• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.4 s.97
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• pp.189-196
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• 1999

환경지도를 갖고 있는 이동로봇은 정확한 경로계획에 의하여 주행하게 된다. 그러나 주행 중 예상하지 못한 장애물을 만나는 경우 새로운 경로정보가 요구된다. 본 논문에서는 부분적인 환경정보를 갖고 있는 이동로봇의 경로계획기법을 제시한다. 경로계획은 전체경로계획과 지역경로계획으로 구분되면 전체환경을 노드와 아크로 표시한 네트워크 모델을 이용하여 수행된다. 경로계획시간과 메모리 부담을 개선하기 위하여 네트워크 분할기법을 이용한 경로계획기법을 제안하였으며 지역경로계획에서는 정보가 변경된 부 네트워크에 대하여 경로계획을 수행하여 계산시간을 적게 소요하며 새로운 경로를 계산한다. 제안한 기법을 자동화 공장에서 주행하는 이동로봇에 적용하였으며 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.60-63
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• 2008

본 논문에서는 신경망 모델(neural network model)과 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용한 실시간 경로 계획(real-time path-planning)과 퍼지 룰(fuzzy rule)을 이용한 효율적인 다중경로계획(multiple path-planning)을 제안한다. 실시간 경로 계획은 빠른 시간 내에 최적 경로의 생성이 반드시 수행되어야 하므로, 본 논문에서는 경로 계획 중 장애물 지역과 비장애물 지역을 빠르게 확인하기 위해 신경망 모델을 이용하여, 이동 방향 및 최적경로 탐색을 위하여 유전자 알고리즘을 이용하였다. 또한 충돌 구역에서의 효율적인 다중 경로 계획을 위해, 퍼지를 이용하여 경로를 재계획 하였다. 퍼지의 경우, 현재 위치에서 목표 지점으로의 방향을 계산하기 위한 퍼지 소속 함수와 현재 위치와 충돌 구역까지의 거리 값을 가중치로 세우고 퍼지 룰을 결정하여 경로계획을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해 실험해본 결과, 퍼지 룰을 사용했을 때 사용하지 않았을 때 보다 좋은 성능을 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.486-488
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• 2012

본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.366-368
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• 2009

본 논문에서는 모바일 로봇이 작업하는 공간상에서 빠르고 안전한 최적 경로계획을 수행할 수 있게 하는 가변적 리드 맵을 이용한 장애물 밀집 정보 기반 경로계획을 제안한다. 모바일 로봇이 작업 공간에 대해서 빠르고 안전한 경로계획을 해 클러스터링 기법을 이용하여 정적 및 동적 장애물의 분포에 대한 맵 정보를 재구성하여 정보화 시킨다. 최적의 경로계획을 위해서는 재구성된 장애물 밀집 클러스터 데이터를 이용하여 전통적 기법의 GA 방법을 변형한 최적 경로계획을 수행한다. 제안한 기술의 효율성을 검증하기 위해 그리드 기반 경로계획 중의 하나인 A*알고리즘과 다양한 맵을 이용하여 성능 비교를 수행하였다. 실험결과 제안한 경로계획 기술은 기존 알고리즘 보다 빠른 처리 성능과 동적 장애물이 밀집한 지역을 회피하는 최적 경로계획을 수행함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1896-1897
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• 2011

본 논문에서는 동적환경의 잠재적 위험 정의와 안전한 전역경로 계획 알고리즘을 제안 하였다. 대부분의 전역경로계획 연구는 시간과 거리의 비용을 최적화 시키는데 집중하고 있다. 하지만 동적환경으로 우리 주변에 많은 위험요소가 작용하고 있다. 본 논문에서 안전한 자율주행을 위한 경로계획방법으로 위험지역에 의해 정의 된 반발력과 S*알고리즘을 이용하여 안전하고 빠른 최적의 경로계획을 이루었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.6
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• pp.623-628
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• 2012

Conventional path planning methods have focused on the generation of an optimal shortest path to the goal. However, this optimal path cannot guarantee safe navigation, because it can often lead to a narrow area. Therefore, we propose a Coulomb's law-based safe path planning method that uses an information grid map. The information grid map includes four types of information: occupied, empty, guide, and dangerous areas. A safe path can be generated away from the dangerous area and close to the guide area by repulsive and attractive forces, respectively. Experiments and simulations show that the proposed method can generate paths inside the safe region and is useful for safe navigation.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.1-9
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• 2007

A major concern for Autonomous Military Robot in the rough terrain is the problem of moving robot from an initial configuration to goal configuration. In this paper, We generate a local path to looking for the best route to move an goal configuration while avoiding known obstacle from world model, not violating the mobility constraints of robot. Trough a Simulator for Unmanned Autonomous Vehicle, We can simulate a traversability of unmanned autonomous vehicle based on steering, acceleration, braking command obtained from local path planning.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.687-693
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• 2012

In this paper, we propose a optimal deployment method for cooperative exploration of swarm robots. The proposed method consists of two parts such as optimal deployment and path planning. The optimal area deployment is proposed by the K-mean Algorithm and Voronoi tessellation. The path planning is proposed by the potential field method and A* Algorithm. Finally, the numerical experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.109.2-109.2
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• 2010

방재계획의 하나인 대피장소 및 대피경로의 결정은 방재계획 중 가장 기본이 되는 사항으로 재해발생 시 대비가 적절치 못하면 대규모 인명피해가 발생할 우려가 있기 때문에 결정에 신중을 기해야 한다. 대피장소 및 대피경로의 결정은 직접 대규모 인원이 참여한 모의실험을 실시하여 효율적이고 안전한 방법을 찾는 것이 가장 바람직하다. 그러나 이러한 접근은 현실적으로 불가능하기 때문에 본 연구에서는 대상 지역의 지진해일 대피 시뮬레이션 모형을 제작하고 이를 적용하여 최적의 대피장소 및 대피경로를 지정할 수 있도록 하였다. 이러한 접근을 통하여 실제 지진해일 발생 시 주민들이 가장 빠르고 안전하게 대피하도록 할 수 있으며, 나아가 효율적이고 안전한 방재계획 수립에 큰 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 과거 지진해일로 인한 피해 경험이 있는 삼척항을 지진해일 대피 시뮬레이션을 위한 대상지역으로 선정하였다. 또한, 현장 조사를 실시하여 대상지역의 지형특성을 고려한 결과를 토대로 지진해일 대피 시뮬레이션에 앞서 필요한 가상 시나리오를 작성하였고 지진해일 대피 시뮬레이션을 통해 비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 수립에 필수 사항인 대피계획을 검토하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.187-191
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• 2012

This paper deals with a safe climbing path planning for unmanned automatic vehicles. Unlike the existing path planning schemes, the safety is the highest priority for our approach. To achieve this, the global potential field which includes a dangerous zone as well a given terrain information is generated, and the way-points are determined by using image processing such as the erosion operation. The proposed method can reduce the computation effort and the amount of information, and provide the safe climbing path which is similar to human's intuition.