[논문]선체 청소로봇 자동화를 위한 광 변위센서 기반의 위치추정 방법

강훈; 함연재; 오진석

doi:10.6109/jkiice.2016.20.2.385

초록
AI-Helper

본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 위한 새로운 위치추정 방법을 제안하였으며, 제안한 위치추정 방법을 실제 선체 청소로봇에 적용 가능성을 평가하기 위해 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇에 적용하여 위치추정 실험을 수행하였다. 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더를 사용한 방법보다 더 정확하게 위치를 추정하는 것을 확인하였으며, 더불어 제안한 위치추정 방법을 통해 로봇 주행방향 또한 기존의 회전 엔코더 방식보다 정확하게 계산되는 것을 확인하였다. 이후의 연구에서 제안한 위치추정 방법에 오차보정을 위한 센서를 추가하여 위치추정 정확도를 보완하고, 이를 실제 선체 청소로봇에 적용하여 사용할 계획이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the new position estimation method which contains the optical displacement sensor and the dead reckoning based position estimation algorithm for automation of hull cleaning robot. To evaluate feasibility of the proposed position estimation method on the hull cleaning robot, it wa...

This paper presents the new position estimation method which contains the optical displacement sensor and the dead reckoning based position estimation algorithm for automation of hull cleaning robot. To evaluate feasibility of the proposed position estimation method on the hull cleaning robot, it was applied on the small scale robot model which has an identical drive method with the hull cleaning robot and then a set of the position estimation experiments were performed. The experimental results of the position estimation demonstrate that the estimated results with the optical displacement sensors is more accurate than used rotary encoder method. In addition, it continuously calculated the robot position quite close to the real robot driving path. In a follow-up study, the proposed position estimation method will be complemented and exploited on the actual hull cleaning robot by adding additional sensor modules that correct measurement errors.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

하지만 마찰력 약화로 인해 차륜과 선체 표면 사이에 미끄러짐(slippage)이 필연적으로 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 차륜과 선체 표면사시의 미끄러짐에 상관없이 상대변위를 측정할 수 있는 광 변위센서를 사용하여 위치를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 선체 청소로봇 적용가능성을 판단하기 위해 선체 청소로봇과 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇으로 실내 위치추정 실험을 수행하였다.
이에 따라 높은 정확도로 이동변위를 측정할 수 있는 주행거리 센서를 사용해야 하며 측정된 이동변위를 기반으로 효과적으로 위치를 계산할 수 있는 위치추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 차륜의 미끄러짐에 영향을 받지 않는 광 변위센서로부터 측정된 이동변위를 추측항법에 적용하여 위치를 계산하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 구현하기 위한 광 변위센서 기반의 위치추정 방법을 제안하였고, 실제 적용가능성을 알아보기 위해 광 변위센서를 소형로봇에 적용하여 실내 위치추정 실험을 수행하였다. 소형로봇 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더 기반의 위치추정보다 더 정확하게 실제경로를 추정하는 것을 확인하였으며, 비교적 정확하게 평면위치를 추정함을 확인하였다.

제안 방법

덧붙여, 본 논문에서 광 변위센서는 보다 정확하게 이동변위를 측정할 수 있도록 기존의 문헌[13]과 동일한 방식으로 교정(calibration)되어 적용되었다.
광 변위센서의 핵심부품인 광마우스 센서는 마우스가 구동되는 표면과의 상대적인 움직임을 인식하여 모니터에 포인터의 위치를 결정하는 일종의 위치추정 장치이다. 따라서 본 논문에서는 선체 청소로봇의 위치추정을 위해 광 변위센서에 이러한 광마우스 센서를 적용하여 사용하였다.
센서에 전달된 빛은 IAS를 통해 촬영되어 연속적인 이미지(image)로 취득되며, DSP의 연산을 통해 연속적으로 취득된 이미지 상의 특징들을 비교하여 대상물체와 광마우스 센서의 상대적인 움직임을 측정한다[9-12]. 본 논문에서 광 변위센서에 사용한 광마우스 센서(ADNS-9500)는 832nm-835nm 파장영역의 적외선 레이저를 생성하는 VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser)을 광원(lighting source)으로 사용하며, 최대 11,750fps(frame per second)의 촬영속도로 연속적으로 이미지를 촬영하여 취득할 수 있다. 또한, 측정된 움직임은 최대 5,670cpi(counts per inch)의 해상도(resolution)로 표현 가능하며, SPI(Serial PeripheralInterface)통신을 통해 측정된 데이터를 취득할 수 있다.
위치추정 실험은 표 1의 실험 조건에 따라 총 5회의 반복실험을 수행하였다. 실험결과는 그림 8에서 그림13과 같이 대표적으로 두 가지 경우만 그래프로 표현하였다.
제안한 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법의 적용 가능성을 판단하기 위하여 선체 청소로봇과 동일한 주행 방법(미끄럼 조향)을 사용하는 소형로봇을 사용하여 실내 위치추정 실험을 수행하였다. 선체 청소로봇과 소형로봇의 크기 및 광 변위센서 설치위치는 그림 6과 같다.
따라서 본 논문에서는 차륜과 선체 표면사시의 미끄러짐에 상관없이 상대변위를 측정할 수 있는 광 변위센서를 사용하여 위치를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 선체 청소로봇 적용가능성을 판단하기 위해 선체 청소로봇과 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇으로 실내 위치추정 실험을 수행하였다.

