본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.
자율이동로봇을 위한 새로운 경로 계획 방법을 제안한다. 실시간으로 장애물을 피하고, 목표 지점까지의 최단 경로를 생성하여 유용성을 극대화시키기 위하여 방법을 다룬다. 본 논문에서는 효율적인 경로 계획방법으로 초기 경로를 생성하고, 생성된 경로를 개선하는 방법을 제안한다. 초기 경로는 그래프 기반 방법인 골격선 그래프와 탐색방법으로 딕스트라(Dijkstra) 알고리즘을 사용한다. 초기 경로에 대해 동적 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 최단거리에 가깝게 경로를 개선한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 사용한 경로 계획에서 장애물을 자동으로 회피하기 위해 로봇을 학습시키는 일은 쉬운 일이 아니다. 많은 연구자가 DRL을 사용하여 주어진 환경에서 로봇 학습을 통해 장애물 회피하여 경로 계획을 수립하려는 가능성을 시도하였다. 그러나 다양한 환경에서 로봇과 장착된 센서의 오는 다양한 요인 때문에 주어진 시나리오에서 로봇이 모든 장애물을 완전히 회피하여 이동하는 것을 실현하는 일은 흔치 않다. 이러한 문제 해결의 가능성과 장애물을 회피 경로 계획 실험을 위해 테스트베드를 만들었고 로봇에 카메라를 장착하였다. 이 로봇의 목표는 가능한 한 빨리 벽과 장애물을 피해 시작점에서 끝점까지 도달하는 것이다. 본 논문에서는 벽과 장애물을 회피하기 위한 DRL의 가능성을 검증하기 위해 이중 심층 Q 네트워크(DDQN)를 제안하였다. 실험에 사용된 로봇은 Jetbot이며 자동화된 경로 계획에서 장애물 회피가 필요한 일부 로봇 작업 시나리오에 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 작업공간에서 보행 계획을 수행하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아내고 탐색된 순서를 바탕으로 경로 최적화 알고리즘을 수행하는 보행 계획방법을 제안하였다. 제안된 PSO 기반 이족보행로봇의 보행 계획방법은 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 조종사 없이 비행이 가능하고 고성능 카메라를 장착 가능함으로써 최근에는 이용하여 감시 및 정찰 자율화에 다양하게 활용되고 있다. 재난상황과 같은 급박하게 진행되는 상황에서 UAV가 비행하기 위한 그래프 기반 비행경로에서 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 그래프 기반 비행경로에서 UAV가 감시 및 정찰을 시작하는 지점으로부터 감시 및 정찰하는 지점을 경유하며 도착지점까지 비행하기 위한 비행경로를 계획하는 방법을 제안한다. 실험에서는 그래프 기반 비행경로에서 조종사가 선택한 감시 및 정찰을 위한 지점을 거쳐가기 위한 비행경로를 계획한 결과를 검증한다.
대부분의 이동 로봇은 효율적인 경로계획을 위하여 최단거리 및 최소비용을 갖는 경로를 선택한다. 그러나 다수의 로봇이 존재하는 환경에서는 이웃하는 로봇 상호간에 동적 장애물로 인식되어 주행성능을 떨어뜨리게 된다. 또한 트래픽량이 거의 없는 환경에서는 무선 통신의 전송거리 제한으로 이동 로봇간 네트워킹이 원활하게 수행될 수 없는 문제도 있다. 따라서 적당한 거리의 이웃 로봇들과 협업을 위한 네트워킹을 하면서 동적인 경로계획 및 주행을 하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 A* 알고리즘을 수정하여 로봇의 동적인 트래픽을 고려한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 경로설정과정에서의 로봇 상호간 병목현상을 완화시키며, 일관된 협업 통신도 유지할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 동적인 트래픽을 고려하여 경로를 선택함을 보인다.
본 논문에서는 항공기의 3자유도 질점 모델과 Dubins 곡선을 이용한 3차원 경로생성 알고리즘 및 비선형 경로추종 유도기법을 통합하여 항공기의 경로계획을 위해 적용한 경로생성 알고리즘을 검증하고, 경로추종 성능과 항공교통관리를 위한 시뮬레이션에 3자유도 질점 항공기 모델 사용의 타당성을 확인하였다. 최적경로 생성을 위해 사용된 Dubins 곡선의 경우 계산속도가 빠르고 경로계획에 바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 주로 2차원 상의 경로문제를 다루기 때문에 이를 3차원 비행경로로 확장시킨 알고리즘을 사용하였다. 경로추종을 위한 유도제어법칙은 Specific Acceleration 명령을 통해 자세를 제어하는 비선형 경로추종 유도법칙을 활용하였으며, 이에 대한 결과를 확인하였다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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