로봇 팔레타이징 시뮬레이터를 위한 적재 패턴 생성 및 시변 장애물 회피 알고리즘의 제안 Algorithmic Proposal of Optimal Loading Pattern and Obstacle-Avoidance Trajectory Generation for Robot Palletizing Simulator원문보기
Palletizing tasks are necessary to promote efficient storage and shipping of boxed products. These tasks, however, involve some of the most monotonous and physically demanding labor in the factory. Thus, many types of robot palletizing systems have been developed, although many robot motion commands...
Palletizing tasks are necessary to promote efficient storage and shipping of boxed products. These tasks, however, involve some of the most monotonous and physically demanding labor in the factory. Thus, many types of robot palletizing systems have been developed, although many robot motion commands still depend on the teach pendant. That is, the operator inputs the motion command lines one by one. This is very troublesome and, most importantly, the user must know how to type the code. We propose a new GUI(Graphic User Interface) for the palletizing system that is more convenient. To do this, we used the PLP "Fast Algorithm" and 3-D auto-patterning visualization. The 3-D patterning process includes the following steps. First, an operator can identify the results of the task and edit them. Second, the operator passes the position values of objects to a robot simulator. Using those positions, a palletizing operation can be simulated. We chose a widely used industrial model and analyzed the kinematics and dynamics to create a robot simulator. In this paper we propose a 3-D patterning algorithm, 3-D robot-palletizing simulator, and modified trajectory generation algorithm, an "overlapped method" to reduce the computing load.
Palletizing tasks are necessary to promote efficient storage and shipping of boxed products. These tasks, however, involve some of the most monotonous and physically demanding labor in the factory. Thus, many types of robot palletizing systems have been developed, although many robot motion commands still depend on the teach pendant. That is, the operator inputs the motion command lines one by one. This is very troublesome and, most importantly, the user must know how to type the code. We propose a new GUI(Graphic User Interface) for the palletizing system that is more convenient. To do this, we used the PLP "Fast Algorithm" and 3-D auto-patterning visualization. The 3-D patterning process includes the following steps. First, an operator can identify the results of the task and edit them. Second, the operator passes the position values of objects to a robot simulator. Using those positions, a palletizing operation can be simulated. We chose a widely used industrial model and analyzed the kinematics and dynamics to create a robot simulator. In this paper we propose a 3-D patterning algorithm, 3-D robot-palletizing simulator, and modified trajectory generation algorithm, an "overlapped method" to reduce the computing load.
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문제 정의
본 논문에서는 그림 1에 도시한 바와 같이 "fast algorithm, [2]을 이용하여 사용자가 입력한 적재물 및 팔렛의 크기에 최적화된 패턴을 실시간으로 생성하고 그에 따른 로봇의 경로 최적화를 고려한 팔레타이징 적재 경로의 생성을 통해 적재 작업을 시뮬레이션 할 수 있는 로봇 팔레타이징 적재 시뮬레이션 프로그램을 제안한다.
표 3의 결과에서 알 수 있듯이 로봇의 실제 사이즈를 고려한 경로 생성 알고리즘의 경우, A* 알고리즘은 비효율 적이다. 따라서 로봇 팔레타이징 작업의 특성을 고려한 새로운 경로 생성 기법을 제안하였다. 이는 기존의 경로 생성 기법이 가지고 있는 비효율성 - 매순간 스캔한 2차원 평면상의 장애물을 관절공간좌표계로 변환흐} 여 A* 알고리즘을 사용하여 경로를 생성-을 개선할 목적으로 고안되었다.
하지만 이는 실제적이지 않으며 시뮬레이션으로서의 가치가 현저하게 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 분할 평면을 통한 공간스캔을 통해서 생성되는 장애물의 정보를 좀 더 실제적으로 얻어 보고자, 로봇의 체적을 고려한 평면 분할을 통해 A* 알고리즘을 적용하여 보았다. 1.
본 연구의 최종 목표는 사용자 지향적 로봇 팔레타이징 오프라인 소프트웨어 (mbot palletizing off-line S/W)를 개발하는 것으로서, 이를 위해서는 기본적으로 팔레타이징 자동화 시스템은 로봇을 이용하며 단순한 로봇의 제어만이 아닌 대상물이 이송되는 컨베이어 시스템이나 팔렛 (pallet), 간지(slip sheet)와 같은 팔레타이징 구성물들을 동시에 고려한 로봇 구동 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 팔레타이징 적재 시스템의 특징을 고려한 적재 자동 화용 OLPtOffLine Programming) S/W를 제안한다. 그림 1은 이러한 S/W의 기본 구조를 도시하고 있다.