대상 데이터

본 논문에서 대상으로 하는 로봇은 진공압력을 사용하여 선체 표면위에 부착되므로, 수직방향 부착력에 의해 차륜에 마찰력이 발생하여 선체 위를 주행할 수 있다. 하지만 마찰력 약화로 인해 차륜과 선체 표면 사이에 미끄러짐(slippage)이 필연적으로 발생하게 된다.

데이터처리

147m)로 최종 위치인 (0m,0m)와는 다소 차이가 있었다. 소형로봇의 주행경로와 제안한 위치추정 방법으로 추정된 경로의 정량적인 비교를 위해 본 논문에서는 위치추정 실험결과를 거리오차(error)에 대한 빈도수(frequency) 히스토그램(histogram)으로 나타냈으며, 이는 그림 9와 같다.

성능/효과

반면에, 회전 엔코더를 사용한 위치추정 결과는 소형로봇의 실제경로와는 다소 차이가 있음을 보여준다. 더불어, 실험에서 추정한 소형로봇의 최종위치도 광 변위센서를 사용하여 계산한 경우에는(-0.033m, -0.028m)인 반면에, 회전엔코더를 사용한 경우에는 (-0.154m, -0.147m)로 최종 위치인 (0m,0m)와는 다소 차이가 있었다. 소형로봇의 주행경로와 제안한 위치추정 방법으로 추정된 경로의 정량적인 비교를 위해 본 논문에서는 위치추정 실험결과를 거리오차(error)에 대한 빈도수(frequency) 히스토그램(histogram)으로 나타냈으며, 이는 그림 9와 같다.
본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 추측항법을 사용하므로 위치추정 과정에서 발생한 오차는 점차 축적되어 오차가 증가하게 된다. 그림 8에 나타나듯이 위치추정 과정에서 초기에 발생한 오차(즉, 시작점(0m,0m)에서 (0m,1m)로 이동할 때의 오차)가 점차 축적되어 전체 위치추정 결과가 실제 경로와 다르게 나타나는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 구현하기 위한 광 변위센서 기반의 위치추정 방법을 제안하였고, 실제 적용가능성을 알아보기 위해 광 변위센서를 소형로봇에 적용하여 실내 위치추정 실험을 수행하였다. 소형로봇 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더 기반의 위치추정보다 더 정확하게 실제경로를 추정하는 것을 확인하였으며, 비교적 정확하게 평면위치를 추정함을 확인하였다. 하지만, 제안한 위치추정 알고리즘은 추측항법을 사용하므로 연속적인 위치추정 연산과정에서 광 변위 센서에서 측정한 상대변위 오차가 축적되어 주행거리가 길어질수록 점차 오차가 증가하는 단점을 나타냈다.
전체 위치추정 실험결과는 모두 유사하게 나타났으며, 그 결과를 요약하면 표 2와 같다. 소형로봇을 사용한 위치추정 실험결과를 통해 제안한 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 비교적 정확하게 평면상의 위치를 추정하는 것을 알 수 있었다. 하지만 실제 청소로봇은 소형로봇 실험결과 보다 넓은 범위(수십m)를 주행하므로, 제안한 위치추정 방법만으로는 정확하게 위치를 추정할 수 없다.
위치추정 실험에서는 평평한 실내에서 소형로봇이 정사각형 경로(1.0m×1.0m)를 주행할 때 광 변위센서를 통해 추정한 경로, 회전 엔코더를 통해 추정경로, 실제 경로와 비교함으로써 제안한 위치추정방법의 적용가능성을 판단하였다.
두 번째 위치추정 실험결과는 그림 11과 같으며, 오차에 대한 빈도수 히스토그램과 주행방향 추정결과는 각각 그림 12, 그림 13과 같다. 첫 번째 실험결과와 마찬가지로 두 번째 위치추정 실험에서도 광 변위센서를 사용한 결과가 회전 엔코더를 사용한 결과보다 더 정확하게 실제 이동경로를 추정하는 것을 알 수 있다.
소형로봇 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더 기반의 위치추정보다 더 정확하게 실제경로를 추정하는 것을 확인하였으며, 비교적 정확하게 평면위치를 추정함을 확인하였다. 하지만, 제안한 위치추정 알고리즘은 추측항법을 사용하므로 연속적인 위치추정 연산과정에서 광 변위 센서에서 측정한 상대변위 오차가 축적되어 주행거리가 길어질수록 점차 오차가 증가하는 단점을 나타냈다. 즉, 이러한 위치추정 방법에서는 오차가 한번이라도 발생하면 이후의 위치추정 결과에 치명적인 영향을 미치기 때문에 정확한 위치추정을 위해서는 전체 위치추정 과정 중에 발생하는 광 변위센서의 측정오차를 최소화해야 한다.

