KR101413475B1 - 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법 - Google Patents

다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 각 로봇에서 획득한 환경 인식 결과를 공유하여 다중 로봇의 경로를 계획하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법에 관한 것으로, 정적 지도를 기반으로 다중로봇의 전역경로 계획을 수립하는 단계; 상기 수립된 다중로봇 전역경로 계획에 따라 각 다중 로봇을 운용하여 탐사 임무를 수행하는 단계; 다중 로봇으로부터 수신한 환경인식정보와 상기 정적지도를 결합하여 동적으로 변하는 환경에 대한 동적 지도를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 동적 지도를 기반으로 상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수정하는 단계;를 포함한다.

Description

다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법{PATH PLANNING METHOD FOR MULTI-ROBOT COOPERATIVE AUTONOMOUS NAVIGATION BASED ON SHARED WORLD MEDELING}
본 발명은 각 로봇에서 획득한 환경 인식 결과를 공유하여 다중 로봇의 경로를 계획하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법에 관한 것이다.
일반적으로 야지를 포함하는 실외에서의 운용을 목적으로 하는 로봇은 대부분이 평지로 이루어진 실내에서의 운용에 비하여 다양한 지형의 변화와 불충분한 지형의 정보로 인하여 환경인식 및 자율주행에 있어 더욱 고도화된 처리 과정을 필요로 한다.
이러한 열악한 지형의 조건에서 다수의 로봇이 작업을 수행함에 있어, 다수 로봇에서 획득한 데이타(위치정보, 환경인식정보, 영상정보)의 공유는 주어진 작업 수행을 위한 각 로봇의 자율 주행에 있어 가보지 않은 지역에 대한 정보를 작업을 먼저 수행한 로봇이 획득하여 공유함으로써 정보를 공유하지 않은 경우와 비교하여 자율주행의 성능을 향상시키는데 필수적이다.
일반적으로 다수 로봇의 협력을 위한 경로 계획은 로봇 간 위치 정보를 공유하여 임무를 수행하는데 필요한 적합도의 평가를 통해 경로를 수립하여 자율 주행을 수행한다.
그러나, 야지 환경에서의 다수 로봇의 협력은 정보의 불확실성 및 동적으로 변하는 환경으로 인하여 위치 정보의 공유만으로는 사전에 구축된 지도 기반 모의실험에서는 가능하지만 실제로는 주행할 수 없는(갈 수 없는) 경로가 수립되거나 주행 가능한 속도에 비례하여 저속으로 주행하게 되는 등 효과적으로 임무를 수행할 수 있는 경로 계획을 수립하기에는 어려움이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 동적으로 변화하는 환경에서 임무를 효과적으로 수행할 수 있도록 각 로봇에서 획득한 환경 인식 결과를 공유하여 다중 로봇의 경로를 계획할 수 있는 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법은, 정적 지도를 기반으로 다중로봇의 전역경로 계획을 수립하는 단계; 상기 수립된 다중로봇 전역경로 계획에 따라 각 다중 로봇을 운용하여 탐사 임무를 수행하는 단계; 다중 로봇으로부터 수신한 환경인식정보와 상기 정적지도를 결합하여 동적으로 변하는 환경에 대한 동적 지도를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 동적 지도를 기반으로 상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수정하는 단계;를 포함한다.
상기 정적 지도는 탐사할 지역의 주요 특징만을 나타낸 지도이고, 상기 동적 지도는 다중 로봇에서 검출한 환경정보가 포함된 지도이다.
상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수립하는 단계는 활용 가능한 각 지도를 운용자가 설정한 격자 크기로 변환하는 단계; 상기 변환된 개별 격자 지도를 계층적 속성을 갖는 지도로 융합하여 정적지도를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 정적 지도를 기반으로 다중 로봇별로 전역 경로를 계획하는 단계;를 포함한다.
상기 활용 가능한 지도는 FDB(Feature Database) 및 DEM(Digital Elevation Model)지도이다.
