[논문]모바일 플랫폼 기반 협동로봇의 사용자 추종을 위한 초음파 센서 활용 기법

염승호; 엄수홍; 이응혁

doi:10.7471/ikeee.2020.24.2.638

모바일 플랫폼 기반 협동로봇의 사용자 추종을 위한 초음파 센서 활용 기법
The Technique of Human tracking using ultrasonic sensor for Human Tracking of Cooperation robot based Mobile Platform 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.24 no.2, 2020년, pp.638 - 648

염승호 (Dept. of Electronics Engineering, Korea Polytechnic University) , 엄수홍 (Dept. of Electronics Engineering, Korea Polytechnic University) , 이응혁 (Dept. of Electronics Engineering, Korea Polytechnic University)

초록
AI-Helper

현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Currently, the method of user-follwoing in intelligent cooperative robots usually based in vision system and using Lidar is common and have excellent performance. But in the closed space of Corona 19, which spread worldwide in 2020, robots for cooperation with medical staff were insignificant. This is because Medical staff are all wearing protective clothing to prevent virus infection, which is not easy to apply with existing research techniques. Therefore, in order to solve these problems in this paper, the ultrasonic sensor is separated from the transmitting and receiving parts, and based on this, this paper propose that estimating the user's position and can actively follow and cooperate with people. However, the ultrasonic sensors were partially applied by improving the Median filter in order to reduce the error caused by the short circuit in communication between hard reflection and the number of light reflections, and the operation technology was improved by applying the curvature trajectory for smooth operation in a small area. Median filter reduced the error of degree and distance by 70%, vehicle running stability was verified through the training course such as 'S' and '8' in the result.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. The process of deriving distances and angles using median theorem. 그림 1. 중선 정리를 이용한 거리, 각도 도출 과정
그림 Fig. 2. Target Detection of distance and angle. 그림 2. 객체 감지 거리 및 각도
그림 Fig. 3. The general median filter block diagram. 그림 3. 일반적인 메디안 필터 블록도
그림 Fig. 4. Proposed median filter block diagram. 그림 4. 본 논문에서 제안한 변형 메디안 필터 블록도
표 Table 1. An Application for Orign Median Filter Use for distance. 표 1. 기존 메디안 필터를 사용한 거리 데이터 예시
표 Table 2. An Application for Adapted Median Filter Use for distance. 표 2. 적용한 메디안 필터를 사용한 거리 데이터 예시
그림 Fig. 5. The structure of signal processing in case of cross talk. 그림 5. 혼선 시 신호 처리 구조
그림 Fig. 6. Path generation through curvature trajectory. 그림 6. 곡률궤적을 통한 경로생성
그림 Fig. 7. Experimental environment. 그림 7. 실험환경
그림 Fig. 8. Actual driving environment. 그림 8. 실제 주행 환경
그림 Fig. 9. The specification of medical following cart platform. 그림 9. 의료용 추종 카트 플랫폼 제원
그림 Fig. 10. The transmitter of user position. 그림 10. 사용자 위치 송신부
그림 Fig. 11. The simulation of following. 그림 11. 추종 시뮬레이션
그림 Fig. 12. The simulation of moving trajectory. 그림 12. 곡률궤적 시뮬레이션
그림 Fig. 13. The distance of using median filter before and after. 그림 13. 메디안 필터 적용 전, 후 거리
그림 Fig. 14. The angle of using median filter before and after. 그림 14. 메디안 필터 적용 전, 후 각도
그림 Fig. 15. The variation of driving curve using filter with or not. 그림 15. 필터 적용 유/무에 따른 주행 곡선 변화
그림 Fig. 16. User following experiment through '8' course driving. 그림 16. '8'자 주행을 통한 사용자 추종 실험

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문은 코로나19로 인한 발병집중지역과 같은 폐쇄된 환경에서 의료인과 로봇이 협동작업을 수행하기 위하여 초음파 센서를 활용한 측위 방법과 이를 활용한 추종 방법을 제안하였다.

제안 방법

그러나 본 논문에서는 초음파 센서의 거리 측정 원리를 활용하여 초음파의 송신부와 수신부를 분리하여 각각의 모듈로 사용하고 초음파 송신부는 1개가 아닌 2개를 사용하여 측정 거리뿐만 아니라 추종하고자 하는 대상의 위치를 측위 하고자 한다.
따라서 계측된 데이터의 신뢰도 향상을 위하여 메디안 필터(Median Filter)를 일부 개선하여 적용, 비선형 데이터에 대하여 오차 최소화를 하였다.
또한, 의료진과 협소한 공간에서도 밀착하여 원활한 협동작업을 수행 가능하도록 협동로봇의 이동 플랫폼을 차륜형 모바일 플랫폼으로 선정하여 실제 측위된 값으로 의료 작업자를 추종하도록 하였다.

