Path Planning Method of Home Vacuum Robot with Mapping and Localization

지도 생성과 위치 인식을 적용한 가정용 청소로봇의 경로 탐색 기법

본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.