• 전기학회논문지
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• 제61권1호
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• pp.130-134
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• 2012

In this paper, we propose a space partitioning technique for swarm robots by using the Centroidal Voronoi Tessellation. The proposed method consists of two parts such as space partition and collision avoidance. The space partition for searching a given space is carried out by a density function which is generated by some accidents. The collision avoidance is implemented by the potential field method. Finally, the numerical experiments show the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• 로봇학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.345-350
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• 2008

This study aims to propose the concept design of oil spill protection robot which can rapidly intervene to control the oil spillage situation at the sea. Taking into account the fact that a huge amount of oil is transported trans-continentally by oil tanker, none of industrialized countries are completely safe from the marine oil spill which results in social, economical and ecological damages to their communities. The employment of double hull-oil tanker, pipe line transporting can be most safe way. Yet complete prevention of oil spill is probably not realistic. Accordingly the alternative solution to control marine oil spill and minimize the damages caused by the incident using intelligent robot technology based on swarm control method is proposed. The main features of oil spill protection(OSP) robot is explained via following three perspectives. Firstly, from functional point of view, OSP robot system safely and efficiently replaces oil boom installation manually conducted by human workers with intelligent robot technology based on swarm control theory. For second, its modular architecture brings efficient storage of main components including oil boom and facilitates maintenance. For the last, its geometric form and shape enables whole system to be installed to helicopter, boat or oil tanker itself with ease and to rapidly deploy the units to the oil spill area.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.411-414
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• 2003

Particle swarm optimization (PSO) is employed to train fuzzy-neural networks (FNN), which can be employed as an important building block in real life robot systems, controlled by voice-based commands. The FNN is also trained to capture the user spoken directive in the context of the present performance of the robot system. The system has been successfully employed in a real life situation for navigation of a mobile robot.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.224-229
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• 2009

군집 로봇(swarm robots)이 같은 작업 환경에 존재할 때, 우리는 어떤 임무를 수행하기 위한 로봇들을 먼저 결정해야 한다. 이런 로봇들의 협조 행동을 제어하기 위한 연구들이 많이 있었다. 이런 군집 로봇 시스템을 사용함으로써 얻는 이점은 협조 행동을 통해서 임무 수행의 적응성과 융통성이 증가하는 특성이라 할 수 있다. 침입자가 발견 되었을 때 군집 로봇은 효율적인 포위를 위해서 침입자의 이동 경로를 예상하면서 다양한 경로를 통해서 침입자에게 접근, 포위해야 한다. 본논문에서는 2차원 맵에서의 군집 로봇의 효율적인 포위 방법과 분산 이동 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.296-301
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• 2011

본 논문에서는 군집 로봇의 동시적 위치 추정 및 지도 작성 시스템을 제안하였다. 로봇은 실험환경에서 주변 환경을 인식하기 위해 초음파센서와 비젼 센서를 이용하였다. 실험환경을 3개의 영역으로 분할하였고, 로봇은 각 영역에서 초음파 센서로 주변 환경에 대한 거리 정보를 측정하였고, SURF 알고리즘을 이용하여 비젼 센서로부터 입력받은 영상과 landmark의 특징점을 정합하여 랜드마크를 인식하였다. 제안된 방법은 센서값들에 대한 오차에 민감하지 않고 실험환경에 비교적 정확한 지도를 작성함으로써 응용 가능성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.176-179
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• 2007

In this paper, we develop the path planning algorithm using the improved Dijkstra algorithm and the particle swarm optimization. To get the optimal path, at first we construct the MAKLINK on the world environment and then make a graph associated with the MAKLINK. From the graph, we obtain the Dijkstra path between the starting point and the destination point. From the optimal path, we search the improved Dijkstra path using the graph. Finally, applying the particle swarm optimization to the improved Dijkstra path, we obtain the optimal path for the mobile robot. It turns out that the proposed method has better performance than the result in [1].

• 전기학회논문지
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• 제60권11호
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• pp.2152-2156
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• 2011

In this paper, we propose the novel behavior control algorithm by using the efficient searching method based on the characteristic of the swarm robots in unknown space. The proposed method consists of identifying the position and moving state of a robot by the dynamic modelling of a wheel drive vehicle, and planing behavior control rules of the swarm robots based on the sensor range zone. The cooperative search for unknown space is carried out by the proposed behavior control. Finally, some experiments show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2493-2503
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• 2018

Passive dynamic walking exhibits humanoid and energy efficient gaits. However, optimal design of passive walker at multi-variable level is not well studied yet. This paper presents a Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO) algorithm and applies it to the optimal design of flexible passive walker. Hip torsional stiffness and damping were incorporated into flexible biped walker, to imitate passive elastic mechanisms utilized in human locomotion. Hybrid dynamics were developed to model passive walking, and period-one gait was gained. The parameters global searching scopes were gained after investigating the influences of structural parameters on passive gait. CPSO were utilized to optimize the flexible passive walker. To improve the performance of PSO, multi-scroll Jerk chaotic system was used to generate pseudorandom sequences, and chaotic disturbance would be triggered if the swarm is trapped into local optimum. The effectiveness of CPSO is verified by comparisons with standard PSO and two typical chaotic PSO methods. Numerical simulations show that better fitness value of optimal design could be gained by CPSO presented. The proposed CPSO would be useful to design biped robot prototype.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.115-120
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• 2019

본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편대 제어 문제는 로봇 간 충돌 회피를 고려할 경우, 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 정의될 수 있다. 일반적으로 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제는 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 로봇 편대 제어의 최적화 문제에 대한 준최적해를 빠르게 찾기 위해 제안된 알고리즘이다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 알고리즘에 사용되는 후보해의 개수와 세대 수가 증가함에 따라 계산 복잡도가 증가한다. 따라서 최소의 후보해와 세대 수만으로 실시간 제어에 사용될 수 있는 준최적해를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 후보해의 수와 세대 수에 따른 제어 오차를 비교하였다. 다양한 조건의 시뮬레이션 실험을 통해서 통계적으로 결과를 분석하고, 허용 가능한 편대 오차 범위 내에서 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 최소 후보해의 수와 세대 수를 도출한다.