[논문]무인 항공기를 위한 실시간 경로 재계획 기법: RRT*와 LOSPO를 활용한 환경 변화 고려

안정우; 우지원; 김현섭; 박상윤; 남경래

doi:10.12673/jant.2023.27.4.365

[국내논문] **무인 항공기를 위한 실시간 경로 재계획 기법: RRT와 LOSPO를 활용한 환경 변화 고려
Real-time Path Replanning for Unmanned Aerial Vehicles: Considering Environmental Changes using RRT and LOSPO** 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.27 no.4, 2023년, pp.365 - 373

안정우 (LIG넥스원 드론개발단) , 우지원 (LIG넥스원 드론개발단) , 김현섭 (LIG넥스원 드론개발단) , 박상윤 (LIG넥스원 드론개발단) , 남경래 (LIG넥스원 드론개발단)

초록
AI-Helper

무인 항공기는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며, 실시간 경로 재계획은 이들 기기의 안전성과 효율성을 향상하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 RRT*와 LOSPO를 기반으로 한 실시간 경로 재계획 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 RRT* 알고리즘을 활용하여 초기 경로를 생성하고, LOSPO를 이용하여 경로를 최적화한다. 또한 최적화된 경로를 궤적으로 변경하여 실제 시간과 항공기의 동적한계를 고려할 수 있다. 이 과정에서 환경 변화와 충돌 위험을 실시간으로 감지하고, 필요한 경우 경로를 재계획함으로써 안전한 운행을 유지한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통한 실험을 통해 검증되었다. 본 논문의 결과는 무인 항공기의 실시간 경로 재계획에 관한 연구에 중요한 기여할 것으로 기대한다. 또한 이 기법을 다양한 상황에 적용함으로써 무인 항공기의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Unmanned aerial vehicles are widely used in various fields, and real-time path replanning is a critical factor in enhancing the safety and efficiency of these devices. In this paper, we propose a real-time path replanning technique based on RRT* and LOSPO. The proposed technique first generates an initial path using the RRT* algorithm and then optimizes the path using LOSPO. Additionally, the optimized path can be converted into a trajectory that considers actual time and the dynamic limits of the aircraft. In this process, environmental changes and collision risks are detected in real-time, and the path is replanned as needed to maintain safe operation. This method has been verified through simulation-based experiments. The results of this paper make a significant contribution to the research on real-time path replanning for UAVs, and by applying this technique to various situations, the safety and efficiency of UAVs can be improved.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. 디지털 지형 Fig. 1. Digital terrain
그림 그림 2. RRT*를 이용한 경로 계획 결과(정점 100개) Fig. 2. Result of path planning applying RRT* (100 nodes)
그림 그림 3. RRT*를 이용한 경로 계획 결과(정점 500개) Fig. 3. Result of path planning applying RRT* (500 nodes)
그림 그림 4. LOSPO를 이용한 경로 최적화 예 Fig. 4. Example of path optimization using LOSPO
그림 그림 5. LOSPO를 이용한 경로 최적화 결과 Fig. 5. Result of path optimization using LOSPO
그림 그림 6. spline 보간법을 이용한 궤적 변환 예 Fig. 6. Example of trajectory transformation using spline interpolation
그림 그림 7. 경로점 추가 후 spline 보간법을 이용한 궤적 변환 예 Fig. 7. Example of trajectory transformation using spline interpolation adding way points
그림 그림 8. 7차 spline 보간법을 이용한 궤적 변환 결과 Fig. 8. Result of trajectory transformation using 7^th order spline interpolation
그림 그림 9. 움직이는 장애물이 있는 환경 Fig. 9. Environment with moving obstacles
그림 그림 10. 그림 10에 나타낸 동적 환경에서 경로 재계획 결과 Fig. 10. Result of path re-planning in dynamic environment shown in Figure 10.
표 표 1. 그림 10의 장애물의 제원 Table 1. Specifications of obstacles in Figure 10.
그림 그림 11. 그림 11에 나타낸 궤적 정보 Fig. 11. Information of trajectories shown in Figure 11.

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