KR101140984B1 - Safe path generating method considering appearance of invisible dynamic obstacle which is visibly occluded - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 출몰 예상 동적 장애물을 고려한 안전 경로 생성 방법 및 이를 이용한 이동 로봇에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 이동 로봇의 주행 환경에 존재하는 등록된 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동적 장애물과의 충돌 위험을 제거함에 있어, 경로 계획과 이동 로봇의 주행 속도가 모두 반영된 안전 경로를 생성할 수 있는 가시적으로 차단된 동적 장애물의 출현을 고려한 안전 경로 생성 방법 및 이를 이용한 이동 로봇에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for generating a safety route in consideration of a predicted dynamic obstacle and a mobile robot using the same. In removing the present invention, the present invention relates to a safety route generation method and a mobile robot using the same.
자율형 이동 로봇의 자율 주행(Autonomous navigation)의 관점에서 사람과 같은 동적 장애물과 함께 있는 환경에서의 동적 장애물과의 충돌을 피하는 안전 주행은 아주 중요한 문제 중의 하나이다. 반면, 자율형 이동 로봇의 서비스의 효율성을 증대시키기 위해서는 고속 주행이 선호된다.In terms of autonomous navigation of autonomous mobile robots, safe driving to avoid collisions with dynamic obstacles in environments with dynamic obstacles such as humans is one of the most important problems. On the other hand, high speed driving is preferred to increase the efficiency of service of autonomous mobile robots.
자율형 이동 로봇의 고속 주행을 달성하기 위해서는 몇 가지 제한 요소를 고려하여야 한다. 이와 같은 제한 요소로는 동적이고 기계적인 한계, 제어 및 연산 상의 한계, 그리고 예상치 않은 환경의 동적인 변화를 들 수 있다.In order to achieve high-speed driving of autonomous mobile robots, some limitations must be considered. These limitations include dynamic and mechanical limits, control and operational limits, and unexpected changes in the environment.
먼저, 동적이고 기계적인 한계는 이동 로봇이 급격하게 코너링을 하거나 급히 정지할 때 바뀌의 미끄러짐이나 이동 로봇의 전복이 발생하는 문제를 의미한다. 그러나, 이동 로봇을 실제 환경에 적용하는데 있어, 이동 로봇의 고속 주행은 동적이고 기계적인 한계에 따른 문제보다 더 중요한 문제들을 야기하기 때문에 동적이고 기계적인 한계에 따른 문제는 중요하게 고려되지는 않는다.First, the dynamic and mechanical limitations mean a problem that a slip or changeover of the mobile robot occurs when the mobile robot corners or stops abruptly. However, in applying the mobile robot to the real environment, the dynamic and mechanical limit problem is not considered important because the high speed travel of the mobile robot causes more important problems than the dynamic and mechanical limit problem.
제어 및 연산 상의 한계는 실시간으로 장애물을 회피하는 문제로 해석될 수 있다. 이동 로봇의 주행 속도는 센싱 정확도, 프로세싱 속도, 연산량, 모션 제어 반응에 의해 제한될 수 있다. Kanayama, Y. Kimura, Y. Miyazaki, 그리고 F. Noguchi, T.은 논문 "A stable tracking control method for an autonomous mobile robot(Proc. IEEE International Conference on Robotics & Automation, Cincinnati, OH, USA, 13-18 May, 1990. pp. 384-389)"에서 지수 수렴(Exponential convergence)을 보장하는 2륜 차동 로봇의 궤적 추적 알고리즘을 제안하고 있다.Control and computational limitations can be interpreted as a problem of avoiding obstacles in real time. The traveling speed of the mobile robot may be limited by sensing accuracy, processing speed, calculation amount, and motion control response. Kanayama, Y. Kimura, Y. Miyazaki, and F. Noguchi, T., et al. "A stable tracking control method for an autonomous mobile robot (Proc. IEEE International Conference on Robotics & Automation, Cincinnati, OH, USA, 13-18) May, 1990. pp. 384-389), proposes a trajectory tracking algorithm for a two-wheel differential robot that guarantees exponential convergence.
또한, Macek, K., Petrovic, I. 그리고 Siegwart, R.은 논문 "A control method for stable and smooth path following of mobile robots(In Proceedings of European Conference on Mobile Robots, 2005)"에서 가상 차량 접근(Virtual Vehicle Approach)에 기초하여 안정적이고 원활한 경로 추종 알고리즘을 위한 제어방법을 제안하였다.In addition, Macek, K., Petrovic, I. and Siegwart, R. also described a virtual vehicle approach in the paper "A control method for stable and smooth path following of mobile robots (In Proceedings of European Conference on Mobile Robots, 2005)". Based on Vehicle Approach, we proposed a control method for a stable and smooth path tracking algorithm.
그리고, D. Fox, W. Burgard와 S. Thrun는 논문 "The Dynamic Window Approach to collision avoidance(IEEE Robotics and Automation Magazine, Vol. 4, no. 1, pp. 23-33, 1997)에서 CVM(Curvature Velocity Method)]에 기초한 DWA(Dynamic Window approach)을 제안하였다. 여기서, DWA는 이동 로봇이 동적인 장애물 환경에서 주행할 때 유용한 제어 기법으로 인식되고 있다.And D. Fox, W. Burgard and S. Thrun wrote CVM (Curvature) in the paper "The Dynamic Window Approach to collision avoidance (IEEE Robotics and Automation Magazine, Vol. 4, no. 1, pp. 23-33, 1997). Velocity Method (DW)] is proposed as a useful control technique when the mobile robot travels in a dynamic obstacle environment.
그리고, Marija Seder와 Ivan Petrovic은 논문 "Dynamic window based approach to mobile robot motion control in the presence of moving obstacles(Proc. IEEE International Conference on Robotics & Automation, 10-14 April, Roma, Italy, 2007, pp 1986-1991)에서 이동 장애물을 고려한 'Focused D* search algorithm'의 통합에 기초하여 개량된 DWA 알고리즘을 제안하였다.In addition, Marija Seder and Ivan Petrovic, in the paper "Dynamic window based approach to mobile robot motion control in the presence of moving obstacles (Proc. IEEE International Conference on Robotics & Automation, 10-14 April, Roma, Italy, 2007, pp 1986-) In 1991, an improved DWA algorithm was proposed based on the integration of the 'Focused D * search algorithm', which considers moving obstacles.
이외에도, Minguez의 ND(Nearness diagram) 기법은 매우 어수선한 환경에서 월등한 성능을 나타내고 있고, Quinlan의 'Real-time Modification of Collision-free paths"는 장애물이 원래 경로를 장애물이 기존의 경로를 박고 있을 때 실시간으로 작동하여 경로를 변환하는 기술을 제안하고 있다.In addition, Minguez's Nearness diagram (ND) technique performs exceptionally in very cluttered environments, while Quinlan's 'Real-time Modification of Collision-free paths' shows that the obstacle is in its original path. It proposes a technique for transforming a path by operating in real time.
상기와 같은 기법들을 통해 이동 로봇은 가시적인 동적 장애물(Visible and dynamic obstacle), 즉 예상치 않는 장애물이지만 이동 로봇에 설치된 센서를 통해 감지되는 장애물을 회피하면서 자율 주행이 가능하게 된다.Through the above techniques, the mobile robot is capable of autonomous driving while avoiding visible and dynamic obstacles, that is, unexpected obstacles detected by sensors installed in the mobile robot.
