[논문]무선 센서 네트워크와 초음파 센서를 이용한 이동로봇의 위치 인식과 주행

천창희; 박종진

doi:10.5370/kiee.2010.59.9.1692

무선 센서 네트워크와 초음파 센서를 이용한 이동로봇의 위치 인식과 주행
Location Estimation and Navigation of Mobile Robots using Wireless Sensor Network and Ultrasonic Sensors 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.59 no.9, 2010년, pp.1692 - 1698

천창희 (청운대 공대 인터넷학과) , 박종진 (청운대 공대 인터넷학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper we use wireless sensor network and ultrasonic sensors to estimate local position of mobile robots, and to navigate it. Ultra sonic sensor is simple and accurate so it is good to use in local estimation and navigation of mobile robots. But to obtain accurate distance of two sensors they need to face each others as possible as they can. To solve this problem we rotate ultra sonic sensor which is attached to robot in 360 degrees and obtain accurate distance. We can estimate precise position of mobile robot by triangulation using obtained distance information. A mobile robot navigates using embedded encoder and compensates its coordinates by ultrasonic sensors. Results of Experiments show proposed method obtains accurate distance between sensors and coordinates of position of robot. And mobile robots can navigate designated path well.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이러한 이동로봇의 위치 인식을 위해 무선 센서 네트워크에 부가된 다양한 센서를 이용한 기술들이 연구되고 있으며, 그 중에 초음파 센서를 이용한 로봇의 위치인식 기술이 다양한 형태로 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크와 구조가 간단하고 성능이 비교적 정확하여 많이 사용되고 있는 초음파 센서를 이용한 이동로봇의 위치 인식 방법을 제안하였다. 초음파 신호를 이용한 위치 인식 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 초음파 센서의 좁은 지향각과 직진성으로 노드간의 측정거리가 부정확하며 이로 인해 위치 인식률의 저하를 가져오는 문제가 있다.
본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 각 기준 노드와 이동 노드 간의 정확한 거리 측정을 위해 이동 로봇에 장착된 초음파 센서 노드를 360° 회전시켜 각 센서 간의 거리를 측정하였다.
초음파 신호를 이용한 위치 인식 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 초음파 센서의 좁은 지향각과 직진성으로 노드간의 측정거리가 부정확하며 이로 인해 위치 인식률의 저하를 가져오는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 로봇의 위치를 정확하게 인식하기 위해 고정된 센서 네트워크 노드를 수신노드로 하고 이동로봇에 연동된 노드를 송신노드로 하여 송신노드를 360도 회전시켜 이동로봇의 위치를 측정하였다. 주행 시에는 이동로봇의 회전 센서를 이용하여 위치를 계산하고 경로 상의 목표지점에 도착하였을 때 초음파 센서에 의한 위치 인식 값으로 회전 센서에 의한 위치 오차와 방향각 오차를 보정함으로써 정확한 주행이 가능하도록 하였다.
본 논문은 주어진 공간에서 이동로봇의 위치 인식과 주행을 위해 무선 센서 네트워크와 초음파 센서를 사용하는 방법을 제안하였다. 주어진 공간의 일정 지점에 설치된 센서 네트워크 노드는 초음파 센서를 통해 측정된 이동로봇과의 거리를 호스트 컴퓨터로 전송하는 역할을 한다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이동로봇에 설치된 초음파 센서를 360° 회전시켜 각 센서 간의 거리를 정확히 측정하였다.

