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학술대회자료
저자정보
차영엽 (원광대학교) 김곤우 (원광대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2008년 제어 로봇 시스템학회 합동학술발표대회 논문집
발행연도
2008.12
수록면
130 - 135 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

전역경로계획을 위한 단경로 스트링에서 당기기와 밀어내기 SOFM을 이용한 방법의 비교
차영엽 ,  김곤우 제어로봇시스템학회 논문지 2009.04 학술저널

2008

전역경로계획욜 위한 단경로 스트링에서 당기기와 밀어내기 SOFM을 이용한 방법의 비교
차영엽 ,  김곤우 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2008.12 학술대회자료
이동로봇의 전역경로계획을 위한 단경로 String에서 당기기와 밀어내기 SOFM을 이용한 방법의 비교
차영엽 대한기계학회 춘추학술대회 2008.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper provides a comparison of global path planning method in single string by using pulled and pushed self-organizing feature map(SOFM) which is a method among a number of neural network The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial-weight-vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward The input vector. On the other hand, the modified SOFM method in this research uses a predetermined initial weight vectors of the one dimensional string, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward or reverse the input vector, by using a pulled- or a pushed-SOFM. According to simulation results one can conclude that the modified neural networks in single string are useful tool for the global path planning problem of a mobile robot. In comparison of the number of iteration for converging to the solution, the pushed-SOFM is more useful than the pulled-SOFM in global path planning for mobile robot
#Mobile Robot(이동로봇) #Self-organizig Feature Maps(자기조직화 특성지도) #Neural Network(신경 회로망)

목차

Abstract
1. 서론
2. SOFM
3. 스트링에서 경로계획
4. Experimental Results
5. 결론
참고문헌(Reference)

참고문헌 (0)

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