KR100520049B1 - 자율이동로봇을 위한 경로계획방법 - Google Patents

자율이동로봇을 위한 경로계획방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 목적은 초음파 센서를 사용하여 자율이동로봇이 장애물이 주어진 맵의 정보를 이용하여 원하는 목표점까지 안전하고 빠르게 주행할 수 있는 최적의 경로를 제공하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 이동로봇의 센서는 초음파 센서로 장애물을 확인하는데 부족한 환경정보를 가질 수 밖에 없는 현실이고, 장애물 회피에 대한 효과적인 알고리즘없이는 최적의 경로계획은 이루어지기 어려운 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 주어진 환경상의 지도정보를 이용하여 셀 분해법을 통한 최적의 경로방법(다익스트라 알고리즘)을 이용하여 경로를 생성한 다음 각 특징점(Feature Point) 사이를 장애물을 회피하며 다음 특징점(Feature Point)까지 안전하고 빠르게 주행할 수 있는 이동로봇의 경로계획 생성방법을 제공한다.

Description

자율이동로봇을 위한 경로계획방법 { Path planning method for the autonomous mobile robot }
본 발명은 가정이나 사무실내에서 자율주행하는 이동로봇에 관한 것으로, 상세하게는 이동로봇이 자율주행시 원하는 목표점까지 최적의 경로를 찾고 주변환경이 변하여도 지능적으로 최적의 경로를 만들어 원하는 목표점까지 안전하고 빠르게 이동하는 최적의 경로를 찾는 방법에 관한 것이다.
미래의 가정과 사무실의 모습은 가족이나 회사 구성원의 한 일원으로 등장하게 될 날이 멀지 않았다. 최근 방문객들에게 원하는 정보를 제공하고 전시물을 홍보 및 소개하는 안내로봇의 개발이 활발하게 이루어지고 있고, 이 안내로봇은 방문객이 필요로 하는 정보가 있는 부스나 장소를 지정하면 장애물을 피해 지름길로 목표지점까지 이동하는 기능을 갖추고 있다.
일반적으로 이동로봇은 현재의 위치로부터 목적하는 위치로 이동하기위하여 이동공간 상에 놓인 장애물을 회피하여 최소의 에너지가 소비되는 경로를 찾기 위한 방법을 사용하고 있고, 이를 위해 이동로봇과 장애물에 접근하는 경우, 에너지 필드간의 반발력이 증가하는 특성을 사용하여 충돌회피 계획을 생성하였다. 하지만 작업형태의 다양성과 복잡성으로 인하여 기존의 단순 반복적인 작업을 수행하는 로봇과는 달리, 상황에 따라 적절한 판단을 내리고 동적인 대응능력을 가진 로봇이 필요하게 되었다. 또한 기존방법은 지역 최소점에 빠지는 경우와 목표점에 이르지 못하거나 지도상에 있는 정적 장애물에 대한 확인작업이 오래 걸리는 단점이 있었다. 특히 이동로봇의 경우 환경지도상에 나오지 않은 돌발적인 장애물에 대해서 적절하게 회피하지 못하는 문제를 가지고 있었다. 장애물 회피에 대한 효과적인 알고리즘 제안과 지역 최소점에 빠지는 문제 해결없이는 최적경로계획은 이루어지기 어려운 실정이었다.
