KR101054479B1 - 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로계획장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지형감지용 센서로부터 획득한 지형정보에 기반하여 작성된 방향별 주행성 속도지도(DVGM, Directional Velocity Grid Map)를 통하여 최적경로를 설정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

상기 장치는 무인차량에 장착된 지형감지용센서로부터 획득한 특정영역의 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 목표점 지향적이며 최단 이동시간을 고려하는 지역경로계획에 있어서, 1) 지형감지센서로부터 지형정보를 수집하는 지형정보획득모듈, 2) 상기 지리정보획득모듈에 의해 수집된 특정 영역에 대한 지리학적 정보 내에 장애물이 위치하고 있는 정보를 추출하는 장애물정보추출모듈, 3) 상기 지리정보획득모듈과 상기 장애물정보추출모듈로부터 추출된 지형정보에 기초하여 무인차량의 방향별 주행속도를 산출하고, 4) 상기 산출한 방향별 주행속도를 반영한 격자기반의 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈, 상기 주행성 속도지도 산출모듈로부터 산출된 주행성 속도지도를 통하여 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로를 산출하는 경로기획산출모듈을 포함하는 무인차량의 지역경로계획장치를 포함한다.

무인차량, 방향별 주행성 속도지도, 지역경로계획 방법, 퍼지추론

Description

방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로계획 장치 및 방법{The Local Path Planning Method of Unnamed Vehicle using Directional Velocity Grid Map}

본 발명은 무인차량의 자율주행을 위한 지역경로를 설정하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 특정 영역의 지형정보를 기초하여 작성된 지역방향별 주행성 속도지도를 활용하여 무인차량의 현재위치에서 목표점까지의 지역경로 설정에 관한 기술적 특징을 갖는 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 무인차량이 험지 및 야지와 같은 알려지지 않은 지역을 지능적인 판단을 통해 자율적으로 주행하기 위해서는 경로계획기법이 요구된다.

상기 경로계획기법에는 전역경로설정기법과 지역경로설정기법이 있다.

본 발명은 무인차량의 자율주행을 위한 상기 경로계획법 중 지역경로설정과 관련된 기술이다. 지역경로설정과 관련된 경로계획법은 무인차량이 위치하고 있는 특정 영역의 장애물 위치 정보를 포함하는 점유격자(Occupancy Grid) 지도와 주행가능여부를 판단하는 주행성격자(Traversability Grid) 지도의 생성를 포함한다. 우선 방향별 주행성 속도지도 생성과 이를 활용한 지역경로계획과 관련된 기존의 배경기술을 살펴보면 다음과 같다. 상기 주행성 속도지도 생성과 관련된 기존 방법으로는 점유격자 지도와 주행성격자 지도가 있다. 점유격자 지도는 장애물에 대한 공간적 정보를 격자지도에 확률적으로 표현하는 방법이며, 주행성격자 지도는 다양한 센서들을 활용하여 주행환경에 대한 고도자료가 포함된 3차원 지형지도(Terrain Map)를 생성하고 이 지형지도를 기반으로 주행성 분석을 통해 주행성 지도를 생성하는 방법이다.

전술한 종래 기술인 점유격자 지도 방법의 경우 주행성 분석의 주요 인자인 장애물 검출 및 표현에 있어 계산시간이 빠르다는 장점이 있으나, 주행성 분석의 또 다른 주요 결정인자인 경사도나 지형의 거칠기와 같은 지리학적 특성을 반영할 수 없다는 단점이 존재했다.

한편, 주행성격자 지도 방법의 경우에는 장애물 및 지리적 정보를 반영하여 주행성분석을 수행할 수 있다는 장점은 있으나 특정격자에서 수행되는 주행성분석에 방향성을 고려할 수 없다는 단점이 있었다. 즉, 특정 격자 G(x, y)에서의 주행성분석은 해당 격자 지형의 방향별 기하학적 특성 및 무인차량이 주행하게 되는 방향과도 밀접한 관계를 가지게 되는데 점유격자 지도 방법에서는 이러한 상관관계를 고려하여 주행성분석을 할 수 없다는 문제점이 있었다. 또한, 종래의 방법은 주행성격자 지도 생성을 위해 획일화된 퍼지추론 방법을 사용하였는데 이는 무인차량이 수행 가능한 다양한 임무모드에 특성화된 주행성격자 지도를 생성할 수 없다는 문제점을 가지고 있었다.

