KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle...
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
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문제 정의
PANDORA 프로젝트는 수중자율작업에 있어서 사람의 도움을 최소화하는, 즉 로봇의 자율성을 극대화하는데 초점을 두었다. 로봇이 작업에서의 실패를 스스로 인지하는 것, 실패에 대응하여 새로운 계획을 수립하는 것, 불확실성에 개의치 않고 학습과 제어를 통하여 강인하게 대처하는 등의 알고리즘을 개발하고자 하였다(Ridolfi et al., 2015).
본 논문에서는 KRISO에서 수중 자율작업에 있어서의 핵심 알고리즘 확보에 필요한 로봇 플랫폼 개발에 관하여 소개하였다. KRISO 자율작업용 로봇은 ROV 형태를 갖추고 있으며, 7관절의 전기식 로봇팔을 탑재하고 있다.
선박해양플랜트연구소(Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering, KRISO)에서는 2017년부터 수중에서의 로봇의 자율작업에 필요한 핵심 알고리즘 개발 연구에 착수했으며, 본 논문에서는 이를 위한 수중자율작업용 로봇 플랫폼 개발에 관한 내용을 소개하고자 한다.
가설 설정
아울러, 진⋅회수 작업 시 로봇이 해수면 밖으로 나온 상황으로 가정하여 부가질량에 의한 하중과 부력도 본 해석에서는 고려하지 않았다.
제안 방법
결국, 비틀림 현상을 보강하기 위해 로봇 프레임의 옆판에 3T의 ‘ㄷ’자 리브와 스테인리스강(Stainless steel) 봉을 추가하였고, 굽힘 형상에 대해서는 프레임의 상판 리브에 판을 추가적으로 보강하여 로봇 프레임 설계에 반영하였다.
끝으로, 본 논문에서는 개발된 로봇 플랫폼의 수중 시운전을 통해 기본 성능을 검증한다. 여기서는 조이스틱(Joystick)을 통해 수동으로 동작시키면서 로봇의 움직임을 파악하는 것과 함께, 로봇팔 움직임에 따른 로봇 자세 변동을 관찰한다.
로봇 운용을 위하여 전력공급장치와 주제어(Main control) PC로 구성된 원격제어스테이션과 ROS 기반의 운용 S/W를 개발하고 있다. 끝으로, 수조에서의 조이스틱을 이용한 로봇 수동 작동을 통해 로봇의 움직임과, 로봇팔 움직임에 따른 로봇 자세 변동까지 엄밀히 관찰하였다.
로봇 프레임의 전체 모드 형상을 평가하기 위해, 진⋅회수 시의 경계조건을 적용한 주파수 해석을 추가적으로 수행하였다.
로봇팔의 움직임에 따른 로봇의 운동을 확인하기 위해, Fig. 12의 왼쪽부터 오른쪽까지와 같이 로봇팔을 로봇 앞쪽으로 완전히 뻗은 다음 로봇 몸체 중앙으로 서서히 접으면서 변화를 측정하였다. Fig.
본 절에서는 앞서 배치 설계된 로봇 몸체 프레임의 구조적 안전성을 확보하고, 이를 설계에 반영하기 위하여 상용 소프트웨어인 ABAQUS를 이용하여 구조 해석을 수행하였다. 수중 자율 작업용 로봇은 여러 운용조건 중 크레인 또는 LARS(Launch and recovery system)를 이용하여 선박에서 수중으로 진⋅회수될 때 최대 하중이 발생하기 때문에, 이러한 해석조건을 고려하여 구조 해석을 진행하였다.
수조에서의 로봇 기본성능은 조이스틱 수동 조작을 통한 전⋅후, 상⋅하, 회전 등의 운동 성능과 로봇팔의 움직임에 따른 로봇의 자세 변동을 확인하는 것에 초점을 두었다.
수중 자율 작업용 로봇은 여러 운용조건 중 크레인 또는 LARS(Launch and recovery system)를 이용하여 선박에서 수중으로 진⋅회수될 때 최대 하중이 발생하기 때문에, 이러한 해석조건을 고려하여 구조 해석을 진행하였다.
끝으로, 본 논문에서는 개발된 로봇 플랫폼의 수중 시운전을 통해 기본 성능을 검증한다. 여기서는 조이스틱(Joystick)을 통해 수동으로 동작시키면서 로봇의 움직임을 파악하는 것과 함께, 로봇팔 움직임에 따른 로봇 자세 변동을 관찰한다.
