KR101341602B1

KR101341602B1 - Method of optmizing global path of a mobile robot

Info

Publication number: KR101341602B1
Application number: KR1020120027838A
Authority: KR
Inventors: 서동진
Original assignee: 노틸러스효성 주식회사
Priority date: 2012-03-19
Filing date: 2012-03-19
Publication date: 2013-12-16
Also published as: KR20130106161A

Abstract

본 발명은 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가상의 거리센서데이터를 적용하여 로봇의 전역경로를 최적화함에 있어서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 이동식 로봇의 전역경로를 최적화하기 위한 방법에 있어서, 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각의 독립적인 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와; 상기 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 대해 각각의 노드를 중심으로 360°를 일정 각도의 등간격으로 등분한 각각의 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 계산하여, 각각의 방향에 존재하는 장애물과의 거리에 비례하는 크기를 갖고 해당 방향의 방향성을 갖는 벡터값으로 이루어지는 가상센서 데이터를 생성하는 단계와; 상기 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 상기 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 작용하며 가상센서 데이터의 크기에 반비례하는 크기를 갖는 힘벡터를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용하여, 노드의 위치를 상기 힘벡터의 합이 갖는 방향성을 따라 상기 힘벡터의 합의 크기만큼 이동시킴으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a global path optimization method of a mobile robot, and more particularly, in optimizing the global path of a robot by applying virtual distance sensor data, to each node of the global path generated by a conventional path planning algorithm. Apply virtual distance sensors to each node to generate virtual sensor data according to the distance to obstacles in each direction, and to reverse the virtual sensor data around each node based on the generated virtual sensor data. Compute the position of each node by calculating the force vector generated in the direction and applying the sum of the calculated force vectors to the nodes, but the original traveling direction is arranged so that each corrected node is uniformly arranged without distortion and forms a global path. By constructing the optimized global path by applying the path correction vector considering the direction resilience according to each node, By creating a global path is slippery on the global path optimization method of mobile robot that can improve the performance of path planning.
To this end, the present invention provides a method for optimizing the global path of a mobile robot, comprising: generating a global path consisting of a plurality of nodes having respective independent position values on a map through a path planning algorithm; For each node constituting the global path, the distance information with respect to the obstacles in each direction obtained by dividing 360 ° around each node at equal intervals at a predetermined angle is calculated, and the obstacles present in each direction and Generating virtual sensor data comprising a vector value having a magnitude proportional to a distance of and having a direction in a corresponding direction; Calculating a force vector having a size that is inversely proportional to the size of the virtual sensor data and operates in a direction opposite to the direction of the virtual sensor data about each node based on the generated virtual sensor data; And correcting the position of each node by applying the calculated sum of the force vectors to the nodes to move the position of the node by the magnitude of the sum of the force vectors along the direction of the sum of the force vectors. It is characterized in that the configuration.

Description

Method of optimizing global path of mobile robot {Method of optmizing global path of a mobile robot}

본 발명은 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가상의 거리센서데이터를 적용하여 로봇의 전역경로를 최적화함에 있어서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a global path optimization method of a mobile robot, and more particularly, in optimizing the global path of a robot by applying virtual distance sensor data, to each node of the global path generated by a conventional path planning algorithm. Apply virtual distance sensors to each node to generate virtual sensor data according to the distance to obstacles in each direction, and to reverse the virtual sensor data around each node based on the generated virtual sensor data. Compute the position of each node by calculating the force vector generated in the direction and applying the sum of the calculated force vectors to the nodes, but the original traveling direction is arranged so that each corrected node is uniformly arranged without distortion and forms a global path. By constructing the optimized global path by applying the path correction vector considering the direction resilience according to each node, By creating a global path is slippery on the global path optimization method of mobile robot that can improve the performance of path planning.

일반적으로 이동식 로봇은 주어진 임무 또는 서비스를 수행하기 위해 출발지에서 목적지까지의 경로를 생성하여 이동하되 주변 장애물과 충돌하지 않고 목적지에 도달해야 한다. 이러한 로봇의 이동 제어는 기본적으로 경로계획 알고리즘에 기반을 둔다.In general, a mobile robot must travel by creating a route from the starting point to the destination in order to perform a given task or service, but reach the destination without colliding with surrounding obstacles. The movement control of these robots is basically based on the path planning algorithm.

