을 통합하여 하이브리드 형태의 제어기가 가질 수 있는 상호 보완적인 특징을 이용하여 자기 조직이 가능한 유전자 알고리즘에 의한 퍼지 제어기로써 능동적이고 효과적인 AGV 제어기를 구성한다. 자기 조직이 가능한 퍼지 제어기를 구성하기 위하여 GA(Genetic Algorithm)를 사용하여 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 최적에 근사하게 튜닝하였으며 제어 규칙의 자기 수정 또는 생성을 통하여 제어 성능을 향상시킨다.