[논문]저비용 로봇 구조를 위한 벡터기반 청소 로봇 알고리즘

김승용; 김기덕; 김태형

문제 정의

[5] 일반적으로 청소 작업이 일정한 공간 내에서 오랜 기간 반복해서 행하여지기 때문에 일정한 방향성 없이 청소하는 것과 작업 공간의 정보를 얻기 위해 고가의 장비를 사용하는 것은 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 청소를 위한 지도 작성시 요구되는 고가의 센서나 비젼 센서를 사용하지 않고 로봇의 주행 중에 추출할 수 있는 벡터(방향과 거리) 정보를 이용하며 로봇에게 지도 정보를 제공하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 애핑 방식의 청소 로봇이 고성능의 장치를 필요로 하기에 청소 로봇의 가격이 비싸다는 단점과 2.3절에서 언급한 부분 공간 청소를 위한 랜드마크를 사용하기 위한 추가적인 장치들 더 필요로 한다는 단점을 극복하기 위해 사람이 청소 로봇에게 청소 공간에 대한 정보를 직접 알려주는 방식을 제안한다. 또한 랜덤 방식의 청소로봇이 가지는 중복성과 비연속성 문제를 해결하기 위해서, 벡터의 두 성분인 방향과 거리값을 이용하여 지도를 작성하는 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 (1)부터 (5) 까지의 순서로 진행되며, 청소 로봇이 이동 중에 미끄러짐 현상이 없다고 가정하였다.

제안 방법

3 리고 새로 입력되는 영상의 특징점과 저장된 특징점을 비교하여 위치를 추정하게 된다.[5]
같은 여러 종류의 센서 정보들을 관리한다. 그리고 DHving processor moduee 입력 받은 센서 값을 바탕으로 청소 로봇의 주행 알고리즘을 수행한다. 또한 Contro! module온 Driving processor modue으로부터 받은 제어 명령을 통해 액추에이터(actuator)를 구동한다.
3절에서 언급한 부분 공간 청소를 위한 랜드마크를 사용하기 위한 추가적인 장치들 더 필요로 한다는 단점을 극복하기 위해 사람이 청소 로봇에게 청소 공간에 대한 정보를 직접 알려주는 방식을 제안한다. 또한 랜덤 방식의 청소로봇이 가지는 중복성과 비연속성 문제를 해결하기 위해서, 벡터의 두 성분인 방향과 거리값을 이용하여 지도를 작성하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서 제안한 방식은 청소 로봇이 지도 작성을 위한 고가의 장치들을 대신하여 사람이 지도 작성을 위한 청소 공간의 정보를 알려주기 때문에, 청소로봇은 위치 추정을 위한 센서만을 가지고 있어도 매핑방식의 청소 로봇과 유사한 청소 성능을 발휘할 수 있기에 보다 저렴한 청소로봇을 개발할 수 있다. 그리고 지도를 작성하여 청소를 할 수 있기 때문에, 랜덤 방식에서 발생하는 공간의 중복성과 비연속성에 대한 문제점을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, 사람이 원하는 청소 공간을 청소 로봇에게 지정할 수 있기에, 인위적인 랜드마크 없이도 부분 공간 청소가 가능하다.
본 논문에서는 로봇 스스로가 아닌 사람이 직접 로봇을 손으로 이동 시키거나, 리모트 컨트롤러를 이용하여 이동시키면서 청소 공간에 대한 정보를 청소로봇에게 알려주고, 청소 로봇이 청소 공간에 대한 정보를 이용하여 비트맵(bitmap) 형태로 지도를 작성하는 알고리즘을 제안한다.<그림 4>은 위에서 제안한 방식에 대한 예를 보여준다.
본 절에서는 3」절에서 제안한 방식을 이용하여 효과적으로 지도 작성을 하기위해 방향과 거리, 즉 벡터 정보를 사용하여 스택에 저장하고, 이를 비트맵 형식으로 지도를 작성하는 방법을 제안한다, 는 본 절에서 제안하는 알고리즘에 대한 흐름도를 보여준다.
입력되는 영상들로 부터 특징점들을 추출하여 데이터베이스에 저장하고 이를 바탕으로 지도를 작성한다. 3 리고 새로 입력되는 영상의 특징점과 저장된 특징점을 비교하여 위치를 추정하게 된다.
것을 보였다. 하지만 제안하는 알고리즘은 지도 작성 후 로봇의 주행시 발생 가능한 일시적인 장애물에 대한 대처 방안을 다루지 않았다. 이 문제는 로봇의 장애물 회피와 새로운 경로계획 설정이라는 측면에서 중요한 사항이므로 향후 이 문제에 대해 해결책을 제시 하겠다.

