KR20200099264A - 장애물 지도 생성 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 장애물 지도 생성 방법에 관한 것으로, 환경지도를 수신하는 단계, 상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하는 단계, 및 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 장애물 지도는, 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성되는 것을 특징으로 함으로써 장애물에 대한 안정적인 경로를 생성할 수 있다.

Description

장애물 지도 생성 방법 및 그 장치 {Obstacle map generating method, and apparatus thereof}

본 발명은 장애물 지도 생성 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 장애물 비용을 확장함으로써 안전한 경로를 생성할 수 있도록 하는 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 방법 및 장애물 지도 생성 장치에 관한 것이다.

최근, 로봇 기술이 발달함에 따라, 인간이 수행하기 어려운 작업에 대해 무인차량과 같은 이동 플랫폼을 이용하기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 무인차량과 같은 이동 플랫폼을 이용하는 경우, 이동 플랫폼이 목적지까지 스스로 이동할 수 있도록 자율주행이 필요하다. 자율주행을 위한 자율주행 경로를 생성함에 있어서, 장애물 회피가 중요하다. 경로계획시 장애물 지도상 차량의 크기 또는 장애물의 크기를 단순히 확대하여 장애물 충돌여부를 확인하는 경우, 실제 통과할 수 있는 길도 통과하지 못할 수 있다. 또한, 자율주행시 차량의 위치 오차, 환경지도의 장애물 센싱 오차, 경로 추종 오차 등 여러 가지 오차 요인으로 인해 현재 환경지도를 사용하여 최단거리 장애물 회피경로를 생성하면 같은 상황에서도 생성된 경로가 장애물과 충돌되는 상황이 발생된다. 이를 방지하고 자연스러운 경로를 생성하기 위해 장애물과의 적당한 거리를 두고 회피하는 경로 생성이 필요하다.

한국공개특허공보 제10-2012-0054879호

본 발명이 해결하고자 하는 첫 번째 과제는, 장애물 비용을 확장함으로써 안전한 경로를 생성할 수 있도록 하는 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 두 번째 과제는, 장애물 비용을 확장함으로써 안전한 경로를 생성할 수 있도록 하는 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 첫 번째 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법은, 환경지도를 수신하는 단계; 상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하는 단계; 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 장애물 지도는, 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성되는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.

또한, 상기 바이너리 지도를 생성하는 단계는, 상기 환경지도를 격자로 나누고, 장애물 존재확률을 이용하여 각 격자의 장애물 비용을 0 또는 1로 설정하여 상기 바이너리 지도를 생성할 수 있고, 장애물 존재확률이 임계값 이상인 격자의 장애물 비용을 1로 설정하고, 장애물 존재확률이 임계값 미만인 격자의 장애물 비용을 0으로 설정할 수 있다.

또한, 상기 장애물 확장 모델은, 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어드는 모델일 수 있고, 시그노이드함수, 1차 함수, 또는 가우시안 함수 중 어느 하나를 이용하는 모델일 수 있다.

또한, 상기 장애물이 동적 장애물인 경우, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성할 수 있고, 상기 동적 장애물의 현재위치, 이동방향, 및 이동속도를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출하는 단계; 및 상기 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출하고, 상기 충돌예측시간에서의 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 이용하여 상기 바이너리 지도를 생성하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 장애물 지도를 생성하는 단계는, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 생성된 바이너리 지도에 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용함으로써 상기 장애물 지도를 생성할 수 있고, 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역 중 동일 시간에 해당하는 예상 이동 영역들의 격자는 동일한 장애물 비용으로 설정될 수 있다.

상기 두 번째 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성장치는 환경지도를 수신받는 수신부; 상기 환경지도로부터 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 장애물 지도 생성 프로그램을 구동하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 메모리에 저장된 장애물 지도 생성 프로그램은, 상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하고, 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하되, 상기 장애물 지도는, 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.

본 발명에 따르면 장애물에 대한 안정적인 경로를 생성할 수 있다. 또한, 동적 장애물에 대해서도 안정적으로 회피할 수 있는 경로를 생성할 수 있고, 및 충돌 경고 등을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 장치의 블록도이다.
도 2는 장애물 지도가 생성되어 이용되는 과정을 도시한 도면이고, 도 3은 장애물 지도를 생성하는 순서를 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법의 흐름도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법을 이용하여 생성된 경로와 이전 방법을 이용하여 생성된 경로와 비교한 도면이다.

