가정환경 적응을 위한 청소로봇의 경험기반 청소 알고리즘

Abstract

개인용서비스로봇은 같은 태스크를 수행함에 있어서 로봇마다 다양한 환경특성을 고려해야한다. 특히, 청소로봇의 경우 가정의 기하학적 지도뿐만 아니라, 전선이나 의자와 같은 청소태스크 수행정지 위험영역 등 가정환경마다 다양한 특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 과거 경험으로부터 공간의 특성을 파악하고 그로부터 특징공간을 추출한 후 이를 고려한 청소경로 계획 알고리즘을 제안한다. 최소거리피쳐와 커널밀도추정을 이용하여 공간상에 매핑된 경험데이터로부터 연속적인 공간특성을 학습하며, 임계값을 이용하여 특징공간을 추출한다. 또한 망각효과를 적용하여 집안 구조가 바뀌는 경우 새로운 환경에 적응할 수 있도록 하였다. 그 후 정해진 전략에 따라 청소경로 계획을 수립한다. 제안한 알고리즘은 2d 시뮬레이션 환경에서 테스트되었다. 운동불가에 의한 청소강제중지 경험을 고려하여 센서로 파악하기 힘든 장애요소들을 피하는 경로로 청소를 하며 최종 청소면적을 기준으로 청소능력을 평가하였다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 청소시뮬레이션을 반복한 결과, 30번의 청소 이후 단순 부스트로피던에 비해 청소면적, 청소시간들의 면에서 청소효율 상승을 보여줬다. 향후 연구실환경에서 테스트를 위해 경로계획 단순화와 최적화 방법이 추가될 것이다. 본 연구는 가정환경 지도 위에 나타날 수 있는 다양한 특성에 확장될 수 있으며, 나아가 맵 정보를 이용하는 서비스로봇에 적용될 수 있다.