KR101732902B1

KR101732902B1 - 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR101732902B1
Application number: KR1020100135435A
Authority: KR
Inventors: 김명희; 노경식; 심영보
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2010-12-27
Filing date: 2010-12-27
Publication date: 2017-05-24
Also published as: US8924016B2; US20120165982A1; KR20120073616A

Abstract

본 발명은 병렬 알고리즘과 가변 모션 데이터 베이스를 통해 경로를 계획함으로써 경로 계획의 성능을 개선한 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법을 개시한다.
본 발명의 일 실시예에에 의한 로봇의 경로 계획 방법은, 로봇의 이동 경로를 생성하기 위해 시작점, 목표점, 장애물 정보를 가지는 형상 공간을 형성하고,　형상 공간에서 로봇의 이동 경로를 하나 이상 생성하여 데이터 베이스로 저장하고, 　저장된 이동 경로 중, 로봇의 작동 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획(plan)하고, 계획된 경로에 의해 로봇이 모션을 취하도록 하고, 로봇이 모션을 취하는 동안 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획(Pre-plan)한다.
개시된 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법에 의하면, 경로를 계획할 때 한 모션이 끝나고 다음 모션을 수행할 때의 시간을 단축할 수 있고, 모션을 부드럽게 형성할 수 있다.

Description

로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법{PATH PLANNING APPARATUS OF ROBOT AND METHOD THEREOF}

병렬 알고리즘과 가변 모션 데이터베이스를 이용하여 부드러운 경로를 빠르게 계획하는 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 전기적 또는 자기적인 작용을 이용하여 인간의 동작과 닮은 운동을 행하는 기계장치를 로봇이라고 한다. 초기의 로봇은 생산 현장에서의 작업 자동화ㆍ무인화 등을 목적으로 한 매니퓰레이터나 반송 로봇 등의 산업용 로봇으로 인간을 대신하여 위험한 작업이나 단순한 반복 작업, 큰 힘을 필요로 하는 작업을 수행하였으나, 최근에는 인간과 유사한 관절체계를 가지고 인간의 작업 및 생활공간에서 인간과 공존하며 다양한 서비스를 제공하는 인간형 로봇(humanoid robot)의 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다.

이러한 인간형 로봇은 전기적ㆍ기계적 메커니즘에 의해서 팔이나 손의 동작에 가깝게 운동할 수 있도록 만들어진 매니퓰레이터(manipulator)를 이용하여 작업을 수행한다. 현재 사용되고 있는 대부분의 매니퓰레이터는 여러 개의 링크(link)들이 서로 연결되어 구성된다. 각 링크들의 연결 부위를 관절(joint)이라 하는데 매니퓰레이터는 이러한 링크와 관절들 사이의 기하학적인 관계에 따라 운동 특성이 결정된다. 이 기하학적인 관계를 수학적으로 표현한 것이 기구학(Kinematics)이며 대부분의 매니퓰레이터는 이러한 기구학적 특성(kinematics characteristic)을 가지고 작업을 수행하기 위한 방향(목표점)으로 로봇 선단(end-effector;이하 엔드 이펙터라 한다)을 이동시킨다.

매니퓰레이터가 주어진 작업(예를 들어, 물체를 잡는 작업)을 수행하기 위해서는 매니퓰레이터가 작업을 수행하기 전의 초기 위치(시작점)에서부터 작업을 수행할 수 있는 즉, 물체를 잡을 수 있는 최종 위치(목표점)까지 매니퓰레이터의 이동 경로를 생성하는 것이 중요하다. 매니퓰레이터가 작업 영역 내의 장애물과 충돌하지 않는 충돌 회피 등의 구속 조건을 만족하면서 시작점과 목표점을 연결하는 경로를 계획하는 경로 계획(Sampling Based Path Planning) 방법 중 하나로 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘이 있다.

RRT 알고리즘은 매니퓰레이터 혹은 휴머노이드가 작업을 수행하는 형상 공간(Configuration Space;C-Space)에서 무작위로 샘플링한 형상을 이용한다. 그 중 한 가지 방법으로는 초기 시작점에서부터 가장 가까운 노드를 선택하는 과정을 반복하여 트리(tree)를 확장해 나가면서 최종 목표점까지 이동 경로를 찾는 방법으로, 목표점에서 엔드 이펙터까지의 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 목표 함수(Goal Function)를 이용하여 트리 중에서 목표 점수(Goal Score)가 가장 작은 노드를 선택하여 트리를 확장해 나간다.

