KR101325145B1 - Apparatus and method for searching path by using road map of mobile robot - Google Patents
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Abstract
본 발명은 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 기술에 관한 것으로, 로봇의 출발 위치와 가장 가까운 길 위의 지점을 찾아 시작 위치로 설정하고, 로봇의 목적 위치와 가장 가까운 길 위의 지점을 찾아 도착 위치로 설정한 후, 길이 표현된 격자 지도를 이용한 경로 탐색을 수행하여 시작 위치와 도착 위치 사이의 경로를 탐색하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 지능 로봇에 꼭 필요한 기능 중 하나인 경로 탐색 단계에서 필요한 길 지도를 격자 지도와 함께 표현할 수 있으므로, 곡선 또는 다양한 폭의 길을 표현하기 쉬울 뿐만 아니라 기존의 격자 지도에서 사용하는 경로 탐색기를 그대로 사용 가능하게 할 수 있다.The present invention relates to a route search technology using a road map of a mobile robot, and finds a point on the road closest to the starting position of the robot, sets it as a starting position, and finds a point on the road closest to the robot's target position. After setting the location, the path search using the grid map expressed in length may be performed to search the path between the start position and the arrival position. According to the present invention, since the road map required in the path search step, which is one of the functions necessary for the intelligent robot, can be expressed with the grid map, it is not only easy to express the curve or the path of various widths, but also the path used in the existing grid map. You can use the explorer as is.
이동 로봇, 경로 탐색, 길 지도, 격자 지도, 점층적 격자 지도 Mobile robot, route navigation, street map, grid map, incremental grid map
Description
본 발명은 이동 로봇의 경로 탐색 기술에 관한 것으로서, 특히 이동 로봇의 경로 탐색에 필요한 길 지도를 표현하고 생성하는 방법과 이를 이용하여 경로 탐색을 수행하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a path search technology of a mobile robot, and more particularly, to a method for representing and generating a road map required for a path search of a mobile robot, and an apparatus and method for performing a path search using the same.
지능형 이동 로봇이 현재 위치에서 목적지까지 이동 가능한 경로를 찾는 기능은 가장 기본적이고 중요한 기능들 중 하나이며, 여러 가지 상황에 따라 이동 로봇이 지나갈 수 있는 길이 정해진다.Finding the path that an intelligent mobile robot can move from its current location to its destination is one of the most basic and important functions, and the path that a mobile robot can pass depends on various situations.
도 1은 종래 기술에 따라 이동 로봇이 이동할 수 있는 길에 이동 로봇의 위치 인식을 위한 바코드가 설치된 경우를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a case where a barcode for recognizing a position of a mobile robot is installed on a road in which the mobile robot can move according to the related art.
도 1을 참조하면, 이동 로봇(100)이 위치한 곳에 바코드(102)가 부착되어 있으므로, 이동 로봇(100)에 장착된 바코드 리더기를 이용하여 위치를 인식하고, 목적지까지의 경로를 탐색하고, 탐색된 경로를 통해 목적지까지 이동을 수행하게 된다.Referring to FIG. 1, since the
이러한 이동 로봇(100)의 이동 방식은 RFID나 바코드(102)와 같은 위치 인식을 위한 태그들이 길 형태로 배치되어 있으므로, 이동 로봇(100)이 해당 태그 위를 이동하는 경우에만 위치를 알 수 있는 경우이다.Since the moving method of the
도 2는 종래 기술에 따라 로봇의 이동할 수 있는 길을 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)으로 생성한 경우를 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a case in which a robot can move in a Voronoi diagram according to the related art.
도 2를 참조하면, 주어진 격자 지도(200)에서 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 이용하여 장애물과의 거리가 되도록 멀리 떨어진 로봇의 안전성이 고려된 경로(202)를 생성한 경우이다.Referring to FIG. 2, a
위와 같이 이동 로봇의 위치 인식 또는 안전성 확보를 위하여 로봇이 이동할 수 있는 길이 정의될 수 있다.As described above, the length in which the robot can move may be defined in order to secure the position recognition or safety of the mobile robot.
도 3a 내지 3b는 환경에 기 주어진 길(도 3a)과 종래 기술에 따라 그래프 데이터 구조로 표현된 길 지도(도 3b)를 도시한 도면이다.3A to 3B are diagrams showing a road given to an environment (Fig. 3A) and a road map represented by a graph data structure according to the prior art (Fig. 3B).
