본 논문에서는 3차원 일대일 충돌 감지, 충돌 회피 및 경로점 유도를 위한 알고리듬에 대해 다룬다. 항공기는 질점 모델로 가정하였다. 충돌 감지는 최근접점까지 남은 시간과 그 때의 거리를 기준 값과 비교하여 수행하였다. 충돌 회피는 최적 제어 이론을 이용하여 최종 시간에서의 상대 거리를 최대화하는 가속도 입력을 계산하여 수행하였다. 경로점 유도는 잘 알려진 비례항법유도를 적용하였다. 제안된 알고리듬의 성능은 두 개의 시나리오를 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 자율형 운항 알고리즘을 활용하여 분리보증 해결과 충돌탐지거리와의 상관관계, 충돌회피 후 경로점 복귀와 시간제약 조건에 따른 항로 복귀, 3대 이상의 다중 충돌회피 상황의 분리보증 실험을 수행하여 운항환경에서 발생하는 실증적인 문제를 규명하였다. 실험결과 자유비행 충돌회피를 위하여 탐지거리 확대가 분리보증 해결과 운항 효율성 향상에 유리하며, 충돌회피 후 복귀기동 시 충돌예측상황에 따라 고정 경로점 복귀 또는 시간제약 조건을 적용한 항로 복귀기동을 선택할 수 있었다. 그리고 다중 충돌 상황에서 2도 이상의 선회각을 적용하면 분리보증 해결되었고, 최적의 선회각 선택 시에는 운항 효율성을 대폭 향상시킬 수 있었다.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 자율 이동 로봇의 장애물에 대한 실시간 충돌 회피 동작의 문제에 대하여, 로봇이 장애물과 충돌하지 않는 안정적인 회피 동작과 유연한 궤적 생성, 그리고 효과적인 최적의 조향 동작을 계획할 수 있게 하기 위하여 레이저 스케닝 센서를 이용한 지역 장애물 회피 방법을 제안한다. 레이저 센서를 이용한 로봇의 안전한 방향 탐색은 자율 이동 로봇이 검출할 수 있는 최대의 검출 영역에서부터 로봇의 중심점을 향해 순차적으로 임계치를 줄여가는 동안 나타나는 무충돌 안전 구간과 충돌 구간을 정의함으로서 구성된다. 제안한 안전 방향 구간 탐색에 의한 로봇의 장애물 회피 동작의 성능 실험은 최적 방향의 탐색 성능을 평가하며, 실제의 이동 로봇을 이용하여 실험한 결과에 대하여 고찰하고 결론을 내린다.
본 논문에서는 실시간 실내 다중 이동 로봇 충돌 회피에 관한 연구이다. 충돌 회피 기법에는 센서를 이용한 포텐셜 필드 기법 등 다양한 방법[1,2,3]이 있지만 좁은 실내 공간에서 사용하기에는 제한점이 많다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버, 감시카메라, 로봇 세 가지로 구성되어 있으며 여러 모듈간 상호작용을 통한 충돌 회피 시스템을 제안한다. 감시카메라는 서버에게 실시간으로 영상을 제공해 실내 상황을 파악하게 한다. 서버는 실내 공간에 있는 모든 로봇을 관리하고 감시카메라로부터 받은 영상을 이용한 맵 매칭을 통해 로봇의 위치를 파악한다. 그다음 로봇의 위치를 토대로 경로를 생성하여 로봇에게 전송한다. 로봇 또한 서버에게 경로, 속도를 전송 받아 목적지로 이동하며 서버로부터 지속적인 관리를 받아 충돌을 방지해 목적지까지 신속하고 정확하게 이동하는 것이 본 논문의 목적이다.
