[논문]야외 순찰로봇을 위한 단일 레이저거리센서 기반 충돌 회피 주행 제어기법 개발

홍승범; 신유진; 정우진

doi:10.5302/j.icros.2010.16.4.361

문제 정의

그 외에 연석을 추출하여 신뢰성 있는 자율주행에 관한 연구들이 있었다仍, 9丄 이 논문의 경우 연석이 모두 존재 하지 않는 경우 주행이 어렵다. 따라서 이번 논문에서는 지표면을 추출함으로써 연석의 존재 여부에 민감하지 않고 하나의 레이저를 기울여 장착함으로써 지표면 추출과 장애물 회피가 동시에 가능하도록 하였다.
한다. 본 논문은 야외 주행 로봇을 위한 주행 제어 알고리즘 및 효율적인 주행을 위한 주위 환경 인식에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문은 준 구조화된 도로 환경을 주행하면서 순찰 및감시 기능을 하는 야외 로봇의 개발을 목적으로 하였으며 자율주행에 대한 제어 기법을 제안하였다. 주행 제어 알고리즘으로는 동적인 실외 환경에 적용이 용이한 VFH을 사용하였다.
FH는 미리 주어지지 않은 환경에 대한 대응이 가능하며 계산시간이 빠르기 때문에 동적 장애물 회피에도 적합하다. 본 연구는 준 구조화된 도로환경에서의 주행을 목적으로 하였기 때문에 전역적 최적 경로의 생성이 특별히 요구되지 않는다. 실외 환경은 실내와 달리 정적인 환경이 아니기 때문에 매순간 장애물 탐지 외에 주행 가능한 영역을 파악해야 할 필요성이 있다.
실험은 모교의 자연계 캠퍼스 내에서 이루어 졌으며, 본실험에 앞서 DGPS 데이터가 비교적 정확한 장소를 선정하기 위한 실험을 하였다. DGPS 시스템의 base station의 경우 지대가 높고 주위에 위성과의 송수신을 방해하는 요소가 적은 장소에 고정시켜야 하기 때문에, 건물의 옥상에 DGPS의 base station을 설치 하였다.

