자율 지능형 로봇을 위한 그룹화 기반의 효율적 커버리지 알고리즘

Abstract

최근 슬램 알고리즘의 실현을 통해 주변 환경에 대한 맵 정보가 획득 가능할 경우에 격자 그리드 기반의 Boustrophedon 경로 기반 커버리지 알고리즘이 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘은 실내 공간에 장애물이 복잡하게 존재할 경우에는 급격히 성능 저하 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 실내 공간에서도 효율적으로 빠른 시간 내에 청소를 완료할 수 있는 Group-k 알고리즘을 제안하고 구현한다. Group-k 알고리즘은 전체 공간을 장애물의 복잡성에 근거하여 전체 공간을 그룹화하고 각 그룹별 우선순위를 부여하여 전체 작업 순서를 효율적으로 제어한다. 구현 기반의 실험에 의하면, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘에 비해 약 20%의 성능 향상을 보여준다.