KR20080079845A - 칼만 필터를 이용한 2족보행로봇의 균형제어시스템 및 그제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다수의 관절이 포함된 2족보행로봇의 균형제어시스템으로, 상기 로봇에 장착된 압력센서로부터 수신된 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하고 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 칼만 필터와, 상기 칼만 필터에 의해 측정된 ZMP 값과 예측된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 궤적 비교모듈과, 상기 궤적 비교모듈에 의해 생성된 수정궤적을 기초로 각 관절의 제어값을 산출하여 상기 각 관절의 움직임을 제어하는 로봇 제어모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 2족보행로봇의 균형제어시스템을 제공한다.

본 발명에 의하면, 3차원 선형 역진자 모델의 상태값을 적응적으로 보상하는 칼만 필터를 사용하여 로봇의 관절의 각속도를 보상함으로써, 다관절 2족보행로봇의 부정확한 모델링의 문제를 해결하고, 로봇의 움직임에 따라 발생할 수 있는 동역학적 외란에 대한 대처능력이 높아지는 효과가 있다.

2족보행로봇, 칼만 필터, ZMP, 균형제어, 관절제어, 3차원 선형 역진자 모델

Description

칼만 필터를 이용한 2족보행로봇의 균형제어시스템 및 그 제어방법{SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLING POSTURE OF BIPED ROBOT USING KALMAN FILTER}

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어 시스템의 구성블록도.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템이 적용된 2족보행로봇의 다리부분의 기구학 모델 예시도.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템이 적용된 2족보행로봇의 동역학 모델 예시도.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템의 간단한 동작 흐름도.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100 : ZMP 변환모듈 200 : 칼만 필터

210 : 예측 모듈 220 : 보정 모듈

300 : 궤적 비교모듈 400 : 로봇 제어모듈

10 : 골반 중심좌표계 20 : 골반 좌표계

30 : 무릎 좌표계 40 : 발목 좌표계

A, a : 역진자 B, b : 역진자 축

본 발명은 2족보행로봇의 균형제어시스템 및 그 제어방법으로, 칼만 필터를 이용하여 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하여, 예측된 ZMP 값과 실제 압력센서를 통해 측정되는 ZMP 값과의 비교를 통해 관절의 각속도를 보상하는 2족보행로봇의 균형제어시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.

일반적으로 2족보행로봇의 안정적 보행제어를 위해서는 ZMP(Zero Moment Point) 개념을 활용한 방법들이 사용되고 있다.

ZMP는 1960년대 M.Vukobratovic에 의해 제안된 이론으로 2족보행로봇이 보행할 때 발바닥 접지면의 최외각 영역에 의해 생성되는 지지영역(Supported Region)안의 안정영역(Stable Region)에 ZMP를 위치시킬 때 로봇을 안정화시킬 수 있다는 것이다. ZMP개념을 이용한 이동로봇의 안정보행에 관한 연구는 로봇의 동역학을 고려한 보행 궤적을 생성하는 연구와 ZMP의 오차값을 보정하는 균형제어에 관한 연구로 구분할 수 있다.

ZMP의 궤적에 기반한 로봇의 보행패턴을 생성하는 방법들은 다양하게 제안되고 있지만 인간과 유사한 보행패턴을 생성하지만, 로봇의 구조에 대한 고려가 부족하여 실제 로봇의 운동을 자연스럽게 만들지 못한다.

그리고, ZMP의 오차값을 보정하는 균형제어는 일반적으로 안정영역과 궤적의 운동영역을 일치시켜 궤적의 운동이 안정영역을 벗어나는 경우 오차만큼 보상하는 방법이 많이 사용된다.

하지만 2족보행로봇의 밸런스를 제어하기 위해 목표 ZMP와 현재 측정된 ZMP의 오차를 보상할 때, ZMP의 측정과 보상할 때에 시간지연으로 인해 균형제어가 실패할 수도 있다. 특히, 다관절 2족보행로봇의 필연적인 부정확한 동역학적 모델링 방법과 시간지연이 있는 ZMP의 보상방법에서는 2족보행로봇이 쉽게 불안정하게 된다.

본 발명은 이러한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 칼만 필터를 이용하여 3차원 선형 역진자 모델의 상태값을 적응적으로 보상하는 2족보행로봇의 균형제어시스템 및 그 제어방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 의하면, 다수의 관절이 포함된 2족보행로봇의 균형제어시스템으로, 상기 로봇에 장착된 압력센서로부터 수신된 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하고 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 칼만 필터와, 상기 칼만 필터에 의해 측정된 ZMP 값과 예측된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 궤적 비교모듈과, 상기 궤적 비교모듈에 의해 생성된 수정궤적을 기초로 관절의 제어값을 계산하여 상기 관절을 제어하기 위한 제어신호를 출력하는 로봇 제어모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 2족보행로봇의 균형제어시스템을 제공한다.