다음으로, 전술한 종래기술인 주행성분석 결과를 활용한 지역경로계획과 관련된 기존 방법으로는 크게 탐지 영역에 대해 장애물 존재 유무를 표현하는 장애물지도(Binary Map)를 생성하고 이 격자지도 위에 A* 알고리즘을 수행하는 방법과, 탐지영역에 대해 주행성격자 지도를 생성하고 이를 기반으로 A* 알고리즘을 수행하는 방법이 있다. 주행성격자 지도를 생성하여 지역경로계획을 수행하는 알고리즘중 일부는 A* 알고리즘과 같이 최적의 경로를 생성하는 알고리즘을 활용한 것이 아니라 단순히 다음 단위시간에서의 조향각과 속도값을 산출하는 방법을 채용하고 있었다. 또한 종래의 기술 중에는 지형적 특성 및 장애물정보를 반영하여 11단계의 주행성 지수(traversability index)값을 가지는 주행성격자 지도를 생성하고 이를 활용하여 A* 알고리즘 기반의 지역경로계획 방법도 있었으나 이 방법 또한 특정격자에서의 주행성 분석에 방향성을 고려하지 못하였고 이로 인해 지형의 방향별 기하학적 특성이 고려된 최적의 경로생성을 할 수 없다는 단점을 지니고 있었다.

따라서, 본 발명의 목적은 기존의 방법과 달리 네 가지 종류의 장애물정보와 경사도, 거칠기 그리고 마찰계수와 같은 지리학적 정보를 모두 반영하여 특정격자의 주행성 속도를 산출하고, 또한 특정격자를 대표하는 하나의 주행성 속도를 산출하는 방법이 아닌 무인차량의 진행 방향을 고려한 방향별 주행성 속도를 산출하여 해당 격자 지형의 방향별 기하학적 특징을 반영토록 하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 활용하여 시작점에서 주어진 목표점까지의 경로계획을 수행하여 기존의 최적지역경로 설정기법을 방향별 주행성 속도지도에 적합하도록 변형함으로써 험지 및 야지에서 적용 가능한 무인차량의 지역경로 설정방법을 제공함에 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로계획 장치 및 방법을 제공한다.

본 발명의 바람직한 실시 예에 있어서, 상기 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로계획 장치는 무인차량에 장착된 지형감지용 센서로부터 획득한 특정영역의 지리학적 정보 및 장애물정보를 활용하여 목표점 지향적이며 최단 이동시간을 고려하는 지역경로계획에 있어서, 1) 지형감지센서로부터 지형정보를 수집하는 지리정보획득모듈, 2) 상기 지리정보획득모듈에 의해 수집된 특정영역에 대한 지형정보 내에 장애물이 위치하고 있는 정보를 추출하는 장애물정보추출모듈, 3) 상기 지리정보획득모듈과 상기 장애물정보추출모듈로부터 추출된 지형정보에 기초하여 무인차량의 방향별 주행속도를 산출하고, 상기 산출한 주행속도를 반영한 격자기반의 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈, 4) 상기 주행성 속도지도 산출모듈로부터 산출된 주행성 속도지도를 통하여 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로를 산출하는 경로기획산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 상기 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인 차량의 지역경로계획 방법은 무인차량에 장착된 지형감지용 센서로부터 획득한 특정영역의 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 목표점 지향적이며 최단 이동시간을 고려하는 지역경로계획에 있어서, 1) 지형감지단계로부터 지형정보를 수집하는 지리정보획득단계, 2) 상기 지리정보획득단계에 의해 수집된 특정 영역에 대한 지형 정보 내에 장애물이 위치하고 있는 정보를 추출하는 장애물정보추출단계, 3) 상기 지리정보획득단계와 상기 장애물정보추출단계로부터 추출된 지형정보에 기초하여 무인차량의 방향별 주행속도를 산출하고, 상기 산출한 주행속도를 반영한 격 자기반의 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 주행성 속도지도(DVGM) 산출단계, 4) 상기 주행성 속도지도 산출단계로부터 산출된 주행성 속도지도를 통하여 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로를 산출하는 경로기획산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 무인차량이 야지나 험지와 같은 알려지지 않은 가혹한 환경을 자율적으로 주행하기 위해 필요한 지역경로설정 방법에 관한 것으로, 먼저 무인차량의 지역경로설정을 위해 지형감지용 센서로 탐지한 영역에 대해 방향별 주행성 속도지도를 생성한 후 이를 활용하여 경로계획을 수행하게 된다. 따라서 센싱 영역을 구성하는 각 격자의 대표적인 주행속도를 생성하지 않고 격자에서의 방향별 주행성 속도지도를 생성함으로써 해당 격자 지형의 방향별 기하학적 특징을 반영할 수 있다는 장점을 지니게 된다.

