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문제 정의
- 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정을 위해 서는 ABS와 DGPS 사이의 서로 다른 Coordinate를 일치시키는 알고리즘과 실내∙ 외환경 변화에따른 System Switching 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문 에서는 Coordinate 일치 알고리즘과 System Switching 알고리즘, 관측 갱신 알고리즘의 개발 및 적용을 통하여 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치를 추정 하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문은 실내 위치 추정 System인 iGS와 실외 위치 추정 System인 DGPS System을 이용하여 모바일 로봇의 실내∙ 외 이동 시 위치 추정이 가능한 기술을 제안하였다. 실내 및 실외 위치 추정 정밀도를 측정한 결과 실내에서는 10mm이내, 실외에서는 약 20cm이내의 위치 추정 정밀도를 가질 수 있었다.
제안 방법
- DGPS 수신기에서 출력되는 NMEA-0183 Message중에서 PIC18F452를 Main Controller로 하는 제어기를 통해 위도, 경도, 고도 데이터를 추출하였고Coordinate 일치 알고리즘을 적용하여 지심직각좌표로 변환하여 DGPS System을 이용하여 실외에서도 5m이내의 위치 추정 정밀도를 보유하는 실외 위치 추정 System을 구성하였고 실외 위치 추정 궤적은 아래와 같다.
- 서로 다른 두 가지의 System Switching 알고리즘을 적용하여 실험을 실시한 결과 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘이 실내∙ 외 위치 추정에 적합하다는 것을 확인하였다. 그리고 마지막으로 관측 갱신 알고리즘을 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘과 함께 적용하여 System Switching Delay Time이 없는 실내∙ 외 위치 추정 System을 구현하여 그 성능을 검토하였다.
-
1.2 실외 위치 추정 기법
기존의 GPS 시스템의 위치 추정 오차를 최소화하기 위해 5m 이내의 위치 추정 오차를 가지는 DGPS 시스템을 사용하였다
. DGPS 시스템은 정밀 측량을 통해 정확한 위치를 알고 있는 기준국 (Reference Station)과 이용자에 해당하는 이동국 (Rover Station)으로 구성된다[6]. - 위치 추정 오차는 좌표 변환된 DGPS System의 Data의 원점을 iGS의 그것에 일치시킴으로써 위치 추정 오차를 약 20cm로 대폭 줄인 것을 그림 9에서 확인할 수 있다. 다음으로 System Switching이 일어나는 지점을 Database화하여 Switching하는 알고리즘을 적용하여 그 성능을 검토 하였다. Switching 지점은 경도129˚ 5' 12.
- 그리고 ABS는 초음파의 TOF(Time of Flight)와 삼각측량법을 이용하여 수신기의 위치를 추정하는 방식을 취하며 상대적으로 저렴하게 System을 구축할 수 있으며 정밀한 위치 추정이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 저렴하고 설치가 용이한 ABS를 이용하여 모바일 로봇의 실내 위치 추정에 사용한다[3]. 실외 위치 추정 기법으로는 인공위성 신호를 이용한 GPS(Global Positioning System)가 대표적인 기법이나 대기권 에서의 전파의 굴절 등과 같은 오차 성분으로 인해 위치 추정 오차가 최대 15m가 되어 모바일 로봇의 실외 위치 추정 기법으로는 적합하지 않다.
- 먼저 iGS를 이용하여 실내 위치 추정 실험을 하였으며 다음으로 DGPS를 이용한 실외 위치 추정 실험을 하였다. 마지막으로 두 시스템을 융합하여 최종 목표인 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정 실험을 하였다. 본 논문에서는 아래와 같은 모바일 로봇 시뮬레이터를 각 실험에 적용하여 사용하였다.
- 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정을 위한 실험을 세 단계에 걸쳐서 실험을 하였다. 먼저 iGS를 이용하여 실내 위치 추정 실험을 하였으며 다음으로 DGPS를 이용한 실외 위치 추정 실험을 하였다. 마지막으로 두 시스템을 융합하여 최종 목표인 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정 실험을 하였다.
- 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정을 위한 실험을 세 단계에 걸쳐서 실험을 하였다. 먼저 iGS를 이용하여 실내 위치 추정 실험을 하였으며 다음으로 DGPS를 이용한 실외 위치 추정 실험을 하였다.
