KR102165437B1 - 이동 로봇의 경로 계획 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이동 로봇의 경로 계획 장치를 개시한다. 본 발명에 따른 이동 로봇의 경로 계획 장치는, 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들을 기초로 해서 샘플링 기반의 경로 계획을 실시간으로 생성하는 구성을 갖춘다. 따라서, 본 발명은 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정할 수 있다.

Description

이동 로봇의 경로 계획 장치{PATH PLANNING APPARATUS OF MOBILE ROBOT}

본 발명은 이동 로봇의 경로 계획 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정하기 위한 이동 로봇의 경로 계획 장치에 관한 것이다.

로봇이란 사람의 모습을 한 인형 내부에 기계장치를 조립해 넣고, 손발과 그 밖의 부분을 본래의 사람과 마찬가지로 동작하도록 만든 자동인형을 말한다. 그러나 최근에는 사람의 모습 여부를 떠나서 자율적으로 어떠한 임무를 수행하는 자동 장치를 로봇으로 통칭하게 되었다.

이동 로봇은 극한 환경 또는 위험 지역에서 사람을 대신하여 작업을 수행할 수 있기 때문에 많은 각광을 받고 있다. 또한, 청소 로봇과 같이 자율적으로 집안을 돌아다니면서 가사 업무를 도와주는 가정용 이동 로봇도 다수 보급되기에 이르렀다.

이동 로봇이 자율적으로 이동하면서 임무를 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 인식이 필수적이다. 로봇의 주변 환경 인식은 맵(map)을 통해 이루어진다. 이러한 맵에는 주변 공간을 동일한 크기의 격자로 표현하고 각 격자에 물체의 유무를 표시한 그리드 맵(grid map)이 대표적이다. 로봇은 거리 측정 센서를 이용하여 주변 환경에 대한 그리드 맵을 생성한다.

로봇이 주변 환경에 대한 그리드 맵을 생성하기 위한 대표적인 방법으로는, 제자리에서 로봇이 360도 회전을 하면서 거리 정보를 획득하고, 획득된 거리 정보를 이용해서 그리드 맵을 생성하는 방법이 있다.

즉, 상기와 같이 생성되는 그리드 맵으로부터 확인되는 정보를 이용하여 목표 지점까지 이동 로봇을 이동케 하기 위한 경로 설정을 하는 그리드 기반의 경로 계획 방식은 이동 로봇의 시작 지점에서 목표 지점까지 최적화된 경로를 생성하는 데에 적합하나, 경로 설정을 완료하는 데까지 소요되는 시간이 상당하고, 이동 로봇의 기구학적 특성까지 고려할 경우에는 광역 환경에서 실시간으로 이동 로봇의 이동을 위한 경로 계획을 설정하는 것이 불가능하다.

또한, 이동 로봇의 시작 지점에서부터 가장 가까운 노드를 선택하는 과정을 반복하여 트리를 확장해 나가면서 최종 목표지점까지 이동 경로를 찾는 방법인 샘플링 기반의 경로 계획 방식은 실시간으로 이동 로봇의 이동을 위한 경로 설정이 가능하나 이동 로봇의 목표 지점까지 이동하기 위한 최적화된 경로 설정 비율이 떨어지는 단점이 있으며, 이동 로봇의 기구학적 특성까지 고려할 경우에는 비효율적인 샘플링으로 인해 이동 로봇의 목표 지점까지 이동하기 위한 경로 설정 자체가 실패될 가능성도 존재한다.

대한민국 공개특허공보 2013-0055339 (2013.05.28)

따라서, 본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정하기 위한 이동 로봇의 경로 계획 장치를 제공하는 데 있다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 관점에 따른 이동 로봇의 경로 계획 장치는 이동 로봇의 시작 지점과 목표 지점 사이에 있는 장애물을 인식하여 그리드 기반의 노드들을 설정하는 인식부 및 상기 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 랜덤으로 추출하고, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 상기 이동 로봇의 이동 제어를 위한 경로 계획 트리를 확장하는 경로 계획 생성부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 경로 계획 생성부는 상기 추출된 노드가 상기 목표 지점과 대응하는 노드일 때까지 상기 경로 계획 트리를 확장한다.

