A navigation system for autonomous mobile robots working in indoor and outdoor environments is presented. We have designed the system to be sufficiently robust and practical to perform real world tasks. For the purpose, we have developed it as an integrated system of a reactive controller and a deliberate controller.
The reactive controller consists of several local behaviors, each of which has its own goal and tries to achieve the own goal without concerning other behaviors and even the global goal. Global and complex behaviors of the system are emerged from cooperation of those simple local behaviors. By restricting the cooperation occurs only in a specified module called blender, we have made the reactive controller more extensible. At the same time, we have developed the controller not to suffer from the well-known problems like information loss while keeping extensibility by making the output of each behavior be fuzzy action command.
The reactive controller is only good at local navigation like obstacle avoidance. It is the deliberate controller's responsibility to make the navigation system accomplish high-level tasks like office delivery. However, the deliberate controller does not actually control the robot but only provides guidance to the reactive controller. The deliberate controller consists of a task description, a planner and a state estimator. When human operator gives a task, the task is described in the deliberate controller as a state machine. Especially, in case of indoor navigation like office delivery, the task including an environmental model is described in an enhanced topological map, which has topological framework and some additional features such as augmented metric information. This dissertation presents a detailed description of the enhanced topological map and associated planner and state estimator. The planner determines an optimal sequence of actions while the state estimator finds out where the robot is.
The integration of the reactive controller and the deliberate controller is performed by a module called coordinator. The coordinator selects a set of behaviors according to the current state and the next action determined by the deliberate controller. Only the selected behaviors are able to take part in the robot control at the moment.
The proposed navigation system has been applied successfully to several real world tasks. Among them are outdoor navigation demonstrated in EXPO'93, the fourth international mobile robot competition where we placed first, and so on. We give brief descriptions of those experiments and also give experimental results performed on a simulator.
본 논문에서는 실내외 환경에서 운항하는 자율 이동로봇용 운항시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 특히 안정성과 실용성의 측면이 강조되었으며 이를 위해 "반응형" 제어기와 "계획형" 제어기를 통합한 형태를 취한다.
반응형 제어기는 다수의 "행위자"들로 구성되는데, 이들 각각은 자신만의 목표를 갖고 독립적으로 동작하는 모듈로서 로봇의 전체적인 행동은 이들 행위자들의 협동작업에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 각 행위자들의 결과를 "퍼지 행동 명령"의 형태로 통일함으로써 시스템의 확장 및 변경이 용이하면서도 이때 발생할 수 있는 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 하였다.
반응형 제어기가 주위 환경의 변화에 즉각적으로 반응을 보이는데 반하여 계획형 제어기는 보다 광범위한 수준에서 지능적인 추론기능을 동원하여 로봇이 주어진 작업을 수행할 수 있도록 반응형 제어기를 조정한다. 계획형 제어기는 "작업 지침"과 "상태 추정기", "계획기"로 구성되어 작업을 수행하기 위한 계획을 수립하고 작업이 진행되는 동안 상태를 추정하는 역할을 담당하며 실제적인 행위자들의 제어는 "조정자"에 의해 수행된다. 조정자는 계획형 제어기가 결정한 현재의 상태와 다음의 상태에 대한 정보를 바탕으로 이때 필요한 행위자들을 결정하고 선택된 행위자들을 활성화시킨다.
본 논문에서는 특히 이동로봇을 위한 작업지침으로서 가장 널리 사용되는 지도를 위하여 개선된 위상지도를 제안한다. 이것은 기존의 위상지도에 개략적인 거리 및 방향 정보를 추가한 것인데, 본 논문에서는 이 지도 정보를 활용하는 위치 추정 방법과 경로 계획 방법을 제시한다. 위치 추정 방법에서는 거리 정보를 활용함으로써 모호성을 감소시킬 수 있음을 보이며, 경로 계획 방법에서는 표지 및 센서의 특성을 고려한 경로 계획 기법을 제시한다.
제안된 운항시스템은 대전 EXPO'93에서의 전시, 국제 이동로봇 경진대회 등의 실제 응용 및 사무실 환경에서의 운항에 대한 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.