KR101115012B1 - 로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법 - Google Patents

로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 엔코더와 자이로에 의한 각속도 오차를 최소화하여 로봇의 위치 측정을 정확하게 수행할 수 있도록 한 로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 장치는, 로봇의 주행 거리와 각속도를 측정하기 위한 엔코더(211) 및 각속도 계산을 위한 자이로(212)와, 상기 엔코더(211)의 각속도를 계산하는 각속도 계산부(213) 및 선속도를 계산하는 선속도 계산부(214), 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 줄이기 위한 자이로의 바이어스 보상부(300), 주행 시에 각속도 오차를 최소화하기 위한 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400), 주행시의 선속도에 따른 보상부(500), 각속도 비교를 통한 보상부(600), 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500)를 통해 계산된 신뢰도(RATE와 RATE v )를 이용한 각속도 오차 보정부(215)를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
로봇, 엔코더, 자이로, 각속도, 오차, 보정, 바이어스, 변화량, 선속도

Description

로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법{Apparatus and Method for Compenating Angular Velocity Error for Robot}
본 발명은 로봇의 위치 측정을 위한 각속도 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 엔코더와 자이로를 이용하여 로봇의 위치를 측정함에 있어서, 엔코더와 자이로에 의한 각속도 오차를 최소화하여 로봇의 위치 측정을 정확하게 수행할 수 있도록 한 로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법에 관한 것이다.
로봇의 자율주행 기술들은 로봇의 현재 위치를 추정하는 위치측정과 주위 환경을 인지하는 지도생성, 효율적인 이동을 위한 경로계획 기술로 분류된다. 그 중에서도 위치측정 기술은 지능형 로봇의 가장 기반이 되는 중요한 기술이다.
위치측정 기술은 일반적으로 전역 위치측정 방법과 지역 위치측정 방법으로 구분한다. 전역 위치측정 방법은 작업 공간에서 로봇의 절대 좌표를 알 수 있으며 정밀도가 높지만, 비용이 매우 비싸며 외란 및 설치 환경에 매우 민감한 특성을 가진다. 이에 반해 지역 위치측정 방법은 비용이 낮으며 외란에 강인하지만, 오차 누적의 문제점을 가진다. 이러한 특성들로 인하여 현재의 로봇 연구들은 비용이 낮고 외란에 강인한 지역 위치측정 방법을 이용하여 활발히 이루어지고 있다.
지역 위치측정을 위해 사용되는 센서들은 로봇의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 이동관성을 측정하는 가속계(accelerometer) 센서, 회전관성을 측정하는 자이로(yaw gyro) 센서, 방위각을 측정하는 전자나침판(electric compass) 등이 있다. 하지만 전술한 것과 같이 지역 위치측정 방법은 오차 누적의 아주 큰 문제를 가지고 있다.
엔코더는 정밀한 계측이 가능하지만 바닥과 자율주행 장치의 바퀴, 구동부 특성 등에 따라 슬립(slip)에 의한 오차가 발생되고, 가속계 센서는 중력에 의한 가속도를 측정하므로 이동 중에는 계측이 불가능하다. 또한 자이로는 시스템 온도와 수학적 에러에 의해 드리프트 현상이 일어나고 바이어스(bias)와 비정렬 오차(misalignment error)를 가지게 된다. 또한 자기 센서인 전자나침반은 자율주행 장치의 구동부에 의한 자기장에 의해 오차가 발생하게 된다.
이러한 누적 오차를 지닌 지역 위치측정 센서들의 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 이루어졌는데, 가장 보편적인 방법으로는 가속계 센서와 자이로, 전자나침판 센서들을 확률적으로 상호 보완하는 관성측정장치(inertial measurement unit: IMU)가 있다. 또한 자이로와 가속계 센서만을 융합하여 자세를 보정하는 ARS(attitude reference system)와 ARS에 전자나침판을 추가한 AHRS(attitude and heading reference system)에 대한 연구가 있다. 하지만, 이러한 방식들은 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하므로 연산량과 비용이 증가되는 문제를 가지고 있다.
첨부된 도면의 도 1 내지 도 3은 종래의 지역 위치측정 센서들을 이용한 로 봇의 각속도 보정 기술들을 나타낸다.
먼저, 도 1에 도시된 각속도 보정 기술을 보면, 엔코더(110)와 자이로(111)에서 각각의 각속도를 계산하고, 엔코더(110)의 각속도와 자이로(111)의 각속도 차를 통해서 두 장치의 신뢰 구간을 구한다. 그리고, 이를 이용해 자이로(111)의 바이어스 오차를 추정한다(112). 추정된 바이어스 오차를 통해 자이로의 바이어스를 제거(113)하고 각속도를 보상한다(114).
