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문제 정의
- 또한 [6,8,9]에서 제시한 KPP 기법의 경우, 그 장점과 유용성을 직접적으로 알아보기 어려웠다. 본 논문에선 논홀로노믹 경로생성기들 중 차랑형 로봇의 주차 경로 생성에 알맞도록 제안된 RRT 기법과 KPP 기법을 일반 적인 주차환경에서 수행된 경로생성 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 정량적인 비교를 하고, 이를 통해 KPP 기법의 장점과 유용성을 확인하고자 한다.
- 이와 같이 다양한 경로계획기법이 있으나, 일반적으로 계산의 효율성이 높고 경로의 품질이 우수하여 널리 쓰이는 RRT 기법을 대상으로 KPP 기법과의 정량적인 특성을 비교 분석 하고자 한다.
가설 설정
- 그림 5는 표 2와 같은 환경에서 RRT와 KPP 기법을 이용해 경로를 생성한 결과를 나타낸다. 두 기법 모두 경로생성에 성공 하였음을 알 수 있으나 (a)와 (b)를 비교하여 보면 KPP로 생성한 (a) 경로가 RRT로 생성한 (b)경로보다 조향각의 변화가 적고 이동거리가 짧음을 알 수 있다. 목표위치의폭이 2.
- 주차환경은 크게 직각주차와 평행주차로 구분되며, 주차 공간은 시작지점의 너비(a)와 주차목표 지점의 너비(b)로 나타낼 수 있다. 목표 주차지점을 제외한 주차공간은 다른 차량에 의해 점유되어 있는 것으로 가정하며, 따라서 전체 주차장 환경은 그림 4와 같은 장애물 환경으로 가정 할 수 있다.
- 반면 KPP 기법은 b의 변화에 영향을 받지 않고 계산 시간이 약 1초로 일정함을 알 수 있다. 시뮬레이션에 사용된 차량형 로봇의 폭(1.8 m)과 도로교통법에 따른 현용 주차장규격이 가로 2.3 m 세로 5 m 이상임을 고려하면 폭 2.4 m의 주차 공간은 실제 환경에서 일반적으로 접할 수 있는 주차 공간임을 가정 할 수 있다. 이러한 환경에서 RRT 기법의 경로 계산 시간이 57초에 달하고 KPP의 계산 시간이 1초라는 것은 KPP 기법은 일반 주차 환경에서 비교적 실시간으로 경로를 생성 할 수 있음을 보여준다.
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