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로봇 기술은 인간의 업무 부담을 경감하고 생산성을 향상시키기 위한 중요한 역할을 한다. 특히 차동 구동 로봇은 그 유연성과 다양한 적용 분야로 인해 많은 관심을 받고 있다[1][2]. 이러한 차동 구동 로봇은 자율 주행 시스템을 통해 자동화된 작업을 수행할 수 있으며, 이를 위해 오토파일럿 시스템과 효과적인 제어 알고리즘의 개발이 필요하다[3][4].

오토파일럿 시스템의 구현을 위한 중요한 기술 중 하나는 위치 인식 기술이다. 실내 자율 주행의 경우 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법을 기반으로 한 지도 생성 및 생성된 지도를 기반으로 한 위치 인식 기술들이 널리 활용되고 있다[5][6]. 그러나 실외환경의 경우 일반적으로 위성 항법 시스템과 관성센서를 결합한 위치 인식 기술을 기반으로 로봇의 위치를 추정한다[7]. 이와 같은 위치 추정 시스템을 활용하는 PX4는 실외환경에서 드론 및 자율 주행 시스템을 위한 소프트웨어 플랫폼으로 사용되며, 비행 제어 및 미션 관리를 담당한다. PX4는 실시간 운영체제인 NuttX와 함께 동작하며, 드론의 안정성, 자세 제어, 비행 미션, 센서 통합 등의 기능을 수행한다. 또한 PX4는 다양한 비행 모드를 지원하며, 자동 이륙, 자동 착륙, 원하는 위치로의 이동, 미리 정의된 경로를 따라 비행하는 등의 기능을 제공한다.

본 연구는 실외환경에서 차동 구동 로봇의 오토파일럿을 위한 PX4 기반의 제어 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. PX4는 센서 데이터의 수집과 처리, 자세 추정, 동적 제어 등 다양한 기능을 제공하여 자율 주행 로봇의 제어 시스템을 구축하는 데 효과적이다. 제어 알고리즘은 로봇의 모델링 정보와 센서 데이터를 기반으로 로봇의 동작을 제어하는 알고리즘이다. 이를 통해 로봇은 주어진 환경에서 안전하고 정확한 이동과 작업을 수행할 수 있다. PX4는 다양한 형태의 드론에 대한 제어 알고리즘과 애커먼 스티어링 기반의 이동 로봇에 적합한 L1 제어기를 지원한다[8]. 그러나 차동 구동 로봇의 기구학적인 특성을 고려한 제어 알고리즘은 제공하지 않으므로 PX4 시스템을 차동 구동 로봇의 오토파일럿에 활용하기 위한 제어 알고리즘이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 차동 구동 로봇의 기구학적 모델에 기반하며, 오토파일럿 임무에 적합한 PX4 기반의 제어 알고리즘을 제안한다.

제안하는 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 게즈보 시뮬레이터를 활용하며, PX4를 시뮬레이션 환경에서 테스트하기 위한 SITL(Software-In-The-Loop)을 이용하여 시뮬레이션 개발 환경을 구성한다. 게즈보는 로봇 시뮬레이션을 위한 오픈 소스 3D 시뮬레이터이며 다양한 로봇, 센서 및 환경을 모델링하고 시뮬레이션 할 수 있다. 이를 통해 현실적인 환경을 재현하고 로봇의 동작을 시뮬레이션 상에서 테스트할 수 있다. 또한, SITL은 PX4 플랫폼과 연동하여 소프트웨어 수준에서 시뮬레이션을 수행하는 기능을 제공한다. 이를 통해 제어 알고리즘의 개발과 테스트를 실제 하드웨어 없이도 수행할 수 있으며, 개발과 디버깅 과정을 효율적으로 진행할 수 있다.

시뮬레이션 실험에서는 다수의 경유지를 방문하는 임무를 생성하고 로봇의 이동 경로 및 방위각을 측정하고 분석하였다. 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 우수성과 잠재적인 응용 분야에 대한 실증적인 근거를 제시하였다.

PX4 시스템의 경우 NED(North-East-Down) 좌표계를 기준으로 하므로 로봇의 z축은 지면을 향하게 되고, 따라서 yaw 회전의 양수 방향은 시계방향이 된다. 따라서 NED 좌표계 기준에서 로봇의 선속도인 v와 각속도인 w를 기반으로 한 로봇의 왼쪽 바퀴 선속도인 v_L과 오른쪽 바퀴 선속도인 v_R은 식 (1)과 같이 정의된다.

