KR102604104B1 - 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램은, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절함으로써, 안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정하고, 불안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 둔감하게 설정할 수 있으며, 또한, 높은 주파수 분해능을 가지고, 낮은 연산량을 통해 인간-로봇 협업 상태의 인식 시간을 보장할 수 있다.

Description

인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램{Method for controlling variable admittance based on human-robot collaboration state, apparatus and computer program for performing the method}
본 발명은 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 어드미턴스(admittance)를 조절하는, 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
인간과 물리 협업을 이루는 로봇 시스템은 동작 중 사용자 요구 힘을 최소화하기 위해 민감하게 제어되어야 한다. 인간 동작 의도 기반 힘 제어를 위해 일반적으로 어드미턴스 제어기가 사용되고 있다. 어드미턴스 제어기는 로봇의 말단을 인간이 원하는 가상의 이너샤(inertia)와 댐퍼(damper)와 같은 어드미턴스 매개변수로 모델링한다. 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정할 경우 인간 동작 의도에 민감한 제어가 가능하다. 하지만, 너무 낮은 어드매턴스 매개변수 설정은 외부 환경과의 충돌에 쉽게 불안정한 특성을 가지게 된다. 반면, 어드미턴스 제어기를 둔감하게 설정할 경우 외란에 강인하지만 로봇 동작을 위한 인간 요구 힘이 높은 문제가 있다. 이와 같이, 민감한 제어와 안전한 제어는 상호 관계(trade-off)를 가지고 있고 있다. 이에 따라, 민감하면서도 안전한 고정된 어드미턴스 게인을 구하는 것은 어려운 문제이다.
그리고, 인간의 안전을 보장하기 위해 외부 환경 등과의 충돌 시 피부의 소성 변형에 영향을 미치는 0.5초 이내에 발생하는 충격 크기를 최소화할 수 있어야 한다. 이에 따라, 인간과 로봇의 안전한 물리 협업을 위해 0.5초 이내에 인간-로봇 협업 상태를 인식할 수 있어야 한다. 일반적으로 동작 주파수 분석을 위해서는 DFT(discrete Fourier transform)가 사용되지만, 1 ms의 샘플링 타임에서 1 Hz 단위의 주파수를 인식하기 위해서는 1,024개의 샘플링 데이터가 필요하다. 이로 인해, DFT 기반의 주파수 분석 기법은 5 Hz 이내의 주파수를 1 Hz의 분해능으로 인식하는데 약 1초의 지연 시간이 발생한다. 따라서, DFT 기반 관측기는 0.5초 이내에 인간-로봇 협업 상태를 인식할 수 없는 문제가 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1214685호(2012.12.14.) 대한민국 공개특허공보 제10-2023-0061461호(2023.05.08.) 대한민국 공개특허공보 제10-2022-0063282호(2022.05.17.)
본 발명이 이루고자 하는 목적은, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절하는, 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 데 있다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법은, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절하는 방법으로서, 다자유도 힘 신호를 획득하는 단계; 저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는 단계; 및 미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 어드미턴스의 매개변수를 조절하는 단계;를 포함한다.
