본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
This paper is concerned with the control of multiple nonlinearities included in a humanoid robot system. A humanoid robot has some problems such as the structural instability, which leads to consider the control of multiple nonlinearities caused by driver parts as well as gear reducer. Saturation an...
This paper is concerned with the control of multiple nonlinearities included in a humanoid robot system. A humanoid robot has some problems such as the structural instability, which leads to consider the control of multiple nonlinearities caused by driver parts as well as gear reducer. Saturation and backlash are typical examples of nonlinearities in the system. The conventional algorithms of backlash control were fuzzy algorithm, disturbance observer and neural network, etc. However, it is not easy to control the system by employing only single algorithm since the system usually includes multiple nonlinearities. In this paper, a switching Pill is considered for a control of saturation and a dual feedback algorithm is proposed for a backlash control. To implement the above algorithms, the system identification is firstly performed for the minimization of the difference between the results of simulation and experiment, and then the switching Pill gains are determined using genetic algorithm with some heuristic approach. The performance of the switching Pill controller for saturation and the dual feedback for backlash control is investigated through the simulation. Finally, it is shown that the implemented control system has good results and can be applied to the real humanoid robot system ISHURO.
This paper is concerned with the control of multiple nonlinearities included in a humanoid robot system. A humanoid robot has some problems such as the structural instability, which leads to consider the control of multiple nonlinearities caused by driver parts as well as gear reducer. Saturation and backlash are typical examples of nonlinearities in the system. The conventional algorithms of backlash control were fuzzy algorithm, disturbance observer and neural network, etc. However, it is not easy to control the system by employing only single algorithm since the system usually includes multiple nonlinearities. In this paper, a switching Pill is considered for a control of saturation and a dual feedback algorithm is proposed for a backlash control. To implement the above algorithms, the system identification is firstly performed for the minimization of the difference between the results of simulation and experiment, and then the switching Pill gains are determined using genetic algorithm with some heuristic approach. The performance of the switching Pill controller for saturation and the dual feedback for backlash control is investigated through the simulation. Finally, it is shown that the implemented control system has good results and can be applied to the real humanoid robot system ISHURO.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
현재 이런 비선형성을 제어하기 위해 여러 방법들이 연구되고 있다[7, 8]. 본 논문에서는 복수개의 비선형성을 제어하기 위하여 모터가 가지는 포화 비선형성은 스위칭 PH)제어기를 기구적으로 발생하는백래쉬를 제어하기 위해서는 이 중 피드백 제어를 제안한다.
본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 안정적 보행을 위해 구동 시 문제가 되는 포화와 기구적으로 가지는 비선형성인 백래쉬를 스위칭 PID 제어기와 이 중 피드백 제어를 이용하여 제어할 수 있음을 보였다. 실제 관절 시스템의 오차를 줄이기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 모델링을 하였다.
제안 방법
출력축 형태는 감속기가 직접 결합되어 있는 형태와 베벨기어로 구성되어 있는 형태 2가지로 나눌 수 있다. 감속기가 직접 연결되어 있는 형태에서는 사인함수의 입력을 인가시켜 각각의 엔코더로얻은 결과치를 비교하여 측정하였고 베벨기어로 구성되어있는 형태의 관절에 대한 백래쉬는 입력축이 움직일 때까지 출력축을 구동시킴으로써 백래쉬 크기를 측정하였다.
감속기와 베벨기어 그리고 부하에 의하여 발생하는 백래쉬의 영향을 제거하기 위하여 먼저 그림 9에 나타나 있는 본 시스템의 오른쪽 발목부분 모듈을 이용하여 이 중 피드백 제어의 성능을 확인한다. 이를 입력 엔코더만으로 제어할 경우, 출력 엔코더만으로 제어할 경우 그리고 이 중 피드백 제어를 할 경우를 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 더 좋음을 확인할 수 있다.
