부스트로페돈 모션과 커버리지 후보 비용함수 기반 미지의 환경에서의 완전 커버리지
Online Complete Coverage based on Boustrophedon motion and Coverage Candidate Cost function
- 주제어 (키워드) Boustrophedon motion , Coverage Candidate Area , SLAM , Complete Coverage Path Planning
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이철수
- 발행년도 2024
- 학위수여년월 2024. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000076931
- UCI I804:11029-000000076931
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록
본 논문에서는 사전 정보가 주어지지 않은 환경에서 로봇이 라이다 정보를 기반으로 한 Boustrophedon motion 을 구현하고, 불완전한 정보를 바탕으로 환경을 탐색하고 지도를 구축하는 동안 최적의 경로를 결정하는 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. LIDAR 센서를 기반으로 Boustrophedon motion 을 구현하여, 장애물의 형상을 적극적으로 반영할 수 있었다. 또한 단순히 두 점 사이의 최단 거리를 고려하여 경로를 결정한 기존의 유클리디안 거리 기반 접근법과 대조적으로, 제안된 알고리즘은 주어진 정보 안에서 커버리지 후보의 면적과 커버리지 후보까지의 경로를 고려하여 평가한다. 실험 결과, 첫번째 실험에서는 라이다 센서 정보를 활용하는 제안된 알고리즘이 기존 방법론에 비해 커버리지 율이 57.5%에서 85.3%까지 올라가는 것을 확인할 수 있었다. 두 번째 실험에서는 커버리지 후보 비용 함수를 도입하여, 단순히 유클리드 거리에만 의존하던 기존의 접근 방식과 비교하였고, 겹치는 경로의 길이가 3.241m에서 2.784m로 감소됨을 확인할 수 있었다.
more목차
I. Introduction 1
A. Background 1
B. Previous Studies 1
II. Boustrophedon Motion 4
A. 2 wheel-drive kinematic model 4
B. Straight line motion 5
C. Wall Following motion 7
D. Determining the next motion 10
III. Coverage Candidate Cost Function 13
A. Coverage Map 14
B. Coverage Candidate Cost Function·16
IV. Experiment 17
A. Specs of the mobile robot18
B. Boustrophedon motion experiment 20
C. Coverage Candidate Cost Function experiment 25
V. Conclusion 30
References 31