도 3a를 참조하면, 이동 로봇이 동작하여야 하는 공간 상에 장애물(302)이 격자 지도(300) 위에 표시되어 있고, 이동 로봇이 주행할 수 있는 길(304)이 사전에 설정되어 있다.Referring to FIG. 3A, an
도 3b를 참조하면, 종래 기술에 따른 길 표현 방법으로 도 3a와 같이 주어진 환경을 노드(node)와 연결선(edge)으로 이루어진 그래프 데이터 구조를 이용하여 길(354)을 나타낸 것이다.Referring to FIG. 3B, the
이러한 종래의 길 표현 방법은 장애물의 유무를 담고 있는 격자 지도(300, 350)와 길 표현을 위한 그래프 데이터(354)를 따로 관리하여야 하고, 곡선 표현에 많은 노드와 연결선을 사용하여야 하고, 또 종래의 격자 지도를 이용한 경로 탐색 알고리즘을 사용할 수 없다.In the conventional road representation method, the
상기한 바와 같이 동작하는 종래 기술에 의해 이동 로봇의 이동 경로 탐색 시 사용되는 지도에 있어서는, 격자 지도(300, 350)과 길 지도(354)가 각각 따로 관리되고 있으며, 도 3b에서와 같이 이동 로봇이 주행할 수 있는 곡선의 길을 표시하여야 하는 경우에는 많은 수의 노드와 연결선이 필요로 하게 되며, 격자 지도(300, 350)를 기반으로 한 경로 탐색 알고리즘은 그대로 사용할 수 없다는 문제점이 있었다.In the map used when searching for the moving path of the mobile robot according to the prior art operating as described above, the
이에 본 발명은, 지능형 이동 로봇의 이동 경로 탐색에 필요한 길 지도를 격자 지도 내에 표현하고, 이를 이용하여 경로 탐색을 수행할 수 있는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치 및 방법을 제공한다.Accordingly, the present invention provides a route search apparatus and method using a route map of a mobile robot capable of expressing a route map required for a movement route search of an intelligent mobile robot in a grid map.
또한 본 발명은, 지능형 이동 로봇에서의 손쉬운 이동 경로 탐색을 위해 격자 지도와 함께 관리가 가능하고, 곡선 표현이 자유로운 길 지도 표현 방식을 제공할 수 있는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치 및 방법을 제공한다.In addition, the present invention, the path navigation apparatus and method using a road map of the mobile robot that can be managed with a grid map for easy navigation path search in an intelligent mobile robot, and can provide a road map representation method free of curve expression To provide.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치는, 장애물 정보가 포함된 격자 지도 상에 길 정보가 추가된 지도 데이터가 저장되는 지도 정보 데이터베이스와, 상기 지도 데이터를 토대로 경로 탐색을 수행하여, 탐색된 경로로 주행을 제어하는 제어부와, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 주행 모터를 구동하는 주행부를 포함한다.A route searching apparatus using a road map of a mobile robot according to an embodiment of the present invention includes a map information database storing map data added with road information on a grid map including obstacle information, and a route based on the map data. A search unit includes a controller configured to control driving in the searched path and a driving unit driving the driving motor according to a control command of the controller.
여기서, 상기 길 정보는, 격자 지도 내에 장애물이 있는 셀과 다른 이동 비용을 갖는 셀로 표현하는 것을 특징으로 한다.Here, the road information may be represented by a cell having a different moving cost from a cell with an obstacle in the grid map.
그리고 상기 부가적인 정보는, 길의 이동 비용, 길의 굴곡, 길의 폭, 길의 진행 방향 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.The additional information may be at least one of a moving cost of a road, a road bend, a road width, and a road running direction.
이때, 상기 제어부는, 상기 격자 지도의 장애물 근처에 기 설정된 두께만큼 높은 이동 비용을 갖는 점층적 격자 지도를 생성하여 이용하는 것을 특징으로 한다.In this case, the controller is characterized in that to generate and use a gradual grid map having a moving cost as high as a predetermined thickness near the obstacle of the grid map.
상기 점층적 격자 지도는, 장애물 근처의 이동 비용을 기 설정된 장애물과 거리에 대한 이동 비용 함수를 통해 점층적으로 이동 비용을 변화시키는 것을 특징으로 한다.The gradual lattice map is characterized in that the moving cost near the obstacle is gradually changed by the moving cost function for the predetermined obstacle and the distance.
또한, 상기 제어부는, 시작 노드에서 목표 노드까지의 경로 탐색을 위해 격자 지도 기반의 경로 탐색 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 한다.The control unit may use a grid map based path search algorithm for path search from a start node to a target node.
한편, 상기 경로 탐색 장치는, 사용자의 주행 제어 명령 또는 경로 탐색 명령을 입력받는 입력부와, 적어도 하나의 센서를 통해 이동 로봇의 현재 위치와 이동 로봇 근처의 장애물과의 거리를 측정하는 센서부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The path search apparatus further includes an input unit configured to receive a driving control command or a path search command of a user, and a sensor unit configured to measure a distance between a current position of the mobile robot and an obstacle near the mobile robot through at least one sensor. Characterized in that.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법은, 이동 로봇에서 장애물 정보가 포함된 격자 지도 상에 길 정보가 추가된 지도 데이터를 토대로 경로 탐색을 수행하는 과정과, 상기 탐색된 경로로 주행을 위한 제어 명령을 생성하는 과정과, 상기 제어 명령에 따라 주행 모터를 구동하는 과정을 포함하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.According to an exemplary embodiment of the present invention, a path search method using a road map of a mobile robot includes: performing a path search based on map data added with road information on a grid map including obstacle information in a mobile robot; A path searching method using a road map of a mobile robot, the method comprising: generating a control command for driving on a searched path, and driving a driving motor according to the control command.