실제 관절 시스템의 오차를 줄이기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 모델링을 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 스위칭 PID제어기의 이득을 구하였다. 하지만 관절 시스템 내의 감속기와 베벨기어에 의해 생기는백래쉬와 부하의 가변에 기인한 리밋사이클이 발생하게 되므로 이를 제거하기 위하여 입력 엔코더와 출력 엔코더의 값을 피드백 시키는 이 중 피드백 제어 알고리즘을 제안하였다.
ISHURO 시스템의 경우 구동 모터에 대한 데이터 21개 와이에 대한 현재 출력 값 21개의 데이터를 실시간으로 전송해야 한다. 따라서 CAN 통신상에서 통신속도 500kbp로 하고 40ms의 주기를 가지고 제어를 수행하여 안정성을 확보하였다.
모의 실험기를 이용하여 찾은 보행 궤적을 실제 로봇에 적용하여 실험하였다. 아래의 그림 11은 발목의 요 관절에 대한 실험 결과이다.
본 논문에서는 그림 9에 나타나 있는 모듈 중 발목의 피치 관절에 실제 궤적을 적용시킨다. 입력 엔코더로만 제어한 경우, 출력 엔코더로만 제어한 경우 그리고 제안된 알고리즘을적용시켰을 경우에 대한 그래프와 이 중 피드백을 적용시켰을때의 출력값과 입력 엔코더로만 제어할 경우와 제안된 알고리즘을 적용시켰을 때 오차를 그림 10에 나타내고 있다.
된다. 본 시스템에서는 백래쉬 제어의 필요성을 예상하고 출력축에엔코더를 하나 더 장착하였고 이를 이용한다. 제안된 알고리즘인 이 중 피드백 제어는 입력축 엔코더 제어를 기본으로 하여 백래쉬와 부하의 영향으로 생기는 양을 외란으로 간주하고 입력축과 출력축의 엔코더 값의 차를 이용하여 이를 관측하고 이를 피드백 시킴으로써 백래쉬의 영향을 줄이는 것이다{14, 15], 그림 7은 제안된 알고리즘의 블록도를 나타낸 것이다.
모의 실험기는 로봇이 보행하는데 필요한 데이터를 추출하는 역할을 한다. 사용자에 의해 주어진 경유점의 정보를 바탕으로 5차 스플라인 함수를 이용하여 궤적을 생성하고 역기구학을 통하여 그 궤적에 대한 각 관절값을 계산한다. 순기구학과 순동역학을 이용하여 로봇의 움직임을 3D 그래픽으로 확인할 수 있으며 ZMP(Zero Moment Point) 와, 토크를 계산함으로써 움직이는 동안에 로봇의 안정여부와 각 관절에서 발생하는 토크를 확인할 수 있다.
주 제어기는 기본적으로 모의 실험기에서 받은 각 관절 변수의 정보를 CAN(Controller Area Network) 통신을 통해 지역 제어기에 제공하고 현재 위치에 대한 관절 변수의 정보를 CAN을 통해 지역 제어기로부터 받는다. 이때 주 제어기의 프로세서는 CAN모듈이 없기 때문에 CAN Transceiver* 추가하여 , 주 제어기와 지역 제어기 간의 통신을 구현하였다. ISHURO 시스템의 경우 구동 모터에 대한 데이터 21개 와이에 대한 현재 출력 값 21개의 데이터를 실시간으로 전송해야 한다.
백래쉬는 모터에 장착되어 있는 감속기 자체에서 발생하고 베벨기어를 사용함으로써 발생한다. 이를 입력축과 출력축에 각각 장착되어 있는 엔코더를 이용하여 측정한다. 식(5)은 백래쉬를 수학적으로 나타낸 것이다.
그 이유로 아무리 모의실험에서 원하는 제어기를 찾았다고 하더라도 이 변수들을 실제 실험에 적용할 수 있는 신뢰성을 보장할 수가 없다. 제어기 설계 변수들의 신뢰성을 보장하고 시스템 모델링 오차를 최대한으로 줄이기 위하여 유전 알고리즘을 적용, 모델링을 추정한다.