그런데, 이동 로봇이 실제 환경에 적용되는 경우에는 가시적인 동적 장애물만이 존재하는 것이 아니므로, 가시적으로 차단된 동적 장애물에 의한 충돌 위험은 상술한 기법들을 통해 해소하지는 못한다. 예를 들어, 일상의 차량 주행 중에 좁은 길을 따라 주행하다가 교차로에 근접하게 되면, 운전자는 차량의 속도를 감소시키는 것이 일반적이다. 이는 교차로를 형성하는 건물 벽들에 의해 시각적으로 차단된 동적 장애물, 예를 들어 다른 차량이나 사람이 교차로로 진입할 것을 예상하기 때문이며, 이는 가시성의 차단과 이에 따른 예상치 못한 충돌을 회피하기 위해서이다.However, when the mobile robot is applied to a real environment, only the visible dynamic obstacles do not exist, and thus the risk of collision due to the visually blocked dynamic obstacles cannot be solved through the aforementioned techniques. For example, when driving along a narrow road and approaching an intersection while driving a daily vehicle, the driver generally decreases the speed of the vehicle. This is due to the expectation that a dynamic obstacle, for example another vehicle or person, that is visually blocked by the building walls forming the intersection will enter the intersection, in order to avoid blocking the visibility and consequently unexpected collisions.
이와 같은 가시성의 차단과 이로 인한 예상치 못한 충돌의 회피를 위한 몇가지 접근 방법이 제안된 바 있다. 하나의 접근 방법으로는 M. Sadou, V. Polotski, 그리고 P. Cohen의 논문 "Occlusions in obstacle detection for safe navigation(IEEE Intelligent Vehicle Symposium, pp. 716-721, 2004)에는 가시적으로 차단된 장애물에 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서는 가시적으로 차단된 장애물의 범위를 경로 상에서 차단된 장애물로 제안하고 있으며, 경로는 항상 고정되어 있다.Several approaches have been proposed to block this visibility and avoid unexpected collisions. One approach, M. Sadou, V. Polotski, and P. Cohen's paper, "Occlusions in obstacle detection for safe navigation (IEEE Intelligent Vehicle Symposium, pp. 716-721, 2004), focuses on obstacles that are visually blocked. In this paper, the range of visually blocked obstacles is proposed as blocked obstacles on the path, and the path is always fixed.
다른 접근 방법으로는 M. Bennewitz, W. Burgard, G. Cielniak, 그리고 S. Thrun의 논문 "Learning motion patterns of people for compliant motion(International Journal of Robotics Research, 24(1), 2005)을 들 수 있다. 이 논문에서는 인간의 보행 패턴을 예상하는 주행 경험을 이용하고 있다. 이는 이동 로봇이 사람의 패턴을 모니터링하고 이를 이용함으로써, 적절한 이동 서비스를 제공할 수 있음을 보여준다.Other approaches include M. Bennewitz, W. Burgard, G. Cielniak, and S. Thrun's article "Learning motion patterns of people for compliant motion" (International Journal of Robotics Research, 24 (1), 2005). In this paper, we use the driving experience to predict human walking patterns, which shows that mobile robots can provide appropriate mobile services by monitoring and using human patterns.
그런데, 가시적으로 차단된 동적 장애물과의 충돌 위험을 제거하기 위한 상술한 기존의 접근 방법들은 이동 로봇의 경로 계획과 속도 제어를 모두 고려하고 있지 않은 단점이 있다. 예를 들어, 사람의 경우 상술한 바와 같은 교차로 환경에 진입할 때, 차량의 속도를 줄임과 동시에 가시적으로 차단된 동적 장애물이 나타날 것으로 예상되는 위치로부터 떨어지도록 차량의 방향을 바꾸는 것이 일반적이나, 이동 로봇에 대한 상술한 접근 방법은 이와 같은 복합적인 고려가 결여되어 있는 단점이 있다.However, the above-described conventional approaches for eliminating the risk of collision with the visually blocked dynamic obstacles have disadvantages that do not consider both the path planning and the speed control of the mobile robot. For example, in the case of humans, when entering an intersection environment as described above, it is common to slow down the vehicle and at the same time change the direction of the vehicle away from the position where it is expected to see a visually blocked dynamic obstacle. The above approach to robots has the disadvantage of lacking such complex considerations.
또한, 기존의 경로 계획은 단지 감지 가능한 장애물에만 초점을 맞추고 있고, 최적 경로를 생성하는데 있어 이동 로봇이 움직인 거리의 관점에서 접근하는 것이 일반적이다. 그러나, 실제 많은 주행 환경에서, 최단 거리가 필연적으로 안전하다고 단언할 수 없으며, 이는 가시적으로 차단된 동적 장애물의 출현시에는 그 안전성을 보장할 수 없다.
In addition, existing path planning focuses only on detectable obstacles, and it is common to approach mobile robots in terms of the distance traveled in creating an optimal path. However, in many driving environments in practice, it cannot be asserted that the shortest distance is inevitably safe, which cannot guarantee its safety in the presence of visible obstructed dynamic obstacles.
이에, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 이동 로봇의 주행 환경에 존재하는 등록된 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동적 장애물과의 충돌 위험을 제거함에 있어, 경로 계획과 이동 로봇의 주행 속도가 모두 반영된 안전 경로를 생성할 수 있는 가시적으로 차단된 동적 장애물의 출현을 고려한 안전 경로 생성 방법 및 이를 이용한 이동 로봇을 제공하는데 그 목적이 있다.
Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, in eliminating the risk of collision with the dynamic obstacle that is visually blocked by the registered obstacle present in the running environment of the mobile robot, route planning and mobile robot It is an object of the present invention to provide a method for generating a safety route in consideration of the appearance of a dynamically blocked dynamic obstacle capable of generating a safety route in which all driving speeds of the vehicle are reflected, and a mobile robot using the same.
상기 목적은 본 발명에 따라, 가시적으로 차단된 동적 장애물의 출현을 고려한 안전 경로 생성 방법에 있어서, (a) 격자 지도의 각 격자 단위로 기 등록된 장애물에 의한 시야 제한 영역을 산출하는 단계와; (b) 해당 격자에 대한 상기 시야 제한 영역이 존재하는 경우, 상기 동적 장애물에 대해 기 설정된 장애물 속도와 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리에 기초하여 예상 위험 비용을 산출하는 단계와; (c) 상기 (b) 단계에서 산출된 상기 예상 위험 비용을 해당 격자에 대해 등록하는 단계와; (d) 상기 각 격자에 등록된 상기 예상 위험 비용을 이용하여, 기 설정된 경로 생성 기법을 통해 목표 위치로의 이동 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법에 의해서 달성된다.According to the present invention, there is provided a safety path generation method considering the appearance of a visually blocked dynamic obstacle, the method comprising the steps of: (a) calculating a field of view restriction area by the obstacles already registered in each grid unit of the grid map; (b) calculating an expected risk cost based on a predetermined obstacle speed for the dynamic obstacle and a distance between the grating and the viewing limited area when the viewing limited area exists for the corresponding grid; (c) registering the estimated risk cost calculated in step (b) for the grid; and (d) generating a moving path to a target location by using a predetermined path generation technique by using the estimated risk cost registered in each of the grids.
여기서, 상기 (d) 단계에서 적용된 상기 경로 생성 기법은 고유 비용(Intrinsic cost)과 근접 비용(Adjacent cost)을 이용하는 그라디언트 기법(Gradient method)을 포함하며; 상기 그라디언트 기법(Gradient method)은 상기 예상 위험 비용을 상기 고유 비용에 적용하여 상기 이동 경로를 생성할 수 있다.Here, the path generation technique applied in the step (d) includes a gradient method using an intrinsic cost and an adjacent cost; The gradient method may generate the travel path by applying the estimated risk cost to the inherent cost.
그리고, 상기 (b) 단계에서 상기 격자에 대한 상기 시야 제한 영역이 존재하지 않는 경우, 해당 격자에 대한 예상 위험 비용은 기 설정된 기준 설정값으로 설정될 수 있다.In addition, in the step (b), when there is no view restriction area for the grating, the estimated risk cost for the grating may be set to a preset reference set value.
