KR20230108154A - 건설 기계의 유압 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

건설 기계의 유압 제어 방법은, 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고, 상기 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하고, 그리고 상기 제어 신호를 통해 상기 유압 시스템의 동작을 제어하는 것을 포함한다.

Description

건설 기계의 유압 제어 방법 및 시스템{HYDRAULIC CONTROL METHODS AND SYSTEM FOR CONSTRUCTION MACHINERY}

본 발명은 건설 기계의 유압 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 무인 자동화 작업을 수행하기 위한 건설 기계의 유압 시스템을 제어하기 위한 방법 및 이를 수행하기 위한 건설 기계의 유압 제어 시스템에 관한 것이다.

자동화 건설 기계 시스템을 모델링 하기 위한 방법으로 전달함수, 미분 방정식 등을 활용한 수학적 해석 기법이 존재한다. 하지만, 유압 시스템의 경우, 유압 회로의 복잡성, 밸브의 유동 특성, 유체의 압축성 등에 의한 비선형성 및 불확실성 때문에 시스템 전체를 수학적으로 모사하는 데에 한계가 있고, 이러한 특성으로 인해 발생하는 딜레이 특성을 해결하기 위해서는 네트워크 구조가 무겁고 복잡한 시스템이 요구되는 문제점이 있다.

본 발명의 일 과제는 무인 자동화 작업 시에 유압 시스템의 모델을 도출하고 제어 성능을 개선시킬 수 있는 건설 기계의 유압 제어 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 과제는 상술한 유압 제어 방법을 수행하기 위한 건설 기계의 유압 제어 시스템을 제공하는 데 있다.

상기 본 발명의 일 과제를 달성하기 위한 예시적인 실시예들에 있어서, 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고, 상기 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하고, 그리고 상기 제어 신호를 통해 상기 유압 시스템의 동작을 제어하는 것을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하는 것은 조이스틱 명령 신호에 따른 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 수행하여 상기 시스템 모델을 생성하는 것을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 센서 신호는 상기 유압 시스템의 조인트 각도, 유압 실린더들의 압력, 유압 펌프의 압력 및 상기 유압 시스템에 가해지는 외력에 대한 데이터를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 유압 시스템을 모델링하여 상기 시스템 모델을 생성하는 것은, 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부를 생성하고, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부를 생성하고, 그리고 상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 조각 선형 함수부를 생성하는 것은, 상기 건설 기계의 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하여 상기 조각 선형 함수부를 생성할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하는 것은, 상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 역함수부를 생성하고, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 역변환 필터부를 생성하고, 그리고 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 역함수부를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 조각 선형 역함수부를 생성하는 것은, 상기 건설 기계의 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하여 상기 조각 선형 역함수부를 생성할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하는 것은, 상기 입력된 목표 명령 신호와 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호 사이의 에러 신호에 기초하여 상기 제어 신호로서의 조이스틱(joystick) 명령 신호를 출력하는 것을 포함할 수 있다.

상기 본 발명의 다른 과제를 달성하기 위한 예시적인 실시 예들에 따른 건설 기계의 유압 제어 시스템은, 무인 자동화 작업을 수행하기 위한 건설 기계의 유압 시스템, 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 측정하기 위한 측정부, 및 상기 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고, 상기 시스템 모델링을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하여 상기 유압 시스템의 동작을 제어하기 위한 제어 장치를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제어 장치는 조이스틱 명령 신호에 따른 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 수행하여 상기 시스템 모델을 생성할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 센서 신호는 상기 유압 시스템의 조인트 각도, 유압 실린더들의 압력, 유압 펌프의 압력 및 상기 유압 시스템에 가해지는 외력에 대한 데이터를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 시스템 모델은, 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부, 및 상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 시스템 모델은, 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하고, 상기 조각 선형 함수부에 상기 데드존의 변화를 입력하기 위한 보조 네트워크(Auxiliary Network)를 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제어기 모델은, 상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 역함수부, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 역변환 필터부, 및 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 역함수부를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제어 장치는 상기 입력된 목표 명령 신호와 상기 센서 신호 사이의 에러 신호에 기초하여 상기 제어 신호로서의 조이스틱(joystick) 명령 신호를 출력할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 건설 기계의 유압 제어 방법은, 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고, 상기 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하고, 그리고 상기 제어 신호를 통해 상기 유압 시스템의 동작을 제어하는 것을 포함할 수 있다.

이에 따라, 상기 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 상기 유압 시스템을 동작시키는 과정에서 획득한 데이터들을 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 통해 상기 유압 시스템을 모델링여 상기 시스템 모델을 생성할 수 있고, 상기 시스템 모델을 역변환하여 (수학적으로 해석이 가능한 부분과 그렇지 않은 부분을 나눠 각 비선형 특성을 해석하여) 상기 제어기 모델을 생성할 수 있다. 이를 기반으로 학습 모델의 네트워크 구조를 가볍게 구성하고, 전체 유압 시스템 모델에 대한 실시간성을 보장할 수 있는 제어 시스템을 설계할 수 있다.

다만, 본 발명의 효과는 상기 언급한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

도 1은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계를 나타내는 측면도이다.
도 2는 도 1의 건설 기계의 유압 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계의 유압 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 유압 시스템의 시스템 모델을 생성하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하는 과정을 나타내는 블록도이다.
도 6은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계의 유압 제어 방법을 나타내는 순서도이다.
도 7은 도 6의 시스템 모델을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다.
도 8은 도 7의 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하고자 한다.

