지자기 센서는 지구상에서 발생하는 지자기를 검출하여 방향을 탐지하는 센서이 다. 지자기 센서는 지구의 자북을 중심으로 각도를 추정한다. 이러한 지자기 센서 는 지구의 지자력이 약하고 상대적으로 균일하지 않으며 센서 자체의 잔류자기와 전기 부품에 의한 자기장영향으로 오차가 발생하여 보정용으로 많이 사용된다.
본 논문에 이동 로봇의 진행 방향 각도를 추출하는데 사용된 센서는 CMPS03 모 델의 지자기 센서를 사용하였다. CMPS03 지자기 센서는 필립스사의 KMZ51을 이용 한 모듈로써 듀티비에 의한 출력과 I2C 통신 방식에 의한 출력을 지원하여 주행 로봇에 많이 사용되는 지자기 센서 모듈로서 그림 4.4와 같다[18].
그림 4.4 CMPS03 지자기 센서
제2절 추측항법을 통한 상대좌표 추적
삼각측량법만으로 실내에서 위치를 추적하기에는 많은 어려움이 있다. 삼각측량 법을 이용하기 위해서는 TOA값의 정확도가 높아야만 이동 노드의 위치오차를 최소 화 할 수 있다. 하지만 실내와 같은 경우 무수한 장애물로 인해 정확도 높은 TOA 값을 측정하기가 매우 어렵다. 그래서 본 논문에서 이동 로봇의 자이로스코프 센 서를 이용하여 이동로봇의 회전각을 구해 추측항법을 이용하여 상대 좌표를 추적 하였다[12][13][34].
그림 4.5는 본 논문에서 제작한 이동로봇의 제원이다. 그림 4.5에서 는 절 대좌표의 x,y 축을 의미하고, 는 이동로봇의 회전 중심축을 나타낸 것이다.
는
와 주행 바퀴의 중심과의 거리를 나타낸다.
과
은 모터의 엔코더 값 에 의해 측정된 거리이고,
는 이동 로봇 내 자이로 센서에 의해 측정되는 각 속도 값이다. 여기서
는 를 중심으로 로봇의 이전의 위치와 현재의 위치의 회 전각으로 식(19)을 이용하여 쉽게 계산 할 수 있다.그림 4.5 이동로봇의 기구학
∆
(27)식(19)에서
는 자이로 센서에서 측정된 각속도 값을 의미하고,∆
는 자이로 센서의 샘플링 시간을 의미한다. 식(19)을 이용하여 이동 로봇의 회전중심각
을 구할 수 있다.
을 이용해서 추측항법을 통한 이동 노드의 좌표( ) 를 구하기 위해서는 다음과 같은 방법으로 구현하였다.
(28)로봇의 회전 중심축을 기준으로 두 바퀴가 이동한 각속도는 동일하므로 식(29) 와 같이 정의 할 수 있다.
는 이동로봇 바퀴사이의 거리이고,
는 로봇 회전 중 심축과 로봇 바퀴 중심과의 거리이다.
을 이용하여 식(21)과 같이 이동 로봇의 최종적인 위치정보 을 알 수 있게 된다.∆
(29)
∆
(30)∆
(31)
∆
(32)본 논문에서 추측항법을 통한 위치 추적 시 UKF를 사용하였다. UKF를 사용하 기 앞서 이동 로봇의 시스템 모델링 과정이 필요하다. 다음 식(22)는 본 연구에서 제작한 이동로봇의 기구학적 특징을 모델링한 행렬이다.
sintan costan cos sin
sinsec cossec
∆
∆
(33)
식 (22) 행렬에서 오일러각의 변화율 는 이동로봇의 각속도 를 측정한 값과 이동로봇의 추정된 의 값을 구하기 위해 이동로봇내의 센 서정보를 활용해 ∆와∆를 구한다. 최종적으로 출력되는 시스템 값은 이동로 봇의 의 값과 이동로봇의 이동 벡터정보에 대해 얻을 수 있다. 이 시스 템모델을 UKF에 적용시키면 더욱 선형화된 위치 정보를 얻을 수 있다.
제3절 ETOA (Estimation-Time-Of-Arrival)알고리즘 제안
현재까지 출시된 위치 추적 시스템은 대부분 TOA의 기법을 이용하여 위치 추적 을 하고 있다. 하지만 TOA기법은 송신기와 수신기 사이에 장애물이 존재 한다면 전파의 흐름에 방해가 되므로 전파의 회절 및 반사로 인해 측정된 TOA값이 많은 오차를 포함 하고 있을 것이다. 특히 초음파 위치 추적 시스템과 같은 경우 초음 파 대역의 신호를 사용하기 때문에 장애물 투과 능력이 매우 취약하다. 이는 초음 파 기반의 위치 추적 시스템을 이용하면 장애물이 많은 실내 환경에서 특정 객체 의 위치를 추적하기엔 많은 어려움이 있다. 이에 본 연구를 통해 실내의 NLOS 환 경에서 더욱 정확도 높은 위치 추적을 하기 위해 ETOA 알고리즘을 적용하고 센서 융합과 UKF를 이용하여 실내 이동노드의 위치를 추적한다.
대부분의 TOA기법을 이용한 위치 추적 알고리즘은 최소 3개의 비컨을 이용하여 이동 노드와 고정 비컨과의 거리를 연산해서 위치를 추적하는 삼각측량법이 많이 이용되고 있다. 하지만 삼각측량법은 각각의 비컨과 이동노드간의 거리를 구하고 연산하여 좌표를 구하는 방식으로 만약 하나이상의 비컨과 이동 노드 사이에 NLOS 환경이 발생한 경우에는, 정확도가 낮은 TOA값이 측정되게 되고, 위치데이터 또한 상당한 오차를 포함하는 위치데이터가 될 것이다. 그림 4.6는 ETOA 알고리즘의 개
그림 4.6 Estimation-TOA 알고리즘 개념도
념도를 의미한다. 그림 내에 이동노드의 위치를 추적하기 위해 총 3개의 비컨이 존재하고 각각의 비컨에서 이동 노드까지의 TOA값을 구하고 있다.
