KR20200061900A - 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법 - Google Patents

로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예들은 로봇의 외부에 구비되는 외피, 상기 외피를 상기 로봇에 부착시키는 연결부, 상기 외피 또는 상기 연결부의 변형을 감지하여 변형정보를 생성하는 센서부 및 상기 변형정보 및 로봇모션정보를 전달받고 상기 변형정보 및 상기 로봇모션정보를 기초로 로봇의 충돌을 감지하는 충돌감지부를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템을 제공한다.
이에, 본 발명의 실시예들은 저비용으로 충돌력을 측정하고 충돌력을 저감할 수 있으며 다양한 형상의 로봇에 대해서도 저비용으로 용이하게 로봇피부를 이용하여 충돌을 감지할 수 있다.

Description

로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR COLLISION RECOGNITION USING ROBOT SKIN}
본 발명은 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 로봇 외부에 로봇피부를 부착하여 로봇의 충돌을 감지하고 충돌력을 저감시키는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법에 관한 것이다.
충돌 감지에 있어서, 종래에는 충돌에 의한 접촉력을 직접 측정하거나 충돌에 의한 조인트 토크 외란을 측정하여 충돌 상황을 추정하였다. 전자의 경우, 로봇 표면에 접촉력 감지를 위한 택타일 센서가 장착되어야 하므로 시스템이 복잡해지고 비용이 증가하는 단점이 있다. 후자의 경우, 고가의 조인트 토크 센서를 사용하지 않으면서 외란 토크를 측정하는 방법이 개발되었지만, 충돌 발생 위치를 조인트 토크 정보만으로는 알아내기 어렵다는 단점이 존재한다.
이러한 단점을 해결하기 위하여 접촉력을 낮은 비용으로 측정하기 위한 방법들이 고안되었다. 이와 관련된 종래기술을 살펴보면 다음과 같다.
한국공개특허 제10-2017-0026462호는 매체가 외부로부터 각각의 개별 보호 요소에 공급되지 않지만, 보호 요소들은 그들 내부에서, 압력 센서 외에, 압력 증가 디바이스를 또한 포함하고, 상기 압력 증가 디바이스는 매체, 바람직하게는 주변 공기를 흡인하고, 그리고 보호 요소의 내부에서 압력을 발생시키고, 상기 압력은 제어 디바이스로부터 조정가능한 방식으로, 작업 공간 내에서 매체로 충전된 보호 커버들의 압력 센서들에 의해서, 제조, 운반, 검사 또는 서비스 로봇들 및 그들의 매니퓰레이터들과 같은 고정식 또는 자율 이동식 핸들링 장치의 전방에서 사람들과 고정식 또는 자율 이동식 장애물들의 충돌로부터의 보호 방법 및 보호 디바이스에 관한 발명을 개시한다.
그러나, 종래기술은 외부로부터 가해지는 접촉력을 외피 내부의 압력 변화로 측정하므로 내부의 압력을 조절하기 위해 유체 흡인기 등의 구성이 필요하여 센싱 시스템이 복잡해지고 내부에 유체를 가둘 수 있는 밀폐된 주머니 구조로 형상이 한정되어 다양한 형상의 로봇에 적용되기 어렵다는 단점이 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들은 외피, 외피를 로봇에 부착시키는 연결부, 변형 감지 센서 및 충돌을 감지하는 충돌감지부를 포함하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 트러스 구조로 형성되는 외피를 포함하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 외피와 연결부를 연결하거나 복수의 연결부를 연결하는 연결보조부를 포함하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함하는 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단하는 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 변형정보를 외피 또는 연결부에 작용하는 관성력에 의한 변형정보, 외피 또는 연결부에 작용하는 공기 저항에 의한 변형정보 또는 외피 간 접촉에 의한 변형정보로 나누어 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하는 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 인공신경망 또는 기계학습을 이용하여 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하는 충돌감지 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예는 로봇의 외부에 구비되는 외피, 상기 외피를 상기 로봇에 부착시키는 연결부, 상기 외피 또는 상기 연결부의 변형을 감지하여 변형정보를 생성하는 센서부 및 상기 변형정보 및 로봇모션정보를 전달받고 상기 변형정보 및 상기 로봇모션정보를 기초로 로봇의 충돌을 감지하는 충돌감지부를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템을 제공한다.
