KR20130106161A - 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가상의 거리센서데이터를 적용하여 로봇의 전역경로를 최적화함에 있어서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 이동식 로봇의 전역경로를 최적화하기 위한 방법에 있어서, 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각의 독립적인 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와; 상기 전역경로를 구성하는 각 노드에 대해 각각의 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성하는 단계와; 상기 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 상기 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 작용하며 가상센서 데이터의 값에 반비례하게 발생되는 힘벡터를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

Description

이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법{Method of optmizing global path of a mobile robot}

본 발명은 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 가상의 거리센서데이터를 적용하여 로봇의 전역경로를 최적화함에 있어서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 관한 것이다.

일반적으로 이동식 로봇은 주어진 임무 또는 서비스를 수행하기 위해 출발지에서 목적지까지의 경로를 생성하여 이동하되 주변 장애물과 충돌하지 않고 목적지에 도달해야 한다. 이러한 로봇의 이동 제어는 기본적으로 경로계획 알고리즘에 기반을 둔다.

도 1은 통상의 경로계획 알고리즘의 하나인 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면이고, 도 2는 기본 맵환경에 무충돌공간을 추가한 상태에서의 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 일반적으로 이용되고 있는 경로계획 알고리즘의 하나인 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로(1)는 맵 상에서 벽을 따라 이동하는 궤적으로 나타나며, 상기와 같은 전역경로(1)를 따라 로봇이 이동하는 경우에는 로봇이 벽에 충돌하는 궤적을 따르게 된다.

이러한 경로계획 알고리즘은 Bug 경로계획 알고리즘이나 일반적인 다른 다양한 경로계획 알고리즘의 경우에도 상기 AStar 경로계획 알고리즘의 형태와 크게 다르지 않다.

이에 따라 종래에는, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기와 같은 경로계획 알고리즘을 보완하기 위하여 기본 맵환경에 무충돌공간(2)을 추가하고 이를 기본으로 일반적인 경로계획 알고리즘을 적용하여 전역경로(1)를 생성하여, 로봇이 벽에 충돌하지 않고 안전하게 전역경로(1)를 따라 이동하도록 하고 있다.

그러나, 이와 같은 무충돌공간(2)을 추가하는 경로계획은 로봇이 이동하는데 있어 안전에는 문제가 없지만 맵 상에 설정된 무충돌공간(2)의 크기에 의해 로봇이 이동할 수 있는 영역이 좁아지는 문제점이 있으며, 또한 무충돌공간(2)에 의해 가로막혀 실제로 로봇의 이동이 가능함에도 불구하고 전역경로의 생성이 불가능한 영역(3)이 발생되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 가상의 거리센서를 적용하여, 각각 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 전역경로를 형성하도록 원래의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 최적화된 전역경로로 구성함으로써, 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이동식 로봇의 전역경로를 최적화하기 위한 방법에 있어서, 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각의 독립적인 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와; 상기 전역경로를 구성하는 각 노드에 대해 각각의 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성하는 단계와; 상기 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 상기 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 작용하며 가상센서 데이터의 값에 반비례하게 발생되는 힘벡터를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 궤적을 형성함에 있어서 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 매끄러운 궤적을 형성하도록 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 최적화된 전역경로로 재구성함으로써, 전역경로를 따라 로봇이 이동하는 과정에서 고정장애물과 충돌하는 사고를 효과적으로 방지할 수 있으며, 매끄러운 전역경로에 의해 로봇의 자연스러운 이동에도 도움을 줄 수 있어 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면
도 2는 기본 맵환경에 무충돌공간을 추가한 상태에서의 AStar 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 이동식 로봇의 전역경로를 보여주는 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 보여주는 순서도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보여주는 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 다수의 노드 중 하나의 노드에 대해 생성된 가상센서 데이터를 일 예로 보여주는 도면
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터에 의해 해당 노드의 위치가 보정되는 모습을 보여주는 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 힘벡터의 합을 적용하여 보정된 전역경로를 보여주는 도면
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 경로보정벡터에 의해 노드의 위치가 재보정되는 모습을 보여주는 도면
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 재보정된 전역경로를 보여주는 도면

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하지만, 본 발명은 그 요지를 이탈하지 않는 한 이하의 실시예에 한정되지 않는다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법을 보여주는 순서도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법은, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와(S110), 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성하는 단계와(S120), 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하는 단계와(S130), 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계와(S140), 보정된 각 노드가 균일하게 배열되도록 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 노드의 위치를 재보정하는 단계(S150)를 포함하여 구성된다.

