본 논문에서는 대표적인 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 분석한다. 이를 위해 장애물 회피 성능 지수로서 목표점까지 이동한 거리, 이동 시간, 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도(smoothness)를 제시한다. 특히 로봇 동작의 평활도는 로봇 동작 시 조향 방향의 각가속도와 저크(jerk)를 사용하여 로봇의 실질적 이동 효율성을 측정하는 성능 지수이다. 주어진 성능 지수에 의하여 4가지의 주요한 장애물 회피 방법을 비교하였다. 주요한 장애물 회피 방법은 인공 전위계 방법, 탄성력(elastic force) 방법, 가상 거리(virtual distance)에 의한 인공전위계 방법, 그리고 가상 거리에 의한 탄성력 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 각 방법의 성능을 비교 분석하여 각각의 장애물 회피 특성을 파악하였다.
본 논문에서는 대표적인 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 분석한다. 이를 위해 장애물 회피 성능 지수로서 목표점까지 이동한 거리, 이동 시간, 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도(smoothness)를 제시한다. 특히 로봇 동작의 평활도는 로봇 동작 시 조향 방향의 각가속도와 저크(jerk)를 사용하여 로봇의 실질적 이동 효율성을 측정하는 성능 지수이다. 주어진 성능 지수에 의하여 4가지의 주요한 장애물 회피 방법을 비교하였다. 주요한 장애물 회피 방법은 인공 전위계 방법, 탄성력(elastic force) 방법, 가상 거리(virtual distance)에 의한 인공전위계 방법, 그리고 가상 거리에 의한 탄성력 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 각 방법의 성능을 비교 분석하여 각각의 장애물 회피 특성을 파악하였다.
This paper analyzes performance of major obstacle avoidance methods. For the analysis, numerical performance indexes are proposed: motion distance to goal point, motion time, distance to obstacles, and smoothness of the motion. Especially, the index of smoothness measures efficiency of the motion us...
This paper analyzes performance of major obstacle avoidance methods. For the analysis, numerical performance indexes are proposed: motion distance to goal point, motion time, distance to obstacles, and smoothness of the motion. Especially, the index of smoothness measures efficiency of the motion using the angular acceleration and jerk of the robot heading. Four major obstacle avoidance methods are compared in terms of the performance indexes. The four methods are artificial potential field(APF) method, elastic force(EF) method, APF with virtual distance, and EF with virtual distance. Through simulation, the four methods are compared and features of the methods are explored.
This paper analyzes performance of major obstacle avoidance methods. For the analysis, numerical performance indexes are proposed: motion distance to goal point, motion time, distance to obstacles, and smoothness of the motion. Especially, the index of smoothness measures efficiency of the motion using the angular acceleration and jerk of the robot heading. Four major obstacle avoidance methods are compared in terms of the performance indexes. The four methods are artificial potential field(APF) method, elastic force(EF) method, APF with virtual distance, and EF with virtual distance. Through simulation, the four methods are compared and features of the methods are explored.
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문제 정의
본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 프로그램들과 다르게 실제 장애물 회피 방법들의 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 각 방법들마다 로봇이 시작점에서 목표점까지 움직일 때 이동한 총 거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과의 거리, 로봇 동작의 평활도 등을 수치적으로 확인할 수 있도록 시뮬레이션 프로그램을 개발하였으며, 이 분석 프로그램을 활용하여 각각의 장애물 회피 방법의 성능을 분석한다.
로봇이 움직일 때 급격하게 회전을 하거나 헤딩각도의 오실레이션이 발생하면 기구적으로 문제가 발생할 확률이 증가하여 로봇의 파손 및 손상을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 로봇이 움직일 때 발생하는 각속도, 각가속도, Jerk를 비교하여 각 방법들의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 수치적으로 비교하고 분석하기 위하여 4가지의 분석기준인 로봇의 총 이동거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과의 최소거리, 로봇 동작의 평활도를 정의하였다. 특히, 로봇 동작의 평활도의 경우 로봇의 각가속도와 Jerk에 의해서 성능지수를 구하였다.
제안 방법
4가지 분석 기준 데이터를 그래프로 표현하면 마름모 형상을 띄게 되며, 마름모의 면적을 구하기 위하여 위 식(1)을 통해 나온 결과 값에 0.2씩을 더하여 최소 0.2에서 최대 1.2사이의 값으로 변환시켜 면적을 구한 후 성능의 비교우위를 결정하였다. 마름모의 면적이 작을수록 장애물 회피방법의 성능은 우수하다 할 수 있으며, 마름모의 면적은 최소 0.
기존의 시뮬레이션 프로그램들과는 다르게 실제 장애물 회피 방법들의 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션 프로그램에 적용시켰을 때 각 방법들별로 로봇이 시작점에서 목표점까지 움직일 때 이동한 거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과 로봇 사이의 거리, 로봇 동작의 평활한정도(smoothness) 등을 수치적으로 확인할 수 있도록 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 분석 시뮬레이션 프로그램을 활용하여 각각의 장애물 회피 방법들의 성능을 수치화하여 분석한다.