대상 데이터

규격은 가로×세로×높이 480×495×830(mm)이며 초음파 송신 모듈은 의료인의 허리 부근에 부착될 초음파 수신 모듈의 높이를 고려하여 지면으로부터 약 80cm 높이에 부착하였다. 초음파 센서는 센서텍 사의 STMA506ND3에서 송/수신부를 분리하여 재설계하여 사용하였고 원격 데이터 전송을 위하여 Texas Instruments사의 CC112 R/F 모듈을 사용하였다.
초음파 수신부 모듈의 규격은 35×93×15(mm)이고 의료인이 방호복을 입고 부착할 수 있도록 클립 형태로 케이스를 제작하였다. 초음파 수신은 Vurch사의 V1000PW21B를 활용하였고 데이터 전송을 위한 무선 모듈은 Texas Instruments사의 CC112 R/F 모듈을 적용하였으며 배터리는 리튬폴리머 400mA를 적용하였다.

데이터처리

본 논문에서 제안한 기법을 검증하기 위하여 가로, 세로 600cm × 400cm 환경에서 주행 경로 비교를 통해 신뢰성을 확인하였다. 검증 공간의 영역은 국내 4인실 병동 공간 설계 기준을 참조하여 설정하였다[18].
실험은 협동로봇이 일정 거리를 두고 피험자로부터 수신되는 측위 정보에 따라 추종한 경로를 반복하여 추종 궤적을 누적하여 정확도를 평가하였다. 그림 16의 그래프에서 점선은 사용자의 궤적이며, 실선은 이동로봇의 실제 이동 좌표를 나타냈다.
제안한 방법의 정량적 평가를 위하여 실험은 정지 상태의 플랫폼에서 초음파 수신모듈로 수신되는 데이터를 개선된 메디안 필터 적용 유/무에 따른 데이터 변화를 비교하였다. 실험 결과는 그림 13, 14와 같으며 거리 최대오차 25mm에서 10mm로 감소됨을 확인하였고, 각도 최대오차 6°에서 2°로 감소됨을 확인하였다.

이론/모형

협동로봇의 좌우 양쪽에 위치한 초음파센서 송신부는 수신부로부터 수신된 송신 플래그 신호에 따라 초음파를 송신하며 이를 초음파 수신 모듈의 수신기에서 수신하여 두 개의 송신 모듈로부터 각각 거리 값으로 환산한다. 그 후 각기 다른 두 거리 값을 아폴로니오스 중선 정리(Apollonius’ theorem) 이론을 활용하여 협동로봇 좌우에 위치한 초음파 송신모듈의 중심과 수신모듈간의 각도를 추정한다.
모바일 로봇의 주행 제어는 곡률궤적 기법을 적용하였다. 초음파 센서로 추정된 측위 데이터는 작업자와 로봇 간의 거리, 각도 데이터로 이를 바탕으로 현재 모바일 플랫폼의 위치에서 곡률궤적 기법을 적용해 작업자를 추종할 경로를 계획하고, 계획된 경로에 대한 제어기를 설계하여 정밀하고 안정적인 주행 제어를 하였다[16-17].

성능/효과

실험을 통해 초음파센서의 거리 및 각도 오차를 약 70% 감소시켰으며 안정적 추종을 확인하기 위해 ‘8’자 주행 코스를 반복해 주행 안정성을 확인하였다.

후속연구

본 논문에서 제안하는 시스템을 코로나19사태와 같은 방호복 등 특수 목적 용도의 옷을 입고 환자를 진료하는 병동 등에 실 도입을 통해 별도의 설치 없이 즉각적 추종이 가능하며 의료인의 불필요한 동선을 줄여 업무 효율성을 높이며 의료인과 긴밀히 협업할 것으로 기대된다.
향후 연구에서는 비정상적 회전을 통해 초음파센서의 허용 입사각 범위 밖의 측정치에 대한 원활한 추종을 위해 모바일 플랫폼 양단에 부착된 초음파 센서에 다이나믹셀을 결합해 사용자를 놓칠 시 데이터의 경향을 분석해 모터를 구동시켜 사용자를 찾아 추종할 수 있도록 한 연구가 필요할 것이다. ;

