KR102036716B1

KR102036716B1 - 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102036716B1
Application number: KR1020190017803A
Authority: KR
Inventors: 장환철; 이호형; 장우혁
Original assignee: 국방과학연구소
Priority date: 2019-02-15
Filing date: 2019-02-15
Publication date: 2019-10-25

Abstract

개시된 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법은, 임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계와, 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하는 단계와, 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 및 장치{PATH PLANNING METHOD FOR VISITING MULTIPLE MISSION POINTS AND APPARATUS THEREFOR}

본 발명은 무인 이동체의 다중 임무점 방문을 위한 경로를 계획하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

주지하고 있는 바와 같이, 무인 이동체(이하, “무인기”라고 통칭함)의 비행시간 등과 같은 운행시간이 늘어나면서 단일 무인기를 활용한 다중 임무 수행에 대한 관심이 커지고 있다. 동적 변화 임무환경에서 무인기가 자율적으로 다중 임무를 수행하기 위해서는 다중 임무점들의 방문경로를 효율적으로 계획하는 경로 계획 알고리즘이 필요하다. 여기에서 효율적인 경로 계획이라 함은 계획된 경로의 비용이 낮아야 한다는 경로의 최적성(optimality)과 경로를 계획하는 알고리즘의 복잡도가 낮아야 한다는 알고리즘의 저복잡성을 의미한다. 다중 임무점을 위한 경로 계획 알고리즘은 각 임무점간의 경로를 계산하고 이때 산출된 임무점간 경로비용을 활용하여 TSP(Travelling Salesman Problem)를 구성하며 이 문제의 해를 구하는 접근 방식을 취한다.

다중 임무점을 위한 경로를 계산하기 위한 종래 기술로서, ACO(Ant Colony Optimization)를 사용하는 방식, 휴리스틱 알고리즘을 사용하는 방식, PRM(Probabilistic Roadmap Method)을 사용하는 방식 등이 있다. 그러나 이들 방식은 경로의 최적성을 만족시키지 못하였다.

동적 변화 임무환경에서 경로의 최적성을 보장하면서도 낮은 복잡도를 갖는 종래 기술로서, 『S. Koenig and M. Likhachev, “Fast Replanning for Navigation in Unknown Terrain”, IEEE Transactions on Robotics, vol. 21, no.3, June. 2005, pp.354~363』에 경로 계획법(이하, “D^* Lite 알고리즘”이라 함)이 개시되어 있다.

D^* Lite 알고리즘은 임무환경이 동적으로 변화하였을 때 경로 계획의 복잡도를 줄이기 위해 임무환경 변화 전의 경로 계획 계산 값들을 활용하여 변화 후의 경로 계획을 수행하는 경로 재계획(replanning)이라는 접근 방법을 사용하여 알고리즘의 복잡도를 낮췄다.

그러나 종래의 D^* Lite 알고리즘은 한 점에서 다른 한 점으로의 경로를 계획하는 단일 경로 계획 알고리즘으로서 다수의 임무점이 존재하는 환경에 적용 시 임무점 구간마다 경로 계획 및 재계획을 수행해야 하기 때문에 계산량 및 메모리의 저장 공간이 임무점 수의 제곱에 비례하여 증가하는 복잡도의 문제가 있어 다중 임무 경로계획에 적용하기 어렵다.

일 실시예에 따른 해결하고자 하는 과제는, 동적 임무환경에서 다중 임무점 방문 경로 계획시 경로의 최적성을 확보하면서도 경로계획의 저복잡도를 보장하는 다중 임무점을 방문하는 경로 계획 방법 및 장치를 제공한다.

해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

제 1 관점에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법은, 임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계와, 상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하는 단계와, 상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 구간 경로 계획을 수행하는 단계는, 상기 복수의 임무점과 상기 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 상기 도착점리스트의 멤버 중 상기 도착점으로 설정하지 않은 임무점들과 상기 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행하는 단계와, 이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 상기 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 상기 이전 구간의 상기 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 상기 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 상기 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행하는 단계와, 상기 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버를 도착점으로 변경하고, 출발점을 상기 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 최적 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

상기 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법은, 상기 사전 경로 계획에 따라 상기 무인 이동체가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우에 경로 재계획을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 경로 재계획을 수행하는 단계는, 도착점은 같지만 출발점은 다른 모든 구간 경로에 대하여 통합된 경로 계획 정보를 사용할 수 있다.

상기 통합된 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 최적 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

상기 경로 재계획을 수행하는 단계는, 상기 무인 이동체의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(

)을 사용하여, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열을 갱신할 수 있다.

