KR20120054879A - 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 이를 이용한 주차 보조 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법은 (a) 기 설정된 지향 각도 변위 단위로 상기 차량형 이동 로봇의 포즈와 장애물이 겹치는 영역에 대한 지향 단위 장애물 배위 공간을 산출하는 단계와; (b) 상기 차량형 이동 로봇의 목표 위치로부터 적어도 하나의 모션 세트에 따른 도달 가능 영역이 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출되되, 복수의 상기 모션 세트는 연속된 경로를 형성하도록 연속적으로 연결되며 상기 도달 가능 영역은 상기 각 모션 세트 단위로 산출되는 단계와; (c) 상기 각 모션 세트의 상기 도달 가능 영역이 상기 차량형 이동 로봇의 출발 위치를 포함하는 경우, 상기 출발 위치를 포함한 상기 도달 가능 영역을 출발 허용 영역으로 설정하는 단계와; (d) 상기 출발 허용 영역에 대응하는 상기 모션 세트를 포함하는 하나 또는 연속된 상기 모션 세트의 조합에 기초한 역전파를 통해 상기 출발 위치로부터 상기 도착 위치로 적어도 하나의 후보 경로를 갖는 후보 경로 세트가 생성되는 단계와; (e) 상기 복수의 후보 경로 중 어느 하나가 최종 경로로 생성되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 차량형 이동 로봇의 경로 생성에 있어 임의의 환경에서도 적용이 가능한 보편성(Generality)과, 경로 생성을 위한 계산 비용이 낮으며 경로가 복잡하지 않은 단순성(Simplicity), 그리고 최적성(Optimality)을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 이를 이용한 주차 보조 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 경로 생성에 있어 임의의 환경에서도 적용이 가능한 보편성(Generality)과, 경로 생성을 위한 계산 비용이 낮으며 경로가 복잡하지 않은 단순성(Simplicity), 그리고 최적성(Optimality)을 보장할 수 있는 경로의 생성이 가능한 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 이를 이용한 주차 보조 시스템에 관한 것이다.
근래에 자동화된 차량에는 다양한 지능형 기능들이 적용되고 있으며, 그 중 하나가 주차 보조 시스템(Parking assist system)이라 할 수 있다. 이러한 주차 보조 시스템을 이용할 때, 운전자가 주차 보조 모드를 선택하게 되면, 목표 주차 구역(target parking lot)이 온 보드 레인지 센서와 같은 센서에 의해 스캔된다.
그리고, 운전자가 차량을 초기 위치로 이동시키면, 주차 보조 시스템은 주면 환경 지형과 목표 주차 구역을 센서 정보로부터 자동으로 계산한다. 그런 다음, 주차 보조 시스템은 주차를 위한 목표 궤적을 생성하고, 차량을 목표 주차 구역으로 움직이기 위한 제어, 예를 들어 EPS(Electric Power Steering)을 제어하게 된다.
한편, 자동으로 주행하는 이동 로봇 중 차량형 이동 로봇(Car-like mobile robot), 즉 통상적인 차량과 같이 4개의 휠을 가지며 전방 휠의 조향에 따라 회전하는 차량형 이동 로봇을 위한 경로 계획에 대한 많은 연구가 지속되어 왔다.
차량형 이동 로봇의 경로 계획 방법 중 하나가 사인 곡선 입력(Sinusoidal input)이나 다항식적인 입력(Polynomial input)과 함께 체인드 폼 컨버젼(Chained form conversion)을 이용하는 방법이 있다.
사인 곡선 입력을 이용하는 방법은 S. Sekhavat와 J.-P. Laumond의 논문 'Topological property for Collision free Nonholonomic Motion Planning: The Case of Sinusoidal Inputs for Chained Form Systems(IEEE Trans. on Robotics and Automation, 1998, 14, (5), pp. 671-680)'과, R. M. Murray 및 S. S. Sastry의 논문 'Nonholonomic Motion Planning: Steering Using Sinusoids(IEEE Trans. on Automatic Control, 1993, 38, (5), pp. 700-716)'에 개시되어 있으며, 다항식적인 입력을 이용하는 방법은 D. Tilbury, R. Murray 및 S. Sastry의 논문 'Trajectory generation for the n-trailer problem using Goursat normal form(IEEE Trans. on Automatic Control, 1995, 40, (5), pp. 802-819)'에 개시되어 있다. 여기서, 체인드 폼 컨버젼을 이용하는 방법에서는 경계 조건이 주어지면, 대수적 방정식의 풀이에 의해 입력이 쉽게 계산된다.
또한, Kang-Zhi Liu, Minh Quan Dao 및 Takuya Inoue의 논문 'An Exponentially ε-Convergent Control Algorithm for Chained Systems and Its Application to Automatic Parking Systems(IEEE Trans. on Control Systems Technology, 2006, 14, (6), pp. 1113-1126)의 논문에는, 예비 포인트(auxiliary point)를 이용한 체인드 폼 컨버젼에 기초한 자동 주차 시스템이 제안되었다.
그러나, 체인드 폼 컨버젼이 고차수의 언더-액츄에이티드 시스템에 적합하다 할지라도, 주차 경로 계획에 대한 많은 제한을 갖는 문제점이 있으며, 대표적으로 비선형 컨버젼 방정식 때문에 충돌 체크가 어렵고, 때때로 최종 경로가 매우 반복적으로 되는 문제점이 있다.
한편, J.A.Reed와 R.A.Shepp의 논문 'Optimal paths for a car that goes both forward and backwards(Pacific Journal of Mathematics, 1990, 145, (2), pp. 367-393)'에서는 차량형 이동 로봇에 대해 가장 짧은 실행 가능한 경로가 직선들과 곡선들의 연속이라는 이론을 개시하고 있다. 이 논문에는 2개의 배위(Configuration)을 연결하는 48개의 가능한 모션 세트가 개시되어 있다. 그러나, J.A.Reed와 R.A.Shepp의 논문에 개시된 방법은 차량형 이동 로봇의 주차 제어에는 적용하기 어려운데, 이는 논문에 개시된 방법이 장애물-자유(Obstacle-free) 환경에 초점을 맞추었기 때문이다.
J.P.Laumond, P.E.Jacobs, M.Taix, 그리고 R.M.Murray의 논문 'A motion planner for nonholonomic mobile robots(IEEE Trans. Robotics and Automation, 1994, 10, (5), pp. 577 - 593)'에서는 2-단계(2-step) 접근 방법이 개시되어 있다. 첫 번째 단계에서는 논홀로노믹(Nonholonomic) 제약에 대한 고려 없이 두 배위 사이의 충돌-자유 경로(Collision-free path)가 계획된다. 두 번째 단계에서는 충돌-자유 경로가 실현 가능한 논홀로노믹 경로로 근사된다. 그러나, 이러한 2-단계 접근 방법은 어수선한 환경에서 스무드(Smooth)한 논홀로노믹 경로에 의해 홀로노믹 경로로 근사시키는 것이 쉽지 않은 문제점이 있다. 따라서, 차량형 이동 로봇이 측면 방향으로 주행하는 경우, 논홀로노믹 경로는 많은 움직임을 야기시키는 문제점이 있다.
또한, J.Barrquand와 J.C.Latombe의 논문'Nonholonomic multibody mobile robots: controllability and motion planning in the presence of obstacles(Algorithmica, Springer Verlag, 1993, 10, (2), pp. 121-155)'에서는 소모적 서치(exhaustive search)와 몇 개의 휴리스틱(Heuristics)에 기초한 논홀로노믹 모션 계획 방법이 개시되어 있다. 그러나, 이 논문에 개시된 C-space는 그리드 맵(Grid map)에 이산화되기 때문에 정확성이 그리드 해상도에 종속하게 된다. 따라서, C-space를 이용하는 방법은 다양한 케이스에서 실질적인 솔루션을 제공하더라도, 높은 계산 비용이 가장 큰 단점으로 작용하게 된다.
근래에 Kavraki.L.E, Svestka.P, Latombe.J.-C, 그리고 Overmars의 논문 'Probabilistic Roadmaps for Path Planning in High Dimensional Configuration Spaces(IEEE Trans. on Robotics and Automation, 1996, 12, (4), pp. 566-580)'이나 N.A.Melchior과 R.Simmons의 논문 'Particle RRT for Path Planning with Uncertainty(Proc. Int. Conf. Robotics and Automation, Roma, Italy, April, 2007, pp. 1617-1624)'에 개시된 Probabilistic Roadmap(PRM) 계획 방법은 이동 로봇의 경로 계획에 있어 널리 알려진 방법이다. PRM 계획 방법은 C-space에 많은 샘플 포인트를 할당하고 있으며, 로드맵 그래프가 샘플 포인트의 연결에 의해 구성되는 것을 제안하고 있다. 일반적으로 PRM 계획 방법은 복잡한 환경에서 복잡한 로봇 시스템을 다루는데 유용하며, 주차 제어에서도 그 유용성이 인정되고 있다. 그러나, PRM 계획 방법은 좁은 통로에서 솔루션을 제공하지 못하는 경우가 발생하는 문제점이 있다.