KRISO 자율작업용 로봇은 ROV 형태를 갖추고 있으며, 7관절의 전기식 로봇팔을 탑재하고 있다. 여기에는 ECA Group 사의 7E-MINI 로봇팔을 선정하였으며, 중형 규모의 로봇팔을 수용하면서도 수조에서의 운용이 용이하도록, 로봇팔을 로봇 중앙에 위치시키고, 무게를 최소화하기 위해 ABAQUS를 통한 구조 프레임 해석을 수행하였다. 이를 통해, 개발된 로봇 플랫폼은 너비 920mm, 깊이 1,100mm, 높이 1,200mm, 중량(육상)은 약 206kg으로 제작되었다.
KRISO 수중 자율작업용 로봇 설계에 있어서의 기본적 요구 사양은 기 선정된 ECA 7E-MINI 로봇팔을 수용하면서도 수조에서의 운용 및 실험이 용이하도록 그 크기와 중량을 최소화하는 것이다. 이를 위해 제한된 공간 내에서의 로봇팔을 비롯한 핵심 장치들의 배치 설계와 상용 소프트웨어인 ABAQUS를 활용하여 로봇 몸체 프레임의 구조 안전성 해석을 수행하였다.
로봇 플랫폼은 중형 규모의 로봇팔을 수용하면서도 수조(Water tank)에서의 운용이 가능한 크기와 무게를 갖도록 설계하는 것이 중요하다. 이를 위해, 로봇팔을 로봇 몸체 중앙에 위치시키고, 중량 최소화 및 구조 안정성 확보를 위해 몸체 프레임의 구조 해석을 수행한다. 로봇은 로봇 몸체부와 로봇팔부로 구성되며, 유사시 로봇팔부를 분리 시키면 로봇 몸체부는 일반 ROV와 동일한 형태로 운용될 수 있다.
이들은 수중 로봇팔의 유체동역학 모델링 또는 로봇-로봇팔 연계 시뮬레이션 및 제어를 위한 연구 목적의 테스트 베드(Test-bed)로 사용되었다. 이후, 1990년 중반 AMADEUS(Advanced manipulation for deep underwater sampling) 프로젝트는 2개의 다관절 로봇팔의 협력 제어를 통해 정교한 수중작업을 실현하고자 하였다. 여기서는 3개의 손가락 및 7관절의 전기식 수중 로봇팔이 개발되었다.
수중작업은 2단계, 즉 조사(Survey)와 작업(Intervention)으로 구성된다. 조사 단계에서는 ASC와 I-AUV가 대상지역의 지형조사를 각각 수행하여 정밀 지형도를 생성한다. 정밀 지형도를 토대로 대상물체가 사람에 의해 선정되면, 작업 단계에서는 I-AUV가 대상물체를 스스로 찾아서 회수한다.
해석을 위한 경계조건으로는 진⋅회수 시, 크레인 등과 체결되는 부분에 대해 자유도를 구속하였다.
대상 데이터
다음으로, 추진기 배치에 있어서는 로봇의 수평 운동을 제어하기 위한 4개의 추진기, 수직 운동제어를 위한 4개의 추진기, 총 8개의 추진기가 적용되었다. 수평 추진기의 경우, 벡터 방식을 고려하여 로봇 전면 기준으로 45°회전시켜 배치하였다.
로봇 몸체부는 알루미늄 프레임, 4개의 수평추진기, 4개의 수직추진기, 4개의 부력재 블록, 로봇제어용 내압용기(Housing for robot control) 및 수중 이미지용 내압용기(Housing for underwater image), IMU, DVL, 수심(Depth) 센서, 4대의 수중 카메라, 2개의 LED(Light emitting diode) 라이트(Light), 수중레이저스캐너로 구성된다.
로봇 운용시스템은 원격제어스테이션과 운용 S/W로 구분되며, 원격제어스테이션은 440VAC 전원을 300VDC로 변환시키는 직류전원변환장치, 광(Fiber-optic, F/O) 통신을 이더넷 통신으로 변환하는 통신변환장치 그리고 주제어용 PC 등으로 구성된다. 로봇 운용 S/W는 리눅스 기반의 ROS(Robot operating system)를 사용하며, 운영자 편의를 위한 GUI(Graphic user interface)도 개발하고 있다.
로봇 플랫폼 설계에 앞서, ECA Group 사의 7E-MINI 모델을 수중 로봇팔로 선정하였으며, 이것의 기중 중량은 51kg(수중 30kg), 최대 길이는 약 1.4m이다. 로봇 플랫폼은 중형 규모의 로봇팔을 수용하면서도 수조(Water tank)에서의 운용이 가능한 크기와 무게를 갖도록 설계하는 것이 중요하다.
