Path Planning은 로봇과 자율 시스템의 기본 측면입니다. 장애물을 피하면서 출발점에서 대상까지의 가능한 경로를 결정하는 것이 포함됩니다. 다양한 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되며, 각 환경 및 요구 사항에 적합한 것입니다.

일반 경로 계획 기술

여러 알고리즘은 그리드 기반 방법, 샘플링 기반 알고리즘 및 최적화 기술을 포함한 경로 계획에 인기가 있습니다. 각 접근법은 환경의 복잡성에 따라 장점과 제한이 있습니다.

Grid 기반 방법

Grid 기반 방법은 A*와 같은 알고리즘을 사용하여 그리드 및 검색으로 환경을 전파합니다. 이 방법은 알려진 장애물과 정적 환경에서 직선 및 효과적인 방법입니다.

샘플링 기반 알고리즘

급속하게 탐험 무작위 나무 (RRT)와 Probabilistic Roadmaps (PRM)와 같은 표본 근거한 알고리즘은, 높은 차원 공간에서 유용합니다. 그들은 무작위로 feasible 경로를 건설하는 환경을 표본하고 복잡한 동적인 환경을 위해 적당합니다.

실제 예제

자율주행 차량에서는 교통을 통해 안전한 항해를 보장합니다. RRT와 같은 창고 사용 알고리즘을 사용하여 장애물을 효율적으로 탐색합니다. 드론 비행에서 최적화 기술은 에너지 효율적인 루트를 돕습니다.

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