KR101539270B1

KR101539270B1 - 충돌회피 및 자율주행을 위한 센서융합 기반 하이브리드 반응 경로 계획 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 이동로봇

Info

Publication number: KR101539270B1
Application number: KR1020150028037A
Authority: KR
Inventors: 이덕진
Original assignee: 군산대학교산학협력단
Priority date: 2015-02-27
Filing date: 2015-02-27
Publication date: 2015-07-24

Abstract

이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법은, 실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 단계; 상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 단계; 상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계; 및 상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 자율 이동로봇 센서 시스템을 단순화하면서도, 실시간으로 변화하는 동적 외부환경에 대한 효율적인 반응 경로 계획을 제공할 수 있다.

Description

충돌회피 및 자율주행을 위한 센서융합 기반 하이브리드 반응 경로 계획 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 이동로봇{ SENSOR FUSION BASED HYBRID REACTIVE MOTION PLANNING METHOD FOR COLLISION AVOIDANCE AND AUTONOMOUS NAVIGATION, RECORDING MEDIUM AND MOBILE ROBOT FOR PERFORMING THE METHOD}

본 발명은 하이브리드 반응 경로 계획 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 이동로봇에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 동적 움직임을 갖는 장애물이 위치한 주행환경에서 이동로봇의 충돌회피를 위해 센서 융합을 이용한 하이브리드 반응 경로 계획 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 이동로봇에 관한 것이다.

최근 자율주행 자동차와 자율주행이 가능한 무인로봇의 활용성에 관심이 증대되고 있다. 자율주행 시스템 기능의 구현을 위해서는 정적 및 동적 장애물 인식과 회피기능이 포함되는 효율적인 경로계획 및 제어시스템이 응용단계에 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다.

현재까지 대부분의 이동로봇의 자율주행 관련 연구들은 정적 또는 일정 범위 내에 장애물이 위치한 동적 환경에서 운동계획을 수행하고 분석하는데 초점이 맞춰져 있으며, 동적 환경에서의 효율적이고 강건한 경로계획은 로봇 분야에 있어 여전히 해결되지 않은 난제를 포함하고 있다.

로봇의 자율주행 계획법으로는 크게 계획기반(plan based approach) 및 행동기반(behavior based approach) 접근법과 같은 단면적인 자율주행 방식으로 나눌 수 있다. 계획경로 주행법이라 불리는 계층적 접근방식은 로봇이 환경을 인식 후 동작을 결정하여 경로추종을 수행하는 직렬적 제어 아키텍쳐를 갖는다. 이러한 계획 기반 접근법은 로봇이 경로를 주행하는 동안 실시간으로 변화하는 동적 외부환경에 대한 반응계획을 세우는데 일반적으로 어려움을 갖게 된다.

반면, 위 방식들과는 다르게 행동기반 접근법(Behavior Based Path Planning Method)은 상대적으로 변화하는 환경과 지역적 변화를 감지하여 예상치 못한 장애물 환경변화에 대해 반응경로를 계획 가능하게 하는 장점을 가지고 있다. 행동기반 접근법 중에서도 반응적 경로주행(Reacitve Path Planning)은 경로를 미리 계획하지 않고 주어진 환경에 실시간으로 장애물과 주변 환경에 따라서 반응적으로 계획하게 되는데 변화하는 환경에 신속하게 대응할 수 있는 장점을 가지고 있다. 반응적 경로 계획법의 주 개념은 사용된 개별 센서 단위의 유닛으로 분할하고 제어 알고리즘의 고속 연산을 위해 계층적 모듈 아키텍쳐로 구성하는 것이다.

대표적인 실내형 이동로봇 시스템 관련 시스템들을 참고하면, 영상센서, 가속도센서, 적외선센서, 관성센서 등 다중의 센서들을 한 시스템에 융합하여 실내형 자율주행을 위한 이동로봇을 설계 하게 된다. 그러나, 이러한 시스템 설계방식은 각각 유닛으로 존재하는 센서들을 하나의 시스템으로 통합하는데 발생하는 어려움과 시간소요의 문제점이 발생한다.

KR

20140003987

A

Indoor Robot Gardening: Design and Implementation, Intelligent Service Robotics 3.4(2010): 219232

이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 자율 이동로봇 센서 시스템을 단순화하는 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 상기 자율 이동로봇 센서 시스템을 단순화하는 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 기록 매체를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 자율 이동로봇 센서 시스템을 단순화하는 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇을 제공하는 것이다.

