박테리아 섭이기법 영향의 신 최적화기법을 이용한 동적환경에서 자율로봇 경로계획

전문가 제언

？ 군사용 무인지상차량(UGV)이 복잡한 도시전이나 야지전을 수행할 경우 핵심 능력 중 하나는 자율주행이다. 임무달성을 위해 UGV는 지능적이고 스스로 의사결정을 해야하며 행동을 결정하는 임무의 최적계획이 필요하며, 경로계획은 UGV의 지능제어 중 하나로 시간, 에너지, 거리 같은 비용을 최소화하는 충동없는 경로계획이 필요하다. 경로계획은 많은 접근방법이 제안되어 왔으며, 특히 환경변화 대응경로를 생성하는 지능자율시스템(IAS)은 신 환경에서 인간과 같은 목적 행동을 수행하는 동적시스템을 필요로 한다. 충돌없이 목표에 도달하려면 인식, 학습, 의사결정 및 동작능력이 주어져야 한다.

 

？ 경로계획은 맵구축과 경로계획 알고리즘으로 구분할 수 있으며, 맵구축은 불연속 및 연속방법으로 구분한다. 불연속방법은 맵을 같은 조각이나 다른 크기로 나누며, 연속방법은 내부 장애물과 경계를 정의해야하며, 전형적으로 다각형인 반면, 경로는 실수 연속 코드화한다. 불연속방법이 로봇에서 주된 구현방법이며, 현재 가장 공통적인 맵은 occupancy grid map(점유점 맵)이며 장애물이 인식이 불확실한 경우 특히 중요하다. 역시 불연속방법과 연속방법의 조합도 가능하다. 실용적 경로계획의 도전 중 하나는 모든 제어 공간이- 따라서 궤적- 연속적이며, 복잡하고, 따라서 가변적인 최적화 지형을 지난다는 것이다. 실용화를 위해서는 효율적 가이드 안에 있어야 한다. 다른 대안은 경로계획 문제를 제어나 파라미터 커브에서 비선형 최적화 문제로 형성하는 것이며, 그러나 local minima 문제로 빠른 프로그램 수렴이 어렵다.

 

？ 세계적으로 UGV 경로계획 연구가 포함된 지능자율시스템 연구가 군사적 목적으로 활발하게 진행되고 있다. 한편 미국, 호주, 중국 등 상당수 국가는 로봇차량의 도시/야지 주행능력을 발전시킬 목적으로 다양한 시현프로그램을 정례화하고 있으며 괄목하라 만한 기술 진전을 보여주고 있다. 또한 특징으로는 연구기관 간 교류가 활발하다는 점이다. 국내에서도 도시환경이나 야지주행 목적으로 활발한 연구를 수행하면서 외국기관과 교류도 진행하고 있다. 그러나 세계적으로 IAS로서 UGV 요구에 비해 아직 기술이 충분히 성숙되지 않고 있어 지속적인 진화와 도전이필요하다.

저자

Md. Arafat Hossain, Israt Ferdous

자료유형

니즈학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

과학기술일반

연도

2015

권(호)

64()

잡지명

Robotics and autonomous Systems

과학기술
표준분류

과학기술일반

페이지

137~141

분석자

안*영

분석물

• 박테리아 섭이기법 영향의 신 최적화기법을 이용한 동적환경에서 자율로봇 경로계획.pdf [323,266 byte]

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