[논문]직접교시에 의한 직관적인 양팔로봇 작업 생성

김기현; 박현준; 배지훈; 박재한; 이동혁; 박재흥; 경진호; 백문홍

doi:10.5302/j.icros.2016.16.0102

직접교시에 의한 직관적인 양팔로봇 작업 생성
Intuitive Programming of Dual-Arm Robot Tasks using Kinesthetic Teaching Method 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.8, 2016년, pp.656 - 664

김기현 (서울대학교 융합과학부) , 박현준 (서울대학교 융합과학부) , 배지훈 (한국생산기술연구원) , 박재한 (한국생산기술연구원) , 이동혁 (한국생산기술연구원) , 박재흥 (서울대학교 융합과학부) , 경진호 (한국기계연구원) , 백문홍 (한국생산기술연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

While anthropomorphic robots are gaining interest, dual-arm robots are widely used in the industrial environment. Many methods exist in order to implement bimanual tasks by dual-arm robot. However, kinesthetic teaching is used in this paper. This paper suggests three different kinesthetic teaching methods that can implement most of the human task by the robot. The three kinesthetic teaching methods are joint level, task level, and contact level teaching. The task introduced in this paper is box packing, which is a popular and complex task in industrial environment. The task is programmed into the dual-arm robot by utilizing the suggested kinesthetic teaching method, and this paper claims that most tasks can be implemented by using the suggesting kinesthetic teaching methods.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

현재는 단위 동작들 사이를 부드럽게 연결하는스무싱(smoothing)작업을 구현하지 않고 단위 동작 사이의 시간 간격을 두어 한 단위 동작이 끝나면 로봇이 정지하고 다음 단위 동작을 실행한다. 따라서 로봇의 단위동작들을 부드럽게 이어주는 동작생성 및 사람의 동작을 로봇에게 사상하는 일반화된 프레임위크를 구성하는 연구를 통하여 더 직관적이고 용이한 로봇 작업 생성을 실현하는 것을 다음 목표로 진행하고 있다.
따라서 본 논문에서는 작업자가 직접 로봇을 움직여 직관적으로 동작을 생성하는 직접교시(kinesthetic teaching)를 통하여 비전문가도 쉽고 빠르게 양팔로봇의 작업을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접 교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이 세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 작업자가 직접 로봇을 움직여 직관적으로 동작을 생성하는 직접교시 방법을 이용하여 비전문가도 쉽고 빠르게 양팔로봇의 작업을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하였다.
마지막 과정 (d)는 파지를 풀어 물체를 놓은 후 원래의 준비 자세로 복귀하는 과정이므로 툴이 환경과 부딪히지 않는 것이 중요하며 여기는 관절교시가 필요하다. 표 1에 물체 삽입 작업에 대한 작업분석 결과와 그에 적합한 교시방법을 정리하였다.