상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법은, 실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 단계; 상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 단계; 상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계; 및 상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계를 포함한다.

본 발명의 실시예에서, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계는, 상기 이동로봇의 속도 및 방향각의 제어 입력을 계산하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계는, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇이 상기 동적 장애물과 충돌을 회피하는 좌우 각각의 이탈점을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계는, 상기 가상 평면 상에서 상기 동적 장애물의 초기 방향을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 정보를 수집하는 단계는, 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서를 이용할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 정보를 수집하는 단계는, 스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션을 이용할 수 있다.

상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에는, 전술한 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.

상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 이동로봇은, 실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 가상 평면 변환부; 상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 충돌범위 추정부; 및 상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 경로 계획부를 포함한다.

본 발명의 실시예에서, 상기 경로 계획부는, 상기 이동로봇의 속도 및 방향각의 제어 입력을 계산하여 출력할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 충돌범위 추정부는, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇이 상기 동적 장애물과 충돌을 회피하는 좌우 각각의 이탈점을 계산하여 상기 충돌범위의 추정에 반영할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 충돌범위 추정부는, 상기 가상 평면 상에서 상기 동적 장애물의 초기 방향을 계산하여 상기 충돌범위의 추정에 반영할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 정보 수집부는, 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서일 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 정보 수집부는, 스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션일 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따르면, 자율 이동로봇 센서시스템의 복잡성 문제를 해결할 수 있으므로, 이동로봇에 프로세서와 각종 센서들을 구성하는 플랫폼 셋업을 단순화할 수 있다. 특히, 자율주행 이동로봇 시스템 구축시 각종 센서 융합으로 인해 발생하는 시스템의 복잡성 문제를 키넥트(Kinect)와 스마트폰 기능의 적용으로 단순화 시킬 수 있다. 따라서, 간편화된 셋업 방식은 전문가가 아닌 일반인도 사용이 가능해지며, 자율주행에 대한 하드웨어 구성 시간을 크게 단축할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇의 블록도이다.
도 2는 이동로봇의 경로주행에 요구되는 기하학적 파라미터들을 보여주기 위한 실제 평면 상의 좌표이다.
도 3은 실제 평면을 가상 평면으로 변환하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 하이브리드 반응 경로 계획 방법에 따른 가상 평면과 실 평면에서 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 하이브리드 반응 경로 계획 방법에 따른 실시간 주행 시뮬레이션 결과를 보여준다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇의 블록도이다.

본 실시예에 따른 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇(10, 이하, 이동로봇)은 가상공간(Virtual Plane)에서의 반응 경로 계획 기법과 센서기반 사물인식 및 회피기법의 결합을 통해서 강건성을 증대시키는 통합형 반응 경로 기법(Integrated Reactive Motion Planning Approach, 이하, IRMP)을 제안한다.

본 발명에서 제안하는 IRMP 기법은 크게 두 가지의 특징으로 요약된다. 첫째, 반응 경로 계획 기법의 가상 평면 기반 변환기법을 통하여 동적 장애물 운동을 정적 장애물화를 통해서 불확실한 주행환경에서의 동적 경로계획 문제를 단순화한다. 둘째로, 반응 경로 계획 기법의 충돌회피 기능의 강건성을 증대시키기 위해서 센서 융합 기법을 활용하여 로봇 주변의 동적 환경을 인식할 뿐 아니라 장애물의 이동 속도와 방향을 추정하여 로봇의 충돌회피 제어의 효율성을 증대시킨다.

가상 평면 방식은 동적 장애물과의 충돌회피를 위해 로봇의 방향과 속도를 센서정보를 활용하여 실시간으로 변화시킬 수 있다. 본 발명에서는 장애물의 인식을 위해서 거리 측정이 가능한 마이크로소프트(Microsoft)사의 키넥트(Kinect) 센서를 이용할 수 있으며, 키넥트 센서로부터 측정된 거리정보는 실제 실험 좌표상의 타겟 장애물의 좌표정보를 계산하는데 사용된다.

