무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비전 시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 운용이 가능하도록 하였다. 소벨 연산자를 이용한 장애물의 윤곽선 추출과 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획과 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 로봇의 유연하고 짧은 경로 계획을 위하여 기존의 그리드 셀(grid cell)로 구성되는 지도 대신에 삼각형을 이용하여 지도를 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 그리드 셀로 구성되는 지도의 경우 이동 로봇가 현재 셀에서 다음 셀로 진행시 진행 방향이 8 방향이나, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 구성된 새로운 지도는 셀을 삼각형으로 표현함으로써, 이동 로봇의 진행 방향이 12 방향이 된다. 이와 같이 이동 로봇의 진행 방향이 증가한다는 것은 이동 로봇이 더욱 유연하게 장애물을 회피하며 더욱 짧은 경로로 주행할 수 있는 가능성을 의미한다. 한편, 본 논문에서 제안한 삼각형 지도 작성 방법의 효율성을 기존의 그리드 셀을 이용한 경로 계획 알고리즘인 거리 변환(path transform) 경로 계획을 통하여 증명한다. 또한 새로운 삼각형 지도 구성이 메모리의 효율성 위해 이동 로봇의 주행 환경을 장애물이 비어있는 공간을 가능한 하나의 셀로 병합하는 4진트리 방법(quadtree method)에도 적용 가능함을 보인다.
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 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.
이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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