본 발명의 다른 측면에 의하면, 2족보행로봇의 균형 제어 방법으로, 로봇에 장착된 압력센서로부터 입력되는 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하는 단계와, 측정된 ZMP값을 기초로 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 단계와, 상기 예측된 ZMP 값과 상기 측정된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 단계와, 생성된 수정궤적을 기초로 관절의 제어값을 계산하여 상기 관절을 제어하기 위한 제어신호를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 2족보행로봇의 균형제어시스템의 제어방법을 제공한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어 시스템의 구성블록도이다.

도 1을 참조하면, 균형제어 시스템은 로봇에 장착된 압력센서로부터 수신된 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하고 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 칼만 필터(200)와, 칼만 필터(200)에 의해 측정된 ZMP 값과 예측된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 궤적 비교모듈(300)과, 궤적 비교모듈(300)에 의해 생성된 수정궤적을 기초로 각 관절의 제어값을 산출하여 상기 각 관절의 움직임을 제어하는 로봇 제어모듈(400)을 포함하여 구성된다.

칼만 필터(200)의 동작이론은 흔히 최상의 재귀적 자료처리방법(an optimal recursive data processing algorithm)이라 불리며, 반복적인 연산을 통해 최적값 을 추적하는 것으로 설명할 수 있다.

따라서, 칼만 필터(200)는 예측 모듈(210)을 이용하여 예측 ZMP를 산출하고, 보정 모듈(220)을 이용하여 측정된 ZMP의 값을 이용하여 교정(Correction) 과정을 거친다.

이때, 로봇의 구동 초기에는 오차값이 0으로 설정된다.

그 뒤, 다음 상태값을 예측한 ZMP 예측에서, ZMP 변환모듈(100)은 다음 단계의 예측된 COM에 대한 ZMP의 변환이 수행된다.

궤적 비교모듈(300)은 목적 ZMP의 궤적과 예측 ZMP의 궤적간의 오차값을 계산하여 로봇 제어모듈(400)로 전달한다.

로봇 제어모듈(400)은 전달된 오차값을 COM 영역(domain)으로 변경하여 로봇에 적용한 뒤 COM 영역에서의 오차값을 칼만 필터(200)의 입력값으로 변환하여 전달한다.

따라서, 로봇 제어모듈(400)은 역진자의 균형제어를 위해, 사전에 생성된 ZMP의 목표 궤적(*P_x)과 칼만 필터(200)를 통해 예측된 값(P_x)의 오차값(e(k))을 보상한다.

여기에서, ZMP의 예측값은 칼만 필터(200)의 보정(correction)과정을 통해 얻어진 상태 예측값을 다음 수학식 1에 대입하는 것으로 계산된다.

로봇 제어모듈(400)은 ZMP의 오차값을 이용하여, 로봇을 제어하기 위한 COG(Center Of Gravity)의 궤적을 수학식 2에 의거하여 산출한다.

그리고, 로봇 제어모듈(400)는 수정된 COG를 이용하여 역기구학을 풀어 각 관절의 각속도 값들을 계산한다. 이때, ZMP의 상태예측을 위한 COG 상태의 칼만 필터 모델링은 다음 수학식 3로 주어질 수 있다.

여기에서, w_k와 v_k는 상태에러와 측정에러로 Zero-mean White Gaussian Noise을 따르며 w_k=N(0,v₁)이고 v_k=N(0,v₂)이다.

이때,

는 세 가지 요소로 나뉠 수 있다.

첫 번째 요소는

성분과

성분의 이전 시간에서의 상태값에 대한 다음 시간의 예측값을 계산한다. 두 번째 요소는 추가 제어 성분으로 이전 상태의 ZMP에 대한 오차값을 COM로 변환하여 더해준다. 마지막 요소는 처리잡음 성분으로 Zero-mean White Noise를 추가한다.

아울러, 칼만 필터(200)의 측정모델은 다음 수학식 4로 표현된다.

는 두 가지 요소로 나뉠 수 있다.

첫 번째 요소는 측정된 COG를 ZMP로의 변환행렬을 통해 ZMP로 변환된다. 그리고, 측정된 ZMP성분은 측정잡음과 추정잡음 성분으로 나타나는 두 번째 요소와 더해짐으로써 측정값을 갱신시키게 된다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템이 적용된 2족보행로봇에 구성된 다리부분의 기구학 모델의 예시도이다.

도 2를 참조하면, 다리부분은 골반을 중심으로 상체와 연결되는 골반 중심좌 표계(10)와, 각 다리의 골반 좌표계(20), 무릎 좌표계(30), 발목 좌표계(40)를 포함하여 구성된다.

이때, 각 자유도(Degree Of Freedom)를 나타내는 관절(Joint)의 원점은 각 부분별에서 일치된다. 즉, 골반 좌표계(20)에는 3개의 자유도를 가지는 관절의 좌표계가 한 점에 일치되어 있고, 발목 좌표계(40)에는 2개의 자유도를 가지는 관절의 좌표계가 한 점에 일치되어 있다. 이러한 구조는 로봇의 데나빗-하텐버그 인자(Denavit - Hartenberg parameters)의 개수를 줄여주어 기구학적 분석을 용이하게 한다. 이러한 용이성은 제어적인 관점에서도 마찬가지로 영향을 끼치게 된다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템이 적용된 2족보행로봇의 동역학 모델의 예시도이다.

