KR102048066B1 - 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법에 관한 것으로서, 의료용 로봇의 플랜지에 장착되는 툴의 캘리브레이션 방법에 있어서, 로봇 툴의 기존 캘리브레이션 결과 값을 이용하여 수술 전 로봇 툴에 편향된 캘리브레이션을 다시 한번 수행하고 결과 값을 확인하도록 한 것이며, 기존에 의료용 로봇에 대한 캘리브레이션이 수행된 상태에서 상기 로봇 툴의 특정 위치에 대한 캘리브레이션을 추가로 수행하기 때문에 필요한 구간의 정확도를 좀 더 높이면서 정확도의 확인이 가능한 효과가 있다.

Description

의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법{Method of added calibration for tool validation of robot for medicine}

본 발명은 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 로봇의 툴을 세정하거나 교체한 후 기존 캘리브레이션(calibration) 값을 이용하여, 수술 전 수술 작업영역에 적합한 캘리브레이션을 다시 한번 수행하고 그 결과 값을 확인하여, 수술 전 의료용 로봇의 툴의 정확도를 검증하는 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법에 관한 것이다.

산업용이나 의료용으로 사용하는 로봇은 명령에 의해 언제나 같은 위치로 이동하도록 되어 있지만, 실제 로봇은 제작오차, 공구 설치 오차 등으로 설계치에 대해 완벽하게 오차 없이 만들 수 없으며, 이러한 오차들은 합쳐져 실제 작업 수행 시에 큰 오차를 발생시키므로 이러한 것을 방지하기 위해 비전 센서 등을 이용하여 다수의 점의 위치를 측정하고 측정된 점의 위치정보를 이용하여 로봇 캘리브레이션을 수행한다.

기존 방법은 로봇에 결합된 비접촉 센서, 예를 들어 레이저 비전 센서(laser vision sensor)를 이용하여 로봇 주위에 배치된 측정지그 상의 다수 점(point)(사전에 위치정보가 알려져 있음)의 위치를 측정하고 측정된 각 점의 위치 정보를 이용하여 로봇 캘리브레이션을 수행한 후에, 로봇에 결합된 공구의 선단(tool center point)의 위치 오차를 최소화하는 방법이 사용되고 있다. 여기서, 캘리브레이션이라 함은 로봇 베이스의 위치 및 방향, 로봇의 기구학식을 지배하는 파라미터(DH파라미터)들, 공구의 설치 위치 및 방향 등을 실제와 동일하도록 예측하기 위한 것이다.

그런데 의료용 로봇의 경우, 로봇 베이스 설치 후에는 캘리브레이션이 한번 이루어지면 기구학식 파라미터들의 변화가 전혀 없지만, 상기 로봇의 플랜지에 장착되는 툴은 세정을 하거나 교체한 후에는 미세한 위치의 변화가 생겨 오차가 발생할 수 있다.

따라서 의료용 로봇의 툴을 세정하거나 교체하여 사용할 때에는 로봇에 대한 캘리브레이션은 더 이상 필요 없지만, 상기의 이유로 오차가 발생할 수 있는 로봇 툴에 대한 캘리브레이션은 매번 다시 실행할 필요가 있다.

한국 등록특허공보 제10-0979304호

본 발명은 상기한 바와 같은 제반 문제를 해결하기 위한 것으로, 의료용 로봇에서 로봇 툴을 세정하거나 교체한 후에 상기 로봇 툴의 위치에 대한 정확도를 검증하기 위해, 세정이나 교체 전의 기존 캘리브레션 값을 이용하여 수술 전 로봇 툴에 편향된 캘리브레이션을 다시 한번 수행하고 결과 값을 확인하도록 한 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 제공함에 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법은, 의료용 로봇의 플랜지에 장착되는 툴의 캘리브레이션 방법에 있어서, 로봇 툴의 기존 캘리브레이션 결과 값을 이용하여 수술 전 로봇 툴에 편향된 캘리브레이션을 다시 한번 수행하고 결과 값을 확인하도록 한 것을 특징으로 하고 있다.

