본 기술은 유전자 알고리즘 기반의 로봇 경로 생성 시, 이전 세대 우성 개체의 노드 포함 빈도를 분석하여 노드 확률 모델을 구축하고, 이를 기반으로 차기 세대의 경로를 생성하며 에지 정보를 통해 장애물 회피 경로를 최적화합니다.
종래 유전자 알고리즘을 이용한 경로 생성 방식은 최적 경로 도출을 위해 필요한 교배율, 돌연변이율 등 파라미터가 많고, 세대 간 정보 차이가 작아 수렴까지 많은 연산량과 시간이 소요됩니다.
본 기술은 이전 세대 경로의 평가값을 통해 우성 개체를 선택하고, 해당 경로 내 노드들의 포함 비율을 기반으로 노드 확률 모델을 결정하여 경로 생성 확률을 높입니다. 또한 장애물이 없는 노드 쌍을 '에지 정보'로 정의하여 노드 연결 순서를 재설정함으로써 장애물 검사 단계를 생략하고 연산 효율을 증대합니다.
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