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 연구에서는 동일 작업 공간내에서 두대의 로봇이 각각의 토크의 제한 조건 과 충돌 회피 조건을 만족하면서 근사 최소 시간에 지정된 경로를 주행하기 위한 궤적 계획법을 제안하고자 한다. 이때, 동작 우선도에 의하여 한 대의 로봇은 주 로봇, 다른 한 대의 로봇은 종 로봇으로 지정되는데 주 로봇은 입력 토크의 제한조건을 만족 하며 주어진 경로를 최소 시간에 움직이도록 궤적 계획을 하였으며, 종 로봇은 주 로 봇과의 충돌을 피하고 입력 토크의 제한 조건을 만족하며 주어진 경로를 근사 최소 시 간에 움직이도록 하였다.
본 논문에서는 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템을 이용하여 멀티 모바일 로봇의 충돌회피를 위한 경로계획을 연구한다. 잘 알려진 포텐셜 필드 방법은 멀티 모바일 로봇 시스템에 있어서 각각의 로봇에 대한 전역경로를 계획하기 위해 사용되었으며, 퍼지로직 시스템은 각 로봇에 근접하는 혹은 진행하는 로봇의 경로를 가로막는 장애물과의 충돌을 피하고 안전하게 목적지에 도달하기 위한 지역경로를 계획하기 위해 이용되었다.
운송설비용 자율 주행 운반체는 인간의 지도없이 주어진 환경 내에서 장애물과 충돌을 회피하며 효율적으로 목표지점까지 주행할 수 있는 최적의 이동 경로를 생성해야 한다. 본 논문에서는 장애물과 충돌을 회피하는 전역 및 지역경로를 유전알고리즘을 이용하여 계획하였다. 본 논문에서는 제안한 운송설비용 자율 주행 운반체의 충돌회피 알고리즘은 전통적인 충돌회피 알고리즘에 비해 능률적임을 모의 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 로봇이용의 자동화를 위하여 가장 필수적인 과정인 로봇의 운 동경로 계획에 관하여 연구하고 작업영역 내에 장애물이 있는 경우에 로봇과 장애물과 의 충돌 회피를 위한 정량적인 양으로 두물체간의 최소거리 및 충돌깊이를 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 제안하며 이를 이용하여 로봇이 장애물과 충돌하지 않고 주어 진 작업을 수행할 수 있는 로봇의 경로를 자동으로 생성함으로써 로봇을 보다 상위레 벨에서 운용하기 위한 기초를 마련한다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 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.
본 논문에서는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피 기능을 포함하는 효율적인 반응경로계획 기법을 제안하고자 한다. 로봇의 동적 장애물과의 충돌회피 기능을 위해서 반응경로계획기법을 기반으로 키넥트센서를 이용한 센서융합기법의 보완을 통해서 자율주행의 강건성을 증대시키고자 하였다. 반응경로기법에서 사용된 접근방식은 동적장애물을 가상좌표평면에서 지역관측기개념을 이용하여 정적장애물로 좌표변환을 가능하게하며, 생성된 가상평면에서의 로봇과 장애물의 충돌 발생 가능한 속도와 경로의 운동학적 정보추출이 가능하게 된다. 또한 키넥트 센서 정보를 융합하여 장애물의 방향과 위치 정보를 추정하여 동적 환경에서의 주행성능의 정미도를 증대시키고자 하였다. 본 연구에서 제안 기술의 성능을 검증하기 위해서 임베디드 로봇플랫폼과 여러 개의 동적 장애물을 이용하여 시뮬레이션 해석 및 실험을 수행하였다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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