후속연구

위치추정 과정에서 광 변위센서에 의한 측정오차는 필연적으로 발생하므로, 제안한 위치추정 방법을 보완하기 위해서는 광 변위센서 이외에 추가적인 센서(전자석으로 선박의 용접선 탐지 등)를 적용하여 위치추정 중에 발생하는 오차를 보정해야 한다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 이후의 연구에서 추가적인 보완과정을 거쳐 실제 선체 청소로봇에 직접 설치한 이후에 위치추정 성능을 평가할 예정이며, 개발된 위치추정 알고리즘을 선체 청소로봇 뿐만 아니라 미끄러짐에 영향을 많이 받는 다른 시스템에 적용하여 보다 정확한 위치정보를 얻는데 활용할 계획이다.
위치추정 과정에서 광 변위센서에 의한 측정오차는 필연적으로 발생하므로, 제안한 위치추정 방법을 보완하기 위해서는 광 변위센서 이외에 추가적인 센서(전자석으로 선박의 용접선 탐지 등)를 적용하여 위치추정 중에 발생하는 오차를 보정해야 한다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 이후의 연구에서 추가적인 보완과정을 거쳐 실제 선체 청소로봇에 직접 설치한 이후에 위치추정 성능을 평가할 예정이며, 개발된 위치추정 알고리즘을 선체 청소로봇 뿐만 아니라 미끄러짐에 영향을 많이 받는 다른 시스템에 적용하여 보다 정확한 위치정보를 얻는데 활용할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위치추정 방법은 어떻게 분류할 수 있는가?	특히, 로봇이 선체를 주행하면서 스스로의 위치를 인식하는 기술은 자율주행에서 가장 핵심적인 기술이다. 위치추정 방법은 미리 알려진 위치의 센서들을 기준으로 위치를 추정하는 방법과 로봇 자체에 탑재된 센서들로부터 상대변위를 측정하여 위치를 추정하는 방법으로 분류할 수 있다. 후자의 경우 가장 대표적인 방법은 회전 엔코더(rotary encoder)를 사용하여 차륜(wheel)의 회전수를 측정하여 로봇의 위치를 계산하는 방법이며, 추측항법(dead reckoning)의 한 예이다[4-6].
	운용중인 선박의 운항에너지를 절감하기 위한 방법으로는 어떤 방법들이 있는가?	운용중인 선박의 운항에너지를 절감하기 위한 방법으로는 선체 표면 청소, 프로펠러 청소 및 연마, 선체 코팅개선 등과 같은 방법이 있다[1]. 특히, 선체 청소의 경우 선체 저항을 줄여주기 때문에 선박 운용비 절감과 더불어 프로펠러, 추진 엔진, 추진축 등의 추진체계 과부하를 줄여 간접적으로 선박의 유지보수 비용을 감소시켜주는 효과가 있다.
	로봇 자체에 탑재된 센서들로부터 상대변위를 측정하여 위치를 추정하는 방법의 대표적인 예는 무엇인가?	위치추정 방법은 미리 알려진 위치의 센서들을 기준으로 위치를 추정하는 방법과 로봇 자체에 탑재된 센서들로부터 상대변위를 측정하여 위치를 추정하는 방법으로 분류할 수 있다. 후자의 경우 가장 대표적인 방법은 회전 엔코더(rotary encoder)를 사용하여 차륜(wheel)의 회전수를 측정하여 로봇의 위치를 계산하는 방법이며, 추측항법(dead reckoning)의 한 예이다[4-6].

참고문헌 (15)

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원문보기 상세보기
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D. Sekimori, and F. Miyazaki, "Precise dead-reckoning for mobile robots using multiple optical mouse sensors," Proceedings of the International Conference on Informatics in Control Automation and Robotics, vol. 2, no. 2, pp. 48-54, 2005. 09
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N. Tunawattana, and A. P. Roskilly, "Investigation into the effect of illumination and acceleration on optical mouse sensors as contact-free 2D measurement devices," Sensors and Actuators-A Physical, vol. 149, no. 1, pp. 87-92, 2009. 10

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T. W. Ng, "The optical mouse sensor as a two-dimensional displacement sensor," Sensors and Actuators-A Physical, vol. 107, no. 1, pp. 21-25, 2003. 07

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H. Kang, J. S. Oh, H. S. Lee, S. Y. Jung, and J. Y. Kim, "Calibration of the contact-free optical displacement sensor for accurate 2-dimensional position measurement," 2013 Proceedings of the Korean Society of Marine Engineering, pp. 376, 2013. 10
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