Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

The Design of a Mobile Robot Path Planning using a Clustering method

클러스터링 기법을 이용한 모바일 로봇 경로계획 알고리즘 설계

  • Kang, Won-Seok (Division of Advanced Industrial Science & Technology, DGIST) ;
  • Kim, Jin-Wook (Division of Advanced Industrial Science & Technology, DGIST) ;
  • Kim, Young-Duk (Division of Advanced Industrial Science & Technology, DGIST) ;
  • An, Jin-Ung (Division of Advanced Industrial Science & Technology, DGIST) ;
  • Lee, Dong-Ha (Division of Advanced Industrial Science & Technology, DGIST)
  • 강원석 (대구경북과학기술연구원 미래산업융합기술연구부) ;
  • 김진욱 (대구경북과학기술연구원 미래산업융합기술연구부) ;
  • 김영덕 (대구경북과학기술연구원 미래산업융합기술연구부) ;
  • 안진웅 (대구경북과학기술연구원 미래산업융합기술연구부) ;
  • 이동하 (대구경북과학기술연구원 미래산업융합기술연구부)
  • Published : 2008.10.31
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Abstract

GA(Genetic Algorithm)는 NP-Complete 도메인이나 NP-Hard 도메인 내의 문제들에 대해서 최적의 해를 찾기 위해서 많이 사용되어 지는 진화 컴퓨팅 방법 중 하나이다. 모바일 로봇 기술 중 경로계획은 NP-Complete 도메인 영역의 문제 중 하나로 이를 해결하기 위해서 Dijkstra 등의 그래프 이론을 이용한 연구가 많이 연구되었고 최근에는 GA등 진화 컴퓨팅 기법을 이용하여 최적의 경로를 찾는 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 모바일 로봇이 처리해야 될 공간 정보 크기가 증가함에 따라 기존 GA의 개체의 크기가 증가되어 게산 복잡도가 높아져 시간 지연등의 문제가 발생할 수 있다. 이는 모바일 로봇의 잠재적 오류로 발생될 수 있다. 공간 정보에는 동적이 장애물들이 예측 불허하게 나타 날 수 있는데 이것은 전역 경로 계획을 수립할 때 또한 반영되어야 된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 이용하여 장애물 밀집도 및 거리 정보를 기반으로 공간정보를 k개의 군집 공간으로 재분류하여 이를 기반으로 N*M개의 그리드 개체 집단을 생성하여 최적 경로계획을 수립하는 GA를 제시한다.

Keywords