일 실시예에서, 상기 로봇모션정보는 로봇관절의 위치좌표, 속도 또는 토크 값을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 외피는 트러스 구조로 형성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템은, 상기 외피와 상기 연결부를 연결하거나 복수의 상기 연결부를 연결하는 연결보조부를 포함하여 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센서부는 상기 외피 또는 연결부에 삽입되거나 부착되어 상기 외피 또는 연결부의 변형을 감지할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센서부는 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 충돌감지부는 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 상기 로봇모션정보 및 상기 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 상기 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 상기 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 상기 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단할 수 있고 상기 전달받은 변형정보는 로봇작동 중에 상기 센서부에서 생성된 것에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 충돌감지부는 상기 변형정보를 상기 외피 또는 연결부에 작용하는 관성력에 의한 변형정보, 상기 외피 또는 연결부에 작용하는 공기 저항에 의한 변형정보 또는 상기 외피 간 접촉에 의한 변형정보로 나누어 상기 상관관계를 추정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 충돌감지부는 인공신경망 또는 기계학습을 이용하여 상기 상관관계를 추정할 수 있다.
또한, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예는 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하는 학습단계, 로봇의 외부에 구비되는 외피 또는 상기 외피를 상기 로봇에 부착시키는 연결부의 변형을 감지하여 변형정보를 생성하는 센싱단계 및 상기 생성된 변형정보 및 대응하는 로봇모션정보를 전달받고 상기 전달받은 변형정보 및 로봇모션정보와 상기 상관관계를 기초로 로봇의 충돌을 감지하는 충돌감지단계를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법을 제공한다.
이상과 같이, 본 발명의 실시예들은 외피, 외피를 로봇에 부착시키는 연결부, 변형 감지 센서 및 충돌을 감지하는 충돌감지부를 포함하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템 및 방법을 제공함으로써, 저비용으로 충돌력을 측정하고 충돌력을 저감할 수 있으며 다양한 형상의 로봇에 대해서도 저비용으로 용이하게 로봇피부를 이용하여 충돌을 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 트러스 구조로 형성되는 외피를 포함함으로써, 충돌력을 분산시켜서 충격을 완화하고 접촉에 의한 변형을 센서 부착 지점으로 집중시켜서 변형을 정밀하고 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 외피와 연결부를 연결하거나 복수의 연결부를 연결하는 연결보조부를 포함하는 로봇피부를 이용함으로써, 접촉에 의한 변형을 센서 부착 지점으로 집중시켜서 변형을 정밀하고 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함함으로써, 저비용으로 접촉에 의한 변형을 정밀하고 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 변형정보를 외피 또는 연결부에 작용하는 관성력에 의한 변형정보, 외피 또는 연결부에 작용하는 공기 저항에 의한 변형정보 또는 외피 간 접촉에 의한 변형정보로 나누어 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 인공신경망 또는 기계학습을 이용하여 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
이상의 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 외피의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 외피 표면의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 센서부의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 연결보조부의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 제어장치의 일례를 예시적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 7은 본 발명에 따른 신경망모델의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 신경망모델의 다른 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법의 일례를 예시적으로 나타낸 순서도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예들에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예들에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 본 실시예들은 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
또한, 이하에 첨부되는 도면들은 본 발명의 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 실시예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다.
이하의 실시예들에서 개시되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템에 대해 각 도면을 참조하여 보다 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 로봇피부(100) 및 제어장치(200)를 포함하여 구성되고 로봇피부(100)는 외피(110), 연결부(120), 센서부(130)를 포함하여 구성된다.
로봇피부(100)는 로봇표면(A)에 부착되어 로봇에 가해지는 충돌력을 완화함으로써 로봇을 보호할 수 있고 로봇에 가해지는 충돌력을 감지하여 통신 네트워크를 통해 제어장치(200)에 전송할 수 있다.
여기에서, 통신 네트워크는 유선 또는 무선 통신망을 포함하는 넓은 개념의 네트워크를 의미할 수 있다.