그리고, 상기 (a) 단계는 (a1) 상기 장애물 속도와 이동 로봇의 로봇 속도에 기초하여 최소 충돌 거리가 산출되는 단계와; (a2) 상기 격자 단위로 상기 최소 충돌 거리의 범위 내에서 해당 격자에 대한 도달 가능 영역을 산출하는 단계와; (a3) 해당 격자에서 상기 이동 로봇의 가시 영역을 상기 최소 충돌 거리 범위 내에서 산출하는 단계와; (a4) 상기 도달 가능 영역과 상기 가시 영역의 편차에 기초하여, 해당 격자에 대한 상기 시야 제한 영역을 산출할 수 있다.And, step (a) is (a1) calculating the minimum collision distance based on the obstacle speed and the robot speed of the mobile robot; calculating a reachable area for the lattice within the range of the minimum collision distance in the lattice unit; (a3) calculating the visible area of the mobile robot within the minimum collision distance within the grid; (a4) Based on the deviation between the reachable region and the visible region, the viewing restriction region for the grid may be calculated.
또한, 상기 최소 충돌 거리는 수학식 In addition, the minimum collision distance is
dcollision = ddelay + dbreak + dobs d collision = d delay + d break + d obs
ddelay = tdelay ×(vrobot + vobs)d delay = t delay × (v robot + v obs )
dbreak = vrobot 2/(2×arobot)d break = v robot 2 / (2 × a robot )
dobs = vobs × vrobot/arobot d obs = v obs × v robot / a robot
(여기서, dcollision은 상기 최소 충돌 거리이고, tdelay는 상기 이동 로봇의 동작 지연 시간이고, vrobot는 상기 로봇 속도이고, vobs는 상기 장애물 속도이고, arobot는 상기 이동 로봇의 가속도이다)에 의해 산출될 수 있다.(Where d collision is the minimum collision distance, t delay is the motion delay time of the mobile robot, v robot is the robot speed, v obs is the obstacle speed, and a robot is the acceleration of the mobile robot) Can be calculated by
여기서, 상기 도달 가능 영역은 웨이브프런트 파면 전파 알고리즘(Wavefront propagation algorithm)에 의해 산출되고, 상기 가시 영역은 광선 투사법(Ray tracing method)에 의해 산출될 수 있다.Here, the reachable region may be calculated by a wavefront propagation algorithm, and the visible region may be calculated by a ray tracing method.
그리고, 상기 예상 위험 비용은 상기 장애물 속도와 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리에 기초하여 산출되는 상기 이동 로봇의 최대 허용 속도의 역수에 의해 산출될 수 있다.The estimated risk cost may be calculated based on the inverse of the maximum allowable speed of the mobile robot calculated based on the obstacle speed and the distance between the grid and the viewing limited area.
여기서, 상기 최대 허용 속도는 2차 방정식Here, the maximum allowable speed is a quadratic equation
vmax 2/(2×arobot)+(tdelay+vobs/arobot)×vmax + tdelay×vobs = ddist v max 2 / (2 × a robot ) + (t delay + v obs / a robot ) × v max + t delay × v obs = d dist
(여기서, vrobot는 상기 최대 허용 속도이고 tdelay는 상기 이동 로봇의 동작 지연 시간이고, vobs는 상기 장애물 속도이고, arobot는 상기 이동 로봇의 가속도이고, ddist은 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리이다)에 의해 산출될 수 있다.(Where v robot is the maximum allowable speed and t delay is the operation delay time of the mobile robot, v obs is the obstacle speed, a robot is the acceleration of the mobile robot, and d dist is the grid and the field of view limitation) Distance between the regions).
한편, 상기 목적은 본 발명의 다른 실시 형태에 따라, 상기의 안전 경로 생성 방법에 따라 이동 경로를 생성하는 경로 생성부와; 상기 경로 생성부에 의해 생성된 상기 이동 경로에 따라 주행하는 주행 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇에 의해서도 달성된다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, the path generation unit for generating a moving path in accordance with the above-mentioned safe path generation method; It is also achieved by a mobile robot, characterized in that it comprises a travel control unit traveling along the movement path generated by the path generation unit.
여기서, 상기 주행 제어부는 상기 최대 허용 속도에 기초하여 주행 속도를 제어할 수 있다.
Here, the driving controller may control the driving speed based on the maximum allowable speed.
상기와 같은 구성을 통해, 본 발명에 따르면 이동 로봇의 주행 환경에 존재하는 등록된 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동적 장애물과의 충돌 위험을 제거함에 있어, 경로 계획과 이동 로봇의 주행 속도가 모두 반영된 안전 경로를 생성할 수 있는 가시적으로 차단된 동적 장애물의 출현을 고려한 안전 경로 생성 방법 및 이를 이용한 이동 로봇이 제공된다.
Through the above configuration, according to the present invention in eliminating the risk of collision with the dynamic obstacle that is visually blocked by the registered obstacle present in the driving environment of the mobile robot, both the route planning and the traveling speed of the mobile robot are reflected Provided are a safety path generation method and a mobile robot using the same, considering the appearance of a dynamically blocked dynamic obstacle capable of generating a safety path.
도 1은 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법을 설명하기 위한 제어 흐름도이고,
도 2는 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동작 장애물과의 충돌 위험성을 설명하기 위한 도면이고,
도 3은 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법의 충돌 위험 격자를 환경 지도 상에 표시한 예를 도시한 도면이고,
도 4는 충본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법의 충돌 위험 격자에 대한 최대 허용 속도의 분포의 예를 도시한 도면이고,
도 5 내지 도 11은 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이고,
도 12는 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법이 적용된 이동 로봇의 구성을 도시한 도면이다.1 is a control flowchart illustrating a method for generating a safe route according to the present invention;
2 is a view for explaining the risk of collision with an operating obstacle that is visually blocked by an obstacle,
3 is a diagram illustrating an example of displaying a collision risk grid on an environment map of a method for generating a safe route according to the present invention;
4 is a view showing an example of the distribution of the maximum allowable speed for the collision risk grating of the safety path generation method according to the present invention,
5 to 11 are views for explaining the effect of the safety path generation method according to the present invention,
12 is a diagram illustrating a configuration of a mobile robot to which a method for generating a safety route according to the present invention is applied.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the present invention.
본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법은 가시적으로 차단된 동적 장애물(DO, 도 2 참조)의 출현을 고려하여, 가시적으로 차단된 동적 장애물(DO)과의 충돌 가능성을 제거한 안전 경로를 생성한다. 여기서, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법은 경로 계획(Path planning)과 이동 로봇(100)의 속도 제한을 모두 고려하여 안전 경로를 생성한다.The safety path generation method according to the present invention generates a safety path that eliminates the possibility of collision with the visually blocked dynamic obstacle DO, in consideration of the appearance of the visually blocked dynamic obstacle DO (see FIG. 2). Here, the safe path generation method according to the present invention generates a safe path in consideration of both path planning and speed limitation of the
도 1은 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하여 설명하면, 격자 지도의 각 격자 단위로 기 등록된 장애물(이하, '고정 장애물'이라 함)에 대한 시야 제한 영역(DA, 도 2 참조)을 산출한다. 여기서, 시야 제한 영역(DA)의 산출 과정은 다음과 같다.1 is a view for explaining a safe path generation method according to the present invention. Referring to FIG. 1, a view limitation area DA (see FIG. 2) for an obstacle (hereinafter, referred to as a “fixed obstacle”) previously registered in each grid unit of a grid map is calculated. Here, the calculation process of the field of view restriction area DA is as follows.
먼저, 동적 장애물(DO)의 속도(이하, '장애물 속도'라 함)와, 이동 로봇(100)의 속도(이하, '로봇 속도'라 함)에 기초하여 최소 충돌 거리를 산출한다(S10). 여기서, 최소 충돌 거리는 고정 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동적 장애물(DO)과의 충도 위험성을 설명하는데 사용된다. 도 2는 장애물에 의해 가시적으로 차단된 동적 장애물(DO)과의 충돌 위험성을 설명하기 위한 도면이다.First, a minimum collision distance is calculated based on the speed of the dynamic obstacle DO (hereinafter referred to as 'obstacle speed') and the speed of the mobile robot 100 (hereinafter referred to as 'robotic speed') (S10). . Here, the minimum collision distance is used to describe the risk of loyalty with the dynamic obstacle DO which is visually blocked by the fixed obstacle. 2 is a view for explaining the risk of collision with the dynamic obstacle (DO) visually blocked by the obstacle.
