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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      신경망을 이용한 청소로봇의 장애물 판단에 관한 연구 = A Study on Obstacle Detection of Vacuum Cleaner Using Neural Network

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      https://www.riss.kr/link?id=A82288390

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      국문 초록 (Abstract)

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      청소 로봇의 장애물 판단은 청소 로봇이 정확하고 빠르게 장애물을 파악하여 정밀한 제어를 수행하며 청소 효율을 향상 시키는데 중요하다. 청소 로봇이 장애물을 판단하는데 여러 가지 알고리즘이 있지만 신경망 알고리즘 특히, BP(Back-Propagation) 알고리즘을 적용하여 장애물 인식에 있어 반복학습 시키면 청소 로봇은 보다 빠르고 정확하게 장애물을 스스로 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 청소 로봇에 부착된 초음파 센서와 장애물과의 거리데이터를 얻어, 이를 BP 알고리즘에 적용하는 것을 연구하며 학습률, 반복학습, 최대 제곱 오차값를 조정한 실험결과로 특성변화를 관찰하고 해석하여 검증한다.
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      청소 로봇의 장애물 판단은 청소 로봇이 정확하고 빠르게 장애물을 파악하여 정밀한 제어를 수행하며 청소 효율을 향상 시키는데 중요하다. 청소 로봇이 장애물을 판단하는데 여러 가지 알...

      청소 로봇의 장애물 판단은 청소 로봇이 정확하고 빠르게 장애물을 파악하여 정밀한 제어를 수행하며 청소 효율을 향상 시키는데 중요하다. 청소 로봇이 장애물을 판단하는데 여러 가지 알고리즘이 있지만 신경망 알고리즘 특히, BP(Back-Propagation) 알고리즘을 적용하여 장애물 인식에 있어 반복학습 시키면 청소 로봇은 보다 빠르고 정확하게 장애물을 스스로 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 청소 로봇에 부착된 초음파 센서와 장애물과의 거리데이터를 얻어, 이를 BP 알고리즘에 적용하는 것을 연구하며 학습률, 반복학습, 최대 제곱 오차값를 조정한 실험결과로 특성변화를 관찰하고 해석하여 검증한다.

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