제안 방법

수신 노드는 RF 메시지를 통해 송신 노드가 초음파를 전송함을 알고, 초음파 모듈을 작동(On) 시킨다. 그리고 타이머를 동작시켜 얼마만큼의 시간 후에 초음파가 자신에게 도착했는지 측정한다. 대기 중에 RF 신호의 속도는 3 × 10⁸(m/s)이며 초음파에 비해 10⁶정도 빠르기 때문에 RF 전송에 따른 오차는 매우 적다.
로봇의 크기는 가로, 세로, 높이가 21×18.5×15.4(Cm3)이고 3개의 모터를 사용하여 바퀴와 초음파 센서의 회전 부분을 구현하였다.
본 논문에서 이동로봇의 위치 인식과 주행을 위해 사용한 로봇은 LEGO 사의 Mindstorms NXT를 이용하여 구현 하였다. LEGO Mindstorms NXT는 과학기술, 공학 및 수학의 습득을 용이하게 해주는 교육용 제품으로 기본적으로 32bit ARM7 마이크로프로세서가 장착된 NXT 브릭(Brick), 8bit 인터렉티브 서보 모터(Interactive Servo Motor), 음향, 초음파 및 다양한 센서로 구성되고 블루투스 커뮤니케이션, 멀티 다운로드 기능들을 가진다.
본 논문에서는 그림 6에서 보는 것과 같이 이러한 오차를 보정하기 위해 회전 센서에 의한 이동로봇의 위치 좌표를 초음파 센서에 의한 위치 좌표로 갱신하고 다음과 같이 방향각을 수정하였다.
본 논문에서는 어떤 외부 환경의 영상 정보나 기하학적 지도를 사용하지 않고 이동 로봇의 모터에 내장된 회전 센서 값으로 로봇의 처음 위치로부터의 움직임 궤적을 계산하여 현재 위치 좌표를 계산하고 이 값을 무선 센서 네트워크의 초음파 센서 노드에 의한 위치 좌표와 비교하여 이동 로봇의 위치와 방향각을 보정한다. Mindstorms NXT의 서보모터에는 포토커플(Photo-couple)을 이용한 회전 센서가 내장되어 있으며 분해능은 1°이고 ±1° 의 작동 오차를 가진다.
본 논문에서는 이동 로봇의 위치 인식을 위해 한백전자의 ZigbeX와 초음파 센서 옵션 모듈(UltraSonic Ⅱ)을 사용하였다. ZigbeX는 ZigBee 기반의 무선 센서 네트워크 패키지로 8개의 모트와 각종 옵션 센서 보드로 구성되어 있다.
본 연구에서 사용한 무선 센서 네트워크와 초음파 센서에 의한 이동로봇 위치 인식의 성능과 이를 기반으로 한 이동 로봇의 주행 시스템 평가를 위해 실험실 내에 4×5(m2)의 실험 공간을 만들고 2차원 직교 좌표를 할당하였다.
이는 이동 로봇이 좌표 평면 상에 주어진 위치로 이동하기 위해 제어 프로그램의 icommand API 함수가 설정하는 만큼 충분히 모터를 움직이지 못하거나 미끄러짐 등의 외부 영향에 의한 결과로 보인다. 이를 보정하여 주어진 경로를 따라 이동 로봇이 주행하도록 하기위해, 이동 로봇의 회전 센서에 의한 위치는 목표 지점에 도달한 이후 초음파 센서에 의해 인식된 이동 로봇의 위치로 수정되고, 이동 로봇의 방향각은 이전 출발점의 위치 좌표, 현재 이동 로봇의 회전 센서에 의한 위치 좌표 그리고 초음파 센서에 의해 인식된 실제 이동한 위치 좌표를 가지고 오차를 보정함으로써 다음 위치로의 정확한 주행이 가능하도록 하였다. 그림 10과 표 5의 결과는 로봇에 내장된 회전 센서 값만으로 icommand API 함수에 의해 주행한 결과를 초음파 센서에 의한 위치 인식 값으로 위치좌표와 방향각을 보정하지 않고 계속 주행한 결과이다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이동로봇에 설치된 초음파 센서를 360° 회전시켜 각 센서 간의 거리를 정확히 측정하였다. 주행 시에는 이동로봇의 모터에 내장된 회전 센서(엔코더) 값을 이용하여 로봇의 위치를 추정하고 특정 위치에 일시 정지할 때는 초음파 센서에 의한 위치 인식 값을 구하고 이 값으로 회전 센서에 의한 위치 오차와 방향각을 보정하는 방법을 사용하였다.
본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 로봇의 위치를 정확하게 인식하기 위해 고정된 센서 네트워크 노드를 수신노드로 하고 이동로봇에 연동된 노드를 송신노드로 하여 송신노드를 360도 회전시켜 이동로봇의 위치를 측정하였다. 주행 시에는 이동로봇의 회전 센서를 이용하여 위치를 계산하고 경로 상의 목표지점에 도착하였을 때 초음파 센서에 의한 위치 인식 값으로 회전 센서에 의한 위치 오차와 방향각 오차를 보정함으로써 정확한 주행이 가능하도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법에 의한 이동로봇의 위치 측정 좌표 값은 오차가 10cm 이내로 매우 정확하였으며 주어진 경로를 매우 정확하게 추종하는 것을 볼 수 있다.

