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비홀로노믹 이동로봇의 자율주행을 위한 기하학적 경로 추종 및 장애물 회피 방법
Geometric Path Tracking and Obstacle Avoidance Methods for an Autonomous Navigation of Nonholonomic Mobile Robot 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.16 no.8, 2010년, pp.771 - 779  

김동형 (한양대학교 기계공학과) ,  김창준 (한양대학교 기계공학과) ,  한창수 (한양대학교 기계공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a method that integrates the geometric path tracking and the obstacle avoidance for nonholonomic mobile robot. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius given from the pure pursuit method which is the one of the geometric path tracking methods. And th...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 비홀로노믹 이동 로봇의 자율주행을 위한 경로 추종 및 장애물 회피를 통합하는 방법을 제안한다. Pure pursuit[2]라는 기하학적 경로 추종 방법을 사용하여 경로를 추종하기 위한 회전 반경을 얻음으로써, 이동 로봇의 비홀로노믹 구속 조건을 만족시키는 운동을 생성한다.
  • 본 논문은 비홀로노믹 이동로봇의 자율주행을 위한 기하학적 경로 추종 및 장애물 회피 방법을 제안하였다. 기하학적 경로 추종 방법인 pure pursuit은 경로를 추종하기 위한 회전 반경을 생성하며, 뿐만 아니라 장애물로부터 생성되는 가상의 힘 또한 장애물을 회피하기 위한 회전 반경을 생성한다.
  • 따라서 운전자가 빠른 속도로 운전을 하고 있을 때 먼 거리를 바라보며 운전하는 것과 같이, 이동로봇의 예견거리 또한 속도가 변함에 따라 주어진 운동 구속 조건을 만족시키면서 변화되어야 한다. 시행착오로 예견 거리를 선정하거나 혹은 예견거리를 임의로 변화시키면서 경로 추종 결과를 비교하였던 이전 연구와 달리, 본 논문은 이동 로봇의 각속도를 제한하기 위한 예견거리 선정 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 식 (3)과 같은 비홀로노믹 구속조건을 갖는 이동 로봇을 다루므로, 식 (17)로 주어진 가상의 힘의 모든 방향으로 이동 로봇이 움직이는 것은 불가능 하다. 이러한 구속조건을 고려하기 위해 본 논문은 장애물 포텐셜로부터 생성된 가상의 힘의 크기를 사용하여 장애물을 피하기 위한 회전반경을 생성하는 방법을 제안한다. 포텐셜의 크기가 장애물까지 거리에 반비례 하도록 정의된 포텐셜 필드 방법[15]의 개념으로부터, 장애물 회피 회전 반경을 가상의 힘의 크기에 반비례 하도록 정의한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
경로 추종 방법은 어떻게 오차를 줄이는가? 일반적인 경로 추종 방법은 기준 경로(reference path)에서 이동 로봇이 떨어져 있는 정도와 기준 경로의 방향과 이동 로봇의 방향간의 차이를 각각 위치 오차와 방향 오차로 정의한 뒤, 이 오차를 줄이도록 제어한다[1]. 따라서 경로 추종 제어기의 안정성에 대한 보장이 필요하며 제어 변수들이 직접적으로 이동 로봇이 어떠한 운동을 할지 예측 가능하지가 않다.
비홀로노믹 이동 로봇은 무엇인가? 이동 로봇의 경로 추종 방법은 이동 로봇의 자기 위치 파악 및 외부 환경 인식 기술과 함께 자율 주행을 구현하기 위한 중요한 요소 중 하나이다. 대부분의 바퀴 타입 이동 로봇은 전 방향으로 움직일 수 없는 구속 조건을 지녔으며, 이러한 이동 로봇을 비홀로노믹(nonholonomic)이동 로봇이라 한다. 이러한 이동 로봇이 경로를 추종하고 장애물을 피하기 위한 운동을 생성하는 방법은 여전히 많은 부분이 연구되어야 한다.
예견거리를 짧게 선정할 경우 큰 각속도가 발생하는 문제는 어디에 영향을 미치는가? 하지만 예견거리를 짧게 선정할 경우 이동 로봇은 작은 회전 반경으로 선회 하므로 큰 각속도가 발생한다. 이는 이동 로봇의 바퀴와 지면간에 미끄러짐을 유발하며, 이동 로봇의 바퀴 제어 및 바퀴 회전을 통해 자신의 위치를 계산하는 오도메트리(odometry) 기법에 영향을 미친다. 따라서 운전자가 빠른 속도로 운전을 하고 있을 때 먼 거리를 바라보며 운전하는 것과 같이, 이동로봇의 예견거리 또한 속도가 변함에 따라 주어진 운동 구속 조건을 만족시키면서 변화되어야 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. K. C. Koh and H. S. Cho, “A smooth path tracking algorithm for wheeled mobile robots with dynamic constraints,” Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 24, pp. 367-385, 1999. 