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 주어진 환경상의 지도정보를 이용하여 셀 분해법을 통한 최적의 경로방법(다익스트라 알고리즘)을 이용하여 경로를 생성한 다음 각 특징점(Feature Point) 사이를 장애물을 회피하며 다음 특징점(Feature Point)까지 안전하고 빠르게 주행할 수 있는 이동로봇의 경로계획 생성방법을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 가정이나 사무실에서 자율적으로 이동하는 이동로봇이 장애물을 회피하면서 목표점까지 안전하고 빠르게 이동할 수 있는 최적경로를 계획하는 방법에 있어서,
상기 가정이나 사무실의 환경지도 정보를 로봇에게 입력하여 전역적경로계획(Global Path Planning)을 생성하는 단계와, 상기 로봇의 센서에 의해 변화하는 환경의 수집된 정보를 이용하여 최적의 경로를 설정하기 위해 국지적경로계획(Local Path Planning)을 생성하는 단계와, 상기 전역적경로계획(Global Path Planning)과 상기 국지적경로계획(Local Path Planning)의 상호보완을 위하여 로봇이 목표점까지 이동하는 경로상에 꼭 거쳐야할 지점인 특징점(Feature Point)을 추출하는 단계와, 상기 특징점(Feature Point) 사이의 경로를 로봇의 센서정보를 이용하여 생성할수 있도록 혼합형경로계획(Hybrid Path Planning)을 생성하는 단계와, 상기 전역적경로계획(Global Path Planning) 또는 상기 국지적경로계획 (Local Path Planning) 및 혼합형경로계획(Hybrid Path Planning)의 정보를 퍼지로직(Fuzzy Logic)을 이용하여 목표점까지 이동하는 단계를 포함하여 이루어지는 경로계획방법이 제공된다.
상기 전역적경로계획(Global Path Planning)을 생성하는 단계는 상기 가정이나 사무실의 장애물을 입력하고 장애물에 대한 안전한 주행을 위해 가상의 두께를 부여하는 것을 특징으로 하고 있고, 상기 특징점(Feature Point)을 추출하는 단계는 셀분해법(Cell Decompostiton Method) 중의 하나인 최단거리를 구하는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)을 이용하여 추출하는 것을 특징으로하고 있고, 상기 혼합경로계획을 생성하는 단계는 퍼텐셜 필드 방법(Potential Field Method)을 이용하여 특징점(Feature Point) 사이의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하고 있다.
또한, 상기 목표점까지 이동하는 단계는 이동로봇이 장애물과 국지적 특징점(Feature Point)사이의 각과 거리를 퍼텐셜(Potential) 벡터값 형태의 정보로 변환한 후 퍼지로직(Fuzzy Logic)을 이용하여 장애물을 회피하고 목표점까지 이동하는 것을 특징으로 하고 있다.
이하 도면을 참조하여 본 발명에 따른 상세한 설명을 한다.
도 1은 본 발명에 따른 전체 구조를 나타내는 개략적인 블록다이어그램이고, 도 4는 본 발명에 따른 곡선궤적을 만들어 회피하는 방법을 나타내는 도면이고, 도 5는 본 발명에 따른 경로계획법에 의해 장애물을 회피하여 주행하는 모습을 나타내는 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 경로계획법에 의해 주행하는 전체적인 실험결과를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면 본 발명은 센서부(11)와 장애물 탐지부(12), 전역적맵부(13), 특징점(Feature Point)추출부(14), 퍼텐셜필드부(15), 패스트래킹부(16), 주행부(17)로 구성되어 있다.
상기 센서부(11)는 이동로봇이 이동 중에 초음파 센서나 다른 센서를 이용하여 환경정보를 수집하는 기능을 담당하고 있고 초음파 센서는 방향별로 그룹을 나누어 전방센서와 우측 및 좌측센서 그리고 후방센서로 나눌 수 있다. 이들 센서 중 전방센서(도시안됨)는 진행방향에서 장애물의 유무를 판단하는 중요한 센서로 이들 전방센서에 의하여 국지적경로계획법으로 전환할지 여부를 판단한다. 그리고 후방센서(도시안됨)는 후진이 필요한 경우 후방에 장애물 존재 여부를 판단하며 저속으로 후진할 때 사용한다.