제안 방법

(d)의 테이프 잡기 동작은 테이프 끝부분을 다른 팔로 잡기 위해 작용점교시를 이용했다. (e), (f), (g), (i)의 테이프 다지기와 테이프 끊기 동작은 외부 환경과의 접촉을 하는 동시에 미리 설정된 경로를 따라가야 하므로 접촉교시를 적용했다.
다음으로 분석된 박스 테이핑 작업을 직접교시 작업을 통해 양팔로봇으로 구현했다. 박스 테이핑 교시 작업은 그림10에서 묘사 됐다.
특히 (b) 의 경우는 마지막 링크를 사용하여 뒷날개를 접어야 하기때문에 관절교시를 통해 이를 구현했다. 또한 (h)의 동작도 테이핑 툴에 있는 톱날을 사용하여 테이프를 끊기 때문에 툴의 관절 값을 교시하여 테이프 절단 작업을 수행했다. (d)의 테이프 잡기 동작은 테이프 끝부분을 다른 팔로 잡기 위해 작용점교시를 이용했다.
제안한 교시방법을 이용하여 휴대전화 박스 포장 작업에 대한 양팔로봇 작업을 생성하고자 한다. 박스 포장 작업은 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업으로 구분할 수 있는데, 다음 장에서는 두 가지 작업의 분석에서 도출된 단위 동작들과 양팔로봇의 교시를 위하여 결정된 각 동작에서의 교시방법을 제시한다.
또한 접촉작업은 대부분 작업공간의 특정한 한 방향으로만 힘제어가 이루어지고 나머지 방향에서는 위치제어가 이루어지는 방법으로 구현되며, 이 경우 힘제어의 방향으로 원하는 힘의 크기는 사용자가 쉽게 설정할 수 있으므로, 교시단계에서는 작용점의 힘/토크 센서 정보를 기록할 필요는 없어진다. 본 논문에서 제안하는 접촉교시 방법에서는 교시중에 로봇의 위치정보만을 기록하며 힘정보는 사용자가 직접 설정한다. 설정된 목표 힘(desired force)는 로봇의 강성제어를 이용하여 구현된다.
본 논문에서 제안한 직접교시 방법을 이용하여 실제 양팔로봇의 작업을 생성하였다. 본 연구에서는 그림 8의 한국기계연구원에서 개발한 양팔로봇 (AMIRO)을 활용했다.
이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접 교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이 세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 양팔을 이용한 포장작업의 일환인 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업[9]에 이를 적용하였으며 이를 통한 효율성은 교시 소요시간으로 검증하였다.
양팔로봇의 직접교시 작업은 그림 7 및 그림 10과 같이 사람이 직접 로봇에 힘을 가하여 원하는 자세를 만들어 교시정보를 기록한다. 본 연구에서는 중력보상[12]과 마찰보상[13] 제어를 통하여 로봇이 인간의 외력에 반응할 수 있도록 함으로써 직접교시를 실현했다. 앞 장에서 분석한 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업을 직접교시 방법으로 양팔로봇에 구현하였으며 각 단위 동작 별 교시 소요시간 및 총 교시 시간을 측정하여 평가함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.
사람의 물체삽입 작업 분석 결과를 토대로 양팔로봇에 교시를 수행했다. 물체 삽입 작업은 대칭 양팔작업으로 비대칭 양팔작업에 비해 교시 시간이 적게 소요된다.
그림 10은 제안한 교시 방법을 사용하여 구현한 양팔로봇의 박스 테이핑 작업 과정을 보여준다. 사람의 작업동작을 로봇에게 사상(mapping)하는 과정에서 사람의 동작을 분석하여 각 단위동작에서의 교시 방법을 결정하였으며 이를 로봇에 적용하였다.
본 연구에서는 중력보상[12]과 마찰보상[13] 제어를 통하여 로봇이 인간의 외력에 반응할 수 있도록 함으로써 직접교시를 실현했다. 앞 장에서 분석한 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업을 직접교시 방법으로 양팔로봇에 구현하였으며 각 단위 동작 별 교시 소요시간 및 총 교시 시간을 측정하여 평가함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서 적용하고자 하는 양팔로봇의 박스 포장작업은 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업으로 나눌 수 있다. 이를 로봇 작업으로 사상하기 위해 사람의 작업 과정에 대한 분석을 수행하여 각각의 단위 동작으로 구분하였으며 그에 대한 교시 방법을 결정하였다.
따라서 본 논문에서는 작업자가 직접 로봇을 움직여 직관적으로 동작을 생성하는 직접교시(kinesthetic teaching)를 통하여 비전문가도 쉽고 빠르게 양팔로봇의 작업을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접 교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이 세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 양팔을 이용한 포장작업의 일환인 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업[9]에 이를 적용하였으며 이를 통한 효율성은 교시 소요시간으로 검증하였다.
작업을 수행함에 있어서 중요한 정보로서 로봇의 자세를 나타내는 관절각 정보, 작용점의 위치 및 방향 및 접촉작업 시 환경과의 접촉력 등이 있다. 작업 및 동작의 특성에 따라 로봇의 교시에 필요한 정보가 서로 다른데 본 논문에서는 작업의 특성과 그에 필요한 정보에 따라 교시방법을 관절교시, 작용점교시, 접촉교시의 세 가지로 분류했다.
이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하였다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위하여 본 논문에서는 양팔을 이용한 포장작일환인 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업에 이를 적용하였으며 그에 대한 효율성은 양팔로봇의 작업 생성 시간인 교시 소요시간으로 검증하였다. 본 논문에서 제시한 세 가지의 교시방법을 통하여 대칭 양팔인 물체 삽입작업과 비대칭 양팔작업인 박스 테이핑 작업을 위한 로봇 동작들을 쉽고 빠르게 구성할 수 있다는 것을 확인하였다.
제안한 교시방법을 이용하여 휴대전화 박스 포장 작업에 대한 양팔로봇 작업을 생성하고자 한다. 박스 포장 작업은 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업으로 구분할 수 있는데, 다음 장에서는 두 가지 작업의 분석에서 도출된 단위 동작들과 양팔로봇의 교시를 위하여 결정된 각 동작에서의 교시방법을 제시한다.

