인공 포텐셜 필드에서 파티클 필터 기반의 국부 최소값을 우회하는 장애물 회피경로 생성 및 경로 추종 = Particle Filter-based Path Generation and Tracking for Local Minima Avoidance in Artificial Potential Fields

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 모바일 로봇의 장애물 회피 성능과 주행 안정성을 동시에 향상시키기 위해 파티클 필터 기반 임시목표 설정(PFTG) 방법과 Stanley 제어기를 통합한 새로운 주행 시스템을 제안한다. PFTG는 인공 포텐셜 필드(APF) 방식의 국부 최소값 문제를 효과적으로 해결하지만, 임시목표 간 전환 시 불안정한 움직임이 발생할 수 있다. 제안된 시스템은 PFTG의 장애물 회피 능력과 Stanley 제어기의 부드러운 경로 추종 특성을 결합하여 보다 안정적인 주행을 가능하게 한다. 2륜 차동 구동 로봇을 사용한 실험적 검증을 통해, 제안된 시스템이 특히 전방 회피 시나리오에서 각속도 변화를 크게 감소시키면서도 효과적인 장애물 회피 능력을 유지함을 확인하였다. 연속적인 조향이 필요한 상황에서 특히 우수한 성능을 보여, 복잡한 환경에서의 모바일 로봇 주행에 더욱 안정적이고 효율적인 해결책을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research proposes a navigation system integrating Particle Filter-based Temporary Goal setting (PFTG) with Stanley controller to enhance mobile robot navigation stability and obstacle avoidance. While PFTG effectively solves Artificial Potential Field's local minima problem, it can produce unstable movements between temporary goals. Through experimental validation, we demonstrate that the integrated system significantly reduces angular velocity variations in forward avoidance scenarios while maintaining obstacle avoidance capabilities, providing a more stable solution for complex environments.