여기서, 상기 길 정보는, 격자 지도 내에 장애물이 있는 셀과 다른 이동 비용을 갖는 셀로 표현하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.Here, the path information is a path search method using a road map of a mobile robot, characterized in that represented by a cell having a different movement cost than a cell with an obstacle in the grid map.
그리고 상기 부가적인 정보는, 길의 이동 비용, 길의 굴곡, 길의 폭, 길의 진행 방향 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.And the additional information is at least one of a travel cost of a road, a road bend, a road width, and a road travel direction.
그리고 상기 경로 탐색을 수행하는 과정은, 상기 격자 지도의 장애물 근처에 기 설정된 두께만큼 높은 이동 비용을 갖는 점층적 격자 지도를 생성하여 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.And performing the path search by generating and using an incremental grid map having a moving cost as high as a predetermined thickness near an obstacle of the grid map.
상기 점층적 격자 지도는, 장애물 근처의 이동 비용을 기 설정된 장애물과 거리에 대한 이동 비용 함수를 통해 점층적으로 이동 비용을 변화시키는 것을 특징으로 하는 격자 지도.And the gradual lattice map is configured to vary the moving cost gradually through a moving cost function for a predetermined obstacle and a distance.
또한, 상기 경로 탐색을 수행하는 과정은, 시작 노드에서 목표 노드까지의 경로 탐색을 위해 격자 지도 기반의 경로 탐색 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.In the process of performing the route search, a route search method using a road map of a mobile robot, characterized in that a grid map based route search algorithm is used for route search from a start node to a target node.
한편, 상기 경로 탐색 방법은, 적어도 하나의 센서를 통해 이동 로봇의 현재 위치와 이동 로봇 근처의 장애물과의 거리를 측정하는 센서부, 사용자의 주행 제어 명령 또는 경로 탐색 명령을 입력받은 경우, 이를 토대로 상기 이동 로봇의 제어를 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.On the other hand, the path search method, the sensor unit for measuring the distance between the current position of the mobile robot and the obstacle near the mobile robot through at least one sensor, if the user's driving control command or path search command received based on this The route search method using a road map of the mobile robot further comprising the step of performing the control of the mobile robot.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치는, 장애물 정보가 포함된 격자 지도상에 길 정보가 추가된 지도 데이터가 저장되는 지도 정보 데이터베이스와, 상기 지도 데이터를 토대로 경로 탐색을 수행하여, 탐색된 경로로 주행을 제어하는 제어부와, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 주행 모터를 구동하는 주행부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a route search apparatus using a road map of a mobile robot includes a map information database storing map data added with road information on a grid map including obstacle information, and a route based on the map data. A search unit includes a controller configured to control driving in the searched path and a driving unit driving the driving motor according to a control command of the controller.
여기서, 상기 길 정보는, 격자 지도 내에 장애물이 있는 셀과 다른 이동 비용을 갖는 셀로 표현하는 것을 특징으로 한다.Here, the road information may be represented by a cell having a different moving cost from a cell with an obstacle in the grid map.
그리고 상기 부가적인 정보는, 길의 이동 비용, 길의 굴곡, 길의 폭, 길의 진행 방향 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.The additional information may be at least one of a moving cost of a road, a road bend, a road width, and a road running direction.
이때, 상기 제어부는, 상기 격자 지도의 장애물 근처에 기 설정된 두께만큼 높은 이동 비용을 갖는 점층적 격자 지도를 생성하여 이용하는 것을 특징으로 한다.In this case, the controller is characterized in that to generate and use a gradual grid map having a moving cost as high as a predetermined thickness near the obstacle of the grid map.
상기 점층적 격자 지도는, 장애물 근처의 이동 비용을 기 설정된 장애물과 거리에 대한 이동 비용 함수를 통해 점층적으로 이동 비용을 변화시키는 것을 특징으로 한다.The gradual lattice map is characterized in that the moving cost near the obstacle is gradually changed by the moving cost function for the predetermined obstacle and the distance.
또한, 상기 제어부는, 시작 노드에서 목표 노드까지의 경로 탐색을 위해 격자 지도 기반의 경로 탐색 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 한다.The control unit may use a grid map based path search algorithm for path search from a start node to a target node.
