[논문 리뷰] Path Planning of an Autonomous Mobile Robot in a Dynamic Environment using Modified Bat Swarm Optimization

Ibraheem Kasim Ibraheem, Fatin Hassan Ajeil외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 01.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 28인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 동적 환경에서 경로 계획을 위한 수정된 주파수 벼랑 알고리즘(MFBA)을 제안한다. 표준 벼랑 알고리즘을 개선하기 위해 주파수 매개변수를 재정의하여 수렴성과 탐색 효율성을 향상시킨다. MFBA는 자율 이동 로봇이 실시간으로 충돌이 없는 짧고 매끄러운 경로를 생성할 수 있도록 하며, 여러 시행에서 경로 길이와 표준편차가 감소한 것으로 나타나 표준 BA보다 우수한 성능을 보였다.

ABSTRACT

This paper outlines a modification on the Bat Algorithm (BA), a kind of swarm optimization algorithms with for the mobile robot navigation problem in a dynamic environment. The main objectives of this work are to obtain the collision-free, shortest, and safest path between starting point and end point assuming a dynamic environment with moving obstacles. A New modification on the frequency parameter of the standard BA has been proposed in this work, namely, the Modified Frequency Bat Algorithm (MFBA). The path planning problem for the mobile robot in a dynamic environment is carried out using the proposed MFBA. The path planning is achieved in two modes; the first mode is called path generation and is implemented using the MFBA, this mode is enabled when no obstacles near the mobile robot exist. When an obstacle close to the mobile robot is detected, the second mode, i.e., the obstacle avoidance (OA) is initiated. Simulation experiments have been conducted to check the validity and the efficiency of the suggested MFBA based path planning algorithm by comparing its performance with that of the standard BA. The simulation results showed that the MFBA outperforms the standard BA by planning a collision-free path with shorter, safer, and smoother than the path obtained by its BA counterpart.

연구 동기 및 목표

• 동적 환경에서 전통적 경로 계획 알고리즘의 한계, 즉 높은 계산 비용과 국소 최소값에 갇히는 문제를 해결하기 위해.
• 탐색 정밀도와 수렴 속도를 향상시키기 위해 벼랑 알고리즘(BA)의 주파수 매개변수를 수정함으로써 표준 BA를 개선하기 위해.
• 전역 경로 생성(MFBA를 사용)과 동적 장애물이 감지 영역에 진입할 때 작동하는 국소 장애물 회피를 결합한 하이브리드 경로 계획 전략을 개발하기 위해.
• 시뮬레이션 실험을 통해 경로 길이, 매끄러움, 안전성, 계산 효율성 측면에서 제안된 MFBA를 표준 BA와 비교 검증하기 위해.
• 장애물이 많은 동적 환경에서 자율 이동 로봇 주행을 위한 강력하고 실시간 구현이 가능한 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• 탐색 방향성과 수렴 속도를 향상시키기 위해 주파수 매개변수 업데이트 규칙을 재정의하여 수정된 주파수 벼랑 알고리즘(MFBA)을 제안하였다.
• 이중 모드 경로 계획 시스템을 구현: (1) 장애물이 가까이 없을 경우 MFBA를 사용한 전역 경로 생성, (2) 장애물이 로봇의 감지 영역에 진입할 경우 유도되는 국소 장애물 회피(OA).
• 장애물이 위치, 속도, 방향을 갖는 동적 환경 모델을 통합하였으며, 실시간 감지 및 궤적 예측을 수행하였다.
• 경로 길이를 최소화하고 장애물과의 안전 간격 및 목표 지점에의 가까움을 최대화하는 피트니스 함수를 설계하였다.
• 세부 운동 프로파일이 다른 세 가지 동적 장애물이 있는 사례와 다섯 개의 장애물이 있는 사례를 포함한 두 가지 시뮬레이션 케이스를 사용하여 환경를 설정하였다.
• MFBA와 표준 BA의 피트니스, 평균, 최대값, 최소값, 표준편차를 비교하기 위해 10회 반복 시뮬레이션에 통계 분석을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 벼랑 알고리즘의 수정된 주파수 매개변수는 동적 경로 계획에서 수렴 속도와 경로 품질을 크게 향상시키는가?
• RQ2 MFBA 기반 경로 계획 전략은 경로 길이, 매끄러움, 계산 시간 측면에서 표준 BA와 비교해 어떻게 다른가?
• RQ3 이중 모드 시스템(전역 경로 생성 및 국소 장애물 회피)은 동적 환경에서 실시간 적응 능력을 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 MFBA는 표준 BA에 비해 다수의 시행에서 성능 일관성과 낮은 분산을 달성하는가?
• RQ5 MFBA는 다양한 속도와 궤적을 갖는 다수의 이동 장애물을 효과적으로 처리하면서 충돌 없는 주행을 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 사례 연구 1(세 개의 동적 장애물)에서 MFBA는 최소 경로 길이 17.0925미터를 기록했으며, 표준 BA의 최고 경로 17.0932미터를 초월하였다.
• 사례 연구 1에서 MFBA는 피트니스 평균 0.05844756632를 기록했으며, 표준 BA(0.00103782)보다 훨씬 낮은 표준편차(0.05315157)를 기록하여 높은 일관성을 보였다.
• 사례 연구 2(오차의 동적 장애물)에서 MFBA는 최고 경로 길이 18.3533미터, 실행 시간 9.0903초를 기록했으며, 표준 BA의 18.6239미터 및 9.10554초보다 우수하였다.
• 사례 연구 2에서 MFBA는 피트니스 평균 0.05399353627를 기록했으며, 표준 BA(0.10387507)보다 낮은 표준편차(0.07777658)를 기록하여 성능 안정성이 향상됨을 확인하였다.
• 두 사례 연구 모두 10회 시뮬레이션 시행에서 MFBA는 경로 길이와 피트니스 일관성 측면에서 표준 BA를 일관되게 뛰어넘었다.
• 시뮬레이션 결과는 MFBA가 더 빠른 수렴과 더 방향성 있는 탐색을 가능하게 하여 동적 환경에서 더 매끄럽고 안전하며 짧은 경로를 생성함을 확인하였다.