또 상기 추가 캘리브레이션 방법은, 명령(X_command)에 의한 로봇의 툴 끝단의 위치를 별도의 외부 위치 측정센서(X_sensor)로 측정하는 단계; 상기 단계들에서 얻어진 로봇의 툴 끝단의 데이터 일부를 러닝, 나머지를 검증(validation)에 사용하되, 상기 러닝을 통해 로봇 베이스와 상기 센서 사이의 좌표변환을 위한 파라미터를 구하고, 상기 파라미터를 통해 기존 캘리브레이션 값으로 행렬의 좌표변환(

)을 계산하는 단계; 상기 검증(validation) 데이터에 대해 명령에 의한 로봇의 툴 끝단의 위치와 좌표변환(

)을 반영하여 상기 센서에 의해 측정하는 툴 끝단의 위치를 비교함으로써, 지정한 값보다 적은 오차범위 내에 있는 경우 기존 툴 끝단의 위치 값이 정확한 것으로 보고 프로그램을 중지하는 단계; 상기 비교 단계에서 정확하지 않은 경우, 구해진 좌표변환(

) 값을 고정하여 이용하여 로봇 툴 끝단의 파라미터 X_tip, Y_tip, Z_tip 변화 값을 구하고, 상기 비교 단계를 실시하여 지정한 값보다 적은 오차범위 내에 있는 경우 툴 끝단의 값이 보정된 것으로 보고 프로그램을 중지하는 단계; 및 상기 X_tip, Y_tip, Z_tip 변화 값을 이용한 비교 단계에서 다시 툴 끝단의 위치 값이 정확하지 않은 경우, 로봇 툴 끝단의 데이터를 러닝과 검증에 사용하는 단계로 되돌아가 반복하는 단계로 이루어지는 것이 바람직하다.

또 명령에 의해 로봇의 툴 끝단의 위치를 구하는 단계는, 미리 지정된 로봇 툴의 작업영역에서 무작위로 위치를 구하는 것이 바람직하다.

또 로봇 툴 끝단의 파라미터 X_tip, Y_tip, Z_tip 변화 값을 구하는 단계는, 로봇의 툴 끝단의 데이터를 무작위로 나눠 일부를 러닝, 나머지를 검증에 사용하는 것이 바람직하다.

로봇 툴 끝단의 파라미터 X_tip, Y_tip, Z_tip 변화 값을 계산하는 단계는, 좌표변환(

) 값은 고정한 상태에서 러닝 데이터를 이용하여 계산하는 것이 바람직하다.

본 발명의 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법에 의하면, 기존에 의료용 로봇에 대한 캘리브레이션이 수행된 상태에서 상기 로봇 툴의 특정 위치에 대한 캘리브레이션을 추가로 수행하기 때문에 필요한 구간의 정확도를 좀 더 높이면서 정확도의 확인이 가능한 효과가 있다.

또 수술 전 의료용 로봇 툴의 정확도 확인과 캘리브레이션 검증을 간단히 짧은 시간 내에 할 수 있는 효과가 있고, 외부 위치 측정센서와 로봇 베이스 사이의 좌표 변환 역시 업데이트 함으로써 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 간략하게 나타낸 입력 및 출력도
도 2는 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 구체적으로 나타낸 순서도

이하, 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조로 하여 상세히 설명한다. 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것이다.

본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 설명하기에 앞서, 본 발명에서 실시하는 로봇 캘리브레이션은 외부 위치 측정센서로 로봇 툴의 끝단의 위치를 측정하여 축 보정 및 툴 보정을 하는 기술이다. 이러한 로봇 캘이브레이션의 한 방법으로 로봇의 모든 축을 움직여 툴의 끝단을 공간 상의 여러 점에 위치시킨 후 이를 위치 측정센서로 측정하여, 로봇의 설계 값으로부터 계산되는 툴 끝 단의 위치와 위치 측정센서의 측정값의 차이를 최소화하는 로봇 기구값(링크 길이, 축각도 등) 보정과 툴 보정값을 계산한다. 이때, 위치 측정센서와 로봇 좌표계 사이의 정확한 좌표 변환 관계식을 알고 있다면 보정 계산량 및 시간을 줄일 수 있고 보정 정확도를 높일 수 있다.

따라서 본 발명은 의료용 로봇에서 로봇의 정확도를 위해 시행하는 것으로 기존 캘리브레이션 결과 값을 이용하여, 수술 전 로봇 툴에 편향된 캘리브레이션을 다시 한번 수행하고 결과 값을 확인하는 기술에 해당한다.