여기서, 상기 어드미턴스 매개변수 조절 단계는, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 미만이면, 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 매개변수 기본값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하고, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태값을 이용하여 획득한 매개변수 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 어드미턴스 매개변수 조절 단계는, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 이너샤(inertia) 기본값, 상기 인간-로봇 협업 상태값과 상기 기준 협업 상태값의 차이값 및 미리 설정된 둔감 정도값을 이용하여 이너샤 조절값을 획득하고, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 댐퍼(damper) 기본값, 상기 이너샤 기본값 및 상기 이너샤 조절값을 이용하여 댐퍼 조절값을 획득하며, 상기 이너샤 조절값 및 상기 댐퍼 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계는, 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 중간값 획득 단계는, 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나누어 상기 중간값을 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 중간값 획득 단계는, 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 미리 설정된 기준값 이상이면, 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나눈 값을 상기 중간값으로 획득하고, 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 상기 미리 설정된 기준값 미만이면, 0을 상기 중간값으로 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계는, 상기 중간값을 평활화(smoothing) 처리하는 단계; 평활화 처리된 상기 중간값이 미리 설정된 하한(lower limit)과 미리 설정된 상한(upper limit) 사이의 값이 되도록 포화(saturation) 처리하는 단계; 및 포화 처리된 상기 중간값을 상기 인간-로봇 협업 상태값으로 획득하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 저역 통과 필터 및 상기 고역 통과 필터는, IIR(infinite impulse response) 2차 버터워스(Butterworth) 필터로 이루어지며, 상기 IIR 2차 버터워스 필터의 차단 주파수(cutoff frequency)는, 인간과 로봇 사이의 협업 상태 인식을 위한 관심 영역으로 미리 설정된 동작 주파수를 기반으로 설정될 수 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장되어 상기한 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에서 실행시킨다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치는, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절하는 장치로서, 상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 상기 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 상기 어드미턴스를 조절하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 상기 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 상기 어드미턴스를 조절하기 위한 동작을 수행하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하며, 상기 프로세서는, 다자유도 힘 신호를 획득하고, 저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하며, 미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 어드미턴스의 매개변수를 조절한다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 미만이면, 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 매개변수 기본값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하고, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태값을 이용하여 획득한 매개변수 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 이너샤(inertia) 기본값, 상기 인간-로봇 협업 상태값과 상기 기준 협업 상태값의 차이값 및 미리 설정된 둔감 정도값을 이용하여 이너샤 조절값을 획득하고, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 댐퍼(damper) 기본값, 상기 이너샤 기본값 및 상기 이너샤 조절값을 이용하여 댐퍼 조절값을 획득하며, 상기 이너샤 조절값 및 상기 댐퍼 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 의하면, 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절함으로써, 안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정하고, 불안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 둔감하게 설정할 수 있다.
또한, 본 발명은 높은 주파수 분해능을 가지고, 낮은 연산량을 통해 인간-로봇 협업 상태의 인식 시간을 보장할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측의 기본 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 어드미턴스 매개변수 조절 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3에 도시한 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 7에 도시한 인간-로봇 협업 상태 획득 부분의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 동작의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 도 9의 (a)는 입력 신호의 주파수를 나타내고, 도 9의 (b)는 입력 신호의 크기를 나타내며, 도 9의 (c)는 출력값인 인간-로봇 협업 상태값을 나타낸다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 동작의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 1 Hz에서 5 Hz 사이의 서로 다른 주파수로 이루어지는 단위 계단 신호에 대한 응답을 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예컨대, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예컨대, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 명세서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예컨대, 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성 요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
먼저, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치를 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측의 기본 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치(이하 '가변 어드미턴스 제어 장치'라 한다)(100)는 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절할 수 있다.
즉, 본 발명은 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 안전한 인간-로봇 협업을 보장하기 위한 인간-로봇 협업 상태 관측기(human-robot collaboration observer, HRCO) 기반의 가변 어드미턴스 제어기에 대한 것이다.
보다 자세히 설명하면, 인간과 물리 협업을 이루는 로봇 시스템은 동작 중 사용자 요구 힘을 최소화하기 위해 민감하게 제어되어야 한다. 인간 동작 의도 기반 힘 제어를 위해 일반적으로 어드미턴스 제어기가 사용되고 있다. 어드미턴스 제어기는 로봇의 말단을 인간이 원하는 가상의 이너샤(inertia)와 댐퍼(damper)와 같은 어드미턴스 매개변수로 모델링한다. 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정할 경우 인간 동작 의도에 민감한 제어가 가능하다. 하지만, 너무 낮은 어드매턴스 매개변수 설정은 외부 환경과의 충돌에 쉽게 불안정한 특성을 가지게 된다. 반면, 어드미턴스 제어기를 둔감하게 설정할 경우 외란에 강인하지만 로봇 동작을 위한 인간 요구 힘이 높은 문제가 있다. 이와 같이, 민감한 제어와 안전한 제어는 상호 관계(trade-off)를 가지고 있고 있다. 이에 따라, 민감하면서도 안전한 고정된 어드미턴스 게인을 구하는 것은 어려운 문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 발명은 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스의 매개변수를 가변할 수 있는 가변 어드미턴스 제어기를 제공할 수 있다. 인간-로봇 협업 상태값에 따른 인간-로봇 협업 상태가 안전한 협업 상태이면, 민감한 제어에 대응되게 어드미턴스의 매개변수의 값을 조절하고, 인간-로봇 협업 상태값에 따른 인간-로봇 협업 상태가 불안전한 협업 상태이면, 안전한 제어에 대응되게 어드미턴스의 매개변수의 값을 조절할 수 있다. 다시 말하면, 본 발명은 안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정하고, 불안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 둔감하게 설정할 수 있다.
