궤적 계획(트래젝터리 플래닝)은 에이전트(로봇, 자율주행차, 드론 등)가 다양한 제약 조건(장애물, 동역학, 물리 법칙 등)을 만족하면서 목표 지점에 도달하기 위해 따라야 하는 최적 또는 실현 가능한 경로를 결정하는 다양한 방법과 알고리즘을 의미합니다. 이 과정에는 환경 변화 예측, 불확실성 관리, 실제 물리적 실행 가능성 보장이 포함됩니다. 단순한 내비게이션과 달리, 경로 생성뿐 아니라 동적 적응 및 에이전트의 실제 역량과의 호환성까지 통합한다는 점이 특징입니다. 이는 자율 시스템과 로봇 공학에서 핵심적인 역할을 차지합니다.

활용 사례 및 예시

궤적 계획은 산업용 로봇의 복잡한 조작 작업, 자율주행차의 도시 환경 내 안전 주행, 드론의 감시 임무에서의 협동 움직임에 사용됩니다. 또한 가상 애니메이션, 로봇 보조 수술, 자동화 물류 등에도 적용됩니다.

예를 들어, 산업용 용접 로봇은 궤적 계획을 통해 로봇 팔이 부품 주위를 충돌 없이 이동하도록 하며, 자율주행차는 장애물 회피와 최적 경로 선정을 위해 이러한 알고리즘을 사용합니다.

주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크

주요 오픈소스 도구 및 라이브러리로는 MoveIt!(로보틱스), OMPL(Open Motion Planning Library), ROS Navigation Stack(모바일 로보틱스), TrajOpt(궤적 최적화), Drake, Tesseract 등이 있습니다. 이 프레임워크들은 단순한 것(A*, 다익스트라)부터 고급(RRT*, PRM, 비선형 최적화)까지 다양한 알고리즘을 제공합니다.

최신 개발 및 트렌드

최근에는 머신러닝을 통한 동적 장애물 움직임 예측, 하이브리드 알고리즘을 활용한 실시간 최적화, 환경 인지의 불확실성 처리 등이 주목받고 있습니다. 도구 간 상호 운용성, 자동화된 설정, 점점 더 복잡해지는 동적 환경에 대한 적응성 강화 역시 중요한 발전 방향으로, 특히 도시 자율 모빌리티 및 협업 로보틱스 분야에서 적용이 확대되고 있습니다.