그러나, 종래의 RRT 알고리즘은 경로 생성 시, 전체 공간을 Search하기 때문에 최종 경로를 계획하는데 시간이 오래 걸렸다. 또한, High Dimension의 경우에 계산 양이 많아서 최종 경로를 계획하는데 시간이 오래 걸리는 문제점이 있었다.

병렬 알고리즘과 가변 모션 데이터베이스를 통해 경로를 계획함으로써 경로 계획의 성능을 개선한 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법을 개시한다.

본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 방법은, 로봇의 이동 경로를 생성하기 위해 시작점, 목표점, 장애물 정보를 가지는 형상 공간을 형성하고; 형상 공간에서 로봇의 이동 경로를 하나 이상 생성하여 데이터 베이스로 저장하고; 저장된 이동 경로 중, 로봇의 작동 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획(plan)하고; 계획된 경로에 의해 로봇이 모션을 취하도록 하고; 로봇이 모션을 취하는 동안 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획(Pre-plan)한다.

또한,　시작점은 로봇이 모션을 취하기 전 초기 위치에서의 형상을 형상 공간상에 형성한 노드이다.

또한,　목표점은 로봇이 모션을 수행하기 위한 목표 위치에서의 형상을 형상 공간상에 형성한 노드이다.

또한,　형상 공간에서 로봇의 이동 경로를 하나 이상 생성하여 데이터 베이스로 저장하는 것은, 생성된 하나 이상의 이동 경로 중 로봇의 조인트(joint) 각도 변화가 최소인 이동 경로를 저장하는 것이다.

또한,　저장된 이동 경로 중, 로봇의 작동 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획하는 것은, 장애물에 의한 제약이 있는 지점을 판단하고 판단된 지점에서 소정의 거리 만큼 떨어진 지점에서 경로를 계획하는 것이다.

또한,　저장된 이동 경로 중, 로봇의 작동 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획하는 것은, 시작점과 목표점 각각에서 경로를 생성하고 그 중에서 먼저 나오는 경로를 계획하는 것이다.

또한,　로봇이 모션을 취하는 동안 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 스무딩(Smoothing)하는 것을 더 포함한다.

또한,　로봇이 모션을 취하는 동안 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 스무딩(Smoothing)하는 것은, 장애물에 의한 제약이 있는 경로 지점에 대하여 장애물에 의한 제약 값에 비례하도록 스무딩하는 것이다.

또한,　로봇이 모션을 취하는 동안 미리 계획된 로봇의 다음 모션을 위한 경로를, 진행 중인 로봇의 모션과 장애물의 정보를 통해 다시 계획(Re-plan)하는 것을 더 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 장치는, 로봇의 이동 경로를 생성하기 위해 시작점, 목표점, 장애물 정보를 가지는 형상 공간을 형성하고,　형상 공간에서 로봇의 이동 경로를 하나 이상 생성하는 경로 생성부; 경로 생성부에서 생성된 경로를 데이터 베이스로 저장하는 저장부; 저장부에 저장된 이동 경로 중, 로봇의 작동 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획하는 제1 경로 계획부; 제1 경로 계획부를 통해 계획된 경로에 의해 로봇이 모션을 취하도록 하는 제어부; 제어부를 통해 로봇이 모션을 취하는 동안 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획하는 제2 경로 계획부;를 포함한다.

또한,　저장부는 생성된 하나 이상의 이동 경로 중 로봇의 조인트(joint) 각도 변화가 최소인 이동 경로를 저장한다.

또한, 제1 경로 계획부는 장애물에 의한 제약이 있는 지점을 판단하고 판단된 지점에서 소정의 거리 만큼 떨어진 형상 지점에서 경로를 계획한다.

또한,　제1 경로 계획부는 시작점과 목표점 각각에서 경로를 생성하고 그 중에서 먼저 나오는 경로를 계획한다.

또한,　제2 경로 계획부를 통해 계획된 경로를 스무딩(Smoothing)하는 스무딩부를 더 포함한다.

또한, 스무딩부는　장애물에 의한 제약이 있는 경로 지점에 대하여 장애물에 의한 제약 값에 비례하도록 스무딩한다.

