[논문]스미스 예측기와 그레이 예측 방법을 적용한 시간 지연이 있는 비 가시 환경에서의 원격로봇제어

정재훈; 김덕수; 이장명

doi:10.7746/jkros.2016.11.4.277

[국내논문] 스미스 예측기와 그레이 예측 방법을 적용한 시간 지연이 있는 비 가시 환경에서의 원격로봇제어
Teleoperation by using Smith prediction and Grey prediction with a Time-delay in a Non-visible Environment 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.11 no.4, 2016년, pp.277 - 284

정재훈 (Electronics Engineering, Pusan National University) , 김덕수 (Electronics Engineering, Pusan National University) , 이장명 (Electronics Engineering, Pusan National University)

Abstract ▼ AI-Helper

A new prediction scheme has been proposed for the robust teleoperation in a non-visible environment. The positioning error caused by the time delay in the non-visible environment has been compensated for by the Smith predictor and the sensory data have been estimated by the Grey model. The Smith predictor is effective for the compensation of the positioning error caused by the time delay with a precise system model. Therefore the dynamic model of a mobile robot has been used in this research. To minimize the unstable and erroneous states caused by the time delay, the estimated sensor data have been sent to the operator. Through simulations, the possibility of compensating the errors caused by the time delay has been verified using the Smith predictor. Also the estimation reliability of the measurement data has been demonstrated. Robust teleoperations in a non-visible environment have been performed with a mobile robot to avoid the obstacles effective to go to the target position by the proposed prediction scheme which combines the Smith predictor and the Grey model. Even though the human operator is involved in the teleoperation loop, the compensation effects have been clearly demonstrated.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

3 N까지의 힘을 사용자에게 전달 함으로써 사용자는 이동로봇의 센서 값을 통해 장애물 및 경사도를 확인할 수 있다. 관련하여 본 실험의 목표는 지연시간이 있는 원격 제어에서 예측된 데이터를 사용자에게 전달하여 조작자가 시간 지연을 최대한 느낄 수 없게 하는 것이다. 실험은 조이스틱의 조작에 숙달된 사용자를 이용하여 실험하였고, 결과는 5회 실험한 데이터의 평균값을 이용하여 분석하였다.
또한 그레이 모델(Grey model)의 GM(1,1)은 샘플 값을 이용한 일반화를 통하여 다음 값을 예측하는 알고리즘이며, 실제 응용 프로그램에 많이 사용되고 있는 알고리즘이다^[8-9]. 따라서 본 논문에서는 스미스 예측기를 이용하여 이동로봇 제어기에서의 시간 지연 오차를 보상하고, GM(1,1)을 이용하여 이동 로봇에 부착된 센서에서 획득하는 센서 값의 예측을 통하여 사용자의 시간 지연에 의한 오조작을 감소시키는 것을 목표로 한다. 먼저 시뮬레이션을 통하여 각 알고리즘을 검증하고 햅틱 장비(Haptic device)와 이동로봇을 이용한 가시 환경에서의 원격제어를 통해 본 논문에서 제안하는 시스템을 검증한다.
본 논문에서는 이동로봇 제어에서 제어기에서 이동로봇으로 가는 신호의 시간 지연을 보상하기 위해 사용되었다. 또한 스미스 예측기에 사용되는 플랜트 전달함수는 2.