하지만 비컨3과 이동노드 사이에 벽이 있어 NLOS 환경이 발생하였다. 이에 비컨 3과 이동 노드 간에 측정된 TOA값은 매우 많은 오차를 포함하고 있을 것이다. 반 면 비컨1과 비컨2의 이동 노드 간에 측정된 TOA값은 LOS 환경으로 비교적 정확한 거리데이터가 측정될 것으로 예상해볼 수 있다. 이에 본 논문에서 제안하는 ETOA 알고리즘은 다중 비컨을 이용하여 위치를 추적할 시, 먼저 노드로부터 측정된 TOA 값을 감시하여 NLOS 유무를 판단하고, 만약 NLOS 환경이 발생하면 해당 비컨과 이 동 노드간의 TOA값을 사용하지 않고, 추측항법을 통해 얻어진 이동 노드 좌표를 이용하여, 다시 역으로 NLOS 환경이 발생한 비컨과의 TOA값을 예측하는 알고리즘 이다. 식(19)은 이동로봇의 좌표를 통해 해당 비컨과의 예측한 TOA(ETOA )값을 구 하는 수식이다.
(34)식(23)에서
는 NLOS 환경이 발생한 비컨이 설치된 절대 좌표 를 의미 하고
의 값은 이동 로봇내의 관성센서를 활용하여 추정한 상대 좌표 값을 의미한다.추측항법을 통해 이전의 이동노드를 기준으로 하여 측정한 상대좌표
를 식(23)을 통해 연산하게 되면 NLOS 환경이 발생한 비컨과 이동노드간의 정확도 있 는 TOA 값을 구할 수가 있다.그림 4.7 Estimation-TOA를 이용한 위치추적 흐름도
그림 4.8 ETOA 알고리즘의 임계값 범위
본 연구의 위치 추적의 전체적인 프로세스는 그림 4.7과 같다. 비컨과 이동 노 드 간의 TOA를 측정하고 나서, 해당 TOA값의 신뢰도를 판별하기 위해 임계 값 측 정 방식을 사용하였다. 임계값은 그림 4.8과 같이 최소 임계값과 최대 임계값을 두고 측정된 TOA값이 임계값을 벗어나게 되면 NLOS 환경임을 감지하게 된다. 임계 값은 로봇의 이동속도에 비례하며 식(24)과 같다.
(35)
(36)
(37)
≤
≤
(38)식(24)와 같이 본 논문에서는 로봇의 이동속도를 고려하여 TOA측정 임계값을 선 정하는 알고리즘을 적용하였다. 로봇의 이동속도를 추측항법을 통해 구한 후 임계 값 의 수치를 로봇의 이동속도의
±
4배의 수치로 정하고 테스트를 하였다.그림 4.9 전체적인 시스템 하드웨어 구성도
각 노드에서 측정된 TOA값이 식(24)을 만족할 때 측정된 TOA데이터가 신뢰 있는 값이라 판단하고 이 값을 이용하여 삼각측량을 수행하게 된다. 만약 비컨에서 측 정된 TOA 데이터가 식(24)을 만족하지 못하는 경우라면, 해당 비컨과의 TOA값만을 버리고 추측항법으로 구해진 좌표를 식(23)을 이용하여 NLOS 상태의 비컨과의 ETOA 값을 측정하게 된다.
본 논문에서 ETOA 알고리즘을 적용하기 위해 초음파 기반의 실내 위치 추적 시 스템을 제작하고 소형 이동 로봇을 제작한 후, 이동 로봇의 주행을 통해 본 논문 의 알고리즘의 성능에 대해 검증하였다. 그림 5.3는 전체적인 시스템의 하드웨어 적인 구성도 이다. 이동로봇 내에는 추측항법용 센서로 자이로 센서, 지자기 센 서, 엔코더가 내장되어 있고, 전체적인 제어는 AVR 사의 ATMEGA128을 이용하여 제 어하였다. 이동 로봇내의 관성센서를 통해 얻은 데이터는 비교적 샘플링 속도가 빨라서 약 100ms 주기로 위치 서버에 전송되고, U-SAT를 통해 얻은 거리 데이터는 400ms의 주기로 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 통해 서버에서 ETOA 알고 리즘을 적용하고 UKF를 통해 위치데이터를 출력하였다.
제5장 실험 환경 및 결과
제1절 실험 환경
실험환경은 그림 5.1, 그림 5.2와 같이 4.0m × 2,5m × 2.0m 의 실내 공간으 로 구성하였다. 초음파 비컨은 각각 모서리 네 지점에 높이 2m 지점에 설치하였고 이동로봇을 제작하여 주행 중의 위치 추적을 실시하였다. 로봇 내에는 회전각 데 이터를 추출하기 위해 자이로스코프, 컴퍼스 센서의 두 개의 관성센서(Inertial Sensor)와 모터의 엔코더가 내장되어 있고 실내 위치 추적을 하기 위해 초음파 수 신기가 내장되어 있다.
그림 5.1 실험 환경
그림 5.2 실험환경에서의 위치 추적 시스템 배치도
그림 5.2는 본 논문에서 실험하기 위해 구축한 전체적인 시스템 환경을 나타낸 다. 총 4개의 초음파 비컨을 이동로봇에 지향 하도록 설치를 하고 이동 로봇을 주 행하면서 이동로봇과 고정 비컨과의 거리를 측정하였다.
제2절 실험 결과