위 식에서 R_c는 로봇의 중심에서 바퀴까지의 거리이다. 제안하는 차동 구동 로봇 제어 알고리즘은 목표 경유지 또는 목표 경로로의 이동을 위한 제어 선속도와 각속도를 생성하며, 이를 위하여 식 (2)와 같이 임의의 변수 q와 임계값 q_t에 대한 g(q,q_t)를 정의한다.

g(q,q_t)는 본 연구에서 제안하는 차동 구동 로봇의 선속도와 각속도 생성을 위해 정의된 함수로서 q가 0에 접근함에 따라 최대값인 1에 가까운 값을 가지고 q_t 또는 -q_t로 접근함에 따라 0에 수렴한다. g(q,q_t)를 이용하여 식 (3)과 같이 목표 선속도인 v_T를 정의한다.

위 식에서 vcruise ,vgoal ,d,dt,θ,θtv 는 각각 목표 선 속도, 목표지점 도달 시의 목표속도, 최종 목표지점과의 거리, 목표지점 도달 시의 속도로 변경하기 위한 임계 거리, 목표지점과 로봇 간의 각도 및 선속도 조절을 위한 임계 각도 이다. 식 (3)에서 v(d)는 로봇과 최종 목적지와의 거리가 d_t이하가 될 경우 v_T가 v_goal에 수렴하여 최종적으로 v_goal의 속도로 최종 목적지에 도착하도록 하는 함수이다. s(θ)는 스케일러로서 목표지점과 로봇의 전진 방향 간의 각도의 크기가 θtv에 가까워짐에 따라 0으로 수렴하고, 각도 차이가 줄어듦에 따라 1로 수렴하는 함수이다. 이를 통하여 각도 차이가 임계 각도보다 클 경우 선속도를 제한하여 로봇이 짧은 회전반경과 각속도로 목표지점을 향하도록 하며, 각도 차이가 줄어듦에 따라 선속도를 증가시킨다.

목표 각속도인 w_T는 식 (4)와 같이 계산된다.

θtw는 각속도 조절을 위한 임계 각도로써 θ의 크기가 임계 각도보다 클 경우 θ의 부호에 w_cruise를 곱한 값을 각속도로 하여 빠른 각속도로 로봇이 목표지점으로 향하도록 회전하며, θ가 0에 가까워질수록 각속도가 0에 수렴함으로써 로봇의 이동방향을 목표지점의 방향으로 유지시키도록 한다.

식 (3)과 식 (4)의 임계 각도인 θtv와 θtw는 차동 구동 로봇의 선속도와 각속도 간의 기구학적인 제약조건을 만족시키기 위하여 아래의 부등식을 만족하도록 설정되어야 한다.

차동 구동 로봇의 각 바퀴는 독립적인 구동이 가능하며 각 바퀴의 속도는 식 (1)과 같고, 각 바퀴의 허용 가능 범위는 식 (6)과 같다.

제안한 알고리즘은 로봇의 후진 주행을 고려하지 않으므로 차동 구동 로봇의 제어 명령으로 사용 가능한 속도 공간은 식 (7)과 같이 정의된다.

v_T는 식 (7)에 의해 정의된 허용 속도 가능 영역에 속해야 한다. 만약 식 (7)의 범위를 벗어날 경우 식 (7)의 허용 속도 가능 영역의 경계값과 v_T의 평균을 사용하여 식 (8)과 같이 제어 선속도인 v_C를 계산한다.

식 (8)에서 구한 v_C와 식 (7)을 사용하여 식 (9)와 같이 허용 속도 가능 영역 내의 제어 각속도인 w_C를 구한다.

식 (8)과 식 (9)로부터 계산한 제어 선속도와 각속도는 식 (1)을 통하여 왼쪽 및 오른쪽 바퀴의 제어 선속도로 변환되어 로봇을 이동시킨다.

본 연구에서는 차동 구동 로봇의 기구학적 구조를 고려하여 안정적이고 정확하게 목표 지점 또는 목표 경로에 도달할 수 있도록 제어하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 PX4 기반의 시스템에 적용하여 실외환경에서 오토파일럿을 수행할 수 있는 차동 구동 로봇 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한, 게즈보 시뮬레이터와 SITL을 활용하여 시뮬레이션 환경을 구성하고 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 로봇 모델 및 제어 알고리즘의 성능을 검증하였다. 앞으로의 연구에서는 제안된 시스템을 실제 환경에 적용하고 보완하여 실용적인 오토파일럿 시스템을 구현하고자 한다.