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 서로 다른 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 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 장치의 블록도이다.

장애물 지도 생성 장치(100)는 이동 플랫폼이 주변 환경에 따른 경로를 생성하는데 이용되는 장애물 지도를 생성한다. 즉, 도 2와 같이, 이동 플랫폼의 이동 경로를 생성함에 있어서, 주변 환경에 대한 환경지도가 생성(210)되면, 경로를 생성(220)하게 되는데, 경로를 생성함에 있어서, 장애물을 고려하기 위하여, 경로 생성(220) 전에 지능적 장애물 회피를 위한 장애물 지도를 구성(230)한다.

장애물 지도를 생성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 장치(100)는 수신부(110), 메모리(120), 및 하나 이상의 프로세서(130)를 포함한다.

수신부(110)는 환경지도를 수신한다.

보다 구체적으로, 장애물 지도를 생성하기 위하여, 우선 환경지도를 수신한다.

장애물 지도는 도 3과 같이, 환경지도(310)로부터 바이너리 지도(320)를 생성하고, 바이너리 지도(320)에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도(330)를 생성한다.

여기서, 환경지도는 이동 플랫폼의 주변 환경에 대한 정보를 포함하는 지도로, 장애물에 대한 확률정보가 포함된다. 이동 플랫폼 등에 장착된 촬상장치가 촬영한 이미지에 대한 영상분석을 통해 환경지도를 생성하거나 거리 측정 센서와 같은 검출 센서들로 생성되는 정보들을 이용하여 환경지도를 생성할 수 있다.

메모리(120)는 수신부(110)가 수신한 환경지도로부터 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 프로그램을 저장한다.

하나 이상의 프로세서(130)는 상기 장애물 지도 생성 프로그램을 구동하여 장애물 지도를 생성한다.

장애물 지도를 생성하기 위하여, 상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하고, 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성한다. 앞서 설명한 바와 같이, 환경지도에는 장애물 확률과 같은 장애물 정보를 포함되어 있는바, 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성한다. 바이너리 지도는 장애물 비용이 0 또는 1로 형성되는 지도로 격자로 나누어 각 격자에 장애물이 존재할 장애물 비용을 0 또는 1을 적용하여 생성한다. 환경지도가 격자로 생성되어 있고, 해당 격자 별로 장애물 존재확률이 다른 경우, 미리 설정된 임계값을 기준으로, 장애물 존재확률이 임계값 이상인 경우 해당 격자에 장애물 비용 1을 적용하고, 장애물 존재확률이 임계값 미만인 경우, 해당 격자에 장애물 비용 0을 적용하여 바이너리 지도를 생성한다. 또는 환경지도 격자로 형성되어 있지 않거나 격자의 크기가 바이너리 지도의 격자와 다른 경우에는 바이너리 지도의 격자에 대응되는 복수 위치에서의 장애물 존재확률들의 평균을 이용하여 해당 값을 임계값과 비교를 통해 0 또는 1을 적용할 수 있다. 또는 상기 복수 위치에서의 장애물 존재확률의 가중치 평균이나 최대값을 이용하여 임계값과의 비교를 통해 0 또는 1을 적용할 수도 있다. 바이너리 지도에 적용되는 장애물 비용은 장애물 지도를 생성할 때, 확장되기 때문에, 상기 미리 설정된 임계값은 장애물에 대한 마진을 적게 주도록 설정될 수 있다. 즉, 실제 장애물이 존재할 확률이 높은 위치만을 1을 적용하도록 할 수 있다. 임계값은 0.5일 수도 있고, 이동 플랫폼의 크기나 민감도, 장애물의 위험 정도, 또는 사용자의 설정에 따라 임계값은 달라질 수 있다. 또한, 다른 다양한 방식을 통해 장애물 존재확률인 장애물 비용을 0 또는 1로 구분하여 바이너리 지도를 생성할 수 있다.

