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Verification of Modified Flocking Algorithm for Group Robot Control

집단 로봇 제어를 위한 수정된 플로킹 알고리즘의 시뮬레이션 검증

  • 이은복 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 신석훈 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 유용준 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 지승도 (한국항공대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김재익 (국방과학연구소 함정전투체계개발단)
  • Received : 2009.07.20
  • Accepted : 2009.10.19
  • Published : 2009.12.30

Abstract

Top-down approach in the intelligent robot research has focused on the single object intelligence however, it has two weaknesses. One is that has a high cost and a long spending time of sensing, calculating and communications. The other is the difficulty of responding to react changes in the unpredictable environment. we propose the collective intelligence algorithm based on Bottom-up approach for improving these weaknesses and the applied agent model and verify by simulation. The Modified Flocking Algorithm proposed in this research is the algorithm which is modified version of the concept of the Flocking (Craig Reynolds) which is used to model the flocks, herds, and schools in the graphics or games, and simplified the operation of conventional Flocking algorithm to make it easy to apply for the number of group robots. We modeled the Boid agent and verified possibility collectivization of the Modified Flocking Algorithm by simulation. And We validated by the actual multiple mobile robot experiment.

로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.

Keywords

References

  1. 백문홍, 백승호, 박재한 (2008), "정보화시대의 지능형로봇 연구동향", 정보과학회지, 제26권, 제1호, pp. 46-52.
  2. Bekey, G.A (2006), "Co-existing with Robots", Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on.
  3. Christopher Hartman and Bedrich Benes (2006), "Autonomous Boids", Journal of Comp. Anim. Virtual Worlds, Vol. 17, pp. 199-206. https://doi.org/10.1002/cav.123
  4. Robin R. Murphy (1999), "Case Studies of Applying Gibson's Ecological Approach to Mobile Robots", IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS-PART A: SYSTEMS AND HUMANS, Vol. 29, No. 1.
  5. Michael G. Hinchey, Loyola College in Maryland, Roy Sterritt, University of Ulster, Chris Rouff, Lockheed Martin Advanced Technology Laboratories (2007), "Swarms and Swarm Intelligence", Software Technologies, IEEE.
  6. Roumeliotis S.I., Bekey G.A. (2002), "Distributed multirobot localization", Robotics and Automation, IEEE Transactions on, Vol. 18, Issue. 5, pp. 781- 795.
  7. H. Benjamin Brown, J. Michael VANDE WEGHE, Curt A. BERERTON, and Pradeep K. KHOSLA (2002), "Millibot Trains for Enhanced Mobility", IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, pp. 452-461.
  8. Stefano Nolfi, Jean-Louis Denebourg, Dario Floreano, Luca Gambardella, Francesco Mondada and Marco Dorigo (2003), "Swarm-Bots: Swarm of Mobile Robots able to Self-Assemble and Self-Organize", ERCIM News No. 53, pp. 25.
  9. James McLurkin (2008), "Measuring the Accuracy of Distributed Algorithms on Multi-Robot Systems with Dynamic Network Topologies", Proceedings of the The 9th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems.
  10. M. Schwager, J. McLurkin, J. J. E. Slotine, D. Rus (2008), "From Theory to Practice: Distributed Coverage Control Experiments with Groups of Robots", Proceedings of International Symposium on Experimental Robotics.
  11. James D. McLurkin (2008), Analysis and Implementation of Distributed Algorithms for Multi-Robot Systems, Ph.D, in Computer Science at the MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY.
  12. James McLurkin, Daniel Yamins "Dynamic Task Assignment in Robot Swarms", Proceedings of Robotics: Science and Systems.
  13. 서상욱, 양현창, 심귀보 (2008), "SVM을 이용한 군집로봇 의 행동학습 및 진화", 한국지능시스템학회 논문지, 제18 권, 제5호 pp. 712-717.
  14. 서상욱, 김호덕, 심귀보 (2007), 군집 로봇의 협조 행동을위한 강화 학습 기반의 진화 및 학습 알고리즘, 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제17권, 제5호, pp. 591-597.
  15. 심귀보, 이동욱 (2006), "군집로봇의 군 행동을 위한 통신 모델과 이론적인 해석", 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 제16권, 제1호, pp. 8-17.
  16. Craig Reynolds (1987), "Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model", Computer Graphics, 21 (4) (SIGGRAPH '87 Conference Proceedings) pages 25- 34.
  17. Craig Reynolds (1999), "Steering Behaviors For Autonomous Characters", Proceedings of Game Developers Conference, pp. 763-782.
  18. Programing Game AI by Exsample , Mat Buckland, Wordwave Pub, 2005.