Sensor Based Path Planning and Obstacle Avoidance Using Predictive Local Target and Distributed Fuzzy Control in Unknown Environments

예측 지역 목표와 분산 퍼지 제어를 이용한 미지 환경에서의 센서 기반 경로 계획 및 장애물 회피

  • Kwak, Hwan-Joo (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Park, Gwi-Tae (School of Electrical Engineering, Korea University)
  • 곽환주 (고려대학교 전자전기공학부) ;
  • 박귀태 (고려대학교 전자전기공학부)
  • Published : 2009.06.30

Abstract

For the autonomous movement, the optimal path planning connecting between current and target positions is essential, and the optimal path of mobile robot means obstacle-free and the shortest length path to a target position. Many actual mobile robots should move without any information of surrounded obstacles. Thus, this paper suggests new methods of path planning and obstacle avoidment, suitable in unknown environments. This method of path planning always tracks the local target expected as the optimal one, and the result of continuous tracking becomes the first generated moving path. This path, however, do not regard the collision with obstacles. Thus, this paper suggests a new method of obstacle avoidance resembled with the Potential Field method. Finally, a simulation confirms the performance and correctness of the path planning and obstacle avoidance, suggested in this paper.

로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.

Keywords

References

  1. Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun, Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations, MIT Press, 2005
  2. Bin Lei, Wenfeng Li, "A Fuzzy Behaviours Fusion Algorithm for Mobile Robot Real-time Path Planning in Unknown Environment," IEEE International Conference on Integration Technology, pp.173-178, 2000
  3. John Yen, Nathan Pfluger, "Using fuzzy logic in a mobile robot path controller," Lecture Notes in Computer Science, Vol.833, pp.133-142, 1994
  4. Shao-Yuan Li, Tao Zou, Yi-Peng Yang, "Finding the fuzzy satisfying solutions to constrained optimal control systems and application to robot path planning," International Journal of General Systems, Vol.33, No.2–3, pp.321-337, 2004 https://doi.org/10.1080/03081070310001633626
  5. P. Krishnamurthy, F. Khorrami, "GODZILA: A Low-Resource Algorithm for Path Planning in Unknown Environments," Proceedings of the 2005 American Control Conference, pp.110-115, 2005
  6. Morteza Majdi, Majid Deldar, Roohollah Barzamini, Javid Jouzdani, "AGV Path Planning in Unknown Environment Using Fuzzy Inference Systems," IEEE International Conference on E-Learning in Industrial Electronics, pp.64-67, 2006
  7. Yong K. Hwang, Narendra Ahuja, "A potential field approach to path planning," IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol.8, No.1, pp.23-32, 1992 https://doi.org/10.1109/70.127236