복잡한 과수원 환경에서 모바일 로봇을 위한 경로 계획 개선: 연속 양방향 Quick-RRT* 알고리즘

효율적인 장애물 회피 경로 계획은 불규칙한 장애물이 많은 과수원에 매우 중요합니다. 이 논문에서는 양방향 RRT(Bi-RRT) 및 Quick-RRT* 알고리즘을 기반으로 한 연속 양방향 Quick-RRT*(CBQ-RRT*) 알고리즘을 제안하고, 비홀로노믹 모바일 로봇 응용을 위한 Quick-RRT* 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 경로의 매끄러움과 길이를 평가하는 확장 비용 함수를 제안합니다. Bi-RRT 알고리즘의 이중 트리 확장에서 발생하는 지그재그성을 개선하기 위해 CBQ-RRT*는 이중 트리의 접점에서 경로 매끄러움 문제를 효과적으로 해결하는 CreateConnectNode 최적화 방법을 제안합니다. ROS 플랫폼에서 수행된 시뮬레이션 결과, 다양한 과수원 레이아웃 및 지형 조건에서 CBQ-RRT*가 단방향 Quick-RRT*보다 효율성이 높은 것으로 나타났습니다. Bi-RRT*와 비교했을 때, CBQ-RRT*는 평균 경로 길이와 최대 방향 각을 각각 8.5% 및 21.7% 감소시켰습니다. 또한, 현장 테스트를 통해 CBQ-RRT*의 우수한 성능이 확인되었으며, 평균 최대 경로 측면 오류가 0.334 m로 Bi-RRT* 및 Quick-RRT*에 비해 상당한 개선이 있었습니다. 이러한 개선은 복잡한 과수원 환경에서 CBQ-RRT*의 효과성을 입증합니다.