Development of a Machine Control Technology and Productivity Evaluation for Excavator

(1)

http://dx.doi.org/10.7839/ksfc.2020.17.1.037

굴착기 머신 콘트롤 기술 개발 및 생산성 향상 평가 Development of a Machine Control Technology and

Productivity Evaluation for Excavator

이민수

¹

․신영일

¹

․최승준

¹

․강한별

¹

․조기용

^1*

Min Su Lee

¹

, Young Il Shin

¹

, Seung Joon Choi

¹

, Han Byul Kang

¹

and Ki Yong Cho

^1*

Received: 25 Nov. 2019, Revised: 23 Jan. 2020, Accepted: 18 Feb. 2020

Key Words：Machine Control(머신 컨트롤), Intelligent Excavator(지능형 굴착기), Auto Grading(법면 자동작업), Auto Leveling(평탄화 자동작업)

Abstract: An intelligent excavator can be divided into Machine Guidance (MG), semi-automatic, and unmanned by technology. The MG technology excavator is equipped with a tilt sensor on each link of the excavator and a GPS is installed on the excavator body to inform the user of the position of the excavator bucket end. Machine control (MC) technology that assists the user's work can be divided into semi-automatic and fully automatic technology.

The semi-automatic MC equipment has already been commercialized by Komatsu and Caterpillar. The MC excavator is equipped with an electro-hydraulic system, sensors and controllers to control the excavator bucket end according to the user's needs. In this study, the semi-automated excavator modified based on manual excavator, is equipped with an electro-hydraulic system, a controller system, multi-sensors and a control algorithm is developed to assist in excavation work such as leveling and grading. By applying the developed technology, it was possible to confirm productivity improvement compared to manual digging and leveling work. In the future, further research to improve the accuracy of the hydraulic precision control and collaborative work with heterogeneous construction equipment such as dump truck and automated collaboration tasks technology could be developed.

* Corresponding author: [email protected]

1 Korea Construction Equipment Technology Institute, Gunsan-si 54004, Korea

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creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

1. 서 론

2018년도 기준으로 굴착기 세계시장은 297억불, 34 만대 규모이며

¹⁾

, 굴착기 시장의 성장률은 2%이하로 정체되고 있다. 특히, 중국 업체들의 급성장으로 인 해 가격경쟁이 심화되는 레드오션으로 변질되고 있 다. 이에 따른 차별화 기술로 기존의 범용 기계식 굴 착기와 차별화되는 ICT 및 지능화 기술을 통한 머신 가이던스(MG, Machine Guidance) 및 머신 컨트롤 (MC, Machine Control) 건설기계 개발이 선진업체 중

심으로 추진되고 있다.

스마트 굴착기 시장은 2019년 기준 1.5억불에서 2025년 5.2억불로 성장할 것으로 예상되어 평균 성장 률 28%로 예상된다. 이는 기존 범용 굴착기의 2% 이 하의 성장률보다 15배 이상 높아 차세대 시장으로 주목받고 있다

²⁾

.

굴착기의 지능화 기술은 기술 단계별로 MG, MC, 단독 무인화로 나눌 수 있다

³⁾

. MG 기술은 굴착기 각 링크에 기울기 센서 등을 탑재하고 굴착기 차체에 GPS를 설치하여 굴착기 버킷 끝단의 위치를 사용자 에게 알려주는 기술이다. 사용자의 작업을 보조해주 는 MC 기술은 반자동과 완전 자동 기술이 있으며, Komatsu, Caterpillar 등 굴착기 선진사에서 이미 반자 동 MC 장비를 상용화하고 있다. <Fig.. 1>은 Leica와 Topcon에서 출시한 굴착기용 MG 시스템을, <Fig.. 2>

은 Komatsu의 MC 굴착기 시스템 개요를 나타낸다.

(2)

MC 굴착기는 전자유압시스템(Electro- hydraulic system) 및 센서, 제어기 등이 탑재되어 사용자의 필 요에 따라 굴착기 버킷 끝단을 제어하여 작업한다.

이에 본 연구에서는 기존 기계식 굴착기를 개조하 여 전자유압시스템 및 제어기, 제어에 필요한 센서 등을 탑재하고, 평탄화, 법면 등의 굴삭 작업을 보조 해주는 제어 알고리즘을 개발하여 작업 정밀도 평가를 수행한 반자동 MC 기술에 대하여 기술하고자 한다.