제안 방법

본 논문에서는 GM(1,1)을 사용하며 여기서 GM은 Grey model의 약자이며, 괄호 안의 처음 숫자는 미분의 차수를 뜻하며, 두 번째 숫자는 변수의 개수를 뜻한다. GM(1,1)을 이용하여 이동로봇에 부착된 센서에서 나오는 센서 값을 예측하여 시간지연으로 인한 사용자가 받는 힘 피드백을 예측하는데 사용하고자 한다.
Phantom omni 의 기구학을 분석하고, 여기서 도출되는 θ1을 이용하여 이동로봇의 원격제어에서 정면 진행 방향을 결정한다.
기본 성능 테스트를 위하여 이동로봇에 부착된 하나의 초음파 센서를 이용하여 장애물과의 거리를 50 cm에서부터 10 cm까지 이동로봇을 조작하고 GM(1,1)을 이용하여 센서 값을 예측해보았다.
따라서 본 논문에서는 스미스 예측기를 이용하여 이동로봇 제어기에서의 시간 지연 오차를 보상하고, GM(1,1)을 이용하여 이동 로봇에 부착된 센서에서 획득하는 센서 값의 예측을 통하여 사용자의 시간 지연에 의한 오조작을 감소시키는 것을 목표로 한다. 먼저 시뮬레이션을 통하여 각 알고리즘을 검증하고 햅틱 장비(Haptic device)와 이동로봇을 이용한 가시 환경에서의 원격제어를 통해 본 논문에서 제안하는 시스템을 검증한다.
본 논문의 시스템을 검증하기 위하여 시간 지연을 삽입하지 않은 주행과, 스미스 예측기을 사용한 주행, 그리고 제안한 시스템에 대한 주행으로 나뉘어서 실험을 진행하였다. 실험에서 삽입된 시간 지연은 0.
실험 환경은 평지에 장애물을 놓고, 조이스틱과 이동 로봇 사이에 시간 지연을 임의로 삽입하여 이동로봇이 장애물을 인지하고 이를 회피할 수 있도록 동작시켰다.
12의 주행에 대한 이동로봇과 장애물과의 거리를 나타낸다. 이전 실험과 마찬가지로 소나 센서의 최소, 최대 거리를 각각 10 cm, 50 cm로 제한하여 실험하였다. 이 또한 이전과 마찬가지로 스미스 예측기만을 사용하였을 경우에 장애물을 회피하는 과정에서 많은 시간이 소요되지만, GM(1,1) 과 스미스 예측기를 함께 사용하게 되면 보다 원활하게 장애물을 회피하는 것을 볼 수 있다.

대상 데이터

6은 본 실험을 위해 제안한 시스템의 전체 블록도이다. 마스터는 컴퓨터, 슬레이브는 이동로봇으로 사용자는 컴퓨터에 앉아 블루투스(Bluetooth)를 통해 연결 되어 있는 이동로봇을 Phantom omni를 이용하여 제어하게 된다. Time delay1은 Phantom omni에서 입력한 조이스틱 데이터가 이동로봇으로 전송될 때의 시간 지연이고, Time delay2는 이동로봇의 센서 값이 컴퓨터로 전송될 때의 시간 지연이다.
본 논문에서는 시중에서 판매하는 Phantom omni를 이용하여 이동로봇을 제어한다. Phantom omni 의 기구학을 분석하고, 여기서 도출되는 θ₁을 이용하여 이동로봇의 원격제어에서 정면 진행 방향을 결정한다.
본 논문의 시스템은 원격제어를 위한 Phantom omni와 전체 시스템 제어를 위한 PC 그리고 이동로봇이 사용되었으며, 시스템 구성과 신호의 흐름은 아래의 Fig. 1에서 나타난다.
실험에 사용된 이동로봇은 3개의 초음파 센서를 사용하여 장애물을 감지하고 그레이 모델에 의하여 시간지연이 보상된 정보를 힘 피드백을 이용하여 사용자에게 장애물의 유무를 전달한다. 사용자는 이동로봇을 육안으로 확인할 수 없으며, Phantom omni에서 사용자에게 거리에 따라 전달되는 힘 정보 만을 이용하여 이동로봇의 주행 상태를 확인하여야 한다.
실험에 사용된 조이스틱인 Phantom omni는 3.3 N까지의 힘을 사용자에게 전달 함으로써 사용자는 이동로봇의 센서 값을 통해 장애물 및 경사도를 확인할 수 있다. 관련하여 본 실험의 목표는 지연시간이 있는 원격 제어에서 예측된 데이터를 사용자에게 전달하여 조작자가 시간 지연을 최대한 느낄 수 없게 하는 것이다.

데이터처리

관련하여 본 실험의 목표는 지연시간이 있는 원격 제어에서 예측된 데이터를 사용자에게 전달하여 조작자가 시간 지연을 최대한 느낄 수 없게 하는 것이다. 실험은 조이스틱의 조작에 숙달된 사용자를 이용하여 실험하였고, 결과는 5회 실험한 데이터의 평균값을 이용하여 분석하였다.

