본 기술은 작업 공간 트리와 상태 트리를 결합한 듀얼 트리 구조를 통해 이동 로봇의 경로를 계획하고, 샘플링된 신규 지점에 대해 인접 노드를 식별하여 비용이 최적화된 부모 노드를 선택함으로써 동적 제약 조건을 고려한 최적 궤적을 생성하는 RRT 기반 궤적 계획 방법입니다.
기존 RRT 기반 경로 계획 기법은 차등 제약 조건이 있는 환경에서 계산 비용이 높거나, 가장 인접한 노드를 탐색하는 거리 매트릭스 설계의 복잡성으로 인해 성능 최적화에 한계가 있었습니다.
본 기술은 작업 공간과 상태를 분리하여 트리 구조를 관리하고 신규 포인트 샘플링 시 후보 상태 노드를 추출하여 최소 경로 비용을 산출하는 최적 부모 노드 탐색 로직과 노드 재연결 절차를 구현하는 방식을 제안합니다. 자율주행 차량과 비홀로노믹 로봇에 적용될 수 있어 동적 제약을 지키면서도 계산 부담 없이 최적 궤적을 찾아냅니다.
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