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계층적 구조를 가진 Fuzzy Neural Network를 이용한 이동로봇의 주행법
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  • 계층적 구조를 가진 Fuzzy Neural Network를 이용한 이동로봇의 주행법
저자명
최정원,한교경,박만식,이석규
간행물명
퍼지 및 지능시스템학회 논문지
권/호정보
2001년|11권 5호|pp.367-372 (6 pages)
발행정보
한국지능시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문은 미시공간에서 다수의 로봇들의 자율 이동에 대해 계층적 구조를 가진 퍼지-뉴럴 알고리즘을 제안한다. 이 계층적 알고리즘은 그 하부에 로봇이 목표에 도달하게 하며 주는 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 위의 두 알고리즘에 의한 로봇의 회전각도 와 이동 거리를 합성하여 주위 환경에 대하여 로봇이 지능적인 주행을 수행한 누 있도록 구성되어 있으며 시뮬레이션을 통하여 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

기타언어초록

This paper proposes a hierachically structured navigation algorithm for multiple mobile robots under unknown dynamic environment. The proposed algorithm consists of three basic parts as follows. The first part based on the fuzzy rule generates the turning angle and moving distance of the robot for goal approach without obstacles. In the second part, using both fuzzy and neural network, the angle and distance of the robot to avoid collision with dynamic and static obstacles are obtained. The final adjustment of the weighting factor based on fuzzy rule for moving and avoiding distance of the robots is provided in the third stage. Some simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.