[논문 리뷰] Revisiting boustrophedon coverage path planning as a generalized traveling salesman problem

Rik Bähnemann, Nicholas Lawrance외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 01.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 30인용 수 76

한 줄 요약

이 논문은 장애물이 있는 환경에서 마이크로 항공기(MAV)를 위한 새로운 바우스트로피언 커버리지 경로 계획기를 제안하며, 문제를 등가 일반화된 여행하는 판매원 문제(E-GTSP)로 공식화한다. 각 셀당 다수의 스위프트 방향을 최적화하고 유전 알고리즘 솔버를 사용하여 경로 비용을 최소화함으로써, 기존 계획기 대비 14% 낮은 경로 비용을 달성하면서도 실시간 현장 구현에 적합한 계산 효율성을 유지한다.

ABSTRACT

ISSN:2511-1256

연구 동기 및 목표

• 인간주의 데미닝을 위한 저고도 MAV 운영을 위한 실시간, 장애물 인식 커버리지 경로 계획기를 개발한다.
• 기존 상용 계획기가 장애물을 忽시하고 엄격한 저고도 요구사항을 충족하지 못하는 한계를 해결한다.
• 단일 방향을 고정하는 대신, 각 셀당 다수의 스위프트 방향을 최적화하여 경로 효율성을 향상시킨다.
• 지도 복잡성이 증가함에도 불구하고 계산 시간이 합리적으로 유지되도록 하여 현장 구현 가능한 계획을 보장한다.
• 비행금지구역(NFZ)이 있는 복잡한 다각형 환경에서 자율 커버리지 계획을 위한 완전한 오픈소스 ROS 기반 파ip라인을 제공한다.

제안 방법

• 계산 기하학을 사용하여 자유 공간의 정확한 셀 분해를 수행하여, 장애물 주변에 겹치지 않는 셀들로 환경를 분할한다.
• 각 셀에 대해 다수의 타당한 스위프트 방향을 생성하여 다양한 바우스트로피언 패턴에 대한 최적화를 가능하게 한다.
• 셀 간의 연결성을 등가 일반화된 여행하는 판매원 문제(E-GTSP)로 공식화하며, 각 셀은 한 번만 방문해야 하는 '이웃 지역'으로 간주된다.
• 최신 유전 알고리즘 솔버를 사용하여 E-GTSP를 효율적으로 해결하고, 셀 간 전이 제약 조건을 준수하면서 총 경로 시간을 최소화한다.
• 셀 간 전이 비행은 장애물을 피하도록 계획되며, 전체 경로는 총 경로 비용을 최소화하도록 최적화된다.
• ROS 기반으로 프레임워크를 구현하였으며, 융합된 라이다 및 레이더 고도계 데이터를 사용한 실시간 고도 제어와의 통합을 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 E-GTSP 공식화가 바우스트로피언 커버리지 경로 계획에서 경로 비용을 크게 감소시킬 수 있는가? 동시에 계산 가능성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 각 셀당 다수의 스위프트 방향을 최적화하는 것과 단일 고정 방향을 사용하는 것의 경로 효율성과 계산 시간 측면에서의 비교는 어떠한가?
• RQ3 제안된 계획기는 장애물과 비행금지구역(NFZ)이 있는 복잡한 실제 지도를 현장 구현 가능한 방식으로 처리할 수 있는가?
• RQ4 E-GTSP 기반 계획기의 성능은 정확한 TSP 해법과 기존의 바우스트로피언 계획기와 비교해 경로 비용과 계산 시간 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ5 BCD(바우스트로피언 셀 분해)가 TCD(위치 기반 셀 분해)보다 재진행 스위프트와 전이 비용을 줄이는 데 얼마나 더 뛰어난가?

주요 결과

• 제안된 E-GTSP 기반 계획기는 각 셀당 단일 고정 스위프트 방향을 사용하는 기존 계획기 대비 14% 낮은 경로 비용을 달성한다.
• TCD 기반 계획 대비 29% 낮은 경로 비용을 기록하여, BCD가 재진행 경로 이동을 최소화하는 데서 유리함을 입증한다.
• 복잡한 지도에서 최대 80개의 구멍 정점이 있는 경우에도 계산 시간이 65초 이내로 유지되어 실시간 현장 구현에 적합하다.
• 20개 이상의 구멍 정점이 있는 지도에서는 정확한 TSP 해법이 200초 이내에 완료되지 않아, E-GTSP 공식화의 확장성 우수성을 입증한다.
• E-GTSP의 유전 알고리즘 솔버는 정확한 솔버 수준의 거의 최적의 해를 달성하며, 최적 경로 비용에서 중앙값 기준 0.5% 이내의 격차를 보였다.
• DJI M600 Pro에서의 현장 실험을 통해 나무가 있는 경사진 1950 m² 지형에서 저고도 커버리지가 성공적으로 수행되어, 계획기의 실용성과 현장 적용 가능성을 검증했다.