[논문]가상지도를 이용한 청소로봇 경로계획

김형일

doi:10.9708/jksci.2009.14.11.031

[국내논문] 가상지도를 이용한 청소로봇 경로계획
Path Planning for Cleaning Robots Using Virtual Map 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.14 no.11, 2009년, pp.31 - 40

김형일 (나사렛대학교 멀티미디어학과)

초록
AI-Helper

가장 많이 활용하는 청소로봇의 청소기법은 크게 랜덤기법과 바둑판식기법으로 나눌 수 있다. 랜덤기법을 이용한 청소로봇은 장애물을 만날 때까지 직진 방향으로 청소를 수행하며, 장애물을 만나면 일정한 각도로 회전한 후 다시 직진 방향으로 청소를 수행한다. 랜덤기법은 중복적인 청소를 수행하는 문제가 빈번히 발생하며, 청소를 완료하는 데 오래 시간이 소요되는 단점이 있다. 바둑판식기법을 이용한 청소로봇은 장애물을 만날 때까지 직진 방향으로 청소를 수행하며, 장애물을 만나면 직진과 회전을 이용하여 청소가 수행되지 않은 위치로 이동하고, 이전에 청소를 수행한 방향의 반대로 청소를 수행한다. 바둑판식기법은 청소공간을 조밀하게 청소하며 진행하기 때문에 장애물이 없거나 작은 공간에서 작업 성능이 뛰어나다. 그러나 바둑판식기법으로 장애물이 있거나 복잡한 공간을 청소할 때는 청소시간이 증가한다. 그러므로 청소의 효율성을 증가시키기 위해서는 작업공간을 정확히 파악하여 청소를 계획적으로 진행해야 한다. 본 논문에서 제안한 가상지도 기반 청소로봇은 작업공간을 효율적으로 청소하는 특성을 갖는다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효율성을 측정하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The most common cleaning methods of cleaning robot can be divided into two categories: the random and the boustrophedon method. A cleaning robot using the random method moves straight until it bumps into an obstacle. If it collides with an obstacle, the cleaning robot turns a specific angle and continues moving straight. Therefore, the random method often tends to clean the already clean area repeatedly. In addition, it takes a long time to complete cleaning. A cleaning robot using the boustrophedon method moves straight until it collides with an obstacle. If it meets an obstacle, the cleaning robot moves to the next uncleaned space through turning and moving ahead. when resuming cleaning from the new region, a cleaning robot moves in the direction opposite to the direction of the previous cleaning. Because the boustrophedon method cleans a cleaning space more densely, its performance is excellent in an obstacle-free space or a small space. However, In a space with obstacles or a complex structure, it takes a long time to complete the cleaning work. Cleaning should be systematically approached with a good understanding of the work area. The virtual map-based cleaning robot proposed in this paper cleaned a work space efficiently. The efficiency of the proposed method was measured through simulation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 싱글 로봇을 활용하여 비용을 낮추면서 랜덤 기법과 바둑판식기법에 비해 청소시간을 빠르게 하는 방법에 대해 제안한다. 제안한 외곽선순회기법은 전역 경로계획에서 행동해야 할 규칙을 미리 정의하지 않아도 모든 작업영역을 청소할 수 있다는 장점이 있다.
하나의 청소로봇만을 이용할 경우에는 중복 청소영역이 많이 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 청소로봇의 협력작업을 이용하여 청소를 수행하는 연구가 시도되었다〔14〕. 이 연구는 RFID 태그를 이용하여 청소로봇의 위치를 찾아 중복 청소영역을 최소화하며 청소를 수행하는 방법에 대한 연구이다.
이와 같은 청소로봇의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상지도를 이용한 청소로봇의 효과적인 경로계획기법을 제안한다. 제안 기법이 사용된 청소로봇은 환경탐색에 의해 가상지도를 생성하고, 생성된 가상지도는 청소를 수행할 때 활용된다.

가설 설정

이러한 전제에 의해 현재 처한 전체공간을 X라 가정하고, 전체공간 X에서 외곽 장애물(벽면)을 기준으로 내부공간을 U라 정의하자. X가 거리함수 d를 가진 집합이라 할 때, Z7 내의 임의의 c에 대해 z의 적당한 근방이 U의 부분집합으로 존재하면 X의 부분집합 Z7를 open set이라 한다.

