• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.175-178
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• 2007

기존의 싱글 로봇 시스템이 할 수 없거나 하기 어려운 작업을 다개체 이동 로봇 시스템을 사용함으로써 수행 할 수 있게 되었으며, 로봇 간의 협력적인 작업을 통하여 성능 향상을 가져오게 되었다. 이러한 장점 때문에 상용화가 잘 이루어진 청소 로봇에서도 다개체 로봇 시스템 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 다개체 청소로봇 시스템은 고가의 매핑 방식 청소 로봇을 사용하기 때문에 비용적인 문제에 있어서 큰 문제를 가지고 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소로봇을 다개체 청소 로봇 시스템에 적용하여 가격적인 단점을 보완하려고 한다. 하지만 인간과의 상호 보완 알고리즘을 이용한 청소 로봇을 그대로 다개체 청소 로봇 시스템에 적용할 수 없기 때문에 이를 보완할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.242-247
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• 2007

다개체 이동 로봇 시스템을 사용함으로써 기존의 싱글 로봇 시스템이 할 수 없거나 하기 어려운 작업을 수행 할 수 있게 되었다. 또한 로봇 간의 협력적인 작업을 통하여 성능 향상을 가져오게 되었다. 그렇기 때문에 현재 상용화가 이루어진 청소 로봇에 대하여 다개체 이동 로봇 시스템이 적용된다면 작업 시간의 비용을 줄일 수 있을 것이기에, 본 논문에서는 사람과의 상호 보완을 이용한 청소 로봇 알고리즘을 다개체 청소 로봇 시스템에 적용하였을 때의 구조를 정의하고 이에 알맞은 알고리즘을 제안한다.

• ICROS
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• v.19 no.2
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• pp.26-33
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• 2013

과학 기술의 발달로 다수의 로봇이나 비행체 등을 운영하게 되면서 하나의 시스템을 운용할 때는 나타나지 않던 새로운 동역학적 특성들이 나타나게 되었다. 생물 및 생태학에서는 이미 오래전부터 이러한 군집 현상과 그 현상의 이면에 있는 목적 등이 연구의 대상이 되었고 그것에서 새로운 교훈을 얻고자 하였다. 서로 상호 작용을 하는 다수의 부시스템로 구성된 다개체 시스템의 출현으로 인해 그것의 공학적 분석을 위해 새로운 시스템 이론적 해석과 그에 따른 제어 문제들이 주목을 받고 있다. 다개체 시스템이 특정한 목적을 달성하기 위하여 개별 부시스템이 달성해야 할 세부 제어 문제 정의 및 제어 알고리즘에 대한 연구가 활발히 주목을 받고 있다. 본 기고에서는 자연과 공학에 나타나는 다개체 시스템이 보이는 군집 현상의 사례들과 주요 연구 문제를 소개한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.8
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• pp.953-964
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• 2010

In this study, we proposed duty executions to confine a robot in a specific place with multiple robots. The proposed method involved the use of a role classifier for assigning labor roles, behavior selector for each robot, and a collaboration manager for handling complex situations. Further, we verified the validity of the proposed method by performing simulations to confine a robot in the specific location by using multiple robots.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.11-19
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• 2013

For an autonomous multi-mobile robot system, path planning and collision avoidance are important functions used to perform a given task collaboratively and cooperatively. This study considers these important and challenging problems. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. First, a global path planner selects the paths of the robots that minimize the cost function from each robot to its own target using a potential field. Then, a local path planner modifies the path and orientation from the global planner to avoid collisions with static and dynamic obstacles using a fuzzy logic system. In this paper, each robot independently selects its destination and considers other robots as dynamic obstacles, and there is no need to predict the motion of obstacles. This process continues until the corresponding target of each robot is found. To test this method, an autonomous multi-mobile robot simulator (AMMRS) is developed, and both simulation-based and experimental results are given. The results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.42-47
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• 2015

This paper presents a rank-based formation for multiple agents based on potential functions, where the proposed method uses the relative position of two neighboring agents. The conventional formation scheme of multiple systems requires communication between agents and a central computer to get the positions of all multiple agents. In the study, differently from previous studies, the formation scheme uses the relative position of two neighboring agents in a local coordinate system. In addition, it introduces a singular agent association that considers only the relative position between an agent and its neighboring agents, instead of multiple associations among all information about all agents. Furthermore, the proposed framework explores the benefits of different formation types. Extensive simulation results show that the proposed approach verifies the viability and effectiveness of the proposed formation.

• ICROS
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• v.18 no.2
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• pp.30-32
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• 2012

하나의 개체가 수행하기 어려운 일을 다수의 개체가 군집을 이루어 수행하는 예는 다양한 생물들의 행동에서 발견된다. 이러한 생물학적 사회 행동을 로봇이나 자동화 기기에 응용하기 위한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이와 관련하여 최근 발표된 사례들을 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.428-430
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• 2001

다수의 자율이동로봇으로 구성되는 다개체 시스템에서의 협조행동을 위해서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 환경변화에 적응할 수 있는 추론능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경 하에서 개체들이 스스로 학습하고 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시한다. 제안한 방법을 먹이와 포식자 문제에 적용하여 포식자 로봇간의 협조행동을 구현하였다. 여러 대로 구성된 포식자 로봇은 회피가 목적인 먹이로봇을 추적하여 포획하는 것이 임무이며 포식자 로봇들 간의 협조행동을 위해 각 상태에 따른 최적의 행동방식을 찾는데 강화학습을 이용한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2660-2662
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• 2001

Q-학습은 최근에 연구되는 강화학습으로서 환경에 대한 정의가 필요 없어 자율이동로봇의 행동학습에 적합한 방법이다. 그러나 다개체 시스템의 학습처럼 환경이 복잡해짐에 따라 개체의 입출력 변수는 늘어나게 되고 Q함수의 계산량은 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 다개체 시스템의 Q-학습에 적합한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 제안하였다. 연속적인 Q-학습 알고리즘은 개체가 가질 수 있는 모든 상태-행동 쌍을 하나의 Q함수에 표현하는 방법으로서 계산량 및 복잡성을 줄임으로써 동적으로 변하는 환경에 능동적으로 대처하도록 하였다. 제안한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 벽으로 막힌 공간에서 두 포식자와 한 먹이로 구성되는 먹이-포식자 문제에 적용하여 먹이개체의 효율적인 회피능력을 검증하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.20 no.12
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• pp.1231-1237
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• 2014

This paper proposes a reduced-order disturbance observer based coordinated tracking controller for uncertain heterogeneous multi-agent systems. To this end, first the control problem is converted as a robust control problem. Then, a dynamic coordinated controller is designed based on the recently proposed reduced-order disturbance observer. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed control scheme.