현재 치명적인 항공기 공중충돌 사고 또는 니어미스 (Near miss) 사고를 예방하기 위해 국제표준으로 장착해 운용하고 있는 TCAS 시스템의 성능이 만족스럽지 못한 점에 대해 항공안전관련 기관의 관심이 집중되고 있다. 지금까지 TCAS의 충돌회피 성능개선에 대한 연구는 주로 회피방향, 수직상승속도, 회피방향의 역전, 복잡한 구도의 여러 항공기 및 회피공간의 여부 등에 대한 회피로직 개선에 집중되었다. 하지만 TCAS가 활용하는 정보의 신뢰성, 특히 고도계에서 발생할 수 있는 센서오차에 대해서는 주의 깊이 다루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 고도계의 고도측정의 오차와 TCAS 충돌회피 알고리즘에 사용되는 '${\alpha}-{\beta}$' 추적기가 TCAS의 회피 성능에 미치는 영향을 분석하고 칼만필터를 사용하면 충돌회피 성능을 개선할 수 있음을 보이고자 한다.
IEEE 802.15.4는 저전력 무선 개인 네트워크 기술의 표준으로서 USN(ubiquitous sensor network)의 핵심 무선 통신 기술로 각광을 받고 있다. 그러나 IEEE 802.15.4는 제한된 RF 전송범위와 스타 토폴로지를 기반으로 하는 통신 기법만을 제공하고 있으며, 인접한 PAN 간(inter-PAN)의 통신 기술은 정의되어 있지 않다. 이러한 기술상의 제약으로 IEEE 802.15.4는 통신 영역이 매우 제한적이며, 이에 따라 통신시 음영지역이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 현재까지 통신영역 확장을 위한 주요 기술적 사항인 효율적인 토폴로지 형성방법, 주소할당 및 라우팅 방법, 인접 네트워크 간의 비콘 충돌 회피 기법 등에 대한 활발한 연구가 진행되어 왔다. 이중 인접한 네트워크간의 비콘 충돌 방지 기법은 IEEE 802.15.4의 네트워크가 비콘에 의해서 관리된다는 점을 고려하였을 때 데이터 전송 및 네트워크 유지를 위해 우선적으로 해결되어야 할 사항이다. 본 연구에서는 제안된 비콘 충돌 회피 기법을 분석하고, 이중 비활성 구간(inactive portion)을 활용한 기법에 대한 구체적인 구현 방안을 제시 하였다. 또한 상용 임베디드 장치인 Nano-24에 설계한 비콘 충돌 회피 기법을 구현하여 동작을 검증, 분석하였다.
최근 여러 가지 자동화 서비스를 제공하기 위하여 이동로봇이 스스로 장애들을 감지하여 회피하고 이동경로를 생성할 수 있는 능력을 필요로 하고 있다. 이동 경로상에 장애물을 회피하는 방법에는 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 이동 경로상에 존재할 수 있는 장애들과의 충돌을 회피하여 원하는 목적지에 도달하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위해 포텐셜 함수방법을 사용하여 장애물과 목표점에 인공적인 포텐셜을 부여하여 이를 실시간 충돌 회피 문제에 적용해 보았다.
최근 몇년사이에 산업 전분야에서 로보트의 이용이 증가하고 있는데, 로보트 시스템의 주요목적은 작업영역내에서 작업물을 빠르고 정확하게 다른 장소로 이동시키는 것이다. 이러한 로보트의 이용에 있어서의 어려움 중 하나는 로보트가 목표점으로 움직이는 동안에 작업장내에 있는 장애물, 즉 각종 공구, 시설등의 물체와의 충돌을 피할 수 있도록 프로그램 되어야 하며, 이를 위해서 많은 시간이 소요된다는 것이다. 본 연구에서는 SOM 네트워크를 이용하여 장애물이 존재하는 작업 공간에서 로보트가 장애물과 충돌없이 움직일 수 있는 경로를 구하기 위한 SOM의 응용방안을 소개한다. 본 연구에서는 SOM의 최적 size, 학습계수 요인을 고려하여 2관절 로보트의 충돌회피 경로 발견을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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