상술한 바와 같은 경로 계획 기술 외에도, 차량의 자동 주차와 관련된 다양한 시도가 있었으나, 기존의 차량 주차 제어 방법, 예를 들어 퍼지 제어나 신경망 제어 등의 방법은 소프트 컴퓨팅 기술의 관점에서 디자인되어 실제 응용에서 쉽게 적용될 수 있으나, 환경적 변화에 대한 보편성(Generality)이 결여되는 문제점을 않고 있다.
이에, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 차량형 이동 로봇의 경로 생성에 있어 임의의 환경에서도 적용이 가능한 보편성(Generality)과, 경로 생성을 위한 계산 비용이 낮으며 경로가 복잡하지 않은 단순성(Simplicity), 그리고 최적성(Optimality)을 제공할 수 있는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 이를 이용한 주차 보조 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적은 본 발명에 따라, 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 있어서, (a) 기 설정된 지향 각도 변위 단위로 상기 차량형 이동 로봇의 포즈와 장애물이 겹치는 영역에 대한 지향 단위 장애물 배위 공간을 산출하는 단계와; (b) 상기 차량형 이동 로봇의 목표 위치로부터 적어도 하나의 모션 세트에 따른 도달 가능 영역이 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출되되, 복수의 상기 모션 세트는 연속된 경로를 형성하도록 연속적으로 연결되며 상기 도달 가능 영역은 상기 각 모션 세트 단위로 산출되는 단계와; (c) 상기 각 모션 세트의 상기 도달 가능 영역이 상기 차량형 이동 로봇의 출발 위치를 포함하는 경우, 상기 출발 위치를 포함한 상기 도달 가능 영역을 출발 허용 영역으로 설정하는 단계와; (d) 상기 출발 허용 영역에 대응하는 상기 모션 세트를 포함하는 하나 또는 연속된 상기 모션 세트의 조합에 기초한 역전파를 통해 상기 출발 위치로부터 상기 도착 위치로 적어도 하나의 후보 경로를 갖는 후보 경로 세트가 생성되는 단계와; (e) 상기 복수의 후보 경로 중 어느 하나가 최종 경로로 생성되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 의해서 달성된다.
여기서, 상기 모션 세트는 적어도 하나의 직진 모션과 적어도 하나의 회전 모션이 기 설정된 순서로 연속적으로 수행되도록 설정되며; (f) 상기 (b) 단계, 상기 (c) 단계 및 상기 (e) 단계가 상기 회전 모션의 상기 지향 각도 변위와 상기 직진 모션의 직진 거리 중 적어도 하나의 변경에 따라 반복 수행되어 복수의 후보 경로 세트가 생성되는 단계를 더 포함하며; 상기 (e) 단계에서는 상기 복수의 후보 경로 세트를 구성하는 복수의 상기 후보 경로 중 어느 하나가 상기 최종 경로로 결정될 수 있다.
그리고, 하나의 상기 모션 세트는 직진 모션, 회전 모션, 직진 모션 순으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 회전 모션은 상기 차량형 이동 로봇의 최대 조향각으로 회전하도록 설정될 수 있다.
그리고, 상기 (a) 단계에서 상기 지향 단위 장애물 배위 공간은 상기 차량형 이동 로봇의 외형에 따른 점유 영역과 상기 장애물의 점유 영역 간의 민코프스키 합(Minkowski sum)에 의해 산출될 수 있다.
여기서, 상기 (a) 단계에서 상기 장애물의 점유 영역은 기 설정된 확장 사이즈로 확장된 상태로 상기 민코프스키 합(Minkowski sum)에 적용될 수 있다.
그리고, 상기 (b) 단계에서 하나의 상기 모션 세트에 대한 상기 도달 가능 영역은 (b1) 상기 차량형 이동 로봇의 모션 세트 초기 위치가 설정되는 단계와; (b2) 상기 모션 세트 초기 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 모션 초기 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 상기 모션 세트를 구성하는 첫 번째 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역이 산출되는 단계와; (b3) 상기 모센 세트를 구성하는 회전 모션의 회전 각도에 대한 회전 모션 충돌 자유 배위 영역이 적어도 하나의 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출되는 단계와; (b4) 기 설정된 모션 기준 포인트와, 상기 회전 모션에서의 상기 차량형 이동 로봇의 회전 초기 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 로봇 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 상기 제1 도달 가능 영역이 쉬프트되는 단계와; (b5) 상기 회전 모션 출동 자유 배위 영역과 상기 쉬프트된 제1 도달 가능 영역 간의 교차 영역이 회전 모션 도달 가능 영역으로 산출되는 단계와; (b6) 상기 회전 모션의 회전 최종 위치에서의 상기 로봇 기준 포인트와 상기 모션 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 상기 회전 모션 도달 가능 영역이 쉬프트되는 단계와; (b7) 상기 회전 최종 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 모션 최종 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간과 상기 쉬프트된 회전 모션 도달 가능 영역에 기초하여, 상기 모션 세트를 구성하는 두 번째 직진 모션에 대한 제2 도달 가능 영역이 산출되는 단계와; (b8) 상기 제2 도달 가능 영역이 해당 모션 세트에 대한 상기 도달 가능 영역으로 설정되는 단계의 수행을 통해 산출될 수 있다.
여기서, 상기 (b1) 단계에서는 상기 목표 위치로부터 상기 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출이 시작되는 경우 상기 목표 위치가 상기 모션 세트 초기 위치로 설정되며; 상기 연속된 모션 세트의 조합의 경우, 이전 모션 세트에 대해 산출된 도달 가능 영역 내에서 선택된 하나의 위치가 상기 모션 세트 초기 위치로 설정될 수 있다.
그리고, 상기 (b3) 단계는 (b31) 상기 회전 모션의 회전 각도에 기초하여 상기 회전 모션의 궤적 내에서의 궤적 포즈가 상기 지향 각도 변위 단위로 산출되는 단계와; (b32) 상기 각 궤적 포즈에서의 상기 차량형 이동 로봇의 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간이 상기 모션 기준 포인트와 상기 각 궤적 포즈에서의 상기 로봇 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 쉬프트되는 단계와; (b33) 상기 각 궤적 포즈에 대해 산출된 상기 쉬프트된 지향 단위 장애물 배위 공간의 결합에 따라 상기 회전 모션에 대한 회전 모션 장애물 배위 영역이 산출되는 단계와; (b34) 상기 회전 모션 장애물 배위 영역에 기초하여 상기 회전 모션 충돌 자유 배위 영역이 산출될 수 있다.
그리고, 상기 (b2) 단계는 (b22) 상기 모션 초기 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여, 상기 모션 초기 지향 각도에서의 지향 각도 충돌 자유 배위 영역이 산출되는 단계와; (b23) 상기 지향 각도 충돌 자유 배위 영역 내에서 상기 모션 세트 초기 위치로부터 상기 모션 초기 지향 각도 방향으로의 궤적 연장에 따라 상기 제1 도달 가능 영역이 산출되는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, (g) 상기 (b) 단계에서 연속적으로 연결되는 상기 모션 세트의 개수가 기 설정된 기준 개수에 도달하는 경우, 해당 모센 세트의 조합은 후보 경로 세트의 생성에서 삭제될 수 있다.
여기서, 상기 (e) 단계는 (e1) 상기 각 후보 경로로부터 복수의 경로 결정값을 추출하는 단계와; (e2) 상기 각 경로 결정값과, 상기 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 상기 각 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하는 단계와; (e3) 상기 각 후보 경로에 대해 산출된 상기 경로 비용에 기초하여 상기 최종 경로가 결정되는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 경로 결정값은 상기 후보 경로 내에서 상기 차량형 이동 로봇과 상기 장애물 간의 최소 간격과; 상기 후보 경로 상에서의 상기 차량형 이동 로봇의 조향의 변경 횟수와; 상기 후보 경로 상에서의 전진과 후진 간의 방향 전환 횟수와; 상기 후보 경로에서의 상기 차량형 이동 로봇의 움직임 거리 중 적어도 2 이상을 포함할 수 있다.