또한,　제2 경로 계획부를 통해 계획된 경로를, 진행 중인 로봇의 모션과 장애물의 정보를 통해 다시 계획(Re-plan)하는 제3 계획부를 더 포함한다.

개시된 로봇의 경로 계획 장치 및 그 방법에 의하면, 경로를 계획할 때 한 모션이 끝나고 다음 모션을 수행할 때의 시간을 단축할 수 있고, 모션을 부드럽게 형성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 대표적인 경로를 생성하기 위해 공간을 격자로 분할한 것을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획을 도시한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획을 시간에 따라 도시한 개념 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 과정을 도시한 제어 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 과정을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 최적의 로봇 경로 계획 과정을 도시한 순서도이다.

이하, 본 발명의 일 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 대표적인 경로를 생성하기 위해 공간을 격자로 분할한 것을 도시한 개략도이다.

로봇(1)의 이동 경로를 계획하기 위한 사전 작업으로, 물체(3) 또는 테이블(5) 등 대표적인 위치 여러 개에 대한 로봇(1)의 이동 경로를 데이터베이스로 저장한다. 즉, 로봇(1)의 이동 공간을 격자로 나누고 격자의 옆면에 도달하는 경로들을 대표적으로 잡고, 그 외 각 격자에 도달하는 경로를 데이터베이스로 저장한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획을 도시한 개략도이다.

위에서 본 바와 같이 종래의 경로 계획 방법인 RRT 알고리즘은 형상 공간(C-Space)에서 무작위로 샘플링한 형상을 이용한다. RRT 알고리즘은 그 중에서 시작점(8)에서부터 가장 가까운 노드를 선택하는 과정을 반복하여 트리(tree)를 확장해 나가면서 목표점(9)까지 이동 경로를 찾는 방법이고, 그 중 한 가지 방법으로 목표점(9)에서 엔드 이펙터까지의 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 목표 함수(Goal Function)를 이용하여 트리 중에서 목표 점수(Goal Score)가 가장 작은 노드를 선택하여 트리를 확장해 나간다.

이와 비교해서 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법은 제약 조건을 만족하지 않는 부분, 예를 들어 도 2에 도시된 장애물(7)과 충돌 부분을 기억하여, 제약 조건을 만족하지 않는 양 끝점을 잇는다. 이 때, 제약 조건의 근접한 곳에 장애물 등의 조건이 있을 가능성이 높으므로 제약 조건을 만족하지 않는 점에서 소정 거리 떨어진 점을 선택하여 경로를 계획한다.

또한, 이런 경로 계획은 병렬로 진행한다. 즉, 시작점(8) 뿐만 아니라 여러 개의 목표점(9)에서도 각각의 경로 계획 과정을 수행한다. 경로 계획을 수행하던 중 가장 빠르게 나오는 경로를 선택한다.

즉, 종래에는 경로를 처음부터 만들어 나갔으나, 본 발명의 일 실시예에 의한 경로 계획 과정은 장애물(7) 등에 의한 제약 조건을 만족하지 않는 점들을 선택하고, 선택된 점을 제외한 부분을 이음으로써 형성되는 경로를 제외하고, 나머지 영역에서 형성되는 경로를 선택하여 경로를 계획한다.

도 2에 도시된 바와 같이 시작점(8)에서 가까운 노드들을 선택해 가면서 경로를 형성하고, 목표점(9)에서 가까운 노드들을 선택해 가면서 경로를 형성한다. 각각 형성되는 경로에서 장애물(7)에 의한 제약이 발생하는 경우에는 그 점을 기억하고, 그 점을 기초로 형성된 경로는 경로 계획에 반영하지 않는다(진하게 표시된 경로 부분). 이에 따라 시작점(8)과 목표점(9) 각각에서 출발한 경로가 만나는 노드가 있으면 각 경로를 잇는 경로가 최종 계획 경로(연하게 표시된 경로 부분)가 된다.

이를 통해 기존의 RRT 알고리즘을 통한 경로 계획에 비해 경로 계획 시간을 단축할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획을 시간에 따라 도시한 개념 블록도이다.

