KR102563074B1

KR102563074B1 - 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법

Info

Publication number: KR102563074B1
Application number: KR1020210140015A
Authority: KR
Inventors: 이동현
Original assignee: 금오공과대학교 산학협력단
Priority date: 2021-10-20
Filing date: 2021-10-20
Publication date: 2023-08-02
Also published as: KR20230056225A

Abstract

차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법은 로봇과 주변 장애물 간의 최단 거리를 반경으로 한 비장애물 영역을 설정하는 제1 단계와, 미리 주어진 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점을 비장애물 타겟위치로 결정하는 제2 단계와, 로봇의 선속도와 각속도 간의 허용범위를 고려하여 비장애물 타겟위치로 이동하기 위한 비장애물 타겟속도를 생성하는 제3 단계와, 로봇의 현재 속도와 최대허용 속도 및 최대허용 가속도를 고려한 속도 윈도우 영역을 생성하는 제4 단계와, 속도 윈도우 영역과 비장애물 타겟속도를 고려하여 윈도우 타겟속도를 선택하는 제5 단계와, 장애물을 로봇의 반지름만큼 확장한 영역(장애물 확장영역)과 비장애물 영역 간의 겹침으로 발생하는 장애물 확장영역의 각도 범위를 계산하는 제6 단계와, 제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 각속도와 속도 좌표계에서 장애물과 충돌이 예상되는 장애물 충돌 속도영역에 속하지 않을 경우 윈도우 타겟속도를 최종 제어속도로 선택하여 로봇 제어기에 전달하는 최종 제어속도를 선택하는 제7 단계와, 제2 단계의 비장애물 타겟위치가 장애물 확장영역 내에 존재하거나 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점이 존재하지 않을 경우(비장애물 타겟위치가 정의되지 않은 경우) 로컬 지도 내에서 경로 생성 알고리즘을 실행하여 로컬맵의 테두리와 글로벌 경로 간의 교점을 목표지점, 로봇의 위치를 시작지점으로 하는 로컬 경로를 생성하는 로컬 플래닝을 수행하는 제8 단계를 포함한다.

Description

차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법{Obstacle avoidance and path tracking method considering the kinetic dynamics of a differential driving robot}

본 발명은 이동로봇의 경로 추정방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법에 관한 것이다.

일반적인 경로 계획 알고리즘 또는 연산량을 최소화하기 위한 경로 계획 알고리즘은 로봇의 운동역학을 고려하지 않으며, 어느 방향으로도 이동이 가능(홀로노믹 제약)하다고 가정하고 경로를 생성한다.

따라서 로봇 제어기에 장애물 충돌이 없는 글로벌 경로가 주어지더라도 이를 추종하는 과정에서 로봇의 운동역학적인 제약으로 인해 에러 없는 경로 추종이 어려우며, 이 과정에서 지도상에 존재한 장애물과 충돌할 수 있다.

또한 이동 중에 지도상에 없는 동적 장애물이 글로벌 경로 상에 위치하여 글로벌 경로의 추종을 방해할 수도 있다.

KR

10-1784500

B

본 발명은 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 로봇의 제약을 고려하지 않고 생성된 글로벌 경로에 대해 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려하여 장애물과 충돌없이 효율적으로 주어진 글로벌 경로를 추종할 수 있는 속도명령을 생성하는 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법을 제공한다.

