A Design of Traverse and Representation Method of Maze for Shortest Path Search with Robots

로봇의 최단경로탐색을 위한 미로의 순회 및 표현방법 설계

Graph is applied to GIS, Network, AI and so on. We use graph concept in our daily life unconsciously. So this paper describe how graph concept is used when robot searches shortest path between two distinct vertices. It is performed in real world. For this, it consists of three step; maze traverse, graph generation, and shortest path search. Maze traverse steps is that robot navigates maze. It is most difficult step. Graph generation step is to represent structural information into graph. Shortest path search step is to that robot move between two vertices. It is not implemented yet. So we introduce process in design level.

그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.