대상 데이터

본 연구에서는 그림 8의 한국기계연구원에서 개발한 양팔로봇 (AMIRO)을 활용했다. 이 로봇은 16 자유도의 양팔로봇으로서 각 팔은 7 자유도로 몸통은 2 자유도로 구성되어 있다. 일반적으로 직접교시 방법이 티치펜던트를 이용한 방법보다 교시 시간이 짧다고 알려져 있는데 이는 영상[14]을 통해 확인할 수 있다.

이론/모형

본 논문에서 제안한 직접교시 방법을 이용하여 실제 양팔로봇의 작업을 생성하였다. 본 연구에서는 그림 8의 한국기계연구원에서 개발한 양팔로봇 (AMIRO)을 활용했다. 이 로봇은 16 자유도의 양팔로봇으로서 각 팔은 7 자유도로 몸통은 2 자유도로 구성되어 있다.

성능/효과

직접교시는 교시자가 원하는 로봇의 자세나 작용점의 위치를 직접 만들 수 있어서 직관적으로 작업을 로봇에게 구현할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 기존의 티치펜던트를 이용하는 방법보다 더 신속하고 효과적으로 로봇의 작업을 생성할 수 있으며 비전문가도 쉽게 로봇을 교시할 수 있다.
제안하는 방법의 유용성을 보이기 위하여 본 논문에서는 양팔을 이용한 포장작일환인 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업에 이를 적용하였으며 그에 대한 효율성은 양팔로봇의 작업 생성 시간인 교시 소요시간으로 검증하였다. 본 논문에서 제시한 세 가지의 교시방법을 통하여 대칭 양팔인 물체 삽입작업과 비대칭 양팔작업인 박스 테이핑 작업을 위한 로봇 동작들을 쉽고 빠르게 구성할 수 있다는 것을 확인하였다. 특히 비대칭 양팔작업은 양팔의 기구학적 관계와 간섭 및 충돌을 고려해야 하므로 대칭 양팔작업에 비해 교시 과정이 훨씬 더 복잡하지만 직접교시 방법을 통해 신속하게 작업을 생성할 수 있었다.
또한 교시 과정에서 작업을 단위 동작으로 구분한 뒤 그에 해당되는 시작점 및 끝점의 키 프레임 동작의 정보만 저장하여 그 구간에 대한 동작을 보간하면 로봇의 작업 동작이 쉽게 생성된다. 본 연구에서는 3차 다항식을 이용해 키 프레임 동작 사이의 동작을 보간하였으며 각각의 교시방법에 따라 보간곡선이 생성되는 공간도 달라진다.
본 논문에서는 작업자가 직접 로봇을 움직여 직관적으로 동작을 생성하는 직접교시 방법을 이용하여 비전문가도 쉽고 빠르게 양팔로봇의 작업을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 작업의 특성에 따라 직접교시 방법을 관절교시, 작용점교시 및 접촉교시로 세분화하였으며 이세 가지 교시방법의 조합을 통해 복잡한 양팔로봇의 작업을 효과적으로 생성할 수 있음을 제시하였다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위하여 본 논문에서는 양팔을 이용한 포장작일환인 물체 삽입 작업과 박스 테이핑 작업에 이를 적용하였으며 그에 대한 효율성은 양팔로봇의 작업 생성 시간인 교시 소요시간으로 검증하였다.
본 논문에서 제시한 세 가지의 교시방법을 통하여 대칭 양팔인 물체 삽입작업과 비대칭 양팔작업인 박스 테이핑 작업을 위한 로봇 동작들을 쉽고 빠르게 구성할 수 있다는 것을 확인하였다. 특히 비대칭 양팔작업은 양팔의 기구학적 관계와 간섭 및 충돌을 고려해야 하므로 대칭 양팔작업에 비해 교시 과정이 훨씬 더 복잡하지만 직접교시 방법을 통해 신속하게 작업을 생성할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 세 가지 교시 방법의 조합을 통하여 직관적이고 신속한 양팔로봇 작업생성이 가능할 것으로 예상되며, 제안한 방법이 다양한 산업 현장에서의 양팔로봇 작업 구현에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

