An Optimal Path Planning of the Autonomous Guided Vehicle in the Environment with Dynamic Obstacles

동적 장애물 환경에서 자율운송장치의 최적 경로 계획

The path navigation of autonomous guided vehicle(AGV) or autonomous mobile robot(AMR) assumed that the environment was completely known and the obstacles were fixed. So that, in an environment only partly known or not known at all, the previous works were not successful since the path exploration techniques involved in the work were neither directly applicable nor extensible. In order to improve such problems, this paper was adopted the quadtree technique and proposed the algorithm for an optimal path planning autonomously in an environment and proved a validity through a simulation.

자율 운송 장치나 이동 로보트에 대한 경로 이동 문제는 이동하고자 하는 환경을 완전히 알고 있거나, 장애물이 고정된것으로 가정해 왔다. 따라서, 임의의 환경에 대해 부분적으로 알고 있거나 미지의 환경에서의 자율 운송 장치의 운항을 위해서는 이들 경로 기법은 직접적인 적용이 불가능하고, 확장이 어렵다. 본 논문에서는 이들 문제점을 개선하기 위해서 쿼드트리 기법을 도입하였으며, 임의의 환경에서 자율적으 로 경로 계획을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션 을 통해 증명하였다.