이를 통해, 개발된 로봇 플랫폼은 너비 920mm, 깊이 1,100mm, 높이 1,200mm, 중량(육상)은 약 206kg으로 제작되었다. 로봇은 수중 위치, 자세 등의 계측을 위해 IMU, DVL, 수심 센서가 설치되어 있으며, 4개의 수평추진기와 4개의 수직추진기를 통해 제어된다. 수중작업에서의 대상 물체를 로봇이 스스로 식별하고 인지하기 위해 2대의 고화질 카메라와 레이저스캐너가 사용되며, 현재 자체 제작이 진행되고 있다.
최종 제작된 KRISO 자율작업용 로봇의 크기는 너비 920mm, 깊이 1,100mm, 높이 1,200mm이며, 기중 중량은 약 206kg이다. 로봇팔은 기중 중량이 51kg이며, 최대 길이는 약 1,400mm이다. 본 로봇의 경우, 전체 규모에 비해 로봇팔의 규모가 다른 로봇 들과 비교했을 때 상대적으로 큰 것이 특징이다.
본 연구에서는 수중 전기식 로봇팔로서, 비교적 수급이 쉬운 ECA Group 사의 7E-MINI 제품(Fig. 2)을 채택하였다. 이것은 그리퍼(Gripper) Jaw(집게)의 개폐(Opne/Close)를 포함하여 총 7개 의 관절을 가지며, 수중 중량 30kg(육상 51kg), 작업 하중 25kg, 작업수심 300m이다.
수평추진기는 TecnadyneTM 사의 Model 561로서, 전격 전력은 300VDC, 1kW이다. 수직 추진기는 동일사 제품의 Model 541로서 300VDC, 500W이며, 정⋅역 출력이 동일하다.
실험 수조의 크기는 폭 5m × 길이 20m × 깊이 2.7m이며, 지원 장비로는 전차(Carriage)가 구비되어 있다(Fig. 9).
여기에는 ECA Group 사의 7E-MINI 로봇팔을 선정하였으며, 중형 규모의 로봇팔을 수용하면서도 수조에서의 운용이 용이하도록, 로봇팔을 로봇 중앙에 위치시키고, 무게를 최소화하기 위해 ABAQUS를 통한 구조 프레임 해석을 수행하였다. 이를 통해, 개발된 로봇 플랫폼은 너비 920mm, 깊이 1,100mm, 높이 1,200mm, 중량(육상)은 약 206kg으로 제작되었다. 로봇은 수중 위치, 자세 등의 계측을 위해 IMU, DVL, 수심 센서가 설치되어 있으며, 4개의 수평추진기와 4개의 수직추진기를 통해 제어된다.
자율작업 로봇의 수중 전방 주시를 위하여, DeepSea Power & Light 사의 아날로그식 카메라, WSC-4060과 LED 라이트, LSL2-000이 사용된다.
최종 제작된 KRISO 자율작업용 로봇의 크기는 너비 920mm, 깊이 1,100mm, 높이 1,200mm이며, 기중 중량은 약 206kg이다. 로봇팔은 기중 중량이 51kg이며, 최대 길이는 약 1,400mm이다.
데이터처리
자율작업용 로봇의 유한요소모델을 확보하고 구조 안전성을 평가하기 위해 ABAQUS에서 정적해석(Static, General)을 수행하였으며, 진⋅회수 시 해석조건에서의 최대 응력을 확인하였다.
이론/모형
로봇 운용 S/W는 리눅스 기반의 ROS를 채택하였으며, 사용자 편의를 위한 GUI 개발에 있어서도 ROS가 제공하는 3D 가시화 프로그램인 RViz를 활용한다.
성능/효과
12의 왼쪽 그림과 같이 로봇팔이 앞쪽으로 완전히 뻗었을 때, 로봇 피치(Pitch) 각도는 최대 8°까지 앞으로 기우는 것을 알 수 있다. 로봇팔 움직임은 로봇 자세 뿐만 아니라 로봇 방위각(Yaw angle)에도 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이러한 로봇팔 움직임에 따른 영향 특성은 추가 실험을 통해 면밀히 분석될 것이다.
58MPa로 발생한다. 본 연구에서 고려한 로봇 프레임의 재질인 AL 6061-T6의 항복 강도 276MPa을 고려할 때, 응력 관점에서 로봇 프레임은 충분한 안전성을 갖추었다고 판단할 수 있으며, 안전 계수는 약 3.6을 확보하였다.
정적해석 결과는 Fig. 6(a)와 같고, 진⋅회수 시 크레인 등과 체결되는 뒷부분에서 76.55MPa인 1차 최대 응력이 발생하며, 다른 부분에 비해 상대적으로 구조적 취약함을 보인다.