한편, 상기 목적은 본 발명의 다른 실시 형태에 따라, 상기의 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 최종 경로를 생성하는 최종 경로 생성부와; 상기 최종 경로 생성부에 의해 생성된 상기 최종 경로에 기초하여 차량의 주행을 제어하는 주행 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템에 의해서도 달성될 수 있다.
여기서, 상기 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 생성된 복수의 후보 경로 중 어느 하나의 선택을 위한 경로 선택부를 더 포함하며; 상기 주행 제어부는 상기 경로 선택부에 의해 선택된 후보 경로가 상기 최종 경로로 생성되도록 상기 최종 경로 생성부를 제어할 수 있다.
또한, 상기 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 생성된 복수의 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하는 경로 비용 산출부를 더 포함하며; 상기 경로 비용 산출부는, 상기 각 후보 경로로부터 복수의 경로 결정값을 추출하고, 상기 각 경로 결정값과 상기 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 상기 각 후보 경로에 대한 상기 경로 비용을 산출하며; 상기 최종 경로 생성부는 상기 각 후보 경로에 대해 산출된 상기 경로 비용에 기초하여 상기 최종 경로를 선택할 수 있다.
그리고, 상기 경로 결정값은 상기 후보 경로 내에서 상기 차량형 이동 로봇과 상기 장애물 간의 최소 간격과; 상기 후보 경로 상에서의 상기 차량형 이동 로봇의 조향의 변경 횟수와; 상기 후보 경로 상에서의 전진과 후진 간의 방향 전환 횟수와; 상기 후보 경로에서의 상기 차량형 이동 로봇의 움직임 거리 중 적어도 2 이상을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 각 경로 결정값에 대한 상기 가중치의 입력을 위한 가중치 입력부를 더 포함하며; 상기 주행 제어부는 상기 가중치 입력부를 통해 입력되는 상기 가중치에 기초하여 상기 경로 생성부가 상기 최종 경로를 생성하도록 제어할 수 있다.
상기와 같은 구성을 통해, 차량형 이동 로봇의 경로 생성에 있어 임의의 환경에서도 적용이 가능한 보편성(Generality)과, 경로 생성을 위한 계산 비용이 낮으며 경로가 복잡하지 않은 단순성(Simplicity), 그리고 최적성(Optimality)을 제공할 수 있는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 이를 이용한 주차 보조 시스템이 제공된다.
도 1은 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법을 설명하기 위한 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 적용되는 회전 모션의 예를 도시한 도면이고,
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서 회전 모션 장애물 배위 영역의 산출 과정을 설명하기 위한 도면이고,
도 5 내지 도 7은 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서 하나의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이고,
도 8은 본 발명에 따른 주차 보조 시스템의 구성을 도시한 도면이고,
도 9 내지 도 14는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 적용되는 회전 모션의 예를 도시한 도면이고,
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서 회전 모션 장애물 배위 영역의 산출 과정을 설명하기 위한 도면이고,
도 5 내지 도 7은 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서 하나의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이고,
도 8은 본 발명에 따른 주차 보조 시스템의 구성을 도시한 도면이고,
도 9 내지 도 14는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 먼저 지향 단위 장애물 배위 공간이 산출된다(S10). 여기서, 본 발명에 따른 지향 단위 장애물 배위 공간의 산출에는 T.Lozano-Perez의 논문 'Spatial planning: a configuration space approach ( Proc. Int. Conf. Computers, May 1983, vol. 32, pp. 108-120)'에 개시된 배위 공간(Configuration space)의 개념을 적용한다. 보다 구체적으로 설명하면, 차량형 이동 로봇의 배위(Configuration)는 목표 위치에 대한 좌표인 x, y, 그리고 차량형 이동 로봇의 지향 각도 θ로 구성된다. 그리고, 차량형 이동 로봇 및 장애물을 포함하는 모든 배위의 세트가 상기 논문에 정의된 배위 공간을 형성한다.
그리고, 장애물 배위 공간 CO는 차량형 이동 로봇의 움직임과 겹치는 장애물에 대한 배위 세트가 되며, 지향 단위 장애물 배위 공간은 차량형 이동 로봇의 지향 각도 θ에서의 배위 공간, 즉 CO(θ)가 된다. 또한, 모든 충돌 자유 배위는 충돌 자유 배위 공간(Collision free configuration space) Cfree를 형성하며, 차량형 이동 로봇의 지향 각도 θ에서의 충돌 자유 배위 공간이 Cfree(θ)로 표현될 수 있다.
그리고, 차량형 이동 로봇의 위치는 하나의 포인트 q, 즉 (x,y) 좌표 상의 하나의 포인트로 정의되며, 본 발명에서는 차량형 이동 로봇의 위치를 나타내는 포인트 q를 로봇 기준 포인트로 정의한다.
한편, 본 발명에 따른 지향 단위 장애물 배위 공간은 기 설정된 지향 각도 변위 단위로 산출된다. 보다 구체적으로 설명하면, 지향 각도 변위를 π/4 단위로 설정하는 경우, 지향 단위 장애물 배위 공간은 0, ±π/4, ±π/2, ±3π/4, 2π 단위로 산출된다. 즉 지향 단위 장애물 배위 공간으로는 CO(0), CO(±π/4), CO(±π/2), CO(±3π/4), CO(2π)가 산출된다.
여기서, 본 발명에서는 지향 단위 장애물 배위 공간이 차량형 이동 로봇의 외형에 따른 점유 영역과 장애물의 점유 영역 간의 민코프스키 합(Minkowski sum)에 의해 산출되는 것을 예로 한다. 또한, 장애물의 점유 영역은 기 설정된 확장 사이즈로 확장된 상태로 민코프스키 합(Minkowski sum)에 적용됨으로써, 충돌에 대한 안정성을 보장할 수 있다.
이와 같이, 차량형 이동 로봇의 주행 환경 상의 장애물에 대한 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θ)가 각 지향 각도 변위 단위로 전처리 단계, 즉 후술할 실질적인 후보 경로를 찾는 과정 전인 전처리 단계에서 산출됨으로써, 최종 경로 생성을 위한 전체 계산 비용을 효과적으로 감소시킬 수 있게 된다.
상기와 같은 방법을 통해 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θ)이 산출되면, 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출을 통한 후보 경로의 탐색 과정이 수행된다.
여기서, 본 발명에 따른 모션 세트는 적어도 하나의 직진 모션과 적어도 하나의 회전 모션이 기 설정된 순서로 연속적으로 수행되도록 설정되며, 본 발명에서는 하나의 모션 세트가 직진 모션, 회전 모션, 직진 모션의 순으로 3개의 모션의 순차적인 조합으로 설정되는 것을 예로 한다. 또한, 회전 모션은 차량형 이동 로봇의 최대 조향각으로 회전하도록 설정되는 것을 예로 한다.
이와 같이, 모션 세트가 직진 모션, 회전 모션, 직진 모션의 순으로 하나의 모션 세트의 모션 패턴으로 설정되고, 회전 모션 또한 차량형 이동 로봇의 최대 조향각으로 회전하도록 설정됨으로써, 경로 탐색에 필요한 계산 비용을 현저히 감소시킬 수 있게 된다.
여기서, 차량형 이동 로봇의 지향 각도 θ가 주어지는 경우, 해당 지향 각도 θ에서의 직진 모션의 도달 가능 영역은 지향 각도 θ에 대한 충돌 자유 배위 공간 Cfree(θ) 내에서의 확장으로 산출 가능하며, 이에 대한 상세한 설명은 후술한다.
회전 모션은 상술한 바와 같이 최대 조향각 하에서 발생한다. 회전 모션에는 차량형 이동 로봇의 시작 포즈에서의 지향 각도 θstart, 최종 포즈에서의 지향 각도 θfinal, 그리고 회전 방향이 필요하게 된다. 여기서, 회전 모션의 회전 방향은 직진 속도 v와 조향 앵글 φ에 의해 결정될 수 있는데, 상술한 바와 같이, 본 발명에서는 조향 앵글이 최대 조향각으로 설정되어 있으므로, 회전 모션에 대한 입력은, 도 2에 도시된 바와 같이, [v, -v]×[-φmax, φmax]에 의한 4가지 조합 중 하나가 선택 가능하게 된다. 도 2의 1, 2, 3, 4는 회전 모션의 4가지 방향을 나타낸 것이고, Pr는 회전 중심을 나타낸 것이다
본 발명에서는 충돌 체크를 위한 효과적인 알고리즘의 확정을 위해, 차량형 이동 로봇의 모션에 대해 스웹트 영역(swept area)을 고려하여 장애물의 경계를 확장하는 것을 예로 한다. 이와 같은 장애물 경계의 확장은 차량형 이동 로봇의 회전 모션에 유용하다.
