• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.366-368
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• 2009

본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.75-76
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• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.5
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• pp.379-387
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• 2019

The complexity of path planning for visiting multiple mission points is even larger than that of single pair path planning. Deciding a path for visiting n mission points requires conducting $n^2+n$ times of single pair path planning. We propose Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) which is an optimal path planning algorithm for visiting multiple mission points in dynamic environments. $MMD^*L$ reduces the complexity by reusing the computational data of preceding single pair path planning. Simulation results show that the complexity reduction is significant while its path optimality is not compromised.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.155-161
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• 2005

3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 국제물류에서 이루어지고 있는 복합운송을 고려한 최적수송계획 알고리즘을 제안하고자 한다. 화물과 경유지의 고려는 운송수단에 따라 동적으로 변화하는 NP-hard문제로써 가지치기 알고리즘(pruning algorithm)을 이용하여 문제를 단순화시키고, 운송수단을 제약조건으로 한 휴리스틱 최단경로 알고리즘을 제안하였다. 이를 부산항에서 로테르담항까지 실제로 사용되는 경로문제에 적용해 봄으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.60-63
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• 2008

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.687-693
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• 2012

In this paper, we propose a optimal deployment method for cooperative exploration of swarm robots. The proposed method consists of two parts such as optimal deployment and path planning. The optimal area deployment is proposed by the K-mean Algorithm and Voronoi tessellation. The path planning is proposed by the potential field method and A* Algorithm. Finally, the numerical experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.7-13
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• 2008

This paper suggests a Path-planning algorithm for mobile agents. While there are a lot of studies on the path-planning for mobile agents, mathematical modeling of complex environment which constrained by spatio-temporally is very difficult and it is impossible to obtain the optimal solutions. In this paper, an optimal path-planning algorithm based on the graphic technique is presented. The working environment is divided into two areas, the one is free movable area and the other is not permissible area in which there exist obstacles and spatio-temporally constrained, and an optimal solution is obtained by using a new algorithm which is based on the well known ACO algorithm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.268-275
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• 2011

This paper proposes two optimal path planning methods of a mobile robot using uDEAS (univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches). Before start of autonomous traveling, a self-controlled mobile robot must generate an optimal global path as soon as possible. To this end, numerical optimization method is applied to real time path generation of a mobile robot with an obstacle avoidance scheme and the basic path generation method based on the concept of knot and node points between start and goal points. The first improvement in the present work is to generate diagonal paths using three node points in the basic path. The second innovation is to make a smooth path plotted with the blending polynomial using uDEAS. Effectiveness of the proposed schemes are validated for several environments through simulation.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.11 no.4
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• pp.68-79
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• 2010

During the last two decades, several tele-operated and machine-vision-assisted systems have been developed in construction and maintenance area such as pavement crack sealing, sewer pipe rehabilitation, and excavation. In developing such tele-operated and machine-vision-assisted systems, trajectory plans are very important tasks for optimal motions of robots whether their environments are structured or unstructured. This paper presents an optimal trajectory planning algorithm used for a machine-vision-assisted automatic pavement crack sealing system. In this paper, the performance of the proposed optimal trajectory planning algorithm is compared with the greedy trajectory plans which are used in previously developed pavement crack sealing systems. The comparison is based on computational cost versus overall gains in crack sealing efficiency. Finally, it is concluded that the proposed algorithm plays an important role in productivity improvement of the automatic pavement crack sealing system developed.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.150-158
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• 2009

For the autonomous movement, the optimal path planning connecting between current and target positions is essential, and the optimal path of mobile robot means obstacle-free and the shortest length path to a target position. Many actual mobile robots should move without any information of surrounded obstacles. Thus, this paper suggests new methods of path planning and obstacle avoidment, suitable in unknown environments. This method of path planning always tracks the local target expected as the optimal one, and the result of continuous tracking becomes the first generated moving path. This path, however, do not regard the collision with obstacles. Thus, this paper suggests a new method of obstacle avoidance resembled with the Potential Field method. Finally, a simulation confirms the performance and correctness of the path planning and obstacle avoidance, suggested in this paper.