이러한 보정 방법은 바이어스의 오차를 추정하여 최소화할 수 있지만, 추정에 의한 오차가 존재하며, 자이로의 각속도만을 이용하게 되므로 결국에는 누적되는 자이로의 각속도 오차를 최소화할 수 없는 문제점이 있다.
다음으로 도 2에 도시된 각속도 오차 보정 방법을 살펴보면, 서보모터(121) 위에 자이로(120)를 설치하고, 서보모터가 360°를 회전한 후, 자이로의 각속도를 누적한 각도와의 차이를 통해 자이로의 바이어스를 추정한다(122). 추정된 바이어스를 통해 자이로의 바이어스를 제거하고(123), 회전각을 보상한다(124).
도 2의 보정방법은 도 1의 보정방법에서 엔코더를 서보모터(121)로 대체한 것으로, 로봇이 직접 회전하면서 일어나는 슬립(slip)이 없어 훨씬 더 좋은 성능의 바이어스 추정을 할 수 있다. 하지만 바이어스 추정을 통해 자이로의 각속도를 보정하는 것이므로 아무리 좋은 성능의 바이어스 추정을 하더라도 누적오차는 여전히 존재한다. 또한, 서보모터가 추가되므로 서보모터를 구동하기 위한 마이크로프로세서 또한 추가 되어야하므로 비용이 높아지는 문제점도 있다.
도 3에 도시된 각속도 보정방법은 특징 추출(140) 방법을 이용한 바이어스를 추정 방법으로, 현재 가장 활발히 이루어지고 있는 SLAM(simultaneous localization and mapping) 기법을 사용하고 있다.
이는 특징 추출기(141)를 통해 로봇이 작업하는 공간에서 위치와 모양을 알고 있는 특징을 추출하고(142), 특징의 회전각(143)과 엔코더를 통해 로봇의 회전각을 계산한다. 이외에 방법은 도 1의 보정방법과 동일하다.
도 3의 보정방법에서 특징 추출기라고 표현한 것은 예를 들어 거리 측정 센서인 레이저센서, 초음파 센서, 엔코더를 포함하며, 비전 센서인 단일 카메라, 스테레오 카메라, Omni 카메라, 적외선 카메라 등을 이용할 수 있다.
이러한 보정방법은 환경 인지 방법을 동시에 이용하기 때문에 매우 효율적인 로봇의 위치측정 시스템이다. 하지만 상기 보정방법들과 동일하게 바이어스 추정을 통해 자이로의 각속도를 보정하는 것이므로 아무리 좋은 성능의 바이어스 추정을 하더라도 누적오차는 여전히 존재할 수밖에 없다.
이외에도 확률적인 기법을 이용하여 자이로의 각속도 오차를 최소화하는 보정방법이 알려져 있는데, 이 보정방법은 최적 예측 기법에 대표적인 칼만 필터 또는 확장형 칼만 필터를 이용한다.
그러나, 이 보정방법은 확률적인 기법을 이용하였을 때의 연산량이 커진다는 문제점과 함께 아날로그-디지털 변환기(ADC: Analog to Digital Converter)의 온도 변화에 따른 자이로의 바이어스 문제를 해결할 수 없는 결점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 로봇의 각속도 오차를 최소화하여 로봇의 위치 측정의 정확도를 향상시킬 수 있는 로봇의 각속도 오차 보정 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 한 형태에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 장치는, 로봇의 바퀴의 회전에 따른 펄스를 계측하여 로봇의 각속도와 선속도를 측정하는 엔코더와, 로봇의 회전 각속도를 계측하는 자이로를 이용하여 로봇의 각속도 오차를 보정하는 장치에 있어서, 주행 중 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 엔코더 변화량을 계산하여 신뢰도(RATE)를 산출하는 엔코더 변화량에 따른 보상부(400)와; 상기 산출된 신뢰도(RATE)를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 각속도 오차 보정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 로봇의 각속도 오차 보정 장치는 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 선속도를 계산하여 신뢰도(RATE v )를 산출하는 선속도에 따른 보상부와; 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE 또는 RATE v )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상부(600) 및; 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정 지 시에 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 바이어스 보상부(300)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 한 형태에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 장치는, 로봇의 바퀴의 회전에 따른 펄스를 계측하여 로봇의 각속도와 선속도를 측정하는 엔코더와, 로봇의 회전 각속도를 계측하는 자이로를 이용하여 로봇의 각속도 오차를 보정하는 장치에 있어서, 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 선속도를 계산하여 신뢰도(RATE v )를 산출하는 선속도에 따른 보상부(500)와; 상기 산출된 신뢰도(RATE v )를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 각속도 오차 보정부(215)를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 로봇의 각속도 오차 보정 장치는, 주행 중 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 엔코더 변화량을 계산하여 신뢰도(RATE)를 산출하는 엔코더 변화량에 따른 보상부(400)와; 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE 또는 RATE v )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상부(600) 및; 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 바이어스 보상부(300)를 더 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 한 형태에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 방법은 로봇의 바퀴의 회전에 따른 펄스를 계측하여 로봇의 각속도와 선속도를 측정하는 엔코더 와, 로봇의 회전 각속도를 계측하는 자이로를 이용하여 로봇의 각속도 오차를 보정하는 방법에 있어서, 주행 중 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 엔코더 변화량을 계산하여 신뢰도(RATE)를 산출하는 엔코더 변화량에 따른 보상 단계와; 상기 산출된 신뢰도(RATE)를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 각속도 오차 보정 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 방법의 다른 한 형태에 따르면, 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 선속도를 계산하여 신뢰도(RATE v )를 산출하는 선속도에 따른 보상 단계와; 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE 또는 RATE v )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상 단계 및; 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 바이어스 보상 단계를 더 포함할 수 있다.