상기 경로 재계획을 수행하는 단계는, 상기 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 상기 보정값을 갱신하는 단계와, 구간 도착점에 대응되는 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 상기 최적 경로 비용을 예측하는 값 및 상기 갱신된 보정값에 기초하여 상기 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복하는 단계와, 상기 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 상기 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

제 2 관점에 따라 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은, 임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계와, 상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하는 단계와, 상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하는 단계를 포함하는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법을 프로세서가 수행하도록 할 수 있다.

제 3 관점에 따라 다중 임무점 방문을 위한 무인 이동체의 경로를 계획하는 장치는, 임무시작점, 복수의 임무점 및 임무종료점을 포함하는 임무점에 대한 정보를 입력받는 정보 입력부와, 상기 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 출력하는 출력부와, 상기 임무점에 대한 정보에 기초하여 상기 경로 계획을 결정한 후 상기 출력을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 임무시작점으로부터 시작하여 상기 복수의 임무점을 방문하고 상기 임무종료점으로 귀환하여야 하는 상기 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하며, 상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하고, 상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 다중 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행할 수 있다.

여기서, 상기 제어부는, 상기 구간 경로 계획을 수행할 때에, 상기 복수의 임무점과 상기 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 상기 도착점리스트의 멤버 중 상기 도착점으로 설정하지 않은 임무점들과 상기 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행하며, 이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 상기 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 상기 이전 구간의 상기 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 상기 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 상기 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행하고, 상기 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버를 도착점으로 변경하며, 출발점을 상기 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 사전 경로 계획에 따라 상기 무인 이동체가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우에 경로 재계획을 수행하되, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 도착점은 같지만 출발점은 다른 모든 구간 경로에 대하여 통합된 경로 계획 정보를 사용할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 상기 무인 이동체의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(

상기 제어부는, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 상기 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 상기 보정값을 갱신하고, 구간 도착점에 대응되는 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 상기 최적 경로 비용을 예측하는 값 및 상기 갱신된 보정값에 기초하여 상기 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복하며, 상기 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 상기 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 동적 임무환경에서 다중 임무점 방문 경로 계획시 경로의 최적성을 확보하면서도 경로계획의 저복잡도를 보장한다. 아울러, 다중 임무점간 경로 계획시 이미 계산된 단일 경로 계획의 결과를 효율적으로 재사용하여 계산량 및 데이터 저장용량이 줄어드는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치의 구성도이다.
도 2는 D^* lite 알고리즘이 사전 경로 계획에서 초기화 후 확장되는 과정을 보여준다.
도 3은 최적 경로와 경로 비용 데이터를 보여준다.
도 4는 경로 재계획의 한 예로 새로운 장애물이 생성되었을 때, 장애물 근처의 셀만 탐색이 수행되어 경로 재계획이 완료됨을 보여준다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 경로 비용 행렬의 예이다.
도 7은 하나의 도착점이 두 개의 출발점에 대응되는 두 구간 경로에서 이미 계산된 구간 경로 정보가 남은 구간 경로 계획에 재사용되는 것을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 사전 경로 계획 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 임무점 M1, M2 두 개가 존재하는 동적 변화 환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 사전 경로 계획 과정을 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 경로 재계획 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 경로 재계획 과정을 나타낸 것이다.
도 12와 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법의 pseudo code를 예시한 것이다.
도 14는 MATLAB 시뮬레이션을 통해 다중 임무점을 방문하는 동적 변화 임무환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법과 D^* lite 알고리즘의 연산량과 실행시간을 비교한 결과이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)의 구성도이다.

도 1에 나타낸 바와 같이 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)는 정보 입력부(110), 출력부(120), 제어부(130) 및 저장부(140)를 포함할 수 있다.

정보 입력부(110)는 무인기 등과 같이 무인 이동체(이하, “무인기”라고 통칭함)의 임무시작점, 복수의 임무점 및 임무종료점을 포함하는 임무점에 대한 정보를 입력받고, 입력된 정보들을 제어부(130)에 제공한다.

출력부(120)는 제어부(130)의 제어에 따라 무인기가 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 출력한다. 예를 들어, 출력부(120)는 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 사용자가 식별할 수 있도록 화면 등을 통해 출력할 수 있다. 또는, 출력부(120)는 통신망을 통해 전송할 수 있는 데이터 형태로 출력함으로써 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 포함하는 데이터를 통신 채널을 통해 송신할 수 있도록 할 수 있다.

저장부(140)는 제어부(130)의 제어에 따라 무인기가 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 저장한다. 아울러, 저장부(140)는 제어부(130)가 무인기의 경로 계획을 수행하는 중에 계산된 경로 계획 중간값과 경로 계획 결과값을 포함하는 각종 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(140)는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 플래시 메모리(flash memory)와 같은 프로그램 명령어들을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치 등과 같이 컴퓨터 판독 가능한 기록매체일 수 있다.

