[논문]그리퍼 정밀 제어를 위한 이중 제어기 시스템의 구현 및 성능 평가

이승용; 함운형; 박영우; 정일균; 임선

doi:10.7746/jkros.2018.13.1.072

그리퍼 정밀 제어를 위한 이중 제어기 시스템의 구현 및 성능 평가
Implementation and Performance Evaluation of the Dual Controller System for Precision Control of Gripper 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.13 no.1, 2018년, pp.72 - 78

이승용 (Computer Engineering, KETI) , 함운형 (Computer Engineering, KETI) , 박영우 (Computer Engineering, KETI) , 정일균 (Computer Engineering, KETI) , 임선 (Electricity and Electronic Engineering, KETI)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a Dual Controller System for Precision Control (DCSPC) for control of the gripper. The DCSPC consists of two subsystems, CDSP (Controller based DSP) and CARM (Controller based ARM processor). The CDSP is developed on a DSP processor and controls the gripping motor and LVDT. In particular, the CARM is implemented using Linux and ARM processor according to recent research related to open-source. The robot for high-precision assembly is divided into the robot control and the gripper control section and controls CARM and CDSP systems respectively. In this paper, we also proposed and measured the performance of communication API. As a result, it is expected to recognize improvements in communication between CARM and the robot controller, and will continue to conduct relevant research among other commercial robot controllers.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서 제안하는 DCSPC의 CARM은 상용 임베디드 보드를 이용하여 개발하였기 때문에 실시간 검증이 매우 중요하다. CARM은 CDSP와 외부 로봇 제어기와의 통신을 처리하기 때문에 정주기성이 엄격하게 지켜져야 하며 따라서 본 절에서는 Beagle bone black의 정주기성 성능 평가를 진행하였다. 실험을 위해 Xenomai Task 주기는 500 µs와 1 ms로 설정하였으며 총 60,000개의 샘플링 데이터를 취득하였고 그 결과는 [Fig.
전통적인 그리퍼 제어 시스템은 로봇 축 가장 말단에 부착되어 제어되는 방식으로 동작되었다. 그러나 본 논문에서는 조립 정밀도를 높이고 실시간으로 그리퍼 제어를 하기 위해 외부 로봇 제어기와 통신하기 위한 명령어를 개발하였다. [Table 1]은 현재 CDSP, CARM에서 제공되는 모든API를 제시한다.
그러나 로봇 제어기와 CARM 프로세서 사이에 공유 변수가 정의되고 사용될 수 있어야 하는데UNIVERSAL ROBOTS社는 이에 대한 기능을 현재 제공하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 지원하기 위해 UR 로봇 제어기에 별도의 TCP/IP 소켓통신을 할 수 있는 UR 스크립트 소켓프로그램을 개발하였으며 이에 대한 내용은 [Fig. 5]와 같다. 스크립트 소켓프로그램은 시스템 초기에 UR 제어기에서 실행되고 필요한 전역변수를 선언한다.
그러나 현재에는 다수의 부품 조립에 대한 솔루션을 제공할 수 있는 로봇 시스템이 요구되지만 단순 로봇만 갖고는 제한적으로만 운용 가능한 상태이다. 본 논문에서는 이런 단점을 최소화하며 유연성을 높이기 위해 전동 그리핑 모듈과 강성모듈을 통합하여 임베디드 시스템까지 통합된 그리퍼 시스템 모듈화 설계 및 그 제어에 관한 것을 제시한다.
본 논문에서는 제조로봇의 복잡한 작업능력이 요구되는 추세에 맞는 임베디드 시스템까지 통합된 그리퍼 시스템 모듈화설계 및 제어에 대하여 서술하였다. 고정밀 작업수행을 위해 그리퍼에 자세 변환을 측정할 수 있는 센싱 모듈을 포함하여 실시간으로 자세변환을 측정 할 수 있다.

