[자율주행] Path Planning 알고리즘 종류와 특성

Path Planning 알고리즘은 로봇공학, 자율주행차, 드론 및 기계공학 분야에서 중요한 역할을 합니다. Path Planning 알고리즘은 로봇이나 자율주행차가 지정된 목표지점까지 안전하고 효율적으로 이동할 수 있도록 경로를 계획하는 것을 말합니다. 이번 글에서는 Path Planning 알고리즘의 종류와 특성에 대해 살펴보겠습니다.

1. Path Planning이란?

• Path Planning 개념 소개
• Path Planning의 의의

Path Planning이란 목표지점까지 이동하는 경로를 계획하는 과정을 말합니다. 로봇이나 자율주행차와 같은 기계장치는 운전자의 조작 없이 스스로 이동해야 하므로, Path Planning 알고리즘은 매우 중요합니다. Path Planning 알고리즘은 최적의 경로를 계획하여 목표지점까지 안전하고 빠르게 이동하는 것을 목표로 합니다.

2. Path Planning 알고리즘 종류

• Random Sampling-Based Algorithm
• Probabilistic Roadmap Algorithm
• Potential Field Algorithm
• A* Algorithm
• Dijkstra Algorithm
• RRT Algorithm

Path Planning 알고리즘에는 다양한 종류가 있습니다. 그 중에서도 대표적인 알고리즘들은 Random Sampling-Based Algorithm, Probabilistic Roadmap Algorithm, Potential Field Algorithm, A* Algorithm, Dijkstra Algorithm, RRT Algorithm 등이 있습니다. 이번에는 이 중에서 몇 가지 알고리즘들에 대해 자세히 알아보겠습니다.

2.1 Random Sampling-Based Algorithm

• Random Sampling-Based Algorithm의 특징
• Random Sampling-Based Algorithm의 장단점

Random Sampling-Based Algorithm은 무작위로 샘플링한 점들을 이용하여 경로를 계획하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 샘플링을 통해 경로를 찾기 때문에 계산 비용이 매우 낮고, 차량이나 로봇이 움직이는 환경이 복잡해도 경로를 계획할 수 있습니다. 하지만 경로 계획의 정확도는 다소 떨어지는 단점이 있습니다.

2.2 Probabilistic Roadmap Algorithm

• Probabilistic Roadmap Algorithm의 특징
• Probabilistic Roadmap Algorithm의 장단점

Probabilistic Roadmap Algorithm은 환경을 무작위로 탐색하고, 이를 기반으로 지도를 생성합니다. 이후 생성된 지도를 기반으로 경로를 계획하게 됩니다. 이를 위해 먼저 환경을 모델링하고, 로봇이 이동 가능한 공간을 찾습니다. 이후 임의의 시작점과 목표점을 지정하고, 이를 연결하는 경로를 찾아냅니다.

2.3 Potential Field Algorithm

• Potential Field Algorithm의 특징
• Potential Field Algorithm의 장단점

Potential Field Algorithm은 목표 지점과 현재 위치 사이의 장력과 마찰력을 이용하여 로봇의 이동 경로를 계획합니다. 이 알고리즘은 경로를 계산하는데 있어서 속도가 빠르고, 간단하며 로봇의 이동 상황에 따라서 계산된 경로를 수정할 수 있습니다. 하지만 장애물과 같은 환경 요소가 많은 경우 경로 계획의 정확도가 떨어지는 단점이 있습니다.

2.4 A* Algorithm

• A* Algorithm의 특징
• A* Algorithm의 장단점

A* Algorithm은 휴리스틱 함수를 이용하여 경로를 계획하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 노드들 간의 거리와 목표 지점까지의 예상 거리를 계산하여 최적의 경로를 계획합니다. A* Algorithm은 경로 계획의 정확도가 높으며, 최단 경로를 계획할 수 있습니다. 하지만 계산 비용이 다른 알고리즘에 비해 높은 편이고, 장애물이나 길막 등의 문제에 대해서는 대처하기 어려운 단점이 있습니다.

2.5 Dijkstra Algorithm

• Dijkstra Algorithm의 특징
• Dijkstra Algorithm의 장단점

Dijkstra Algorithm은 너비 우선 탐색 알고리즘을 이용하여 최단 경로를 계산하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 경로 계획의 정확도가 높으며, 최단 경로를 계산할 수 있습니다. 하지만 경로 계획에 필요한 계산 비용이 다른 알고리즘에 비해 높은 편이며, 환경 요소에 대한 대처 능력이 다소 떨어지는 단점이 있습니다.

2.6 RRT Algorithm

• RRT Algorithm의 특징
• RRT Algorithm의 장단점

RRT Algorithm은 로봇이나 차량의 이동 경로를 무작위로 트리 구조로 만들어가면서 최적 경로를 탐색하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 무작위로 탐색하는 것이기 때문에 환경에 대한 정보가 별도로 필요하지 않으며, 장애물이나 길막 상황에서도 유연하게 대처할 수 있습니다. 하지만 최적 경로계획에 대한 정확도가 다른 알고리즘에 비해 낮은 단점이 있습니다. 또한, 무작위로 경로를 탐색하기 때문에 계산 비용이 높은 편이며, 최적 경로를 찾아내는 시간이 다른 알고리즘에 비해 오래 걸리는 경우가 있습니다.

3. 경로 계획 알고리즘의 선택 기준

경로 계획 알고리즘을 선택할 때에는 다음과 같은 기준을 고려해야 합니다.

3.1 환경 요소

장애물이나 길막 상황 등의 환경 요소에 대한 대처 능력이 중요한 경우에는 RRT Algorithm과 같은 유연한 대처가 가능한 알고리즘을 선택하는 것이 좋습니다.

3.2 정확도

경로 계획에 대한 정확도가 중요한 경우에는 A* Algorithm과 같은 정확도가 높은 알고리즘을 선택하는 것이 좋습니다.

3.3 계산 비용

계산 비용이 중요한 경우에는 Dijkstra Algorithm과 같은 계산 비용이 낮은 알고리즘을 선택하는 것이 좋습니다.

4. 결론

이번 글에서는 경로 계획 알고리즘의 종류와 특성에 대해서 알아보았습니다. 각 알고리즘마다 특징과 장단점이 있으며, 선택 기준에 따라서 적절한 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 이를 토대로 로봇이나 자율주행 차량 등에 적용할 수 있는 경로 계획 기술을 더욱 발전시킬 수 있을 것입니다.