그림 1. 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘 Fig. 1. Real-time obstacle detection and avoidance path generation algorithm.
그림 2. GAZEBO 시뮬레이션 Fig. 2. GAZEBO simulation.
그림 3. Rviz 3-D 시각화 툴 Fig. 3. Rviz 3-D visualization tool.
그림 4. VFH 기반 지역 회피 경로 생성 Fig. 4. Local avoidance path generation based VFH.
그림 5. 극 히스토그램 및 임계치 Fig. 5. Polar histogram and threshold.
그림 6. 동적 장애물 시뮬레이션 공간 Fig. 6. Dynamic obstacle simulation space.
그림 7. VFH 기반 지역 회피 경로 생성 Fig. 7. Local avoidance path generation based VFH.
그림 8. 무인항공기 및 다수 장애물 시뮬레이션 공간 Fig. 8. UAV and multiple obstacle simulation space.
그림 9. 기존 RRT*-Smart 알고리즘 (왼쪽), 제안하는 Modified RRT*-Smart 알고리즘 (오른쪽) Fig. 9. RRT*-Smart algorithm (left), Modified RRT*-Smart algorithm (right).
그림 10. 미탐사 지역 존재 시뮬레이션 공간 Fig. 10. Unknown area exists in simulation space.
그림 11. 전역 회피 경로 생성 (왼쪽), 근접 장애물에 의한 지역 회피 경로 생성 및 전역 회피 경로 재생성 (오른쪽) Fig. 11. Global avoidance path generation (left), Local avoidance path generation and global avoidance path regeneration by proximity obstacle (right).
그림 12. 다수의 고정 장애물 및 동적 장애물 시뮬레이션 공간 Fig. 12. Multiple fixed obstacles and dynamic obstacles simulation space.
그림 13. 전역 회피 경로 생성(왼쪽), 동적 장애물에 의한 지역 및 전역 회피 경로 Fig. 13. Global avoidance path generation (left), Local avoidance path generation and global avoidance path regeneration by dynamic obstacle (right).
표 1. 상기 데이터 수치는 50회의 실험 결과의 평균값임 Table 1. The data values are average values of 50 experimental results.
참고문헌
- A. J. Barry, and R. Tedrake, "Pushbroom stereo for high-speed navigation in cluttered environments," in International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Seattle: WA, pp. 3046-3052, 2015.
- M. Siam, R. ElSayed, and M. ElHelw. "On-board multiple target detection and tracking on camera-equipped aerial vehicles," in 2012 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Guangzhou: China, pp. 2399-2405, 2012.
- S. Kohlbrecher, J. Meyer, T. Graber, K. Petersen, U. Klingauf, and O. V. Stryk "Hector open source modules for autonomous mapping and navigation with rescue robots," Robot Soccer World Cup, 17th ed. Heidelberg, Germany: Springer, 2013.
- M. Quigley, B. Gerkey, K. Conley, J. Faust, T. Foote, J. Leibs, E. Berger, R. Wheeler, and A. Ng "ROS: an open-source Robot Operating System," ICRA Workshop on Open Source Software, Vol. 3, No. 3.2, pp. 1-6, 2009.
- S. W. Lee, Y. G. Moon, S. H. Kim, and M. C. Lee, "Navigation technique of unmanned vehicle using potential field method," Transaction of Korean Society of Automotive Engineers, Vol 19, No. 4, pp. 8-15, 2011.
- A. H. Hamad, and F. B. Ibrahim, "Path planning of mobile robot based on modification of vector field histogram using Neuro-Fuzzy algorithm," International Journal of Advanced Computer Technology(IJACT), Vol. 2, No. 3, pp. 129-138, 2010.
- Y. K. Hwang, and N. Ahuja, "A potential field approach to path planning," IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 8, No. 1, pp. 23-32, February, 1992. https://doi.org/10.1109/70.127236
- F. Islam, J. Nasir, U. Malic, Y. Ayaz, and O. Hasan, "RRT*-Smart: Rapid convergence implementation of RRT* towards optimal solution," in International Conference Mechatronics and Automation(ICMA), Chengdu: China, pp. 1651-1656, 2012.
- J. Ge, F. Sun, and C. Liu, "RRT-GD : An efficient rapidly-exploring random tree approach with goal directionality for redundant manipulator path planning," in Robotics and Biomimetics (ROBIO0), Qingdao: China, pp. 1983-1988, 2016.
- W. G. Aguilar, D. S. Sandoval, J. Caballeros, L. G. Alvarez, A. Limaico, G. A. Rodriguez, and F. J. Quisaguano, "Graph Based RRT Optimization for Autonomous Mobile Robots", in International Conference on Intelligent Science and Big Data Engineering(IScIDE), Springer: Switzerland, pp. 12-21, 2018.