상기 동적 지도를 생성하는 단계는 단위 시간마다 각 단위로봇에서 전송된 단위로봇 환경인식 모델로부터 중첩영역을 산출하는 단계; 중첩되지 않은 영역은 신규 환경인식 모델로 생성하고 중첩된 영역은 가중치를 이용한 융합을 통하여 다중로봇 환경인식 융합 맵을 생성하는 단계; 및 상기 생성한 다중로봇 환경인식 융합 맵으로 상기 정적 지도를 갱신하여 동적 지도를 생성하는 단계;를 포함한다.
상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수정하는 단계는 각 단위로봇의 주행 속도에 따라 경로계획에 요구되는 영역에 대하여 가변 격자 크기의 경로계획용 지도를 생성하는 단계; 및 각 단위 로봇의 임무모드, 주행성, 위협성 및 통신 도달성을 고려하여 단위 시간 마다 임무를 효과적으로 수행하기 위한 전역 경로점을 수정하는 단계;를 포함한다.
본 발명은 오프라인에서의 정보의 불확실성을 포함하고 있는 정적 지도에서의 경로계획 결과를 다중 로봇의 탑재 센서로부터 감지한 상세 환경인식 결과와 융합하여 동적 지도를 생성한 후 각 로봇의 위치정보와 속도정보를 잉요하여 전역수정 경로계획을 수립함으로써 동적으로 변화하는 야지 환경에서 단위 로봇에 대한 효율적인 경로계획 및 자율주행을 수행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법을 나타낸 흐름도.
도 2는 정적 지도를 생성하는 단계를 나타낸 흐름도.
도 3은 다중로봇의 환경인식을 융합하여 동적 지도를 생성하는 흐름도.
도 4는 원격 제어 단말에서 각 단위 로봇의 이동속도에 따라 가변격자 크기 경로계획 지도를 생성하는 예를 나타낸 도면.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세히 설명한다.
본 발명은 정보의 불확실성 및 동적으로 변화하는 야지 환경에서 단위 로봇에서 획득한 환경 인식 정보 및 위치 정보를 공유하여 다중 로봇을 대상으로 효과적인 경로계획을 수립할 수 있는 방법을 제공한다.
이를 위하여 본 발명은 오프라인에서의 정보의 불확실성을 포함하고 있는 정적 지도에서의 경로계획 결과를 각 로봇의 탑재 센서로부터 제공된 상세 환경인식 결과를 적용하여 동적 지도를 생성한 각 로봇의 위치정보를 기반으로, 다중 로붓의 전역수정 경로계획을 수행함으로써 동적으로 변화하는 야지 환경에서 다중 로붓에 대한 효율적인 경로계획 및 자율주행을 수행한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 1에 도시된 바와같이, 원격제어 단말(또는 스테이션)은 임무 수행 시작 전에 기 부여된 임무에 적합한 경로를 오프라인에서 수립하기 위하여 FDB(Feature Database) 및 DEM(Digital Elevation Model)와 같은 지도 정보로부터 정적 지도를 생성하는 정적 지도 생성 단계를 수행한다(S10). 상기 정적 지도는 미리 만들어 가지고 있는 지도로서 주요 특징 위주로 생성된 지도이다.
도 2는 정적 지도를 생성하는 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 사용자가 탐사할 지역(Zone)을 나타내는 격자크기를 설정하면(S20), 원격 제어 단말은 도 4와 같이 각 로봇의 속도를 고려하여 지도(FDB, DEM 등)를 상기 설정된 고정 격자 크기로 변환한 다음(S21, S22) 변환된 개별 격자 지도를 계층적 속성을 갖는 지도로 융합하여 정적 지도를 생성한다(S23)
일단 정적 지도가 생성되면 원격제어 단말은 해당 정적 지도를 기반으로 다중 로봇의 전역 경로를 계획하는(수립하는) 다중 로봇 전역경로 계획단계를 수행한다(S11).
그런데, 야지에서 활동하는 각 로봇은 서로 다른 환경에서 탐사 임무를 수행한다. 예를들어, 어떤 로봇은 평지에서 주행하지만 어떤 로봇은 울퉁불퉁한 지역, 수풀이 있는 지역, 장애물이 많은 지역 및 웅덩이나 함정등이 있는 지역을 운행한다.
