KR20140089241A - 군집지능로봇에서의 확률기반 전파맵 생성 장치 및 방법 - Google Patents

군집지능로봇에서의 확률기반 전파맵 생성 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전파맵 생성 장치로, 하나 이상의 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득하는 전파신호 획득부와, 상기 전파 신호 획득부로부터 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정하는 전파 환경 모델링부와. 상기 전파 환경 모델링부에 의해 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링하는 전파맵 작성부를 포함한다.

Description

군집지능로봇에서의 확률기반 전파맵 생성 장치 및 방법{Apparatus and Method for Creating Radio Map based on Probability for Cooperative Intelligent Robots}
본 발명은 군집지능로봇에 관한 것으로, 특히 군집지능로봇들 간의 통신단절을 추정하고 방지하기 위하여 통신가능 정보를 제공하는 확률 기반 전파맵을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일상생활에서의 로봇의 활용도가 증가함에 따라 각종 분야에서 로봇에 관한 연구가 증가하고 있다. 여러 연구를 통해 작업의 범위가 넓고 복잡도가 높은 경우, 단일 로봇보다 복수의 군집지능 로봇을 활용하는 것이 더 효율적이라는 것이 알려짐에 따라 최근 군집 로봇에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
건설, 국방, 보안, 재난, 방재 등의 분야는 복수의 군집지능 로봇을 활용하여 작업 효용성을 높일 수 있는 대표적인 분야이다. 이러한 분야는 비정형화된 작업 환경을 많이 포함하고 있어 이에 대응하기 위한 군집지능 기술의 탑재가 필수적이다. 또한, 이러한 환경에서는 기존의 통신 인프라를 사용하기 어려워 군집지능 네트워크에 대한 필요성이 증가되고, 환경의 변화에 따른 전파의 단절에 대응하기 위한 방안이 필요하다.
이러한 군집지능 로봇의 임무수행에 있어 가장 기본적인 기능은 로봇 간의 의사소통이다. 로봇의 통신능력은 로봇 간 협력 정책을 수립하기 위해 가장 큰 이슈가 되는 항목이다. 탐색, 구조 등의 임무를 수행함에 있어 로봇 간의 끊김없는 네트워크 구축은 필수항목이다.
기존 군집지능로봇을 위한 통신은 하나의 액세스 포인트(Access Point : AP)를 기반으로 한 단일 홉 통신이거나, 애드혹 매쉬(Ad-hoc mesh) 네트워크를 이용한 다중 홉 라우팅 방식이 연구되고 있다. 하지만, 하나의 액세스 포인트를 기반으로 하는 단일 홉 통신의 경우 통신 반경에 제약이 발생하였으며, 애드혹 매쉬(Ad-hoc mesh) 네트워크의 경우 전파의 변화에 따른 통신 장애가 빈번하여 근처에 통신이 단절된다.
본 발명은 군집지능로봇들이 통신가능 영역을 확보하고 인지할 수 있도록 확률 기반의 전파맵을 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 전파맵 생성 장치로, 하나 이상의 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득하는 전파신호 획득부와, 상기 전파 신호 획득부로부터 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정하는 전파 환경 모델링부와. 상기 전파 환경 모델링부에 의해 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링하는 전파맵 작성부를 포함한다.
본 발명은 하나 이상의 라우팅 로봇들 중 리더 로봇에서의 전파맵 생성 방법으로, 하나 이상의 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득하는 단계와, 상기 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정하는 단계와. 상기 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링하는 단계를 포함한다.
본 발명의 구성에 따르면, 전파맵을 통해 군집지능 로봇들 간의 통신 가능한 반경을 추정할 수 있다. 따라서, 군집지능 로봇들은 확보된 네트워크 기반에서 임무를 수행함으로써 상호 협업을 통한 다양한 임무를 할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇의 확률 기반 전파맵 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇을 위한 확률 기반 전파맵 생성 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통신 영역 분류를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇을 위한 확률기반 전파맵 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시 예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 발명의 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇의 확률 기반 전파맵 개념도이다.
도 1을 참조하면, 전파맵 은 하나 이상의 군집지능로봇들이 위치하는 소정 영역을 다수의 격자셀로 분할하고, 각 격자셀에 군집지능로봇간의 전파세기가 표시된 형태의 맵이다. 여기서, 전파세기는 절대수치로 표현될 수도 있으나, 도 1에 도시된 바와 같이 그 전파 세기의 정도에 따라 분류될 수도 있다. 도 1에서는 통신 양호 영역(Good Region)(10), 통신 가능 영역(Free Region)(20), 통신 불능 영역(Prohibitive Region)(30)으로 분류된 예가 도시되어 있다.
