[논문]휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위한 FPGA 기반의 신경회로망 제어기 구현

김정섭; 정슬

휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위한 FPGA 기반의 신경회로망 제어기 구현
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김정섭 (충남대학교 메카트로닉스공학과 지능로봇시스템) , 정슬 (충남대학교 메카트로닉스공학과 지능로봇시스템)

본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.

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문제 정의

본 논문에서는 부동소수점 기반의 덧셈기, 뺄셈기, 곱셈기 그리고 나눗셈 기를 포함한 수치 연산 모듈을 설계하여 로봇 제어에 필요한 비선형 함수를 효율적으로 선개 가능하도록 하였다. 각각의 연산을 위한 제어 코드인 명령어(instruction)를 자체적으로 설계하였으며, 이의 해석 및 시스템의 전체적인 제어를 순차식으로 처리하기 위한 파이프라인 구조를 설계하였다.

가설 설정

2) Data Memory: 연산에 필요한 데이터가 저장되는 RAM 타입의 모듈이 다. Program memory와 마찬가지로 1 word가 32bit로 구성되어 있으며 12bit의 address를 가지며 16Kbytes의 용량을 가진다.

제안 방법

효율적으로 선개 가능하도록 하였다. 각각의 연산을 위한 제어 코드인 명령어(instruction)를 자체적으로 설계하였으며, 이의 해석 및 시스템의 전체적인 제어를 순차식으로 처리하기 위한 파이프라인 구조를 설계하였다. 또한 로봇 제어를 위한 하드웨어 모듈인 엔코더 카운터, PWM 생성기, 그리고 통신 모듈에 대한 명령어 기반의 처리가 가능하도록 하여 사용자가 작성한 프로그램을 통해서 원하는 제어 알고리즘을 적용이 가능하고 실제 하드웨어로 적용이 가능하도록 하는 시스템을 구현하였다.
각각의 연산을 위한 제어 코드인 명령어(instruction)를 자체적으로 설계하였으며, 이의 해석 및 시스템의 전체적인 제어를 순차식으로 처리하기 위한 파이프라인 구조를 설계하였다. 또한 로봇 제어를 위한 하드웨어 모듈인 엔코더 카운터, PWM 생성기, 그리고 통신 모듈에 대한 명령어 기반의 처리가 가능하도록 하여 사용자가 작성한 프로그램을 통해서 원하는 제어 알고리즘을 적용이 가능하고 실제 하드웨어로 적용이 가능하도록 하는 시스템을 구현하였다.
범용 레지스터 그룹 모듈의 구조를 Multi-Read/Single-Write 구조로 만들어 Functional Unit에서의 연산에 필요한 오퍼랜드 2개를 하나의 레지스터 룹에서 읽을 수 있도록 개선하였다.
위치 제어를 위한 고전적인 PD 제어기의 단점을 해결하기 위해 PD 제어기에 신경회로망을 적용하는 신경회로망 제어기를 설계하였다.
작성된 프로그램을 통해 6축의 휴머노이드 로봇팔의 위치를 추종하는 실험을 진행하였다. 위치 제어의 성능을 비교하기 위해 고선적인 PD 제어기를 설계하여 실험하고 신경회로망 기반의 PD 제어기를 설계하여 실험한 결과를 서로 비교하여 FPGA 기반으로 설계된 신경회로망 제어기의 제어 성능을 검증하였다.
제어기에 대한 알고리즘을 프로그램화하였다. 작성된 프로그램을 통해 6축의 휴머노이드 로봇팔의 위치를 추종하는 실험을 진행하였다. 위치 제어의 성능을 비교하기 위해 고선적인 PD 제어기를 설계하여 실험하고 신경회로망 기반의 PD 제어기를 설계하여 실험한 결과를 서로 비교하여 FPGA 기반으로 설계된 신경회로망 제어기의 제어 성능을 검증하였다.
제안된 부동소수짐 프로세서를 FPGA에 구현하였으며 신경회로망 기반의 PD 제어기에 대한 알고리즘을 프로그램화하였다. 작성된 프로그램을 통해 6축의 휴머노이드 로봇팔의 위치를 추종하는 실험을 진행하였다.
통신 모듈 이외에도 엔코더 카운터와 PWNI 생성기 마찬가지로 특정 엔코더 카운트 값을 읽어 올 수 있도록 하는 전용 명령어와 특정 PWM 생성기에 데이터를 보내 PWM을 생성할 수 있도록 하는 전용 명령어를 설계 및 구현하여 사용자 프로그램에서 처리가 가능하도록 설계하였다.
것이다. 특정 메모리 번지에는 특정 배열 변수의 주소 값이 IEEE754 구조의 부동소수점 포맷 형태로 저장되어 있으며, 이 값이 배열 구조를 가지는 그 변수를 참조할 수 있도록 unsigned integer 형태로 변환되어 데이터 메모리에 액세스가 가능하다는 것을 의미하며, 이를 위한 별도의 변환 모듈을 설계하였다.