- 현재 모바일 로봇의 실외 위치 추정을 위한 성능을 보유한 GPS System은 DGPS (Differential GPS)와 RTKGPS(Real Time Kinematic GPS)가 있다. 본 논문에서는 RTK-GPS에 비해 상대적으로 저가이면서 위치 추정 오차는 5m이내인 DGPS를 사용하여 모바일 로봇의 실외 위치를 추정 하였다[4].모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정을 위해 서는 ABS와 DGPS 사이의 서로 다른 Coordinate를 일치시키는 알고리즘과 실내∙ 외환경 변화에따른 System Switching 알고리즘이 필요하다.
- 본 논문은 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정이 목적이기 때문에 모바일 로봇의 위치에 따라 실내에서는 iGS를 실외에서는 DGPS 시스템을 선택하여 위치를 추정하는 Switching 알고리즘이 필요하다. 이 알고리즘의 Flow Chart는 아래와 같다.
- 실내 및 실외 위치 추정 정밀도를 측정한 결과 실내에서는 10mm이내, 실외에서는 약 20cm이내의 위치 추정 정밀도를 가질 수 있었다. 실내에서 실외로의 환경변화가 있는 지점에서 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘을 적용하여 PDOP만을 고려한 System Switching 알고리즘보다 System Switching Delay Time을 2배 이상줄임으로써 실내∙ 외 위치 추정 System 간의 연속성을 확보하였다. 본 논문에서 제안한 실내∙ 외 위치 추정 System은 설치의 용이성과 사용의 편리함 등의 장점을 보유하고 있어 차후 모바일 로봇뿐만 아니라 차량, 항공기 등의 항법 System으로의 응용 가능성이 높을 것으로 예상된다.
- 실내와 실외에서의 위치 추정 실험을 통해 위치 추정 정밀도를 검증한 뒤 iGS와 DGPS System을 연동하여 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정 실험을 실시 하였다. 실험은 2.
- 위의 Flow Chart를 참조하면 알 수 있듯이 GPS 인공위성의 기하학적 분포를 나타내는 PDOP (Position Dilution of Precision)를 check하여 실내 위치 추정과 실외 위치 추정을 구분한다. 실내 환경에서는 GPS signal이 수신이 되지 않기 때문에 PDOP가 0이 된다.
- 위의 그림과 같이 Active Beacon System을 설치한 후 삼각 측량법을 이용하여 수신기의 위치를 파악한다. 수신기의 위치 3개의 원이 교차하는 지점에 위치하므로 아래와 같은 식으로 나타낼 수 있다.
- 모바일 로봇의 실내 위치를 추정하기 위해서 초음파 센서를 이용한 Active Beacon System을 사용하였다. 이 시스템은 초음파의 비행시간 (TOF)을 측정하여 초음파 송신기와 수신기 사이의 거리를 측정하고 이 거리를 바탕으로 삼각측량법을 사용하여 수신기의 위치를 파악하며 기존의 시스템에 수신기를 1개 추가하여 로봇의 진행 방향도 인식이 가능하다[5]. 본 논문에서 사용한 Active Beacon System은 (주)나인티스시템社의 iGS (Indoor GPS System) 시스템이다.
- 실내∙ 외 환경변화가 일어나는 지점에서는 System Switching이 일어나면서 위치 데이터의 불연속 구간이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 관측 갱신 알고리즘을 적용하여 불연속 구간이 존재하지 않는 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정 System을 구성하였다. 관측 갱신 알고리즘은 아래의 식으로 표현된다.
- 이번 실험에서는 상대적으로 정밀도가 높은 ABS의 출력 데이터를 바탕으로 관측 갱신 알고리즘을 적용하여 위치 추정 불연속구간 및 실외 환경에서의 모바일 로봇의 위치 최적값을 출력하였고 이를 DGPS System에서 수신하여 좌표 변환한 데이터와 비교하여 출력함으로써 높은 정밀도를 가진 위치 데이터를 출력하는 System을 구성하였다. Switching 지점은 이전 실험과 동일하게 설정하였고 모바일 로봇의 위치 추정 불연속구간은 관측 갱신 알고리즘을 적용함으로써 제거하였다.
대상 데이터
- 마지막으로 두 시스템을 융합하여 최종 목표인 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치 추정 실험을 하였다. 본 논문에서는 아래와 같은 모바일 로봇 시뮬레이터를 각 실험에 적용하여 사용하였다.
- 이 시스템은 초음파의 비행시간 (TOF)을 측정하여 초음파 송신기와 수신기 사이의 거리를 측정하고 이 거리를 바탕으로 삼각측량법을 사용하여 수신기의 위치를 파악하며 기존의 시스템에 수신기를 1개 추가하여 로봇의 진행 방향도 인식이 가능하다[5]. 본 논문에서 사용한 Active Beacon System은 (주)나인티스시템社의 iGS (Indoor GPS System) 시스템이다. 이 시스템의 사양 및 형태는 다음과 같다.