도 2를 참조하여 설명하면, 이동 로봇(100)이 주행하는 주변 환경에 대한 지도가 이동 로봇(100)에 등록되어 있으면, 고정 장애물에 의해 시야가 가려지는 영역(DA)을 찾을 수 있게 된다. 여기서, 이동 로봇(100)의 관점에서는 고정 장애물에 의해 레이저 거리 센서(13, 도 12 참조)의 감지가 차단되는 영역을 의미하게 된다.Referring to FIG. 2, when a map of a surrounding environment in which the
이 때, 고정 장애물에 의해 시각적으로 가려지는 동적 장애물(DO)과의 충돌 거리, 즉 최소 충돌 거리는 이동 로봇(100)의 동작 성능과, 동적 장애물(DO)의 장애물 속도에 기초하여, 아래의 [수학식 1] 내지 [수학식 4]를 통해 산출할 수 있다.
At this time, the collision distance with the dynamic obstacle DO, which is visually obscured by the fixed obstacle, that is, the minimum collision distance, is based on the motion performance of the
[수학식 1][Equation 1]
dcollision = ddelay + dbreak + dobs d collision = d delay + d break + d obs
[수학식 2][Equation 2]
ddelay = tdelay × (vrobot + vobs)d delay = t delay × (v robot + v obs )
[수학식 3]&Quot; (3) "
dbreak = vrobot 2/(2×arobot)d break = v robot 2 / (2 × a robot )
[수학식 4]&Quot; (4) "
dobs = vobs × vrobot/arobot
d obs = v obs × v robot / a robot
여기서, dcollision은 최소 충돌 거리이고, tdelay는 이동 로봇(100)의 동작 지연 시간이고, vrobot는 이동 로봇(100)의 로봇 속도이고, vobs는 동적 장애물(DO)의 장애물 속도이고, arobot는 이동 로봇(100)의 가속도이다.Here, d collision is the minimum collision distance, t delay is the operation delay time of the
최소 충돌 거리는 동적 장애물(DO)과 충돌을 피할 수 있는 최소의 간격을 의미한다. 즉, 이동 로봇(100)이 최소 충돌 거리보다 동적 장애물(DO)과 떨어져 있는 상태에서 동적 장애물(DO)을 감지하였을 때 안전하게 비상 정지를 할 수 있게 된다.The minimum collision distance means the minimum distance from which collision with the dynamic obstacle DO may be avoided. That is, when the
ddelay는 이동 로봇(100)이 동적 장애물(DO)을 감지한 후에 이동 로봇(100)에 설치된 레이저 거리 센서(13)와 같은 센서나 제어기 등과 같은 이동 로봇(100)의 성능에 따라 지연되는 제어 시간 지연을 반영한 거리이다. ddelay는 [수학식 2]와 같이 제어 지연 시간 tdelay와, 이동 로봇(100)의 로봇 속도와 동적 장애물(DO)의 장애물 속도의 합에 의해 산출된다.d delay is a control that is delayed according to the performance of the
dbreak는 이동 로봇(100)의 제동 거리를 의미하며, [수학식 3]을 통해 산출된다. 그리고, dobs은 이동 로봇(100)이 완전히 정지할 때까지의 감속 시간 동안 동적 장애물(DO)이 이동한 거리로, [수학식 4]에 나타난 바와 같이, 동적 장애물(DO)의 속도, 이동 로봇(100)의 속도 및 가속도에 의해 산출된다.d break means the braking distance of the
여기서, 대부분의 경우 이동 로봇(100)의 동작 지연 시간과 가속도는 상수로 추정할 수 있으므로, 최소 충돌 거리 dcollision은 이동 로봇(100)의 로봇 속도와 동적 장애물(DO)의 장애물 속도에 의해 결정되는 것으로 추정할 수 있다. 그리고, 본 발명에서는 최소 충돌 거리의 산출을 위한 이동 로봇(100)의 로봇 속도는 이동 로봇(100)의 최대 속도로 설정하고, 장애물 속도는 이동 로봇(100)의 주행 환경 특성에 따라 설정되는 것을 예로 한다. 예컨대, 이동 로봇(100)이 사람이 분주한 주행 환경에 위치하는 경우, 동적 장애물(DO)에 대한 장애물 속도는 사람의 통상적인 보행 속도로 설정할 수 있다.Here, in most cases, since the operation delay time and acceleration of the
상기와 같이 장애물 속도와 로봇 속도에 기초하여 최소 충돌 거리가 산출되면(S10), 격자 단위로 최소 충돌 거리의 범위 내에서 해당 격자에 대한 도달 가능 영역을 산출한다(S11). 즉, 본 발명에서는 하나의 격자에 대해 최소 충돌 범위 안에서 시야 제한 영역(DA)을 산출하게 되는데, 해당 격자로부터 최소 충돌 범위 밖에 존재하는 시야 제한 영역에서 동적 장애물(DO)이 출현하더라도, 해당 격자에서 이동 로봇(100)이 동적 장애물(DO)을 감지하더라도 비상 정지를 통해 충돌을 회피할 수 있기 때문이다.When the minimum collision distance is calculated based on the obstacle speed and the robot speed as described above (S10), the reachable area for the grid is calculated within the range of the minimum collision distance in units of grids (S11). That is, in the present invention, the field of view limited area DA is calculated within a minimum collision range for one grid, even if the dynamic obstacle DO appears in the field of limited view outside the minimum collision range. This is because the collision may be avoided through the emergency stop even if the
본 발명에서는 해당 격자에 대한 도달 가능 영역이 웨이브프런트 파면 전파 알고리즘(Wavefront propagation algorithm)에 의해 산출함으로써, 계산 비용을 최소화한다.In the present invention, the reachable area for the grating is calculated by the wavefront propagation algorithm, thereby minimizing the computational cost.
상기와 같이, 해당 격자에 대해 최소 충돌 거리 범위 내의 도달 가능 영역이 산출되면, 이동 로봇(100)의 레이저 거리 센서(13)에 의한 가시 영역(VA)을 산출한다(S12). 여기서, 가시 영역(VA)의 산출은 광선 투사법(Ray tracing method)에 의해 산출되는 것을 예로 한다.As described above, when the reachable area within the minimum collision distance range is calculated for the grating, the visible area VA by the
그런 다음, 도달 가능 영역과 가시 영역(VA)의 편차에 기초하여, 해당 격자에 대한 시야 제한 영역(DA)을 산출하게 된다(S13). 도 2에는 도달 가능 영역과 가시 영역(VA) 간의 편차에 따른 시야 제한 영역(DA)의 산출을 개념적으로 도시되어 있으며, 도 2에 도시된 바와 같은 방법이 최소 충돌 거리의 범위 내에서 수행됨으로써, 시야 제한 영역(DA)이 산출된다.Then, based on the deviation between the reachable area and the visible area VA, the field of view restriction area DA for the corresponding grating is calculated (S13). 2 conceptually illustrates the calculation of the field of view restricted area DA according to the deviation between the reachable area and the visible area VA. The method as shown in FIG. 2 is performed within the range of the minimum collision distance, The field of view restriction area DA is calculated.
여기서, 해당 격자에 대해 시야 제한 영역(DA)이 존재하는지 여부를 판단하고(S14), 시야 제한 영역(DA)이 존재하는 것으로 판단되는 경우 해당 격자는 동적 장애물(DO)에 의한 충돌 위험 격자(CDG, 도 4 참조)인 것으로 판단하여, 해당 격자에 대한 예상 위험 비용을 산출하는 과정을 진행한다. 본 발명에 따른 예상 위험 비용은 장애물 속도와, 해당 격자와 시야 제한 영역(DA) 간의 거리에 기초하여 산출된다.Here, it is determined whether the viewing restriction area DA exists for the grid (S14), and if it is determined that the viewing restriction area DA exists, the grid is a collision risk grid due to the dynamic obstacle DO ( CDG, see FIG. 4), to calculate the estimated risk cost for the grid. The estimated risk cost according to the invention is calculated based on the obstacle speed and the distance between the grid and the field of view limited area DA.
