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무인차량의 자율주행을 위한 지역경로계획 매니저
Local Path Planning Manager for Autonomous Navigation of UGV 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.13 no.6, 2010년, pp.990 - 997  

이영일 (국방과학연구소) ,  이호주 (국방과학연구소) ,  박용운 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Mission environment of UGV(Unmanned Ground Vehicle) has a complexity and variety, and the status of system and sensor is dependent on the environment factors such as operation time, the weather and road type. It is necessary for UGV to cope adaptively with the various mission types, operation mo...

주제어

#Autonomous Navigation   #LPP(Local Path Planning)   #Autonomy Manager   #LPP Manager   #Autonomous Architecture  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 ADD에서 기설계한 개방형 자율 아키텍처를 활용하여 경로계획 소프트웨어 아키텍처를 설계하였으며, 또한 이에 기반을 둔 지역경로계획 매니저를 제안하였다. 지역경로계획 모듈을 구성하는 네가지 컴포넌트인 DVGM, RANGER, A* 그리고 MA* 컴포넌트로부터 적절한 평가정보를 제공받아 특정 컴포넌트의 성향 및 정책을 실시간으로 변경가능토록 설계하여 지역경로계획 모듈의 적응적인 운용을 가능토록 하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
무인차량은 여러 형태의 지형환경에서 다양한 임무를 수행할 수 있어야 하는데 이를 위해서 무엇이 필요한가? 무인차량은 여러 형태의 지형환경에서 다양한 임무를 수행할 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 주어진 임무의 유행/모드, 위험도 정도, 환경적 요소 그리고 무인차량의 상태정보에 적응적으로 대응 가능한 자율 매니저를 필요로 한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 지역경로계획 구성 컴포넌트들은 Fig.
LPP 자율 매니저의 핵심 중 평가는 무엇인가? LPP 자율 매니저의 핵심은 LPP 모듈을 구성하는 네 가지 컴포넌트인 DVGM, RANGER, A* 그리고 MA* 컴포넌트들간에 이루어지는 ‘평가’ 및 ‘수정’에 있다. ‘평가’란 단위 컴포넌트에서 수집한 무인차량이 처한 현재의 상태나 환경에 대한 분석적 정보를 의미하며 이는 자율 매니저에게 보고된다. ‘수정’은 타 컴포넌트에서 보고 받은 평가정보를 기반으로 해당 매니저가 의사결정을 수행한 후 동일단계 혹은 하위단계에 있는 다른 컴포넌트의 운용모드 및 설정에 대한 실시간 제어를 의미 한다.
LPP 자율 매니저의 핵심은 무엇이 있는가? 3에 보이는 LPP 자율 매니저를 활용하여 이러한 요소에 의해 영향 받는 지역경로산출의 성향 및 정책을 결정한다. LPP 자율 매니저의 핵심은 LPP 모듈을 구성하는 네 가지 컴포넌트인 DVGM, RANGER, A* 그리고 MA* 컴포넌트들간에 이루어지는 ‘평가’ 및 ‘수정’에 있다. ‘평가’란 단위 컴포넌트에서 수집한 무인차량이 처한 현재의 상태나 환경에 대한 분석적 정보를 의미하며 이는 자율 매니저에게 보고된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. 이영일, 이호주, 고정호, "무인차량의 주행성능을 고려한 장애물 격자지도 기반의 지역경로계획", 한국군사과학기술학회지, Vol. 13, No. 2, April, 2010. 

  2. 박용운, 강태하, 강신천, 류철형, 지태영, 고정호, "개방형 아키텍처 기반의 자율주행기술 구현", 국방정보 및 제어 학술대회, pp. 176-178, 2006. 

  3. 박용운, 김준, 류철형, 최덕선, 지태영, 이승연, "JAUS 기반의 국방지상로봇 개발", 한국군사과학 기술학회 종합학술대회, pp. 875-878, 2005. 

  4. J. Giesbrecht, J. Collier, G. Broten, S. Monckton, and D. Mackay, "A Navigation and Decision Making Architecture for Unmanned Ground Vehicles", DRDC Suffield TM 2007-300, 2007. 

  5. A. Howard, H. Seraji and E. Tunstel, "A Rulebased Fuzzy Traversability Index for Mobile Robot Navigation", Proc. of the 2001 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2001. 

  6. H. Seraji and B. Bon, "Multi-range Traversability Indices for Terrain-Based Navigation", Proc. of the 2002 IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 2674-2681, 2002. 

  7. 이영일, 이호주, 지태영, "무인차량의 주행성분석을 위한 방향별 속도지도 생성", 한국군사과학기술학회지, Vol. 12, No. 5, pp. 549-556, Oct., 2009. 

    원문보기 상세보기

  8. Sanjiv Singh and Bruce Digney, "Autonomous Cross-Country Navigation using Stereo Vision", CMU-RITR-99-03, 1999. 

  9. A. Kelly, "An Intelligent, Predictive Control, Approach to the High-Speed Cross-Country Autonomous Navigation Problem", The Robotics Institute Carnegie Melllon University, Sept, 1995. 

  10. Nilsson, N. J., Principles of Artificial Intelligence, Tioga Publishing Co., 1980. 

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