[논문]지네를 모방한 수직 장애물 극복방법

윤병호; 정태일; 고두열; 김수현

doi:10.5302/j.icros.2012.18.3.193

문제 정의

로봇의 모듈과 모듈 사이에는 상하로 움직일 수 있는 1자유도의 active joint로 연결이 되어 있으며, 이를 효율적으로 제어하여 장애물을 극복하기 위해 지네가 장애물을 넘는 방법을 연구하였다. 지네는 시력이 거의 퇴화되었으나 더듬이를 이용하여 머리주변의 거리정보를 얻고, 이러한 정보를 바탕으로 주변의 장애물을 인식하고 극복한다.
이러한 실험 결과를 기존의 험지 주행용 로봇과 비교를 해보았다. 본 연구는 소형 주행 로봇이 높은 수직의 장애물을 극복하는데 초점을 맞추어 진행되었으며, 이와 같은 측면에서 다른 로봇과의 수직 장애물 극복성능을 비교해 보았다. 비교 수치로는 로봇의 소형성, 넘을 수 있는 수직 장애물의 높이, 크기를 고려한 수직 장애물 극복성능, 이 세 가지 측면에서 비교를 해보았다.
본 연구에서는 소형 주행 로봇의 이동성을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 로봇의 크기가 작아지게 되면 로봇의 이동성도 작아지기 때문에 소형이면서도 높은 이동성을 갖는 로봇이 필요하다.
로봇의 크기가 작아지게 되면 로봇의 이동성도 작아지기 때문에 소형이면서도 높은 이동성을 갖는 로봇이 필요하다. 여기에서는 소형 주행 로봇이 보다 높은 수직의 장애물을 넘도록 하는데 초점을 맞추어 로봇의 메커니즘을 제안하고, 장애물 극복시 보다 효율적으로 극복과정을 제어하기 위한 방법을 제안하였다.
이것은 지네의 몸이 10-20여 개로 나누어져 있으며, 각 마디는 근육으로 연결되어 있고, 머리 부분의 더듬이가 주변의 환경을 파악하는 것과 흡사하다. 이런 지네와 유사한 기능을 가진 로봇을 이용하여 지네가 장애물을 넘는 방법을 모사하여 로봇을 제어하고자 하였다.
특히 본 연구는 정찰을 위한 소형 로봇들이 그 크기로 인해 이동성이 제약되는 문제점들을 해결하기 위하여 생물체 중 험지에서도 빠르고 안정적으로 움직일 수 있는 지네를 모티브로 이 연구를 진행하였다. 지네가 자신보다 큰 높이의 장애물을 넘을 수 있기 위하여 지네가 가지고 있는 메커니즘에 대해 연구하고 지네가 험지에서 효과적으로 움직이는 모습을 통하여 로봇에 적용가능한 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 논문의 II 장은 지네가 험지 주행에 적합하도록 가지고 있는 메커니즘에 대해 논의하고 로봇에 적용가능한 메커니즘을 제안하였다.
바퀴벌레의 다리 움직임을 모방한 RHex [1], 개를 모방한 Big dog [2], 개구리의 점핑 메커니즘을 모방한 Grillo [3], 도마뱀의 움직임을 모방한 Salamender [4] 등 생체의 이동 메커니즘을 모방한 연구가 세계각지에서 활발하게 이루어지고 있다. 특히 본 연구는 정찰을 위한 소형 로봇들이 그 크기로 인해 이동성이 제약되는 문제점들을 해결하기 위하여 생물체 중 험지에서도 빠르고 안정적으로 움직일 수 있는 지네를 모티브로 이 연구를 진행하였다. 지네가 자신보다 큰 높이의 장애물을 넘을 수 있기 위하여 지네가 가지고 있는 메커니즘에 대해 연구하고 지네가 험지에서 효과적으로 움직이는 모습을 통하여 로봇에 적용가능한 알고리즘을 제안하고자 한다.