도 1을 참조하여 보다 구체적으로 설명하면, 장애물 속도와, 해당 격자와 시야 제한 영역(DA) 간의 거리에 기초하여 이동 로봇(100)의 최대 허용 속도를 산출한다(S15). 여기서, 이동 로봇(100)의 최대 허용 속도는 시야 제한 영역(DA)과의 거리에서 이동 로봇(100)이 동적 장애물(DO)과 충돌을 피할 수 있도록 허용되는 최대 속도를 의미한다. 본 발명에서는 이동 로봇(100)의 최대 허용 속도 vmax를 상술한 [수학식 1] 내지 [수학식 4]로부터 유도되는 2차 방정식인 [수학식 5]를 통해 산출하는 것을 예로 한다.
Referring to FIG. 1, the maximum allowable speed of the
[수학식 5][Equation 5]
vmax 2/(2×arobot)+(tdelay+vobs/arobot)×vmax + tdelay×vobs = ddist
v max 2 / (2 × a robot ) + (t delay + v obs / a robot ) × v max + t delay × v obs = d dist
[수학식 5]는 해당 격자와 시야 제한 영역(DA) 간의 거리가 [수학식 1]의 최소 충돌 거리 dcollision에 대입되고, Vrobot이 vmax로 대체된 상태로 유도된 것이다.[Equation 5] is derived by substituting the maximum collision distance d collision of [Equation 1] in the distance between the grid and the field of view restriction area DA and replacing V robot with v max .
상기와 같이, 해당 격자에 대한 이동 로봇(100)의 최대 허용 속도가 산출되면(S15), 최대 허용 속도의 역수를 해당 격자에 대한 예상 위험 비용으로 등록한다(S16). 즉, 해당 격자에서 이동 로봇(100)에게 동적 장애물(DO)과 충돌을 피하기 위해 허용되는 최대 허용 속도가 큰 경우 이는 충돌 위험이 작다는 것을 의미하고, 최대 허용 속도가 작은 경우 출돌 위험이 크다는 것을 의미하므로, 최대 허용 속도의 역수를 해당 격자에 대한 예상 위험 비용으로 등록하게 된다.As described above, when the maximum allowable speed of the
한편, S14 단계에서 해당 격자에 대한 시야 제한 영역(DA)이 존재하지 않는 것으로 판단되는 경우, 해당 격자에 대한 예상 위험 비용은 기 설정된 기준 설정값으로 설정한다(S17). 여기서, 본 발명에서는 기준 설정값을 '0'으로 설정하는 것을 예로 한다.On the other hand, if it is determined in step S14 that the viewing limitation area DA for the grid does not exist, the estimated risk cost for the grid is set to a predetermined reference set value (S17). Here, in the present invention, setting the reference set value to '0' is taken as an example.
상기와 같은 과정을 통해, 하나의 격자에 대한 예상 위험 비용의 등록이 완료되면, 격자 지도를 구성하는 모든 격자들에 대해 예상 위험 비용의 등록이 완료되었는지 여부를 판단하고(S18), 예상 위험 비용의 산출이 필요한 격자가 존재하는 경우 격자를 이동하여(S19) S11 단계 내지 S17 단계를 수행하게 된다.Through the above process, when the registration of the estimated risk cost for one grid is completed, it is determined whether the registration of the estimated risk cost is completed for all grids constituting the grid map (S18). If there is a grating that needs to be calculated, the grating is moved (S19) to perform steps S11 to S17.
여기서, 예상 위험 비용이 산출되는 격자는 격자 지도 상의 모든 격자를 포함하지 않는다. 예컨대, 경로 생성 과정에 적용되는 후술할 그라디언트 기법(Gradient method)의 적용에 있어, 이동 로봇(100)의 사이즈가 반영되도록 이동 로봇(100)을 하나의 포인트로 대응시키기 위해 적용되는 C-space의 적용에 따라 고정 장애물, 예를 들어 벽과 같은 장애물과 근접한 격자는 고정 장애물의 확장을 통해 예상 위험 비용이 등록되는 격자에서 제외된다. 즉, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법에서 고정 장애물에 의한 위험 비용이 반영된 격자는 예상 위함 비용의 등록 대상 격자에서 제외될 수 있다.Here, the grid from which the estimated risk cost is calculated does not include all grids on the grid map. For example, in the following gradient method applied to the path generation process, the C-space is applied to correspond to the
도 3은 상기와 같은 과정을 통해, 시야 제한 영역(DA)이 존재하는 격자, 즉 충돌 위험 격자(CDG)를 환경 지도 상에 표시한 예를 도시한 도면이고, 도 4는 충돌 위험 격자(CDG)에 대한 최대 허용 속도의 분포의 예를 도시한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating an example of displaying, on the environment map, a grid in which a field of view restriction area DA exists, that is, a collision risk grating CDG through the above process, and FIG. 4 is a collision risk grating CDG. Is a diagram showing an example of the distribution of the maximum allowable speed with respect to).
상기와 같은 과정을 통해, 격자들에 대해 예상 위험 비용의 등록이 완료되면, 각 격자에 대해 등록된 예상 위험 비용을 이용하여, 기 설정된 경로 생성 기법을 통해 목표 위치로의 이동 경로를 생성한다(S20).Through the above process, when the registration of the estimated risk cost for the grids is completed, a moving path to the target location is generated by using a predetermined path generation technique using the estimated risk cost registered for each grid ( S20).
여기서, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법에서 이동 경로를 생성하기 위한 경로 생성 기법으로는 고유 비용(Intrinsic cost)과 근접 비용(Adjacent cost)을 이용하는 그라디언트 기법이 적용되는 것을 예로 한다. 이 때, 그라디언트 기법은 격자에 대해 등록된 예상 위험 비용을 고유 비용으로 적용하여 이동 경로를 생성하게 된다.Here, as a path generation technique for generating a moving path in the safe path generation method according to the present invention, a gradient method using an intrinsic cost and an adjacent cost is applied. At this time, the gradient technique generates the moving path by applying the estimated risk cost registered for the grid as the unique cost.
이에 따라, 가시적으로 차단된 동적 장애물(DO)과의 충돌 위험, 즉 시야 제한 영역(DA)까지의 거리 여유와 관련된 예상 위험 비용이 고유 비용에 반영되어, 고유 비용이 최대 허용 속도의 역수에 비례함으로써, 결과적으로 최소 시간 경로를 얻을 수 있게 된다.Thus, the inherent cost is reflected in the inherent cost of the collision risk with the visually blocked dynamic obstruction DO, ie the estimated risk cost associated with the margin of distance to the viewing restricted area DA, so that the intrinsic cost is proportional to the inverse of the maximum permissible speed. As a result, a minimum time path can be obtained.
이하에서는 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법이 효율적임을 확인하기 위한 실험 결과를, 도 5 내지 도 11을 참조하여 설명한다. 먼저, 실험 결과의 평가를 위해, 주행의 안전을 평가하는 성능 측정은 [수학식 6]을 이용한다. 여기서, 모든 영역은 동적 윈도우(Dynamic window)에서 정의된다.
Hereinafter, an experimental result for confirming that the safety path generation method according to the present invention is efficient will be described with reference to FIGS. 5 to 11. First, for the evaluation of the experimental results, the performance measurement for evaluating the safety of the driving uses [Equation 6]. Here, all the regions are defined in the dynamic window.