제안 방법

3.3절[Table 1]의 API에서 CARM와 외부 로봇 제어기의 통신에 소요되는 시간을 측정하였다. 외부 로봇 제어기와 통신하는 명령어 중 이중 TCP/IP 소켓 통신을 필요로 하는 5개의 함수의 오버헤드가 더 높기 때문에 5개의 함수 실험 결과를 [Fig.
정밀한 제어를 위해 그리핑과 자세변환 센싱을 담당하는 CDSP와 CDSP를 제어하고 외부의 다른 로봇 인터페이스와의 API를 개발하여 로봇의 위치까지 제어할 수 있는 CARM을 결합하여 DCSPC 시스템을 구성하였다. CARM과 CDSP 사이의 통신에는 실시간성을 위해 고속 SCI통신을 사용하며 그리퍼의 변환된 위치 값, 그리핑 제어, 디지털 I/O를 제어하는 API를 개발하고 이를 실험을 통해 확인하였다. CARM과 외부 로봇 인터페이스 UR3와 실험을 위해 UR 로봇 제어기에 별도의 TCP/IP 소켓통신을 할 수 있는 UR 스크립트 소켓프로그램을 개발하였으며, 로봇의 현재 위치를 읽어내거나 이동시킬 수 있는 API를 개발하였다.
CARM과 CDSP 사이의 통신에는 실시간성을 위해 고속 SCI통신을 사용하며 그리퍼의 변환된 위치 값, 그리핑 제어, 디지털 I/O를 제어하는 API를 개발하고 이를 실험을 통해 확인하였다. CARM과 외부 로봇 인터페이스 UR3와 실험을 위해 UR 로봇 제어기에 별도의 TCP/IP 소켓통신을 할 수 있는 UR 스크립트 소켓프로그램을 개발하였으며, 로봇의 현재 위치를 읽어내거나 이동시킬 수 있는 API를 개발하였다.
[Table 1]에서 제시한 API에 대한 통신 시간 측정은 시스템제어 주기를 결정하기 위한 실험이다. 본 절에서는 CDSP 및 CDSP 통신 간에 사용되는 LVDT_Function, DIO_Function, 그리고 MC_Function 실험을 진행하였다. 두 시스템간의 SCI 통신 속도는 1.
본 절에서는 가상의 조립 작업을 수행하는 태스크를 수행되었을 때 DCSPC의 시스템 오버헤드를 측정하였다. 로봇은 임의의 두 지점을 왕복 운동하는 모션을 수행하는데 이때 이동 지점, 모션 시작 및 종료명령은 CARM에 의해 요청되어 수행된다.
위의 전체 동작을 수행하는 동안 CARM은 CDSP에 주기적으로 LVDT 값을 요청하여 지속적으로 현재 DCSPC의 위치를 모니터링을 수행한다. 위의 가상 조립 작업을 30회 수행하였으며 4회를 걸쳐 총 120회의 작업을 수행하였다. 실험결과, 각각의 작업 수행 시간은 1 ms이하의 적은 오차로 약 76초가 측정되었으며, 동일 시간으로 반복 작업이 수행됨을 확인할 수 있었다.
그 이후 지속적으로 CARM의 전역변수 읽기 및 쓰기 명령어 수신 여부를 검사하며 해당 시점에 즉시 처리하게 된다. 위의 추가 기능으로 2개의 제조사와 다르게 TCP/IP 소켓통신의 이중 구조로 인한 시스템 오버헤드가 가장 취약함을 알 수 있어 본 논문에서는 UR 로봇 제어기를 채택하여 실험 및 검증을 진행하였다.
DCSPC는 모터 제어, 조립 알고리즘, 로봇제어기 통신 등 정밀한 실시간 성능이 요하는 시스템이다. 이를 위해 CDSP는 DSP의 하드웨어 타이머 인터럽트를 이용하여 시스템 태스크가 실행되고, 하나의 태스크만으로 시스템제어가 되므로 정밀한 실시간 성능을 만족하면서 동작되도록 설계하였다. 그러나 CARM 시스템은 범용 Linux를 이용하여 개발하였기 때문에 별도의 실시간 운영체제(Real-Time Operating System, RTOS) 이식이 필요하며 이는 아래에서 자세히 설명한다.
고정밀 작업수행을 위해 그리퍼에 자세 변환을 측정할 수 있는 센싱 모듈을 포함하여 실시간으로 자세변환을 측정 할 수 있다. 정밀한 제어를 위해 그리핑과 자세변환 센싱을 담당하는 CDSP와 CDSP를 제어하고 외부의 다른 로봇 인터페이스와의 API를 개발하여 로봇의 위치까지 제어할 수 있는 CARM을 결합하여 DCSPC 시스템을 구성하였다. CARM과 CDSP 사이의 통신에는 실시간성을 위해 고속 SCI통신을 사용하며 그리퍼의 변환된 위치 값, 그리핑 제어, 디지털 I/O를 제어하는 API를 개발하고 이를 실험을 통해 확인하였다.