후속연구

특히 비대칭 양팔작업은 양팔의 기구학적 관계와 간섭 및 충돌을 고려해야 하므로 대칭 양팔작업에 비해 교시 과정이 훨씬 더 복잡하지만 직접교시 방법을 통해 신속하게 작업을 생성할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 세 가지 교시 방법의 조합을 통하여 직관적이고 신속한 양팔로봇 작업생성이 가능할 것으로 예상되며, 제안한 방법이 다양한 산업 현장에서의 양팔로봇 작업 구현에 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 현재는 단위 동작들 사이를 부드럽게 연결하는스무싱(smoothing)작업을 구현하지 않고 단위 동작 사이의 시간 간격을 두어 한 단위 동작이 끝나면 로봇이 정지하고 다음 단위 동작을 실행한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	양팔로봇에 대한 관심이 높아지고 있는 이유는 무엇인가?	최근 다양한 산업 분야에서 로봇으로 사람의 작업을 대체하는 것이 비중 있게 고려되면서 양팔로봇에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 산업 현장에서 인간의 작업이 대부분 양손을 사용하고 있으므로 사람과 유사한 형태의 양팔로봇을 사용하게 되면 대대적인 주변 환경의 변경 없이도 자동화를 실현할 수 있는 장점이 있다.
	소프트웨어를 통한 OLP 방법의 특징은 무엇인가?	로봇이 작업을 수행하기 위한 일련의 동작 시퀀스를 생성하는 프로그래밍 방법은 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 소프트웨어를 통한 OLP (Off-Line Programming) 방법과[15] 현장에서 작업자의 교시(teaching) 방법이 이에 해당된다. OLP 방법은 작업 현장에 대한 3차원 모델링 정보와 작업물의 CAD 정보 및 로봇의 정보가 반영되어야 하므로 고도로 정형화된 작업 환경이 아닌 곳에서는 활용이 어려운 것으로 알려져 있다. 실제로 많은 산업용 로봇의 응용에서는 티치펜던트와 같은 장비를 이용하여 현장에서 작업자의 교시에 의해 로봇 동작을 생성하고 있다.
	현재 상용화되어 있는 대표적인 양팔로봇에는 무엇이 있는가?	산업 현장에서 인간의 작업이 대부분 양손을 사용하고 있으므로 사람과 유사한 형태의 양팔로봇을 사용하게 되면 대대적인 주변 환경의 변경 없이도 자동화를 실현할 수 있는 장점이 있다. 현재 상용화되어 있는 대표적인 양팔로봇으로는 그림 1에 제시한 Yaskawa사의 SDA 10D, ABB Robotics사의 YuMi 그리고 Rethink Robotics사의 Baxter를 들 수 있으며, 이 로봇들은 양손을 사용하는 조립작업, 물체 운반 또는 포장작업 등에 활용이 시도되고 있다[1-3].

참고문헌 (15)

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상세보기
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상세보기
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H. Fleischer, R. Drews, J. Janson, B. Patlolla, X. Chu, M. Klos, and K. Thurow, "Application of a dual-arm robot in complex sample preparation and measurement process," Journal of Laboratory Automation, Ready for Publication, 2016.
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원문보기 상세보기
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A. Albu-Schaffer, O. Eiberger, M. Grebenstein, S. Haddadin, C. Ott, T. Wimbock, S. Wolf, and G. Hirzinger, "Soft robotics," 2009," IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 15, no. 3, pp. 20-30, 2008
H. Park, P. Kim, J. Bae, J. Park, M. Baeg, and J. Park, "Dual arm peg-in-hole assembly with a programmed compliant system," Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, pp. 431-433, 2014.
J. Bae, S. Park, J. Park, M. Baeg, D. Kim, and S. Oh, "Robotic arm control inspired by human muscle tension effect under the gravity," International Conference of Robotics and Automation (IROS), pp. 1404-1411, 2011.
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YouTube, Kinetiq teaching vs Teach Pendant Programming-ROBOTIQ, May 2016, https://www.youtube.com/watch?vjzR5NZrZSu0.
D. Kim, Y. Choi, R. Yan, L. Luo, J. Lee, and C. Han, "Efficient path planning of a high DOF multibody robotic system using adaptive RRT," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 3, pp. 257-264, 2015.

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저자의 다른 논문 :

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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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