이와 관련하여, 상기 논문에서는 슬라이스 프로젝션(Slice projection) 기법에 대해 개시하고 있는데, 스웹트 영역의 다각형적 근사화(Polygonal approximation)를 적용하고 있다. 따라서, 최종적인 성능은 근사 기법, 로봇의 형태, 환경적인 지형에 영향을 받게 되는데, 본 발명에서는 다각형적 근사화의 가정없이 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θ)의 간단한 연속을 이용함으로써, 보편성(generality)을 보장한다.
도 3 및 도 4를 참조하여 회전 모션에 대해 보다 구체적으로 설명하면, 도 3은 차량형 이동 로봇이 초기 위치의 지향 방향 0°에서 최종 위치의 지향 방향 π/2로 회전 이동할 때의 회전 모션을 도시한 도면이다. 도 3의 (a)는 차량형 이동 로봇의 회전 모션을 연속적으로 도시한 도면이고, 도 3의 (b)는 회전 모션의 연속에 따라 나타나는 스웹트 영역을 45° 빗금으로 나타낸 도면이다.
그리고, 도 4는 도 3에 도시된 바와 같은 회전 모션에서 장애물에 대한 회전 모션 장애물 배위 영역 COrot의 산출 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하여 설명하면, 도 4의 (a), (b), (c)는 각각 차량형 이동 로봇의 지향 각도 θ가 0, π/4, π/2일 때의 장애물에 대한 지향 단위 장애물 배위 영역 CO(θ)를 도시하고 있다.
즉, 회전 모션 장애물 배위 영역 COrot의 산출을 위해 회전 모션의 각 궤적 포즈에 대한 지향 단위 장애물 배위 영역이 사용되며, 도 4의 (d)에 도시된 바와 같이, 각 궤적 포즈에 대한 지향 단위 장애물 배위 영역을 모션 기준 포인트 Pm을 중심으로 합하여 회전 모션 장애물 배위 영역 COrot을 산출하게 된다. 여기서, 지향 단위 장애물 배위 영역은 전처리 과정에서 산출되어 있음은 상술한 바와 같다.
이와 같이 회전 모션에 대한 회전 모션 장애물 배위 영역 COrot를 산출하는 과정을 정리하면, 먼저, 회전 모션의 회전 각도가 입력되는 경우 입력된 회전 각도에 기초하여 회전 모션의 궤적이 산출된다. 이 때, 회전 모션의 궤적은 회전 모션의 궤적 내에서의 궤적 포즈가 지향 각도 변위 단위로 산출된다. 즉, 상술한 바와 같이, 지향 각도 변위를 π/4로 설정하고, 회전 모션의 회전 각도가 0 -> π/2로 90° 회전하는 것으로 가정하는 경우, 궤적 포즈는 0, π/4, π/2로 결정된다.
그리고, 전처리 단계에서 미리 산출된 각 궤적 포즈에서의 차량형 이동 로봇의 지향 각도에 대응하는 지향 단위 장애물 배위 공간, 즉 도 4의 (a), (b) 및 (c)에 도시된 바와 같은 지향 단위 장애물 배위 공간이, 모션 기준 포인트 Pm과 각 궤적 포즈에서의 로봇 기준 포인트 qr 간의 위치 편차에 따라 쉬프트된다.
여기서, 모션 기준 포인트 Pm은 회전 모션의 모션 초기 위치에서의 차량형 이동 로봇의 로봇 기준 포인트 qr로 설정되는 것을 일예로 한다. 도 4의 (d)가 모션 기준 포인트 Pm을 기준으로 각 지향 단위 장애물 배위 공간이 쉬프트된 도면을 도시하는 것은 상술한 바와 같다.
그런 다음, 각 궤적 포즈에 대해 산출된 쉬프트된 지향 단위 장애물 배위 공간의 결합에 따라 해당 회전 모션에 대한 회전 모션 장애물 배위 영역인 Corot가 산출된다. 여기서, 회전 모션 장애물 배위 영역 외부에 차량형 이동 로봇의 로봇 기준 포인트 qr이 위치하는 경우, 해당 회전 모션은 충돌 자유가 된다.
이하에서는 하나의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역을 산출하는 방법을 도 5를 참조하여 설명한다. 여기서, 하나의 모션 세트는 직진 모션 -> 회전 모션 -> 직진 모션이 순차적으로 연결되어 구성되는 것은 상술한 바와 같다.
먼저, 차량형 이동 로봇의 모션 세트 초기 위치가 설정된다(S61). 여기서, 모션 세트 초기 위치는 해당 모션 세트의 초기 위치에서의 차량형 이동 로봇의 지향 방향인 모션 초기 지향 각도 θprev를 포함한다. 또한, 하나의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출을 위해 해당 모션 세트의 회전 모션에 따른 회전 후의 지향 방향 θi가 요구된다.
이와 같이 차량형 이동 로봇의 모션 세트 초기 위치가 설정되면, 모션 세트 초기 위치에서의 모션 초기 지향 각도 θprev에 대응하는 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θ)에 기초하여 모션 세트를 구성하는 첫 번째 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역 RRi,1이 산출된다(S62).
도 6의 (a)는 차량형 이동 로봇이 모션 세트 초기 위치에 위치하는 상태를 나타내며, 로봇 기준 포인트가 차량형 이동 로봇의 후륜의 중심으로 설정된 상태를 도시하고 있다.
여기서, 도 6의 (b)는 제1 도달 가능 영역을 도시한 도면이다. 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역은 모션 초기 지행 각도 θprev(도 6의 (a) 및 (b)에서는 0이다)에 대한 충돌 자유 배위 영역 CO(θprev) 내에서 모션 초기 지행 각도 θprev 방향으로의 확장임을 확인할 수 있다. 도 6의 (b) 영역에서 충돌 자유 배위 영역 CO(θprev)는 점선으로 표시되어 있다.
첫 번째 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역이 산출되면, 모션 세트를 구성하는 회전 모션의 회전 각도에 대한 회전 모션 충돌 자유 배위 영역이 산출된다(S63). 여기서, 회전 모션 충돌 자유 배위 영역은 적어도 하나의 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출된다. 즉, 상술한 바와 같이, 회전 모션 장애물 배위 영역 COrot가 산출되면, 해당 회전 모션에 대한 회전 모션 충돌 자유 배위 영역인 Cfree.rot이 가능하게 된다.
그런 다음, 기 설정된 모션 기준 포인트 Pm와, 회전 모션에서의 차량형 이동 로봇의 회전 초기 위치에서의 차량형 이동 로봇의 로봇 기준 포인트 qr 간의 위치 편차에 따라 제1 도달 가능 영역이 쉬프트된다(S64).
여기서, 본 발명에서는 모션 기준 포인트 Pm이 해당 회전 모션의 초기 위치에서의 로봇 기준 포인트 qr로 설정되므로, 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역에서는 쉬프트가 발생하지 않게 된다. 그러나, 모션 기준 포인트가 회전 모션의 회전 중심으로 설정되는 경우, 직전 모션에 대한 제1 도달 가능 영역이 S64 단계에서 쉬프트가 발생할 수 있음은 물론이다.
한편, 회전 모션 충돌 자유 배위 영역 Cfree.rot과 쉬프트된 제1 도달 가능 영역 간의 교차 영역이 회전 모션 도달 가능 영역 RRi.rot으로 산출된다(S65). 도 7의 (a)에는 회전 모션 충돌 자유 배위 영역 Cfree.rot과 쉬프트된 제1 도달 가능 영역 간의 교차 영역이 회전 모션 도달 가능 영역 RRi.rot으로 산출된 예를 도시하고 있다.
그리고, 모션 기준 포인트 Pm과, 회전 모션의 회전 최종 위치에서의 로봇 기준 포인트 qr 간의 위치 편차에 따라 회전 모션 도달 가능 영역이 쉬프트된다(S66). 도 7의 (a)에는 쉬프트된 회전 모션 도달 가능 영역 RRi.2가 도시되어 있다.