제어부(130)는 정보 입력부(110)로부터 제공되는 임무점에 대한 정보에 기초하여 무인기가 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 결정하고, 결정된 경로 계획에 대한 정보를 출력부(120)가 출력하거나 저장부(140)가 저장하도록 제어한다. 예를 들어, 제어부(130)는 마이크로 프로세서(microprocessor) 등과 같은 컴퓨팅 연산장치를 포함할 수 있다.

이러한 제어부(130)는 임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인기의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하며, 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하고, 결정된 임무점 방문 순서 및 구간 경로 계획에 기초하여 다중 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행할 수 있다.

그리고, 제어부(130)는 구간 경로 계획을 수행할 때에, 임무점들과 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 도착점으로 설정하지 않은 나머지 임무점들과 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행하며, 이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 다른 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 이전 구간의 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행하고, 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 다른 멤버를 도착점으로 변경하며, 출발점을 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행할 수 있다. 예를 들어, 경로 계획 정보는 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 구간 경로 비용을 사용하여 임의 셀까지의 최적 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

아울러, 제어부(130)는 사전 경로 계획에 따라 무인 이동체가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우에 경로 재계획을 수행하되, 경로 재계획을 수행할 때에, 도착점은 같지만 출발점은 다른 모든 구간 경로에 대하여 통합된 경로 계획 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 통합된 경로 계획 정보는 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 구간 경로 비용을 사용하여 임의 셀까지의 최적 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

아울러, 제어부(130)는 경로 재계획을 수행할 때에, 무인기의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(

또한, 제어부(130)는 경로 재계획을 수행할 때에, 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 무인기의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값을 갱신하고, 구간 도착점에 대응되는 구간 경로 비용에 대한 정보, 최적 경로 비용을 예측하는 값 및 갱신된 보정값에 기초하여 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복하며, 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)에서 제어부(130)는 정보 입력부(110), 출력부(120) 및 저장부(140)를 제어하면서 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법을 수행할 수 있으며, 좀 더 자세한 제어 과정 및 경로 계획 수행 과정은 아래의 기재들로부터 뒷받침됨과 아울러 이해될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 임무환경이 동적으로 변화하였을 때 경로 계획의 복잡도를 줄이기 위해 임무환경 변화 전의 경로 계획 계산 값들을 활용하여 변화 후의 경로 계획을 수행하는 경로 재계획(replanning)이라는 접근 방법을 사용함으로써 알고리즘의 복잡도를 낮추는 공지의 D^* Lite 알고리즘을 기반으로 하여, 동적 임무환경에서 다중 임무점 방문 경로 계획시 경로의 최적성을 양보하지 않으면서도 경로계획의 저복잡도를 보장한다. 다중 임무점간 경로 계획시 이미 계산된 단일 경로 계획의 결과를 효율적으로 재사용함으로써, 계산량 및 데이터 저장용량을 줄일 수 있다.

먼저, D^* Lite 알고리즘에 대해 설명하기로 한다.

D^* lite 알고리즘은 수직과 수평으로 면이 분할된 그리드(grid)상에서 최적의 경로를 제공하는 경로계획 알고리즘이다. 이러한 D* lite 알고리즘은 도착점

으로부터 그리드 셀(grid cell)을 하나씩 확장하고 확장된 그리드 셀의 경로 비용을 계산하여 출발점

이 확장되기까지 이 작업을 반복하여 경로와 그 경로의 비용을 산출한다. 이때 셀들간의 확장 순서는 셀의 (현재)경로비용과 함께 남은 경로 비용의 어림값을 사용하여 통합비용이 작은 순으로 확장한다. D^* Lite 알고리즘은 동적 변화 환경에서 경로 계획 및 경로 재계획을 효율적으로 수행하며

와

간의 최적 경로를 생성한다.

이러한 D^* lite 알고리즘에서 각 셀 s는 비용값으로 g(s)와 rhs(s)를 갖는다. g(s)는 도착점 거리(goal distance)라고 부르며

로부터 s까지의 경로비용이며, rhs(s)는 s에 인접한 셀(adjacent cell) s’의 g(s’)를 사용하여

로부터 s까지의 최적 경로비용을 예측하는 값이다. g(s)는 해당 셀의 탐색(cell expansion) 과정에서 결정되며, 수학식 1과 같이 현재 g(s)가 rhs(s)보다 크면 rhs(s)값을 부여하여 최적 경로비용을 가지게 하며, 그렇지 않다면 ∞를 g(s)에 부여하고 이 값을 나중에 최적 경로비용으로 부여하게 한다. 수학식 2와 같이 rhs(s)는 인접한 셀 s’의 탐색 과정에서 결정된다. s가

라면 0이 부여되고, 그렇지 않다면 인접한 셀 s’들의

중 가장 작은 값이 부여된다.

