In path planning area for UGV(Unmanned Ground Vehicle) obstacle detection is performed by using sensors such as laser, vision, radar and ultrasonic. However in the case of mountain area, some of obstacle is soft which can be passed through instead of avoidance. Obstacle is largely classified in two cases: first is soft obstacle and second is rigid obstacle which the UGV should avoid. In this paper not only obstacle classification method using two-dimensional LMS(Laser Measurement System) but also decision making method whether to avoid or pass the obstacle is proposed.
In mountain area typical soft obstacle is grass and pampas, rigid obstacle is wood and rock. Traversable obstacle is made decision by laser range and intensity data. Range data fits roughness feature using simple linear regression model, roughness feature and intensity data`s standard deviation make decision traversability using threshold. Both data should be spatially scattered in areas that correspond to grass and pampas, and should exhibit a more and smooth pattern on wood or rock.
Last traversability accuracy increase using multi-sensing. Multi-sensing is method that tilting angle`s sensor scans for obstacle.
The obstacle classification and decision making method for the UGV can guarantee safety of the vehicle and shorten path to the target position.
경로계획 연구 분야에서 UGV가 장애물을 탐지하기 위해 이용하는 센서는 레이저, 비젼, 라다, 초음파 등 다양한 센서가 있다. 산악지형의 경우 탐지된 장애물을 회피하는 대신 유연한 초질류의 장애물은 UGV가 통과하여 주행하는 것이 가능하다. 산악 장애물은 크게 유연한 초질류의 장애물과 UGV가 반드시 회피해야만 하는 단단한 장애물로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 2D 레이저 스캐너를 활용하여 산악지형에서 반드시 회피해야 하는 장애물과 주행 가능한 장애물을 구분하는 방법을 제안한다.
산악지형의 장애물은 유연한 초질류의 풀, 갈대류와 단단한 장애물인 나무, 돌 등으로 구분할 수 있다. 장애물의 주행 가능여부 판단 기준은 레이저 range와 intensity 값을 이용한다. rang 데이타는 1차 회귀직선과의 편차로 계산된 roughness를 기준으로 range 데이타의 feature를 판단하고, intensity는 레이저 return 분포 특성을 이용하여 표준편차의 threshold를 활용하여 주행가능성을 판단한다.
마지막으로, 주행가능성 판단의 정확도를 높이기 위해 레이저 스캐너의 tilting angle을 적용하는 멀티 스캐닝 알고리즘을 적용한다.
산악장애물의 주행 가능성 판단을 통해 정찰용 UGV의 이동거리를 단축하고 생존성을 향상 시킬 수 있다.
