[논문]동적계획법에 의한 자율주행로봇의 효율적 경로계획 방법

유진오; 박태형

동적계획법에 의한 자율주행로봇의 효율적 경로계획 방법
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유진오 (충북대학교 제어계측 공학과 및 충북BIT연구중심대학육성사업단) , 박태형 (충북대학교 제어계측 공학과 및 충북BIT연구중심대학육성사업단)

본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.

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문제 정의

본 논문에서는 이동 로봇의 효율적인 경로계획을 위한 방법에 대해서 논의한다. 경로계획의 효율을 높이기 위한 방법으로 기존 방법들의 특징을 분석하고 각각의 장점을 혼합해서 이동거리와 수행시간을 감축시키는 과정을 기술한다.
본 논문에서는 자율주행 로봇의 효율적인 경로생성방법을 위한 방법을 제안했다. 제안된 방법은 로봇의 주변 환경을 나타내는 위상정보를 이용해서 초기 경로를 생성하기 위한 맵을 생성한다.

제안 방법

제안된 방법은 로봇의 주변 환경을 나타내는 위상정보를 이용해서 초기 경로를 생성하기 위한 맵을 생성한다. 생성된 맵을 이용해서 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 초기 경로를 구하는 단계와 동적 계획법을 초기 경로에서 생성된 노드에 적용해서 초기 경로를 개선하는 단계로 구성된다.
optimal) 해를 찾는 방법이다. 제안된 방법에서는 거리를 최소화하는 최적의 정점의 위치를 찾기 위해 사용되었다.[5][이
한다. 제안된 방법에서는 초기 경로를 이용해서 Stage를 생성하고 초기 경로에서 사용된 노드들의 주변 위치를 State로 사용한다. 따라서 전체 Stage의 크기는 초기 경로에 사용된 노드의 수와 같고 Stage 의 크기는 검색 윈도우(L)의 크기로 조절한다.
제안된 방법은 가시화 방법으로 생성된 최단 경로와 근사한 경로를 생성했으며 경로생성 시간은 대폭 축소하였다. 그리고 경로를 생성하는 시간은 세선화 방법과 유사하지만 경로비용은 세선화 방법보다 더욱 감소시켰다.
제안했다. 제안된 방법은 로봇의 주변 환경을 나타내는 위상정보를 이용해서 초기 경로를 생성하기 위한 맵을 생성한다. 생성된 맵을 이용해서 로봇의 현재 위치에서 목표 위치까지의 초기 경로를 구하는 단계와 동적 계획법을 초기 경로에서 생성된 노드에 적용해서 초기 경로를 개선하는 단계로 구성된다.

데이터처리

제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해서 기존 방법들을 사용해서 생성된 경로와 경로생성 시간을 시뮬레이션을 통해 서 비교했다.

이론/모형

본 논문에서 제안하는 경로계획 방법은 환경에 대한 표현 방법으로 위 상지도방식 과 격자지 도방식을 단계별로 적용하고 이동경 로의 생성 과 개선을 위해서 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법을 적용한다. 이것은 경로검색 및 생성의 수행시간과 이동거리를 줄이고 효율성을 향상시킨다.
초기 경로는 위상지도 방식으로 표현된 위상정보를 최적화 알고리즘으로 많이 사용되는 Dijkstra 알고리즘을 적용해서 생성한다.
초기 경로를 개선하기 위해서는 이 전 단계를 수행하면서 얻어진 초기경로에서 사용된 노드(점유노드)와 동적계획법을 이용한다. 즉, 동적 계획법을 이용해서 초기 경로를 개선시킨 최종 경로를 생성하는 위치로 점유 노드를 이동시킨다.

성능/효과

경로가 개선될수록 이동거리가 짧아지는 것을 확인할 수 있었다.
향상됐고 경로생성시간은 세선화 방법보다 약간 길었다. 그리고 장애물이 증가할수록 경로 생성 시간의 개선율도 증가됐다.
본 논문에서 경로를 생성할 때 동적 계획법을 적용할 수 있다는 것을 보였으나 stage-state를 설정하는 방법에 따라 생성되는 경로의 효율성과 수행시간이 더욱 나아질 것으로 보인다. 따라서 향후 논문에서는 stage-state에 사용되는 노드의 설정과 환경을 표현하는 방법들에 대한 연구를 수행해서 보다 나은 경로계획 결과를 얻을 수 있도록 할 것 이다.
표1과 표2를 보면 제안한 방법은 생성된 경로는 가시화 방법과 유사하거나 향상됐고 경로생성시간은 세선화 방법보다 약간 길었다. 그리고 장애물이 증가할수록 경로 생성 시간의 개선율도 증가됐다.

후속연구

로봇 성능의 주요한 부분을 차지한다. 따라서 로봇의 이동성을 향상시키면 보다 효율적인 로봇의 활용에 이바지할 수 있을 것이다.
따라서 제안한 방법은 최단 경로와 근사한 경로를 생성하지만 경로생성 시간이 짧기 때문에 장애물의 변화에 따라 경로를 빠르게 생성하고 이동해야 하는 자율주행 로봇 분야에서 더욱 효율적이다.
수행시간이 더욱 나아질 것으로 보인다. 따라서 향후 논문에서는 stage-state에 사용되는 노드의 설정과 환경을 표현하는 방법들에 대한 연구를 수행해서 보다 나은 경로계획 결과를 얻을 수 있도록 할 것 이다.

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