Core Concepts
연속체 로봇의 복원력을 높이기 위해 거리, 모터 손상, 기계적 손상, 정확도 등 다양한 기준을 고려한 경로 계획 알고리즘을 제안하고 비교 분석하였다.
Abstract
이 논문은 연속체 로봇의 복원력 있는 경로 계획에 대한 실험적 연구를 제시한다.
연속체 로봇은 관절의 제한 없이 유연하게 움직일 수 있어 검사, 비정형 물체 처리, 최소 침습 수술 등에 적합하다.
자율 주행 시스템에서 경로 계획은 시작점, 종료점뿐만 아니라 환경 상태와 시스템 상태를 고려해야 한다.
이를 위해 유전 알고리즘(GA)과 A* 알고리즘을 사용하고, 다기준 의사결정 방법인 계층적 의사결정 과정(AHP)을 적용하였다.
AHP는 거리, 모터 손상, 기계적 손상, 정확도 등 4가지 기준을 고려하여 가중치를 계산한다.
실험 결과, GA가 A*보다 기준 변화에 더 민감하게 반응하여 다양한 경로를 생성하였다.
단일 목표점 실험에서는 A*가 더 나은 성능을 보였지만, 대안 목표점을 활용한 실험에서는 GA가 더 나은 경로를 생성하였다.
이를 통해 자율 로봇이 복잡한 매개변수를 고려하여 의사결정을 내릴 수 있음을 보였다.
Stats
연속체 로봇 프로토타입은 15개의 디스크, 1개의 중앙 유연 백본 케이블, 8개의 측면 케이블로 구성된다.
각 섹션은 4개의 측면 케이블로 독립적으로 제어할 수 있다.
로봇 팔은 4개의 스테퍼 모터(각 섹션 2개)로 구동된다.
각 모터는 1회전당 800 스텝을 필요로 하여 로봇 움직임이 이산적이다.