따라서, 탐사지역의 주요 정보만 표시된 정적 지도를 기반으로 생성된 다중 로봇의 전역 경로를 계획은 실제 다중 로봇이 탐사하는 실제 환경, 다중 로봇의 위치 및 속도등을 근거로 다시 수정해야 다중 로봇에 대한 효율적인 경로계획 및 자율주행을 수행할 수 있게 된다.
본 발명에 적용된 다중 로봇은 기본적으로 통신 기능을 가지고 있어 서로의 정보(주행정보 및 경로계획)를 공유할 수 있으며, 각 다중 로봇의 정보는 원격 제어 단말에서 취합하여 다중 로붓에 대한 효율적인 경로계획 및 자율주행을 수정한다.
각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)은 다중 로봇의 전역 경로 계획에 기반하여 계획된 단위 로봇 경로 계획에 따라 소정 지역(Zone)에 대한 탐사 임무를 수행하면서, 주변환경을 인식하고 그 인식된 환경인식 결과 및 주행속도를 원격 제어 단말로 전송한다(S14, S15). 이 경우 각 단위 로봇은 단위로봇 경로 수정계획 단계는 수행하지 않는다.
원격 제어 단말은 각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)에서 전송된 환경인식 결과를 모으는 다중로봇 환경인식 융합 단계를 수행한 후(S16) 상기 모아진 환경인식결과와 정적지도를 결합하여 동적으로 변하는 환경에 대한 동적 지도를 생성하는 환경인식 및 지도 융합 단계를 수행한다(S12).
도 3은 다중로봇의 환경인식을 융합하여 동적 지도를 생성하는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 원격 제어 단말은 단위 시간마다 각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)에 탑재된 센서에서 출력된 단위로봇 환경인식 모델로부터 중첩영역을 산출한다(S30~S33). 상기 중첩 영역은 각 단위로봇이 탐사하는 영역중에서 서로 겹치는 영역을 나타낸다.
체크결과 중첩되지 않은 영역은 신규 환경인식 모델로 생성하고(S34), 중첩된 영역은 다음 식(1)과 같은 가중치를 이용한 융합을 통해 다중로봇 환경인식 융합 맵을 생성한다(S35, S36).
가중치 =
Figure 112013015430393-pat00001
.....................식(1)
여기서 i는 로봇의 순서를 나타내고,
Figure 112013015430393-pat00002
는 i번째 로봇이 환경인식 모델을 생성할 때 로봇에서 격자까지의 상대 거리이고,
Figure 112013015430393-pat00003
는 i번째 격자의 모델 정보이다.
상기 생성한 융합 맵은 정적 지도에서의 위치를 계산하여 로봇에 탑재된 센서에서 생성 가능한 환경인식 모델보다 부정확하기 때문에 상기 정적 지도를 다중로봇 환경인식 융합 맵으로 갱신하여 동적 지도를 생성한다(S37, S38).
따라서, 원격 제어 단말은 상기 다중로봇 환경인식 융합 맵이 융합된 동적 지도를 기반으로 실제 로봇이 자율주행을 최적으로 수행할 수 있도록 기 수립된 전역 경로를 수정하여 계획하는 다중로봇 전역수정 경로계획 단계를 수행한다(S13). 이때, 원격 제어 단말은 각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)으로부터 위치정보, 속도정보 및 자세정보 등을 수신하여 다중로봇 전역수정 경로계획을 수립한다.
이후 각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)은 원격 제어 단말에서 수립된 다중로봇 전역수정 경로계획에 따라 단위 로봇 경로수정계획을 수립하여 수정된 경로를 이동하면서 부여된 임무를 수행한다.
도 4는 원격 제어 단말에서 각 단위 로봇의 이동속도에 따라 가변격자 크기 경로계획 지도를 생성하는 예이다.
도 4에 도시된 바와같이, 원격 제어 단말은 다중로봇 전역수정경로계획 단계(S13)를 수행할 때, 각 단위로봇(Robot #1~Robot #n)의 주행 속도에 따라 경로계획에 요구되는 영역에 대하여 가변 격자 크기의 경로계획용 지도를 생성하여, 기 부여된 임무의 종류(모드), 동적 지도 기반의 주행성, 임무 수행의 위험요소에 대한 위협성 및 로봇 간 통신 도달성을 고려하여 다른 식(2)와 같이 단위 시간 마다 임무를 효과적으로 수행하기 위한 전역 경로점을 온라인으로 수정계획 한다.
