KR102674307B1 - Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction - Google Patents

Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction Download PDF

Info

Publication number
KR102674307B1
KR102674307B1 KR1020210193890A KR20210193890A KR102674307B1 KR 102674307 B1 KR102674307 B1 KR 102674307B1 KR 1020210193890 A KR1020210193890 A KR 1020210193890A KR 20210193890 A KR20210193890 A KR 20210193890A KR 102674307 B1 KR102674307 B1 KR 102674307B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
area
patrol
wide
patrol area
auction
Prior art date
Application number
KR1020210193890A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20230103195A (en
Inventor
강창묵
이화수
정철민
박채훈
안대용
배문규
Original Assignee
인천대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인천대학교 산학협력단 filed Critical 인천대학교 산학협력단
Priority to KR1020210193890A priority Critical patent/KR102674307B1/en
Publication of KR20230103195A publication Critical patent/KR20230103195A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102674307B1 publication Critical patent/KR102674307B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/002—Manipulators for defensive or military tasks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00—Controls for manipulators
    • B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B25J13/088—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices with position, velocity or acceleration sensors
    • B25J13/089—Determining the position of the robot with reference to its environment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B25J9/1653—Programme controls characterised by the control loop parameters identification, estimation, stiffness, accuracy, error analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇 및 방법은 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하고, 상기 결정된 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하며, 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동할 수 있다.The urban patrol robot and method for generating a wide-area route based on auction theory defines the risk of the patrol area as a bid price, determines the priority of the patrol area in order of greater risk based on the bid price, and patrols according to the determined priority. A wide-area route is created that determines the order of movement to an area, and autonomous driving can be done in order of high risk according to the created wide-area route.

Figure R1020210193890
Figure R1020210193890

Description

경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇 및 방법 {Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction}Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction}

본 발명은 도심 순찰 로봇에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하며, 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an urban patrol robot, and more specifically, defines the risk of a patrol area as a bid price, determines the priority of the patrol area in order of greater risk based on the bid price, and moves to the patrol area according to the determined priority. This relates to an urban patrol robot and method that generates a wide-area route that determines the turn, and creates a wide-area route based on auction theory that moves autonomously in order of high risk according to the generated wide-area route.

지능형 로봇은 4차 산업혁명 시대가 급속하게 진행됨에 따라 점차 중요한 이슈로 다루어지고 있다.Intelligent robots are increasingly becoming an important issue as the era of the Fourth Industrial Revolution progresses rapidly.

이러한 지능형 로봇은 다양한 기술들이 적용되고, 이 중 로봇이 실제로 움직일 경로를 계획하고 생성하는 경로 탐색 알고리즘이 핵심적인 기술 중 하나이다.These intelligent robots use a variety of technologies, and one of the key technologies is the path search algorithm that plans and creates a path for the robot to actually move.

통상 로봇이 작업 공간에서 사용자가 지정한 기능을 수행하는데 있어서 기본적으로 필요한 기능으로 목표점으로의 이동을 들 수 있다. 이를 수행하기 위해서는 벽과 같이 고정되어 있는 장애물 뿐만 아니라, 지나가는 사람과 같은 움직이는 장애물도 피해서 도달하는 것이 필요하다.Typically, movement to a target point is a basic function required for a robot to perform a user-designated function in a workspace. To accomplish this, it is necessary to avoid not only fixed obstacles such as walls, but also moving obstacles such as passing people.

이와 같은 네비게이션을 수행하는데 필요한 경로 계획의 기술 중에서 A 스타 알고리즘은 게임 분야에서 특히 많이 활용되어 왔다. 게임 화면이 셀 기반으로 이루어져 있고, 장애물 등 지도가 정확히 주어져 있어서 A 스타 알고리즘을 이용하여 최적에 가까운 경로를 생성할 수 있기 때문이다.Among the route planning techniques required to perform such navigation, the A star algorithm has been particularly widely used in the gaming field. This is because the game screen is cell-based and the map, including obstacles, is accurately provided, so a nearly optimal path can be created using the A star algorithm.

그러나 A 스타 알고리즘은 단순히 거리값을 기반으로 경로를 계산하기 때문에 정적인 광역 경로가 도출되고, 실시간으로 상황에 맞는 유동적인 변경이 불가능한 문제점이 있다.However, because the A-star algorithm simply calculates the route based on the distance value, a static wide-area route is derived, and there is a problem in that it cannot be changed flexibly to suit the situation in real time.

한국 공개특허번호 제10-2005-0005123호Korean Patent Publication No. 10-2005-0005123

이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하며, 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve this problem, the present invention defines the risk of the patrol area as a bid price, determines the priority of the patrol area in order of risk based on the bid price, and determines the order of moving to the patrol area according to the determined priority. The purpose is to provide an urban patrol robot and method that generates a wide-area route based on auction theory that creates a wide-area route and moves autonomously in order of high risk according to the generated wide-area route.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇은,An urban patrol robot that generates a wide-area route based on the auction theory according to the characteristics of the present invention to achieve the above purpose,

자율 주행을 위해 외부를 인식하는 센서 장치;Sensor devices that recognize the outside for autonomous driving;

주변 환경을 복수의 격자로 분할하여 순찰 지역을 지도 데이터에 복수개로 표시한 지도 생성부;A map generator that divides the surrounding environment into multiple grids and displays multiple patrol areas on the map data;

상기 지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하고, 상기 결정된 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 광역 경로 계획부; 및The risk of each patrol area in the map data is defined as a bid price, the priority of the patrol area is determined in order of greater risk based on the bid price, and a wide-area route is set to determine the order of movement to the patrol area according to the determined priority. a regional route planning department that generates; and

상기 센서 장치에 의해 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하고, 구동제어신호를 모터 구동부에 인가하여 정지, 이동, 회전 이동의 주행 형태로 동작하도록 제어하고, 상기 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하도록 제어하는 주행 제어부를 포함한다.Near and far obstacles are detected by the sensor device, and a drive control signal is applied to the motor drive unit to control the operation in the form of a stop, move, or rotation movement, and in order of high risk according to the generated wide-area path. It includes a driving control unit that controls movement in autonomous driving.