제어장치(200)는 통신 네트워크를 통해 로봇피부(100)의 센서부(130)와 연결될 수 있고 서버, PC, 노트북, 휴대폰, 스마트 폰(2G/3G/4G/LET, smart phone), PMP(Portable Media Player), PDA(Personal Digital Assistant) 및 타블렛 PC(Tablet PC) 중 어느 하나일 수 있다
또한, 제어장치(200)는 로봇관절(300)에 구비된 센서와 연결되어 로봇관절의 위치좌표, 속도 또는 토크 값 등을 포함하는 로봇모션정보를 입력받을 수 있다.
또한, 제어장치(200)는 로봇피부(100)의 센서부(130) 및 로봇관절(300)의 센서부로부터 수신한 정보를 이용하여 로봇의 충돌여부 및 충돌위치를 판단할 수 있다.
제어장치(200)의 세부적인 구성은 도 6과 관련하여 살펴본다.
외피(110)는 로봇의 외부에 구비될 수 있고 유연한 판 형태를 가질 수 있으며 탄성 변형될 수 있다. 또한, 외피(110)는 연결부(120)와 결합될 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 외피의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 외피(110)는 연속된 하나의 표면으로 형성될 수도 있고(110a) 구멍이 뚫려 있는 구조체 형태의 표면으로 형성될 수도 있다(110b).
외피(110)는 재질 및 구조적 특성을 이용하여 충돌 또는 접촉에 의해 발생한 힘을 저감 시키면서 해당 힘을 전달하여 센서부(130)에서 변형을 감지할 수 있도록 한다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명에 따른 외피 표면의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 일 실시예에 따른 외피(110) 표면은 구멍이 뚫려 있는 구조체 형태로서 동일한 크기의 삼각형(도 3a) 또는 육각형(도 3b)이 연속적으로 배치되도록 구성될 수 있다.
한편, 외피(110) 표면을 도 3a와 유사한 형태인 트러스 구조(Truss Structure)로 형성하면 외피(110) 표면에 충돌력이 작용하더라도 충돌력 중에서 외피(110) 표면과 평행한 성분의 힘이 트러스 구조를 형성하는 삼각형의 각 변으로 분산되어 상쇄되므로 충격을 완화할 수 있고 외피(110) 표면의 형태를 잘 유지할 수 있다.
또한, 외피(110) 표면을 트러스 구조(Truss Structure)로 형성하면 전술한 바와 같이 외피(110) 표면의 형태를 잘 유지할 수 있으므로 충돌력 또는 접촉에 의한 변형이 충돌력 작용점 또는 접촉점 주변에서만 발생하므로 충돌력 작용점 또는 접촉점과 인접한 센서에서만 변형이 감지되어 충돌위치를 정확하게 산출할 수 있다.
연결부(120)는 도 2와 같이, 탄성 변형이 가능한 기둥 형태로 형성될 수 있고 외피(110) 및 로봇표면(A)에 부착되어 외피(110)를 로봇에 부착시킬 수 있다.
센서부(130)는 외피(110) 또는 연결부(120)에 삽입되거나 부착될 수 있고 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함하여 구성될 수 있다.
여기에서, 스트레인 게이지는 변형 또는 압력을 측정하는 장치로 주로 변형, 압력에 의한 저항 값 변화를 이용하고 정전용량식 압력센서는 변형 또는 압력을 측정하는 장치로 변형, 압력에 의한 전극 사이의 정전용량 변화를 이용한다.
또한 여기에서, 전도성 섬유는 전기가 통할 수 있는 섬유로서 변형 또는 압력에 의한 저항 변화를 이용하여 변형 또는 압력을 측정할 수 있고 홀 자기 센서는 변형 또는 압력에 의한 자석과 홀 센서 사이의 자기장 변화를 이용하여 변형 또는 압력을 측정할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 센서부의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 센서부(130)는 외피(110)에 삽입 또는 부착되거나(130b) 연결부(120)에 삽입 또는 부착될 수 있다(130a, 130b, 130c). 또한, 센서부(130)는 전도성 섬유를 포함하여 구성될 수도 있고(130a) 홀 자기 센서를 포함하여 구성될 수도 있고(130b) 스트레인 게이지를 포함하여 구성될 수도 있으며(130c) 정전용량식 압력센서를 포함하여 구성될 수도 있다(130d).
