본 논문에서는 유전 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어 기의 구성 요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
This paper proposes a new fuzzy-neural algorithm for navigation of a mobile robot with stationary and moving obstacles environment. The proposed algorithm uses fuzzy algorithm for its speed control and neuralnetwork for effective collision avoidance. Some computer simulation results for a mobile robot equipped with ultrasonic range sensors show that the suggested navigation algorithm is very effective to escape in stationary and moving obstacles environment.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.171-181
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2004
An autonomous navigation algorithm for marine vehicles is proposed in this paper using fuzzy logic under COLREG guidelines. The VFF (Virtual Force Field) method, which is widely used in the field of mobile robotics, is modified for application to the autonomous navigation of marine vehicles. This Modified Virtual Force Field (MVFF) method can be used in either track-keeping or collision avoidance modes. Moreover, the operator can select a track-keeping pattern mode in the proposed algorithm. The collision avoidance algorithm has the ability to handle static and/or moving obstacles. The fuzzy expert rules are designed deliberately under COLREG guidelines. An extensive simulation study is used to verify the proposed method.
The integrated global position system (GPS) and inertial navigation system (INS) has been considered as a cost-effective way of providing an accurate and reliable navigation system for civil and military system. Even the integration of a navigation sensor as a supporting device requires the development of non-traditional approaches and algorithms. The objective of this paper is to assess the feasibility of integrated with GPS and INS information, to provide the navigation capability for long term accuracy of the integrated system. Advanced algorithms are used to integrate the GPS and INS sensor data. That is fuzzy inference system based Weighted Extended Kalman Filter(FWEKF) algorithm INS signal corrections to provided an accurate navigation system of the integrated GPS and INS. Repeatedly, these include INS error, calculated platform corrections using GPS outputs, velocity corrections, position correction and error model estimation for prediction. Therefore, the paper introduces the newly developed technology which is aimed at achieving high accuracy results with integrated system. Finally, in this paper are given the results of simulation tests of the integrated system and the results show very good performance
Studies on the ship's automatic navigation & berthing control have been continued by way of solving the ship's mathematical model, but the results of such studies have not reached to our satisfactory level due to its non-linear characteristics at low speed. In this paper, the authors propose a new berthing control system which can evaluate as closely as cap-tain's decision-making by using the FNN(Fuzzy Neural Network) controller which can simulate captain's knowledge. This berthing controller consists of the navigation subsystem FNN controller and the berthing subsystem FNN controller. The learning data are drawn from Ship Handling Simulator (NavSim NMS-90 MK Ⅲ) and represent the ship motion characteristics internally. According to learning procedure, both FNN controllers can tune membership functions and identify fuzzy control rules automatically. The verified results show the FNN controllers effective to incorporate captain's knowledge and experience of berthing.
In the mobile robot research, monitoring the present status and self-navigating the robot in various environment are signifiant. This paper treates a navigation algorithm using a fuzzy logic and a sensor system - laser range finder. The navigation algorithm using a fuzzy logic is achieved by organizing the knoweledge base for self-navigation of mobile robot. In order that mobile robot is economically arrived the goal, the knowledge base is applied to acquire the informations of moving distance, direction, and velocity in every cycle time.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.301-306
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2006
The important field of research on ship operation is related to the high efficiency of transportation, the convenience of maneuvering ships and the safety of navigation. As a way of practical application for a smart ship based on network system, this paper proposes the intelligent support system for ship steering control system based on TCP/IP and desires to testify the validity of the proposal by applying the fuzzy control model to the steering control system. As the specific study methods, the fuzzy inference was adopted to build the maneuvering models of steersman, and then the network system was implemented using the TCP/IP socket-based programming. Lastly, the miniature model steering control system combined with LIBL (Linguistic Instruction-based Learning) was designed to testify for its effectiveness.
In this paper, The Fuzzy Logic Controller based on T-operators is designed. Some typical T-operators and their mathematical properties are studied. A generalized fuzzy inference model is proposed by introducing the general notion of T-operators into the conventional one which is based only on the Min and Max operators. Fuzzy Logic Control algorithms based on the T-operators are suggested. Then, by computer simulations, the effect of various T-operators on the performance of the fuzzy logic controller are studied. The purpose of these simulation studies were to observe the flexibility and system responses using the processed class of T-operators in the fuzzy inference mechanisms. This observation was made on parameters such as speed of reponses, steady-state behavior and non oscillatory responses.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
This paper describes a methodology of mobile robot navigation which is designed to carry heavy payloads at high speeds to be used in FMS(Flexible Manufacturing System) without human control. Intelligent control scheme using fuzzy logic is applied to the navigation control. It analyzes sensor readings from multi-sensor system, which is composed of ultrasonic sensors, infrared sensors and odometer, for environment learning, planning, landmark detecting and system control. And it is implemented on a physical robot, AGV(Autonomous Guided Vehicle) which is a two-wheeled, indoor robot. An on-board control software is composed of two subsystems, i.e., AGV control subsystem and Sensor control subsystem. The results show that the navigation of the AGV is robust and flexible, and a real-time control is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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