[논문]칼만필터를 적용한 UWB 센서기반 제조업 조립공정작업의 실시간 위치추적 시스템 개발

정승현; 최득성

doi:10.5762/kais.2020.21.2.627

초록
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일반적인 기계나 자동차 등의 제조업 조립공정은 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee, Bluetooth, 무선 센서 네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정 진행 정보를 네트워크를 통하여 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버로 수집하는 방식으로서 공정의 흐름을 파악하고 생산량을 점검하기에 적합하나 개별 작업자의 해당 작업장 내에서의 작업 누락이나 동선 파악을 위한 실시간 위치 추적은 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여, 작업자 공구의 실시간 위치 추적시스템 도입을 통해 공구의 위치 및 궤적을 실시간으로 분석하여 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하고 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 비숙련공이나 실수에 의해서 조립공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 작업자에게 실시간으로 알려주거나 사전에 차단하여 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 이를 위하여, 전동공구의 기계적인 진동 및 무선통신 노이즈를 제거하고 측정신호의 정밀도 향상을 위하여 칼만필터를 적용한 UWB(Ultra Wide Band) 삼변측량 기반의 실시간 공구 위치 추적 센서시스템을 개발하였고 이동평균필터에 비해 약 21%의 무선측정 성능개선을 통하여 그 효용성을 증명하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Assembly process data can be gathered in real time in a manufacturing execution system (MES) server using proximity sensors, barcodes, RFID, ZigBee, Bluetooth, wireless sensor networks, etc. Although this is suitable for identifying process flow and checking production progress, it is difficult to t...

Assembly process data can be gathered in real time in a manufacturing execution system (MES) server using proximity sensors, barcodes, RFID, ZigBee, Bluetooth, wireless sensor networks, etc. Although this is suitable for identifying process flow and checking production progress, it is difficult to trace the location of individual workers in real time for missing work or trajectories within the work area. To overcome this, the location and trajectory of the working tool can be analyzed in real time through a position tracking system of an operator's working tool. It can instruct the operator to perform a consistent working process. Productivity and quality improvement can be achieved by an alarming or blocking operator with possible assembly defects during the assembly process in real time. To this end, we developed a real-time tool position-tracking sensor system based on Ultra Wide Band (UWB) trilateration using a Kalman filter to eliminate mechanical vibration and radio communication noise.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Tool Position Tracking System for Automotive Assembly Process
그림 Fig. 2. UWB Tag Block diagram
그림 Fig. 3. Anchor Node Block diagram
그림 Fig. 4. Developed UWB Tag & Anchor Board
그림 Fig. 5. Test Bed for Repetitive Test
그림 Fig. 6. Elapsed Time of Two Way Ranging measurement
그림 Fig. 7. Trilateration for Position Tracking
그림 Fig. 8. Kalman Filter Algorithm
그림 Fig. 9. Repeated Experiment Using Test Bed in Electromagnetic Reflective Laboratory
그림 Fig. 10. Graph of X-axis with Moving Average and Kalman Filter
그림 Fig. 11. Graph of Y-axis with Moving Average and Kalman Filter
표 Table 1. 2700mm Repeated Experiment of X, Y Axis
그림 Fig. 12. LOS and NLOS Environment Test
그림 Fig. 13. Tool Tracking Application Test
표 Table 2. LOS Environment Trilateration Test (Unit : mm)
표 Table 3. NLOS Environment Trilateration Test

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 작업공구에 UWB(Ultra Wide Band)센서를 적용한 무선 위치측위 태그를 부착하여 공구의 시간적인 궤적 및 실시간 위치 측정을 할 수 있는 시스템의 도입을 통해, 시간의 순서에 따른 공구의 위치를 파악하고 수집된 데이터의 분석을 통해 작업자에게 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 자동으로 체크하고, 공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 달성하고자 한다.

