본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
본 논문은 국소 경로 계획법을 위한 2차원 센서 환경에서 무정형의 장애물의 회피에 대한 연구를 다루었다. 본 연구는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, APF)를 사용하는 기존의 연구에서 점 형태의 장애물을 다루는 방법을 응용 및 확장한 것으로, 다양한 형태의 크기와 모양을 지니는 장애물에 대해서 두 가지 새로운 형태의 반발 포텐셜 함수를 제안한다. 제안된 방법에 의한 곡률 판단법은 장애물을 단순하게 파악하여, 경로계획에 효율적으로 사용되었다. 실제적인 국소경로 계획법에 맞게 직선 시야(Line of Sight, LOS)와 로봇의 인지범위(Range)등을 고려하는 알고리즘을 사용하였다. 여러장애물 세트(Set)에 대하여 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 방법과 기존 연구의 차이점을 알아보았으며, 제안한 방법의 장점에 대하여 확인하였다.
도로 공사나 토지 공사에서 대규모 절성토 개발 시 설계되는 토량이동계획에서 호수나 습지와 같이 이동불가능한 제척지를 고려해 최적 토량이동 경로 계산 알고리즘을 제안한다. 대규모 절성토 내 토량의 이동계획 수립은 운반단가에 많은 영향을 미치므로 사전에 토량이동계획을 수립해야한다. 선형계획법을 이용한 토량이동 최적화에 대한 연구는 있었으나 이동불가능한 제척지에 대한 영역을 고려한 토량이동 최적화에 대한 연구와 시스템 구현은 없었다. 대부분의 경우는 설계자가 제척지를 고려해 수작업으로 토량이동경로를 조정하고 있다. 본 논문에서 제시한 모델은 먼저 제척지 영역을 평면다각형 위상정보로 변환한 후 $A^*$알고리즘을 이용하여 여러 가시점 경로를 계산한다. 이 경로에 선형계획법을 이용하여 토량이동 최적화를 위한 최소비용 경로를 얻는다. 본 논문에서는 최적 토량이동 설계시스템을 실현함으로써 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
본 논문은 Dijkstra 알고리즘에 기초한 최단거리 경로계획을 하며 이 경로를 추적하기 위한 슬라이딩 모드 제어를 제시한다. 슬라이딩 모드 제어기는 동적매개변수 불확실성과 입력외란이 존재 시에도 강인 점근적으로 계획된 경로를 추적하도록 한다. 더불어 작업장 내의 이동로봇의 위치를 USB 카메라에 의해 감지하며, Pin-hole 카메라모델로 하여 카메라에 의해 관측되는 작업장 내의 이륜구동로봇의 위치좌표를 결정하였으며, 이 위치를 정확히 감지하기 위해 Tsai법을 사용하여 카메라 보정한다. 시뮬레이션 결과는 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 검증하기 위해 보였다.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
An autonomous navigation technology for the mobile robot is investigated in this paper. The proposed robot path planning algorithm employs the dynamic programming to find the optimal path. The algorithm finds the global optimal path through the local computation on the environmental map. Since the robot computes the new path at every point, it can avoid the obstacle successfully during the navigation. The experimental results of the robot navigation are included in this paper.
지난 2월말 축산환경관리원(원장 장원경)은 '16년 주요업무 추진계획을 알리는 기자간담회를 개최했다. 축산환경관리원은 '10년부터 가축분뇨의 효율적 관리를 위해 민간기구 도입이 검토되면서 '13년에 "가축분뇨법" 개정안 공포 및 시행에 따라 지난해 5월 출범된 신설 기관이다. 이날 장원경 원장을 만나 당원의 소개 및 지난해 사업 살적과 금년도 사업추진계획에 대해 듣고 인터뷰한 내용을 정리했다.
프로젝트의 계획단계에서 명확한 업무의 정의와 업무간의 상관관계, 자원계획 및 일정계획이 수행되지 않으면, 공사의 진행 시에 많은 변경과 일정 $\cdot$ 비용 상의 문제를 가져올 수 있다. 그래서 본 연구에서는 사례연구를 중심으로 프로젝트 계획단계에서 최적의 소요공기 산정을 위해서 몬테카를로 시뮬레이션과 선형계획법을 적용한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 사용함으로써 각각의 활동이 독립적이고, 프로젝트 소요시간에 대해서 정규분포를 따른다는 가정의 제약조건을 해소함으로 보다 신뢰한 만한 일정 추정이 가능하였으며, 주 경로와 주 경로에 근접한 경로에 신뢰할 만한 일정편차를 계산할 수 있었다. 또한, 선형계획법을 동해서 최적의 소요비용 산정이 가능하였으며, 프로젝트 목표소요공기의 변동에 따른 최적의 목표공기를 산정할 수 있었다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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