한편, 일반적으로 로봇은 신호를 라우팅시키는 라우팅 로봇(Routing Robot)(40-1, 40-2, 40-3, 40-4)과 특정 임무를 수행하는 미션 로봇(Mission Robot)(50)으로 분류될 수 있다.
라우팅 로봇(40-1, 40-2, 40-3, 40-4)은 전파맵을 이용하여 로봇간 통신이 끊기지 않는 방향으로 이동한다. 예컨대, 도 1에서 라우팅 로봇들(40-1, 40-2, 40-3, 40-4) 간에는 통신 양호 영역(Good Region)(10)으로 연결되어야 전파 단절을 방지할 수 있는데, 라우팅 로봇(40-1)과 라우팅 로봇(40-2)간에 통신 양호 영역이 끊겨 있으므로, 라우팅 로봇(40-2)은 로봇간 전파가 단절될 수 있음을 인지한다. 따라서, 라우팅 로봇(40-2)은 이를 예방하기 위해 ①의 방향으로 이동한다. 이를 위하여 각각의 로봇간의 전파 세기를 기준으로 한 포텐셜 필드기반의 행동제어 알고리즘이 활용될 수 있다.
미션 로봇(50)은 전파맵을 이용하여 통신 가능한 영역 내에서 정해진 타깃지점로 이동하기 위하여 최적(혹은 최단거리)의 경로를 찾아 이동한다. 즉, 도 1과 같은 전파맵을 활용하여 통신 양호 영역(Good Region)(10) 및 통신 가능 영역(Free Region)(20)만을 이동할 수 있는 통로로 정의하고, 타깃지점(60)까지의 최적의 경로를 찾아 이동한다. 도 1에서 ②는 통신 가능한 범위에서 타깃지점(60)까지 이동할 수 있는 최적의 경로를 의미한다.
한편, 라우팅 로봇은 리더 로봇(Leader robot : L-Bot)과 부하 로봇(Follower robot : F-Bot)으로 구성된다. L-Bot은 라우팅 로봇 전체를 관장하는 로봇으로, 본 발명의 일 실시 예에 따라 F-Bot들로부터 획득한 전파 세기를 기반으로 전파맵을 생성하고 공유한다. 여기서, L-Bot은 라우팅 기능을 할 수 있는 모바일 로봇이 될 수도 있고, 전체를 모니터링하는 원격 조정 센터(Remote Operate Centor : ROC)가 될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇을 위한 확률 기반 전파맵 생성 장치의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 전파맵 생성 장치는 전파 신호 획득부(210), 전파 환경 모델링부(220) 및 전파맵 작성부(230)를 포함한다. 부가적으로, 전파맵 공유부(240) 및 전파세기 획득부(250)를 포함한다.
전파 신호 획득부(210)는 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득한다. 이를 위해 전파 신호 획득부(210)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 통신모듈을 탑재하여, 이웃 로봇으로부터 전파에 관한 정보를 수신한다. 이때 수신되는 전파에 관한 정보는 전파 세기, 통신 링크의 퀄리티, 이웃 로봇들의 상대 위치 정보 등을 포함한다.
전파 환경 모델링부(220)는 획득된 전파에 관한 정보로부터 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정한다. 이에 대해서는 하기에서 상세히 설명하기로 한다.
전파맵 작성부(230)는 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링한다. 이에 대해서는 하기의 도 3을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 그리고, 전파맵을 실제 로컬맵의 격자에 맞추어 매칭시킨다.
전파맵 공유부(240)는 전파맵 작성부(230)에서 생성한 전파맵을 주변의 하나 이상의 라우팅 로봇 및 미션 로봇이 공유하도록 전송한다.
전파세기 획득부(250)는 주변의 하나 이상의 부하 로봇들(F-Bots)에 의해 추정된 전파 세기 정보를 획득하여 전파맵 작성부(230)에 입력한다. 이는 본 발명의 일 실시 예에 따라, 하나 이상의 부하 로봇들(F-Bots)은 전술한 전파 신호 획득부(210) 및 전파 환경 모델링부(220)를 구비하여, 전파맵의 각 셀에 대한 전파 세기 추정할 수 있다. 따라서, 전파맵의 각 셀에 대한 전파 세기 추정값은 전파맵에 위치하는 라우팅 로봇들의 개수만큼 발생할 수도 있다. 부하 로봇들(F-Bots)은 추정된 전파 세기 정보를 리더 로봇에 전송한다. 그러면, 전파맵 작성부(230)는 로봇의 우선순위를 고려하여 전파 세기들 중 대표값을 추출한다.
그러면, 전파 환경 모델링부(220)가 전파 세기를 추정하는 내용에 대해 상세히 설명하기로 한다.