도 1은 통상의 경로계획 알고리즘의 하나인 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면이고, 도 2는 기본 맵환경에 무충돌공간을 추가한 상태에서의 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면이다.1 is a view showing the global path of a mobile robot generated through the AStar route planning algorithm, which is one of the conventional route planning algorithms, and FIG. 2 shows the AStar route planning algorithm in a state where a collision-free space is added to the basic map environment. This is a view showing the global path of the mobile robot generated through.

도 1에 도시된 바와 같이, 일반적으로 이용되고 있는 경로계획 알고리즘의 하나인 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로(1)는 맵 상에서 벽을 따라 이동하는 궤적으로 나타나며, 상기와 같은 전역경로(1)를 따라 로봇이 이동하는 경우에는 로봇이 벽에 충돌하는 궤적을 따르게 된다.As shown in FIG. 1, the global path 1 generated through the AStar path planning algorithm, which is one of the path planning algorithms generally used, appears as a trajectory moving along a wall on a map. When the robot moves along 1), the robot follows the trajectory of the collision with the wall.

이러한 경로계획 알고리즘은 Bug 경로계획 알고리즘이나 일반적인 다른 다양한 경로계획 알고리즘의 경우에도 상기 AStar 경로계획 알고리즘의 형태와 크게 다르지 않다.Such a path planning algorithm is not much different from the form of the AStar path planning algorithm even in the case of a bug path planning algorithm or various other general path planning algorithms.

이에 따라 종래에는, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기와 같은 경로계획 알고리즘을 보완하기 위하여 기본 맵환경에 무충돌공간(2)을 추가하고 이를 기본으로 일반적인 경로계획 알고리즘을 적용하여 전역경로(1)를 생성하여, 로봇이 벽에 충돌하지 않고 안전하게 전역경로(1)를 따라 이동하도록 하고 있다.Accordingly, in the related art, as shown in FIG. 2, in order to supplement the path planning algorithm as described above, a collision-free space 2 is added to the basic map environment, and a general path planning algorithm is applied based on the global path (1). ), The robot moves safely along the global path (1) without colliding with the wall.

그러나, 이와 같은 무충돌공간(2)을 추가하는 경로계획은 로봇이 이동하는데 있어 안전에는 문제가 없지만 맵 상에 설정된 무충돌공간(2)의 크기에 의해 로봇이 이동할 수 있는 영역이 좁아지는 문제점이 있으며, 또한 무충돌공간(2)에 의해 가로막혀 실제로 로봇의 이동이 가능함에도 불구하고 전역경로의 생성이 불가능한 영역(3)이 발생되는 문제점이 있다.
However, the route plan for adding the collision-free space 2 has no problem for safety while the robot moves, but the area where the robot can move is narrowed by the size of the collision-free space 2 set on the map. In addition, there is a problem that the area 3, which is impossible to generate the global path, is generated even though the robot is actually blocked by the collision-free space 2.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention has been made to solve the above problems, by applying a virtual distance sensor for each node of the global path generated by a conventional route planning algorithm, each of the obstacles in each direction with respect to the node Generate the virtual sensor data according to the distance of, and calculate the force vector generated in the opposite direction of the virtual sensor data around each node based on the generated virtual sensor data, and apply the sum of the calculated force vectors to the nodes By correcting the position of each node, the optimized global path is applied to each node by applying a path correction vector considering the direction resilience according to the original traveling direction so that each corrected node is uniformly arranged without distortion and forms a global path. Configuration, it is possible to create a smooth global path and improve the overall path of a mobile robot that can improve the performance of path planning. The purpose is to provide a method of integration.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이동식 로봇의 전역경로를 최적화하기 위한 방법에 있어서, 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각의 독립적인 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와; 상기 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 대해 각각의 노드를 중심으로 360°를 일정 각도의 등간격으로 등분한 각각의 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 계산하여, 각각의 방향에 존재하는 장애물과의 거리에 비례하는 크기를 갖고 해당 방향의 방향성을 갖는 벡터값으로 이루어지는 가상센서 데이터를 생성하는 단계와; 상기 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 상기 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 작용하며 가상센서 데이터의 크기에 반비례하는 크기를 갖는 힘벡터를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용하여, 노드의 위치를 상기 힘벡터의 합이 갖는 방향성을 따라 상기 힘벡터의 합의 크기만큼 이동시킴으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
The present invention for achieving the above object, in the method for optimizing the global path of the mobile robot, through the path planning algorithm to generate a global path consisting of a plurality of nodes having each independent position value on the map Making a step; For each node constituting the global path, the distance information with respect to the obstacles in each direction obtained by dividing 360 ° around each node at equal intervals at a predetermined angle is calculated, and the obstacles present in each direction and Generating virtual sensor data comprising a vector value having a magnitude proportional to a distance of and having a direction in a corresponding direction; Calculating a force vector having a size that is inversely proportional to the size of the virtual sensor data and operates in a direction opposite to the direction of the virtual sensor data about each node based on the generated virtual sensor data; And correcting the position of each node by applying the calculated sum of the force vectors to the nodes to move the position of the node by the magnitude of the sum of the force vectors along the direction of the sum of the force vectors. It is characterized in that the configuration.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 궤적을 형성함에 있어서 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 매끄러운 궤적을 형성하도록 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 최적화된 전역경로로 재구성함으로써, 전역경로를 따라 로봇이 이동하는 과정에서 고정장애물과 충돌하는 사고를 효과적으로 방지할 수 있으며, 매끄러운 전역경로에 의해 로봇의 자연스러운 이동에도 도움을 줄 수 있어 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
As described above, the present invention generates virtual sensor data for each node of the global path generated by a conventional path planning algorithm according to the distance to the obstacle in each direction about the node, and the generated virtual sensor Compute the position of each node by calculating the force vector generated in the opposite direction of the data and applying the sum of the calculated force vectors to the nodes, but each node is corrected and arranged uniformly without distortion in forming the trajectory. By reconstructing the optimized global path by applying a path correction vector to each node to form a trajectory, it is possible to effectively prevent accidents that collide with fixed obstacles while the robot moves along the global path. It can also help the robot's natural movement, improving the performance of route planning. A.

