KR101585504B1 - Method and apparatus for generating pathe of autonomous vehicle - Google Patents
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Abstract
자율 이동 차량의 경로 생성 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예들은, 자율 이동 차량의 현위치를 파악하여 상기 현위치로부터 일정 반경내의 주행 영역에서 주행 방향을 가리키는 후보 아크 세트를 생성하는 단계와; 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지하는 단계와;상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 거리에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1 거리값을 산출하는 단계와; 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크가 가리키는 방향과 목표점지향각과의 편차정보에 근거하여 제2거리값을 산출하되, 상기 자율 이동 차량의 현위치와 상기 현위치로부터 가까운 제1지점 및 제2지점이 형성하는 곡률반경이 기준값 이하인 경우, 해당 곡률반경을 사용하여 상기 제2 거리값을 산출하는 단계와; 상기 후보 아크 및 세트에서 상기 제1 및 제2거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택하고, 선택된 아크가 가리키는 방향과 회전곡률을 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 경로를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진다.A method of generating a path of an autonomous moving vehicle is disclosed. Embodiments of the present invention provide a method of controlling a vehicle, comprising: recognizing a current position of an autonomous vehicle and generating a candidate arc set indicating a running direction in a running area within a certain radius from the current position; Detecting a position of an obstacle existing in a peripheral region based on each candidate arc of the candidate arc set; and determining, based on the detected number of obstacles and the distance between the detected obstacle and each of the candidate arcs of the candidate arc set, Calculating a first distance value for the first distance; Calculating a second distance value based on deviation information between a direction pointed by each candidate arc of the candidate arc set and a target pointing angle, wherein a first point and a second point near the current position of the autonomous moving vehicle Calculating the second distance value using the radius of curvature when the radius of curvature to be formed is less than or equal to a reference value; Selecting a candidate arc with a minimum sum of the first and second distance values in the candidate arc and set as an optimal arc and generating a path of the autonomous moving vehicle so as to follow the direction indicated by the selected arc and the rotational curvature .
Description
본 발명은 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a path generating method and a path generating apparatus for an autonomous moving vehicle.
첨단 과학기술의 개발 및 발전으로 인하여, 다양한 기술들이 군사용 분야에 적용되고 있다. 특히, 센서 및 컴퓨터 하드웨어의 발전은 전투체계의 무인화를 가능하게 했다. 무인화 분야에서의 기술동향을 살펴보면, 자율 이동 차량이 감시정찰 및 타격, 지휘통제, 폭발물 탐지/제거 등의 임무 기능을 수행하게 되었으며, 이러한 자율 이동 차량의 체계는 광대역 통신망으로 연동되어서, 다수의 자율이동차량이 가시선/비가시선 환경에서 체계적으로 임무를 수행하는 것이 가능하게 만들었다.Due to the development and development of advanced science and technology, various technologies are being applied to the military field. In particular, the development of sensors and computer hardware has made it possible to unmanned combat systems. In the unmanned technology field, autonomous mobile vehicles have been performing mission functions such as surveillance, reconnaissance, striking, command control, and explosive detection / removal. The autonomous moving vehicle system is linked to a broadband communication network, Making it possible for a moving vehicle to perform its mission in a systematic manner in a line / non-line environment.
무인 자율 이동 차량이 자율주행을 하기 위해서는, 주어진 전역 경로점을 추종하거나, 또는 주행하는 도로나 주행 가능 영역을 인식하여 스스로 주행할 수 있어야 한다. In order for the autonomous mobile vehicle to autonomously travel, it must be capable of following a given global route point or recognizing a road or a travelable area to be driven and traveling on its own.
한편, 이러한 자율주행은 정형화된 도로환경에서는 주변의 연석이나 차선을 인식하거나 또는 GPS를 활용한 추종점을 이용함으로써, 경로의 계획 및 자율주행이 가능하다. 그러나, 야지나 험지에서는 GPS가 두절되는 경우가 많고, 주변의 연석 이나 차선과 같이 정형화되어 있는 시설물이 존재하지 않으므로, 야지 환경에 적합한 센서기반의 지역경로계획 방법의 연구가 필요하다.On the other hand, such autonomous driving can plan and autonomously travel by recognizing curbs or lanes around a regular road environment or using a tracking point using GPS. However, since the GPS is often lost in the Yaesu area, and there are no standardized facilities such as a curb or a lane in the surrounding area, it is necessary to study a sensor-based regional route planning method suitable for the Yaizu environment.
종래의 지역경로계획 방법으로, RRT, A*, D* 등의 알고리즘이 있으나, 이러한 알고리즘들은 이동 가능한 경로만을 고려하여 야지에서 고속으로 주행하는 무인자율 이동 차량에는 적합하지 않다. 따라서 차량의 동적 특성이나 제어 특성을 반영한 새로운 경로계획 기법이 필요하였다. There are algorithms such as RRT, A *, and D * as conventional local path planning methods, but these algorithms are not suitable for unmanned autonomous vehicles traveling at high speed in consideration of only movable paths. Therefore, a new route planning method that reflects the dynamic characteristics and control characteristics of the vehicle was needed.
이에, 새로운 경로계획 기법으로서, Hundelshausen는 Tentacle 개념을 적용하여 차량의 동적 특성을 고려하고, 미리 계산된 경로들을 저장하고 이용하는 방법이 소개되었다. 또한, 다른 경로계획 기법으로서, DARPA의 Urban Challenge 개념을 적용하여 아크기반의 지역 경로을 계획하는 방법이 소개되었다. 이 방법에서는 속도에 따라 경로를 생성하기때문에, 차량의 동적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 제안된 방법들은 모두 다양한 환경들이 존재하는 야지에 바로 적용하기에 많은 단점들이 있다.
As a new route planning technique, Hundelshausen introduced a concept of applying the concept of tentacle to consider the dynamic characteristics of a vehicle and to store and use precomputed routes. In addition, as another route planning technique, a method of planning an arc based local route by applying the DARPA Urban Challenge concept has been introduced. In this method, since the route is generated according to the speed, there is an advantage that it can reflect the dynamic characteristics of the vehicle. However, all of the proposed methods have many disadvantages to apply directly to the field where various environments exist.