상기 장애물 탐지부(12)는 환경지도에 존재하지 않은 동적 또는 정적인 장애물을 탐지하는 기능을 하고,
상기 전역적맵부(13)는 가정이나 사무실의 환경지도 정보를 저장하고 있고,
상기 특징점(Feature Point)추출부(14)는 로봇이 목표점까지 이동하는 경로상에서 꼭 거쳐야할 지점을 저장하고 있고,
상기 퍼텐셜필드부(15)는 로봇이 이동중에 변화하는 환경 정보를 이용하여 국지적경로계획(Local Path Planning)을 생성하는 기능을 하고,
상기 패스트래킹부(16)는 장애물을 회피하기 위하여 퍼지로직이 적용되어 있고,
상기 주행부(17)는 로봇의 자율적인 이동을 위한 기능을 수행한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자율이동로봇의 경로계획방법의 바람직한 일 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 오프라인상에서 수행되는 전역적경로계획(Global Path Planning)법에 대한 흐름도이고, 도 3은 본 발명에 따른 온라인상에서 수행되는 국지적경로계획(Local Path Planning)법에 대한 흐름도이다. 도 2를 참조하여 먼저 오프라인상에서 실시되는 본 발명의 전역적경로계획(Global Path Planning)법을 상세하게 설명하면,
최초 초기화(S21) 되어있는 이동로봇에 가정이나 사무실의 환경지도를 입력(S22)하여 한지점에서 특정 목표지점까지의 전체경로를 설정하게 된다. 환경지도에 대한 정보는 초음파 센서나 비젼센서를 이용하여 주행기록계 오류가 포함되지 않은 비교적 정확한 지도 정보를 활용하는 것이 바람직하고, 가정이나 사무실 환경에서 이동로봇이 주행시에 다른 로봇 주행시보다 안정성을 고려하기 위하여 지도에 대한 정보격자의 크기는 셀분해법(S23)을 사용하여 30*30으로 정하고, 가격자에 대한 최적의 거리는 다익스트라(Dijkstra)의 최단경로 알고리즘(S24)을 사용하였다. 구성은 다음과 같은 과정을 따른다.
가. 기준 셀의 포텐셜(Potential)D = 0으로하고 나머지 셀들의 포텐셜(Potential)은 로 초기화 한다.
나. 셀에서 시작하여 셀를 다음과 같이 갱신해 간다.
다. 에서 더 이상의 변화가 없을때까지 2진지도 내의 모든 셀들에 대하여 단계2를 반복한다.
격자화 작업을 수행하는 과정동안 환경정보의 부정확성에 의해 로봇이 주어진 경로를 올바로 추정하는 경우에도 벽과 충돌하는 경우를 막기 위해 환경지도 상에 나타나는 장애물에 대해 10cm정도의 가상의 두께를 부여하는 방법으로 환경지도에 대한 보정작업을 수행하고, 보정되어진 환경지도는 안정성을 가지고 자율주행이 가능하게 된다. 상기와 같이 다익스트라 알고리즘을 이용하여 격자화 하고, 특징점(Feature Point)추출(S25)은 꼭 거쳐야하는 위치의 좌표를 선정하는 데에 있으므로, 선정된 경로에서 로봇이 경로를 추정하는데 있어서 각도의 변화를 발생하는 좌표값과 로봇의 시작점 그리고 목표점을 특징점(Feature Point)이라 하고 이를 추출하였다.
상기와 같이 전역적경로계획(Global Path Planning)법을 생성한 뒤 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 온라인상에서 수행되는 국지적경로계획(Local Path Planning)법을 상세하게 설명하면,
상기의 전역적경로계획(Global Path Planning)법에 의해 초기화(S31) 된 이동로봇이 가정이나 사무실내의 특정 목표점까지 이동하기 위해 전역적경로계획(Global Path Planning)법에서 획득되어진 특징점(Feature Point)을 배열형태로 받아 들인 후 특징점(Feature Point) 사이를 주행(S32)하게 된다. 상기의 특징점(Feature Point)을 2차원적인 배열형태의 좌표를 받아들인 후 이동로봇은 목표점까지 이동을 하게 되고, 이동하면서 이동로봇의 센서구동(S33)에 의해 변화하는 주위 환경의 정보를 수집하게 되고, 이러한 정보를 이용하여 동적 또는 정적인 장애물을 판별하여(S34) 거리정보 및 각도 정보를 획득하게되고, 획득되어진 정보와 전역적경로계획(Global Path Planning)법에서 획득되어진 특징점 사이의 포텐셜값을 퍼지화하여 동적 또는 정적인 장애물을 판단하고 회피방향을 설정(S35)하게 된다. 이동로봇은 상기의 장애물을 회피하기 위하여 곡선궤적을 이용한 장애물 회피방법을 사용하는데 로봇의 이동속도(Translational speed)와 각속도 (Rotational speed)를 독립적으로 제어할 수 있는 방법이다. 상기 장애물을 회피할 때 바닥과 로봇사이의 미끄러짐과 관성의 영향을 줄이기 위해 궤적을 일정한 속도와 각속도를 이용하여 시간 t동안에 반지름이 r인 원 궤적만큼 선회하게 된다. 각속도가 영보다 클 경우에는 왼쪽으로 주행하고 영보다 작을 경우에는 오른쪽으로 주행하게 된다. 상기와 같이 장애물을 회피한 후 목표점으로 계속해서 주행(S36)하게된다. 장애물이 존재하지 않을 경우에는 특징점(Feature Point)을 따라 주행(S35)하게 된다. 상기 이동로봇이 최종목표점에 도달하지 못했을 경우에는 다시 상기와 같은 방법을 반복하여 수행하게 된다.