이러한 본 발명에 따르면, 로봇이 정지 혹은 주행 중에 실시간으로 엔코더와 자이로만을 이용하여 각속도 오차를 최소화할 수 있다. 또한, 로봇의 위치측정 기술의 기본 센서인 엔코더와 자이로만을 이용하므로 추가 비용이 발생되지 않으며, 적은 연산을 통해 프로세서의 부담 또한 줄게 되어 적은 비용으로 효과적인 로봇의 위치 측정을 수행할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 각속도 오차 보정 방법은 로봇의 주행 거리와 각속도를 측정하기 위한 엔코더와 각속도 계산을 위한 자이로를 이용하여 이루어진다.
본 발명에서는 자이로의 바이어스 오차를 최소화하기 위해, 엔코더의 정보를 통해 로봇이 정지 중일 경우에는 자이로의 디지털 출력 값을 계속 누적하고, 주행 시에 이를 평균한 값을 ADC(analog to digital converter) 중심값으로 이용하여 자이로의 바이어스를 효과적으로 추정 및 보상하는 방법을 제시한다.
또한, 로봇이 주행하고 있을 때에 엔코더는 매우 정밀한 계측이 가능하지만, 구동부 특성과 바퀴의 특성에 의해 각속도 오차가 발생하게 되고, 자이로는 ADC값이 온도 변화에 따라 바이어스 오차가 변하게 되어, 누적 오차가 계속적으로 크게 발생하는 특성을 가진다.
이에 본 발명에서는 바퀴의 구동부 특성에 의한 각속도 오차를 최소화하기 위해, 엔코더의 변화량에 따라 엔코더의 오차를 측정하고 이를 보상할 수 있는 엔코더의 변화량에 따른 보상을 통해 해결한다. 즉, 엔코더의 변화량을 통해 구동부의 특성을 분석하고 신뢰 구간을 찾아 엔코더와 자이로의 신뢰도(RATE)를 구하는 방법이다.
또한 정밀한 계측이 가능한 엔코더이지만, 속도가 빠를 때는 미끄러짐(slip) 특성이 매우 빈번히 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 발명에서는 엔코더의 속도에 따른 보상을 통해 속도가 빨라짐에 따른 신뢰 구간을 구하고, 엔 코더와 자이로의 신뢰도(RATE v )를 구하는 방법을 제시한다.
또한 정지 시에 자이로의 각속도 보상을 통해 자이로의 각속도 누적 오차를 최소화하여도 주행 중에는 ADC의 온도 변화에 따라 바이어스 오차가 변하게 되어, 오차가 계속적으로 크게 발생되는 문제가 발생할 수 있다.
이를 해결하기 위해, 본 발명에서는 엔코더의 변화량에 따른 보상부, 속도에 따른 보상부에서 자이로를 필요한 순간에만 사용함으로써, 자이로의 누적 오차를 최소화하는 방법을 제시하였다.
하지만 아주 오래 동안 주행을 하게 되면 자이로의 바이어스 오차가 아주 크게 변하게 된다. 따라서, 이를 해결하기 위해 각속도 비교를 통한 보상을 행하는 것이 바람직하다.
각속도 비교를 통한 보상부는 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 그렇지 않으면 RATE와 RATE v 를 이용해 각속도 오차 보정을 한다.