상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법에 있어서, 로봇과 주변 장애물 간의 최단 거리를 반경으로 한 비장애물 영역을 설정하는 제1 단계와, 미리 주어진 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점을 비장애물 타겟위치로 결정하는 제2 단계와, 로봇의 선속도와 각속도 간의 허용범위를 고려하여 비장애물 타겟위치로 이동하기 위한 비장애물 타겟속도를 생성하는 제3 단계와, 로봇의 현재 속도와 최대허용 속도 및 최대허용 가속도를 고려한 속도 윈도우 영역을 생성하는 제4 단계와, 속도 윈도우 영역과 비장애물 타겟속도를 고려하여 윈도우 타겟속도를 선택하는 제5 단계와, 장애물을 로봇의 반지름만큼 확장한 영역(장애물 확장영역)과 비장애물 영역 간의 겹침으로 발생하는 장애물 확장영역의 각도 범위를 계산하는 제6 단계와, 제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 각속도와 속도 좌표계에서 장애물과 충돌이 예상되는 장애물 충돌 속도영역에 속하지 않을 경우 윈도우 타겟속도를 최종 제어속도로 선택하여 로봇 제어기에 전달하는 최종 제어속도를 선택하는 제7 단계와, 제2 단계의 비장애물 타겟위치가 장애물 확장영역 내에 존재하거나 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점이 존재하지 않을 경우(비장애물 타겟위치가 정의되지 않은 경우) 로컬 지도 내에서 경로 생성 알고리즘을 실행하여 로컬맵의 테두리와 글로벌 경로 간의 교점을 목표지점, 로봇의 위치를 시작지점으로 하는 로컬 경로를 생성하는 로컬 플래닝을 수행하는 제8 단계를 포함하는 장애물 회피 및 경로 추종방법이 제공된다.

또한, 본 발명에서 제1 단계는, 로봇을 중심으로 한 비장애물 영역은 라이다 거리센서를 기반으로 로봇 주변의 장애물과의 거리를 측정하고 그 중 로봇과 가장 가까운 장애물과의 최다 거리를 반경으로 한 원으로 정의 되는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에서 제7 단계는, 제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 장애물 충돌 속도영역에 속할 경우 제4 단계의 속도 윈도우 영역과 제6 단계의 장애물 확장영역의 차집합에 속한 영역 내에서 윈도우 타겟속도와 가장 가까운 각속도와 선속도 쌍을 최종 제어속도로 사용하여 로봇 제어기에 전달하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 장애물 회피 및 경로 추종방법은 로봇의 제약을 고려하지 않고 생성된 글로벌 경로에 대해 차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려하여 장애물과 충돌없이 효율적으로 주어진 글로벌 경로를 추종할 수 있는 속도명령을 생성하는 알고리즘이다. 해당 알고리즘이 생성한 속도명령은 차동 구동형 로봇 제어기에 전송되어 로봇의 바퀴를 제어함으로써 로봇을 이동시킨다.

즉, 제안된 장애물 회피 및 경로 추종방법은 차동 구동형 이동로봇의 자율주행 시 장애물 회피 알고리즘으로 활용가능하다. 예를 들어 스마트 팩토리에서 무인 운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)를 운용할 경우 작업자 또는 다른 무인 운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)와의 충돌을 회피하여 안전하게 이동할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장애물 회피 및 경로 추종방법의 진행과정을 나타낸 도면

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

제안된 알고리즘(장애물 회피 및 경로 추종방법)의 입력은 6가지 정보((1)미리 설정된 경로 계획 알고리즘이 글로벌 지도를 기반으로 생성한 글로벌 경로, (2)로봇의 현재 속도, (3)로봇의 최대 허용 속도, (4)로봇의 최대 허용 가속도, (5)로봇의 현재 위치, (6)로봇에 장착된 거리 측정 센서(라이다 등) 데이터)이며, 본 알고리즘(장애물 회피 및 경로 추종방법)의 출력은 로봇 제어기로 전송하는 2가지 제어속도명령((1)선속도, (2)각속도)이다.

제안된 알고리즘(장애물 회피 및 경로 추종방법)과 동일한 목적으로 활용되는 기존의 알고리즘으로는 샘플링을 기반으로 한 dynamic window approach(DWA), 주어진 글로벌 경로를 변형시킴으로써 최적화를 수행하는 timed elastic band(TEB), vector field histogram 기반의 알고리즘(VFH+, VFH*) 등이 있다.

DWA 의 경우 샘플링 개수에 따라 성능의 영향을 크게 받으며, 각 샘플에 대한 비용함수를 계산하기 위한 파라미터의 튜닝이 필요하다. TEB의 경우 비선형 최적화를 위한 그래프 최적화 알고리즘을 적용해야 하며, 이 과정에서 많은 연산량과 파라미터 튜닝이 필요하다.

