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본 연구에서는 A*, RRT, D* Lite 세 가지 대표적인 경로 계획 알고리즘의 출력을 환경 특성에 따라 가중치를 부여하여 융합하는 적응형 가중치 투표 융합(Adaptive Weighted Voting Fusion) 기법을 제안한다. 실험 환경은 100×100 격자로 구성되며, 중앙 통로를 포함한 구조화된 장애물 배치를 통해 장애물 밀도를 기준으로 개방형(Open, 0.05), 혼합형(Mixed, 0.2), 혼잡형(Cluttered, 0.4)으로 분류된다. 각 알고리즘의 경로는 알고리즘 특성을 반영한 가우시안 노이즈를 통해 다양화되며, 중간 웨이포인트는 DBSCAN 클러스터링을 통해 통합된다. 이후 환경별 적응형 가중치를 적용한 가중 평균 방식으로 클러스터 중심점을 계산하고, 이를 기반으로 경로 정렬, 단순화, 평활화, 안전성 검증을 통해 최종 융합 경로를 생성한다. 실험 결과, 제안된 융합 경로는 모든 환경에서 A* 알고리즘 대비 더 짧고 단순화된 경로를 생성하였으며, 특히 장애물 밀도가 높은 환경에서 더욱 뛰어난 성능을 보였다. 경로 길이는 A* 알고리즘 대비 평균 11.6~16.0% 단축되었으며, 개방형 환경에서는 단 3개의 웨이포인트로 구성된 최적의 경로를 도출하였다. 제안된 기법은 환경 적응성과 견고성이 높아, 실내 자율주행이나 재난 구조 로봇 등 실제 응용 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 연구 환경 설정
2.2 알고리즘 융합 방법론
3. 연구결과
4. 결론
후기
References

키워드

저자

• 김영록 [ YoungRok-KIM | Student Member, Master's program, Dept. AI Convergence Robotics, Inje University ]
• 김경이 [ KyoungYee-KIM | Member, Professor, Dept. AI-Software, Inje University ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) [Proceedings of KSMT Annual Meeting]

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2000~2026

• 십진분류

  KDC 550 DDC 620