그리고, 인간의 안전을 보장하기 위해 외부 환경 등과의 충돌 시 피부의 소성 변형에 영향을 미치는 0.5초 이내에 발생하는 충격 크기를 최소화할 수 있어야 한다. 이에 따라, 인간과 로봇의 안전한 물리 협업을 위해 0.5초 이내에 인간-로봇 협업 상태를 인식할 수 있어야 한다. 그러나, 종래의 DFT 기반 관측기는 0.5초 이내에 인간-로봇 협업 상태를 인식 할 수 없는 문제가 있다. 이에 반면, 본 발명은 0.5초 이내에 1 Hz 이상의 주파수 분해능을 갖는 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)를 제공할 수 있다. 일반적으로 인간의 의도된 동작은 2 Hz 이내에서 발생하고, 인간의 의도되지 않은 동작은 2 Hz ~ 5 Hz에서 발생된다. 이에, 로봇의 힘 센서로부터 측정된 다자유도 힘이 2 Hz 이내일 때에는 "안전한 협업 상태(safe collaboration state)"로 정의하고, 다자유도 힘이 2 Hz 이상일 때에는 "불안전한 협업 상태(unsafe collaboration state)"로 정의할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, IIR(infinite impulse response) 2차 버터워스(Butterworth) 필터인, 저역 통과 필터(low-pass filter, LPF) 및 고역 통과 필터(high-pass filter, HPF)는 단조적으로(monotonically) 변화하며, 차단 주파수(cutoff frequency) ωc에서 동일한 값을 가지게 된다. 이와 같은 원리를 이용하여, 본 발명은 0.5초 이내에 1 Hz 이상의 주파수 분해능을 가지는 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 가변 어드미턴스 제어 장치(100)는 인간의 상체에 착용되어 힘을 증강하는 로봇 등과 같은 착용형 로봇에 탑재되어, 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 관측한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스의 매개변수를 가변하여, 인간-로봇 협업 상태가 인간의 의도된 동작에 따른 안전한 협업 상태인지 인간의 의도되지 않은 동작에 따른 불안전한 협업 상태인지에 따라 민감도를 조절할 수 있다. 물론, 본 발명에 따른 가변 어드미턴스 제어 장치(100)는 서비스 로봇, 협동 로봇, 햅틱 인터페이스, 재활 로봇 등과 같이 인간과 물리 협업을 이루는 다른 유형의 로봇 시스템에 탑재될 수도 있다. 또한, 본 발명에 따른 가변 어드미턴스 제어 장치(100)는 센서, 기계, 음향 등 진동 기반 이상 감지 시스템과 같이 실시간 주파수 분석을 요하는 시스템에 탑재될 수도 있다.
이를 위해, 가변 어드미턴스 제어 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130) 및 통신 버스(150)를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 가변 어드미턴스 제어 장치(100)가 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 하나 이상의 프로그램(131)을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램(131)은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(110)에 의해 실행되는 경우 가변 어드미턴스 제어 장치(100)로 하여금 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스를 조절하기 위한 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스를 조절하기 위한 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 프로그램(131)은 프로세서(110)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 가변 어드미턴스 제어 장치(100)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(150)는 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)를 포함하여 가변 어드미턴스 제어 장치(100)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
가변 어드미턴스 제어 장치(100)는 또한 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(170) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(190)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(170) 및 통신 인터페이스(190)는 통신 버스(150)에 연결된다. 입출력 장치(도시하지 않음)는 입출력 인터페이스(170)를 통해 가변 어드미턴스 제어 장치(100)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다.
