124 다양한센서융합을통한효율적인모바일로봇프레임워크설계 다양한센서융합을통한효율적인모바일로봇프레임워크설계 On the Design of an Efficient Mobile Robot Framework by Using Collaborative Sensor Fusion 김동환, 조성현, 양연모 * (Dong-Hwan Kim, Sung-Hyun Jo, Yeon-Mo Yang) Abstract : There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose. Keywords : Mobile robot, Localization, DC motor control, Ultrasonic sensor, Infrared sensor Ⅰ. 서론 최근다양한산업분야를넘어일상생활에서도로봇이널리사용되고있으며, 다양한환경에서효과적으로임무를수행하기위해서는로봇에더욱많은지능이요구되고있다. 이러한요구를충족시키기위해서많은연구가이루어지고있으며, 연구결과를시험할로봇플랫폼이필요하다. 보통은모델링이비교적간단하며, 움직임이안정적인바퀴형로봇이많이사용된다 [1]. 개발기간단축을위해상용제품이로봇연구에많이사용되고있으며, 이러한상용제품을사용하기위해서는로봇제작사에서제공하는 SDK(Software Development Kit) 를설치하여정해진프로토콜을통하여로봇을제어하는프로그램을작성하여야한다 [11]. 따라서제공 * 양연모 (Corresponding Author) 논문접수 : 2011. 02. 28., 수정일 : 2011. 03. 22., 채택확정 : 2011. 04. 04. 조성현 : 삼성전자 IT 생산 /SW팀김동환, 양연모 : 금오공과대학교전자공학부 본연구는금오공과대학교학술연구비에의하여연구된논문. 되는프로토콜의종류에따라원하는알고리즘을적용하기곤란한경우가생길수있으며제조사에서로봇의크기나모터및모터엔코더등의스펙이정해져서출시되기때문에필요에의해하드웨어를수정하기가까다롭다는한계점이존재한다. 따라서원하는기능을갖춘이동로봇플랫폼을직접제작하면더욱유연한연구를할수있다. 본논문에서는이러한목적에부합하는정밀한이동로봇플랫폼제작에대한연구를수행하였다. 이러한하드웨어의유연성과정밀도를위하여로봇에장착될센서를고려하여프레임및시스템구성과프로토콜을직접설계하였으며, 상용제품에비하여합리적인비용으로원하는기능을구현하였다. 내부센서의정확성을향상시키기위한디자인을통하여위치보정알고리즘없이양쪽바퀴에장착되어있는엔코더로만위치인식을수행하였을때에도기존의지도와일치됨을확인하였다. 로봇이자신의위치인식과주변환경에대한지도를동시에작성하는것을 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 이라고한다. 이는로봇이출발점으로부터얼마나움직였는지에대한정보를누적하며자신의위치를끊임없이업데이트하며, 외부를감지하는센서를이용하여주변의지도
대한임베디드공학회논문지제 6 권제 3 호 2011 년 6 월 125 를작성하는과정이다 [4-5]. 따라서이를가능하게하는가장기본이되는정보는로봇이가지고있는주행거리계 (Odometry) 가되며, 보다정밀하게조정된주행거리계를사용하면보다정밀한지도를작성할수있을것이다 [9]. 본논문의구성은다음과같다. 2장에서는바퀴형로봇중 Differential wheeled 형태에대한모델링에대해서살펴본후 3장에서실제로봇설계와제어프로세서및센서등의구조에대해서살펴본다. 4장에서는내부센서및외부센서를제어하는방법을다루었으며 5장에서구동모터제어및속도측정용엔코더에대하여다루었다. 6장에서는측정한데이터를기반으로로봇의위치를추정하는방법을다루었으며 7장에서는데이터를종합하여 PC 상에서지도를작성하는내용을다루었다. 