• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3036-3038
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• 1999

The conventional structure for an action selector of an Autonomous Mobile Robot (AMR) has been criticized for a repeated action. To overcome this problem recently many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we propose a learning aritificial immune network, the learning method is to use Genetic Algorithm (GA). The computer simulation show that the usefulness of the learning immune network.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1372-1375
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• 2021

최근 산업 현장에서 많은 안전사고가 일어나고 있고, 현장 노동력의 부족으로 무인 로봇 시스템들을 도입하는 등 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 차세대 자동화 시스템은 보다 유연하고 지능적이어야 한다. AGV(Automatic Guided Vehicle)의 경우 실시간으로 변하는 현장에 대응하기 어렵고, 새로운 어플리케이션에 대한 제품개발의 어려움이 따른다. 이에 대한 대안으로 AGV 인식 스택을 재구축하여 인간과 동일한 공간인식 능력을 갖춘 AMR(Autonomous Mobile Robot)이 대두되고 있다. 본 연구에서는 SLAM과 ROS를 이용하여 AMR의 기능을 구축하였다. YD Lidar 센서와 SLAM을 이용하여 주변 환경을 지도화 하여 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있도록 제작하였고, 직접 지도상의 최적 경로를 파악하여 주변 장애물을 회피하며 주행할 수 있음을 확인하였다. DC 모터의 응답 특성에 따라 주행 속도, 조향각 등을 제어할 수 있도록 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2083-2089
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• 2007

본 논문은 초음파 센서에 의해 인식된 정보를 항체와 항원으로 모델링 된 퍼지 인공 명역망에 의한 하위 행위기와 상위 행동 선택기로 설계된 자율이동로봇 시스템에 관한 연구이다. 외부 환경과 행동 패턴의 관계는 매우 많은 조합이 가능하다. 이러한 복잡한 관계 속에서 행동의 우선 순위를 어떻게 결정하는가 하는 문제가 가장 중요하다. 이런 복잡한 결정을 위해 본 논문에서는 퍼지 인공 면역망 알고리즘을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 자율이동로봇의 행위 선택기의 유용성을 보여준다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권1호
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• pp.46-52
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• 2024

The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A^*, and RRT^*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1216-1218
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• 1996

Genetic algorithm(GA) is useful to find optimal solution without any special mathematical modeling. This study presents to search optimal path of Autonomous Mobile Robot(AMR) by using GA without encoding and decoding procedure. Therefore, this paper shows that the proposed algorithm using GA can reduce the computation time to search the optimal path.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.343-353
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• 1995

자율 운송 장치나 이동 로보트에 대한 경로 이동 문제는 이동하고자 하는 환경을 완전히 알고 있거나, 장애물이 고정된것으로 가정해 왔다. 따라서, 임의의 환경에 대해 부분적으로 알고 있거나 미지의 환경에서의 자율 운송 장치의 운항을 위해서는 이들 경로 기법은 직접적인 적용이 불가능하고, 확장이 어렵다. 본 논문에서는 이들 문제점을 개선하기 위해서 쿼드트리 기법을 도입하였으며, 임의의 환경에서 자율적으 로 경로 계획을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션 을 통해 증명하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.407-416
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• 2022

Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.506-512
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• 2000

본 논문에서는 연속적인 입력을 연속적인 출력으로 매핑하는 것을 가능하게 하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법중 하나인 분류자 시스템을 퍼지 제어기의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부는 퍼지 규칙의 전건부와 행동부는 후건부와 같은 행태가 된다. 퍼지 분류자 시스템은 입력 값을 퍼지화된 메시지로 변환하고 메시지 리스트에 저장한다. 저장된 메시지와 퍼지 분류자 리스트의 분류자들과 정합과정을 통해 룰-베이스를 구성하고, 퍼지 분류자들의 유용성을 검증하기 우해 버킷 릴레이 알고리즘을 적용한다. 또한 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다. 이러한 과정을 통해 유용한 규칙집합을 찾아내고, 시스템은 그 규칙들에 의해 출력 값을 내보낸다. 제안된 퍼지 분류자 시스템을 자율이동로봇의 충돌 회피 학습에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.