[논문]상하 카메라를 이용한 무인 지게차의 도킹

이상진; 송재복

doi:10.5302/j.icros.2015.15.0115

상하 카메라를 이용한 무인 지게차의 도킹
Unmanned Forklift Docking Using Two Cameras 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.10, 2015년, pp.930 - 935

Abstract ▼ AI-Helper

An unmanned forklift requires precise positioning and pallet detection. Therefore, conventional unmanned forklifts use high-cost sensors to find the exact position of the pallet. In this study, a docking algorithm with two cameras is proposed. The proposed method uses vision data to extract the angle difference between the pallet and the forklift. Then the control law is derived from the extracted angle for successful docking. The extracted angle is compared with the actual angle in the real environment. The control law is tested with the Lyapunov stability test and Routh-Hurwitz stability criterion. Through various experiments, the proposed docking algorithm showed the success rate high enough for real-life applications.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

Routh-Hurwitz criterione 위에서 확인한 Lyapunov 안정이모든 영역에서 적용되는 것을 확인하기 위한 과정이다. Routh-Hurwitz criterione 선형 시스템을 기준으로 계산되므로제어법칙을 선형으로 바꾸는 과정이 필요하다.
본 논문에서는 도킹 작업을 수행하기 위해서 시작점에서팔레트와 지게차 사이의 각도를 측정하였다. 도킹 작업은 그림 7과 같이 시작점에서의 지게차와 팔레트 사이의 상대적인 위치 관계를 바탕으로 지게차를 팔레트 전면까지 이동시킨 후에 전진하면 성공적으로 수행된다(a).
본 논문에서는 두 개의 카메라를 사용해서 레이저 센서 없이도 정확한 팔레트의 위치를 찾고 도킹 작업을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 두 카메라를 통해서 팔레트와 지게차 사이의 거리와 각도를 측정하고, 이를 바탕으로 도킹을 수행한다.
본 논문에서는 비전센서를 이용한 도킹 과정을 제안하였다. 그러나 본 논문에서는 팔레트의 감지를 반사판을 통해서하였으므로 팔레트에 반사판을 부착해야 한다는 단점이 있다.
본 논문에서는 비전센서를 통한 팔레트와 지게차 사이의각도를 계산하고, 이를 이용한 도킹 과정을 제안하였다. 제안된 도킹의 효용성은 실험을 통하여 입증하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다.
본 논문에서는 상단 및 하단에 설치된 두 카메라를 이용하여 팔레트와 지게차 사이의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 거리를 측정하는데 사용한 기술은 에피폴라 기하학 (epipolar geometry) 모델을 기반으로 한 삼각즉량 방법이다.
본 논문에서는 위에서 측정한 각도를 바탕으로 위치 및 각도 보정을 하며 정밀하게 도킹을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해서 센서의 측정오차나 외란 등이발생하여도 성공적인 도킹을 수행할 수 있게 된다.
본 논문에서는 팔레트 구멍 중심과 지게차의 현재 위치 간의 J축의 거리 및 각도차이 建 변수로 하는 제어법칙을 제안한다. 이 제어법칙에서는 팔레트와 지게차 사이의 X축의거리 X를 제외하는데, 이는 포크와 팔레트가 만나기 전까지만 지게차의 (%, 为가 (均에 수렴한다면 도킹에 성공할 수있으므로 초기의 X의 오차는 별 문제가 없기 때문이다.

가설 설정

그림 7. (a) 일렬 정렬 성공, (b) 일렬 정렬 실패.
그림 12에 실험결과를 나타내었다. 지게차는 원점으로부터 제어를 시작하였으며, 초기에 목표의 우측을 바라보고 있다고 가정하고 시뮬레이션을 시작하였다. 팔레트는 (4m, 0.