대상 데이터

3 RTOS 패치하였다. Gripper Board는 TI社의 TMS320F-28335 DSP 프로세서와 34k*16 SARAM, 256*16 flash 메모리를 이용하여 자체 제작하였다. Interface Board와 통신하는 상용 로봇은 UNIVERSIAL ROBOTS의 UR3 상용 로봇을 사용하였다.
Gripper Board는 TI社의 TMS320F-28335 DSP 프로세서와 34k*16 SARAM, 256*16 flash 메모리를 이용하여 자체 제작하였다. Interface Board와 통신하는 상용 로봇은 UNIVERSIAL ROBOTS의 UR3 상용 로봇을 사용하였다. 4.
본 절에서는 CDSP 및 CDSP 통신 간에 사용되는 LVDT_Function, DIO_Function, 그리고 MC_Function 실험을 진행하였다. 두 시스템간의 SCI 통신 속도는 1.875 Mbps이며 3분 시간 간격으로 1회에 3개의 데이터를 취득, 총 30개의 데이터를 취득하였다. 첫 번째로 LVDT_Function 명령어는 CARM에서 4 byte 요청 메시지를 송신하고 CDSP는 즉시 52 byte의 응답메시지를 송신하다.
본 논문에서는 DCSPC 시스템의 유효성 검증을 위해 Denso, UR, Robostar 등의 로봇 제어기를 채택하였다. 그러나 로봇 제어기와 CARM 프로세서 사이에 공유 변수가 정의되고 사용될 수 있어야 하는데UNIVERSAL ROBOTS社는 이에 대한 기능을 현재 제공하지 않고 있다.
실험을 위해 Xenomai Task 주기는 500 µs와 1 ms로 설정하였으며 총 60,000개의 샘플링 데이터를 취득하였고 그 결과는 [Fig. 7]과 같다.

이론/모형

그러나 CARM 시스템은 로봇 제어기와의 통신, 조립 알고리즘, CDSP와의 통신 등 실시간 성능이 매우 중요한 응용프로그램들이 동작된다. 따라서 CARM의 실시간 성능 보장을 위해 Xenomai RTOS^[12] 소프트웨어를 이용하여 시스템에 이식하였다. Xenomai RTOS는 오픈 소스를 이용하여 개발된 범용 리눅스 기반의 실시간 운영체제로서 기존 Linux에서 가지는 실시간 성능의 한계를 Adeos 마이크로 커널을 이용하여 보장되도록 개발되었다.

성능/효과

CDSP는 CARM 시스템과 SCI (Serial Communications Interface) 이용하여 통신을 수행하며 기본적으로 슬레이브의 역할로 개발되었다. 3.2절에서 제시한 것과 같이 CDSP는 CARM 시스템에서 LVDT 읽기, 모터 제어, I/O 모듈 제어 등의 외부로부터의 요청이 수신될 수 있다. 또한 [Fig.
CARM과 CDSP와의 통신을 위해 개발한 API는 최대 312.66µs이 소요됨을 확인하였고, CARM과 외부 로봇과의 통신에 대해선 일부 API가 1 ms이상의 시간이 소요되었고, 추후 시스템 개선의 여지가 있음을 확인하였다.
그 결과, 주기가 1 ms에는 999999.92(ns) 평균 주기와 765.64(ns)의 편차를 보였으며 500 µs일 때 499999.91(ns) 평균 주기와 편차 560.71(ns)가 측정되었으며 매우 정밀한 정주기성을 확인할 수 있었다.
실시간성이 중요한 시스템이기 때문에 CARM에 Xenomai 2.6.3 RTOS패치를 하여 환경을 구성하고 CARM의 실시간성 성능 실험의 결과, 주기 500 µs일 때 499999.91 ns의 평균주기와 560.71 ns의 편차를 보여 정밀한 정주기성을 확인하였다.
실제로 3개의 API를 처리하기 위한 DSP 처리 시간은 평균4.44 µs, 5.71 µs와 2.47 µs 시간만이 소요되어 전체 실행시간에서 큰 비중을 차지하지 않음을 확인하였다.
실험 결과, 3개의 API는 순차적으로 평균312.66 µs, 53.75 µs, 137.21 µs 통신 시간이 소요되었으며 [Fig. 8]과 같다.
위의 가상 조립 작업을 30회 수행하였으며 4회를 걸쳐 총 120회의 작업을 수행하였다. 실험결과, 각각의 작업 수행 시간은 1 ms이하의 적은 오차로 약 76초가 측정되었으며, 동일 시간으로 반복 작업이 수행됨을 확인할 수 있었다.
44 ms의 편차를 보였다. 이는 UR3 로봇인 경우, 이중 TCP/IP 구조가 많은 시스템 오버헤드를 증가시킴을 알 수 있었으며 추후 시스템 개선의 여지가 있음을 확인하였다.
9]에 나타내었다. 현재 위치 읽기 및 로봇 구동 명령어 실험은 약 10,000개의 데이터 취득결과 99% 이상 1 ms미만의 통신 시간이 측정되었다. 그러나 5개의 API인 경우 평균6.