그러면, 도 3 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 어드미턴스 매개변수 조절 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 가변 어드미턴스 제어 장치(100)의 프로세서(110)는 다자유도 힘 신호를 획득할 수 있다(S110).
즉, 프로세서(110)는 힘 센서(도시하지 않음) 등을 통해 다자유도 힘 신호, 즉 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서의 외부로 가해지는 외부 힘 신호를 측정할 수 있다.
그런 다음, 프로세서(110)는 저역 통과 필터(LPF) 및 고역 통과 필터(HPF)를 이용하여 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득할 수 있다(S120).
여기서, 저역 통과 필터(LPF) 및 고역 통과 필터(HPF)는 IIR 2차 버터워스 필터로 이루어질 수 있다. 이 경우, IIR 2차 버터워스 필터의 차단 주파수는 인간과 로봇 사이의 협업 상태 인식을 위한 관심 영역으로 미리 설정된 동작 주파수를 기반으로 설정될 수 있다. 이때, 동작 주파수는 5 Hz 등으로 설정될 수 있다. 예컨대, 일반적으로 인간의 의도된 동작은 2 Hz 이내에서 발생되고, 인간의 의도되지 않은 동작은 2 Hz ~ 5 Hz에서 발생되는 점을 고려하여, 인간과 로봇 사이의 협업 상태 인식을 위한 관심 영역을 "5 Hz"로 설정하고, 이에 따라 동작 주파수도 "5 Hz"로 설정할 수 있다. 물론, 저역 통과 필터(LPF) 및 고역 통과 필터(HPF)는 FIR(finite impulse response) 필터 등과 같은 다른 형식의 필터로 이루어질 수도 있다.
이후, 프로세서(110)는 미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 어드미턴스의 매개변수를 조절할 수 있다(S130).
여기서, 기준 주파수는 2 Hz 등으로 설정될 수 있다. 그리고, 기준 협업 상태값은 기준 주파수에 대응되는 인간-로봇 협업 상태값을 나타낼 수 있다. 예컨대, 일반적으로 인간의 의도된 동작은 2 Hz 이내에서 발생되고, 인간의 의도되지 않은 동작은 2 Hz ~ 5 Hz에서 발생되는 점을 고려하여, 안전한 협업 상태와 불안전한 협업 상태의 구별을 위한 기준 주파수를 "2 Hz"로 설정하고, 설정된 기준 주파수 "2 Hz"에 대응되는 인간-로봇 협업 상태값인 "0.16"을 기준 협업 상태값으로 설정할 수 있다.
즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 인간-로봇 협업 상태값이 기준 협업 상태값 미만이면, 프로세서(110)는 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 매개변수 기본값을 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득할 수 있다.
반면, 인간-로봇 협업 상태값이 기준 협업 상태값 이상이면, 프로세서(110)는 미리 설정된 매개변수 기본값을 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 이용하여 획득한 매개변수 조절값을 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득할 수 있다.
보다 자세히 설명하면, 인간-로봇 협업 상태값이 기준 협업 상태값 이상이면, 프로세서(110)는 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 이너샤 기본값, 인간-로봇 협업 상태값과 기준 협업 상태값의 차이값 및 미리 설정된 둔감 정도값을 이용하여 이너샤 조절값을 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 댐퍼 기본값, 이너샤 기본값 및 이너샤 조절값을 이용하여 댐퍼 조절값을 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(110)는 이너샤 조절값 및 댐퍼 조절값을 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득할 수 있다.
도 5는 도 3에 도시한 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(110)는 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호 및 고역 통과 필터(HPF)를 통과한 다자유도 힘 신호를 기반으로, 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득할 수 있다(S121).
즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 고역 통과 필터(HPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나누어 중간값을 획득할 수 있다.
이때, 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 미리 설정된 기준값 이상이면, 프로세서(110)는 고역 통과 필터(HPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나눈 값을 중간값으로 획득할 수 있다. 여기서, 기준값은 0.01 N 등으로 설정될 수 있다.
반면, 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 미리 설정된 기준값 미만이면, 0을 중간값으로 획득할 수 있다.
그런 다음, 프로세서(110)는 중간값을 평활화(smoothing) 처리할 수 있다(S122).