본 발명의 특징에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇은,An urban patrol robot that generates a wide-area route based on the auction theory according to the characteristics of the present invention,

자율 주행을 위해 외부를 인식하는 센서 장치;Sensor devices that recognize the outside for autonomous driving;

주변 환경을 복수의 격자로 분할하여 순찰 지역을 지도 데이터에 복수개로 표시한 지도 생성부;A map generator that divides the surrounding environment into multiple grids and displays multiple patrol areas on the map data;

상기 지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하는 순찰 지역의 비용 함수를 하기의 수학식 1에 의해 각각 계산하고, 상기 각각 계산한 순찰 지역의 비용 함수를 비교하고, 비용 함수가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 변경하며, 상기 변경한 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 광역 경로 계획부; 및The risk of each patrol area in the map data is defined as a bid price, and the cost function of the patrol area that determines the priority of the patrol area in order of risk based on the bid price is calculated using Equation 1 below, respectively, Compare the cost functions of each patrol area calculated above, change the priority of the patrol area in the order of the largest cost function, and create a wide area route that determines the order of movement to the patrol area according to the changed priority. Department of Planning; and

상기 센서 장치에 의해 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하고, 구동제어신호를 모터 구동부에 인가하여 정지, 이동, 회전 이동의 주행 형태로 동작하도록 제어하고, 상기 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하도록 제어하는 주행 제어부를 포함한다.Near and far obstacles are detected by the sensor device, and a drive control signal is applied to the motor drive unit to control the operation in the form of a stop, move, or rotation movement, and in order of high risk according to the generated wide-area path. It includes a driving control unit that controls movement in autonomous driving.

[수학식 1][Equation 1]

여기서, C1, C2, C3는 상수이고, k는 특정 순찰 지역이고, t는 특정 시간이고, 는 이전 시간의 비용 함수이고, 는 특정 순찰 지역을 방문하지 않는 시간이고, 는 도심 순찰 로봇의 현재 위치에서 특정 순찰 지역까지의 거리 정보이고, 는 특정 순찰 지역의 응찰가(순찰 지역의 위험도)임.Here, C 1 , C 2 , C 3 are constants, k is a specific patrol area, t is a specific time, is the cost function of the previous time, is the time when a specific patrol area is not visited, is the distance information from the current location of the urban patrol robot to the specific patrol area, is the bid price of a specific patrol area (risk level of the patrol area).

본 발명의 특징에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 방법은,The method for generating a wide-area route based on the auction theory according to the characteristics of the present invention is:

관제 센터로부터 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk와 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치)를 수신하는 제1 단계;A first step of receiving the maximum risk value (private value) V k of each patrol area and the bid price (current risk value) of each patrol area from the control center;

상기 지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하는 순찰 지역의 비용 함수를 하기의 수학식 1에 의해 각각 계산하는 제2 단계; 및The risk of each patrol area in the map data is defined as a bid price, and the cost function of the patrol area that determines the priority of the patrol area in order of greater risk based on the bid price is calculated by Equation 1 below. Step 2; and

상기 각각 계산한 순찰 지역의 비용 함수를 비교하고, 비용 함수가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 변경하며, 상기 변경한 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 제3 단계를 포함한다.A third method that compares the cost functions of each calculated patrol area, changes the priority of the patrol area in the order of the largest cost function, and creates a wide-area route that determines the order of movement to the patrol area according to the changed priority. Includes steps.

[수학식 1][Equation 1]

여기서, k는 특정 순찰 지역이고, t는 특정 시간이고, 는 이전 시간의 비용 함수이고, 는 특정 순찰 지역을 방문하지 않는 시간이고, 는 도심 순찰 로봇의 현재 위치에서 특정 순찰 지역까지의 거리 정보이고, 는 특정 순찰 지역의 응찰가(순찰 지역의 위험도)임.Here, k is a specific patrol area, t is a specific time, is the cost function of the previous time, is the time when a specific patrol area is not visited, is the distance information from the current location of the urban patrol robot to the specific patrol area, is the bid price of a specific patrol area (risk level of the patrol area).

전술한 구성에 의하여, 본 발명은 사용자의 추가적인 개입없이 확인된 각 순찰 지역의 위험도에 따른 동적인 광역 경로를 생성할 수 있는 효과가 있다.Due to the above-described configuration, the present invention has the effect of generating a dynamic wide-area route according to the risk level of each identified patrol area without additional user intervention.

본 발명은 SPA(Second Price Auction) 이론을 기반으로 광역 경로 탐색을 적용하여 각 순찰 지역의 거짓 응찰을 유틸리티를 통해 방지함으로써 동적인 광역 경로를 생성할 수 있는 효과가 있다.The present invention has the effect of creating a dynamic wide-area route by applying wide-area route search based on SPA (Second Price Auction) theory to prevent false bids in each patrol area through utility.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇의 내부 구성을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SPA(Second Price Auction) 이론을 기반으로 광역 경로 탐색 알고리즘의 과정을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 SPA(Second Price Auction) 개념을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 유틸리티가 진실 응찰의 모습을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 유틸리티가 거짓 응찰의 모습을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 truthful SPA의 일례를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 도심 순찰 로봇의 초기 세팅을 나타낸 도면이다.
도 8은 종래 기술의 A 스타 알고리즘을 이용하여 거리값에 따라 4개의 순찰 지역을 순찰하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 순찰 지역 3에 Bk를 가장 높게 준 케이스를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 광역 경로를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 순찰 지역 4에 Bk를 가장 높게 준 케이스를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 광역 경로를 나타낸 도면이다. Figure 1 is a diagram briefly showing the internal configuration of an urban patrol robot that generates a wide-area route based on auction theory according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing the process of a wide-area route search algorithm based on the SPA (Second Price Auction) theory according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram showing the concept of SPA (Second Price Auction) according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a diagram illustrating a true bid by a utility according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram showing a false bid by a utility according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a diagram showing an example of truthful SPA according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is a diagram showing the initial settings of an urban patrol robot according to an embodiment of the present invention.
Figure 8 is a diagram showing patrolling four patrol areas according to distance values using the A star algorithm of the prior art.
Figure 9 is a diagram illustrating a case in which the highest B k is given to patrol area 3 according to the first embodiment of the present invention.
Figure 10 is a diagram showing a wide area route according to the first embodiment of the present invention.
Figure 11 is a diagram showing a case in which the highest B k is given to patrol area 4 according to the second embodiment of the present invention.
Figure 12 is a diagram showing a wide-area route according to a second embodiment of the present invention.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to “include” a certain element, this means that it may further include other elements rather than excluding other elements, unless specifically stated to the contrary.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇의 내부 구성을 간략하게 나타낸 도면이다.Figure 1 is a diagram briefly showing the internal configuration of an urban patrol robot that generates a wide-area route based on auction theory according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇(100)은 센서 장치(110), 지도 생성부(120), 광역 경로 계획부(130), 제어부(140), 입력부(150), GPS 모듈(160), 통신부(170), 디스플레이부(180), 저장부(190) 및 주행 제어부(192)를 포함한다.The urban patrol robot 100, which generates a wide-area route based on the auction theory according to an embodiment of the present invention, includes a sensor device 110, a map generator 120, a wide-area route planning unit 130, a control unit 140, It includes an input unit 150, a GPS module 160, a communication unit 170, a display unit 180, a storage unit 190, and a driving control unit 192.