이에, 본 발명의 실시예들은, 야지에서의 다양한 환경 변화에 적응적인 지역경로를 계획할 수 있는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다. Accordingly, it is an object of the present invention to provide a path generation method and a path generation apparatus for an autonomous moving vehicle capable of planning a local route adaptable to various environmental changes in a field.
또한, 본 발명의 실시예들은, 야지에서의 다양한 환경 변화에 따라 가변적인 아크를 생성하고, 생성된 아크를 추종하도록 함으로써, 최적화된 경로를 생성하는 것이 가능한 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치를 제공하는 데 다른 목적이 있다.
The embodiments of the present invention also provide a path generation method and path generation method of an autonomous moving vehicle capable of generating an optimized arc by generating a variable arc in accordance with various environmental changes in a field, There is another purpose in providing the device.
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 방법은, 자율 이동 차량의 현위치를 파악하여 상기 현위치로부터 일정 반경내의 주행 영역에서 주행 방향을 가리키는 후보 아크 세트를 생성하는 단계와; 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지하는 단계와; 상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 거리에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1 거리값을 산출하는 단계와; 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크가 가리키는 방향과 목표점지향각과의 편차정보에 근거하여 제2 거리값을 산출하되, 상기 자율 이동 차량의 현위치와 상기 현위치로부터 가까운 제1지점 및 제2지점이 형성하는 곡률반경이 기준값 이하인 경우, 해당 곡률반경을 사용하여 상기 제2 거리값을 산출하는 단계와; 상기 후보 아크 세트에서 상기 제1 및 제2 거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택하고, 선택된 아크가 가리키는 방향과 회전곡률을 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 경로를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진다.To this end, a method for generating an autonomous moving vehicle route according to an embodiment of the present invention includes: generating a candidate arc set indicating a traveling direction in a traveling region within a predetermined radius from the current position by grasping a current position of the autonomous moving vehicle; ; Detecting a position of an obstacle existing in a peripheral region based on each candidate arc of the candidate arc set; Calculating a first distance value for each candidate arc of the candidate arc set based on the detected number of obstacles and the distance to the obstacle; Calculating a second distance value based on deviation information between a direction pointed by each candidate arc of the candidate arc set and a target pointing angle, wherein a first point and a second point near the current position of the autonomous moving vehicle Calculating the second distance value using the radius of curvature when the radius of curvature to be formed is less than or equal to a reference value; Selecting a candidate arc having a minimum sum of the first and second distance values in the candidate arc set as an optimal arc and generating a path of the autonomous moving vehicle so as to follow the direction indicated by the selected arc and the rotational curvature, .
일 실시예에서, 상기 제1 거리값을 산출하는 단계는, 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 장애물이 존재하면, 최초 장애물과의 충돌거리를 상기 제1거리값에 적용하고, 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물이 없으면, 주변의 주행가능한 후보경로의 개수정보를 상기 제1 거리값에 적용하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the step of calculating the first distance value may include: applying a collision distance with the first obstacle to the first distance value when an obstacle exists in the surrounding area based on each candidate arc, If there is no obstacle existing in the surrounding area, the number information of the candidate traveling path around the vehicle is applied to the first distance value.
일 실시예에서, 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물이 없으면, 주변의 주행가능한 후보경로의 개수가 최대인 후보 아크를 기준으로 산출된 제1거리값이 최소가 되는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, if there is no obstacle existing in the peripheral region based on each candidate arc, the first distance value calculated based on the candidate arc having the maximum number of the candidate travelable neighboring paths is minimized .
일 실시예에서, 상기 제2거리값을 산출하는 단계는, 각 후보 아크가 가리키는 방향과 목표점 지향각과의 편차가 클수록 제2거리값의 증가율을 크게 적용하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the step of calculating the second distance value is characterized in that the increase rate of the second distance value is largely applied as the deviation between the direction pointed by each candidate arc and the target pointing angle is larger.
일 실시예에서, 주변의 환경정보를 주기적으로 수집하여, 상기 각 후보 아크의 길이 및 형상 중 적어도 하나를 점진적으로 변경하고, 상기 자율 이동 차량의 현위치와 노면의 회전반경, 및 목표점의 위치에 따라 상기 각 후보 아크를 대응되는 방향으로 회전하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the surrounding environment information is collected periodically, at least one of the length and the shape of each candidate arc is gradually changed, and the current position of the autonomous moving vehicle, the turning radius of the road surface, and the position of the target point And rotating each of the candidate arcs in a corresponding direction.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 장치는, 자율 이동 차량의 현위치를 파악하여 상기 현위치로부터 일정 반경내의 주행 영역에서 주행 방향을 가리키는 후보 아크 세트를 생성하는 아크 생성부와; 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지하는 아크 기반 장애물 감지부와; 상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 충돌거리와 주변의 주행가능한 후보경로의 개수정보에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1거리값을 산출하고, 각 후보 아크가 가리키는 방향과 목표점 지향각과의 편차정보에 근거하여 제2거리값을 산출하는 아크 기반 경로계획부와; 상기 후보 아크 세트에서 상기 제1 및 제2 거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택하고, 선택된 아크가 가리키는 방향과 회전곡률을 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 주행 경로를 생성하는 경로계획 최적화부를 포함하여 이루어진다.An apparatus for generating a path for an autonomous moving vehicle according to an embodiment of the present invention includes an arc generation unit for generating a candidate arc set indicating a traveling direction in a traveling region within a certain radius from the current position, Wow; An arc-based obstacle detection unit for detecting a position of an obstacle existing in a peripheral region based on each candidate arc of the candidate arc set; Calculates a first distance value for each candidate arc of the candidate arc set based on the number information of the detected obstacles, the collision distance with the obstacle, and the number of travelable candidate paths in the vicinity, An arc-based path planning unit for calculating a second distance value based on deviation information between a direction and a target pointing angle; A path for generating a traveling path of the autonomous moving vehicle so as to select a candidate arc in which the sum of the first and second distance values is the minimum in the candidate arc set as an optimum arc and follow the direction indicated by the selected arc and the rotational curvature, And a plan optimizing unit.