한편, 상기 경로 탐색 장치는, 사용자의 주행 제어 명령 또는 경로 탐색 명령을 입력 받는 입력부와, 적어도 하나의 센서를 통해 이동 로봇의 현재 위치와 이동 로봇 근처의 장애물과의 거리를 측정하는 센서부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The path search apparatus further includes an input unit configured to receive a user's driving control command or a path search command, and a sensor unit configured to measure a distance between a current position of the mobile robot and an obstacle near the mobile robot through at least one sensor. Characterized in that.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법은, 이동 로봇에서 장애물 정보가 포함된 격자 지도 상에 길 정보가 추가된 지도 데이터를 토대로 경로 탐색을 수행하는 과정과, 상기 탐색된 경로로 주행을 위한 제어 명령을 생성하는 과정과, 상기 제어 명령에 따라 주행 모터를 구동하는 과정을 포함하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.According to an exemplary embodiment of the present invention, a path search method using a road map of a mobile robot includes: performing a path search based on map data added with road information on a grid map including obstacle information in a mobile robot; A path searching method using a road map of a mobile robot, the method comprising: generating a control command for driving on a searched path, and driving a driving motor according to the control command.
여기서, 상기 길 정보는, 격자 지도 내에 장애물이 있는 셀과 다른 이동 비용을 갖는 셀로 표현하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.Here, the path information is a path search method using a road map of a mobile robot, characterized in that represented by a cell having a different movement cost than a cell with an obstacle in the grid map.
그리고 상기 부가적인 정보는, 길의 이동 비용, 길의 굴곡, 길의 폭, 길의 진행 방향 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.And the additional information is at least one of a travel cost of a road, a road bend, a road width, and a road travel direction.
그리고 상기 경로 탐색을 수행하는 과정은, 상기 격자 지도의 장애물 근처에 기 설정된 두께만큼 높은 이동 비용을 갖는 점층적 격자 지도를 생성하여 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.And performing the path search by generating and using an incremental grid map having a moving cost as high as a predetermined thickness near an obstacle of the grid map.
상기 점층적 격자 지도는, 장애물 근처의 이동 비용을 기 설정된 장애물과 거리에 대한 이동 비용 함수를 통해 점층적으로 이동 비용을 변화시키는 것을 특징으로 하는 격자 지도.And the gradual lattice map is configured to vary the moving cost gradually through a moving cost function for a predetermined obstacle and a distance.
또한, 상기 경로 탐색을 수행하는 과정은, 시작 노드에서 목표 노드까지의 경로 탐색을 위해 격자 지도 기반의 경로 탐색 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.In the process of performing the route search, a route search method using a road map of a mobile robot, characterized in that a grid map based route search algorithm is used for route search from a start node to a target node.
한편, 상기 경로 탐색 방법은, 적어도 하나의 센서를 통해 이동 로봇의 현재 위치와 이동 로봇 근처의 장애물과의 거리를 측정하는 센서부, 사용자의 주행 제어 명령 또는 경로 탐색 명령을 입력 받은 경우, 이를 토대로 상기 이동 로봇의 제어를 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 방법.On the other hand, the path search method, if the sensor unit for measuring the distance between the current position of the mobile robot and the obstacle near the mobile robot through at least one sensor, the user's driving control command or the path search command received, based on this The route search method using a road map of the mobile robot further comprising the step of performing the control of the mobile robot.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be implemented in various different forms, and only the embodiments make the disclosure of the present invention complete, and the general knowledge in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the person having the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The following terms are defined in consideration of the functions in the embodiments of the present invention, which may vary depending on the intention of the user, the intention or the custom of the operator. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생 산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.Each block of the accompanying block diagrams and combinations of steps of the flowchart may be performed by computer program instructions. These computer program instructions may be loaded into a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus so that the instructions, which may be executed by a processor of a computer or other programmable data processing apparatus, And means for performing the functions described in each step are created. These computer program instructions may be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular manner, and thus the computer usable or computer readable memory. Instructions stored therein may also produce an article of manufacture containing instruction means for performing the functions described in each block or flowchart step of the block diagram. Computer program instructions may also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, such that a series of operating steps may be performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-implemented process to create a computer or other programmable data. Instructions that perform processing equipment may also provide steps for performing the functions described in each block of the block diagram and in each step of the flowchart.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.Also, each block or each step may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing the specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative embodiments, the functions noted in the blocks or steps may occur out of order. For example, the two blocks or steps shown in succession may in fact be executed substantially concurrently or the blocks or steps may sometimes be performed in the reverse order, depending on the functionality involved.