면상에서로봇속도 로나타낸다. 그림 1. 바퀴형이동로봇모델 Fig. 1. Differential wheeled robot Ⅱ. 로봇의수학적모델링 이동로봇을실제로구동하기전에컴퓨터를이용하여이동로봇을시뮬레이션하는경우에아래와같이로봇의움직임과바퀴에대한몇가지가정을하는경우가많다. 1) 바퀴와바닥면은한점에서접촉한다. 2) 바퀴는강성체이다. 3) 바닥면과의굴림및미끄러짐현상이없다. 따라서시뮬레이션된로봇을이용하여실제로봇을제작하기위해서는위의사항을충분히고려해서실제의움직임과시뮬레이션사이의오차에대해서대비해야한다. 이동로봇은주위환경에대해일반적으로 2차원적으로이동하기때문에다음과같은특징을가진다. 1) 로봇의위치를직접적으로측정하기보다는외부센서등을이용하여간접적인방법으로측정하는경우가많다. 2) 어떤경우에는로봇의움직임에따라서위치오차가누적되기도한다. 3) 로봇의위치추정과주위환경에대한지도작성은동시에이루어지는경우도많다. 그림1에서 Differential wheeled robot을모델링하였다. 그림 1 에서, 를기준좌표의축이라하면, 기준좌표계에대한이동로봇의위치 는기준좌표계에서의로봇의위치인 와주행방향을나타내는 로나타낼수있으며이를통합하여 간단히표시하면 가된다. 또한평 로봇은끊임없이위치가변하며, 그러한위치변화를인식할수있는방법은다양하다. 최근에는위성을통한 GPS(Global Positioning System) 를이용하여지구상의어느위치에서나 GPS위성의신호만수신되면자신의위치를알수있는방법이사용되고있다. 또한실내에서의위치를인식하기위해서실내에송신기를부착하여로봇이그정보를수신하여자신의위치를인식하는방법이있다. 하지만이러한방법들은위성을미리발사해야한다거나, 송신기를부착해야한다는단점이존재하며이러한단점은다양한상황에서위치인식에실패할가능성을내포하고있다. 따라서로봇이가지고있는내부센서인주행거리계나관성측정장치 (Inertial Navigation System, INS) 를이용하거나, 로봇에부착된외부센서인카메라, 레이저스캐너, 초음파를이용한거리측정센서등을이용하여로봇독립적으로외부상황을인식하며미리저장된물체들의정보를이용하여간접적으로위치를추정하는방법또한매우중요하다고볼수있다 [1]. Ⅲ. 로봇설계 그림 2는설계된로봇의프레임이다. 감속기어가장착된 2개의 DC모터가사용되었으며바퀴와연결되는부분에증분형로터리엔코더 (Incremental encoder) 가각각장착되어있다. 로봇의하부프레임에는모터구동을위한모터구동
126 다양한센서융합을통한효율적인모바일로봇프레임워크설계 드라이버 IC와배터리와전원회로가장착된다. 제어기로는모터구동용제어신호선과궤환제어용엔코더신호선이연결된다. 로봇내부의엔코더가크기때문에로봇의밑판과분리되어부착되게되는데이렇게되면모터를고정해주는프레임이휘어질가능성이있어서프로파일을사용하여설계를하였다. 그리고모터엔코더의내부직경이모터축의크기보다크기때문에바퀴와모터를연결하기위하여허브축을설계하여제작하였다. 또한로봇의윗부분에는노트북등의하중을견디기위하여프로파일을사용하여견고하게설계하였다. 그림은초음파센서와적외선센서를구동하는 ATmega2560의내부구성도이다. 그림 4. 시스템하드웨어구조도 Fig. 4. System hardware architecture 그림 2. 로봇하부프레임 Fig. 2. Robot under frame 그림 5. ATmega2560 구성도 Fig. 5. Atmega2560 architecture 그림 3. 로봇센서프레임 Fig. 3. Robot sensor frame 로봇의센서부는초음파센서 16개, 적외선센서 16개가장착될수있도록설계하였다. 