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- 저자 : 유견아;김경혜;조수진 (검색결과 5 건)
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위치평가함수를 이용한 전술적 경로찾기에서 휴리스틱 개선
김경혜;조수진;유견아 덕성여자대학교 자연과학연구소 2011 자연과학 논문집 Vol.17 No.-
전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.
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A* 경로 계획에서 동적 장애물 처리를 위한 포텐샬장의 활용
유견아;김경혜;조수진 덕성여자대학교 자연과학연구소 2012 자연과학 논문집 Vol.18 No.-
본 논문에서는 A* 탐색 알고리즘에 의해 구해진 최단 경로의 이동시에 동적 장애물이 나타나는 경우 A* 알고리즘에 의한 재계획이나 정지하지 않고 국지적으로 우회하여 동적 장애물을 피하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로보틱스 분야에서 동적 환경에서 경로를 계획하는데 많이 사용되는 포텐샬장을 활용하는데 A* 알고리즘과 결합하면 지역 최적에 빠지는 단점을 보완할 수 있다는 장점이 있다. 전역 계획에는 A* 알고리즘을, 국지적 수정에는 포텐장을 이용하며 이들이 동적 장애물과의 유기적인 관계를 갖고 동작해야 하므로 이들 연관성을 유한상태기계(FSM)를 이용하여 체계적인 표현이 가능하도록 한다. 동적 장애물이 등장하는 경우에 대한 시물레이션 결과를 보여주며 기존의 해결 방법 중 하나인 대기후 재이동 방식과의 비교 실험을 통해 제안한 방법이 효과적으로 동작함으로 보여 준다.
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조수진(Su-Jin Cho),김경혜(Kyung-Hye Kim),유견아(Kyeon-Ah Yu) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
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유견아,조수진,김경혜,Yu, Kyeon-Ah,Cho, Su-Jin,Kim, Kyung-Hye 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.4
The roadmap-based planning is a path planning method which is used widely for a goal-directed movement in Robotics and has been applied to the world of computer animation such as computer games. However it is unnatural for computer characters to follow the path planned by the roadmap method as it is performed in Robotics. Flocking which is used for realistic and natural movements in computer animation enables character's movement by using a few simple rules without planning unlike the roadmap method. However it is impossible to achieve a goal-directed movement with flocking only because it does not keep states. In this paper we propose a simulation method which combines planning based on the road map with reactive actions for natural movements along the path planned. We define and implement steering behaviors for a leader which are needed to follow the trajectory naturally by analysing characteristics of roadmap-based paths and for the rest of members which follow the leader in various manners by detecting obstacles. The simulations are performed and demonstrated by using the implemented steering behaviors on every possible combination of roadmap-based path planning methods and models of configuration spaces. We also show that the detection of obstacle-collisions can be done effectively because paths are planned in the configuration space in which a moving object is reduced to a point. 로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
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김경혜 ( Kyung-hye Kim ),조수진 ( Sujin Cho ),설정아 ( Jeong-a Sul ),유견아 ( Kyeonah Yu ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.
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