가설 설정

9. Definition of figure of merit.
즉 로봇을 길게 연결시킬 수록 모터에 의해 로봇 자체의 크기가 커질 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서 사용된 성능지수는 로봇에 설치된 모터가 정상적으로 작동할 수 있는 한도 안에 있으면서 동시에 로봇이 가질 수 있는 최대의 길이를 가졌다는 가정하에 정의된 것이다.

제안 방법

이 값들은 실험을 통하여 얻을 수 있었다. 개발된 알고리즘은 표 2와 같이 정면과 바닥면에 IR 센서들과 각 모터의 위치로 로봇의 현재 상태와 장애물의 상태를 예측하여 로봇이 효율적으로 장애물을 넘을 수 있게 한다.
이에 착안하여 로봇의 첫 번째 모듈의 위, 아래, 앞에 거리센서인 IR 센서를 부착하여 머리주변의 거리정보를 획득함으로써, 만나게 되는 장애물을 인식할 수 있도록 하였다. 그리고 만나게 되는 장애물의 조건에 따라 머리를 숙이고, 들고, 관절을 제어하고 하는 일련의 과정을 제어하여 사용자가 로봇의 관절을 직접 제어하는 것이 아니라, 로봇 스스로 장애물을 넘도록 하였다.
또한 지네에서 착안한 연결형 트랙 메커니즘에 이를 제어하기 위한 알고리즘을 적용하여 소형 주행 로봇의 이동성 평가 실험을 수행하였다. 극복 가능한 최대 수직 장애물의 높이를 측정하는 실험에서, 로봇은 최대 45 cm의 수직의 장애물을 극복하였으며 이는 로봇 길이의 56 %, 로봇 높이의 600 %에 해당한다.
지네에서 착안한 메커니즘과 알고리즘으로 제작된 로봇의 성능을 테스트하기 위하여 다양한 높이의 수직 장애물 극복 실험과 다양한 크기의 장애물을 혼합한 지형 주행 테스트를 시행하였다. 모든 실험은 앞선 알고리즘에서 제안한 것처럼 사용자가 전진 명령만을 내림으로써 로봇이 다양한 조합의 장애물을 통과할 수 있는지를 실험한 것이다.
지네가 자신보다 큰 높이의 장애물을 넘을 수 있기 위하여 지네가 가지고 있는 메커니즘에 대해 연구하고 지네가 험지에서 효과적으로 움직이는 모습을 통하여 로봇에 적용가능한 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 논문의 II 장은 지네가 험지 주행에 적합하도록 가지고 있는 메커니즘에 대해 논의하고 로봇에 적용가능한 메커니즘을 제안하였다. III 장에서는 지네가 지느러미를 사용하여 물체를 인식하고 자신의 체절들을 이용하여 장애물을 극복하는 모습에 착안한 알고리즘을 제시하였다.
본문 2.1에서 제시한 지네의 특성을 이용하여 험지 주행의 효율적인 이동을 위하여 트랙모듈의 확장을 이용하였다. 일반적으로 트랙은 험지에서 이동성이 뛰어나다.
본 연구는 소형 주행 로봇이 높은 수직의 장애물을 극복하는데 초점을 맞추어 진행되었으며, 이와 같은 측면에서 다른 로봇과의 수직 장애물 극복성능을 비교해 보았다. 비교 수치로는 로봇의 소형성, 넘을 수 있는 수직 장애물의 높이, 크기를 고려한 수직 장애물 극복성능, 이 세 가지 측면에서 비교를 해보았다. 비교 대상 로봇은 비교적 소형으로 개발된 험지 주행용 로봇 3가지(Shrimp, PackBot, OhniTread)를 선정하였으며, 이와 같은 사항을 표 3에 나타내었다.
