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문제 정의
- 본 논문에서는 관성 측정 장치(IMU)를 사용하여 로봇이 실제 지형을 주행 하면서 경험하는 데이터를 기반으로 접촉한 지면의 형상을 인식하는 방법을 제시한다. 자율 주행 로봇이 지면과 실제로 접하고 있는 각도를 추정하는 것은, 매 순간, 주행 로봇이 지면과 접한 기울기에 따른 주행 안정성을 판단할 수 있게 한다.
- 본 연구는 학습된 데이터에 의존하는 영상센서나 레이저 거리센서 등으로 만들어지는 월드모델에, 로봇이 실제로 주행하면서 경험하는 지면의 형상적인 변화들을 실시간으로 인식하고 보상하여 학습된 데이터베이스를 반드시 필요로 하는 영상 및 레이저 거리센서의 치명적인 단점을 보완하고자 한 기초연구로서, 저속으로 주행하는 경우, 관성 측정 장치를 통해 얻어지는 각도에 간단한 동역학적 해석을 적용한 노이즈 제거를 통하여 지면의 형상을 정확하게 인식하는 것을 확인하였다. 하지만, 이러한 시스템이 적용될 로봇들의 동역학적 구조가 서로 일치하지 않는다는 점과, 속도에 따른 인식 오차가 크다는 문제가 남아있다.
- 특히, 속도가 증가할수록 예측 불가능한 로봇의 순간적인 부양으로 인하여 이를 보상 하기 위한 동역학 수식을 세우는 것도 어렵다. 이후에는 속도에 강인하고 서로 다른 로봇의 동역학적 구조에 영향을 받지 않는 알고리즘을 개발하는 것이 목표이다.
- 로봇의 시작위치와 목표위치가 주어진다면 Dynamic A* 알고리즘을 사용 하여 목적지까지의 경로를 계획할 수 있다[5]. 하지만 영상 센서와 레이저 거리 센서의 사용은 로봇으로부터 수 미터(m) 떨어진 주위환경에 대한 인식을 목적으로 한다. 즉, 선행 지형의 굴곡 정도와 주변 장애물 등을 구분하고 주행할 수 있는 구역과 주행할 수 없는 구역을 판단한다.
가설 설정
- 5m/s의 속도로 레퍼런스 지형 구조물을 주행하여 얻은 각도 데이터에 1, 2 차 각도 보상을 적용하기 전과 적용한 이후의 높이 결과를 비교하여 나타낸 그래프이다. 각도를 보상하기 전에 계산된 지형의 높이 값은 약 31.5cm로 실제 높이 값보다 약 1.5cm 정도의 오차를 보이는 것을 확인하였으며 그 원인이 로봇의 주행 초기 가속으로 인한 관성각도 오차에 있다고 가정하였다. 실제로 주행 초기에 로봇이 평지를 일정구간 주행하였으나, Fig.
- 1 은 실험용 로봇의 각 부분에 작용하는 힘을 나타낸 그림이다. 공기에 의한 저항은 크게 영향을 받지 않는다고 가정하고 제외하였다. 각 바퀴를 기준으로 발생하는 모멘트를 구하면 식 (1.
- 본 논문에서는, 로봇 몸체를 변형이 없는 강체로 가정하여 로봇 몸체의 중심 좌표가 항상 일정한 상수로 고정하였고, dx는 절대 속도계로부터 얻어지는 위치 값으로 하였다. 또한, x축 방향으로의 직선 주행에 대한 실험만 진행하였으므로 로봇이 y축 방향의 운동은 하지 않는다고 가정하여 0으로 (dy = 0) 대입하였다. dz는 관성 측정 장치로부터 얻어지는 매 순간의 각도 값을 빗변의 기울기로 하고, 절대속도계로부터 얻어지는 x축 방향으로의 이동변위(dx–dx-1)를 빗변의 길이로 하여 얻어지는 높이 값으로 대신하였다.
- #에 곱해지는 3x3 행렬은 회전 행렬(Rotation Matrix)을 나타내며 φ, θ, ψ는 각각 Yaw, Pitch, Roll 각을 나타낸다. 본 논문에서는, 로봇 몸체를 변형이 없는 강체로 가정하여 로봇 몸체의 중심 좌표가 항상 일정한 상수로 고정하였고, dx는 절대 속도계로부터 얻어지는 위치 값으로 하였다. 또한, x축 방향으로의 직선 주행에 대한 실험만 진행하였으므로 로봇이 y축 방향의 운동은 하지 않는다고 가정하여 0으로 (dy = 0) 대입하였다.
- 하지만 여기서 주의 해야 할 것은 타이어의 강성 계수 k를 구하는 것이다. 타이어의 강성 계수는 선형탄성 영역에 대한 변형과 비선형 영역의 변형을 동시에 고려해 주어야 하지만, 본 논문에 사용된 실험 로봇에서는 타이어에 가해진 압력에 따라 선형적으로 증가한다고 가정하여 타이어의 강성 계수를 샘플링 타임마다 구해지는 하중 값에 따라 변경시켜 주었다.
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