Fig. 1 MG excavator (a. Leica

⁴⁾

, b. Topcon

⁵⁾

)

Fig. 2 MC excavator (Komatsu

⁶⁾

)

2. 굴착기 작업 자동화 기술

2.1 전자유압시스템 및 제어 시스템

본 연구에서는 굴착기의 제어를 위해 기존의 MCV(Main Control Valve)와 유압 조이스틱 사이에 전자 제어를 위한 EPPR(Electro-Proportional Pressure Reducing) 밸브 및 압력 센서로 구성된 밸브 블록을 탑재하고 제어시스템과 전기적으로 연결하였다

^7-8)

. 또한 버킷 끝단 위치 계산 및 제어를 위해 각 축의 실린더에 스트로크를 측정할 수 있는 센서를 삽입하 였다<Fig. 3>.

Fig. 3 Configuration of Control System

OW OB

O0

P OTip

TWB TB0

T

T0P

TWP

Fig. 4 Excavator Model Coordinate System

2.2 굴착기 제어 알고리즘

<Fig. 4>와 같이 전체 좌표계를 기준으로 굴착기를 스윙(Swing), 붐(Boom), 암(Arm), 버킷(Bucket)의 4축 의 직렬 로봇으로 기구학을 구성하였으며<Fig. 5>, 정의된 좌표계를 기준으로 정해진 D-H(Denavit–

Hartenberg) 변수는 <Table 1>과 같다

⁹⁾

.

(3)

Fig. 6 Control Flow

Fig. 7 Matlab Simulink Program Implementation 굴착기의 기구학 좌표계를 이용하여 굴착기의 변

환 행렬을 아래 <수식. 1>과 같이 정의하였으며, 변 환 행렬을 통해 <Fig. 5>의 원점(O0)로부터 버킷의 끝단 좌표계(O4)의 위치 및 자세를 구할 수 있다. 또 한, 역기구학(inverse kinematics) 모델을 정립하여 굴 착기 끝단 좌표계로부터 각 축의 각도(joint angle)을 구할 수 있다.

반자동 제어를 위해 사용자가 암을 제어하면 제어 시스템이 붐을 제어하는 방식으로 굴착기의 버킷 끝 단이 설계면(Design surface)을 추종할 수 있는 제어 알고리즘을 개발하였다. 각 축의 밸브 제어는 PID제 어를 이용하였으며 제어 알고리즘의 구성도는 <Fig.

6>와 같다. 제어 알고리즘은 Matlab Simulink로 구현 하였다<Fig. 7>

^10-13)

.

O₀ x₀

z₀

O₁ x₁ y₁

O₂ x₂

y₂

O₃ x₃ y₃

O₄ x₄

y₄

a₁ a₂ a₃ a₄

(Px, Py, Pz)

Swing Boom Arm Bucket Tip

Fig. 5 Excavator Front Kinematics

Table 1 Link D-H Parameters

(D = =d

4

, 0, d

4

)

 







^^^^^^^^^^{ }^^^^^^^^{ }^^^^^^^^^^^^^^^^{ }_^{ }^^^^ ^^^^^^_^{ }^{ } ^^^^^_^^^^^^{ }^{ }^^^^^^

   







^

      

(1)

굴착기는 실린더의 스트로크(cylinder stroke)의 길 이를 통해 각 축의 각도가 결정되기 때문에 각 축의 스트로크와 각도 간의 관계식을 수식화 하였다. <Fig.

8>은 사용자가 버킷의 좌/중/우 기준점에 따라 끝단 제어를 하도록 한 것을 나타낸다. <Fig. 9>은 이를 적 용한 반자동 법면 자동화 작업 시뮬레이션 연속 사 진이다.

지능형 굴착기는 평탄화(leveling) 작업 시, 작업의

품질을 균일하게 유지하기 위해 버킷과 design

(4)

surface 간의 각도를 동일하게 유지하는 것이 필요하 기 때문에 본 연구에서는 Auto-control에 버킷 각도를 제어 하는 기능을 추가하였으며, <수식. 2>와 같다.

<Fig. 10>의 위쪽 그림을 통해 기존 시뮬레이션의 경 우 굴착기의 버킷이 차체 쪽으로 진행하면서 버킷의 각도가 작아짐을 확인할 수 있지만, 아래쪽 그림에서 는 차체 쪽으로 진행함에 있어 붐은 물론 버킷의 각 도를 제어하여 버킷의 자세가 유지됨을 알 수 있다.

