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무인기의 복잡한 지형 회피를 위한 Convex Hull 기반의 계층형 Visibility Graph

Layered Visibility Graph With Convex Hull to Avoid the Complex Terrain for UAV

  • 투고 : 2019.11.05
  • 심사 : 2019.11.27
  • 발행 : 2019.12.01

초록

본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.

This paper introduces a method which can be effectively used for the path planning of UAV in a realistic map which has mountainous terrains, air defense networks and radars based on the Visibility Graph. Existing studies of Visibility Graph have been studied mainly for simple shape obstacles in 2-dimensional environment such as self-driving cars which avoid buildings. However, for UAV, Visibility Graph must be used in 3-dimensional environment for the variance of altitude. This occurs significant elapsed time increase because of the increase of the amount of the visibility of node sets. To solve this problem, this paper decrease the number of nodes which consists the complex terrain environments using convex hull based on Layered Visibility Graph. With convex hull method, this paper confirmed that the elapsed time is decreased about 99.5% compared to the case which has no decrease of the number of nodes.

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참고문헌

  1. Sullivan, G. J., and Baker, R. L., "Efficient quadtree coding of images and video," IEEE Transactions on image processing, Vol. 3, No. 3, 1994, pp. 327-331. https://doi.org/10.1109/83.287030
  2. Amato, N. M., Bayazit, O. B., and Dale, L. K., "OBPRM: An obstacle-based PRM for 3D workspaces," Proceeding of International Workshop on Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR), 1998.
  3. Bhattacharya, P., and Gavrilova, M. L., "Roadmap-based path planning-using the voronoi diagram for a clearance-based shortest path," IEEE Robotics & Automation Magazine, Vol. 15, No. 2, 2008, pp. 58-66. https://doi.org/10.1109/MRA.2008.921540
  4. Hart, P. E., Nilsson, N. J., and Raphael, B., "A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths," IEEE transactions on Systems Science and Cybernetics, Vol. 4, No. 2, 1968, pp. 100-107. https://doi.org/10.1109/TSSC.1968.300136
  5. Dijkstra, E. W., "A note on two problems in connexion with graphs," Numerische mathematik, Vol. 1, No. 1, 1959, pp. 269-271. https://doi.org/10.1007/BF01386390
  6. LaValle, S. M., "Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning," 1998.
  7. Kim, H. I., Jung, D. M., Um, K. H., Cho, H. J., and Kim. J. T., "Efficient Path Finding in 3D Games by Using Visibility Tests," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 9, No. 11, 2006, pp. 1483-1495.
  8. Lu, Y., Gou, Z., Ye, Y., and Sheng, Q., "Three-dimensional visibility graph analysis and its application," Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, Vol. 46, No. 5, 2019, pp. 948-962.
  9. Bygi, M. N., and Ghodsi, M., "3D visibility graph," Computational Science and its Applications, Kuala Lampur, 2007.
  10. Stola, J., "3D visibility representations of complete graphs," International Symposium on Graph Drawing. Springer, Berlin, Heidelberg, 2003.
  11. Bose, P., Everett, H., Fekete, S. P., Houle, M, E., Lubiw, A., Meijer, H., and Zelle, C., "A visibility representation for graphs in three dimensions," Graph Algorithms And Applications I, 2002, pp. 103-118.