제안 방법

3차원 공간상의 직교 좌표 내에서 정확한 위치이동, 좌표 내에서의 반복적 위치 측정을 목적으로 x축 400mm, y축 700mm, z축450mm의 스트로크를 가지는 직교좌표 테스트 베드를 제작하여 무선 위치 측정의 신뢰성을 확보 하였다. Fig.
이를 위하여, 칼만필터를 활용하여 무선으로 수집된 위치즉정 데이터에서의 노이즈 제거하고 최적화시킨 후 공정분석 어플리케이션과 연동하여 공구의 작업 위치를 실시간으로 파악하여 시간적인 작업과정을 분석할 수 있는 제조업 조립공정 분석 시스템을 제시하고자 한다.

대상 데이터

본 논문에서는 실시간 공구의 위치추적을 위하여 UWB 트랜시버 IC를 내장한 Decawave사의 DWM1000 모듈과 데이터 수집 및 운영소프트웨어와의 무선통신을 위하여 ARM 계열인 Cortex-M3을 사용하여 이동노드인 태그보드와 고정 노드인 앵커보드를 개발하였다. 태그의 위치데이터 및 알람정보를 송수신하는 역할을 하는 DWM1000 모듈은 IEEE 802.

이론/모형

이를 보상하고자 본 논문에서는 Fig. 8의 칼만필터 알고리즘을 도입하여 측정된 데이터에 포함된 진동 및 무선 노이즈를 제거하고 측정의 정밀도를 향상 시켰다. 일반적으로, 저주파 통과필터는 측정된 데이터에 대하여 고정된 가중치가 적용되어, 시스템의 외부환경변화에 민감하게 반응하지 못한다.

성능/효과

Table 2는 그림 12의 (a),(c)의 LOS실내 환경의 5개 지점에서 위치를 측정한 결과로서 x좌표의 최대오차값은 121mm이며 y좌표의 최대 오차값은 –154mm이었다. 이는 LOS실내 환경목표치인 위치측정오차 ±200mm이하를 만족하는 값으로써 개발한 시스템이 LOS 실내 환경에서 위치측정이 잘 이루어짐을 보여준다. Table 3는 NLOS 환경인 그림 12(b)의 실내 환경의 4개 지점에서 위치를 측정한 결과로써 x좌표의 최대 오차값은 -272mm이며 y좌표의 최대 오차값은 –197mm 이었다.
13은 실제 작업환경상의 작업공구의 위치추적 테스트를 위하여, 조립공정 산업의 작업 환경과 유사한 자동차 정비공장의 휠 조립과정에서 위치측정 시험을 진행 한 결과로서, 작업 현장에 4개의 위치에 앵커를 설치하고 작업자의 공구에 태그를 부착하여 태브릿 PC상의 위치 추적 어플리케이션과의 연동을 확인하였다. 이를 통하여 개발 되어진 시스템이 조립공정 작업자의 시간에 따른 작업 공구의 위치추적이 가능하며 데이터 분석을 통하여 작업자에게 일관된 시간적인 작업 순서를 지시하면서 작업자의 실수에 의한 작업의 누락 및 가감을 체크할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 조립 공정 라인에서 작업자에 의한 조립불량 및 제조공정에서 발생할 수 있는 공정불량을 사전에 차단하여 조립공정 산업의 생산성 및 품질향상을 이루고자 한다.
칼만필터와 이동평균 필터의 PP데이터를 확인해 보면 수치상으로는 비슷한 결과를 보이는 것 같지만 Fig. 10, 11와 같이 실제 데이터를 그래프로 나타내었을 때 칼만 필터의 결과값이 부드럽고 측정 오차가 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