기존에는 로봇(1)의 각 모션(motion)을 위한 각 경로 계획(plan)을 모두 수행한 후, 로봇(1)의 모션을 수행하였다. 이에 비해, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 과정은 하나의 모션에 대한 경로를 계획하고, 이에 따른 로봇(1)의 모션을 수행하고, 로봇(1)의 모션이 수행되는 동안 다음 로봇(1) 모션에 대한 경로를 계획한다. 즉, 로봇(1)이 모션을 수행할 때 미리 경로를 계획하여 로봇(1)의 모션 수행 시 소용되는 경로 계획 시간을 단축시킬 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 경과 시간에 따라 먼저 로봇(1)의 모션 수행을 위한 경로를 계획(plan)하고, 이에 따라 로봇(1)은 모션을 취하고, 로봇(1)이 모션을 취하는 동안 다음에 취하게 될 모션에 해당하는 경로를 미리 계획(Pre-plan)한다.

또한, 로봇(1)이 모션을 취하는 동안에 미리 계획된 경로에 대해, 현재 로봇(1)이 수행하고 있는 모션의 위치나 그때의 장애물(7) 정보를 기초로 재계획(Re-plan)을 수행한다. 이는 미리 계획된 경로를 더욱 보완하는 과정으로서, 현재 진행되는 로봇(1)의 모션 상태를 반영하여 다음 모션에 대응하는 경로를 보다 정확하게 계획할 수 있다.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 과정을 도시한 제어 블록도이다.

로봇(1)은 경로 생성부(10), 저장부(20), 제1 경로 계획부(32), 제2 경로 계획부(34), 제3 경로 계획부(36), 스무딩부(40), 제어부(50), 구동부(60)를 포함한다.

경로 생성부(10)는 도 1에 도시된 바와 같은 공간에서 생성된 대표 경로를 생성한다.

저장부(20)는 경로 생성부(10)에 의해 생성된 경로 또는 제1 경로 계획부(32), 제2 경로 계획부(34), 제3 경로 계획부(36)에 의해 계획된 경로를 제어부(50)를 통해 입력 받아 데이터베이스로 저장한다.

저장부(20)는 경로 생성부(10)에 의해 생성된 경로를 처음 저장하는데, 생성된 경로를 선택적으로 저장한다. 즉, 경로의 비용(cost)을 산정하고 산정된 비용이 적은 경로를 선택하여 저장한다.

여기서 경로의 비용은 로봇(1)을 형성하는 각 부분의 조인트(joint)의 각도 변화를 기초로 하여 산정되며, 조인트의 각도 변화가 작은 경로를 선택하여 저장한다.

제1 경로 계획부(32)는 저장부(20)에 저장된 경로 중 최적의 경로를 가져온다.

최적의 경로를 가져오는 것은, 로봇(1)의 초기 자세 차이와 로봇(1)의 마지막 자세 차이가 작은 경로를 선택한 후, 선택된 경로 각각에 대해 장애물(7) 등에 의한 제약(constraint) 조건을 만족하지 않는 노드들의 합을 계산하고, 그 합이 최소가 되는 경로를 선택한다.

또한, 제1 경로 계획부(32)는 제약 조건을 만족하지 않는 점을 기억한 후, 제약 조건을 만족하지 않는 양점을 잇는다. 이때, 제약 조건이 존재하는 점의 인접한 곳에 장애물(7) 존재 등의 조건이 있을 가능성이 높으므로, 제약 조건을 만족하지 않는 점에서 소정 거리 떨어진 점을 선택하여 경로를 계획한다.

또한, 제1 경로 계획부(32)는 시작점(8)에서 뿐만 아니라 목표점(9)에서도 경로를 계획하는데, 이는 동시에 여러 목표점에서 병렬적으로 진행한다. 병렬적으로 경로를 진행시키는 과정에서 가장 빠르게 이어지는 경로를 계획 경로로 정한다.

이러한 제1 경로 계획부(32)는 처음부터 경로를 만들어 가는 종래 기술과 달리, 제약 조건을 고려하여 제약 조건을 만족하지 않는 점을 선정하여 이 점을 제외한 부분을 잇는 방식으로 경로를 계획한다.

제2 경로 계획부(34)는 계획된 경로에 따라 수행되는 로봇(1) 모션 중에 다음에 행해질 모션에 대한 경로를 미리 계획하고, 이를 저장부(20)에 저장한다. 이를 통해 로봇(1)이 이동할 때 소요되는 경로 계획 시간을 단축시킬 수 있다.

즉, 처음에 계획된 경로의 마지막 정보(로봇(1)의 위치, 자세 또는 장애물(7)의 위치, 형상)를 미리 계획되는 경로의 초기 조건으로 사용하여, 처음에 계획된 경로에 따른 로봇(1) 모션 수행 중에 다음 모션에 대한 경로를 계획한다.