또한, 방향별 주행속도를 산출하기 위한 퍼지추론의 입력으로 단순한 장애물 정보뿐만 아니라 경사도나 거칠기와 같은 지형적 정보를 반영하였다는 점, 그리고 극복할 수 없는 장애물 이외에도 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물, 등판할 수 없는 경사도 및 전복되는 경사도를 포함하는 장애물을 고려하여 보다 사실적인 주행속도를 산출 및 경로계획을 할 수 있다는 장점을 지닌다.

또한, 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로설정 방법은 일반적인 포장도로나 비포장도로뿐만 아니라 심한 경사도나 거칠기를 가지는 야지 및 험지를 포함하는 시설감시 및 경계용 무인로봇에 적용가능 하다는 장점을 지닌다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한에서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한 하기 설명에서는 많은 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 발명을 첨부된 개념도를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로설정 장치의 구성도를 나타낸다. 제 1처리부는 무인차량에 장착된 쌍안 및 레이저거리측정기와 같은 지형감지장치부터 지형의 경사도, 거칠기 및 마찰계수와 같은 지리학적 정보를 획득하는 모듈, 상기모듈의 지리학적 정보로부터 등판할 수 없는 경사도 및 전복되는 경사도를 포함하는 장애물을 추출하는 모듈, 지형감지장치에서 획득한 고도 정보로부터 극복할 수 없는 장애물 및 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물을 추출하는 모듈, 상기의 장애물 정보와 지리학적 정보를 활용하여 퍼지 추론을 통해 특정격자의 방향별 주행속도를 산출하여 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 모듈을 포함한다. 그리고 제2 처리부는 상기 모듈의의 DVGM을 활용하여 변형된 최적지역경로설정 알고리즘 기반의 경로계획을 수행하는 모듈을 포함한다. 도 1의 장애물추출 모듈에서 언급한 네 가지 장애물들 중 극복할 수 없는 장애물이란 무인차량의 자체적인 주행능력으로 넘어갈 수 없는 높이, 즉 앞바퀴가 타고 넘어갈 수 없는 높이를 의미하며 타이어의 직경을 D_t라 하면 그 절반인 1/2 D_t로 정의된다.

도 1의 무인차량 지역경로설정장치의 구성도를 보면, 지형감지장치는 무인차량이 위치하는 지역의 지형특징과 극복할 수 없는 장애물 정보 및 배면 접촉 장애물 정보를 추출한다. 이 장치는 습득된 지형특징으로부터 Raw Grid Map을 작성하고, 작성된 Raw Grid Map으로부터 기추출된 등판할 수 없는 경사도 및 전복되는 경사도 정보와 극복할 수 없는 장애물 정보 및 배면 접촉 장애물 정보를 통하여 4가지의 Obstacle Map을 작성한다.

작성된 Raw Grid Map과 Obstacle Map을 기반으로 한 퍼지추론작업을 통하여 DVGM을 작성하는 제 1처리부와, 작성된 DVGM을 통하여 알고리즘을 이용한 지역경로계획을 수립하는 제 2처리부로 구성된다.

도 2는 본 발명에 있어서 무인차량과 상기 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물을 도시한 것이다. 배면에 접촉하는 장애물이란 도 2에 보이듯 무인차량의 진행방향으로의 고도차는 작지만 바퀴 사이의 지면이 차량의 하부 바디에 접촉되는 장 애물을 의미한다. 등판할 수 없는 장애물은 무인차량의 진행방향으로 존재하는 지형이 무인차량의 최대 등판경사도를 상회하는 경사도를 포함하는 장애물을 의미하며, 전복되는 장애물은 무인차량의 좌우방향으로 존재하는 지형이 무인차량의 최대전복 각도를 상회하는 경사도를 포함하는 장애물을 의미한다.