바람직하게는, 상기 경로 계획 생성부는 상기 경로 계획 트리의 확장을 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘을 이용하여 실행한다.

바람직하게는, 상기 경로 계획 생성부는 상기 추출된 노드에서 상기 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제1 경로 함수와, 상기 이동 로봇의 현 위치에서 상기 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제2 경로 함수를 비교한다.

바람직하게는, 상기 경로 계획 생성부는 상기 제1 경로 함수 및 상기 제2 경로 함수를 비교한 결과, 상기 제1 경로 함수의 결과값이 상기 제2 경로 함수의 결과값보다 크면 상기 추출된 노드를 상기 경로 계획 트리의 확장에 추가하지 않고, 상기 제1 경로 함수의 결과값이 상기 제2 경로 함수의 결과값보다 작으면 상기 추출된 노드를 상기 경로 계획 노드의 확장에 추가한다.

따라서, 본 발명에서는 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들을 기초로 해서 샘플링 기반의 경로 계획을 실시간으로 생성함으로써, 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정할 수 있는 이점이 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 경로 계획 장치를 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명에 적용되는 그리드 기반의 경로 계획 방식을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명에 적용되는 샘플링 기반의 경로 계획 방식을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 4는 도 2 및 4에 각각 나타낸 두 가지 경로 계획 방식을 혼합한 형태의 경로 계획 방식에 따른 그리드 기반의 경로 설정을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 5는 도 4의 경로 상에 위치한 그리드 기반의 노드들을 특정한 것을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 6은 도 4의 혼합한 형태의 경로 계획 방식에 따른 샘플링 기반의 제1 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 7은 도 6의 추후 경로 계획 과정인 제2 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.
도 8은 도 7의 추후 경로 계획 과정인 제3 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.
그리고, 도 9는 도 1에 도시된 경로 계획 장치의 동작 과정을 일례로 나타내는 순서도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 다음과 같이 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 경로 계획 장치를 나타내는 구성도이다.

도 1을 참조하면, 이동 로봇의 경로 계획 장치(100)는 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들을 기초로 해서 샘플링 기반의 경로 계획을 실시간 생성함으로써, 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정할 수 있는 구성을 갖출 수 있다.

구체적으로, 이동 로봇의 경로 계획 장치(100)는 이동 로봇의 시작 지점과 목표 지점 사이에 있는 장애물을 인식하여 그리드 기반의 노드들을 설정하는 인식부(140), 및 인식부(140)로부터 제공받는 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 랜덤으로 추출하고, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 이동 로봇의 이동 제어를 위한 경로 계획 트리를 확장하는 경로 계획 생성부(120)를 포함할 수 있다.

여기서, 그리드 기반의 노드 설정이라 함은 이동할 영역에 대하여 일정 거리로 나눈 셀(Cell)들에서 목표 지점으로 이동하기에 최적합한 방향에 대한 정보를 포함하는 그리드 맵을 기반으로 한 노드 설정을 일컫는다.

더 나아가, 그리드 기반의 노드들은 도 2에 도시된 바와 같이, 이동 로봇의 기구학적 특성까지 고려하여 설정되는 것이 바람직하다.

또한, 샘플링 기반의 노드 설정이라 함은 이동 로봇의 시작 지점에서부터 임의의 노드를 반복하여 선택하면서 경로 계획 트리를 점차 확장해가는 것으로서, 이때 임의의 노드를 선택하기 위한 선택 범위는 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들이다.