의료용 로봇의 경우, 기존 캘리브레이션이 수행된 상태이지만 수술 전의 툴 세정이나 교체에 의해 매번 다시 캘리브레이션을 해야 하는 단점이 있다. 기존 축과 툴 캘리브레이션 값을 기본으로 하여, 캘리브레이션을 검증하거나 툴 캘리브레이션의 수행과 측정기와 로봇 좌표계 사이의 좌표변환 관계식을 구한다면, 상대적으로 적은 툴 끝단의 데이터로도 정확도 높고 간단한 캘리브레이션이 가능하다.

이러한 본 발명의 추가 툴 캘리브레이션을 위한 시스템의 구성으로는 로봇 암, 로봇 구동을 위한 제어기, 로봇의 플랜지에 장착되는 툴, 외부 위치 측정센서, 센서 신호처리 및 계산을 위한 제어부(컴퓨터 등)로 구성된다.

도 1은 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 간략하게 나타낸 입력 및 출력도

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법은 간단하게 기존 캘리브레이션 결과 값과 수술시 로봇 툴의 작업영역을 넣는 입력(INPUT) 단계와, 로봇 베이스와 외부 위치 측정센서 사이의 좌표변환 관계를 구하고, 툴의 길이를 보정하는 단계 및, 보정된 툴의 길이를 출력(OUTPUT)하는 단계로 이루어져, 추가 캘리브레이션의 결과 값을 도출하게 된다.

한편 본 발명의 추가 캘리브레이션이 실행되기 이전에 툴 길이를 제외한 기존 로봇의 캘리브레이션 값은 정확하다고 가정하고, 툴 길이 값이 기존 값을 가지고 있다고 가정한다.

그러면 상기 입력(INPUT) 단계에서는, 별도로 구비된 외부 위치 측정센서(X_sensor)에 의해 로봇 툴의 끝단의 위치를 측정하고, 기존 캘리브레이션 결과 값(X_tip, Y_tip, Z_tip: 툴 끝단의 값, 그 외 로봇 DH 파라미터)을 이용한다.

또 상기 출력(OUTPUT) 단계에서는 로봇 베이스와 센서 사이 좌표변환을 위한 파라미터(P_x, P_y, P_z, α, β, γ)를 도출하고, 로봇의 플랜지 좌표계에 대한 툴 끝단의 위치 변화 값(△X_tip, △Y_tip, △Z_tip)을 도출한다.

다음은 상기한 바와 같은 본 발명의 추가 캘리브레이션에 의한 툴의 보정 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 2는 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법을 구체적으로 나타낸 순서도를 도시한 것이다.

도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 추가 캘리브레이션 방법은 간단히 툴 끝단의 위치를 측정하는 단계, 좌표변환(

)을 구하고 툴 파라미터를 보정하는 단계, 비교, 반복으로 이루어진다.

구체적으로 로봇 툴 끝단의 위치를 측정하는 단계는, 먼저 상기 로봇의 툴 끝단의 위치(X_command)를 미리 지정된 로봇 툴의 작업영역에서 무작위로(예컨대 18점 이상의 좌표) 구하는 단계와, 이후 상기 로봇의 툴 끝단의 위치를 별도의 외부 위치 측정센서(X_sensor)로 측정하는 단계로 구분되어 실시된다.

다음에, 상기 로봇 툴의 끝단의 위치를 측정하는 단계들에서 얻어진 로봇의 툴 끝단의 데이터 일부인 2/3 정도를 러닝(Training이라고도 한다)에 사용하고, 나머지를 캘리브레이션의 검증(validation)에 사용하되, 상기 머신러닝 데이터를 통해 로봇 베이스와 상기 외부 위치 측정센서 사이의 좌표변환을 위한 파라미터(P_x, P_y, P_z, α, β, γ)를 구하고, 상기 파라미터를 통해 기존 캘리브레이션 값으로 로봇 베이스와 상기 센서 사이의 행렬로 나타내는 좌표변환(

)을 계산한다.

다음에, 상기 검증(validation) 데이터에 대해 명령(X_command)에 의한 로봇의 툴 끝단의 위치와, 좌표변환(

)을 반영하여 상기 센서에 의해 측정하는 툴 끝단의 위치를 비교하는 식 || X_command -

X_sensor ||<ε 지정한 값(ε)보다 적은 오차범위 내에 위치 값이 있는 경우, 기존 툴 끝단의 위치 값(X_tip, Y_tip, Z_tip)이 정확한 것으로 보고 프로그램을 중지한다.

