[논문]장애물 회피를 위한 자율이동로봇의 퍼지제어

채문석; 정태영; 강석범; 양태규

장애물 회피를 위한 자율이동로봇의 퍼지제어
A Fuzzy Control of Autonomous Mobile Robot for Obstacle Avoidance 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.10 no.9, 2006년, pp.1718 - 1726

채문석 (목원대학교 대학원 IT공학과) , 정태영 (㈜비연테크) , 강석범 (목원대학교 대학원 IT공학과) , 양태규 (목원대학교 대학원 IT공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 미지의 공간에서 장애물 검출시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다 장애물의 위치 와 거 리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지 제어기를 사용하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 제어규칙은 각 바퀴 49개, 추론법은 간략화 된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심 법을 사용하였다. 제안한 회피 알고리즘과 퍼지 제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거 한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 목적지점에 정확히 도착함과 주행 중 인식한 장애물을 효과적으로 회피함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we proposed a fuzzy controller and algorithm for efficiently obstacle avoidance in unknown space. The ultrasonic sensor is used for position and distance recognition of obstacle, and fuzzy controller is used for left and right wheels angular velocity control. The fuzzification is used singleton method and the control rule is each wheel forty-nine. The fuzzy inference is used simplified Mamdani's reasoning and defuzzification is used SCOG(Simplified Center Of Gravity). The computer simulation based on mobile robot modelling was performed for the capacity of fuzzy controller and the really applicable possibility revaluation of the proposed avoidance algorithm and fuzzy controller. As a result, mobile robot was exactly reached in target and it avoided obstacle efficiently.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 조향장치가 없이 각각의 바퀴 속도에 의해 방향이 바꾸도록 구성된 차동구동형 로봇을 모델로 하였다. 이동로봇의 축간거리 15cm, 바퀴 반지름 5cm이며 센서는 각각 20° 간격으로 8개를 전방에 배치하였고, 센서의 최대 탐지 거리는 90cm이다.

제안 방법

본 논문에서는 장애물을 검출 시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다. 로봇은 8개의 센서를 장착하고 장애물 검 줄시 정해진 퍼지 규칙 에 따라 장애물을 회피하였다. 또한 이동로봇을 제어하기 위한 퍼지제어기의 퍼지 화방 법은 싱글 톤 방법, 제어규칙은 정밀한 제어를 위해 49개의 규칙, 추론법은 Mamdani 의 추론법, 비 퍼지 화방 법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다.
이동로봇이 목표점에 도달하기 위해서는 진행 방향을 결정하는 알고리즘뿐만 아니라 속도를 제어하는 알고리즘도 필요하다. 본 논문에서는 로봇의 이동속도 제어를 위해 퍼지제어기를 사용하였다.
기술한 방법들은 정확한 장애물 표현이 가능하고 환경의 변화에 미감하게 반응하는 장점이 있으나, 대량의 계산이 요구되는 모델링과 작업환경에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제점이 있고 환경 정보를 이미 알고 있다는 가정하에서 센서 데이터를 통해 환경지도를 갱신하는 형태의 알고리즘이므로 미지의 환경에서의 이동로봇의 실시간 주행을 위한 경로계획 방법으로는 부정확하다 [6], [7], [8]. 본 논문에서는 장애물을 검출 시 스스로 회피를 계획하고 임무를 수행할 수 있는 자율주행 로봇의 주행 알고리즘을 퍼지제어기를 이용하여 설계하였다. 로봇은 8개의 센서를 장착하고 장애물 검 줄시 정해진 퍼지 규칙 에 따라 장애물을 회피하였다.
본 논문에서는 초음파파 센서를 통하여 얻은 장애물과의 거리 히스토그램을 이용한 장애물 회피 방법과 장애물 회피 알고리즘을 통해 얻은 장애물과의 거리와 장애물 회피 방향각을 입력으로 하고 이동로봇의 좌, 우측 바퀴의 각 속도를 출력으로 하는 퍼지제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘과 퍼지제어기의 성능 평가를 위하여 이동로봇의 모델링에 근거한 시뮬레이션을 이용하여 진행 경로상 에 장애물이 존재할 경우의 장애물 회피 실험을 하였다.
제어 대상으로 하는 이 동로봇은 조향장치가 없이 각각의 바퀴로 방향을 바꾸도록 구성된 차동구동형 (differential drive type) 로봇으로 non-holonomic 시스템이 며, 정확한 속도를 알아낼 수 있다는 가정하에서 설계 하였으므로 실제 경우에 발생할 수 있는 불확실성이 고려되지 않았다. 이 이동로봇에 대한 목표점 추종 및 장애물 회피 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 초음파파 센서를 통하여 얻은 장애물과의 거리 히스토그램을 이용한 장애물 회피 방법과 장애물 회피 알고리즘을 통해 얻은 장애물과의 거리와 장애물 회피 방향각을 입력으로 하고 이동로봇의 좌, 우측 바퀴의 각 속도를 출력으로 하는 퍼지제어기를 제안하였다. 제안된 알고리즘과 퍼지제어기의 성능 평가를 위하여 이동로봇의 모델링에 근거한 시뮬레이션을 이용하여 진행 경로상 에 장애물이 존재할 경우의 장애물 회피 실험을 하였다. 장애물 회피 실험을 통해 진행 경로상에 장애물을 회피 하면서 안전하게 목표점 에 도달하는 것을 보임으로써 본 논문에서 제시한 장애물 회피 알고리즘과 퍼지제어기가 실제 이동로봇에 적용이 가능함을 보였다.

