전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A100693993
김종우 (LG디스플레이) ; 성영휘 (금오공과대학교) ; Kim, Jong-Woo ; Sung, Young-Whee
2009
Korean
KCI등재후보
학술저널
80-85(6쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식...
전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식이다. 이러한 방식은 로봇의 주변 환경이 바뀌거나 동적으로 변화하는 경우에는 적용하기 어렵기 때문에 미리 알려져 있고 고정되어 있는 환경이 아니면 로봇이 성능을 발휘하기가 어렵다. 이에 반하여 행위기반 제어는 로봇이 처해있는 주변 환경에 대한 모델이나 경로 계획에 의존하지 않고 로봇의 특정한 센서 출력에 대하여 특정한 행위를 즉각적으로 수행하도록 구성되어 있어서 비구조적인 환경이나 동적으로 변화하는 환경에서 로봇에 적용하기가 좋다. 본 논문에서는 로봇이 처한 상황에 따라서 행위를 달리하는 상황의존형 행위기반 제어 구조를 제안하고 이를 1:1 2족 축구 로봇에 적용하여 그 효용성을 보인다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The performance of the robot is very limited in the conventional model-based control methods when the environments around a robot are not structured or are varying dynamically. The reason for that is the methods are based on the model of the environme...
The performance of the robot is very limited in the conventional model-based control methods when the environments around a robot are not structured or are varying dynamically. The reason for that is the methods are based on the model of the environments which is very difficult to match with the real environments and on a path planning which is complex and time-consuming. On the other hand, the behavior-based control methods are not dependant on the model of the environments nor a complex planning. In those methods, a specific behavior is coupled with a specific sensor output, so the response of a robot is quite reactive and timely in dynamic and unstructured environments. In this thesis, we propose a situation dependant behavior based control architecture, in which a robot may behave differently to the same sensor output depending on various situations. We also show some experimental results to show the feasibility of the proposed control architecture.
얼굴 추적 기반의 잡파 혼입 방지가 가능한 뇌파 DB구축 시스템 구현
유전적 알고리즘을 이용한 동화상의 영역분할 부호화 방법
e-러닝 시스템의 교수-학습 기능 지원을 위한 명세화된 참조 모델
능동 스테레오 비젼을 이용한 실내환경의 3차원 형상 재구성 알고리즘