A*와 최적화 기반 경로계획기법을 활용한 무인이동체의 자율주행

신종호; 김민극

doi:10.3795/KSME-A.2022.46.4.389

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저자정보: 신종호 (충북대학교) 김민극 (한국기계연구원)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제4호(통권 제439호)

발행연도: 2022.4

수록면: 389 - 397 (9page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2022.46.4.389

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일반적으로 무인이동체는 자율주행 시 다양한 정적 및 동적 불확실성을 마주하게 된다. 이러한 불확실성에 의한 성능 저하를 극복하기 위해서는 주변의 환경을 고려한 최적의 경로가 필요하다. 하지만, 무인이동체가 주행하는 환경에 대한 정보를 미리 확보하는 것은 불가능하기 때문에, 기확보 가능한 수준에서 거시적 경로를 생성(광역 경로계획)하고, 실시간으로 확보되는 정보를 고려한 국지적 영역에서의 최적 경로(지역 경로계획)가 필요하다. 이에 본 논문에서는 A* 및 최적화 기법을 활용한 광역/지역경로계획 기법을 제안한다. A* 기반 광역 경로계획은 기확보 가능한 항공 혹은 위성사진을 활용하여 출발지로부터 목적지까지의 개략적인 경로를 생성한다. 광역 경로계획은 실제 환경의 다양한 불확실성 정보를 반영하지 못하므로, 무인이동체 주변의 실 환경 정보를 고려하는 최적 경로 생성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 최적화 기법을 활용한 경로계획 기법을 제안한다. 최적화 기반 경로계획 기법은 무인이동체의 동역학 모델 및 이동 장애물, 등식/부등식 구속조건을 고려한 경로 생성을 가능하게 한다. 제안된 기법의 타당성을 검증하기 위하여, 정적 및 동적 장애물이 존재하는 환경을 기반으로 시뮬레이션을 수행하고 결과를 고찰한다.

#Unmanned Vehicle(무인이동체) #Global Path Planning(광역경로계획) #Local Path Planning(지역 경로계획) #Particle Swarm Optimization(입자무리최적화) #Static/Dynamic Obstacle Map(정적/동적 장애물 지도)

참고문헌 (10)

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Gonzalez, D., Perez, J., Milanes, V. and Nashashibi, F., 2016, “A Review of Motion Planning Techniques for Automated Vehicles,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 17, No. 4, pp. 1135~1145.

Sock, J., Kim, J., Min, J. and Kwak, K., 2016, “Probabilistic Traversability Map Generation Using 3D-LIDAR and Camera,” Proc. of 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automa-tion (ICRA), pp. 5631~5637.

Shin, J., Kim, M. and Lee, G., 2021, “Path Planning for Autonomous Navigation of Unmanned Vehicle,” Proc. of the KSME 2021 Spring Conference, pp. 49~50.

Shin, J., Kwak, D. and Lee, T., 2020, “Robust Path Control for an Autonomous Ground Vehicle in Rough Terrain,” Control Engineering Practice, Vol. 98, Article 104384.

Lavalle, S. M., 2006, Planning Algorithms, Cambridge University Press, New York.

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