[수학식 6]&Quot; (6) "
[수학식 6]에서, Icollision은 충돌 리스크이고, Acollision과 Asafe는 각각 충돌 영역과, 허용 속도 영역을 나타낸다. 충돌이 발생하지 않은 속도 영역이 작아질 때, Icollision은 0에서 1까지 다양한 값을 갖게 된다.In
만약 Icollision이 1에 가까우면, 동적 윈도우에서 대부분의 속도는 충돌로 수렵된다. 따라서, Icollision이 1에 근접하게 되는 경우, 주행 제어 기법을 수정, 예를 들어 이동 로봇(100)의 속도를 줄여야 한다. 여기서, Icollision은 동적 장애물(DO) 환경에서 충돌 리스크를 모니터링하는데 사용되며, 안전한 주행을 위해 Icollision이 0에 근접하여야 한다.If I collision is close to 1, most of the velocity in the dynamic window is hunted by collision. Therefore, when I collision approaches 1, it is necessary to modify the driving control technique, for example, to reduce the speed of the
도 5는 예상치 못한 동적 장애물(DO)에 대한 충돌 리스크를 나타낸다. 도 5의 (a)는 이동 로봇(100)의 전방에 동적 장애물(DO)이 존재할 때의 센서 데이터를 나타낸 도면으로, 동적 윈도우에서 클리어런스 오브젝트(Clearance object)가 도 5의 (b)에 나타난다. 만약, 클리어런스 오브젝트가 임계치인 0.2보다 작으면, 충돌 속도 영역으로 분류된다. 그리고, 도 5의 (c)로부터, 이동 로봇(100)이 동적 장애물(DO)을 피하기 위해 왼쪽 바퀴를 가속함으로써 오른쪽으로 회전하여야 함을 알 수 있다. 이 때, 충돌 속도 영역은 매우 넓어지고, Icollision은 0.78이 된다. 따라서, 이동 로봇(100)은 충돌 가능한 위험한 상태로 결론지을 수 있다.5 shows collision risk for unexpected dynamic obstacles (DO). FIG. 5A illustrates sensor data when the dynamic obstacle DO exists in front of the
실험은 사무실과 같은 빌딩에서 수행되었다. 그리고, 이동 로봇(100)의 최대 속도는 0.5m/s로 설정하고, 최대 가속도는 0.8m/s2으로 설정하였다. 또한, 이동 로봇(100)에 설치되는 레이저 레인지 파인더(Laser range finder)의 샘플링 시간은 0.2s로 설정하고, 통상적인 보행을 하는 사람의 최대 보행 속도인 1m/s로 알려졌으나 안전 간격의 유지를 위해 동적 장애물(DO)의 속도는 1.5 ~3m/s로 설정하였다.Experiments were conducted in the same building as the office. The maximum speed of the
본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법과 비교하기 위한 제어 기법은 DWA 기법과 결합된 그래디언트 기법을 사용한다. 그리고, 실험은 헤어핀 주행(Hair-pin navigation)와 도어웨이 주행(Doorway navigation), 그리고 좁은 지역 통과로, 3개지 실험을 수행하였다. 또한, 본 발명에 따른 경로 생성 방법이 적용된 이동 로봇(100)에서, 주행 중 가시적인 동적 장애물(DO)에 대한 충돌 회피는 동일하기 DWA 기법을 적용하였다.The control scheme for comparison with the safe path generation method according to the present invention uses a gradient technique combined with a DWA technique. In addition, three experiments were conducted with hair-pin navigation, doorway navigation, and narrow area passage. In addition, in the
실험 상황은 동적 장애물(DO)이 시야 제한 영역(DA)으로부터 출현하여 이동 로봇(100)의 이동을 방해하는 것이다. 동적 장애물(DO)은 시야 제한 영역(DA)으로부터 출발하여 이동 로봇(100)의 경로를 가로 질러 이동하도록 설정된다.
The experimental situation is that a dynamic obstacle DO emerges from the field of view restriction area DA to obstruct the movement of the
실험 1 : 헤어핀 주행(Hair-pin navigation) Experiment 1: Hair-Pin Navigation
먼저, 헤어핀 주행을 위한 실험 조건은, 도 6에 도시된 바와 같다. 헤어핀 주행 실험에서 동적 장애물(DO)은 A 위치에서 B 위치로 3m/s로 이동하도록 설정되었다. 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 경로(PP)과, 비교 대상 이동 로봇의 경로(GP)는 도 6에 도시된 바와 같다.First, experimental conditions for driving the hairpin are as shown in FIG. 6. In the hairpin driving experiment, the dynamic obstacle (DO) was set to move 3 m / s from the A position to the B position. The path PP of the
비교 대상 이동 로봇의 경로(GP)가 상대적으로 짧음에도 불구하고 경로(GP)가 고정 장애물인 벽 가까이 통과하고 있음을 알 수 있다. 속도 제어의 경우에도 이동 로봇(100)이 제안된 안전 속도 제한 하에서 생성된 그라디언트 경로를 따라 이동하고 있다. 그리고, 비교 대상 이동 로봇이 코너 근처(도 6의 붉은색 표시 참조)에서 정지하는 것을 확인할 수 있었다.Although the path GP of the mobile robot to be compared is relatively short, it can be seen that the path GP passes near the wall, which is a fixed obstacle. Even in the case of speed control, the
상기와 같이, 비교 대상 이동 로봇이 매우 위험한 지역을 통과하기 때문에 비교 대상 이동 로봇의 최대 속도가 0까지 도달하였다. 결과적으로, 비교 대상 이동 로봇은 목적지에 도착하기 전에 정지하게 되며, 속도 제한이 그라디언트 기법에 의해 생성된 경로에 적용되었을 때 목적지로 도착하는데 실패하였다.As described above, since the comparison robot moves through a very dangerous area, the maximum speed of the comparison robot moves to zero. As a result, the mobile robot to be compared stops before arriving at the destination and failed to arrive at the destination when the speed limit was applied to the path generated by the gradient technique.
도 7은 상기와 같은 실험 과정 중의 이동 로봇(100)의 속도와 충돌 리스크 Icollision을 도시하고 있다. 도 7의 (a)는 비교 대상 이동 로봇의 속도와 충돌 리스크 Icollision을 도시한 도면이고, 도 7의 (b)는 비교 대상 이동 로봇에 안전 속도 제한을 설정한 상태의 속도와 충돌 리스크 Icollision을 도시한 도면이고, 도 7의 (c)는 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 속도와 충돌 리스크 Icollision을 도시한 도면이다.FIG. 7 illustrates the velocity and collision risk I collision of the
도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 비교 대상 이동 로봇은 8초 근처에서 동적 장애물(DO)을 만났을 때 충돌 리스크가 급증하였고, 이는 비교 대상 이동 로봇에 설정된 경로(GP)가 동적인 환경에서 충돌로부터의 안전을 보장할 수 없음을 의미하게 된다.As shown in (a) of FIG. 7, when the comparison target mobile robot encounters the dynamic obstacle DO near 8 seconds, the collision risk rapidly increased, which means that the path GP set in the comparison target mobile robot is dynamic. This means that safety from collision cannot be guaranteed.
또한, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 비교 대상 이동 로봇은 안전 속도 제한 하에서, 그에 따른 주행을 수행함을 알 수 있다. 반면, 느린 속력 때문에 충돌 리스크는 0을 유지하고 있음을 확인할 수 있다. 그러나, 비교 대상 이동 로봇은 상술한 바와 같이, 코너 부분에서의 정지 현상 때문에 목적지로 도달하는데 실패하게 된다.In addition, as shown in (b) of FIG. 7, it can be seen that the comparison target mobile robot performs driving according to the safety speed limit. On the other hand, due to the slow speed, the collision risk remains at zero. However, the comparison target mobile robot fails to reach the destination because of the stop phenomenon at the corner portion as described above.
반면, 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)은, 도 6에 도시된 바와 같이, 코너 부분을 우회하는 경로(PP)를 생성하기 때문에, 31초 근방에서 동적 장애물(DO)에 의한 충돌 리스크가 0.42로 증가하였으나, 동적 장애물(DO)과의 충돌은 회피하여 지속적인 주행을 계속하였다. 또한, 이동 로봇(100)은 안전한 경로를 따라 이동하기 때문에 이동 로봇(100)의 속도 또한 빨라졌다. 비록, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 전체 주행 시간은 40초를 넘겼으나, 안전을 만족시키는 최소 시간을 제공하는 방법으로 평가될 수 있다.