그런 다음, 회전 모션의 회전 최종 위치에서의 차량형 이동 로봇의 모션 최종 지향 각도 θfinal에 대응하는 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θfinal)과, 쉬프트된 회전 모션 도달 가능 영역 RRi.2에 기초하여, 모션 세트를 구성하는 두 번째 직진 모션에 대한 제2 도달 가능 영역 RRi가 산출된다(S67). 도 7의 (b)에 점선으로 표시된 영역이 모션 최종 지향 각도 θfinal에 대한 지향 단위 장애물 배위 공간 CO(θfinal)에 기초하여 산출되는 충돌 자유 배위 공간 Cfree(θfinal)으로, 쉬프트된 회전 모션 도달 가능 영역 RRi.2이 모션 최종 지향 각도 방향으로 충돌 자유 배위 공간 Cfree(θfinal) 내에서 연장되어 제2 도달 가능 영역 RRi이 산출되는 것을 확인할 수 있다.
상기와 같은 과정을 통해 산출된 제2 도달 가능 영역 RRi이 해당 모션 세트에 대한 최종적인 도달 가능 영역 RRi으로 설정된다(S68).
이하에서는, 다시 도 1을 참조하여, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 과정에 대해 상세히 설명한다.
먼저, 상술한 바와 같이, 지향 단위 장애물 배위 공간이 각 지향 각도 변위 단위로 산출된다(S10). 그런 다음, 차량형 이동 로봇의 목표 위치로부터 적어도 하나의 모션 세트에 따른 도달 가능 영역이 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출된다.
보다 구체적으로 설명하면, 목표 위치로부터 하나의 모션 세트의 도달 가능 영역이 산출된다(S11). 여기서, 하나의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출 과정은 상술한 바와 같으며, 이 때 목표 위치가 도달 가능 영역의 산출을 위한 모센 세트 초기 위치로 설정된다.
목표 위치로부터 시작된 모션 세트의 도달 가능 영역이 차량형 이동 로봇의 출발 위치를 포함하는지 여부를 판단하고(S12), 도달 가능 영역이 출발 위치를 포함하지 않는 경우 다음 차순의 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출 과정이 진행된다.
여기서, 현재 모션 세트의 마지막 직진 모션과 다음 모션 세트의 첫 번째 직진 모션을 일치시킴으로서, 순차적으로 연결된 모션 세트가 경로를 형성 가능하게 된다. 즉, S12 단계에서 도달 가능 영역이 출발 위치를 포함하지 않는 경우, 해당 도달 가능 영역에서 새로운 모션 초기 위치를 결정한다(S13). 그런 다음, 새로운 모션 초기 위치로부터 모션 세트의 도달 가능 영역을 산출한다(S14). 여기서, 새로운 도달 가능 영역의 산출 방법은 상술한 바와 같은 바, 그 상세한 설명은 생략한다.
이와 같이, 새로운 도달 가능 영역이 산출되면, 동일하게 해당 도달 가능 영역이 출발 위치를 포함하는지 여부를 판단하다(S15). 상술한 S12 단계와 S15 단계에서 도달 가능 영역이 출발 위치를 포함하는 경우, 해당 도달 가능 영역을 출발 허용 영역(ASR)으로 설정한다(S17). 그리고, 출발 허용 영역에 대응하는 모션 세트를 포함하는 하나 또는 연속된 모션 세트의 조합에 기초한 역전파를 통해 출발 위치로부터 목표 위치로 진행 가능한 후보 경로 세트가 생성된다(S18).
여기서, 후보 경로 세트는 출발 위치로부터 목표 위치로까지의 다수의 후보 경로를 포함하게 되는데, 이는 후보 경로 세트가 다수의 도달 가능 영역의 연결을 통해 생성되어, 도달 가능 영역 내의 포인트의 선택에 따라 하나의 후보 경로 세트에서 다수의 후보 경로가 생성 가능하기 때문이다.
한편, S15 단계에서 도달 가능 영역이 출발 위치를 포함하지 않는 경우, 다음 연속된 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출 과정을 진행한다. 여기서, 본 발명에서는 연속된 모션 세트의 개수가 기 설정된 기준 개수에 도달하는 경우, 해당 모센 세트의 조합은 후보 경로 세트의 생성에서 삭제할 수 있다(S16, S17). 즉, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 주차 보조 시스템에 적용되는 경우, 많은 모션 세트의 조합에 따라 생성되는 후보 경로 세트는 해당 후보 경로 세트의 계산 비용도 많이 소요될 뿐 만 아니라, 생성된 후보 경로 세트 또한 경로 자체가 복잡해지므로, 이와 같은 불필요한 계산의 발생을 제거할 수 있게 된다.
여기서, S19 단계와 같이 진행 중인 모션 세트 조합이 삭제되는 경우, 또는 S18 단계와 같이 후보 경로 세트가 생성되는 경우, 다시 목표 위치로부터 도달 가능 영역의 산출 과정을 진행하게 된다.
한편, S16 단계에서 모션 세트의 개수가 기준 개수 이내이면, 현재 도달 가능 영역으로부터 다시 S13 내지 S19 단계를 수행함으로써 후보 경로 세트를 생성하게 된다.
상기와 같은 과정을 통해, 다수의 후보 경로 세트가 생성되면, 생성된 후보 경로 세트 내의 다수의 후보 경로 중 어느 하나가 선택되어 최종 경로가 생성된다. 여기서, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서는, 각 후보 경로부터 복수의 경로 결정값을 추출한다.
그리고, 각 경로 결정값과, 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 각 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하고, 산출된 경로 비용에 기초하여 최종 경로를 결정하는 것을 예로 한다.
여기서, 본 발명에 따른 경로 결정값은 후보 경로 내에서 차량형 이동 로봇과 장애물 간의 최소 간격, 후보 경로 상에서의 차량형 이동 로봇의 조향의 변경 횟수, 후보 경로 상에서의 전진과 후진 간의 방향 전환 횟수, 그리고, 후보 경로에서의 차량형 이동 로봇의 움직임 거리 중 적어도 2 이상을 포함할 수 있다.
이와 같은 경로 비용의 산출은 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Ctotal = α/Dmin + βNstr + γNmnvr + δDtrvl
여기서, Ctotal은 경로 비용이고, Dmin은 차량형 이동 로봇과 장애물 간의 최소 간격이고, NNstr은 차량형 이동 로봇의 조향 변경 회수이고, NNmnvr은 전진과 후진 간의 방향 전환 회수이고, Dtrvl은 차량형 이동 로봇의 움직임 거리이고, α, β, γ 및 δ는 각각 이들의 가중치이다.
차량형 이동 로봇과 장애물 간의 충돌 가능성은 차량형 이동 로봇이 장애물에 접근할 때 증가하므로, 주행 경로의 안정성을 Dmin으로 정의될 수 있다. Nstrr 및 Nmnvr은 차량형 이동 로봇의 움직임의 량을 나타내며, 유사하게 짧은 주행 거리, 즉 주행 거리 상의 최적성은 Dtrvl로 정의된다.
이하에서는 상술한 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 적용된 주차 보조 시스템(10)에 대해 상세히 설명한다.
본 발명에 따른 주차 보조 시스템(10)은 차량에 설치되어 차량의 자동 주차를 보조한다. 본 발명에 따른 주차 보조 시스템(10)은, 도 8에 도시된 바와 같이, 최종 경로 생성부(11) 및 주행 제어부(12)를 포함한다.
최종 경로 생성부(11)는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 최종 경로를 생성한다. 즉, 최종 경로 생성부(11)는 차량의 주차 공간과 관련된 환경 지도 상에서 초기 위치와 목표 위치가 주어지는 경우, 상술한 바와 같은 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 다수의 후보 경로를 생성하고, 생성된 후보 경로 중 어느 하나를 최종 경로로 생성한다.
그리고, 주행 제어부(12)는 최종 경로 생성부(11)에 의해 생성된 최종 경로에 따라 차량이 주행되도록, 차량 주행 시스템(30), 예를 들어, EPS(Electric Power Steering)나 엔진 제어 시스템 등을 제어하게 된다.
여기서, 본 발명에 따른 주차 보조 시스템(10)은 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 생성된 다수의 후보 경로 중 어느 하나를 선택하기 위한 경로 선택부(13)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 주행 제어부(12)는 최종 경로 생성부(11)가 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 다수의 후보 경로를 생성하는 경우, 이를 차량에 설치된 디스플레이부(미도시)를 통해 운전자에게 제공할 수 있다.