제안 방법

계산한 180개의 거리와 기울기 값들 에 대한 제한 값을 정하여 그 제한값보다 작은 값을 가진 점들을 선택한다. 그리고 로봇 중심의 좌표 계를 기준으로 선택된 점들의 y축 값들의 평균값(冲을 계산하고, 그 평균값보다 y축 거리가 더 먼 점들을 추출한다. 그리고 그 추출된 점들 중에 y축 거리가 가장 작은 값을 지면과의 최소 거리로 선택한다.
따라서 동일한 구간에서의 실험을 3회 반복함으로써 주행 성능을 정리하였다. 3회 반복시험에서 평균적으로 한회 주행 당 그림 11에서와 같은 장애물 회피가 3회 이루어졌다.
또한 환경 인식 부분에서 연석과 지표면을 구별하여 주행 가능한 영역을 판별해야 하기 때문에 레이져의 기울임이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 단일거리 측정 센서를 기울임으로써 높이가 낮은 연석 등을 장애물로 인식 하도록 하였으며 지면은 주행 가능 영역으로 인식하는 알고리즘을 구상하였다. 또한 VFH의 야외 사용 시 부족한 점을 보완하였다.
가상으로 장애물을 확장하는 방법과 주행 가능한 영역에서 로봇의 통과 여부를 확인하는 과정을 추가하여 장애물과 충돌 없이 효율적인 자율주행을 가능케 하였다. 또한 단일거리 측정 센서를 이용하여 장애물 회피 및 지표면추출로 인한 주행 가능영역 파악에 이용하였다. 실외 환경은 평탄하지 않기 때문에 장애물과 지표면을 구별하기 위해서는 매 순간지표면에 대한 인식이 이루어져야 한다.
장애물을 인식한다. 또한 주행 영역을 파악하기 위해서는 지면도 추출해야 하는데 이를 위해 단일 거리 측정센서를 기울여 장착하였다. 단일 거리 측정 센서를 지면과 평행하게 설치하게 되면 자동차와 같이 비교적 높이가 높은장애물은 인식할 수 있으나 연석과 같은 높이가 낮은 장애물을 인식할 수 없게 된다.
그리고 최종적으로 지면과의 최소 거리인 제한 값을 주행 제어 알고리즘에 대입한 결과는 오른쪽 그림에 해당한다. 로봇을 중심으로 제한 값보다 멀리 떨어진 영역을 주행 기능한 영역으로 분류하여, 그 영역 내에서 로봇이 장애물과 부딪히지 않게 하기 위해 가상으로 장애물을 확장한다. 최종적으로 로봇이 주행 가능하다고 판단하는 영역(회색으로 표시)내에서 목표점을 향하는 방향과의 차이가 가장 작은 방향(화살표 표시)으로 주행하게 된다.
로봇의 위치 추정은 odometry 정보와 gyro-compass 센서를 통해서 yaw 방향의 각속도 정보와 DGPS를 통해 얻은 위도와 경도 정보를 활용하여 EKF (Extended Kalman Filter) 알고리즘을 사용하여 로봇의 주행 시 매 순간 로봇의 위치를 계산하였다.
값을 구하는 과정은 다음과 같다. 먼저, 단일 거리 측정센서를 통해서 얻은 181개의 레이저 데이터들로부터 연속된 두 개의 데이터들의 거리 및 기울기를 계산한다. 계산한 180개의 거리와 기울기 값들 에 대한 제한 값을 정하여 그 제한값보다 작은 값을 가진 점들을 선택한다.
본 논문은 위의 자율주행 알고리즘들 중에서 VFH Cvfector Field Histogram)을 사용하여 주행 제어를 시도하였다. FH는 미리 주어지지 않은 환경에 대한 대응이 가능하며 계산시간이 빠르기 때문에 동적 장애물 회피에도 적합하다.
본 연구에서 개발한 지면 인식 알고리즘은 레이저 센서데이터들의 연속되는 두 점의 거리와 기울기를 이용하였다.
사용하였다. 본 연구에서 사용한 센서는 Xsens 사의 MT1 모델로서, roll, pitch, yaw 방향의 절대 각도 값과 각 방향에 대한 각속도 값과 각가속도 값을 제공한다.
로봇이 통과할 수 없다면 후보 영역들 중에서 크기가 가장 큰 영역을 최종적으로 주행하고자 하는 영역으로 선택한다. 선택된 영역에 대해서 로봇이 장애물과 충돌하지 않기 위해 장애물을 가상으로 확장하는 과정을 거친 후 로봇이 최종적으로 가고자 하는 방향을 구한다. 마지막으로 이를 현재 로봇의 방향과 비교하여 로봇에 필요한 w 값을 로봇의 각속도 입 력으로 주게 된다.
이 중 vector field histograrW]은 자율주행에서 가장 널리 이용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 센서정보를 바탕으로 로봇이 주행할 수 있는 영역과 주행할 수 없는 영역을 구분하여, 주행 가능한 영역 중에서 목표와 가까운 영역으로 매 순간 주행이 이루어 진다. 이 알고리즘은 비교적 간단하여 운용이 편리하다는 장점을 가진다.
실제 환경에서의 지면은 고르지 않기 때문에 위와 같은 데이터들이 측정된다. 우리는 이 지면에 해당하는 레이저 데이터들 중에서 로봇과 가장 가까운 수직거리를 가지는 점(closest point)의 수직 거리를 지면과의 최소 거리로 간주하였다. 그 이유는 지면이 이 점을 포함하는 완벽한 평면이라고 가정하였기 때문이다.
또한 VFH의 야외 사용 시 부족한 점을 보완하였다. 우선 이 알고리즘을 이용하여 단일거리 측정 센서의 scan면 위에서 단일 거리 측정 센서와 도로 면과의 최소 거리도 도출해낸다. 이 최소 거리 값은 VFH알고리즘에서의 안전거리 제한 값(threshold)과 관련이 있다.
이 환경에서 우리는 실제 실험을 수행할 구간을 찾기 위해, 임의로 DGPS 안테나를 들고 이동하면서 데이터를 수신하였다. 로봇 플랫폼에서 DGPS 안테나의 높이가 1.
실외 환경은 실내와 달리 정적인 환경이 아니기 때문에 매순간 장애물 탐지 외에 주행 가능한 영역을 파악해야 할 필요성이 있다. 이를 보완하기 위해 레이져 센서를 이용한 지표면 추출 알고리즘을 정리하여 제시하였다. 또한, 야외 순찰로봇의 플랫폼을 제작하여 실제 환경에서의 실험을 수행하여 우리의 주행 제어 기법의 타당성을 입증하였다.
실외 환경은 평탄하지 않기 때문에 장애물과 지표면을 구별하기 위해서는 매 순간지표면에 대한 인식이 이루어져야 한다. 이번 논문을 통해실외 환경에서 제안된 자율주행 제어기법을 통한 로봇의 주행성능을 확인하였다.
그리고 그 정보를 바탕으로 지면과의 최소 거리 값仞汹)을 계산한 후, 그 값을 VFH 알고리즘에서의 제한 값에 대입한다. 제한 값을 바탕으로 로봇이 주행할 수 있는 후보 영역(candidate valley)들을 계산하고, 二L 영역들 중에서 목표점을 향하는 방향과 가장 차이가 작은 영역을 선택하여 로봇이 통과할 수 있는 여부를 판단한다. 만약 로봇이 통과할 수 있다면 그 영역을 로봇이 최종적으로 주행하고자 하는 영역으로 선택한다.