두 번째 시뮬레이션은 출발점에서 목표점까지 사이에 장애물이 3개 위치해있을 경우 각각의 방법들을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 표 3과 같으며, 4가지 분석요소 데이터를 정규화 시킨 값들은 표 4와 같다.
본 논문에서 사용된 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램은 TCP-IP를 이용한 통신 방법 중의 한 가지인 IPC(Inter process communication)를 사용하여 로봇을 제어할 수 있도록 개발되었다. 서버-클라이언트 구조로 되어 있으며, 육안으로 확인이 어려운 부분도 쉽게 확인할 수 있도록 개발되었다.
시뮬레이션을 위해 같은 목표위치로 로봇을 이동시키면서 각각의 방법들에 의한 로봇의 총 이동거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과의 최소거리, 로봇 동작의 평활도를 측정하여 수치적으로 비교하였다. 본 논문에서는 다음의 4가지 장애물 회피 방법들의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 자율주행을 위한 필수 기술인 장애물 회피를 위해 개발되었고 최근에도 많이 사용되는 인공전위계 방법, 탄성력 방법, 가상센서 개념을 적용한 방법 등을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용하여 시뮬레이션을 통해 각각의 특징과 성능을 분석한다. 실험을 위해서 차륜형 이동 로봇의 운동성을 포함하는 로봇 시뮬레이션 프로그램을 활용한다[7-9].
시뮬레이션을 위해 같은 목표위치로 로봇을 이동시키면서 각각의 방법들에 의한 로봇의 총 이동거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과의 최소거리, 로봇 동작의 평활도를 측정하여 수치적으로 비교하였다. 본 논문에서는 다음의 4가지 장애물 회피 방법들의 성능을 비교하였다.
기존의 시뮬레이션 프로그램들과는 다르게 실제 장애물 회피 방법들의 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션 프로그램에 적용시켰을 때 각 방법들별로 로봇이 시작점에서 목표점까지 움직일 때 이동한 거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과 로봇 사이의 거리, 로봇 동작의 평활한정도(smoothness) 등을 수치적으로 확인할 수 있도록 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 분석 시뮬레이션 프로그램을 활용하여 각각의 장애물 회피 방법들의 성능을 수치화하여 분석한다.
로봇이 이동한 거리와, 이동 시간, 각가속도 변화의 합은 값이 작을수록 성능이 더 좋으며, 장애물과의 최소거리는 클수록 성능이 더 좋은 방법이다. 이를 위해 장애물과의 최소거리 데이터는 위 3가지 분석요소와 정 반대의 방법으로 정규화 하였다.
첫 번째 시뮬레이션은 출발점에서 목표점까지 사이에 장애물이 2개 위치해있을 경우 각각의 방법들을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 표 1과 같다.
본 논문에서는 이동 로봇의 장애물 회피 방법들의 성능을 수치적으로 비교하고 분석하기 위하여 4가지의 분석기준인 로봇의 총 이동거리, 총 이동 시간, 장애물 회피 시 장애물과의 최소거리, 로봇 동작의 평활도를 정의하였다. 특히, 로봇 동작의 평활도의 경우 로봇의 각가속도와 Jerk에 의해서 성능지수를 구하였다. 시뮬레이션에 적용된 각 방법들의 특성은 다음과 같다.
이론/모형
본 논문에서는 이동 로봇의 자율주행을 위한 필수 기술인 장애물 회피를 위해 개발되었고 최근에도 많이 사용되는 인공전위계 방법, 탄성력 방법, 가상센서 개념을 적용한 방법 등을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용하여 시뮬레이션을 통해 각각의 특징과 성능을 분석한다. 실험을 위해서 차륜형 이동 로봇의 운동성을 포함하는 로봇 시뮬레이션 프로그램을 활용한다[7-9].
성능/효과
(1) 인공전위계 방법의 경우, 장애물의 위치가 로봇의 시작점과 목표점의 최단거리 경로와 가까이 있을 때는 멀리 회피하지 못하고 장애물 가까이 이동하는 것을 확인하였다. 로봇의 주변 환경에 장애물이 많아질수록 로봇의 움직임이 유연하지 못하였으며, 장애물과 충돌의 위험이 증가됨을 알 수 있었다.
(2) 탄성력 방법의 경우, 인공전위계 방법을 적용한 실험보다 로봇이 목표점까지 이동하는데 소요 되는 시간은 다소 줄어들었다. 또한, 다수의 장애물이 위치해 있더라도 장애물과의 충돌위험이 증가하지 않음을 확인할 수 있었다.
(3) 가상센서 개념을 추가로 인공전위계 방법에 적용하였을 때는 오히려 전체적인 로봇의 장애물 회피 성능이 저하되는 것을 알 수 있었다.
(4) 가상센서 개념을 추가로 탄성력 방법에 적용하였을 때는 장애물과의 최소거리는 늘어났으며, 로봇 동작의 평활도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
은 최소 0에서 최대 1사이의 값을 가지게 된다. 4개의 분석 기준 데이터를 합산하여 성능을 평가할 수 있으며, 데이터의 총 합이 0에 가까울수록 알고리즘의 성능이 우수하다 할 수 있다.