그리고, 주행 제어부(12)는, 운전자가 디스플레이부를 통해 제공된 다수의 후보 경로 중 어느 하나를 경로 선택부(13)를 통해 선택하는 경우, 경로 선택부(13)를 통해 선택된 후보 경로가 최종 경로로 생성되도록 최종 경로 생성부(11)를 제어할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주차 보조 시스템(10)은 최종 경로 생성부(11)에 의해 생성된 다수의 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하는 경로 비용 산출부(14)를 포함할 수 있다. 여기서, 경로 비용 산출부(14)는 상술한 [수학식 1]을 통해 산출되는 것을 예로 한다.
보다 구체적으로 설명하면, 경로 비용 산출부(14)는 각 후보 경로로부터 복수의 경로 결정값을 추출한다. 그리고, 경로 비용 산출부(14)는 추출된 각 경로 결정값과, 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 각 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하게 된다.
이 때, 최종 경로 생성부(11)는 각 후보 경로에 대해 산출된 경로 비용에 기초하여, 최종 경로를 선택할 수 있다. 예를 들어, 최종 경로 생성부(11)는 각 후보 경로에 대해 산출된 경로 비용이 최소인 후보 경로를 최종 경로로 선택할 수 있다. 여기서, 경로 결정값은 상술한 바와 같이, 장애물과의 최소 간격, 조향의 변경 횟수, 전진과 후빈 간의 방향 전환 횟수, 움직인 거리를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 주차 보조 시스템(10)은, 도 8에 도시된 바와 같이, 각 경로 결정값에 대한 가중치의 입력을 위한 가중치 입력부(15)를 포함할 수 있다. 이를 통해 사용자는 경로 비용의 산출에 적용되는 경로 결정값에 할당되는 가중치를 가중치 입력부(15)를 통해 직접 입력함으로써, 경로 비용의 산출에 적용되는 경로 결정값의 비중을 직접 결정할 수 있게 된다.
이하에서는 차량의 주차 보조를 위한 경로 생성, 즉 주차 보조 시스템(10)에 적용되었을 때, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 제공하는 효과를 시뮬레이션을 통해 얻은 실험 결과에 기초하여 상세히 설명한다.
시뮬레이션에 적용된 차량의 파라미터는 상용의 중간 사이즈의 차량이 적용되었다. 즉, 길이 및 폭이 각각 4895mm와 1850mm인 차량을 기준으로 시뮬레이션이 진행되었다. 또한, 시뮬레이션은 도 9의 (a)에 도시된 바와 같은 공간 주차와, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같은 평행 주차 두 가지 경우에 대해 모두 진행되었다. 그리고, [수학식 1]에서와 같이 경로 비용의 산출을 통해 최종 경로를 선택하였으며, 가중치의 영향을 판단하기 위해 3개의 다른 가중치 세트에 대해 최종 경로의 선택이 진행되었다.
먼저, 도 9의 (a)에 도시된 바와 같은 공간 주차 시뮬레이션이 진행되었으며, 공간 주차 시뮬레이션에 적용된 파라미터로는 지향 각도 변위 θ=10°, 모션 세트 개수의 상한인 기준 개수 nmax = 3, 그리고 도 9의 (a)에 도시된 주차 환경 변수는 각각 a = 7m, b = 2.3m로 설정된다.
그리고, 3가지의 가중치 세트는 [표 1]에 나타난 바와 같으며, 각 가중치 세트에 대한 시뮬레이션을 통해 얻어진 최종 경로는 도 10에 도시된 바와 같다. 도 10 (a)는 [표 1]의 가중치 세트 1을 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이고, 도 10 (b)는 [표 1]의 가중치 세트 2를 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이고, 도 10 (c)는 [표 1]의 가중치 세트 3을 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이다.
[표 1]
가중치 세트 1에서의 가중치의 목적은 가장 안전한 경로를 찾는데 있다. 가중치 세트 1에서 α는 [수학식 1]에서 차량과 장애물 간의 최소 간격에 대한 가중치임은 상술한 바와 같으며, 따라서 가중치 세트 1에서의 α 값이 다른 가중치 세트보다 크다.
[표 2]는 도 10에 도시된 각 가중치 세트에 대한 최종 경로에서 얻어진 경로 결정값들을 나타내고 있다. [표 2]에 나타난 바와 같이, 가중치 세트 1에 대한 최종 경로에서 장애물과의 최소 간격은 Dmin = 235mm이나, 도 10의 (a) 및 [표 2]에 나타낸 바와 같이, 전진과 후진 간의 전환 회수 Nmnvr이 2회 발생함을 알 수 있다.
[표 2]
만약, 운전자가 전진과 후진 간의 전환 회수 Nmnvr의 최소화를 요구하는 경우, γ를 증가시키면 가능하게 된다. 가중치 세트 2는 γ가 다른 가중치 세트보다 크게 설정되었다. 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이, 가중치 세트 2에 대한 최종 경로는 전진과 후진 간의 전환이 발생하지 않는다.
여기서, 가중치 세트 2에 대한 최종 경로에서의 장애물과의 최소 간격 Dmin은 129.1로 가중치 세트 1에 대한 최종 경로에서의 Dmin 값보다 짧음을 알 수 있다. 이는 가중치 세트 2에 대한 최종 경로의 제어 효과가 가중치 1보다는 높은 반면, 충돌 위험은 가중치 세트 1에 대한 최종 경로보다 높음을 의미한다. 따라서, 미끄러운 바닥이나 부정확한 센서 등과 같이 높은 불확실한 컨데션에서 충돌 회피를 위한 경로 선택에서는 가중치 세트 1의 사용이 바람직할 수 있다.
가장 짧은 움직임 거리는 통상적인 경로 계획에서 가장 일반적인 성능 측정 방법 중 하나이다. 도 10의 (c)는 가중치 세트 3에 따른 최종 경로로 가장 짧은 경로를 나타내고 있다. 가중치 세트 3의 δ가 다른 가중치 세트보다 크게 설정되었음을 알 수 있다.
[표 2]에 나타난 바와 같이, 가중치 세트 1 및 2에 대한 최종 경로에서의 움직임 거리 Dtrvl은 각각 20.4m, 16.7일 때. 가중치 세트 3에 대한 최종 경로의 움직임 거리 Dtrvl은 16.0m로 나타났다.
이하에서는 도 11을 참조하여 평행 주차 시뮬레이션에 대해 설명한다. 통상적으로 평행 주차는 적어도 2개의 회전 모션을 포함하기 때문에 경로가 공간 주차보다는 복잡하다. 여기서, 시뮬레이션에서는 도 9의 (b)의 주차 환경에서 파라미터 a = 0.7m, b = 2.3m로 설정하여 진행되었다. 그리고, 시뮬레이션에 적용되는 다른 파라미터, 즉, 차량 사이즈, 지향 각도 변위, 기준 개수는 상술한 공간 주차 시뮬레이션과 동일하게 적용하였으며, 가중치 세트 또한 [표 1]을 사용한다.
도 11은 [표 1]에 나타낸 3 가지의 가중치 세트에 대한 시뮬레이션을 통해 얻어진 최종 경로에 따른 주행 결과를 도시한 도면이다. 도 11의 (a)는 [표 1]의 가중치 세트 1을 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이고, 도 11의 (b)는 [표 1]의 가중치 세트 2를 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이고, 도 11의 (c)는 [표 1]의 가중치 세트 3을 통해 얻어진 최종 경로에 따라 차량이 주행하는 궤적을 도시한 도면이다. 그리고, [표 3]은 도 11에 도시된 각 가중치 세트에 대한 최종 경로에서 얻어진 경로 결정값들을 나타내고 있다.
[표 3]
안전한 경로, 즉 장애물과의 최소 간격이 가장 큰 가중치 세트 1에 대한 최종 경로가 도 11의 (a)에 도시되었으며, 최소 간격 Dmin = 300mm이다. 그리고, 도 11의 (a) 및 [표 3]에 나타난 바와 같이, 전진과 후진 간의 전환 회수가 2회로 나타났다.
가중치 세트 2는 전진과 후진 간의 전환 회수가 최소인 경로를 나타내는 것으로, 도 11의 (b) 및 [표 3]에 나타난 바와 같이, Nmnvr이 0으로 나타났다. 그리고, 가중치 세트 2에 따른 최종 경로에서 장애물과의 최소 간격은 106.2로 가중치 세트 1에 따른 최종 경로보다 매우 작게 나타났다. 가중치 세트 3은 차량의 움직임 거리가 최소인 경로의 탐색에 적용되나, 가중치 세트 2와 큰 차이가 나타나지 않았다.