대상 데이터

사용된 신경회로망은 입력층, 은닉층 그리고 출력층에 각각 12개, 12개, 그리고 6개의 뉴런을 가지는 구조로 되어있다. 신경회로망에 사용되는 목적함수는 PD제어기의 출력으로 구성한다.

이론/모형

신경회로망에 사용되는 비선형 함수는 Gaussian Function이 사용되었으며, 아래와 같이 표현된다.

성능/효과

1) Program Memory: instruction code를 담고 있는 이 모듈은 ROM 형태로 이루어져있으며 32bit 길이의 word가 총 4, 0%개로 총 12bit의 a ddress를 가진다. 따라서 Program Memory는 16Kbytes의 용량을 가진다.
아래 그림은 추종오차를 보여주고 있다. PD 제어에 의한 에러는 최대 약 0.08rad 정도의 오차가 발생하는 것에 비해 NN-PD 제어에 의한 오차는 약 0.025rad 이내인 것을 확인하였다.
이를 휴머노이드 로봇의 제어에 웅용이 가능함을 보였다. 또한 많은 연산량을 요구하는 신경회로망을 구현하였으며, 설계된 프로세서에 기반한 신경회로망 제어기가 실제 로봇 팔의 위치를 제어하기에 충분함을 증명하였다. 현재까지의 연구는 조인트 공간에서의 위치제어에 웅용을 했지만, 앞으로는 카테시안 공간에서의 위치제어를 위한 역기구학 연산과정을 포함하여 로봇의 위치제어에 대한 성능을 향상시키는 연구가 진행하고자 한다.
본 는문을 통해 FPGA 기반에서 부동소수점 프로세서를 설계 및 구현하여 이를 휴머노이드 로봇의 제어에 웅용이 가능함을 보였다. 또한 많은 연산량을 요구하는 신경회로망을 구현하였으며, 설계된 프로세서에 기반한 신경회로망 제어기가 실제 로봇 팔의 위치를 제어하기에 충분함을 증명하였다.
이는 FPGA 기반의 신경회로망 구현에 대한 문제에 있어서 시간적인 요소가 허용하는 범위 내에서 입력층, 은닉층, 그리고 출력층의 뉴런을 쉽게 늘리는 것이 가능하다는 것을 보여준다.

후속연구

또한 많은 연산량을 요구하는 신경회로망을 구현하였으며, 설계된 프로세서에 기반한 신경회로망 제어기가 실제 로봇 팔의 위치를 제어하기에 충분함을 증명하였다. 현재까지의 연구는 조인트 공간에서의 위치제어에 웅용을 했지만, 앞으로는 카테시안 공간에서의 위치제어를 위한 역기구학 연산과정을 포함하여 로봇의 위치제어에 대한 성능을 향상시키는 연구가 진행하고자 한다.

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