일 실시예에서, 상기 아크 생성부는, 주변의 환경정보를 주기적으로 수집하여, 상기 각 후보 아크의 길이 및 형상 중 적어도 하나를 점진적으로 변경하는 가변 아크 생성 모듈과; 상기 자율 이동 차량의 현위치와 노면의 회전반경, 및 목표점의 위치에 따라 상기 각 후보 아크를 대응되는 방향으로 회전하는 아크 회전 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.In one embodiment, the arc generator includes: a variable arc generation module that periodically collects surrounding environment information and gradually changes at least one of a length and a shape of each candidate arc; And an arc rotating module that rotates the candidate arcs in corresponding directions according to the current position of the autonomous moving vehicle, the turning radius of the road surface, and the position of the target point.
본 발명의 실시예들에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치에 의하면, 야지에서의 다양한 환경 변화에 적응적인 지역경로를 계획할 수 있다. 또한, 야지에서의 다양한 환경 변화에 따라 가변적인 아크를 생성하여 이를 추종하도록 경로를 최적화함으로써, GPS가 두절되거나 정형화된 시설물이 없는 경우에는 야지 환경에서도 강인한 지역경로계획을 확보할 수 있다.
According to the path generation method and the path generation apparatus of the autonomous moving vehicle according to the embodiments of the present invention, it is possible to plan a local path adaptive to various environmental changes in the field. In addition, if the GPS is broken or there is no standardized facility, it is possible to secure a strong regional route plan even in the field environment by optimizing the route to generate a variable arc according to various environment changes in the field.
도 1a는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량과 통신하는 경로 생성 장치를 개략적으로 보인 도면이다.
도 1b는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량의 경로 생성 장치의 개략적인 구조를 보인 블록도이다.
도 2는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량의 경로 생성 장치의 보다 상세한 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 후보 아크에 대한 거리값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 후보 아크 주변의 셀을 이용하여 Flatness 값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 주변의 환경정보에 따라 가변 아크를 생성한 결과를 보인 그래프이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율 이동 차량의 현위치과 목표점의 위치에 따라 아크를 회전시킨 결과를 보인 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 복수의 경로점에 회전곡률 사용하여 보간한 결과를 보인 그래프이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라, 커브길에서 경로가 안쪽으로 파고드는 현상과 복수의 경로점에 회전곡률을 적용하여 경로를 생성하는 결과를 보인 그래프들이다.
도 12는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량의 경로 생성 방법을 설명하기 위한 예시 흐름도이다.FIG. 1A is a schematic diagram of a path generating apparatus in communication with an autonomous moving vehicle related to the present invention. FIG.
1B is a block diagram showing a schematic structure of an autonomous moving vehicle path generating apparatus according to the present invention.
2 is a block diagram showing a more detailed configuration of an autonomous moving vehicle path generating apparatus according to the present invention.
3 is a graph for explaining a process of calculating a distance value for a candidate arc according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a graph illustrating a process of calculating a flatness value using cells around a candidate arc according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
5 is a graph showing a result of generating a variable arc according to surrounding environment information according to an embodiment of the present invention.
6 and 7 are graphs showing results of rotating the arc according to the position of the current dental target point of the autonomous mobile vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a graph showing a result of interpolation using a rotation curvature at a plurality of path points according to an embodiment of the present invention. FIG.
FIGS. 9 to 11 are graphs showing a phenomenon in which a path rises inward on a curve path and a path is generated by applying a rotation curvature to a plurality of path points, according to an embodiment of the present invention.
12 is an exemplary flowchart for explaining a path generation method of an autonomous moving vehicle related to the present invention.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 장치는, 무인 감시정찰이 필요한 모든 시스템에 적용될 수 있다.First, the autonomous moving vehicle route generating device according to the embodiment of the present invention can be applied to all systems requiring an unmanned surveillance scout.
또한, 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. In addition, the present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
여기서 설명되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 즉, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구서요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항복들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms including ordinals such as first, second, etc. described herein can be used to describe various elements, but the elements are not limited to these terms. That is, the terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second provisional component may also be referred to as a first component. The term " and / or " includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed yields.
또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.Also, when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may be present in between have. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms used in the present application are used only to describe certain embodiments and are not intended to limit the present invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, Should not be construed to preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Also, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 바람직한 실시 예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. The description will be omitted.
먼저, 도 1a는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량과 통신하는 경로 생성 장치를 개략적으로 보인 도면이다.1A is a schematic diagram of a path generating apparatus for communicating with an autonomous moving vehicle related to the present invention.