이론/모형

이동로봇의 축간거리 15cm, 바퀴 반지름 5cm이며 센서는 각각 20° 간격으로 8개를 전방에 배치하였고, 센서의 최대 탐지 거리는 90cm이다. 각각의 바퀴 각속도 제어를 위하여 퍼지제어 규칙은 각각 49개씩 98개를 사용하였다. 이 로봇이 시작 위치를 기준으로 X축으로 8m, Y축으로 6m에 위치하고 있는 목표점까지 최단 거리를 추종 흐}■게 흐였다.
로봇은 8개의 센서를 장착하고 장애물 검 줄시 정해진 퍼지 규칙 에 따라 장애물을 회피하였다. 또한 이동로봇을 제어하기 위한 퍼지제어기의 퍼지 화방 법은 싱글 톤 방법, 제어규칙은 정밀한 제어를 위해 49개의 규칙, 추론법은 Mamdani 의 추론법, 비 퍼지 화방 법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 제어 대상으로 하는 이 동로봇은 조향장치가 없이 각각의 바퀴로 방향을 바꾸도록 구성된 차동구동형 (differential drive type) 로봇으로 non-holonomic 시스템이 며, 정확한 속도를 알아낼 수 있다는 가정하에서 설계 하였으므로 실제 경우에 발생할 수 있는 불확실성이 고려되지 않았다.
비 퍼지 화기는 퍼지 집합으로 표시되는 퍼지량으로부터 크리 습양(crisp number data)을 얻는 변환 장치 이다. 본 논문에서는 간략화된 무게 중심법(Simplified Center of Gravity Method)을 사용하기로 하며, 이 방법은 다음과 같다.

성능/효과

제안된 알고리즘과 퍼지제어기의 성능 평가를 위하여 이동로봇의 모델링에 근거한 시뮬레이션을 이용하여 진행 경로상 에 장애물이 존재할 경우의 장애물 회피 실험을 하였다. 장애물 회피 실험을 통해 진행 경로상에 장애물을 회피 하면서 안전하게 목표점 에 도달하는 것을 보임으로써 본 논문에서 제시한 장애물 회피 알고리즘과 퍼지제어기가 실제 이동로봇에 적용이 가능함을 보였다.

참고문헌 (8)

P.J. McKerrow, Introduction to Robotics, Addison-Wesley, 1991
S. Coradeschi, S. Tadokoro and A. Birk, RoboCup 2001: Robot Soccer World Cup V, Springer Verlag, 2002
Sungon Lee, Youngil Youm and Wankyun Chung, 'Control of Car-like Mobile Robots for Posture Stabilization', Proc. of IEEE/RSJ International Conference on, Vol.3, 1745-1750, 1999
P. Gael, G. Dedeoglu, S. Roumeliotis and G. Sukhatme, 'Fault Detection and Identification in a Mobile Robot Using Multiple Model Estimation and Neural Network', Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, San Francisco, USA, 2000
J. Barraquand and J.C. Latombe, 'Non-holonomic Multibody Mobile Robots: Controllability and Motion Planning in the Presence of Obstacle', in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, Sacramento. CA, pp. 2328-2335, 1991
Khatib. O. 'Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots', The International journal of Robotics Rearch 5(1), spring 1986
Borenstein J. and Koren. Y. 'Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile robots.', IEEE Transaction on SMC 19(5):1179-1197, Sep./Oct. 1989
Hwang. Y. K. and Ahuja. n. 'A Potential fields approach to path planning.' IEEE Transaction on Robotics and Automation 8(1):23-32, Feb. 1992

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