[논문]정밀 GPS 기반의 실외환경에서의 로봇 위치 추정 및 OpenRTM을 이용한 모니터링

문용선; 노상현; 조광훈; 배영철

doi:10.13067/jkiecs.2012.7.2.425

정밀 GPS 기반의 실외환경에서의 로봇 위치 추정 및 OpenRTM을 이용한 모니터링
Robot Localization and Monitoring using OpenRTM in Outdoor Environment based on Precision GPS 원문보기 논문타임라인

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.7 no.2, 2012년, pp.425 - 431

문용선 (순천대학교 정보통신공학부) , 노상현 (순천대학교 정보통신공학부) , 조광훈 ((주)메크로시스템엔지니어링) , 배영철 (전남대학교 전기.전자통신.컴퓨터 공학부)

초록
AI-Helper

로봇의 실외 주행의 경우 실내 주행과 달리 실외 환경 전체에 대한 지도를 미리 작성할 수 없어 대부분 GPS를 이용하고 있으며 지도에 기반한 연구는 거의 없는 상황이다. 본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 실외 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM을 적용하여 관리자가 서버를 통해 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the case of outdoor moving of robot, it is differ to indoor moving case due to it cannot prepare map early for entire outdoor environments, there is nearly no research based on map because most outdoor robots use GPS. In this paper, we implement outdoor robot localization that using precision GPS and then GPS data applying MCL algorithm in outdoor environments of plane of 2 dimensional without incline section. We also perform a simple mission scenario by using applied robot localization in outdoor robot. We applying OpenRTM based on middleware, we can be controlled and grasped situation of the outdoor robot by remote through server by manager.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

DomainAgentServer RTC는 그림 7과 같이 Tracking Map Display과 Sector Robot Control Window GUI를 구성하였다. 로봇의 위치와 경로 등을 나타낼 수 있는 맵과 제어 명령, 상태 모니터링을 위한 것이다. 맵에서 원으로 표현된 것은 로봇이며, 로봇의 헤딩 방향을 가리키기 위한 직선이 표현되어 있다.
본 논문에서는 GPS 좌표와 방위각을 이용한 로봇의 위치 제어로 LRF와 MCL 알고리즘을 이용하여 정밀위치 제어를 구현하고 이를 이용하여 3가지 임무 시나리오를 설정하고 동작 테스트를 목적으로 한다.

가설 설정

세 번째는 침입자 추적으로 침입자 발생시 로봇이 침입자를 추적하는 모드이다. 이를 위해서 하나의 로봇을 침입자로 가정하고, 다른 로봇은 침입자 로봇의 위치 정보를 알고 있어야 한다. 침입자의 위치 정보는 서버를 통해서 추적 로봇에게 알리게 되며 추적 로봇은 자신의 현재 위치와 침입자의 위치를 비교하여 침입자 반경 1m 이내에 도달하면 침입자 추적에 성공한 것으로 하였다.

