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저자정보
Tuong Quan Vo (University of Ulsan) Hyoung Seok Kim (University of Ulsan) Hyo Seung Cho (University of Ulsan) Doan Nuoi Dang (University of Ulsan) Byung Ryong Lee (University of Ulsan)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
2,280 - 2,285 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

A Study on Optimization of Fish Robot Maximum Velocity Using The Combination of Genetic – Hill Climbing Algorithm
Tuong Quan Vo ,  Hyoung Seok Kim ,  Hyo Seung Cho 외 2명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2009.08 학술대회자료

2008

Parameter Optimization of Fish Robot’s Smooth Gaiting Using Hill Climbing – Genetic Algorithm
Tuong Quan Vo ,  Hyoung Seok Kim ,  Byung Ryong Lee 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Underwater robot is a new trend of researched field which is developing quickly in recent years. Some of thefirst researches on this field are ROV (Remotely Operated Vehicle), AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Lately, a new type of underwater robot which is biomechanical robot is mostly concerned. One of the typical types of this one isfish robot. In this paper, firstly a dynamic model of 3-joint (4 links) Carangiform fish robot type is presented. Secondly, the surveys about the influences of input torque functions’ parameters such as: phase angle, frequency and amplitude to the velocity of fish robot by simulation method are introduced. Lastly, fish robot’s maximum velocity is optimized by using the combination of Genetic Algorithm (GA) and Hill Climbing Algorithm (HCA). GA is used to create the initial optimal parameters set for the input functions of the system. Then, this set will be optimized one more time by using HCA to be sure that the final parameters set are the “near” global optimization result for the system. Finally, somesimulation results are presented to prove the effectiveness of the proposed algorithm.
#fish robot #dynamic #optimization #GA #HCA #maximum velocity #input torque functions

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MOTION EQUATIONS OF FISH ROBOT
3. FISH ROBOT MAXIMUM VELOCITY OPTIMIZATION METHOD
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES

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