본 연구는 보행로에서 주행하는 자율주행로봇의 경로 최적화를 위한 D*알고리즘 수정에 중점을 두고 있다. 기존의 D*알고리즘은 자율주행 로봇이 장애물을 인식하고 회피하는 방식으로 설계되었지만, 실제 보행환경에서는 보행로를 통행하는 사람들이 로봇을 인지 하고 스스로 회피하는 경향이 관찰되었다. 라이다 센서를 통해 수집된 사람들의 궤적 데이터를 분석하여, 사람들이 자율주행 로봇을 회피하기 시작하는 평균 거리와 회피 각도를 파악하였다. 이를 바탕으로, 사람들이 로봇을 회피할 의사가 있을 때 로봇이 기존 최적경 로를 유지하도록 하고, 그렇지 않은 경우에만 회피 경로를 채택하는 수정된 D*알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 수정된 D*알고리즘 을 적용한 자율주행 로봇은 운행 효율과 주행 시간 측면에서 기존 방식 대비 우수한 성능을 보였다. 이러한 연구는 제한된 배터리 용 량 하에서도 효율적인 주행이 가능하도록 하여 자율주행 로봇의 보행로 사용을 최적화하는 데 기여할 것으로 기대된다.