다시 말해서, 본 발명의 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법은, 전역경로의 각 노드에 대해 노드와 장애물과의 거리정보를 바탕으로 한 가상센서 데이터를 적용하여 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 최적화된 전역경로로 재구성함으로써, 현 위치로부터 목표지점까지 로봇이 이동하는 과정에서 고정장애물과의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있는 동시에, 로봇이 자연스럽게 이동할 수 있도록 매끄러운 전역경로를 생성하여 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있도록 하고 있다.

즉, 이동식 로봇은 특정 공간상에서 출발지에서 목적지까지의 경로를 생성하며 안전하게 이동하기 위해 경로탐색 및 장애물 회피를 수행하게 되는데, 이를 위해 로봇에 저장된 맵 데이터를 토대로 경로생성 알고리즘을 이용하여 출발지에서 설정된 목적지까지의 전역경로를 생성하게 된다. 이때, 전역경로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 통상적으로 이용되는 경로계획 알고리즘 즉, AStar(에이스타) 경로계획 알고리즘 등과 같은 기존의 알고리즘을 이용하되, 상기와 같은 AStar(에이스타) 경로계획 알고리즘 만으로는 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하며 이동하는데 어려움이 있으므로, 기존의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 가상의 거리센서 데이터를 이용하여 보정하는 알고리즘을 통해 최적화된 전역경로로 재구성하게 되는 것이다.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법에 대해 도 4 내지 도 7을 참조하여 단계별로 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보여주는 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 다수의 노드 중 하나의 노드에 대해 생성된 가상센서 데이터를 일 예로 보여주는 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터에 의해 해당 노드의 위치가 보정되는 모습을 보여주는 도면이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 힘벡터의 합을 적용하여 보정된 전역경로를 보여주는 도면이다.

먼저, 통상의 경로계획 알고리즘을 이용하여 기본 맵환경에 전역경로를 생성한다.(S110)

즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 그리드맵(grid map)[또는 점, 선 등으로 구성된 피처맵(feature map)]을 기반으로 하여, 상기와 같은 맵 상에 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로(1)를 적용함으로써, 맵 상에 전역경로(1)가 궤적으로 표시된다. 이때, 전역경로(1)에 의해 생성된 궤적은 각각 위치값을 갖는 다수의 노드(10)로 이루어져 있다.

다음, 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성한다.(S120)

도 5에서는 노드(10)를 중심으로 0°~ 360°를 등간격으로 8등분한 각각의 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 각각 계산한 8개의 가상센서 데이터(크기[거리] 및 방향을 갖는 벡터값)(20)를 보여주고 있으며, 도면에 도시된 바와 같이, 장애물과의 거리가 멀수록 가상센서 데이터(20)의 값이 커지게 되는 것을 알 수 있다.

여기서, 도 5에서는 등간격으로 구분된 8개의 방향에 대해 가상센서 데이터를 생성하는 방법에 대해 설명하고 있으나, 상기 가상센서 데이터는 필요에 따라 4개 또는 16개 등 다양한 각도에서 생성될 수 있음은 물론이다.

그리고, 다음 단계에서는 전역경로를 최적화하기 위하여, 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하고(S130), 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정한다.(S140)

상기 힘벡터는 가상센서 데이터의 값에 대해 반비례하여 얻어지며, 가상센서 데이터의 값이 작을수록 반대방향으로 발생되는 힘벡터의 값이 커지게 된다.