도 1은 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면
도 2는 기본 맵환경에 무충돌공간을 추가한 상태에서의 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 보여주는 순서도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보여주는 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 다수의 노드 중 하나의 노드에 대해 생성된 가상센서 데이터를 일 예로 보여주는 도면
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터에 의해 해당 노드의 위치가 보정되는 모습을 보여주는 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 힘벡터의 합을 적용하여 보정된 전역경로를 보여주는 도면
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 경로보정벡터에 의해 노드의 위치가 재보정되는 모습을 보여주는 도면
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 재보정된 전역경로를 보여주는 도면1 is a view showing the global path of the mobile robot generated by the AStar path planning algorithm
2 is a view showing the global path of the mobile robot generated by the AStar route planning algorithm in the state of adding a collision-free space to the basic map environment
3 is a flow chart showing a global path optimization method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing a global path generated through a conventional path planning algorithm in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention;
FIG. 5 illustrates an example of virtual sensor data generated for one node among a plurality of nodes constituting the global path in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing a state in which a position of a corresponding node is corrected by a force vector generated in a direction opposite to a virtual sensor data direction in a global path optimization method according to an exemplary embodiment of the present invention.
7 is a view showing a global path corrected by applying a sum of force vectors to respective nodes constituting the global path in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention.
8 is a view showing a state in which the position of a node is recalibrated by a path correction vector in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention.
9 is a view showing a global path recalibrated by applying a path correction vector to each node constituting the global path in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하지만, 본 발명은 그 요지를 이탈하지 않는 한 이하의 실시예에 한정되지 않는다.EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, although the Example of this invention is described in detail, this invention is not limited to a following example, unless the summary is exceeded.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 보여주는 순서도이다.Figure 3 is a flow chart showing a global path optimization method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법은, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와(S110), 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성하는 단계와(S120), 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하는 단계와(S130), 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계와(S140), 보정된 각 노드가 균일하게 배열되도록 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 노드의 위치를 재보정하는 단계(S150)를 포함하여 구성된다.3, the global path optimization method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention, generating a global path consisting of a plurality of nodes each having a position value on the map through a conventional path planning algorithm; (S110), generating virtual sensor data based on distance information with respect to obstacles in each direction with respect to each node of the global path (S120), and each node based on the generated virtual sensor data. Computing a force vector generated in the opposite direction of the virtual sensor data direction with respect to (S130), by correcting the position of each node by applying the sum of the calculated force vector to the node (S140), and correction Re-correcting the position of the node by applying a path correction vector to each node so that each of the nodes is uniformly arranged (S150).

