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.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 협조 작업하는 로봇 시스템의 제어에 이용되는 자율도를 조정하여 인간 작업자와 로봇 시스템이 효과적으로 역할을 분담하게 함으로써 전체 시스템의 작업 능력을 최대로 이끌어내는 방법을 제시한다. 인간 조작자와 로봇 시스템은 각기 다른 특성과 장점을 갖는데, 이 장점들을 체계적으로 결합하면 현재 기술로는 완전한 자동화가 어려운 작업의 영역에까지 로봇을 활용하여 효율을 극대화할 수 있다. 인간 조작자가 로봇이 처리하기 어려운 작업을 담당하거나 사전에 프로그램하기 어려운 돌발 상황에 대응하게 하면, 각종 센서나 자동화 프로그램을 단순화할 수 있으며, 작업의 속도와 안정성도 증가될 수 있다. 제시된 방법의 효율성을 정량적으로 검증하기 위한 시도로서, 세 개의 서로 다른 기능을 갖는 로봇이 공중에 매달린 긴 빔(beam)을 지지대에 결합하는 조립작업을 서로 다른 자율도 조건에서 반복적으로 수행하여 분석 결과를 도출한다.
본 논문에서는 카오스 이동 로봇에서의 상호 협조 제어를 위한 동기화 기법을 제안하였다. 카오스 이동 로봇에서의 상호 협조 제어를 위한 동기화를 이루기 위하여 장애물을 가진 경우와 장애물을 가지지 않는 경우에 있어서 결합 동기 이론과 구동 동기 이론을 적용하였으며 두개의 로봇에서 동기화가 이루어짐을 확인하였다.
본 논문은 다수의 이동로봇들의 협조운동을 위해서 퍼지알고리즘을 적용하였다. 그리고. 보다 정확한 정보획득을 위해서 슈퍼바이저 시스템의 적용을 제안한다. 제안된 알고리즘에 대한 효과는 등간격원 모양으로 로봇들이 정렬할 때까지의 시간으로 나타내었으며, 슈퍼바이저 시스템을 적용한 것과 그렇지 않은것에 대한 비교를 컴퓨터 모의실험으로 그 결과를 보였다.
자율 이동 로봇군은 분산된 자기 조직의 동일 규칙하에 주어진 과제를 수행하는로봇의 집단을 말한다. 본 논문에서는 협조 행동을 위한 수행 과제로서 등간격 원을 형성하게 하였다. 여기서, 이를 수행하기 위한 알고리듬을 고안하였고 여기에 퍼지 시스템을 사용하여 알고리듬을 보완하였다. 이 알고리듬을 가지고 사뮬레이션을 통해 다양한 협조 행동 양식이 나타남을 알수 있으며 특히 이동 속도롤 증가 시켰을 때 카오틱 현상이 일어남을 알 수 있다. 그리고 리아프노프 지수를 계산하여 이 카오스 현상의 특성을 증명하였다.
본 논문에서는 축소 차수 외란 관측기를 이용하여 외란이 있는 이종 다개체 시스템을 위한 협조 추종 제어기를 제안하였다. 이를 위해 우선 주어진 제어 문제가 외란과 모델 불확실성을 가지는 시스템을 위한 강인 제어 문제로 변환 될 수 있음을 보이고 변환된 문제에 외란 관측기 기반의 동적 협조 추종 제어기를 설계하였다. 모의 실험을 통해서 제안하는 이종 다개체 시스템의 협조 추종을 성공적으로 달성함을 보였다.
협조행동이 요구되는 다수의 자율이동로봇 시스템에서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 지속적인 환경변화에 적응할 수 있는 고도의 추론능력을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 스스로 학습하여 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시하였다. 강화학습은 동물의 학습방법 연구에서 비롯되었으며, 주어진 목표를 수행하는 과정에서 개체의 행동이 목표를 성취하도록 하였을 때는 그 행동에 보상을 주어 환경의 상태에 따른 최적의 행동방법을 찾아내도록 학습하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 포식자들이 협조행동을 통하여 능동적으로 움직이는 먹이를 잡는 까다로운 문제에 제안한 방법을 적용하여 그 성능을 검증하였다.
군집 로봇시스템에서 협조 행동을 위기 위해서는 로봇의 센싱과 통신 기능은 필수적이다. 일반적으로 대역적 통신 시스템에서는 로봇의 대수가 증가하면 통신 자원의 제한과 정보의 범람이 발생한다. 따라서 이 경우 지역적 통신방법이 유리하다. 따라서 본 논문에서는 지역적 통신에 의한 정보의 전파 해석을 통하여 최적의 통신 반경을 결정하는 방법을 제안하고, 이를 이용하여 인공면역계에 기반한 군집 로봇시스템의 협조 전략과 군 행동 알고리즘을 제안한다.
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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