[논문]삼변·삼각 측량 협업을 이용한 홈 웰니스 로봇의 자기위치인식에 관한 연구

이병수; 김승우

doi:10.7471/ikeee.2014.18.1.057

초록
AI-Helper

본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. The self-Localization of indoor mobile robot is very important for the sophisticated trajectory control. In this paper, the robot's self-localization algorithm is designed by RF sensor network and fuzzy inference. T...

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. The self-Localization of indoor mobile robot is very important for the sophisticated trajectory control. In this paper, the robot's self-localization algorithm is designed by RF sensor network and fuzzy inference. The robot realizes its self-localization, using RFID sensors, through the collaboration algorithm which uses fuzzy inference for combining the strengths of triangulation and triangulation. For the triangulation self-Localization, RSSI is implemented. TOA method is used for realizing the triangulation self-localization. The final improved position is, through fuzzy inference, made by the fusion algorithm of the resultant coordinates from trilateration and triangulation in real time. In this paper, good performance of the proposed self-localization algorithm is confirmed through the results of a variety of experiments in the base of RFID sensor network and reader system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 RFID 센서를 이용하여 로봇의 자기 위치를 인식하며, 삼변과 삼각측량의 장점을 퍼지추론을 이용하는 융합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 자기위치인식을 구현하기 위하여 RSSI방식을 사용하고, 삼각측량은 각도를 이용한 위치인식이기 때문에 TOA방식으로 도달한 위상각을 사용하여 위치인식을 구현한다.
본 논문에서는 스마트 홈 웰니스 로봇의 정밀한 자기 위치인식을 위한 RFID 센서 네트워크 시스템을 구현하였고, 퍼지추론을 이용한 삼각측량과 삼변측량의 협업으로 제어 시스템이 효율적으로 설계되었다. 거리만 사용하였을 때 발생하였던 위치오차를 삼각측량법과 협업하므로서 현격히 줄일 수 있음을 실험 결과들을 통하여 확인 할 수 있었다.
이러한 불확실성과 부정확성은 비선형성과 시변성을 유발하고 이것은 정밀한 위치추정에 어려움이 존재하게 된다. 본 논문에서는 퍼지 위치 추정기를 사용하여 HWR의 정확한 위치추정 방법을 제시한다.

제안 방법

구현된 시스템의 동작 결과를 확인하기 위하여 위치인식 실험을 실시한다. RSSI의 세기를 이용하여 거리를 산출가능 한지 실험하였다.
구현된 시스템의 동작 결과를 확인하기 위하여 위치인식 실험을 실시한다. RSSI의 세기를 이용하여 거리를 산출가능 한지 실험하였다.
메인 컨트롤러로 ATMEL사의 AT91SAM7S256 MCU를 사용하며, 센서 데이터 수신 및 로봇이동의 관련된 정보처리와 제어 알고리즘을 연산한다.
[8] 삼변 및 삼각측량을 통해 얻은 결과 좌표값들을 퍼지 추론기에 의하여 실시간으로 개선하여 보다 정확한 마지막 결과 위치를 계산한다. 본 논문에서는 설계한 RFID시스템을 홈 웰니스 로봇에 탑재하고, 제안한 융합 알고리즘의 실험 결과를 통해 개선된 위치인식 성능을 확인한다.
하지만 미소각에서 불확실성이 강하다. 이러한 애매모호한 결과와 정확하지 않은 위치를 결정하기 위해 퍼지 추론기를 통해 두 개의 방식의 장점을 가지고 위치를 추정하려 한다. 융합의 정도를 위치추정 신뢰지수 K_w를 사용하여 퍼지추론을 할 것이다.
범위는 0°에서 90°까지의 값을 받게 된다. 이를 5가지 단계로 나누어 퍼지 룰 베이스를 만들었고 다음 표와 같이 나타내었다.

대상 데이터

1 는 퍼지 룰 베이스 이다. RFID 센서의 실험 데이터에 의해 설계되었다.
본 논문에서의 실내 환경의 크기는 7000×7000×3000mm로 이루어져 있다.
실험에 사용한 로봇은 HWR이고 3개의 옴니휠을 사용하고 DC 모터 축과 커플링으로 결합되어 있으며, 옴니휠 구동부는 120° 간격으로 Y자 형태로 배치되어 있다.

이론/모형

삼변측량을 이용한 거리 추출을 위해서는 각 태그에서 리시버까지의 거리를 측정해야한다. 거리를 구하기 위한 방법으로 본 논문 에서는 RSSI방식을 이용하여 거리를 구하고자 한다. RSSI(Received signal Strength Indication)는 신호를 수신받은 강도를 의미한다.
비퍼지화 방법은 실시간 자기 추정을 하기 위하여 빠른 연산시간을 갖는 처리방법인 높이법을 사용하였다.
거리만 사용하였을 때 발생하였던 위치오차를 삼각측량법과 협업하므로서 현격히 줄일 수 있음을 실험 결과들을 통하여 확인 할 수 있었다. 삼변측량 자기위치인식을 구현하기 위하여 RSSI방식을 구현하였고, 삼각측량 자기 위치인식 구현을 위해 TOA방법을 사용하였다. 삼변 및 삼각측량 기법을 통해 얻은 결과 값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합 하였고 개선된 최종 위치를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 RFID 센서를 이용하여 로봇의 자기 위치를 인식하며, 삼변과 삼각측량의 장점을 퍼지추론을 이용하는 융합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 자기위치인식을 구현하기 위하여 RSSI방식을 사용하고, 삼각측량은 각도를 이용한 위치인식이기 때문에 TOA방식으로 도달한 위상각을 사용하여 위치인식을 구현한다.[8] 삼변 및 삼각측량을 통해 얻은 결과 좌표값들을 퍼지 추론기에 의하여 실시간으로 개선하여 보다 정확한 마지막 결과 위치를 계산한다.
퍼지제어 에서는 가장 간단한 형태의 직접 추론법인 Mizumoto’s Method인 Product-Sum Method를 사용하였다.