후속연구

이를 위해 카메라의 성능분석을 하고, 이를 확인하기 위해 내부적으로 조립 알고리즘 구동을 하여 최종적으로 로봇에 탑재해서 실제 조립 알고리즘을 구동할 예정이다. 또한 본 논문에서 개발한 DCSPC와 그리퍼를 실제 로봇 말단에 부착 후 조립 어플리케이션을 수행 후 관련 성능 분석을 진행할 예정이다.
추후에 DCSPC 시스템에 카메라와 관련된 연구 및 실험을 진행하여 그리퍼가 외부의 환경요인에 의한 상황판단 및 로봇과 그리핑의 제어를 보다 능동적으로 대응 할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 카메라의 성능분석을 하고, 이를 확인하기 위해 내부적으로 조립 알고리즘 구동을 하여 최종적으로 로봇에 탑재해서 실제 조립 알고리즘을 구동할 예정이다. 또한 본 논문에서 개발한 DCSPC와 그리퍼를 실제 로봇 말단에 부착 후 조립 어플리케이션을 수행 후 관련 성능 분석을 진행할 예정이다.
추후에 DCSPC 시스템에 카메라와 관련된 연구 및 실험을 진행하여 그리퍼가 외부의 환경요인에 의한 상황판단 및 로봇과 그리핑의 제어를 보다 능동적으로 대응 할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 카메라의 성능분석을 하고, 이를 확인하기 위해 내부적으로 조립 알고리즘 구동을 하여 최종적으로 로봇에 탑재해서 실제 조립 알고리즘을 구동할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	오픈 시스템의 정의는?	오픈 시스템의 정의를 다양하게 말할 수 있지만 다른 시스템과의 재사용이 용이하고 전체 시스템이 유연하게 개발이 가능하며 시스템에 의존하지 않고 개발할 수 있는 시스템으로 정의할 수 있다. 최근의 오픈 소스의 모션 제어 시스템은 범용하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 개발하고 연구되고 있다.
	조립공정에 적용되는 고정밀 툴의 현황과 한계는?	특히, 모바일 IT 조립 공정에 특화되고 고난이도 조립 작업으로 구성된 생산라인의 변동에 신속한 대응이 가능해야 한다. 그러나 현재에는 다수의 부품 조립에 대한 솔루션을 제공할 수 있는 로봇 시스템이 요구되지만 단순 로봇만 갖고는 제한적으로만 운용 가능한 상태이다. 본 논문에서는 이런 단점을 최소화하며 유연성을 높이기 위해 전동 그리핑 모듈과 강성모듈을 통합하여 임베디드 시스템까지 통합된 그리퍼 시스템 모듈화 설계 및 그 제어에 관한 것을 제시한다.
	최근 산업의 변화로 인한 제조로봇 수요 변화의 특징은?	특히 고령화 및 출산율 감소로 인한 노동력 부족 문제를 해결하기 위하여 산업 전반에서 로봇을 활용한 자동화가 꾸준히 진행되고 있다. 대표적으로 자동차산업의 경우 이송, 용접, 도장 등 대부분의 공정에서 로봇도입을 통한 자동화를 구현함으로써 생산성을 극대화를 시키고 있다 최근에는 산업의 변화로 인해 제조로봇의 수요가 자동차 시장에서 각종 IT제품 등의 전기전자시장으로 확장되고 있으며, 기능적으로는 기존의 단순작업에서 보다 복잡한 작업능력이 요구되는 조립 작업으로 변화하고 있다[3].

참고문헌 (13)

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상세보기
M.D. Marieska, A.I. Kistijantoro, and M. Subair, "Analysis and benchmarking performance of real time patch Linux and Xenomai in serving a real time application," 2011 International Conference on Electrical Engineering and Informatics, Bandung, Indonesia, 2011, doi: 10.1109/ICEEI.2011.6021563.
J.H. Koh, and B.W. Choi, "Real-time performance of real-time mechanisms for rtai and xenomai in various running conditions," International Journal of Control and Automation, Vol. 6, No. 1, pp. 235-246, 2013.
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Xenomai, Home Page of Xenomai, [Online], https://www.xenomai.org, Accessed: Jan. 9. 2018.
S.-Y. Lee, U.-H. Ham, Y.-W. Park, H.-S. Jung, I.-K. Jung, and S. Lim, "Implementation and performance evaluation open-source controller for precision control of gripper," Second International Conference on Robotics and Machine Vision, Kitakyushu, Japan, 2017, doi: 10.1117/12.2301196.

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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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