또한, 가상 평면과 센서기반 감지기능의 통합은 로봇이 동적 환경에서 충돌 없는 지역으로 이동하도록 속도와 방향에 대한 동적 윈도우를 제공하여 준다. 결과적으로, 제안된 IRMP 접근법은 충돌회피의 강건성과 모션 플래닝에 있어서 정밀도가 뛰어나 실시간 임베디드 어플리케이션으로서 적용성이 뛰어나다.

이를 위해, 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 이동로봇(10)은 정보 수집부(110), 가상 평면 변환부(130), 충돌범위 추정부(150), 경로 계획부(170)를 포함한다.

상기 정보 수집부(110)는 실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집한다.

이러한 정보를 수집하기 위해, 상기 정보 수집부(110)는 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서를 이용할 수 있다. 이를 위해, 이동로봇(10)은 키넥트 센서와 연결되는 인터페이스를 장착할 수 있다.

본 발명에서는 반응 경로 계획 기법 기반 로봇의 자율주행 기능의 강건성을 증대하기 위한 센서기반 장애물 인식 및 추정기법의 통합을 통한 확장된 반응 경로 계획 기법을 제안하는데, 센서기반 장애물 인식 및 추정을 위해서 실시간으로 효율적인 장애물과의 거리와 방향 추정을 동시에 가능하게 하는 키넥트 센서를 활용하는 것이다. 이에 따라, 본 발명은 저가의 거리측정 센서를 이용하여 운동계획과 지도생성에 필요한 고가의 레이저 스캐너를 대체할 수 있다.

키넥트 센서는 IR 센서와 IR 카메라, RGB 카메라, 멀티 어레이 마이크로폰이 내장되어 있는 통합모듈센서 타입 집합장비이며, 장비 바디 부분에 틸트기능을 제공하는 서브모터 구동으로 장비 사용이 편리하다. 또한, 키넥트 센서는 깊이 정보뿐 아니라 칼라 이미지를 고속으로 처리 가능하고, RGB 비디오 화질이 뛰어나다. 깊이 데이터는 IR 프로젝터와 IR 카메라로부터 취득되며, 모터로 구동되는 피봇은 센서의 상하 구동을 가능하게 하여 로봇이 장애물을 인식하는데 유연한 기능을 가능하게 한다.

또한, 상기 정보 수집부(110)는 상기 정보를 수집하기 위해, 스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션을 이용할 수도 있다. 이를 위해, 이동로봇(10)은 스마트폰과 연결되는 인터페이스를 장착할 수 있다.

스마트폰에는 카메라, 지자계센서, 가속도센서, 자이로 센서, GPS, Wifi와 같은 다양한 기능들이 내장되어 있다. 내장된 센서 및 기능들로부터 이동로봇의 주행에 필요한 헤딩각, 속도 등의 정보 측정이 가능하고, 와이파이(Wifi)를 통해 커맨드와 모니터링이 가능하다.

이와 같이, 본 발명은 자율주행 이동로봇 시스템 구축시 각종 센서 융합으로 발생하는 시스템의 복잡성 문제를 키넥트 센서와 스마트폰의 기능을 적용시켜 추가적인 하드웨어 설계의 필요 없이 단순화시킬 수 있다.

먼저, 도 2를 참조하여, 동적 모션 플래닝 개념을 설명하기 위해, 동적 장애물이 존재하는 환경에서의 로봇의 상대속도 기반 충돌회피 기법을 설명한다. 도 2는 동적 환경에서 이동로봇(10)의 경로주행에 있어서 요구되는 기하학적 파라미터들을 보여주며, 실제 주행필드는 고정좌표계{W} 와 원점(O)을 기준으로 표현되며, 모든 동적 장애물에는 지역좌표계가 적용된다.

본 발명에서 제안된 주행방식은 로봇의 일정 반경 내(Coverage Area: CA)에 존재하는 정적 또는 동적 장애물을 회피하는 경로 계획법의 기하학적 개념이다. 도 2에서 보여지듯이 로봇의 가시선

은 원점(O)에서 시작하여 로봇(R)의 기준점까지 연결되는 가상의 직선이다. 가시선 각

은

을 기준으로 생성되며, 로봇(R)과 목표지점(G)의 거리

은 다음의 수학식 1과 같이 계산된다.

[수학식 1]

수학식 1에서

은 전역좌표계에서 목표지점의 좌표이며,

은 전역좌표계{W} 에서 로봇의 위치이다. 이동로봇(10)은 차동구륜(differential drive) 매커니즘으로 작동하며, 운동학적 방정식은 다음의 수학식 2와 같이 주어진다.

