로봇이 아닙니다.

모션플래닝과 관련된 여러가지 알고리즘들이 존재한다. 알고리즘들은 아주 간단한 planning 문제를 해결하는 것에서 시작하여 점점 발전하여왔다. 각 알고리즘에 관련된 학습을 하면서 간단한 예제들을 만들어보면 이해를 하는데에 도움이 되지 않을까 싶어 알아보려고 한다. 저차원의 문제들은 Configuration space에 grid(격자)를 그려 계산하는 grid based 알고리즘과 $C_{free}^{}$안의 연결성이나 모양을 계산하는 geometric algorithm 방식으로 해결할 수 있다. 복잡한 제한조건을 가진 고차원 시스템의 정확한 motion planning은 computationally intractable하다. intractable하다는 뜻은 이론적으로 해결될 수 있으나, 실제로 해결하려..

오늘은 모션 플래닝의 용어들을 간단한 개념을 곁들여서 알아보자. 저번 시간에 얘기했듯이 모션플래닝은 로봇이 어디부터 어디까지 가고싶다는 추상적인 명령을 인풋으로 받아들였을때, 어떻게 갈 것인지 로봇의 동작을 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 예를 들면, 내방에가서 노트북좀 가져다 줘 라는 명령을 로봇에게 내렸을 때(추상적 명령) 그것을 수행하기 위해 로봇은 각 관절을 어떤식으로 움직여서 장애물을 회피하며 임무를 수행할 지 계획을 만들어야한다. 이제 모션플래닝에 대한 공부를 하기전에 필요한 개념과 용어들을 알아보자. 1. 개념 가장 기본적인 motion planning 문제는 시작상태(start configuration)인 S에서부터 목표 상태(goal configuration)인 G지점 까지 이미 알고있는..