도 4에서, 외피(110)에 충돌력이 작용하여 외피(110)가 변형되면 변형에 의해 외피(110) 또는 연결부(120)에 삽입 또는 부착된 센서부(130)에 포함된 전도성 섬유의 저항(130a), 자석과 홀 센서 사이의 자기장(130b), 스트레인 게이지의 저항(130c) 또는 전극 사이의 정전용량(130d)이 변함으로써 센서부(130)는 변형을 감지할 수 있다.
한편, 도 4에서, 센서부(130b)의 홀센서는 로봇표면(A)에 부착되고 자석은 외피(110)의 안쪽 표면에 부착될 수 있다.
또한, 센서부(130)는 외피(110) 또는 연결부(120)의 변형을 감지하여 변형정보를 생성할 수 있고 생성된 변형정보를 제어장치(200)에 송신할 수 있다. 여기에서, 변형정보에는 센서부(130)의 식별자 및 측정된 변형 값이 포함될 수 있다.
이와 같이, 센서부(130)를 연결부(120)에 삽입 또는 부착함으로써, 외피(110)로부터 전달받은 충돌력이 집중되는 연결부(120)의 변형을 감지할 수 있으므로 충돌력 감지의 정밀도 및 정확도를 향상시킬 수 있고 센서부(130)를 연결부(120)에만 삽입 또는 부착하면 되므로 비용을 절약할 수 있다.
또한, 센서부(130)는 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함함으로써, 저비용으로 접촉에 의한 변형을 정밀하고 정확하게 감지할 수 있다.
연결보조부(140)는 외피(110)와 연결부(120)를 연결하거나 복수의 연결부(120)를 연결할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 연결보조부의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 연결보조부(140)는 외피(110)와 연결부(120)를 연결할 수도 있고(140a) 연결부(120)와 연결부(120)를 연결할 수도 있다(140b).
이와 같이, 연결보조부(140)는 외피(110)와 연결부(120)를 연결하거나 복수의 연결부(120)를 연결함으로써 접촉에 의한 변형을 센서 부착 지점으로 집중시켜서 변형을 정밀하고 정확하게 감지할 수 있다.
즉, 센서부(130)로부터 멀리 떨어진 곳에 충돌력이 작용한 경우라도 충돌력이 전달되면서 발생하는 손실을 감소시키면서 센서부(130)에 전달되도록 하여 적은 수의 센서부(130)만으로도 충돌력 감지의 정밀도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.
이와 같이, 로봇피부(100)는 외피(110), 외피(110)를 로봇에 부착시키는 연결부(120), 변형 감지 센서부(130)를 포함함으로써, 저비용으로 충돌력을 감지하고 충돌력을 저감할 수 있으며 다양한 형상의 로봇에 대해서도 저비용으로 용이하게 로봇피부를 이용하여 충돌감지를 할 수 있다.
제어장치(200)의 각 구성과 관련하여 도 6을 살펴본다.
도 6은 본 발명에 따른 제어장치의 일례를 예시적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 제어장치(200)는 입력부(210), 충돌감지부(220), 출력부(230), 송수신부(240), 데이터베이스(250) 및 제어부(260)을 포함하여 구성된다.
입력부(210)는 외피(110) 또는 연결부(120)의 변형을 감지한 변형정보를 센서부(130)로부터 송수신부(240)를 통해 전송받거나 데이터베이스(250)로부터 변형정보를 입력받을 수 있다.
또한, 입력부(210)는 로봇관절(300)의 위치좌표, 속도 또는 토크 값을 포함하는 로봇모션정보를 로봇관절(300)의 센서부로부터 송수신부(240)를 통해 전송받거나 데이터베이스(250)로부터 로봇모션정보를 입력받을 수 있다.
충돌감지부(220)는 변형정보 및 로봇모션정보를 전달받고 전달받은 변형정보 및 로봇모션정보를 기초로 로봇의 충돌을 감지할 수 있다.
구체적으로, 충돌감지부(220)는 (i) 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 (ii) 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 센서부(130)에서 생성되어 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단할 수 있다.
(i) 과 (ii) 에 대해 순서대로 살펴본다.
(i)과 관련하여, 충돌감지부(220)는 로봇에 충돌이 발생하지 않는 안전한 상태에서 로봇모션정보 및 변형정보를 이용하여 로봇모션과 로봇피부(100) 변형의 상관관계를 추정할 수 있다.