도 3은 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도 작성을 위해서 특정 격자의 각 방향별 속도를 산출하기 위한 퍼지추론의 구조도로서, 퍼지추론의 입력은 DVGM 생성을 위해 반영되는 장애물 정보와 지형정보로 나뉘며 각 입력인자에 해당하는 정보를 반영한 적정 주행속도를 무게중심법(COG)을 이용한 비퍼지화를 통해 산출하고 이를 무인차량의 다양한 임무모드에 특성화된 방법으로 통합하여 무인차량의 최종 주행속도를 추론해 낸다. 긴급복귀 임무, 감시/경계 임무, 이동 임무, 지뢰탐지 임무와 같은 무인차량의 다양한 임무모드는 지역경로계획 분야로 전파되어 속도우선 모드(speedy mode), 안전우선 모드(safety first mode), 그리고 고정속도 모드(fixed velocity mode)로 귀결되어진다. 수식 (1)은 속도우선 모드에서 사용하는 비퍼지화 방법이며, 수식 (2)는 안전우선 모드에서 사용하는 비퍼지화 방법, 그리고 수식 (3)은 고정속도 모드에서 사용하는 비퍼지화 방법이다. 여기서

는 각 출력 퍼지집합의 단일값,

는 각 출력 퍼지집합의 단일값에 대한 소속함수,

는 주어진 고정속도,

는 비퍼지화를 통해 산출된 정상주행속도를 의미한다.

(1)

(2)

(3)

도 4는 본 발명에 있어서 지역경로를 설정하기 위한 방향별 주행성 속도지도(DVGM)의 개념도를 도시한 것으로서, 무인차량의 현 위치는 (0, 0)이며 DVGM의 크기를 의미하는 size는 무인차량에 장착된 지형감지 센서의 탐지능력에 의해 결정된다. ΔG는 DVGM을 구성하는 각 격자의 크기를 의미하며 본 발명에서는 무인차량의 길이를 ΔG로 사용한다. num은 DVGM을 구성하는 격자의 개수를 의미하며 다음의 수식으로 계산할 수 있다.

num = size / ΔG (4)

방향별 주행성 속도지도의 각 격자에는 도 3에서 보이듯 각 격자에서 무인차 량이 주행 가능한 적정 속도가 방향별로 저장되어진다. 격자간 이동을 전제로 특정 격자에서의 이동방향을 산출하면 12시 방향, 1시 30분 방향, 3시 방향, 4시 30분 방향, 6시 방향, 7시 30분 방향, 9시 방향, 그리고 10시 30분 방향과 같은 총 여덟 방향이 나오게 된다. 본 발명에서는 지역경로계획의 계산시간 및 메모리 관점의 효율성을 위해 후진을 제외한 총 다섯 방향에 대한 주행 속도만을 저장하여 사용한다.

도 5는 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도를 활용하여 지역경로 계획을 수행하는 변형된 최적지역경로계획 알고리즘에 대한 자료흐름도이다. 먼저 무인차량의 현재 위치와 주어진 목표점을 DVGM의 격자로 매핑한다. 다음으로, 상기 단계에서 현재 위치에 매핑된 격자에 대해 평가함수를 호출한 후 그 격자를 OPEN LIST에 추가하며, OPEN LIST에서 최소 비용을 갖는 격자를 선택하여 CLOSED LIST로 보낸 후 그 격자가 목표점에 매핑된 격자인지를 비교한다. 상기의 비교에서 동일하면 CLOSED LIST를 역추적 하여 최적경로를 산출한 후 알고리즘을 끝내고 동일하지 않으면 비교 대상격자의 자식 격자들을 생성하여 그 격자들의 평가함수를 호출한 후 OPEN LIST에 추가한 후 OPEN LIST에서 최소 비용을 갖는 격자를 선택하여 CLOSED LIST로 보낸 후 그 격자가 목표점에 매핑된 격자인지를 비교하는 단계를 반복적으로 수행한다. 이와 같은 알고리즘의 흐름은 잘 알려진 최적지역경로계획 알고리즘(A^*)과 동일하며 본 발명에서 고안하는 변형된 최적지역경로계획 알고리즘은 거리 관점의 최소경비를 가지는 경로를 생성하는 것이 아니라 거리와 속도를 시간차원으로 변환하여 소비시간 관점의 최소경비를 지니는 경로를 생성하게 되는데 변형된 최적지역경로계획 알고리즘의 평가함수 f(n)은 시작점에서 현재 격자까지의 비용을 의미하는 g(n)과 현재 격자에서 목표점까지의 추정비용을 의미하는 h(n)의 합으로 구성된다. V_(x,y)는 격자 G(x, y)의 속도, ΔG는 격자의 크기, V_mean은 현재 격자에서 목표점까지 포함되는 격자들의 평균속도, 그리고 d_CtoG는 현재격자에서 목표점까지의 거리를 의미한다.

