위치 추정, 충돌 회피, 동작 계획이 융합된 이동 로봇의 자율주행 기술 구현

• 영문명: Implementing Autonomous Navigation of a Mobile Robot Integrating Localization, Obstacle Avoidance and Path Planning
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 노성우(Sung-woo Noh) 고낙용(Nak-yong Ko) 김태균(Tae-gyun Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제6권 제1호, 148~156쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.02.28

국문 초록

본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다

영문 초록

This paper presents an implementation of autonomous navigation of a mobile robot indoors. It explains methods for map building, localization, obstacle avoidance and path planning. Geometric map is used for localization and path planning. The localization method calculates sensor data based on the map for comparison with the real sensor data. Monte Carlo Localization(MCL) method is adopted for estimation of the robot position. For obstacle avoidance, an artificial potential field generates repulsive and attractive force to the robot. Dijkstra algorithm plans the shortest distance path from a start position to a goal point. The methods integrate into autonomous navigation method and implemented for indoor navigation. The experiments show that the proposed method works well for safe autonomous navigation

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 맵 작성

Ⅲ. 위치 추정

Ⅳ. 장애물 회피

Ⅴ. 경로 계획

Ⅵ. 실험 및 고찰

Ⅶ. 결 론

참고 문헌

키워드

autonomous navigation mobile robot map building localization obstacle avoidance path planning