또한초음파센서와적외선센서는선택하여장착될수있도록센서를독립적으로설계하였다 [10]. ATmega2560는센서구동을위한보조컨트롤러이다. DSP컨트롤러에서모든센서값을처리할수있지만외부인터럽트처리장치가 3개만존재하기때문에모든센서를구동하기위해서는회로구성이복잡해지게된다. 그래서보다간단하게초음파센서및적외선센서를구동하기위하여보조컨트롤러를사용하였다. 두개의컨트롤러는 SPI통신을통하여정보를주고받는다 [7]. Ⅳ. 센서제어 아래의그림은전체적인하드웨어구조도이다. 하드웨어구조는그림 4와같이구성된다. 먼저 Main DSP (Digital Signal Processor) 에서는 DC모터제어를수행하며나머지 INS DSP(Inertial Navigation System Digital Signal Processor) 에서는자이로와가속도센서를제어한다 [6]. 아래의 다수의센서를제어하다보면아래그림과같은초음파센서의간섭현상이발생한다. 그림 6은초음파센서가동작시발생하는간섭현상이다. 간섭현상은멀리까지갔던음파가되돌아오면서현재측정하고자하는센서에간섭현상을미치거나가까이위치한초음파에서발생한음파가영향을주는부분이다. 그래서이문제를해결
대한임베디드공학회논문지제 6 권제 3 호 2011 년 6 월 127 하기위하여한번에많은초음파를송신하기보다는여러번나누어송신하는방법을선택하였다. 나타낸그림이다. PSD는결과값이전압으로출력되며, 거리의변화에따라서변화하는출력을 ADC를이용하여측정하고, 제공되는데이터시트를참조하여정확한거리를환산한다. 그림 6. 초음파센서의간섭현상 Fig. 6. Interference of ultrasonic sensor 그림 8. 적외선센서의거리-전압그래프 Fig. 8. Voltage vs distance graph PSD의데이터는비교적정확하며업데이트속도가빠르다. 하지만유리나거울은측정하지못한다는단점이존재한다. 또한일정거리이하의데이터는측정이곤란하다. 따라서초음파센서와함께사용하게되었다 [3][5]. 그림 7. 초음파센서동작순서 Fig. 7. Operational sequence of ultrasonic sensors 우선각센서를하나씩측정하는방법의경우는초음파센서의데이터시트에있는 36ms의주기로사용하게되면최소 576ms로데이터수집이늦다는단점이존재하였다. 이를보완하기위하여한번에 4개의센서를동시에사용하려하였으나외부인터럽트가아주짧은시간에요청되어올바른처리를할수없었다. 따라서그림 7과같이 2개의센서를동시에사용하였다. 그림 9는적외선거리측정센서 (PSD) 출력을 INS(Inertial Navigation System) 에서운동관성을측정하는장치를 IMU(Inertial Measurement Unit) 라고하며, 이 IMU는센서모듈과인터페이스로구성된다. 센서모듈은보통선형가속도를측정하는가속도계와, 각속도를측정하는각속도계로구성되어 INS의핵심장치가된다. 3차원공간에서움직이는물체의운동관성을측정하기위해서는각센서의축이 90도로직교하게배치되어야하며, 각종측정및온도변화에따른오차를보정하는것이무엇보다중요한문제가된다. 이런오차를최대한줄이기위하여여러가지기법이연구되고있다. 가속도계에서측정된가속도를적분하여속도를구하고, 또한속도를적분하여거리를구하여결과값의벡터합으로실제위치를측정하게된다. 그림 9는적용된 INS의 Block diagram이다. INS에서센서는오차를최대한줄이기위하여로봇의중심부분에겹쳐서직교하도록위치시켰다. INS보드는추후다른시스템에적용이가능하게끔독립적인모듈의형태로설계하였으며센서데이터의출력은 SPI를통하여이루어지게된다. INS에서는 Gyro를 1ms마다샘플링하고적분하여각도를구한다.
