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문제 정의
- 본 논문에서는 모바일 로봇의 주행 상에 발생하는 장애물 속 갇힘 문제를 해결하기 위하여 이중 규칙평가 구조를 가지는 퍼지 주행 알고리즘을 설계하였다. Fig.
- 본 논문에서는 무인 모바일 로봇의 주행 성능 향상을 위해 퍼지화(Fuzzification), 규칙평가(Rule evaluation), 비퍼지화(Defuzzification) 단계로 구성된 퍼지 주행 알고리즘을 개발하고 그 성능을 시뮬레이션 환경에서 검증하였다. 특히 로봇이 주행 중에 U자 형상의 장애물 속에 갇히게 되는 기존 퍼지 주행 알고리즘의 단점을 극복하기 위해 두 가지 규칙 그룹이 복합된 형태의 규칙평가 단계를 가지는 퍼지 주행 알고리즘을 설계하여 기존 퍼지 주행알고리즘과 그 성능을 비교 분석하였다.
- 본 연구에서는 로봇이 주행 중에 U자형 장애물의 내부에 갇히는 문제를 해결하기 위해서 이중 구조의 규칙평가 단계를 가지는 퍼지로직 기반의 주행 알고리즘을 설계하고 그 성능을 단일 규칙평가 단계를 가지는 일반적인 퍼지 주행 알고리즘의 성능과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조의 퍼지 알고리즘을 사용하여 주행 중에 장애물에 갇힐 경우 탈출 능력이 향상되었음이 검증되었다.
- 로봇의 주행 알고리즘 개발 과정에서도 알고리즘의 복잡성과 주행상의 효율성 사이의 trade off 문제에 부딪치게 된다. 본 연구에서는 로봇이 지리에 대한 사전 정보 없이 단순한 거리센서와 GPS 센서만을 가지고 장애물에서 탈출하고 목표지점에 도달할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 장애물 탈출 성능이 향상되었음이 결과를 통하여 검증되었다.
- 따라서 지형에 대한 전반적인 정보를 활용하거나 비전 센서 등 다양한 성능의 센서들을 활용하여 지형에 대한 패턴 인식을 통한 판별력을 높이는 기술의 적용이 필요하다. 이러한 제한적인 성능에도 불구하고 본 논문은 거리센서와 GPS 센서의 단순 기능만을 사용하여 로봇이 장애물 속에 갇히는 문제를 해결하고자 노력하였으며, 논문에서 제안된 알고리즘의 사용으로 로봇의 장애물 탈출 성능이 향상되었으며 로봇이 다양한 장애물들을 자연스럽게 피하고 목표지점에 도달함을 검증하였다.
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