Development of a path smoothing method and a dynamic obstacle avoidance method using optimal velocity selection for a mobile platform

Abstract

본 논문은 사람이 활동하는 공간에서 모바일 플랫폼이 사용될 수 있도록, 중간경로들이 주어졌을 때, 로봇이 매끄럽게 운동할 수 있도록 경로를 평탄화 방법과 VO(Velocity Obstacle) 방법과 최적 문제를 활용한 동적 장애물 회피 방법에 대해 서술하고 있다. 경로 생성 방법들과 경로 평탄화 방법, 그리고 경로를 따르는 방법들은 오래 전부터 연구가 시작되었고, 널리 연구되고 있다. 빠른 속도의 로봇의 경우, 빠른 속도로 인해 발생한 원심력이 로봇이 경로를 따르는 데에 어려움으로 작용하게 된다. 로봇이 경로로부터 이탈하는 것을 막기 위해, 경로 재생성 혹은 경로 평탄화가 필요하다. 경로 평탄화에서는 로봇이 최단 시간 내에 모든 경로를 지나기 위해서는 로봇의 속도를 줄이지 않고, 경로를 직선 혹은 최소 반경으로의 회전으로만 구성해야 한다는 것을 시뮬레이션을 통해 보였다. 그리고 알고리즘의 증명을 위해 실험을 수행했다. VO 방법 역시 여러 방향으로 연구가 진행되고 있다. 그런데, VO를 이용한 대다수의 연구에서 알고리즘의 성능을 모든 사물의 정보를 모두 알 수 있는 시뮬레이션을 통해서만 증명하고 있다. 기존의 VO 방법에서는 속도를 충돌이 일어날 속도와 그렇지 않은 속도로 구분하고, 희망 속도와 가장 가까운 충돌이 없는 속도를 최종적으로 선택하게 된다. 하지만, 장애물들이 현재 속도를 유지한다는 가정을 하기 때문에, 실제 환경에서는 장애물들의 예측할 수 없는 움직임으로 인해 VO에 의해 선택된 속도가 완벽히 안전하다고 할 수 없다. 그래서 지나침시간(pass-time)과 안전거리(traversal clearance)를 이용한 비용함수를 구성하여 VO를 개선했다. 로봇이 비용이 최소가 되는 속도를 선택하는데, 로봇이 장애물을 적극적으로 피하는 것과 희망 속도에 가깝게 움직이는 것 사이의 경향성을 비용함수에 사용된 상수를 조절하는 것을 통해 변화시킬 수 있다. 새로 제안한 방법은 OVVO(Optimal Velocity with Velocity Obstacle)이라고 이름을 지었으며, 그 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 VO 방법들과 비교했다. 성능은 동적 장애물들이 존재하는 긴 통로를 지나는 데 걸리는 시간과 이동 거리, 성공률로 측정되었으며, 제안된 방법이 계산 시간은 더 필요하지만, 안전성은 기존의 방법들에 비해 더 뛰어나다는 것을 보였다. 제안된 방법이 실제로 사용될 수 있으며, 실제 로봇에 적용되었을 때 시뮬레이션과 유사한 성능을 보인다는 것을 증명하기 위해 실험을 수행하였다. 실험을 위해서는 KDMR-2 라는 KAIST Choi[3] 에 의해 개발된 로봇을 사용하였다. 실제 실험을 위해 HOKUYO사의 URG-04LX-F01 이 센서로 사용되었으며, 널리 사용되는 Sequential segmentation 방법을 이용하여 장애물의 위치를 구하고, Anchoring을 통해 속도를 추정하였다.