버킷 각도 제어를 통해 굴착기의 차체 안쪽 영역까 지 작업 영역이 확대되고, 안정적으로 작업 제어를 할 수 있는 이점을 가지게 된다.

___{ }  __ _ __

_ sin^{ }



^^^_^^

_{ } ___



^{ sin}^{ }



^^ ^^^^





_ tan^{ }^tan

  ^{ }^^{ }^

(2)

Fig. 8 Auto-stop

Fig. 9 Auto-control

Fig. 10 Comparison of Behaviors according to Bucket Angle Control in Leveling(Top: w/o control, Bottom: with control)

2.3 굴착기 축별 보정 및 작업기 끝단 오차 평가 굴착기 작업 자동화는 작업기 끝단 제어를 통하여 다양한 작업을 자동으로 수행하는 것으로 끝단의 위

치를 추종하는 센서의 보정이 필수적이다. 본 연구에 서는 각 축의 실린더 스트로크 센서 값을 보정하고 보정 값을 적용하여 최종 작업기 끝단 오차를 최소 화 하였다. <Fig. 11>는 보정을 위한 광파기 및 타깃 설치 사진이며, 광파기 계측을 이용한 각 축의 보정 결과는 <Fig. 12>, <Fig. 13>, <Fig. 14>과 같다.

Fig. 11 Total station(Left), Target(Right)

Fig. 12 Bucket Calibration Result

Fig. 13 Arm Calibration Result

Fig. 14 Boom Calibration Result

(5)

보정 결과 버킷은 보정 후 평균 오차 0.52mm, 최 대 오차는 1.86mm, 암은 보정 후 평균 오차 0.12mm, 최대 오차 0.32mm 이며, 붐은 보정 후 평균 오차 0.11mm, 최대 오차 0.29mm의 결과를 얻었다.

축별 스트로크 센서 보정 데이터를 적용하여 작업 기 끝단의 위치 오차를 평가하였다. 측정 평가는 굴 착기의 작업 범위 내에서 임의의 21개 포인트에 대 해서 <Fig. 15>과 같이 레이저 트래커로 측정한 계측 값과 굴착기 제어기에서 계산한 끝단의 계산 값에 대해서 거리 값을 비교하여 평균 오차를 계산하였다.

Fig. 15 Laser Tracker and Target

Fig. 16 Evaluation Positions of an Excavator End point Table 2 Measurement result of an Excavator End Point

<Fig. 16>은 21개 포인트에 대한 끝단 평가 위치를 나타내며 결과는 <Table 2>와 같다. 축별 보정 값을 적용함으로써 작업기 끝단 위치 평균 오차는 4.35mm, 표준편차는 4.28mm를 확보하였다.

2.4 굴착기 머신 컨트롤 작업 오차 평가

굴착기 머신 컨트롤 기술을 평탄화(Leveling) 작업 과 법면(Grading) 작업에 대하여 적용하여 오차를 평 가하였다. 트래커를 통한 평가를 위해 실제 노면이 아닌 가상의 작업면을 대상으로 측정 주기 100Hz로 각각 5회 반복 수행하였다.

2.4.1 평탄화 작업

<Fig. 17>은 굴착기 평탄화 반자동 작업에 대한 연 속 사진이며, <Fig. 19>는 5회의 평탄화 반복 작업에 대한 제어기와 측정기의 비교 그래프이다. 좌측은 제 어기에서 기구학 내부 연산을 통해 계산한 끝단의 위치 값 데이터이며, 우측은 트래커로 취득한 끝단의 타깃 위치 값이다. <Table 3>은 평탄화 작업 최종 결 과이며 5회의 작업 모두 비슷한 거동 경향과 오차 수치를 보였으며, 최종 평균 오차는 10mm 이내로 측 정되었다.

Fig. 17 Excavator Auto Leveling

Fig. 18 [Leveling] Controller data(Left), Measurement

Data(Right)

(6)

Table 3 Evaluation results of Auto-Leveling (Unit: mm) Number Controller data Measurement data

Avg. err. Max. err. Avg. err. Max. err.

