최근 넓은 활동 범위를 제공하고 작업 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 자율 이동 로봇에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이 논문은 이동로봇이 장애물을 회피하여 최단 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 검증하도록 한다. 제안된 알고리즘은 micro-GA와 $lambda$-geometry MRA을 사용한 알고리즘이다. 시뮬레이션 영역은 320(가로)$ imes$200(세로) 픽셀로 제한하고, 한 픽셀의 단위를 1cm로 하였다. $lambda$-geometry MRA 만을 사용하여 경로를 계획했을 경우에는 경로 계획을 위한 방향성은 제공하였지만 최단 거리 경로는 제공하지 못했다. 반면 micro-GA를 함께 사용했을 경우에는 최단 경로 탐색이 가능하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 경로의 방향성과 함께 최단 경로 탐색을 제공하고 있다.
Recently, the necessity of the autonomous mobile robot is emphasized in order to enlarge the scope of activity and actively cope with the change of work environment. This paper proposes the algorithm which enables the mobile robot to avoid obstacles and lead it to the destination by the shortest path. And we verify the usability by a simulation. We made the algorithm with micro-GA and $lambda$-geometry MRA. The area of simulation is limited to 320(width)$ imes$200(length) pixels and one pixel is one centimeter. When we planned the path with only $lambda$-geometry MRA, we could find the direction for path planning but could not find the shortest path. But when we planned the path with $lambda$-geometry MRA and micro-GA, we could find the shortest path. So the algorithm enables us to find the direction for path planning and the shortest path.