이때, 샘플링 기반으로 경로 계획 트리를 확장하는 것은 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들을 샘플링 선택 대상으로 한정하되, 도 3에 도시된 바와 같이 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하지 않는 방식을 채택하여 이동 로봇의 이동을 위한 실시간 경로 설정의 효율을 더 높이는 것이 바람직하다.

또한, 이동 로봇의 경로 계획 장치(100)는 인식부(140) 및 경로 계획 생성부(120)를 포함할 뿐만 아니라, 사용자 인터페이스부(110), 로봇제어부(130) 및 구동부(150)를 더 포함하여 이동 로봇의 목표 지점 이동을 위한 전 구성을 포함하는 형태로 갖춰질 수 있다.

사용자 인터페이스부(110)는 이동 로봇의 위치 이동을 위한 작업 명령을 사용자가 스위치 조작 또는 터치 입력이나 음성 등을 통해 입력할 수 있게 구비된다.

로봇제어부(130)는 경로 계획 생성부(120)로부터 전달받은 경로 계획에 따라 구동부(150)를 제어하여 이동 로봇이 목표 지점까지 위치 이동하는 제어를 담당한다.

경로 계획 생성부(120)는 그리드 기반의 노드들 중에서 누출된 노드가 목표 지점과 대응하는 노드일 때까지 경로 계획 트리를 확장하는 과정을 반복 실행한다.

즉, 경로 계획 생성부(120)는 그리드 기반의 노드들 중에서 누출된 노드가 목표 지점과 대응하는 것으로 판정되면, 이동 로봇의 목표 지점 이동을 위한 경로 찾기가 완료된 것이므로 추가 경로를 파악하기 위해 경로 계획 트리를 확장할 필요가 없게 된다.

경로 계획 생성부(120)는 경로 계획 트리의 확장을 이동 영역 내의 장애물과 충돌하지 않는 충돌 회피 등의 제약 조건을 충족하면서 시작 지점과 목표 지점을 연결하는 경로를 계획하는 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘을 이용하여 실행할 수 있다.

또한, 경로 계획 생성부(120)는 그리드 기반의 노드들 중에서 누출된 노드에서 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제1 경로 함수와, 이동 로봇의 현 위치에서 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제2 경로 함수를 비교할 수 있다.

이때, 경로 계획 생성부(120)는 제1 경로 함수 및 제2 경로 함수를 비교한 결과, 제1 경로 함수의 결과 값이 제2 경로 함수의 결과 값보다 크면 그리드 기반의 노드들 중에서 누출된 노드를 경로 계획 트리의 확장에 추가하지 않는다.

반면, 경로 계획 생성부(120)는 제1 경로 함수 및 제2 경로 함수를 비교한 결과, 제1 경로 함수의 결과 값이 제2 경로 함수의 결과 값보다 작으면 그리드 기반의 노드들 중에서 누출된 노드를 경로 계획 트리의 확장에 추가한다.

도 4는 도 2 및 4에 각각 나타낸 두 가지 경로 계획 방식을 혼합한 형태의 경로 계획 방식에 따른 그리드 기반의 경로 설정을 일례로 나타내는 예시도이다.

도 4를 참조하면, 이동 로봇의 이동 영역 중에서 시작 지점(A)과 목표 지점(B)을 설정할 수 있다.

이동 로봇이 이동할 공간인 이동 영역에 대해 미리 입력된 정보를 바탕으로 맵 정보를 생성하고, 경로를 생성한 결과가 도 4에서 나타내고 있다. 도 4의 맵은 가로, 세로가 9 × 5 이며, 총 45개의 셀로 구성된다, 각 셀은 목표 지점까지의 누적 거리 또는 누적 거리와 이동에 들어가는 상대 값을 계산한 결과를 나타내고 있다. 누적 거리 또는 상대 값은 일 실시예이며, 각 셀에서 목표 지점까지 이동하기 위해 최단 거리를 찾기 위한 가중치이다. 이하, 특정 셀을 지칭하기 위해 각 셀의 좌표를 이용하고자 한다. 출발 지점은 가로 좌표가 '1', 세로 좌표가 '3'이므로 셀 (1, 3)이라 한다.