여기에서, 로봇에 충돌이 발생하지 않는 상태에서의 로봇모션과 로봇피부(100) 변형의 상관관계를 추정하는 이유는 로봇피부(100)는 충돌 외에도 관성력, 공기저항, 외피(110) 간 접촉, 로봇피부(100)의 무게 등에 의해서도 변형이 발생할 수 있고 이러한 변형은 로봇모션과 밀접한 관련이 있기 때문이다.
여기에서, 외피(110) 간 접촉은 예컨대 로봇 팔이 접혔을 경우에 로봇 팔에 부착된 로봇피부(100)의 외피(110) 간에 접촉하는 것을 의미할 수 있다.
또한 여기에서, 로봇피부(100)의 무게는 예컨대 로봇팔이 수평으로 놓여진 경우에 로봇팔을 둘러싸고 있는 로봇피부(100)에 작용하는 중력에 의해 로봇팔의 상부에 위치한 센서부(130)에는 압축응력(compressive stree)이 작용하고 로봇팔의 하부에 위치한 센서부(130)에는 인장응력(tensile stree)이 작용하는 것을 의미할 수 있다. 로봇피부(100)에 작용하는 중력에 의한 응력은 로봇의 자세 및 로봇피부의 위치에 따라 상이할 수 있다.
또한 여기에서, 로봇모션과 변형 간 상관관계는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network) 등의 인공신경망 또는 강화학습(Reinforcement Learning), SVM(Support Vector Machine) 등의 기계학습(machine learning)을 통해 추정할 수 있다.
충돌감지부(220)가 DNN, RNN 과 같은 신경망모델을 이용하여 로봇모션과 로봇피부(100) 변형 간의 상관관계를 추정하는 방법은 도 7 및 도 8에서 살펴본다. 나머지 방법들은 도 7 및 도 8의 분류 및 학습 방법을 응용하여 구현될 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 신경망모델의 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 신경망모델은 로봇모션정보를 입력받으면 대응하는 로봇피부(100)의 변형정보가 출력되도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 입력층에 27개의 뉴런을 구비하여 각 뉴런에는 총 3개의 로봇관절에 대한 위치(P1, P2, P3), 속도(V1, V2, V3) 및 토크(T1, T2, T3)에 대해서 X, Y, Z 축의 값이 입력되고 출력층에 n개의 뉴런을 구비하여 각 뉴런에는 n개의 센서부(120)의 변형정보에 포함된 변형 값(D1~Dn)이 출력되도록 구성될 수 있다.
충돌감지부(220)는 3개의 관절로 구성되고 n개의 센서부를 포함하는 로봇피부(100)가 부착된 로봇에 대해서 로봇에 충돌이 발생하지 않는 상태에서의 로봇모션정보 및 대응하는 로봇피부(100)의 변형정보를 이용하여 도 7의 신경망모델을 학습시켜서 로봇모션과 로봇피부(100) 변형 간의 상관관계를 추정할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 신경망모델의 다른 일례를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 신경망모델은 로봇모션정보 및 변형정보를 입력받으면 대응하는 로봇피부(100)의 변형정보가 관성력, 공기저항, 외피 간 접촉에 의한 변형 별로 출력되도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 입력층에 27+n개의 뉴런을 구비하여 각 뉴런에는 총 3개의 로봇관절에 대한 위치(P1, P2, P3), 속도(V1, V2, V3) 및 토크(T1, T2, T3)에 대해서 X, Y, Z 축의 값 및 n개의 센서부(120)의 변형정보에 포함된 변형 값(D1~Dn)이 입력되고 출력층에 3*n개의 뉴런을 구비하여 각 뉴런에는 관성력(Di), 공기저항(Dr), 외피접촉(Dc)에 대해서 각각 n개의 센서부(120)의 변형정보에 포함된 변형 값(Di1~Din, Dr1~Drn, Dc1~Dcn)이 출력되도록 구성될 수 있다.
충돌감지부(220)는 도 7과 같이, 3개의 관절로 구성되고 n개의 센서부를 포함하는 로봇피부(100)가 부착된 로봇에 대해서 로봇에 충돌이 발생하지 않는 상태에서의 로봇모션정보 및 대응하는 로봇피부(100)의 변형정보를 이용하여 도 8의 신경망모델을 학습시켜서 로봇모션과 로봇피부(100) 변형 간의 상관관계를 추정할 수 있다.
