• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.217-225
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• 2016

In this paper, we propose an improved path planning method and obstacle avoidance algorithm for two-wheel mobile robots, which can be effectively applied in an environment where obstacles can be represented by circles. Firstly, we briefly introduce the rapidly exploring random tree (RRT) and single polar polynomial (SPP) algorithm. Secondly, we present additional two methods for applying our proposed method. Thirdly, we propose a global path planning, smoothing and obstacle avoidance method that combines the RRT and SPP algorithms. Finally, we present a simulation using our proposed method and check the feasibility. This shows that proposed method is better than existing methods in terms of the optimality of the trajectory and the satisfaction of the kinematic constraints.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권11호
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• pp.765-778
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• 2013

본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.424-434
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• 2012

This paper presents a path planning algorithm of the unmanned aerial vehicle for the neutralization of the enemy firepower. The long range firepower of the ememy is usually located at the rear side of the mountain which is difficult to bomb. The path planner not only consider the differential constraints of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) but also consider the final approaching angle constraint. This problem is easily solved by incorporating the analytical upper bounded continuous curvature path smoothing algorithm into the Rapidly Exploring Random Tree (RRT) planner. The proposed algorithm can build a feasible path satisfying the kinematic constraints of the UAV on the fly. In addition, the curvatures of the path are continuous over the whole path. Simulation results show that the proposed algorithm can generate a feasible path of the UAV for the bombing mission regardless of the posture of the tunnel.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.192-198
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• 2016

Motion planning problem is still one of the important issues in robotic applications. In many real-time motion planning problems, it is advisable to find a feasible solution quickly and improve the found solution toward the optimal one before the previously-arranged motion plan ends. For such reasons, sampling-based approaches are becoming popular for real-time application. Especially the use of a rapidly exploring random $tree^*$ ($RRT^*$) algorithm is attractive in real-time application, because it is possible to approach an optimal solution by iterating itself. This paper presents a modified version of informed $RRT^*$ which is an extended version of $RRT^*$ to increase the rate of convergence to optimal solution by improving the sampling method of $RRT^*$. In online motion planning, the robot plans a path while simultaneously moving along the planned path. Therefore, the part of the path near the robot is less likely to be sampled extensively. For a better solution in online motion planning, we modified the sampling method of informed $RRT^*$ by combining with the sampling method to improve the path nearby robot. With comparison among basic $RRT^*$, informed $RRT^*$ and the proposed $RRT^*$ in online motion planning, the proposed $RRT^*$ showed the best result by representing the closest solution to optimum.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.365-373
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• 2023

무인 항공기는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며, 실시간 경로 재계획은 이들 기기의 안전성과 효율성을 향상하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 RRT*와 LOSPO를 기반으로 한 실시간 경로 재계획 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 RRT* 알고리즘을 활용하여 초기 경로를 생성하고, LOSPO를 이용하여 경로를 최적화한다. 또한 최적화된 경로를 궤적으로 변경하여 실제 시간과 항공기의 동적한계를 고려할 수 있다. 이 과정에서 환경 변화와 충돌 위험을 실시간으로 감지하고, 필요한 경우 경로를 재계획함으로써 안전한 운행을 유지한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통한 실험을 통해 검증되었다. 본 논문의 결과는 무인 항공기의 실시간 경로 재계획에 관한 연구에 중요한 기여할 것으로 기대한다. 또한 이 기법을 다양한 상황에 적용함으로써 무인 항공기의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.94-96
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• 2021

본 연구는 산업현장에서 사용되는 이동로봇이 익숙하지 못한 환경에서 목적지에 도착할 수 있는 항법 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 동적창 접근(DWA)과 Dijkstra 경로설정 알고리즘을 결합하여 항법 알고리즘을 제안한다. 이를 성능 비교하기 위해 로컬 동적창 접근(LDWA), 글로벌 동적창 접근(GDWA), 고속 탐색 랜덤 트리 (RRT) 알고리즘을 비교 분석한다. LDWA과 GDWA을 적용한 Dijkstra 알고리즘을 활용한 항법 알고리즘을 구현하여 제한된 정보를 이용하여 이동로봇이 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 이 알고리즘들의 목적지에 도착할 때까지 걸리는 시간, 장애물 회피와 계산복잡도에 대한 비교 분석한다. 위 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 새로운 항법 알고리즘을 제안하고 제시된 최적화된 항법 알고리즘의 산업현장에서의 활용 방안을 모색한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.250-259
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• 2021

Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree^* (RRT^*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT^*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.

• 대한조선학회논문집
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• 제61권5호
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• pp.324-333
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• 2024

This paper focuses on the cooperation between Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Unmanned Surface Vessel (USV). It aims to develop efficient guidance and control algorithms for USV based on obstacle identification and path planning from aerial images captured by UAV. Various obstacle scenarios were implemented using the Robot Operating System (ROS) and the Gazebo simulation environment. The aerial images transmitted in real-time from UAV to USV are processed using the computer vision-based deep learning model, You Only Look Once (YOLO), to classify and recognize elements such as the water surface, obstacles, and ships. The recognized data is used to create a two-dimensional grid map. Algorithms such as A^* and Rapidly-exploring Random Tree star (RRT^*) were used for path planning. This process enhances the guidance and control strategies within the UAV-USV collaborative system, especially improving the navigational capabilities of the USV in complex and dynamic environments. This research offers significant insights into obstacle avoidance and path planning in maritime environments and proposes new directions for the integrated operation of UAV and USV.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.304-311
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• 2022

적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.