[논문]동적 장애물의 속도를 고려한 이동로봇의 궤적 재생성 기법

문창배; 정우진

doi:10.3795/ksme-a.2014.38.11.1193

동적 장애물의 속도를 고려한 이동로봇의 궤적 재생성 기법
Trajectory Regeneration Considering Velocity of Dynamic Obstacles Using the Nonlinear Velocity Obstacles 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.38 no.11, 2014년, pp.1193 - 1199

초록
AI-Helper

서비스 로봇이 충돌안전성을 확보한 상태에서 고속 주행 임무를 수행하기 위해서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적 계획이 필요하다. 정적 장애물만을 고려한 상태에서 궤적을 계획하는 경우 장애물과의 상대속도로 인해서 로봇이 장애물과 충돌할 수 있다. 본 연구에서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적시간조정기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해서 기존에 생성된 궤적의 시간을 조정해서 장애물 회피가 가능한지를 평가할 수 있다. 만일 회피가 불가능할 경우 생성된 경로가 아닌 다른 경로를 선택할 수 있다. 모의 시험 결과를 통해서 제안된 기법을 통해서 짧은 시간 내에 장애물 회피를 수행할 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

To achieve safe and high-speed navigation of a mobile service robot, velocity of dynamic obstacles should be considered while planning the trajectory of a mobile robot. Trajectory planning schemes without considering the velocity of the dynamic obstacles may collide due to the relative velocities or dynamic constraints. However, the general planning schemes that considers the dynamic obstacle velocities requires long computational times. This paper proposes a velocity control scheme by scaling the time step of trajectory to deal with dynamic obstacle avoidance problem using the RNLVO (Robot Nonlinear Velocity Obstacles). The RNLVO computes the collision conditions on the basis of the NLVO (Nonlinear Velocity Obstacles). The simulation results show that the proposed scheme can deal with collision state in a short period time. Furthermore, the RNLVO computes the collisions using the trajectory of the robot. As a result, accurate prediction of the moving obstacles trajectory does not required.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

장애물의 궤적이 아닌 로봇의 궤적은 사전에 계산할 수 있다. 본 연구에서는 동적 장애물의 속도가 주어진 경우 로봇의 궤적을 NLVO 에서 장애물의 궤적으로 계산하는 RNLVO(Robot-NLVO)를 제시한다. 궤적의 시간 스텝이 일정할 때, 각 시간 스텝을 늘릴 경우 결과적으로 속도를 감속하는 효과가 나타나게 된다.
본 연구에서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적시간조정기법을 제안하였다. RNLVO 는 동적 장애물의 회피를 위한 충돌 조건을 계산할 수 있다.
최종 통과 지점에서의 속도제한 조건을 이용해서 속도프로파일을 생성하는 기법이(19) 제시된 바 있다. 본 연구에서는 시간제한조건 및 동역학적제한조건을 이용하여 궤적을 재생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 로봇이 감속할 수 있는 최소의 궤적을 생성하여 결과적으로 장애물 회피를 위한 최적의 궤적을 생성하게 된다.
또한, 서비스로봇은 보행자의 움직임에 불편함을 주어서는 안 된다. 본 연구에서는 장애물회피를 위해서 로봇이 주행 경로를 변경하지 않고 속도를 감속하여 보행자가 로봇보다 먼저 로봇과 보행자가 교차하는 지점을 지나가도록 하는 궤적시간조정기법을 이용한 속도제어기법을 제안 하고자 한다.

제안 방법

(14,15) 제안된 방법은 사전에 정의된 시간조정함수를 이용해서 궤적 추종시에 요구되는 토크가 매니퓰레이터 토크한계보다 큰 경우 궤적시간조정을 수행한다. 경로추종오차를 줄이기 위한 궤적시간조정기법이 제안되었다.
15m 이상의 궤적을 통해서 제안된 방법의 장애물회피 방법을 시험하였다. 장애물 감지를 위한 센서군의 주기는 대부분 2ms 를 훨씬 상회하는 주기를 가지기 때문에 센서의 측정 주기보다 매우 짧은 시간내에 계산할 수 있음을 알 수 있다.
궤적의 시간 스텝이 일정할 때, 각 시간 스텝을 늘릴 경우 결과적으로 속도를 감속하는 효과가 나타나게 된다. RNLVO 를 이용해서 동적 장애물과의 충돌 조건을 계산하고 궤적시간조정을 통해서 동적 장애물을 회피하는 궤적을 재생성 하게 된다. 본 연구에서 제안된 방법은 계산량 측면에서 유용한 기법이며 기존에 사용되는 임의의 궤적생성기법에도 적용 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서 서비스로봇의 고속주행은 로봇의 최고 속도로 주행가능하며 동적 장애물을 감지한 경우 동적 장애물의 속도를 고려하여 회피 가능함을 의미한다. 이를 실내 환경에서 이동 장애물은 보행자이기 때문에 본 연구에서는 장애물회피를 위해서 서비스로봇이 가속하지 않는 것을 전제로 한다. 충돌이 예측되는 상황에서 장애물 회피를 위해 로봇이 감속하지 않을 경우 보행자는 로봇이 본인을 감지하지 못한 것으로 판단하여 보행자가 먼저 로봇을 회피하고자 하는 반응을 보인다.
RNLVO 는 동적 장애물의 회피를 위한 충돌 조건을 계산할 수 있다. 제안된 기법을 통해서 기존에 생성된 궤적의 시간을 조정해서 장애물회피가 가능한지를 평가할 수 있다. 만일 회피가 불가능할 경우 생성된 경로가 아닌 다른 경로를 선택할 수 있다.
본 연구에서는 시간제한조건 및 동역학적제한조건을 이용하여 궤적을 재생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 로봇이 감속할 수 있는 최소의 궤적을 생성하여 결과적으로 장애물 회피를 위한 최적의 궤적을 생성하게 된다.

