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가설 설정
- 2: 링크 d4와 d6를 x0y0평면에 투영하면 링크 d2의 끝점과 (px6, py6)가 이루는 직선 위에 있다.
제안 방법
- 역진자 시스템제어는 비선형 제어의 대표적인 것으로 선행연구를 통해 DSP를 사용하여 신경망 제어기의 성능을 검증하였다 [4,5]. 하지만, 본 논문에서는 플로팅 포인트 형태의 데이터 연산이 가능한 프로세서를 FPGA에 설계하여 신경회로망 제어기를 system-on-chip 개념으로 구현하였다. 신경회로망을 실시간으로 학습하기 위해 FPGA에 부동소수점 연산이 가능한 디지털 프로세서코어를 설계하였다.
- 하지만, 본 논문에서는 플로팅 포인트 형태의 데이터 연산이 가능한 프로세서를 FPGA에 설계하여 신경회로망 제어기를 system-on-chip 개념으로 구현하였다. 신경회로망을 실시간으로 학습하기 위해 FPGA에 부동소수점 연산이 가능한 디지털 프로세서코어를 설계하였다. 이 코어를 사용하여 지능제어 알고리즘과 주변 하드웨어를 처리하도록 디지털 신호처리 제어기를 설계하였다 [6-11].
- 신경회로망을 실시간으로 학습하기 위해 FPGA에 부동소수점 연산이 가능한 디지털 프로세서코어를 설계하였다. 이 코어를 사용하여 지능제어 알고리즘과 주변 하드웨어를 처리하도록 디지털 신호처리 제어기를 설계하였다 [6-11].
- 구현한 제어기의 성능을 검증하기 위해 영상 정보를 이용한 로봇 팔의 움직임을 실시간으로 제어하기 위해 비주얼서보잉 제어 루프를 구성하였다. 로봇 팔 끝에는 역진자가달려있어 제어가 되지 않으면 쓰러진다.
- 실제로 구현한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템의 성능을 알아보기 위해 실제 구현된 FPGA 기반의 임베디드 시스템을 로봇의 비주얼 서보잉 역진자 밸런싱 제어 시스템에 적용하여 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
- 제어 성능을 향상시키기 위해 PD 제어기 기반에 신경회로망을 이용하여 외부에서 보상하는 구조로 제어기를 설계 하였다. 일반적인 Feedback error learning 방식의 신경회로망 제어기는 그림 3과 같다[6].
- 지능형 로봇 제어에 있어서 보다 효율적인 시스템을 설계할 목적으로 FPGA 기반의 원칩 프로세싱 시스템을 설계 및 구현하였다. 연산의 정확성을 위해 32비트 부동소수점 기반의 연산기를 설계하였으며, 파이프라인 구조의 설계를 통해 한정된 FPGA 자원으로 원하는 용량의 제어기를 구현할 수 있도록 하였다.
- 지능형 로봇 제어에 있어서 보다 효율적인 시스템을 설계할 목적으로 FPGA 기반의 원칩 프로세싱 시스템을 설계 및 구현하였다. 연산의 정확성을 위해 32비트 부동소수점 기반의 연산기를 설계하였으며, 파이프라인 구조의 설계를 통해 한정된 FPGA 자원으로 원하는 용량의 제어기를 구현할 수 있도록 하였다. 또한 구현된 프로세서를 동작시키기 위한 전용 명령어 셋을 설계하였으며, 이를 활용하여 프로그래밍이 가능하도록 어셈블러 또한 설계하였다.
- 연산의 정확성을 위해 32비트 부동소수점 기반의 연산기를 설계하였으며, 파이프라인 구조의 설계를 통해 한정된 FPGA 자원으로 원하는 용량의 제어기를 구현할 수 있도록 하였다. 또한 구현된 프로세서를 동작시키기 위한 전용 명령어 셋을 설계하였으며, 이를 활용하여 프로그래밍이 가능하도록 어셈블러 또한 설계하였다.
- 그림 5는 설계된 프로세서 내부의 구조를 간단하게 보여 주고 있다. 전체적인 구성은 프로그램 메모리, 데이터 메모리, 명령어 레지스터, 명령어 디코더, Instruction Dispatcher, Functional Unit, 레지스터 그룹, Reference ROM, 상태 레지스터, 프로그램 카운터, Address Generator 그리고 몇 개의 멀티플렉서로 이루어져있다. 각각 모듈에 대한 설명은 다음과 같다.
- 32bit CPU/FPU 기반의 DSC(Digital Signal Controller) 를 설계하여 신경회로망 제어기에 필요한 하드웨어 구조를 설계한다. 프로세서 코어를 중심으로 PWM 발생기 그룹 모듈, 엔코더 카운터 그룹 모듈 그리고 SCI 모듈 등이 주변회로로 이루어져 로봇의 모션 제어가 가능하도록 시스템이 설계된다.