제2 경로 계획부(34)는 이러한 일련의 과정을 요구되는 로봇(1) 모션의 개수에 따라 반복 수행한다.

제3 경로 계획부(36)는 로봇(1)이 모션을 취하는 동안에 미리 계획된 경로에 대해, 현재 로봇(1)이 수행하고 있는 모션의 위치나 그때의 장애물(7) 정보를 기초로 재계획을 수행한다. 이는 미리 계획된 경로를 더욱 보완하는 과정으로서, 현재 진행되는 로봇(1)의 모션 상태를 반영하여 다음 모션에 대응하는 경로를 보다 정확하게 계획할 수 있다.

스무딩부(40)는 제1 경로 계획부(32) 또는 제2 경로 계획부(34) 또는 제3 경로 계획부(36)를 통해 계획된 경로에 대해 스무딩(smoothing) 과정을 수행한다.

또한, 스무딩부(40)는 제1 경로 계획부(32)를 통해 계획된 경로를 스무딩할 수 있음은 물론, 제1 경로 계획부(32)에서 계획된 경로에 따라 수행되는 로봇(1) 모션 중에 계획되는 제2 경로 계획부(34) 또는 제3 경로 계획부(36)에 의해 계획되는 경로를 역시 스무딩할 수 있다.

또한, 스무딩부(40)는 제1 경로 계획부(32)를 통해 계획된 경로에 따른 로봇(1) 모션 중에 경로를 스무딩할 수 있어서, 스무딩 타임을 줄일 수 있다.

또한, 스무딩부(40)는 경로 계획 시 검출되는 장애물(7) 등에 의한 제약 조건이 있는 점 근방에서 스무딩을 집중적으로 할 수 있다. 이는 제한 조건이 있는 점에서는 경로의 변화가 큰 것이 일반적이므로, 이를 고려하여 보다 효율적인 스무딩 과정을 수행하기 위함이다.

또한, 스무딩부(40)는 제약 조건을 만족하지 않는 부분에 비례해서 스무딩을 수행할 수 있다.

제어부(50)는 제1 경로 계획부(32), 제2 경로 계획부(34), 제3 경로 계획부(36), 스무딩부(40)에서 출력된 신호를 받아서 로봇(1)이 모션을 수행하도록 구동부(60)를 제어한다.

또한, 제어부(50)는 제1 경로 계획부(32), 제2 경로 계획부(34), 제3 경로 계획부(36), 스무딩부(40)에서 출력된 경로 데이터를 저장부(20)에 전달하여 저장하도록 한다.

또한, 제어부(50)는 제1 경로 계획부(32), 제2 경로 계획부(34), 제3 경로 계획부(36), 스무딩부(40)에서 출력된 경로 데이터의 비용을 계산하여 기존의 모션 보다 그 값이 작으면 저장부(20)에 전달하여 데이터베이스로 저장하도록 하고, 그 값이 기존의 모션보다 크면 저장부(20)에 전달하지 않는다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 경로 계획 과정을 도시한 순서도이다.

먼저 경로를 생성한다(100). 위에서 살펴 본 바와 같이 로봇(1)의 이동 공간을 격자로 분할하고, 물체(5)나 테이블(7)을 고려해 대표 경로를 생성한다.

다음, 생성된 경로를 데이터베이스에 저장한다(200). 이때, 생성된 경로 중 데이터베이스로 저장할 경로를 판단할 수 있는데, 그 기준은 생성된 경로의 비용(cost)이 된다. 일예로 로봇(1)의 조인트 각도에 따라 경로의 비용을 계산할 수 있는데, 조인트 각도가 작은 경우가 경로 비용이 작은 경우이다.

다음, 저장된 경로 중에서 로봇(1)의 동작 범위와 장애물(7) 등에 의한 제약이 최소인 경로를 계획한다(300).

먼저 로봇(1)의 동작 범위가 최소인 경우는, 로봇(1)의 초기 자세 차이 및 마지막 자세 차이가 작은 경우이다. 장애물(7) 등에 의한 제약이 최소인 경우는, 경로에 따라 로봇(1)이 움직일 때 장애물(7)과 충돌하는 등 움직임에 제약을 받지 않는 경우이다.