본 발명의 각 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.

본 발명에서, 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 발명에서 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 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.

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

도 1은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계를 나타내는 측면도이다. 도 2는 도 1의 건설 기계의 유압 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 건설 기계는 굴삭기, 휠 로더, 지게차, 농기계, 광산 장비 등과 같이 유압 시스템을 이용하여 무인 자동화 작업을 수행할 수 있는 장비를 포함할 수 있다. 이하에서는 상기 건설 기계가 굴삭기인 경우에 대하여 설명하기로 한다. 다만, 이로 인하여 예시적인 실시예들에 따른 제어 시스템이 굴삭기를 제어하기 위한 것으로 한정되는 것은 아님을 이해할 수 있을 것이다.

구체적으로, 건설 기계(10)는 하부 주행체(20), 하부 주행체(20) 상에 선회 가능하도록 탑재되는 상부 선회체(30), 및 상부 선회체(30)에 설치된 운전실(50)과 작업 장치(60)를 포함할 수 있다.

하부 주행체(20)는 상부 선회체(30)를 지지하고, 엔진(110)에서 발생한 동력을 이용하여 굴삭기와 같은 건설 기계(10)를 주행시킬 수 있다. 하부 주행체(20)는 무한궤도를 포함하는 무한궤도식 타입의 주행체일 수 있다. 이와 다르게, 하부 주행체(20)는 주행 휠들을 포함하는 휠 타입의 주행체일 수 있다. 상부 선회체(30)는 베이스로서의 상부 프레임(32)을 구비하고, 하부 주행체(20) 상에서 지면과 평행한 평면상에서 회전하여 작업 방향을 설정할 수 있다.

작업 장치(60)는 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)을 포함할 수 있다. 작업 장치(60)는 붐 실린더(72), 암 실린더(82) 및 버켓 실린더(92)와 같은 액추에이터(62)의 구동에 의해 작동될 수 있다. 붐 실린더(72), 암 실린더(82) 및 버켓 실린더(92)가 신장 또는 수축함에 따라 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)은 다양한 움직임을 구현할 수 있고, 작업 장치(60)는 여러 가지 작업을 수행할 수 있다. 이 때, 붐 실린더(72), 암 실린더(82) 및 버켓 실린더(92)는 유압 펌프(120)로부터 공급되는 작동유에 의해 신장 또는 수축될 수 있다.

건설 기계(10)는 상부 선회체(30)를 회전시키기 위한 선회 장치를 포함할 수 있다. 상기 선회 장치는 선회 모터와 같은 액추에이터(62)의 구동에 의해 작동될 수 있다. 이 때, 상기 선회 모터는 유압 펌프(120)로부터 공급되는 작동유에 의해 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전할 수 있다.

건설 기계(10)는 하부 주행체(20)의 우측 트랙(또는 우측 휠) 및 좌측 트랙(또는 좌측 휠)을 회전시키기 위한 주행 장치를 포함할 수 있다. 상기 주행 장치는 상기 우측 트랙(또는 우측 휠) 및 상기 좌측 트랙(또는 좌측 휠)을 각각 회전시키는 좌측 주행 모터 및 우측 주행 모터와 같은 액추에이터(62)를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 좌측 주행 모터 및 상기 우측 주행 모터는 유압 펌프(120)로부터 공급되는 작동유에 의해 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 건설 기계의 유압 시스템은 엔진(110), 엔진(110)에 의해 구동되는 유압 펌프(120), 유압 펌프(120)로부터 토출된 작동유에 의해 동작 가능한 적어도 하나의 액추에이터(62), 유압 펌프(120)와 액추에이터(62) 사이에 설치되며 내부에 구비된 스풀의 변위량에 따라 유압 펌프(120)로부터 액추에이터(62)로 공급되는 작동유의 유량을 제어하기 위한 적어도 하나의 제어 밸브를 포함하는 메인 컨트롤 밸브(130), 및 입력된 제어 신호에 비례하여 상기 제어 밸브의 스풀의 변위량을 제어하기 위한 파일럿 신호압을 상기 스풀에 공급하는 스풀 변위 조정 밸브를 포함하는 스풀 변위 조정부(140)를 포함할 수 있다.

유압 펌프(120)는 기계식 구동부로서의 엔진(110)의 출력축에 연결될 수 있다. 예를 들면, 유압 펌프(120)는 압력제어형 전자 유압펌프를 포함할 수 있다. 유압 펌프(120)의 토출 유량은 사판 각도에 의해 결정될 수 있다. 유압 펌프(120)의 사판 각도는 펌프 레귤레이터(122)에 조절될 수 있다. 펌프 레귤레이터(122)는 제어 장치(200)로부터 입력된 펌프 제어 신호에 따라 유압 펌프(120)의 사판 각도를 조절할 수 있다.

유압 펌프(120)는 고압 유압 라인(124)을 통하여 메인 컨트롤 밸브(130)에 연결될 수 있다. 붐 실린더(72), 암 실린더(82), 버켓 실린더(92), 상기 선회 모터, 상기 좌측 주행 모터 및 상기 우측 주행 모터와 같은 액추에이터(62)는 고압 유압 라인을 통해 메인 컨트롤 밸브(130)에 연결될 수 있다.