<실시예>
도 4는 엔코더와 자이로를 이용한 본 발명의 각속도 오차 보정 장치의 구성을 나타낸 것으로, 로봇의 주행 거리와 각속도를 측정하기 위한 엔코더(211) 및 각속도 계산을 위한 자이로(212)와, 상기 엔코더(211)의 각속도를 계산하는 각속도 계산부(213) 및 선속도를 계산하는 선속도 계산부(214), 로봇이 정지 혹은 주행하 고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 줄이기 위한 자이로의 바이어스 보상부(300), 주행 시에 각속도 오차를 최소화하기 위한 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400), 주행시의 선속도에 따른 보상부(500), 각속도 비교를 통한 보상부(600), 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500)를 통해 계산된 신뢰도(RATE와 RATE v )를 이용한 각속도 오차 보정부(215)로 구성된다.
상기 엔코더(211)는 바퀴 회전에 따른 펄스를 계측함으로써, 각속도 계산부(213)와 선속도 계산부(214)를 통해 로봇의 각속도와 선속도를 아래의 수학식 1과 같이 구한다.
Figure 112009053024861-pat00001
Figure 112009053024861-pat00002
,
Figure 112009053024861-pat00003
Figure 112009053024861-pat00004
여기서, VR과 VL은 오른쪽 바퀴와 왼쪽 바퀴의 선속도를 의미하고, ωR, ωL은 양 바퀴의 각속도를 의미 한다. 양 바퀴의 선속도가 계산되면 이동 로봇의 중심 선속도 ν와 각속도 ω를 계산 할 수 있다.
자이로의 바이어스 보상부(300)는 자이로(212)의 디지털 출력 값을 통해 로봇의 각속도를 계산하기 위해서 자이로의 드리프트(drift) 현상으로 인한 바이어스 오차의 최소화를 수행한 후, 자이로의 각속도를 계산한다.
이를 도 5를 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하면, 자이로의 바이어스 보상부(300)는 엔코더(211)의 펄스 값과 자이로(212)의 디지털 출력과 온도 값을 받는다(단계 S301). 만약 로봇이 정지 상태라면, 자이로의 디지털 출력 값을 계속 누적하고(단계 S302), 로봇의 주행이 이루어지면(단계 S303), T개 이상의 데이터가 누적되었는지를 확인한다(단계 S304). 예를 들어, T를 100으로 설정해두면, 누적된 데이터가 100개 이상 누적이 되지 않았을 경우 누적된 데이터를 삭제 후(단계 S301), 로봇이 정지 시에 다시 누적을 시작하게 된다(단계 S302). 하지만 100개 이상 누적이 되었다면 아래의 수학식 2를 통해 자이로의 바이어스 오차를 계산한다(단계 S305).
bias gyro = sum/cnt
이 수학식 2에서 sum은 자이로의 누적 값이고, cnt는 누적된 횟수를 나타낸다. 이를 바탕으로 바이어스 오차를 계산하게 되면, 자이로의 각속도를 계산할 수 있게 되는데, 자이로의 각속도를 계산하는 방법은 두 가지로 나뉘게 된다.
첫번째 방법은 단순히 자이로의 정밀도와 바이어스를 통해 각속도를 구하는 것이고, 두번째 방법은 ADC의 온도에 따른 보상을 해주는 것이다. 이는 ADC의 온도 에 따라 자이로의 드리프트 현상의 크기가 달라져서 바이어스 오차가 커지기 때문이다. 아래의 수학식 3은 ADC의 온도에 따른 자이로의 디지털 출력 값을 보정하는 것을 보여준다.
Figure 112009053024861-pat00005
상기 수학식 3을 이용하면 자이로의 온도에 따른 디지털 출력 값을 보정할 수 있다. 여기서 D_o - gyro 와 D_t gyro 는 자이로의 디지털 출력값과 온도값을 나타내고, 상수 0.08은 온도 보상 이득 상수이다.
상기 수학식 2와 수학식 3을 이용하여 보상된 자이로의 바이어스 오차가 계산되면(단계 S305), 아래의 수학식 4를 이용하여 바이어스 오차를 보상하고(단계 S306), 각속도를 계산한다.
Figure 112009053024861-pat00006
Figure 112009053024861-pat00007
Figure 112009053024861-pat00008
Figure 112009053024861-pat00009
Figure 112009053024861-pat00010
이 수학식 4에서 Res gyro 와 Res ADC 는 각각 자이로와 ADC의 분해능을 의미하고, Sensitivity는 자이로의 민감도를 의미한다.
자이로의 바이어스 보상부(300)에서 보상된 자이로의 각속도는 로봇이 주행 시에 양 바퀴의 회전 변화량에 따른 보상부, 즉 엔코더 변화량에 따른 보상부(400), 선속도 크기에 따른 보상부(500), 그리고 엔코더와 자이로의 각속도 차이에 따른 보상부(600)에서 이용하게 된다.