Figure 112013015430393-pat00004
...............식(2)
즉, 속도가 느린 로봇의 경우는 경로계획에 요구되는 영역(Zone 1~Zone 3)에 대하여 가변 격자 크기를 폭은 넓고 전체 길이는 짧게 설정하여 좌우로 넓은 범위를 탐색할 수 있도록 경로계획용 지도를 생성하고, 속도가 빠르거나 도로를 주행하는 로봇인 경우에는 가변 격자 크기를 폭은 좁고 전체 길이는 길게 설정하여 긴 지역을 탐색할 수 있도록 경로계획용 지도를 생성한다.
상기 임무의 종류(모드)는 최단 시간 탐색, 최단 거리탐색, 모든 지역 탐색등을 포함하고, 상기 동적 지도 기반의 주행성은 평지 또는 야지에 따른 주행능력을 나타낸다. 또한, 상기 임무 수행의 위험요소에 대한 위협성은 수풀 또는 웅덩이와 같이 주행중 주변 한경의 위험성을 나타내고, 상기 로봇 간 통신 도달성은 통신 도달 범위내인지 아닌지를 나타낸다.
상술한 바와같이, 본 발명은 오프라인에서의 정보의 불확실성을 포함하고 있는 정적 지도에서의 경로계획 결과를 다중 로봇의 탑재 센서로부터 감지한 상세 환경인식 결과와 융합하여 동적 지도를 생성한 후 각 로봇의 위치정보와 속도정보를 잉요하여 전역수정 경로계획을 수립함으로써 동적으로 변화하는 야지 환경에서 단위 로봇에 대한 효율적인 경로계획 및 자율주행을 수행할 수 있는 장점이 있다.
상기와 같이 설명된 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

Claims (6)

  1. 정적 지도를 기반으로 다중로봇의 전역경로 계획을 수립하는 단계;
    상기 수립된 다중로봇 전역경로 계획에 따라 각 다중 로봇을 운용하여 탐사 임무를 수행하는 단계;
    다중 로봇으로부터 수신한 환경인식정보와 상기 정적지도를 결합하여 동적으로 변하는 환경에 대한 동적 지도를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 동적 지도를 기반으로 상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수정하는 단계;를 포함하며, 상기 동적 지도를 생성하는 단계는
    단위 시간마다 각 단위로봇에서 전송된 단위로봇 환경인식 모델로부터 중첩영역을 산출하는 단계;
    중첩되지 않은 영역은 신규 환경인식 모델로 생성하고 중첩된 영역은 가중치를 이용한 융합을 통하여 다중로봇 환경인식 융합 맵을 생성하는 단계; 및
    상기 생성한 다중로봇 환경인식 융합 맵으로 상기 정적 지도를 갱신하여 동적 지도를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 정적 지도는
    탐사할 지역의 주요 특징만을 나타낸 지도이고, 상기 동적 지도는 다중 로봇에서 검출한 환경정보가 포함된 지도인 것을 특징으로 하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수립하는 단계는
    FDB(Feature Database) 지도 및 DEM(Digital Elevation Model)지도를 운용자가 설정한 격자 크기로 변환하는 단계;
    상기 변환된 개별 격자 지도를 융합하여 정적지도를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 정적 지도를 기반으로 다중 로봇별로 전역 경로를 계획하는 단계;를 포함하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 다중로봇의 전역경로 계획을 수정하는 단계는
    각 단위로봇의 주행 속도에 따라 경로계획에 요구되는 영역에 대하여 가변 격자 크기의 경로계획용 지도를 생성하는 단계; 및
    각 단위 로봇의 임무모드, 주행성, 위협성 및 통신 도달성을 고려하여 단위 시간 마다 임무를 효과적으로 수행하기 위한 전역 경로점을 수정하는 단계;를 포함하는 다중로봇 협력주행을 위한 정보공유기반의 경로계획 방법.
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