예컨대, 프로세서(110)는 저역 통과 필터(LPF), 미분 필터(derivative filter) 등을 이용하여 중간값을 평활화 처리할 수 있다.
그런 다음, 프로세서(110)는 평활화 처리된 중간값이 미리 설정된 하한(lower limit)과 미리 설정된 상한(upper limit) 사이의 값이 되도록 포화(saturation) 처리할 수 있다(S123).
여기서, 하한은 0으로 설정되고, 상한은 1로 설정될 수 있다.
이후, 프로세서(110)는 포화 처리된 중간값을 인간-로봇 협업 상태값으로 획득할 수 있다(S124).
그러면, 도 7 및 도 8을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 과정의 일례에 대하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 과정의 일례는 인간-로봇 협업 상태 획득 부분 및 어드미턴스 매개변수 조절 부분으로 이루어질 수 있다.
먼저, 인간-로봇 협업 상태 획득 부분은 저역 통과 필터(LPF) 및 고역 통과 필터(HPF)를 이용하여 다자유도 힘 신호 Fext를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값 IHRCO을 획득할 수 있다.
여기서, 다자유도 힘 신호 Fext는 인간 동작 의도 힘 Fh와 외부 환경과의 충돌로 인한 충격 힘 Fvir의 합력이다.
그런 다음, 어드미턴스 매개변수 조절 부분은 인간-로봇 협업 상태값 IHRCO을 기반으로 어드미턴스의 매개변수, 즉 이너샤의 값과 댐퍼의 값을 조절할 수 있다.
즉, 어드미턴스 매개변수 조절 부분은 아래의 [수학식 1]을 통해 이너샤 조절값 md을 획득할 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00001
여기서, md,0은 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 이너샤 기본값을 나타낼 수 있다. IHRCO,0는 미리 설정된 기준 주파수(2 Hz)에 대응되는 기준 협업 상태값(0.16)을 나타낼 수 있다. α는 미리 설정된 둔감 정도값을 나타내고, 시스템이 불안전해짐에 따른 둔감도를 결정하는 변수일 수 있다.
그리고, 어드미턴스 매개변수 조절 부분은 아래의 [수학식 2]를 통해 댐퍼 조절값 dd를 획득할 수 있다. 댐퍼 조절값 dd는 이너샤 조절값 md과 항상 일정한 비율을 가지는 값일 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00002
여기서, dd,0는 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 댐퍼 기본값을 나타낼 수 있다.
그러면, 어드미턴스 제어 모델(admittance model)은 이너샤 조절값 md 및 댐퍼 조절값 dd를 기반으로 어드미턴스의 매개변수를 조절하고, 조절된 매개변수를 기반으로 획득한 목표 위치 Xd를 위치 제어기(position controller)로 제공할 수 있다.
이후, 위치 제어기는 로봇(robot)으로부터 제공받은 로봇 위치 Xr 및 목표 위치 Xd를 기반으로 자코비안(Jacobian) 행렬 J를 이용하여 출력 토크 τ를 획득하고, 획득된 출력 토크 τ를 로봇으로 제공할 수 있다.
도 8은 도 7에 도시한 인간-로봇 협업 상태 획득 부분의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 과정의 일례는 주파수 분석 부분, 평활화 처리 부분 및 포화 처리 부분으로 이루어질 수 있다.
먼저, 주파수 분석 부분은 IIR 2차 버터워스 필터로 이루어지는 저역 통과 필터(LPF) 및 고역 통과 필터(HPF)를 이용하여 다자유도 힘 신호 Fext를 기반으로 중간값 Io를 획득할 수 있다.
여기서, IIR 2차 버터워스 필터의 차단 주파수 ωc는 미리 설정된 동작 주파수를 기반으로 5 Hz로 설정될 수 있다. 그리고, IIR 2차 버터워스 필터의 샘플링 주기(sampling period)는 1 ms로 설정될 수 있다. 그리고, IIR 2차 버터워스 필터의 파라미터들은 아래의 [표 1]과 같이 설정될 수 있다.