로봇(1)의 동작 범위가 최소이고, 장애물(7) 등에 의한 제약이 최소인 경우의 경로를 계획하여 최소의 시간으로 경로를 계획할 수 있다.

다음, 계획된 경로에 따라 로봇(1)이 모션을 취하는 동안에 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획한다(400).

로봇(1)의 경로 계획 소요 시간을 단축하기 위한 것으로, 현재 로봇(1)이 어느 한 모션을 취하고 있는 동안에 다음 모션에 대응하는 경로를 계획한다. 이렇게 하면, 다음에 수행할 모션에 대한 경로를 별도의 시간 필요없이 계획한다.

다음, 로봇(1)이 미리 계획된 경로에 의해 다음 모션을 취한다(500).

이전 모션을 로봇(1)이 수행하는 동안 다음 모션에 대한 경로를 미리 계획했기 때문에, 이전 모션 수행 후 시간 딜레이를 최소화하면서 다음 모션을 취한다.

다음, 로봇이 수행할 모션이 모두 완료되었는지 판단한다(600).

로봇(1)이 수행할 모션이 모두 완료되지 않았으면, 현재 로봇(1)의 모션 수행 중에 다음 모션에 대한 경로를 미리 계획하는 과정을 반복한다(단계 300으로 이동).

도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 최적의 로봇 경로 계획 과정을 도시한 순서도이다.

도 6은 도 5의 단계 300의 세부 단계를 도시한 순서도이다.

먼저, 로봇(1)에 주어진 문제에 따라 목표점을 지정한다(310).

다음, 저장부(20)에서 저장된 경로를 가져온다(320). 물론 이 경우 위에서 살펴본 바와 같이 경로 비용이 작은 경로를 선택하여 가져온다.

가져온 경로가 제약 조건을 만족하는지 판단한다(330).

제약 조건을 만족하지 않는 점이 존재하는지 판단한다(340). 만약 제약 조건을 만족하지 않는 점이 존재한다면, 만족하지 않는 점 사이에 경로가 계획될 수 있는지 판단한다(350).

만약 제약 조건을 만족하지 않는 점이 없다면, 제약 없이 경로를 계획할 수 있는 것이므로 계획되는 경로를 스무딩하는 단계로 진행한다(360).

단계 350에서 제약 조건을 만족하지 않는 점 사이에 경로가 찾아진다면, 찾아진 경로를 스무딩하고(단계 360으로 이동), 경로가 찾아지지 않아도 찾아진 점까지의 비용이 데이터베이스에 저장된 비용보다 작으면, 저장하여 다음 경로 계획에 사용한다(370).

본 발명의 일실시예에 따른 로봇 경로 계획 과정을 통해, 로봇(1) 모션 수행 시간이 단축됨을 다음 표를 통해 알 수 있다.

Planning Method	Node Num	Time (Sec)	Smoothing Time
Bi-RRT	1205.857	6.3768	1.235857
MG-RRT	1100.5714	4.233	1.1305714
RA*	900.857	2.3768	0.930857
MG-RRT Using MotionDB	112.5714	0.2	0.1425714

여기서 Bi-RRT와 MG-RRT와 RA*는 기존의 경로 계획 알고리즘이고, MG-RRT Using MotionDB가 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 경로 계획 방법이다.

1　: 로봇 3　: 물체 5 : 테이블
7 : 장애물 8 : 시작점 9 : 목표점
10 : 경로 생성부 20 : 저장부 32 : 제1 경로 계획부
34 : 제2 경로 계획부 36 : 제3 경로 계획부 40 : 스무딩부
50 : 제어부 60 : 구동부