로봇이 주행하고 있을 때에는 엔코더(211)는 매우 정밀한 계측이 가능하지만, 구동부 특성과 바퀴의 특성에 의해 각속도 오차가 발생하게 되고, 자이로(212)는 ADC값이 온도 변화에 따라 바이어스 오차가 변하게 되고, 이에 누적 오차가 계속적으로 크게 발생하는 특성을 가진다.
이에 전술한 것과 같이 본 발명에서는 바퀴의 구동부 특성에 의한 각속도 오차를 최소화하기 위해, 엔코더의 변화량에 따라 엔코더의 오차를 측정하고 이를 보상할 수 있는 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)를 제시한다. 즉, 엔코더의 변화량을 통해 구동부의 특성을 분석하고 신뢰 구간을 찾아 엔코더(211)와 자이로(212)의 신뢰도(RATE)를 구한다.
상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)는 도 6에 도시한 것과 같은 과정으로 신뢰도를 구한다.
먼저, 실제 로봇의 구동부 특성 분석을 통해 신뢰 구간을 찾고 최대, 최소 문턱값(threshold)(T max , T min )을 계산한다(단계 S410). 신뢰 구간의 최대, 최소 문턱값(T max , T min )은 도 7에 도시된 것과 같이 구해질 수 있는데, 먼저, 실제 로봇의 양 바퀴를 비례적으로 변경하며 구동하여(S411) 엔코더(211)와 자이로(212)의 각속도를 통한 위치를 계산한다(S412). 계산된 위치들의 오차를 엔코더의 변화량에 따른 분석을 하고(S413), 신뢰구간을 추출하여(S414) 최소최대 문턱값인 T max , T min 을 계산한다(S415).
신뢰구간의 최대,최소 문턱값을 한 번 구하고 나면, 도 7의 구동부 특성 분석을 다시 할 필요가 없다.
다시 도 6을 참조하면, 엔코더의 변화량
Figure 112009053024861-pat00011
를 아래의 수학식 5를 통해 계산한다(단계 S420).
Figure 112009053024861-pat00012
Figure 112009053024861-pat00013
Figure 112009053024861-pat00014
상기 수학식5와 같이, t=1 부터 5의 시간에 계측된 왼쪽과 오른쪽의 엔코더 펄스 변화량 v enc_left , v enc_right 중 가장 큰 값 v을 찾는 것을 의미한다.
구해진 변화량이 최대 문턱값보다 크면(S430) 신뢰도(Rate)에 1을 주어 자이로의 각속도를 100%를 이용하고(S451), 그렇지 않고 최소 문턱값보다 크다면(S440), 신뢰도(Rate)에 아래 수학식 6과 같이 주게 된다(S452).
Figure 112009053024861-pat00015
변화량이 최소 문턱값보다 작으면, 신뢰도(Rate)에 0을 주어 엔코더의 각속도를 100% 이용한다(S453).
한편, 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)는 로봇의 구동 속도가 빠를 때에는 엔코더의 미끄러짐에 의한 계측 오차를 해결하지 못한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 발명에서는 엔코더의 선속도에 따른 보상부(500)를 제시하고 있다. 도 8은 엔코더의 선속도에 따른 보상을 수행하는 과정을 나타낸 것으로, 이러한 엔코더의 선속도에 따른 보상은 구동 속도가 빨라짐에 따른 신뢰 구간을 구하여 엔코더(211)와 자이로(212)를 융합하는 방법이다.
도 8에 예시된 엔코더의 선속도에 따른 보상부(500)는 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 유사한 과정을 통해 각속도 보정을 수행한다. 즉, 엔코더 선속도에 따른 보상은 속도에 따른 로봇의 특성 분석을 통해 신뢰 구간을 찾고, 신뢰 구 간의 최대,최소 문턱값을 도 9와 같이 구한다.
도 9에 도시된 최대,최소 문턱값을 구하는 방법은 도 7에 도시된 그것과 비교하여 선속도에 따른 비교(S513)만 다를 뿐 동일하게 신뢰 구간의 최대,최소 문턱값인
Figure 112009053024861-pat00016
을 구한다.
도 8에 예시된 엔코더의 선속도에 따른 보상 방법 또한 도 6에 예시된 엔코더의 변화량에 따른 보상 방법과 비교하여 로봇의 선속도 v를 계산(S520)하는 것만 다를 뿐 동일하게 선속도에 따른 엔코더와 자이로 각각의 신뢰도(Rate v )를 구한다.
전술한 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면 정지 시에 자이로의 바이어스 보상부(300)를 이용하고, 주행 시에는 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속에 따른 보상부(500)를 통해 자이로를 필요한 신뢰도(RATE, Rate v ) 만큼 필요 순간에만 사용하여 누적 오차를 최소화하는 각속도 오차 보정 방법을 제시하고 있다.