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	협동로봇의 작업자 추종 방법이 코로나 사태에서 사용되지 못한 이유	코로나19사태에서는 의료인력들이 바이러스 감염 방지를 위해 모두 방호복을 입고 있어 기존에 비전 시스템으로 연구 개발된 사용자 객체 추정 기술 적용에 애로사항이 발생했으며, 급작스럽게 꾸려진 의료 환경에 실내 측위 기술을 적용이 쉽지 않기 때문이다[10-12].
	협동로봇의 시장의 앞으로의 전망	협동로봇은 인간과 작업 공간을 공유하며 물리적인 상호작용을 할 수 있는 로봇을 지칭한다[2-3]. 협동로봇은 4차 산업에 진입하면서 연평균 68% 수준의 초고속 성장을 하고 있으며 2020년 이후 세계적으로 6조 5000억원 이상의 규모로 시장이 확대될 것으로 전망되고 있다[4]. 현재 의료지원을 위한 협동로봇은 진료카트로봇, 자율 급식 이동로봇 등이 있으며 실제 의료진과 근접 위치에서 활용가능한 상용 제품으로는 엔티로봇사의 CareMeal, Sbot2-MD, Twinny사의 따르고, 유진로봇사의 고카트 등이 대표적인 추종형 협동로봇이다[5-6].
	협동로봇이란?	이러한 한정된 의료인력을 지원하기 위해서 협동로봇이 화두가 되고 있다. 협동로봇은 인간과 작업 공간을 공유하며 물리적인 상호작용을 할 수 있는 로봇을 지칭한다[2-3]. 협동로봇은 4차 산업에 진입하면서 연평균 68% 수준의 초고속 성장을 하고 있으며 2020년 이후 세계적으로 6조 5000억원 이상의 규모로 시장이 확대될 것으로 전망되고 있다[4].

참고문헌 (28)

Chang. In. Seok. "COVID-19 Pandemic Economy Crisis and Response," Urban Infromation Service, no.547, pp,18-20 2020.
Lim, Tai Hun. "A Research on the Convergence Characteristics of Collaborative Robot Design," The Korean Society of Science & Art, Vol.38, No.2, pp.257-266, 2020.

상세보기
Se. Woong. Jun, Byung. Jin. Jung. "The trends of Cooperative Robot," The Korean Institute of Electrical Engineers, pp.22-26, 2019.
"World Robotics 2018, International Federation Robotics(IFR)," October. 2018.
Jae. Yeon .Lee, Seo. Hyun. Jeon, Chan. gyu. Park, "Development of Logistics Delivery Robot for Metropolitan Hospital Environment," Society for Computational Design and Engineering, pp. 177-186, 2015. DOI: 10.1016/j.dcan.2015.03.001
Soon. Chul. Gwon, Gm. Joo. Lee, "Current Status and Performance of the National Rehabilitation Center Medical Rehabilitation Robot Supply Project," Korea Robotics Society, no,17, pp.22-27, 2020.
S. Mazuelas, A. Bahillo, R. M. Lorenzo, P. Fernandez, F. A. Lago, E. Garcia, J. Blas, and E. J. Abril, "Robust indoor positioning provided by real-time RSSI values in unmodified WLAN networks," IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol.3, no.5, pp.821-831, 2009. DOI: 10.1109/JSTSP.2009.2029191

상세보기
Eun. Tai Kim, Chang. Woo Park, Young. Seog Kim, Sung.Wook Baik, Seung.Bin Moon, "Vision Based Localization Methods for Indoor Robots," Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol.26, no.4, pp.12-21, 2008. DOI: 10.1109/EIT.2015.7293353
Back. doo. Zho, Sung. oh. Kwon, Seong. eun. Cheon "Indoor Positioning System Using Ultrasonic and RF," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.42 No.2, 2017. DOI: 10.7840/kics.2017.42.2.413
C. Lee, Y. Chang, G. Park, J. Ryu, S. Jeong, S. Park, J. Park, H. Lee, K. Hong, and M. Lee, "Indoor positioning system based onincident angles of infrared emitters," IECON30th Annu. Conf. IEEE, vol.3, pp.2218-2222, 2004. DOI: 10.1109/IECON.2004.1432143
Hyoung. Rae Kim, Xue. Nan Cui, Jae. Hong Lee, Seung. Jun Lee, Hak. il Kim, "Person-following of a Mobile Robot using a Complementary Tracker with a Camera-laser Scanner", Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.20, No.1, pp.78-86, 2014. DOI: 10.5302/J.ICROS.2014.13.1954

원문보기 상세보기
A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah, "Object tracking: a survey," ACM Computing Surveys, vol.38, no.4, 2006.