성능/효과

만일 회피가 불가능할 경우 생성된 경로가 아닌 다른 경로를 선택할 수 있다. 모의 시험 결과를 통해서 제안된 기법을 통해서 짧은 시간 내에 장애물 회피를 수행할 수 있음을 보였다. 제안된 기법은 기존의 궤적 생성기법에 적용이 가능하며, 장애물의 궤적을 정확하게 예측하지 않아도 동적 장애물 회피가 가능한 장점이 있다.
장애물 감지를 위한 센서군의 주기는 대부분 2ms 를 훨씬 상회하는 주기를 가지기 때문에 센서의 측정 주기보다 매우 짧은 시간내에 계산할 수 있음을 알 수 있다. 모의실험결과 계산 시간은 2ms 이내로 매우 짧은 시간 내에 제안된 기법을 이용해서 장애물회피를 수행할수 있음을 검증하였다. 제안된 기법은 장애물의 속도를 선형으로 고려하였으나, 매우 빠른 시간 내에 경로를 재생성할 수 있기 때문에 장애물의 속도가 변하는 경우 실시간으로 대처 가능하다.
RNLVO 를 이용해서 동적 장애물과의 충돌 조건을 계산하고 궤적시간조정을 통해서 동적 장애물을 회피하는 궤적을 재생성 하게 된다. 본 연구에서 제안된 방법은 계산량 측면에서 유용한 기법이며 기존에 사용되는 임의의 궤적생성기법에도 적용 가능하다는 장점이 있다. 서비스로봇의 고속주행을 위해서 빠르게 동적 장애물 회피 궤적을 생성할 수 있어 유용하다.
로봇은 장애물의 인접한 후방을 따라서 주행하게 되며 궤적의 종료시점까지 충돌은 발생하지 않는다. 제시된 결과는 로봇이 장애물로 인해서 지연되는 시간을 최소화한다.
모의 시험 결과를 통해서 제안된 기법을 통해서 짧은 시간 내에 장애물 회피를 수행할 수 있음을 보였다. 제안된 기법은 기존의 궤적 생성기법에 적용이 가능하며, 장애물의 궤적을 정확하게 예측하지 않아도 동적 장애물 회피가 가능한 장점이 있다.
모의실험결과 계산 시간은 2ms 이내로 매우 짧은 시간 내에 제안된 기법을 이용해서 장애물회피를 수행할수 있음을 검증하였다. 제안된 기법은 장애물의 속도를 선형으로 고려하였으나, 매우 빠른 시간 내에 경로를 재생성할 수 있기 때문에 장애물의 속도가 변하는 경우 실시간으로 대처 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	서비스 로봇이 고속 주행 임무를 수행하기 위해서 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적 계획이 필요한 이유는 무엇인가?	서비스 로봇이 충돌안전성을 확보한 상태에서 고속 주행 임무를 수행하기 위해서는 동적 장애물의 속도를 고려한 궤적 계획이 필요하다. 정적 장애물만을 고려한 상태에서 궤적을 계획하는 경우 장애물과의 상대속도로 인해서 로봇이 장애물과 충돌할 수 있다. 이동 장애물이 로봇보다 고속으로 움직이는 경우에는 장애물을 회피하기 보다는 장애물이 먼저 지나가도록 감속해서 주행하는 것이 보다 효과적인 회피 방법이다.
	이동로봇이 서비스 임무를 효과적으로 수행하기 위하여 필요한 기능은 무엇인가?	최근 다양한 목적의 이동형 서비스 로봇이 개발되고 있다. 이동로봇이 서비스 임무를 효과적으로 수행하기 위해서는 고속으로 주행 가능해야 한다. 이동로봇이 고속으로 주행하기 위해서는 동역학적 특성을 고려한 장애물 충돌에 대한 안전성이 확보되어야 한다.
	이동로봇이 국소 장애물 회피 기법을 사용하기에 적합환 환경은 무엇인가	이동로봇의 주행제어 기법은 국소 장애물 회피 기법(1~3)과 전역 경로생성 기법(4,5)로 크게 분류할 수 있다. 국소 장애물 회피 기법은 센서정보를 이용해서 매번 속도출력을 계산하기 때문에 미지 환경에 적합하다. 전역 경로생성 기법은 소수의 동적 장애물이 존재하고 환경에 대해서 부분적으로 지도에 표현되지 않은 장애물이 존재할 때 적합하다.