이론/모형
- 초음파 송신기의 위치를 설정하기 위해서는 Auto-Calibration 알고리즘을 이용하여 수신기의 위치를 파악한다. 그 후 수신기에서는 설정된 송신기에서 나오는 초음파를 이용하여 각 송신기와의 거리를 측정한 후 삼각측량법을 이용하여 자신의 위치를 계산하고 PC에 전송을 하게 된다.
성능/효과
- 따라서 본 실험을 통하여 모바일 로봇의 실내∙ 외 위치추정에는 관측 갱신 알고리즘과 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘이 적합하다는 것을 확인하였다.
- PDOP 상수가 3이하인 지점에서는 의사 거리 보정 데이터의 신뢰도가 떨어지므로 데이터를 출력하지 않고 임의로 0의 데이터를 출력하게 하였다. 따라서 실내 환경에서 실외 환경으로 변화할 때 충분한 수의 가시위성을 확보하지 못함으로 인해 System Switching이 일어나는 시점에서는 2~3초의 System Switching Delay Time이 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 위치 추정 오차는 좌표 변환된 DGPS System의 Data의 원점을 iGS의 그것에 일치시킴으로써 위치 추정 오차를 약 20cm로 대폭 줄인 것을 그림 9에서 확인할 수 있다.
- 실외위치 추정 오차는 이전 실험과 동일한 약 20cm로 대폭 줄인 것을 그림 10에서 확인할 수 있다. 서로 다른 두 가지의 System Switching 알고리즘을 적용하여 실험을 실시한 결과 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘이 실내∙ 외 위치 추정에 적합하다는 것을 확인하였다. 그리고 마지막으로 관측 갱신 알고리즘을 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘과 함께 적용하여 System Switching Delay Time이 없는 실내∙ 외 위치 추정 System을 구현하여 그 성능을 검토하였다.
- 36''으로 설정하였다. 실험 결과 Switching 지점에서 위치 추정 System의 Switching은 되었으나 PDOP 상수가 낮아서 데이터의 신뢰도가 높지 않았다. 하지만 System Switching Delay Time은 0.
- 5~1초로서 PDOP 만을 측정하여 Switching하는 알고리즘보다 System Switching Delay Time이 현저히 줄어들었음을 확인할 수 있었다. 이 때 발생하는 System Switching Delay Time은 위치 추정 System이 Switching되면서 낮은 신뢰도를 가지는 데이터를 출력하지 않음으로써 생기는 현상이라는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 실외위치 추정 오차는 이전 실험과 동일한 약 20cm로 대폭 줄인 것을 그림 10에서 확인할 수 있다.
- 실험 결과 Switching 지점에서 위치 추정 System의 Switching은 되었으나 PDOP 상수가 낮아서 데이터의 신뢰도가 높지 않았다. 하지만 System Switching Delay Time은 0.5~1초로서 PDOP 만을 측정하여 Switching하는 알고리즘보다 System Switching Delay Time이 현저히 줄어들었음을 확인할 수 있었다. 이 때 발생하는 System Switching Delay Time은 위치 추정 System이 Switching되면서 낮은 신뢰도를 가지는 데이터를 출력하지 않음으로써 생기는 현상이라는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
후속연구
- 실내에서 실외로의 환경변화가 있는 지점에서 Database를 기반으로 한 System Switching 알고리즘을 적용하여 PDOP만을 고려한 System Switching 알고리즘보다 System Switching Delay Time을 2배 이상줄임으로써 실내∙ 외 위치 추정 System 간의 연속성을 확보하였다. 본 논문에서 제안한 실내∙ 외 위치 추정 System은 설치의 용이성과 사용의 편리함 등의 장점을 보유하고 있어 차후 모바일 로봇뿐만 아니라 차량, 항공기 등의 항법 System으로의 응용 가능성이 높을 것으로 예상된다. 향후 과제로는 실외 누적오차를 줄인 실시간 고정밀 위치 추정 System을 구성하는 것이다.
- 본 논문에서 제안한 실내∙ 외 위치 추정 System은 설치의 용이성과 사용의 편리함 등의 장점을 보유하고 있어 차후 모바일 로봇뿐만 아니라 차량, 항공기 등의 항법 System으로의 응용 가능성이 높을 것으로 예상된다. 향후 과제로는 실외 누적오차를 줄인 실시간 고정밀 위치 추정 System을 구성하는 것이다.
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