본 발명이 실시예는, 지능형 이동 로봇에 꼭 필요한 기능 중 하나인 경로 탐색 단계에서 필요한 길 지도를 격자 지도와 함께 표현할 수 있도록 구현하여, 곡선 또는 다양한 폭의 길을 표현하고, 기존의 격자 지도에서 사용하는 경로 탐색기를 그대로 사용 가능하게 하는 것으로서, 이때 격자 지도 내에 장애물 근처에 높은 이동 비용을 가지는 점층적 격자 지도로 길을 표현하여 장애물과 부딪힐 위험을 최소화하는 것이다.Embodiments of the present invention are implemented so that the road map required in the path search step, which is one of the functions necessary for the intelligent mobile robot, can be expressed together with the grid map to express a curve or a road having various widths, By using the path searcher as it is, it minimizes the risk of hitting the obstacle by expressing the road in a gradual grid map having a high moving cost near the obstacle in the grid map.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한 다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 격자 지도 내에 길을 표시한 도면이다.4 is a view showing a road in a grid map according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 지능형 이동 로봇의 이동 경로 탐색에 이용되는 길 지도를 포함한 격자 지도(400)를 표현한 것으로, 장애물(402)의 유무뿐만 아니라 기 주어진 길(404)도 직접 표현한다.Referring to FIG. 4, a
이는 도 3 a내지 도 3 b에서와 같이 장애물(302, 352) 유무(유: 검은색, 무: 흰색)만을 표현하는 격자 지도(300)와 달리 본 발명에서 제안하는 격자 지도는 도 4와 같이 격자 지도에 길(404)을 장애물이 없는 셀보다 낮은 이동 비용으로 표현할 수 있다.This is different from the
도 4를 예로, 장애물이 있는 셀(검은색, 402)은 무한대의 이동 비용을 갖고, 장애물이 없는 셀(흰색)이 16의 이동 비용을 가질 때, 길 위의 셀(회색, 404)은 16보다 작은 크기의 이동 비용을 갖는다.Using FIG. 4 as an example, an obstructed cell (black, 402) has an infinite travel cost, and when an unobstructed cell (white) has a moving cost of 16, a cell on the road (grey, 404) is 16 Has a smaller cost of movement.
여기서, 곡선의 길은 비트맵 이미지의 곡선과 같은 방식으로 표현되므로, 곡선을 표현하기 위해 사용되었던 복잡한 노드와 연결선은 필요 없게 된다.Here, the curve path is represented in the same way as the curve of the bitmap image, thus eliminating the need for complicated nodes and connecting lines used to represent the curve.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 길의 두께를 달리한 길 지도를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a road map having different thicknesses according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 길 지도(500) 상에 빨간색으로 표시된 셀들(502)이 낮은 이동 비용을 갖는 길 위의 셀이고, 이동 로봇이 주행할 수 있는 길의 폭이 넓은 경우에는 길 위의 모든 셀들을 모두 낮은 이동 비용(빨간색)을 갖도록 하여 두꺼운 길을 표현한다.Referring to FIG. 5, if the
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 구조를 도시한 블록도이다.6 is a block diagram showing the structure of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 이동 로봇은 입력부(602), 지도 정보 데이터베이스(604), 센서부(606), 제어부(608), 주행부(610) 등을 포함한다.Referring to FIG. 6, the mobile robot includes an
구체적으로 입력부(602)는 사용자의 명령을 이동 로봇에 기 부착된 키패드 및 터치스크린 방식으로 입력 받거나 유무선 통신 방식으로 원격 제어(예컨대, 주행 제어 명령, 경로 탐색 명령 등)를 수행하는 경우에는 연동된 원격 제어기로부터 전송된 제어 명령을 입력 받아 이를 제어부(608)로 전달한다.In detail, the
지도 정보 데이터베이스(604)에는 이동 로봇의 주행을 위해 필요한 지도 데이터가 저장되어 있으며, 길 정보가 포함된 격자 지도를 저장하고 있다.The
센서부(606)는 위치 인식 센서로서 GPS 수신부, RFID 리더, 바코드 리더 또는 각종 실내 GPS 수신부를 갖고, 거리 감지 센서로서 레이저 거리 감지 센서(laser range finder, LRF), 초음파 거리 감지 센서, 적외선 거리 감지 센서와 카메라 모듈을 포함하는 것으로서, 이동 로봇의 위치와 이동 로봇 근처의 장애물의 감지 거리를 측정하여 제어부(608)로 전달한다.The
제어부(608)은 지도 정보 데이터베이스(604)로부터 격자 지도를 전달 받아 이를 토대로 경로 탐색 알고리즘을 수행함으로써, 출발 위치와 목적 위치까지의 최단 경로, 최소 비용 경로 그리고 안전성이 고려된 경로 등을 탐색하는 것이 가능하다.The
제어부(608)는 입력부(602)로부터 사용자 명령을 입력받아 현재 위치에서 목적 위치까지의 주행을 수행하는 경우, 지도 정보 데이터베이스(604)로부터 길 정 보가 포함된 격자 지도를 전달받고, 센서부(606)로부터 측정된 데이터를 전달 받아 격자 지도에서 이동 로봇의 현재 위치를 파악하고, 경로 탐색 알고리즘을 수행하여 현재 위치에서 목적 위치까지의 최단 경로를 산출하거나, 장애물을 고려하여 이동 로봇이 장애물과 일정한 거리를 둔 안전성이 고려된 경로를 찾게 된다. 이후 제어부(608)에서는 주행부(610)의 주행 모터 등을 제어하여 이동 로봇이 해당 경로를 따라 주행할 수 있도록 제어한다.When the
도 7a 내지 7b는 본 발명의 실시예에 따른 기 주어진 길(도 7a)과 이를 이용한 경로 탐색의 예와 결과(도 7b)를 도시한 도면이다.7A to 7B are diagrams showing examples of a given road (FIG. 7A) and a route search using the same, and the result (FIG. 7B) according to an embodiment of the present invention.