파일럿 펌프(150)는 엔진(110)의 출력축에 연결되며, 상기 출력축이 회전함에 따라 구동되어 제어유를 토출할 수 있다. 예를 들면, 상기 파일럿 펌프는 기어펌프일 수 있다. 이 경우에 있어서, 상기 작동유 및 상기 제어유는 실질적으로 동일한 물질을 포함할 수 있다.

파일럿 펌프(150)로부터 토출된 제어유는 스풀 변위 조정부(140)의 상기 스풀 변위 조정 밸브를 거쳐 상기 제어 밸브의 스풀에 공급될 수 있다. 상기 스풀 변위 조정 밸브는 상기 입력된 제어 신호에 비례하여 상기 제어 밸브의 스풀의 변위량을 제어하기 위한 파일럿 신호압을 상기 제어 밸브의 스풀에 공급할 수 있다.

예를 들면, 한 쌍의 스풀 변위 조정 밸브들이 대응하는 제어 밸브의 스풀의 양측에 각각 구비될 수 있다. 상기 스풀 변위 조정 밸브로부터 출력된 파일럿 신호압은 상기 대응하는 제어 밸브 내의 스풀의 양측에 선택적으로 공급됨으로써, 상기 제어 밸브가 절환될 수 있다. 상기 스풀 변위 조정 밸브는 입력된 제어 신호에 비례하는 크기를 갖는 파일럿 신호를 공급할 수 있다. 상기 제어 밸브 내의 스풀의 이동은 상기 파일럿 신호압에 의해 제어될 수 있다. 즉, 상기 파일럿 신호압의 공급 방향에 따라 상기 스풀의 이동 방향이 결정되며, 상기 파일럿 신호압의 세기에 따라 상기 스풀의 변위량이 결정될 수 있다.

예를 들면, 상기 제어 밸브를 갖는 조립체로서의 메인 컨트롤 밸브(130)는 전자유압식 메인 컨트롤 밸브일 수 있다. 상기 스풀 변위 조정 밸브는 입력되는 전기적 신호에 따라 제어 밸브 내의 스풀에 가해지는 파일럿 작동유를 제어하는 전자비례감암밸브(EPPRV)를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 제어 장치(200)는 무인 자동화 작업을 위한 목표 명령 신호 또는 작업자의 수동 명령 신호에 따라 작업 장치(60)를 조작하기 위한 제어 신호로서 압력지령 신호를 상기 스풀 변위 조정 밸브로 출력할 수 있다. 상기 전자비례감압밸브는 상기 압력지령 신호에 비례하는 2차 압력을 대응하는 상기 스풀에 출력함으로써, 전기적 제어 신호로 상기 스풀을 제어할 수 있다.

상술한 바와 같이, 상기 건설 기계의 유압 시스템은 메인 컨트롤 밸브(130) 및 스풀 변위 조정부(140)와 같은 유압 제어 장치를 포함하고, 상기 유압 제어 장치는 제어 장치(200)로부터 출력된 제어 신호에 따라 상기 건설 기계의 유압 시스템(상기 작업 장치, 상기 선회 장치 및 상기 주행 장치)의 동작을 제어할 수 있다.

이하에서는, 상기 건설 기계의 유압 제어 시스템에 대하여 설명하기로 한다.

도 3은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계의 유압 제어 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 4는 도 3의 유압 시스템의 시스템 모델을 생성하는 과정을 나타내는 블록도이다. 도 5는 도 4의 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하는 과정을 나타내는 블록도이다.

도 3 내지 도 5를 참조하면, 건설 기계의 유압 제어 시스템은, 입력된 제어 신호에 따라 건설 기계의 유압 시스템(100)의 동작을 제어하기 위한 유압 제어 장치, 유압 시스템(100)의 상태값들에 대한 센서 신호를 측정하기 위한 측정부(300), 및 상기 건설 기계의 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 상기 제어 신호를 생성 및 출력하기 위한 제어 장치(200)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 건설 기계의 유압 제어 시스템은 상기 건설 기계의 무인 자동화 작업을 위한 작업 지형의 지형 정보 및 작업 정보를 제공하기 위한 상위 제어부(400)를 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 유압 제어 장치는 제어 장치(200)로부터 수신된 상기 제어 신호에 따라 유압 시스템(100)을 제어할 수 있다. 상기 유압 제어 장치는 무인화, 자동화 작업을 위해 모션 플래너와 같은 상위 제어부(400)를 통해 현장을 관제하는 관제부로부터 작업 명령을 수신한 제어 장치(200)로부터 상기 제어 신호를 전달받을 수 있다. 상기 유압 제어 장치는 유압 시스템(100)을 동작시키는 과정에서 발생하는 결과값을 피드백 신호로 변경하여 제어 장치(200)에 송신할 수 있다. 상기 피드백 신호는 후술할 조인트 각도 및 조인트 각속도를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 측정부(300)는 유압 시스템(100)의 상태값들에 대한 센서 신호를 측정할 수 있다. 상기 센서 신호는 유압 실린더들의 압력, 유압 펌프의 압력 및 상기 유압 시스템에 가해지는 외력을 포함할 수 있다. 예들 들면, 측정부(300)는 상기 건설 기계의 작업 수행 시 유압 시스템(100)의 상태값들을 실시간으로 측정할 수 있다. 측정부(300)가 측정하는 유압 시스템(100)의 상태값들은 다음 식(1)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(1)

여기서, 는 작업 장치(60)는 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)의 상태값이고, 는 상기 유압 실린더들의 압력이고, 는 상기 유압 펌프의 압력이고, 는 상기 유압 시스템에 가해지는 외력이다.