다만, 도 8의 신경망모델은 도 7과 달리, 각 변형정보에 포함된 변형 값에 대해서 관성력에 의한 변형 값, 공기저항에 의한 변형 값, 외피접촉에 의한 변형 값을 미리 구별하고 구별된 값들이 출력되도록 학습시켜야 한다.
충돌감지부(220)는 도 7 또는 도 8의 방법에 한정되지 않고 다양한 방법으로 신경망모델을 학습시켜서 상관관계를 추정할 수 있고 신경망모델을 사용하지 않는 다른 기계학습 방법을 이용하여 상관관계를 추정할 수도 있다.
(ii)와 관련하여, 충돌감지부(220)는 로봇을 충돌이 발생할 수 있는 불안전한 상태에서 작동시키고 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 센서부(130)에서 생성되어 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단할 수 있다.
즉, 충돌감지부(220)는 도 7 또는 도 8의 학습이 완료된 신경망모델에 새로 입력받은 로봇작동 중의 로봇모션정보를 입력하여 산출된 변형정보(출력정보)와 로봇작동 중에 센서부(130)에서 새로 생성되어 입력부(210)를 통해 전달받은 변형정보를 비교하여 예외적인 특성을 가지는 변형 값이 있는지 판단하고 예외적인 특성을 갖는 변형 값이 있다면 충돌이 발생하였고 예외적인 변형 값을 갖는 센서부(130)의 위치에 충돌이 발생했음을 판단할 수 있다.
한편, 충돌감지부(220)는 도 8의 학습이 완료된 신경망모델을 이용하는 경우에는 새로 입력받은 로봇작동 중의 로봇모션정보뿐만 아니라 로봇작동 중에 센서부(130)에서 새로 생성되어 입력부(210)를 통해 전달받은 변형정보도 함께 입력해야 한다.
또한, 충돌감지부(220)가 충돌을 감지한 경우에 충돌감지부(220)는 출력부(230)에 충돌했음을 알리고 충돌위치를 전달할 수 있다.
이와 같이, 충돌감지부(220)는 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 충돌감지부(220)는 변형정보를 외피 또는 연결부에 작용하는 관성력에 의한 변형정보, 외피 또는 연결부에 작용하는 공기 저항에 의한 변형정보 또는 외피 간 접촉에 의한 변형정보로 나누어 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 충돌감지부(220)는 인공신경망 또는 기계학습을 이용하여 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정함으로써, 충돌에 의한 변형을 정확하게 감지할 수 있다.
출력부(230)는 충돌감지부(220)로부터 충돌했음을 알리는 정보를 수신한 경우에는 출력장치(미도시됨)에 충돌 경고음 또는 충돌 경고 화면을 출력할 수 있고 충돌감지부(220)로부터 충돌위치를 전달받은 경우에는 충돌위치를 출력할 수 있다.
송수신부(240)는 입력부(210)가 센서부(130)로부터 변형정보를 수신하고 로봇관절의 센서부로부터 로봇모션정보를 수신할 수 있도록 한다.
데이터베이스(250)는 변형정보, 로봇모션정보, 추정된 상관관계 등을 저장할 수 있다.
이러한 데이터베이스(250)는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 개념으로서, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라, 파일 시스템에 기반한 데이터 기록 등을 포함하는 넓은 의미의 데이터베이스도 포함하여 지칭하며, 단순한 로그의 집합이라도 이를 검색하여 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서 말하는 데이터베이스의 범주안에 포함된다.
마지막으로, 제어부(260)는 제어장치(200)의 전체적인 동작을 제어하고, 입력부(210), 충돌감지부(220), 출력부(230), 송수신부(240) 및 데이터베이스(250) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법의 일례를 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법(400)은 학습단계(S410), 센싱단계(S420) 및 충돌감지단계(S430)를 포함하여 구성된다.
학습단계(S410)에서, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정할 수 있다.
이 때에, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network)등의 인공신경망 또는 강화학습(Reinforcement Learning), SVM(Support Vector Machine) 등의 기계학습(machine learning)을 통해 로봇모션과 변형 간 상관관계를 추정할 수 있다.