이를 통하여 개발 되어진 시스템이 조립공정 작업자의 시간에 따른 작업 공구의 위치추적이 가능하며 데이터 분석을 통하여 작업자에게 일관된 시간적인 작업 순서를 지시하면서 작업자의 실수에 의한 작업의 누락 및 가감을 체크할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 조립 공정 라인에서 작업자에 의한 조립불량 및 제조공정에서 발생할 수 있는 공정불량을 사전에 차단하여 조립공정 산업의 생산성 및 품질향상을 이루고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	실시간으로 공정진행 정보를 수집하는 방식의 장단점은 무엇인가?	일반적으로, 생산현장에서는 일련의 흐름으로 이루어진 조립공정에 대한 개별 지시정보의 수신과 작업자의 작업 진행상태 및 실적정보를 상위의 제조 실행 시스템 MES(Manufacturing Execution System) 서버에 효율적으로 전송하기 위하여 공정별 흐름에 근접센서, 바코더, RFID, ZigBee 무선 센서네트워크 등의 유무선 정보 수집 장치를 활용하여 실시간으로 공정진행 정보를 수집하는 방식이 주로 사용되어 지고 있다. 그러나, 이러한 방식은 센서가 장착된 위치에서 조립공정의 진행상태를 수신할 수 있으며 케이블포설의 불편함을 제거할 수 있으나, 공정 작업자의 작업 공간영역에서의 시간별 작업궤적이나 현재의 공정 위치추적 및 작업진행상태 모니터링에서는 어려운 점이 있다[1].
	무선 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위한 방법으로는 무엇이 있는가?	TWR(Two Way Ranging)기반의 협업무선측위는 개체 간에 무선 통신을 통하여 개체간 거리 및 상대 위치를 구하는 방법으로서 측위 구성요소의 이동이 자유롭고 측 위 정보 외에도 무선통신을 통하여 다른 정보를 공유할 수 있는 장점이 있다[2]. 또한, 무선 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 방법이 있다[3]. 또한, 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Network) 기반의 거리측정은 딥러닝 모델을 통한 거리 추정 기법으로서 3m이상의 먼 거리를 측정하는데 유리함을 보였다[4].
	TWR(Two Way Ranging)기반의 협업무선측위란 무엇이며 어떤 장점이 있는가?	TWR(Two Way Ranging)기반의 협업무선측위는 개체 간에 무선 통신을 통하여 개체간 거리 및 상대 위치를 구하는 방법으로서 측위 구성요소의 이동이 자유롭고 측 위 정보 외에도 무선통신을 통하여 다른 정보를 공유할 수 있는 장점이 있다[2]. 또한, 무선 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 방법이 있다[3].

참고문헌 (6)

M. D. Kong, "A Study on the Efficient MES Using RFID in automotive Assembly Line", Journal of the Korea Management Engineers Society, Vol.16, No.1, pp.45-55, March, 2011.
J. M. Lim, and T. K. Sung, "Analysis of Error Propagation in Two-way-ranging-based Cooperative Positioning System", Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.21, No.9, pp. 898-902, Sep, 2015. DOI: http://dx.doi.org/10.5302/J.ICROS.2015.15.0039

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S. Y. Go, "Effective ToA-Based Indoor Localization Method Considering Accuracy in Wireless Sensor Networks", The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.41, No.06, pp.640-651, June, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.7840/kics.2016.41.6.640

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G. M. Nam, T. Y. Jung, S. H. Jung and E. R. Jeong, "Distance Estimation Using Convolutional Neural Network in UWB Systems", Institute of Information and Communication Engineering, Vol 23,No.10, pp.640-651, Oct, 2019. DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2016.41.6.640
Y.S Nam, J. G. Lim, and I. K Jang, "Ranging Performance Evaluation of Relative Frequency Offset Compensation in High Rate UWB", Journal of the Korea Contents Association, Vol.9, No.7, pp.76-85, July, 2009. DOI: https://doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.7.076

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S. W. Kim, T. H. Kim and S. W Tak, " Performance Evaluation of RSSI-based Trilateration Localization Methods", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 15, No.11, pp.2488-2492, Nov. 2011.

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