도 1a에 도시된 바와 같이, 자율 이동 차량(50)은 로봇 또는 차량 중 어느 하나로 이루어질 수 있으며, 주행 가능한 다른 구성으로의 치환도 가능하다. 주행영역(70)은 자율 이동 차량(50)이 주행이 이루어지는 영역으로서, 각종 고정 또는 이동 장애물(a1 내지 a5)이 배치된 도로이거나, 또는 야지(野地)와 같은 들판이 넓은 지대일 수 있다. 이때, 고정 또는 이동 장애물(a1 내지 a5)은 주행 영역(70)내에서 서로 다른 위치에 배치될 수 있으며, 각각 서로 다른 방향에서 이동속도를 갖으며 주행될 수 있다. 또한, 이동 장애물(a1 내지 a5)인 경우, 상기 자율 이동 차량(50)은 이동 장애물(a1 내지 a5)의 이동속도와, 이동 방향 및 접근성을 우선적으로 판단하기 위해, 각각의 이동 장애물(a1 내지 a5)에 대한 이동속도와, 이동방향을 산출할 수 있다.As shown in FIG. 1A, the autonomous
한편, 본 발명의 실시예에 따른 경로 생성장치(100)는, 도 1a에 도시된 바와 같이, 자율 이동 차량(50)과 별도로 구비되어 무선통신을 통해 자율 이동 차량(50)의 주행을 제어하도록 이루어질 수도 있고, 또는 자율 이동 차량(50)내에 임베디드되어 스스로 주행을 제어하도록 이루어질 수도 있다.1A, the
도 1b는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량(50)의 경로 생성 장치(100)의 개략적인 구조를 보인 블록도이다. 1B is a block diagram showing a schematic structure of a
상기한 경로 생성 장치(100)는, 도 1b에 도시된 바와 같이, 아크 생성부(110), 아크 기반 장애물 감지부(120), 아크 기반 경로 계획부(130), 및 경로 계획 최적화부(140)를 포함할 수 있다.1B, the
아크 생성부(110)는, 자율 이동 차량(50)의 현위치를 파악하여, 현위치로부터 일정 반경내의 주행 영역에서 조향이 가능한 주행 가능 경로들을 포함하는 후보 아크 세트를 생성한다.The
이와 관련하여, 도 2는 본 발명과 관련된 자율 이동 차량의 경로 생성 장치의 보다 상세한 구성을 나타낸 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 경로 생성 장치(100)의 아크 생성부(110)는 가변 아크 생성 모듈(111) 및 아크 회전 모듈(112)를 더 포함할 수 있다. 상기 아크 생성부(110)는, 아크 기반 장애물 감지부(120), 아크 기반 경로 계획부(130), 및 경로 계획 최적화부(140)를 통해 아크를 환경에 적합하게 변형하도록 제어부(150)에 의해 제어된다.In this regard, Fig. 2 is a block diagram showing a more detailed configuration of an autonomous moving vehicle path generating apparatus according to the present invention. 2, the
구체적으로, 가변 아크 생성 모듈(111)은 주변의 환경정보를 주기적으로 수집하여, 상기 각 후보 아크의 길이 및 형상 중 적어도 하나를 점진적으로 변경하도록 이루어질 수 있다.Specifically, the variable
또한, 아크 회전 모듈(112)은 자율 이동 차량의 현위치와 노면의 회전반경, 및 목표점의 위치에 따라 상기 각 후보 아크를 대응되는 방향으로 회전시킬 수 있다.In addition, the
계속해서, 도 1b를 참조하면, 아크 기반 장애물 감지부(120)는, 아크 생성부(110)를 통해 생성된 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지한다.1B, the arc-based
그리고, 아크 기반 경로 계획부(130)는, 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 충돌거리와 주변의 주행가능한 후보경로의 개수정보에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1 거리값을 산출한다. 또한, 상기 아크 기반 경로 계획부(130)는, 각 후보 아크에 의한 도착예정지점과 목표지점이 현위치를 기준으로 만들어내는 각도에 근거하여 제2 거리값을 더 산출한다.Based on the number information of the detected obstacles, the collision distance with the obstacle, and the number of travelable candidate paths around the arc-based
경로 계획 최적화부(140)는, 자율 이동 차량(50)의 현위치와 그 현위치로부터 가까운 제1지점 및 제2지점이 형성하는 곡률반경이 기준값 이하인지를 판단하고, 기준값 이하인 경우에는 해당 곡률반경의 회전곡률을 사용하여 상기 제2 거리값을 보간한다. 또한, 상기 경로 계획 최적화부(140)는, 상기 후보 아크 세트에서 상기 산출된 제1 및 제2 거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택한다. 그리고, 상기 경로 계획 최적화부(140)는, 선택된 아크가 가리키는 방향과 회전곡률을 추종하도록 상기 자율 이동 차량(50)의 주행 경로를 생성한다.The path
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 장치에 의하면, 야지에서의 다양한 환경 변화에 적응적인 지역경로를 계획하는 것이 가능해진다.
As described above, according to the route generating apparatus for an autonomous moving vehicle according to the embodiment of the present invention, it becomes possible to plan a local route adaptive to various environmental changes in the field.
이하에서는, 도 12를 참조하여, 본 발명과 관련된 자율 이동 차량의 경로 생성 방법을 설명하기 위한 예시 흐름도를 보다 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to FIG. 12, an exemplary flowchart for explaining a path generation method of an autonomous moving vehicle related to the present invention will be described in more detail.
도 12를 참조하면, 먼저, 상기 자율 이동 차량의 경로 생성 방법은, 자율 이동 차량(50)의 현위치를 파악하고, 파악된 현위치로부터 일정 반경내의 주행 영역에서 조향이 가능한 주행 가능 경로들을 포함하는 후보 아크 세트를 생성하는 단계를 진행한다(S310).12, the autonomously moving vehicle path generation method includes: recognizing a current position of the autonomous moving
본 발명의 실시예에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 장치는, 환경인식 정보과 기입력된 전역경로 정보에 근거하여 경로계획을 수행하는데, 아크 기반의 지역경로계획은 차량의 조향 특성과 이동 속도를 반영할 수 있는 장점이 있다.The path generation apparatus of the autonomous moving vehicle according to the embodiment of the present invention performs the path planning based on the environment recognition information and the inputted global path information. The arc-based local path planning reflects the steering characteristics and the traveling speed of the vehicle There is an advantage to be able to do.
후보 아크 세트가 생성되면, 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지한다(S320). 즉, 상기 자율 이동 차량의 경로 생성 장치는, 매 순간 계산되는 단일 월드 모델링 정보를 활용하여 아크의 주변 영역(Support Area)내의 장애물 존재 여부를 확인한다.When the candidate arc set is generated, the position of the obstacle existing in the surrounding area is sensed based on each candidate arc of the candidate arc set (S320). That is, the route generating device of the autonomous moving vehicle checks whether an obstacle exists in a support area of an arc by using single world modeling information calculated every moment.
계속해서, 상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 거리에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1 거리값을 산출한다(S330).Subsequently, a first distance value for each candidate arc of the candidate arc set is calculated based on the detected number of obstacles and the distance to the obstacle (S330).
여기서, 제1 거리값을 산출하는 과정은, Clearance cost를 산출하는 과정으로 명명될 수 있다. Clearance cost 알고리즘은, 각 후보 아크 주변 영역에 장애물 존재시 각 후보 아크로부터 최초의 장애물까지의 거리를 비용 산출에 적용하는 방식이다. Here, the process of calculating the first distance value may be named as a process of calculating a clearance cost. The clearance cost algorithm is a method of applying the distance from each candidate arc to the first obstacle in the cost calculation in the presence of an obstacle in the vicinity of each candidate arc.