대상 데이터

본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용한 청소 로봇과 기촌 연구된 청소 로봇의 성능 비교륦 위해, use (University of Southern California)에서 오픈 소스로 제공하는 Player/St요ge 아pject의 Player/Stage sim니ato「 를 사용할 것이며 시뮬레이터여 환경은 Fedora 3.0 + kernel 2.6.9시.667에서 진행될 것이다. 성능 비교를 위해 player/stage를 선정한 가장 큰 이유는 레이저 센서, 적외선 센서, 범퍼 센서 등에 대한 다양한 가상 디바이스(virtual device)가 지원되며 이러한 디바이스돌은 많은 실험을 통해 검증되었기 때문이다.

성능/효과

본 논문에서는 사람이 직접 청소 로봇을 이동시키면서 지정한 공간을 방향과 거리값으로 지도 작성을 하는 방식을 제안함으로써, 랜덤방식을 사용하는 청소로뽓의 하드웨어 성능으로 매핑방식의 청소 효율성을 가질 수 있다는 것을 보였다. 하지만 제안하는 알고리즘은 지도 작성 후 로봇의 주행시 발생 가능한 일시적인 장애물에 대한 대처 방안을 다루지 않았다.

후속연구

그리고 랜덤방식으로도 매핑방식과 유사한 성능을 보이는 정사각형 형태의 맵(map)에서부터 각의 개수를 늘러 성능평가률 할 것이다. 또한 맵에 고정 장애물이나 이동장 애물을 추가하여 시뮬레이션을 함으로써, 장애물에 회피 분석을 위한 자료를 수집하도록 할 것이다.
작성된다. 따라서 본 논문에서 제안한 지도 작성알고리즘 어떠한 청소 알고리즘이라도 적용시킬 수 있다. 예를 들어, <그림 7>과 같은 '르'형태의 밭갈이 방법[4]을 적용 시킬 수 있을 뿐만 아니己L 다른 어떠한 청소 알고리즘도 적용핧 수 있기 패문에 주변 환경에 가장 알맞은 청소 알고리즘을 적용 시킬 수 있다.
그리고 랜덤방식으로도 매핑방식과 유사한 성능을 보이는 정사각형 형태의 맵(map)에서부터 각의 개수를 늘러 성능평가률 할 것이다. 또한 맵에 고정 장애물이나 이동장 애물을 추가하여 시뮬레이션을 함으로써, 장애물에 회피 분석을 위한 자료를 수집하도록 할 것이다.
본 논문에서 제안된 벡터 방식의 청소 로봇은 저가의 래이트 자이로(『ate gyro)와 엔코더(encoder), 마Z2네틱 컴파스(magnetic compass)에서 취합된 센서 데이터를 확장된 칼만 필터(extended kalman Filter)를 사용하여 지도 작성 및 위치인식이 가능하게 할 것이다」13] 그리 고 초음파 센서는 일시적인 장애물에 대한 충돌 회피로 사용될 것이다.
하지만 제안하는 알고리즘은 지도 작성 후 로봇의 주행시 발생 가능한 일시적인 장애물에 대한 대처 방안을 다루지 않았다. 이 문제는 로봇의 장애물 회피와 새로운 경로계획 설정이라는 측면에서 중요한 사항이므로 향후 이 문제에 대해 해결책을 제시 하겠다.

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