도 6에 도시된 바와 같이, 가상센서 데이터(20)를 이용하여 통상의 알고리즘에 의해 생성된 전역경로를 최적화하기 위해서는 먼저, 노드(10)와 장애물과의 거리에 대한 기준범위(30) 즉, 로봇이 이동중에 장애물과 충돌하는 것을 방지하기 위한 최소 간격을 미리 설정하여, 노드(10)를 중심으로 각 방향에 대해 생성된 가상센서 데이터(20) 중 기준범위(30)를 초과하는 가상센서 데이터(20)는 무시하고, 기준범위(30) 이내의 가상센서 데이터(20)에 대해 반대방향으로 발생되는 힘벡터(40)를 산출한다.

이때, 기준범위(30) 내에 속해 있는 가상센서 데이터(20)는 그 값이 작을수록 맵 상에서 장애물과 가까우므로 반대방향으로 힘을 크게 발생시키게 되어 힘벡터(40)의 값이 커지게 된다.

이에 따라, 도 6에 도시된 바와 같이 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 발생되는 힘벡터(40)들의 합(50)을 계산하여 해당 노드(10)에 적용함으로써, 해당 노드(10)가 장애물과 일정거리 이상 떨어지도록 보정된다.

상기와 같은 과정을 통해 전역경로(1)를 구성하는 각각의 노드(10)를 보정함으로써, 도 7에 도시된 바와 같이, 통상의 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로를 보정된 전역경로(100)로 재구성할 수 있게 된다.

이때, 각각의 노드(10)에 힘벡터의 합(50)을 적용하여 보정된 전역경로(100)를 살펴보면, 도 7에 도시된 바와 같이, 노드(10)와 노드(10) 사이의 거리가 일정하지 않아 각각의 노드(10)가 불규칙하게 배열되어 있음을 알 수 있다.

이는, 가상센서 데이터(20)를 바탕으로 생성되어 노드(10)의 위치를 보정하는 힘벡터(40)의 작용 방향이 장애물의 위치에 따라 장애물과 반대되는 방향으로 일정 패턴을 갖게 되는 것에 기인한 것으로서, 이에 따라 힘벡터(40)가 적용되는 각 노드(10)가 특정 방향으로 편중되어 이동하게 됨으로써 결과적으로 각 노드(10)들이 균일한 궤적을 형성하지 못하고 일부 쏠림 현상을 보이게 된다.

이 경우, 상술한 바와 같이 전역경로(100)를 구성하는 일부 노드(10)들이 편중되는 현상으로 인해 로봇의 전역경로(100)가 부분적으로 불안정하게 구성되는 것을 방지하기 위해, 로봇의 진행방향을 따라 전역경로(100)를 추가적으로 매끄럽게 다시 보정해주는 것이 바람직하다.

이를 위하여, 각각의 노드에 경로보정벡터를 추가 적용하는 과정을 수행하게 되는데 이러한 경로보정벡터 적용방법은 도 8 및 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 경로보정벡터에 의해 노드의 위치가 재보정되는 모습을 보여주는 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전역경로 최적화 방법에서, 전역경로를 구성하는 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 재보정된 전역경로를 보여주는 도면이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 보정된 각각 노드에 경로보정벡터를 적용하여 노드의 위치를 재보정한다.(S150)

이와 같은 보정은, 경로계획 알고리즘을 통해 생성된 전역경로의 진행 방향성을 고려하여 수행될 수 있으며, 그 구체적 방법은 아래와 같다.

즉, 보정된 각각의 노드에 원래의 진행방향으로 회귀하는 보정력을 부여하는 것으로서, 이때 적용되는 경로보정벡터는 하기의 수학식 1과 같이 얻어질 수 있다.

여기서,

는 기준 노드(10a)와 전 노드(10b) 사이의 이동벡터이고,

은 기준 노드(10a)와 다음 노드(10c) 사이의 이동벡터이며,

는 방향 복원성이 고려된 경로보정벡터를 나타낸다.