성능/효과

거리가 증가함에 따라 신호의 세기가 점점 약화되고 있다는 것을 확인할 수 있고 이를 Friis공식에 적용하여 거리로 산출 하였을 때 오차범위 3cm내에 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트 홈 웰니스 로봇의 정밀한 자기 위치인식을 위한 RFID 센서 네트워크 시스템을 구현하였고, 퍼지추론을 이용한 삼각측량과 삼변측량의 협업으로 제어 시스템이 효율적으로 설계되었다. 거리만 사용하였을 때 발생하였던 위치오차를 삼각측량법과 협업하므로서 현격히 줄일 수 있음을 실험 결과들을 통하여 확인 할 수 있었다. 삼변측량 자기위치인식을 구현하기 위하여 RSSI방식을 구현하였고, 삼각측량 자기 위치인식 구현을 위해 TOA방법을 사용하였다.
두 측량에서의 각각의 오차를 퍼지추론을 이용한 두 방식의 융합을 통하여 추정 위치를 보정한 결과 매우 좋은 추정값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험 결과들을 통하여 실시간으로 로봇의 자기위치추정이 크게 개선된 것을 확인하였다.
삼변 및 삼각측량 기법을 통해 얻은 결과 값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합 하였고 개선된 최종 위치를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 할 수 있었다.
두 측량에서의 각각의 오차를 퍼지추론을 이용한 두 방식의 융합을 통하여 추정 위치를 보정한 결과 매우 좋은 추정값을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험 결과들을 통하여 실시간으로 로봇의 자기위치추정이 크게 개선된 것을 확인하였다.
삼변측량 자기위치인식을 구현하기 위하여 RSSI방식을 구현하였고, 삼각측량 자기 위치인식 구현을 위해 TOA방법을 사용하였다. 삼변 및 삼각측량 기법을 통해 얻은 결과 값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합 하였고 개선된 최종 위치를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인간 공존형 서비스 로봇에 요구되는 역량은 무엇인가?	가정에서 일상생활을 지원할 수 있는 인간 공존형 서비스 로봇 개발은 고령화 사회에서 노동력 부족의 대처 수단과 헬스 케어 역할을 해 줄 것 이다. 인간 공존형 서비스 로봇은 인간 친화적인 통신과 안전한 인간 지원 그리고 정교한 조작능력을 갖추어야 한다. 그렇기 때문에 홈서비스 로봇은 실내에서의 위치인식이 그것의 정교한 추적제어를 위하여 매우 중요하다.
	GPS는 무엇인가?	대표적인 위치추정기술로는 GPS가 있다. GPS는 인공위성이 주기적으로 전성하는 신호를 수신기가 수신하여 위치를 추정하는 방식이다. 하지만 GPS는 실외에서만 위치를 추정할 수 있다는 단점이 있다.
	대상 위치를 측정하기 위한 대표적인 방법은 무엇인가?	대상 위치를 측정하기 위한 대표적인 방법은 여러 가지가 있다.[4] 신호의 세기를 이용한 RSSI, [3] 신호의 도착시간을 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival) [7] 와 TOA(Time Of Arrival), [5] 그리고 각도를 이용한 AOA(Angle of Arrival)방식이 있다. 현재 위치 시스템에서 가장 널리 사용하는 위치 척도로 TOA방식을 많이 사용 한다.

참고문헌 (9)

H. S. Ahn, J . Y. Lee, W.P.Yu, K.S.Han, "Indoor Localization Technique for Intelligent Robotic Space", Vol. 22, No. 2, pp48-57, 2007.4
Jeon Hyeon-Sig, Woo Sung-Hyun, Lee Ho-Eung, Ryu In-seon, Yoon Sung-Kun, Park Hyun-ju, "A Study on Algorithm for Efficient Location Tracking in Indoor Environment", Journal of Information Technology Applications & Management Vol. 13 No. 3 pp.59-74, 2006. 9
Lomg XIAO, Ye YIN, WU, Jianewi WANG: A Large -scale RF-based indoor Localization System Using Low-complexity Gaussian Filter and Improved Bayesian ingerence
Hui Liu, Houshang Darabi, Pat Banerjee and J ing Liu: Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems, IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society, vol.37, pp1067-1080, (2007)

상세보기
Cesare Alippi, Giovanni Vanini: A RSSI-based and calibrated centralized localization technique for Wireless Sensor Networks, in Proceedings of Fourth IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOMW'06), Pisa, Italy, March (2006), pp. 301-305
Filonenko, Viacheslav; Cullen, Charlie; Carswell, J ames D. 2013. "Indoor Positioning for Smartphones Using Asynchronous Ultrasound Trilateration." 2, no. 3: 598-620.

상세보기
R. Tamasaki. "TDOA Location system for IEEE 802.11b WLAN." Proc. of IEEE, vol.1, pp. 980-684, (2001)
J.J . Caffery, Jr.,"A new approach to the geometry of TOA Location", Vehicular Technology Conference, IEEE, vol. 4, pp1943-1949, (2000)
D. Hahnel, W Burgard D. Fox, K Fishkin and M. Philpose, "Mapping and localization with RFID technology," Intel Research Institute, Seattle, WA, Tech. Rep. IRS-TR-03-014,Dec 2003 and data recovery circuit with three-state phase detector and dual-path loop architecture", European Solid-State Circuits, 2003. ESSCIRC '03. Conference on , 16-18 Sept. 2003

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