세 번째 시뮬레이션 결과를 분석해 보면 로봇에 인공전위계 알고리즘을 적용 시킨 경우는 로봇이 이동한 거리, 이동시간, 그리고 이동 시에 장애물과의 최소거 리 등을 보았을 때 Elastic Force 알고리즘을 적용시켰을 때보다 이동 거리와 이동 시간은 좀 더 증가함을 알 수 있다. 한편, 장애물을 회피할 때 장애물과의 최소거 리는 첫 번째 장애물의 경우에는 좀 더 가까이 회피하고, 두 번째 장애물의 경우에 는 오히려 장애물과의 최소거리가 증가함을 알 수 있다.
장애물의 개수가 증가함에 따라 인공전위계 알고리즘을 적용시켰을 경우 로봇 은 장애물과 장애물 사이에서 약간의 부드럽지 못한 동작을 보였으며, 이로 인해 이동 시간이 다소 증가하였다. 첫 번째 장애물의 경우 로봇의 시작점과 목표점의 최단경로와 가까이 놓여있어 로봇과 장애물의 최소거리가 더 작게 회피하였다. 이 는 첫 번째 장애물을 회피할 때 목표점에서의 발생하는 인력의 영향을 더 많이 받 음을 알 수 있었다.
로봇의 유연함을 비교해보면 인공전위계 알고리즘의 경우 각가속도의 최대 값 과, Jerk 최대 값이 더 큰 것으로 확인되었다. 또한, 각가속도의 합과 Jerk의 합이 모두 더 크게 나타났다. 이는 Elastic Force 알고리즘을 적용시켰을 때 인공전위계 알고리즘보다 부드러운 움직임을 보여줌을 알 수 있었다. 한편 가상센서 알고리즘 을 적용시켰을 경우는 Elastic Force 알고리즘의 경우 좀 더 유연한 움직임을 보였 지만, 인공전위계 알고리즘의 경우 장애물과의 최소거리는 증가하였지만 로봇의 유 연함은 더 낮아짐을 알 수 있었다.
그림 43. 로봇의 이동 경로 3-1 (APF 알고리즘)
그림 44. 로봇의 각속도 변화 (APF 알고리즘)
그림 45. 로봇의 각가속도 변화 (APF 알고리즘)
그림 46. 로봇의 Jerk 변화 (APF 알고리즘)
그림 47. 로봇의 이동 경로 3-2 (EF 알고리즘)
그림 48. 로봇의 각속도 변화 (EF 알고리즘)
그림 49. 로봇의 각가속도 변화 (EF 알고리즘)
그림 50. 로봇의 Jerk 변화 (EF 알고리즘)
그림 51. 로봇의 이동 경로 3-3 (가상센서 적용 APF 알고리즘)
그림 52. 로봇의 각속도 변화 (가상센서 적용 APF 알고리즘)
그림 53. 로봇의 각가속도 변화 (가상센서 적용 APF 알고리즘)
그림 54. 로봇의 Jerk 변화 (가상센서 적용 APF 알고리즘)
그림 55. 로봇의 이동 경로 3-4 (가상센서 적용 EF 알고리즘)
그림 56. 로봇의 각속도 변화 (가상센서 적용 EF 알고리즘)
그림 57. 로봇의 각가속도 변화 (가상센서 적용 EF 알고리즘)
그림 58. 로봇의 Jerk 변화 (가상센서 적용 EF 알고리즘)
세 번째 시뮬레이션 결과를 통해 획득한 데이터를 비교하여 알고리즘들의 성 능들을 분석한 방법은 다음과 같다. 먼저 4가지 분석요소 데이터를 정규화 시켜 최 소 값은 0, 최대 값은 1을 갖도록 한다. 각각의 분석요소 데이터가 획득되면 최소 값과, 최대 값을 결정한 후 0과 1 사이의 정규화 된 값을 구하는 방법은 식 39와 같다.
∆
m in
∆ m ax m in (39)
여기서, 는 0과 1사이의 값으로 정규화 시키고자 하는 데이터이며, 수식을 통해 나온 결과 값은 최소 0에서 최대 1사이의 값 을 가지게 된다. 4개의 분석 요소 데이터를 합산하여 성능을 평가할 수 있으며, 데이터의 총 합이 0에 가까울수 록 알고리즘의 성능이 우수하다 할 수 있다.
4가지 분석요소 데이터를 그래프로 표현하면 마름모 형상을 띄게 되며, 마름모 의 면적을 구하기 위하여 위 식을 통해 나온 결과 값에 0.2씩을 더하여 최소 0.2에 서 최대 1.2사이의 값으로 변환시켜 면적을 구한 후 성능의 비교우위를 결정하였 다. 마름모의 면적이 작을수록 알고리즘의 성능은 우수하다 할 수 있으며, 마름모 의 면적은 최소 0.08에서 최대 2.88사이의 값을 가지게 된다.
로봇이 이동한 거리와, 이동 시간, 각가속도 변화의 합은 값이 작을수록 성능 이 더 좋으며, 장애물과의 최소거리는 클수록 성능이 더 좋은 알고리즘이다. 이를 위해 장애물과의 최소거리 데이터는 위 3가지 분석요소와 정 반대의 방법으로 정 규화 하였다. 각 알고리즘들의 분석요소를 마름모로 표현하여 구한 성능은 표 4와 같으며, 그림 59는 결과를 보여준다. 결론적으로, 세 번째 시뮬레이션의 결과를 비 교해보면 가상센서 개념을 추가하여 Elastic force 알고리즘을 적용시켰을 경우가 가장 로봇의 충돌회피 성능이 우수하게 나타남을 알 수 있었다.
표 4. 알고리즘별 성능 1
정규화데이터 APF EF APF_VS EF_VS
이동거리 1 0.075 0 0.1
이동시간 0.23 0.09 1 0
장애물과의
최소거리 1 0.25 0.79 0
변화량의 합각가속도 0.29 0.02 1 0
데이터 합 2.52 0.435 2.79 0.1
면적 1.1 0.18 1.43 0.1
그림 59. 알고리즘별 성능 분석 그래프 1