수직 장애물 이외에 여러 환경에서의 주행 테스트를 위하여 둥근 돌, 사각 돌, 통나무, 높이가 다른 사각나무로 구성된 환경을 구축하고 그것을 통과하는 실험을 수행하였다. 로봇의 높이보다 높지 않은 울퉁불퉁한 지형에서는 torque off 되어 각 관절이 지형에 맞게 적응하면서 부드럽게 지형을 지나가게 된다.
이 실험에서는 주로 계단형태의 장애물에서 실험하였으며, 단면이 가로/세로 9 cm인 사각기둥을 이용하여 높이를 증가 시키거나 형태을 변형시키면서 실험을 수행하였다. 이 실험에서 사용된 장애물은 9 cm, 18 cm, 27 cm, 36 cm, 45 cm의 수직 장애물로써 그 단면을 그림 10에 나타내었다.
본 연구에서는 지네가 장애물을 넘는 모습을 자세히 살펴보았고 그 결과 간단한 룰로 지형을 파악하고 장애물을 넘는 것을 발견하였다. 이러한 관찰에 근거해 지네가 장애물을 넘는 방법을 로봇에 적용하였으며, 그 결과 사용자의 전진/후진 결정만으로 조작자가 극복하겠다고 결정한 장애물을 로봇이 스스로 파악해 넘도록 제어를 하였다.
이러한 실험 결과를 기존의 험지 주행용 로봇과 비교를 해보았다. 본 연구는 소형 주행 로봇이 높은 수직의 장애물을 극복하는데 초점을 맞추어 진행되었으며, 이와 같은 측면에서 다른 로봇과의 수직 장애물 극복성능을 비교해 보았다.
지네의 수십 개의 마디로 이루어진 분절화 된 몸은 험한 지형에서도 지형 적응성을 높여주고, 긴 몸체에 둘러 있는 다리는 장애물에 다리를 걸쳐서 장애물을 쉽게 타고 올라갈 수 있게 한다. 이러한 지네의 특징을 트랙이 연결된 형태의 로봇으로 제안하였다. 로봇이 모듈 구조로 이루어져 있기 때문에 지네와 마찬가지로 지형 적응성이 우수하고, 트랙의 돌기가 장애물에 걸쳐서 장애물을 쉽게 오를 수 있도록 하기 때문에 지네의 다리와 비슷한 역할을 트랙이 하게 된다.
또한 각각 추가하는 모듈에는 서로 다른 기능을 탑제함으로써 운용시 필요한 기능만을 골라서 작업할 수 있다. 이런 설계개념을 바탕으로 베터리와 메인 컨트롤러를 가지고 전체 로봇을 컨트롤 하는 brain module과 로봇의 길이를 연장시키는 connecting module를 설계, 제작하였다.
지네는 시력이 거의 퇴화되었으나 더듬이를 이용하여 머리주변의 거리정보를 얻고, 이러한 정보를 바탕으로 주변의 장애물을 인식하고 극복한다. 이에 착안하여 로봇의 첫 번째 모듈의 위, 아래, 앞에 거리센서인 IR 센서를 부착하여 머리주변의 거리정보를 획득함으로써, 만나게 되는 장애물을 인식할 수 있도록 하였다. 그리고 만나게 되는 장애물의 조건에 따라 머리를 숙이고, 들고, 관절을 제어하고 하는 일련의 과정을 제어하여 사용자가 로봇의 관절을 직접 제어하는 것이 아니라, 로봇 스스로 장애물을 넘도록 하였다.
로봇이 모듈 구조로 이루어져 있기 때문에 지네와 마찬가지로 지형 적응성이 우수하고, 트랙의 돌기가 장애물에 걸쳐서 장애물을 쉽게 오를 수 있도록 하기 때문에 지네의 다리와 비슷한 역할을 트랙이 하게 된다. 이와 같은 트랙 모듈을 연결함으로써 소형 주행 로봇이 높은 수직의 장애물을 오를 수 있도록 메커니즘을 제안하였다.
지네에서 착안한 메커니즘과 알고리즘으로 제작된 로봇의 성능을 테스트하기 위하여 다양한 높이의 수직 장애물 극복 실험과 다양한 크기의 장애물을 혼합한 지형 주행 테스트를 시행하였다. 모든 실험은 앞선 알고리즘에서 제안한 것처럼 사용자가 전진 명령만을 내림으로써 로봇이 다양한 조합의 장애물을 통과할 수 있는지를 실험한 것이다.

