Abstract
This paper proposes a hierarchically structured navigation algorithm for autonomous mobile robot under unknown environment based on fuzzy-neal network. The proposed algorithm consists of two basic layers as follows. The lower layer consists of two parts such as fuzzy algorithm for goal approach and fuzzy-neural algorithm for obstacle avoidance. The upper layer which is basically fuzzy algorithm adjusts the magnitude of the weighting factor depending on the environmental situation. The proposed algorithm provides an efficient method to escape local mimimum points as shown in the simulation result. Most simulation results show that this algorithm is very effective for autonomous mobile robots' traveling in unknown field.
본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 미지의 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 퍼지-뉴럴 네트워크를 이용한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 모의실험과 실제 로봇의 구동실험을 통하여 검증을 한다. 제시한 지능제어기는 계층구조의 알고리즘으로 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘으로 구성된 계층과, 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하는 가중치 퍼지 알고리즘으로 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.