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A Combining Technique of Incomplete Sensor Data with a Fuzzy Logic Theory
Son, Chang-Man 영산대학교 2000 영산논총 Vol.6 No.-
로봇의 작업수행과 관련하여 학습과 인지특징을 위해 쓰이는, 퍼지논리 이론에 근거한 불완전한 센서데이터의 결합법이 소개된다. 여러 형태의 센서데이터 결합은 단일센서에서는 획득하기 어려운, 혹은 얻을 수 없는 보다 의미있는 정보를 제공 할 수 있다. 특정 작업 수행을 위해 사용되는 측정된 센서데이터의 불확실성의 정도를 측정하기 위해 퍼지 거리 측정법이 도입된다. 퍼지 결정과정을 통해, 특정 작업수행을 위해 가장 바람직한 제어값, 즉 어떤 판단기준 혹은 댓가함수 (예로써 최소 해밍거리)를 만족시키는, 이 결정된다. 이 논문에서 제안된 방법론은 줍고 위치하기와 부품합치등을 포함한 광범위한 로봇의 작업들과 관련된 곳에 적용할 수 있다.