Collision avoidance for moving obstacles is essential for autonomous robot to explore effectively in unknown dynamic environment. In this paper, we propose a collision avoidance module that can avoid moving obstacle during the exploration. Moreover, we minimize the cost of efficiency resulting from avoiding maneuvers. While existing solutions assume prior knowledge of the obstacle's movements, the proposed method derives such information based on observation. The proposed method first detects moving obstacles and extracts velocity information. Then it estimates the expected collision point and modifies the map used by navigation. Lastly the revenue scores for each goals points are updated based on the newly calculated paths. Thus the proposed method is capable of avoiding moving obstacles and minimize the time and distance traveled for exploration. A simulator based experiment is conducted to compare the proposed algorithms with control methods. The results shows that our method outperforms the other existing methods in terms of time, distance and number of collision.
자율 로봇이 낯선 동적 환경에서 효율적인 탐사를 하려면 움직이는 물체의 회피가 필수적이다. 이 논문에서는 탐사활동 도중에 움직이는 물체 회피가 가능한 충돌회피 모듈을 제안하였다. 더불어 효율적인 탐사를 위해서 충돌 회피 중 발생할 수 있는 탐사 시간 및 거리 손실을 같이 줄일 수 있는 모듈을 제안하였다. 기존의 방식은 움직이는 사물의 정보를 알아야 하는 반면 본 제안방식은 물체의 사전정보를 필요로 하지 않는다. 제안 방식은 먼저 움직이는 물체를 탐지하고 그 물체의 속력과 같은 정보를 얻기 위한 동적 물체 감지 모듈이 존재한다. 그 후 충돌 예상 모듈에서 충돌 예상 시간과 지점을 예측하여 지도를 조작한다. 마지막으로 전역 목표 지점들의 코스트 값을 조작된 지도를 바탕으로 수정하여, 최총적으로 경로 탐색모듈에 전달하게 된다. 따라서 본 제안 방식은 사전 정보 없이 움직이는 물체 회피가 가능하며 동시에 충돌 회피 시 일어날 수 있는 탐사의 시간, 거리의 손실을 최소로 한다. 실험 파트에서 제안한 알고리즘을 기존의 대조군들과 시물레이션 실험을 진행한다. 실험 결과, 제안 논문이 탐사 시간, 탐사 거리, 충돌 수 모든 면에서 기존의 대조군들보다 우수한 성능을 보여주었다.