인식 등을 수행한다. 지역 제어기는 PWM (Pulse Width Modulation) 생성 모듈과 엔코더 인식 모듈을 가지고 있어 모터 제어에 적합한 TI사의 32비트 연산 DSP를 이용하여 구현하였다. 이 CPU는 기본적으로 내부에 CAN통신 모듈을 가지고 있으며 A/D 컨버터를 내장하고 있어 발바닥에 부착되어 있는 FSR(Force Sensing Resister) 센서의 정보를 가지고 올 수 있다.
그리고 시뮬레이션을 통해 스위칭 PID제어기의 이득을 구하였다. 하지만 관절 시스템 내의 감속기와 베벨기어에 의해 생기는백래쉬와 부하의 가변에 기인한 리밋사이클이 발생하게 되므로 이를 제거하기 위하여 입력 엔코더와 출력 엔코더의 값을 피드백 시키는 이 중 피드백 제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 발목 관절 모델에 적용하여 리밋 사이클이 제거됨을 보였고 보행 궤적의 추종성을 개선 시켰다.
이론/모형
수 있음을 보였다. 실제 관절 시스템의 오차를 줄이기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 모델링을 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 스위칭 PID제어기의 이득을 구하였다.
성능/효과
모터를 수학적 모델링을 했을 때와 유전 알고리즘을 이용하여 모델링을 했을 때 오차를 비교하면 26.34%에서 0.63%로 줄어들어 수학적 모델링 보다 유전 알고리즘을 이용하여 모델링 한 것이 실제 시스템과 더 유사하다는 것을 알 수 있다.
본 논문의 실험결과인 그림 11에서부터 그림 14까지의 결과를 통해 로봇의 각관절의 오차가 제안된 제어기에 의해 줄어들었음을 알 수 있으며 이는 로봇이 보행할 때 발생하는 전체적인 보행 오차를 줄일 수 있게 되어 휴머노이드 로봇이 보다 안정적인 제어를 수행할 수 있게 된다.
사용자에 의해 주어진 경유점의 정보를 바탕으로 5차 스플라인 함수를 이용하여 궤적을 생성하고 역기구학을 통하여 그 궤적에 대한 각 관절값을 계산한다. 순기구학과 순동역학을 이용하여 로봇의 움직임을 3D 그래픽으로 확인할 수 있으며 ZMP(Zero Moment Point) 와, 토크를 계산함으로써 움직이는 동안에 로봇의 안정여부와 각 관절에서 발생하는 토크를 확인할 수 있다. 그리고 이 데이터를 무선 네트워크(802.
03, 167Hz의 리밋사이클이 발생한다. 유전 알고리즘을 이용한 PID 이득값을 기준으로 하고 표 3에서 나타난 바와 같이 오차의 범위에 따른 PID 이득 값을 정하여 모의실험을 통하여 포화비선형성에 의해 발생하는 리밋 사이클이 제거됨을 확인하고 실제 실험에 적용했을 때에도 리밋사이클이 제거됨을 확인할 수 있다.
성능을 확인한다. 이를 입력 엔코더만으로 제어할 경우, 출력 엔코더만으로 제어할 경우 그리고 이 중 피드백 제어를 할 경우를 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 더 좋음을 확인할 수 있다.
하지만 관절 시스템 내의 감속기와 베벨기어에 의해 생기는백래쉬와 부하의 가변에 기인한 리밋사이클이 발생하게 되므로 이를 제거하기 위하여 입력 엔코더와 출력 엔코더의 값을 피드백 시키는 이 중 피드백 제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 발목 관절 모델에 적용하여 리밋 사이클이 제거됨을 보였고 보행 궤적의 추종성을 개선 시켰다.