도 7a를 참조하면, 기 정의된 길(702)을 함께 나타낸 격자 지도(700)이며, 도 7b는 이를 이용하여 생성한 경로의 예(760)를 함께 나타내고 있는 격자 지도(750)이다. 길(702) 정보는 격자 지도(700) 위에 다른 크기의 이동 비용으로 표시되기 때문에 격자 지도(700)를 이용한 기존의 경로 탐색 알고리즘을 그대로 사용 가능하다. 따라서 제어부(608)에서는 아래와 같이 세 단계로 경로를 찾는다.Referring to FIG. 7A, a
단계1: 로봇의 출발 위치(S)(752)와 가장 가까운 길 위의 지점을 찾아 시작 위치(S')(754)로 설정함.Step 1: Find the point on the road closest to the start position (S) 752 of the robot and set it as the start position (S ') 754.
단계2: 로봇의 목적 위치(E)(756)와 가장 가까운 길 위의 지점을 찾아 도착 위치(E')(758)로 설정함.Step 2: Find the point on the road closest to the robot's destination position (E) 756 and set it as the arrival position (E ') 758.
단계3: 기존의 격자 지도(750)에서 경로 탐색기, 즉 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 시작 위치(S)(752)와 도착 위치(E)(756) 사이의 경로를 찾게 됨.Step 3: In the existing
한편, 상기의 단계 3에서는 사용되는 경로 탐색 알고리즘은 기존의 격자지도 를 이용한 경로 탐색 알고리즘이 사용된다. A* 알고리즘과 같은 휴리스틱 탐색(heuristic search) 기법은 빠른 시간에 최소의 이동 비용을 갖는 경로를 보장하기 때문에 많이 사용된다.On the other hand, in step 3, the path search algorithm used is a path search algorithm using a conventional grid map. Heuristic search techniques, such as the A * algorithm, are popular because they guarantee a path with minimal travel cost in a short time.
A* 알고리즘은 시작 노드 s에서 목표 노드 t까지 최소 비용으로 이동 가능한 노드를 찾기 위해 이동 가능한 노드들 중 가장 최소 비용을 보장할 가능성이 높은 노드를 먼저 탐색한다. 이러한 탐색의 지표로 아래 <수학식 1>과 같은 평가 함수를 사용한다.The A * algorithm first searches for nodes that are most likely to guarantee the least cost of the movable nodes to find the nodes that are movable at the lowest cost from the starting node s to the target node t. As an index of such a search, an evaluation function such as
비용 함수 c(s,n)는 시작 노드 s에서 평가되는 노드 n까지 이동에 필요한 최소 비용이다. 비용 함수 c(s,n)는 일반적으로 아래 <수학식 2>와 같이 부모 노드 p에서 자식 노드 n으로 이동시 필요한 이동 비용 c(p,n)을 누적하여 계산한다. 길 정보를 포함한 격자 지도에서 길 위의 셀은 다른 셀보다 낮은 이동 비용을 갖기 때문에, A*와 같은 최소 비용을 보장하는 경로 탐색의 결과는 길 통해 이동하는 경로이다.The cost function c (s, n) is the minimum cost required to move from the starting node s to node n evaluated. The cost function c (s, n) is generally calculated by accumulating the moving cost c (p, n) required when moving from the parent node p to the child node n as shown in Equation 2 below. Since the cells on the road have lower travel costs than other cells in the grid map including the road information, the result of the path search that guarantees the minimum cost such as A * is the path traveling through the road.
휴리스틱 함수 h(n,t)는 노드 n에서 목표 노드 t까지 이동에 예상되는 비용이다. 잘 알려진 휴리스틱 함수는 아래 <수학식 3>과 같은 유클리디안 거 리(Euclidean distance)이다.The heuristic function h (n, t) is the expected cost to move from node n to target node t. A well-known heuristic function is the Euclidean distance as shown in Equation 3 below.
A* 알고리즘은 큐(queue)에 쌓인 탐색할 노드들 중 최소의 평가 함수를 가지는 노드를 우선으로 방문하며, 목적 지점에 도착할 때까지 노드 방문을 계속한다.The A * algorithm first visits the node with the lowest evaluation function among the nodes to be searched accumulated in the queue and continues to visit the node until it reaches the destination point.
