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문제 정의
- 3에서 화살표 방향 정보를 이용하여 현재 지점 주변 지역에서만 경로계획은 다시 하게 된다. 따라서 D* 알고리즘과 본문에서 제시하는 이동장애물 회피로직을 이용하여 알려지지 않은 고정장애물과 이동장애물이 있는 환경하에서 이동로봇의 충돌회피 주행제어 알고리즘을 제안하고자 한다.
- 또한 본 논문에서는 로봇이 초음파 센서등과 같이 제한된 근접범위만 탐지할 수 있는 장애물 감지 센서만을 가진 것으로 가정하였고, 자신의 현재 위치는 정확히 아는 것으로 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 먼저 D* 알고리즘에 대해서 소개를 하고 이후 퍼지 알고리즘을 이용한 충돌회피 제어 알고리즘과 시뮬레이션을 통한 알고리즘의 검증 결과에 대해 논의 하고자 한다.
- 본 논문에서는 D* 알고리즘과 퍼지규칙을 이용하여 전역, 지역 경로계획이 동시에 가능한 이동로봇의 충돌회피 주행 제어 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 전역경로계획과 지역 경로계획을 구분해서 사용하는 경우가 많은데 D* 알고리즘을 사용할 경우 예상치 않은 고정장애물 및 이동장애물에 의한 주변 환경이 변해도 영향을 받는 지역에서만 경로수정이 빠르게 가능하기 때문이다.
- 지역경로계획은 일반적으로 국부최소(Local Minimum)에 빠질 위험성을 갖고 있기 때문에 단독으로 사용할 경우 목적지에 도달하지 못하는 문제가 생길 수 있게 된다. 본 논문에서는 D*서치 알고리즘(16)을 이용하여 전역 경로계획과 지역경로계획이 하나의 알고리즘으로 융합되는 충돌회피 알고리즘을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 서치 알고리즘 중의 하나인 D* 알고리즘을 사용하여 충돌회피 제어 알고리즘을 개발하고자 한다. D* 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 많은 데이터 저장공간을 필요로 하는 단점이 있지만 전역 경로계획 뿐만 아니라 지역 경로계획도 동시에 가능하다.
- 이동로봇이 주행 중 이동장애물을 만날 경우 본 논문에서는 인간의 이동장애물 회피 방법을 모사하는 세 가지의 행동을 하여 이동장애물과의 충돌을 회피하고자 한다. 첫 번째는 속도를 증가시켜 앞질러가기, 두 번째는 속도를 감소시키거나 혹은 정지하여 이동장애물이 지나가는 것을 기다리기, 세 번째는 경로를 수정하여 주행하는 것이다.
가설 설정
- 최초에 주어진 정보에 의한 전역 경로계획과 주행 도중에 경로를 수정해야 하는 경우에는 D* 알고리즘을 적용하였고 이동장애물이나 알려지지 않은 고정 장애물 발견 시 경로비용을 변경하고 충돌 위험도를 평가하여 경로의 수정이나 혹은 이동로봇의 가/감속을 결정하는 것은 퍼지 알고리즘을 적용하였다. 또한 본 논문에서는 로봇이 초음파 센서등과 같이 제한된 근접범위만 탐지할 수 있는 장애물 감지 센서만을 가진 것으로 가정하였고, 자신의 현재 위치는 정확히 아는 것으로 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 먼저 D* 알고리즘에 대해서 소개를 하고 이후 퍼지 알고리즘을 이용한 충돌회피 제어 알고리즘과 시뮬레이션을 통한 알고리즘의 검증 결과에 대해 논의 하고자 한다.
- 으로 개발한 시뮬레이션 프로그램을 통해서 검증하였다. 또한 이동장애물의 속도 및 가속, 선회 성능이 이동로봇보다 빠른 경우에는 충돌을 회피하지 못하는 경우가 많기 때문에 이동장애물의 속도 및 가속, 선회 성능은 이동로봇을 능가 하지 못하는 경우로 가정하였다.
- 본 논문에서는 로봇이 이동 장애물과 고정장애물을 구별할 수 있다고 가정한다. 실제로 Ess 등은 참고문헌[19]에서 비젼시스템을 이용하여 이들을 구별하는 방법을 제시한다.
- 설계된 알고리즘의 성능검증을 위해 세그웨이 형태의 이동로봇을 가정하여 주행 시뮬레이션을 수행하였다.
- 이동 장애물과 로봇의 상대위치는 아는 것으로 가정하였다. 이 경우 장애물의 진행 방향과 속도는 한 타임 스텝전의 위치를 이용하여 근사적으로 구할 수 있다.
- 16은 역시 두 개의 이동 장애물이 로봇과 만나는 상황을 시뮬레이션한 결과로 (a), (b), (c), (d)가 순차적인 충돌회피 장면을 보여준다. 이때 장애물 감지 센서는 비젼이나 초음파센서처럼 장애물에 가려진 부분은 탐지하지 못한다고 가정한다. 아래 Fig.
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