예를 들면, 상기 센서 신호는 작업 장치(60)의 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)의 조인트들 각각의 각도와 각속도를 포함할 수 있다. 각도 센서들 및 IMU 센서들은 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)의 조인트들 각각의 각도, 각속도, 각가속도 값들을 측정할 수 있다.

또한, 측정부(300)는 상기 건설 기계의 무인 자동화 작업을 위해 필요한 주변 환경 인지 데이터를 획득하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 상기 센서는 작업 지형을 파악하고 주변 사물을 감지하기 위한 주변 환경 인지 데이터를 획득할 수 있다. 상기 센서는 전방의 지형 또는 물체를 스캐닝하여 전방 지면 정보 및 사물 정보를 획득할 수 있다.

예를 들면, 상기 센서는 라이다(LiDAR) 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이다(Radar) 센서, 초음파 센서 등을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 측정부(300)는 상기 주변 환경 인지 데이터를 제어 장치(200)로 송신할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 주변 환경 인지 데이터를 상위 제어부(400)로 송신할 수 있고, 상위 제어부(400)로부터 상기 무인 자동화 작업을 위한 작업 지역의 지형 정보 및 작업 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 작업 지역은 굴삭기가 이동하고 작업하기 위한 구역으로 정의될 수 있다.

측정부(300)는 상위 제어부(400)와 무선으로 연결될 수 있다. 상위 제어부(400)는 측정부(300)로부터 직접 센서 신호를 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 작업 중에 큰 부하가 상기 건설 기계에 걸렸을 때와 같이 주변 환경과의 물리적 상호 작용 시, 상위 제어부(400)는 이러한 부하 조건을 고려하기 위하여 측정부(300)로부터의 상기 센서 신호를 피드백 받아 목표 명령 신호를 생성할 수 있다.

상위 제어부(400)는 상기 건설 기계 내의 서브 시스템 또는 별개의 시스템(예를 들면, 관제부)으로 제공될 수 있다. 상위 제어부(400)는 전달받은 명령과 주변 환경 인지 데이터를 활용하여 기구학(Kinematics) 상의 목표 명령 신호를 결정할 수 있다. 예를 들면, 상기 목표 명령 신호는 로봇 공학 분야에서 말단 장치(End-Effector)의 3차원 좌표계 상의 궤적 또는 조인트 부의 각도 궤적 등을 포함할 수 있다. 상기 목표 명령 신호는 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)의 조인트들 각각의 각속도 명령 신호를 포함할 수 있다. 상위 제어부(400)는 상기 건설 기계의 유압 시스템(100)의 구동에 직접 관여하지 않을 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 제어 장치(200)는 유압 시스템(100)의 동작을 제어하기 위한 상기 제어 신호를 출력할 수 있다. 제어 장치(200)는 마이크로 컴퓨터 및 각종 인터페이스를 포함하고, 외부 메모리 또는 내부 메모리에 저장되는 프로그램 및 레시피 정보에 따라 유압 시스템(100)의 동작을 제어할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 목표 명령 신호를 통해 상기 제어 신호를 출력할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 제어 장치(200)는 상기 목표 명령 신호와 측정부(300)에 의해 측정된 상태값 사이의 에러 신호에 기초하여 제어 신호를 생성하도록 구성된 제어기를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 제어 신호는 유압 시스템(100)의 동작을 제어하기 위한 조이스틱(joystick) 명령 신호를 포함할 수 있다.

제어 장치(200)는 상위 제어부(400)와 무선 또는 유선으로 연결될 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(200)는 상위 제어부(400)와의 무선 통신을 위한 무선 송수신부를 포함할 수 있다. 상기 무선 송수신부는 CDMA, GSM과 같은 셀룰러 통신, Wi-Fi, 라디오 통신과 같이 공지의 통신 규격을 이용할 수 있다. 상기 무선 송수신부는 TMS(Telematics Monitor System) 모듈을 포함할 수 있다.

제어 장치(200)는 상위 제어부(400)로부터의 작업 궤적과 유압 시스템(100)의 실제 작업 궤적 사이의 오차를 보상하기 위한 제어기를 포함할 수 있다. 상기 제어기는 상기 목표 명령 신호와 피드백 받는 상기 센서 신호 사이의 오차를 최소화할 수 있는 상기 제어 신호를 생성할 수 있다. 상기 제어기는 유압 시스템(100)과 지면 사이의 물리적 상호 작용을 고려하여 다양한 지면 환경에서도 높은 제어 성능을 유지할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 목표 명령 신호와 상기 피드백 신호를 수신하여 오차 피드백을 통해 수정된 조인트 각속도 신호를 생성하는 추적 제어부(202)를 더 포함할 수 있다.

제어 장치(200)는 유압 시스템(100)을 모델링하여 시스템 모델(210)을 생성할 수 있고, 상기 시스템 모델(210)을 역변환하여 후술할 제어기 모델(220)을 생성할 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(200)는 유압 시스템(100)에 대한 상기 시스템 모델(210)의 학습이 선행된 후에 상기 시스템 모델(210)을 역 변환하여 상기 제어기 모델(220)을 설계할 수 있다. 상기 시스템 모델(210)은 유압 시스템(100)에 대한 모사일 수 있고, 룩업 테이블(look-up table) 또는 수학적으로 구현될 수 있다.

