• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.149-157
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• 2013

본 논문에서는 그리드 기반의 맵에서 자율이동로봇의 경로생성방법 및 가상 탄성력을 이용한 경로최적화 방법을 다룬다. 경로계획의 목적은 로봇이 주어진 환경에서 효율적으로 목표점을 향해 이동할 수 있도록 정보 생성하는 것이다. 그리드 기반의 경로계획기법으로 AStar 알고리즘이 대표적인 방법이며 본 논문에서는 AStar 알고리즘에 의해 작성된 경로를 가상 탄성력 알고리즘을 이용하여 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안하고 있으며 그 결과를 비교한다. 가상 탄성력은 생성된 경로를 더 짧고 부드럽게 생성해주는 장점을 가지고 있으며 그리드 기반의 경로를 최적화 하는데 매우 유리하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.487-491
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• 2010

고차원의 구성 공간 상에서 빠르게 동작하는 경로 계획을 위하여, 본 논문에서는 단일-질의 알고리즘의 일종인 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 단일-질의 알고리즘의 동작과 탐험 알고리즘의 유사성에 주목하여 탐험 알고리즘의 하나인 기억-탐험(Remembering Exploration) 방법을 응용하여, 로드맵의 한 노드를 선택하여 그 주위의 자유 공간상에 있는 노드들을 새로 로드맵에 추가하는 방법으로 로드맵을 키워나가는 것이 본 논문이 제안하는 알고리즘이다. 성능 평가를 위하여 2차원 공간상에서의 경로 계획 문제와 3차원 공간상의 움직임 계획 문제를 제안하는 알고리즘과 다른 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 하였으며, 경로의 발견 유무와 발견하기까지의 시간 비교를 한 결과 제안하는 알고리즘의 성능 우위를 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.137-143
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• 2005

Autonomous mobile robot has an ability to navigate using both map in known environment and sensors for detecting obstacles in unknown environment. In general, autonomous mobile robot navigates by global path planning on the basis of already made map and local path planning on the basis of various kinds of sensors to avoid abrupt obstacles. This paper provides a global path planning method using self-organizing feature map which is a method among a number of neural network. The self-organizing feature map uses a randomized small valued initial weight vectors, selects the neuron whose weight vector best matches input as the winning neuron, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. On the other hand, the modified method in this research uses a predetermined initial weight vectors, gives the systematic input vector whose position best matches obstacles, and trains the weight vectors such that neurons within the activity bubble are move toward the input vector. According to simulation results one can conclude that the modified neural network is useful tool for the global path planning problem of a mobile robot.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권1호
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• pp.46-52
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• 2024

The advancement of autonomous driving technology has heightened the importance of Autonomous Mobile Robotics (AMR) within smart factories. Notably, in tasks involving the transportation of heavy objects, the consideration of weight in route optimization and path planning has become crucial. There is ongoing research on local path planning, such as Dijkstra, A^*, and RRT^*, focusing on minimizing travel time and distance within smart factory warehouses. Additionally, there are ongoing simultaneous studies on route optimization, including TSP algorithms for various path explorations and on minimizing energy consumption in mobile robotics operations. However, previous studies have often overlooked the weight of the objects being transported, emphasizing only minimal travel time or distance. Therefore, this research proposes route planning that accounts for the maximum payload capacity of mobile robotics and offers load-optimized path planning for multi-destination transportation. Considering the load, a genetic algorithm with the objectives of minimizing both travel time and distance, as well as energy consumption is employed. This approach is expected to enhance the efficiency of mobility within smart factories.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.150-158
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• 2009

로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.250-259
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• 2021

Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree^* (RRT^*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT^*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권5호
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• pp.609-617
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• 2013

본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.251-259
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• 2023

In the path traveling of differential-drive robots, the steering controller plays an important role in determining the path-following performance. When a robot with a pure-pursuit algorithm is used to continuously drive a right-angled driving path in an unstructured environment without turning in place, the robot cannot accurately follow the right-angled path and stops driving due to the ground and motor load caused by turning. In the case of pure-pursuit, only the current robot position and the steering angle to the current target path point are generated, and the steering component does not reflect the speed plan, which requires improvement for precise path following. In this study, we propose a driving algorithm for differentially driven robots that enables precise path following by planning the driving speed using the radius of curvature and fusing the planned speed with the steering angle of the existing pure-pursuit controller, similar to the Model Predict Control control that reflects speed planning. When speed planning is applied, the robot slows down before entering a right-angle path and returns to the input speed when leaving the right-angle path. The pure-pursuit controller then fuses the steering angle calculated at each path point with the accelerated and decelerated velocity to achieve more precise following of the orthogonal path.

• 전기학회논문지
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• 제61권2호
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• pp.291-297
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• 2012

In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environment. This algorithm is used to plan a robot path because of its elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are problem of collision risk, problem of avoidance path, problem of time consumption. In order to solve these problems, we fused potential field with fuzzy system. The input of the fuzzy system is set using relative velocity and location of robot and obstacle. The output of the fuzzy system is set using the weighting factor of repulsive potential function. The potential field algorithm is improved by using fuzzy potential field algorithm and, path planning in various environment has been done.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.32-38
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• 1999

운송설비용 자율 주행 운반체는 인간의 지도없이 주어진 환경 내에서 장애물과 충돌을 회피하며 효율적으로 목표지점까지 주행할 수 있는 최적의 이동 경로를 생성해야 한다. 본 논문에서는 장애물과 충돌을 회피하는 전역 및 지역경로를 유전알고리즘을 이용하여 계획하였다. 본 논문에서는 제안한 운송설비용 자율 주행 운반체의 충돌회피 알고리즘은 전통적인 충돌회피 알고리즘에 비해 능률적임을 모의 실험을 통해 확인하였다.