본 논문에서는 선도-추종자 로봇의 대형을 유동적으로 변형하며 장애물을 효과적으로 회피하는 방법을 제안한다. 로봇이 장애물을 회피함에 있어서 고정된 대형으로 이동하는데 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 장애물 회피시 선도로봇의 방향각과 위치, 선도로봇과 추종자 로봇의 거리를 이용하여 대형을 유동적으로 변형하여 장애물과의 충돌을 회피하는 방법을 사용하고 로봇의 경로계획을 위하여 포텐셜 필드 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 Matlab을 이용한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 다수의 소형 무인 항공기(UAV) 그룹이 이동 중 장애물을 만났을 때 장애물과의 충돌을 방지하는 효율적인 장애물 회피 정책을 제안한다. 이 정책은 무선 에드혹(moblie ad hoc) 네트워크를 기반으로 단순히 UAV 간의 충돌 회피 뿐만이 아니라 UAV 그룹이 이동하는 도중 장애물을 발견 하였을 경우 장애물을 효율적으로 회피하는 방법과 연결성이 손실되는 경우에 대처하는 방안도 고려하였다. 제안하는 정책은 UAV가 장애물을 포착 하였을 때 현재 이동 속도를 유지한 채 장애물을 기준으로 UAV 그룹을 2개의 그룹으로 분리하여 장애물을 회피 한 후 일정한 지점에서 모여 다시 각 UAV간의 연결성을 유지한 채 목표물을 향해 이동하는 정책을 제안한다.
현재 개발 중인 자율주행 선박의 안전한 자율주행 운항 안전성을 확보하기 위하여 COLREG를 바탕으로 하는 다중 장애물회피 알고리즘을 연구하였다.RADAR에서 제공하는 외부 장애물의 VECTOR 값을 활용하여 각 장애물의 CPA와 TCPA를 분석하여 기 값을 기준으로 장애물을 구분하고 다중 장애물 회피 상황을 고려한 위험도 산정하였고 최소한의 안전 상황을 확보하기 위한 회피 동작 적용 방법에 관한 연구를 하였다.
본 논문에서는 대표적인 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 분석한다. 이를 위해 장애물 회피 성능 지수로서 목표점까지 이동한 거리, 이동 시간, 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도(smoothness)를 제시한다. 특히 로봇 동작의 평활도는 로봇 동작 시 조향 방향의 각가속도와 저크(jerk)를 사용하여 로봇의 실질적 이동 효율성을 측정하는 성능 지수이다. 주어진 성능 지수에 의하여 4가지의 주요한 장애물 회피 방법을 비교하였다. 주요한 장애물 회피 방법은 인공 전위계 방법, 탄성력(elastic force) 방법, 가상 거리(virtual distance)에 의한 인공전위계 방법, 그리고 가상 거리에 의한 탄성력 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 각 방법의 성능을 비교 분석하여 각각의 장애물 회피 특성을 파악하였다.
충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.
본 논문은 자율주행 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 장애물을 인식하기 위해 적외선센서와 카메라를 활용하였다. 적외선센서는 장애물까지의 거리를 측정하고, 카메라로 촬영한 영상을 통해 장애물의 폭을 파악하였다. 장애물 폭을 계산하기 위해 이진화 처리, 윤곽선 검출 및 최소면적 직사각형 기법을 사용하였다. 장애물까지 거리와 장애물 폭을 이용하여 회피 각도를 계산하고, 이 회피 각도는 조향 제어에 적용하였다. 제안한 장애물 회피 알고리즘을 자율주행 로봇에 탑재하여 실험을 수행하였고, 적외선센서만을 사용한 경우에 비해 장애물 폭이 30cm일 때 회피 시간을 최대 8.5초 단축하였다.
본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장애물을 만나거나 근접하게 되면 장애물을 회피하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장애물 회피를 위해서 장애물을 고정 장애물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장애물로 장애물을 가정하여 카오스 제적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 리더-추종자 대형제어에서 추종자 로봇의 장애물 회피에 관해 다룬다. 추종자 로봇은 리더 로봇과의 대형유지 뿐만 아니라 장애물이 감지되면 회피한다. 추종자 로봇의 제어기는 리아프 노프 안정성이 고려된 백스테핑 방법을 이용해서 동역학 요소도 고려된 제어기로 설계한다. 장애물 회피 시에는 리더 로봇과 추종자 로봇의 위치 그리고 장애물의 인지에 따른 거리와 방향각을 이용하여 장애물을 회피한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.
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 본문은 하이퍼카오스, 로렌츠, 해밀톤 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장애물을 만나거나 근접하게 되면 장애물을 회피하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 목표물 회피에서는 장애물 탐사와 유사한 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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