하지만 상기 식 || X_command -

X_sensor ||<ε 적용하는 비교 단계에서 기존 툴의 위치 값과 비교하여 정확하지 않은 경우, 상기 좌표변환(

) 값을 이용하여 로봇 툴 끝단의 X, Y, Z 변화 값(ΔX_tip, ΔY_tip, ΔZ_tip)을 계산하되, 로봇의 툴 끝단의 데이터 일부를 러닝, 나머지를 검증에 사용한다. 이때, 찾아낸 상기 좌표변환(

) 값은 고정한다. 이후, 상기 비교 단계의 식 || X_command -

X_sensor ||<ε 다시 적용함으로써, 지정한 값(ε)보다 적은 오차범위 내에 위치 값이 있는 경우, 툴 끝단의 위치 값(X_tip+Δ X_tip, Y_tip+Δ Y_tip, Z_tip+Δ Z_tip)이 보정된 것으로 보고 프로그램을 중지한다.

다음에, 상기 X, Y, Z 변화 값(ΔX_tip, ΔY_tip, ΔZ_tip) 계산에 의한 비교 단계에서, 다시 툴 끝단의 위치 값이 정확하지 않은 경우, 로봇 툴 끝단의 데이터를 러닝과 검증(validation)에 처음으로 사용하는 단계로 되돌아가 같은 방식으로 툴 끝단의 정확한 위치 값을 구하는 추가 캘리브레이션을 반복하게 된다.

이러한 로봇 툴의 추가 캘리브레이션의 최적화(optimization) 방법은 particle swarm optimization을 사용하며, 이러한 particle swarm optimization은 global minimum을 찾는데 적합하다.

이상과 같이 본 발명에 따른 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법에 대해서 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상의 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.

Claims (5)

1. 삭제
2. 의료용 로봇의 플랜지에 장착되는 로봇 툴에 대한 기존 캘리브레이션 값을 기초로 상기 로봇 툴에 대한 추가 캘리브레이션을 수행하는 추가 캘리브레이션 방법에 있어서,
   (a) 상기 로봇 툴의 끝단의 위치(X_command)를 지정하는 단계;
   (b) 상기 로봇 툴의 끝단의 위치를 별도의 외부 위치 측정센서(X_sensor)로 측정하는 단계;
   (c) 지정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치(X_command) 및 측정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치 데이터의 일부를 러닝 데이터로, 나머지 일부를 검증 데이터로 나누는 단계;
   (d) 상기 러닝 데이터와 로봇 툴에 대한 기존 캘리브레이션 값을 기초로 로봇 베이스와 상기 외부 위치 측정센서(X_sensor) 사이의 좌표변환을 위한 파라미터를 구하고, 상기 파라미터를 기초로 상기 로봇 베이스와 상기 외부 위치 측정센서 사이의 좌표변환을 위한 행렬로 나타내는 좌표변환(

   

   )을 계산하는 단계;
   (e) 상기 검증 데이터에 대하여 상기 외부 측정센서(X_sensor)로 측정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치에 상기 좌표변환(

   

   )을 적용한 값과 지정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치(X_command)를 비교하는 단계;
   (f) 상기 (e) 단계에서의 비교 결과가 미리 지정된 오차 범위 내에 존재하는 경우, 추가 캘리브레이션을 위한 프로그램을 중지하는 단계;
   (g) 상기 (e) 단계에서의 비교 결과가 미리 지정된 오차 범위 내에 존재하지 않는 경우, 지정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치(X_command) 및 측정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치 데이터의 일부를 러닝 데이터로, 나머지 일부를 검증 데이터로 다시 나누고, 다시 나눈 상기 러닝 데이터와 상기 좌표변환(

   

   )을 기초로 상기 로봇 툴의 끝단의 위치 변화 값을 계산하는 단계;
   (h) 다시 나눈 상기 검증 데이터에 대하여 상기 위치 변화 값이 적용된 지정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치와 측정된 상기 로봇 툴의 끝단의 위치에 상기 좌표변환(

   

   )을 적용한 값을 비교하는 단계; 및
   (i) 상기 (h) 단계에서의 비교 결과가 미리 지정된 오차 범위 내에 존재할 때까지 상기 (c) 단계 내지 상기 (h) 단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 추가 캘리브레이션 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   로봇의 툴 끝단의 위치를 지정하는 단계는, 미리 지정된 로봇 툴의 작업영역에서 무작위로 위치를 구하는 것을 특징으로 하는 의료용 로봇의 툴 검증을 위한 추가 캘리브레이션 방법.
4. 삭제
5. 삭제

Images