(5)

(6)

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시 예에만 한정되는 것은 아니므로, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선 될 수 있을 것이다. 예를 들어, 무인차량의 지역경로를 설정하는데 있어서 지형감지센서만을 무인차량에 장착하고, 그 외의 구성들은 외부의 중앙처리장치에서 수행하여 산출된 경로를 무인차량에 전송해주는 것도 가능할 것이다.

도 1은 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도를 활용한 무인차량의 지역경로설정 방법의 구성도를 나타낸다.

도 2는 본 발명에 있어서 무인차량과 상기 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물을 도시한 것이다.

도 3은 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도 작성을 위해서 특정 격자의 각 방향별 속도를 산출하기 위한 퍼지추론의 구조도이다.

도 4는 본 발명에 있어서 지역경로를 설정하기 위한 방향별 주행성 속도지도(DVGM)의 개념도를 도시한 것이다.

도 5는 본 발명에 있어서 방향별 주행성 속도지도를 활용하여 지역경로 계획을 수행하는 변형된 최적지역경로계획 알고리즘에 대한 자료흐름도이다.

Claims (18)

1. 무인차량에 장착된 지형감지용 센서로부터 획득한 특정영역의 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 목표점 지향적이며 최단 이동시간을 고려하는 지역경로 계획에 있어서,

   상기 지형감지센서로부터 이동하고자 하는 특정 영역의 지형정보를 수집하는 지리정보 획득모듈;

   상기 지리정보획득모듈에 의해 수집된 상기 특정 영역에 대한 지형정보를 기초하여 상기 특정 영역 내에 위치하는 장애물 정보를 추출하는 장애물정보 추출모듈;

   상기 지리정보획득모듈과 상기 장애물정보추출모듈로부터 추출된 지형정보 및 장애물 정보에 기초하여 무인차량의 방향별 주행속도를 산출하고, 상기 산출한 방향별 주행속도를 반영한 격자기반의 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈;

   상기 주행성 속도지도 산출모듈로부터 산출된 주행성 속도지도를 통하여 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로를 산출하는 경로기획산출모듈을 포함하고,

   상기 지리정보획득모듈은 상기 지형감지센서로부터 지형의 경사도, 거칠기, 및 마찰계수에 관한 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 지형감지센서는 쌍안 및 레이져거리측정기를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서, 상기 장애물정보추출모듈은 지리정보획득모듈이 정보를 수집한 지역 내에서 무인차량이 등판할 수 없는 경사도, 전복될 수 있는 경사도를 계산하고, 상기 지리정보획득모듈이 수집한 고도정보로부터 무인차량이 극복할 수 없는 장애물정보 및 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 극복할 수 없는 장애물정보는, 장애물의 높이가 무인차량의 타이어 직경의 절반인 D_t/2인 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈에 저장되는 무인차량의 방향별 주행속도는 비퍼지화 방법을 통해서 산출됨에 있어

   

   는 각 출력 퍼지집합의 단일값,

   

   는 각 출력 퍼지집합의 단일값에 대한 소속함수로서,

   

   에 따른 비퍼지화 방법에 의해 계산된 안전 우선 모드를 갖는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
7. 제 1 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈에 저장되는 무인차량의 방향별 주행속도는 비퍼지화 방법을 통해서 산출됨에 있어

   

