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자율주행 물류 로봇이 창고나 공장에서 효율적으로 움직이려면 경로 계획 알고리즘이 필수적입니다.
경로 계획 알고리즘은 로봇이 최적의 경로를 찾아 장애물을 피하면서 목표 지점에 도달하도록 도와줍니다.
이 과정은 Global 경로 계획과 Local 경로 계획으로 나눌 수 있습니다.
1. Global 경로 계획 알고리즘
Global 경로 계획은 로봇이 전체 환경을 파악하고 출발점에서 목표 지점까지의 경로를 설계하는 과정입니다.
물류 로봇에서 자주 사용되는 Global 경로 계획 알고리즘은 다음과 같습니다
- A* 알고리즘: 이 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용해 최단 경로를 찾습니다. 정확하고 효율적인 경로를 제공하여 널리 사용됩니다.
- Dijkstra 알고리즘: A*와 비슷하지만, 휴리스틱을 사용하지 않고 출발점에서 모든 경로를 탐색하여 최단 경로를 찾습니다. 모든 경로에 대해 정확한 최단 경로를 찾을 수 있습니다.
2. Local 경로 계획 알고리즘
Local 경로 계획은 로봇이 실시간으로 장애물을 피하면서 목표 지점에 도달할 수 있도록 경로를 조정하는 과정입니다.
물류 로봇에서 자주 사용되는 Local 경로 계획 알고리즘은 다음과 같습니다
- Dynamic Window Approach (DWA): 로봇의 현재 속도와 가속도를 고려하여 가능한 움직임 범위를 계산하고, 안전하게 목표를 향해 이동할 수 있는 경로를 선택합니다. 동적인 환경에서 매우 유용합니다.
- Potential Field Method: 로봇이 목표 지점에 끌려가고 장애물에 밀려나는 힘을 받는 것처럼 경로를 계획합니다. 장애물을 자연스럽게 회피하면서 목표 지점으로 이동할 수 있습니다.
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