http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 정승영(Sungyoung Jung) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
자율주행 장치를 위한 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획과 특징 맵 기반 SLAM
김정민(Jungmin Kim),허정민(Jungmin Heo),정승영(Sungyoung Jung),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.3
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 “kid napping” 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특정 맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계ㆍ제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인할 수 있었다. This paper is presented simultaneous localization and mapping (SLAM) based on feature map and path-planning using modified genetic algorithm for efficient driving of autonomous vehicle. The biggest problem for autonomous vehicle from now is environment adaptation. There are two cases that its new location is recognized in the new environment and is identified under unknown or new location in the map related kid-napping problem. In this paper, SLAM based on feature map using ultrasonic sensor is proposed to solved the environment adaptation problem in autonomous driving. And a modified genetic algorithm employed to optimize path-planning. We designed and built an autonomous vehicle. The proposed algorithm is applied the autonomous vehicle to show the performance. Experimental result, we verified that fast optimized path-planning and efficient SLAM is possible.
-
박정제(Jungje Park),김정민(Jungmin Kim),정승영(Sungyoung Jung),김성신(Sungshin Kim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 논문은 로봇이 스스로 주행하기 위한 기반 기술인 위치측정과 맵 생성 기술에 관한 것이다. 위치측정 기술은 새로운 환경 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야 하는 환경 적응성에 관한 기술이며, 맵 생성기술은 거리 측정 센서를 이용한 환경인지 기술이다. 최근에는 이들의 기술을 융합한 SLAM(simultaneous localization and mapping)에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있지만, 격자 방식의 맵을 이용하여 연산량이 많은 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 초음파 센서를 이용한 특징 맵 생성 기술과 생성된 특징 맵을 기반으로 한 SLAM 기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 성능 평가를 위해 직접 설계ㆍ제작한 로봇을 대상으로 실험을 하였다. 실험 방법은 생성된 맵 상에서 임의의 위치에 로봇을 두고, 스스로 자신의 위치를 인식할 수 있는 가인 "kidnapping" 실험을 하였다. 제안된 알고리즘을 실시간 연산이 필요한 로봇에 적용ㆍ실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성능이 효율적으로 “kid napping" 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
