뱀형 모듈라 로봇은 모듈을 일련의 형태로 연결하여 구성한 것으로, 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적이고 다양한 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상생성 방식과 임의의 궤적 생성방식을 비교하고, 이를 확장하여 일부 모듈만의 선택에 따른 영향을 분석하기 위해서 GA를 통한 모듈 선택 실험을 수행하였다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하고, 위의 GA 기반 이동 생성 실험들을 수행하였다.
뱀형 로봇은 일반적인 바퀴형 이동로봇과 운동 메카니즘이 상이하며 다관절로 이루어져 있기 때문에 장애물 회피에 있어 빠른 정보의 처리와 이를 위한 특별한 정보가 요구된다. 이를 실현하기 위하여 로봇은 자신의 위치를 지속적으로 파악하면서 장애물의 좌표 값과 일정한 거리의 간격을 두고 움직여야 한다. 주행 궤도 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 검증하기 위하여 가상 뱀형 시뮬레이터를 제작하였다. 시뮬레이터는 이동 주행 궤도를 생성하고, 지나온 궤도를 재현할 수 있는 재현기(Back Tracker), 앞으로 이루어질 뱀형 로봇의 위치와 자세를 알아보는 예견기(Predictor)로 구성된다. 시뮬레이터를 통하여 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있는 일반적인 알고리즘인 포텐셜함수의 특성을 알아보고, 국소 최소점(Local Minima)에 빠지기 쉬운 단점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 본 논문에서는 뱀의 이동 주행 궤적을 알아보고, 주위의 장애물을 안전하게 통과할 수 있도록 하는 알고리즘에 대한 고찰과 제안한 알고리즘을 소프트웨어적인 3D 시뮬레이션을 통하여 걸과를 분석하고 검증한다.
뱀형 모듈라 로봇은 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적인 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상제어 방식과 GP(Genetic Programing)를 사용한 임의의 관절궤적 생성 방식을 비교한다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 위의 방법들을 비교하였다.
뱀형 로봇은 자유도보다 액추에이터의 수가 적은 논홀로믹 구속조건(nonholonomic constraint)을 가지며, 단순한 신체구조 이지만 초-여유자유도 구속조건(hyper-redundant constraint)을 이용해서 기밀한 운동과 다양한 기능을 만들어내는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 6개의 관절로 각 링크가 2차원 상에서 직렬로 연결된 뱀형 로봇의 기구설계 및 기구학과 동력학을 바탕으로 설계된 기구에 대해 해석하여 운동방정식을 유도하여 추진원리와 운동원리에 관하여 알아본다. 기본적인 운동 메커니즘을 해석하여 구현한 알고리즘을 제작한 로봇에 적용하여 추진 원리와 운동원리를 검증한다. 실험용 로봇은 링크 중앙에 법선 방향으로 마찰력이 발생할 수 있도록 수동바퀴를 가지고 있으며, PC와 RF(Radio Frequency)로 직렬통신을 하며 PC에서의 운동 명령의 조작에 의해 전진, 후진, 좌/우 방향으로 회전을 할 수 있도록 운동 알고리즘을 적용할 수 있도록 제작되었다. 특징으로는 일반적으로 토크를 입력으로 하지 않고 각도를 입력으로 하여 관절을 제어하고 있다는 점이 있으며, 운동방정식 또한 이에 대한 관계를 바탕으로 유도한 것이다.
모듈라 뱀형 로봇은 고장에 대한 강인성과 환경에 유연한 이동 특성을 가지고 있으나, 제어가 어렵다는 단점이 있다. 진화연산을 로봇에 이용한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 어떤 기법의 진화연산이 문제에 더 적합하고, 높은 성능을 얻을 수 있는지에 대한 비교는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 두 가지 대표적인 진화기법인 GA와 GP를 이용하여 모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어를 수행하였다. 대상 로봇은 H/W로 구현이 가능한 실제 모듈로 구성되었고, Webots을 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, GA와 GP 기법에 의한 결과를 비교 분석하였다.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotion for environments, but are difficult to control. Various phase and evolutionary approaches for modular robots have been studied for many years, but there are few comparisons among these methods. In this paper, Phase, GAps, GA and GP approaches are implemented and compared for flat, stairs, and slope environments. In addition, simulations of the locomotion evolution for modular snake-like robot are executed in Webots environments.
In this study, we present a multi-sensor module for snake robot searching survivors in a narrow space. To this end, we integrated five sensor systems by considering the opinions of the first responders: a gas sensor to detect CO2 gases from the exhalation of survivors, a CMOS camera to provide the image of survivors, an IR camera to see in the dark & smoky environment, two microphones to detect the voice of survivors, and an IMU to recognize the approximate location and direction of the robot and survivors. Furthermore, we integrated a speaker into the sensor module system to provide a communication channel between the first responders and survivors. To integrated all these mechatronics systems in a small, compact snake head, we optimized the positions of the sensors and designed a stacked structure for the whole system. We also developed a user-friendly GUI to show the information from the proposed sensor systems visually. Experimental results verified the searching function of the proposed sensor module system.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotions for obstacle environment than of walking robot. This requires an adaptation capability which is obtained from a learning approach, but has not been analysed as well. In order to investigate the property of adaptation of locomotion for different terrains, NEAT controllers are trained for a flat terrain and tested for obstacle terrains. The input and output characteristics of the adaptation for the neural network controller are analyzed for different terrains in frequency domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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