예를 들면, 제어 장치(200)는 상기 시스템 모델(210)을 분류하고 학습하기 위해 유압 시스템(100)이 지닌 시스템 딜레이(delay) 특성을 딜레이 시스템(Delay System)으로 정의할 수 있다. 상기 딜레이 시스템을 기준으로 딜레이가 발생하기 이전에 고려해야 할 대상을 프리-딜레이 맵(Pre-Delay Map)으로 정의할 수 있고, 딜레이가 발생한 이후에 고려해야 할 대상을 포스트-딜레이 맵(Post-Delay Map)으로 정의할 수 있다. 예를 들면, 상기 프리-딜레이 맵은 입력 신호가 시스템을 거쳐 딜레이가 발생하기 이전에 고려해야 할 입력단에서의 특성을 포함할 수 있다. 상기 포스트-딜레이 맵은 딜레이가 발생한 이후의 신호에 대해 고려해야 할 임의의 비선형 특성들을 포함할 수 있다.

제어 장치(200)는 상위 제어부(400)로부터 입력된 상기 목표 명령 신호를 이용하여 상기 제어기 모델(220)을 갖는 제어기를 통해 상기 제어 신호를 출력할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 제어기 모델(220)을 통해 상기 유압 시스템(100) 제어하기 위한 상기 제어 신호를 예측하여 출력할 수 있다.

제어 장치(200)는 상기 건설 기계의 실제 작업 데이터를 이용하여 상기 시스템 모델(210)을 기반으로 오프라인 학습을 진행할 수 있다. 예를 들면, 상기 시스템 모델(210)은 조이스틱 신호에 따라 실제 유압 시스템으로부터 출력되는 데이터를 획득하여, 머신 러닝을 이용한 상기 유압 시스템의 모델링을 수행하여 생성될 수 있다. 상기 데이터는 조인트 각도 및 실린더 및 펌프의 압력, 외력(굴삭력)을 포함하는 센서 신호를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 시스템 모델링을 통해 생성된 상기 시스템 모델(210)은, 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부(212), 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부(214) 및 상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부(216)를 포함할 수 있다. 상기 시스템 모델(210)은 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하기 위한 보조 네트워크(230)를 더 포함할 수 있다.

상기 조각 선형 함수부(212)는 단조 증가 함수를 갖는 조각 선형 함수를 포함할 수 있다. 상기 조각 선형 함수부(212)는 상기 조각 선형 함수가 상기 단조 증가 함수를 포함하기 때문에 상기 데드존 및 상기 포화 구간을 쉽게 표현할 수 있고, 상기 데드존 및 상기 포화 구간의 역함수를 쉽게 표현할 수 있다. 상기 조각 선형 함수는 다음 식(2)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(2)

여기서, 는 조이스틱 입력값이고, 는 상기 조각 선형 함수이다.

예를 들면, 상기 보조 네트워크(230)는 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술할 수 있다. 상기 보조 네트워크(230)는 상기 건설 기계가 위치한 지면의 환경 또는 상태에 따라 변화하는 데드존 특성을 상기 조각 선형 함수부(212)에 입력할 수 있다. 상기 보조 네트워크(230)는 상기 조각 선형 함수의 간격을 학습할 수 있다. 상기 조각 선형 함수부(212)는 상기 보조 네트워크(230)로부터 환경 변수를 통해 학습된 상기 간격을 입력 받을 수 있고 상기 환경 변수를 반영한 상기 데드존의 변화를 표현할 수 있다.

상기 무한 임펄스 응답 필터부(214)는 무한 임펄스 응답 필터를 이용하여 과거의 입력 및 출력 정보를 포함하는 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 필터는 무한 임펄스 응답 구조를 가진 학습 가능한 선형 반복 단위(recurrent unit)를 의미할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 필터부(214)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)와 같이 미래의 정보나 최적화가 필요하지 않기 때문에 연산 시간이 단축되어 실시간 제어가 가능할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 필터는 다음 식(3)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(3)

여기서, 는 딜레이 시스템이고, Z는 의 Z변환이고, 는 상기 조각 선형 함수의 결과값이다.

상기 다중 신경망 모델 함수부(216)는 다중 신경망 모델을 이용하여 상기 건설 기계가 갖는 입력 커플링(input coupling), 외부와 상호 작용 등과 같은 비선형성을 해석할 수 있다. 예를 들면, 상기 다중 신경망 모델 함수부(216)의 입력은 상기 무한 임펄스 응답 필터의 출력, 조인트 각도, 압력, 외력을 포함할 수 있고, 출력은 조인트 각속도를 포함할 수 있다. 상기 다중 신경망 모델은 다음 식(4)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(4)

여기서, 는 예측 조인트 각속도이고, 는 상기 다중 신경망 모델이고, 는 상기 무한 임펄스 응답의 결과값이다.

예시적인 실시예들에 있어서, 제어 장치(200)는 유압 시스템(100)을 모델링한 상기 시스템 모델(210)을 역변환하여 제어기 모델(220)을 생성할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 목표 명령 신호, 상기 센서 신호 및 상기 피드백 신호에 기초하여 상기 제어기 모델(220)을 통해 상기 제어 신호를 생성하여 유압 시스템(100)으로 송신할 수 있다. 제어 장치(200)는 상기 제어기 모델(220)을 통해 생성된 상기 제어 신호를 이용하여 유압 시스템(100)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들면, 상기 제어 신호는 유압 시스템(100)의 동작을 제어하기 위한 상기 조이스틱 명령 신호를 포함할 수 있다.