대상 데이터

64 Kg이며, brain module의 무게는 connecting module의 두 배 정도 된다. 개발된 로봇은 동작시 걸리는 최대 토크와 로봇의 무게와 안전계수를 약 1.8로 고려하여 brain module 1개와 connecting module 4개로 구성되어 있으며 로봇의 전체의 사이즈는 길이가 770 mm, 너비가 200 m, 높이가 75 mm이며, 총 무게는 약 3.76 kg이다. 로봇의 사양을 표 1에 정리하였다.
로봇의 이름은 지네의 모습과 움직임에 착안되어 개발된 로봇이라는 의미로 Censation (The centipede robot inspired from its appearance and motion)이라고 정했다. 또한 Brain module과 connecting module에는 각각 구동모터 2개와 관절 연결모터가 1개가 있으며, 사용된 모터는 로보티즈사의 다이나믹셀 AX12가 사용되었다. 관절 연결모터는 상하로 움직일 수 있으며, 모터 내부의 센서로부터 현재의 각도, 하중, 속도 값을 얻을 수 있다.
비교 수치로는 로봇의 소형성, 넘을 수 있는 수직 장애물의 높이, 크기를 고려한 수직 장애물 극복성능, 이 세 가지 측면에서 비교를 해보았다. 비교 대상 로봇은 비교적 소형으로 개발된 험지 주행용 로봇 3가지(Shrimp, PackBot, OhniTread)를 선정하였으며, 이와 같은 사항을 표 3에 나타내었다. 비교 결과, 본 연구에서 개발한 로봇인 연결형 트랙 로봇, Censation 이 다른 로봇 보다 절대적인 면에서 본 수직 장애물 극복 성능 뿐만 아니라, 로봇의 크기를 고려한 성능에서도 더 좋은 성능을 보였다.
그림 10. 실험에 사용된 장애물 종류.
이 실험에서는 주로 계단형태의 장애물에서 실험하였으며, 단면이 가로/세로 9 cm인 사각기둥을 이용하여 높이를 증가 시키거나 형태을 변형시키면서 실험을 수행하였다. 이 실험에서 사용된 장애물은 9 cm, 18 cm, 27 cm, 36 cm, 45 cm의 수직 장애물로써 그 단면을 그림 10에 나타내었다. 그림 11은 45 cm의 장애물을 넘을 때의 모습을 나타낸 사진이다.