제안 방법

이러한 경우 저장되어 있는 가상지도를 추출하여 현재 작업환경에 대한 가상지도로 활용한다. 가상지도 추출을 위해 초기 환경탐색에서 얻어진 이동정보를 활용하여 가상지도 후보집합을 생성하고, 청소로봇은 현재의 작업환경을 계속적으로 탐색하면서 가상지도 후보집합에서 적합한 가상지도를 추출한다. 청소 로봇의 이동정보와 가상지도에 나타난 이동정보를 이용하여 현재 작업공간에 적합한 가상지도를 추출할 수 있다.
탐색하여 청소작업을 계획적으로 진행해야 한다. 본 논문에서 제안한 가상지도를 이용한 경로계획기법은 청소의 효율성을 높이기 위해 가상지도를 이용하여 외곽선 순회기법으로 청소를 수행한다.
본 논문에서 제안한 가상지도를 이용한 외곽선순 회기 법은 청소 로봇을 통해 환경탐색을 수행하여 작업공간에 대한 가상지도를 생성하고, 생성한 가상지도를 이용하여 청소를 수행한다. 과거에 청소를 수행한 작업공간에서 청소를 진행할 경우에는 기존 가상지도에서 청소로봇 위치를 추출하여 청소를 진행하는 방식을 따른다.
최초의 지역 종료 지점은 두 번째 지역 시작지점이 된다. 새롭게 생성된 두 번째 지역 시작지점과 지역 종료지점으로 두 번째 이동 윈도우로 결정하고 가상지도에 나타난 이동정보와 비교한다. 이와 같은 방법으로 계속적인 이동정보 비교를 수행하여 과거에 환경탐색이 이루어진 가상지도를 추출한다.
서로 다른 특성을 소유한 네 개의 청소 로봇을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 청소로봇의 성능을 수행 시간으로 측정하였다.
청소로봇의 이동형태는 전진. 우회전, 좌회전만 가능하도록 하여 상용화 청소로봇의 특성에 따라 설계하였다.
새롭게 생성된 두 번째 지역 시작지점과 지역 종료지점으로 두 번째 이동 윈도우로 결정하고 가상지도에 나타난 이동정보와 비교한다. 이와 같은 방법으로 계속적인 이동정보 비교를 수행하여 과거에 환경탐색이 이루어진 가상지도를 추출한다. 가상지도 추출이 종료되는 경우는 현재 작업환경에 대한 전체 벽면순회가 종료되는 시점이다.
청소로봇이 이동할 때 나타난 시작지점에서 임의의 종료지점까지의 이동정보를 이동 윈도우라 정의한다. 일정 부분 순회하며 얻어진 청소로봇의 이동 윈도우를 가상지도에 나타난 이동정보와 비교하여 가상지도를 추출한다.

대상 데이터

방법에 대해 연구하였다〔8). 다섯 가지 템플릿은 직진 템플릿, 유턴 템플릿, 쉬프트-사이드 템플릿, 연속형 유턴 템플릿, 백트래킹 템플릿이다.
시뮬레이션을 위해 서로 다른 구조로 이루어진 세 개의 가상환경을 생성하고. 서로 다른 특성을 소유한 네 개의 청소 로봇을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 청소로봇의 성능을 수행 시간으로 측정하였다.
종류 모두 서로 다른 특성을 갖는다. 설계한 청소 로봇의 크기는 15cm로 제한하였으며, 이동속도는 15cm/sec로 한정하였다. 청소로봇의 이동형태는 전진.
시뮬레이션에 사용한 청소로봇은 Rl, R2, R3, R4로 네 가지 종류 모두 서로 다른 특성을 갖는다. 설계한 청소 로봇의 크기는 15cm로 제한하였으며, 이동속도는 15cm/sec로 한정하였다.
시뮬레이션을 위해 생성한 작업환경은 총 세 가지이며, 모든 작업환경은 1500cm X 1500cm 크기로 제한하였다. 작업환경의 복잡도에 따라 작업환경은 환경I과 환경II 그리고 환경 Ⅲ으로 나뉜다.

성능/효과

R2는 바둑판식기법이 적용된 청소로봇으로 벽면순회와 환경탐색을 수행하지 않는다. R1 이 청소를 완료하지 못한 것에 비해 R2는 모든 시뮬레이션 환경에서 청소를 완료하여 바둑판식 기법이 랜덤기법보다 청소 효율이 좋음을 본 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. R3는 6, 134의 성능을 나타내었다.
R3는 가상지도 생성과 환경탐색을 수행하여 R2에 비해 우수한 시뮬레이션 결과를 나타낸 것이다. R4는 6, 926 의 평균 성능을 나타내어 R3에 비해 10.44%의 성능 향상을 나타내었고, R2에 비해 34.99%의 성능 향상을 나타내었다. R4는 탐색을 통해 가상지도를 생성하고 외곽선순회기법을 활용하기 때문에 R3에 비해 우수한 청소 성능을 나타낸 것이다.
가상지도와 외곽선순회기법을 사용한 R4는 R3보다 우수한 성능을 나타내었다. 가상지도 생성이 효율적인 청소를 수행하는데 중요한 요소로 작용하며 , 외곽선 순회기법이 바둑판식기법에 비해 청소 효율성이 뛰어나다는 것을 본 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 시뮬레이션에서 R4는 R2에 비해 평균 34.
R1은 모든 시뮬레이션 환경에서 청소를 완료하지 못하였다. 랜덤기법은 청소를 효율적으로 수행할 수 없다는 것을 본 시뮬레이션으로 확인할 수 있었다. R2는 시뮬레이션 환경I에서 6, 2기의 성능을 나타냈다.
제안 기법이 사용된 청소로봇은 환경탐색에 의해 가상지도를 생성하고, 생성된 가상지도는 청소를 수행할 때 활용된다. 본 논문에서 제안한 가상지도를 이용한 경로계획기법은 공간 복잡도가 높은 작업공간에서도 효과적인 청소를 수행할 수 있다.
가상지도 생성이 효율적인 청소를 수행하는데 중요한 요소로 작용하며 , 외곽선 순회기법이 바둑판식기법에 비해 청소 효율성이 뛰어나다는 것을 본 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 시뮬레이션에서 R4는 R2에 비해 평균 34.99% 성능 향상을 나타내었고, R3에 비해 평균 10.44%의 성능 향상을 나타내었다.
대해 제안한다. 제안한 외곽선순회기법은 전역 경로계획에서 행동해야 할 규칙을 미리 정의하지 않아도 모든 작업영역을 청소할 수 있다는 장점이 있다.

후속연구

향후 연구로는 작업공간의 형태와 같은 지형구조의 다각적 분석을 통해 가상지도에 환경정보가 많이 표현되도록 하여 청소 성능을 향상시키는 연구가 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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