VFH 기반의 알고리즘의 경우 로봇의 최소회전반경을 0보다 큰 값으로 제한함으로써 제자리회전에 대한 명령을 생성할 수 없으며, 또한 로봇의 현재속도, 최대속도, 최대가속도에 대한 고려를 하지 않는다.

제안된 알고리즘(장애물 회피 및 경로 추종방법)은 이와 같은 기존의 알고리즘에 비해 낮은 연산량으로 차동 구동 이동로봇의 운동역학을 고려함과 동시에 효율적으로 장애물 회피가 가능한 속도명령을 생성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장애물 회피 및 경로 추종방법의 진행과정을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 제안된 알고리즘(장애물 회피 및 경로 추종방법)은 아래의 8단계 과정을 반복 수행한다.

1. 로봇과 주변 장애물 간의 최단 거리를 반경으로 한 비장애물 영역을 설정

로봇을 중심으로 한 비장애물 영역은 라이다와 같은 거리센서를 기반으로 로봇 주변의 장애물과의 거리를 측정하고 그 중 로봇과 가장 가까운 장애물과의 최다 거리를 반경으로 한 원이다.

비장애물 영역 내부에는 장애물이 없으므로 로봇과 장애물간의 충돌유무를 판단하는 과정에서 연산량을 최소화할 수 있다.

2. 미리 주어진 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점을 비장애물 타겟위치로 결정

글로벌 경로는 미리 설정된 경로 생성 알고리즘을 통해 자율주행 전에 미리 생성되어 제언하는 알고리즘에 제공된다고 가정한다.

비장애물 영역 내에는 장애물이 존재하지 않으므로 로봇과 비장애물 타겟위치를 연결하는 글로벌 경로 상에는 장애물이 존재하지 않는다.

따라서 로봇은 이동 과정에서 지속적으로 변하는 비장애물 타겟위치를 목적지로 하여 이동하게 된다.

3. 차동 구동 로봇의 선속도와 각속도 간의 허용범위를 고려하여 비장애물 타겟위치로 이동하기 위한 비장애물 타겟속도 생성

차동 구동 로봇은 전진하면서 커브 주행을 할 수 있을 뿐 아니라 제자리 회전도 가능하다.

따라서 로봇의 전진방향과 타겟위치와의 거리, 각도 및 선속도와 각속도 간의 제약관계를 고려하여 커브 및 제자리 회전이 가능한 부드러운 타겟속도 생성이 필요하다.

단, 로봇은 후진하지 않는다고 가정한다. 즉 선속도는 0보다 크거나 같다.

이를 위하여 g(q,q_t)를 정의한다.

선속도 V_T(d,θ)는 식(1)을 바탕으로 다음과 같이 계산된다.

여기서 는 각각 크루징 속도, 목표지점 도달 시의 목표속도, 목표지점과의 거리, 목표지점 도달 시의 속도로 변경하기 위한 임계거리, 타겟과 로봇간의 각도, 속도 조절을 위한 임계각도 이다.

단, d는 비장애물 타겟위치가 아닌 최종 목적지와의 거리를 의미하는 반면, θ는 비장애물 타겟위치와의 각도이다.

식(2)에서 v(d)는 로봇과 최종 목적지와의 거리가 d_t 이하가 될 경우 V_cruise 의 속도를 _Vgoal 로 변환되기 시작하여 최종적으로 V_goal 의 속도로 최종 목적지에 도착하도록 하는 함수이다.

s(θ)는 스케일러로서 비장애물 타겟위치와 로봇의 전진방향 간의 각도가 θ^v _t 보다 클 경우 0이 되어 선속도를 0으로 만들고, 각도차이가 줄어듦에 따라 1의 값으로 수렴하는 함수이다. 이를 통하여 각도차이가 임계각보다 클 경우 선속도를 제어하여 로봇이 짧은 회전반경과 각속도로 비장애물 타겟위치를 향하도록 하며, 각도차이가 줄어듦에 따라 지속적으로 선속도를 증가시킨다.

