[물류/로봇] Path planning이란?

Path planning은 로봇, 자율 주행 차량, 드론 및 기타 자동화된 시스템에서 사용되는 중요한 컴퓨터 비전과 로봇 공학 분야의 개념입니다. 이는 특정 목표 지점까지 로봇이나 차량이 이동하는 경로를 계획하는 프로세스를 의미합니다. 아래는 path planning에 관한 핵심 개념과 알고리즘에 대한 간략한 설명입니다.

환경 모델링
1. 정적 환경

고정된 장애물이나 지형을 가진 환경.

 

2. 동적 환경

시간이 지나면서 변하는 환경. 다른 로봇이나 객체의 움직임을 고려해야 함.

상태 공간(State Space)
로봇이나 차량이 이동할 수 있는 모든 위치와 상태의 집합.

경로(Path)
시작점에서 목표 지점까지 이동하는데 사용되는 일련의 위치.

비용 함수(Cost Function)
각 위치나 경로의 비용을 정의하는 함수. 최적의 경로는 비용이 최소화된 경로일 것이다.

알고리즘
1. 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm)
모든 노드 간의 최단 경로를 찾는 알고리즘. 비용을 최소화하는 경로를 찾음.

2. A 알고리즘(A-star Algorithm)
Dijkstra 알고리즘의 확장으로 효율적으로 최단 경로를 찾음. 휴리스틱 함수를 사용하여 불필요한 경로를 더 빨리 제거.

3. 경로 플래닝 알고리즘(Path Planning Algorithms)
그래프 기반의 알고리즘, 트리 기반의 알고리즘 등 다양한 알고리즘이 있음. RRT (Rapidly-Exploring Random Trees)와 같은 트리 기반의 알고리즘이 많이 사용됨.

4. 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS)
무작위 샘플링과 트리 기반 탐색을 결합하여 경로를 계획하는 알고리즘. 주로 게임 플레이에서 활용되었으나 로봇이나 드론 경로 계획에도 사용될 수 있음.

5. 인공 신경망을 활용한 경로 계획
최근에는 딥 러닝을 이용한 경로 계획이 많이 연구되고 있음.

Path planning은 실제 환경에서의 불확실성과 동적인 변화를 고려해야 하므로, 이를 다루는 고급 알고리즘과 기술도 함께 적용됩니다.