이상에서 본 발명에 따른 자율이동로봇을 위하 경로계획방법을 실시하기 위한 바람직한 일 실시예에 대하여 도시하고 또한 설명하였으나, 본 발명은 상기한 일 실시예에 한정되지 않고, 이하 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명에 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명은 가정환경이나 사무실환경에 대한 지도 정보를 셀분해법을 통한 지도로 분할한 후 최적의 경로를 찾기 위해 다익스트라 알고리즘을 사용하여, 최적의 경로를 찾은 후에 특징점들을 추출해서 각 특징점 사이를 주행하며 환경지도에 존재하지 않던 장애물을 회피하여 목표점까지 안전하고 빠르게 도착할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 전체 구조를 나타내는 개략적인 블록다이어그램이다.
도 2는 본 발명에 따른 오프라인상에서 수행되는 전역적경로계획(Global Path Planning)법에 대한 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 온라인상에서 수행되는 국지적경로계획(Local Path Planning)법에 대한 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 곡선궤적을 만들어 회피하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 경로계획법에 의해 장애물을 회피하여 주행하는 모습을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 경로계획법에 의해 주행하는 전체적인 실험결과를 나타내는 도면이다.
** 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 **
11 : 센서부 12 : 장애물탐지부
13 : 전역적맵부 14 : 특징점추출부
15 : 퍼텐셜필드부 16 : 패스트래킹부
17 : 주행부

Claims (5)

  1. 가정이나 사무실에서 자율적으로 이동하는 이동로봇이 장애물을 회피하면서 목표점까지 안전하고 빠르게 이동할 수 있는 최적경로를 계획하는 방법에 있어서,
    (a) 상기 가정이나 사무실의 환경지도 정보를 로봇에게 입력하고, 장애물을 입력하여 상기 장애물에 대한 안전한 주행을 위해 가상의 두께를 부여하는 전역적경로계획(Global Path Planning)을 생성하는 단계와;
    (b) 상기 로봇의 센서에 의해 변화하는 환경의 수집된 정보를 이용하여 최적의 경로를 설정하기 위해 국지적경로계획(Local Path Planning)을 생성하는 단계와;
    (c) 상기 전역적경로계획(Global Path Planning)과 상기 국지적경로계획 (Local Path Planning)의 상호보완을 위하여 로봇이 목표점까지 이동하는 경로상에 꼭 거쳐야할 지점인 특징점(Feature Point)을 셀분해법(Cell Decompostiton Method) 중의 하나인 최단거리를 구하는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)을 이용하여 추출하는 단계와;
    (d) 상기 특징점(Feature Point) 사이의 경로를 로봇의 센서정보를 이용하여 생성할 수 있도록 포텐셜 필드 방법(Potential Field Method)을 이용하여 특징점(Feature Point) 사이의 경로를 생성하는 혼합형경로계획(Hybrid Path Planning)을 생성하는 단계와;
    (e) 상기 전역적경로계획(Global Path Planning) 또는 상기 국지적경로계획 (Local Path Planning) 및 혼합형경로계획(Hybrid Path Planning)의 정보를 이동로봇이 장애물과 국지적 특징점(Feature Point)사이의 각과 거리를 포텐셜(Potential) 벡터값 형태의 정보로 변환한 후 퍼지로직(Fuzzy Logic)을 이용하여 장애물을 회피하고 목표점까지 이동하는 단계; 를 포함하여 이루어지는 자율이동로봇을 위한 경로계획방법.
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