하지만, 아주 오래 동안 로봇이 주행을 할 경우에는 ADC의 온도가 상승하게 되고, 이는 자이로의 바이어스 오차를 크게 변화시키게 되며, 이로 인해 여전히 각속도 오차 누적이 발생할 수 있다.
이를 해결하기 위해, 본 발명에서는 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE와 RATE v )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상부(600)(도 4참조)를 구성한다.
도 10은 상기 각속도 비교를 통한 보상부(600)를 통해 ADC 온도 상승에 따른 보정을 수행하는 과정을 보여준다.
도 10을 참조하면, 먼저 자이로와 엔코더 각각의 각속도의 차를 구한다(S610). 상기 자이로와 엔코더의 각속도 차는, 자이로를 제자리에 두고 누적 데이터를 받아 시간에 따른 초기 ADC 중심값과 자이로의 디지털 출력값을 비교하여 바이어스를 계산하고 바이어스의 변화를 분석하여 가중치를 사용함으로써 구해진다. 도 10에서,ω, θ는 각각 엔코더와 자이로의 각속도를 나타낸다. t는 각속도를 계측하는 시간을 나타내고 103은 상수이다.
두 각속도의 차 y를 구하여(S610), 각속도 차가 설정값, 예컨대 1°보다 큰지를 확인한다(S620). 만약 설정값보다 크다면 로봇을 정지하도록 유도하고, 도 5의 자이로의 바이어스 보상부(300)를 통해 바이어스 오차를 보정한다.
만약 각속도 차가 설정값보다 작다면 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500)에서 계산된 신뢰도(RATE와 RATE v )를 아래의 수학식 7을 이용하여 각속도 오차 보정(215)을 하게 된다.
Figure 112009053024861-pat00017
Figure 112009053024861-pat00018
신뢰도(Rate)는 문턱값에 따른 엔코더의 각속도 ω와 자이로의 각속도 θ (-) 의 가중치 비율을 나타낸다.
전술한 각속도 오차 보정 방법의 실시예에서는 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500), 각속도 비교를 통한 보상부(600)들을 모두 이용하여 각속도 오차 보정을 수행하였지만, 본 발명은 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500), 각속도 비교를 통한 보상부(600)들 중 어느 하나만 선택하거나 둘 이상을 선택적으로 이용하여 각속도 오차를 보정할 수 있다.
예를 들어, 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)만을 이용할 때는 아래의 수학식 8을 이용하여 각속도 오차를 보정할 수 있다.
Figure 112009053024861-pat00019
그리고, 선속도에 따른 보상부(500)만을 이용할 때는 아래의 수학식 9를 이용한다.
Figure 112009053024861-pat00020
본 발명에 따른 각속도 오차 보정 방법은 확률적 기법들을 이용한 보상을 통 해 더 좋은 성능을 가질 수 있다.
본 발명의 각속도의 오차 최소화 성능을 명확히 하기 위해서 도 11에 도시된 환경에서 엔코더와 자이로의 각속도를 사용하고, 상기 엔코더의 변화량에 따른 보상부(400)와 선속도에 따른 보상부(500), 각속도 비교를 통한 보상부(600)들을 사용하여 실험을 하였다.
도 11에서 ①~⑪의 약 140m 구간을 주행하면서 지도를 생성하였고, ④~⑤와 ⑧~⑨, ⑩~⑪ 구간을 중첩시켰다. 또한 자율주행 장치는 평균 1.08km/h (300mm/s) 속도로 주행시켰으며, 주행 중에 만나는 코너에서는 정지 후에 제자리 회전을 수행하였다. 주행 동안의 엔코더의 변화량은 도 12에 도시된 것과 같다.
그리고, 도 13은 엔코더의 각속도만 이용하여 로봇의 위치를 측정한 결과를 나타내며, 도 14는 자이로의 각속도만 이용하여 로봇의 위치를 측정한 결과를 나타낸다. 도 15는 본 발명의 각속도 오차 보정 방법을 통해 로봇의 위치를 측정한 결과를 보여준다.
이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 한정하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시예에 한정되지 않으며, 첨부된 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양하게 변경 및 실시가 가능할 것이다.
도 1은 종래기술로서, 자이로와 엔코더를 이용하여 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 방법을 설명하는 블록도.
도 2는 종래기술로서, 자이로와 서보모터를 이용하여 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 방법을 설명하는 블록도.
도 3은 종래기술로서, 특징 추출 방법을 이용하여 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 방법을 설명하는 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇의 각속도 오차 보정 장치의 구성을 도시한 블록도.
도 5는 도 4의 각속도 오차 보정 장치에서 자이로의 바이어스 보상부에 의해 수행되는 방법을 설명하는 순서도.