상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성한다. 장애물 지도를 생성함에 있어서, 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 장애물 지도를 생성한다. 바이너리 지도는 장애물 비용이 0 또는 1로만 적용되기 때문에, 정확성이 떨어질 수 있다. 그에 따라 이동 플랫폼의 이동 경로를 생성하는 경우, 이동 플랫폼이 지나치게 장애물에 가깝게 지나갈 수 있기 때문에, 바이너리 지도를 경로를 생성하는데 바로 이용하지 않고, 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성한다.

상기 장애물 확장 모델은 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어드는 모델일 수 있다. 즉, 장애물이거나 장애물에 가까워질수록 장애물 비용이 1에 가까워지고, 장애물에서 멀어질수록 장애물 비용이 0에 가까워지거나 0일 수 있도록, 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어들도록 한다.

장애물 확장 모델은 시그노이드함수, 1차 함수, 또는 가우시안 함수 중 어느 하나를 이용하는 모델일 수 있다. 경로를 생성하는 환경이나 이동 플랫폼이 수행하는 임무의 중요도, 장애물의 위험도 등에 따라 장애물 확장 모델은 장애물 비용이 줄어드는 형태가 달라질 수 있다. 1차 함수와 같이 선형적으로 줄어들거나 시그노이드 함수 또는 가우시안 함수의 형태를 따라 줄어들 수도 있다.

또한, 장애물 확장 모델을 적용하는 범위도 달라질 수도 있다. 격자의 크기, 장애물의 크기, 장애물의 위험성, 또는 사용자의 설정 등에 따라 장애물 비용 1의 격자로부터 장애물 비용을 적용하는 격자의 수가 달라질 수 있다.

바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하는 과정은 도 4와 같을 수 있다. 장애물 비용이 0 또는 1로 적용되는 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1인 격자를 기준으로 장애물 확장 모델을 적용한다. 장애물 확장 모델을 적용함에 있어서, 도 4(a) 내지 도 4(d)의 순서로 적용할 수 있다. 도 4(a)와 같이, 장애물 비용이 1인 격자를 기준으로 +X축 방향으로 1->0.5->0으로 확장하고, 이후, 도 4(b)와 같이, +Y축 방향으로 1->0.5->0, 0.5->0.3->0으로 확장할 수 있다. 이후, 도 4(c) 및 도 4(d)와 같이, -X축 및 ?Y축 방향 순서로 장애물 비용을 확장하여 장애물 지도를 생성한다.

이와 같이, 장애물 비용이 확장되는 장애물 지도를 생성함으로써 경로 생성시 장애물을 고려 시, 정확성 및 안정성을 향상시킬 수 있다.

장애물 지도를 생성시, 장애물이 정적인 장애물이 아니고 이동중인 동적 장애물의 경우, 동적 장애물에 적합한 장애물 지도를 생성해야 한다.

장애물이 동적 장애물인 경우에는, 바이너리 지도를 생성하는 과정부터 정적 장애물과 다르게 수행된다. 동적 장애물은 움직임 즉, 벡터 정보가 있는바, 장애물 지도를 생성함에 있어서, 동적 장애물의 벡터 정보를 이용한다.

동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출하고, 상기 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출하고, 상기 충돌예측시간에서의 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 이용하여 상기 바이너리 지도를 생성할 수 있다.

동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 우선 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출한다. 환경 지도 또는 동적 장애물을 감지한 센서 들로부터 수신하는 동적 장애물 정보에 포함된 상기 동적 장애물의 현재위치, 이동방향, 및 이동속도를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출한다. 이때, 동적 장애물의 이동 특성에 따라 동적 장애물의 예상 이동 영역은 부채꼴 모양을 산출된다. 이와 같이, 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출한 후, 이동 플랫폼과 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출한다.

지금까지 이동 플랫폼이 경로를 따라 이동하는 벡터 정보를 이용하여 동적 장애물과 경로가 겹치는지, 경로가 겹치면 동적 장애물과 충돌할 수 있는바, 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출한다.