센서 장치(110)는 주변 장애물(또는 구조물)의 정보를 센싱하여 센서 정보를 추출한다. 이와 같이 추출한 센서 정보는 격자 지도를 생성하기 위한 정보로 이용된다.The sensor device 110 extracts sensor information by sensing information about surrounding obstacles (or structures). The sensor information extracted in this way is used as information to create a grid map.

센서 정보에는 외부 장애물의 위치(예를 들어, 2차원의 직교좌표상의 위치) 및 높이의 고저를 포함한다.Sensor information includes the location of external obstacles (e.g., location in two-dimensional orthogonal coordinates) and height.

센서 장치(110)는 도심 순찰 로봇(100)의 자율 주행을 위해 외부를 인식할 수 있는 쌍안 카메라, LIDAR 등의 센서를 구비한다.The sensor device 110 is equipped with sensors such as a binocular camera and LIDAR that can recognize the outside for autonomous driving of the urban patrol robot 100.

지도 생성부(120)는 도심 순찰 로봇(100)이 주행하고, 주행 가능 여부가 판단된 격자 지도를 저장한다. 여기서, 격자 지도는 기입력된 지도 정보로서 주변 환경을 일정한 크기의 격자로 나누고, 정지 장애물의 유무에 따라 각 격자를 점유 영역과 비점유 영역로 나타내는 지도 정보를 포함한다.The map generator 120 stores a grid map on which the urban patrol robot 100 drives and whether it can be driven is determined. Here, the grid map is pre-entered map information that divides the surrounding environment into grids of a certain size and includes map information indicating each grid as an occupied area and an unoccupied area depending on the presence or absence of stationary obstacles.

지도 생성부(120)는 도심 순찰 로봇(100)의 주변 환경을 복수의 격자로 분할하여 각 격자에 대해 점유 영역 및 비점유 영역을 표시하고, 각 격자에 대해 유도 영역, 위험 영역, 장애물 영역을 설정하는 방식으로 격자 지도를 작성한다.The map generator 120 divides the surrounding environment of the urban patrol robot 100 into a plurality of grids, displays occupied areas and unoccupied areas for each grid, and defines a guidance area, danger area, and obstacle area for each grid. Create a grid map using the setup method.

격자 지도를 작성하기 위해 주변 환경을 파악하는 방식은 도심 순찰 로봇(100)에 별도의 카메라(미도시)를 장착하고, 카메라에 의해 촬영된 영상을 통해 주변 환경을 파악하는 방식으로 구성될 수도 있고, 별도의 장치를 통해 파악되어 저장된 해당 주변 환경 정보를 수신받아 저장하는 방식으로 구성될 수도 있는 등 다양하게 구성될 수 있다.A method of identifying the surrounding environment to create a grid map may be configured by mounting a separate camera (not shown) on the urban patrol robot 100 and identifying the surrounding environment through images captured by the camera. , It can be configured in various ways, such as receiving and storing the surrounding environment information identified and stored through a separate device.

입력부(150)는 사용자의 조작 명령 신호를 입력받을 수 있고, 키버튼, 터치 센서로 구성될 수 있다.The input unit 150 can receive a user's manipulation command signal and may be composed of a key button and a touch sensor.

입력부(150)는 도심 순찰 로봇(100)의 목적지 정보를 입력받을 수 있다.The input unit 150 can receive destination information of the urban patrol robot 100.

디스플레이부(180)는 도심 순찰 로봇(100)의 구성장치 작동 상태 및 사용자의 입력 상태, 광역 경로, 출발지와 목적지가 표시된 격자 지도 등을 표시한다.The display unit 180 displays the operating status of the components of the urban patrol robot 100, the user's input status, a wide-area route, and a grid map showing the starting point and destination.

GPS 모듈(160)은 GPS 인공위성으로부터 GPS 신호를 수신하여 도심 순찰 로봇(100)의 현재 위치를 계산한다.The GPS module 160 receives GPS signals from GPS satellites and calculates the current location of the urban patrol robot 100.

광역 경로 계획부(130)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 도심 순찰 로봇(100)이 이동할 광역 경로를 생성한다.The wide-area route planning unit 130 uses a wide-area route search algorithm to create a wide-area path along which the urban patrol robot 100 will move.

광역 경로 탐색 알고리즘은 알고리즘에 SPA(Second Price Auction) 이론을 적용하여 동적 경로인 광역 경로를 도출한다.The wide area route search algorithm is By applying SPA (Second Price Auction) theory to the algorithm, a wide area route, which is a dynamic route, is derived.

알고리즘은 시작 노드와 종료 노드 사이를 잇는 경로들 중에서 비용이 가장 적은 경로를 선택하는 공지의 알고리즘이다. The algorithm is a known algorithm that selects the path with the lowest cost among the paths between the start node and the end node.

본 발명의 광역 경로 탐색 알고리즘은 종래의 SPA(Second Price Auction) 이론을 적용한 알고리즘이다.The wide-area route search algorithm of the present invention applies the conventional SPA (Second Price Auction) theory. It's an algorithm.

본 발명의 알고리즘은 광역 경로를 기초로 출발지와 목적지까지 가는 최단 경로를 찾아내는 알고리즘이다. of the present invention The algorithm is an algorithm that finds the shortest route from origin to destination based on the wide area route.

광역 경로 계획부(130)는 알고리즘에 SPA(Second Price Auction) 이론을 적용하여 광역 경로를 도출하기 위해 비용 함수(Cost Function) 를 하기의 수학식 1과 같이 정의한다.The regional route planning department (130) Cost function to derive a wide-area route by applying SPA (Second Price Auction) theory to the algorithm is defined as in Equation 1 below.

여기서, C1, C2, C3는 상수이고, k는 특정 순찰 지역(Patrol Area)이고, t는 특정 시간이고, 는 이전 시간의 비용 함수이고, 는 특정 순찰 지역을 방문하지 않는 시간이고, 는 도심 순찰 로봇(100)의 현재 위치에서 특정 순찰 지역까지의 거리 정보이고, 는 특정 순찰 지역의 응찰가를 나타낸다. 응찰가는 해당 순찰 지역의 위험도이다.Here, C 1 , C 2 , C 3 are constants, k is a specific patrol area, t is a specific time, is the cost function of the previous time, is the time when a specific patrol area is not visited, is distance information from the current location of the urban patrol robot 100 to a specific patrol area, represents the bid price for a specific patrol area. The bid price is the risk level of the patrol area.