대상 데이터

구현된 이동 로봇은 5.6×2.6(지름×폭)cm 크기의 바퀴(Tire)를 사용하였다.

이론/모형

이동로봇의 주행을 제어하기 위한 프로그램은 Mindstorms NXT를 위해 개발된 JAVA 프로그래밍 언어인 iCommand 방식을 사용하였다. 이동 로봇은 회전 센서로부터 얻은 데이터를 iCommand API인 Pilot 클래스와 TachoNavigator 클래스가 제공하는 함수를 이용하여 자체 적으로 자신의 위치와 방향각을 계산한다.
싱크 노드는 거리 값을 보낸 수신 노드의 아이디(ID)와 거리 값을 시리얼을 통해 호스트 PC로 전달한다. 측정된 거리 정보를 이용하여 호스트 PC에서 이동로봇의 위치를 삼각측량법에 의해 구한다.

성능/효과

주행 시에는 이동로봇의 회전 센서를 이용하여 위치를 계산하고 경로 상의 목표지점에 도착하였을 때 초음파 센서에 의한 위치 인식 값으로 회전 센서에 의한 위치 오차와 방향각 오차를 보정함으로써 정확한 주행이 가능하도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법에 의한 이동로봇의 위치 측정 좌표 값은 오차가 10cm 이내로 매우 정확하였으며 주어진 경로를 매우 정확하게 추종하는 것을 볼 수 있다.
그림 8과 표 3은 초음파 센서에 의한 위치 인식 실험을 위해 고정된 위치에서 초음파 센서에 의해 측정한 위치 인식 결과를 보여준다. 실험 결과 초음파 센서에 의한 위치인식 값은 실제 위치 좌표와 거의 일치하는 것을 볼 수 있다. 최대 오차는 9cm 이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ZigBee는 무엇인가?	최근에는 무선 센서 네트워크에서의 노드의 위치인식 기술을 이동로봇과 통합하여 로봇의 위치를 추정하려는 노력들이 이루어져 왔다. 그 중에는 실내에서 전력 소비가 적고 사용이 편리한 근거리 무선 네트워크 기술인 ZigBee를 이용한 방법이 있다. 이러한 위치 인식 기술 중 대표적인 것은 두 노드 간에 수신된 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 이용한 방법 또는 초음파 신호나 RF 전파 속도를 이용한 전파도달 시간(TOA: Time of Arrival) 등의 거리기반 측정법이 있다.
	무선 센서 네트워크의 노드 위치 인식 기술에는 무엇이 있는가?	무선 센서 네트워크의 노드 위치 인식 기술 중 대표적인 것은 두 노드 간에 수신된 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 이용한 방법 또는 초음파 신호나 RF 전파 속도를 이용한 전파도달 시간(TOA: Time of Arrival) 등의 거리기반 측정법이 있다. 이 중 RSSI를 이용하는 방법은 회로내부 손실이나 경로 손실 등 주위 환경에 민감하게 반응하여 큰 오차를 가지게 되므로 대략적인 거리를 가늠할 수 있을 뿐, 정확한 거리를 측정하는 것은 불가능하다.
	센서 네트워크에서 가장 많이 사용되는 삼각측량법에 대해 설명하시오.	이 중 가장 많이 사용되는 것은 고정된 세 점과 그들 간의 거리를 이용한 삼각측량법이다. 삼각 측량은 위치 좌표가 알려진 기준 노드(reference nodes)들과 위치를 계산하고자 하는 이동 노드(blind node) 간의 거리를 각각 측정하고, 이를 바탕으로 이동 노드의 위치를 계산하는 방법이다. 그림 3은 평면상에서 삼각측량법의 기본적인 개념도이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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