Journal Archive

UWB는 3.1~10.6 GHz의 넓은 주파수 대역을 사용하여 다른 주파수의 간섭을 피해 정밀한 위치 측정이 가능하다. UWB는 고정된 위치에 설치된 Anchor들과 로봇에 설치된 Tag 사이의 거리를 ToF(Time of Flight) 및 삼각측량법을 통해 위치를 측정한다[8]. 그림 2는 본 논문에서 제안하는 LiDAR 및 UWB 기반 자율주행 모드 자동 전환 기법을 실험하기 위해 구축한 실제 환경으로써 UWB 기반 특정 경로 주행 구역에는 A1 ~ A6까지 총 6개의 Anchor가 설치되어 있다. 그리고 LiDAR 및 UWB 주행 구역 사이에 위치한 모드 전환 구간(Mode switching zone)은 자율주행 모드 자동 전환 구역을 나타낸다. LiDAR 구역에서 점선은 LiDAR 기반으로 로봇이 자율주행 가능한 경로 예시를 나타내며, UWB 구역에서 실선은 UWB 기반 자율주행 시 사전에 설정된 좌표를 따라 주행하는 경로를 나타낸다.

Fig. 2. 
Experimental environment for LiDAR and UWB-based autonomous mode switching technique

자율주행을 위한 모바일 로봇은 ROS(Robot Operating System) 기반 TurtleBot 4를 사용하였다. 로봇의 좌표 데이터 수집을 위해 로봇에 UWB Tag를 설치하였으며, 좌표 데이터 수집 및 출력을 위해 Tag를 USB 통신으로 로봇에 연결하였다. 로봇에서 Tag 좌표 데이터는 소켓 통신을 통해 출력하였다. 그리고 로봇이 UWB 기반 주행을 위한 경로를 사전에 저장하기 위해 UWB가 설치된 환경 내에서 사용자 또는 로봇이 Tag를 소지하고 노면 파손 및 침식 구간을 피해 이동하며 주행 경로의 좌표 데이터들을 수집하였다. Tag 좌표 데이터는 시작점부터 도착점까지의 모든 Tag의 x, y 좌표들이 Serial 통신을 통해 200ms 시간 간격으로 자동 저장된다. 이후 UWB 기반 특정 경로 주행을 위해 저장된 파일의 x, y 좌표 데이터를 활용하여 미리 저장된 특정 경로 중 주행할 경로를 선택하면 해당 경로의 좌표를 사용하여 로봇이 UWB 기반 특정 경로로 주행한다.

그림 3은 본 논문에서 제안하는 자율주행 모드 자동 전환 기법 알고리즘 흐름도이다. 일반적인 LiDAR 기반 자율주행 로봇의 경우 SLAM을 통해 맵을 생성하고 Navigation을 수행할 수 있지만 본 연구에서는 로봇이 사전에 설정된 자율주행 모드 자동 전환 구역 내에 진입 시 LiDAR 기반 SLAM 또는 Navigation 주행과 UWB 기반 특정 경로 주행 기법을 전환할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 로봇이 자율주행 모드 자동 전환 구역으로 설정된 좌표 범위 내에 들어오면 그림 3과 같이 자율주행 모드 전환을 수행하며 ① UWB 기반 자율주행, ② LiDAR 기반 SLAM 및 ③ LiDAR 기반 Navigation 세 가지 모드 중 하나를 선택 후 실행한다. ①의 경우 UWB 기반 특정 경로 자율주행을 위해 저장된 노면 침식 및 파손 구간 우회 경로를 주행한다. ②는 LiDAR 기반 SLAM을 이용한 새로운 Map을 생성하고 ③은 생성된 Map 기반으로 Navigation 자율주행을 한다. 그리고 로봇이 자율주행 모드 전환 구역에 재진입하면 자율주행 모드 자동 전환 알고리즘이 재실행 된다. Anchor와 Tag의 통신을 통해 200ms 시간 간격으로 로봇의 Tag x, y 좌표를 수집하며 식 (1) 및 (2)를 활용하여 로봇의 Tag와 Anchor와의 직선거리 계산을 수행한다. 식 (1)의 tof (time-of-flight)에서 T_pool은 Tag에서 전파를 송신하고 응답받을 때까지의 시간 차이며, T_reply은 Anchor가 Tag에서 송신한 신호를 수신 받고 응답할 때까지의 시간 차이다. 이후 직선거리를 활용한 3차원 상의 삼각측량법 식 (3), (4), (5)를 활용하여 Tag의 x, y, z 좌표를 계산한다. d₁, d₂, d₃는 3개의 각 노드 사이 거리를 의미하며 각 노드의 위치는 (x₁, y₁, z₁), (x₂, y₂, z₂), (x₃, y₃, z₃)이다.

