[논문]WLAN과 GPS 센서를 이용한 이동로봇의 자율주행

김기민; 김재오; 장기흥; 정구민; 안현식

문제 정의

본 논문에서는 이동 로봇에 GPS와 초음파 센서를 장착하여 자율주행로봇을 만들었다. 로봇 제어의 편리를 위하여 WLAN 기반의 ad-hoc 네트워크를 구성하여 로봇을 제어하였다.
이미 2차례에 걸쳐서 실제 자동차에 적용하여 완주한 기록을 가지고 있으며, 이외에도 국방 분야에서 원격 및 자율 주행로봇에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행을 위해서 GPS(Global Positioning System) 및 초음파센서에서 얻어지는 데이터를 이용하여 현재 위치를 추정하고 장애물을 탐지한다. 로봇이 탐지한 장애물은 VFF(Virtual Force Field)알고리즘을 이용하여 회피하도록 하였다.

제안 방법

로봇이 탐지한 장애물은 VFF(Virtual Force Field)알고리즘을 이용하여 회피하도록 하였다. 또한 로봇의 목표위치를 원격으로 쉽게 설정할 수 있도록 WLAN(Wireless Local Area Network)을 적용하였으며 Mobile- Robots사의 PT-A3를 기반으로 센서부 및 마이컴부를 추가한 실제 실험을 통하여 제어 성능을 확인한다.
이 점들은 로봇의 현재 위치를 표시해주며 목표점의 위치를 보여준다. 또한 목표점을 변경할 수 있게 해서 로봇의 주행 경로를 손쉽게 변경 가능하도록 하였다. WLAN의 ad-hoc 거리는 개방된 공간일 경우 100미터 이상 가능하다.
본 논문에서는 MobileRobots사의 PT-A3를 사용하여 실험을 진행했는데 바퀴구동용 모터드라이브는 그대로 사용하였다. 또한, 내부의 H8S MCU를 제어하기 위해서 랙 타입의 내장 PC를 장착하였고, 사용자가 이동로봇을 제어하고 상태를 확인하기 위해서 휴대용 노트북을 사용하였다. 그림 4는 이동 로봇과 랙 형태의 내장 PC의 사진과 사용자 PC의 사진이다.
본 논문에서는 이동 로봇에 GPS와 초음파 센서를 장착하여 자율주행로봇을 만들었다. 로봇 제어의 편리를 위하여 WLAN 기반의 ad-hoc 네트워크를 구성하여 로봇을 제어하였다. 이와 같이 원격으로 연결된 장치에서 손쉽게 목적지 수정이나 로봇 현재 상태가 확인되었다.
로봇이 주행하는 동한 장애물을 감지하기 위하여 전면에 8개의 초음파 센서를 부착 하였다. 장애물의 위치는 초음파를 송신 후 되돌아 올 때까지의 지연시간을 측정하고 공기 중에서 초음파에 따른 음속을 보상하여 거리를 산출하는 방법을 사용한다.
본 논문에서는 사용자와 로봇이 통신을 할 때에 WLAN을 사용하여 ad-hoc 네트워크를 구성하였다. ad-hoc 네트워크는 그림 3과 같이 노드들이 이동 중에 peer-to-peer로 직접 통신할 수 잇도록 해주는 구조이다.
그림 6은 실제적으로 구현된 클라이언트용 로봇 제어 프로그램에서 이동 경로를 표시해준 그림이다. 실험에서 총 주행 거리가 WLAN 신호 범위를 넘어섰기 때문에 두 대의 노트북을 이용하여 이동 경로를 기록하였다 파랑색 선이 처음 노트북의 궤적이고 연결이 끊긴 시점부터 두 번째 노트북의 데이터를 이어서 총 궤적을 표현하였다.