다시 말해서, 본 발명의 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법은, 전역경로의 각 노드에 대해 노드와 장애물과의 거리정보를 바탕으로 한 가상센서 데이터를 적용하여 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 최적화된 전역경로로 재구성함으로써, 현 위치로부터 목표지점까지 로봇이 이동하는 과정에서 고정장애물과의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있는 동시에, 로봇이 자연스럽게 이동할 수 있도록 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있도록 하고 있다.In other words, in the global path optimization method of the mobile robot of the present invention, the global path generated by the conventional path planning algorithm by applying virtual sensor data based on the distance information between the node and the obstacle to each node of the global path. By reconstructing the path into an optimized global path, it is possible to effectively prevent collisions with fixed obstacles while the robot moves from the current location to the target point, and to create a smooth global path for the robot to move naturally. To improve it.

즉, 이동식 로봇은 특정 공간상에서 출발지에서 목적지까지의 경로를 생성하며 안전하게 이동하기 위해 경로탐색 및 장애물 회피를 수행하게 되는데, 이를 위해 로봇에 저장된 맵 데이터를 토대로 경로생성 알고리즘을 이용하여 출발지에서 설정된 목적지까지의 전역경로를 생성하게 된다. 이때, 전역경로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 통상적으로 이용되는 경로계획 알고리즘 즉, AStar(에이스타) 경로계획 알고리즘 등과 같은 기존의 알고리즘을 이용하되, 상기와 같은 AStar(에이스타) 경로계획 알고리즘 만으로는 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하며 이동하는데 어려움이 있으므로, 기존의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 가상의 거리센서 데이터를 이용하여 보정하는 알고리즘을 통해 최적화된 전역경로로 재구성하게 되는 것이다.That is, the mobile robot generates a path from the starting point to the destination in a specific space and performs a path search and obstacle avoidance to safely move. For this purpose, a destination set at the starting point using a path generation algorithm based on map data stored in the robot Will generate a global path to. In this case, the algorithm for generating the global path may be a conventional path planning algorithm, that is, an existing algorithm such as an AStar path planning algorithm, and the like. Since it is difficult to effectively avoid obstacles and move, the global path generated by the existing path planning algorithm is reconstructed into an optimized global path through an algorithm that corrects using virtual distance sensor data.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 대해 도 4 내지 도 7을 참조하여 단계별로 상세하게 설명한다.Hereinafter, the global path optimization method of the mobile robot according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 7.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보여주는 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 다수의 노드 중 하나의 노드에 대해 생성된 가상센서 데이터를 일 예로 보여주는 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터에 의해 해당 노드의 위치가 보정되는 모습을 보여주는 도면이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 힘벡터의 합을 적용하여 보정된 전역경로를 보여주는 도면이다.4 is a view showing a global path generated through a conventional path planning algorithm in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention, Figure 5 is a global path optimization method according to an embodiment of the present invention, FIG. 6 is a diagram illustrating virtual sensor data generated for one of a plurality of nodes constituting the global path as an example, and FIG. 6 is a direction opposite to the virtual sensor data direction in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 is a view illustrating a state in which a corresponding node is corrected by a force vector generated by FIG. 7, in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention. Figure showing the corrected global path by applying.

먼저, 통상의 경로계획 알고리즘을 이용하여 기본 맵환경에 전역경로를 생성한다.(S110)First, a global path is generated in a basic map environment by using a general path planning algorithm (S110).

즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 그리드맵(grid map)[또는 점, 선 등으로 구성된 피처맵(feature map)]을 기반으로 하여, 상기와 같은 맵 상에 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로(1)를 적용함으로써, 맵 상에 전역경로(1)가 궤적으로 표시된다. 이때, 전역경로(1)에 의해 생성된 궤적은 각각 위치값을 갖는 다수의 노드(10)로 이루어져 있다.That is, as shown in Figure 4, based on a grid map (or feature map consisting of points, lines, etc.), generated on the map as described above through a conventional path planning algorithm By applying the applied global path 1, the global path 1 is displayed as a locus on the map. At this time, the trajectory generated by the global path 1 is composed of a plurality of nodes 10 each having a position value.

다음, 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성한다.(S120)Next, for each node of the global path, virtual sensor data is generated based on distance information with respect to obstacles in each direction with respect to the node.