도 3을 참조하면, 우측 그림은 보행중인 2족보행로봇의 역진자(a) 및 역진자 축(b)이 도시되었고, 좌측 그림은 보행중인 2족보행로봇에 투영된 역진자(A) 및 역진자 축(B)이 도시되었다.

특히, 역진자(A)는 2족보행로봇의 각 링크의 질량을 고려하였을 때 로봇의 운동을 해석할 수 있는 집중질량이고, 역진자 축(B)는 로봇의 지지각을 역진자의 축에 투영시킨 것이다.

이러한, 역진자의 운동은 각각 Y축에 대한 회전 성분인 pitching angle[

]과 X축에 대한 회전 성분인 rolling angle[

]로 나타낸다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 균형제어시스템이 적용된 2족보행로봇의 간단한 동작흐름도이다.

도 4를 참조하면, 2족보행로봇의 제어프로그램의 구동이 요청되면, 로봇 제어모듈(400)은 기구학적, 동역학적 변수들과 보행 제어 변수들을 초기화하여 설정한다(S1).

다음, 로봇 제어모듈(400)은 설정된 변수값을 근거로 역진자 모델을 구성하고, 구성된 역진자 모델에 대한 보행 궤적을 생성한다(S2).

그리고, 궤적 비교모듈(300)은 목적궤적과 측정궤적의 차이에 의한 수정궤적을 생성한다(S3).

여기에서, 역진자는 로봇의 무게중심의 좌표로 인식할 수 있기 때문에 로봇 제어모듈(400)은 역진자에 대한 로봇의 역기구학을 풀고 각 관절의 값을 계산한다(S4).

다음, 로봇 제어모듈(400)은 상기 S4 단계에 의해 계산된 값을 2족로봇에 구성된 관절 구동부(미도시됨)에 전달한다(S5).

다음, 로봇 제어모듈(400)은 현재 로봇이 보행중인지를 판단한다(S6).

상기 S6 단계의 판단결과 현재 로봇이 보행중인 경우, 칼만 필터(200)는 로봇의 발바닥에 위치한 압력센서로부터 입력되는 압력신호를 기초로 ZMP의 값을 측정한다(S7).

다음, 보정 모듈(220)은 상기 S7단계에 의해 측정된 값으로 ZMP 값을 갱신한다(S8).

그리고, 예측 모듈(210)은 수학식 3과 4를 기초로 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측한다(S9). 이때, ZMP 변환모듈(100)은 상기 S8에 의해 갱신된 값과 상기 S9에 의해 예측된 값을 각각 ZMP로 변환한다. 그리고 제어는 상기 S4 단계로 돌아간다.

이로써, 예측된 값과 목적궤적의 값의 차이에 의한 로봇의 수정궤적을 생성하는 제어루프가 형성되게 된다.

이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시예들에 의해 한정되지 않고, 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 2족보행로봇의 균형제어시스템은 3차원 선형 역진자 모델의 상태값을 적응적으로 보상하는 칼만 필터를 사용하여 로봇의 관절의 각속도를 보상함으로써, 다관절 2족보행로봇의 부정확한 모델링의 문제를 해결하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 칼만 필터를 통해 예측된 3차원 선형 역진자 모델의 상태값으로부터 ZMP를 결정함으로써 ZMP보상의 시간지연 문제를 해결하는 장점도 있다.

아울러, 본 발명은 칼만 필터를 이용하여 기존의 ZMP의 투영된 점을 기반으로 다음 ZMP의 위치를 예측하여 로봇의 움직임에 따른 변이 정보를 기초로 로봇의 움직임 제어를 보상함으로써, 로봇의 움직임에 따라 발생할 수 있는 동역학적 외란에 대한 대처능력이 높아지는 효과가 있다.

Claims (2)

1. 다수의 관절이 포함된 2족보행로봇의 균형제어시스템으로,

   상기 로봇에 장착된 압력센서로부터 수신된 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하고 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 칼만 필터와,

   상기 칼만 필터에 의해 측정된 ZMP 값과 예측된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 궤적 비교모듈과,

   상기 궤적 비교모듈에 의해 생성된 수정궤적을 기초로 관절의 제어값을 계산하여 상기 각 관절을 제어하기 위한 제어신호를 출력하는 로봇 제어모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 2족보행로봇의 균형제어시스템.
2. 다수의 관절이 포함된 2족보행로봇의 균형 제어 방법으로,

   로봇에 장착된 압력센서로부터 입력되는 신호를 기초로 ZMP 값을 측정하는 단계와,

   측정된 ZMP값을 기초로 다음 명령주기의 ZMP 값을 예측하는 단계와,

   상기 예측된 ZMP 값과 상기 측정된 ZMP 값을 비교하여 수정궤적을 생성하는 단계와,

   생성된 수정궤적을 기초로 관절의 제어값을 계산하여 상기 관절을 제어하기 위한 제어신호를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 2족 보행로봇의 균형제어시스템의 제어방법.

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