포인트 클라우드를 이용한 충돌회피 알고리즘

Collision Avoidance Algorithm Using Point Cloud

본 논문에서는 유니티 가상공간에서 포인트 클라우드를 활용한 충돌회피 알고리즘을 제안한다. 충돌회피를 위한 알고리즘은 먼저, 카메라의 전방을 기준으로 랜덤하게 레이를 발사하여 포인트 클라우드를 획득하고, 이를 바탕으로 바닥과 그 이외의 영역을 추출한다. 추출된 바닥에서 설정된 목표점까지의 방향 벡터를 생성하고, 이 벡터를 기준으로 가장 먼 포인트까지 갈 수 있는 경로를 A^* 알고리즘을 사용하여 구성한다. 이후, 경로상의 각 웨이포인트(waypoint)마다 주변 장애물들과의 거리를 계산하여 일정 거리 이하의 웨이포인트를 제거하는 필터링 과정을 거친다. 필터링된 웨이포인트를 따라 에이전트는 이동하며, 이동 중 좌우로 설정된 각도에서 레이를 방출하여 충돌 가능성이 있는 물체를 감지한다. 충돌 물체가 감지되면, 감지된 방향과 반대 방향으로 회전하여 웨이포인트를 따라 계속 이동함으로써 장애물을 회피하며 목표 지점까지 도달할 수 있다. 이 알고리즘은 실시간 환경에서 장애물 회피와 경로 최적화를 결합한 효율적인 경로 계획 방법을 제시하며, 자율주행 및 로봇 내비게이션 시스템에 적용 가능할 것이다.

This paper proposes a collision avoidance algorithm using point clouds in a virtual environment created in Unity. First, random rays are fired from the front of a camera to acquire a point cloud, which is then used to extract the floor and other regions. A direction vector towards the target point is generated from the extracted floor, and based on this vector, a path to the farthest point is constructed using the A^* algorithm. Next, each waypoint along the path is filtered by calculating the distance to nearby obstacles, removing waypoints that are too close. The agent follows the filtered waypoints while emitting rays at set angles to the left and right to detect potential obstacles. If an obstacle is detected, the agent rotates in the opposite direction and continues along the waypoint path to avoid the obstacle and reach the target. This algorithm presents an efficient method for combining obstacle avoidance and path optimization in real-time environments, with strong applicability in autonomous driving and robotic navigation systems.