[수학식 2]

여기서,

은 로봇의 선형가속도,

과

은 각각 선형속도 및 각속도를 나타낸다.

은 로봇의 제어입력이다. 가시선

에 의해 발생한 가시선 각

은 다음의 수학식 3과 같이 주어진다.

[수학식 3]

여기서, i번째 동적 장애물

의 운동방정식은 다음의 수학식 4와 같이 표현된다.

[수학식 4]

수학식 4에서 장애물은 선형속도

및 각속도

를 가지며,

는 방향각을 나타낸다. 로봇과 i번째 동적 장애물까지의 유클라디안 거리

은 다음의 수학식 5와 같이 계산되며,

[수학식 5]

가시선 각

은 다음의 수학식 6과 같이 표현된다.

[수학식 6]

로봇과 장애물 간의 동적 충돌회피를 위한 범위 및 조향각의 변화는 다음의 수학식 7 및 수학식 8과 같이 극좌표계에서 상대속도의 접선 및 직각성분의 속도에 의해 계산할 수 있다.

[수학식 7]

[수학식 8]

수학식 7 및 수학식 8으로부터

의 마이너스 기호(

<0)는 이동로봇(10)과 장애물

사이의 거리가 가까워짐을 의미하고, 0(

=0)인 경우에는 일정한 거리가 유지되고 있음을 나타낸다. 가시선 각

비율이 0 인 경우는 장애물

의 움직임이 수직선 상에 있음을 의미한다. 이와 같은 상대 극좌표 시스템은 간단하면서 이동로봇(10)과 장애물간의 상대운동을 실시간으로 연산하여 표현하는데 효율적이다.

상기 가상 평면 변환부(130)는 상기 이동로봇(10) 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환한다(도 3 참조). 즉, 가상 평면 기반의 반응 경로 계획 기법으로서, 가상 평면 공간을 기반으로 지역관측기(local observer) 개념을 통하여 동적 장애물을 정적 장애물로 변환한다.

본 발명에서 실좌표(real plane) 공간 상의 장애물의 가상 평면으로의 변환은 극부관측기(local observer)의 도입을 통해 충돌 가능성이 없는 경로로 주행하는 속도와 방향을 찾는 동적 충돌윈도우(collision window)를 제공함으로 가능하다. 이 변환을 거쳐 로봇(R)과 i번째 장애물 사이의 충돌 경로는 가상로봇(virtual robot)

과 장애물의 초기위치

간의 충돌회피 문제로 축소되며, 가시선 변화율

과 회전속도

는 가상로봇

과 초기 장애물

사이의 상대속도 성분, 즉, 가상로봇 속도

와 가상로봇의 회전각

을 이용하여 다음의 수학식 9 및 수학식 10과 같이 표현된다.

[수학식 9]

[수학식 10]

수학식 9 및 수학식 10에서 가상로봇

의 선속

과 방향

은 다음의 수학식 11 및 수학식 12와 같이 표현된다.

[수학식 11]

[수학식 12]

수학식 7 및 수학식 8에서 주어진 동적 운동계획을 위한 접선 및 수직방향 성분 수식은 지역관측기(local observer)인 가상로봇(virtual robot)의 관점에서 재표현 되며, 동적 충돌회피 문제가 정적 운동계획 문제로 변환된다.

충돌감지는 가상 평면(virtual plane) 상에서 표현되지만, 이동로봇(10)이 존재하는 실제 평면(real plane) 상에서 충돌회피 및 목표지점을 추종하는 것을 목적으로 하며, 실제 로봇의 속도 및 방향각 제어 입력은 가상로봇과 장애물의 속도로부터 다음의 수학식 13 및 수학식 14와 같이 표현된다.

[수학식 13]

[수학식 14]

수학식 13 및 수학식 14에서 로봇의 전역좌표계에서의 속도 성분은 다음의 수학식 15와 같이 표현된다.

[수학식 15]

수학식 15는 가상 평면을 실제 평면 상으로 표현하는데 요구되는 역변환 과정이며, 로봇의 속도를 가상공간에서 가상로봇과 동적 장애물의 속도에 대한 함수로 표현된다.