장애물이 존재하는 경우, 제1 거리값은 해당 후보 아크로부터 최초의 장애물까지의 충돌거리를 계산하고, 그 거리를 Cost에 반영한다.When there is an obstacle, the first distance value calculates the distance of the collision from the candidate arc to the first obstacle, and reflects the distance to Cost.
한편, 장애물이 존재하지 않는 경우, 제1 거리값 산출시 모든 후보 아크에 동일한 Cost를 적용해야 할 것이나, 단일 월드 모델링 정보의 부정확성 때문에 모든 주행가능한 후보 아크들에 동일한 Cost를 부여하는 것은 최적의 후보 아크를 선택하는데 바람직하지 않다. 이에, 본 발명에 따른 실시예에서는, 장애물이 존재하지 않아서 Clearance Cost가 동일하더라도 주변의 후보경로의 주행가능 여부를 Cost에 반영하도록 구현하였다. 이하, 수학식 1은 후보 아크의 주변 후보경로의 주행가능 여부를 확인하여 제1 거리값 산출에 반영하기 위한 수식이다.On the other hand, if there is no obstacle, it is necessary to apply the same cost to all candidate arcs in the calculation of the first distance value. However, because of the inaccuracy of the single world modeling information, It is not desirable to select an arc. Accordingly, in the embodiment of the present invention, even if the clearance cost is the same because no obstacle exists, it is implemented to reflect the possibility of running around the candidate route in the cost. Hereinafter, Equation (1) is a formula for confirming whether or not the candidate candidate arc can be traveled and reflecting it in the calculation of the first distance value.
여기서, Nconst 는 상수이고 nfree _ num _ path는 좌우의 주행가능 후보경로의 개수를 의미한다. 또한, 이하, 수학식 2는 수학식 1을 적용하여 Clearance Cost를 산출하기 위한 수식이다.Here, N is a constant and n const num _ _ free path is the number of possible candidate paths running of the left and right. Hereinafter, Equation (2) is a formula for calculating Clearance Cost by applying Equation (1).
수학식 2에 도시된 바와 같이, 최종 Clearance Cost는 기존의 Clearance Cost에 수학식 1인 Cadjacent _ cost를 포함하여 이루어진다. 따라서 주행가능한 후보경로 중 주변에 주행 가능한 경로들이 가장 많은 후보 아크가 가장 작은 Clearance Cost, 즉 가장 작은 제1 거리값을 갖게 된다.As shown in equation (2), the end Clearance Cost is made to the existing Cost Clearance including formula (1) the C adjacent _ cost. Therefore, the candidate arc that has the most travelable paths among the possible candidate paths has the smallest clearance cost, that is, the smallest first distance value.
계속해서, 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 의한 도착예정지점과 목표지점이 현위치를 기준으로 만들어내는 각도에 근거하여 제2 거리값을 산출한다. 이때, 자율 이동 차량의 현위치와 상기 현위치로부터 가까운 제1지점 및 제2지점이 형성하는 곡률반경이 기준값 이하이면, 해당 곡률반경을 사용하여 상기 제2 거리값을 산출한다(S340).Subsequently, the second distance value is calculated based on the angle at which the expected arrival point and the target point of each candidate arc of the candidate arc set are based on the current position. At this time, if the radius of curvature formed by the first point and the second point near the current position and the current position of the autonomous vehicle is less than or equal to the reference value, the second distance value is calculated using the radius of curvature at step S340.
여기서, 제2 거리값을 산출하는 과정은, Trajectory cost를 산출하는 과정으로 명명될 수 있다. Trajectory Cost를 적용하는 이유는, GPS 부정확성으로 인하여, 무인 자율 차량의 위치와 목표점간의 오차가 존재하므로, 목표점과의 거리보다는 목표점과 이루는 방향성이 더 중요하다고 판단하여, 목표 방향에서 멀어질수록 Cost의 증가율을 크게 하는 것이 바람직하기 때문이다. Here, the process of calculating the second distance value may be named as a process of calculating the trajectory cost. The reason for applying the trajectory cost is that, since there is an error between the position of the unmanned autonomous vehicle and the target point due to the GPS inaccuracy, it is determined that the direction with the target point is more important than the distance from the target point. It is preferable to increase the rate of increase.
즉, 후보 아크 세트 중 목표점과 같은 방향을 형성하는 후보 아크는 GPS의 오차에 의한 영향을 많이 받게 되므로 Cost의 증가율을 낮추는 것이 오차의 영향을 낮추는 것이 된다. 또한, 후보 아크 세트 중 목표점과 먼 또는 멀어지는 후보 아크는는 Cost 증가율을 높임으로써 정확한 방향으로 위치 목표점에 향할 수 있도록 하는 것이 바람직할 것이다. 이하의 수학식 3은 Trajectory Cost에 적용되는 값을 산출하는 수식이다.In other words, the candidate arc forming the same direction as the target point among the candidate arc sets is affected by the GPS error. Therefore, lowering the increase rate of the cost lowers the influence of the error. In addition, it is preferable that the candidate arc which is far or far from the target point in the candidate arc set can be directed to the position target point in the correct direction by increasing the cost increase rate. Equation (3) below is a formula for calculating a value applied to the trajectory cost.
한편, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 후보 아크에 대한 거리값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다. Trajectory Cost는 도 3의 좌측 도면에 도시된 바와 같이, 후보 아크의 일 끝점과 목표점이 이루는 각을 이용하여 산출하였다. 한편, 도 3의 우측 도면은 Trajectory Cost와 Clearance Cost를 모두 반영한 결과를 나타낸 그래프이다.3 is a graph illustrating a process of calculating a distance value for a candidate arc according to an embodiment of the present invention. The trajectory cost is calculated by using the angle formed by the end point of the candidate arc and the target point as shown in the left drawing of FIG. On the other hand, the right diagram of FIG. 3 is a graph showing the results of reflecting both the trajectory cost and the clearance cost.