도 6은 도 4의 각속도 오차 보정 장치에서 엔코더의 변화량에 따른 각속도 보상 방법을 설명하는 순서도.
도 7은 도 6의 엔코더의 변화량에 따른 각속도 보상 방법 중 신뢰구간을 계산하는 방법을 설명하는 순서도.
도 8은 도 4의 각속도 오차 보정 장치에서 선속도에 따른 각속도 보상 방법을 설명하는 순서도.
도 9는 도 8의 선속도에 따른 각속도 보상 방법 중 신뢰구간을 계산하는 방법을 설명하는 순서도.
도 10은 도 4의 각속도 오차 보정 장치에서 각속도 비교를 통한 보상 방법을 설명하는 순서도.
도 11은 본 발명의 각속도 오차 보정 장치를 이용한 실험을 수행한 환경을 나타낸 평면도.
도 12는 도 11의 환경에서 실험하는 동안에 로봇의 양쪽 바퀴의 엔코더 변화량을 나타내는 그래프.
도 13은 도 11의 환경에서 실험하였을 때 엔코더의 각속도만을 이용한 실험 결과를 나타낸 도면.
도 14는 도 11의 환경에서 실험하였을 때 자이로의 각속도만을 이용한 실험 결과를 나타낸 도면.
도 15는 도 11의 환경에서 실험하였을 때 본 발명의 각속도 오차 보정 장치를 이용한 실험 결과를 나타낸 도면.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
211 : 엔코더 212 : 자이로
213 : 각속도 계산부 214 : 선속도 계산부
215 : 각속도 오차 보정부 300 : 자이로의 바이어스 보상부
400 : 엔코더의 변화량에 따른 보상부 500 : 선속도에 따른 보상부
600 : 각속도 비교를 통한 보상부

Claims (20)

  1. 로봇의 바퀴의 회전에 따른 펄스를 계측하여 로봇의 각속도와 선속도를 측정하는 엔코더와, 로봇의 회전 각속도를 계측하는 자이로를 이용하여 로봇의 각속도 오차를 보정하는 장치에 있어서,
    주행 중 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 엔코더 변화량을 계산하여 신뢰도(RATE)를 산출하는 엔코더 변화량에 따른 보상부(400)와;
    상기 산출된 신뢰도(RATE)를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 각속도 오차 보정부(215)와;
    상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 선속도를 계산하여 신뢰도(RATEv )를 산출하는 선속도에 따른 보상부(500)를 포함하며;
    상기 각속도 오차 보정부(215)는 상기 엔코더 변화량에 따른 보상부(400)에 의해 산출된 신뢰도(RATE)와 상기 선속도에 따른 보상부(500)에 의해 산출된 신뢰도(RATEv )를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE 또는 RATEv )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상부(600)를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 장치.
  4. 제1항에 있어서, 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 바이어스 보상부(300)를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 로봇의 바퀴의 회전에 따른 펄스를 계측하여 로봇의 각속도와 선속도를 측정하는 엔코더와, 로봇의 회전 각속도를 계측하는 자이로를 이용하여 로봇의 각속도 오차를 보정하는 방법에 있어서,
    주행 중 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 엔코더 변화량을 계산하여 신뢰도(RATE)를 산출하는 엔코더 변화량에 따른 보상 단계와;
    상기 산출된 신뢰도(RATE)를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 각속도 오차 보정 단계를 포함하며;
    상기 엔코더 변화량에 따른 보상 단계는, 로봇의 양쪽 바퀴를 비례적으로 구동하여 엔코더와 자이로의 각속도를 통한 위치를 계산하는 단계와, 계산된 위치들의 오차를 엔코더의 변화량에 따른 분석을 하고 신뢰구간을 추출하여 최대,최소 문턱값(Tmax, Tmin )을 계산하는 단계와, 엔코더의 변화량(
    Figure 112011073478218-pat00042
    )을 계산하는 단계와, 상기 최대 문턱값(Tmax )과 최소 문턱값(Tmin )을 엔코더 변화량(
    Figure 112011073478218-pat00043
    )과 비교하여 신뢰도(Rate)를 구하고 신뢰도(Rate)에 따라 엔코더와 자이로의 각속도를 이용하여 보정하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서, 상기 최대 문턱값(Tmax )과 최소 문턱값(Tmin )을 엔코더 변화량(
    Figure 112011073478218-pat00023
    )과 비교하여 신뢰도(Rate)를 구할 때, 상기 엔코더 변화량(
    Figure 112011073478218-pat00024