Claims

로봇의 경로를 생성하기 위해 시작점, 목표점, 장애물 정보를 가지는 형상 공간을 형성하고;
상기 형상 공간에서 상기 로봇의 경로를 하나 이상 생성하여 데이터베이스로 저장하고;
상기 저장된 이동 경로 중, 상기 로봇의 동작 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획하고;
상기 계획된 경로에 의해 상기 로봇이 모션을 취하도록 하고;
상기 로봇이 상기 모션을 취하는 동안 상기 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획하되,
상기 로봇의 동작 범위와 상기 장애물에 의한 제약이 최소인 경로를 계획하는 것은,
상기 시작점과 복수의 목표점에서 상기 경로를 진행시키다가 가장 빠르게 이어지는 경로를 계획 경로로 정하는 것인 로봇의 경로 계획 방법.
제1항에 있어서,
상기 시작점은 상기 로봇이 상기 모션을 취하기 전 초기 위치에서의 형상을 상기 형상 공간상에 형성한 노드인 로봇의 경로 계획 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표점은 상기 로봇이 상기 모션을 수행하기 위한 목표 위치에서의 형상을 상기 형상 공간상에 형성한 노드인 로봇의 경로 계획 방법.
제1항에 있어서,
상기 형상 공간에서 상기 로봇의 이동 경로를 하나 이상 생성하여 상기 데이터베이스로 저장하는 것은,
상기 생성된 하나 이상의 경로 중 상기 로봇의 조인트 각도 변화가 최소인 이동 경로를 저장하는 것인 로봇의 경로 계획 방법.
제1항에 있어서,
상기 저장된 이동 경로 중, 상기 로봇의 동작 범위와 상기 장애물에 의한 제약이 최소인 경로를 계획하는 것은,
상기 장애물에 의한 제약이 있는 지점을 판단하고 상기 판단된 지점에서 소정의 거리 만큼 떨어진 형상 지점에서 경로를 계획하는 것인 로봇의 경로 계획 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 로봇이 상기 모션을 취하는 동안 상기 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 스무딩(Smoothing)하는 것을 더 포함하는 로봇의 경로 계획 방법.
제7항에 있어서,
상기 로봇이 상기 모션을 취하는 동안 상기 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 스무딩하는 것은,
상기 장애물에 의한 제약이 있는 경로 지점에 대하여 상기 장애물에 의한 제약 값에 비례하도록 스무딩하는 것인 로봇의 경로 계획 방법.
제1항에 있어서,
상기 로봇이 상기 모션을 취하는 동안 상기 미리 계획된 상기 로봇의 다음 모션을 위한 경로를, 진행 중인 상기 로봇의 상기 모션과 상기 장애물의 정보를 통해 다시 계획하는 것을 더 포함하는 로봇의 경로 계획 방법.
로봇의 경로를 생성하기 위해 시작점, 목표점, 장애물 정보를 가지는 형상 공간을 형성하고, 상기 형상 공간에서 상기 로봇의 경로를 하나 이상 생성하는 경로 생성부;
상기 경로 생성부에서 생성된 경로를 데이터베이스로 저장하는 저장부;
상기 저장부에 저장된 경로 중, 상기 로봇의 동작 범위와 장애물에 의한 제약(Constraint)이 최소인 경로를 계획하는 제1 경로 계획부;
상기 제1 경로 계획부를 통해 계획된 경로에 의해 상기 로봇이 모션을 취하도록 하는 제어부; 및
상기 제어부를 통해 상기 로봇이 상기 모션을 취하는 동안 상기 로봇의 다음 모션을 위한 경로를 미리 계획하는 제2 경로 계획부를 포함하되,
상기 제1 경로 계획부는 상기 시작점과 복수의 목표점에서 상기 경로를 진행시키다가 가장 빠르게 이어지는 경로를 계획 경로로 정하는 로봇의 경로 계획 장치.
제10항에 있어서,
상기 저장부는 상기 생성된 하나 이상의 경로 중 상기 로봇의 조인트 각도 변화가 최소인 경로를 저장하는 로봇의 경로 계획 장치.
제10항에 있어서,
상기 제1 경로 계획부는 상기 장애물에 의한 제약이 있는 지점을 판단하고 상기 판단된 지점에서 소정의 거리만큼 떨어진 형상 지점에서 경로를 계획하는 로봇의 경로 계획 장치.
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제10항에 있어서,
상기 제1 경로 계획부 또는 상기 제2 경로 계획부를 통해 계획된 경로를, 진행 중인 상기 로봇의 상기 모션과 상기 장애물의 정보를 통해 다시 계획하는 제3 경로 계획부를 더 포함하는 로봇의 경로 계획 장치.
제14항에 있어서,
상기 제1 경로 계획부 또는 상기 제2 경로 계획부 또는 상기 제3 경로 계획부를 통해 계획된 경로를 스무딩(Smoothing)하는 스무딩부를 더 포함하는 로봇의 경로 계획 장치.
제15항에 있어서,
상기 스무딩부는 상기 장애물에 의한 제약이 있는 경로 지점에 대하여 상기 장애물에 의한 제약 값에 비례하도록 스무딩하는 로봇의 경로 계획 장치.