maSMAbots 구성을 위한 유전 알고리즘
A Genetic Algorithm for maSMAbots Configuration
- 발행기관 강릉대학교 대학원
- 지도교수 강태원
- 발행년도 2009
- 학위수여년월 2009. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 컴퓨터 공학과
- 원문페이지 iv, 59 p.
- 본문언어 한국어
초록/요약
통상 로봇은 모터나 실린더를 이용하여 움직이지만, 자연계의 동물은 근육의 수축 및 이완 작용에 의해 움직인다. 일정 온도가 되면 기억된 형태로 되돌아가는 형상기억합금의 원리를 이용하면 근육과 같은 구동장치로 움직일 수 있는 로봇을 구성할 수 있다. 이 연구의 목표는 형상기억합금을 구동장치로 사용하는 벌레나 곤충과 같은 형태의 로봇(maSMAbots)을 만드는 것이다. maSMAbots(multiple articular shape memory alloy robots)은 형상기억합금을 구동장치로 사용하는 다관절로봇이다. maSMAbots은 사용자의 요구나 사용하려는 용도에 따라 그 형태가 매우 다양하다. 이 경우 로봇의 다리 위치, 길이, 형상기억합금의 길이, 굵기 등을 어떻게 정하는가에 따라 로봇의 에너지 소비량 등의 조건이 달라진다. 본 논문에서는 사용자의 요구나 용도를 만족하는 로봇의 구성을 찾는다. 특정 조건을 충족하는 최적의 로봇 형태를 구성하는 것은 많은 매개변수를 포함하는 비선형문제이다. 비선형문제의 최적화를 위해서 자연도태 원리 기반 최적화 방법인 유전 알고리즘을 이용한다. maSMAbots에 유전 알고리즘을 적용하기 위해서 먼저 maSMAbots 다리와 형상기억합금의 재료 특성을 고려한 역학 기반의 수치모델을 제안한다. 제안한 수치모델을 기반으로 maSMAbots의 마디, 다리, 근육, 및 마디 연결 유전자의 염색체를 설계한다. 다음으로 생성된 로봇이 요구조건에 부합되는 정도를 측정하기 위해 적합도함수를 설계하여 유전 알고리즘을 이용해 효율적인 maSMAbots 구성을 찾는다. 그리고 구현한 시스템으로, maSMAbots 진화 이외에도 시각화인터페이스를 사용하여 주어진 maSMAbots의 염색체에 대응하는 모습과 특징을 나타낸다.
more초록/요약
The robot operates with actuator using motor or cylinder, but the animal kingdom operates with muscle using principle of contraction and relaxation. If robot use principle of shape memory alloy should that return to the memorized shape when definite temperature become, it move with actuator like muscle. In this goal of research, we implement the robot(maSMAbots) like bug and insect using actuator of shape memory alloy. maSMAbots(multiple articular shape memory alloy robots) is various user and requirement. Therefore, if we compose different configuration which leg & shape memory alloy length, thick, and distance, energy consumption and etc. requirement change. But, it is not easy to compose optimized robot that is suitable these uses. It is nonlinear problem with many parameter that compose optimized robot shape is satisfied with specific condition. For optimization of nonlinear, we use the genetic algorithms which are natural selection principled base optimization method. In order to apply genetic algorithms in maSMAbots, it propose numerical value model based on mechanics with considers maSMAbots leg and shape memory alloy. We design maSMAbots chromosome of segment, leg, muscle, and articular gene based on proposed model. In order to measure a degree of suitable requirement, fitness function designs and we search efficient maSMAbots configuration using genetic algorithms. And to the configurating system, it display maSMAbots shape and property using visualized interface instead of maSMAbots evolution.
more목차
1장 서론 = 1
2장 이론적 배경 = 3
2.1 SMA 로봇의 소개 = 3
2.2 maSMAbots의 근육 = 3
2.3 maSMAbots의 다리 = 5
2.4 보의 처짐 = 6
2.5 유전 알고리즘의 개요 = 9
3장 maSMAbots 수치모델 = 11
3.1 maSMAbots 소개 = 11
3.2 maSMAbots 다리 움직임 모델 = 12
3.2.1 탄성계수 보정 = 12
3.2.2 미소회전각 보정 = 13
3.2.3 다리의 움직임 = 13
3.2.4 근육 별 다리의 움직임 = 15
3.3 maSMAbots 몸체 움직임 모델 = 17
4장 maSMAbots을 위한 유전 알고리즘 = 22
4.1 유전 알고리즘 절차 = 22
4.2 maSMAbots의 염색체 설계 = 23
4.3 적합도 함수 = 24
4.4 진화 및 유전 연산 = 27
4.4.1 선택 = 27
4.4.2 교차 = 28
4.4.3 돌연변이 = 28
4.5 유전 알고리즘 구현 = 29
5장 실험 및 분석 = 33
5.1 실험환경 = 33
5.2 단일몸체에 대한 실험 및 분석 = 36
5.2.1 단일몸체 6족 maSMAbots에 대한 실험 = 36
5.2.2 단일몸체 8족 maSMAbots에 대한 실험 = 40
5.2.3 단일몸체 maSMAbots 분석 = 43
5.3 다중몸체에 대한 실험 및 분석 = 44
5.3.1 다중몸체 2-2족 maSMAbots에 대한 실험 = 45
5.3.2 다중몸체 4-4족 maSMAbots에 대한 실험 = 49
5.3.3 다중몸체 maSMAbots 분석 = 53
6. 결론 및 향후 연구 과제 = 55
참고문헌 = 56
Abstract = 58