제안 방법

이동 로봇은 서버에서 지시한 경로 계획을 통해 중복되는 구역이 없도록 모든 구역에 대한 정찰을 수행하며, 이동 중에 이동식 장애물을 만날 경우 이를 회피하고 본래의 경로로 복귀하여 정찰을 계속적으로 수행하는 임무이다. 경로 계획은 로봇이 이동 가능한 곳에 미리 경유점과 경유점에 대해 순번을 지정하여 순차적으로 경유점을 지나도록 설정하였다. 이를 그림 3에 나타내었다.
RTC는 다른 컴포넌트와 데이터나 명령을 통신하기 위한 입출력 포트가 있으며, 동기화를 위한 액티비티라 부르는 RTC의 상태 천이와 RTC의 파라미터를 조정할 수 있는 배치 기능 등이 갖추어져 있다. 그리고 미들웨어 기반으로 네트워크상에서 분산 실행된 RTC를 결합하여 시스템을 구성할 수 있어, 본 논문에서는 로봇 제어와 원격 모니터링을 구성하는데 사용하였다.
본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외 환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 실외 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM[11]을 적용하여 관리자가 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM을 적용하여 관리자가 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
두 번째, 화재 감지 임무는 아래 그림 10과 같이 장애물이 없는 환경임을 감안하여 현재 위치와 가장 가까운 경유점과 목표 경유점을 연결하여 로봇의 이동 경로를 생성하여 수행하였다. 로봇의 이동 자체는 정해진 경로를 이동한다는 점에서 첫 번째 임무와 다를 바가 없다.
OpenRTM은 로봇 시스템을 컴포넌트 지향의 개발을 하기 위한 소프트웨어 플랫폼으로 CORBA 기반의 RT 미들웨어 기술을 적용한 것이다. 로봇 시스템을 만들 때 기능 요소마다 RTC라 부르는 프로그램을 작성해 RTC를 결합하는 방식으로 시스템을 구축한다. RTC는 다른 컴포넌트와 데이터나 명령을 통신하기 위한 입출력 포트가 있으며, 동기화를 위한 액티비티라 부르는 RTC의 상태 천이와 RTC의 파라미터를 조정할 수 있는 배치 기능 등이 갖추어져 있다.
본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외 환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 실외 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM[11]을 적용하여 관리자가 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 경사 구간이 없는 2차원 평면의 실외환경에서 정밀 GPS를 사용하여 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하여 로봇 위치 추정을 구현하고, 이를 적용하여 간단한 임무 시나리오를 수행하였다. 그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM을 적용하여 관리자가 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
침입자의 위치 정보는 서버를 통해서 추적 로봇에게 알리게 되며 추적 로봇은 자신의 현재 위치와 침입자의 위치를 비교하여 침입자 반경 1m 이내에 도달하면 침입자 추적에 성공한 것으로 하였다. 침입자가 다시 이동하면 다시 추적을 시작하여 계속적으로 추적하도록 하였다. 이를 그림 5에 나타내었다.
이를 위해서 하나의 로봇을 침입자로 가정하고, 다른 로봇은 침입자 로봇의 위치 정보를 알고 있어야 한다. 침입자의 위치 정보는 서버를 통해서 추적 로봇에게 알리게 되며 추적 로봇은 자신의 현재 위치와 침입자의 위치를 비교하여 침입자 반경 1m 이내에 도달하면 침입자 추적에 성공한 것으로 하였다. 침입자가 다시 이동하면 다시 추적을 시작하여 계속적으로 추적하도록 하였다.

대상 데이터

GPS 수신기로부터 나오는 데이터는 세계측지계를 기준으로 한 3차원 좌표(위도, 경도, 표고)이다. 이를 로봇의 맵으로 사용하기 위해서 x-y의 2차원 좌표계로 변환하여 사용하게 된다.
본 논문에서 사용한 로봇은 그림 1의 레드원테크놀러지(주)의 실외주행용 이동로봇 MRP-NRLAB04로, 주행방식은 4개의 바퀴가 독립적으로 구동되며, 회전은 스키드 타입이다. 평지에서 최대속도 0.
카메라는 로지텍사의 QuickCam Sphere AF로 주행 중 주변 상황을 알기 위한 모니터링용으로 사용된다. 본 논문에서는 3대의 로봇을 사용하였다. GPS는 아센코리아사의 정밀 GPS AKN1M 모델로 위치 정확도는 SBAS 방식으로 0.

이론/모형

로봇의 위치 추정은 좌표를 변환한 GPS 데이터를 MCL 알고리즘에 적용하였다. MCL 알고리즘은 로봇이 위치할 수 있는 공간에 파티클을 랜덤으로 위치시키고, 센서의 값을 통해 파티클에 가중치를 부여한다.
이를 로봇의 맵으로 사용하기 위해서 x-y의 2차원 좌표계로 변환하여 사용하게 된다. 본 논문에서는 2차원 좌표계를 UTM 좌표계를 사용하였다. 그리고 변환된 좌표계와 로봇의 맵 정보와 매핑시켜 최종적으로 x-y 좌표계를 사용한다.