참고문헌 (19)

Minguez, J., Montano, L., Simeony, T. and Alamiy, R., 2001, "Global Nearness Diagram Navigation (GND)," In Proceedings of IEEE International Conference on Robotics & Automation, Seoul, Korea, May 21-26.
Fox, D., Burgard, W. and Thrun, S., 1997, "The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance," IEEE Robotics and Automation Magazine, Vol. 4, No. 1, pp. 23-33.

상세보기
Borenstein, J. and Koren, Y., 1991, "The Vector Field Histogram - Fast Obstacle-Avoidance for Mobile Robots," IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. 7, No. 3, pp. 278-288.

상세보기
Konolige, K., 2000, "A Gradient Method for Realtime Robot Control," In Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, Takamatsu, Japan, Oct. 30 - Nov. 5.
LaValle, S. M. and Kuffner, J. J., Jr, 2001, "Randomized Kinodynamic Planning," International Journal of Robotics Research, Vol. 20, No. 5, pp. 378-400.

상세보기
Fraichard, Th. and Asama, H., 2004, "Inevitable Collision States-A Step Towards Safer Robots?" Advanced Robotics, Vol. 18, No. 10, pp. 1001-1024.

상세보기
Fiorini, P. and Shillert, Z., 1998, "Motion Planning in Dynamic Environments Using Velocity Obstacles," International Journal of Robotics Research, Vol. 17, pp. 760-772.

상세보기
Shiller1, Z., Large, F., Sekhavat, S. and Laugier, C., 2001, "Motion Planning in Dynamic Environments: Obstacles Moving Along Arbitrary Trajectories," IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 3716-3721, Seoul, Korea, May 21-26.
Martinez-Gomez, L. and Fraichard, T., 2009, "Collision Avoidance in Dynamic Environments: an ICS-Based Solution and Its Comparative Evaluation," IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Kobe, Japan, May 12-17.
van den Berg, J., Lin, M. C., and Manocha, D., 2008, "Reciprocal Velocity Obstacles for Real-Time Multi-Agent Navigation," IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Pasadena, CA, USA, May 19-23.
Zucker, M., Kuffner, J. and Branicky, M., 2007, "Multipartite RRTs for Rapid Replanning in Dynamic Environments," IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Roma, Italy, April 10-14.
Phillips, M. and Likhachev, M., 2011, "SIPP: Safe Interval Path Planning for Dynamic Environments,"" IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China, May 9-13.
Delsart, V. and Fraichard, T., 2008, "Navigating Dynamic Environments Using Trajectory Deformation," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Nice, France, Sept. 22-26.
Valasek, M., 1987, "Dynamic Time Parameterization of Manipulator Trajectories," Kybernetika, Vol. 23, No. 2, pp. 154-174.
Dhal, O. and Nielsen, L., 1990, "Torque-Limited Path Following by On-Line Trajectory Time Scaling," IEEE Trans. Robotics and Automation Vol. 6, No. 6.
Kiss, B. and Szadeczky-Kardoss, E., 2007, "On-Line Time-Scaling Control of a Kinematic Car with One Input," Proceedings of the 15th Mediterranean Conference on Control & Automation, Athens - Greece, July 27-29,.
Gerelli, O. and Bianco, C. G. L., 2009, "Nonlinear Variable Structure Filter for the Online Trajectory Scaling," IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 56, No. 10, pp.3921-3930.

상세보기
Szadeczky-Kardoss, E. and Kiss, B., 2009, "On-Line Trajectory Time-Scaling to Reduce Tracking Error," Intelligent Engineering Systems and Computational Cybernetics, Springer Netherlands, pp. 3-14.
Au, T.-C. and Stone, P., 2010, "Motion Planning Algorithms for Autonomous Intersection Management," AAAI 2010 Workshop on Bridging The Gap Between Task And Motion Planning (BTAMP), July 11-12, Atlanta, Georgia, USA.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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