SPA(Second Price Auction) 이론 관점에서 보면, 순찰 지역(응찰자), 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value), 현재 위험도 수치(응찰가)로 정의한다.From the perspective of SPA (Second Price Auction) theory, it is defined as the patrol area (bidder), the maximum risk level (private value) of each patrol area, and the current risk level (bid price).

광역 경로 계획부(130)는 SPA(Second Price Auction) 이론을 기반으로 광역 경로 탐색 알고리즘을 통해 동적 경로인 광역 경로를 생성하는 과정을 설명하면 다음과 같다.The process of the wide-area route planning unit 130 generating a dynamic route, a wide-area route, through a wide-area route search algorithm based on the SPA (Second Price Auction) theory is described as follows.

광역 경로 계획부(130)는 비용 함수()를 초기화하고, 광역 경로 탐색 알고리즘을 시작한다(S100, S101).The wide-area route planning unit 130 has a cost function ( ) is initialized, and the wide-area route search algorithm is started (S100, S101).

광역 경로 계획부(130)는 입력부(150)에 의해 입력된 목적지 정보에 도달했는지 판단하고(S102), 목적지 정보에 도달한 경우, 광역 경로 탐색 알고리즘의 수행을 정지한다(S103).The wide-area route planning unit 130 determines whether the destination information input by the input unit 150 has been reached (S102), and when the destination information has been reached, execution of the wide-area route search algorithm is stopped (S103).

제어부(140)는 통신부(170)를 통해 관제 센터(200)로부터 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk를 수신하여 저장부(190)에 저장한다.The control unit 140 receives the maximum risk value (private value) V k of each patrol area from the control center 200 through the communication unit 170 and stores it in the storage unit 190.

제어부(140)는 통신부(170)를 통해 관제 센터(200)로부터 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치)를 수신하여 저장부(190)에 저장한다.The control unit 140 receives the bid price (current risk level) for each patrol area from the control center 200 through the communication unit 170 and stores it in the storage unit 190.

광역 경로 계획부(130)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 때마다 관제 센터(200)로부터 최대 위험도 수치와 응찰가(현재 위험도 수치)를 수신하여 저장부(190)에 저장, 업데이트한다.Each time the wide-area route planning unit 130 performs the wide-area route search algorithm, it receives the maximum risk value and bid price (current risk value) from the control center 200 and stores and updates them in the storage unit 190.

광역 경로 계획부(130)는 첫 번째 순찰 지역에 도달했을 때, 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행하거나, 첫 번째 순찰 지역에 도달하기 전에 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 수 있다. 또한, 다른 실시예로서 광역 경로 계획부(130)는 일정 시간마다 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 수 있다.The wide-area route planning unit 130 may perform a wide-area route search algorithm when reaching the first patrol area, or may perform a wide-area route search algorithm before reaching the first patrol area. Additionally, as another embodiment, the wide-area route planning unit 130 may perform a wide-area route search algorithm at regular intervals.

즉, 광역 경로 계획부(130)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 첫 번째 순찰 지역에 도달했을 때, 도달하기 전에, 일정 시간마다 중 하나의 방식으로 수행할 수 있다.That is, the wide-area route planning unit 130 may perform the wide-area route search algorithm in one of the following ways: when reaching the first patrol area, before reaching the first patrol area, or at certain times.

광역 경로 계획부(130)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 때마다 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치)와 응찰가(현재 위험도 수치)를 갱신할 수 있다.The wide-area route planning unit 130 may update the maximum risk value (individual value) and bid price (current risk value) of each patrol area each time the wide-area route search algorithm is performed.

응찰가(현재 위험도 수치)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 때마다 관제 센터(200)로부터 수신하는 데이터이며, 응찰가의 수신은 SPA 개념으로 경매에서의 응찰을 의미한다.The bid price (current risk level value) is data received from the control center 200 every time the wide-area route search algorithm is performed, and reception of the bid price means bidding in an auction in the concept of SPA.

광역 경로 계획부(130)는 입력된 목적지 정보에 도달했는지 판단하고, 목적지 정보에 도달하지 않는 경우, 저장부(190)에 저장된 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk를 설정하고(S104), 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치) 를 설정한다(S105).The wide area route planning unit 130 determines whether the input destination information has been reached, and if the destination information is not reached, the maximum risk value (private value) V k for each patrol area stored in the storage unit 190. Set (S104), bid price (current risk level) for each patrol area Set (S105).

여기서, 최대 위험도 수치는 관제 센터(200)에서 평소 순찰 지역을 CCTV로 모니터링한 값을 의미한다.Here, the maximum risk value refers to the value monitored by the control center 200 through CCTV in the normally patrolled area.

도 2에 도시된 바와 같이, 경매에서 순찰 지역(응찰자)는 자신의 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치)에 맞는 응찰가(현재 위험도 수치)를 응찰한다.As shown in Figure 2, in an auction, a patrol area (bidder) bids a bid (current risk level) that matches the maximum risk level (individual value) of each patrol area.

광역 경로 계획부(130)는 SPA(Second Price Auction)를 거쳐 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)를 하기의 수학식 2에 의해 도출한다.The wide area route planning unit 130 derives the utility of the first priority patrol area through SPA (Second Price Auction) using Equation 2 below.

도 3에 도시된 바와 같이, SPA는 가장 높게 응찰한 응찰자(순찰 지역)가 두 번째로 높은 응찰가(현재 위험도 수치)를 지불하는 경매 방식이다.As shown in Figure 3, SPA is an auction method in which the highest bidder (in the patrol area) pays the second highest bid (current risk level).

예를 들면, 순찰 지역 1은 40(응찰가, 현재 위험도 수치), 순찰 지역 2는 70, 순찰 지역 3은 100, 순찰 지역 4는 50이다. 순찰 지역 3이 응찰가가 가장 높으므로 순찰 지역 3을 선택하고, 두 번째로 높은 응찰가를 지불한 후, 낙찰(우선 순위)를 받는다. 따라서, 순찰 지역 3은 100-70 = 30이 된다.For example, patrol area 1 is 40 (bid price, current risk level), patrol area 2 is 70, patrol area 3 is 100, and patrol area 4 is 50. Patrol Area 3 has the highest bid, so select Patrol Area 3, pay the second highest bid, and receive the winning bid (priority). Therefore, patrol area 3 becomes 100-70 = 30.

는 경매에서 낙찰받은 1순위 순찰 지역의 유틸리티이고, 는 1순위 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치), 는 경매에서 두 번째로 높은 응찰가를 의미한다. is the utility in the first patrol area that won the auction, is the maximum risk value (individual value) of the 1st priority patrol area, means the second highest bid in the auction.