또한, 야지에서는 무인 자율 차량의 롤과 피치 등의 차량 거동 변화가 많이 발생하므로, 월드 모델링 정보를 이용하여 Flatness cost를 더 산출할 수 있다. Flatness Cost는 월드 모델링 정보에서 각 후보 아크의 주변 영역의 장애물로 인하여 모두 주행할 수 없는 아크들로 결정된 경우, Flatness 정보를 이용한 최적의 아크 선택하기 위한 Cost, 즉 제3 거리값이다. Flatness cost는 이하의 수학식 4로 표현될 수 있다. In addition, the variation of the vehicle behavior such as the roll and pitch of the unmanned vehicle occurs in Yaji, so the flatness cost can be further calculated using the world modeling information. The flatness cost is a cost for selecting an optimal arc using flatness information, that is, a third distance value, when it is determined that the arcs can not travel all due to an obstacle in the peripheral region of each candidate arc in the world modeling information. The flatness cost can be expressed by the following equation (4).
여기서, Di 는 i 번째 장애물 셀까지의 거리를 의미한다. Here, D i Is the distance to the ith obstacle cell.
이와 관련하여, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 후보 아크 주변의 셀을 이용하여 Flatness 값을 산출하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다. 도 4의 왼쪽 도면에 도시된 바와 같이, Flatness cost는 각 후보 아크의 주변 셀들(cells)의 장애물의 개수와 거리를 이용하여 Flatness를 산출하고, 그 결과가 도 4의 오른쪽 도면에 도시되고 있다.In this regard, FIG. 4 is a graph for explaining a process of calculating a flatness value using cells around a candidate arc according to an embodiment of the present invention. As shown in the left drawing of FIG. 4, the flatness cost is calculated using the number and distance of the obstacles in the neighboring cells of each candidate arc, and the result is shown in the right drawing of FIG.
한편, 야지(野地)는 일반 도로와는 달리, 폭이 좁은 주행로부터 개활지까지 주변 환경 조건이 매우 다양하게 형성될 수 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는, 주변 환경 변화에 따라 아크의 길이 및 형태를 변화시키는 가변적 아크를 생성하도록 하였다.On the other hand, unlike ordinary roads, the rough terrain can be formed in a wide variety of environmental conditions from a narrow driving range to an open space. Therefore, in the embodiments of the present invention, a variable arc is generated that changes the arc length and shape according to changes in the surrounding environment.
이와 관련하여, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라, 주변의 환경정보에 따라 가변 아크를 생성한 결과를 보인 그래프이다. 예를 들어, 후보 아크의 길이 형태를 복수의 레벨, 예를 들어 15 레벨로 나누고, 주변 영역의 장애물과 충돌하는 후보 아크의 개수를 이용하여 레벨을 점진적으로 증가시키거나 또는 감소시킴으로써, 야지 환경에 적합한 최적의 아크를 생성할 수 있다. In this regard, FIG. 5 is a graph showing a result of generating a variable arc according to surrounding environment information according to an embodiment of the present invention. For example, by dividing the length form of the candidate arc into a plurality of levels, e.g., 15 levels, and incrementally increasing or decreasing the level using the number of candidate arcs colliding with the obstacles in the surrounding area, It is possible to generate a suitable optimum arc.
즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 개활지에서의 아크의 형태(도 5의 좌측 도면)와 복잡한 지형에서의 아크의 형태(도 5의 우측 도면)가 다른 것을 확인할 수 있다. 즉, 복잡한 지형일수록 아크의 길이를 짧게 하고 조향 반경을 작게 하여 환경에 적응가능하도록 구현하였다.That is, as shown in Fig. 5, it can be seen that the shape of the arc in the open field (the left side of Fig. 5) and the shape of the arc in the complicated terrain (the right side of Fig. 5) are different. That is, the arc length is shortened and the steering radius is decreased as the complex terrain is formed.
또한, 지역경로계획의 목표는 주어진 노면과 경로점을 추종하는 것이므로, 생성된 후보 아크는 노면의 회전 반경과 목표점을 기반으로 생성되어야 한다. 이에, 본 발명에 따른 실시예에서는, 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 노면의 회전 반경 및/또는 목표점에 따라 아크가 회전하도록 구현하였다.In addition, since the goal of the regional path planning is to follow the given road surface and path points, the generated candidate arc must be generated based on the turning radius of the road surface and the target point. Accordingly, in the embodiment of the present invention, as shown in FIGS. 6 and 7, the arc is rotated according to the turning radius and / or the target point of the road surface.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 자율 이동 차량의 현위치를 기준으로 아크를 회전시킨 결과를 보인 그래프이다. 보다 구체적으로, l1에 대응하는제1아크를 l2에 대응하는 제2아크로 회전시키는 실시 예가 도시되어 있다. 그리고, 이하의 수학식 5는 상기 제1아크를 이용하여 상기 제2아크를 생성하기 위한 수식을 나타낸 것이다.6 and 7 are graphs showing results of rotating an arc with respect to a current position of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. More specifically, an embodiment is shown in which a first arc corresponding to l 1 is rotated to a second arc corresponding to l 2 . Equation (5) below is a formula for generating the second arc using the first arc.
수학식 5에서 제1아크인 l1과 제2아크인 l2는 동일한 길이를 가지는 것으로 가정한다. r1은 제1아크의 반지름이고 r2는 제2아크의 반지름이며, 호 길이를 구하는 공식에 따라 l1=l2=r1θ1=r2θ2 가 성립한다. 삼각함수를 이용한 좌표 공식에 따라 수학식 5의 수식들이 풀어지며, 산출된 r2를 이용하여 제2아크를 생성할 수 있다.
In
도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이, 주행로 및 경로점에 따라서 후보 아크를 회전함으로써 추종 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.As shown in FIGS. 6 and 7, it is confirmed that the tracking performance is improved by rotating the candidate arc according to the traveling path and the route point.
한편, 상술한 Trajectory Cost의 계산시, 즉 제2 거리값을 산출할 때, 자율 이동 차량의 현위치에서 일정 거리에 있는 지점을 이용하여 경로를 산출하기 위하여, 복수의 경로점 사이에 대해 Cubic Hermite Spline 보간법을 사용하였다.Meanwhile, in calculating the above-described trajectory cost, that is, when calculating the second distance value, in order to calculate a route using a point located at a certain distance from the present position of the autonomous vehicle, Cubic Hermite Spline interpolation was used.