성능/효과

사용자는 이동로봇을 육안으로 확인할 수 없으며, Phantom omni에서 사용자에게 거리에 따라 전달되는 힘 정보 만을 이용하여 이동로봇의 주행 상태를 확인하여야 한다. 또한 이동로봇의 속도는 일정하게 유지하였다.
시간 지연을 삽입 한 후 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하였을 경우(파란색 실선)에는 장애물과의 최소거리를 유지하며, 방향 또한 원활하게 전환하고, 주행시간도 빨라진 것을 알 수 있다.
시뮬레이션과 실제 실험을 통하여 시간 지연이 존재하는 비 가시 환경에서의 제어기의 오차를 스미스 예측법과 GM(1,1)로 보상하여 안정된 제어가 가능함을 확인하였다. 다양한 통신방법이나 통신환경에서 야기될 수 있는 시간 지연을 해결하기 위한 방법을 제시하였고, 이런 방법은 통신장비나 환경에 상관없이 제어방법의 변화만으로 해결이 가능하기에 다양한 활용이 예상된다.
이 식 (16)을 이용하여 센서의 값을 예측하고 그에 대응하는 힘 피드백을 사용자에게 전달한다. 실제 실험을 하기 전에 시뮬레이션을 통하여 시간 지연이 길어지면 출력은 입력 명령을 따라가지 못하게 됨을 확인하였으며 이를 시간 지연 보상에 의해 안정화 시킬 수 있음을 확인하였다.

후속연구

본 연구에서는 출력 변수 하나를 센서 값으로 이용한 것이며, 여러 개의 출력이 요구되는 보다 복잡한 실험 환경에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다. 또한 스미스 예측법을 위하여서는 정확한 모델이 요구되며 본 연구에서는 자체적으로 유도한 동적 모델을 활용하였으며 모델링 오차를 적응적으로 줄이는 연구도 필요할 것이다.
다양한 통신방법이나 통신환경에서 야기될 수 있는 시간 지연을 해결하기 위한 방법을 제시하였고, 이런 방법은 통신장비나 환경에 상관없이 제어방법의 변화만으로 해결이 가능하기에 다양한 활용이 예상된다. 본 연구에서는 출력 변수 하나를 센서 값으로 이용한 것이며, 여러 개의 출력이 요구되는 보다 복잡한 실험 환경에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다. 또한 스미스 예측법을 위하여서는 정확한 모델이 요구되며 본 연구에서는 자체적으로 유도한 동적 모델을 활용하였으며 모델링 오차를 적응적으로 줄이는 연구도 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시간 지연이 존재하는 시스템에 대한 제어 문제는 어떤 분야에서 다루어지는가?	시간 지연이 존재하는 시스템에 대한 제어 문제는 로봇 분야뿐만 아니라, 자동화 공정, 자동차, 가전 등 많은 산업 영역에서 다뤄지고 있다. 특히 군사, 항공, 해양, 발전소 등의 분야에서 위험지역이나 사람이 접근할 수 없는 공간에서의 특정한 업무 수행을 위해 로봇이 활용되면서 로봇의 원격 제어와 시간 지연에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다[1].
	로봇의 원격 제어와 시간 지연에 대한 연구가 활발히 진행되는 배경은 무엇인가?	시간 지연이 존재하는 시스템에 대한 제어 문제는 로봇 분야뿐만 아니라, 자동화 공정, 자동차, 가전 등 많은 산업 영역에서 다뤄지고 있다. 특히 군사, 항공, 해양, 발전소 등의 분야에서 위험지역이나 사람이 접근할 수 없는 공간에서의 특정한 업무 수행을 위해 로봇이 활용되면서 로봇의 원격 제어와 시간 지연에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다[1].
	시간 지연은 원격제어 시스템에서 가장 문제점으로 부각되는 이유는 무엇인가?	시간 지연은 원격제어 시스템에서 가장 문제점으로 부각된다. 원격제어에서 제어기에서의 연산에 의한 시간 지연 및 통신 거리에 대한 지연은 제어기를 통하여 나오는 가공된 데이터의 오차를 발생시키기 때문이다. 이러한 시간 지연을 적절하게 보상해주지 않는다면 원격 환경에서는 통신 지연으로 시스템이 불안정해질 수 있다[2-4]. 스미스 예측기(Smith predictor)는 시간 지연 요소를 제거하여 안정성을 확보하는 것으로 시간 지연 제어기에서 필수적으로 나타내는 시간 지연 문제를 해결할 수 있다[5-7].

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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].

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