Motion Planning Problem
이 포스트에서는 Motion Planning Problem 이란 무엇이며, 어떤 특징을 갖고 있는지에 대해 다루어 보겠습니다. Motion planning problem 이란, 어떤 로봇에 대해 정지한 장애물 사이를 통과하는 경로를 계산하는 문제입니다. 간단하게 말해서 여기서 저기까지 어떻게 갈까? 라는 질문을 하는 거죠. 여기서 '어떤 로봇' 은 관절 로봇이 될 수도 있고, 드론이나 무인항공기가 될 수도 있습니다. 위의 그림은 motion planning 의 예시입니다. 좁은 통로를 따라서 길쭉한 막대기를 옮긴다던가 피아노를 이 방에서 저 방으로 옮긴다던가 하는 문제가 바로 motion planning 의 좋은 예시가 되겠습니다. 이 문제를 풀기 위한 알고리즘 혹은 motion planner 가 있다고 할 때, 그 알고리즘의 입력과 출력은 다음과 같습니다. Input 로봇과 장애물의 geometry 로봇의 움직임을 나타내는 동역학 방정식 초기/최종 configuration (혹은 상태변수) Output 초기/최종 configurations 를 연결하는 collision-free configurations 의 연속적인 집합(경로) 관절로봇을 예로 들면, 로봇 팔이 꺾인 각도들을 configuration 이라고 할 수 있습니다. 그리고 관절이 많아서 configuration 이 복잡할수록 문제를 풀기가 어려워지겠죠. Configuration space 의 차원은 로봇 팔의 DOF (degree of freedom) 과 같다고 할 수 있습니다. DOF 에 따라서 해가 있다면 해를 찾는 시간이 지수적으로 증가하며, 해가 없다면 없다고 판단할 수 있는 알고리즘을 complete motion planner 라고 특별히 부릅니다. 장애물을 피하는 경로를 얻어야 하기 때문에, 먼저 장애물이 있는 configuration 과 장애물이 없는 free configuration 을 수학적으로 다음과 같이 표현할 수...