여기서,

는 셀 s와 인접한 셀 s’ 사이의 이동 비용을 의미한다. 한 예로 그리드 맵(grid map)에서 대각 위치에 있는 셀과의 이동 비용은 1.4로 가정할 수 있고, X축과 Y축 중 한 축의 위치만 다른 셀과의 이동 비용은 1로 가정할 수 있으며, 이동할 수 없는 셀(장애물)과의 이동 비용은

으로 가정할 수 있다.

D* lite 알고리즘에서 탐색된 셀들 그리고 이들과 인접한 셀들은 컨시스턴트 셀(consistent cell)과 인컨시스턴트 셀(inconsistent cell)로 구분된다. 컨시스턴트 셀은 g(s)와 rhs(s)가 같은 s를 말하며 이는 탐색이 완료된 셀을 말한다. 인컨시스턴트 셀은 g(s)와 rhs(s)가 다른 s로서 탐색이 진행 중이거나 환경의 변화로 다시 탐색이 필요한 셀을 말한다. 셀의 탐색 순서는 우선순위 큐(priority queue) U에 각 셀이 보관된 순서를 따른다. U는 모든 인컨시스턴트 셀들을 calckey(s)가 작은 순서부터 보관한다. 수학식 3에 정의된 바와 같이, calckey(s)는 k1과 k2 두 개의 값으로 이루어져 있다. k1은

로부터 해당 셀 s까지의 최적 경로 비용

,

로부터 해당 셀 s까지의 어림값

, 그리고 무인기가 경로를 따라 이동함에 따른 보정값(

)의 합으로 이루어져 있다. k2는 도착점(

)으로부터 해당 셀 s까지의 최적 경로 비용

으로 이루어져 있다. 어림값

로는 여러 값을 사용할 수 있다. 예로써, 수학식 4에서 정의한 값을 사용할 수 있다.

D^* lite 알고리즘을 사용한 단일 경로 계획은 무인기가 임무에 투입되기 전 수행하는 사전 경로 계획과 임무에 투입된 후 환경에 동적 변화가 일어났을 때 수행하는 경로 재계획으로 이루어진다.

도 2는 D^* lite 알고리즘이 사전 경로 계획에서 초기화 후 확장되는 과정을 보여준다. 먼저 모든 셀의 g(s)와 rhs(s)는

로 초기화되고,

의 rhs(s)가 0으로 초기화된다. 이후, 인컨시스턴트 셀인

은 U에 calckey(

)를 계산하여 보관한다. U에 보관되어 있는

을 확장하여 탐색하게 되면 도착점의 g(s)와 인접한 셀들의 rhs(s)가 정해지고, 이 중 인컨시스턴트 셀들은 U에 보관한다. 이러한 과정은 계속 반복적으로 수행되며,

가 컨시스턴트 셀이 되고 인컨시스턴트 셀의 모든 멤버들의 calckey(s)보다

가 작을 때까지 계속된다.

가 가장 작다는 것은 현재 탐색된

로부터

로의 경로 비용이 인컨시스턴트 셀의 멤버들을 거친 다른 모든 경로보다 비용이 적다는 것을 의미한다. 즉, 현재의 경로가 최적 경로라는 것이다. 도 3은 이러한 과정을 통해 생성된 최적 경로와 경로 비용 데이터를 보여준다.

무인기는 생성된 경로를 따라 이동하면서 위치를 옮길 때마다

를 현재 셀 위치로 변경한다.

를 옮겨가며 이동하다 기존에 알지 못했던 장애물을 만나게 될 경우, 장애물로 바뀐 셀 s’과 인접한 셀 s사이의 이동 비용인

를 수정하고 셀 s의 rhs(s)를 다시 계산한다. 새로운 rhs(s)가 g(s)와 다를 경우, 셀 s의 calckey(s)를 다시 계산하고 U에 보관한다. 이 때 calckey(s)의 요소 중 k1 계산에 쓰이는 어림값

은 무인기가 이동함에 따라 바뀌게 된다. 이를 보정하기 위해

에 이전 경로 탐색을 실행했을 때의

로부터 현재

까지 거리의 어림값을 더하여 준다.

은 경로 탐색 시마다 누적 계산하며 calckey(s)의 보정은 모든 셀이 아닌 탐색되는 셀이나 그 인접한 셀에만 적용한다. 이와 같이 변화가 일어나 재계산이 필요하여 U에 들어간 셀들은 탐색과정을 통해 자신의 변화를 자신의 인접 셀들에게 전파한다. 이를 통해, 경로값들의 재계산이 필요한 셀들만 탐색이 수행되어 모든 셀들을 탐색하지 않고도 경로 재계획을 완료할 수 있다. 도 4는 경로 재계획의 한 예로 (3,2)의 위치에 새로운 장애물이 생성되었을 때, 장애물 근처의 셀인 (2,1), (3,1), (3,2), (4,2)만 탐색이 수행되어 경로 재계획이 완료됨을 보여준다.

