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샘플링 범위 제한을 이용한 원 및 구 장애물 환경에서의 RRT* 계열 알고리즘 성능 개량
Performance Improvement of RRT* Family Algorithms by Limiting Sampling Range in Circular and Spherical Obstacle Environments 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.50 no.11, 2022년, pp.809 - 817  

이상일 (Department of Military Digital Convergence, Ajou University) ,  박종호 (Department of Military Digital Convergence, Ajou University) ,  임재성 (Department of Military Digital Convergence, Ajou University)

초록
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무인 로봇과 UAV의 발달로 경로 계획 알고리즘의 필요성이 높아지고 있으며 다양한 환경에서 잘 작동하는 RRT* 알고리즘이 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. RRT* 알고리즘에 다양한 변형을 통해 더 좋은 경로를 생성하기 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력 덕분에 알고리즘의 성능 향상은 거듭되는 중이다. 본 논문은 이러한 연구의 연장선에서 샘플링 범위의 제한을 이용하여 효율적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 경로가 장애물에 근접할수록 최적의 경로에 가까워진다는 발상에 근거하여 더 짧은 경로를 얻기 위해 장애물 근처에 노드를 생성한다. 또한 경로가 장애물을 휘감는 경우 변경된 재연결 방법을 통해 빠르게 직선화된 경로를 얻는다. 기존의 알고리즘과 제안하는 방법을 비교 분석하여 성능을 검증하고, 무인항공기의 운동학 모델을 도입하여 생성된 경로를 추적할 수 있음을 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The development of unmanned robots and UAVs has increased the need for path planning methods such as RRT* algorithm. It mostly works well in various environments and is utilized in many fields. A lot of research has been conducted to obtain a better path in terms of efficiency through various modifi...

주제어

#경로 계획   #샘플링 범위   #원형 장애물   #구형 장애물   #재연결   #경로 추적  

참고문헌 (15)

  1. LaValle, S. M., "Planning Algorithms," Cambridge University Press, 2006. 

  2. Elbahawi, M. and Simic, M., "Sampling-Based Robot Motion Planning: A Review," IEEE Access, Vol. 2, 2014, pp. 56~77. 

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  4. LaValle, S. M., "Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning," Dept. Computer Science, Iowa State Univ. Tech. Rep (TR, 98-11), 1998. 

  5. Karaman, S. and Frazzoli, E., "Sampling-Based Algorithms for Optimal Motion Planning," The International Journal of Robotics Research, Vol. 30, No. 7, 2011, pp. 846~894. 

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  6. Noreen, I., Khan, A. and Habib, Z., "A Comparison of RRT, RRT* and RRT*-Smart Path Planning Algorithms," International Journal of Computer Science and Network Security, Vol. 16, No. 10, 2016, pp. 20~28. 

  7. Nasir, J., Islam, F., Malik, U., Ayaz, Y., Hasan, O., Khan, M. and Muhammad, M. S., "RRT*- SMART: A Rapid Convergence Implementation of RRT," International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol. 10, No. 7, 2013, pp. 299~310. 

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  8. Amato, N. M. and Wu, Y., "A Randomized Roadmap Method for Path and Manipulation Planning," Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 1, 1996, pp. 113~120. 

  9. Boor, V., Overmars, M. H. and Van der Stappen, A. F., "The Gaussian Sampling Strategy for Probabilistic Roadmap Planners," Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 2, 1999, pp. 1018~1023. 

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    상세보기

  11. Lee, J. H., Kwon, O. S., Zhang, L. and Yoon, S. E., "SR-RRT: Selective Retraction-Based RRT Planner," IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2012, pp. 2543~2550. 

  12. Rodriguez, S., Tang, X., Lien, J. M. and Amato, N. M., "An Obstacle-Based Rapidly-Exploring Random Tree," IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006, pp. 895~900. 

  13. Tak, H. T., Park, C. G. and Lee, S. C., "Improvement of RRT*-Smart Algorithm for Optimal Path Planning and Application of the Algorithm in 2 & 3-Dimension Environment," Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, Vol. 27, No. 2, 2019, pp. 1~8. 

  14. Beard, R. W. and McLain, T. W., "Small Unmanned Aircraft Theory and Practice," Princeton University Press, 2012. 

  15. Sakai, A., Ingram, D., Dinius, J., Chawla, K., Raffin, A. and Paques, A., "PythonRobotics: a Python Code Collection of Robotics Algorithms," arXiv preprint arXiv:1808.10803, 2018. 

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