또한, 상기 이동 영역에서 상대 값이 표시되지 않은 부분은 장애물로서 인식된 부분이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 이동 로봇의 이동 영역 중에서 시작 지점(A)과 목표 지점(B)을 설정된 후 그리드 맵에 기반한 경로가 정해질 수 있다.

도 5는 도 4의 경로 상에 위치한 그리드 기반의 노드들을 특정한 것을 일례로 나타내는 예시도이다.

도 5를 참조하면, 도 4에 도시된 바와 같이 그리드 기반의 경로가 정해지면 도 4의 경로 상에서 이동 로봇의 이동과 관련한 변곡점이 되는 경유 지점을 그리드 기반의 노드들(K1 내지 K4)로서 특정할 수 있다.

도 6은 도 4의 혼합한 형태의 경로 계획 방식에 따른 샘플링 기반의 제1 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.

도 6을 참조하면, 경로 계획 생성부(120)는 이동 로봇의 기구학적 특성을 고려하여 설정한 그리드 기반의 노드들을 기초로 해서 샘플링 기반의 경로 계획을 실시간으로 생성한다.

예를 들어 설명하면, 경로 계획 생성부(120)는 앞서 설명한 바와 같이 그리드 기반의 노드들이 특정된 후 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 랜덤으로 추출한다.

도 6에서 상기 랜덤하게 추출된 임의의 노드가 'K2'이다. 이에, 경로 계획 생성부(120)는 이동 로봇의 이동을 위한 경로를 시작 지점에서 'K2' 노드까지 이동하는 경로를 실시간으로 생성한다. 이후, 로봇 제어 및 구동이 실시되어 이동 로봇이 'K2' 노드까지 위치 이동한다.

도 7은 도 6의 추후 경로 계획 과정인 제2 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.

경로 계획 생성부(120)는 상기 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 선택하는 과정을 추가 실시한다. 이때, 추가 선택된 임의의 노드가 도 7에 도시된 바와 같이 'K4'가 될 수 있다. 이에, 경로 계획 생성부(120)는 이동 로봇의 이동을 위한 경로를 시작 지점에서 'K4' 노드까지 이동하는 경로를 실시간으로 생성한다. 이후, 로봇 제어 및 구동이 실시되어 이동 로봇이 'K2' 노드까지 위치 이동한다.

만일, 상기 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 선택하는 과정에서 추출된 임의의 노드가 'K1'인 경우, 경로 계획 생성부(120)는 'K1'에서 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제1 경로 함수와, 이동 로봇의 현 위치(즉, K2 지점)에서 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제2 경로 함수를 비교할 수 있다.

상기 비교 결과, 경로 계획 생성부(120)는 제1 경로 함수의 결과 값이 제2 경로 함수의 결과 값보다 큰 것을 판정되는바, 'K1' 노드는 경로 계획 노드의 확장에 추가하지 않고 제외한다. 이에, 경로 계획 생성부(120)는 상기 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 선택하는 과정을 더 실시하여 경로 계획 노드의 확장을 위한 프로세스를 반복한다.

도 8은 도 7의 추후 경로 계획 과정인 제3 경로 계획 과정을 일례로 나타내는 예시도이다.

도 8을 참조하면, 경로 계획 생성부(120)는 상기 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 선택하는 과정에서 선택된 임의의 노드가 목표 지점과 대응하는 경우, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 이동 계획 트리를 확장한 후 경로 생성의 종료를 설정한다.

그리고, 도 9는 도 1에 도시된 경로 계획 장치(100)의 동작 과정을 일례로 나타내는 순서도이다.

도 9를 참조하면, 이동 로봇의 경로 계획 방법은 이동 로봇의 이동 영역 중에서 시작 지점과 목표 지점을 설정하는 것으로 진행 가능하다(S1).

