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복도환경의 지역최소점 회피가 가능한 VFF 기반의 이동로봇 주행제어
Navigation Control of Mobile Robot based on VFF to Avoid Local-Minimum in a Corridor Environment 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.4, 2011년, pp.759 - 764  

진태석 (동서대학교 메카트로닉스공학과)

초록
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본 논문에서는 이동로봇에 장착된 초음파 센서 및 CCD 카메라를 통해 입력되는 환경정보에서 장애물을 인식 및 추출하여 주행전방의 환경을 구분하는 방법을 제시하였다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 초음파에 입력된 거리 데이터 정보에 의해 장애물을 검출하고 이동로봇이 미지의 동적인 환경을 초음파센서로 인지하여 지능적으로 목표점을 찾아가는 운행 알고리즘을 제안하고 검증하기 위한 실험결과를 제시하였다. 이동로봇에 다양한 센서 기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇에 환경인식을 위한 pan/tile 카메라(EVI-D30)를 장착하여 주행실험을 할 수 있도록 하였다. 제작한 로봇의 주행성능을 보이기 위해서 VFF 알고리즘을 적용하여 임의의 환경에서도 자율주행의 실험과 결과를 통해 제시한 방법에 대한 유효성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper deals with the method of using the amended virtual force field technique to avoidance the front environment(wall, obstacles etc.) in navigating by using the environmental informations recognized by a ultrasonic-ring and pan/tilt CCD camera equipped on a mobile robot. we will give an expla...

주제어

#이동로봇   #실내주행   #장애물 회피   #다중센서   #인식  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 구현한 로봇의 주행성능을 보이기 위해서 기존의 주행 알고리즘을 이용하여 실험을 하였다. 그림 8은 H형 복도공간에서 일반적인 VFF방법을 썼을 때 시뮬레이션 환경내에서 로봇이 주행하는 모습을 보여 주는 것이다.
  • 본 연구에서는 이동로봇에 다양한 센서기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇을 설계 및 제작하였다. 사무실에서 간단한 배달의 기능뿐 아니라 사무실 안내등 기본적인 서비스를 구현할 수 있는 지능형 자율주행 이동로봇으로 개발이 되었다.
  • 본 연구에서는 이동로봇에 다양한 센서기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇을 설계 및 제작하였다. 사무실에서 간단한 배달의 기능뿐 아니라 사무실 안내등 기본적인 서비스를 구현할 수 있는 지능형 자율주행 이동로봇으로 개발이 되었다. 주행기능으로써, Goal-Oriented 방식의 주행기법을 이용했으며, 주행시 충돌방지 및 장애물 회피를 가능하게 하였다.
  • 이동로봇을 사용하여 복도 환경을 인식하는 방법에 대해서는 많은 선행 연구가 이루어져왔으며 본 논문에서는 현재의 입력 영상으로부터 복도 환경을 인식하기 위하여, 미리 복도 환경에 대한 데이터를 저장한 후, 이를 기준으로 현재의 영상과 매핑을 통해 장애물 및 복도의 코너부분 등을 인식하는 방법이 사용되고 있다. 따라서, 초음파정보에 따른 이동 로봇의 정확한 현재 주행에 대한 파악이 중요하며, 영상정보에 따른 복도 환경의 특징점들을 미리 저장하고 있어야만 현재 입력에 대한 두 데이터의 매핑이 이루어 질 수 있다[6].

가설 설정

  • 이러한 가정하에서 로봇은 8Mx5M 의 작업환경내를 주행한다. 실험은 Borenstein[9]이 제안한 VFF방법과 자유공간으로의 가상 인력을 추가한 방법의 실험 결과를 보이며, 그 다음으로 동일한 환경에서 여러 출발점에서 구현한 로봇이 목표지점에 도착하는 실험 결과를 보인다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이동로봇이 자율적인 행동을 하기 위해서 어떤 능력을 갖춰야 하는가? 이동로봇이 자율적인 행동을 하기 위해서는 환경인식, 경로 계획 및 주행제어, 그리고, 위치추정 및 보정 등의 기본적인 능력을 갖추어야 한다[1, 2]. 특히, 초음파센서를 이용한 지도 생성에 관한 연구에 있어서 지도를 표현하는 방식은 크게 격자형(grid) 표현 방식과 특징점(feature) 표현 방식으로 나누어진다[3].
초음파센서를 이용한 지도 생성에 관한 연구에 있어서 지도를 표현하는 방식은 어떻게 나뉘는가? 이동로봇이 자율적인 행동을 하기 위해서는 환경인식, 경로 계획 및 주행제어, 그리고, 위치추정 및 보정 등의 기본적인 능력을 갖추어야 한다[1, 2]. 특히, 초음파센서를 이용한 지도 생성에 관한 연구에 있어서 지도를 표현하는 방식은 크게 격자형(grid) 표현 방식과 특징점(feature) 표현 방식으로 나누어진다[3]. 격자형 표현 방식은 로봇이 움직일 수 있는 공간과 벽이나 장애물 등이 차지하는 공간의 비교를 이용하기 때문에 장애물 회피나 지역적인 자율 주행 기법에서 많이 사용된다.
Potential Field 기법의 단점은? 본 논문에서 제시한 Potential Field 기법은 국부적 주행 알고리듬의 대표적인 예로, 목표지점에 대한 가상인력(Virtual Attraction Force)과 장애물에 대한 가상 반발력(Virtual Repulsive Force)을 합성하여 로봇의 제어 신호를 만들어 낸다[9][10]. 하지만 이 기법은 주행환경에 대한 지역최소점에 빠지는 경우가 많다. 이러한 지역최소점을 빠져 나오기 위해 Wall-Following [6]이나 Emotion Mechanism[7]등을 이용한 알고리듬이 제시되고 있다.
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참고문헌 (10)

  1. Johann Borenstein, "Real-Time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots", IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 19, No. 5, September/October, 1989. 

  2. Jun Tani and Naohiro Fukumura, "Learing Goal-Directed Sensory-Based Navigation of a Mobile Robot", Neural Networks, vol.7, No.3, 1994, pp. 553-563. 

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  3. J. C. Alexander and J. H. Maddocks, "On the kinematics of wheeled mobile robots", Int. J. of Robotics Research, vol. 8, no. 5,pp. 15-27, 1989. 

    상세보기 crossref

  4. Brooks, R. A. "A Robust Layered Control System for a Mobile Robot", IEEE Journal of Robotics and Automation RA-2, 1986, pp.14-23 

  5. A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah, "Object tracking: a survey," ACM Computing Surveys, vol. 38, no. 4, 2006. 

  6. K.S. Tseng and C.W. Tang, "Self-localization and stream field based partially observable moving object tracking," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2009, Article ID 416395, 12 pages, 2009. 

  7. Y. Koren and J. Borenstein, "Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation," in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 2, 1991. 

  8. J. Borenstein and Y. Koren, "The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobilerobots," IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 7, no. 3, pp. 278-278, 1991. 

    상세보기 crossref

  9. I. Ulrich and J Borenstein, "VFH^*: Local obstacle avoidance with look-ahead verification," in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2505-2511, April 2000. 

  10. K.-Y. Im and S.-Y. Oh, "An extended virtual force field based behavioral fusion with neural networks and evolutionary programming for mobile robot navigation," in Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation, vol. 2, pp. 1238-1244, 2000. 

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