자율주차를 위한 쌍방향 하이브리드 A* 경로계획 알고리즘

Abstract

자율주행 기술은 운전자를 대신해 주위환경을 인식하고 판단하며 제어하 는 기술이다. 자율주행 기술 단계가 증가함에 따라 특정 지점에 효율적으로 주행할 수 있는 경로 계획 연구가 중요해지고 있다. 최적의 경로를 계획할 때 에는 주변 물체에 부딪히지 않고 최단 거리로 이동할 수 있는 경로를 고려해 야한다. 경로 계획 기술은 그래프 탐색 기반 방식과 샘플링 기반 방식 등이 사용될 수 있다. 탐색 기반 방식은 주변 환경 지도를 격자 형태로 나누어서 최적 경 로를 찾는데 좋은 성능을 보인다. 이 중 Hybrid A* 알고리즘을 사용하게 되 면 차량의 Kinematics를 고려하면서 경로를 탐색한다. 하지만 차량의 목적지 가 좁은 공간이나 차량의 최소 회전 반경내에 존재하게 되면 Hybrid A*의 성 능이 급격하게 감소하게 된다. 본 논문에서는 Hybrid A*의 단점을 극복하기 위해 출발지와 목적지에서 동시에 탐색을 진행하는 쌍방향 Hybrid A* 알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 비용 계산 시, 매 스텝마다 출발지의 최소비용 노드와 목적지의 최소비용 노 드 사이의 유클리디안 거리를 추가한다. 두 노드의 연결을 확인하기 위해 Clothoid 커브를 만든다. 해당 커브가 제약조건에 만족하면 출발지의 노드와 목적지의 노드를 연결한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며 기존 Hybrid A*의 성능에 비해 향상된 결과를 확인했다.