본 논문에서 다룬 문제는 자율이동 청소로봇의 커버리지 경로계획 문제(Coverage PathPlanning Problem)로 격자로 이루어진 공간 내에서 청소로봇이 가능한한 작업공간의 모든 영역을 방문하여 청소를 진행하는 것이다. 이 문제는 기존의 자율이동로봇의 경로계획의 점대점이동 즉, 시작지점에서 목표지점까지 이동하는 문제를 확대한 문제로 최근에도 많은 연구들이 이루어지고 있다. 커버리지 경로계획 문제는 닫힌 공간에서 청소로봇이 작업공간에 존재하는 장애물을 피해서 작업영역을 모두 방문하는 것을 목적으로 하고 있다. 청소기의 커버리지 경로계획에서 초기에 제시되었던 임의 이동방식의 국부최적화 문제 즉, 특정한 공간에서 빠져나오지 못하는 문제가 없이 대상공간을 모두 청소하는 것이 청소로봇의 커버리지 경로계획의 목적이다. 기존의 커버리지 경로계획은 작업공간에 대해 정보를 미리 알고 있는 상태에서 청소를 진행하는 방법을 주로 사용하는데 본 논문에서는 이를 개선하기 위해서 HSB (Hybrid of Spiral and Boustrophedon) Coverage Path Planning Algorithm을 제안한다. HSB 커버리지 ...
본 논문에서 다룬 문제는 자율이동 청소로봇의 커버리지 경로계획 문제(Coverage PathPlanning Problem)로 격자로 이루어진 공간 내에서 청소로봇이 가능한한 작업공간의 모든 영역을 방문하여 청소를 진행하는 것이다. 이 문제는 기존의 자율이동로봇의 경로계획의 점대점이동 즉, 시작지점에서 목표지점까지 이동하는 문제를 확대한 문제로 최근에도 많은 연구들이 이루어지고 있다. 커버리지 경로계획 문제는 닫힌 공간에서 청소로봇이 작업공간에 존재하는 장애물을 피해서 작업영역을 모두 방문하는 것을 목적으로 하고 있다. 청소기의 커버리지 경로계획에서 초기에 제시되었던 임의 이동방식의 국부최적화 문제 즉, 특정한 공간에서 빠져나오지 못하는 문제가 없이 대상공간을 모두 청소하는 것이 청소로봇의 커버리지 경로계획의 목적이다. 기존의 커버리지 경로계획은 작업공간에 대해 정보를 미리 알고 있는 상태에서 청소를 진행하는 방법을 주로 사용하는데 본 논문에서는 이를 개선하기 위해서 HSB (Hybrid of Spiral and Boustrophedon) Coverage Path Planning Algorithm을 제안한다. HSB 커버리지 알고리즘은 기존에 경로계획에 있어서 가장 효율적인 이동방식 이라고 알려진 Spiral motion과Boustrophedon motion을 조합하고 미청소 영역으로의 이동을 위해 A*알고리즘을 이용한 알고리즘이다. HSB 알고리즘은 기존의 연구와는 달리 대상공간에 대한 지도와 장애물 정보 없이도 대상공간에 대한 청소를 완료할 수 있는 방법이다. 또한 Boustrophedon을 이용한 방식이 다각형의 장애물을 포함한 환경에서 청소할 수 없는 부분을 생성하는데 비해 HSB 커버리지 알고리즘은 장애물의 경계점을 따라 도는 motion을 취함으로써 청소되지 않는 부분을 줄여 커버리지 성능을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 HSB 커버리지 경로계획 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 기존의 Boustrophedon motion을 이용한 커버리지 경로계획 알고리즘과 비교 실험을 진행하였다. 실험환경은 기존의 직사각형의 장애물을 포함한 환경과 다각형 장애물을 포함한 환경으로 나누어 진행하였다. 진행한 실험을 통해서 환경에 대한 정보 없이도 환경에 대한 지도와 장애물 정보를 알고 청소를 진행하는 오프라인 경로계획과 비슷한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다. 또한 다각형 장애물이 존재하는 경우 기존의 방식으로 청소에 대한 음영지역이 생성되는데 본 논문에서 제시하는 커버리지 경로계획 알고리즘을 통해 음영지역 문제를 개선할 수 있는 방법이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 다룬 문제는 자율이동 청소로봇의 커버리지 경로계획 문제(Coverage Path Planning Problem)로 격자로 이루어진 공간 내에서 청소로봇이 가능한한 작업공간의 모든 영역을 방문하여 청소를 진행하는 것이다. 이 문제는 기존의 자율이동로봇의 경로계획의 점대점이동 즉, 시작지점에서 목표지점까지 이동하는 문제를 확대한 문제로 최근에도 많은 연구들이 이루어지고 있다. 커버리지 경로계획 문제는 닫힌 공간에서 청소로봇이 작업공간에 존재하는 장애물을 피해서 작업영역을 모두 방문하는 것을 목적으로 하고 있다. 청소기의 커버리지 경로계획에서 초기에 제시되었던 임의 이동방식의 국부최적화 문제 즉, 특정한 공간에서 빠져나오지 못하는 문제가 없이 대상공간을 모두 청소하는 것이 청소로봇의 커버리지 경로계획의 목적이다. 기존의 커버리지 경로계획은 작업공간에 대해 정보를 미리 알고 있는 상태에서 청소를 진행하는 방법을 주로 사용하는데 본 논문에서는 이를 개선하기 위해서 HSB (Hybrid of Spiral and Boustrophedon) Coverage Path Planning Algorithm을 제안한다. HSB 커버리지 알고리즘은 기존에 경로계획에 있어서 가장 효율적인 이동방식 이라고 알려진 Spiral motion과Boustrophedon motion을 조합하고 미청소 영역으로의 이동을 위해 A*알고리즘을 이용한 알고리즘이다. HSB 알고리즘은 기존의 연구와는 달리 대상공간에 대한 지도와 장애물 정보 없이도 대상공간에 대한 청소를 완료할 수 있는 방법이다. 또한 Boustrophedon을 이용한 방식이 다각형의 장애물을 포함한 환경에서 청소할 수 없는 부분을 생성하는데 비해 HSB 커버리지 알고리즘은 장애물의 경계점을 따라 도는 motion을 취함으로써 청소되지 않는 부분을 줄여 커버리지 성능을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 HSB 커버리지 경로계획 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 기존의 Boustrophedon motion을 이용한 커버리지 경로계획 알고리즘과 비교 실험을 진행하였다. 실험환경은 기존의 직사각형의 장애물을 포함한 환경과 다각형 장애물을 포함한 환경으로 나누어 진행하였다. 진행한 실험을 통해서 환경에 대한 정보 없이도 환경에 대한 지도와 장애물 정보를 알고 청소를 진행하는 오프라인 경로계획과 비슷한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다. 또한 다각형 장애물이 존재하는 경우 기존의 방식으로 청소에 대한 음영지역이 생성되는데 본 논문에서 제시하는 커버리지 경로계획 알고리즘을 통해 음영지역 문제를 개선할 수 있는 방법이 있음을 확인할 수 있었다.
