본 논문에서는 여유 자유도를 이용한 두 팔 로봇 매니퓰레이터의 충돌 회피 알고리즘을 제안한다. 여유 자유도를 갖는 각 로봇 팔의 엔드-이펙터는 서로의 충돌을 회피하면서 주어진 작업을 수행하기 위하여 각각 미리 정의된 직선 경로를 따라 이동해야 한다. 이 문제를 풀기 위해서 엔드-이펙터의 위치와 방향을 변화시키지 않는 각 축의 동작인 자체동작을 이용한다. 매 샘플링 시간마다 각 팔의 링크들이 서로 멀어지는 방향으로 자체 동작을 수행함으로써 엔드-이펙터가 주어진 작업도 성공적으로 수행하고, 동시에 서로의 충돌도 회피할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 각각 9자유도의 팔을 갖는 두 팔 로봇 매니퓰레이터에 대한 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
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.
무인 이동체의 안전성이 점차 증대되면서 빌딩과 같은 장애물이 많은 도심환경에서의 무인 이동체의 활용이 증가할 것으로 예상된다. 도심 환경에서 다수의 무인 이동체가 운용될 경우, 임무 할당 뿐만 아니라 정적 및 동적 장애물 회피와 더불어 상호 충돌 회피가 가능한 경로를 생성하는 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 임무 할당 및 경로 계획을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 장애물 및 경로 계획을 효율적으로 수행하기 위해 맵을 격자 기반으로 구성한 다음 경로를 도출하였다. 동적인 환경에서 빠르게 재계획하기 위해 계산 시간 단축에 집중하였다. 시뮬레이션을 통해 작은 규모의 문제에서 장애물 회피 및 상호 충돌 회피 방안에 대해 설명하였고, 큰 규모의 문제에서 임무 전체 종료 시간(Makespan)을 관찰하여 성능을 확인하였다.
WCS에서 AGV의 스케줄링과 동적, 정적 장애물 인식 및 충돌 회피문제는 오래전부터 다뤄져 온 중요한 문제이다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 Lidar 센서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 강화학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기본의 명시적인 알고리즘에 비해 다양하고 유동적인 환경에서 경로 계획과 동적 정적 장애물을 인식하고 안정적으로 회피하는 것을 확인하였으며 산업 현장에 도입 가능성을 확인하였다. 또한 강화학습의 적용 범위, 적용 방안과 한계에 대해서 시사한다.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
최근 넓은 활동 범위를 제공하고 작업 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 자율 이동 로봇에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이 논문은 이동로봇이 장애물을 회피하여 최단 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 검증하도록 한다. 제안된 알고리즘은 micro-GA와 $\lambda$-geometry MRA을 사용한 알고리즘이다. 시뮬레이션 영역은 320(가로)$\times$200(세로) 픽셀로 제한하고, 한 픽셀의 단위를 1cm로 하였다. $\lambda$-geometry MRA 만을 사용하여 경로를 계획했을 경우에는 경로 계획을 위한 방향성은 제공하였지만 최단 거리 경로는 제공하지 못했다. 반면 micro-GA를 함께 사용했을 경우에는 최단 경로 탐색이 가능하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 경로의 방향성과 함께 최단 경로 탐색을 제공하고 있다.
자율적인 다중이동 로봇환경에서는 현시점에서 목표점까지 장애물과 충돌없이 연결하는 최적 경로를 설정하는 것은 필수불가결하며 매우 중요하다. 실제 많은 이동로봇은 주위 장애물에 대하여 주어진 정보 없이 미지의 환경에서 자율적 이동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중이동 로봇환경에 적합한 새로운 형태의 충돌회피 최적경로에 대한 방법을 연구한다. 잘 알려진 포텐셜필드 방법을 이용하여 다중이동 로봇의 전역경로를 계획하고, 퍼지로직 시스템을 이용하여 각 로봇에 근접하는 혹은 경로를 가로막는 장애물과의 충돌을 피하기 위한 지역경로를 계획한다. 제안된 방법의 성능 및 정확성을 검증하기 위해 다양한 모의실험을 진행하여 결과를 검증하고 이의 결과를 토의한다.
항공기는 저고도에서 임무를 수행할 때, 대공 미사일과 지형 장애물 같은 다양한 위협들에 제약을 받는다. 특히, 항공기는 지면 근처에서 항상 지형과의 충돌 위험을 갖는다. 본 연구에서는 이 문제에 효과적으로 대비하기 위하여, 지형 회피가 고려된 비행경로 생성 알고리듬을 개발하였다. 비행경로 생성 알고리듬에서는 먼저 등고선의 그룹화를 통해 경로점을 생성하고, Dijkstra 알고리듬을 이용하여 적절한 경로점 조합을 구성한다. 구성된 경로점 조합에 대해서는 최적제어 이론을 기반으로 한 최적 경로점 유도법칙을 적용하여, 제어에너지를 최소로 하는 최적의 비행경로를 제시한다.
본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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