   에 따른 비퍼지화 방법에 의해 계산된 고정속도 모드를 갖는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
8. 제 6 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출모듈에 저장되는 무인차량의 방향별 주행속도를 생성함에 있어서 무인차량의 후진방향을 고려 대상에서 제외하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
9. 제 1 항에 있어서, 상기 경로기획산출모듈에서 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로기획을 산출함에 있어 상기 최적지역경로설정 알고리즘은 거리와 속도를 시간차원으로 변환하여 소비시간의 관점에서 최소 경비를 지니는 것으로, f(n), g(n), h(n)은 각각 평가함수, 시작점에서 현재 격자까지의 비용, 현재 격자에서 목표점까지의 추정비용을 의미하고 V_(x,y)는 격자 G(x,y)의 속도, V_mean 은 현재 격자에서 목표점까지 포함되는 격자들의 평균속도, d_CtoG 는 현재격자에서 목표점까지의 거리,

   

   는 격자크기를 의미함에 있어서,

   

   

   의 방법으로 최적경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로 계획장치.
10. 무인차량에서 획득한 특정영역의 지형정보 및 장애물정보를 활용하여 목표점 지향적이며 최단 이동시간을 고려하는 지역경로계획에 있어서,

    지형감지센서로부터 이동하고자 하는 특정 영역의 지형정보를 수집하는 지리정보 획득단계;

    수집된 상기 특정 영역에 대한 지형정보를 기초하여 상기 특정 영역 내에 위치하는 장애물 정보를 추출하는 장애물정보 추출단계;

    상기 지리정보획득단계와 상기 장애물정보추출단계로부터 추출된 지형정보 및 장애물 정보에 기초하여 무인차량의 방향별 주행속도를 산출하고, 상기 산출한 방향별 주행속도를 반영한 격자기반의 방향별 주행성 속도지도(DVGM)를 생성하는 주행성 속도지도(DVGM) 산출단계;

    상기 주행성 속도지도 산출단계로부터 산출된 주행성 속도지도를 통하여 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로를 산출하는 경로기획산출단계를 포함하고,

    상기 장애물정보추출단계는 상기 지리정보획득단계에서 지형정보를 수집한 지역의 지형 내에서 무인차량이 등판할 수 없는 경사도, 전복될 수 있는 경사도를 계산하고, 상기 지리정보획득단계에서 수집한 고도정보로부터 무인차량이 극복할 수 없는 장애물정보 및 무인차량의 배면에 접촉하는 장애물정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 지리정보획득단계에서는 쌍안 및 레이져거리측정기로 지형을 감지하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
12. 제 10 항에 있어서, 상기 지리정보획득단계는 상기 지형감지센서로부터 지형의 경사도, 거칠기, 및 마찰계수에 관한 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
13. 삭제
14. 제 10 항에 있어서, 상기 극복할 수 없는 장애물정보는, 장애물의 높이가 무인차량의 타이어 직경의 절반인 D_t/2인 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
15. 제 10 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출단계에 저장되는 무인 차량의 방향별 주행속도는 비퍼지화 방법을 통해서 산출됨에 있어

    

    는 각 출력 퍼지집합의 단일값,

    

    는 각 출력 퍼지집합의 단일값에 대한 소속함수로서,

    

    에 따른 비퍼지화 방법에 의해 계산된 안전 우선 모드를 갖는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
16. 제 10 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출단계에 저장되는 무인 차량의 방향별 주행속도는 비퍼지화 방법을 통해서 산출됨에 있어

    

    에 따른 비퍼지화 방법에 의해 계산된 고정속도 모드를 갖는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
17. 제 15 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 주행성 속도지도(DVGM) 산출단계에 저장되는 무인차량의 방향별 주행속도를 생성함에 있어서 무인차량의 후진방향을 고려 대상에서 제외하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.
18. 제 10 항에 있어서, 상기 경로기획산출단계에서 최적지역경로설정 알고리즘에 의한 경로기획을 산출함에 있어 상기 최적지역경로설정 알고리즘은 거리와 속도를 시간차원으로 변환하여 소비시간의 관점에서 최소 경비를 지니는 것으로, f(n), g(n), h(n)은 각각 평가함수, 시작점에서 현재 격자까지의 비용, 현재 격자에서 목표점까지의 추정비용을 의미하고 V_(x,y)는 격자 G(x,y)의 속도, V_mean 은 현재 격자에서 목표점까지 포함되는 격자들의 평균속도, d_CtoG 는 현재격자에서 목표점까지의 거리,

    

    는 격자크기를 의미함에 있어서,

    

    

    의 방법으로 최적경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 무인차량의 지역경로계획방법.

Images