본 논문은 2바퀴로 수직 자세를 유지하며 원하는 방향으로 이동할 수 있도록 다수개의 센서를 혼합하여 정확한 각도 정보를 얻을 수 있는 방안과 이를 이용한 로봇주행 방법을 연구하였다. 로봇이 2바퀴로 수직 자세를 취하면 시스템이 안정하기 위하여 항상 앞, 또는 뒤로 넘어지려는 성질을 가진다. 따라서 이를 지속적인 수직상태로 유지하기 위하여 기울어지는 각도 정보가 필요하며 이를 이용하여 기울어지는 방향으로 신속한 자세 제어를 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 각속도 정보를 얻을 수 있는 자이로센서와 이를 보상하기위한 방안으로 가속도 센서를 혼합하여 사용하였다. 현재 자이로센서와 가속도센서를 혼합하는 알고리즘은 Kalman Filter가 일반적으로 이용되고 있으며 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 고성능의 DSP 프로세서 및 성능이 우수한 시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 간단하면서 고 효율의 성능을 발휘할 수 있는 자이로센서와 가속도 센서의 혼합 알고리즘과 PID제어를 이용한 자세제어를 연구하였다.
본 논문에서는 Inertial Navigation System (INS)와 Ultrasonic-SATellite (U-SAT)의 센서융합을 기반으로 100mm 이하의 정밀위치측정 시스템을 보여준다. INS는 자이로와 두 개의 엔코더로 구성되고, U-SAT는 네 개의 송신기와 한 개의 수신기로 구성하였다. 구성된 센서들은 정밀한 정밀위치측정을 위하여 Extended Kalman Filler (EKF)를 통해 센서들을 융합하였다. 위치측정의 성능을 증명하기 위해 본 논문에서는 로봇이 0.5 m/s의 속도로 주행한 실제 데이터(직진, 곡선)와 시뮬레이션을 통한 실험을 하였으며, 실험에 사용된 위치측정방법은 일반적인 센서융합과 INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합을 비교하였다. 시뮬레이션과 실제 데이터를 통해 실험한 결과, INS 데이터만을 칼만 필터에 이용한 센서융합이 더 정밀함을 확인할 수 있었다.
로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.
Recently, necessity and usage of the teleoperation have been increased in various fields from industrial automation to home application. Also, the internet is considered as a strong candidate far the transmission media of signals. However, it has an irregular transmission time delay and causes critical problems such as instability and poor performance. This paper presents a practical internet teleoperation system with a streaming buffer system which makes a variable time delay fixed. Validity of the proposed system is demonstrated by implementing the embedded system on a HILS(hardware in the loop system) which models a two-wheel mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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