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In this paper, we have developed a multi-attitude monitoring system for running farm robots for field farming. There are many agricultural robots that can select work modules for various tasks. In order to control the stable attitude of agricultural robots connected to each other, we developed a sys...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 논문에서는 로봇 본체에 작업 모듈을 연결하는 형식의 주행 형 로봇의 안정적인 자세 제어를 위하여 다중 자세 모니터링 시스템을 개발했다. 자이로 센서 및 가속도 센서를 응용한 자세 모니터링(롤 각 및 피치 각) 시스템을 개발했다.
  • 본 논문에서는 Fig. 1(a)와 같이 로봇 본체에 작업 모듈이 연결된 형태의 농업 용 로봇의 다중 자세 제어를 위한 다중 자세 모니터링 시스템을 개발했다. Fig.
  • 자세 제어의 신뢰도를 높이기 위해서는 정확한 자세 정보가 필요하다. 본 논문에서는 로봇의 자세 제어에 필요한 롤 각 및 피치 각을 정확하게 모니터링하기 위하여 자이로 센서 및 가속도 센서를 응용하여 자세 모니터링 시스템을 개발하였다. 자이로 센서에서 획득되는 각도 정보와 가속도 센서에서 획득되는 각도 정보를 각 센서의 단점의 보상이 가능한 상보 필터를 활용하여 비교적 정확한 롤 각 및 피치 각의 획득이 가능했다.
  • 본 논문에서는 본체와 작업 모듈로 구성되는 농업 용 로봇의 자세를 제어하기 위하여 롤 각(roll angle) 및 피치 각(pitch angle)의 측정이 가능한 자세 모니터링 시스템 두 개가 CAN으로 연결되는 다중 자세 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 연동되어 있는 복수의 로봇 이동체의 정밀한 자세 제어를 위한 시스템으로 다양한 분야의 응용이 기대된다.
  • 본 논문에서는 상기의 자세 모니터링 시스템을 로봇 본체 및 작업 모듈에 장착하여 자세 정보를 공유하는 방법으로 각각의 자세 정보뿐 아니라 로봇과 작업 모듈 사이의 상대적 자세 정보를 획득할 수 있도록 했다. 로봇과 작업 모듈 사이의 상대적 롤 및 피치 각도 정보를 모니터링 하여 다중 자세 제어가 가능하도록 했다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
농업 로봇 설계 시 유의해야하는점은 무엇인가? 농업 로봇은 밭과 같은 불규칙한 노면을 이동해야하기 때문에 자세 변화의 빈도가 높고, 그 패턴 또한 복잡할 것으로 판단된다. 따라서 설계 시에 다양한 주파수의 진동에 대해서 세심한 고려가 필요하다. 또한 로봇 본체와 작업 모듈이 기계적으로 연결되어 이동하기 때문에 각각의 진동의 위상이 다른 수 있을 것으로 판단된다. 로봇 본체와 작업 모듈의 진동 위상이 다를 경우 복잡한 진동 또는 공진이 발생할 수 있을 것으로 판단되며, 위상차가 클 경우 로봇이 심각한 기계적 충격을 받을 수도 있다.
농업 분야에서 로봇을 이용한 농업을 주시하는 이유는 무엇인가? 다양한 분야에서 주행 형 로봇을 응용한 시스템 개발이 활발하게 이루어지고 있을 뿐 아니라 이미 상용화되어 산업 현장에서 폭넓게 활용되고 있다. 농업 분야에서도 농업인들의 고령화 및 인구 감소로 부족해진 노동력 확보 방안으로 로봇을 이용한 농업을 주시하고 있다[1]. 가능하면 다양한 농업 관련 작업을 소화하기 위하여 제어 및 에너지 제어를 총괄하는 로봇 본체에 다양한 작업 모듈 교체가 가능한 형태의 농업 용 로봇 개발에 관련 분야의 관심이 높아지고 있다.
로봇 자세 제어 시스템이 필요한 이유는? 주행 형 농업 로봇의 경우 불규칙한 진동 및 경사의 변화가 심한 농업 환경에서 안정된 자세를 유지하는 것이 매우 중요하다. 급격한 경사에 의한 전복 등의 사고를 방지하기 위하여 경사를 빠르고 정확하게 모니터링 하여 로봇 자세 제어 시스템에 제공할 필요가 있다. 농업 로봇은 밭과 같은 불규칙한 노면을 이동해야하기 때문에 자세 변화의 빈도가 높고, 그 패턴 또한 복잡할 것으로 판단된다.
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참고문헌 (5)

  1. John Matthews, "The Mechanical Farm of 2030," Interdisciplinary Science Reviews, Vol.7, Issue 3, pp.194-201, 2013. 

  2. Jung Keun Lee, Edward J. Park, and Stephen N. Robinovitch, "Estimation of attitude and external acceleration using inertial sensor measurement during various dynamic condition," IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement, Vol.61, Issue 8, pp. 2262-2273, 2012. 

  3. D. Gebre-Egziabher, R. C. Hayward, and J. D. Powell, "Design of multi-sensor attitude determination system," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System, Vol.40, No.2, pp.627-649, 2004. 

  4. J Cockcroft, JH Muller, and C. Scheffer, "A novel complimentary filter for tracking hip angles during cycling using wireless inertial sensors and dynamic acceleration estimation," IEEE Sensors Journal, Vol. 14, Issue 8, pp. 2864-2871, 2014. 

  5. Mark Euston, Paul Coote, Robert Mahony, Jonghyuk Kim, and Tarek Hamel, "A complementary filter for attitude estimation of a fixed-wing UAV," 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and System, pp. 340-345, 2008. 

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