• 제목/요약/키워드: 보로노이 링크

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일반화된 보로노이 그래프를 이용한 동일 두 링크 로봇의 센서 기반 경로계획 (Sensor-Based Path Planning for Planar Two-identical-Link Robots by Generalized Voronoi Graph)

  • 소명뢰;신규식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.6986-6992
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    • 2014
  • 일반화된 보로노이 그래프(GVG)는 자율 주행 로봇을 위한 일종의 로드맵으로서. GVG는 선서에다 받은 정보만 사용하여 작업 공간거리의 계산에 따라 정의를 한다. 로봇은 장애물까지의 최대 거리를 검출할 수 있기 때문에 포인트 뷰에서 GVG의 최적은 정출 몇 장애물 회피이다. 로봇의 경우에는, GVG는 가장 안전적인 길이라고 할 수 있다. 따라서 높이 링크 로봇의 GVG가장거리에 대한 연구가 매우 필요하다. 기존 연구에서 점(point) 로봇을 위한 GVG(point-GVG)와 로드 로봇을 위한 GVG(rod-GVG)가 발표되었다. 이 논문은 더 고차원의 로봇인 두 개의 동일 링크가 관절로 연결된(tow-identical-link; L2) 로봇을 위한 GVG(L2-GVG)에 대한 연구이다. L2-GVG는 미지의 평면 작업공간에서 움직이는 L2 로봇의 짜임새 공간 $R^2{\times}T^2$상에서 로드맵을 생성하되, 이전 연구와 마찬가지로 지역적 센서 정보만을 이용해 로봇이 스스로 주행하면서 맵을 만들어 낸다. 이 논문에서는 이전 point-GVG와 rod-GVG에서는 나타나지 않는, 관절이 존재하여 생기는 복잡한 특성에 대해서 분석한다. 이는 다관절 로봇으로의 확장에 중요한 초석이 될 것이다.

3차원 물체인식과 하이브리드 세선화 기법을 이용한 이동로봇의 최적위치 추정 (Estimation of optimal position of a mobile robot using object recognition and hybrid thinning method)

  • 이우진;윤상석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.785-791
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    • 2021
  • 본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.

컴퓨터 게임에서의 경로 계획을 위한 캐릭터별 로드맵의 자동 생성 (Automatic Generation of Character-Specific Roadmaps for Path Planning in Computer Games)

  • 유견아
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.692-702
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    • 2008
  • 게임이나 가상현실공간에서의 경로 계획은 자율적으로 움직이는 캐릭터들의 수가 많아짐에 따라 그 비중이 높아지고 있다. 로드맵 방식이란 이동 가능한 경로를 나타내는 지도를 사전에 제작하여 경로를 계획하는데 이용하는 방법을 말하며 높은 품질의 경로를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그렇지만 로드맵이 한번 정해지면 모든 캐릭터가 하나의 지도 위에서 움직이기 때문에 크기가 다른 캐릭터들의 특성이 반영되지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 캐릭터별로 자신의 크기에 맞는 로드맵을 가지고 경로 계획에 각자 이용할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 캐릭터의 수에 관계없이 전체 지도는 가시성 그래프를 응용하여 1회만 생성하고, 캐릭터의 크기에 따라 이동 가능한 경로를 점진적으로 추가하는 방식으로 제안되기 때문에 효율적이다. 시뮬레이션을 통해 개별 로드맵 방식으로 얻을 수 있는 효과를 보여주며 이때 수반되는 트레이드오프를 분석한다.

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