[논문]충돌 회피가 보장된 분산화된 군집 UGV의 모델 예측 포메이션 제어

박성창; 이승목

doi:10.14372/iemek.2022.17.2.115

충돌 회피가 보장된 분산화된 군집 UGV의 모델 예측 포메이션 제어
Distributed Model Predictive Formation Control of UGV Swarm Guaranteeing Collision Avoidance 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.17 no.2, 2022년, pp.115 - 121

박성창 (Soonchunhyang University) , 이승목 (Soonchunhyang University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a distributed model predictive formation control algorithm for a group of unmanned ground vehicles (UGVs) with guaranteeing collision avoidance between UGVs. Generally, the model predictive control based formation control has a disadvantage in that it takes a long time to compute control inputs when considering collision avoidance between UGVs. In this paper, in order to overcome this problem, the formation control algorithm is implemented in a distributed manner so that it could be individually controlled. Also, a collision-avoidance method considering real-time is proposed. The proposed formation control algorithm is implemented based on robot operating system (ROS), open source-based middleware. Through the various simulation tests, it is confirmed that the formation control of five UGVs is successfully performed while avoiding collisions between UGVs.

주제어

표/그림 (17)

그림 그림 1. 예측 구간 내에 UGV 간 충돌이 감지된 경우에 대한 예시 Fig. 1. A case illustration in which a collision between UGVs is detected within the prediction horizon
그림 그림 2. 제안된 방법에 의해 UGV 간 충돌이 회피된 경우에 대한 예시 Fig. 2. A case illustration in which a collision between UGVs is avoided by the proposed method
그림 그림 3. ROS 노드의 계층적 통신 구조 Fig. 3. Hierarchical communication structure of ROS nodes
그림 그림 4. 실시간 포메이션 제어 실험을 위해 5대의 분산화된 임베디드 컴퓨팅 보드, 서버 PC, 무선 TCP/IP 통신으로 구성된 실험환경 구축 Fig. 4. Experimental setup for real-time fomation control test consisting of five distributed embedded computing boards, a server PC, and wireless TCP/IP communication
그림 그림 5. 명령 포메이션 패턴 (왼쪽에서부터 F1, F2, F3) Fig. 5. Command formation pattern (F1, F2, F3 from left side)
그림 그림 6. Test 1 (F1→F2)의 Gazebo 시뮬레이터 스냅샷 Fig. 6. Gazebo simulator snapshots of Test 1 (F1→F2)
그림 그림 7. Test 1 (F1→F2)에 대한 각 UGV들의 포메이션 에러 Fig. 7. Formation errors of each UGV for Test 1 (F1→F2)
그림 그림 8. Test 2 (F2→F3)의 Gazebo 시뮬레이터 스냅샷 Fig. 8. Gazebo simulator snapshots of Test 2 (F2→F3)
그림 그림 9. Test 2 (F2→F3)에 대한 각 UGV들의 포메이션 에러 Fig. 9. Formation errors of each UGV for Test 2 (F2→F3)
그림 그림 10. Test 3 (F3→F1)의 Gazebo 시뮬레이터 스냅샷 Fig. 10. Gazebo simulator snapshots of Test 3 (F3→F1)
그림 그림 11. Test 3 (F3→F1)에 대한 각 UGV들의 포메이션 에러 Fig. 11. Formation errors of each UGV for Test 3 (F3→F1)
그림 그림 12. Test 1 (F1→F2)에 대한 각 UGV들의 이동 속도 Fig. 12. Linear velocity of each UGV for Test 1 (F1→F2)
그림 그림 13. Test 2 (F2→F3)에 대한 각 UGV들의 이동 속도 Fig. 13. Linear velocity of each UGV for Test 2 (F2→F3)
그림 그림 14. Test 3 (F3→F1)에 대한 각 UGV들의 이동 속도 Fig. 14. Linear velocity of each UGV for Test 3 (F3→F1)
그림 그림 15. 기존 방법과 제안된 방법의 계산 시간 비교 Fig. 15. Comparison of computation time between the conventional and proposed methods
표 표 1. 각 Test 시나리오별 30번 반복 실험 중 UGV 간 충돌이 발생한 횟수 (충돌 회피 성공 비율) Table 1. Number of collisions between UGVs during 30 runs for each test scenario (Collision avoidance success rate)
표 표 2. 기존 방법과 제안된 방법의 계산 시간 Table 2. Computation time between the conventional and proposed methods

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https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit/

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