도 5에서는 노드(10)를 중심으로 0°~ 360°를 등간격으로 8등분한 각각의 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 각각 계산한 8개의 가상센서 데이터(각각의 방향에 존재하는 장애물과의 거리에 비례하는 크기를 갖고 해당 방향의 방향성을 갖는 벡터값)(20)를 보여주고 있으며, 도면에 도시된 바와 같이, 장애물과의 거리가 멀수록 가상센서 데이터(20)의 값이 커지게 되는 것을 알 수 있다.In FIG. 5, the eight virtual sensor data (obstacles in each direction and the distance information of the obstacles in the respective directions divided into 8 equal intervals of 0 ° to 360 ° with respect to the node 10 are calculated. As shown in the figure, the larger the distance from the obstacle, the larger the value of the virtual sensor data 20 is shown. It can be seen that.

여기서, 도 5에서는 등간격으로 구분된 8개의 방향에 대해 가상센서 데이터를 생성하는 방법에 대해 설명하고 있으나, 상기 가상센서 데이터는 필요에 따라 4개 또는 16개 등 다양한 각도에서 생성될 수 있음은 물론이다.5 illustrates a method of generating virtual sensor data in eight directions divided by equal intervals, the virtual sensor data may be generated at various angles such as four or sixteen as necessary. Of course.

그리고, 다음 단계에서는 전역경로를 최적화하기 위하여, 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하고(S130), 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정한다.(S140)In the next step, in order to optimize the global path, a force vector generated in a direction opposite to the direction of the virtual sensor data about each node is calculated based on the virtual sensor data (S130), and the sum of the calculated force vectors is calculated. By applying to the nodes, the position of each node is corrected (S140).

상기 힘벡터의 크기는 상술한 가상센서 데이터(각각의 방향에 존재하는 장애물과의 거리에 비례하는 크기를 갖고 해당 방향의 방향성을 갖는 벡터값)로 얻어지는 벡터값의 크기에 반비례하여 얻어지며, 이에 따라 가상센서 데이터의 값이 작을수록 반대방향으로 발생되는 힘벡터의 값이 커지게 된다.The magnitude of the force vector is obtained in inverse proportion to the magnitude of the vector value obtained from the above-described virtual sensor data (a vector value having a magnitude proportional to the distance from an obstacle present in each direction and having a direction in the direction). Therefore, the smaller the value of the virtual sensor data, the larger the value of the force vector generated in the opposite direction.

도 6에 도시된 바와 같이, 가상센서 데이터(20)를 이용하여 통상의 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 최적화하기 위해서는 먼저, 노드(10)와 장애물과의 거리에 대한 기준범위(30) 즉, 로봇이 이동중에 장애물과 충돌하는 것을 방지하기 위한 최소 간격을 미리 설정하여, 노드(10)를 중심으로 각 방향에 대해 생성된 가상센서 데이터(20) 중 기준범위(30)를 초과하는 가상센서 데이터(20)는 무시하고, 기준범위(30) 이내의 가상센서 데이터(20)에 대해 반대방향으로 발생되는 힘벡터(40)를 산출한다.As shown in FIG. 6, in order to optimize the global path generated by the conventional algorithm using the virtual sensor data 20, first, the reference range 30 for the distance between the node 10 and the obstacle, that is, Virtual sensor data exceeding the reference range 30 of the virtual sensor data 20 generated for each direction around the node 10 by setting a minimum interval to prevent the robot from colliding with an obstacle while moving. Neglecting 20, the force vector 40 generated in the opposite direction with respect to the virtual sensor data 20 within the reference range 30 is calculated.

이때, 기준범위(30) 내에 속해 있는 가상센서 데이터(20)는 그 값이 작을수록 맵 상에서 장애물과 가까우므로 반대방향으로 힘을 크게 발생시키게 되어 힘벡터(40)의 값이 커지게 된다.In this case, the smaller the value of the virtual sensor data 20 within the reference range 30 is closer to the obstacle on the map, thereby generating a larger force in the opposite direction, thereby increasing the value of the force vector 40.

이에 따라, 도 6에 도시된 바와 같이, 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터(40)들의 합(50)을 해당 노드(10)에 적용하여, 해당 노드(10)의 위치를 상기 힘벡터(40)들의 합(50)이 갖는 방향성을 따라 상기 힘벡터(40)들의 합(50)의 크기만큼 이동시킴으로써, 해당 노드(10)가 장애물과 일정거리 이상 떨어지도록 보정한다.Accordingly, as shown in FIG. 6, the sum 50 of the force vectors 40 generated in the direction opposite to the virtual sensor data direction is applied to the corresponding node 10 to indicate the position of the corresponding node 10. The node 10 is corrected to be separated from the obstacle by more than a predetermined distance by moving by the magnitude of the sum 50 of the force vectors 40 along the direction of the sum 50 of the force vectors 40.