1 8.23 60.70 7.07 75.44

2 9.01 61.65 8.80 65.47

3 9.18 66.44 9.60 66.88

4 9.03 72.53 7.39 84.38

5 9.22 67.55 7.37 58.18

avg./max. 8.93 72.53 8.05 84.38

2.4.2 법면 작업

<Fig. 19>은 법면 자동화 작업을 수행한 연속 사 진이며 법면 작업 각도는 45도이다. <Fig. 20>의 결 과는 5회의 법면 반복 작업에 대한 제어기와 측정 기의 비교 그래프이다. 좌측은 제어기에서 기구학 내부 연산을 통해 계산한 끝단의 위치 값 데이터이 며, 우측은 트래커로 취득한 끝단의 타깃 위치 값 이다. <Table 4>는 법면 자동화 작업 최종 결과표이 다. 5회의 작업 모두 비슷한 거동 경향과 오차 수 치를 보였으며, 최종 평균 오차는 10mm 이내로 측 정되었다.

Fig. 19 Excavator Auto Grading

Fig. 20 [Grading] Controller data(Left), Measurement Data(Right)

Table 4 Evaluation results of Auto-Grading (Unit: mm) Number Controller data Measurement data

Avg. err. Max. err. Avg. err. Max. err.

1 16.47 48.14 5.42 22.87 2 16.64 45.51 5.43 21.12 3 16.56 46.59 5.37 21.95 4 16.69 45.99 5.50 23.13 5 16.39 45.44 5.29 21.06 avg./max. 16.55 48.14 5.40 23.13

2.5 굴착기 머신 컨트롤 적용에 따른 작업 생산 성 분석

굴착기 머신 컨트롤 기술을 터파기(Trench) 작업에 적용하여 수작업과 비교하여 생산성을 평가하였다.

터파기 작업은 폭 1.5m 길이 8m, 깊이 1.2m에 대하 여 수동 작업 3회, 자동 작업 3회를 진행하여 작업 시간을 비교하였다.

수동 작업의 경우 작업 완료 후 깊이 측정 공정이 포함되어 있으며, 깊이가 1.2m에서 벗어나는 경우 재 작업하였다. 작업 시간에 대한 결과는 <Table 5>와 같다. 터파기 작업 비교 결과 수동 작업은 평균 217.9sec(작업시간: 118.4sec, 측정시간: 98.5sec)가 걸 렸으며, 자동 작업은 평균 146.8sec가 소요되어 32.6%

의 작업 시간 절감 효과를 확인할 수 있었다.

Fig. 21 Productivity Improvement Test(Left-Manual, Right-Auto)

Fig. 22 Surface Measuring Jig(Left) and Result

(Right)

(7)

Table 5 Manual/Automatic Work Time Comparison

3. 결 론

본 연구에서는 굴착기 머신컨트롤 기술을 개발하 고 평탄화 작업 및 법면 작업을 수행하여 정확도를 평가하였다. 개발된 머신 컨트롤 기술을 터파기 작업 에 적용하고 수작업 시간과 자동화 작업시간을 비교 하여 생산성을 비교하였다. 머신컨트롤 기술이 적용 된 작업의 경우 측량 작업 시간을 획기적으로 줄일 수 있기 때문에 전체적인 작업 시간 단축을 기대할 수 있었다. 최근 들어 정확한 치수 작업을 요구하는 공법이 확대 적용되고 있기 때문에 머신컨트롤 기술 을 적용하여 측량 시간이 많이 요구되는 정치수 토 공작업에 대한 생산성 향상을 기대할 수 있다. 본 연 구에서 개발한 머신컨트롤 기술을 적용한 굴착기는 평탄화 작업과 법면 작업에 대하여 평균 10mm이내 의 작업기 끝단 오차를 확보하였고, 이는 토공작업에 서 요구되는 20mm 작업오차를 충분히 만족시키는 수준이다. 머신 컨트롤 굴착기를 통한 터파기의 경우 수작업대비 30% 이상의 작업 시간 절감 효과를 가지 는 것을 확인하였으며 이는 유류비 절감과 더불어 전체 공사비 절감을 통한 생산성을 향상시킬 것으로 기대한다.

향후, 도로공사 절토면에 대한 구배 작업과 우수관 터파기 작업에 대하여 수작업과 자동화 작업을 비교 하여 보다 객관적인 생산성 향상 데이터를 취득할 계획이다.

후 기

이 연구는 2019년도 산업통상자원부 및 산업기술 평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구임(과제 번호: 10067705)

References

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7) C. N. Kang et al, “Dynamic Characteristics of Electro-hydraulic Proportional Valve for an Independent Metering Valve of Excavator”, Journal of Drive and Control, Vol.15, No.2, pp.46-51, 2018.

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