Filter Type a 1 a 2 b 0 b 1 b 2
LPF -1.9556 0.9565 0.000241 0.000483 0.000241
HPF -1.9556 0.9565 0.978 -1.9561 0.978
즉, 주파수 분석 부분은 아래의 [수학식 3]을 통해 다자유도 힘 신호 Fext를 기반으로 중간값 Io를 획득할 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00003
여기서, ∥Fext,L∥는 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 나타낼 수 있다. ∥Fext,H∥는 고역 통과 필터(HPF)를 통과한 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 나타낼 수 있다. ∥Fext,L∥가 0.01 N(미리 설정된 기준값) 미만인 경우 주파수 분석 부분의 출력값인 중간값 Io를 0으로 설정할 수 있다. 즉, 0에 매우 가까운 매우 작은 값으로 ∥Fext,H∥를 나누는 것에 의한 급격한 출력 변동을 방지하기 위해, 중간값은 0으로 설정될 수 있다.
그런 다음, 평활화 처리 부분은 주파수 분석 부분의 출력값인 중간값 Io를 미분 필터를 이용하여 평활화 처리할 수 있다.
즉, 평활화 처리 부분은 아래의 [수학식 4]를 통해 중간값 Io를 평활화 처리할 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00004
여기서,
Figure 112022023151123-pat00005
는 n번째의 평활화 처리된 중간값을 나타낼 수 있다. η는 0.02로 설정될 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00006
는 n-1번째의 인간-로봇 협업 상태값을 나타낼 수 있다.
Figure 112022023151123-pat00007
는 n번째의 주파수 분석 부분의 출력값인 중간값을 나타낼 수 있다.
그런 다음, 포화 처리 부분은 평활화 처리 부분의 출력값인 중간값 Io가 하한인 0과 상한인 1 사이의 값이 되도록 포화 처리할 수 있다.
즉, 포화 처리 부분은 하한과 상한이 각각 0과 1로 설정된 포화 블록을 통해 5 Hz 이상의 동작 주파수에도 인간-로봇 협업 상태값 IHRCO가 최대 1의 값을 갖도록 할 수 있다.
이후, 포화 처리 부분의 출력값인 중간값 Io를 인간-로봇 협업 상태값 IHRCO로 획득할 수 있다.
그러면, 도 9 및 도 10을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 동작의 성능에 대하여 설명한다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 동작의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 도 9의 (a)는 입력 신호의 주파수를 나타내고, 도 9의 (b)는 입력 신호의 크기를 나타내며, 도 9의 (c)는 출력값인 인간-로봇 협업 상태값을 나타낸다.
다양한 입력 크기 및 주파수에 따른 본 발명의 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)의 특성을 확인하기 위해, 입력 신호의 주파수는 도 9의 (a)와 같이 0 Hz ~ 10 Hz의 처프(chirp) 신호로 구성하였고, 입력 신호의 크기는 도 9의 (b)와 같이 0.5 N과 1 N으로 설정하였으며, 도 8에 도시된 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)의 구조를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 도 9의 (c)에 도시된 회색 선은 평활화 처리가 적용되기 이전의 중간값 Io를 나타내며, 검은색 선은 평활화 처리가 적용된 인간-로봇 협업 상태값 IHRCO를 나타낸다.
시뮬레이션 결과인 도 9의 (c)를 참조하면, 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)는 입력 신호의 크기에는 영향을 받지 않고, 입력 주파수에만 반응함을 확인할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)는 차단 주파수인 5 Hz 이상의 신호에서는 1의 값을 가짐을 확인할 수 있다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인간-로봇 협업 상태 획득 동작의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 1 Hz에서 5 Hz 사이의 서로 다른 주파수로 이루어지는 단위 계단 신호에 대한 응답을 나타낸다.
본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)의 협업 상태 인식 시간 및 주파수 인식 분해능을 분석하기 위해 1 N의 크기를 가지고 1 Hz에서 5 Hz 사이의 서로 다른 주파수를 갖는 단위 계단 신호를 입력하여 시뮬레이션을 수행하였다.
