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저자정보
전지민 (한경국립대학교) 조혜빈 (한경국립대학교) 이승민 (한경국립대학교) 이호원 (한경국립대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
449 - 456 (8page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.4.449

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

중앙집중형 DQN 기반 다중 로봇의 최적 이동 경로 제어 기법
전지민 ,  조혜빈 ,  이승민 외 1명 한국통신학회논문지 2023.04 학술저널

2022

중앙집중형 DQN 기반 다중 로봇의 최적 이동 경로 제어 기법
전지민 ,  조혜빈 ,  변영재 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 4차 산업혁명 시대의 도래와 함께, 스마트 공장 환경에서 자동화/지능화 로봇의 활용에 대한 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 무인 운반 차량 (automatic guided vehicle, AGV)은 단일화된 경로에 국한된 이동성을 가지기 때문에, 높은 인프라 구축 비용과 경로 수정의 어려움 등 많은 문제점을 가지고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다중 로봇들이 서로 간의 충돌을 최소화하며, 각자의 목적지까지 최단 경로로 이동할 수 있도록 중앙집중형 심층 큐 네트워크 (centralized deep Q-network, DQN) 기반 물류 로봇 최적 이동 경로 제어 방안을 제안한다. 구체적으로, 현실의 간이 공장 물류 창고와 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경에서 물류 로봇들에 대한 오프라인 학습을 수행한다. 학습된 모델을 이용하여, 스마트 공장 환경에서 물류 로봇들을 각자의 최적의 경로로 다중 목적지에 도착하도록 실시간으로 로봇을 제어하는 데에 활용함으로써 그 성능의 우수성을 보인다. 하드웨어로 구현하고 이를 기반으로 한 테스트를 통해 다중 물류 로봇이 0.1% 미만의 낮은 충돌율을 가지면서 각자의 다중 목적지에 최적의 경로로 도착함을 보인다.
#최적 경로 제어 #심층 큐 네트워크 #스마트 공장 #Optimal path control #deep Q-network #smart factory

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 중앙집중형 DQN 기반 다중 로봇의 최적 이동 경로 제어 기법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
S. K. Lim, Y. E. Oh, and K. S. Park, “A study on the difference in consumers' perception of the e-commerce utilization factors according to COVID-19: Focused on fresh food,” The e-Business Stud., vol. 23, no 1, pp. 75-94, Feb. 2022. (https://doi.org/10.20 google schola Grand View Research, Industrial Automation And Control Systems Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Industrial Robots, Control Valves), By Control System (DCS, PLC, SCADA), By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2021-2028 (202 google schola J. Jia, W. Chen, and Y. Xi, “Design and implementation of an open autonomous mobile robot system,” in IEEE ICRA ’04, pp. 1726-1731, New Orleans, LA, USA, Apr. 2004. (https://doi.org/10.1109/ROBOT.2004.1308073) google schola H. E. Stephanou, “Advanced automation in manufacturing and service industries,” in IEEE Int. Conf. Robotics and Automat., vol. 3, p. 3166, Nagoya, Japan, May 1995. (https://doi.org/10.1109/ROBOT.1995.525739) google schola J. Liu, H. Lee, and H. Jin, “Multichannel S-ALOHA enabled autonomous self-healing in industrial IoT networks,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 18, no. 12, pp. 8576-8585, Feb. 2022. (https://doi.org/10.1109/TII.2022.3149908) google schola

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