Intelligent mobile robot technology has been developed as researchers try to substitute man with robots. To make a robot drive by itself it needs sensors(detecting environment), localization(knowing where the robot is), and algorithm(ordering what the robot is supposed to do). Amongst these, the most important part is the algorithm because it determines the performance of an intelligent mobile robot.
In this research, a Local Path Planning (LPP) algorithm based on candidate trajectories is developed. This algorithm consists of three different stages - path generation, path selection and path following. It repeats these stages until robot reaches the goal. This algorithm is efficient in reducing the computational time. Moreover, it guarantees better tracking ability by generating proper curves. Proposed LPP algorithm used lane change curves as a candidates which has to be optimized. To get a simulation result data a MATLAB based simulator has been developed. Statistical method suggested the optimized set of parameters such as a length of path, the number of candidates, a regeneration period, and a gap between paths. Because the environment of autonomous driving robot is so random and difficult to predict, a fixed shape of lane change curves failed to plan a path in specific obstacle environment.
A proposed algorithm called `adaptive trajectory candidates algorithm` changes shape of candidates efficiently by reducing the length of path. When a robot fails to plan it changes its candidates and make it possible to select a proper path from the candidates. Simulation and experimental result show that this algorithm can avoid obstacles well and succeed to reach the goal.
인간을 대체하는 로봇의 연구가 활발해짐에 따라 인간의 이동성을 대신하는 자율주행기술도 발전하게 되었다. 자율 주행을 위해서는 센서를 이용하여 주위환경을 인지하는 것과 주어진 지도에서 위치를 파악하는 것, 경로를 계획하는 것이 필요한데 로봇이 얼마나 지능적으로 주행하는지는 경로계획 알고리즘과 깊은 관련이 있다. 본 연구에서는 후보경로를 도입한 지역경로계획, 즉 후보경로를 미리 생성하여 최적경로를 선택하고 추종하는 알고리즘의 개발에 대해 다룬다. 이것은 생성된 후보경로상의 정보만 고려하기 때문에 연산속도 면에서 효율적이며 적절한 후보경로를 도입함으로써 주행성을 확보할 수 있다. 후보경로로는 차선변경곡선을 도입하였으며, 효율적인 경로계획을 위해서 후보경로의 형상에 대한 최적화 연구가 필요하다. 주행 로봇의 특성상 장애물의 변동이 불규칙적이고 환경의 무작위성이 크기 때문에 통계 분석 수행하였으며 분석을 위한 데이터를 얻기 위해 본 알고리즘을 탑재한 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 통하여 차선변경곡선의 형태를 결정하는 변수(경로 전방향 길이, 경로 끝점 간격, 후보경로 갱신길이, 경로개수)를 선정하고 의미 있는 변수들의 최적값을 제시하였다. 장애물 환경별로 최적의 변수를 정했다 하더라도 그 환경이 매번 정해진 것이 아니며 무작위성이 커서 고정형상으로는 경로계획에 실패가 일어남을 확인할 수 있었다. 따라서 능동적으로 변수를 변하게 하도록 개선하여 경로계획에 유연성을 부여하는 가변형상 알고리즘을 제안한다. 가변형상 알고리즘은 고정형상 후보경로로 경로계획 중에 모든 후보경로가 장애물에 막혀 경로계획에 실패하면 경로 전방향 길이를 줄여가면서 후보경로를 재생성하게 된다. 제안된 알고리즘은 효율적인 후보경로의 변화로 고정형상으로 경로계획에 실패한 환경에서 장애물 회피에 성공하는 것을 모의실험과 실제실험으로 검증하였다.