128 다양한센서융합을통한효율적인모바일로봇프레임워크설계 를참고하여선형방정식을구하여기존에적용된 Offset값에가감하는방식으로적용하였다. 또한테스트결과센서입력전원또한영향을많이미치는것을확인하였다. 따라서 INS용전원은 Linear regulator를이용하여따로사용하였다. 적분오차를줄이기위한여러방법들을사용하여처음의 Drift오차보다약 1/10정도로오차가줄어든것을확인할수있었다. 그림 9. 관성항법장치의블록다이어그램 Fig. 9. Block diagram of INS 자이로센서와가속도센서는디지털출력센서이기때문에 DSP와 SPI인터페이스로연결된다. 또한자이로센서에는 2개의외부 12bit ADC채널을가지고있어서 3축지자기센서의입력으로사용하였다. Gyroscope에서의출력은각속도이며이를적분하게되면각도가된다. 이때 Gyroscope의특징은정확한 offset을설정하지않으면약간씩의오차가생기게되고이를적분하게되면그오차가계속누적되어시간이지나면서그오차가점점커지게된다. 이는일반적인 Gyroscope가가지고있는한계점이며이를완화시키기위하여시스템초기설정루틴에서정지상태에서의센서값을여러번읽어이를평균하여 Offset값으로사용하는한편, 시간이지남에따라온도변화에따른변화를고려하여센서내부의온도센서에서값을읽어값을보정하였다. 그림 11. 자이로센서파형 Fig. 11. Gyro sensor wave 그림 11은자이로의파형을그래프로나타내본그림이다. Yaw 방향으로좌우로연속적으로움직였을때의파형이다. 센서에 Low-pass 필터가적용되어있어서센서에서어느정도지연이생기게된다. 적분된자이로값을이용하여엔코더출력과비교하여움직인각도가차이가많이나게되면타이어가미끄러진것으로판단하고사용자에게경고를주게되고, 미끄러진정보를보정한다 [3][8]. Ⅴ. 모터제어 그림 10. 자이로센서온도그래프 Fig. 11. Gyro sensor temperature graph 그림 10 의온도변화에따른 Offset 변화그래프 이번논문의특성상보다정밀한 Mapping을위해서는이동거리와로봇의회전량을측정할수있는정밀한센서가요구된다. 따라서가장접근하기용이하며비교적정밀한엔코더를사용하여이동거리를측정하고자하였으며, INS(Inertial Navigation System) 를이용하여여러가지상황에대한보정을수행하였다. 더불어엔코더신호를모터 Feedback 제어용으로사용하여서속도제어를수행하였다. 엔코더는그림 12와같은증분형엔코더를사용하여모터축에바로연결하여사용하였다. 따라서엔코더가 DC모터의로터의축에직접연결되어있는시스템보다감속기어의정밀도, 유격등에영향
대한임베디드공학회논문지제 6 권제 3 호 2011 년 6 월 129 을받지않고바퀴의회전량을측정할수있다. Open-collector Transistor(TR) 구조의출력핀은그림 14의회로와같은내부구조를가지고있기때문에 Pull-up을시키지않으면출력부의트랜지스터가정상적인동작을하지않게되어올바른출력을얻을수없게된다. 엔코더에서입력된신호는 DSP의 eqep에입력되어 PI컨트롤러에입력되어 Speed control을수행하였다 [2]. 그림 12. Feedback 시스템 Fig. 12. Feedback system 엔코더는정밀한측정을위하여산업용광학식엔코더모델중비교적높은분해능인 3200PPR (Pulse per revolution) 의제품을선택하였으며, 4 체배가되어 1회전에 12800pulse가출력된다. 엔코더는회전방향측정및회전량의데이터를위하여 A/B/Z상이출력되며그림13에서출력되고있는 Z 상 ( 위 ) 과 A상 ( 아래 ) 의파형을확인할수있다. Ⅵ. 로봇의위치및장애물위치추정 엔코더를사용하면이동거리와회전각도를구할수있다. 먼저이동거리를측정하려면양쪽바퀴의속도를알아야한다. 바퀴의속도는양쪽바퀴에서측정되는엔코더데이터로측정시간동안이동거리를사용하여구할수있다. 양쪽바퀴의속도 ( ) 를알게되면로봇의이동속도 ( ) 를알수있고이동속도를적분하면로봇의이동거리를구할수있다. 그림 13. 엔코더펄스 Fig. 13. Encoder pulse 엔코더출력은 Open collector 형태이기때문에센서구동용전압 12v와는별도로 Pull-up 저항을연결하여원하는신호레벨로출력이가능하다. 본시스템에서는 3.3v의신호레벨을사용하기때문에 3.3v로 Pull-up시켰다. 그림 15. 엔코더를이용한각속도, 속도측정 Fig. 15. Velocity measurement via encoder 이동속도 ( ) 는 (1) 과같은방법으로구할수있다. (1) 그림 14. NPN TR 오픈컬렉터출력 Fig. 14. NPN TR open collector output 또한로봇의회전각도 ( ) 는각속도개념을이용하여구할수있다.