충돌예측시간이 산출되면, 해당 충돌예측시간에 동적 장애물이 위치할 수 있는 동적 장애물의 예상 이동 영역을 알 수 있고, 해당 예상 이동 영역에 해당하는 격자에 장애물 비용을 1을 적용함으로써 동적 장애물에 대한 바이너리 지도를 생성할 수 있다. 즉, 충동 예상 지점은 장애물 비용을 1로 적용하고, 충돌 가능성이 낮은 지점은 장애물 비용을 0으로 적용할 수 있다.

이와 같이, 동적 장애물에 대한 바이너리 지도를 생성한 이후, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 생성된 바이너리 지도에 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용함으로써 상기 장애물 지도를 생성한다. 정적 장애물에 대한 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하는 것과 같이, 동적 장애물에 대한 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성한다. 다만, 정적 장애물에 대해 장애물 확장 모델을 적용하는 경우, X축 Y축 방향을 이용하여 적용하는 것과 달리, 동적 장애물은 동적 장애물이 이동하는 바, 동적 장애물의 이동 방향을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용한다.

도 5(a)와 같이, 동적 장애물(510)의 벡터정보로부터 도 5(b)의 예상 이동 영역(520)을 산출하고, 도 5(c)와 같이, 동적 장애물의 시간에 따른 이동 영역을 나눌 수(530) 있다. 이후, 충돌예측시간을 이용하여 바이너리 지도를 생성하고, 장애물 확장 모델을 적용하여 도 5(d)와 같이 장애물 지도를 생성한다. 동적 장애물의 예상 이동 영역을 시간 별로 나누는 영역은 바이너리 지도의 격자와 다르기 때문에, 겹치는 정도에 따라 장애물 비용을 다르게 확장시킬 수 있다. 장애물 확장 모델이 적용되는 격자 또한, 상기 예상 이동 영역 내로 한정하거나, 예상 이동 영역으로부터 일정 거리의 격자까지로 한정할 수도 있다. 동적 장애물의 예상 이동 영역 중 동일 시간에 해당하는 예상 이동 영역들의 격자는 동일한 장애물 비용으로 설정될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법의 흐름도이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법의 흐름도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법에 대한 상세한 설명은 도 1 내지 도 5의 장애물 지도 생성 장치에 대한 설명에 대응되는바, 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 각 단계에 대해 약술하도록 한다.

S11 단계에서 환경지도를 수신하고, S12 단게에서 상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성한다. 상기 환경지도를 격자로 나누고, 장애물 존재확률을 이용하여 각 격자의 장애물 비용을 0 또는 1로 설정하여 상기 바이너리 지도를 생성할 수 있고, 이때, 장애물 존재확률이 임계값 이상인 격자의 장애물 비용을 1로 설정하고, 장애물 존재확률이 임계값 미만인 격자의 장애물 비용을 0으로 설정할 수 있다.

이후, S13 단계에서 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성한다. 장애물 지도는 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성된다.

상기 장애물 확장 모델은 상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어드는 모델로, 시그노이드함수, 1차 함수, 또는 가우시안 함수 중 어느 하나를 이용하는 모델일 수 있다.

상기 장애물이 동적 장애물인 경우, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하는데, S21 단계에서 상기 동적 장애물의 현재위치, 이동방향, 및 이동속도를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출하고, S21 단계에서 상기 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출하고, 상기 충돌예측시간에서의 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 이용하여 상기 바이너리 지도를 생성한다, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 생성된 바이너리 지도에 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용함으로써 상기 장애물 지도를 생성하며, 이때, 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역 중 동일 시간에 해당하는 예상 이동 영역들의 격자는 동일한 장애물 비용으로 설정될 수 있다.

정적 장애물과 동적 장애물이 같이 존재하는 경우, 도 8과 같이, 환경지도를 수신(S31)하고, 환경지도를 바이너리 지도로 변환(S32)하고, 지도내 각 장애물 격자로부터 장애물 확장 모델을 이용하여 비용격자를 확장(S33)하고, 동적 장애물이 존재하는지 판단(S34)하여, 동적 장애물이 존재하는 경우, 시간에 따른 동적 장애물 예상 이동 위치를 비용으로 반영(S35)한 후, 동적 장애물 예상 이동 장애물 격자로부터 장애물 확장 모델을 이용하여 비용격자를 확장(S36)함으로써 장애물 지도를 생성하여 제공(S37)한다.

