상세 보기
신경회로망과 유전알고리즘에 기초한 이동로봇의 제어 이득 최적화
Control Gain Optimization for Mobile Robots Using Neural Networks and Genetic Algorithms
- 최영규;
- 박진현
초록
이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.
키워드
Neural Network; Genetic Algorithm; Mobile Robot; Minimum-time; Optimal Control Gain; 신경회로망; 유전알고리즘; 이동로봇; 최단시간; 최적제어이득
- 제목
- 신경회로망과 유전알고리즘에 기초한 이동로봇의 제어 이득 최적화
- 제목 (타언어)
- Control Gain Optimization for Mobile Robots Using Neural Networks and Genetic Algorithms
- 저자
- 최영규; 박진현
- 발행일
- 2016
- 저널명
- 한국정보통신학회논문지
- 권
- 20
- 호
- 4
- 페이지
- 698 ~ 706
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보통신학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 9 페이지
- ISSN
- E 2288-4165
P 2234-4772