이동로봇의 궤적 추종과 장애물 회피 융합 알고리즘 설계 및 시뮬레이션 검증
저자
발행사항
고양 : 한국항공대학교 대학원, 2017
학위논문사항
학위논문(석사)-- 한국항공대학교 대학원 : 항공전자공학과 항공전자 및 제어시스템 2017. 2
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
경기도
형태사항
; 26 cm
일반주기명
지도교수: 정동원
소장기관
최근 로봇에게 더욱 더 복잡한 상황에서의 판단 능력을 요구하며, 인간의 노동을 대신하기보다는 자율적으로 상황을 인지하고 판단하는 자율 이동 로봇에 대한 연구 필요성이 증가하고 있다. 자율 이동 로봇을 위해 해결해야 할 과제 중 하나인 모션 제어 연구가 활발하게 진행되고 있다.
기존의 모션 제어 알고리즘에서 연구된 Point-to-point 모션 제어나 Path following 모션 제어는 실시간으로 바뀌는 궤적 추종, 임무 수행 중 나타나는 장애물에 대한 대처가 힘들다는 단점이 존재한다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간으로 바뀌는 궤적을 추종하는 궤적 추종 제어기를 설계하였으며, 궤적 추종 중 갑자기 나타난 장애물을 감지하고 센서 모델링이 적용된 APF(Artificial potential field) 기법을 이용하여 장애물을 회피할 수 있는 제어 시스템을 제안하였다. 궤적 추종 제어기는 이동 로봇의 위치와 궤적 위치의 차를 상태변수로 하는 추정 오차 상태 방정식을 이용하여 설계하였다. 궤적 추종 제어기의 안정성은 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 검증하였다.
장애물 감지를 위해서 LRF(Laser Range Finder)를 이용한 센서 모델링을 진행하였다. LRF는 간격으로 장애물을 감지할 수 있으며, 센서 모델링에서 나오는 출력은 장애물을 감지한 각도와 장애물과 로봇의 거리다. 장애물 회피를 위해서 기존의 APF 기법을 개선한 새로운 APF 기법을 적용한다. 기존의 APF 기법은 목표점에서는 가상의 인력(Attractive force), 가상의 척력(Repulsive force)을 이용하여 장애물을 회피한다. 센서 Grid cell을 이용하여 장애물의 감지 여부를 확인한다. 이때 장애물을 감지한 Grid cell과 감지하지 못한 Grid cell이 On/Off 형식으로 스위칭 된다. 장애물 감지 여부가 On/Off 형식 으로 스위칭이 될 경우 로봇 속도 변화량이 커지며, 장애물 회피를 위한 회피 경로가 부드럽지 않게 생성되는 단점과 장애물 감지 여부에 대한 성능이 불확실하다는 단점이 존재한다. 이런 단점을 보완하고자 본 논문에서는 장애물과 센서 감지 영역이 겹치는 면적을 고려한 새로운 APF 기법을 적용하였다.
개선된 APF 기법과 궤적 추종 시스템을 결합하기 위해서 본 논문에서는 목표점 설정 모드, 제자리 회전 모드, 로봇 이동 모드를 적용하였다. 목표점 설정 모드는 LRF 센서에서 감지 된 장애물에서 발생하는 가상의 척력과 현재 로봇의 위치 정보를 이용하여 장애물 회피를 위한 목표점을 설정한다. 제자리 회전 모드는 이전 모드에서 목표점을 설정하지 못한 경우, 회피를 위한 목표점이 설정될 때까지 시계방향 또는 반시계방향으로 회전한다. 마지막으로 로봇 이동 모드는 장애물 감지 여부에 따라 궤적 추종과 APF 기법을 이용한 장애물 회피로 이루어져 있다.
본 논문에서 설계한 제어 시스템의 성능을 입증하기 위하여 Two-Wheeled Unicycle-Type의 Khepera4 이동로봇 모델을 토대로 MATLAB 수치 시뮬레이션을 수행하였다. MATLAB 수치 시뮬레이션을 위해 다양한 궤적을 생성하였으며, 장애물을 생성하고 감지가 가능한 시뮬레이션 환경을 구성하였다.
궤적 추종 제어시스템, LRF 센서 모델링, 기존 APF 기법과 새롭게 제안한 APF 기법의 비교, 본 논문에서 제안한 융합 알고리즘 성능에 대한 총 4가지의 시뮬레이션을 진행하였다. 먼저 궤적 추종 제어 시스템에 관한 시뮬레이션의 결과는 궤적과 로봇의 위치 오차가 시간이 지나면서 0으로 수렴해가는 것을 확인할 수 있었다. 장애물 감지를 위한 LRF 센서 모델링 시뮬레이션을 통해 장애물 인지가 확실하게 이루어졌음을 확인하였다. 기존의 APF 기법과 센서 모델링 및 장애물과 센서 영역이 겹치는 면적을 고려한 새로운 APF 기법을 비교한 시뮬레이션에서는 기존의 단점이었던 속도 변화량과 장애물 회피 궤적이 부드럽게 개선되었음을 확인하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 융합 알고리즘에 대한 시뮬레이션을 통해 장애물 회피 후 궤적 추종이 이루어짐을 확인하였고, 로봇의 각 시간에 따른 모드 변화의 결과와 함께 로봇의 기동 모습을 확인할 수 있었다.
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