상기와 같은 평행 주차에서는 주차 구역의 폭인 b 값이 주차의 어려움을 나타내는 중요한 특징으로 작용한다. b 값이 작은 경우에는 차량의 주차에 있어 더 많은 움직임, 즉 전진과 후진의 방향 전환 횟수를 더 요구하게 된다. 따라서, 과도한 전환 횟수를 피하기 위해 높은 γ값의 선택이 바람직하다.
한편, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법은 직진 모션과 최대 조향각에 따른 회전 모션으로 구성된 모션 세트만으로 경로가 생성되는 것은 상술한 바와 같다. 이와 같은 기본적인 모션이 심플하더라도 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 의해 경로가 생성되더라도 다양한 모션이 얻어질 수 있다.
여기서, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 커버리지 영역(Coverage area)은 모든 출발 허용 영역(ASR)의 결합으로, 커버리지 영역(Coverage area)의 크기는 모션 세트의 허용 개수, 즉 상술한 기준 개수의 크기가 증가할수록 커지게 된다. [표 4]는 도달 가능 영역의 계산을 위한 시뮬레이션 조건을 나타낸다.
[표 4]
도 12는 커버리지 영역의 계산 결과를 도시한 도면이다. 도 12에서 45° 빗금 영역이 도달 가능 영역의 결합인 커버리지 영역을 나타내고 있다. 도 12의 (a)는 기준 개수의 크기가 1인 조건에서의 도달 가능 영역을 나타내고 있다. 커버리지 비율(Coverage ratio)은 전체 충돌 자유 영역에 대한 도달 가능 영역의 비율로 정의된다. 도 12의 (a)에서는 하나의 회전 모션만이 적용되기 때문에 도달 가능 영역이 좁고 커버리지 비율은 22.7%로 나타났다.
반면, 2개의 모션 세트가 허용되는 경우, Cfree(θini)의 95.5%가 도 12에 도시된 바와 같이, 도달 가능 영역으로 나타나게 된다. 즉, 도 12의 (b)로부터 대부분의 모든 충돌 자유 영역이 연속된 2개의 모션 세트에 의해 도달 가능 영역이 됨을 확인할 수 있다. 이는 만약 초기 위치가 커버리지 영역에 있는 경우에 차량은 목표 위치로 성공적으로 조향 가능함을 의미한다.
만약, 도 12의 (c)에 도시된 바와 같이, 연속된 3개의 모션 세트가 허용되는 경우 커버리지 영역이 97.8%가 된다. 반면, 커버리지 영역은 계산 비용이 높아지는 경우, 즉 기준 개수가 증가하는 동안 더 이상 크게 증가하지 않음을 확인할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에서는 공간 주차에서 2개의 연속된 모션 세트 만으로도 충분히 효과적인 경로 생성이 가능하다는 점을 확인할 수 있다.
도 12의 (d)는 평행 주차에 대한 시뮬레이션 결과를 도시한 도면으로, b가 차량의 길이보다 1.35배 넓은 상태로 이는 상대적으로 좁은 환경을 의미한다. 3개의 연속된 모션 세트를 허용하는 경우, 커버리지 영역이 95.2%로 나타났다. 상술한 바와 같이, 통상적으로 평행 주차에서는 2회 이상의 회전 모션을 요구하기 때문에, 모션 세트의 허용 개수가 3은 상대적으로 작음을 알 수 있다.
이하에서는 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법과, 기존의 Probabilistic Roadmap(PRM) 방법을 비교한 시뮬레이션 결과에 대해 설명한다.
PRM 방법은 계산 효율과 높은 성능 때문에 주차 제어에 적절하다는 점은 상술한 바와 같으며, 실용적으로 유용하며 기존의 경로 생성 방법 중에 가장 최신의 솔루션으로 평가되고 있다.
비교 시뮬레이션에서는 Kavraki, L. E., Svestka, P., Latombe, J.-C., 및 Overmars의 논문 'Probabilistic Roadmaps for Path Planning in High Dimensional Configuration Spaces(IEEE Trans. on Robotics and Automation, 1996, 12, (4), pp. 566-580)'에 개시된 PRM 계획자를 적용하였다. 상기 논문의 PRM 계획자는 반복을 통해 멀티 경로를 생성한다. 그리고, 최적 경로는 [수학식 1]을 이용한 경로 비용의 산출을 통해 결정하였다.
비교 시뮬레이션에 대한 파라미터로, 차량의 길이 및 폭은 각각 4895mm와 1850mm, 지향 각도 변위 θ=10°, 모션 세트 개수의 상한인 기준 개수 nmax = 3, 그리고, 공간 주차 환경에서의 주차 환경 변수 a = 5.5m/7.5m, b = 2.3m로 설정된다. 그리고, 가중치는 α=10000, β=1, γ=10, δ=0.0001로 설정하고, 경계 조건으로 목표 위치는 [-0.4,0.0,0]이고, 초기 위치는 [3.5,10.0,90]으로 설정한다.
도 13은 상기와 같은 조건에 따른 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다. 도 13의 (a)는 a= 5.5m인 조건에서 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이고, 도 13의 (b)는 a= 5.5m인 조건에서 PRM 계획자의 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이고, 도 13의 (c)는 a= 7.5m인 조건에서 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이고, 도 13의 (d)는 a= 7.5m인 조건에서 PRM 계획자의 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다. 그리고, [표 5]는 상기와 같은 비교 시뮬레이션 결과를 나타내고 있다.
[표 5]
a가 5.5m일 때, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법은 98개의 후보 경로가 생성되었고, 최종 경로의 경로 비용이 117.3으로 나타났다. 반면, PRM 방법은 30개의 후보 경로가 생성되었으며, 최종 경로의 경로 비용은 134.0으로 나타났다.
계산 시간에 있어서, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 경우 0.250s이고, PRM 방법은 8.750s로 나타났다. 결과적으로, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 계산 시간과 최적화의 관점에서 더 효과적임을 확인할 수 있다.
한편, a=7.5m인 조건에서, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법의 경로 비용은 81.2였고, RPM 방법은 95.1로 나타났다. 계산 시간의 경우, 경계 조건이나 주차 환경 등과 같은 몇몇 요소에 의존하게 된다. a=7.5m일 때, PRM 계획자의 계산 시간(0.89s)이 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법(1.10s)보다 조금 짧게 나타났음을 확인할 수 있다. 그러나, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 충분히 많은 많은 후보 경로(2292개)를 생성하였기 때문에, PRM 방법보다 더 빠르게 경로를 생성하는 것으로 정의할 수 있다.
또한, PRM 방법은 주차 환경이 좁은 통로를 포함할 때, 경로를 찾는데 실패하는 경우가 있음은 잘 알려져 있다. 도 14는 주차 구역의 폭 b를 변경해가며 경로를 찾는데 소요된 시간을 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법과 PRM 방법에 대해 시뮬레이션한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 14의 그래프 상에서 나타낸 시간(y축)은 30번의 시뮬레이션 결과의 평균값을 나타낸다. 도 14의 그래프를 통해 PRM 방법이 b가 작을 때 많은 계산 시간을 소비함을 확인할 수 있다. 여기서, b가 2.1보다 큰 경우 두 방법이 유사한 성능을 나타내고 있으나, b가 2.1보다 작아질 때 PRM 방법의 성능이 급격히 나빠지는 것을 확인할 수 있다. 통상적인 차량의 폭이 1.85m임을 고려할 때, 본 발명에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법이 실제 환경에서의 적용성이 보다 높음을 확인할 수 있다.
비록 본 발명의 몇몇 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 원칙이나 정신에서 벗어나지 않으면서 본 실시예를 변형할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 발명의 범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해질 것이다.