상세보기
Gi. Doo Kim, Seo. Yeon Won and Hie. Sik Kim "An Object Recognition Performance Improvement of Automatic Door using Ultrasonic Sensor," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol.54, NO.3, 2017. DOI: 10.5573/ieie.2017.54.3.97
Hun Choi, Si-Woong Jang, "Front and Rear Vehicle Monitoring System using Ultrasonic Sensor," Journal of the korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.16, No.06, pp. 1125-1132, 2012. DOI: 10.6109/jkiice.2012.16.6.1125

원문보기 상세보기
Ashish. Pandharipande, David. Caicedo, "User localization using ultrasonic presence sensing systems," Systems, Man and Cybernetics, IEEE International Conference on, 2012. DOI: 10.1109/ICSMC.2012.6378282
Junh. yuk. Sim, Jae. dong. Kim, Seok. hun. Yoon, Young. Eun. Song, Hyeong. jun. Chang, Hoe. ryong. Jung, "Wire-actuated Position Sensor for Object Following Control of Mobile Robot," Journal of Institute of Control, Vol.24, No.10, pp.947-953, 2018. DOI: 10.5302/J.ICROS.2018.18.0093
Jong. Ho. Han, Sook. hee. Park, Dong. Hyuk. Lee, Kyung. wook. Noh2, Jang, myung, Lee. A "Mobile Robot Estimating the Real-time Moving Sound Sources by using the Curvature Trajectory," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol.20. no.1 pp.48-57, 2014. DOI: 10.5302/J.ICROS.2014.13.1910

원문보기 상세보기
Hyun. Kin. Lee, "Changes in Ward Environment after MERS," Review of Architecture and Building Science, 2016.
Jae. June. Yoo, Young. Soo. Cho, "Trends in Technical Development and Standardization of Indoor Location Based Services," Electronics and Telecommunications Trends, Vol.29, no.5, pp.51-61, 2014.
Sang. Woo. Lee, Sun. Woo. Lee, "Technology Trends and Prospects for Interior Positioning," Korea Institute Of Communication Sciences, Vol.32, no.5, pp.81-85, 2015.
Tae. Yun. Jung, Eui. Rim. Jeong, "Recurrent Neural Network Based Distance Estimation for Indoor Localization in UWB Systems," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol.24, No.4, pp.494-500, 2020.
Byoung. su Lee, Seung. woo Kim, "A Study on Self-Localization of Home Wellness Robot Using Collaboration of Trilateration and Triangulation," Journal of IKEEE, Vol.18, No.1, pp.057-063, 2014. DOI: 10.7471/ikeee.2014.18.1.057

원문보기 상세보기
Yun, Su. H, Duck. Gon. Kim "Environmental Perception Considering Beam Opening Angle and Specular Reflection of Ultrasonic Sensors," Journal of Advanced Marine Engineering and Technology, Vol.30, No.8, pp.919-926 2006.
R. Oten and R. J. P. de Figueiredo, "Adaptive Alpha-Trimmed Mean Filters under Deviations From Assumed Noise Model," Journal of IEEE Transactions on Image Processing, vol.13, no.5, pp.844-855, 2004. DOI: 10.1109/TIP.2003.821115
Xu. Long and Nam, Ho, Kim "An Improved Weighted Filter for AWGN Removal," Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol.17, no.5, pp.1,227-1,232, 2013. DOI: 10.6109/jkiice.2013.17.5.1227
M. juneja and P. S. Sandhu, "Design and Development of an Improved Adaptive Median Filtering Method for Impulse Noise detection," IEEE International journal of Computer and Electrical Engineering, vol.1, pp.627-630. 2009. DOI: 10.7763/IJCEE.2009.V1.98
Jiahui Wang and Jingxing Hong, "A New Selt-Adaptive Weighted Filter for Removing Noise in Infrared images," IEEE Information Engineering and Computer Science, ICIECS International Conference, 2009. DOI: 10.1109/ICIECS.2009.5367160
Jong, Ho, Han1, Sook, hee, Park, Dong, Hyuk, Lee, Kyungwook, Noh, Jangmyung Lee, "A Mobile Robot Estimating the Real-time Moving Sound Sources by using the Curvature Trajectory," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.20, No.1, 2014. DOI: 10.5302/J.ICROS.2014.13.1910

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증