또한, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 상관관계 추정에 사용된 로봇모션정보 및 변형정보를 이용하여 학습결과를 평가하고 학습결과의 정확도가 예컨대 95% 미만이면 상관관계 추정에 사용된 로봇모션정보 및 변형정보를 이용하여 재학습을 시킬 수 있다.
센싱단계(S420)에서, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 로봇의 외부에 구비되는 외피(110) 또는 외피(110)를 로봇에 부착시키는 연결부(120)의 변형을 감지하여 변형정보를 생성할 수 있다.
충돌감지단계(S430)에서, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 센싱단계(S420)에서 생성된 변형정보 및 대응하는 로봇모션정보를 전달받고 전달받은 변형정보 및 로봇모션정보와 상관관계를 기초로 로봇의 충돌을 감지할 수 있다.
여기에서, 대응하는 로봇모션정보란 센싱단계(S420)에서 변형정보를 센싱할 때의 로봇모션정보를 의미할 수 있다.
구체적으로, 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템(10)은 로봇을 충돌이 발생할 수 있는 불안전한 상태에서 작동시키고 추정된 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 센서부(130)에서 생성되어 전달받은 변형정보를 비교하여 예외적 특성을 갖는 변형정보가 있는지를 기준으로 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단할 수 있다.
이상에서와 같이, 본 출원의 바람직한 실시예 들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템
100 : 로봇피부
110 : 외피 120 : 연결부
130 : 센서부 140 : 연결보조부
200 : 제어장치
210 : 입력부 220 : 충돌감지부
230 : 출력부 240 : 송수신부
250 : 데이터베이스 260 : 제어부
300 : 로봇관절
400 : 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법

Claims (10)

  1. 로봇의 외부에 구비되는 외피;
    상기 외피를 상기 로봇에 부착시키는 연결부;
    상기 외피 또는 상기 연결부의 변형을 감지하여 변형정보를 생성하는 센서부; 및
    상기 변형정보 및 로봇모션정보를 전달받고 상기 변형정보 및 상기 로봇모션정보를 기초로 로봇의 충돌을 감지하는 충돌감지부를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로봇모션정보는 로봇관절의 위치좌표, 속도 또는 토크 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 외피는 트러스 구조로 형성되는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템은,
    상기 외피와 상기 연결부를 연결하거나 복수의 상기 연결부를 연결하는 연결보조부를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 센서부는 상기 외피 또는 연결부에 삽입되거나 부착되어 상기 외피 또는 연결부의 변형을 감지하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 센서부는 스트레인 게이지, 정전용량식 압력센서, 전도성 섬유 또는 홀 자기 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 충돌감지부는 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 상기 로봇모션정보 및 상기 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하고 상기 상관관계를 이용하여 로봇작동 중의 상기 로봇모션정보에 대응하는 변형정보를 산출하고 산출된 변형정보와 로봇작동 중에 상기 전달받은 변형정보를 비교하여 충돌발생 여부 또는 충돌발생 위치를 판단하고,
    상기 전달받은 변형정보는 로봇작동 중에 상기 센서부에서 생성된 것에 해당하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 충돌감지부는 상기 변형정보를 상기 외피 또는 연결부에 작용하는 관성력에 의한 변형정보, 상기 외피 또는 연결부에 작용하는 공기 저항에 의한 변형정보 또는 상기 외피 간 접촉에 의한 변형정보로 나누어 상기 상관관계를 추정하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 충돌감지부는 인공신경망 또는 기계학습을 이용하여 상기 상관관계를 추정하는 것을 특징으로 하는 로봇피부를 이용한 충돌감지 시스템.
  10. 로봇에 충돌이 발생하지 않은 상태에서의 로봇모션정보 및 변형정보를 기초로 로봇모션과 변형의 상관관계를 추정하는 학습단계;
    로봇의 외부에 구비되는 외피 또는 상기 외피를 상기 로봇에 부착시키는 연결부의 변형을 감지하여 변형정보를 생성하는 센싱단계; 및
    상기 생성된 변형정보 및 대응하는 로봇모션정보를 전달받고 상기 전달받은 변형정보 및 로봇모션정보와 상기 상관관계를 기초로 로봇의 충돌을 감지하는 충돌감지단계를 포함하여 구성되는 로봇피부를 이용한 충돌감지 방법.
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