[논문]원격 제어 시스템에서의 신경망을 이용한 시간 지연 보상 제어기 설계

최호진; 정슬

doi:10.5391/jkiis.2011.21.4.449

원격 제어 시스템에서의 신경망을 이용한 시간 지연 보상 제어기 설계
Design of a Time-delay Compensator Using Neural Network In a Tele-operation System 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.21 no.4, 2011년, pp.449 - 455

최호진 (LIG 넥스원 연구원) , 정슬 (충남대학교 메카트로닉스공학과)

초록
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본 논문에서는 원격제어 시스템의 시간지연 문제를 분석하고 그 문제를 신경망으로 보상한다. 스미스 예측기는 시간지연 시스템에서 정확한 모델을 필요로 한다. 스미스 예측기의 모델링 오차를 보상하기 위해 신경회로망을 사용한다. 스미스 예측기를 구성하기 위해 Radial Basis Function(RBF) 신경회로망이 사용된다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 방법의 동작을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a time-delay problem of a tele-operated control system is investigated and compensated by neural network. The smith predictor requires an exact system model to deal with a time-delay in the system. To compensate for modeling errors in the configuration of the Smith predictor, a neural network approach is presented. Based on forming the Smith predictor structure, the radial basis function(RBF) neural network estimator is used. Simulation and experimental studies are conducted to show the functionality of the proposed method.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

원격제어 시스템은 조작자와 작업물체의 상호작용 등으로 인하여 시스템의 비선형성과 동적요소의 시변적인 특성을 가지고 있다. 따라서 실시간 신경망의 학습 능력을 이용한 신경망 추정기를 사용하여 시간지연 보상제어기의 성능을 개선하고자 한다 [7,8].
본 논문에서는 Smith 예측기 구조를 기반으로 실시간 신경망 추정기를 이용하여 시스템을 모델링하고 이를 이용한 시간지연 보상 제어기를 제안하였다. 간략화한 원격제어 시스템뿐만 아니라 실제적인 위치-힘 피드백 제어에도 시뮬레이션을 통해서 적용해 보았다.
따라서 이 간략한 등가 원격제어 시스템을 통해서 시간 지연 보상제어기를 설계한다. 이를 역으로 확장하여 전체 원격제어 시스템에 적용하기 위해 시간지연 보상제어기를 설계하고, 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

