• 제목/요약/키워드: sub-optimal collision avoidance problem

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프리아크 개념을 이용한 로봇의 충돌회피 동작 계획 (Collision-Free Motion Planning of a Robot Using Free Arc concept)

  • 이석원;남윤석;이범희
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.317-328
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    • 2000
  • This paper presents an effective approach to collision-free motion planning of a robot in the work-space including time-varying obstacles. The free arc is defined as a set composed of the configuration points of the robot satisfying collision-free motion constraint at each sampling time. We represent this free arc with respect to the new coordinate frame centered at the goal configuration and there for the collision-free path satisfying motion constraint is obtained by connecting the configuration points of the free arc at each sampling mined from the sequence of free arcs the optimality is determined by the performance index. Therefore the complicated collision-free motion planning problem of a robot is transformed to a simplified SUB_Optimal Collision Avoidance Problem(SOCAP). We analyze the completeness of the proposed approach and show that it is partly guaranteed using the backward motion. Computational complexity of our approach is analyzed theoretically and practical computation time is compared with that of the other method. Simulation results for two cally and practical computation time is compared with that of the other method. Simulation results for two SCARA robot manipulators are presented to verify the efficacy of the proposed method.

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Schema Co-Evolutionary Algorithm을 이용한 2-Layer Fuzzy Controller의 최적 설계 (Optimal Design of the 2-Layer Fuzzy Controller using the Schema Co-Evolutionary Algorithm)

  • 심귀보;변광섭
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.228-233
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    • 2004
  • 최근 들어, 다양하고 복잡한 기능을 갖는 로봇이 요구되고 있다. 그러나 이전의 알고리즘으로는 그러한 요구를 만족시킬 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양한 입력과 출력을 다루는 경우에도 작은 개수의 퍼지 룰을 갖고, 효율적이고 강인하게 제어할 수 있는 2-Layer Fuzzy Controller를 소개한다. 그런데 퍼지 제어기에서의 중요한 문제점은 퍼지 룰 베이스를 어떻게 설계하는지에 달려 있다. 본 논문은 Schema Co-Evolutionary Algorithm을 이용하여 최적의 2-Layer Fuzzy Controller를 설계하는데, 이 Schema Co-Evolutionary Algorithm은 simple GA보다 더 빠르고 우수하게 최적해를 찾을 수 있다.