표제지
목차
제1장 서론 9
제1절 연구 배경 9
제2절 연구 내용 및 범위 10
제2장 최적 경로 계획 11
제1절 시스템 구조 11
제2절 환경지도 작성 12
1. 격자 기반 환경지도 12
2. 토폴로지컬 환경지도 14
3. 퍼지 환경지도 16
제3절 광역 경로 계획 18
1. λ-Geometry Maze Routing Algorithm 19
2. Micro-Genetic Algorithm 20
3. 개선된 Micro-Genetic Algorithm 23
제3장 충돌 회피 26
제1절 퍼지 제어 이론 26
제2절 퍼지 논리 기반의 충돌 회피 알고리즘 30
제4장 시뮬레이션 35
제1절 시뮬레이션 환경 35
제2절 시뮬레이션 결과 36
1. 광역 경로 계획에 대한 시뮬레이션 36
2. 충돌 회피에 대한 시뮬레이션 40
제5장 결론 47
참고문헌 49
국문초록 51
ABSTRACT 52
표 2.1. 격자 기반 환경지도와 토폴로지컬 환경지도의 장단점 16
표 3.1. 입력 언어 변수 32
표 3.2. 출력 언어 변수 33
표 4.1. 중간 경유지의 수와 실제 거리 39
표 4.2. 충돌회피를 위한 퍼지 룰 베이스 41
표 4.3. 주행 시뮬레이션 알고리즘의 성능 비교 43
그림 2.1. 경로 계획 시스템 구조 11
그림 2.2. (a)격자 기반 환경지도 (b) 거리 변환 환경지도,... 12
그림 2.3. 토폴로지컬 환경지도, (b) 크리티컬 포인트,... 15
그림 2.4. 퍼지 환경지도의 구성 17
그림 2.5. λ-Geometry의 이동 가능 노드 19
그림 2.6. λ-Geometry MRA를 이용한 광역 경로 계획 20
그림 2.7. 마이크로 유전자 알고리즘 흐름도 21
그림 2.8. 개선된 마이크로 유전자 알고리즘 흐름도 23
그림 2.9. 위치 기반 부호화 24
그림 3.1. 퍼지 제어기의 구조 27
그림 3.2. 충돌 회피를 위한 퍼지 제어기 30
그림 3.3. 자율 이동로봇의 센서 시스템 31
그림 3.4. 상대 속도 계산 31
그림 3.5. 입력 변수에 대한 퍼지 멤버쉽 함수 34
그림 3.6. 출력 변수에 대한 퍼지 멤버쉽 함수 34
그림 4.1. 최적 경로 계획을 위한 시뮬레이션 프로그램 35
그림 4.2. (a)격자 기반 환경지도에서의 광역 경로 계획,... 37
그림 4.3. 광역 경로 계획 시뮬레이션 (ex. 1) 37
그림 4.4. 광역 경로 계획 시뮬레이션 (ex. 2) 38
그림 4.5. 광역 경로 계획 시뮬레이션 (ex. 3) 38
그림 4.6. 충돌 회피를 위한 퍼지 제어 알고리즘 40
그림 4.7. 퍼지 제어기 출력 값 42
그림 4.8. (a) 광역 경로 계획을 이용한 목표점까지의 주행 시뮬레이션,... 43
그림 4.9. 고정 장애물에 대한 충돌 회피 시뮬레이션 (ex. 1) 44
그림 4.10. 고정 장애물에 대한 충돌 회피 시뮬레이션 (ex. 2) 44
그림 4.11. 이동 장애물에 대한 충돌 회피 시뮬레이션 (ex. 1) 45
그림 4.12. 이동 장애물에 대한 충돌 회피 시뮬레이션 (ex. 2) 45
그림 4.13. 이동 장애물에 대한 충돌 회피 시뮬레이션 (ex. 3) 46