본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법은 효율적인 다중 임무점 방문 경로 계획을 위해 여러 임무점간 경로 구간에 대해 단일 경로 계획을 수행할 때에 다른 단일 경로 계획의 경로 정보를 재사용한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 1 및 도 5를 참조하면, 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)의 제어부(130)는 임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인기의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행한다(S210).

그리고, 제어부(130)는 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정한다(S220).

다음으로, 제어부(130)는 결정된 임무점 방문 순서 및 구간 경로 계획에 기초하여 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행한다(S230).

이러한 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)의 제어부(130)에 의해 수행되는 사전 경로 계획의 수행 과정에 대해 더 자세히 살펴보기로 한다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 다중 임무점 방문 경로계획 문제를 “무인기가 임무시작점(B)으로부터 시작하여 n개의 임무점들(M1, M2, …, Mn)을 방문하고 임무종료점(E)으로 귀환하는 경로를 계획하는 문제”로 정의한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 임무시작점(B), 임무점들(M1, M2, …, Mn) 및 임무종료점(E) 사이의 구간 경로 비용을 계산해야 한다. 이후 이를 활용하여 TSP를 구성하고 이 TSP의 해를 구함으로 임무점 방문 순서를 결정할 수 있다. 이렇게 구해진 임무점 방문 순서와 구간별 생성된 경로를 이용하여 다중 임무점을 방문하는 경로를 생성할 수 있다.

임무시작점(B), 임무점들(M1, M2, …, Mn) 및 임무종료점(E)간 구간 경로 비용은 각 구간의 양 끝 임무점을

와

로 두고 각 구간에 대한 단일 경로 계획을 수행함으로써 얻을 수 있다. 위 경로 계획을 위해 D* lite 알고리즘을 사용하는 경우

번의 단일 경로 계획이 필요하다(

또는

또는 (

and

) 또는

, i=1,2,…,n 경우 제외).

도 6은 경로 비용 행렬의 예로서, n=2일 때 계산이 필요한 구간 경로를 표시하였다. 도 6에서 X 표는 계산이 필요하지 않은 구간을 의미한다. 경로를 생성하기 위한 연산량과 g(s), rhs(s) 매트릭스(matrix)와 U를 저장하기 위한 메모리 공간이 임무점 개수의 제곱에 비례하여 증가한다. 따라서 다중 임무점을 방문하는 경로 계획에 D* lite 알고리즘을 직접 적용하기는 어렵다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법에서 사용할 데이터의 주요 특성에 대해 살펴보기로 한다.

g(s)는

로부터의 독립성을 특성으로 갖는다. g(s)는

로부터 현재 셀 s까지의 최적 경로 비용으로서

가 바뀌더라도

이 바뀌지 않는다면 s의 g(s)는 변하지 않는다. 다중 임무점 방문을 위한 구간 경로에서 각 임무점(B제외)은 여러 구간 경로의

로 대응된다. 예를 들어 M1은

=B, M2, M3,…, Mn에 대해

로 대응된다. 이 때 g(s)의 특성을 이용하여 M1을

로

=B, M2, M3,…, Mn로 하는 n개 구간의 단일 경로 계획에서 g(s)를 재사용할 수 있다. 또한 g(s)를 예측하는 rhs(s)도 재사용이 가능하다. 이렇게 다른 단일 경로 계획의 경로 정보를 재사용하는 것은 g(s)를 중복하여 계산하는 연산량과 메모리 공간을 줄여 효율적인 경로 탐색이 가능하다.

또한,

이 바뀌지 않았다면

가 바뀌었더라도 이미 계산된 구간 경로의 경로 비용값들인 g(s)와 rhs(s)는 그대로 재사용 가능하다. 하지만, U에 들어있는 인컨시스턴트 셀 s들의 calckey(s)값은

에 비독립적이기 때문에 그대로 재사용 할 수 없다. 본 발명의 실시예에 의하면, U를 재사용하기 위해 인컨시스턴트 셀들의 calckey(s)를 다시 계산하고 이에 따라 U의 보관순서를 재정렬함으로 U를 재사용 한다. 이렇게 함으로 동일한

을 가지는 구간 경로의 경로 비용 데이터들을 모두 다시 활용하여 사용할 수 있다.