대상 데이터

플랫폼에서 사용한 LRF는 SICK사의 LMS-221 모델이며, 이 모델은 야외용으로 제작된 제품으로 heater가 내장되어 있어 영하 30℃ 이상의 기온에서 사용 가능하다. DGPSe Novatel 사에서 출시된 ProPak-V3를 사용하였다. PmPak-V3는 크게 base station과 rover station으로 구성되어 있으며, 고정된 base station의 위치로부터 rover station의 위치를 보다 정확하게 알려 준다.
본 논문에서 구축한 로봇 플랫폼은 단일 거리 측정 센서를 사용하여 장애물을 인식한다. 또한 주행 영역을 파악하기 위해서는 지면도 추출해야 하는데 이를 위해 단일 거리 측정센서를 기울여 장착하였다.
본 연구에서 사용한 이동 로봇은 Mobile Robots 사의 야외용 이동 로봇 플랫폼인 P3-AT 모델이다. 길이는 50cm, 폭은 49cm, 높이는 26cm이며, 조향 방식은 skid-steer 방식으로 야외 주행에서 강점을 가지지만, odometty가 differential 방식보다 부정확하다는 단점을 가진다.

이론/모형

정확한 로봇의 heading an잉e을 구하기 위해서 gyro-compass 센서를 사용하였다. 본 연구에서 사용한 센서는 Xsens 사의 MT1 모델로서, roll, pitch, yaw 방향의 절대 각도 값과 각 방향에 대한 각속도 값과 각가속도 값을 제공한다.
대한 제어 기법을 제안하였다. 주행 제어 알고리즘으로는 동적인 실외 환경에 적용이 용이한 VFH을 사용하였다. 가상으로 장애물을 확장하는 방법과 주행 가능한 영역에서 로봇의 통과 여부를 확인하는 과정을 추가하여 장애물과 충돌 없이 효율적인 자율주행을 가능케 하였다.

성능/효과

반면에 한 값의 절반보다 더 가깝게 존재하면 선속도 입력은 가장 가까운 장애물과의 거리에 비례하게 하여 장애물이 접근할 수록 장애물에 부딪히지 않기 위해 저속으로 주행하게 된다. 그리고 로봇의 선속도가 각속도의 크기에 반비례하게 하여 로봇의 회전 량이 많게 되면 선속도를 줄여서 주행의 안정성을 증가시켰다.
따라서 본 연구에서는 단일거리 측정 센서를 기울임으로써 높이가 낮은 연석 등을 장애물로 인식 하도록 하였으며 지면은 주행 가능 영역으로 인식하는 알고리즘을 구상하였다. 또한 VFH의 야외 사용 시 부족한 점을 보완하였다. 우선 이 알고리즘을 이용하여 단일거리 측정 센서의 scan면 위에서 단일 거리 측정 센서와 도로 면과의 최소 거리도 도출해낸다.
이를 보완하기 위해 레이져 센서를 이용한 지표면 추출 알고리즘을 정리하여 제시하였다. 또한, 야외 순찰로봇의 플랫폼을 제작하여 실제 환경에서의 실험을 수행하여 우리의 주행 제어 기법의 타당성을 입증하였다.
3회 반복시험에서 평균적으로 한회 주행 당 그림 11에서와 같은 장애물 회피가 3회 이루어졌다. 모든 주행에서 장애물과의 충돌은 발생하지 않았으며 로봇의 평균 주행 속도는 최대 주행가능 속도(750mum/s)와 장애물 회피 횟수를 고려하였을 때, 610mm/s로써 우수한 속도성능을 보였다.
가로로 그려진 실선의 경우 우리의 지면 인식 알고리즘의 Y축 값의 평균을 의미하며, 굵은점으로 표시된 부분이 실제 지면이라고 인식된 부분이다. 이지면을 얻기 위한 연속되는 두 점의 제약 조건은, 두 점 사이의 거리가 0.3m 이하, , , 두 점 사이의 기울기가 40° 이하, 이며, 지면에 해당하는 점들이 비교적 정확하게 측정됨을 확인할 수 있다. 그리고 최종적으로 지면과의 최소 거리인 제한 값을 주행 제어 알고리즘에 대입한 결과는 오른쪽 그림에 해당한다.

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