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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이홍규
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 한국기술교육대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (12)
2018
2017
Intelligent Navigation for Multiple Mobile Robots with Dynamic Obstacles
Ran Zhao
,
Hong-Kyu Lee
제어로봇시스템학회 논문지
2017.09
학술저널
Fuzzy-based Path Planning for Multiple Mobile Robots in Unknown Dynamic Environment
Ran Zhao
,
Hong-Kyu Lee
Journal of Electrical Engineering & Technology
2017.03
학술저널
GA-Fuzzy based Navigation of Multiple Mobile Robots in Unknown Dynamic Environments
Ran Zhao
,
Hong-Kyu Lee
전기학회논문지
2017.01
학술저널
2016
Real-time Navigation for Multiple Mobile Robots in Dynamic Environments based on Fuzzy Logic
Ran Zhao
,
Dong-Hwan Lee
,
Hong-Kyu Lee
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2016.10
학술대회자료
Collision-free Navigation of a Mobile Robot in Dynamic Environments using Optimized Fuzzy Approach
Ran Zhao
,
DongHwan Lee
,
HongKyu Lee
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2016.04
학술대회자료
2015
Fuzzy Logic Based Navigation for Multiple Mobile Robots in Indoor Environments
Ran Zhao
,
Dong Hwan Lee
,
Hong Kyu Lee
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2015.12
학술저널
Sensor-based Navigation for Multiple Mobile Robots using Fuzzy Inference
Ran Zhao
,
DongHwan Lee
,
HongKyu Lee
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2015.10
학술대회자료
Sensor-based Navigation for Autonomous Mobile Robots using Fuzzy Inference
Ran Zhao
,
XiangBin Mu
,
DongHwan Lee
외 1명
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2015.05
학술대회자료
Fuzzy-based Navigation of Mobile Robots in Unknown Environments with Moving Obstacles
Ran Zhao
,
DongHwan Lee
,
HongKyu Lee
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2015.04
학술대회자료
Mobile Robot Navigation using Optimized Fuzzy Controller by Genetic Algorithm
Ran Zhao
,
Dong Hwan Lee
,
Hong Kyu Lee
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2015.03
학술저널
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본 논문은 미지 유동환경에서 다중 이동로봇들의 주행문제에 대한 연구결과이다. 여기에서 환경은 로봇에게는 알려져 있지 않기 때문에 로봇의 몸체에 부착된 근접센서들을 이용하여 주변환경들을 감지하여야 하고, 로봇이 충돌 없이 경로를 추적하여 목표지점에 도착하도록 기본 방책들을 조합한 지능주행 방법을 제안하였다. 통상 실내환경은 볼록형과 오목형 장애물들을 포함하고 있으며, 본 연구에서는 센서정보에 의하여 위험을 판단하는 방법을 소형 볼록형 장애물들과 유동장애물 및 다른 로봇을 포함한 움직이는 물체들을 회피하는데 사용하였고, 벽면 추종방법은 대형 볼록형 또는 오목형 장애물들을 포함한 특별한 환경에 적용하도록 설계하였다. 본 연구에서는 "무한 반복"과 "dead cycle" 상황을 처리하기 위하여 상태 기억 책략을 사용하였고, 결과적으로 충돌의 위험이 없이 표적의 위치표정 방법에 따라 로봇들을 대응되는 표적으로 이동시킬 수 있었다. 이러한 대부분 기법들은 퍼지논리 제어기들을 이용하여 구현하였으며, 모든 로봇에 동일하게 적용하였다. 퍼지 제어기의 성능을 향상시키기 위해서 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 membership function과 rules set를 진화시켰다. 모의실험 결과 제안한 방법이 주행문제에 긍정적인 결과가 있음이 증명되었다.
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