게임을 하다보면 유닛들이 목표를 찾아 가야하는데 알고리즘에 따라 시간과 거리가 많이 차이 나게 된다. 본 논문에서는 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 그리고 거리 값을 주어 개선된 알고리즘과 A* 알고리즘의 각각을 비교하며 특징들을 기술하고 알고리즘을 논하였다. 또한 A* 알고리즘에서 실제로 추정값을 구하여 가장 개선된 값을 찾는다. 마지막으로 A* 알고리즘과 다른 알고리즘의 비교를 통하여 A* 알고리즘을 우수성을 입증하고 A* 알고리즘을 이용한 간단한 길찾기를 제안하였다.
In this paper, we find a robot's path using a Virtual Reality Modeling Language and overlay vision. For correct robot's path we describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and VRML. The robt identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
도로에서의 최적 경로 탐색은 출발지와 목적지의 위치를 알고 있는 경우로서 탐색에 대한 일종의 사전 지식을 가진 탐색으로 A* 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 단방향 A* 알고리즘은 최적의 경로를 보장해 주는 반면 탐색 시간이 많이 소요되고 양방향 A* 알고리즘은 최적 경로를 보장해 주지 못하거나 최적 경로 보장을 위해서는 오히려 단방향 A* 보다 탐색 시간이 더 많이 소요될 수도 있다. 본 논문에서는 탐색 시간이 우수하며 최적 경로를 보장하는 새로운 양방향 A* 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 실제 도로에 적용한 격과 정확한 최적 경로를 탐색하고 탐색 시간도 매우 우수한 것으로 확인되었다.
지금까지 연구된 최소비용 경로 알고리즘들은 정점과 정점간의 가중치가 부여된 간선을 갖는 그래프를 이용한다. 그러나, 바다와 같은 넓은 공간에서 시점과 종점사이에 섬과 같은 임의의 형태의 장애물이 존재하고 시점으로부터 종점까지의 최단거리를 찾고자 할 때, 이 알고리즘들은 최소비용 경로를 구하기 위해 장애물이 없는 공간상의 위치를 모두 정점으로 하고 인접정점들 사이에 가중치를 부여한 간선이 준비되어야 하므로 그 수가 매우 방대해져 공간복잡도가 높아지고 실행시간이 오래 걸리게 된다. 이에 본 논문에서는 정점과 가중치 간선의 그래프 자료구조를 이용하지 않고 장애물의 경계위치와 시점 및 종점위치 정보만을 이용하여 장애물을 우회하는 최소비용 경로를 탐색하는 효율적 알고리즘을 제안하고자 한다. 장애물을 포함하는 최소 경계 사각형의 행과 열의 크기(위치의 수)를 각각 m과 n이라 할 때, 제안한 알고리즘은 최대 O(mn)의 시간 복잡도를 가진다. 이 성능은 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 효율적임을 보여준다.
고차원의 구성 공간 상에서 빠르게 동작하는 경로 계획을 위하여, 본 논문에서는 단일-질의 알고리즘의 일종인 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 단일-질의 알고리즘의 동작과 탐험 알고리즘의 유사성에 주목하여 탐험 알고리즘의 하나인 기억-탐험(Remembering Exploration) 방법을 응용하여, 로드맵의 한 노드를 선택하여 그 주위의 자유 공간상에 있는 노드들을 새로 로드맵에 추가하는 방법으로 로드맵을 키워나가는 것이 본 논문이 제안하는 알고리즘이다. 성능 평가를 위하여 2차원 공간상에서의 경로 계획 문제와 3차원 공간상의 움직임 계획 문제를 제안하는 알고리즘과 다른 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 하였으며, 경로의 발견 유무와 발견하기까지의 시간 비교를 한 결과 제안하는 알고리즘의 성능 우위를 확인할 수 있었다.
There has been an ever increasing interest in mobile robot for home services. However, issues currently being investigated for path planning of the mobile robot is concentrated to solving the problem of finding the optimal path from the initial location to the final location under the given performance index. In this study, we newly present a sweeping algorithm for autonomous mobile robot to cover the whole closed area under the unknown environment. And we verify the validity the validity of the formalized algorithm by computer simulation with the changing environment conditions. In addition to this, we analyse the effect of real system implementation of the proposed algorithm to a experimental miniature mobile robit(Khepera).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
In this paper, we are concerned with the K-shortest loopless path problem. The MPS algorithm, recently proposed by Martins et al., finds paths efficiently because it solves the shortest path problem only one time unlike other algorithms. But its computational complexity has not been known yet. We propose a few techniques by which the MPS algorithm can be implemented efficiently. First, we use min-heap data structure for the storage of candidate paths in order to reduce searching time for finding minimum distance path. Second, we prevent the eliminated paths from reentering in the list of candidate paths by lower bounding technique. Finally, we choose the source mode as a deviation node, by which selection time for the deviation node is reduced and the performance is improved in spite of the increase of the total number of candidate paths.
본 연구에서는 좌회전 금지 및 U-turn과 같이 회전제한이 있는 기하구조적 특성과 통행을 위한 시간창과 같이 특정 시간대에만 통행이 허용되는 가변적 특성이 부여된 도시도로망에서 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하는 문제를 다룬다. 본 연구의 동기는 지능형 교통시스템(ITS)의 응용분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)의 운영을 위해 필수적으로 요구되는 최단여행시간 경로를 탐색하고자 하는 문제에 의해서 유발되었다. 기하구조적 특성과 가변적 특성이 부여된 교통망은 도시도로망의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 전통적인 알고리즘과 지금까지 개발된 알고리즘들은 가변적 특성이 반영된 최단경로를 탐색하는데 실패한다. 본 논문은 ATIS를 도시도로망에서 운영하는데 필요한 합리적인 최단경로 정보를 실시간으로 탐색할 수 있는 최단경로 알고리즘을 제안한다. 최단경로 알고리즘은 유전자 알고리즘 접근법을 이용하여 개발되었으며 모의실험에 의해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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