제어 장치(200)는 목표 조인트 각속도, 조인트 각도, 실린더 및 펌프 압력, 외력을 이용하여 목표 조인트 각속도에 대응되기 위하여 필요한 조이스틱 신호를 예측할 수 있다. 상기 목표 조인트 각속도는 궤적 추적을 위해 오차 피드백 신호를 고려할 수 있다.

상기 제어기 모델(220)은, 유압 시스템(100)의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델 역함수부(222), 유압 시스템(100)의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224) 및 유압 시스템(100)의 상기 데드존 및 포화 구간을 해석하기 위한 조각 선형 역함수부(226)를 포함할 수 있다. 상기 제어기 모델(220)은, 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하고, 상기 조각 선형 역함수부(226)에 상기 데드존의 변화를 입력하기 위한 상기 보조 네트워크(230)를 더 포함할 수 있다.

상기 다중 신경망 모델 역함수부(222)는 현재 조인트 각도와 계획된 조인트 각도 및 각속도를 이용하여 추적할 조인트 각속도를 구할 수 있다. 상기 현재 조인트 각도 및 상기 계획된 조인트 각도 및 각속도는 상기 다중 신경망 모델의 역함수를 통해 합성 아이덴티티(composite identity) 방식으로 산출될 수 있다. 상기 다중 신경망 모델 역함수부(222)는 상기 다중 신경망 모델의 역함수를 통해 외부 환경과 상호 작용 및 비선형성을 고려할 수 있다. 상기 다중 신경망 모델의 역함수는 다음 식(5)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(5)

여기서, 는 명령 조인트 각속도이고, 는 상기 다중 신경망 모델의 역함수이다.

상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 무한 임펄스 응답의 역변환을 이용하여 유압 시스템(100)의 지연 효과를 보상할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 기울기(ramp) 추적이 가능한 전달 함수를 포함할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 오프라인 학습을 통해 상기 전달 함수를 산출할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 건설 기계의 실시간 제어 중에 현재 입력, 과거 입력 및 과거 출력만을 필요로 하므로 빠른 산출이 가능할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답의 역변환은 다음 식(6)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(6)

여기서, 는 딜레이 추적 시스템이고, Z는 의 Z변환이고, 는 상기 다중 신경망 모델 역함수부의 결과값이다.

상기 조각 선형 역함수부(226)는 상기 조각 선형 함수의 역함수를 이용하여 상기 데드존 및 상기 포화 구간을 보상할 수 있다. 상기 조각 선형 역함수부(226)는 상기 조각 선형 함수의 역함수를 이용하여 상기 목표 조인트 각속도에 대응하는 상기 조이스틱 신호를 예측할 수 있다. 상기 조각 선형 함수의 역함수는 다음 식(7)과 같이 표시될 수 있다.

------ 식(7)

여기서, 는 예측된 상기 조이스틱 신호이고, 는 조각 선형 함수의 역함수이고, 는 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부의 결과값이다.

상술한 바와 같이, 상기 건설 기계의 유압 제어 시스템은 상기 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여, 유압 시스템(100)을 동작시키는 과정에서 획득한 데이터들을 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 통해 유압 시스템(100)을 모델링하여 상기 시스템 모델(210)을 생성할 수 있고, 상기 시스템 모델(210)을 역변환하여 (수학적으로 해석이 가능한 부분과 그렇지 않은 부분을 나눠 각 비선형 특성을 해석하여) 상기 제어기 모델(220)을 생성할 수 있다. 이를 기반으로 학습 모델의 네트워크 구조를 가볍게 구성하고, 전체 유압 시스템 모델에 대한 실시간성을 보장할 수 있는 제어 시스템을 설계할 수 있다.

이하에서는, 도 3의 건설 기계의 유압 제어 시스템을 이용하여 건설 기계의 유압 시스템을 제어하는 방법에 대하여 설명하기로 한다.

도 6은 예시적인 실시예들에 따른 건설 기계의 유압 제어 방법을 나타내는 순서도이다. 도 7은 도 6의 시스템 모델을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다. 도 8은 도 7의 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하는 과정을 나타내는 순서도이다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 먼저, 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 건설 기계의 유압 시스템(100)을 모델링하여 시스템 모델(210)을 생성할 수 있다(S110).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 시스템 모델(210)은 상기 건설 기계의 실제 작업 데이터를 학습 데이터로 이용한 오프라인 학습을 수행하여 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 시스템 모델(210)은 조이스틱 신호에 따라 실제 유압 시스템으로부터 출력되는 데이터를 획득하여, 머신 러닝을 통해 상기 유압 시스템의 모델링을 수행하여 시스템 모델(210)을 생성할 수 있다. 상기 데이터는 조인트 각도 및 실린더 및 펌프의 압력, 외력(굴삭력)을 포함하는 센서 신호를 포함할 수 있다.

예를 들면, 상기 시스템 모델은 상기 유압 시스템의 딜레이 특성을 딜레이 시스템(Delay System), 상기 딜레이 시스템을 기준으로 딜레이가 발생하기 이전의 고려 요소를 프리-딜레이 맵(Pre-Delay Map) 및 상기 딜레이가 발생한 이후의 고려 요소를 포스트-딜레이 맵(Post-Delay Map)으로 분류하여 정의될 수 있다.