기 정의된 길이 없는 경우, 장애물이 없는 모든 셀은 같은 크기의 이동비용을 같고, A* 알고리즘은 최단 경로를 찾는다. 최단 경로는 도 9의 (a), 도 10 (a)와 같이 장애물에 붙어 이동하는 경로이고, 장애물과 충돌 위험이 큰 경로이다.In the absence of a predefined path, all cells without obstacles have the same moving cost and the A * algorithm finds the shortest path. The shortest path is a path moving to an obstacle as shown in FIGS. 9A and 10A, and a path having a high risk of collision with the obstacle.
이에 점층적 격자 지도를 생성하여 로봇이 안전하게 이동할 수 있는 길을 자동으로 생성하는 방법에 대해 설명하도록 한다.This section explains how to create a grid of gradual grids and automatically create a path for the robot to move safely.
도 8a 내지 8b는 본 발명의 실시예에 따른 기 주어진 격자 지도(도 8a)와 이를 이용하여 생성한 점층적 격자 지도(도 8b)를 도시한 도면이다.8A-8B illustrate a given grid map (FIG. 8A) and an incremental grid map (FIG. 8B) generated using the same according to an embodiment of the present invention.
도 8a를 참조하면, 주어진 격자 지도(800)는 도 7a의 격자 지도(700)와 비교하여 장애물이 더 두꺼운 것을 볼 수 있다. 격자 지도에서 A* 알고리즘을 통해 경로를 생성하기 위해서는 이동 로봇의 반지름만큼 도 8a와 같이 장애물을 팽창시킨다. 장애물의 팽창을 통해 이동 로봇을 점, 즉 격자 지도 내의 셀 하나로 여겨지게 되고, 복잡한 장애물 충돌 검사 없이 그래프 탐색을 수행할 수 있게 된다. 도 8a의 농도는 셀에서의 이동 비용 c(p, n) 을 나타낸다(회색: 1, 검은색: 무한대).Referring to FIG. 8A, it can be seen that a given
도 8b를 참조하면, 도 8a의 격자 지도(800)와 비교하여 장애물 근처에서 높은 이동 비용에서 점층적으로 감소하여 이동 비용을 갖는 셀들(852)을 볼 수 있다.Referring to FIG. 8B, it can be seen that
이와 같이 점층적 격자 지도를 이용하면 장애물에 가까울수록 경로 탐색시, 보다 높은 이동 비용을 발생하고, A* 알고리즘을 이용한 최소 이동 비용 경로를 찾으면 되도록 장애물에서 멀리 떨어진 안전한 경로가 생성된다.As the gradual grid map is used, the closer to the obstacle, the higher the travel cost is generated during the path search, and the safer path away from the obstacle is created to find the minimum travel cost path using the A * algorithm.
점층적 격자 지도는 (표 1)과 영상 처리에 사용되는 형태적 연산(morphological operation)의 팽창(dilation)과 유사한 방법으로 생성될 수 있다.Incremental lattice maps can be generated in a manner similar to the dilation of the morphological operations used in (Table 1) and image processing.
상기 (표 1)에서와 같이 GetCost 함수와 SetCost 함수는 주어진 셀로 이동하기 위해 필요한 이동 비용을 반환하고 설정하는 함수이다. 세 가지 파라미터인 점층 두께(thickness), 시작 이동 비용(starting cost)과 감소량(delta)을 바꿈으로써 장애물에 대해 떨어지는 정도와 이동 비용의 감소량을 조절할 수 있다.As shown in Table 1 above, the GetCost and SetCost functions return and set a moving cost required to move to a given cell. By changing the three parameters, the thickness, starting cost and delta, the degree of fall to the obstacle and the amount of reduction in the movement cost can be controlled.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 점층적 격자 지도를 이용한 제1 경로 계획의 비교 결과를 도시한 도면이며, 도 10은 본 발명의 실시예에 따라 점층적 격자 지도를 이용한 제2 경로 계획의 비교 결과를 도시한 도면이다.FIG. 9 is a view showing a comparison result of a first route plan using a gradual lattice map according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a view of a second route plan using a gradual lattice map according to an embodiment of the present invention. It is a figure which shows a comparison result.