전파 환경 모델링부(220)는 전파 신호 획득부(210)로부터 획득된 정보와 하기의 <수학식 1>을 이용하여, 전파맵을 구성하는 각 셀의 전파 세기를 추정해낸다.
<수학식 1>
Figure pat00001
상기 <수학식 1>은 log distance channel model로써, L은 로봇에서의 수신파워(rssi)이고,
Figure pat00002
는 로봇으로부터 1m 지점에서의 수신파워를 의미하며, d는 수신파워가 측정되는 장소와 로봇과의 거리,
Figure pat00003
는 무선신호의 파장을 의미하고, 은 환경변수로써 매 주기당 추정되는 값으로 설정된다.
우선, 전파 환경 모델링부(220)는 각 로봇의 이동거리와 획득한 전파의 세기와의 관계인 <수학식1>을 고려하여 설계한 필터(예컨대, 칼만필터)를 통해 전파환경 변수(n)를 추정한다. 즉, 전파 환경 모델링부(220)는 전파 신호 획득부(210)로부터
Figure pat00004
, d,
Figure pat00005
, L를 획득하여, <수학식 1>을 이용하여 n값을 산출한다. 그리고, 산출된 n의 값을 이용하여, <수학식 1>의 d의 값을 변경시켜가면서 L의 값을 추정한다. 즉, 로봇으로부터 전파맵을 구성하는 하나 이상의 격자까지의 거리값(d)을 변경시키면, 각 격자들에서의 L의 값이 추정된다. 이때 잡음을 모델링하기 위하여 잡음의 평균 추정을 위해 MLE(Maximum Likelihood Estimate)기법이 사용되고, 잡음의 분산을 추정하기 위하여 Cramer-Rao bound 기법을 사용될 수 있다.
다음으로, 전파맵 작성부(230)가 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 어떻게 분류하는지를 도 3을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통신 영역을 분류를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 전파세기에 따라 근접 영역(Close Region), 안전 영역(Safety Region), 모니터링 영역(Monitoring Region), 긴급 영역(Emergency Region), 불능 영역(Prohibition Region)으로 분류될 수 있다. 이러한 분류는 도 1에 도시된 전파맵에서보다 좀 더 세분화되어 있음을 알 수 있다.
근접 영역(Close Region)은 라우팅 로봇에 근접하여 통신 상태가 가장 양호한 영역으로, 전파세기(rssi)가 미리 정해진 Max 이상인 영역이다. 안전 영역(Safety Region)은 통신 상태가 끊기지 않는 안전한 영역으로, 전파세기(rssi)가 미리 정해진 Max 이하이고 Min 보다 큰 영역이다. 모니터링 영역(Monitoring Region)은 통신 상태 끊김 여부를 모니터링해야하는 하는 영역으로, 전파세기(rssi)가 Min 이하이고 Emer값보다 큰 영역이다. 긴급 영역(Emergency Region)은 통신 상태가 악화되어 끊김이 발생할 확률이 큰 영역으로, 전파세기(rssi)가 Emer 이하이고 PRH 값보다 큰 영역이다. 불능 영역(Prohibition Region)은 통신이 불가능한 영역으로, 전파세기(rssi)가 PRH 이하인 영역이다. 여기서, Max, Min, Emer, PRH는 무선 센서의 종류에 따라 스펙 혹은 실험적으로 얻을 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 군집지능로봇의 확률기반 전파맵 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 전파맵 생성 장치는 410 단계에서 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득한다. 이를 위해 WPAN 통신모듈을 탑재하여, 이웃 로봇으로부터 전파에 관한 정보를 수신한다. 이때 수신되는 전파에 관한 정보는 전파 세기, 통신 링크의 퀄리티, 이웃 로봇들의 상대 위치 등을 포함한다.
전파맵 생성 장치는 420 단계에서 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정한다. 420 단계는 상세하게는 각 로봇의 이동거리와 획득한 전파의 세기와의 관계인 상기의 <수학식 1>을 고려하여 설계한 필터(예컨대, 칼만필터)를 통해 전파환경 변수(n)를 추정하는 단계와, 추정된 전파 환경 변수 산출된 n의 값을 이용하여, <수학식 1>의 d의 값을 변경시켜가면서 전파맵을 구성하는 각 셀들의 L의 값을 추정하는 단계를 포함한다. 그런데, 본 발명의 일 실시 예에 따라, 전파맵의 각 셀에 대한 전파 세기 추정값은 전파맵에 위치하는 라우팅 로봇들의 개수만큼 발생할 수도 있다. 또한, 이때 잡음을 모델링하기 위하여 잡음의 평균 추정을 위해 MLE(Maximum Likelihood Estimate)기법이 사용되고, 잡음의 분산을 추정하기 위하여 Cramer-Rao bound 기법을 사용될 수 있다.