Nowdays, it is already common to see industrial robots working in hazardous environments. In the near future, domestic and service robots may also become a common sight. Examples include domestic robots mowing lawns and ones vacuuming floors autonomously, or professional service robots assisting in ...
Nowdays, it is already common to see industrial robots working in hazardous environments. In the near future, domestic and service robots may also become a common sight. Examples include domestic robots mowing lawns and ones vacuuming floors autonomously, or professional service robots assisting in surgeries and ones demining in field. Generally, It is a goal to move from starting point to goal point in the field of autonomous mobile robots. In recent years, the problem expands, both the coverage of a particular space research is ongoing. Autonomous Mobile Robot areas aims to visit all areas avoiding the obstacles that exist in the workspace. Initially, it was used the random algorithm for path planning in autonomous mobile cleaning robot area. But, this method has a local minima problems. since then, People have used Off-line coverage algorithm. mobile cleaning robots can know about the environment in off-line coverage algorithm. Therefore, in this method, If the environment is changed, we have to make path planning algorithm again. So, this method is not good for active environments. In this paper, I have proposed HSB(Hybrid of Spiral and Boustrophedon) algorithm for unknown environments and improving a local minima problem. I have used spiral motion and boustrophedon motion for avoiding obstacles in HSB Algorithm. also, I used A* Algorithm for moving uncovered areas, Experimental results show that the proposed HSB algorithm is efficient for cleaning active environments than off-line coverage path planning algorithm.
Nowdays, it is already common to see industrial robots working in hazardous environments. In the near future, domestic and service robots may also become a common sight. Examples include domestic robots mowing lawns and ones vacuuming floors autonomously, or professional service robots assisting in surgeries and ones demining in field. Generally, It is a goal to move from starting point to goal point in the field of autonomous mobile robots. In recent years, the problem expands, both the coverage of a particular space research is ongoing. Autonomous Mobile Robot areas aims to visit all areas avoiding the obstacles that exist in the workspace. Initially, it was used the random algorithm for path planning in autonomous mobile cleaning robot area. But, this method has a local minima problems. since then, People have used Off-line coverage algorithm. mobile cleaning robots can know about the environment in off-line coverage algorithm. Therefore, in this method, If the environment is changed, we have to make path planning algorithm again. So, this method is not good for active environments. In this paper, I have proposed HSB(Hybrid of Spiral and Boustrophedon) algorithm for unknown environments and improving a local minima problem. I have used spiral motion and boustrophedon motion for avoiding obstacles in HSB Algorithm. also, I used A* Algorithm for moving uncovered areas, Experimental results show that the proposed HSB algorithm is efficient for cleaning active environments than off-line coverage path planning algorithm.
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