시뮬레이션 결과인 도 10을 참조하면, 본 발명에 따른 인간-로봇 협업 상태 관측기(HRCO)는 다양한 입력 주파수를 갖는 입력 신호에 대하여 0.29초(0초 ~ 1초는 대기 상태로 0 N의 신호가 입력되고, 1초에서 1 N의 동일한 크기를 갖고 1 Hz ~ 5 Hz의 서로 다른 주파수 신호가 입력됨)의 일정한 인식 시간을 가지면서 1 Hz 단위의 주파수를 구별할 수 있음을 확인할 수 있다.
2 Hz 주파수(미리 설정된 기준 주파수)의 신호 입력 시 인간-로봇 협업 상태값은 0.16(기준 협업 상태값)이 되며, 이를 기반으로 인간-로봇 협업 상태가 안전한 협업 상태인지 불안전한 협업 상태인지를 구별할 수 있다.
이에 따라, 본 발명은 인간-로봇 협업 상태값에 따른 인간-로봇 협업 상태가 안전한 협업 상태이면 민감한 제어에 대응되게 어드미턴스의 매개변수의 값을 조절하고, 인간-로봇 협업 상태값에 따른 인간-로봇 협업 상태가 불안전한 협업 상태이면 안전한 제어에 대응되게 어드미턴스의 매개변수의 값을 조절할 수 있다.
본 발명의 차별성 및 기대 효과
- 어드미턴스 매개변수의 가변 제어
본 발명은 안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 민감하게 설정하고, 불안전한 협업 상태에서 어드미턴스 매개변수를 둔감하게 설정할 수 있다.
- 높은 주파수 분해능
본 발명의 주파수 분해능은 힘 센서의 ADC(analog to digital converter) 성능에 의해 결정되며, 16 bit ADC의 경우 무한대에 가까운 분해능을 가질 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 인간 동작 의도 기반의 제어 알고리즘 등에 적용이 가능하다.
- 낮은 연산량
본 발명이 IIR 2차 버터워스 필터를 이용하는 경우, 1,024개의 샘플링 데이터를 기반으로 계산되는 DFT(discrete fourier transform) 대비 훨씬 낮은 연산량으로 주파수 분석을 수행할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 실시간성 보장이 필수인 로봇 제어 시스템 등에 적용이 가능하다.
- 보장된 인간-로봇 협업 상태 인식 시간
본 발명은 0.29초의 보장된 인식 시간을 가지며, 이를 통해 로봇 시스템은 인간과의 불안전한 협업 상태 발생 시 피부 소성 변형이 발생하는 0.5초 이내에 제어 시스템을 안정화할 수 있다. 그리고, 로봇과 협업하는 동안 작업자의 안전을 보장하기 위해 표준 ISO/TS 15066은 전력 및 힘 제한 모드를 정의하고 있고, 이 모드에서 충돌 시 인체 피부의 소성 변형을 방지하기 위해 0.5초 이내에 시스템의 출력을 관리하도록 규정하고 있다. 이에 따라, 본 발명은 작업자의 안전 보장을 위해 안전 표준(ISO/TS 15066 등)이 요구되는 로봇 분야에 적용이 가능하다.
본 실시예들에 따른 동작은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 실행을 위해 프로세서에 명령어를 제공하는데 참여한 임의의 매체를 나타낸다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 자기 매체, 광기록 매체, 메모리 등이 있을 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드, 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.
