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문제 정의
- MMD*L은 항로점 추종 및 자세 제어 기능을 가지는 플랫폼을 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 그 상위단인 경로 계획 의사 과정의 복잡도 감소에 집중하였다. 하지만 경로 계획 시 플랫폼의 동역학적 특성을 고려한다면 비행 거리보다 더 실제적 경로 비용으로 쓰일 수 있는 연료 소모량 또는 비행시간을 산출할 수 있어 보다 효율적인 경로 계획이 가능하다.
- 본 논문에서는 동적 변화 환경에서 다중 임무점을 방문하는 경로를 효율적으로 계획하는 MMD*L을 제안하였다. MMD*L은 경로의 최적성을 양보하지 않고도 D* Lite에 비해 메모리 저장 공간과 복잡도를 크게 줄여줌을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에서는 동적 임무 환경에서 다중 임무점 방문 경로 계획 시 경로의 최적성을 양보하지 않으면서도 기존 D* 기반 단일 경로 계획 알고리즘을 단순 적용한 경우보다 경로 계획 복잡도를 크게 줄인 Multiple Mission D* Lite(MMD*L) 알고리즘을 제안한다. MMD*L은 D* Lite를 기반으로 하며 다중 임무점 간의 경로 계획 시 이미 계획된 단일 경로 계획의 결과를 효율적으로 재사용하여 연산량과 실행 시간 및 필요한 메모리 저장 공간을 감소시킬 수 있다.
- 이렇게 구해진 임무점 방문 순서와 구간별 생성된 경로를 이용하여 다중 임무점을 방문하는 경로를 생성할 수 있다. 참고로, 본 논문에서는 다중 임무점 방문 경로 계획에 있어 임무시작점, 임무점들, 임무종료점 간 구간 경로 계획 알고리즘의 성능 향상에 집중하였다. TSP를 해결하는 것은 별개의 주제로 이 논문의 범위 밖이다.
가설 설정
- MMD*L은 항로점 추종 및 자세 제어 기능을 가지는 플랫폼을 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 그 상위단인 경로 계획 의사 과정의 복잡도 감소에 집중하였다.
- 본 논문에서는 대각 위치에 있는 cell과의 이동 비용은 1.4, X, Y축 중 한 축의 위치만 다른 cell과의 이동 비용은 1, 이동할 수 없는 cell(장애물)과의 이동 비용은 ∞로 가정하였다.
- 송골매는 순항 속도 (130km/h) 유지 시 최소 회전 반경이 360m이며 운용 반경은 80km이다[13]. 본 시뮬레이션은 grid cell 안에서 무인기의 방향 전환에 제한이 없어 모든 인접한 cell로 이동 가능하다 가정하였고 이에 따라 정사각형 cell의 변 길이를 회전 반경의 4배인 1.44km 로 설정하였다. 그리고 임무 영역은 2차원 정사각형으로 하여 정사각형 중심점으로부터 각 변으로의 최단 거리를 송골매 무인기의 운용 반경으로 설정하였다.
- 시뮬레이션은 RQ-101 송골매 무인기를 대상 플랫폼으로 가정하여 설정되었다. 송골매는 순항 속도 (130km/h) 유지 시 최소 회전 반경이 360m이며 운용 반경은 80km이다[13].
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