도 7은 하나의 도착점이 두 개의 출발점에 대응되는 두 구간 경로에서 이미 계산된 구간 경로 정보가 남은 구간 경로 계획에 재사용되는 것을 묘사하였다. 두 번째 단일 경로 계획의 경우 이전 단일 경로 계획의 정보를 재사용하여 새로운 출발점 근처 셀들인 (3,1), (3,2), (4,2)를 탐색하는 것만으로 경로 계획을 완수할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 사전 경로 계획 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 1 및 도 8을 참조하면, 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)의 제어부(130)는 임무점들과 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 도착점으로 설정하지 않은 나머지 임무점들과 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행한다(S310).

그리고, 제어부(130)는 이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 다른 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 이전 구간의 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행한다(S320).

다음으로, 제어부(130)는 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 다른 멤버를 도착점으로 변경하고, 출발점을 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행한다(S330).

도 9는 임무점 M1, M2 두 개가 존재하는 동적 변화 환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 사전 경로 계획 과정을 나타낸 것이다.

임무점(M1, M2, …, Mn)과 임무종료점(E)으로 구성된 도착점리스트 중 하나를

로 정하고, 나머지 임무점들과 임무시작점(B)으로 구성된 출발점리스트 중 하나를

로 하여 구간 경로 계획을 수행한다. 첫 구간의 경로 계획을 수행한 후

를 출발점리스트의 나머지 멤버 중 하나로 변경한다. 이때, 이전 구간의 g(s), rhs(s)값은 그대로 유지하고, U는 바뀐

에 대해 인컨시스턴트 셀 어댑테이션(inconsistent cell adaptation)을 실시한 상태로 초기화 한다. 그리고 해당 구간 경로 계획을 수행한다. 해당 구간 경로 계획이 완료되면

를 출발점리스트의 나머지 멤버들로 순차적으로 바꾸어 각

마다 다른 단일 경로 계획의 경로 정보에 대한 재사용 작업을 반복한다.

이렇게 하여 하나의

에 대한 모든 구간 경로 계획을 완료한다. 이후로

을 도착점리스트의 나머지 멤버들 중 하나로 바꾸어 해당

에 대응하는 여러

들에 대한 구간 경로 계획을 경로 계획 정보를 재사용하여 수행한다. 위의 작업은

을 도착점리스트의 모든 나머지 멤버들에 대하여 수행한다. 참고로

이 바뀌었을 경우는 경로 계획 정보를 재사용하지 않는다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치(100)에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 경로 재계획 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 1 및 도 10을 참조하면, 제어부(130)는 사전 경로 계획에 따라 무인기가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 무인기의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(

)을 갱신한다(S410).

그리고, 제어부(130)는 구간 도착점에 대응되는 구간 경로 비용에 대한 정보, 최적 경로 비용을 예측하는 값 및 갱신된 보정값에 기초하여 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복한다(S420).

다음으로, 제어부(130)는 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정한다(S430).

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 경로 재계획 과정을 나타낸 것이다.

계획된 경로를 따라 이동하던 무인기가 기존에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우, 아직 방문하지 않은 임무점들을 도착점리스트로 설정하고, 장애물을 발견한 무인기의 현재 위치는

로 두고 해당 구간 경로들에 대한 경로 재계획을 수행한다. 이때, 경로 재계획이 필요한 구간 경로의 수는 도착점리스트의 멤버수와 같다.

경로 재계획 과정에서 단일 경로 D^* lite는 해당하는 단일 구간 경로에 대한 g(s), rhs(s)값만 재사용하였지만, 본 발명의 일 실시예에 따르면

은 같지만

는 다른 모든 구간 경로의 정보가 통합된 g(s), rhs(s)값을 사용하게 된다. 더 많은 정보를 사용한 재계획은 추가 계산을 줄이게 되어 경로 재계획의 복잡도를 줄여주게 된다.

경로 재계획시에는 인커시스턴트 셀 어댑테이션이 아닌 보정값(

)을 사용하여 U를 재사용 할 수 있다. 본래 D^* lite 알고리즘에서는

을 무인기가 이동함에 따라

위치가 바뀌는 값을 보정하기 위해 사용하였다. 하지만, 결과적으로 이 보정은 무인기의 이동뿐만 아니라

은 같지만

는 다른 구간 경로사이의

의 변경을 위해서도 사용될 수 있다. 이러한

을 사용한 U의 갱신은 U의 멤버들을 전체 재정렬하지 않고도 경로 재계획을 가능하게 해 더 효율적으로 U를 재사용할 수 있다. 도 12와 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법의 pseudo code를 예시한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법 중 경로 재계획 과정을 예시적으로 살펴보면, 먼저 제어부(130)는 사전 경로 계획을 통해 생성된 경로를 따라 이동 중 새로운 장애물을 발견하게 되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고

을 갱신한다. 그리고, 구간 도착점에 대응되는 경로 계획 정보, 즉 g(s), rhs(s) 매트릭스(matrix) 및 U를 저장부(140)로부터 불러온다. 이어서, 제어부(130)는 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 업데이트한다. 그리고, 제어부(130)는 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 경로 탐색을 실시한다. 한편, 제어부(130)는 방문해야 할 임무점이 남아 있다면 남아 있는 임무점들에 대해 경로 계획 정보를 불러오는 과정부터 경로 탐색을 실시하는 과정을 반복한다. 이후, 제어부(130)는 경로 비용 행렬을 수정하고 TSP를 해결하여 새로운 장애물을 회피하는 임무점 방문 순서 및 경로를 결정한다.