본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 가변 어드미턴스 제어 장치,
110 : 프로세서,
130 : 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체,
131 : 프로그램,
150 : 통신 버스,
170 : 입출력 인터페이스,
190 : 통신 인터페이스

Claims (13)

  1. 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절하는 방법으로서,
    다자유도 힘 신호를 획득하는 단계;
    저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는 단계; 및
    미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 어드미턴스의 매개변수를 조절하는 단계;를 포함하고,
    상기 어드미턴스 매개변수 조절 단계는,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 미만이면, 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 매개변수 기본값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하고,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태값을 이용하여 획득한 매개변수 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는 것으로 이루어지는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에서,
    상기 어드미턴스 매개변수 조절 단계는,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 이너샤(inertia) 기본값, 상기 인간-로봇 협업 상태값과 상기 기준 협업 상태값의 차이값 및 미리 설정된 둔감 정도값을 이용하여 이너샤 조절값을 획득하고, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 댐퍼(damper) 기본값, 상기 이너샤 기본값 및 상기 이너샤 조절값을 이용하여 댐퍼 조절값을 획득하며, 상기 이너샤 조절값 및 상기 댐퍼 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는 것으로 이루어지는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  4. 제1항에서,
    상기 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계는,
    상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득하는 단계;
    를 포함하는 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  5. 제4항에서,
    상기 중간값 획득 단계는,
    상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나누어 상기 중간값을 획득하는 것으로 이루어지는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  6. 제5항에서,
    상기 중간값 획득 단계는,
    상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 미리 설정된 기준값 이상이면, 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값을 상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값으로 나눈 값을 상기 중간값으로 획득하고,
    상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호의 유클리드 놈 값이 상기 미리 설정된 기준값 미만이면, 0을 상기 중간값으로 획득하는 것으로 이루어지는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  7. 제4항에서,
    상기 인간-로봇 협업 상태값 획득 단계는,
    상기 중간값을 평활화(smoothing) 처리하는 단계;
    평활화 처리된 상기 중간값이 미리 설정된 하한(lower limit)과 미리 설정된 상한(upper limit) 사이의 값이 되도록 포화(saturation) 처리하는 단계; 및
    포화 처리된 상기 중간값을 상기 인간-로봇 협업 상태값으로 획득하는 단계;
    를 더 포함하는 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  8. 제1항에서,
    상기 저역 통과 필터 및 상기 고역 통과 필터는,
    IIR(infinite impulse response) 2차 버터워스(Butterworth) 필터로 이루어지며,
    상기 IIR 2차 버터워스 필터의 차단 주파수(cutoff frequency)는,
    인간과 로봇 사이의 협업 상태 인식을 위한 관심 영역으로 미리 설정된 동작 주파수를 기반으로 설정되는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법.
  9. 제1항 및 제3항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 인간과 로봇이 물리적으로 협업하는 환경에서 인간의 의도된 동작과 인간의 의도되지 않은 동작을 구별하기 위해 주파수 분석을 통해 획득한 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 어드미턴스(admittance)를 조절하는 장치로서,
    상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 상기 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 상기 어드미턴스를 조절하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 인간-로봇 협업 상태를 관측하고, 상기 인간-로봇 협업 상태를 기반으로 상기 어드미턴스를 조절하기 위한 동작을 수행하는 하나 이상의 프로세서;
    를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    다자유도 힘 신호를 획득하고,
    저역 통과 필터(low-pass filter) 및 고역 통과 필터(high-pass filter)를 이용하여 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로 인간-로봇 협업 상태값을 획득하며,
    미리 설정된 기준 주파수에 대응되는 기준 협업 상태값을 이용하여 상기 인간-로봇 협업 상태값을 기반으로 상기 어드미턴스의 매개변수를 조절하고,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 미만이면, 민감한 제어에 대응되게 미리 설정된 매개변수 기본값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하고,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값을 기반으로 상기 인간-로봇 협업 상태값을 이용하여 획득한 매개변수 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치.
  11. 삭제
  12. 제10항에서,
    상기 프로세서는,
    상기 인간-로봇 협업 상태값이 상기 기준 협업 상태값 이상이면, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 이너샤(inertia) 기본값, 상기 인간-로봇 협업 상태값과 상기 기준 협업 상태값의 차이값 및 미리 설정된 둔감 정도값을 이용하여 이너샤 조절값을 획득하고, 상기 미리 설정된 매개변수 기본값에 따른 댐퍼(damper) 기본값, 상기 이너샤 기본값 및 상기 이너샤 조절값을 이용하여 댐퍼 조절값을 획득하며, 상기 이너샤 조절값 및 상기 댐퍼 조절값을 상기 어드미턴스의 매개변수의 값으로 획득하는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치.
  13. 제10항에서,
    상기 프로세서는,
    상기 저역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호 및 상기 고역 통과 필터를 통과한 상기 다자유도 힘 신호를 기반으로, 상기 인간-로봇 협업 상태값을 획득하는데 이용되는 중간값을 획득하는,
    인간-로봇 협업 상태 기반 가변 어드미턴스 제어 장치.
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