도 9를 참조하면, (a)에서는 도 8 a의 격자 지도를 이용하여 최단 경로를 탐색하여 짧지만 장애물에 가까운 경로(900)를 찾는다. (b)에서는 도 8 b의 점층적 격자 지도를 이용하여 최소 이동 비용을 갖는 경로(902)가 탐색 되는데, 장애물들과 기 설정된 거리만큼 거리를 두어 참조 번 호900의 경로보다 안전성이 높은 경로이다.Referring to FIG. 9, in FIG. 9A, a shortest path close to an obstacle is found by searching for the shortest path using the grid map of FIG. 8A. In (b), the
도 10를 참조하면, (a)에서는 도 8 a의 격자 지도를 이용하여 장애물에 가까운 경로(1000)를 찾는다. (b)에서는 도 8 b의 점층적 격자 지도를 이용하여 장애물들과 거리를 둔 안전성이 높은 경로(1002)를 찾는다.Referring to FIG. 10, in FIG. 10A, a
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치 및 방법은, 지능 로봇에 꼭 필요한 기능 중 하나인 경로 탐색 단계에서 필요한 길 지도를 격자 지도와 함께 표현할 수 있도록 구현하여, 곡선 또는 다양한 폭의 길을 표현하고, 기존의 격자 지도에서 사용하는 경로 탐색기를 그대로 사용 가능하게 하는 것으로서, 이때 기 정의된 길이 없는 격자 지도는 점층적 격자 지도로 길을 표현하여 장애물과의 부딪힐 위험을 최소화한다.As described above, the apparatus and method for searching a route using a road map of a mobile robot according to an embodiment of the present invention may represent a road map necessary in a path search step, which is one of functions necessary for an intelligent robot, with a grid map. By implementing a path or a path of various widths, the path navigator used in the existing grid map can be used as it is. In this case, the gridless map without a predetermined length is represented by a gradual grid map to display obstacles and obstacles. Minimize the risk of bumping.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but is capable of various modifications within the scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims, and equivalents thereof.
도 1은 종래 기술에 따라 로봇이 이동할 수 있는 길에 위치 인식을 위한 바코드가 설치된 경우를 도시한 도면,1 is a diagram illustrating a case in which a barcode for location recognition is installed on a road where a robot can move according to the prior art;
도 2는 종래 기술에 따라 로봇이 이동할 수 있는 길을 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)으로 생성한 경우를 도시한 도면,FIG. 2 is a diagram illustrating a case in which a robot can move in a Voronoi diagram according to the prior art; FIG.
도 3a 내지 3b는 환경에 기 주어진 길(도 3a)과 종래 기술에 따라 그래프 데이터 구조로 표현된 길 지도(도 3b)를 도시한 도면,3a to 3b show a road given to the environment (Fig. 3a) and a road map represented by a graph data structure according to the prior art (Fig. 3b),
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 격자 지도 내에 기 주어진 길(도 3a)을 장애물과 다른 이동 비용으로 표현한 도면,4 is a diagram representing a given road (FIG. 3A) in a grid map according to an embodiment of the present invention as an obstacle and a different moving cost;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 길의 두께를 달리한 길 지도를 도시한 도면,5 is a view showing a road map with a different thickness of a road according to an embodiment of the present invention;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 구조를 도시한 블록도,6 is a block diagram showing the structure of a mobile robot according to an embodiment of the present invention;
도 7a 내지 7b는 본 발명의 실시예에 따른 기 주어진 길(도 7a)과 이를 이용한 경로 탐색의 예와 결과(도 7b)를 도시한 도면,7A to 7B are diagrams showing examples of a given road (FIG. 7A) and a route search using the same, and the result (FIG. 7B) according to an embodiment of the present invention;
도 8a 내지 8b는 본 발명의 실시예에 따른 기 주어진 격자 지도(도 8a)와 이를 이용하여 생성한 점층적 격자 지도(도 8b)를 도시한 도면,8A-8B show a given grid map (FIG. 8A) and an incremental grid map (FIG. 8B) generated using the same according to an embodiment of the present invention;
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 점층적 격자 지도를 이용한 제1 경로 계획의 비교 결과를 도시한 도면,9 is a view showing a comparison result of a first route plan using a gradual lattice map according to an embodiment of the present invention;
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 점층적 격자 지도를 이용한 제2 경로 계획의 비교 결과를 도시한 도면.FIG. 10 is a view showing a comparison result of a second route plan using an incremental grid map according to an embodiment of the present invention. FIG.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명 ><Description of Signs of Major Parts of Drawings>
602 : 입력부 604 : 지도 정보 데이터베이스602: input unit 604: map information database
606 : 센서부 608 : 제어부606: sensor unit 608: control unit
610 : 주행부610: driving unit
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005032196A (en) | 2003-07-11 | 2005-02-03 | Japan Science & Technology Agency | System for planning path for moving robot |
JP2005310043A (en) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Obstacle avoiding method for moving object and moving object thereof |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005032196A (en) | 2003-07-11 | 2005-02-03 | Japan Science & Technology Agency | System for planning path for moving robot |
JP2005310043A (en) * | 2004-04-26 | 2005-11-04 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Obstacle avoiding method for moving object and moving object thereof |
KR20060078162A (en) * | 2004-12-30 | 2006-07-05 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for moving minimum movement cost path using grid map |
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