제안 방법

본 논문에서는 Smith 예측기 구조를 기반으로 실시간 신경망 추정기를 이용하여 시스템을 모델링하고 이를 이용한 시간지연 보상 제어기를 제안하였다. 간략화한 원격제어 시스템뿐만 아니라 실제적인 위치-힘 피드백 제어에도 시뮬레이션을 통해서 적용해 보았다. 적용결과 기존의 Smith 예측기보다 비선형성의 입력 및 힘 위치 피드백 제어에도 시간 지연을 잘 보상하는 동시에 입력을 보다 잘 추종하고 적절한 힘 피드백을 제공하는 것을 알 수 있었다.
다음으로 주로봇인 햅틱장치를 움직이면서 종로봇인 이동로봇의 움직임을 살펴보았다. 그림 16은 실제 실험한 결과이다.
이 제어 구조에서는 주로봇의 움직임이 종로봇의 추종 능력에 영향을 받지 않기 때문에 위치-위치 피드백 제어 시스템보다 운동성이 좋은 장점을 가진다. 따라서 본 원격제어 시스템 연구에서는 위치-힘 피드백 제어구조를 채택하여 제어 블록을 그림 3과 같이 구성하였다.
따라서 이 간략한 등가 원격제어 시스템을 통해서 시간 지연 보상제어기를 설계한다. 이를 역으로 확장하여 전체 원격제어 시스템에 적용하기 위해 시간지연 보상제어기를 설계하고, 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.
따라서, 본 논문에서는 Smith 예측기의 시간지연 보상 제어구조를 그대로 유지하면서 선형모델 예측기인 Smith 예측기 대신 신경망의 학습능력을 활용한 신경망 추정기를 사용한다 [7,8]. 비선형성과 시변적인 동적 특성을 가진 원격제어 시스템의 시간지연 보상기의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고, 제안된 제어기의 성능을 이동 로봇 시스템에 적용하여 실험을 통해 검증하였다.
직접 힘제어의 경우 1N의 힘을 기본 옵셋으로 설정하여 기준 입력을 사인파로 인가하였다. 또한 사용한 힘 센서의 경우 잡음을 해결하기 위해 측정값의 소수점 한 자리만을 사용하여, IIR 필터링하여 사용하였다.
따라서, 본 논문에서는 Smith 예측기의 시간지연 보상 제어구조를 그대로 유지하면서 선형모델 예측기인 Smith 예측기 대신 신경망의 학습능력을 활용한 신경망 추정기를 사용한다 [7,8]. 비선형성과 시변적인 동적 특성을 가진 원격제어 시스템의 시간지연 보상기의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고, 제안된 제어기의 성능을 이동 로봇 시스템에 적용하여 실험을 통해 검증하였다.
시간지연 보상제어기 설계를 위해서 조작자와 작업환경에서의 접촉 물체를 각각 스프링 댐퍼 시스템으로 등가 모델링하고, 주로봇과 종로봇을 질량 댐퍼 시스템으로 등가 모델링하여 전체 시스템을 그림 2와 같이 표현하였다. 표 1에 등가 모델의 각 변수에 대한 설명이 나타나 있다.
신경망 기반의 시간지연 보상제어기 개념을 원격제어 시스템에 적용하기 위해서, 두 개의 신경망을 사용하였다. 첫번째 신경망은 종로봇단에 위치하며, 종로봇단과 작업환경 사이의 상호작용을 실시간으로 모델링하는 역할을 수행한다.
실험은 로봇이 대상체에 접촉한 상태에서 힘제어를 실험하였다. 직접 힘제어에 대한 실험 결과는 그림 15와 같이 기준 힘을 잘 추종하는 것을 볼 수 있다.

대상 데이터

실험 환경은 그림 13에 보여 진 것처럼 이동로봇 기반의 종로봇에 힘센서와 카메라 모듈을 장착하여 힘정보를 햅틱 장치(주로봇)에 피드백하고, 피드백 정보를 사용하여 화면의 GUI 프로그램을 통해서 이를 제어하도록 구성하였다.

데이터처리

신경망의 목적함수로는 식(10)와 같이 힘 센서를 통한 측정 데이터 Fs와 신경망을 이용한 힘추정값 # 사이의 오차를 이용하여 루트 제곱의 평균값을 계산하여 사용 하였다.

이론/모형

신경망의 학습방법으로 역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이에 대한 수식은 식(11), (12)와 같다.
조작자가 주로봇을 잡고 움직여서 제어 명령을 주는 상황을 시뮬레이션 하기 위해서 조작자에 대한 모델링은 Hunt-Crossley 비선형 모델을 사용하여 시스템 입력으로 사용하였다[8].