본 논문에서는 지난 연구에서 제안한 적재물 패턴 생성 알고리즘 및 3차원 로봇시뮬레이터를 기반으로 하여 그것의 최적 경로를 생성하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이는 기존의 분할 평면 기법 및 A* 알고리즘을 개선한 빙-법으로서 팔레타이징 작업에 초점을 맞춘 알고리즘이다.
본 연구는 생산 현장에서 최종 생산품의 적재를위해 사용되는 팔레타이징 시스템을 자동화 하기 위해 개발하고 있는 로봇 팔레타이져의 OLP 소프트웨어의 기존 작업을 소개하고> 팔레타이징용 로봇 소프트웨어의 경로 생성을 위해 적용한 A* 알고리즘에서 나타나는 연산 시간 측면의 문제점을 개선하기 위해 overlap method를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 알고리즘은 팔레타이징 작업이라는 특정 직업에 기반하여 개발된 것이므로, 산업용 로봇을 사용하는 모든 공정에 활용하기는 어렵다.
본 연구에서 사용한 fest algorithme 기본적으로 Steudel이 제안한 기존의 4-block pattern heuristic algorithm을 개선한 것이다. Steudel's heuristic algorithm의 기본 패턴은 그림 4와 같다.
문제이다. 본 연구의 목적은 서론에서 언급하였듯이, 팔레타이징 자동화를 위한 OLP S/W를 개발하는 것이다. 표 3의 결과에서 알 수 있듯이 로봇의 실제 사이즈를 고려한 경로 생성 알고리즘의 경우, A* 알고리즘은 비효율 적이다.
간단 작업을 위해서 불필요한 프로그래밍 코드가 늘어나거나 사용자 편의성 또는 자유도가 결여된 로봇 프로그램은 해당 공정의 비용과 직결되는 문제를 야기할 수 있다. 본 연구의 최종 목표는 사용자 지향적 로봇 팔레타이징 오프라인 소프트웨어 (mbot palletizing off-line S/W)를 개발하는 것으로서, 이를 위해서는 기본적으로 팔레타이징 자동화 시스템은 로봇을 이용하며 단순한 로봇의 제어만이 아닌 대상물이 이송되는 컨베이어 시스템이나 팔렛 (pallet), 간지(slip sheet)와 같은 팔레타이징 구성물들을 동시에 고려한 로봇 구동 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 팔레타이징 적재 시스템의 특징을 고려한 적재 자동 화용 OLPtOffLine Programming) S/W를 제안한다.
따라서 로봇 팔레타이징 작업의 특성을 고려한 새로운 경로 생성 기법을 제안하였다. 이는 기존의 경로 생성 기법이 가지고 있는 비효율성 - 매순간 스캔한 2차원 평면상의 장애물을 관절공간좌표계로 변환흐} 여 A* 알고리즘을 사용하여 경로를 생성-을 개선할 목적으로 고안되었다. 본 연구에서 제안한 overlap method는 로봇 주변에 있는 작업물을 360 전방위로 1회 스캔한 뒤, 매 순간 발생한 2차원 평면상의 장애물의 단면을 하나의 단면에 모두 중첩시켜, 하나의 장애물로 간주하여 최적화를 실행함으로서 기존 알고리즘의 비효율성을 개선하였다.
다만, 로봇 팔레타이져를 위한 시뮬레이터로서는 우수한 성능을 이끌어 낼 수 있음을 확인하였다. 향후에는 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 개선 이외에, 이러한 오프라인 소프트웨어를 실제 로봇 및 로봇 제어기와 연결하여 시뮬레이션과 실제 작업 사이의 유사성을 평가하고, 동시에 소프트웨어 인터페이스의 사용자 편의성을 개선하여 전체적인 시스템의 완성도를 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
가설 설정
15. Definition of the physical boundaty of the palletizing robot.
제안 방법
또 다른 방법으로는 PC(Personal Computer)에서 로봇의 동작을 생성하고, 이를 통해 생성된 좌표 값을 로봇 제어기에 다운로드 하여 로봇이 구동되도록 하는 방법이 있다. 본 논문에서는 후자의 방법을 사용하되, 오프라인 소프트웨어(Online S/W) 내에서 로봇의 경로 생성을 사용자가 일일이 입력하는 방식이 아닌, 사용자가 임의로 구성한 작업 환경에 맞도록 실시간으로 경로를 생성하는 알고리즘을 도입하였다. 그림 10은 사용자 임의로 구성한 팔레타이징 작업 환경의 예를 나타내고 있으며, 여기에 추가로 사용자가 적재하고자 하는 작업물의 물리적 정보를 입력하면, 전 절에서 설명한 패턴 생성프로그램이 자동으로 패턴을 생성함으로써, 로봇이 작업물을 내려놓는 목표점을 생성한다.