On the other hand, as shown in (c) of FIG. 7, the
실험 2 : 도어웨이 주행(Doorway navigation)Experiment 2: Doorway Navigation
도어웨이 주행을 위한 실험 조건은 도 8에 도시된 바와 같다. 도 2에 도시된 바와 같이, 동적 장애물(DO)은 A에서 B 방향으로 1.5m/s로 이동하는 것으로 설정된다. 도 8에 도시된 도어웨이 주행을 위한 실험 조건에서는 이동 로봇(100)의 경로 변경을 위한 공간이 많지 않음을 알 수 있다. 따라서, 이동 로봇(100)의 주행에 있어 속력 제한은 충돌을 피하기 위한 유일한 방법으로 간주될 수 있다.Experimental conditions for the doorway driving is as shown in FIG. As shown in FIG. 2, the dynamic obstacle DO is set to move 1.5 m / s in the A to B direction. In the experimental conditions for driving the doorway shown in FIG. 8, it can be seen that there is not much space for changing the path of the
일반적으로, 이동 로봇(100)이 문을 통과할 때, 경험적으로 속도를 감속시키는 것이 일반적이다. 그러나, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법이 적용된 이동 로봇(100)에는 어떠한 경험적인 학습론의 부가 없이 안전 경로 생성 방법 자체가 이동 로봇(100)의 속도를 제어하게 된다.In general, when the
도 8을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법과 기존의 그라디언트 기법에 따른 경로(PP,GP)가 유사함을 알 수 있다. 그러나, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)이 속도 제한 때문에 도어에 진입하기 전에 속력을 낮추었다는 점은 명확하다.Referring to FIG. 8, it can be seen that the safety path generation method according to the present invention and the paths PP and GP according to the existing gradient technique are similar. However, it is clear that the
도 9의 (a)는 비교 대상 이동 로봇의 속도와 충돌 리스크를 도시한 도면이다. 비교 대상 이동 로봇이 6초 근방에서 동적 장애물(DO)을 만났을 때, 충돌 리스크가 급증하고, 비교 대상 이동 로봇의 속도는 감소하게 된다. 이 때, 실제 상황에서는 비교 대상 이동 로봇과 동적 장애물(DO)이 거의 충돌 직전까지 가까워지는 상태가 발생한다. 도 9의 (a)에 도시된 바와 같이, 6초 근방에 있을 때 비교 대상 이동 로봇의 레이저 레인지 파인더와 같은 레이저 거리 센서(13)에 의해 감지된 센싱 데이터이다. 따라서, 실제 적용에 있어 비교 대상 이동 로봇은 충돌로부터의 안전을 보장하기 어렵게 된다.9 (a) is a diagram illustrating the speed and the collision risk of the mobile robot to be compared. When the mobile robot to be compared encounters the dynamic obstacle DO in the vicinity of 6 seconds, the collision risk increases rapidly and the speed of the mobile robot to be compared decreases. At this time, in a real situation, a state in which the comparison target mobile robot and the dynamic obstacle DO near each other near the collision occurs. As shown in FIG. 9A, the sensing data sensed by the
도 9의 (b)는 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 속도 프로파일을 도시한 도면이다. 이동 로봇(100)이 0에서 4초 사이에서 위험 영역으로 이동할 때, 속도가 대략 0.5m/s로 나타났음을 확인할 수 있다. 그리고, 이동 로봇(100)의 시야 제한으로 인해 속도가 약 0.1m/s로 감속되어 문을 통과함을 확인할 수 있다.9 (b) is a view showing a speed profile of the
위 실험에서, 동적 장애물(DO)의 속도는 상대적으로 빠른 1.5m/s로 설정되었으며, 실험 전체에서 최대 충돌 리스크는 0.08로 나타났다. 이와 같은 사실은 도어웨이 주행에서 안전한 주행을 위해서는 속도 제어가 중요함을 의미하게 된다. 따라서, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법이 적용되면, 별도의 부가적인 설정없이 도어웨이 주행에서도 안전한 주행을 보장할 수 있게 된다.
In the above experiments, the speed of the dynamic obstacle (DO) was set at a relatively fast 1.5 m / s, and the maximum collision risk was 0.08 throughout the experiment. This fact means that speed control is important for safe driving in doorway driving. Therefore, when the method for generating a safety route according to the present invention is applied, it is possible to ensure safe driving even in doorway driving without additional setting.
실험 3 : 좁은 통로 주행Experiment 3: Narrow Aisle Driving
도 10은 좁은 통로 주행을 위한 실험 조건을 도시하고 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, 종래의 그라디언트 기법은 벽과 기둥 사이의 협소한 지역을 통과하는 경로(GP)를 제공한다. 이는 그라디언트 기법 또한 다른 기존의 경로 생성 방법과 같이 최단 경로로 접근하기 때문이다.10 shows experimental conditions for narrow passageway driving. As shown in FIG. 10, the conventional gradient technique provides a path GP through a narrow area between the wall and the column. This is because the gradient technique also approaches the shortest path like other conventional path generation methods.
도 10에 도시된 바와 같이, 동적 장애물(DO)이 A에서 B 방향으로 이동할 때, 도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 동적 장애물(DO)로 인해 비교 대상 이동 로봇은 11초 근방에서 충돌 리스크가 1에 도달하게 된다. 이는 기존의 그라디언트 기법에 따른 경로가 극히 위험하다는 것을 나타낸다. 도 11의 (b)는 안전 속도 제한 하에서 동작하는 이동 로봇(100)을 나타낸 것으로, 협소한 지역에 진입하기 전에 이동 로봇(100)이 멈추게 된다.As shown in FIG. 10, when the dynamic obstacle DO moves from A to B direction, as shown in FIG. 11A, the moving object to be compared is about 11 seconds due to the dynamic obstacle DO. The collision risk will reach 1. This indicates that the path by the existing gradient technique is extremely dangerous. FIG. 11B illustrates the
반면, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법은, 도 10에 도시된 바와 같이, 우회 경로(PP)를 제공하게 된다. 만약, 이동 로봇(100)이 협소한 지역을 통과하려고 시도하게 되면, 충돌 회피를 위해 속도가 급격히 감소되어야 하며, 이는 최단 경로가 안전 주행을 위해 더 긴 이동 시간을 소모하게 되는 문제를 야기하게 된다. 결과적으로, 우회 경로(PP)가 안전하고 보다 빠른 경로가 될 수 있다. 이는 도 11의 (c)에 도시된 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 속도 분포를 나타낸 도면을 통해 확인할 수 있다.On the other hand, the safe path generation method according to the present invention, as shown in Figure 10, to provide a bypass path (PP). If the
이하에서는 도 12를 참조하여, 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법이 적용된 이동 로봇(100)에 대해 설명한다. 본 발명에 따른 이동 로봇(100)은, 도 12에 도시된 바와 같이, 경로 생성부(10), 구동부(12), 레이저 거리 센서(13) 및 주행 제어부(20)를 포함할 수 있다.Hereinafter, the
경로 생성부(10)는 본 발명에 따른 안전 경로 생성 방법에 따라 목표 위치로의 이동 경로를 생성한다. 여기서, 경로 생성부(10)가 이동 경로를 생성하는 방법은 상술한 바와 같은 바, 그 상세한 설명은 생략한다.The
구동부(12)는 이동 로봇(100)의 주행 수단인 바퀴를 회전시킨다. 여기서, 구동부(12)는 바퀴의 회전을 위한 모터 형태로 마련될 수 있으며, 본 발명에서는 한 쌍의 바퀴를 각각 회전시키는 한 쌍의 모터가 마련되는 것을 예로 한다. 그리고, 레이저 거리 센서(13)는 이동 로봇(100)의 전방을 향해 일정 각도로 레이저를 스캔하여 전방의 장애물을 감지한다.The driving
주행 제어부(20)는 경로 생성부(10)에 의해 생성된 경로에 따라 이동 로봇(100)이 주행하도록 구동부(12)를 제어한다. 여기서, 주행 제어부(20)는 레이저 거리 센서(13)에 의해 감지된 감지 결과에 기초하여 격자 지도 상에 등록되지 않은 장애물의 발견시 이를 회피하여 주행하도록 구동부(12)를 제어한다. 본 발명에서는 주행 제어부(20)가 DWA 제어 기법에 따라 주행하는 것을 예로 한다.The driving
또한, 주행 제어부(20)는 상술한 최대 허용 속도에 기초하여 주행 속도를 제어하게 된다. 즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 동적 장애물(DO)에 의한 위험 영역에 대해 최대 허용 속도가 산출되며, 주행 제어부(20)는 이동 로봇(100)이 위험 영역에 진입하는 경우 해당 위험 영역에 대해 산출된 최대 허용 속도 이하로 이동 로봇(100)이 주행하도록 구동부(12)를 제어함으로써, 동적 장애물(DO)에 의한 충돌 위험을 회피하게 된다.In addition, the driving
비록 본 발명의 몇몇 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 원칙이나 정신에서 벗어나지 않으면서 본 실시예를 변형할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 발명의 범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해질 것이다.