다만, 1순위 순찰 지역을 제외한 나머지 순찰 지역은 경매에서 낙찰을 받지 못하였으므로 유틸리티가 변하지 않는다.However, except for the first-priority patrol area, the remaining patrol areas did not receive a successful bid in the auction, so their utility does not change.

광역 경로 계획부(130)는 전술한 유틸리티 Uk를 통해 거짓 응찰을 판별한 후, 거짓 응찰이 없다면 SPA를 진행한다.The wide area route planning unit 130 determines false bids through the above-described utility U k and then proceeds with SPA if there are no false bids.

광역 경로 계획부(130)는 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)가 0보다 작은지 판단한다(S106). 광역 경로 계획부(130)는 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)가 0보다 작은 경우, 거짓 응찰로 판단하여 거짓 응찰을 나타내는 제어 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송하고, 제어부(140)로부터 1순위 순찰 지역의 응찰가를 다시 수신한다(S107).The wide area route planning unit 130 determines whether the utility of the first priority patrol area is less than 0 (S106). If the utility of the first-priority patrol area is less than 0, the wide-area route planning unit 130 determines it to be a false bid, generates a control signal indicating the false bid, and transmits it to the control unit 140. The bid price for the first-priority patrol area is received again (S107).

이어서, 광역 경로 계획부(130)는 SPA를 거쳐 순찰 지역의 유틸리티(Utility)를 도출하고, 유틸리티가 0보다 클 때까지 이러한 과정을 반복한다.Next, the wide area route planning unit 130 derives the utility of the patrol area through SPA and repeats this process until the utility is greater than 0.

도 4의 (a) 및 도 4의 (b)는 진실 응찰(True Bidding)로서, 각 순찰 지역이 가지고 있는 최대 위험도 수치(개인 가치)를 응찰가(현재 위험도 수치)로 응찰하게 되면, 모든 순찰 지역의 유틸리티가 양수되어 정상적인 SPA가 이루어지는 것을 확인할 수 있다.Figure 4 (a) and Figure 4 (b) are true bidding, which means that if the maximum risk value (individual value) of each patrol area is bid as the bid price (current risk value), all patrol areas It can be confirmed that the utility of is positive and a normal SPA is achieved.

도 4의 (b)는 Patrol area(순찰 지역), Private value(개인 가치), Utility(유틸리티)를 나타낸다.Figure 4 (b) shows Patrol area, Private value, and Utility.

도 5의 (a) 및 도 5의 (b)는 각 순찰 지역이 가지고 있는 최대 위험도 수치(개인 가치)보다 높은 응찰가(현재 위험도 수치)로 응찰하는 경우, 유틸리티가 음수가 되어 거짓 응찰로 판정할 수 있다.Figure 5(a) and Figure 5(b) show that when a bid (current risk value) is higher than the maximum risk value (individual value) of each patrol area, the utility becomes negative and is judged as a false bid. You can.

광역 경로 계획부(130)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 반복하여 수행하고, 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치)가 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk로 동일한 값으로 응찰하여 truthful SPA(Second Price Auction)를 적용한다.The wide-area route planning unit 130 repeatedly performs the wide-area route search algorithm, and bids with the same bid price (current risk value) in each patrol area as the maximum risk value (private value) V k to create a truthful SPA ( Second Price Auction) applies.

truthful의 의미는 경매의 판매자가 응찰자들의 최대 위험도 수치(개인 가치)를 넘는 거짓 응찰을 하는 것을 막아줌으로써 경매가 중단되는 것을 예방한다.The meaning of truthful is that it prevents auction sellers from making false bids that exceed the maximum risk level (individual value) of bidders, thereby preventing the auction from being halted.

도 6은 응찰자 i가 경매에서 최적의 효율로 응찰자 j를 이기기 위해 개인 가치인 를 응찰해야 하는지를 나타낸 도면이다.Figure 6 shows the personal value of bidder i to beat bidder j with optimal efficiency in the auction. This is a drawing showing whether to bid.

도 6에서 i와 j는 경매에 참여한 응찰자, 는 응찰자 i의 경매 응찰가, 는 응찰자 j의 응찰가, 는 응찰자 i가 해당 경매에서 정한 개인 가치로 정의한다.In Figure 6, i and j are bidders who participated in the auction, is the auction bid of bidder i, is the bid price of bidder j, is defined as the personal value determined by bidder i in the auction.

도 6은 수학식 3를 만족한다고 가정하고, SPA에서 응찰자 i가 경매에서 가장 효율적으로 응찰하기 위해서 개인 가치인 와 같은 값인 로 응찰해야 한다.Figure 6 assumes that Equation 3 is satisfied, and in SPA, bidder i uses the personal value in order to bid most efficiently in the auction. Same value as You must bid with .

(1) 인 경우는 응찰자 i가 개인 가치인 보다 높게 응찰하는 경우이다. 먼저 응찰자 i가 의 응찰가로 응찰한다. 이후 응찰자 j가 를 응찰하는 경우, SPA에 의해 응찰자 i는 자신의 개인 가치인 보다 큰 를 지불해야 하므로 유틸리티가 음수가 되고, 효율적이지 못한 경매 결과를 얻게 된다. 또한, 응찰자 j가 으로 응찰한 경우, 응찰자 i는 개인 가치인 와 같은 값인 로 응찰을 진행해도 충분히 효율적인 경매 결과를 얻기 때문에 이 경우 또한 효율적이지 않게 된다.(One) In the case where bidder i has a personal value This is a case of bidding higher. First, bidder i Bid at the bid price of . Afterwards, bidder j In the case of bidding, by SPA, bidder i has a value greater than his/her personal value. Since you have to pay , the utility becomes negative and you get an inefficient auction result. Additionally, bidder j In the case of bidding, bidder i has a personal value of Same value as Even if you proceed with bidding, you will get a sufficiently efficient auction result, so in this case, it will also be inefficient.

(2) 인 경우는 응찰자 i가 개인 가치인 보다 낮게 응찰하는 경우이다. 먼저 응찰자 i는 보다 낮은 로 응찰을 진행한다. 이후, 응찰자 j가 를 응찰하게 되면, 응찰자 i의 유틸리티가 음수는 아니지만, 경매에서 낙찰받지 못해 효율적이지 않은 경매 결과를 얻게 된다.(2) In the case where bidder i has a personal value This is a case of bidding lower. First, bidder i lower Proceed with bidding. Afterwards, bidder j If bidder i's utility is not negative, he does not win the auction, resulting in an inefficient auction result.

