퍼텐셜 필드 기반 모바일 로봇 경로계획 및 동적 장애물 회피

Potential-Field-Based Mobile Robot Path Planning and Dynamic Obstacle Avoidance

연구 내용

로봇의 실제 센서 기반 환경에서 국소최소 문제를 완화하는 퍼텐셜 필드 변형 기법과 동적 장애물 대응 회피 전략을 설계하는 연구

모바일 로봇의 국소최소 문제를 완화하기 위해 그리드 기반 퍼텐셜 설계와 장애물-로봇 간 거리를 반영한 인접 장애물 반발장 구성을 수행합니다. 또한 기존의 고정 스케일 RPF 한계를 줄이기 위해 목표-장애물 각도 및 장애물·목표 위치에 따라 반발장 스케일을 가변으로 산정합니다. 동적 장애물의 속도를 고려한 장(field) 재설계를 통해 목표 접근 시 충돌 위험을 저감하고 경로 연속성을 유지하는 회피 구조를 구현합니다. 시뮬레이션 기반 성능 비교로 설계 타당성을 검증합니다.

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연구 흐름

초기에는 그리드 기반 퍼텐셜 구조를 통해 센서 기반 실제 환경에서 적용 가능한 로컬 경로계획을 구성하고, 인접 장애물에 대한 새로운 반발장으로 국소최소에서의 정체를 완화하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 목표와 장애물 사이의 기하 정보를 활용해 퍼텐셜 장의 스케일을 고정값에서 벗어나 가변화하는 설계를 도입하여 도착 실패 원인을 줄였습니다. 추가로 동적 장애물의 속도까지 반영하는 장 재구성을 확장하여 로봇보다 빠른 장애물 상황에서도 회피 가능성을 높이는 방향으로 연구를 심화했습니다. 현재는 퍼텐셜 장 설계 변수와 경로 성능의 상관을 분석하며 적용 가능한 네비게이션 모듈로 구체화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

자율주행 로봇 로컬 플래너
실시간 장애물 회피 정책
동적 환경 네비게이션 모듈
센서 기반 가변 퍼텐셜 설계
실내 이동 로봇 경로 안정화
다중 경로 후보 탐색 로직
USV·UGV 공통 회피 알고리즘
잠재장 파라미터 자동 튜닝
충돌 저감형 경로 생성
로컬 최소 회피 강화 전략