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How to Construct a Roadmap? GVD(Generalized Voronoi Diagram) / Visibility Graph / Other approaches (이미지를 클릭하면 출처로 이동합니다.) Visibility Graph 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나이다. 장애물(obstacle)의 경계선의 꼭짓점들의 연결 관계를 이용하여 충돌 회피(collision free)를 포함하는 맵 분할 방법의 일종이다. 맵 상의 장애물의 꼭짓점에서 추출된 정점들에 대해 가시적 관계를 갖는 연결쌍들의 정보가 포함된 인접 행렬과 각 연결쌍들에 대한 거리 정보들의 집합이다. 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어 왔으며, 최근에는 무인기 분야로의 적용을 위해 3차..

Potential Field method 로봇의 navigation(주행) planning 방법 중 하나이다. 목표 지점을 중심으로 가상의 Potential field를 그려, 로봇이 potential이 가장 낮은 점으로 이동하기만 하면 목표 지점에 도달하는 알고리즘이다. (단, Potential field는 목표점을 중심으로 하여 거리가 멀어질수록 potential이 증가한다.) Potential Field method의 가장 주요한 아이디어는 시작 지점, 벽, 장애물들로부터 생성되는 반발력(repulsive force, 척력)의 인공적인 포텐셜 필드와 목표 지점으로의 유인력(attracting force)의 인공적인 포텐셜 필드를 형상 공간에 구축하여, 로봇이 장애물을 피하면서 목표 지점에 다가갈 수..

Histogram (히스토그램) 표로 되어 있는 도수 분포를 정보 그림으로 나타낸 것이다. 더 간단히 말하면, 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. (도수 분포 : 통계학에서 표본의 다양한 산출 분포를 보여주는 목록, 표 또는 그래프를 말한다.) VFH(Vector Field Histogram) 거리 센서(Range sensor) 측정값을 이용하여 장애물이 없는 공간으로의 로봇의 Steering (조향각)을 계산하는 알고리즘이다. (단, 거리 센서가 로봇의 중앙에 장착되어있다고 가정한다.) 장애물의 탐색 및 회피를 목적으로 한 알고리즘으로, Virtual Force Field(VFF)의 단점을 보완하기 위해 만들어졌다. 기존의 Potential Field Method, Virtual Force Field..

Pure Pursuit 알고리즘 Path Tracking & Lateral Control 알고리즘 차량의 운동 방정식과 기준이 되는 경로의 geometry만을 사용하여 기준 경로를 추종하는 알고리즘이다. Stanley Method와 함께 시뮬레이션이나 자율주행 모빌리티의 횡제어에 사용되는 간단한 알고리즘이다. --> 알고리즘이 간단하므로, 실제 좋은 성능을 위해서는 튜닝 파라미터를 잘 설정하거나 수식적인 보완이 필요하다. Pure Pursuit 알고리즘은 차량을 Bycicle Model 혹은 Ackerman Model로 가정한다. 차량의 후륜축 중심(Rear Center Wheel)을 기준점으로 사용한다. Pure Pursuit 알고리즘은 제어 추종 기준점을 LookAheadPoint로 일치시키게끔 제어..

RoadMap (RM) RoadMap은 Q_free (free configuration space)의 모든 시작점과 목표점에 대해 경로로 연결할 수 있는 모든 곡선의 조합이다. RoadMap Property (q_start ∈ Q_free, q_goal ∈ Q_free, q' ∈ RM, q'' ∈ RM) Accessibility : q_start에서 q'까지의 경로 Departability : q''에서 q_goal까지의 경로 Connectivity : RoadMap에서의 q'와 q'' 사이의 경로 One dimensional RoadMap Path Planning roadmap을 만든다. a) free configuration space (Q_free)에 있는 점들이 node가 된다. b) 두 노드에 ..

Deformation Retract (변형 수축) 예를 들어 도넛 모양의 사탕이 있다고 생각해보자. 이때, 사탕은 녹으며 반지 형태가 될 것이다. 그렇다면 반지 형태는 원래의 모양인 도넛 모양의 위상 구조(topological structure)라 볼 수 있다. 또한 반지 모양의 모든 점들은 고리에 직교하는 해당 평면 디스크의 중심 역할을 한다고 볼 수 있다. (여기서 '디스크'는 둥글납작한 판 또는 원반을 의미하는 것 같다.) 따라서 위의 예시에서 원래의 형태인 도넛 모양 사탕은 로봇의 자유 공간(free space)을 의미하고, 반지 형태는 "Deformation Retract(변형 수축)"이라고 불리는 기하학적 구조에 해당한다. 여기서 이 수축의 과정을 나타내는 함수, 즉 도넛 모양의 사탕을 반지 ..