제안 방법

이를 해결하기 위해서 팔레트의 위치와 레이저 센서의 장착 위치를 고정시켜 놓거나 비전센서를 추가적으로 설치하여 팔레트를 탐색한다. 기존에 비전을사용한 도킹 연구는 팔레트의 설치 위치 앞에 임의 형상을추가하고, 그 형상을 바탕으로 팔레트를 인식해서 도킹을 수행하였다[6, 7].
실험은 그림 13과 같이 지게차를 팔레트에서 정면으로 4m 떨어진 지점을 시작점으로 한 뒤 좌측으로 0.4m씩 이동시키며 실험을 수행하였다. 또한 각 지점에서 지게차가 팔레트의중심을 바라보는 각도를 기준으로 5。씩 좌우로 회전시켜 가며 수행하였다.
실험은 카메라와 팔레트 사이의 위치 관계를 변화시키며수행하였다. 팔레트와 카메라 사이의 거리는 Im부터 4m까지 Im 간격으로 설정하였으며, 각 지점에서 5°, 10°, 20°, 30。의 각도로 센서가 바라보는 방향을 변경하면서 각도를 측정하였다.
4m씩 이동시키며 실험을 수행하였다. 또한 각 지점에서 지게차가 팔레트의중심을 바라보는 각도를 기준으로 5。씩 좌우로 회전시켜 가며 수행하였다. 회전 좌표계는 지게차 전면을 기준으로 왼쪽을 +로, 오른쪽을 -로 취급하였다.
단층 레이저 스캐너는 고정된 위치만을 탐지하므로 센서가 정확히 팔레트와 같은 높이에 있어야 팔레트의 감지가 가능하며, 팔레트의모양이 일정해야 한다[5]. 이를 해결하기 위해서 팔레트의 위치와 레이저 센서의 장착 위치를 고정시켜 놓거나 비전센서를 추가적으로 설치하여 팔레트를 탐색한다. 기존에 비전을사용한 도킹 연구는 팔레트의 설치 위치 앞에 임의 형상을추가하고, 그 형상을 바탕으로 팔레트를 인식해서 도킹을 수행하였다[6, 7].
제안한다. 제안하는 방법에서는 두 카메라를 통해서 팔레트와 지게차 사이의 거리와 각도를 측정하고, 이를 바탕으로 도킹을 수행한다. 도킹을 위한 제어식은 시뮬레이션을 통해서 이론적으로 이용 가능함을 보였으며, 실제 환경에 적용하여 비전센서만을 이용한 도킹이 가능함을 보였다.
제어법칙은 ■爲功를입력으로 하여 각 입력에 이득 谿 Kg를 곱해주는 형태이다. 제어법칙의 기본적인 형태는 Kanayama 제어기를 기반으로뒤에서 제안할 Lyapunov 함수를 통한 수렴 검증과 Routh- Hurwitz stability criterion을 통해서 안정성을 검증할 수 있는형태로 만들었다. 본 논문에서 제안하는 속도 제어법칙은 다음과 같다.

이론/모형

거리를 측정하는데 사용한 기술은 에피폴라 기하학 (epipolar geometry) 모델을 기반으로 한 삼각즉량 방법이다. 그림 2는 지게차에 설치된 두 카메라 Q과 02 사이의 위치관계와 임의의 특징점 G를 나타낸다.
제안한 제어법칙 (5)의 안정성을 증명하기 위하여 다음과같은 Lyapunov 함수를 선정한다.
팔레트를 검출한 뒤에는 팔레트와 지게차 사이의 위치 관계를 측정한 뒤에 지거】차가 팔레트의 중앙에서 많이 벗어나 있을 경우 팔레트의 중앙선에 가깝게 이동시킨 뒤에 제어법칙을 적용하였다. 지거】차가 팔레트의 중앙에서 많이 벗어나 있을 경우 제어법칙이 이론적으로 항상 수렴한다.

성능/효과

2) 제안한 방법을 통해서 도킹작업을 실시했을 때, 정면을바라보고 있을 때는 90% 이상의 성공률을 보였으며 팔레트와 지게차의 수직거리 4m, 수평거리 1.2m일 때에도 80% 이상의 성공률을 보였다.
제안하는 방법에서는 두 카메라를 통해서 팔레트와 지게차 사이의 거리와 각도를 측정하고, 이를 바탕으로 도킹을 수행한다. 도킹을 위한 제어식은 시뮬레이션을 통해서 이론적으로 이용 가능함을 보였으며, 실제 환경에 적용하여 비전센서만을 이용한 도킹이 가능함을 보였다.
따라서 마지막 조건도 만족하는 것을 확인할 수 있으며, 위의 결과들을 종합하면 함수 f는 Lyapunov 점근 안정을 만족하는 것을 확인할 수 있다.
실험 결과는 지게차가 팔레트를 정면으로 바라보고 있을경우 성공률이 가장 높게 나타났으며, 팔레트의 중심과의 거리가 멀어질수록 성공률이 낮아짐을 알 수 있다. 이는 거리의 오차와 각도의 오차가 누적되면서 도킹 주행 도중에 팔레트가 비전 센서의 감지 범위 밖으로 나가는 경우와 제어법칙을 통해 생성된 경로의 오차로 인해서 포크가 팔레트 구멍에결합하지 못하고 부딪치는 경우가 발생하기 때문이다.
제안한 방법을 통해서 센서의 측정오차나 외란 등이발생하여도 성공적인 도킹을 수행할 수 있게 된다.

후속연구

그러나 본 논문에서는 팔레트의 감지를 반사판을 통해서하였으므로 팔레트에 반사판을 부착해야 한다는 단점이 있다. 따라서 추후 연구에서는 반사판을 사용하지 않고 이미지상의 팔레트를 인식하고 길이를 측정하는 알고리즘을 연구할 예정이며, 각 알고리즘의 정확도를 높이는 과정이 필요하다. 이 과정을 통하여 추가적인 센서나 부착물 없이 비전센서만을 통해 도킹을 실행하는 것이 가능해질 것이다.
따라서 추후 연구에서는 반사판을 사용하지 않고 이미지상의 팔레트를 인식하고 길이를 측정하는 알고리즘을 연구할 예정이며, 각 알고리즘의 정확도를 높이는 과정이 필요하다. 이 과정을 통하여 추가적인 센서나 부착물 없이 비전센서만을 통해 도킹을 실행하는 것이 가능해질 것이다.

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