상기 충돌범위 추정부(150)는 상기 획득한 정보들을 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇(10)과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정한다.

먼저 로봇 주행법칙(Navigation Laws)을 설명하기 위해, 이동로봇(10)이 최종 목표지점까지 주행하는데 요구되는 운동학적 제어법칙은 다음의 수학식 16과 같다.

[수학식 16]

수학식 16에서

은 최종 목표지점의 가시선 각이며, 로봇은 충돌회피 이후 수학식 16을 사용하여 효율적 주행을 가능하게 한다. 수학식 16에서 첫번째 항 M(M>1)은 주행 관련 파라미터이며, a는 게인 값이다. 가상 평면 상의 장애물

에 대한 충돌 경로(collision course)는 다음의 수학식 17과 같이 정의된다.

[수학식 17]

가상 평면상 충돌범위(collision course in virtual plane, 이하 CCVP)는 다음의 수학식 18과 같이 계산된다.

[수학식 18]

수학식 18에서

는 장애물

의 상, 하 접선성분 직선에 대한 각이다. R 과

사이의 충돌 경로는 다음의 수학식 19과 같이 표현된다.

[수학식 19]

나아가, 본 발명의 다른 실시예에서는 상기 CCVP에서 실제 평면상에서 로봇 제어를 위한 충돌회피를 위한 효과적인 로봇주행 법칙을 제시한다.

도 3(b)를 참조하면,

및

는 가상 평면 상의 이탈점(deviation point)다. 상기 이탈점으로부터 가시선 각은 각각

및

이다.

및

은 가시선과

(

),

과

사이의 각이다.

은 다음의 수학식 20과 같이 표현된다.

[수학식 20]

여기서,

은 장애물의 반경, b는 로봇의 반경에 존속되는 상수이다. 이탈각

및

은 다음의 수학식 21과 같이 계산된다.

[수학식 21]

좌우의 각각 이탈점

및

은 다음의 수학식 22 및 수학식 23과 같이 계산된다.

[수학식 22]

[수학식 23]

이와 같이, 가상로봇은 이탈각

및

을 적용할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에서는 장애물의 초기 방향

을 계산하여 충돌회피에 활용할 수 있다. 이동로봇이 장애물과 마주하는 방향을 피한다면 좀 더 안전한 주행이 가능하다. 장애물의 초기 방향

은 수학식 24와 같이 표현된다.

[수학식 24]

수학식 24는 로봇에 의해

의 선회율을 제공한다.

의 마이너스 기호는 오른쪽으로 턴하는 것을 나타내고(

은 목표값),

의 포지티브 기호는 왼쪽으로 턴하는 것을 나타낸다(

은 목표값).

상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하면, 상기 경로 계획부(170)는 상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획한다.

가상 로봇의 방향각

은 실제공간상에서 로봇의 선형속도

과 방향각

의 제어 입력값을 산출하는데 이용되며, 계산된 가상공간상의 방향각

으로부터 로봇의 실제 선형속도와 방향각 제어 입력 값이 아래의 수학식 25 및 수학식 26과 같이 계산된다.

[수학식 25]

[수학식 26]

동적 환경에서 이동로봇의 충돌회피를 포함한 자율주행 제어를 위해서 수학식 25의 선형속도 제어 또는 수학식 26의 방향각 제어가 적용될 수 있다. 본 발명에 따른 반응 경로 계획 기법 기반 로봇 자율주행 및 충돌회피 기능이 외부환경 변화에서도 강건하게 적용되기 위해서는 순간적으로 변화하는 동적 장애물을 인식하고 장애물의 거리와 방향을 추정하는 기법을 필요로 하게 된다. 이를 위해서 본 발명에서는 센서기반 경로계획 기법의 통합을 통해서 반응 경로 기법을 보완하였다.

또한, 불확실성이 존재하는 주행환경에서도 강건하게 동적 장애물 회피 및 자율주행이 가능하도록, 반응 경로 계획 기법에서 제시된 방향 및 속도제어 알고리즘과 센서기반 사물 인식 및 추정 기법을 결합하여 최종적으로 확장형 반응 경로 계획 기법을 제시하였으며, 그 구체적인 알고리즘의 예는 표1과 같다.