또한, 응찰자 j가 로 응찰하게 되면, i는 개인 가치인 를 응찰하여 경매에서 낙찰받음으로써 충분히 효율적인 경매를 진행할 수 있으나 를 응찰함으로써 경매에서 낙찰받지 못하게 되고, 이 또한 효율적인 응찰 방법이 아니게 된다.Additionally, bidder j If you bid, i is the personal value It is possible to conduct a sufficiently efficient auction by bidding for and winning the auction. By bidding on , you will not win the auction, and this is also not an efficient bidding method.

따라서, 응찰자 i는 응찰가로 개인 가치 와 같은 를 응찰하는 것이 가장 효율적인 방법이 된다. 이를 통해 판매자는 응찰자 모두의 개인 가치를 알게 됨으로써 truthful 경매를 진행할 있게 된다.Therefore, bidder i receives his personal value as the bid price. Such as Bidding is the most efficient method. Through this, the seller can conduct a truthful auction by knowing the individual values of all bidders.

광역 경로 계획부(130)는 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)가 0보다 큰 경우, 응찰가를 수학식 1에 입력 데이터로 대입하여 비용 함수를 계산한다(S108, S109).If the utility of the first-priority patrol area is greater than 0, the wide-area route planning unit 130 calculates the cost function by substituting the bid price as input data into Equation 1 (S108, S109).

광역 경로 계획부(130)는 나머지 순찰 지역의 각 응찰가를 수학식 1에 입력 데이터로 대입하여 순찰 지역의 비용 함수를 각각 계산한다.The wide-area route planning unit 130 calculates the cost function of each patrol area by substituting each bid price in the remaining patrol areas as input data into Equation 1.

광역 경로 계획부(130)는 각각 계산된 순찰 지역의 비용 함수를 비교하고, 비용 함수가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 변경하며, 변경한 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성한다(S110, S111).The wide-area route planning unit 130 compares the cost functions of each calculated patrol area, changes the priority of the patrol area in the order of the largest cost function, and determines the order of movement to the patrol area according to the changed priority. Create a path (S110, S111).

다시 말해, 기존의 광역 경로는 단순히 거리값을 이용하여 현재 순찰 지역에서 가장 가까운 순찰 지역 순으로 광역 경로가 생성되어 도심 순찰 로봇(100)이 이동하여 순찰하는 광역 경로를 생성한다.In other words, the existing wide-area route simply uses the distance value to create a wide-area route in order from the current patrol area to the nearest patrol area, thereby creating a wide-area route along which the urban patrol robot 100 moves and patrols.

주행 제어부(192)는 센서 장치(110)에 의해 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하고, 구동제어신호를 모터 구동부(미도시)에 인가하여 정지, 이동, 회전 이동의 주행 형태로 동작하도록 제어하고, 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하도록 제어한다.The travel control unit 192 detects near and far obstacles using the sensor device 110, and applies a drive control signal to the motor drive unit (not shown) to control the drive to operate in the form of stop, move, or rotation. Autonomous driving is controlled to move in the order of highest risk according to the generated wide-area route.

주행 제어부(192)는 광역 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 광역 경로를 도출하고, 광역 경로를 기초로 도심 순찰 로봇(100)의 최적의 경로로 자율 주행을 할 수 있도록 한다. 이러한 주행 제어부(192)는 종래 기술의 자율 주행에 속하는 것으로 그에 대한 상세한 설명을 생략한다.The driving control unit 192 derives a wide-area route using a wide-area route search algorithm, and allows the urban patrol robot 100 to autonomously drive along the optimal path based on the wide-area route. This driving control unit 192 belongs to autonomous driving in the prior art, and detailed description thereof will be omitted.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 도심 순찰 로봇의 초기 세팅을 나타낸 도면이다.Figure 7 is a diagram showing the initial settings of an urban patrol robot according to an embodiment of the present invention.

도 7과 같이, 특정 순찰 지역을 방문하면, 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치가 새롭게 변경된 후, 다음 순찰 지역을 위하여 SPA(Second Price Auction) 이론을 적용한 광역 경로를 진행한다고 가정한다.As shown in Figure 7, it is assumed that when a specific patrol area is visited, the maximum risk value of each patrol area is newly changed, and then a wide-area route applying the SPA (Second Price Auction) theory is performed for the next patrol area.

도 8은 종래 기술의 A 스타 알고리즘을 이용하여 거리값에 따라 4개의 순찰 지역을 순찰하는 모습을 나타낸 도면이다.Figure 8 is a diagram showing patrolling four patrol areas according to distance values using the A star algorithm of the prior art.

도 8은 기존의 A 스타 알고리즘을 이용하여 현재 순찰 지역에서 가장 가까운 순찰 지역 순으로 광역 경로가 그려진 것을 확인할 수 있다.In Figure 8, it can be seen that a wide-area route is drawn in order from the current patrol area to the closest patrol area using the existing A star algorithm.

도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따른 순찰 지역 3에 Bk를 가장 높게 준 케이스를 나타낸 도면이다.Figure 9 is a diagram illustrating a case in which the highest B k is given to patrol area 3 according to the first embodiment of the present invention.

도 9는 SPA를 적용한 알고리즘 시뮬레이션한 결과를 나타낸 것이다. 순찰 지역 3은 비용 함수 Jk가 가장 높은 값을 갖고 있다.Figure 9 shows the application of SPA This shows the results of algorithm simulation. Patrol area 3 has the highest value of the cost function J k .

도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 광역 경로를 나타낸 도면이다.Figure 10 is a diagram showing a wide area route according to the first embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, SPA를 적용한 광역 경로가 새롭게 수정되었음을 볼 수 있다.Referring to Figure 10, it can be seen that the wide area route to which SPA is applied has been newly modified.

도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 순찰 지역 4에 Bk를 가장 높게 준 케이스를 나타낸 도면이고, 도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따른 광역 경로를 나타낸 도면이다.Figure 11 is a diagram showing a case where B k is set to the highest in patrol area 4 according to the second embodiment of the present invention, and Figure 12 is a diagram showing a wide area route according to the second embodiment of the present invention.

도 11의 순찰 지역 4는 비용 함수 Jk가 가장 높은 값을 갖고 있다.Patrol area 4 in Figure 11 has the highest value of the cost function J k .

도 12는 SPA를 적용한 알고리즘 시뮬레이션한 결과를 나타낸 것이다. Figure 12 shows SPA applied It shows the results of algorithm simulation.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements made by those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also possible. It falls within the scope of rights.

