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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.3, 2015년, pp.257 - 264
김동형 (한양대학교 기계공학과) , 최윤성 (한양대학교 기계공학과) , 염서군 (한양대학교 메카트로닉스공학과) , 라로평 (한양대학교 기계공학과) , 이지영 (한양대학교 로봇공학과) , 한창수 (한양대학교 로봇공학과)
This paper proposes an adaptive RRT (Rapidly-exploring Random Tree) for path planning of high DOF multibody robotic system. For an efficient path planning in high-dimensional configuration space, the proposed algorithm adaptively selects the robot bodies depending on the complexity of path planning....
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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경로계획이란? | 양팔 로봇 혹은 휴머노이드와 같은 다관절 로봇은 고 자유도 다물체 로봇 시스템이라는 성질로 인해 고 자유도 경로계획 문제가 제기된다. 경로계획이란 로봇에게 임의의 시작 configuration (형상; 로봇의 모든 관절들의 자세)과 도착 configuration이 주어져 있을 때, 이 두 지점을 장애물과 충돌 없이 연결하는 경로를 생성하는 방법을 의미한다. 정형화되지 않은 주변 환경에서 확률적인 sampling 기반 경로계획 방법 [1,2]을 사용하여 로봇의 경로를 찾는 경우, 로봇의 configuration space (C-space, 형태 공간)를 탐색 공간 (search space)으로 여기고 이 공간 안에서 반복해 sampling되는 random configuration을 활용하여 경로를 찾는다. | |
Sampling 기반 경로계획 방법은 어떻게 검증되었는가? | 즉, 탐색 공간에서 경로를 확률적으로 찾는 것이다. Sampling 기반 경로계획 방법은 알고리즘의 확률적 완전성 (completeness)이 증명되었고, 이미 다양한 대상의 로봇에 적용되어 그 성능이 충분히 검증되었다. 하지만 고 차원 configuration space안에서 경로를 찾는 것은 상당한 시간이 요구되고, 경우에 따라 현실적인 시간 내 경로계획이 불가능하다. | |
Sampling 기반 경로계획 방법의 단점은? | Sampling 기반 경로계획 방법은 알고리즘의 확률적 완전성 (completeness)이 증명되었고, 이미 다양한 대상의 로봇에 적용되어 그 성능이 충분히 검증되었다. 하지만 고 차원 configuration space안에서 경로를 찾는 것은 상당한 시간이 요구되고, 경우에 따라 현실적인 시간 내 경로계획이 불가능하다. 이러한 어려움 때문에 고 자유도 다물체 로봇의 경로계획은 여전히 도전적인 과제로 남겨져 있다. |
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