본 논문은 두 바퀴 이동로봇의 주행에 있어서 주어진 경로를 물리적 제한을 만족하면서 주행하는 관절 공간 궤적 생성방법을 실시간 운영체제를 이용하여 구현함으로써 실시간 제어 방법에 대하여 연구하였다. 경로계획에서 이동로봇의 방향을 고려하기 위하여 베지어곡선을 이용하였으며, 컨볼루션 연산자를 이용하여 로봇의 두 바퀴의 속도의 제한을 만족시켰다. 관절 공간의 궤적 생성과 생성된 궤적에 대한 속도명령, 그리고 엔코더 값 감시 등 실시간 태스크를 주기적 태스크로 구현하였으며 동기화를 위하여 실시간 메커니즘인 이벤트 플래그를 이용하여 구현하였다. 실제 로봇에 실시간 태스크를 구현하여 속도명령의 실시간성과 이에 따른 이동로봇의 주행실험 결과를 이용하여 궤적 추종 성능을 비실시간 시스템과 분석하였다. 결과를 통하여 실시간 성을 요구하는 제어시스템에서 실시간 다중 태스크 시스템의 유용성을 검증하였다.
과거부터 로봇의 실생활 활용에 관한 연구가 지속됨에 따라 현대사회에서 이전까지의 실험 환경에서 벗어나 사회 각 분야로의 진출이 지속적으로 시도 되고 있다. 하지만 로봇이 실제 환경에 적용되기 위해서 기존의 로봇 플랫폼 상용화의 가장 큰 단점으로 꼽히는 생산 비용과 인간 기준의 작업환경에서의 적응성 문제가 선결되어야 한다. 본 논문에서는 사람의 자유도와 크기를 따르는 이족보행 형태의 로봇을 제안하였으며, 엔코더를 포텐셔미터 접목모듈로 대체하여 높은 생산 단가를 절감하고, 파트 교체가 쉬운 모듈형 설계를 채택하여 로봇의 유지 보수비용을 절감 하였다. 최종적으로 크기와 모터의 배열이 다른 두 가지의 더미로봇에 보행패턴을 적용하여 안정성을 검증하였고, 본 논문에서는 제작된 실제 로봇들을 이용한 보행 패턴을 적용 및 보행 실험을 통하여 제안한 이족보행 로봇 적용가능성을 검증하였다.
본 연구에서는 태양광 패널 청소 로봇이 진공 패드 압력을 이용하여 경사진 패널 위를 미끄러짐 없이 효율적으로 주행하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 로봇을 경사로 패널에 고정시키기 위해 로봇 발에 부착된 고무 패드의 압력을 진공으로 만들게 된다. 구동 방식으로 Linkage 매커니즘을 적용하여 미끄러짐을 방지함과 동시에 중량을 감소하여 소모전력을 낮추는 방법을 제안하였다. 로봇의 안전한 구동을 위하여 솔레노이드 밸브, 근접 센서, 엔코더를 사용하여 로봇의 움직임을 감지하며, 주행할 때 고무 패드의 압력을 제어하여 안전한 경사로 주행을 가능하게 하였다. 로봇의 전진 동작을 위하여 다중의 솔레노이드 밸브들의 동작 시퀀스를 완성하여 양쪽 발에 부착된 6개의 진공패드가 진공 및 대기압을 정확하게 형성 할수 있도록 제어하여 이동 중 미끄러짐 없이 전진할 수 있게 하였다. 마지막으로 주행 및 회전 실험을 통해 36도의 태양광 패널에서 직진 및 회전 동작을 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 구륜 이동 로봇의 기구학적 불완전성에 기인한 주행오차를 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 별도의 표식장치 없이 엔코더만을 이용하여 구륜 반경과 차축변위를 보정한다. 또한 모터제어기의 가속해상도의 제약에 기인한 방향각 오차를 보상하기 위한 속도궤적을 제안한다. 제안된 속도궤적에 따라, 2개의 구동구륜 중 임의의 한 구륜의 속도는 주행거리에 따라 가변된다. 완전한 기구학적 보정이 이루어져도, 구륜 이동 로봇은 완전한 직선 주행을 할 수 없으며, 이러한 현상은 모터 제어기의 가속 해상도의 제약에 기인함을 보인다. 본 논문에서 제안된 방법의 유효성을 입증하기 위해 2 자유도 구륜 이동 로봇에 대해 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.
브러시리스(brushless) DC 전동기는 회전자의 위치에 따라 3상 중 2상에 전류를 흐르게 하는 방식으로 구동되며 회전자의 위치를 검출하기 위해서는 홀센서나 엔코더등과 같은 자기식 또는 광학식 위치 검출 센서가 사용되는데 이러한 센서들은 고온이나 저온에서 원치 않는 동작을 유발할 수 있고 전동기의 가격과 부피를 증가시키는 단점이 있다. 최근에는 전동기의 가격과 부피적 측면 그리고 강건성을 고려하여 센서리스(Sensorless) 전동기 구동에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 전동기를 Unipolar PWM 방법으로 고속으로 회전시킬 경우 발생되는 노이즈에 의해 Zero Crossing Point 관측이 어려워 정확한 제어가 용이하지 않은 문제점을 개선하여 드라이버의 수명을 증대시키면서 고속에서도 노이즈를 최소화 할 수 있는 새로운 스위칭 방법을 제안한다.
비선형 적응백스텝핑 제어기법은 외부 환경에 의한 여러가지 파라미터의 변동에도 불구하고 강인한 특성을 가진다. 이를 사용하여 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 정밀한 속도제어기를 설계하기 위해서는 빠른 제어 주기를 가져야만 한다. 하지만 속도 측정을 위한 엔코더의 분해능의 제약으로 연산주기를 빠르게 가져가지 못하고, 결국 제어기의 성능을 높이지 못하게 된다. 본 논문은 빠르고 정밀한 속도 제어기를 설계하기 위하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 적용한 센서리스 속도 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기는 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 추정된 속도정보를 이용하여 비선형 적응백스텝핑 제어기법을 사용하는 방식으로 IPMSM의 속도 제어를 수행한다. 제안된 제어기의 성능은 PSIM을 이용한 모의 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 프로펠러를 사용한 전자관악기를 위한 취구의 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 프로펠러의 각속도에 의한 바람의 세기를 계산을 빠르게 하도록 풍속계의 방식을 이용한 것이다. 풍속계의 경우에, 바람의 세기가 프로펠러의 각속도에 비례한다는 속성을 이용하여 바람의 세기를 계산한다. 하지만, 프로펠러의 각속도로부터 기대하는 바람의 세기가 계산되기까지 과도시간이 있기 때문에, 바람의 세기와 프로펠러의 각속도는 일대일대응이 아니다. 이 문제를 개선하기 위하여, 풍속계를 선형 시스템으로 해석하여, 그 시스템의 임펄스 응답과 프로펠러의 각속도를 디컨벌루션하여 바람의 세기를 추정한다. 실험으로 제안된 시스템의 타당성을 입증하기 위하여, 모터와 프로펠러, 엔코더로 구성된 취구 모델을 디자인하였다. 이 방법으로 바람의 세기를 추정한 결과는 이 시스템이 기존의 풍속계의 방법 보다 8배 빠른 시스템을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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