Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.5
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pp.1-12
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2000
In this paper we propose a design method of the adaptive fuzzy controller for autonomous navigation of mobile robots based on the fuzzy theory. We present two improvements. First, unnecessary rules in the fuzzy inference process make data processing time increase. We reduce this data processing time by generating suitable fuzzy inference rules and membership functions according to the current state of a mobile robot. It is implemented with the clustering method using input and output data pairs, and then it is possible for a mobile robot to navigate in shorter processing time with less fuzzy inference rules. Second, existing algorithms used fixed membership functions of input and output variables, hence converged slowly. We improve convergence time via scaling membership functions generated by the clustering method. To evaluate and compare the performance of the proposed method with the existing fuzzy navigation controller, computer simulations and navigation experiments of a mobile robot are Presented.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.2
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pp.145-153
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1995
This paper proposes a fuzzy algorithm for determining navigation path of an autonomous mobile robot in uncertain environment. The proposed fuzzy algorithm includes three type (MIN-TIME, ECONOMY, SAFETY) motion modes for the robot to get the ability to meet the ambiguous situation which the robot encounters. Ech ode is applied to both static and dynamic environmental situation. This paper concludes by showing the efficiency of the proposed method through some computer simulation results.
다각 보행로보트 혹은 이동로보트에 있어서 관리제어, 특히 자율경로계획 문제의 해결은 잘 정돈된 환경이라 할지라도 아직은 명실상부한 기준(de facto standard)이 없는 실정이며 더 나아가, 자연환경같이 험난하고 잘 묘사될 수 없는 경우의 연구는 거의 시작 단계에 있는 실정이다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 더욱 더 빠른 계산능력과 강력한 새로운 센서 및 잘 정돈되지 않은 환경을 효율적, 효과적으로 묘사할 수 있는 새로운 방법들의 출현이 필연적이다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.41
no.9
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pp.1071-1084
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1992
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.3
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pp.343-353
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1995
The path navigation of autonomous guided vehicle(AGV) or autonomous mobile robot(AMR) assumed that the environment was completely known and the obstacles were fixed. So that, in an environment only partly known or not known at all, the previous works were not successful since the path exploration techniques involved in the work were neither directly applicable nor extensible. In order to improve such problems, this paper was adopted the quadtree technique and proposed the algorithm for an optimal path planning autonomously in an environment and proved a validity through a simulation.
The objective of this paper is to design a adaptive fuzzy controller for autonomous navigation of mobile robot. The adaptive fuzzy controller has an advantage in data processing time and convergence speed. The basic idea of control is to induct membership function and fuzzy inference rules and to scale inducted membership function to suitable robot state. The adaptive fuzzy control method is applied to mobile robot and the simulation results show the effectiveness of our controller.
이 글에서, 우리는 앰블러 메카니즘 그리고 집적보행 시스템의 성분에 대해 집중적으로 논의했고, 보행 실험을 문서화 했다. 거슬러 올라가서 연구는 교통기관과 항해 문제점들에 초점을 맞추었다. 현재, 우리는 광범위한 시험들-점점 더 모험적인 지형위로의 보행-을 앰블러와 집적 보행 시스템의 능력을 실증하기 위해 수행하고 있다. 미래 보행 실험들을 앰블러의 이동성과 자율성에 보다 더 도전할 것이다. 집적 시스템이 믿을 수 있는 설비로 성숙함에 따라, 우리는 머리위의 기증기를 제거할 것이다. 이것은 앰블러가 더 거친 실재 코스(더큰 높이 변동)에 대처하게 할 것이며, 그리고 앰블러가 실외로 이동하도록 한다. 앰블러가 더 긴 범위의 코스을 횡단한다면, 밧줄은 그때 줄여지게 될 것이다. 1991년 12월에 대한 목적은, 밤에, 앰블러가 모래, 바위들, 철도 연결선, 자갈, 그리고 톱밥으로 구성되어 진 100m의 실외 코스를 횡단할 것이라는 것이다. 동시에, 증가하고 있는 강조점즐은 수행하고 있고, 발전하고 있는 임무의 배경에서, 조작 문제들에 놓이게 될 것이다. 이 목적으로 이동성과 조작을 조합하는 것ㅇ과 연관된 문제점들을 나타내기 위해 표본획득 툴과 감지기들이 앰블러에 부착되어질 것이다. 1991년 12월의 또 다른 목적은 실내 표본 임무를 실증하는 것이다. 예를들면, 동 떨어진 조작자에 의해 지시되어 지는 부분적으로 묻힌 바위를 수집하는 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.319-321
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2002
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.40
no.3
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pp.308-315
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1991
This paper deals with the global dynamic behavior of multiple autonomous mobile robots with suggested navigation strategies within unbounded and bounded spatial domain. We derive some navigation strategies of robots wirh complete detectability with finite range to reach their goal states without collision which is motivated by Coulomb's law regarding repulsive and attractive forces between electrical charges. An analysis of the dynamic behavior of the interacting robots with the suggested navigation strategies under the assumption that communication is not permissible between robots is made and some examples are illustrated by computer simulation. The convergence of robot motions to their goal states under certain conditions is established by considering their global dynamic behavior even when some objects are close to their goal points.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of an autonomous mobile robot is proposed. It is based on the fuzzy inference system which enables to deal with imprecise and uncertain information, and on the neural network which enables to learn input and output pattern data obtained from ultrasonic sensors. For autonomous navigation, the wall-following navigation utilizing input and output data by an expert's control action is constructed. An approach by the neural network is developed for the obstacle avoidance because of the redundant input data. For an autonomous navigation, the fuzzy control and the control of the neural network are integrated and its feasibility is demonstrated by means of experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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