모바일 로봇의 추적 제어를 위한 PSO-Fuzzy 제어기 설계

Abstract

퍼지 제어는 1965년 Zadeh가 제안하였으며, 일반적으로 시스템의 특성이 복잡하여 기존의 정량적인 방법으로 해석할 수 없거나, 얻어지는 정보가 부정확하고, 불확실한 경우에 사용된다. 퍼지 제어의 성능은 퍼지 규칙에 의존하며 보다 좋은 성능을 위해서는 퍼지 규칙의 최적화 방법의 개선이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 제어기에 PSO 알고리즘을 적용하고, 모바일 로봇이 다양한 경로를 주행할 경우 기존의 제어기와 성능을 비교하여 PSO-Fuzzy 제어기의 성능을 확인하였다. PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘은 어류나 조류의 무리들에 흔하게 관찰할 수 있는 생체 군집(Swarm)의 사회적 행동을 기반으로 하는 군집 기반의 진화 연산 기법(Evolutionary Computation)이다. 개체들의 군집적인 병렬 처리 능력으로 상대적으로 신속하고 견실한 알고리즘으로 1995년에 J. Kennedy와 R. Eberhart에 의해 제안되었다. 어류나 조류의 무리와 같은 생체 군집의 구성원들이 무리를 지어 돌아다니며 스스로의 경험과 다른 구성원들에게서 얻은 정보로 목적지를 찾아가는 것과 같이, PSO 알고리즘에서는 개체(Particle)들이 군집을 이루며 자기 자신의 경험과 무리 전체에 공유되어있는 정보를 사용하여 다차원의 탐색 공간에서 최적의 해를 찾아간다. 본 논문에서 제안한 PSO-Fuzzy 제어기는 PSO 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델의 구조를 최적화하는 과정에 적용하였다. 제안된 제어기의 성능 향상을 평가하기 위해 모바일 로봇을 이용하여 다양한 경로를 추적하고 기준이 되는 경로와의 오차와 수렴 속도를 통하여 성능을 확인하였다.