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문제 정의
- 하지만 로봇의 무게중심은 주어진 지면 경사에서 플리퍼와 매니퓰레이터 자세에 의해서만 이동이 가능하므로 항상 전위계로부터 계산된 위치로 무게중심을 옮길 수 없다. 따라서 본 연구에서는 (5)와 같이 목적함수를 현재 무게중심 투영점과 전위계로부터 구한 목표 투영점사이의 거리로 정의하고, 이를 최적화하여 로봇의 자세 안정화를 추구하였다. 목적함수는 플리퍼와 매니퓰레이터 자세의 함수로 표현된다.
- 하지만 안정화 제어 대한 최적화 개념이 부족하다. 본 연구에서는 기존 연구에서 좀 더 나아가 로봇의 전복 안정성을 최적화하도록 플리퍼와 매니퓰레이터의 자세를 제어하는 새로운 알고리즘을 제시한다.
- : Center of Gravity)의 위치[9,10], 매니퓰레이터의 부하를 고려한 Force-angle measure[5,6], 모멘트의 합이 0이 되는 점 ZMP(Zero Moment Point)의 위치[8]를 이용하여 전복 안정성을 평가하였다. 본 연구에서는 무게중심의 위치와 전위계를 위하여 전복 안정성 지표를 제안하였다.
- 하지만 이러한 운용 방식은 때때로 주변 상황을 예측하기 힘들어 로봇이 전복되는 상황이 발생하여 로봇에 치명적인 결함을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 제어입력을 보조하며 로봇이 스스로 전복 안정성을 판단하여 자세를 제어하는 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘은 전복 안정성을 전위계 방법으로부터 판별하여, 이로부터 도출된 목적함수를 최적화하도록 로봇 자세를 제어하였다.
가설 설정
- 하지만 안정화의 정도가 크지 않는 이유는 로봇의 몸체 무게에 비하여 플리퍼 및 매니퓰레이터 무게가 상대적으로 가볍기 때문이다. 만약 플리퍼와 매니퓰레이터가 제시된 로봇보다 높은 자유도를 갖거나, 매니퓰레이터가 물체를 집고 있어 높은 적재하중(payload)이 있을 때 안정화 효과는 높아질 것이다.
- 전위계 방법은 로봇의 자율주행을 위한 경로계획에서 이용되는 방법으로 목표(goal) 지역에서 생성된 인력(attractive force)과 장애물에서 발생하는 척력(repulsive force)을 합한 전위계를 이용하여 장애물 회피와 목표 도달을 동시에 만족하는 경로를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 안전영역의 가장자리를 장애물로 가정하여 무게중심 투영점과 가장자리의 거리에 따라 척력이 발생하도록 (4)와 같이 전위계를 계산하였다. Fig.
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