이후, 경로 계획 장치(100)는 상기 이동 영역 상에서 시작 지점과 목표 지점 사이의 경로를 미리 저장 중인 그리드 기반의 맵 정보를 이용하여 설정하고, 설정된 그리드 기반의 경로 상에 위치한 그리드 기반의 노드들을 특정한다.

이후, 상기 특정된 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 랜덤을 추출한다(S3).

S3 단계에서 추출된 임의의 노드가 목표 지점과 대응하는 노드인지 여부를 판정한다(S5).

S5 단계의 판정 결과에서 추출된 임의의 노드가 목표 지점과 대응하지 않는 경우, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 이동 계획 트리를 확장한다(S7).

이후, 경로 계획 생성부(120)는 S7 단계에서 확장된 이동 계획 트리에 대한 정보를 로봇제어부(130)로 전달하고, 이에 로봇제어부(130)는 이동 계획 트리에 대한 정보를 이용하여 구동부(150)를 제어함에 따라 이동 로봇을 위치 이동시킨다(S9 및 S11).

이후, 경로 계획 생성부(120)는 S3 단계에서 추출된 노드에 도달하는 경우 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 램덤으로 추가 추출하는 단계를 다시 수행한다(S13).

만일, S5 단계의 판정 결과에서 추출된 임의의 노드가 목표 지점과 대응하는 경우, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 이동 계획 트리를 확장한 후 경로 생성의 종료를 설정한다(S15).

이후, 경로 계획 생성부(120)는 S15 단계에서 확장된 이동 계획 트리에 대한 정보를 로봇제어부(130)로 전달하고, 이에 로봇제어부(130)는 이동 계획 트리에 대한 정보를 이용하여 구동부(150)를 제어함에 따라 이동 로봇을 목표 지점까지 위치 이동시킨다(S17 및 S19).

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

또한, 본 발명은 이동 로봇의 경로 계획을 실시간으로 설정하면서 목표 지점까지의 이동을 최적화된 경로로서 설정하기 위한 것임에 따라, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

100: 경로 계획 장치 110: 사용자 인터페이스부
120: 경로 계획 생성부 130: 로봇제어부
140: 인식부 150: 구동부

Claims (5)

1. 이동 로봇의 경로 계획 장치에 있어서,
   상기 이동 로봇의 시작 지점과 목표 지점 사이에 있는 장애물을 인식하여 그리드 기반의 노드들을 설정하는 인식부; 및
   상기 그리드 기반의 노드들 중에서 임의의 노드를 랜덤으로 추출하고, 추출된 노드를 샘플링 기반의 노드로 추가하여 상기 이동 로봇의 이동 제어를 위한 경로 계획 트리를 확장하는 경로 계획 생성부를 포함하되,
   상기 경로 계획 생성부는
   상기 추출된 노드에서 상기 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제1 경로 함수와, 상기 이동 로봇의 현 위치에서 상기 목표 지점에 이르는 거리와 방향 벡터의 함수로 이루어진 제2 경로 함수를 비교하여,
   상기 제1 경로 함수의 결과값이 상기 제2 경로 함수의 결과값보다 크면 상기 추출된 노드를 상기 경로 계획 트리의 확장에 추가하지 않고, 상기 제1 경로 함수의 결과값이 상기 제2 경로 함수의 결과값보다 작으면 상기 추출된 노드를 상기 경로 계획 노드의 확장에 추가하는, 이동 로봇의 경로 계획 장치.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 경로 계획 생성부는 상기 추출된 노드가 상기 목표 지점과 대응하는 노드일 때까지 상기 경로 계획 트리를 확장하는 이동 로봇의 경로 계획 장치.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 경로 계획 생성부는 상기 경로 계획 트리의 확장을 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘을 이용하여 실행하는 이동 로봇의 경로 계획 장치.
4. 삭제
5. 삭제

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