알고리즘의 자세한 구조는 참고논문 [2]을 참조하기 바란다. 본 연구를 위하여 fest algorithme 발견적 기법 (heuristic method)으로 고안되었으며, 본 알고리즘의 성'亍 ■명가를 위해 2차원 평면에서의 패턴을 생성하는 프로그램을 제작하여 패턴 생성 속도를 측정하였다. 본 프로그램은 팔렛의 길이 L, 폭을 区 적재 대상물의 길이 I, 폭을 w라고 할 때의 형태로 값이 입력되며, 그림 9는 (87, 47, 7, 6)일 때의 출력값을 나타내고 있다.
본 연구에서 사용한 fest algorithme SteudeVs algorithm와 같이 4가지 패턴의 초기 해를 생성하되, StuedeVs 처럼 블록의 모든 크기를 고려하지 않아 algorithm수행 속도를 빠르게 하였다(그림 7). 여기서 Ie 적재물의 길이, w는 적재물의 너비를 나타낸다.
이는 기존의 경로 생성 기법이 가지고 있는 비효율성 - 매순간 스캔한 2차원 평면상의 장애물을 관절공간좌표계로 변환흐} 여 A* 알고리즘을 사용하여 경로를 생성-을 개선할 목적으로 고안되었다. 본 연구에서 제안한 overlap method는 로봇 주변에 있는 작업물을 360 전방위로 1회 스캔한 뒤, 매 순간 발생한 2차원 평면상의 장애물의 단면을 하나의 단면에 모두 중첩시켜, 하나의 장애물로 간주하여 최적화를 실행함으로서 기존 알고리즘의 비효율성을 개선하였다.
본 절에서는 일반적으로 다 관절 로봇의 최적경로 생성을 위해서 많이 사용되는 제세 공간의 개념 및 경로탐색 알고리즘인 A* 알고리즘을 언급하고, 본 논문의 시스템을 그대로 적용한 A* 알고리즘의 시뮬레이션 결과 및 이를 보완하기 위하여 고안된 경로 생성기법인 'overlap method, 를 제안한다. 자세 공간에서 자세란, 로봇 작동기(end effetor)의 위치와 방향을 표시하기 위한 변수로 사용된다.
그림 20. 세 가지 경로 생성법에 대한 연산소요 시간 비교.
시뮬레이터는 위의 경로 좌표 값을 기준으로 로봇시뮬레이터 내부에서 로봇의 작업 경로를 생성(그림 2 ④)하고, 로봇의 궤적상에 모든 작업 컴포넌트를 반영하여 로봇의 궤적을 생성 한다(그림 2 ⑤). 여기에, 본 연구에서는 추가로 본 논문에서 제안한 overlap method를 사용하여 연산시간을 최소화한 개량된 로봇 궤적을 생성(그림 2 ⑥)하고 이를 시뮬레이션으로 가시화한다. (그림 2 ⑦).
우선, 기존의 평면 분할 기법에서 두께가 없는 분할 평면이 아닌, 실제 로봇의 체적 및 두께를 고려한 분할 평면을 재구성하였다.
대상 데이터
그림 3. 로봇 팔레타이징 작업 시 팔렛 적재물이 장애물로 작용하는 사례.
이론/모형
5. Initial treatment generation using SteudePs algorithm.
그림 19. Overlap method의 알고리 즘 구조.
21. Palletizing task simulation and the results of the use of the overlap method.
9. Pattern generation program using the fest algorithm.
이때, 로봇에 의한 장애물의 회피라는 측면에서 우리에게 중요한 정보는 최외곽에 형성되는 일련의 꼭지점 군이다. 따라서 convex hull이론을 사용하여 분할 평면상에 교점으로 생성된 꼭지점들 중 최 외곽의 점들을 연결하는 폐곡선을 생성하고, 이를 스캔 된 장애물의 형상으로 간주하는 기법을 사용하였다.
위한 강건한 계획법이다[5-7]. 본 연구에서는 서두에서 언급한 시작점 -컨베이어벨트에서 공급되는 직업물의 위치- 과 끝점 -로봇이 작업물을 적재하는 위치- 사이의 최적 경로를 생성하기 위해서 위의 관절형상좌표 계와 더불어 A* 알고리즘을 적용하였다. A* 알고리즘은 공간상에 사각형 격자를 형성하여 시작점으로부터 끝점까지의 이동거리를 인접 격자를 통해 이동할 수 있는 최단거리로 생성흐}.
