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수정된 전역 DWA에 의한 자율이동로봇의 경로계획
Path Planning for Autonomous Mobile Robots by Modified Global DWA 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.60 no.2, 2011년, pp.389 - 397  

윤희상 (충북대 제어로봇공학과) ,  박태형 (충북대 전자공학부 및 컴퓨터정보통신 연구소)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The global dynamic window approach (DWA) is widely used to generate the shortest path of mobile robots considering obstacles and kinematic constraints. However, the dynamic constraints of robots should be considered to generate the minimum-time path. We propose a modified global DWA considering the ...

주제어

#Autonomous mobile robots   #Path planning   #Dynamic window approach (DWA)   #Robot dynamics  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자율이동로봇이란? 자율이동로봇은 각종 센서를 이용하여 위치 및 장애물과 같은 환경을 인식하고, 주어진 지도에서 현재 위치에서 목표점까지 이동 가능한 경로를 생성하고, 생성된 경로를 따라 주행하는 로봇이다. 자율이동로봇은 환경인식을 통해 목적지까지 안전하고 빠르게 주행하는 것이 핵심이며, 주행성능을 높이기 위한 연구들이 진행되어왔다.
어떻게 DWA의 장점을 그대로 유지하면서 단점인 국부최소문제를 해결할 수 있었는가? 이러한 국부최소문제를 해결하기 위해 전역경로계획으로 전역경로를 생성하여, 중간 경유점들에 대해 DWA를 적용한 전역DWA에 대한 연구가 있다. 전역DWA는 전역경로 생성을 위해 NF1, A*, D*등과 같은 방법을 이용하며, 생성된 경로에서 특징점이 되는 점을 추출하여 이를 지역목표점으로 설정하고, 이 지역목표점들에 대해 DWA를 적용하는 방법이다[7][14]. 따라서 DWA의 장점을 그대로 유지하면서 단점인 국부최소문제를 해결하였다.
자율이동로봇의 핵심 목표는? 자율이동로봇은 각종 센서를 이용하여 위치 및 장애물과 같은 환경을 인식하고, 주어진 지도에서 현재 위치에서 목표점까지 이동 가능한 경로를 생성하고, 생성된 경로를 따라 주행하는 로봇이다. 자율이동로봇은 환경인식을 통해 목적지까지 안전하고 빠르게 주행하는 것이 핵심이며, 주행성능을 높이기 위한 연구들이 진행되어왔다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. R. Siegwart, I. R. Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots, The MIT Press, 2004. 

  2. D. Fox, W. Burgard, S. Thrun, "The dynamic window approach to collision avoidance," IEEE Robotics and Automation Magazine, pp. 23-33, 1997. 

  3. E. Demeester, M. Nuttin, D. Vanhooydonck, G. Vanacker, H. Van Brussel, "Global dynamic window approach for holonomic and non-holonomic mobile robots with arbitrary cross-section," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 2694-2699, 2005. 

  4. S. Qinlan, O.Khatib, "Elastic bands: connecting path planning and control," In Proceedings of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1993. 

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

  6. O. Brock, O. Khatib, "High-speed navigation using the global dynamic window approach," In Proceeding of the IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation, pp. 341-346, 1999. 

  7. R.Philippsen, R.Siegwart, "Smooth and efficient obstacle avoidance for a tour guide robot", In Proceeding of the IEEE Intl. Conf. on Robotics and Automation, pp. 446-451, 2003. 

  8. A. Stentz, "Optimal and Efficient Path Planning for Partially - Known Environments," ICRA'94, IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 4, pp. 3310-3317, 1994. 

  9. 함종규, 박중태, 송재복, "최적경유점을 갖는 전역 DWA에 기반한 이동로봇의 주행", 제어자동화시스템공학 논문지, 13권, 7호, 624-630, 2007. 

    원문보기 상세보기

  10. V. B. Anand, computer graphics & geometric modeling for engineers, J. Wiley, 1993. 

  11. 윤희상, 박태형, "카디널스플라인을 이용한 자율이동로봇의 곡선경로 생성방법", 전기학회논문지, 59권, 4호, 803-808, 2010. 

  12. 윤희상, 박태형, "동적프로그래밍을 이용한 자율이동로봇의 동작계획", 제어자동화시스템공학 논문지, 16권, 1호, 53-60, 2010. 

  13. M. Yamamoto, M. Iwamura, A. Mohri, "Quasi-time-optimal motion planning of mobile platforms in the presence of obstacles," IEEE/RSJ Int. Conf. On Intelligent Robot and Systems, vol. 4. pp. 2958-2963, 1999. 

  14. M. Seder, K. Macek, I. Petrovic, "An integrated approach to real-time mobile robot control in partially known indoor environments," in In Proceeding of the 31st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 1785-1790, 2005. 

  15. D. Douglas, T. Peucker, "Algorithms for the reduction of the number of points required for represent a digitized line or its caricature," Canadian Cartographer, pp. 112-122, 1973. 

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