Claims (18)
- 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 있어서,
(a) 기 설정된 지향 각도 변위 단위로 상기 차량형 이동 로봇의 포즈와 장애물이 겹치는 영역에 대한 지향 단위 장애물 배위 공간을 산출하는 단계와;
(b) 상기 차량형 이동 로봇의 목표 위치로부터 적어도 하나의 모션 세트에 따른 도달 가능 영역이 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출되되, 복수의 상기 모션 세트는 연속된 경로를 형성하도록 연속적으로 연결되며 상기 도달 가능 영역은 상기 각 모션 세트 단위로 산출되는 단계와;
(c) 상기 각 모션 세트의 상기 도달 가능 영역이 상기 차량형 이동 로봇의 출발 위치를 포함하는 경우, 상기 출발 위치를 포함한 상기 도달 가능 영역을 출발 허용 영역으로 설정하는 단계와;
(d) 상기 출발 허용 영역에 대응하는 상기 모션 세트를 포함하는 하나 또는 연속된 상기 모션 세트의 조합에 기초한 역전파를 통해 상기 출발 위치로부터 상기 도착 위치로 적어도 하나의 후보 경로를 갖는 후보 경로 세트가 생성되는 단계와;
(e) 상기 복수의 후보 경로 중 어느 하나가 최종 경로로 생성되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 모션 세트는 적어도 하나의 직진 모션과 적어도 하나의 회전 모션이 기 설정된 순서로 연속적으로 수행되도록 설정되며;
(f) 상기 (b) 단계, 상기 (c) 단계 및 상기 (e) 단계가 상기 회전 모션의 상기 지향 각도 변위와 상기 직진 모션의 직진 거리 중 적어도 하나의 변경에 따라 반복 수행되어 복수의 후보 경로 세트가 생성되는 단계를 더 포함하며;
상기 (e) 단계에서는 상기 복수의 후보 경로 세트를 구성하는 복수의 상기 후보 경로 중 어느 하나가 상기 최종 경로로 결정되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제2항에 있어서,
하나의 상기 모션 세트는 직진 모션, 회전 모션, 직진 모션 순으로 설정되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제3항에 있어서,
상기 회전 모션은 상기 차량형 이동 로봇의 최대 조향각으로 회전하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제2항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 상기 지향 단위 장애물 배위 공간은 상기 차량형 이동 로봇의 외형에 따른 점유 영역과 상기 장애물의 점유 영역 간의 민코프스키 합(Minkowski sum)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제5항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 상기 장애물의 점유 영역은 기 설정된 확장 사이즈로 확장된 상태로 상기 민코프스키 합(Minkowski sum)에 적용되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제2항에 있어서,
상기 (b) 단계에서 하나의 상기 모션 세트에 대한 상기 도달 가능 영역은,
(b1) 상기 차량형 이동 로봇의 모션 세트 초기 위치가 설정되는 단계와;
(b2) 상기 모션 세트 초기 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 모션 초기 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 상기 모션 세트를 구성하는 첫 번째 직진 모션에 대한 제1 도달 가능 영역이 산출되는 단계와;
(b3) 상기 모센 세트를 구성하는 회전 모션의 회전 각도에 대한 회전 모션 충돌 자유 배위 영역이 적어도 하나의 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여 산출되는 단계와;
(b4) 기 설정된 모션 기준 포인트와, 상기 회전 모션에서의 상기 차량형 이동 로봇의 회전 초기 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 로봇 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 상기 제1 도달 가능 영역이 쉬프트되는 단계와;
(b5) 상기 회전 모션 출동 자유 배위 영역과 상기 쉬프트된 제1 도달 가능 영역 간의 교차 영역이 회전 모션 도달 가능 영역으로 산출되는 단계와;
(b6) 상기 회전 모션의 회전 최종 위치에서의 상기 로봇 기준 포인트와 상기 모션 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 상기 회전 모션 도달 가능 영역이 쉬프트되는 단계와;
(b7) 상기 회전 최종 위치에서의 상기 차량형 이동 로봇의 모션 최종 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간과 상기 쉬프트된 회전 모션 도달 가능 영역에 기초하여, 상기 모션 세트를 구성하는 두 번째 직진 모션에 대한 제2 도달 가능 영역이 산출되는 단계와;
(b8) 상기 제2 도달 가능 영역이 해당 모션 세트에 대한 상기 도달 가능 영역으로 설정되는 단계의 수행을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제7항에 있어서,
상기 (b1) 단계에서는,
상기 목표 위치로부터 상기 모션 세트에 대한 도달 가능 영역의 산출이 시작되는 경우 상기 목표 위치가 상기 모션 세트 초기 위치로 설정되며;
상기 연속된 모션 세트의 조합의 경우, 이전 모션 세트에 대해 산출된 도달 가능 영역 내에서 선택된 하나의 위치가 상기 모션 세트 초기 위치로 설정되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제7항에 있어서,
상기 (b3) 단계는,
(b31) 상기 회전 모션의 회전 각도에 기초하여 상기 회전 모션의 궤적 내에서의 궤적 포즈가 상기 지향 각도 변위 단위로 산출되는 단계와;
(b32) 상기 각 궤적 포즈에서의 상기 차량형 이동 로봇의 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간이 상기 모션 기준 포인트와 상기 각 궤적 포즈에서의 상기 로봇 기준 포인트 간의 위치 편차에 따라 쉬프트되는 단계와;
(b33) 상기 각 궤적 포즈에 대해 산출된 상기 쉬프트된 지향 단위 장애물 배위 공간의 결합에 따라 상기 회전 모션에 대한 회전 모션 장애물 배위 영역이 산출되는 단계와;
(b34) 상기 회전 모션 장애물 배위 영역에 기초하여 상기 회전 모션 충돌 자유 배위 영역이 산출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제7항에 있어서,
상기 (b2) 단계는.
(b22) 상기 모션 초기 지향 각도에 대응하는 상기 지향 단위 장애물 배위 공간에 기초하여, 상기 모션 초기 지향 각도에서의 지향 각도 충돌 자유 배위 영역이 산출되는 단계와;
(b23) 상기 지향 각도 충돌 자유 배위 영역 내에서 상기 모션 세트 초기 위치로부터 상기 모션 초기 지향 각도 방향으로의 궤적 연장에 따라 상기 제1 도달 가능 영역이 산출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제2항에 있어서,
(g) 상기 (b) 단계에서 연속적으로 연결되는 상기 모션 세트의 개수가 기 설정된 기준 개수에 도달하는 경우, 해당 모센 세트의 조합은 후보 경로 세트의 생성에서 삭제되는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
(e1) 상기 각 후보 경로로부터 복수의 경로 결정값을 추출하는 단계와;
(e2) 상기 각 경로 결정값과, 상기 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 상기 각 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하는 단계와;
(e3) 상기 각 후보 경로에 대해 산출된 상기 경로 비용에 기초하여 상기 최종 경로가 결정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 제12항에 있어서,
상기 경로 결정값은,
상기 후보 경로 내에서 상기 차량형 이동 로봇과 상기 장애물 간의 최소 간격과;
상기 후보 경로 상에서의 상기 차량형 이동 로봇의 조향의 변경 횟수와;
상기 후보 경로 상에서의 전진과 후진 간의 방향 전환 횟수와;
상기 후보 경로에서의 상기 차량형 이동 로봇의 움직임 거리 중 적어도 2 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법. - 차량에 설치되는 주차 보조 시스템에 있어서,
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 최종 경로를 생성하는 최종 경로 생성부와;
상기 최종 경로 생성부에 의해 생성된 상기 최종 경로에 기초하여 차량의 주행을 제어하는 주행 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템. - 제14항에 있어서,
상기 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 생성된 복수의 후보 경로 중 어느 하나의 선택을 위한 경로 선택부를 더 포함하며;
상기 주행 제어부는 상기 경로 선택부에 의해 선택된 후보 경로가 상기 최종 경로로 생성되도록 상기 최종 경로 생성부를 제어하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템. - 제14항에 있어서,
상기 차량형 이동 로봇의 충돌 회피 경로 생성 방법에 따라 생성된 복수의 후보 경로에 대한 경로 비용을 산출하는 경로 비용 산출부를 더 포함하며;
상기 경로 비용 산출부는,
상기 각 후보 경로로부터 복수의 경로 결정값을 추출하고,
상기 각 경로 결정값과 상기 각 경로 결정값에 대해 할당된 가중치에 기초하여, 상기 각 후보 경로에 대한 상기 경로 비용을 산출하며;
상기 최종 경로 생성부는 상기 각 후보 경로에 대해 산출된 상기 경로 비용에 기초하여 상기 최종 경로를 선택하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템. - 제16항에 있어서,
상기 경로 결정값은,
상기 후보 경로 내에서 상기 차량형 이동 로봇과 상기 장애물 간의 최소 간격과;
상기 후보 경로 상에서의 상기 차량형 이동 로봇의 조향의 변경 횟수와;
상기 후보 경로 상에서의 전진과 후진 간의 방향 전환 횟수와;
상기 후보 경로에서의 상기 차량형 이동 로봇의 움직임 거리 중 적어도 2 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템. - 제17항에 있어서,
상기 각 경로 결정값에 대한 상기 가중치의 입력을 위한 가중치 입력부를 더 포함하며;
상기 주행 제어부는 상기 가중치 입력부를 통해 입력되는 상기 가중치에 기초하여 상기 경로 생성부가 상기 최종 경로를 생성하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 주차 보조 시스템.
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