성능/효과

또한 지네에서 착안한 연결형 트랙 메커니즘에 이를 제어하기 위한 알고리즘을 적용하여 소형 주행 로봇의 이동성 평가 실험을 수행하였다. 극복 가능한 최대 수직 장애물의 높이를 측정하는 실험에서, 로봇은 최대 45 cm의 수직의 장애물을 극복하였으며 이는 로봇 길이의 56 %, 로봇 높이의 600 %에 해당한다. 이러한 수치는 비슷한 크기의 험지 주행 로봇보다 우수한 성능을 나타내었다.
이러한 수치는 비슷한 크기의 험지 주행 로봇보다 우수한 성능을 나타내었다. 또한 수직 장애물 이외에 돌, 자갈, 통나무 등의 울퉁불퉁한 지형에서 로봇이 주행성을 잃지 않고 잘 주행하는지를 실험하였는데, 로봇의 높이 보다 낮은 장애물로 이루어진 지형에서는 로봇의 관절에 있는 torque가 off되고 마치 passive joint와 같이 되도록 로봇의 관절을 제어했기 때문에, 울퉁불퉁한 지형에서도 안정성을 잃지 않고 주행할 수 있었다.
이 상태로 앞부분이 뒷부분을 끌어올리면서 로봇이 장애물을 넘게 된다. 또한 지네가 장애물을 오를 때 몸에 힘이 들어가고, 장애물을 오른 후나 평지에서 힘을 빼는 것처럼, 로봇의 관절이 일정한 각도이내에서는 torque off되고, 일정각 이상에서는 torque on되어 각도를 고정함으로써 장애물을 오를 때, 몸에 걸리는 토크를 지지하게 하였다. 장애물에서 내려올 때도 지네의 움직임과 비슷하다.
로봇은 주변환경을 파악하고 그에 따라서 로봇의 움직임을 자동으로 컨트롤하기 때문에 넘을 수 있는 최대 수직 장애물의 높이 이하에서는 다양한 높이의 조합 수직 장애물을 극복할 수 있다. 로봇은 최대 45 cm의 수직 장애물을 극복할 수 있었으며, 이는 로봇 높이의 600 %, 로봇의 길이의 58 %에 해당하는 높이이다. 또한 통나무나 자갈 지형 등 수직 장애물이 아닌 울퉁불퉁한 지형에서도 안정적으로 지형을 극복할 수 있었으며, 이는 로봇의 높이보다 장애물의 높이가 낮은 지형에서는 로봇의 각 관절에 있는 모터의 torque가 off 되어 마치 수동링크를 가진 로봇처럼 지형에 잘 적응하며 주행할 수 있기 때문이다.
본 연구를 통해 연결형 트랙 타입이 소형로봇의 이동성을 향상시키는데 매우 효과적이며, 제안한 장애물 자동극복 알고리즘이 간단하면서도 효과적인 것을 확인하였다. 이 연구에서 제안한 로봇은 크기에 비해 높은 이동성을 가지고 있어 군사용 정찰, 동굴 탐사, 재난 구조용 로봇으로 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
각각의 환경은 높은 이동성을 요구하는 환경일 수도 있으며, 높은 이동성을 요구하지 않는 환경일 수도 있다. 본 연구에서 제안한 로봇은 각각의 환경에 맞추어 필요한 만큼의 트랙을 연결함으로 운용효율을 높일 수 있다. 또한 중간에 고장난 부분을 쉽게 교체 할 수 있으며, 분리하여 가지고 있다가 운용시 합침으로써 편리하게 소지하며 이동할 수 있다.
본 연구에서는 지네가 장애물을 넘는 모습을 자세히 살펴보았고 그 결과 간단한 룰로 지형을 파악하고 장애물을 넘는 것을 발견하였다. 이러한 관찰에 근거해 지네가 장애물을 넘는 방법을 로봇에 적용하였으며, 그 결과 사용자의 전진/후진 결정만으로 조작자가 극복하겠다고 결정한 장애물을 로봇이 스스로 파악해 넘도록 제어를 하였다.
비교 대상 로봇은 비교적 소형으로 개발된 험지 주행용 로봇 3가지(Shrimp, PackBot, OhniTread)를 선정하였으며, 이와 같은 사항을 표 3에 나타내었다. 비교 결과, 본 연구에서 개발한 로봇인 연결형 트랙 로봇, Censation 이 다른 로봇 보다 절대적인 면에서 본 수직 장애물 극복 성능 뿐만 아니라, 로봇의 크기를 고려한 성능에서도 더 좋은 성능을 보였다. 이것을 통해 본 연구에서 사용한 연결형 트랙 타입이 수직 장애물 극복에 있어서 우수하고, 효율적이어서 소형 주행 로봇의 이동성을 향상시키는데 매우 좋은 메커니즘을 알 수 있다.
비교 결과, 본 연구에서 개발한 로봇인 연결형 트랙 로봇, Censation 이 다른 로봇 보다 절대적인 면에서 본 수직 장애물 극복 성능 뿐만 아니라, 로봇의 크기를 고려한 성능에서도 더 좋은 성능을 보였다. 이것을 통해 본 연구에서 사용한 연결형 트랙 타입이 수직 장애물 극복에 있어서 우수하고, 효율적이어서 소형 주행 로봇의 이동성을 향상시키는데 매우 좋은 메커니즘을 알 수 있다.
지네는 더듬이의 접촉 정보를 주로 이용하여 주변 환경을 파악한 후, 장애물에 오르거나 장애물에서 내려온다. 지네의 움직임을 살펴본 결과 지네의 판단 프로세스가 비교적 간단하며, 주변의(지네의 더듬이가 닿는 범위) 정보(장애물의 유/무)를 이용하여 지형을 극복하는 것을 알 수 있었다. 또한 지네는 각각의 마디가 근육으로 연결되어 있다.