    )이 최대 문턱값(Tmax )보다 크면 신뢰도(Rate)에 1을 주어 자이로의 각속도를 100%를 이용하고, 엔코더 변화량이 최소 문턱값(Tmin )과 최대 문턱값(Tmax ) 사이이면 아래의 수학식
    Figure 112011073478218-pat00025
    에 의해 신뢰도(Rate)를 구하여 엔코더와 자이로의 각속도를 비례적으로 이용하고, 엔코더 변화량이 최소 문턱값(Tmin )보다 작으면 신뢰도(Rate)에 0을 주어 엔코더의 각속도를 100% 이용하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 엔코더의 각속도 신뢰구간 및 선속도를 계산하여 신뢰도(RATE v )를 산출하는 선속도에 따른 보상 단계를 더 포함하며, 상기 각속도 오차 보정 단계에서는 상기 엔코더 변화량에 따른 보상 단계에서 산출된 신뢰도(RATE)와 상기 선속도에 따른 보상 단계에서 산출된 신뢰도(RATE v )를 바탕으로 각속도 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 선속도에 따른 보상 단계는, 로봇의 양쪽 바퀴를 비 례적으로 구동하여 엔코더와 자이로의 각속도를 통한 위치를 계산하는 단계와, 계산된 위치들의 오차를 엔코더의 변화량에 따른 분석을 하고 신뢰구간을 추출하여 최대,최소 문턱값(T max , T min )을 계산하는 단계와, 로봇의 선속도(v)를 계산하는 단계와, 상기 최대 문턱값(T max )과 최소 문턱값(T min )을 로봇의 선속도(v)와 비교하여 신뢰도(RATE v )를 구하고 신뢰도(RATE v )에 따라 엔코더와 자이로의 각속도를 이용하여 보정하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 최대 문턱값(T max )과 최소 문턱값(T min )을 로봇의 선속도(v)와 비교하여 신뢰도(RATE v )를 구할 때, 상기 로봇의 선속도(v)가 최대 문턱값(T max )보다 크면 신뢰도(RATE v )에 1을 주어 자이로의 각속도를 100%를 이용하고, 엔코더 변화량이 최소 문턱값(T min )과 최대 문턱값(T max ) 사이이면 아래의 수학식
    Figure 112009053024861-pat00026
    에 의해 신뢰도(Rate)를 구하여 엔코더와 자이로의 각속도를 비례적으로 이 용하고, 엔코더 변화량이 최소 문턱값(T min )보다 작으면 신뢰도(RATE v )에 0을 주어 엔코더의 각속도를 100% 이용하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  15. 제9항 또는 제12항에 있어서, 엔코더와 자이로의 각속도 변화를 시간에 따라 미분하고 비교하여 각속도의 차가 커지면 로봇을 정지하도록 유도하고, 각속도의 차가 설정값보다 작을 경우에는 상기 신뢰도(RATE 또는 RATE v )를 이용해 각속도 오차를 보정하는 각속도 비교를 통한 보상 단계를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 각속도 비교를 통한 보상 단계는,
    자이로와 엔코더의 각속도 차를 구하는 단계와,
    상기 구해진 각속도 차가 설정값 이상일 경우 로봇을 정지시키고, 각속도 차가 설정값 이하일 경우 엔코더의 변화량에 따른 보상 단계 또는 선속도에 따른 보상 단계에서 계산된 신뢰도(RATE 또는 RATE v )를 이용하여 각속도 오차를 보정하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 자이로와 엔코더의 각속도 차를 구하는 단계는, 자이로를 제자리에 두고 누적 데이터를 받아 시간에 따른 초기 ADC 중심값과 자이로의 디지털 출력값을 비교하여 바이어스를 계산하고 바이어스의 변화를 분석하여 가중치를 사용하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  18. 제9항 또는 제12항에 있어서, 로봇이 정지 혹은 주행하고 있는지 스스로 엔코더를 통해 인지하고 정지 시에 자이로의 바이어스 오차를 보정하는 바이어스 보상 단계를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 바이어스 보상 단계는,
    엔코더의 데이터를 통해 로봇이 주행 중인지 정지 중인지를 판단하는 단계;
    정지 중일 때, 자이로의 디지털 출력값을 누적하면서 누적 데이터의 개수를 계산하는 단계;
    로봇이 주행을 시작할 때에 누적 데이터의 개수가 설정 개수 이상인지를 판단하는 단계; 및
    상기 누적 데이터 개수가 설정 개수 이상일 경우, 자이로의 누적 디지털 출 력값을 누적 데이터의 개수로 나누어 자이로의 바이어스를 추정하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 자이로의 바이어스를 추정하는 단계는, 자이로의 온도값을 받아 온도에 따른 ADC의 중심값을 보상함으로써, ADC의 중심값을 계산하고 자이로의 바이어스를 추정하는 것을 특징으로 하는 로봇의 각속도 오차 보정 방법.
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