100: 도심 순찰 로봇
110: 센서 장치
120: 지도 생성부
130: 광역 경로 계획부
140: 제어부
150: 입력부
160: GPS 모듈
170: 통신부
180: 디스플레이부
190: 저장부
192: 주행 제어부
200: 관제 센터100: Urban patrol robot
110: sensor device
120: Map generation unit
130: Metropolitan route planning department
140: control unit
150: input unit
160: GPS module
170: Department of Communications
180: Display unit
190: storage unit
192: Driving control unit
200: Control center

Claims (8)

자율 주행을 위해 외부를 인식하는 센서 장치;
주변 환경을 복수의 격자로 분할하여 순찰 지역을 지도 데이터에 복수개로 표시한 지도 생성부;
상기 지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하고, 상기 결정된 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 광역 경로 계획부; 및
상기 센서 장치에 의해 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하고, 구동제어신호를 모터 구동부에 인가하여 정지, 이동, 회전 이동의 주행 형태로 동작하도록 제어하고, 상기 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하도록 제어하는 주행 제어부를 포함하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇.Sensor devices that recognize the outside for autonomous driving;
A map generator that divides the surrounding environment into multiple grids and displays multiple patrol areas on the map data;
The risk of each patrol area in the map data is defined as a bid price, the priority of the patrol area is determined in order of greater risk based on the bid price, and a wide-area route is set to determine the order of movement to the patrol area according to the determined priority. a regional route planning department that generates; and
Near and far obstacles are detected by the sensor device, and a drive control signal is applied to the motor drive unit to control the operation in the form of a stop, move, or rotation movement, and in order of high risk according to the generated wide-area path. An urban patrol robot that generates a wide-area route based on auction theory, including a driving control unit that controls autonomous driving. 자율 주행을 위해 외부를 인식하는 센서 장치;
주변 환경을 복수의 격자로 분할하여 순찰 지역을 지도 데이터에 복수개로 표시한 지도 생성부;
상기 지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하는 순찰 지역의 비용 함수를 하기의 수학식 1에 의해 각각 계산하고, 상기 각각 계산한 순찰 지역의 비용 함수를 비교하고, 비용 함수가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 변경하며, 상기 변경한 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 광역 경로 계획부; 및
상기 센서 장치에 의해 근거리 장애물과 원거리 장애물을 감지하고, 구동제어신호를 모터 구동부에 인가하여 정지, 이동, 회전 이동의 주행 형태로 동작하도록 제어하고, 상기 생성한 광역 경로에 따라 위험도가 높은 순서로 자율 주행으로 이동하도록 제어하는 주행 제어부를 포함하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇.
[수학식 1]

여기서, C1, C2, C3는 상수이고, k는 특정 순찰 지역이고, t는 특정 시간이고, 는 이전 시간의 비용 함수이고, 는 특정 순찰 지역을 방문하지 않는 시간이고, 는 도심 순찰 로봇의 현재 위치에서 특정 순찰 지역까지의 거리 정보이고, 는 특정 순찰 지역의 응찰가(순찰 지역의 위험도)임.Sensor devices that recognize the outside for autonomous driving;
A map generator that divides the surrounding environment into multiple grids and displays multiple patrol areas on the map data;
The risk of each patrol area in the map data is defined as a bid price, and the cost function of the patrol area that determines the priority of the patrol area in order of risk based on the bid price is calculated using Equation 1 below, respectively, A wide-area route is created by comparing the cost functions of each calculated patrol area, changing the priority of the patrol area in the order of the larger cost function, and determining the order of movement to the patrol area according to the changed priority. Planning Department; and
Near and far obstacles are detected by the sensor device, and a drive control signal is applied to the motor drive unit to control the operation in the form of a stop, move, or rotation movement, and in order of high risk according to the generated wide-area path. An urban patrol robot that generates a wide-area route based on auction theory, including a driving control unit that controls autonomous driving.
[Equation 1]

Here, C 1 , C 2 , C 3 are constants, k is a specific patrol area, t is a specific time, is the cost function of the previous time, is the time when a specific patrol area is not visited, is the distance information from the current location of the urban patrol robot to the specific patrol area, is the bid price of a specific patrol area (risk level of the patrol area). 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 광역 경로 계획부는 가장 높게 응찰한 응찰가(순찰 지역)가 두 번째로 높은 응찰가(현재 위험도 수치)를 지불하는 방식의 SPA(Second Price Auction)를 거쳐 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)를 하기의 수학식 2에 의해 도출하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇.
[수학식 2]

여기서, 는 경매에서 낙찰받은 1순위 순찰 지역의 유틸리티이고, 는 1순위 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치), 는 경매에서 두 번째로 높은 응찰가임.In claim 1 or claim 2,
The metropolitan route planning department determines the utility of the first-priority patrol area through a SPA (Second Price Auction) in which the highest bid (patrolling area) pays the second-highest bid (current risk level). An urban patrol robot that generates a wide-area route based on the auction theory derived by Equation 2.
[Equation 2]

here, is the utility in the first patrol area that won the auction, is the maximum risk value (individual value) of the 1st priority patrol area, is the second highest bid in the auction. 청구항 3에 있어서,
상기 광역 경로 계획부는 상기 1순위 순찰 지역의 유틸리티가 0보다 작은 경우, 거짓 응찰로 판단하여 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치) 를 다시 수신하고, 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)를 하기의 수학식 2에 의해 다시 도출하고, 상기 유틸리티가 0보다 클 때까지 이러한 과정을 반복하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇.In claim 3,
If the utility of the first-priority patrol area is less than 0, the wide-area route planning department determines it to be a false bid and sets the bid price (current risk level) of each patrol area. A city center that generates a wide-area route based on auction theory that receives again, derives the utility of the first-priority patrol area by Equation 2 below, and repeats this process until the utility is greater than 0. Patrol robot. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 광역 경로 계획부는 상기 광역 경로를 생성하는 광역 경로 탐색 알고리즘을 첫 번째 순찰 지역에 도달했을 때, 도달하기 전에, 일정 시간마다 중 하나의 방식으로 수행하고, 상기 광역 경로 탐색 알고리즘을 수행할 때마다 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치)와 응찰가(현재 위험도 수치)를 갱신하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 도심 순찰 로봇.In claim 1 or claim 2,
The wide-area route planning unit performs the wide-area route search algorithm for generating the wide-area route in one of the following ways: upon reaching the first patrol area, before reaching the first patrol area, at certain times, and each time the wide-area route search algorithm is performed. An urban patrol robot that creates a wide-area route based on auction theory that updates the maximum risk value (individual value) and bid price (current risk value) of each patrol area. 관제 센터로부터 각 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk와 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치)를 수신하는 제1 단계;
지도 데이터의 각각의 순찰 지역의 위험도를 응찰가로 정의하여 상기 응찰가를 바탕으로 위험도가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 결정하는 순찰 지역의 비용 함수를 하기의 수학식 1에 의해 각각 계산하는 제2 단계; 및
상기 각각 계산한 순찰 지역의 비용 함수를 비교하고, 비용 함수가 큰 순서로 순찰 지역의 우선 순위를 변경하며, 상기 변경한 우선 순위에 따라 순찰 지역으로 이동하는 순번을 정하는 광역 경로를 생성하는 제3 단계를 포함하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 방법.
[수학식 1]

