무인기 경로 계획을 위한 적응적 이중 경로 선택 기법
A Dual-path Adaptive Selection Method for Unmanned Aerial Vehicles
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초록
무인기 응용 서비스에서는 충돌 회피 및 운용 비용 절감을 위한 경로 계획 방법이 핵심적인 역할을 담당한다. 지상 로봇 분야에서 사용되어 온 기존 경로 계획 방법은 2차원 공간을 가정하여장애물 측면 우회 경로만 생성하므로 3차원 공간에서 운용되는 무인기에게는 비효율적이다. 본논문에서는 장애물의 위치, 너비, 높이 특성을 고려하여 상공 통과 또는 측면 우회 중 최적 경로를 지능적으로 선택하는 이중 경로 적응 선택 기법(Dual-Path Adaptive Method, DPAM)을 제안한다. 제안된 방법은 장애물 상공 통과 경로와 측면 우회 경로를 각각 생성한 후 비행 거리를 비교하여 더 짧은 경로를 선택한다. PX4 기반 SITL 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과, 제안 방법은장애물 높이가 너비의 절반 미만일 때 기존 Wavefront 알고리즘 대비 10-20%의 비행 거리 단축효과를 나타냈다. 구체적으로 너비 30m, 50m, 70m 장애물에 대해 높이가 상대적으로 낮은 경우각각 약 14%, 19%, 25%의 비행 거리 절감 효과를 확인하였다.
Abstract
Path planning methods play a major role (for example, collision avoidance and time/cost reduction) in unmanned aerial vehicles (UAV) based services. Path planning methods for ground robots cannot be directly applied to UAVs since they only consider 2D free space. A UAV should be able to fly over or fly around obstacles to reduce flight distance. The proposed path planning method is able to compute a ‘fly-over’ path with consideration of location, width and height of obstacles. The proposed path planning method is more efficient than existing Wavefront method when the obstacle height is less than half the width of the obstacle.