130 다양한센서융합을통한효율적인모바일로봇프레임워크설계 (2) 각속도에서는단위에유의해야한다. 각속도의단위는 rad/sec이므로라디안을도단위로바꾸어서사용하여야한다. 지도작성프로그램은 C# 으로작성되었으며시리얼통신을이용하여센서데이터들을전송받는다. 지도의크기는측정하고자하는지형의크기에따라최소 10m x 7m 공간에서최대 100m x 70m 까지선택을할수있다. 그림 17. 사용자인터페이스 Fig. 17. User interface 그림 16. 관성센서를이용한로봇위치추정 Fig. 16. Robot position estimation using inertia sensors 그림 18에서는실내에서로봇을구동시켜기존의맵과매칭을시켜본결과를나타내었다. 그림 16은관성센서인가속도센서와자이로센서를이용하여로봇의위치를추정하는모습이다. 자이로센서로로봇의각속도를측정하고그데이터값을계속누적하면로봇의회전각도를알수가있다. 그리고가속도센서값을적분하여속도값을구하고다시적분하면이동거리를구할수있다. 사용된가속도센서는오차가너무심해사용이힘들며, 자이로센서를이용하여회전각을검출하였다. (3) 현재의각도는이전의각도를적분한값이며, 이때자이로센서의드리프트오차때문에일정한시간동안적분된값은많은오차를포함하고있다. 따라서관성센서는일정시간동안의변화량을알아내는데더욱유용하게사용될수있다. Ⅶ. 지도작성프로그램 그림 18. 작성된지도와실제지도의비교 Fig. 18. Compare with real map and measured result Ⅷ. 결론 본논문에서는이동로봇, 그중에도 Differential wheeled 플랫폼을제작하는방법에대하여설명하였다. 로봇은바퀴의회전을측정하는로터리엔코더및관성항법장치, 외부환경을측정하는초음파및적외선거리측정센서를가지고있으며엔코더를이용하여이동거리및이동방향을측정할수있
대한임베디드공학회논문지제 6 권제 3 호 2011 년 6 월 131 다. 이러한측정은바퀴의미끄러짐등다양한원인에의해오차가발생하게된다. 따라서관성항법장치를이용하여엔코더를이용한측정의한계점을극복하고자하였다. 또한주변환경을인식하기위하여로봇의전방향에외부센서인초음파및적외선거리측정센서를동시에사용하였다. 이는각센서들의부족한점을보완하면서효과적인측정을이루어지게한다. 하지만센서들은오차를가지고있게되고본논문에서는이러한각센서들의오차를줄이는방법에대해서논하였다. 추후이러한기반로봇을이용하여위치인식과동시에지도작성을수행하는이동로봇알고리즘인 SLAM을적용할때보다정밀한원본데이터를사용할수있기때문에더욱양호한결과를얻을수있을것으로생각된다. 참고문헌 저자소개김동환 (Dong-Hwan Kim) 2004년 : 금오공과대학교전자공학부학사. 2009년 ~ 현재, 삼성전자SW멤버십. 관심분야 : 디지털신호처리, 제어공학. Email : hakdh@naver.com 조성현 (Sung-Hyun Jo) 2011년 : 금오공과대학교전자공학부학사. 2011년 ~ 현재, 삼성전자 IT 개발실. 관심분야 : 로보틱스, 인공지능, 집적회로설계. Email : youluv2me@naver.com 양연모 (Yeon-Mo Yang) 1990년 : KAIST 전기전자공학과학사. 1999년 : GIST 메카트로닉스석사. 2006년 : GIST 메카트로닉스공학박사. 2006~2008년 : DGIST 선임연구원. 2008년 ~ 현재, 금오공과대학교전자공학부교수. 관심분야 : UWSN, EPONs, 센서네트워크, IT/MT 융합임베디드시스템. Email : yangym@kumoh.ac.kr