경로 계획 매개변수 설명
운동 계획기
계획기 유형
오른쪽 드롭다운 목록에서 계획기를 선택할 수 있으며, 운동 계획기에는 다음과 같은 선택지가 있습니다:
관절 공간 계획기
관절 공간 계획기는 로봇의 관절 공간에서 직접 경로 계획을 수행합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
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정밀 제어: 로봇 관절의 정밀 제어에 적합합니다.
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복잡성: 고차원 관절 공간에서 검색이 복잡할 수 있습니다.
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적용성: 정밀한 관절 움직임이 필요한 로봇 팔 등에 적합합니다.
직선 계획기
직선 계획기는 직선을 따라 경로 계획을 수행하며, 일반적으로 간단한 직선 운동에 사용됩니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
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간단하고 빠름: 간단한 환경에 적합하며 계산 속도가 빠릅니다.
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경로가 직선: 생성된 경로가 직선으로, 장애물이 없는 환경에 적합합니다.
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한계: 복잡한 환경에서의 경로 계획에는 적합하지 않습니다.
베지어 곡선 계획기
베지어 곡선 계획기는 베지어 곡선을 사용하여 매끄러운 경로를 생성합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
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매끄러운 경로: 생성된 경로가 매끄럽고 경로의 매끄러움이 중요한 애플리케이션에 적합합니다.
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복잡한 계산: 계산 복잡도가 높으며, 정밀 제어 및 매끄러운 경로가 필요한 환경에 적합합니다.
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유연성: 다양한 형태의 곡선 경로를 생성할 수 있습니다.
빠른 랜덤 트리 계획기
빠른 랜덤 트리는 랜덤 샘플링을 통해 트리 구조를 점진적으로 확장하는 경로 계획기입니다. 고차원 공간에서의 경로 검색 문제에 적합합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
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효율적인 탐색: 넓은 검색 공간을 빠르게 커버할 수 있습니다.
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간단한 구현: 알고리즘 구현이 상대적으로 간단합니다.
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무작위성: 경로가 불안정하며, 매번 실행 결과가 다를 수 있습니다.
최대 시도 횟수
계획기가 경로를 검색할 때 허용되는 최대 반복 횟수입니다. 계획기가 무한 루프에 빠지지 않도록 최대 시도 횟수를 설정해야 합니다.
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높은 값: 복잡한 환경에 적합하며, 실행 가능한 경로를 찾을 확률이 높아지지만 계산 시간이 증가합니다.
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낮은 값: 간단한 환경에 적합하며, 검색을 빠르게 종료하여 계산 자원을 절약합니다.
샘플링 경계 보정
샘플링 경계 보정은 시작점과 목표점 사이의 공간 큐브의 경계를 바깥쪽으로 확장하는 거리입니다. 이 확장 거리는 검색 공간의 범위에 영향을 미칩니다.
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큰 값: 보정 값이 클 때, 공간 큐브의 경계가 더 많이 확장되어 검색 공간이 커집니다.
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작은 값: 보정 값이 작을 때, 공간 큐브의 경계가 적게 확장되어 검색 공간이 작아집니다.
계획 해상도
계획 경로에서 각 단계의 보폭 크기를 결정하며, 검색의 세밀도를 결정합니다.
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높은 해상도 (작은 보폭): 생성된 경로가 더 정밀하고 매끄럽지만 계산량이 증가합니다.
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낮은 해상도 (큰 보폭): 계산 속도가 빠르지만 경로가 다소 거칠고 매끄럽지 않을 수 있습니다.
경로 복구 계획
유형 |
설명 |
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경로 복구 계획 없음 |
시작 계획 점에서 그랩 점까지의 경로만 계획합니다. |
그랩 경로 충돌 감지 |
시작 계획 점에서 그랩 점까지의 경로를 계획하며, 그랩된 물체를 도구에 추가한 후, 그랩 경로를 따라 돌아가며 경로에서 그랩된 물체의 충돌을 감지합니다. |
경로 복구 계획 |
시작 계획 점에서 그랩 점까지의 경로를 계획하며, 그랩된 물체를 도구에 추가한 후, 그랩 점에서 시작 계획 점까지의 경로를 추가로 계획합니다. |
경로 점 수
경로 점은 궤적의 기본 구성 요소이며, 각 경로 점에는 위치, 방향 등의 정보가 포함됩니다. 경로 점의 수는 궤적의 세밀도와 정확성에 영향을 미칩니다. 경로 점이 많을수록 궤적이 더 세밀하지만 계획 시간이 증가합니다. 시작 계획 점에서 그랩 점까지의 거리가 긴 경우, 경로 점 수를 늘리는 것이 좋습니다; 반대로 거리가 짧은 경우, 경로 점 수를 줄일 수 있습니다.
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관절 각도 차이 임계값
관절 각도 차이는 이전 경로 점과 다음 경로 점 사이의 로봇 각 관절 각도 차이의 절대값 합계를 의미합니다.
이 매개변수는 관절 각도 차이를 제한하여 경로 계획 과정에서 로봇의 위치가 크게 변화하지 않도록 하여 경로를 더 매끄럽게 만듭니다.