Hybrid Reactive Dynamic Navigation Algorithm:

Input : Coordinate of Robot, obstacle 1, obstacle 2 and goal
Output: Speed of robot? right and left wheels
while

>0 do
Calculate

and

Send robot speed
if All

in CA
Calculate

if All

>0 then
There is no collision risk, keep send robot speed
else
Construct the virtual plane
Test the collision in the virtual plane
if there is a collision risk then
Construct the

- window
Chose the appropriate values for

Send robot speed.
end if
end if
end if
end while

본 발명은 불확실한 동적 환경에서도 강건한 자율주행이 가능한 기법을 제안하였다. 이에 따라, 제안된 확장형 반응 경로 계획 기법은 동적 장애물에 대한 정보를 제공하는 센서기반 주행기법과 동적 장애물을 정적 장애물로 전환하여 효율적으로 충돌회피가 가능하도록 하는 반응 경로 계획 방식을 통합한 기법이다.

제안된 방식의 특징 중 하나는 가상 평면을 사용함으로 복잡한 동적 계획 문제를 정적 문제로 변환함에 있고, 두번째로는 장애물의 이동 감지 및 자세 예측을 위해서 거리 정보와 컬러감지가 가능한 키넥트 센서를 모션계획에 적용하는 데 있다. 이러한, 센서기반 접근법은 장애물과 주행환경에 대한 정보를 제공함으로 반응경로 계획법의 정확성과 강인성을 향상시킬 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법의 순서도이다.

본 실시예에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법은, 도 1의 이동로봇(10)과 실질적으로 동일한 구성에서 진행될 수 있다. 따라서, 도 1의 이동로봇(10)과 동일한 구성요소는 동일한 도면부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략한다.

도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법은, 실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집한다(단계 S10).

상기 정보를 수집하는 단계(단계 S10)는, 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서를 이용하거나, 스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션을 이용할 수 있다. 이에 따라, 자율주행 이동로봇 시스템 구축시 각종 센서 융합으로 인해 발생하는 시스템의 복잡성 문제를 단순하게 해결할 수 있다.

이어, 상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환한다(단계 S30). 즉, 가상 평면 공간을 기반으로 동적 장애물을 정적 장애물로 변환하여, 효율적으로 충돌회피를 가능하게 한다. 이러한 변환을 거쳐 이동로봇과 장애물 사이의 충돌 경로를 가상로봇과 장애물의 초기 위치간의 충돌문제로 단순화하여 추정할 수 있다.

또한, 단계 S10에서 수집된 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정한다(단계 S50). 동적 장애물의 충돌범위 추정은 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇이 상기 동적 장애물과 충돌을 회피하는 좌우 각각의 이탈점을 계산하여 이를 반영할 수 있다. 이 경우, 보다 정확한 충돌범위의 추정이 가능하다.

단계 S30에서 추정된 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획한다(단계 S70). 구체적으로, 상기 이동로봇의 속도 및 방향각의 제어 입력을 계산하여 출력할 수 있다(단계 S90). 이에 따라, 동적 환경에서 이동로봇의 충돌회피를 포함한 자율주행 제어가 가능하다.

도 5는 본 발명의 하이브리드 반응 경로 계획 방법에 따른 가상 평면과 실 평면에서 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 도 5를 참조하면, 시뮬레이션에서, 두 개의 장애물 궤적은 청색과 흑색 선으로 나타내고, 마스터 로봇의 궤적은 적색 선으로 나타내었다. 아래쪽의 실 평면부분에서 마스터 로봇이 제1 장애물을 회피하고, 이동하는 제2 장애물과의 충돌을 회피한 후에 목표지점에 성공적으로 도달한 것을 확인할 수 있다. 타원은 로봇과 장애물의 초기 위치를 나타낸다.

도 6은 본 발명의 하이브리드 반응 경로 계획 방법에 따른 실시간 주행 시뮬레이션 결과를 보여주는 파형도로서, 사용된 센서 및 로봇 주행 정보를 보여준다. 도 6(a)는 실좌표 평면 상에서 최종목표 지점과 로봇의 선속도 사이의 각도를 보여주며, 도 6(b)의 결과는 경로주행 제어명령 수행에 따른 로봇의 헤딩각 정보를 보여주고 있으며, 도 6(c)는 목표 지점과 선속도 사이의 각도와 로봇의 주행시 생성되는 방향각(Heading) 사이의 차를 보여준다.

