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• W1970766692 abstract "Abstract: This paper suggests a hybrid path planning method of multi-robots, where a path deviation prevention for maintaining a specific formation is implemented by using repulsive function, A* algorithm and UKF (Unscented Kalman Filter). The repulsive function in potential field method is used to avoid collision among robots and obstacles. A* algorithm helps the robots to find optimal path. In addition, error estimation based on UKF guarantees small path deviation of each robot during navigation. The simulation results show that the swarm robots with designated formation successfully avoid obstacles and return to the assigned formation effectively. Keywords: swarm robots, collision avoidance, repulsive function, A*, path planning, UKF I. 서론 로봇 관련 기술이 발전함에 따라서 이종 센서를 가진 로봇들이 상호 협력하여 주어진 작업을 효율적으로 수행하는 경우가 증가하고 있다. 특히 국방 · 건설 · 탐사 · 보안 등의 분야에서 군집 로봇의 행동 제어기술, 상황인지 기술, 네트워킹 기술 등과 관련된 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다[1-3]. 군집로봇은 개별 로봇의 지능과 정보를 공유하고 이를 바탕으로 보다 정확하게 주변 상황을 인지하여 적절한 판단을 통해 작업의 효율성을 높일 뿐 아니라 분산연산처리를 통한 빠른 제어가 이루어진다. 또한 분산 제어, 센서 개발, 로봇간 충돌 회피, 경로계획 등 다양한 분야의 융합 기술이 군집로봇에 적용되고 있다[4-7]. 포텐셜 필드는 대형유지를 위한 군집로봇의 경로탐색과 충돌회피에 폭넓게 사용되고 있다[9]. 또한 A* 알고리즘은 최단 경로탐색을 위해 보편적으로 많이 사용되고 있다[13,14]. 그러나 대부분의 국지 경로계획 알고리즘은 local minima 문제라는 고유한 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 Koditschek [8] 등은 Local minima free Potential Field 방법을 개발하였고, Chang [9] 등은 Potential Field 방법과 Voronoi Diagram 접근법에 기반한 경로계획 알고리즘을 제안하고 주행과 지도 작성 기능을 동시에 수행 가능한 Hybrid path planner를 제안하였다. 또한, Carpin [10] 등은 분산 군집로봇 시스템에서의 협업적 선두로봇 추종을 위한 대형유지 중의 돌발적 장애물 회피법을 제안하였다. 또한 군집로봇의 경로계획을 위해 군집로봇을 팀 레벨에서의 행동들과 각 로봇레벨에서의 행동들로 구분하여 정의하고 Situated automata에 기초한 접근법을 제안하였다. 본 논문에서는 다수의 로봇이 군집 형성을 통한 최단 경로 탐색 및 로봇과 장애물간, 로봇과 로봇간의 충돌회피기술을 접목하여군집이동시효율적인제어법을제안한다. 이를위하여 군집로봇내의 개개 로봇들이 스스로 상황을 판단하고 행동하여 최단경로로 목표점까지 도달하기 위해 A* 방법을 적용하고 로봇의 경로 이탈방지를 위한 UKF, 장애물 회피와 로봇간 충돌 방지를 위해 Potential Field의 repulsive 함수를 사용한 복합적 경로계획법을 제시한다." @default.
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