상기 시스템 모델링을 통해 생성된 상기 시스템 모델(210)은, 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부(212), 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부(214) 및 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부(216)를 포함할 수 있다. 상기 시스템 모델(210)은 보조 네트워크(230)를 더 포함할 수 있다.

이어서, 상기 시스템 모델(210)을 역변환하여 제어기 모델(220)을 생성할 수 있다(S120).

예시적인 실시예들에 있어서, 제어기 모델(220)은 상기 시스템 모델(210)을 역변환 하여 상기 유압 시스템을 자동으로 제어할 수 있는 제어 신호를 출력하기 위한 모델을 의미할 수 있다. 예를 들면, 제어기 모델(220)은 목표 조인트 각속도, 상기 조인트 각도, 상기 실린더 및 펌프 압력, 상기 외력을 이용하여 목표 조인트 각속도에 대응되기 위하여 필요한 조이스틱 신호를 예측할 수 있다.

상기 제어기 모델(220)은, 다중 신경망 모델 역함수부(222), 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224) 및 조각 선형 역함수부(226)를 포함할 수 있다. 상기 제어기 모델(220)은, 상기 보조 네트워크(230)를 더 포함할 수 있다.

이어서, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델(220)을 통해 제어 신호를 출력할 수 있고(S130), 상기 제어 신호를 통해 상기 유압 시스템(100)을 동작할 수 있다(S140).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 제어 신호는 상기 시스템 모델(210) 및 역변환 모델을 이용하여 학습된 명령 신호를 의미할 수 있다. 따라서, 상기 제어 신호는 상위 제어부에서 입력된 목표 명령 신호, 측정부에서 측정된 센서 신호로부터 상기 건설 기계를 자동적으로 운용시키기 위한 명령 신호를 의미할 수 있다. 예를 들면, 상기 제어 신호는 상기 유압 시스템의 동작을 제어하기 위한 조이스틱(joystick) 명령 신호를 포함할 수 있다. 상기 제어 신호는 가볍게 구성된 학습 모델의 네트워크 구조를 이용하여 생성될 수 있기 때문에, 실시간으로 상기 유압 시스템을 제어할 수 있다. 상기 목표 명령 신호는 붐(70), 암(80) 및 버켓(90)의 조인트들 각각의 각속도 명령 신호를 포함할 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 상기 유압 시스템(100)을 모델링하여 시스템 모델(210)을 생성하는 것은, 먼저, 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부(212)를 생성할 수 있다(S210).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 조각 선형 함수부(212)는 단조 증가 함수를 갖는 조각 선형 함수를 포함할 수 있다. 상기 조각 선형 함수부(212)는 상기 조각 선형 함수가 상기 단조 증가 함수를 포함하기 때문에 상기 데드존 및 상기 포화 구간을 쉽게 표현할 수 있고, 상기 데드존 및 상기 포화 구간의 역함수를 쉽게 표현할 수 있다.

이어서, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부(214)를 생성할 수 있다(S220).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 무한 임펄스 응답 필터부(214)는 무한 임펄스 응답 필터를 이용하여 과거의 입력 및 출력 정보를 포함하는 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 필터는 무한 임펄스 응답 구조를 가진 학습 가능한 선형 반복 단위(recurrent unit)를 의미할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 필터부(214)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)와 같이 미래의 정보나 최적화가 필요하지 않기 때문에 연산 시간이 단축되어 실시간 제어가 가능할 수 있다.

이어서, 상기 유압 시스템(100)의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부(216)를 생성할 수 있다(S230).

예시적인 실시예들에 있어서, 다중 신경망 모델 함수부(216)는 다중 신경망 모델을 이용하여 상기 건설 기계가 갖는 입력 커플링(input coupling), 외부와 상호 작용 등과 같은 비선형성을 해석할 수 있다. 예를 들면, 상기 다중 신경망 모델 함수부(216)의 입력은 상기 무한 임펄스 응답 필터의 출력, 조인트 각도, 압력, 외력을 포함할 수 있고, 출력은 조인트 각속도를 포함할 수 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 상기 시스템 모델(210)을 역변환하여 제어기 모델(220)을 생성하는 것은, 먼저, 상기 유압 시스템(100)의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델 역함수부(222)를 생성할 수 있다(S310).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 다중 신경망 모델 역함수부(222)는 현재 조인트 각도와 계획된 조인트 각도 및 각속도를 이용하여 추적할 조인트 각속도를 구할 수 있다. 상기 현재 조인트 각도 및 상기 계획된 조인트 각도 및 각속도는 상기 다중 신경망 모델의 역함수를 통해 합성 아이덴티티(composite identity) 방식으로 산출될 수 있다. 상기 다중 신경망 모델 역함수부(222)는 상기 다중 신경망 모델의 역함수를 통해 외부 환경과 상호 작용 및 비선형성을 고려할 수 있다.

이어서, 상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 역변환 필터부(224)를 생성할 수 있다(S320).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 무한 임펄스 응답의 역변환을 이용하여 유압 시스템(100)의 지연 효과를 보상할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 기울기(ramp) 추적이 가능한 전달 함수를 포함할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 오프라인 학습을 통해 상기 전달 함수를 산출할 수 있다. 상기 무한 임펄스 응답 역변환 필터부(224)는 상기 건설 기계의 실시간 제어 중에 현재 입력, 과거 입력 및 과거 출력만을 필요로 하므로 빠른 산출이 가능할 수 있다.

이어서, 상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 역함수부(226)를 생성할 수 있다(S330).

