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퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술
A Robot Soccer Strategy and Tactic Using Fuzzy Logic

이정준   (부경대학교 대학원 전자공학과UU0000598  ); 지동민   (부경대학교 대학원 전자공학과UU0000598  ); 이원창   (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부UU0000598  ); 강근택   (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부UU0000598  ); 주문갑   (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부UU0000598  );
  • 초록

    본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.


    This paper presents a strategy and tactic for robot soccer using furry logic mediator that determines robot action depending on the positions and the roles of adjacent two robots. Conventional Q-learning algorithm, where the number of states increases exponentially with the number of robots, is not suitable for a robot soccer system, because it needs so much calculation that processing cannot be accomplished in real time. A modular Q-teaming algorithm reduces a number of states by partitioning the concerned area, where mediator algorithm for cooperation of robots is used additionally. The proposed scheme implements the mediator algorithm among robots by fuzzy logic system, where simple fuzzy rules make the calculation easy and hence proper for robot soccer system. The simulation of MiroSot shows the feasibility of the proposed scheme.


  • 주제어

    퍼지 로직 .   로봇축구 .   Q-학습 알고리즘 .   Modular Q-학습 알고리즘 .   중재자 알고리즘.  

  • 참고문헌 (8)

    1. 김종환 外 8인, 로봇축구공학, 브레인코리아, 2002 
    2. K - H. Park, Y - J Kim and J -H. Kim, 'Modular Q-learning based Multi-agent Cooperation for Robot Soccer', Robotics and Autonomous Systems, vol. 35, no. 2, pp. 109-122, May.2001 
    3. Li-Xin Wang, A course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall PTR, 1997 
    4. D.H. Kim, Y-J Kim, K-C. Kim, J-H. Kim and P. Vadakkepat, 'Vector Field Based Path Planning and Petri-net Based Role Selection Mechanism with Q-learning for the Soccer Robot System,' Intelligent Automation and Soft Computing, Vol. 6, No.1, 2000 
    5. 김종환 저 , 로봇축구 시스템. 대영사. 2000 
    6. K. Kostiadis and H. Huosheng, 'Reinforcement learning and co-operation in a simulated multi- agent system,' in Proc. 1999 IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robots Systems, vol. 2, Oct. 17.21, 1999, pp. 990.995 
    7. J.H. Kim, K-C. Kim, D.-H. Kim, Y.-J. Kim and P. Vadakkepat, 'Path Planning and Role Selection Mechanism for Soccer Robots,' IEEE Int'l Conf. on Robotics and Automation, Belguim, Pp. 3216-3221, May 1998 
    8. Dong-Han Kim and Jong-Hwan Kim, 'Limit-cycle Navigation Method for Soccer Robot,' Intet-national Conference on Artificial Intelligence, Las Vegas, June 25-28, 200l 

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