다수 이동로봇의 군집 제어 및 장애물 회피를 위한 분산형 행동기반 네트워크 설계 - 이기룡 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
본 논문은 다수의 이동로봇을 사용하여 군집을 구성하고 충돌을 회피하는 행동기반 방법을 이용한 분산형 제어 알고리즘을 제안한다. 다수의 이동로봇으로구성된 군집 시스템은 단일 이동로봇으로 구성된 시스템에 비해 임무 수행 능력 및 탐지 영역, 시스템 비용 등과 같은 여러 장점 때문에 그동안 많은 연구가 진행되어 왔다. 또한 특정 이동로봇에 시스템 성능을 집중하지 않아도 되며 파손의 의한 임무 수행 불가 및 이로 인한 임무 수행 능력 저하에 대한 부담이 단일 시스템에 비해 적다. 이러한 군집 시스템은 이동로봇간의 안정적인 통신 환경을 바탕으로 이루어진다. 자신 및 다른 이동로봇의 위치 및 속도 정보뿐만 아니라 각각의 이동로봇에서 획득한 환경 정보를 수집한 후 이를 바탕으로 각각의 이동로봇의 행동을 결정하여 전송하여 군집 형태를 제어한다. 하지만 이러한 방법은 군집 시스템의 통신 의존도가 높기 때문에 통신이 불가능한 상황이나 통신에서 오는 데이터 오차에 의해 임무 효율성이 떨어질 수 있으며, 이동로봇-이동로봇 또는 이동로봇-중앙서버와 같은 통신 네트워크를 구성하기위해 별도의 통신 장비가 필요하기도 하다. 따라서 본 논문에서는 이동로봇 군집 제어 시스템의 통신 환경에 대한 의존도를 낮추기 위해 분산형 군집 제어 알고리즘을 제안한다. 모든 이동로봇은 로컬 센서만을 사용하여 다른 이동로봇의 상대적 위치 및 주변 환경 정보를 획득하며 임무 초기에 이동로봇에게 유일하게 주어진 군집 형태를 바탕으로 군집을구성한다. 이를 위해 각각의 이동로봇은 여러 기본행동 모듈로 구성된 행동 네트워크를 사용하여 선도로봇의 선출, 거리 비용 테이블을 이용한 선도로봇과의 위치 결정 등의 행동을 수행한다. 또한 장애물과의 충돌을 회피하기 위해 이탈 각도의 개념을 도입하여 이동로봇의 주행 방향을 결정한다. 이것은 이동로봇과 장애물 사이를 거리에 따른 3개의 경계층을 설정한 후 이를 통해 이동로봇의 회피 시점 및 회피 경로를 설정한다. 이러한 방법은 미지의 환경에서 로컬 센서를 통해 획득한 정보를 최소화하여 회피 경로를 생성하기 위한 계산량을 줄일 수 있다. 또한 본 논문에서는 다수의 이동로봇을 제어하기 위한 군집 제어 알고리즘을 행동기반 방법을 사용하여 설계하였으며, 다양한 조건을 가진 모의실험의 결과를 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명한다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2018. 2
Keywords: 군집 제어; 행동 기반; 모바일 로봇; 분산형 구조