후속연구

본 연구를 통해 연결형 트랙 타입이 소형로봇의 이동성을 향상시키는데 매우 효과적이며, 제안한 장애물 자동극복 알고리즘이 간단하면서도 효과적인 것을 확인하였다. 이 연구에서 제안한 로봇은 크기에 비해 높은 이동성을 가지고 있어 군사용 정찰, 동굴 탐사, 재난 구조용 로봇으로 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	험지주행기술은 어디에서 많이 활용되고 있는가?	험지주행기술은 행성탐사, 군사용 정찰, 재난구조 등 극한 환경에서 작업하는 로봇분야에서 매우 중요하게 여겨지고 있으며, 공장 내부의 무인 이동 시스템, 산업용 검사 로봇, 건물 내부 감시 로봇, 무인 농기계, 가정용 서비스 로봇, 장애인 도우미 로봇 등 거의 모든 분야에서 활용되고 있다. 험지주행기술에 대한 요구가 매우 다양하고 그 접근 방법 또한 다양하게 존재하기 때문에, 로봇이 어떤 목적으로 어디에서 사용되는가에 따라서 필요한 험지주행기술은 달라질 수 있다.
	정찰용 소형로봇에 많이 이용되는 이동 메커니즘 방식은 무엇이 있는가?	따라서 울퉁불퉁한 지형이나, 장애물이 있는 지형에서 로봇이 원하는 대로 움직이기 위해서는 보다 향상된 이동 메커니즘이 필요하며, 바퀴를 응용하거나 몸체에 새로운 메커니즘을 도입하여야 한다. 정찰용 소형로봇에 많이 사용되었던 방식은 휠 타입 (Shrimp-EPFL [6], JPL GOFOR-MIT [12], Genbu-Tokyo Tech [13], ROBHAZ-KAIST [15]), 레그타입(little dog-Boston Dynamics), 트랙타입(Packbot-iRobot [8], Souryu-Tokyo Tech [10,11])이 있다[14]. 최근에는 생체를 모방하여 로봇의 이동성을 향상시키려는 시도가 많이 있으며, 이것은 자연에 가장 잘 적응한 형태인 생체에서 우리가 미처 생각하지 못하는 좋은 아이디어들을 얻을 수 있기 때문이다.
	생체를 모방하여 로봇의 이동성을 향상시키려는 시도로 무엇이 있는가?	최근에는 생체를 모방하여 로봇의 이동성을 향상시키려는 시도가 많이 있으며, 이것은 자연에 가장 잘 적응한 형태인 생체에서 우리가 미처 생각하지 못하는 좋은 아이디어들을 얻을 수 있기 때문이다. 바퀴벌레의 다리 움직임을 모방한 RHex [1], 개를 모방한 Big dog [2], 개구리의 점핑 메커니즘을 모방한 Grillo [3], 도마뱀의 움직임을 모방한 Salamender [4] 등 생체의 이동 메커니즘을 모방한 연구가 세계각지에서 활발하게 이루어지고 있다. 특히 본 연구는 정찰을 위한 소형 로봇들이 그 크기로 인해 이동성이 제약되는 문제점들을 해결하기 위하여 생물체 중 험지에서도 빠르고 안정적으로 움직일 수 있는 지네를 모티브로 이 연구를 진행하였다.

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