Cubic Hermite Spline 보간법은, 다항식에 대해 복수의 제어점과 복수의 탄젠트를 갖고, 예를 들어, k=1~n으로 증가하는 동안 xk인 점들을 가진 평면에서의 보간에 대해 한 시점에서 어떤 시간 간격(xk, xk+1)으로 수행되는 기법을 적용한 것이다. 이때, 시간 간격(xk, xk+1)은 (0,1) 사이로 정규화될 수 있다.The Cubic Hermite Spline interpolation method has a plurality of control points and a plurality of tangents for polynomials, for example, interpolating in a plane having points xk while increasing from k = 1 to n, xk, xk + 1). At this time, the time interval (xk, xk + 1) can be normalized to (0, 1).
즉, Cubic Hermite Spline은 주어진 지점들을 모두 지나도록, 즉 주어진 지점들을 지나치지 않도록 보간하는 기법으로, 경로점들 사이를 보간하기에 적합하다. 이와 관련하여, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라, 복수의 경로점에 회전곡률 사용하여 보간한 결과를 보인 그래프이다. 도 8은, Cubic Hermite Spline 보간법을 이용하여 경로점 사이를 모두 보간한 후, 일정한 위치에 있는 경로점을 이용하여 Trajectory Cost를 계산한 것이다.In other words, Cubic Hermite Spline is a technique to interpolate between given points, ie not past the given points, and is suitable to interpolate between path points. In this regard, FIG. 8 is a graph showing a result of interpolation using a rotation curvature at a plurality of path points according to an embodiment of the present invention. FIG. 8 is a graph showing trajectory costs calculated by interpolating between path points using a Cubic Hermite Spline interpolation method, and then using path points located at certain positions.
또한, 일정한 거리 앞의 경로점을 이용하여 Trajectory Cost를 계산할 때, 도 9에 도시된 바와 같이, 커브길이 있는 경우, 커브를 지나고 난 다음의 경로점을 향하는 직선과의 각이 점점 커져서, 자율 이동 차량이 커브의 안쪽으로 점점 파고드는 문제가 발생할 수 있다. In addition, when calculating the trajectory cost using a path point in front of a certain distance, as shown in FIG. 9, in the case of a curve length, the angle with respect to the straight line passing through the curve after passing the curve gradually increases, A problem may arise in which the vehicle gradually dips into the inside of the curve.
이에, 본 발명의 실시예에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, 자율 이동 차량의 위치와 그로부터 가까운 2개의 추종점이 이루는 원의 반지름(즉, 곡률반경)이 기준값 보다 작은 경우, 이를 커브길로 판단하고, 그 곡률반경의 회전곡률을 이용하여 각 후보 아크들의 Trajectory Cost를 계산하도록 구현하였다. 도 11은 이와 같이 커브길로 판단된 경우, 각 후보 아크에 곡률반경의 회전곡률을 적용한 결과를 보인 도면이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 급 커브길에서도 자율 이동 차량이 커브 안으로 파고들지 않고, 회전곡률에 따라 추종 이동하는 것을 확인할 수 있다.In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 10, when the position of the autonomous moving vehicle and the radius of the circle formed by the two follow-up points close to it are smaller than the reference value, And the trajectory cost of each candidate arc is calculated using the curvature radius of the curvature radius. FIG. 11 is a diagram showing the result of applying the curvature radius of curvature to each candidate arc when it is determined to be a curve length in this manner. As shown in FIG. 11, it can be seen that the autonomous moving vehicle does not dig into the curve even in a rapid curved road, but moves in accordance with the rotational curvature.
계속해서, 상기 후보 아크 세트에서 상기 제1 및 제2 거리값(또는, 제1, 제2, 및 제3 거리값)의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택한다. 그리고, 선택된 아크가 가리키는 방향과 회전곡률을 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 경로를 생성한다(S350). Subsequently, the candidate arc in which the sum of the first and second distance values (or the first, second, and third distance values) becomes the minimum in the candidate arc set is selected as the optimum arc. Then, the path of the autonomous moving vehicle is generated so as to follow the direction indicated by the selected arc and the rotational curvature (S350).
즉, 상술한 조건들을 반영하여 최종적으로 계산된 Clearance Cost와 Trajecotry Cost(및 Flatness cost)를 합하여 Cost가 최소가 되는 후보 아크를 선택한다. 그리고, 선택된 후보 아크를 추종하여 자율 이동 차량의 최적의 경로를 생성할 수 있다. That is, the candidate arc is selected by adding the finally calculated Clearance Cost and Trajectory Cost (and Flatness cost) to reflect the above-mentioned conditions and minimizing the cost. Then, the optimal path of the autonomous moving vehicle can be generated by following the selected candidate arc.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 자율 이동 차량의 경로 생성 방법 및 경로 생성 장치에 의하면, 야지에서의 다양한 환경 변화에 적응적인 지역경로를 계획할 수 있다. 또한, 야지에서의 다양한 환경 변화에 따라 가변적인 아크를 생성하여 이를 추종하도록 경로를 최적화함으로써, GPS가 두절되거나 정형화된 시설물이 없는 경우에는 야지 환경에서도 강인한 지역경로계획을 확보할 수 있다.As described above, according to the path generation method and the path generation apparatus of the autonomous moving vehicle according to the embodiments of the present invention, it is possible to plan a local path adaptive to various environmental changes in the field. In addition, if the GPS is broken or there is no standardized facility, it is possible to secure a strong regional route plan even in the field environment by optimizing the route to generate a variable arc according to various environment changes in the field.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시 예에만 한정되는 것은 아니므로, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다. 또한, 여기에서 기술된 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 방법은 저장매체(예, 단말내부 메모리, 플래쉬 메모리, 하드디스크, 등)에 저장될 수 있고, 프로세서(예, 단말 내부 마이크로 프로세서)에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어 프로그램 내에 포함되는 코드들 또는 명령어들로 구현될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, And may be modified, changed, or improved in various forms. Further, the method according to the present invention described herein can be implemented in software, hardware, or a combination thereof. For example, a method according to the present invention may be stored in a software program that can be stored in a storage medium (e.g., terminal internal memory, flash memory, hard disk, etc.) and executed by a processor May be implemented with embedded codes or instructions.