후속연구
앞서 설계⋅제작된 자율작업 로봇은 앞으로 KRISO 내의 수조(Water tank)에서 기본 성능 및 핵심 알고리즘 검증 실험 등이 진행될 것이다.
로봇팔 움직임은 로봇 자세 뿐만 아니라 로봇 방위각(Yaw angle)에도 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이러한 로봇팔 움직임에 따른 영향 특성은 추가 실험을 통해 면밀히 분석될 것이다.
향후 계획으로는, 우선 로봇팔의 운동 특성 분석, 로봇 및 로봇팔의 유체저항력 측정 실험, 그리고 이를 통한 로봇 운동방정식 도출 및 제어기 설계, 다음으로는 수중레이저스캐너를 활용한 3차원 물체 자율인식 알고리즘 개발, 최종적으로는 개발된 로봇 플랫폼을 기반으로, 자율 운동보상제어 및 물체인식 알고리즘 등을 활용한 수중 대상체 자율파지(Autonomous grasping) 기술 개발 및 검증을 진행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
유인잠수정의 장단점은?
대부분의 수중작업은 한 개 이상의 로봇팔(Manipulator or robot arm)을 갖춘 유인잠수정(Manned submersible) 또는 원격운용잠수정(ROV, Remotely operated vehicle)에 의해 수행되어 오고 있다. 유인잠수정은 운용자가 직접 잠수정에 탐승하여 로봇팔을 조작하기 때문에 정밀한 작업을 할 수 있다는 장점이 있지만, 항상 위험에 노출되어 있다는 것이 단점이다.
자율수중잠수정을 통해서 극복하기 위한 원격운용잠수정의 문제점은?
이 중 한명은 로봇 자체를, 나머지 한명은 로봇팔을 각각 전담한다. 이러한 원격운용잠수정은 선상 갑판 위에 진⋅회수장치 및 전력공급장치, DPS(Dynamic positioning system) 등을 갖춘 전문지원선박과 숙련된 전문 인력이 요구되므로 상당한 유지비용이 요구되며, 운전자의 숙련도, 작업시간에 따른 피로 누적, 그리고 운용자-잠수정 사이의 물리적 거리로 인한 시간 지연(Time delay) 등에 의해 작업 효율이 좌우되는 문제점이 있다 (Haugalokken et al., 2018).
KRISO 자율작업용 로봇의 특징은?
본 논문에서는 KRISO에서 수중 자율작업에 있어서의 핵심 알고리즘 확보에 필요한 로봇 플랫폼 개발에 관하여 소개하였 다. KRISO 자율작업용 로봇은 ROV 형태를 갖추고 있으며, 7관절의 전기식 로봇팔을 탑재하고 있다. 여기에는 ECA Group 사 의 7E-MINI 로봇팔을 선정하였으며, 중형 규모의 로봇팔을 수용하면서도 수조에서의 운용이 용이하도록, 로봇팔을 로봇 중앙에 위치시키고, 무게를 최소화하기 위해 ABAQUS를 통한 구조 프레임 해석을 수행하였다.
참고문헌 (8)
Christ RD., Werinli RL., 2007. The ROV Manual: A User Guide for Observation-Class Remotely Operated Vehicles. Published by Elsevier.
Haugalokken, B.O.A., Jorgensen, E.K., Schjolberg, I., 2018. Experimental Validation of End-effector Stabilization for Underwater Vehicle-manipulator Systems in Subsea Operations. Robotics and Autonomous Systems, 109, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.robot.2018.08.007
Mohan, S., Kim, J.H., 2015. Coordinated Motion Control in Task Space of an Autonomous Underwater Vehicle-manipulator System. Ocean Engineering, 104, 155-167. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.05.011
Ridao, P., Carreras, M., Ribas, D., Sanz, PJ., Oliver, G., 2014. Intervention AUVs: The Next Challenge. Proceedings of the 19th World Congress The International Federation of Automatic Control, Cape Town, South Africa. 12146-12159.
Ridolfi, A., Conti, R., Costanzi, R., Fanelli, F., Meli, E., 2015. A Dynamic Manipulation Strategy for an Intervention: Autonomous Underwater Vehicle. Advances in Robotics & Automation, 4(2), 1-16. https://doi.org/10.4172/2168-9695.1000132
Simetti, E., Casalino, G., Wanderlingh, F., Aicardi, M., 2018. Task Priority Control of Underwater Intervention Systems: Theory and Applications. Ocean Engineering, 164, 40-54. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2018.06.026
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