상기와 같은 과정을 통해 전역경로(1)를 구성하는 각각의 노드(10)를 보정함으로써, 도 7에 도시된 바와 같이, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보정된 전역경로(100)로 재구성할 수 있게 된다.By correcting each node 10 constituting the global path 1 through the above process, as shown in FIG. 7, the global path generated through the conventional path planning algorithm is corrected. ) Can be reconfigured.

이때, 각각의 노드(10)에 힘벡터의 합(50)을 적용하여 보정된 전역경로(100)를 살펴보면, 도 7에 도시된 바와 같이, 노드(10)와 노드(10) 사이의 거리가 일정하지 않아 각각의 노드(10)가 불규칙하게 배열되어 있음을 알 수 있다.In this case, looking at the global path 100 corrected by applying the sum 50 of the force vectors to each node 10, as shown in Figure 7, the distance between the node 10 and 10 It can be seen that each node 10 is irregularly arranged because it is not constant.

이는, 가상센서 데이터(20)를 바탕으로 생성되어 노드(10)의 위치를 보정하는 힘벡터(40)의 작용 방향이 장애물의 위치에 따라 장애물과 반대되는 방향으로 일정 패턴을 갖게 되는 것에 기인한 것으로서, 이에 따라 힘벡터(40)가 적용되는 각 노드(10)가 특정 방향으로 편중되어 이동하게 됨으로써 결과적으로 각 노드(10)들이 균일한 궤적을 형성하지 못하고 일부 쏠림 현상을 보이게 된다.This is due to the fact that the action direction of the force vector 40 generated based on the virtual sensor data 20 to correct the position of the node 10 has a predetermined pattern in a direction opposite to the obstacle according to the position of the obstacle. As a result, each node 10 to which the force vector 40 is applied is biased and moved in a specific direction, and as a result, each node 10 does not form a uniform trajectory and shows some deflection.

이 경우, 상술한 바와 같이 전역경로(100)를 구성하는 일부 노드(10)들이 편중되는 현상으로 인해 로봇의 전역경로(100)가 부분적으로 불안정하게 구성되는 것을 방지하기 위해, 로봇의 진행방향을 따라 전역경로(100)를 추가적으로 매끄럽게 다시 보정해주는 것이 바람직하다.In this case, in order to prevent the global path 100 of the robot from being partially unstable due to a phenomenon in which some nodes 10 constituting the global path 100 are biased, the direction of movement of the robot is changed. Accordingly, it is desirable to further calibrate the global path 100 smoothly again.

이를 위하여, 각각의 노드에 경로보정벡터를 추가 적용하는 과정을 수행하게 되는데 이러한 경로보정벡터 적용방법은 도 8 및 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.To this end, a process of additionally applying a path correction vector to each node is performed. This method of applying a path correction vector will be described with reference to FIGS. 8 and 9.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 경로보정벡터에 의해 노드의 위치가 재보정되는 모습을 보여주는 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 재보정된 전역경로를 보여주는 도면이다.8 is a view showing a state in which the position of the node is re-calibrated by the path correction vector in the global path optimization method according to an embodiment of the present invention, Figure 9 is a global path optimization method according to an embodiment of the present invention In FIG. 2, a diagram shows a recalibrated global path by applying a path correction vector to each node constituting the global path.

도 8에 도시된 바와 같이, 보정된 각각 노드에 경로보정벡터를 적용하여 노드의 위치를 재보정한다.(S150)As shown in FIG. 8, the position of the node is recalibrated by applying a path correction vector to each corrected node.

이와 같은 보정은, 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로의 진행 방향성을 고려하여 수행될 수 있으며, 그 구체적 방법은 아래와 같다.Such correction may be performed in consideration of the progress direction of the global path generated through the path planning algorithm, and a detailed method thereof is as follows.

즉, 보정된 각각의 노드에 원래의 진행방향으로 회귀하는 보정력을 부여하는 것으로서, 이때 적용되는 경로보정벡터는 하기의 수학식 1과 같이 얻어질 수 있다.That is, the correction force that returns to the original traveling direction to each of the corrected node, the path correction vector applied at this time can be obtained as shown in Equation 1 below.