  2. T. Hellstrom and O. Ringdahl, “Follow the past - a path tracking algorithm for autonomous vehicles,” Int. J. Vehicle Autonomous Systems, vol. 4, pp. 216-224, 2006. 

  3. R. C. Coulter, “Implementation of the pure pursuit path tracking algorithm,” Technical Report CMU-RI-TR-92-01, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 1992. 

  4. J. Morales, J. L. Martinez, M. A. Martinez, and A. Mandow, “Pure-pursuit reactive path tracking for nonholonomic mobile robots with a 2D laser scanner,” EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2009, Article ID 935237, 10 pages, 2009. 

  5. J. Witt, C. D. III Crane, and D. Armstrong, “Autonomous ground vehicle path tracking,” Journal of Robotic Systems, vol. 21, no. 8, pp. 439-449, 2004. 

  6. J. Giesbrecht, D. Mackay, J. Collier, and S. Verret, “Path tracking for unmanned ground vehicle navigation,” DRDC Suffield TM 2005-224, Defence R&D Canada-Suffield, Dec. 2005. 

  7. F. Lamiraux, D. Bonnafous, and O. Lefebvre, “Reactive path deformation for nonholonomic mobile robots,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 20, no. 6, pp. 967-977, 2004. 

  8. O. Lefebvre, F. Lamiraux, C. Pradalier, Th. Fraichard, “Obstacles avoidance for car-like robots, integration and experimentation on two robots,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, New Orleans, LA, USA, April 2004. 

  9. O. Lefebvre, F. Lamiraux, and D. Bonnafous, “Fast computation of robot-obstacle interactions in nonholonomic trajectory deformation,” Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, April 2005. 

  10. C. Pradalier, J. Hermosillo, C. Koike, C. Braillon, P. Bessiere, and C. Laugier, “The cycab: a car-like robot navigating autonomously and safely among pedestrians,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 50, no. 1, pp. 51-68, 2005. 

  11. S. S. Ge and Y. J. Cui, “Dynamic motion planning for mobile robots using potential field method,” Autonomous Robots, vol. 13, no. 3, pp. 207-222, 2002. 

  12. A. Rankin, C. Crane, A. Armstrong, A. Nease, and H. E. Brown, “Autonomous path planning navigation system used for site characterization,” Proc. of the SPIE 10th Annual AeroSense Symposium, vol. 2738, Orlando, FL, pp. 176-186, April 1996. 

  13. J. Borenstein and Y. Koren, “The vector field histogram - fast obstacle avoidance for mobile robots,” Journal of Robotics and Automation, vol. 7, pp. 278-288, 1999. 

  14. D. Fox, W. Burgard, and S. Thrun, “The dynamic window approach to collision avoidance,” IEEE Robotics and Automation Magazine, vol. 4, pp. 23-33, 1999. 

  15. H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. E. Kavraki, and S. Thrun, “Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementations,” The MIT Press, Chapter 4, 2005. 

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