여기서, C1, C2, C3는 상수이고, k는 특정 순찰 지역이고, t는 특정 시간이고, 는 이전 시간의 비용 함수이고, 는 특정 순찰 지역을 방문하지 않는 시간이고, 는 도심 순찰 로봇의 현재 위치에서 특정 순찰 지역까지의 거리 정보이고, 는 특정 순찰 지역의 응찰가(순찰 지역의 위험도)임.A first step of receiving the maximum risk value (private value) V k of each patrol area and the bid price (current risk value) of each patrol area from the control center;
A second method that defines the risk of each patrol area in the map data as a bid price and calculates the cost function of the patrol area, which determines the priority of the patrol area in order of greater risk based on the bid price, using Equation 1 below. step; and
A third method that compares the cost functions of each calculated patrol area, changes the priority of the patrol area in the order of the largest cost function, and creates a wide-area route that determines the order of movement to the patrol area according to the changed priority. A method for generating wide-area routes based on auction theory involving steps.
[Equation 1]

Here, C 1 , C 2 , C 3 are constants, k is a specific patrol area, t is a specific time, is the cost function of the previous time, is the time when a specific patrol area is not visited, is the distance information from the current location of the urban patrol robot to the specific patrol area, is the bid price of a specific patrol area (risk level of the patrol area). 청구항 6에 있어서,
가장 높게 응찰한 응찰자(순찰 지역)가 두 번째로 높은 응찰가(현재 위험도 수치)를 지불하는 방식의 SPA(Second Price Auction)를 거쳐 1순위 순찰 지역의 유틸리티(Utility)를 하기의 수학식 2에 의해 도출하는 단계를 더 포함하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 방법.
[수학식 2]

여기서, 는 경매에서 낙찰받은 1순위 순찰 지역의 유틸리티이고, 는 1순위 순찰 지역의 최대 위험도 수치(개인 가치), 는 경매에서 두 번째로 높은 응찰가임.In claim 6,
Through SPA (Second Price Auction), in which the highest bidder (in the patrol area) pays the second highest bid (current risk level), the utility of the first-priority patrol area is purchased according to Equation 2 below. A method for generating a wide-area route based on auction theory that further includes a derivation step.
[Equation 2]

here, is the utility in the first patrol area that won the auction, is the maximum risk value (individual value) of the 1st priority patrol area, is the second highest bid in the auction. 청구항 7에 있어서,
도심 순찰 로봇이 각 순찰 지역을 순찰하는 경우, 상기 제1 단계, 상기 제2 단계, 상기 제3 단계를 반복하여 수행하는 단계;
상기 각 순찰 지역의 응찰가(현재 위험도 수치)가 상기 최대 위험도 수치(개인 가치, Private Value) Vk로 동일한 값으로 응찰하여 truthful SPA(Second Price Auction)를 적용하는 단계; 및
상기 truthful한 SPA(Second Price Auction)를 적용한 알고리즘을 적용하여 상기 광역 경로를 생성하는 단계를 더 포함하는 경매 이론을 기반으로 광역 경로를 생성하는 방법.In claim 7,
When an urban patrol robot patrols each patrol area, repeating the first step, the second step, and the third step;
Applying a truthful SPA (Second Price Auction) by bidding at the same bid price (current risk value) in each patrol area as the maximum risk value (private value) V k ; and
Applying the above truthful SPA (Second Price Auction) A method of generating a wide-area route based on auction theory, further comprising generating the wide-area route by applying an algorithm.
KR1020210193890A 2021-12-31 2021-12-31 Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction KR102674307B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210193890A KR102674307B1 (en) 2021-12-31 2021-12-31 Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210193890A KR102674307B1 (en) 2021-12-31 2021-12-31 Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230103195A KR20230103195A (en) 2023-07-07
KR102674307B1 true KR102674307B1 (en) 2024-06-11

Family

ID=87154383

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210193890A KR102674307B1 (en) 2021-12-31 2021-12-31 Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102674307B1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101179075B1 (en) * 2012-02-28 2012-09-03 국방과학연구소 Path planning method for autonomous robot and path planning system thereof

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050005123A (en) 2003-07-03 2005-01-13 주식회사 우리기술 Moving method of mobile robot using a star algorithm

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101179075B1 (en) * 2012-02-28 2012-09-03 국방과학연구소 Path planning method for autonomous robot and path planning system thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230103195A (en) 2023-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102226350B1 (en) Autonomous visual navigation
US11255679B2 (en) Global and local navigation for self-driving
KR102604108B1 (en) Methods and systems for generating parking routes
US20210103286A1 (en) Systems and methods for adaptive path planning
KR101372482B1 (en) Method and apparatus of path planning for a mobile robot
CN103901892B (en) The control method of unmanned plane and system
Kümmerle et al. A navigation system for robots operating in crowded urban environments
Bauer et al. The autonomous city explorer: Towards natural human-robot interaction in urban environments
RU2754705C1 (en) Method for driving assistance and device for driving assistance
CN107390721A (en) Robot retinue control method, device and robot
KR102090590B1 (en) Robot of moving waypoints based on obstace avoidance and method of moving
KR101409323B1 (en) Method and Apparatus for Path Planning of Unmanned Ground Vehicle in Dynamic Environment
CN107943025A (en) The trapped detection method of robot and the processing method got rid of poverty
US20220073101A1 (en) Autonomous Parking with Hybrid Exploration of Parking Space
JP2010191502A (en) Mobile robot control system, method and program for searching path
CN112394725B (en) Prediction and reaction field of view based planning for autopilot
Nieuwenhuisen et al. Layered mission and path planning for MAV navigation with partial environment knowledge
CN108458712A (en) Unmanned trolley navigation system and air navigation aid, unmanned trolley
KR20220097695A (en) Route search system and method for autonomous parking based on cognitive sensor
Abhishek et al. RETRACTED: Obstacle avoidance algorithms: A review
KR102415619B1 (en) Method and system for estimating dangerous area of road
KR102674307B1 (en) Downtown Patrol Robot and Method for Providing Global Path Planning Based on Second Price Auction
US20230280180A1 (en) Systems and methods for performing data collection missions
KR102358404B1 (en) method and system for generating optimized parking path
Jacobs et al. Robust collision avoidance in unknown domestic environments

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant