KR20170143133A

KR20170143133A - 장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20170143133A
Application number: KR1020160076757A
Authority: KR
Inventors: 이현범; 김효인; 김현진
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2016-06-20
Filing date: 2016-06-20
Publication date: 2017-12-29
Also published as: KR101819557B1

Abstract

장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 비행 매니퓰레이터가 공통 화물을 협업하여 비행 운송하도록 비행 제어하는 서버로서, 상기 공통 화물의 출발지점부터 목표지점을 잇는 루트 중에 위치하는 사전에 알려진 장애물 정보를 포함하는 환경 정보를 획득하는 환경 정보 획득 모듈; 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 대해 상기 출발지점부터 상기 목표지점까지 장애물을 회피하여 이동 가능한 비행 경로를 오프라인에서 생성하는 비행 경로 생성 모듈; 및 상기 비행 경로를 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 전송하는 서버 통신 모듈을 포함하는 비행 제어 서버가 제공된다.

Description

장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법{Cooperative aerial transportation system and method by path planning and control for collision-free}

본 발명은 장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 들어, 드론을 활용한 비행 매니퓰레이터(aerial manipulator)는 사람의 접근이 어려운 곳에서의 작업이나, 공중 운송 등 다양한 현장에서 활용되고 있다. 드론을 활용한 협업 운송 기법은 더욱 무겁고 부피가 큰 물체를 운송할 수 있다는 점에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만 협업 공중 운송을 수행하기 위해서는 복수의 개체 운용시 발생하는 복잡한 문제를 해결해야 한다. 예를 들면, 현재의 소형 드론에는 중량 제한으로 인하여 비싸고 무거운 힘/토크 센서를 장착하기 힘들다. 또한, 미지의 장애물을 회피할 때 서로 간에 발생하는 간섭력은 비행 매니퓰레이터의 비행 안정성을 해칠 수 있다.

기존의 지상 매니퓰레이터 및 모바일 매니퓰레이터를 이용한 협업 제어 알고리즘은 하이브리드 위치/힘(hybrid position/force) 제어 및 임피던스(Impedance)제어 기법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 기법은 로봇팔의 손목부분에 장착된 힘/토크 센서를 기반으로 수행된다. 하지만 이륙 중량의 제한이 있으며, 추락시 큰 피해가 큰 드론에는 무겁거나 비싼 힘/토크 센서를 장착하기 힘들다. 이러한 이유로 인하여, 앞서 언급된 알고리즘은 드론을 이용한 협업 운송 기법에는 적합하지 않다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 드론을 활용한 협업 운송은 케이블이나 공통의 물체와 그리퍼를 통해 결합된 구조를 이용하여 수행되어 왔다. 케이블을 이용한 협업 운송 기법은 가장 널리 사용되는 기법이지만, 재난현장이나 책장 등 복잡한 환경에서 스스로 물체를 인식 후 잡을 수 없다는 단점이 있다. 그리퍼를 통해 결합된 구조는 중앙집중식 제어 기법을 사용하여, 많은 양의 계산이 필요하다. 또한 두 구조를 이용한 기법은 특수한 결합구조 때문에 운송하고자 하는 물체의 자세가 제한된다.

한국등록특허 제10-1000879호 (2010년 12월 7일 등록) - 공간 매커니즘을 이용한 이동로봇과 이를 이용한 이동로봇 협동 제어 시스템 및 방법

본 발명은 힘/토크 센서를 사용하지 않고, 드론과 다 자유도의 로봇팔을 사용하여 공통 화물을 복수의 비행 매니퓰레이터에서 협업하여 운송할 수 있는 장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 사전에 알려진 환경 정보에 기초하여 오프라인에서 각 비행 매니퓰레이터에 대한 비행 경로를 생성하고 비행 중에 나타나는 미지의 혹은 이동형 장애물에 대해서는 가상 리더-팔로워 구조를 적용한 수정 경로를 생성하여 효율적인 회피가 가능하도록 하는 장애물 회피 경로 생성 및 제어에 의한 협업 비행 운송 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 복수의 비행 매니퓰레이터가 공통 화물을 협업하여 비행 운송하도록 비행 제어하는 서버로서, 상기 공통 화물의 출발지점부터 목표지점을 잇는 루트 중에 위치하는 사전에 알려진 장애물 정보를 포함하는 환경 정보를 획득하는 환경 정보 획득 모듈; 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 대해 상기 출발지점부터 상기 목표지점까지 장애물을 회피하여 이동 가능한 비행 경로를 오프라인에서 생성하는 비행 경로 생성 모듈; 및 상기 비행 경로를 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 전송하는 서버 통신 모듈을 포함하는 비행 제어 서버가 제공된다.

상기 비행 경로 생성 모듈은 베지어 곡선 기반의 RRT*(Rapidly-exploring Random Tree star) 기법을 적용하여 상기 비행 경로를 생성할 수 있다.

상기 비행 경로에 대해 이산화(discretization)를 수행하고, 이에 대해 최소제곱법을 수행하여 이산화된 경로에 대한 이득을 계산하고, 상기 이득을 활용하여 상기 이산화된 경로를 부드러운 경로로 만들어 주는 비행 경로 학습 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 이산화된 경로를 생성하는 과정에서 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법(shape-preserving piecewise cubic interpolation)이 적용될 수 있다.

한편 본 발명의 다른 측면에 따르면, 다자유도 로봇팔을 가지고 있어 타 비행 매니퓰레이터와 협업하여 공통 화물을 목표지점까지 비행 운송하는 비행 매니퓰레이터로서, 사전에 알려진 장애물을 회피하도록 비행 제어 서버에서 생성된 비행 경로를 수신하는 매니퓰레이터 통신 모듈; 상기 비행 경로를 따라 비행이 이루어지도록 제어하는 비행 제어 모듈; 비행 중에 미지의 장애물이 발견된 경우, 상기 미지의 장애물에 대한 정보를 획득하는 장애물 정보 획득 모듈; 가상 리더로서 선택된 경우, 상기 미지의 장애물의 크기를 고려하여 상기 미지의 장애물을 회피하는 리더 수정 경로를 생성하여 상기 타 비행 매니퓰레이터에 전송하는 온라인 장애물 회피 모듈; 및 가상 팔로워로서 선택된 경우, 상기 타 비행 매니퓰레이터 중에서 가상 리더로부터 수신한 리더 수정 경로에 상응하여 상기 가상 리더와의 간격을 지속적으로 유지하는 팔로워 수정 경로를 생성하는 간격 유지 모듈을 포함하는 비행 매니퓰레이터가 제공된다.

상기 비행 매니퓰레이터는 상기 미지의 장애물을 최초 발견하거나 가장 근접한 경우에 상기 가상 리더로 선택될 수 있다.

상기 비행 제어 모듈은 구속 연쇄(closed chain) 기법 기반의 운동방정식을 사용하여 설계된 적응형 슬라이딩 모드 제어기(adaptive sliding mode controller)일 수 있다.

상기 장애물 정보 획득 모듈은 비행 경로의 전방을 촬영한 영상의 분석을 통해 장애물 여부를 파악하고, 장애물에 대한 정보를 획득하는 비전 센서일 수 있다.

한편 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 복수의 비행 매니퓰레이터가 공통 화물을 협업하여 비행 운송하도록 하는 비행 제어 서버에서 수행되는 협업 비행 운송 방법으로서, (a) 상기 공통 화물의 출발지점부터 목표지점을 잇는 루트 중에 위치하는 사전에 알려진 장애물 정보를 포함하는 환경 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 대해 상기 출발지점부터 상기 목표지점까지 장애물을 회피하여 이동 가능한 비행 경로를 오프라인에서 생성하는 단계; 및 (c) 상기 비행 경로를 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 전송하는 단계를 포함하는 협업 비행 운송 방법이 제공된다.

상기 단계 (b)는 베지어 곡선 기반의 RRT* 기법을 적용하여 상기 비행 경로를 생성할 수 있다.

상기 단계 (b)와 (c) 사이에, 상기 비행 경로에 대해 이산화를 수행하는 단계; 최소제곱법을 수행하여 이산화된 경로에 대한 이득을 계산하는 단계; 상기 이득을 활용하여 상기 이산화된 경로를 부드러운 경로로 만들어 주는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 이산화를 수행하는 단계에서 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법이 적용될 수 있다.

한편 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 다자유도 로봇팔을 가지고 있어 타 비행 매니퓰레이터와 협업하여 공통 화물을 목표지점까지 비행 운송하는 비행 매니퓰레이터에서 수행되는 협업 비행 운송 방법으로서, 사전에 알려진 장애물을 회피하도록 비행 제어 서버에서 생성된 비행 경로를 수신하는 단계; 상기 비행 경로를 따라 비행이 이루어지도록 제어하는 단계; 비행 중에 미지의 장애물이 발견된 경우, 상기 미지의 장애물에 대한 정보를 획득하는 단계; 상기 미지의 장애물과의 관계에 따라 가상 리더 혹은 가상 팔로워로서 기능하는 단계를 포함하는 협업 비행 운송 방법이 제공된다. 상기 비행 매니퓰레이터는 상기 미지의 장애물을 최초 발견하거나 가장 근접한 경우에 상기 가상 리더로 선택될 수 있다.

가상 리더로서 선택된 경우, 상기 미지의 장애물의 크기를 고려하여 상기 미지의 장애물을 회피하는 리더 수정 경로를 생성하는 단계; 상기 리더 수정 경로를 상기 타 비행 매니퓰레이터에 전송하는 단계; 및 상기 리더 수정 경로에 따라 비행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

가상 팔로워로서 선택된 경우, 상기 타 비행 매니퓰레이터 중에서 가상 리더로부터 리더 수정 경로를 수신하는 단계; 상기 리더 수정 경로에 상응하여 상기 가상 리더와의 간격을 지속적으로 유지하는 팔로워 수정 경로를 생성하는 단계; 및 상기 팔로워 수정 경로에 따라 비행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 힘/토크 센서를 사용하지 않고, 드론과 다 자유도의 로봇팔을 사용하여 공통 화물을 복수의 비행 매니퓰레이터에서 협업하여 운송할 수 있는 효과가 있다.

또한, 사전에 알려진 환경 정보에 기초하여 오프라인에서 각 비행 매니퓰레이터에 대한 비행 경로를 생성하고 비행 중에 나타나는 미지의 혹은 이동형 장애물에 대해서는 가상 리더-팔로워 구조를 적용한 수정 경로를 생성하여 효율적인 회피가 가능하도록 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 비행 운송 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면,
도 2는 비행 제어 서버에서 수행되는 경로 생성 방법의 순서도,
도 3은 비행 매니퓰레이터에서 수행되는 장애물 회피 경로 수정 및 비행 제어에 의한 협업 비행 운송 방법의 순서도,
도 4는 협업 비행 운송 시스템의 전체 구조를 나타낸 도면,
도 5는 공통 화물을 조작하는 복수의 협업 비행 매니퓰레이터에서의 좌표계를 설명하기 위한 도면,
도 6은 베지어 곡선의 예시,
도 7은 베지어 기반 RRT* 기법에 의한 경로 생성 결과를 나타낸 도면,
도 8은 x-y 평면에서 학습된 경로,
도 9는 로봇의 크기를 고려한 포텐셜 함수의 그래프,
도 10은 협업 비행 운송 시 가상의 리더-팔로워 구조를 나타낸 도면.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 협업 비행 운송 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 비행 제어 서버에서 수행되는 경로 생성 방법의 순서도이고, 도 3은 비행 매니퓰레이터에서 수행되는 장애물 회피 경로 수정 및 비행 제어에 의한 협업 비행 운송 방법의 순서도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 협업 비행 운송 시스템은 다자유도 로봇팔을 가진 복수의 비행 매니퓰레이터가 협업하여 효율적으로 공통 화물을 운송하기 위한 비행 경로를 생성하고 제어하는 것을 특징으로 한다. 상세하게는 사전에 알려진 환경 정보에 기초하여 오프라인에서 각 비행 매니퓰레이터에 대한 비행 경로를 생성하고 비행 중에 나타나는 미지의 혹은 이동형 장애물에 대해서는 가상 리더-팔로워 구조를 적용한 수정 경로를 생성하여 효율적인 회피가 가능하도록 하는 것을 특징으로 한다.

도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 협업 비행 운송 시스템(10)은 비행 제어 서버(100)와 복수의 비행 매니퓰레이터(200-1~N, 이하 '200'으로 통칭하기도 함)를 포함한다.

비행 제어 서버(100)는 사전에 획득한 환경 정보를 이용하여 복수의 비행 매니퓰레이터(200) 각각의 비행 경로를 생성한다.

비행 제어 서버(100)는 환경 정보 획득 모듈(110), 비행 경로 생성 모듈(120), 서버 통신 모듈(140)을 포함한다.

환경 정보 획득 모듈(110)은 운송 대상인 물체(공통 화물)를 출발지점에서 목표지점까지 운송하고자 할 때 사전에 알고 있는 지형 정보 등의 환경 정보를 획득한다(단계 S305). 지도 데이터베이스로부터 확인되는 출발지점과 목표지점을 잇는 다양한 루트 중에 위치하는 건축물(예. 빌딩), 설비, 산 등을 포함하는 사전에 알려진 장애물 정보를 획득한다.

비행 경로 생성 모듈(120)은 환경 정보에 기초하여 각 비행 매니퓰레이터(200)가 출발지점으로부터 목표지점까지 사전에 알려진 장애물을 회피하여 충돌 없이 공통 화물을 운송할 수 있는 비행 경로를 오프라인에서 생성한다(단계 S310). 각 비행 매니퓰레이터(200)에 대한 비행 경로의 생성에는 베지어 곡선 기반의 RRT*(Rapidly-exploring Random Tree star) 기법이 적용될 수 있다.

서버 통신 모듈(140)은 생성된 비행 경로를 각 비행 매니퓰레이터(200)로 전송하여, 각 비행 매니퓰레이터(200)에서 전송받은 비행 경로를 따라 협업 비행 운송을 수행하도록 한다(단계 S325).

본 실시예에서 비행 제어 서버(100)는 생성된 비행 경로에 대해 학습을 수행하여 최적의 비행 경로를 만들어 주는 비행 경로 학습 모듈(130)을 더 포함할 수 있다.

비행 경로 학습 모듈(130)은 비행 경로 생성 모듈(120)에서 생성된 비행 경로에 대해 이산화(discretization)를 수행하고, 이에 대해 소정의 데이터 처리(예컨대, 최소제곱법(Least-Square))를 수행하여 경로에 대한 이득을 계산한다(단계 S315). 이산화된 경로를 생성하는 과정에서 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법(shape-preserving piecewise cubic interpolation)이 적용될 수 있다.

계산된 이득을 활용하여 이산화한 경로를 부드러운 경로로 만들어준다(단계 S320). 이 때 부드러운 경로 생성에는 DMPs(Dynamic Movement Primitives)가 적용될 수 있다.

비행 매니퓰레이터(200)는 둘 이상이 협업하여 공통 화물을 목표지점까지 비행 운송한다. 비행 제어 서버(100)에서 전송된 비행 경로에 따라 비행하는 중에 미지의 장애물(unknown obstacle)을 발견한 경우 지정된 비행 경로를 변경하여 장애물 회피가 이루어지도록 한다. 여기서, 미지의 장애물은 이동형 장애물을 포함하는 개념일 수 있다.

본 실시예에 따른 비행 매니퓰레이터(200)는 헥사콥터와 다자유도 로봇팔을 포함할 수 있다. 비행 매니퓰레이터(200)는 다자유도 로봇팔을 이용하여 공통 화물을 견고하게 그립한 상태로 비행 운송하는 것을 가정한다.

비행 매니퓰레이터(200)는 매니퓰레이터 통신 모듈(210), 비행 제어 모듈(220), 장애물 정보 획득 모듈(230), 온라인 장애물 회피 모듈(240), 간격 유지 모듈(250)을 포함한다.

매니퓰레이터 통신 모듈(210)은 서버 통신 모듈(140)과 통신하며, 비행 제어 서버(100)에 생성된 비행 경로를 수신한다(단계 S405).

비행 제어 모듈(220)은 수신된 비행 경로에 따라 비행 매니퓰레이터(200)가 안정적인 비행을 수행하도록 헥사콥터를 제어한다(단계 S410). 본 실시예에서 비행 제어 모듈(220)은 구속 연쇄(closed chain) 기법 기반의 운동방정식을 사용하여 설계된 적응형 슬라이딩 모드 제어기(adaptive sliding mode controller)일 수 있다.

장애물 정보 획득 모듈(230)은 비행 제어 서버(100)에서 파악하고 있는 비행 경로 상에 놓여진 사전에 알려진 장애물 이외에 비행 중에 발견되는 미지의 장애물에 대한 정보를 획득한다(단계 S415).

장애물 정보 획득 모듈(230)은 예를 들면 비전 센서로서, 비행 경로의 전방을 촬영한 영상의 분석을 통해 장애물 여부를 파악하고, 장애물에 대한 정보(예컨대, 장애물의 위치, 크기 등)를 획득할 수 있다.

여기서, 촬영한 영상의 분석은 비행 매니퓰레이터(200)가 아닌 비행 제어 서버(100)에서 수행될 수도 있다. 영상 분석을 위한 데이터 처리 및 장애물 여부의 확인 등에는 상당한 계산 작업이 요구될 수 있기 때문에, 장애물 정보 획득 모듈(230)은 촬영한 영상을 실시간으로 비행 제어 서버(100)로 전송하고, 비행 제어 서버(100)에서 수신한 영상 분석을 통해 미지의 장애물이 발견되면 이에 관한 정보를 획득하여 비행 매니퓰레이터(200)로 전송할 수도 있다.

본 실시예에서는 공통 화물을 협업 비행 운송하는 관계로, 둘 이상의 비행 매니퓰레이터(200)가 협업하게 된다. 이 경우 미지의 장애물을 회피하고 비행 중 발생하는 간섭력(interaction force)를 최소화하기 위해 가상의 리더-팔로워(leader-follower) 구조가 이용된다. 미지의 장애물에 가장 가깝거나 제일 먼저 발견한 비행 매니퓰레이터(200)가 일시적으로 리더로 선택될 수 있다(단계 S420).

리더로 선택된 비행 매니퓰레이터(리더 로봇이라고도 칭함)에서는 온라인 장애물 회피 모듈(240)이 활성화된다. 온라인 장애물 회피 모듈(240)은 미지의 장애물의 크기를 고려하여 장애물을 회피하는 리더 수정 경로를 생성한다(단계 S430).

그리고 매니퓰레이터 통신 모듈(210)을 통해 리더가 아닌 나머지 비행 매니퓰레이터들에게 리더 수정 경로를 전송한다(단계 S435). 그리고 리더 수정 경로를 추종하며 비행하게 된다(단계 S440).

팔로워로 정해진 비행 매니퓰레이터(팔로워 로봇이라고도 칭함)에서는 간격 유지 모듈(250)이 활성화된다. 간격 유지 모듈(250)은 리더 로봇으로부터 리더 수정 경로를 수신하면(단계 S450), 리더 로봇과 간섭력을 최소한으로 하는, 즉 리더 로봇과 일정한 거리를 지속적으로 유지하는 경로(팔로워 수정 경로)를 생성한다(단계 S455). 그리고 팔로워 수정 경로를 추종하며 비행하게 된다(단계 S460).

이하에서는 본 실시예에 따른 협업 비행 운송을 위한 각종 기법들에 대해 관련 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 4는 협업 비행 운송 시스템의 전체 구조를 나타낸 도면이고, 도 5는 공통 화물을 조작하는 복수의 협업 비행 매니퓰레이터에서의 좌표계를 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 베지어 곡선의 예시이고, 도 7은 베지어 기반 RRT* 기법에 의한 경로 생성 결과를 나타낸 도면이며, 도 8은 x-y 평면에서 학습된 경로이고, 도 9는 로봇의 크기를 고려한 포텐셜 함수의 그래프이며, 도 10은 협업 비행 운송 시 가상의 리더-팔로워 구조를 나타낸 도면이다. 협업 비행 운송에 있어 경로 생성 및 제어에 이용되는 기본 기법으로, 본 실시예에서는 RRT*와 DMPs가 적용되는데, 이는 일 실시예에 불과하며, 이 외에도 다양한 기법이 활용될 수 있음은 물론이다.

이하에서는 발명의 설명와 이해의 편의를 위해 우선 RRT*와 DMPs에 대해 간단히 설명한 후, 비행 매니퓰레이터의 동역학 관계, 경로 생성 방법, 비행 제어 방법 등에 대해 설명하기로 한다.

우선 RRT는 고 자유도 및 복잡한 시스템 역학관계를 가질 때에도 실현 가능한 경로를 쉽게 찾아주는 증강 샘플링 기반 알고리즘이다. 하지만 RRT를 이용한 경로는 조인트의 불필요한 구동 혹은 플랫폼의 이동을 야기하기도 한다. 이 문제를 완화하기 위해, 최적 솔루션에 거의 수렴하는 점근 최적화를 획득하기 위해 본 실시예에서는 RRT*가 제안된다. 조인트의 불필요한 구동 혹은 이동은 비행 성능을 낮추기 때문에 협업 조작을 위한 경로 생성에는 RRT*를 사용할 수 있다.

알고리즘 1은 RRT* 알고리즘을 나타내고 있다. 윗첨자 R은 랜덤 변수를 의미한다. 각각의 반복(2-15 라인)에서, 알고리즘은 k번째 반복에서

를 샘플링한다(3 라인). 그리고

에 가장 가까운

를 선택하며(4 라인)

와

사이의 라인 상에서 신규 포인트

를 생성한다(5 라인).

와

가 충돌이 없다면(6-14 라인),

부근에서 인근 노드

를 선택하고(7 라인)

중에서

에 도달하는 최소 비용 미충돌 경로에 따른 부모 노드

를 계산한다(8 라인). 신규 노드 및 부모 노드와의 연결관계는 트리

및 에지

에 삽입된다(10 라인). 인근 노드들에 대해 최소 비용을 주도록 하는 재배치 프로세스가 일어난다(11 라인). 생성된 노드의 수가 미리 저정된 K를 초과하면 반복을 종료한다.

다음으로는 DMPs에 대해 설명하기로 한다.

DMPs는 실시간으로 센서 피드백을 가지는 복잡한 이동을 나타낼 수 있다.

DMPs는 다음 수학식과 같은 인력 동역학(attractor dynamics)에 기초할 수 있다.

x와 v는 1 자유도 시스템의 궤적 및 속도이고, g는 인력 동역학의 목표(goal)를 나타낸다. K는 스프링 상수에 대응되고, B는 댐핑 이득이다. 여기서,

는 비선형 이동을 나타내는 forcing term이다.

는 각 기저함수(basis function)의 가중치이다. 지수 기저함수

는 다음과 같이 정의된다.

와

는 기저함수의 폭과 중심을 결정하는 상수이다.

는 시간에 종속되지 않는다. 대신에 위상 변수

에 종속되고, 이동 중에 1에서 0까지 변화한다. 위상 변수

는 다음가 같이 정의된다.

는 사전 정의 이득이다.

단일 물체, 즉 공통 화물을 다루는 복수의 비행 매니퓰레이터의 동역학(즉, 비행 제어 알고리즘)을 설명하기 위한 좌표계가 도 5에 도시되어 있다. 각 비행 매니퓰레이터는 헥사콥터와 2자유도 로봇팔을 가지고 있다. 좌표계

은 관성계(inertial frame), 헥사콥터의 바디계(body frame), 엔드 이펙터(로봇팔)의 바디계를 나타낸다.

는 물체(공통 화물)의 바디계를 의미한다. i번 매니퓰레이터에서, 관성계에서 헥사콥터의 질량 중심 위치는

, 헥사콥터의 오일러 각은

, 매니퓰레이터의 조인트 각은

이다. 운동 모델은 다음의 시스템 상태에 기초하여 표현될 수 있다.

아래첨자

은 비행 매니퓰레이터의 번호를 나타내고, N은 비행 매니퓰레이터의 총 수이다. 볼드체 글자는 벡터를 나타낸다.

협업 조작에서, 비행 매니퓰레이터와 물체가 상호 작용할 때, 그 결과 힘인

이 i번 비행 매니퓰레이터의

에서 엔드 이펙터에 가해진다. 이 경우, 비행 매니퓰레이터의 동역학은 단일 비행 매니퓰레이터와는 다르다. 결과 힘

와 상태

를 고려하면, i번 비행 매니퓰레이터의 이동 방정식은 다음과 같다.

는 제어 입력이고,

는 관성 입력이며,

은 코리올리 행렬이고,

는 각 조인트에서의 중력 효과,

는

에서

로부터 엔드 이펙터의 위치 및 자세까지의 야코비안 행렬(Jacobian matrix)을 의미한다.

물체 동역학은 다음과 같이 표현될 수 있다.

는 물체의 선속도 및 각속도이다.

수학식 (6)에서

는 그립 행렬(grasp matrix)이다.

는 3x3 항등행렬이고,

는

대비

의 위치에 대한 외적을 나타내는 교대행렬이다.

i번 비행 매니퓰레이터와 물체를 결합하기 전에,

와

간의 운동역학 관계에 대해 설명하기로 한다. 견고한 그립(rigid grasping)을 가정하면, 물체와 엔드 이펙터의 위치 및 회전은 공통 참조계(common reference frame)로 표현될 수 있다. 순방향 운동 방정식을 이용하면,

는 다음과 같이 쓸 수 있다.

는

와

사이의 야코비안 행렬이다. 추가로, 운동 방정식을 미분하면,

와

간에 관계식은 다음과 같다.

수학식 (9)를 사용하면, i번 비행 매니퓰레이터와 물체의 동역학을 힘 배분 솔루션으로 결합할 수 있다. 결과 힘

은 다음과 같다.

는 무어-펜로즈 의사 역행렬 솔루션(Moore-Penrose pseudo-inverse solution)에 의해 다음과 같이 획득될 수 있다.

이다. 여기서,

이고,

이면,

를 만족한다. 본 논문에서는 각 비행 매니퓰레이터에 의한 모든 결과 힘이 비행 매니퓰레이터 사이에 균등하게 배분되는 것으로 가정하고, 이는

는 상수임을 의미한다.

i번 비행 매니퓰레이터의 결합 시스템에 대한 동역학을 보여주기 이전에, 이동 방정식의 간략화를 위해 다음과 같이 정의한다.

각 비행 매니퓰레이터에서

와

는 수학식 (8)에 기초하여 계산될 수 있다.

수학식 (9), (10), (12)를 (5)에 대입하면, 물체에 결합되어 공통 화물을 운송 중인 N대의 비행 매니퓰레이터 중에서 i번 비행 매니퓰레이터의 운동 방정식은 다음과 같다.

여기서,

이다.

임의 벡터

에서 다음을 관찰할 수 있다.

그러므로,

는 교대행렬이고,

이기 때문에

는 물체 동역학에서 교대 특성을 만족하지 않을 수 있다.

헥사콥터의 특징은 다음과 같다.

헥사콥터를 작동시키기 위해, 제어 신호

가 모터 제어 명령으로 변환되어야 한다.

추가적으로, 앞의 2개 요소

과

는 i번 비행 매니퓰레이터의 이상적인 롤 각도

와 피치 각도

를 생성하기 위해 사용된다. 다음 규칙에 따라 계산된다.

이상적인 롤 각도

와 피치 각도

는 x와 y 방향의 제어 입력에 의해 자동 생성된다. 각 비행 매니퓰레이터의 이상 궤적은

과 같이 주어진다. 아래첨자 d는 이상적인 값을 나타내고, i는 i번 비행 매니퓰레이터를 의미한다.

비행 제어 모듈(220)은 다음과 같이 설계될 수 있다.

비행 매니퓰레이터를 제어하는데, 기구적 특성의 계산 오류, 배터리 특성, 지면효과, 타 매니퓰레이터로부터의 다운워시(downwash)와 같은 불가피한 불확실성이 존재한다. 이를 다루기 위해 i번 비행 매니퓰레이터를 위한 적응형 슬라이딩 모드 제어기가 적용된다.

제어기를 설계하기 위해, 우선 다음과 같이 추적 오차(슬라이딩 모드 오차)에 기초한 i번 비행 매니퓰레이터의 슬라이딩 표면

을 정의한다.

는 양의 대각 행렬이고,

는 i번 비행 매니퓰레이터의 이상적 상태(목표 비행 경로)이다.

제어 입력은 다음과 같이 계산될 수 있다.

는 비행 시 발생하는 불확실성을 추정한 값이고,

는 양의 정부호 행렬인 제어 이득이다.

는 수학식 (14)에서 보여진 핸들링 특성을 위한 보조 제어 입력으로 운송하고자 하는 물체로 인해 발생하는 불확실성이고, 다음과 같이 정의된다.

(13)과 (17)을 이용하면, 폐루프 동역학을 획득할 수 있다.

수학식 (19)의 오차 동역학은 점근적으로 안정적이다. 이 명제에 대한 증명은 다음과 같다. 랴푸노프(Lyapunov) 후보 함수를 다음과 같이 정의한다.

V의 시간 미분(time derivative)은 다음과 같이 표현된다.

유도 과정에서

의 비대칭성이 이용된다. 또한,

는

를 위한 적응률에 비해 매우 느리게 변화하는 것으로 가정한다. 시스템을 안정화하기 위한 불확실성의 업데이트 식은 다음과 같이 구할 수 있다.

업데이트 식과 수학식 (18)에서

의 정의를 이용하면, V의 시간 미분은 다음과 같다.

은 행렬

의 최소 고유값(eigenvalue)을 나타낸다. 이는

와

의 유계성(boundedness)을 증명한다. 이 경우,

는 수학식 (19)에 의해 경계가 있다고 말할 수 있다.

가 경계가 있으므로, Barbalats lemma에 따라

는 시간이 무한히 경과함에 따라 0이 된다.

다음으로 경로 생성 및 수정을 포함하는 경로 계획 방법에 대해 설명하기로 한다.

본 실시예에서는 사전에 알려진 장애물과 미지의 장애물을 회피하기 위해 RRT*와 DMPs를 이용하여 경로를 생성한다.

베지어 곡선 기반의 RRT*가 빌딩 혹은 설비와 같이 사전에 알려진 장애물에 대해 협업 비행 매니퓰레이터의 경로를 생성한다. 타 드론과 같이 미지의 이동형 장애물을 다루기 위해, DMPs가 실시간으로 x-y 평면에서 경로를 수정할 것이다. DMPs에서 전술한 것처럼 가상의 리더-팔로워 구조를 이용한다. 미지의 장애물에 가장 가깝거나 제일 먼저 발견한 로봇이 리더로 선택될 수 있다.

우선 비행 제어 서버(100)에서 수행되는 사전에 알려진 장애물에 대한 경로 생성 방법에 대해 설명하기로 한다.

본 실시예에서는 RRT* 기반 알고리즘을 이용함으로써, 조인트 공간에서 모든 비행 매니퓰레이터에 대한 경로를 획득함으로써, 힘 센서에 종속되지 않는다. 추가적으로

클래스에서 부드러운 경로를 생성하도록 베지어 곡선 기반의 RRT*이 적용될 수 있다. 이 알고리즘을 사용함으로써 DMPs가 부드러운 경로를 학습하게 할 수 있다.

공통 화물을 가지는 협업 비행 매니퓰레이터는 엔드 이펙터에서 운동학적 제한을 가지는 고차원 공간을 가진다. 그러므로, 주의깊게 RRT*의 상태 변수

를 정의해야 한다. 그렇게 하기 위해, i번 비행 매니퓰레이터의 엔드 이펙터의 위치

와 공통 화물의 위치

를 고려하면, 이들 변수는 다음과 같다.

,

는 i번 비행 매니퓰레이터의 제1 및 제2 조인트 각도와 요 각도에 따른 변환행렬을 나타낸다.

는 화물의 요 각도에 의한 화물의 무게중심에서 i번 비행 매니퓰레이터의 엔드 이펙터로의 변환행렬을 나타낸다.

수학식 (24)에서

는

,

를 이용하여 획득될 수 있다. 견고한 그립 가정에 따라, 화물과 비행 매니퓰레이터의 요 각도는

로 정렬된 것으로 볼 수 있다. 그러므로, 이들 독립변수와 비행 매니퓰레이터의 역운동학으로부터, 협업 매니퓰레이터를 위한 환경공간을

와 같이 구성할 수 있다. 일반적으로, Nr-자유도 로봇팔의 경우, 환경공간은 (4 + N x Nr) 변수를 가진다. 하지만, 견고한 그립 가정에 의해, 구현 공간은 다음과 같은 엔드 이펙터의 제한조건을 만족해야 한다.

모든 엔드 이펙터가 정렬되었음을 의미한다. 이 제한조건은 가능 움직임의 공간을 감소시킬 수 있다.

랜덤 기반 샘플링에서, 제한조건인 수학식 (25)를 정확히 만족시키는 복수 로봇팔의 움직임을 생성하기는 어렵다. RRT*에 덧붙여, 환경공간의 차원이 커질수록 연산시간이 길어진다. 연산시간을 줄이고 제한조건 문제를 해결하기 위해, 로봇팔의 움직임이 동기화된 것으로 가정한다. 즉,

이다. 이 경우 환경공간은 제한조건인 수학식 (25)를 자동적으로 만족하게 된다. 또한, 이 가정은 경로를 생성할 때 연산시간을 감소시킨다. Nr-자유도 로봇팔을 가지는 비행 매니퓰레이터에서, 환경공간은 (4 + Nr) 개의 독립변수를 가질 것이다.

예컨대, 본 실시예에서 환경공간은 6개의 독립변수, 즉

를 가지는 것으로 볼 수 있. 수학식 (24)를 이용하여 이들 독립변수와 비행 매니퓰레이터의 역운동학으로부터 i번 비행 매니퓰레이터의 경로는

로 획득될 수 있다.

부드러운 경로를 생성하기 위해 RRT*는 B-Extend와 B-Rewire 단계에서 베지어 곡선을 이용하도록 수정된다. 추가적으로 장애물을 회피할 때 로봇의 크기를 고려하여, Inv-Kinematics 단계를 사용해 수정된다. 이 단계에서 로봇과 화물의 크기를 고려하여 안전 경계를 계산할 수 있다.

베지어-RRT*의 의사코드가 알고리즘 2로 표시되어 있다. Near 함수(4 라인)에서 함수는 로봇팔의 각도 변화가

보다 작도록 하는 인근 노드 집합을 선택한다. 이는 로봇팔의 각도 변화가 크면 수평 평면에서 부드럽지 않은 경로가 만들어지기 때문이다. Inv-kinematics에서, 각 비행 매니퓰레이터의 Cartesian 위치

는 수학식 (24)와

를 사용하여 생성된다(15 라인). 그 후 알고

리즘은

와

가 로봇 크기를 고려하여 충돌이 없도록 한 것인지 확인한다.

B-Extend와 B-Rewire는 베지어 곡선 기반 RRT*에서 적용된다. 베지어 곡선은 무차원 파라미터

(

)의 함수로 설계된다.

차수 베지어 곡선의 기본 형태는 다음과 같다.

는 경로 방향을 안내하고 도 6에 도시된 것처럼 베지어 곡선의 평탄도를 결정하는 제어 지점을 나타낸다.

B-Extend 단계(6 라인)에서,

의 부근에서 인근 노드

을 선택하고(4 라인), 3차 베지어 곡선이

중에서

에 도달하도록 생성된다(6 라인). 여기서,

는

중에서 인근 노드 집합이고,

은 도 6의 (a)에 도시된 베지어 곡선의 제어 지점의 집합이다.

,

인근 노드는

,

와 같은 제어 지점에 기초하여

와

사이에서 곡선을 만든다. 제어 지점은 생성된 곡선이 이전 노드의 위치, 속도 및 가속도 프로파일을 보존하도록 설계된다.

3차 베지어 곡선(

)을 생성한 후,

로 미분하여

,

을 포함하는

을 얻을 수 있다.

B-Rewire(17 라인)에서, 공통 화물의 최종 자세 및 위치

가 주어지면, 5차 베지어 곡선(도 6의 (b) 참조)을 이용하여 재배치 단계가 최소 비용으로 수행된다. 이 경우 제어 지점은 초기 및 최종 엔드 조건을 만족하기 위해 다음 수학식에 따른다.

,

는

인 점을 제외하면 수학식 (27)과 동일하게 설정된다.

,

는 초기 지점과 최종 지점에서의

의 시간 미분이다. 이 파라미터들을 설정하여, 곡선의 평탄도를 결정할 수 있다. 5차 베지어 곡선이 제한조건 (28)을 만족하면, 각 지점에서의 위치, 속도 및 가속도는 보존되고, 경로는 클래스

에 속함을 의미한다.

RRT*에서, k번째 노드의 성능지수는 공통화물의 운송거리와 요의 변화율을 이용하여 설정된다(10 라인). 경로에 따른 비용함수는 다음과 같이 정의된다.

은 r번째 인근 노드에서의 요 각도이고,

은 화물의 요 움직임을 조정하는 스케일링 인자이다. 요 각도 변화를 최소화함으로써, 각 비행 매니퓰레이터의 경로는 부드러워질 수 있다. 덧붙여,

은 r번째 인근 노드의 비용이고,

는 r번째 인근 노드와 k번째 노드 사이의 운송거리이다.

,

는 베지어 곡선

에 따른 카테시안 위치(Cartesian position)이다. 시간을 계산하기 위해 x-y 평면에서는 등속도

을 가정한다. 미션 공간이 수직보다 수평으로 큰 경우를 가정한다. 이 경우,

일 때

는

에 대해 베지어 곡선에서 극소 거리이기 때문에, 곡선을 시간 함수로 다음과 같이 나타낼 수 있다.

마지막으로, 협업 운송의 이상 경로(desired path)는 주어진 노드들에서 최소 성능 지수를 만드는 경로를 선택함으로써 획득된다.

도 7에 생성 결과가 도시되어 있다. 이 경우

이고

로 설정한다. 도 7의 (a)는 장애물이 없는 지역에서 생성된 노드의 카테시안 위치를 나타내고, 도 7의 (b)는 RRT*에 의한 샘플링 공간의 최적 경로를 보여준다. 갈색 상자는 사전에 알려진 장애물로 가정한다. 도 7의 (c)에서 샘플링 노드의 수를 증가시켜도 알고리즘의 최적화가 유지됨을 알 수 있다.

다음으로 비행 매니퓰레이터(200)에서 미지의 장애물을 회피하는 방법에 대해 설명하기로 한다.

전술한 RRT*는 사전에 알려진 장애물에 대한 경로를 생성할 수 있다. 하지만, 협업 비행 매니퓰레이터는 새 혹은 드론 등을 만날 수 있고, RRT*는 연산시간 때문에 실시간으로 경로를 생성할 수 없다. 이를 해결하기 위해, DMPs를 적용하여 협업 비행 매니퓰레이터가 운송 중에 미지의 장애물을 회피하도록 한다. DMPs는 베지어 RRT*에 의해 생성된 경로를 학습할 것이다. 문제를 간단히 하기 위해 다음 가정을 사용한다.

가정 1. 수평 공간으로 피할 공간이 충분하다.

가정 2. 장애물의 카테시안 위치는 측정 가능하다.

가정 2는 적절한 비전 시스템을 사용하여 완화시킬 수 있다. DMPs를 유도하기 전에, 상태 변수들을 규정하기로 한다. 2대의 드론이 서로 회피하는 상황을 가정하자. z 방향으로 타 드론을 피할 때, 타 드론으로부터의 다운워시 때문에 비행 성능이 나빠질 수 있다. 또한, 복수의 비행 매니퓰레이터 간의 높이 차이는 수학식 (25)에서 엔드 이펙터의 제한조건 때문에 사전 설정된 고도 차이를 수정하기 어렵게 한다. 이 이유 때문에, 수평 평면에서 i번 비행 매니퓰레이터를 위한 2차원 공간

을 가정한다.

두 로봇 사이의 거리를 유지하기 위해, 리더-팔로워 구조를 사용하며, 이는 복수의 로봇에 대해서도 적용될 수 있다. 진동 상태는 비행 로봇에서 모든 로봇이 이상 거리를 유지하려고 할 때 대형 견고성(formation rigidity)에 대한 성능 저하가 나타날 수 있다. 이를 해결하기 위해, 이상 경로의 진동을 피하고자 협업 비행 매니퓰레이터에서 리더-팔로워 구조를 적용한다.

협업 DMPs 방정식은 다음과 같을 수 있다.

는 미지 장애물의 x-y 위치이고,

는 베지어-RRT*에 의해 획득된 목표 위치이며,

는 리더와 팔로워 사이의 관계를 정의한다. 제1 로봇이 미지의 장애물을 감지하거나, 장애물이 제1 로봇에 가까이 위치하고 있으면,

이고,

가 된다(리더가 1, 팔로워가 0임). 이는 리더가 미지의 장애물을 회피하고 팔로워는 리더와 견고성 제한조건을 유지함을 의미한다. 모든 로봇이 미지의 장애무을 감지하거나 각 비행 로봇와 미지의 장애물 사이의 거리가 동일하면, 모든 비행 로봇을

로 설정할 수 있다. 수학식 (32)에서, i번 비행 매니퓰레이터의 강제 벡터(forcing vector)

는 다음과 같이 정의될 수 있다.

는 k번째 기저함수의 가중치이다.

초기 위상에서 최종 위상까지 가중치 행렬

를 수학식 (25)에 최소제곱법을 적용하여 획득할 수 있다. 도 7의 (b)에서 RRT*에 의해 획득된 경로는, 도 8에 도시된 것처럼 리더 로봇의 학습 경로가 된다. 베지어 곡선을 이용하여 각 비행 매니퓰레이터의 이상 경로를 생성한 후, RRT*로 생성된 이상 경로를 이산화하는데, 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법을 사용한다. 이 단계에서 각 위상

에서의 경로를 획득한다.

견고한 그립 가정에서, 복수의 로봇이 로봇 사이의 거리를 유지하지 못한다면, 높은 내부 힘이 화물에 적용될 수 있다. 또한, 팔로워 로봇이 견고성 제한조건으로 자신의 이상 경로를 따르게 되면, 리더는 팔로워에 의해 생성된 척력(repulsive force) 때문에 미지의 장애물을 회피하지 못할 수 있다. 이러한 상황은 실험적으로 증명된다.

이 문제를 해결하기 위해, 연산의 간단화를 위해 간단한 그레디언트 솔루션(gradient solution)을 사용한다. 이를 위해 다음과 같은 비용 함수를 정의한다.

과

는 리더와 i번째 팔로워의 수평 상태이고,

는 리더와 팔로워 비행 로봇 사이의 이상 거리이다. I번째 팔로워 로봇의

는 음부호의 그레디언트 솔루션에 의해 계산될 수 있다.

는 견고성 이득 행렬이다.

이동성 장애물 회피를 위한 DMPs에서, 엔드 이펙터는 질점(point mass) 모델처럼 고려된다. 하지만, 비행 매니퓰레이터는 충돌에 부서지기 쉬운 프로펠러를 가지고 있기 때문에, 비행 로봇과 화물의 크기를 고려하는 것이 중요하다. 그렇게 하기 위해서 먼저 경계의 크기

를 정의한다.

는 공통 화물의 반경이고,

는 비행 매니퓰레이터의 크기이며,

는 안전 마진 파라미터이다.

일반적으로 미지의 이동 장애물의 크기를 추정하기는 어려우므로,

는 1보다 크게 설정된다.

를 사용하여 복수의 비행 매니퓰레이터와 미지의 물체 사이의 중심점의 포텐셜 함수를 정의한다.

일 때, 포텐셜 함수는 도 9에 도시된 것과 같을 수 있다.

에 대한 음부호의 그레디언트에 의해,

를 획득할 수 있다.

마지막으로, 유인 시스템(attracting system)이

와

에 의해 수정되기 때문에 유인 시스템의 평형상태를 검토해야 한다. 일반적으로 미지의 이동 장애물은 시간이 경과함에 따라 리더로부터 멀어진다. 즉

이 된다.

리더는 목표 위치로 수렴할 것이다. 그 후 팔로워 또한 목표 위치로 수렴하게 되는데, 이는 팔로워가

는 사용하지 않고

만을 사용하여 경로를 수정하기 때문이다.

와

를 사용하면, 협업 비행 매니퓰레이터는 도 10에 도시된 것처럼 DMPs를 사용하여 물체와 로봇의 크기를 고려하여 미지의 이동 장애물을 회피하게 된다. 리더 로봇은 미지의 장애물의 가상의 경계

와 중심점

사이의 척력을 계산한다. 그 후 팔로워는 리더의 수정 경로를 수신함으로써 리더와의 거리를 유지한다. 제안 알고리즘으로 비행 매니퓰레이터는 미지의 장애물을 회피하게 된다.

본 실시예에서는 복수의 비행 매니퓰레이터를 이용한 협업 운송을 위한 경로 생성 및 비행 제어 기법이 개시된다. 복수의 비행 매니퓰레이터와 공통 화물로 구성된 구속 연쇄 기법의 동역학은 견고한 그립 가정으로 설명될 수 있다. 이 동역학에 기초하여, 적응형 슬라이딩 모드 제어기가 불확실성 혹은 그립 오차를 모델링하게 위해 다루어진다. 베지어 RRT* 알고리즘을 이용함으로써 어수선한 환경에서 목표 위치로 화물을 운송하기 위한 각 비행 매니퓰레이터의 이상 경로가 획득된다. RRT*에 의한 경로 생성 이후, DMPs는 미지의 장애물을 회피하기 위해 x-y 방향에서 이상 경로를 수정한다.

상술한 본 실시예에 따른 협업 비행 운송 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

10: 협업 비행 운송 시스템 100: 비행 제어 서버
110: 환경 정보 획득 모듈 120: 비행 경로 생성 모듈
130: 비행 경로 학습 모듈 140: 서버 통신 모듈
200, 200-1~N: 비행 매니퓰레이터 210: 매니퓰레이터 통신 모듈
220: 비행 제어 모듈 230: 장애물 정보 획득 모듈
240: 온라인 장애물 회피 모듈 250: 간격 유지 모듈

Claims

복수의 비행 매니퓰레이터가 공통 화물을 협업하여 비행 운송하도록 비행 제어하는 서버로서,
상기 공통 화물의 출발지점부터 목표지점을 잇는 루트 중에 위치하는 사전에 알려진 장애물 정보를 포함하는 환경 정보를 획득하는 환경 정보 획득 모듈;
상기 장애물 정보에 기초하여 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 대해 상기 출발지점부터 상기 목표지점까지 장애물을 회피하여 이동 가능한 비행 경로를 오프라인에서 생성하는 비행 경로 생성 모듈; 및
상기 비행 경로를 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 전송하는 서버 통신 모듈을 포함하는 비행 제어 서버.
제1항에 있어서,
상기 비행 경로 생성 모듈은 베지어 곡선 기반의 RRT*(Rapidly-exploring Random Tree star) 기법을 적용하여 상기 비행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 비행 제어 서버.
제1항에 있어서,
상기 비행 경로에 대해 이산화(discretization)를 수행하고, 이에 대해 최소제곱법을 수행하여 이산화된 경로에 대한 이득을 계산하고, 상기 이득을 활용하여 상기 이산화된 경로를 부드러운 경로로 만들어 주는 비행 경로 학습 모듈을 더 포함하는 비행 제어 서버.
제3항에 있어서,
상기 이산화된 경로를 생성하는 과정에서 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법(shape-preserving piecewise cubic interpolation)이 적용되는 것을 특징으로 하는 비행 제어 서버.
다자유도 로봇팔을 가지고 있어 타 비행 매니퓰레이터와 협업하여 공통 화물을 목표지점까지 비행 운송하는 비행 매니퓰레이터로서,
사전에 알려진 장애물을 회피하도록 비행 제어 서버에서 생성된 비행 경로를 수신하는 매니퓰레이터 통신 모듈;
상기 비행 경로를 따라 비행이 이루어지도록 제어하는 비행 제어 모듈;
비행 중에 미지의 장애물이 발견된 경우, 상기 미지의 장애물에 대한 정보를 획득하는 장애물 정보 획득 모듈;
가상 리더로서 선택된 경우, 상기 미지의 장애물의 크기를 고려하여 상기 미지의 장애물을 회피하는 리더 수정 경로를 생성하여 상기 타 비행 매니퓰레이터에 전송하는 온라인 장애물 회피 모듈; 및
가상 팔로워로서 선택된 경우, 상기 타 비행 매니퓰레이터 중에서 가상 리더로부터 수신한 리더 수정 경로에 상응하여 상기 가상 리더와의 간격을 지속적으로 유지하는 팔로워 수정 경로를 생성하는 간격 유지 모듈을 포함하는 비행 매니퓰레이터.
제5항에 있어서,
상기 비행 매니퓰레이터는 상기 미지의 장애물을 최초 발견하거나 가장 근접한 경우에 상기 가상 리더로 선택되는 것을 특징으로 하는 비행 매니퓰레이터.
제5항에 있어서,
상기 비행 제어 모듈은 구속 연쇄(closed chain) 기법 기반의 운동방정식을 사용하여 설계된 적응형 슬라이딩 모드 제어기(adaptive sliding mode controller)인 것을 특징으로 하는 비행 매니퓰레이터.
제5항에 있어서,
상기 장애물 정보 획득 모듈은 비행 경로의 전방을 촬영한 영상의 분석을 통해 장애물 여부를 파악하고, 장애물에 대한 정보를 획득하는 비전 센서인 것을 특징으로 하는 비행 매니퓰레이터.
복수의 비행 매니퓰레이터가 공통 화물을 협업하여 비행 운송하도록 하는 비행 제어 서버에서 수행되는 협업 비행 운송 방법으로서,
(a) 상기 공통 화물의 출발지점부터 목표지점을 잇는 루트 중에 위치하는 사전에 알려진 장애물 정보를 포함하는 환경 정보를 획득하는 단계;
(b) 상기 장애물 정보에 기초하여 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 대해 상기 출발지점부터 상기 목표지점까지 장애물을 회피하여 이동 가능한 비행 경로를 오프라인에서 생성하는 단계; 및
(c) 상기 비행 경로를 상기 복수의 비행 매니퓰레이터 각각에 전송하는 단계를 포함하는 협업 비행 운송 방법.
제9항에 있어서,
상기 단계 (b)는 베지어 곡선 기반의 RRT*(Rapidly-exploring Random Tree star) 기법을 적용하여 상기 비행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 협업 비행 운송 방법.
제9항에 있어서,
상기 단계 (b)와 (c) 사이에,
상기 비행 경로에 대해 이산화(discretization)를 수행하는 단계;
최소제곱법을 수행하여 이산화된 경로에 대한 이득을 계산하는 단계;
상기 이득을 활용하여 상기 이산화된 경로를 부드러운 경로로 만들어 주는 단계를 더 포함하는 협업 비행 운송 방법.
제11항에 있어서,
상기 이산화를 수행하는 단계에서 형상 보존 구간적 큐빅 보간 기법(shape-preserving piecewise cubic interpolation)이 적용되는 것을 특징으로 하는 협업 비행 운송 방법.
다자유도 로봇팔을 가지고 있어 타 비행 매니퓰레이터와 협업하여 공통 화물을 목표지점까지 비행 운송하는 비행 매니퓰레이터에서 수행되는 협업 비행 운송 방법으로서,
사전에 알려진 장애물을 회피하도록 비행 제어 서버에서 생성된 비행 경로를 수신하는 단계;
상기 비행 경로를 따라 비행이 이루어지도록 제어하는 단계;
비행 중에 미지의 장애물이 발견된 경우, 상기 미지의 장애물에 대한 정보를 획득하는 단계;
상기 미지의 장애물과의 관계에 따라 가상 리더 혹은 가상 팔로워로서 기능하는 단계를 포함하는 협업 비행 운송 방법.
제13항에 있어서,
상기 비행 매니퓰레이터는 상기 미지의 장애물을 최초 발견하거나 가장 근접한 경우에 상기 가상 리더로 선택되는 것을 특징으로 하는 협업 비행 운송 방법.
제14항에 있어서,
가상 리더로서 선택된 경우, 상기 미지의 장애물의 크기를 고려하여 상기 미지의 장애물을 회피하는 리더 수정 경로를 생성하는 단계;
상기 리더 수정 경로를 상기 타 비행 매니퓰레이터에 전송하는 단계; 및
상기 리더 수정 경로에 따라 비행하는 단계를 더 포함하는 협업 비행 운송 방법.
제14항에 있어서,
가상 팔로워로서 선택된 경우, 상기 타 비행 매니퓰레이터 중에서 가상 리더로부터 리더 수정 경로를 수신하는 단계;
상기 리더 수정 경로에 상응하여 상기 가상 리더와의 간격을 지속적으로 유지하는 팔로워 수정 경로를 생성하는 단계; 및
상기 팔로워 수정 경로에 따라 비행하는 단계를 더 포함하는 협업 비행 운송 방법.