자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.
이동하고자 하는 경로에 자석 마커를 설치하고 마커의 자계를 인식하여 경로를 추종하는 이동 로봇의 경로 제어시스템이다. 마커설치 간격 확장에 따른 센서 배치를 제안하였다. 마커의 극성을 서로 약속된 방법으로 코드화 하여 설치하고, 경로 추적 중에도 마커의 자계 방향을 2진 코드로 인식하여 자계 경로로부터 경로 정보를 수신할 수 있도록 하였다. 소형 이동 로봇 실험 장치를 설계 제작하고 실험을 한 결과 제작된 이동 로봇은 마커로 만들어진 이동 경로를 중앙으로부터 오차 범위 이내에서 이동함을 확인하였고, 이동 경로의 일부 구간에서는 마커의 극배치를 이용한 코드를 주행 중에 정확히 인식함을 확인하였다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
애드 혹 네트워크는 고정된 인프라 없이 동적으로 구성되는 이동 노드들의 집합으로 독립성을 높일 수 있다. 현재 애드 혹 라우팅 프로토콜과 관련해 단일 경로를 제공하는 라우팅 프로토콜이 제안되어 있으나 노드의 잦은 이동으로 인한 경로 재설정이 발생하는 애드 혹 네트워크의 특성으로 인하여 오버헤드와 지연시간이 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그 중에서도 ADOV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)는 On-demand 방식의 프로토콜로서 데이터를 전송하는데 필요할 때만 경로를 설정한다. 그러나 최소비용 기반의 경로 산출이 아닌 링크연결 기반의 경로산출로 인한 불필요한 처리 및 지연이 가중된다. 본 논문에서는 최소 비용 기반의 경로 산출 방안인 SPAODV(Shortest Path AODV)를 제안하고 기존의 AODV 경로산출과 비교분석하여 보다 효율적인 경로산출 방안을 제시한다.
$A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 계획은 이동 로봇이나 게임 유닛이 주어진 환경에서 장애물과 충돌 없이 이동 가능한 경로를 찾는데 많이 사용된다. 그러나 $A^*$ 알고리즘은 출발 지점에서 목적 지점까지의 최단 거리를 갖는 경로를 찾는다. 두 지점 사이에 장애물이 있는 경우, 최단 경로는 보통 두 지점 사이의 장애물의 모서리를 스치는 경로이다. 따라서 로봇이나 게임 유닛이 최단 경로로 이동할 때, 장애물의 모서리에 부딪힐 수 있는 위험성이 커진다. 일반적인 격자 지도의 한 셀은 장애물이 있는 경우의 무한대의 비용과 장애물이 없는 경우의 비용을 갖는다. 본 논문에서는 장애물에 가까울수록 장애물이 없는 경우보다 높은 비용을 갖는 점층적 격자 지도(gradation grid map)를 이용한다. 점층적 격자 지도를 통해 $A^*$ 알고리즘은 장애물 근처의 높은 비용을 갖는 셀을 되도록 통과하지 않는 경로, 즉 보다 안전한 경로를 생성한다.
본 논문에서는 그리드 기반의 맵에서 자율이동로봇의 경로생성방법 및 가상 탄성력을 이용한 경로최적화 방법을 다룬다. 경로계획의 목적은 로봇이 주어진 환경에서 효율적으로 목표점을 향해 이동할 수 있도록 정보 생성하는 것이다. 그리드 기반의 경로계획기법으로 AStar 알고리즘이 대표적인 방법이며 본 논문에서는 AStar 알고리즘에 의해 작성된 경로를 가상 탄성력 알고리즘을 이용하여 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안하고 있으며 그 결과를 비교한다. 가상 탄성력은 생성된 경로를 더 짧고 부드럽게 생성해주는 장점을 가지고 있으며 그리드 기반의 경로를 최적화 하는데 매우 유리하다.
헬리콥터를 공간상에서 비교적 가까운 거리에 불규칙하게 주어진 여러 경로점을 따라 비행하는 것은 아주 실제적인 임무인데 이러한 임무에서 최적의 경로를 찾는 것은 어려운 문제에 속한다. 역제어나 직접법을 사용하는 전통적 접근은, 역제어의 경우에는 전 구간의 경로를 시간의 함수로 미리 설정해야 한다거나, 직접법의 경우 계산시간이 너무 많이 소요 된다는 등의 제약으로 그 활용성이 제한적이었다. 본 논문에서는 최적제어기법을 적용하여 다중경로점이 주어진 문제에 대해 최적경로를 구하는 알고리듬을 개발하고 이를 이용하여 slalom 운동과 전체적으로 곡선이 경로에서 일부구간만 선형으로 주어지는 문제 등에 있어서의 헬리콥터의 최적경로를 구하고 그 효용성을 검증하였다.
경로 복구는 MPLS 망에서 작업 경로의 링크나 노드에 장애가 발생했을 때 트래픽을 복구 경로를 통하여 전달함으로써 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술이다. 망의 생존성을 높이기 위하여 경로 복구 방법은 MPLS 망에서 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 링크 장애시에 작업 경로의 이중화를 통하여 경로를 복구하는 방법과 이중화된 모든 링크나 노드에 장애가 발생했을 때 OAM셀을 이용한 장애 검출 방법을 제안한다. 특히, 높은 우선 순위의 트래픽를 위한 경로 복구 방법으로는 경로 이중화가 매우 효율적이다. 그리고 이중화 경로를 이용한 복구 시스템의 성능을 분석하고, 우선 순위가 높은 트래픽에 대해서 제안한 경로 복구 방법이 기존 방법보다 복구 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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