- 각속도 w_T(θ)는 다음과 같이 계산된다.

여기서, θ^w _b 는 임계 각도로써 θ의 크기가 임계 각도보다 클 경우 θ의 부호에 W_cruise를 곱한 값을 각속도로 하여 빠른 각속도로 로봇이 비장애물 타겟위치로 향하도록 회전하며, θ가 0에 가까워질수록 각속도가 0에 수렴함으로써 로봇의 전진방향을 비장애물 타겟위치 방향으로 고정시키도록 한다.

단 선속도와 각속도 간의 제약조건을 만족시키기 위하여 아래의 부등식을 만족해야 한다.

또한, 식(4)에서 임계 각도가 π/2 보다 작도록 설정함으로써 로봇의 전진방향과 비장애물 타겟위치 방향과의 각도차의 크기가 π/2보다 클 경우 선속도가 0이 되고, 각속도는 크루징 각속도를 가지게 되어 제자리회전을 하게 된다.

4. 로봇의 현재 속도와 최대허용 속도 및 최대허용 가속도를 고려한 속도 윈도우 영역 생성

Dynamic Window Approach(DWA)의 방법과 동일하게 각속도-선속도 좌표계에서 로봇의 현재 각속도와 선속도를 중심으로 하며, 로봇의 최대허용 속도, 최대허용 가속도, 제어주기시간 및 차동 구동형 이동로봇의 선속도와 각속도의 허용범위를 고려하여 속도 윈도우 영역을 생성한다.

속도 윈도우 영역 내에 존재하는 가속도와 속도 쌍을 선택함으로써 로봇의 속도와 가속도에 대한 제약을 고려할 수 있다.

5. 속도 윈도우 영역과 비장애물 타겟속도를 고려하여 윈도우 타겟속도 선택

앞서 제3 단계에서 구한 비장애물 타겟속도가 제4 단계의 속도 윈도우 영역 내에 있다면 해당 각속도와 선속도 쌍을 윈도우 타겟속도로 선택한다.

그렇지 않을 경우 속도 윈도우 영역 내에서 비장애물 타겟속도와 가장 가까운 속도를 윈도우 타겟속도로 선택한다.

6. 장애물을 로봇의 반지름만큼 확장한 영역(장애물 확장영역)과 비장애물 영역 간의 겹침으로 발생하는 장애물 확장영역의 각도 범위 계산

라이다와 같은 거리센서를 사용하여 비장애물 영역과 장애물 확장영역이 겹치는 공간의 시작 각도와 끝 각도를 측정하여 장애물의 각도 범위를 계산한다.

따라서 비장애물 영역에서 장애물 확장영역의 시작 각도와 끝 각도 사이에 존재하는 호(장애물 호)와 만나는 로봇의 이동경로는 장애물 충돌이 예상되며 이러한 이동경로는 로봇의 속도명령에 의해 결정된다.

장애물 시작 각도와 끝 각도가 각각 α,β이고 -π/2 < α< β < π/2 의 부등식이 성립된다면 각속도와 속도 좌표계에서 장애물과 충돌이 예상되는 장애물 충돌속도영역은 다음과 같다.

여기서 R₀는 비장애물 영역의 반지름이며, |α|<ε(ε은 0에 가까운 미소값)인 경우 ω=0, 즉 v축과 사이의 공간이 장애물 충돌 속도영역이 된다.

장애물 시작 각도와 끝 각도의 범위가 -π/2 ~ π/2 인 이유는 식(4)에서 로봇과 타겟간의 각도차이가 π/2보다 크거나 같을 경우 식(2)의 s(θ)가 0이 되므로 제자리회전을 하게 되며, 이 경우 로봇과 장애물 간의 충돌은 발생하지 않기 때문이다. -π/2 ~ π/2 의 범위가 아닌 장애물 시작 각도와 끝 각도는 무시한다.

7. 최종 제어속도 선택

만약 제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 장애물 충돌 속도영역에 속하지 않을 경우 윈도우 타겟속도를 최종 제어속도로 선택하여 로봇 제어기에 전달한다.

