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안전한 주행을 위한 정보 격자지도 기반의 경로계획
Path Planning Using an Information Grid Map for Safe Navigation 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.36 no.6, 2012년, pp.623 - 628  

정민국 (고려대학교 메카트로닉스학과) ,  박중태 (고려대학교 메카트로닉스학과) ,  송재복 (고려대학교 기계공학부)

초록
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기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Conventional path planning methods have focused on the generation of an optimal shortest path to the goal. However, this optimal path cannot guarantee safe navigation, because it can often lead to a narrow area. Therefore, we propose a Coulomb's law-based safe path planning method that uses an infor...

주제어

#경로 계획   #정보 격자지도   #이동로봇  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 구배법에서 사용되는 비용함수에 유도 및 위험 지역에 대한 비용을 포함하여 경로계획을 수행하였다. 제안한 경로계획 기법은 유도 및 위험지역을 설정한 구간에서는 안전에 비중을 둔 경로를 생성하며, 이외의 구간에서는 구배법을 기반으로 최적의 경로를 생성한다.
  • 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 돌발 장애물과의 충돌을 방지하며, 인간의 보행에 불편함을 주지 않는 이동로봇의 지능적 경로계획법을 제시한다. 이를 위해 환경적 특성에 대한 정보를 저장하고 있는 정보 격자지도를 이용하여 경로를 생성하였다.
  • 본 논문에서는 정보 격자지도와 비용함수를 이용한 안전한 경로의 계획법을 제안하였다. 제안된 경로계획 방법의 효용성은 실험 및 시뮬레이션을 통하여 입증하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다.
  • 본 연구에서는 사용자의 개입을 통한 정보 격자지도의 제작에 의해서 경로를 생성하였다. 그러나 사용자가 변화하는 환경에 대해서 매번 새로운 지도를 작성할 수 없다.
  • 따라서 격자지도만을 이용하여 목적지까지 안전한 경로를 생성하는 것은 매우 어려운 일이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존 격자지도에 유도 및 위험지역 정보를 포함시킨 정보 격자지도를 작성하였다. 정보 격자지도는 인간의 사고방식과 유사한 경로계획을 하기 위해 제안되었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 경로계획 방법은 무엇에 목적을 두는가? 기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다.
이동로봇이 인간처럼 원하는 목적지까지 안전하게 이동하기 위해서는 어떤 기술이 필요한가? 이동로봇이 인간처럼 원하는 목적지까지 안전하게 이동하기 위해서는 위치추정, 운동제어, 경로계획 등 다양한 기술을 필요로 한다. 그 중에서도 경로계획법은 로봇을 원하는 목적지까지 효율적으로 보내기 위한 핵심기술 중의 하나이다.
Potential Field Method (PFM)의 단점은? 장애물과의 충돌을 회피하며 목적지까지의 안전한 경로를 생성할 수 있는 Potential Field Method (PFM)가 제안되었다. 제안된 방법은 장애물 회피에 유용하게 적용될 수 있으나, 다수의 장애물이 존재하는 공간이나 좁은 통로에서 로봇의 경로가 진동하는 현상 유발시키며, 또한 국부최소(local minimum)에 빠지는 단점을 가진다.(1,2) 앞선 PFM의 문제점을 해결하기 위하여 Vector Field Histogram, Laplace equation, 유전자 알고리즘 등의 다양한 연구 방법들이 제시되었으나, 효율적인 경로를 생성하지 못하는 단점을 가지고 있다.
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참고문헌 (9)

  1. Krogh, B. H., 1984, "A Generalized Potential Field Approach to Obstacle Avoidance," International Robotics Research Conference, pp. 1-15. 

  2. Borenstein, J. and Koren, Y., 1991, "Potential Field Methods and Their Inherent Limitations for Mobile Robot Navigation," Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, California, Vol. 2, pp. 1398-1404. 

  3. Hwang, Y. K. and Ahuja, N., 1992, "A Potential Field Approach to Path Planning," Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 8, No. 1, pp. 23-32. 

  4. Ren, J., McIsaac, K. A. and Patel, R. V., 2006, "Modified Newton's Method Applied to Potential Field-Based Navigation for Mobile Robots," IEEE Robotics and Automation Society, Vol. 22, No. 2, pp. 384-391. 

  5. Gerke, M., 1999, "Genetic Path Planning for Mobile Robots," American Control Conference, Vol. 4, pp. 2424-2429. 

  6. Choi, C.-H., Song, J.-B., Chung, W. and Kim, M., 2003, "Thinning Based Global Topological Map Building with Application to Localization," Trans. of the KSME, pp. 822-827. 

  7. Hart, P. E., Nilsson, N. J. and Raphael, B., 1968, "A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths," IEEE Trans. on Systems Science and Cybernetics, Vol. 4, No. 2, pp. 100-107. 

    상세보기 crossref

  8. Stentz, A., 1994, "Optimal and Efficient Path Planning for Partially-known Environments," Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3310-3317. 

  9. Kim, J.-W. and Song, J.-B., 2010, "Local Path-based Obstacle Avoidance in Outdoor Environments," Proc. of Int. Conf. on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, pp. 538-541. 

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