성능/효과

단위계단 함수(Human Force)에 대한 시뮬레이션은 그림 11에 나타나 있다. 시뮬레이션결과 100msec와 200msec 의 경우에 시간지연을 잘 보상하는 것을 볼 수 있다. 하지만 신경망 예측기의 경우에 빠른 응답시간과 더 작은 오버 슈트를 보여주고 있다.
시스템 잡음이 없을 경우에 Smith 예측기와 신경회로망 보상기는 거의 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 잡음이 있는 경우에는 Smith 예측기의 경우 비선형적인 제어 입력을 제대로 추정하지 못하는 반면, 신경망 기반의 보상기는 초기 학습 과정 이후, 주어진 제어 입력을 잘 추종하는 것을 확인할 수 있다.
간략화한 원격제어 시스템뿐만 아니라 실제적인 위치-힘 피드백 제어에도 시뮬레이션을 통해서 적용해 보았다. 적용결과 기존의 Smith 예측기보다 비선형성의 입력 및 힘 위치 피드백 제어에도 시간 지연을 잘 보상하는 동시에 입력을 보다 잘 추종하고 적절한 힘 피드백을 제공하는 것을 알 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Smith 예측기의 문제점은 무엇인가?	산업 현장에서 순수시간 지연 요소 보상에 널리 사용되는 시간지연 보상 방법 중에 하나로 Smith 예측기를 들 수 있다 [5]. Smith 예측기의 경우 고정된 선형 예측기를 사용함으로써 시스템의 비선형성이나 시간에 따라 변화하는 시스템의 동적 요소를 제대로 반영하지 못하는 제한점을 가지고 있으므로 원격제어 시스템에서 문제점을 가진다.
	원격제어 시스템은 무엇으로 구성되는가?	원격제어 시스템은 일반적으로 조작자, 주로봇(조작기), 종로봇, 통신 채널로 구성되어지며, 위치-힘 피드백 기반의 양방향 통신 시스템으로 그림 2와 같이 구성된다 [8]. 주로봇은 조작자의 조작을 직접적으로 받아 종로봇에 내려질 명령을 생성하는 기능을 수행하며, 종로봇은 주로봇으로 부터 전달받은 명령을 추종하는 동시에 여러 센서들을 가지고 있어, 이를 통해 작업 환경에 대한 정보를 수집하는 기능을 수행한다.
	신경망 기반의 시간지연 보상제어기 개념을 원격제어 시스템에 적용하기 위해서 두 개의 신경망을 사용했는데, 각 신경망의 특징은?	신경망 기반의 시간지연 보상제어기 개념을 원격제어 시스템에 적용하기 위해서, 두 개의 신경망을 사용하였다. 첫번째 신경망은 종로봇단에 위치하며, 종로봇단과 작업환경 사이의 상호작용을 실시간으로 모델링하는 역할을 수행한다. 두 번째 신경망은 주로봇단에 위치하며, 종로봇단에서 실시간으로 모델링한 값을 신경망의 가중치 값의 형태로 전송 받아서 단순히 시스템을 모방하는 역할을 수행한다. 주 로봇단과 종로봇단 각각에 위치한 신경망의 구조는 같으며, 다만 학습 여부에 따라 구분된다.

참고문헌 (8)

Y. Yokokohji, T. Imaida, and T. Yoshikawa, "Bilateral control with energy balance monitoring under time-varying communication delay", IEEE Conf. on Robotics and Automations, pp. 2684-2689, 2000.
W. H. Zhu and S. E. Sacudean, "Stability guaranteed teleoperation: an adaptive motion/force control approach", IEEE Trans. on Automatic Control, vol. 45, no.11, pp. 1951-1969, 2000

상세보기
H. Arioui, M. Mana, A. Kheddar, and S. Mammar, "Master-model based time-delayed force feedback interaction experimental results", IEEE Symposium on Intelligent Control, pp. 896-901, 2002.
O. M. Palafox, D.J.Lee and M.W.Spong, I. Lopez,and C. T. Abdallah, "Bilateral teleoperation of mobile robot over delayed communication network: implementation", IEEE IROS, pp.4193-4198, 2006
R. C. Miall, D. J. Weir, D. M. Wolpert, and J. F. Stein, "Is the cerebellum a Smith predictor?", Journal of Motor Behaviour, vol. 25, no.3, pp. 203-216, 1993.

상세보기
A. A. Rahman, K. Natori, and K. Ohnishi, "Disturbance decomposition of time delay system by shadow robot based on network disturbance concept", IEEE International Conference on Industrial Technology, pp. 1120-1125, 2009.
A. C. Smith and K. Hashtrudi-Zaad, "Smith predictor type control architectures for time delayed teleoperation", The International Journal of Robotics Research, vol. 25, no.8, pp. 797-818, 2006.

상세보기
H. J. Choi and S. Jung, "Neural network-based Smith predictor design for the time-delay in a tele-operated control system ", AROB, vol.14, no.14, pp. 578-583 2009.

저자의 다른 논문 :

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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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