본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법에 따라 생성된 장애물 지도를 이용하지 않고 경로 생성하는 경우 도 9(a)와 같이, 이동 플랫폼(911)이 목적지(912)까지 이동함에 있어서, 장애물과 가까이 경로가 생성될 수 있음에 반해, 본 발명의 실시예에 따른 장애물 지도 생성 방법에 따라 생성된 장애물 지도를 이용하여 경로를 생성하는 경우, 도 9(b)와 같이, 이동 플랫폼(921)이 목적지(922)까지 이동함에 있어서, 장애물로부터 안정적으로 떨어져 경로를 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 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), 및 롬 (ROM), 램 (RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 장애물 지도 생성 장치
110: 수신부
120: 메모리
130: 프로세서

Claims (14)

1. 환경지도를 수신하는 단계;
   상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하는 단계를 포함하되,
   상기 장애물 지도는,
   상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성되는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 바이너리 지도를 생성하는 단계는,
   상기 환경지도를 격자로 나누고, 장애물 존재확률을 이용하여 각 격자의 장애물 비용을 0 또는 1로 설정하여 상기 바이너리 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 바이너리 지도를 생성하는 단계는,
   장애물 존재확률이 임계값 이상인 격자의 장애물 비용을 1로 설정하고, 장애물 존재확률이 임계값 미만인 격자의 장애물 비용을 0으로 설정하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 장애물 확장 모델은,
   상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어드는 모델인 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 장애물 확장 모델은,
   시그노이드함수, 1차 함수, 또는 가우시안 함수 중 어느 하나를 이용하는 모델인 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 바이너리 지도를 생성하는 단계는,
   상기 장애물이 동적 장애물인 경우, 상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 바이너리 지도를 생성하는 단계는,
   상기 동적 장애물의 현재위치, 이동방향, 및 이동속도를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출하는 단계; 및
   상기 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출하고, 상기 충돌예측시간에서의 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 이용하여 상기 바이너리 지도를 생성하는 단계를 포함하는 장애물 지도 생성 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 장애물 지도를 생성하는 단계는,
   상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 생성된 바이너리 지도에 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용함으로써 상기 장애물 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 장애물 지도를 생성하는 단계는,
   상기 동적 장애물의 예상 이동 영역 중 동일 시간에 해당하는 예상 이동 영역들의 격자는 동일한 장애물 비용으로 설정되는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 방법.
10. 환경지도를 수신받는 수신부;
    상기 환경지도로부터 장애물 지도를 생성하는 장애물 지도 생성 프로그램을 저장하는 메모리; 및
    상기 장애물 지도 생성 프로그램을 구동하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
    상기 메모리에 저장된 장애물 지도 생성 프로그램은,
    상기 수신한 환경지도의 장애물 정보를 이용하여 바이너리 지도를 생성하고, 상기 생성된 바이너리 지도에 장애물 확장 모델을 적용하여 장애물 지도를 생성하되,
    상기 장애물 지도는,
    상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물이 존재하는 격자로부터 장애물 존재 확률 비용을 주변 격자로 확장하여 생성되는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 장애물 지도 생성 프로그램은,
    장애물 존재확률이 임계값 이상인 격자의 장애물 비용을 1로 설정하고, 장애물 존재확률이 임계값 미만인 격자의 장애물 비용을 0으로 설정하여 상기 바이너리 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 장치.
12. 제10항에 있어서,
    상기 장애물 확장 모델은,
    상기 바이너리 지도의 격자 중 장애물 비용이 1로 설정된 격자로부터 멀어질수록 격자에 설정되는 장애물 비용이 줄어드는 모델인 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 장치.
13. 제10항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 장애물 지도 생성 프로그램은,
    동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 산출하고, 상기 동적 장애물과 충돌할 수 있는 충돌예측시간을 산출하고, 상기 충돌예측시간에서의 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 이용하여 상기 바이너리 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 장애물 지도 생성 프로그램은,
    상기 동적 장애물의 벡터 정보를 이용하여 생성된 바이너리 지도에 상기 동적 장애물의 예상 이동 영역을 고려하여 장애물 확장 모델을 적용함으로써 장애물 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 장애물 지도 생성 장치.

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