여기서, 경로주행의 마지막 부분은 명령된 방향 각과 타겟 각의 크기가 같아지게 된다. 장애물 회피를 위해서 로봇의 방향각을 제어를 위해서 마스터 로봇의 양쪽 바퀴의 속도를 제어함으로써 주행 목적을 수행하게 된다.

이와 같이, 제안된 확장형 반응 경로 계획 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해서 검증하였으며, 결과에서 보여지듯이 불확실한 동적 장애물이 밀집된 환경에서의 로봇의 충돌회피 기능을 포함한 자율주행 응용에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명에 따른 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CDROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기광 매체(magnetooptical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 위해 센서 융합을 이용한 하이브리드 반응 경로 계획 방법은, 자율주행 이동로봇 시스템 구축시 각종 센서 융합으로 인해 발생하는 시스템의 복잡성 문제를 키넥트(Kinect)와 스마트폰 기능의 적용만으로 자율주행에 필요한 플랫폼의 셋업이 가능하다. 따라서, 전문가가 아닌 일반인도 사용이 가능해지며 실내 자율주행에 대해 하드웨어 구성 시간을 크게 단축할 수 있으므로, 이동로봇 분야에서 활발한 이용이 가능하다. 나아가, 이동로봇뿐만 아니라, 무인항공과 자율주행차량을 포함한 자율무인시스템 등 다양한 로봇의 자율주행에 널리 적용될 수 있다.

10: 이동로봇
110: 정보 수집부
130: 가상 평면 변환부
150: 충돌범위 추정부
170: 경로 계획부

Claims

실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 단계;
상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 단계;
상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계; 및
상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계를 포함하고,
상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계는,
상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇이 상기 동적 장애물과 충돌을 회피하는 좌우 각각의 이탈점을 계산하는 단계를 더 포함하는, 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법.
실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 단계;
상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 단계;
상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계; 및
상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계를 포함하고,
상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 단계는,
상기 가상 평면 상에서 상기 동적 장애물의 초기 방향을 계산하는 단계를 더 포함하는, 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 단계는,
상기 이동로봇의 속도 및 방향각의 제어 입력을 계산하여 출력하는 단계를 포함하는, 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법.
삭제
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 정보를 수집하는 단계는,
마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서를 이용하는, 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 정보를 수집하는 단계는,
스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션을 이용하는, 이동로봇의 하이브리드 반응 경로 계획 방법.
제1항, 제 2항 중 어느 하나의 항에 따른 자율 이동로봇 센서 시스템을 단순화하는 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 가상 평면 변환부;
상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 충돌범위 추정부; 및
상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 경로 계획부를 포함하고,
상기 충돌범위 추정부는,
상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇이 상기 동적 장애물과 충돌을 회피하는 좌우 각각의 이탈점을 계산하여 상기 충돌범위의 추정에 반영하는, 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇.
실제 평면 상에서, 이동로봇, 목표 지점, 적어도 하나의 동적 장애물의 위치, 상기 이동로봇과 상기 목표 지점까지의 거리 및 상기 이동로봇의 일정 반경을 포함하는 정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 이동로봇 및 상기 각 동적 장애물의 위치를 실제 평면에서 가상 평면으로 변환하는 가상 평면 변환부;
상기 정보를 파라미터로 이용하여, 상기 가상 평면 상에서 상기 이동로봇과 상기 동적 장애물의 충돌범위를 추정하는 충돌범위 추정부; 및
상기 충돌범위를 기초로, 상기 실제 평면 상에서 상기 이동로봇의 경로를 계획하는 경로 계획부를 포함하고,
상기 충돌범위 추정부는,
상기 가상 평면 상에서 상기 동적 장애물의 초기 방향을 계산하여 상기 충돌범위의 추정에 반영하는, 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇.
제8항 또는 제 9항에 있어서, 상기 경로 계획부는,
상기 이동로봇의 속도 및 방향각의 제어 입력을 계산하여 출력하는, 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇.
삭제
제8항 또는 제 9항에 있어서, 상기 정보 수집부는,
마이크로소프트사의 키넥트(Kinect) 센서인, 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇.
제8항 또는 제 9항에 있어서, 상기 정보 수집부는,
스마트폰에 포함된 센서 및 어플리케이션인, 하이브리드 반응 경로 계획 방법을 수행하기 위한 이동로봇.