대상 데이터

그러나 기본적으로 가진 정밀도의 오차범위가 있고 데이터 갱신속도가 느리며 전파 장애물, 가시위성 수 등의 주변 환경에 영향을 쉽게 받는다.²⁾ 그러므로 본 논문에서는 UIGGUB01-R004 모듈을 사용하였다. GPS 모듈은 SBAS(WAAS, MSAS ,EGNOS ,GAGAN) 위성 지원으로 최고 2.
전체 시스템은 크게 모바일 로봇, 환경 인식 시스템 그리고 통신 시스템으로 나눌 수 있다. 로봇은 히타치 8비트 MCU에 구동되며 초음파 센서는 로봇 전면부와 후면 부 각각 8개씩 16개가 장착 되어 있다. 또한 GPS를 부착하여 현재 위치를 파악한다.
본 논문에서는 MobileRobots사의 PT-A3를 사용하여 실험을 진행했는데 바퀴구동용 모터드라이브는 그대로 사용하였다. 또한, 내부의 H8S MCU를 제어하기 위해서 랙 타입의 내장 PC를 장착하였고, 사용자가 이동로봇을 제어하고 상태를 확인하기 위해서 휴대용 노트북을 사용하였다.
실험 결과를 보기 위해서 학교 내의 운동장 사진을 준비했다. 이 사진에 위성 좌표 값을 맵핑했다.

이론/모형

본 논문에서는 자율 주행을 위해서 GPS(Global Positioning System) 및 초음파센서에서 얻어지는 데이터를 이용하여 현재 위치를 추정하고 장애물을 탐지한다. 로봇이 탐지한 장애물은 VFF(Virtual Force Field)알고리즘을 이용하여 회피하도록 하였다. 또한 로봇의 목표위치를 원격으로 쉽게 설정할 수 있도록 WLAN(Wireless Local Area Network)을 적용하였으며 Mobile- Robots사의 PT-A3를 기반으로 센서부 및 마이컴부를 추가한 실제 실험을 통하여 제어 성능을 확인한다.
본 논문에서는 장애물을 회피하기 위해 구축한 알고리즘은 VFF 방식이다. 이 알고리즘은 로봇 주위의 장애물의 유무를 확률적인 방법으로써 표현하여 장애물이 존재할 확률이 높은 지역을 선회함으로써 장애물과의 충돌을 회피하는 알고리즘이다.
전달된 명령, 현재 위치 정보, 회피 알고리즘, 그리고 장애물의 정보를 기반으로 ARIA는 로봇의 행동을 제어한다. 회피 알고리즘을 구현하기 위하여 무인 차량 주위의 장애물 유무를 확률적으로 표현하는 방법인 Certainty Grid Method를 이용하여 무인자동차 주위 환경을 Active Cell(본 논문에서는 10x10cm )로 분할하여 표시했다. 항상 이동로봇의 위치를 중심으로 정사각형 AW(Active Window)를 그리고 그 안에 Grid를 만들어 격자형식으로 쪼갠다.

성능/효과

. 또한 GPS 및 GALILEO 위성의 지원으로 정확성 및 수신 범위가 향상 되었다. 로봇에 탑재 된 PC에서 시리얼 연결을 이용하여 받은 데이터를 가지고 위치데이터를 분리해 로봇 제어 프로그램 (ARIA)에 현재 위치를 전달한다.
이와 같이 원격으로 연결된 장치에서 손쉽게 목적지 수정이나 로봇 현재 상태가 확인되었다. 또한 로봇이 네트워크에서 중앙에 위치하고 한 대 이상의 단말기로 로봇제어가 가능함을 실험을 통해 확인함으로써 보다 광범위한 공간에서 여러 개의 단말기를 통해 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다. 향후 과제로 보다 정확한 현재 위치 파악을 위해 GPS 이외의 지자기센서등의 사용, GPS 신호가 없는 경우 모터의 상태를 이용하여 현재위치를 추정, 또한 스테레오 비전을 통한 장애물과의 간격 파악 등이 고려될 수 있다.

후속연구

여러 번의 실험에서는 70m^~80m 사이에서 연결이 끊겼다. 앞의 결과로 WLAN으로 연결된 단말기를 50미터 간격으로 배치하고 로봇이 단말기 근처로 접근할 때 ad-hoc 네트워크로 연결한다면 넓은 범위에서 로봇을 제어할 수 있다. 그림 6은 실제적으로 구현된 클라이언트용 로봇 제어 프로그램에서 이동 경로를 표시해준 그림이다.
또한 로봇이 네트워크에서 중앙에 위치하고 한 대 이상의 단말기로 로봇제어가 가능함을 실험을 통해 확인함으로써 보다 광범위한 공간에서 여러 개의 단말기를 통해 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다. 향후 과제로 보다 정확한 현재 위치 파악을 위해 GPS 이외의 지자기센서등의 사용, GPS 신호가 없는 경우 모터의 상태를 이용하여 현재위치를 추정, 또한 스테레오 비전을 통한 장애물과의 간격 파악 등이 고려될 수 있다.

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