자동주행로봇, navigation, localization, map generation

소개글

- ‘evolution of navigation’의 주 목적은 로봇의 이동에 있어서 장애물과의 충돌을 회피할 수 있는 움직임을 만들어 내는 것이다. 따라서 ‘single behavior 혹은 combination of two gehavior가 충돌을 일으키지 않는 움직임이 맞는가?’를 따지는 문제가 바로 navigation이다.

- 그러나, 두 가지 문제 ‘이동’과 ‘충돌회피’의 병합은 오히려 잘 구성된 적합도 함수와 제대로 선택된 single behavior에 의한 움직임이 보다 쉽게 통과할 수 있을 가능성도 존재한다.

- 모든 ER의 응용분야에 꼭 필요한 요소가 있다.
(1) 진화시스템을 이용한 표현
(2) 적용 가능 한 시뮬레이터의 복잡도
(3) 시뮬레이터를 이용한 적합도 판정
일반적으로 진화시스템의 표현과 적합도 함수는 ER 연구의 결과에 있어 매우 어려운 부분의 하나이다. 만약 시스템의 표현이 잘못 됐다면, EA가 해를 찾는데 오히려 방해의 요인이 될 수도 있으며, 적합도 판정이 잘못 됐다면, 목적해로부터 전혀 다른 진화결과를 얻게 될 수도 있는 것이다. 시뮬레이션에서는 결과가 시뮬레이션의 복잡도에 따라 실제 로봇에 대한 적용 여부를 결정짖게 된다.

목차

§ Evolving single behaviors
° Navigation
° basic navigation
° Wandering behavior
° Potential field based navigation
° 그 외 로봇주행의 기술들

본문내용

- ‘evolution of navigation’의 주 목적은 로봇의 이동에 있어서 장애물과의 충돌을 회피할 수 있는 움직임을 만들어 내는 것이다. 따라서 ‘single behavior 혹은 combination of two gehavior가 충돌을 일으키지 않는 움직임이 맞는가?’를 따지는 문제가 바로 navigation이다.

- 그러나, 두 가지 문제 ‘이동’과 ‘충돌회피’의 병합은 오히려 잘 구성된 적합도 함수와 제대로 선택된 single behavior에 의한 움직임이 보다 쉽게 통과할 수 있을 가능성도 존재한다.

- 모든 ER의 응용분야에 꼭 필요한 요소가 있다.
(1) 진화시스템을 이용한 표현
(2) 적용 가능 한 시뮬레이터의 복잡도
(3) 시뮬레이터를 이용한 적합도 판정
일반적으로 진화시스템의 표현과 적합도 함수는 ER 연구의 결과에 있어 매우 어려운 부분의 하나이다. 만약 시스템의 표현이 잘못 됐다면, EA가 해를 찾는데 오히려 방해의 요인이 될 수도 있으며, 적합도 판정이 잘못 됐다면, 목적해로부터 전혀 다른 진화결과를 얻게 될 수도 있는 것이다. 시뮬레이션에서는 결과가 시뮬레이션의 복잡도에 따라 실제 로봇에 대한 적용 여부를 결정짖게 된다.

참고 자료

없음