지금까지 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 동적 임무환경에서 다중 임무점 방문 경로 계획시 경로의 최적성을 확보하면서도 경로계획의 저복잡도를 보장한다. 아울러, 다중 임무점간 경로 계획시 이미 계산된 단일 경로 계획의 결과를 효율적으로 재사용하여 계산량 및 데이터 저장용량이 줄어드는 효과가 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법에 의하면, 구간 경로 비용 데이터를 재사용하여 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 이를 위해, 동일한

을 갖는 구간 경로 계획의 데이터들을 사용하여 알고리즘을 초기화 하는 것일 뿐, 각 구간 경로에 대한 경로 계획 알고리즘의 종료 조건은 기존의 D^* lite와 동일하여 경로 최적성을 타협하지 않는다.

임무점의 개수가 n개 일 때, D^* lite 알고리즘은 각 구간 경로마다 별도의 g(s), rhs(s) 매트릭스와 U가 필요하여 다중 임무점 방문시, 단일 경로 계획의

배 큰 저장공간이 필요하다. 이는 넓은 임무 영역을 갖는 무인기 시스템에 큰 장애가 될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법에 의하면, 동일한

을 갖는 모든 구간 경로가 경로 데이터를 저장부(140)의 동일 공간에 공유할 수 있어

가 아닌

배의 저장공간만으로 n개의 임무점 방문을 위한 데이터를 저장할 수 있다.

MATLAB 시뮬레이션을 통해 다중 임무점을 방문하는 동적 변화 임무환경에서 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법과 D^* lite 알고리즘의 연산량과 실행시간을 비교하였다. 도 14는 그 중 한 모의 실험 결과이다. 이때, 임무 영역은

의 2차원 그리드를 사용하였으며, 장애물은 임무영역에서 uniform하게 20% 확률로 무작위로 생성하였다. 시작점은 (1,1), 종료점은 (30,30)에 고정하였으며 임무점의 개수는 1개에서 5개까지 증가시키며 결과를 확인 하였다. 임무점의 위치는 임무영역에서 uniform하게 무작위로 생성하였고, 무인기의 장애물 감지 범위는 인접한 그리드 셀 8개로 하였다. 시뮬레이션은 각 임무점 개수마다 100회 반복하여 연산량과 실행 시간의 평균값을 도출하였다. 그 결과, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법은 D^* lite의 복잡도를 크게 줄여주는 것을 확인 할 수 있었다. n=5일 때 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법은 D^* lite의 복잡도를 연산량 측면에서 사전 계획과 재계획시 각각 88%, 87%를 줄여 줬으며, 실행시간 측면에서는 각각 89%, 88%를 줄였다. 그리고 복잡도를 줄여주는 효과는 임무점의 수가 증가할수록 커져 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 계획 방법이 넓은 임무영역을 가지는 환경에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

본 발명에 첨부된 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치
110 : 정보 입력부
120 : 출력부
130 : 제어부
140 : 저장부

