A real time optimized path generation method for an unmanned ground vehicle (UGV) is newly proposed based on the virtual tangential vector (VTV). The movement is described in terms of the VTV and a combination of the target attractive and obstacle repulsive vectors. For the VTV, a virtual obstacle is first constructed by encirclement and enlargement based on scanned distance measurements. The VTV is then selected considering middle vectors along non-obstruction segments obtained from distance histogram toward the goal. The VTV considers only one obstacle which has minimum distance from UGV. In order to expand the VTV to consider every obstacle, a Modified VTV (MVTV) method is also proposed by defining a weighted resultant vector of all the VTVs. The MVTV defines a new direction of tangential vector and drives the UGV to the goal very effectively. For use with optimization, three objectives are considered: The first is to minimize the distance to the target, the second to drive the UGV away from the obstacles, and the last to reduce oscillations and come out of a local reentrant cavity, which has become possible by the MVTV. The resulting multi objective optimization problem is then transformed to a scalar objective problem by using a weighted combination of the three objectives. The weights are determined by a fuzzy controller for every sampling period. Four different environments of obstacles are tested in the simulations to compare the performance with others in the literature, using realistic sensor specifications and dimensions of a UGV. The results indicate superiority of the present method compared to existing methods, especially the MVTV is shown to well handle the problem of local reentrant cavity. Some real tests are performed in both indoor and outdoor environments using a Tri-wheel mobile robot. The performance is satisfactory showing the potential of the VTV method for practical use in the field.
가상접선벡터를 기반으로 한 무인지상차량의 실시간 최적화 경로 생성 방법을 새로 제안한다. 무인지상차량의 움직임은 가상접선벡터와 목표점으로부터의 인력 벡터 그리고 장애물로부터의 척력 벡터의 조합으로 정의 된다. 가상접선벡터 알고리즘은 처음에 센서를 통해 장애물의 원형화와 확대를 통하여 가상의 장애물을 생성하고 그 다음 목표점을 향한 장애물이 없는 공간에 대한 벡터와의 관계를 통해 최종 가상접선벡터를 정하게 된다. 가상접선벡터는 하나의 장애물에 대한 회피방법만이 고려되었기 때문에 모든 장애물로 확장시키기 위해서 수정된 가상접선벡터 방법이 가상접선벡터들 간의 크기를 고려하여 또한 제안되었다. 수정된 가상접선벡터는 새로운 접선벡터를 생성함으로써 무인지상차량을 효율적으로 목표점을 향해 이동하게 한다. 이를 최적화 문제에 적용하기 위해 세 개의 목적함수가 사용되었다. 첫째는 목표점과의 거리를 최소화하는 것이고 둘째는 장애물로부터의 안전을 고려하는 것이고 마지막은 가상접선벡터와 관련된 항으로 오실레이션을 줄이고 극소점 문제를 극복가능하게 한다. 목적함수의 세 가지 항은 실시간으로 가중치를 제어함으로써 환경에의 적응성을 기대할 수 있다. 세 가지의 환경으로 기존의 연구들과 정해진 성능계수에 따라 비교를 하였고 모의실험을 위해 센서의 실제 사양을 그대로 적용하였다. 결과로써 제안된 알고리즘은 비교된 기존 연구들에 비해 향상된 성능을 내었고 특히 극소점 문제를 일부 해결하였다. 또한 실제 모바일 로봇을 이용한 실험을 실내와 실외 환경에 대하여 수행하였다.