성능/효과

그렇지만 임무 수행 시간이 길어지면, 경로를 이탈하는 상황이 발생하였다. 그 원인은 로봇의 위치 추정에 자이로 센서를 로봇의 헤딩 각으로 사용하였는데, 로봇의 주행 시간이 길어지면, 자이로 센서의 누적오차로 인해 실제 로봇이 지정된 경로를 이탈하였는데도 서버의 모니터링 화면에선 정상적으로 주행하는 것으로 나타났다. 사용한 자이로 센서의 데이터시트엔 시간당 10°의 오차율을 가지는 것으로 확인하였으며, 자이로 센서의 각도값을 보정할 알고리즘이 필요하게 되었다.
세 번째, 침입자 추적 모드는 서버에서 명령을 2번 내려야 침입자를 추적하기 시작했으며, 한 번의 추적 완료로 임무를 종료하는 문제가 있었다. 문제의 원인은 프로그램상에서 로봇의 임무 수행 모드에 대한 설정이 잘못되어 문제가 발생한 것을 확인하였으며, 이는 테스트 수행 전에 충분한 검증을 하지 않았기 때문에 발생한 문제였다.
첫 번째, 정찰 임무 수행에서는 20분 이내의 임무 수행에서는 정해진 경로대로 잘 이동하였다. 그렇지만 임무 수행 시간이 길어지면, 경로를 이탈하는 상황이 발생하였다.

후속연구

앞으로의 연구과제로 테스트를 통해 발견한 문제점을 수정, 보완하여 구현된 시스템의 안정성을 높이며, 향후 무인 경비 시스템, 오염된 지역의 정찰 임무나 조난자 구출과 같은 임무를 수행할 수 있도록 연구할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	OpenRTM은 무엇인가?	OpenRTM은 로봇 시스템을 컴포넌트 지향의 개발을 하기 위한 소프트웨어 플랫폼으로 CORBA 기반의 RT 미들웨어 기술을 적용한 것이다. 로봇 시스템을 만들 때 기능 요소마다 RTC라 부르는 프로그램을 작성해 RTC를 결합하는 방식으로 시스템을 구축한다.
	위치인식 시스템에는 어떤 것들이 있나?	이런 위치인식 시스템에는 위성을 이용한 GPS(Global Positioning System), 적외선 센서를 이용한 시스템, 초음파 센서[3]를 이용한 시스템, 카메라[4]를 이용한 시스템들이 있다. 또한 알고리즘적인 면에선 칼만 필터, 다중 추측 칼만 필터, 마코프 위치 추정, 그리고 몬테카를로 위치 추정(MCL)등과 같이 다양한 방법[5-7]이 연구되고 있다.
	MCL 알고리즘은 어떻게 로봇의 현재 위치를 추정할 수 있나?	MCL 알고리즘은 로봇이 위치할 수 있는 공간에 파티클을 랜덤으로 위치시키고, 센서의 값을 통해 파티클에 가중치를 부여한다. 가중치가 부여되고 다시 파티클을 위치시키는 것을 샘플링이라고 표현하며, 이러한 샘플링이 반복되면서 로봇의 현재 위치를 추정할 수 있게 된다. 그리고 기본적인 오차율을 적용하기 위한 모션 에러 모델과 센서에러 모델을 사용하여 정확도를 높이게 된다.

참고문헌 (12)
타임라인 바로가기

이상목, "Vision센서와 초음파센서를 이용한 이 동로봇의 Localization", 충남대학교 석사학위논문, 2001.

인용구절

인용 구절

특히 무인 주행 시스템을 구현할 때, 고정된 공간에서 물체의 절대 위치 및 상대 위치를 인식하는 문제는 성공적인 주행을 위하여 매우 중요하게 인식된다[1][2].
권태범, 송재복, 강신천, "실외 이동로봇의 고도 지도 기반 위치인식을 위한 고도관성모멘트 추출 및 정합", 제어.로봇.시스템회 논문지, 15권, 2호, pp. 203-210, 2009.

인용구절

인용 구절

특히 무인 주행 시스템을 구현할 때, 고정된 공간에서 물체의 절대 위치 및 상대 위치를 인식하는 문제는 성공적인 주행을 위하여 매우 중요하게 인식된다[1][2].
윤강섭, "초음파 위성 시스템을 위한 개선된 위치추정 알고리즘", 한국전자통신학회논문지, 6권, 5호, pp. 775-781, 2011.