Claims

다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치에 의해 수행되는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법으로서,
임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계와,
상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하는 단계와,
상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계는, 우선순위 큐에 저장된 키 값에 대응하는 순서로 인컨시스턴트 셀을 탐색하되, 상기 키 값을 바뀐 상기 임무시작점에 따라 다시 계산하여 상기 우선순위 큐를 재정렬하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 구간 경로 계획을 수행하는 단계는,
상기 복수의 임무점과 상기 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 상기 도착점리스트의 멤버 중 상기 도착점으로 설정하지 않은 임무점들과 상기 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행하는 단계와,
이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 상기 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 상기 이전 구간의 상기 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 상기 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 상기 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행하는 단계와,
상기 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버를 도착점으로 변경하고, 출발점을 상기 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행하는 단계를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 사전 경로 계획에 따라 상기 무인 이동체가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우에 경로 재계획을 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 경로 재계획을 수행하는 단계는, 도착점은 같지만 출발점은 다른 모든 구간 경로에 대하여 통합된 경로 계획 정보를 사용하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 통합된 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 경로 재계획을 수행하는 단계는, 상기 무인 이동체의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(
)을 사용하여, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열을 갱신하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 경로 재계획을 수행하는 단계는,
상기 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 상기 보정값을 갱신하는 단계와,
구간 도착점에 대응되는 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값 및 상기 갱신된 보정값에 기초하여 상기 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복하는 단계와,
상기 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 상기 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정하는 단계를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법.
임무시작점으로부터 시작하여 복수의 임무점을 방문하고 임무종료점으로 귀환하여야 하는 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계와,
상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하는 단계와,
상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하는 단계는, 우선순위 큐에 저장된 키 값에 대응하는 순서로 인컨시스턴트 셀을 탐색하되, 상기 키 값을 바뀐 상기 임무시작점에 따라 다시 계산하여 상기 우선순위 큐를 재정렬하는 다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 방법을 프로세서가 수행하도록 하는
컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
다중 임무점 방문을 위한 무인 이동체의 경로를 계획하는 장치로서,
임무시작점, 복수의 임무점 및 임무종료점을 포함하는 임무점에 대한 정보를 입력받는 정보 입력부와,
상기 다중 임무점을 방문하기 위한 경로 계획을 출력하는 출력부와,
상기 임무점에 대한 정보에 기초하여 상기 경로 계획을 결정한 후 상기 출력을 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 임무시작점으로부터 시작하여 상기 복수의 임무점을 방문하고 상기 임무종료점으로 귀환하여야 하는 상기 무인 이동체의 다중 임무점 경로에 대하여, 도착점이 동일한 구간 경로의 기 계산된 경로 계획 정보를 재사용하여 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행하며,
상기 각각의 구간 경로 비용에 기초하여 상기 복수의 임무점에 대한 임무점 방문 순서를 결정하고,
상기 결정된 임무점 방문 순서 및 상기 구간 경로 계획에 기초하여 상기 복수의 임무점을 방문하는 사전 경로 계획을 수행하며,
상기 각각의 구간 경로 비용을 계산 및 구간 경로 계획을 수행할 때에, 우선순위 큐에 저장된 키 값에 대응하는 순서로 인컨시스턴트 셀을 탐색하되, 상기 키 값을 바뀐 상기 임무시작점에 따라 다시 계산하여 상기 우선순위 큐를 재정렬하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 구간 경로 계획을 수행할 때에, 상기 임무점들과 상기 임무종료점으로 구성된 도착점리스트의 멤버 중 하나를 도착점으로 설정하고, 상기 도착점리스트의 멤버 중 상기 도착점으로 설정하지 않은 임무점들과 상기 임무시작점으로 구성된 출발점리스트의 멤버 중 하나를 출발점으로 설정하여 최초의 구간 경로 계획을 수행하며,
이전 구간의 도착점은 유지한 채, 출발점을 상기 출발점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버로 변경한 다음 구간에 대하여, 상기 이전 구간의 상기 경로 계획 정보를 재사용하여 수행하는 상기 다음 구간에 대한 구간 경로 계획을 상기 출발점리스트의 잔여 멤버에 대하여 각각 수행하고,
상기 도착점리스트의 멤버 중 이전에 선택되지 않은 멤버를 도착점으로 변경하며, 출발점을 상기 출발점리스트의 각각의 멤버로 변경하면서 각각 구간 경로 계획을 수행하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 사전 경로 계획에 따라 상기 무인 이동체가 이동하던 중 이전에 식별되지 않은 장애물을 발견할 경우에 경로 재계획을 수행하되, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 도착점은 같지만 출발점은 다른 모든 구간 경로에 대하여 통합된 경로 계획 정보를 사용하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 통합된 경로 계획 정보는, 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 임의 셀에 인접한 셀의 상기 구간 경로 비용을 사용하여 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 상기 무인 이동체의 경로를 따른 이동에 대응하는 보정값(
)을 사용하여, 도착점으로부터 하나씩 확장된 그리드 셀(grid cell)들이 셀 탐색 순서대로 저장된 우선순위 대기열을 갱신하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.
제 14 항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 경로 재계획을 수행할 때에, 상기 장애물이 발견되면 현재의 위치를 새로운 구간 출발점으로 설정하고 상기 보정값을 갱신하고,
구간 도착점에 대응되는 상기 구간 경로 비용에 대한 정보, 상기 임의 셀까지의 경로 비용을 예측하는 값 및 상기 갱신된 보정값에 기초하여 상기 장애물로 인해 변화가 생긴 셀 간의 이동 비용을 갱신한 후 현재 구간 출발점과 구간 도착점으로 이루어지는 구간에 대해 실시하는 경로 탐색을 방문해야 할 잔여 임무점들에 대해 반복하며,
상기 장애물을 회피하도록 임무점 방문 순서를 갱신하여 갱신된 임무점 방문 순서에 기초하여 상기 잔여 임무점들을 방문하는 재계획 경로를 결정하는
다중 임무점 방문을 위한 경로 계획 장치.