전파맵 생성 장치는 430 단계에서 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링한다. 이때, 하나 이상의 부하 로봇들로부터 전파 세기 정보를 수신하여, 로봇의 우선순위를 고려하여 전파 세기들 중 대표값을 추출할 수 있다.
전파맵 생성 장치는 440 단계에서 생성된 전파맵을 실제 로컬맵의 격자에 맞추어 매칭시킨다. 그리고, 450 단계에서 생성된 전파맵을 부하 라우팅 로봇 및 미션 로봇에 전송하여 공유한다.
그러면, 각각의 로봇들은 통신반경을 고려한 로봇행동제어 알고리즘을 수행한다. 즉, 라우팅 로봇은 전파맵을 이용하여 로봇간 통신이 끊기지 않는 방향으로 이동한다. 이를 위하여 각각의 로봇간의 전파 세기를 기준으로 한 포텐셜 필드기반의 행동제어 알고리즘이 활용될 수 있다. 미션 로봇은 전파맵을 이용하여 통신 가능한 영역 내에서 정해진 타깃지점로 이동하기 위하여 최적(혹은 최단거리)의 경로를 찾아 이동한다.

Claims (16)

  1. 하나 이상의 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득하는 전파신호 획득부와,
    상기 전파 신호 획득부로부터 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정하는 전파 환경 모델링부와.
    상기 전파 환경 모델링부에 의해 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링하는 전파맵 작성부를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 전파맵 생성 장치는
    하나 이상의 라우팅 로봇들 중 리더 로봇에 구비됨을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 전파 신호 획득부는
    WPAN 통신모듈을 탑재하여, 하나 이상의 이웃 로봇들로부터 전파에 관한 정보를 수신함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 전파에 관한 정보는
    전파 세기, 통신 링크의 퀄리티, 상대 위치를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 전파맵 작성부는
    전파맵을 실제 로컬맵의 격자에 맞추어 매칭함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 전파 환경 모델링부는
    상기 획득된 각 로봇의 이동거리와 전파의 세기를 이용하여 전파환경 변수(n)를 산출하고, 산출된 전파환경 변수를 이용하여 전파맵을 구성하는 하나 이상의 격자까지의 거리값(d)을 변경시키면서 각 격자들에서의 전파 세기(L)를 추정함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 전파 환경 모델링부는
    잡음을 모델링하기 위하여 잡음의 평균 추정을 위해 MLE(Maximum Likelihood Estimate)기법이 사용함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 전파 환경 모델링부는
    잡음의 분산을 추정하기 위하여 Cramer-Rao bound 기법을 사용함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 전파맵 작성부는
    하나 이상의 다른 라우팅 로봇들로부터 전파맵의 각 셀에 대한 전파 세기 추정값을 수신하여, 상기 라우팅 로봇들의 우선순위를 고려하여 전파 세기들 중 대표값을 추출함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 생성된 전파맵을 하나 이상의 라우팅 로봇 또는 미션 로봇에 전송하는 전파맵 공유부를 더 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 장치.
  11. 하나 이상의 라우팅 로봇들 중 리더 로봇에서의 전파맵 생성 방법에 있어서,
    하나 이상의 군집지능로봇들간의 전파에 관한 정보를 획득하는 단계와,
    상기 획득된 전파에 관한 정보로부터, 전파맵을 구성하는 각 셀에서의 전파 세기를 추정하는 단계와.
    상기 추정된 각 셀의 전파 세기에 따라, 각 셀의 통신 영역을 분류하여 전파맵을 모델링하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 전파에 관한 정보는
    전파 세기, 링크의 퀄리티, 상대 위치를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 전파맵을 실제 로컬맵의 격자에 맞추어 매칭하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 추정하는 단계는
    상기 획득된 각 로봇의 이동거리와 전파의 세기를 이용하여 전파환경 변수(n)를 산출하는 단계와,
    산출된 전파환경 변수를 이용하여 전파맵을 구성하는 하나 이상의 격자까지의 거리값(d)을 변경시키면서 각 격자들에서의 전파 세기 값(L)을 추정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
  15. 제 11항에 있어서, 상기 전파맵 작성 단계는
    하나 이상의 다른 라우팅 로봇들로부터 전파맵의 각 셀에 대한 전파 세기 추정값을 수신하는 단계와,
    상기 라우팅 로봇들의 우선순위를 고려하여 전파 세기들 중 대표값을 추출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 생성된 전파맵을 하나 이상의 라우팅 로봇 또는 미션 로봇에 전송하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 전파맵 생성 방법.
KR1020130001265A 2013-01-04 2013-01-04 군집지능로봇에서의 확률기반 전파맵 생성 장치 및 방법 KR20140089241A (ko)

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