(2) 탄성력 방법의 경우, 인공전위계 방법을 적용한 실험보다 로봇이 목표점까지 이동하는데 소요 되는 시간은 다소 줄어들었다. 또한, 다수의 장애물이 위치해 있더라도 장애물과의 충돌위험이 증가하지 않음을 확인할 수 있었다.
(1) 인공전위계 방법의 경우, 장애물의 위치가 로봇의 시작점과 목표점의 최단거리 경로와 가까이 있을 때는 멀리 회피하지 못하고 장애물 가까이 이동하는 것을 확인하였다. 로봇의 주변 환경에 장애물이 많아질수록 로봇의 움직임이 유연하지 못하였으며, 장애물과 충돌의 위험이 증가됨을 알 수 있었다.
로봇이 이동한 거리와, 이동 시간, 각가속도 변화의 합은 값이 작을수록 성능이 더 좋으며, 장애물과의 최소거리는 클수록 성능이 더 좋은 방법이다. 이를 위해 장애물과의 최소거리 데이터는 위 3가지 분석요소와 정 반대의 방법으로 정규화 하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
작업용 로봇이 갖춰야할 기능은?
로봇은 작업 환경에서 빠른 변화에 대해 신속하게 대처하면서 맡은 일들을 해야 하며, 로봇이 이동 중에는 지도 정보에 없는 물체가 계획된 경로 상에 나타나게 될 경우 로봇은 신속히 장애물과의 충돌을 피하면서 목표점을 향해 이동해야 한다[1-2].
이동 로봇 연구의 궁극적인 목적은 무엇인가요?
이동 로봇 연구의 궁극적인 목적 중 하나는 위험하고 밀집된 환경에서 안전하게 주어진 임무를 수행할 수 있는 로봇을 개발하는 것이라 할 수 있다. 인간을 보조하는 서비스 로봇은 예측하지 못한 주변 환경의 변화에 대해 빠르게 반응할 수 있어야 하며, 주위 환경이 다양하더라도 자유롭게 동작할 수 있어야 한다.
작업용 로봇을 위한 시뮬레이션에 적용된 각 방법들의 특성은 무엇인가요?
(1) 인공전위계 방법의 경우, 장애물의 위치가 로봇의 시작점과 목표점의 최단거리 경로와 가까이 있을 때는 멀리 회피하지 못하고 장애물 가까이 이동하는 것을 확인하였다. 로봇의 주변 환경에 장애물이 많아질수록 로봇의 움직임이 유연하지 못하였으며, 장애물과 충돌의 위험이 증가됨을 알 수 있었다.
(2) 탄성력 방법의 경우, 인공전위계 방법을 적용한 실험보다 로봇이 목표점까지 이동하는데 소요 되는 시간은 다소 줄어들었다. 또한, 다수의 장애물이 위치해 있더라도 장애물과의 충돌위험이 증가하지 않음을 확인할 수 있었다.
(3) 가상센서 개념을 추가로 인공전위계 방법에 적용하였을 때는 오히려 전체적인 로봇의 장애물 회피 성능이 저하되는 것을 알 수 있었다.
(4) 가상센서 개념을 추가로 탄성력 방법에 적용하였을 때는 장애물과의 최소거리는 늘어났으며, 로봇 동작의 평활도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
참고문헌 (9)
노성우, 고낙용, 김태균, "위치 추정, 충돌회피, 동작 계획이 융합된 이동로봇의 자율주행 기술 구현", 한국전자통신학회논문지, 6권, 1호, pp. 148-156, 2011.
Shi, Enxiu Cai, Tao He Changlin Guo, Junjie, "Study of the New Method for Improving Artificial Potential Field in Mobile Robot Obstacle Avoidance," Automation and Logistics IEEE International Conference on, pp. 282-286, Jinan, China, 2007.
Brock, O, Khatib, O. "Elastic Strips : A Framework for motion Generation in Human Environments," International Journal of Robotics Research, Vol. 21, No. 12, pp. 1031-1052, Dec 2002.
Ko, Nak Yong and Bum Hee Lee, "Avoidability Measure in Moving Obstacle Avoidance Problem and Its Use for Robot Motion Planning," International Conference in Intelligent Robots and Systems(IROS 1996), pp. 1296-1303, 1996.
Nak Yong Ko, Reid G. Simmons and Dong Jin Seo, "Trajectory Modification Using Elastic Force for Collision Avoidance of a mobile Manipulator," 9th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence(PRICAI 2006), Volume 4099, pp. 190-199, 2006.
Nak Yong Ko, Dong Jin Seo et al, "3-Dimensional Simulator for Multiple Robot System using TCP-IP," The IASTED Conference on Software Engineering, pp. 130-135, 2007.
배영철, 박종규, "카오스 이론에 기반한 포메이션 제어를 위한 다중 카오스 로봇의 장해물 회피 및 동기화에 관한 연구", 한국전자통신학회논문지, 5권, 5호, pp. 534-540, 2010.
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