성능/효과
본 연구에서 제안한 경로 생성 알고리즘은 팔레타이징 작업이라는 특정 직업에 기반하여 개발된 것이므로, 산업용 로봇을 사용하는 모든 공정에 활용하기는 어렵다. 다만, 로봇 팔레타이져를 위한 시뮬레이터로서는 우수한 성능을 이끌어 낼 수 있음을 확인하였다. 향후에는 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 개선 이외에, 이러한 오프라인 소프트웨어를 실제 로봇 및 로봇 제어기와 연결하여 시뮬레이션과 실제 작업 사이의 유사성을 평가하고, 동시에 소프트웨어 인터페이스의 사용자 편의성을 개선하여 전체적인 시스템의 완성도를 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
따라서 본 연구에서 제안한 overlap method가 전체적으로 목표점의 높이 변화나 주변의 장애물의 영향을 받지 않고 일관되게 우수한 연산 결과를 도출함을 알 수 있다. 그림 21는 fest algorithm과 overlap method를 적용하여 개발한 OLP 팔레타이징 시뮬레이터의 프로토타입과 이를 이용한 작업 시뮬레이션의 산출 결과를 나타내고 있다.
본 연구에서 제안한 overlap method는 수정 A* 알고리즘에 비해 현저하게 짧은 시뮬레이션 시간과 안정성을 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 물론, 위의 시뮬레이션에서 14단계 이후에 연산 소요시간이 역전되면서 overlap method에 비해 수정 A* 알고리즘이 우수한 연산시간을 보이기도 하지만, 이는 적재가 진행될수록 다음 작업물을 내려놓는 높이-목표점의 절대높이-가 올라가면서, 기존의 장애물들의 효과가 반감되는 현상에 기인한다.
시뮬레이션 분석 결과, 로봇 몸체의 체적을 고려하였을 때와 그렇지 않을 때 -막대기로 간주- 의 시뮬레이션의 속도가 현저하게 차이 난다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 연구의 대상인 로봇 팔레타이징 작업의 특성상 1회 단위작업마다 적재물이 적재되므로 다음 작업을 위해 로봇이 공간을 스캔 하였을 때 전 단계에서 적재된 기존 직업물로 인해 마치 장애물의 형상이 변경된 것으로 인식된다는 측면이 시뮬레이션에서 중요한 요-仝루- 작용함을 의미한다.
차이 난다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 연구의 대상인 로봇 팔레타이징 작업의 특성상 1회 단위작업마다 적재물이 적재되므로 다음 작업을 위해 로봇이 공간을 스캔 하였을 때 전 단계에서 적재된 기존 직업물로 인해 마치 장애물의 형상이 변경된 것으로 인식된다는 측면이 시뮬레이션에서 중요한 요-仝루- 작용함을 의미한다. 이러한 이유로 인해, 로봇의 체적을 고려하였을 경우, A* 알고리즘의 시뮬레이션 결과는 작업 시간의 측면에서 불안정한 결과를 보였다 (그림 20 참고).
후속연구
위해 overlap method를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 알고리즘은 팔레타이징 작업이라는 특정 직업에 기반하여 개발된 것이므로, 산업용 로봇을 사용하는 모든 공정에 활용하기는 어렵다. 다만, 로봇 팔레타이져를 위한 시뮬레이터로서는 우수한 성능을 이끌어 낼 수 있음을 확인하였다.
전 절에서 언급한 수평적 로봇 두께의 고려에 추가하여, 실제 3차원 공간상에서의 로봇 팔의 체적 및 로봇의 말단부에 장착되는 팔레타이징 작업 관련 작동기의 체적을 고려한 추가적인 처리가 필요하다. 그림 15은 본 연구에서 적용한 로봇의 수직 방향에 대해 설정한 물리적 경계조건을 도시하고 있다.
참고문헌 (7)
P. J. McKerrow, Introduction to Robotics, Addison-Wesley Ltd, p. 484, 1991
G, Young-Gun. and M.-K. Kang, 'A fast algorithm for two-dimensional pallet loading problems of large size,' European Journal of Operational Research 2001, pp. 193-202, 2000
Roy, Debanik, 'Study on the configuration space based algorithmic path planning of industrial robots in an unstructured congested three-dimensional space: An approach using visibility map,' Journal of intelligent & robotic systems, v. 43 no. 2/4, pp. 111-145, 2005
J. H. Kim, J. S. Choi, H. Y. Kang, D. W. Kim, and S. M. Yang, 'Collison-free path planning of articulated robot using configuration space,' In proceeding of Korean Society of Automotive Engineers, vol. 2, no. 6, pp. 57-65, 1994
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T. L.-Perez, 'A simple motion planning algorithm for general robot manipulators,' IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. RA-3, no. 3, 1987
C.W Warren, J. C. Danos, and B.W. Mooring, 'An approach to manipulator path planning,' The International Journal of Robotics Research, vol. 8, no. 5, pp. 87-95, 1989
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