Fig. 3. 
Flowchart of techniques for automatically switching robot autonomous driving modes

본 논문에서는 LiDAR 기반 자율주행과 UWB 기반 특정 경로 주행을 위한 실험 환경을 구축하였다. UWB 위치 추정 환경에서 얻은 로봇의 좌표 데이터 수집을 통해 자율주행 모드 자동 전환을 수행하는 스위칭 구역을 설정하였다. 실험에 사용된 LiDAR는 2D RPLIDAR A1M8 센서이며, UWB는 DWM1001-DEV 모듈이다. 표 1은 그림 2의 실험 환경에서 로봇이 주행하며 수집한 로봇의 Tag 좌표 값의 일부이다. 로봇의 Tag 좌표 값이 사전에 설정된 자율주행 모드 자동 전환 구역의 x, y 좌표 범위 내에 진입하였을 시 자율주행 모드 전환 알고리즘이 동작한다.

본 논문에서는 로봇이 LiDAR 기반 자율주행 후 UWB 기반 특정 경로로 주행하는 실험을 수행하였으며 로봇의 Odometry 값과 UWB Tag의 좌표 값을 비교하였다. 그림 4는 LiDAR Zone에서 자율주행하며 자율주행 모드 자동 전환 구역에 진입 시 모드 전환 동작을 하는 실험 과정이다. 그림 5는 표 1과 같은 형식으로 출력되는 로봇의 Tag 좌표가 전환 구역의 좌표 범위인 x 좌표 –2.95 ~ -2.45와 y 좌표 6.95 ~ 7.45 내에 진입하면 자동으로 실행되는 자율주행 모드 선택 터미널이다. 그림 3에서와 같이 주행 구역에 따른 주행 모드 ①, ②, ③ 중 하나의 모드를 입력하면 해당 자율주행 모드로 전환된다.

Fig. 4. 
Experimenting with mode switching when a robot enters an auto-switching zone

Fig. 5. 
Mode selection terminal of the autonomous driving mode

그림 6은 그림 3의 전환 기법 모드 중 UWB 특정 경로 주행 모드를 선택하여 2D LiDAR로 검출하지 못하는 위험 경로를 회피하여 UWB 기반 특정 경로를 따라 주행하는 과정이다. UWB 주행 알고리즘을 통해 특정 경로 좌표를 읽어 Odometry와 경로상 주요 포인트 좌표가 일치할 때까지 주행하며 200 ms 간격으로 수집한 46개의 경로 좌표 데이터 중 일정 좌표를 추출하여 해당 좌표에 도착했을 때 Odometry와 UWB Tag 좌표를 비교하였다.

Fig. 6. 
2D LiDAR non-detectable obstacle avoidance UWB-based specific route driving process

표 2는 그림 6에서 로봇이 사전에 설정된 46개의 좌표를 따라 주행할 때 주행 방향이 변경되는 특정 지점인 Check Point 1~4에서의 로봇 Odometry 및 현재 로봇의 위치를 나타내는 UWB Tag 좌표 값의 오차를 나타낸다. 음수에 해당하는 좌표 값은 그림 7과 같이 로봇의 시작점 Odometry 좌표 0, 0를 기준으로 x축은 세로, y 축은 가로로 설정되어 있으며 설정한 UWB 위치 추정 환경 내에서의 시작점보다 아래로 이동하면 음수의 x 값이, 우측으로 이동하면 음수의 y 값이 출력된다. 로봇의 Odometry와 UWB Tag의 값을 비교하였을 때 주행 방향이 변경되는 Check Point 1~4에서 x 좌표는 평균 약 -16.5cm, y 좌표는 평균 약 -7.7cm 값의 오차가 발생하였다. Odometry 값과 Tag의 오차는 로봇의 주행 방향 변경 시 슬립(slip) 현상 때문에 발생한다.

Fig. 7. 
UWB localization environment based on robot starting point odometry