Although several embodiments of the present invention have been shown and described, those skilled in the art will appreciate that various modifications may be made without departing from the principles and spirit of the invention . It is intended that the scope of the invention be defined by the claims appended hereto and their equivalents.
100 : 이동 로봇 10 : 경로 생성부
11 : 주행 제어부 12 : 구동부
13 : 레이저 거리 센서100: mobile robot 10: path generation unit
11: driving control unit 12: driving unit
13: laser distance sensor
Claims (10)
(a) 격자 지도의 각 격자 단위로 기 등록된 장애물에 의한 시야 제한 영역을 산출하는 단계와;
(b) 해당 격자에 대한 상기 시야 제한 영역이 존재하는 경우, 상기 동적 장애물에 대해 기 설정된 장애물 속도와 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리에 기초하여 예상 위험 비용을 산출하는 단계와;
(c) 상기 (b) 단계에서 산출된 상기 예상 위험 비용을 해당 격자에 대해 등록하는 단계와;
(d) 상기 각 격자에 등록된 상기 예상 위험 비용을 이용하여, 기 설정된 경로 생성 기법을 통해 목표 위치로의 이동 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.In the safety path generation method considering the appearance of a dynamically blocked dynamic obstacle,
(a) calculating a field of view restriction area by an obstacle that is previously registered in each grid unit of the grid map;
(b) calculating an expected risk cost based on a predetermined obstacle speed for the dynamic obstacle and a distance between the grating and the viewing limited area when the viewing limited area exists for the corresponding grid;
(c) registering the estimated risk cost calculated in step (b) for the grid;
and (d) generating a movement route to a target position by using a predetermined route generation technique by using the estimated risk cost registered in each of the grids.
상기 (d) 단계에서 적용된 상기 경로 생성 기법은 고유 비용(Intrinsic cost)과 근접 비용(Adjacent cost)을 이용하는 그라디언트 기법(Gradient method)을 포함하며;
상기 그라디언트 기법(Gradient method)은 상기 예상 위험 비용을 상기 고유 비용에 적용하여 상기 이동 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 1,
The path generation technique applied in the step (d) includes a gradient method using an intrinsic cost and an adjacent cost;
And the gradient method applies the estimated risk cost to the inherent cost to generate the travel path.
상기 (b) 단계에서 상기 격자에 대한 상기 시야 제한 영역이 존재하지 않는 경우, 해당 격자에 대한 예상 위험 비용은 기 설정된 기준 설정값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 2,
In the case of (b), if there is no view limit region for the grating, the estimated risk cost for the grating is set to a predetermined reference set value.
상기 (a) 단계는,
(a1) 상기 장애물 속도와 이동 로봇의 로봇 속도에 기초하여 최소 충돌 거리가 산출되는 단계와;
(a2) 상기 격자 단위로 상기 최소 충돌 거리의 범위 내에서 해당 격자에 대한 도달 가능 영역을 산출하는 단계와;
(a3) 해당 격자에서 상기 이동 로봇의 가시 영역을 상기 최소 충돌 거리 범위 내에서 산출하는 단계와;
(a4) 상기 도달 가능 영역과 상기 가시 영역의 편차에 기초하여, 해당 격자에 대한 상기 시야 제한 영역을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 3,
In step (a),
(a1) calculating a minimum collision distance based on the obstacle speed and the robot speed of the mobile robot;
calculating a reachable area for the lattice within the range of the minimum collision distance in the lattice unit;
(a3) calculating the visible area of the mobile robot within the minimum collision distance within the grid;
(a4) calculating the field of view restriction region for the grid, based on the deviation of the reachable region and the visible region.
상기 최소 충돌 거리는 수학식
dcollision = ddelay + dbreak + dobs
ddelay = tdelay × (vrobot + vobs)
dbreak = vrobot 2/(2×arobot)
dobs = vobs × vrobot/arobot
(여기서, dcollision은 상기 최소 충돌 거리이고, tdelay는 상기 이동 로봇의 동작 지연 시간이고, vrobot는 상기 로봇 속도이고, vobs는 상기 장애물 속도이고, arobot는 상기 이동 로봇의 가속도이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 4, wherein
The minimum collision distance is
d collision = d delay + d break + d obs
d delay = t delay × (v robot + v obs )
d break = v robot 2 / (2 × a robot )
d obs = v obs × v robot / a robot
(Where d collision is the minimum collision distance, t delay is the motion delay time of the mobile robot, v robot is the robot speed, v obs is the obstacle speed, and a robot is the acceleration of the mobile robot) Safe path generation method, characterized in that calculated by.
상기 도달 가능 영역은 웨이브프런트 파면 전파 알고리즘(Wavefront propagation algorithm)에 의해 산출되고, 상기 가시 영역은 광선 투사법(Ray tracing method)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 4, wherein
And the reachable area is calculated by a wavefront propagation algorithm, and the visible area is calculated by a ray tracing method.
상기 예상 위험 비용은 상기 장애물 속도와 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리에 기초하여 산출되는 상기 이동 로봇의 최대 허용 속도의 역수에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 3,
And the expected risk cost is calculated by reciprocal of the maximum allowable speed of the mobile robot calculated based on the obstacle speed and the distance between the grid and the viewing limited area.
상기 최대 허용 속도는 2차 방정식
vmax 2/(2×arobot)+(tdelay+vobs/arobot)×vmax + tdelay×vobs = ddist
(여기서, vrobot는 상기 최대 허용 속도이고 tdelay는 상기 이동 로봇의 동작 지연 시간이고, vobs는 상기 장애물 속도이고, arobot는 상기 이동 로봇의 가속도이고, ddist은 해당 격자와 상기 시야 제한 영역 간의 거리이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 안전 경로 생성 방법.The method of claim 7, wherein
The maximum allowable speed is a quadratic equation
v max 2 / (2 × a robot ) + (t delay + v obs / a robot ) × v max + t delay × v obs = d dist
(Where v robot is the maximum allowable speed and t delay is the operation delay time of the mobile robot, v obs is the obstacle speed, a robot is the acceleration of the mobile robot, and d dist is the grid and the field of view limitation) Safety distance generation method).
상기 경로 생성부에 의해 생성된 상기 이동 경로에 따라 주행하는 주행 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.A path generation unit for generating a moving path according to the safety path generation method according to claim 7 or 8;
And a traveling controller configured to travel along the movement path generated by the route generation unit.
상기 주행 제어부는 상기 최대 허용 속도에 기초하여 주행 속도를 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.10. The method of claim 9,
And the traveling controller controls the traveling speed based on the maximum allowable speed.
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