예시적인 실시예들에 있어서, 상기 조각 선형 역함수부(226)는 상기 조각 선형 함수의 역함수를 이용하여 상기 데드존 및 상기 포화 구간을 보상할 수 있다. 상기 조각 선형 역함수부(226)는 상기 조각 선형 함수의 역함수를 이용하여 상기 목표 조인트 각속도에 대응하는 상기 조이스틱 신호를 예측할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 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: 건설 기계 20: 하부 주행체
30: 상부 선회체 32: 상부 프레임
40: 카운터웨이트 50: 운전실
60: 작업 장치 62: 액추에이터
70: 붐 72: 붐 실린더
80: 암 82: 암 실린더
90: 버켓 92: 버켓 실린더
100: 유압 시스템 110: 엔진
120: 유압 펌프 122: 펌프 레귤레이터
124: 고압 유압 라인 130: 메인 컨트롤 밸브
140: 스풀 변위 조정부 150: 파일럿 펌프
200: 제어 장치 202: 추적 제어부
210: 시스템 모델 212: 조각 선형 함수부
214: 무한 임펄스 응답 필터부 216: 다중 신경망 모델 함수부
220: 제어기 모델 222: 다중 신경망 모델 역함수부
224: 무한 임펄스 응답 역변환 필터부 226: 조각 선형 역함수부
230: 보조 네트워크 300: 측정부
400: 상위 제어부

Claims (16)

1. 무인 자동화 작업을 수행하기 위하여 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고;
   상기 시스템 모델을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고;
   입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하고; 그리고
   상기 제어 신호를 통해 상기 유압 시스템의 동작을 제어하는 것을 포함하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 건설 기계의 유압 시스템을 모델링하는 것은 조이스틱 명령 신호에 따른 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 수행하여 상기 시스템 모델을 생성하는 것을 포함하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 센서 신호는 상기 유압 시스템의 조인트 각도, 유압 실린더들의 압력, 유압 펌프의 압력 및 상기 유압 시스템에 가해지는 외력에 대한 데이터를 포함하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 유압 시스템을 모델링하여 상기 시스템 모델을 생성하는 것은,
   상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부를 생성하고;
   상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부를 생성하고; 그리고
   상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부를 생성하는 것을 포함하는 유압 제어 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 조각 선형 함수부를 생성하는 것은, 상기 건설 기계의 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하여 상기 조각 선형 함수부를 생성하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 시스템 모델을 역변환하여 상기 제어기 모델을 생성하는 것은,
   상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 역함수부를 생성하고;
   상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 역변환 필터부를 생성하고; 그리고
   상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 역함수부를 생성하는 것을 포함하는 유압 제어 방법.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 조각 선형 역함수부를 생성하는 것은, 상기 건설 기계의 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하여 상기 조각 선형 역함수부를 생성하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하는 것은, 상기 입력된 목표 명령 신호와 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호 사이의 에러 신호에 기초하여 상기 제어 신호로서의 조이스틱(joystick) 명령 신호를 출력하는 것을 포함하는 건설 기계의 유압 제어 방법.
9. 무인 자동화 작업을 수행하기 위한 건설 기계의 유압 시스템;
   상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 측정하기 위한 측정부; 및
   상기 유압 시스템을 모델링하여 시스템 모델을 생성하고, 상기 시스템 모델링을 역변환하여 제어기 모델을 생성하고, 입력된 목표 명령 신호를 상기 제어기 모델을 통해 제어 신호를 출력하여 상기 유압 시스템의 동작을 제어하기 위한 제어 장치를 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 제어 장치는 조이스틱 명령 신호에 따른 상기 유압 시스템의 상태값들에 대한 센서 신호를 학습 데이터로 이용한 머신 러닝을 수행하여 상기 시스템 모델을 생성하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 센서 신호는 상기 유압 시스템의 조인트 각도, 유압 실린더들의 압력, 유압 펌프의 압력 및 상기 유압 시스템에 가해지는 외력에 대한 데이터를 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
12. 제 9 항에 있어서, 상기 시스템 모델은,
    상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 함수부;
    상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 필터부; 및
    상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 함수부를 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 시스템 모델은, 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하고, 상기 조각 선형 함수부에 상기 데드존의 변화를 입력하기 위한 보조 네트워크(Auxiliary Network)를 더 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
14. 제 9 항에 있어서,
    상기 제어기 모델은,
    상기 유압 시스템의 비선형 특성을 해석하기 위한 다중 신경망 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron) 역함수부;
    상기 유압 시스템의 시간 지연을 표현하기 위한 무한 임펄스 응답(IIR, Infinite Impulse Response) 역변환 필터부; 및
    상기 유압 시스템의 데드존(dead zone) 및 포화(saturation) 구간을 해석하기 위한 조각 선형(PL. Piecewise Linear) 역함수부를 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
15. 제 14 항에 있어서, 상기 제어기 모델은, 상기 센서 신호를 수신하여 지면 환경에 따른 상기 데드존의 변화를 산술하고, 상기 조각 선형 역함수부에 상기 데드존의 변화를 입력하기 위한 보조 네트워크(Auxiliary Network)를 더 포함하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.
16. 제 9 항에 있어서, 상기 제어 장치는 상기 입력된 목표 명령 신호와 상기 센서 신호 사이의 에러 신호에 기초하여 상기 제어 신호로서의 조이스틱(joystick) 명령 신호를 출력하는 건설 기계의 유압 제어 시스템.