만약 제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 장애물 충돌 속도영역에 속할 경우 제4 단계의 영역과 제6 단계의 영역의 차집합에 속한 영역 내에서 윈도우 타겟속도와 가장 가까운 각속도와 선속도 쌍을 최종 제어속도로 사용하여 로봇 제어기에 전달한다.

8. 로컬 플래닝 수행

만약 제2 단계의 비장애물 타겟위치가 장애물 확장영역 내에 존재하거나 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점이 존재하지 않을 경우(즉, 비장애물 타겟위치가 정의되지 않은 경우) 로컬 지도 내에서 경로 생성 알고리즘을 실행하여 로컬맵의 테두리와 글로벌 경로 간의 교점을 목표지점, 로봇의 위치를 시작지점으로 하는 로컬 경로를 생성한다.

로컬 지도는 로봇을 중심으로 하며 거리 센서 정보로부터 지속적으로 업데이트 되는, 글로벌 지도보다 상대적으로 작은 크기의 코스트맵(COSTMAP)이다.

로컬 지도에서 경로 계획 알고리즘을 수행하기 때문에 글로벌 지도를 사용하는 것에 비해 연산량이 적으며, 따라서 실시간 경로 생성이 가능하다.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

차동 구동형 이동로봇의 운동역학을 고려한 장애물 회피 및 경로 추종방법에 있어서,
로봇과 주변 장애물 간의 최단 거리를 반경으로 한 비장애물 영역을 설정하는 제1 단계;
미리 주어진 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점을 비장애물 타겟위치로 결정하는 제2 단계;
로봇의 선속도와 각속도 간의 허용범위를 고려하여 비장애물 타겟위치로 이동하기 위한 비장애물 타겟속도를 생성하는 제3 단계;
로봇의 현재 속도와 최대허용 속도 및 최대허용 가속도를 고려한 속도 윈도우 영역을 생성하는 제4 단계;
속도 윈도우 영역과 비장애물 타겟속도를 고려하여 윈도우 타겟속도를 선택하는 제5 단계;
장애물을 로봇의 반지름만큼 확장한 영역(장애물 확장영역)과 비장애물 영역 간의 겹침으로 발생하는 장애물 확장영역의 각도 범위를 계산하는 제6 단계;
제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 각속도와 속도 좌표계에서 장애물과 충돌이 예상되는 장애물 충돌 속도영역에 속하지 않을 경우 윈도우 타겟속도를 최종 제어속도로 선택하여 로봇 제어기에 전달하는 최종 제어속도를 선택하는 제7 단계; 및
제2 단계의 비장애물 타겟위치가 장애물 확장영역 내에 존재하거나 글로벌 경로와 비장애물 영역과의 교점이 존재하지 않을 경우(비장애물 타겟위치가 정의되지 않은 경우) 로컬 지도 내에서 경로 생성 알고리즘을 실행하여 로컬맵의 테두리와 글로벌 경로 간의 교점을 목표지점, 로봇의 위치를 시작지점으로 하는 로컬 경로를 생성하는 로컬 플래닝을 수행하는 제8 단계;
를 포함하는 장애물 회피 및 경로 추종방법.
제1항에 있어서,
제1 단계는,
로봇을 중심으로 한 비장애물 영역은 라이다 거리센서를 기반으로 로봇 주변의 장애물과의 거리를 측정하고 그 중 로봇과 가장 가까운 장애물과의 최다 거리를 반경으로 한 원으로 정의 되는 것을 특징으로 하는 장애물 회피 및 경로 추종방법.
제1항에 있어서,
제7 단계는,
제5 단계의 윈도우 타겟속도가 제6 단계의 장애물 충돌 속도영역에 속할 경우 제4 단계의 속도 윈도우 영역과 제6 단계의 장애물 확장영역의 차집합에 속한 영역 내에서 윈도우 타겟속도와 가장 가까운 각속도와 선속도 쌍을 최종 제어속도로 사용하여 로봇 제어기에 전달하는 것을 특징으로 하는 장애물 회피 및 경로 추종방법.