즉, 상기 경로보정벡터는 전체적인 전역경로를 보다 매끄럽게 구성하기 위해 서로 이웃하는 노드들 간의 이동벡터를 고려하여 각 노드의 위치를 재보정하기 위한 것으로서, 상기와 같은 경로보정벡터를 각 노드에 적용함으로써, 진행 방향에 따른 방향 복원성을 고려하여 전역경로를 구성하는 각각의 노드를 다시 재배치할 수 있다.

이에 따라, 상술한 경로보정벡터가 적용되어 재보정된 노드들은, 도 9에 도시된 바와 같이, 전역경로(100)를 구성하는 각 노드(10)들이 전체적으로 일정한 간격으로 배열되어 매끄러운 전역경로(200)를 생성함으로써 로봇이 장애물로부터 안전하게 이격되는 동시에 보다 안정적으로 이동할 수 있게 된다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 통상의 경로계획 알고리즘에 의해 생성된 전역경로의 각 노드에 대해 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리에 따른 가상센서 데이터를 생성하고, 생성된 가상센서 데이터의 반대방향으로 발생되는 힘벡터를 산출하여, 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써 각 노드의 위치를 보정하되, 보정된 각 노드가 궤적을 형성함에 있어서 왜곡되지 않고 균일하게 배열되며 매끄러운 궤적을 형성하도록 각각의 노드에 경로보정벡터를 적용하여 최적화된 전역경로로 재구성함으로써, 전역경로를 따라 로봇이 이동하는 과정에서 고정장애물과 충돌하는 사고를 효과적으로 방지할 수 있으며, 매끄러운 전역경로에 의해 로봇의 자연스러운 이동에도 도움을 줄 수 있어 경로계획의 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

10 : 노드 20 : 가상센서 데이터
30 : 기준범위 40 : 힘벡터
50 : 힘벡터의 합 100: 보정된 전역경로
200: 최적화된 전역경로

Claims (6)

1. 이동식 로봇의 전역경로를 최적화하기 위한 방법에 있어서,
   경로계획 알고리즘을 통해 맵 상에 각각의 독립적인 위치값을 갖는 다수의 노드로 구성된 전역경로를 생성하는 단계와;
   상기 전역경로를 구성하는 각 노드에 대해 각각의 노드를 중심으로 각 방향에 대한 장애물과의 거리정보를 바탕으로 가상센서 데이터를 생성하는 단계와;
   상기 생성된 가상센서 데이터를 바탕으로 각각의 노드를 중심으로 상기 가상센서 데이터 방향의 반대방향으로 작용하며 가상센서 데이터의 값에 반비례하게 발생되는 힘벡터를 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 힘벡터의 합을 노드에 적용함으로써, 각 노드의 위치를 보정하는 단계;
   를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 각 노드의 위치를 보정하는 단계 이후에,
   전역경로의 진행방향에 따른 방향 복원성을 고려한 경로보정벡터를 각 노드에 적용하여 노드의 위치를 재보정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   
3. 제 1항에 있어서,
   상기 힘벡터를 산출하는 단계에서는,
   노드와 장애물과의 거리에 대한 기준범위를 미리 설정하여,
   상기 노드를 중심으로 각 방향에 생성된 가상센서 데이터 중 상기 기준범위를 초과하는 가상센서 데이터는 무시하고, 상기 기준범위 이내의 가상센서 데이터에 대한 힘벡터만을 산출하는 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   
4. 제 3항에 있어서,
   상기 기준범위는,
   로봇이 이동중에 장애물과의 충돌을 방지하기 위한 최소 간격인 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   
5. 제 1항에 있어서,
   상기 가상센서 데이터는,
   상기 노드를 중심으로 360°를 등간격으로 8등분한, 8개의 방향에 대해 생성되는 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   
6. 제 2항에 있어서,
   상기 경로보정벡터는 하기의 수학식에 의해 얻어지는 것을 특징으로 하는 이동식 로봇의 전역경로 최적화 방법.
   

   

   ,
   여기서,

   

   는 기준 노드와 전 노드 사이의 이동벡터,
   

   

   은 기준 노드와 다음 노드 사이의 이동벡터,
   

   

   는 방향 복원성이 고려된 경로보정벡터.

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