원문보기 상세보기 타임라인에서 보기
인용구절

인용 구절

이런 위치인식 시스템에는 위성을 이용한 GPS(Global Positioning System), 적외선 센서를 이용한 시스템, 초음파 센서[3]를 이용한 시스템, 카메라[4]를 이용한 시스템들이 있다.
김익순, 신현식, "CCTV 카메라를 활용한 3D 지리정보시스템 구현", 한국전자통신학회논문지, 6권, 4호, pp. 148-156, 2011.

인용구절

인용 구절

이런 위치인식 시스템에는 위성을 이용한 GPS(Global Positioning System), 적외선 센서를 이용한 시스템, 초음파 센서[3]를 이용한 시스템, 카메라[4]를 이용한 시스템들이 있다.
김태균, 고낙용, 노성우, 이영필, "몬테카를로 위치추정 알고리즘을 이용한 수중로봇의 위치추정", 한국전자통신학회논문지, 6권, 2호, pp. 288-295, 2011.

원문보기 상세보기 타임라인에서 보기
인용구절

인용 구절

또한 알고리즘적인 면에선 칼만 필터, 다중 추측 칼만 필터, 마코프 위치 추정, 그리고 몬테카를로 위치 추정(MCL)등과 같이 다양한 방법[5-7]이 연구되고 있다.
노성우, 고낙용, 김태균, "위치 추정, 충돌 회피, 동작계획이 융합된 이동로봇의 자율주행 기술 구현", 한국전자통신학회논문지, 6권, 1호, pp. 148-156, 2011.

원문보기 상세보기 타임라인에서 보기
인용구절

인용 구절

또한 알고리즘적인 면에선 칼만 필터, 다중 추측 칼만 필터, 마코프 위치 추정, 그리고 몬테카를로 위치 추정(MCL)등과 같이 다양한 방법[5-7]이 연구되고 있다.
김광진, 고낙용, 박세승, "시뮬레이션을 이용한 이동 로봇의 충돌회피 알고리즘 비교", 한국전자통신학회논문지, 7권, 1호, pp. 187-194, 2012.

원문보기 상세보기 타임라인에서 보기
인용구절

인용 구절

또한 알고리즘적인 면에선 칼만 필터, 다중 추측 칼만 필터, 마코프 위치 추정, 그리고 몬테카를로 위치 추정(MCL)등과 같이 다양한 방법[5-7]이 연구되고 있다.
H. Durrant-Whyte and T. Bailey, "Simultaneous Localization and Mapping: Part I, the essential algorithms," IEEE Robotics and Automation Magazine, Vol. 13, No. 2, pp. 99-110, March 2006.

상세보기
인용구절

인용 구절

따라서 실외주행의 경우 실내주행과 달리 환경에 대한 지도를 미리 가지고 있는 상태에서 지도에 기반한 위치인식을 하는 경우가 흔치 않은 상황이다[8-10].
박영빈, 서일홍, 최병욱, "실제 실내 환경에서 이동로봇의 위상학적 위치 추정", 로봇학회논문지, 4권, 1호, pp. 25-33, 2010.

인용구절

인용 구절

따라서 실외주행의 경우 실내주행과 달리 환경에 대한 지도를 미리 가지고 있는 상태에서 지도에 기반한 위치인식을 하는 경우가 흔치 않은 상황이다[8-10].
조성호, 한순신, 이인옥, 이장명, "iGS를 사용한 이동로봇의 실내 위치 인식 시스템", 부산대학교 석사학위논문, 2007.

인용구절

인용 구절

따라서 실외주행의 경우 실내주행과 달리 환경에 대한 지도를 미리 가지고 있는 상태에서 지도에 기반한 위치인식을 하는 경우가 흔치 않은 상황이다[8-10].
OPEN RTM Document, "http://www.openrtm.org/"

인용구절

인용 구절

그리고 미들웨어 기반의 OpenRTM[11]을 적용하여 관리자가 원격으로 로봇을 제어하거나 상황을 관제할 수 있도록 하였다.
OMG "Robotic Technology Component Specification Version 1.0", 2008.

인용구절

인용 구절

로봇의 이동은 엔코더와 자이로를 이용하여 계산한다[12].

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증