여기서,

는 기준 노드(10a)와 전 노드(10b) 사이의 이동벡터이고,

은 기준 노드(10a)와 다음 노드(10c) 사이의 이동벡터이며,

는 방향 복원성이 고려된 경로보정벡터를 나타낸다.here,

Is a motion vector between the reference node 10a and all nodes 10b,

Is a motion vector between the reference node 10a and the next node 10c,

Denotes a path correction vector considering directional stability.

즉, 상기 경로보정벡터는 전체적인 전역경로를 보다 매끄럽게 구성하기 위해 서로 이웃하는 노드들 간의 이동벡터를 고려하여 각 노드의 위치를 재보정하기 위한 것으로서, 상기와 같은 경로보정벡터를 각 노드에 적용함으로써, 진행 방향에 따른 방향 복원성을 고려하여 전역경로를 구성하는 각각의 노드를 다시 재배치할 수 있다.That is, the path correction vector is to recalibrate the position of each node in consideration of the motion vector between neighboring nodes in order to construct the entire global path more smoothly. By applying the path correction vector as described above to each node In addition, each node constituting the global path may be relocated in consideration of the direction resiliency according to the progress direction.

이에 따라, 상술한 경로보정벡터가 적용되어 재보정된 노드들은, 도 9에 도시된 바와 같이, 전역경로(100)를 구성하는 각 노드(10)들이 전체적으로 일정한 간격으로 배열되어 매끄러운 전역경로(200)를 생성함으로써 로봇이 장애물로부터 안전하게 이격되는 동시에 보다 안정적으로 이동할 수 있게 된다.
Accordingly, the nodes recalibrated by applying the above-described path correction vector, as illustrated in FIG. 9, each node 10 constituting the global path 100 are arranged at regular intervals as a whole, so that the smooth global path 200 is provided. ) Allows the robot to move more reliably while being safely spaced from obstacles.

10 : 노드 20 : 가상센서 데이터
30 : 기준범위 40 : 힘벡터
50 : 힘벡터의 합 100: 보정된 전역경로
200: 최적화된 전역경로10: node 20: virtual sensor data
30: reference range 40: force vector
50: Sum of force vectors 100: Corrected global path
200: optimized global path

Claims

In the method for optimizing the global path of the mobile robot,
Generating a global path composed of a plurality of nodes having respective independent position values on the map through a route planning algorithm;
For each node constituting the global path, the distance information with respect to the obstacles in each direction obtained by dividing 360 ° around each node at equal intervals at a predetermined angle is calculated, and the obstacles present in each direction and Generating virtual sensor data comprising a vector value having a magnitude proportional to a distance of and having a direction in a corresponding direction;
Calculating a force vector having a size that is inversely proportional to the size of the virtual sensor data and operates in a direction opposite to the direction of the virtual sensor data about each node based on the generated virtual sensor data; And
Correcting the position of each node by applying the calculated sum of the force vectors to the nodes and moving the position of the node by the magnitude of the sum of the force vectors along the direction of the sum of the force vectors;
Global path optimization method of a mobile robot, characterized in that configured to include.

The method of claim 1,
After correcting the position of each node,
In order to smoothly construct the entire global path, the mobile robot further comprises recalibrating the positions of the nodes by applying a path correction vector obtained based on the motion vectors between neighboring nodes to each node. Path optimization method.

The method of claim 1,
In the step of calculating the force vector,
By setting the reference range for the distance between the node and the obstacle in advance,
The entire area of the mobile robot, wherein the virtual sensor data exceeding the reference range is ignored among the virtual sensor data generated in each direction based on the node, and only a force vector is calculated for the virtual sensor data within the reference range. Path optimization method.

The method of claim 3, wherein
Wherein,
Method for optimizing the global path of the mobile robot, characterized in that the minimum interval for preventing collision with the obstacle while the robot is moving.

The method of claim 1,
The virtual sensor data,
And a total path generation method of the mobile robot, characterized in that it is generated in eight directions divided equally by 360 degrees with respect to the node.

3. The method of claim 2,
The path correction vector is a global path optimization method of a mobile robot, characterized in that obtained by the following equation.

,
here,

Is the movement vector between the base node and all nodes,

Is the movement vector between the base node and the next node,

Is a path correction vector considering directional stability.