본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 선도-추종자 로봇의 대형을 유동적으로 변형하며 장애물을 효과적으로 회피하는 방법을 제안한다. 로봇이 장애물을 회피함에 있어서 고정된 대형으로 이동하는데 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 장애물 회피시 선도로봇의 방향각과 위치, 선도로봇과 추종자 로봇의 거리를 이용하여 대형을 유동적으로 변형하여 장애물과의 충돌을 회피하는 방법을 사용하고 로봇의 경로계획을 위하여 포텐셜 필드 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 Matlab을 이용한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 확인하였다.
본 논문은 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획기법을 다룬다. 일반적인 경로 계획과는 달리 주행 시 안전을 최우선으로 한다. 이를 위해 주행에 방해되거나 위험한 지형을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 생성하고, 생성된 전역 포텐셜 필드에서 가장 안전한 경로를 계획하기 위해 영상 처리 기법과 경로 선정 규칙을 제안한다. 제안하는 방법은 간단한 영상 처리 기법을 이용함으로써 경로 계획에 요구되는 정보량과 연산량을 줄일 수 있으며, 인간의 직관과 유사한 안전한 경로 계획 결과를 얻을 수 있다.
In this paper, we investigate a collision avoidance algorithm for unmanned aerial vehicles using potential field based on the relative velocity of obstacles. The potential field consists of the attraction force and the repulsive force that are generated for the target and the obstacles. And the field can be classified into the attractive potential field generated by the target and the repulsive potential field generated by the obstacle, respectively. In this study, we construct an attractive potential field as a function of the distance between the UAV and the target position. On the other hand, a repulsive potential field is created by a function of distance and the relative velocity of the obstacle with respect to the UAV. The proposed potential field based collision avoidance algorithm is evaluate through simulations.
항공기 분리보증은 자유비행의 핵심요구사항이다. 본 논문에서는 위임권한 확대, 공역 효율성 문제 등 자유비행의 실증적 문제해결을 위해 자율형 운항 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘과 포텐셜 필드 알고리즘을 모델링하여 두 가지 조건의 시나리오 상황에서 항공기 성능 데이터를 활용, 알고리즘 성능 및 충돌해결과 운항 자율성 효과 등을 측정하였다. 실험결과 자유비행 공역 하에서 자율형 운항 알고리즘이 포텐셜 필드 알고리즘보다 알고리즘 성능, 충돌해결, 운항 자율성 효과 측면에서 우수하였다.
본 논문에서는 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템을 이용하여 멀티 모바일 로봇의 충돌회피를 위한 경로계획을 연구한다. 잘 알려진 포텐셜 필드 방법은 멀티 모바일 로봇 시스템에 있어서 각각의 로봇에 대한 전역경로를 계획하기 위해 사용되었으며, 퍼지로직 시스템은 각 로봇에 근접하는 혹은 진행하는 로봇의 경로를 가로막는 장애물과의 충돌을 피하고 안전하게 목적지에 도달하기 위한 지역경로를 계획하기 위해 이용되었다.
기존 센서들은 고정형 무선 네트워크로 구성되어 재난지역, 군사지역 등의 지역에서는 데이터를 획득 할 수 있는 관찰영역이 제한적이다. 하지만 이동 능력을 가진 센서들이 스스로 주변 센서들의 위치와 장애물의 위치를 이용하여 자율 배치된다면 센서들의 관찰영역을 보다 많이 확보하면서 보다 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 로봇 공학 분야에서 많이 사용하는 Player/Stage 시뮬레이터를 이용하여 다양한 실제 환경과 같은 가상의 환경에서 포텐셜 필드 방식을 적용한 센서 로봇 집단의 자율 배치 기법을 모의실험하고 검증한다. 또한 그 자율 배치 방법을 이용한 실제 이동 센서 로봇집단의 구현 내용 및 결과를 제시한다.
센서들은 최대 관찰영역 확보, 신뢰성 있는 데이터 획득, 센서의 효율적 자원관리 등을 위하여 최적의 위치에 배치되어야 한다. 전통적인 고정형 무선 센서 네트워크에서는 미개발 지역, 군사 지역, 재난 지역 등의 경우에는 사람이 직접 센서를 배치하는 것이 불가능하다. 따라서 이러한 경우 각 센서가 이동 능력을 겸비하고 있다면 스스로 주변 센서들의 위치를 인식하고 그 정보를 활용하여 전체 영역을 관찰할 수 있다. 우리는 이전 연구를 통해 각 센서가 이웃의 위치 좌표를 통해 계산된 보로노이 다각형의 도심으로 이동하는 것이 높은 커버리지 확보에 효율적임을 보인 바 있다. 본 논문에서는 보로노이 다각형의 도심을 활용하는 방안과 전통적인 포텐셜 필드 방식에 의한 센서 움직임 방법을 접목하여 보다 향상된 자율 배치 방법을 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 제안한 센서 자율 배치 방법이 단순하게 포텐셜 필드만을 활용하였을 때 보다 적은 이동으로 빠른 시간 안에 높은 커버리지를 확보함을 보인다.
항공기 분리보증은 자유비행 분리보증의 핵심요구사항이다. 본 논문에서는 자유비행 공역 효율성 측정을 위한 다양한 분리보증 및 효율성 측정 모델을 고찰하고, 자유비행 분리보증을 위한 포텐셜 필드 알고리즘과 기하학적 알고리즘, 두 가지의 충돌회피 기법을 모델링 하여 항공기 성능데이터와 두 가지 조건의 시나리오 상황에서 분리보증 해결과 운항 효율성을 측정하였다. 실험결과 자유비행 공역 하에서 기하학적 알고리즘 적용이 포텐셜 필드 알고리즘 보다 분리보증 해결, 운항 효율성 측면에서 우수하였으며, 동일한 알고리즘에서도 선회각, 속도 복합모델인 기하학적 결합 알고리즘이 더욱 효율적인 것으로 나타났다.
본 논문은 무인 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획을 다룬다. 기존의 경로 계획 기법과 달리, 안전성을 최우선 과제로 경로를 계획한다. 이를 위해 주어진 지형 정보로부터 위험 지역을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 사용함으로써 위험 지역으로의 접근을 방지하고, 침식 연산을 이용한 중간 경유 지점 선정을 통해 가장 완만한 경사로를 계획하는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 요구되는 정보량 및 연산량을 줄일 수 있으며 인간의 직관과 유사한 등반 경로를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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