Focus-band 기반 샘플링 보강과 적응형 파라미터를 결합한 DWA 개선 기법

박인; 육진수; 신종호

doi:10.5302/J.ICROS.2026.26.0043

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박인 (충북대학교) 육진수 (충북대학교) 신종호 (충북대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제32권 제6호

발행연도: 2026.6

수록면: 828 - 837 (10page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2026.26.0043

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This study addresses two limitations of the DWA (Dynamic Window Approach) for local path planning, namely computational inefficiency caused by static velocity-space sampling and local-minima convergence under fixed parameters. To improve efficiency using only simple numerical operations, we propose a FB (Focus-Band) adaptive sampling method, termed FB-DWA, which detects collision clusters in the velocity space and selectively refines candidates near their boundary regions. To further mitigate residual local-minima behavior, we introduce an Adaptive-Parameter method that measures driving difficulty using a collision ratio and switches key parameters across four driving modes. AFB-DWA improves local planning efficiency and robustness by integrating Focus-Band-based candidate refinement with situation-adaptive parameter switching. ROS1 Gazebo simulations show reduced travel time and smoother trajectories with a high success rate, supporting real-time navigation without complex optimization.

#dynamic window approach #local path planning #collision clusters #focus-band #adaptive parameter switching

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