Claims (7)
상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지하는 단계;
상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 거리에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1거리값을 산출하는 단계;
상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 의한 도착예정지점과 상기 자율 이동 차량의 목표지점이 상기 현위치를 기준으로 만들어내는 각도에 근거하여 제2거리값을 산출하는 단계;
상기 후보 아크 세트에서 상기 제1 및 제2거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택하고, 선택된 아크에 대응하는 주행 가능 경로를 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법.Determining a current position of the autonomous mobile vehicle and generating a candidate arc set including the possible travelable routes in the travel region within a certain radius from the current position;
Detecting a position of an obstacle existing in a peripheral region based on each candidate arc of the candidate arc set;
Calculating a first distance value for each candidate arc of the candidate arc set based on the detected number of obstacles and the distance to the obstacle;
Calculating a second distance value based on an expected arrival point by each candidate arc of the candidate arc set and an angle generated by the target point of the autonomous moving vehicle based on the current position;
Selecting an optimal arc for the candidate arc in which the sum of the first and second distance values is the smallest in the candidate arc set and generating a path for the autonomous moving vehicle to follow the travelable path corresponding to the selected arc Wherein the path of the autonomous moving vehicle is the path of the autonomous moving vehicle.
상기 제1거리값을 산출하는 단계는,
각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 장애물이 존재하면, 최초 장애물과의 충돌거리를 상기 제1거리값에 적용하고,
각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물이 없으면, 주변의 주행가능한 후보경로의 개수정보를 상기 제1거리값에 적용하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법.The method according to claim 1,
Wherein the calculating the first distance value comprises:
If the obstacle exists in the peripheral region based on each candidate arc, the collision distance with the first obstacle is applied to the first distance value,
And if there is no obstacle present in the surrounding area based on each candidate arc, information on the number of candidate traveling paths that can be traveled around is applied to the first distance value.
각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물이 없으면, 주변의 주행가능한 후보경로의 개수가 최대인 후보 아크를 기준으로 산출된 제1거리값이 최소가 되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법.3. The method of claim 2,
And the first distance value calculated on the basis of the candidate arc having the maximum number of the candidate traveling paths that can be traveled is minimized when there is no obstacle existing in the peripheral region based on each candidate arc. Generation method.
상기 제2거리값을 산출하는 단계는,
각 후보 아크에 의한 도착예정지점과 상기 자율 이동 차량의 목표지점이 상기 현위치를 기준으로 만들어내는 각도가 클수록 제2거리값의 증가율을 크게 적용하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법.The method according to claim 1,
Wherein the calculating the second distance value comprises:
Wherein the increasing rate of the second distance value is applied as the greater the angle at which the expected arrival point due to each candidate arc and the target point of the autonomous moving vehicle are based on the current position.
주변의 환경정보를 주기적으로 수집하여, 상기 각 후보 아크의 길이 및 형상 중 적어도 하나를 점진적으로 변경하고,
상기 자율 이동 차량의 현위치와 노면의 회전반경, 및 목표점의 위치에 따라 상기 각 후보 아크를 대응되는 방향으로 회전하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 방법.The method according to claim 1,
Periodically collecting surrounding environment information, gradually changing at least one of a length and a shape of each candidate arc,
Further comprising the step of rotating each of the candidate arcs in a corresponding direction in accordance with the current position of the autonomous moving vehicle, the turning radius of the road surface, and the position of the target point.
상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크를 기준으로 주변 영역에 존재하는 장애물의 위치를 감지하는 아크 기반 장애물 감지부;
상기 감지된 장애물의 개수정보 및 장애물과의 충돌거리와 주변의 주행가능한 후보경로의 개수정보에 근거하여, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 대한 제1거리값을 산출하고, 상기 후보 아크 세트의 각 후보 아크에 의한 도착예정지점과 상기 자율 이동 차량의 목표지점이 상기 현위치를 기준으로 만들어내는 각도에 근거하여 제2거리값을 산출하는 아크 기반 경로계획부; 및
상기 후보 아크 세트에서 상기 제1 및 제2 거리값의 합이 최소가 되는 후보 아크를 최적의 아크로 선택하고,
선택된 아크에 대응하는 주행 가능 경로를 추종하도록 상기 자율 이동 차량의 주행 경로를 생성하는 경로계획 최적화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 장치.An arc generator for recognizing a current position of the autonomous mobile vehicle and generating a candidate arc set including travelable routes capable of steering in a travel area within a certain radius from the current position;
An arc-based obstacle detection unit for detecting a position of an obstacle existing in a peripheral region based on each candidate arc of the candidate arc set;
Calculates a first distance value for each candidate arc of the candidate arc set based on the number information of the detected obstacles, the collision distance with the obstacle, and the number of travelable candidate paths around the candidate arc set, An arc-based path planner for calculating a second distance value based on an expected arrival point by each candidate arc and an angle formed by a target point of the autonomous mobile vehicle on the basis of the current position; And
Selecting a candidate arc having a minimum sum of the first and second distance values in the candidate arc set as an optimal arc,
And a path planning optimization unit for generating a running path of the autonomous moving vehicle so as to follow the possible running path corresponding to the selected arc.
상기 아크 생성부는,
주변의 환경정보를 주기적으로 수집하여, 상기 각 후보 아크의 길이 및 형상 중 적어도 하나를 점진적으로 변경하는 가변 아크 생성 모듈과;
상기 자율 이동 차량의 현위치와 노면의 회전반경, 및 목표점의 위치에 따라 상기 각 후보 아크를 대응되는 방향으로 회전하는 아크 회전 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 차량의 경로 생성 장치.The method according to claim 6,
Wherein the arc-
A variable arc generation module that periodically collects surrounding environment information and gradually changes at least one of a length and a shape of each candidate arc;
And an arc rotating module that rotates the respective candidate arcs in a corresponding direction according to the current position of the autonomous moving vehicle, the turning radius of the road surface, and the position of the target point.
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