후속연구
시스템이 제안 되어야 하겠다. 또한 유전알고리즘 처리 시 기존의 유전알고리즘이 가지고 있는 실시간 처리의 어려움을 개선하여 보다 빠른 최적 해를 찾을 수 있는 방법이연구되어져야 하겠다.
향후에는 로봇의 안정성을 확보하기 위한 보다 강건한 제어기가 필요로 할 것이며 최적의 제어기를 만들기 위한 지능기반의 시스템이 제안 되어야 하겠다. 또한 유전알고리즘 처리 시 기존의 유전알고리즘이 가지고 있는 실시간 처리의 어려움을 개선하여 보다 빠른 최적 해를 찾을 수 있는 방법이연구되어져야 하겠다.
참고문헌 (16)
Y. Sakagami, R. Watanabe, C. Aoyarna, S. Matsunaga, N. Higaki, and K. Fujimura, The intelligent ASIMO: system overview and integration, IEEE/RSJ International Conference, vol. 3, pp. 2478-2483, 2002
T. Ishida, Y. Kuroki, J Yamaguchi, M. Fujita and T. T. Doi, Motion entertainment by a small humanoid robot based on OPEN-R, IEEE/RSJ, pp. 1079-1086, 2001
Masatsugu Iribe, Tetcuharu Fukushima, jin'ichi Yamaguchi, and Yoshihiro Kuroki, Development of a New Actuator for a Small Biped Entertainment Robot Which has Suitable Functions for Humanoid Robots, IECON 2004, November, 2004
Riezenman, M. J, Robots stand on own two feet, Spectrum IEEE, vol. 39, pp. 24-25, Aug. 2002
R. Kurazume, T. Hasegawa, and K. Yoneda, 'The sway compensation trajectory for a biped robot,' ICRA '03, vol. 1, pp. 925-931, 2003
Jung-Shik Kong, Bo-Hee Lee, and Jin-Geol Kim, A Study on the Gait Generation of a Humanoid Robot Using Genetic Algorithm, SICE Annual Conference in Sapporo, pp. 187-191, August, 2004
K.T. Woo, L. Wang. F.L. Lewis, and Z.X. Li, A Fuzzy System Compensator for Backlash, in Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics & Automation, pp. 181-186, May, 1998
N.J. Ahmad and F. Khorrami, Adaptive Control of Systems with backlash Hysteresis at the Input, in Proceedings of the American Control Conference on Robotics & Automation, pp. 3018-3022, June, 1999
Byung- Jae Jung, Jung-Shik Kong, Bo-Hee Lee, Sang-Min Ahn, and Jin-Geol Kim, Baddash Compensation for a Humanoid Robot Using Disturbance Observer, IECON 2004, November, 2004
Mitsuo Gen and Runwei Cheng, 'Genetic Algorithms and Engineering Design,' John Wiley & Sons, INC. New York, 1997
Iwasaki M. and Matsui N. 'Evolutionary identification algorithm for unknown structured mechatronics systems using GA, IECON 2000. Oct. 2000, pp. 2492-2496
K.S.Fu, R.C.Gonzalez, and C.S.G.Lee, Robotics: control, sensing, vision, and intelligence, McGraw-Hill, New York, 1987
Richard C. Darf and Robert H Bishop, Modern Control Systems, Prentice Hall, New Jersey, 2001
S.M. Shahruz, Performance Enhancement of a Class of a Class of Nonlinear Systems by Disturbance Observers, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Vol. 5, No.3, pp. 319-323, September, 2000
S.M. Shahruz, C. Cloet, and M. Tomizuka, Suppression of Effects of Nonlinearities in a Class of Nonlinear Systems by Disturbance Observers, in Proceedings of the American Control Conference, pp. 2340-2345, May, 2002
S. Komoda, N. Machii, and T.Hori, Control of Redundant Manipulators Considering Order of Disturbance Observer, IEEE Trans. Ind. Electro. Vol. 47, No.2, pp.413-419, April, 2000
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