- 32bit CPU/FPU 기반의 DSC(Digital Signal Controller) 를 설계하여 신경회로망 제어기에 필요한 하드웨어 구조를 설계한다. 프로세서 코어를 중심으로 PWM 발생기 그룹 모듈, 엔코더 카운터 그룹 모듈 그리고 SCI 모듈 등이 주변회로로 이루어져 로봇의 모션 제어가 가능하도록 시스템이 설계된다.
- 그림 9는 비주얼 서보잉 제어를 위한 좌표계 설정을 나타내고 있다. 로봇의 왼쪽 팔의 첫 번째 회전축을 글로벌 좌표계의 원점으로 지정하고 기구학 및 역기구학 식을 적용 하였다. 따라서, 카메라가 놓여져 있는 x 좌표와 z 좌표만큼의 offset을 적용해야 한다.
- 본 논문에서는 영상정보를 이용하여 로봇팔위의 역진자 시스템의 균형 제어를 수행하였다. 영상으로 역진자의 각도를 측정하고 신경회로망 제어기를 설계 및 제어하였다.
- 본 논문에서는 영상정보를 이용하여 로봇팔위의 역진자 시스템의 균형 제어를 수행하였다. 영상으로 역진자의 각도를 측정하고 신경회로망 제어기를 설계 및 제어하였다. RBF 신경회로망 제어기는 FPGA 기반의 부동소수점 프로세서의 어셈블러 프로그래밍을 통해 설계되었고, 필터 설계나 영상 전처리 동작 등의 수식 연산을 코드화 하였다.
- 영상으로 역진자의 각도를 측정하고 신경회로망 제어기를 설계 및 제어하였다. RBF 신경회로망 제어기는 FPGA 기반의 부동소수점 프로세서의 어셈블러 프로그래밍을 통해 설계되었고, 필터 설계나 영상 전처리 동작 등의 수식 연산을 코드화 하였다. 로봇 제어기와 비전 시스템을 상용하여 비전 기반의 비주얼서보잉 제어 시스템을 구성하고 실험을 통해 그 안정화 성능을 확인하였다.
- RBF 신경회로망 제어기는 FPGA 기반의 부동소수점 프로세서의 어셈블러 프로그래밍을 통해 설계되었고, 필터 설계나 영상 전처리 동작 등의 수식 연산을 코드화 하였다. 로봇 제어기와 비전 시스템을 상용하여 비전 기반의 비주얼서보잉 제어 시스템을 구성하고 실험을 통해 그 안정화 성능을 확인하였다. 외란에도 역진자가 균형을 잘 유지하는 것을 확인하였다.
대상 데이터
- 이 무게 추의 영상이 기준 축으로부터 벗어나게 되면 벗어난 만큼의 오차가 발생되어 로봇은 이를 보상하기 위해 움직이게 되는데 이는 제어기가 담당한다. 제어기로는 RBF 신경회로망 제어기를 사용하였다.
이론/모형
- 로봇 팔의 위치 제어를 위해서 실험에 사용되는 휴머노 이드 로봇 ROBOKER의 기구학적 분석이 필요하다. 로봇 팔의 각 축의 좌표계의 설정은 Denavit-Hartenberg의 표현 방식을 적용하였다.
- 비주얼 서보잉을 위한 PC 기반의 영상처리는 OpenCV라는 영상처리 라이브러리를 사용한다. 디지털 이미지 처리에 있어서 낮은 레벨에서 구현되어 있는 Intel IPL(Image Processing Library)와 호환되며, 영상의 양자화, 필터링, 통계적 처리와 OpenCV와 같은 요소들이 하이 레벨 라이브러리로 구현되어 있다.
성능/효과
- 1) 프로그램 메모리: instruction code를 담고 있는 이 모듈은 ROM 형태로 이루어져있으며 32bit 길이의 word가총 65,536개로 총 16bit의 address를 가진다. 따라서 Program Memory는 256Kbytes의 용량을 가진다.
- 8) 레지스터 그룹: Register Group은 32비트 레지스터로 구성된 32개의 레지스터가 존재하며, Multi-Read/ Single-Write 구조를 가진다.
- 그림 10은 비주얼 서보잉 제어를 위한 스테레오 비전 영상 처리를 수행한 결과이다. OpenCV 라이브러리를 사용하여 320x240 해상도의 30Hz의 처리속도를 얻을 수 있었다. 색상 기반의 영상 처리를 통해 역진자의 상단의 빨간색 부분의 위치를 측정한 결과이다.
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