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      다개체 로봇 편대 제어를 위한 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 통계적 성능 분석 = Statistical Analysis of Receding Horizon Particle Swarm Optimization for Multi-Robot Formation Control

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      https://www.riss.kr/link?id=A106408324

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편대 제어 문제는 로봇 간 충돌 회피를 고려할 경우, 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 정의될 수 있다. 일반적으로 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제는 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 로봇 편대 제어의 최적화 문제에 대한 준최적해를 빠르게 찾기 위해 제안된 알고리즘이다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 알고리즘에 사용되는 후보해의 개수와 세대 수가 증가함에 따라 계산 복잡도가 증가한다. 따라서 최소의 후보해와 세대 수만으로 실시간 제어에 사용될 수 있는 준최적해를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 후보해의 수와 세대 수에 따른 제어 오차를 비교하였다. 다양한 조건의 시뮬레이션 실험을 통해서 통계적으로 결과를 분석하고, 허용 가능한 편대 오차 범위 내에서 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 최소 후보해의 수와 세대 수를 도출한다.
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      본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편...

      본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편대 제어 문제는 로봇 간 충돌 회피를 고려할 경우, 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 정의될 수 있다. 일반적으로 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제는 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 로봇 편대 제어의 최적화 문제에 대한 준최적해를 빠르게 찾기 위해 제안된 알고리즘이다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 알고리즘에 사용되는 후보해의 개수와 세대 수가 증가함에 따라 계산 복잡도가 증가한다. 따라서 최소의 후보해와 세대 수만으로 실시간 제어에 사용될 수 있는 준최적해를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 후보해의 수와 세대 수에 따른 제어 오차를 비교하였다. 다양한 조건의 시뮬레이션 실험을 통해서 통계적으로 결과를 분석하고, 허용 가능한 편대 오차 범위 내에서 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 최소 후보해의 수와 세대 수를 도출한다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김홍근, "스위칭 연결 구조를 갖는 외발형 이동 로봇들에 대한 대형 제어 알고리듬" 제어·로봇·시스템학회 18 (18): 439-444, 2012

      2 김성환, "소형 무인기들의 군집비행을 위한 운영 네트워크 시스템과 PILS 개발" 제어·로봇·시스템학회 18 (18): 433-438, 2012

      3 김수현, "무인운반차(AGV)의 주행경로 및 위치인식을 위한 라인스캔카메라를 이용한 패턴인식 알고리즘 구현" 한국산업정보학회 23 (23): 13-21, 2018

      4 탁한호, "무게중심법을 이용한무인 운반차(AGV)의 운전제어" 한국산업정보학회 19 (19): 59-66, 2014

      5 이승목, "군집 로봇 편대 제어를 위한 협력 입자 군집 최적화 알고리즘 기반 모델 예측 제어 기법" 제어·로봇·시스템학회 19 (19): 429-434, 2013

      6 Turpin, M., "Trajectory Design and Control for Aggressive Formation Flight with Quadrotors" 33 (33): 143-156, 2012

      7 Kennedy, J, "Swarm Intelligence" Morgan Kaufmann Publishers 2001

      8 Lee, S. -M., "Receding Horizon Particle Swarm Optimisation-based Formation Control with Collision Avoidance for Nonholonomic Mobile Robots" 9 (9): 2075-2083, 2015

      9 Lee, S.-M, "Multi-Robot Formation Control with Collision Avoidance using Evolutionary Algorithm" 75-77, 2014

      10 Fukushima, H., "Model Predictive Formation Control using Branch-and Bound Compatible with Collision Avoidance Problems" 29 (29): 1308-1317, 2013

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      2 김성환, "소형 무인기들의 군집비행을 위한 운영 네트워크 시스템과 PILS 개발" 제어·로봇·시스템학회 18 (18): 433-438, 2012

      3 김수현, "무인운반차(AGV)의 주행경로 및 위치인식을 위한 라인스캔카메라를 이용한 패턴인식 알고리즘 구현" 한국산업정보학회 23 (23): 13-21, 2018

      4 탁한호, "무게중심법을 이용한무인 운반차(AGV)의 운전제어" 한국산업정보학회 19 (19): 59-66, 2014

      5 이승목, "군집 로봇 편대 제어를 위한 협력 입자 군집 최적화 알고리즘 기반 모델 예측 제어 기법" 제어·로봇·시스템학회 19 (19): 429-434, 2013

      6 Turpin, M., "Trajectory Design and Control for Aggressive Formation Flight with Quadrotors" 33 (33): 143-156, 2012

      7 Kennedy, J, "Swarm Intelligence" Morgan Kaufmann Publishers 2001

      8 Lee, S. -M., "Receding Horizon Particle Swarm Optimisation-based Formation Control with Collision Avoidance for Nonholonomic Mobile Robots" 9 (9): 2075-2083, 2015

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      10 Fukushima, H., "Model Predictive Formation Control using Branch-and Bound Compatible with Collision Avoidance Problems" 29 (29): 1308-1317, 2013

      11 이정원, "MSRDS 플랫폼에서 로봇 센서들의 성능 비교분석" 한국산업정보학회 19 (19): 57-68, 2014

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      2010-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.57 0.57 0.58
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.6 0.6 0.796 0.32
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