무인차량을 위한 탐색 알고리즘 기반의 최적 경로계획 연구 = Research of optimal path planning based on search algorithm for unmanned ground vehicle

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 무인자율차량이 야지 및 도심 환경에서 원하는 목적지까지 최적의 경로로 이동하고 안전한 환경이 보장된 지점으로 이동할 수 있도록 경로계획을 생성하는데 주된 목적을 가지고 있다.
무인 이동 시스템의 경로계획은 DARPA Challenge에서 소개되었던 것처럼 Dijsktra, A*, D* 등의 알고리즘 사용하고 있으며 본 논문에서는 A*, D* Lite 알고리즘을 사용한 개별 시뮬레이션과 통합 시뮬레이터를 통해 효과적인 경로계획 수립을 무인자율차량에 제공하려 한다. 그리고 스플라인 알고리즘의 적용을 통하여 경로계획 알고리즘의 단점을 보완하도록 하였다.
경로계획 알고리즘은 기본적으로 트리 구조의 그래프 알고리즘을 사용하고 있으며 일정한 형태의 격자 맵(Grid map)을 기반으로 알고리즘을 수행하게 된다. 맵의 생성은 장애물 감지 센서(레이저 스캐너, 영상 카메라 등)를 통하여 지역 맵(Local Map)을 생성하며 전역 맵(Global Map)은 구글(Google)에서 제공하는 지도 또는 항공 사진 등을 바탕으로 개발하게 된다.
현재 무인자율차량의 시스템은 경로점(Way-Point) 기반의 주행 시스템으로 운용되고 있으며 차량에 장착된 센서를 이용하여 주변 환경을 분석하고 그 다음 경로점을 인식하여 단순 회피와 주행을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인자율차량에 적합한 주행 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 단점을 보완하여 적용하였다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 국내외 자율주행 연구 동향 3
• 1.2.1 국외 연구 동향 3
• 1.2.2 국내 연구 동향 6
• 1.3 연구 목적 7
• Ⅱ. 무인자율차량 시스템 8
• 2.1 개 요 8
• 2.2 JAUS 시스템 소개 9
• 2.3 무인자율차량 제어 시스템 11
• 2.3.1 횡 방향 제어 12
• 2.3.2 종 방향 제어 13
• 2.4 장애물 인식 시스템 14
• 2.4.1 레이저 스캐너 14
• 2.5 항법 시스템 16
• Ⅲ. 경로계획 알고리즘 소개 17
• 3.1 DARPA Challenge에서의 경로계획 알고리즘 사용 현황 17
• 3.2 경로계획 알고리즘 분석 20
• 3.2.1 트리 구조의 그래프 알고리즘 소개 및 특징 20
• 3.2.2 A* 탐색 알고리즘 소개 및 분석 26
• 3.2.3 D* 탐색 알고리즘 소개 및 D* Lite 분석 32
• 3.3 보정된 경로생성을 위한 스무딩 알고리즘 소개 40
• 3.3.1 버지어 스플라인(Bezier Spline) 알고리즘의 원리 40
• 3.3.2 큐빅 스플라인(Cubic Spline) 알고리즘의 원리 42
• Ⅳ. 무인자율주행차량의 시뮬레이터 소개 45
• 4.1 개요 45
• 4.2 시뮬레이터에서의 맵 정보 생성 및 경로계획 소개 47
• 4.2.1 전역 맵(Global Map) 생성 및 전역 경로계획 방법 47
• 4.2.2 지역 맵(Local Map) 생성 및 지역 경로계획 방법 50
• 4.3 경로계획 알고리즘을 적용한 시뮬레이터 소개 54
• 4.3.1 A* 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 소개 54
• 4.3.2 D* Lite 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 소개 55
• Ⅴ. 분석 및 결과 57
• 5.1 통합 시뮬레이터 환경 57
• 5.2 통합 시뮬레이터 시스템 분석 58
• 5.3 경로계획 알고리즘 분석 결과 69
• 5.3.1 기존 알고리즘 분석 69
• 5.3.2 A*와 D*Lite 알고리즘의 수정 및 보완 73
• 5.3.3 알고리즘 적용 결과 분석 76
• 5.3.4 스플라인 알고리즘 검증 80
• 5.4 결 론 83