비 관성센서 기반 실외용 안내로봇의 위치평가 및 자율 안내에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 실외에서 주행하는 이동로봇의 실용화 관점에서 경제적이고 유지관리가 쉬우며 적용이 용이한 비 관성센서 기반 실외용 위치평가 및 자율안내 방법을 제안한다. 실외 주행용 이동로봇은 우선 자율주행이 필요하며 이동 중 자신의 위치를 파악하여 다음 목적지까지 충돌을 회피하면서 이동이 가능하여야 한다. 또한 이동 중에나 필요한 위치에서 인간에게 필요한 정보를 제공할 수 있어야 하며 인간과 의사소통이 가능하여야 한다. 이러한 로봇을 서비스로봇이라하며, 서비스로봇 중 안내로봇이 대표적이다. 안내로봇이 올바른 안내를 수행하기 위해서는 무엇보다도 먼저 이동 중 자신의 위치를 항상 알 수 있어야 하며, 이동 중에 필요한 위치에서 내방객에게 필요한 안내를 하거나 정보를 제공할 수 있어야 한다. 따라서 위치평가(Localizaton)는 로봇의 현재 위치를 평가하고 추적하는 것으로서 모든 동작의 기본이 된다. 안내로봇 중 실내 전용 안내로봇은 다수 개발되어 있으나 위치를 인식하는 기능이 없거나 극히 제한적이다. 또한 특정 장소에만 작동 가능한 전용 안내로봇으로서 충돌회피 기능을 가지고 자율이동이 가능하나 그 기능이 단순하며 Land Mark나 사전에 제공되는 주변 환경에 대한 정보에 의존하는 것이 대부분이다. 더욱이 기존 안내로봇은 사전에 계획된 순서대로 안내를 수행하는 안내 시나리오 기반 로봇이다. 따라서 로봇의 자율성을 극대화 하기위해서는 로봇의 현재 위치에 기반한 위치 기반 자율 안내로봇의 개발이 필요하다. 특히 실외에서 활용할 위치기반 범용 안내로봇은 아직 미개척 분야로서 무한한 가능성 및 시장성을 가지고 있다. 이와 같은 안내로봇의 실용화를 위해서는 무엇보다도 특히 현장적용이 가능한 위치인식(Localization) 기술의 개발이 가장 중요하다. 또한 카메라나 레이저와 같은 고가의 장비를 사용하지 않고 DGPS, Dead-Reckoning, Digital Compass 등 저가의 비관성 센서를 활용하여 경제적이고 친환경적인 위치인식 기술개발이 선행되어야 한다. 이 방법은 정밀도가 낮은 저가의 DGPS와 디지털 컴퍼스 및 로봇바퀴에 부착된 엔코더정보를 이용하여 로봇의 위치를 평가하는 것으로서, 기존 방법과는 달리 DGPS신호가 수신되지 못하는 곳에서도 위치평가 신뢰성이 보장될 뿐만아니라, 단순하고 일관성있는 정보신뢰성 평가방법을 제공함으로써 위치평가의 안정성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 실외에서 내방객을 안내하면서 위치에 따라 대응되는 안내를 수행하는 위치기반 범용 안내로봇 시스템을 개발하기 위해 실외에서 실용적으로 적용 될 수 있는 위치평가(Localization) 방법, 자율주행방법, 그리고 위치기반 자율안내 방법을 연구하였다. 아울러 안내로봇에 적합한 효율적인 안내 시나리오 설계 방법을 제시하고 이것을 바탕으로 안내 데이터베이스를 구축하고 안내로봇에 탑재하여 실제 현장에서 그 성능을 평가하였다. 본 연구의 세부내용은 다음과 같다. 첫 번째로, 비관성센서의 정보를 확장칼만 필터로 융합하여 로봇의 위치를 최적화 하는 localization 방법을 제시한다. 두 번째, 개발된 현재 위치평가를 바탕으로 사전경로 인식방법과 인식된 경로를 자율 주행하는 연구를 수행하였다. 또한, 로봇이 주행하면서 자신의 현재 위치를 평가하여 그 위치에 대응되는 안내 데이터를 스스로 탐색하여 안내를 수행하는 위치기반 자율안내 방법을 제시한다. 마지막으로, 안내로봇에 적합한 안내시나리오를 설계 및 제작하여 안내 데이터베이스를 구축하고 안내로봇에 적용하여 개발된 방법의 효율성과 적용 가능성을 실제 실험을 통하여 분석한다.

In this paper, we propose an outdoor position estimation and autonomous guide method based on non-inertial sensor which is economical, easy to maintain and easy to apply from the standpoint of practical use. An outdoor guide robot requires the autonomous navigation, by identifying its location while it moves and autonomous path tracking in order to get the next destination should be possible while avoiding collision with obatacles. In addition, the robot must be able to provide people with the information necessary by communicating with humans. Guide robots are the most typical field of service robots. In order to perform the correct guidance, the robot should always know its position during movement Therefore, the localization is the most important function for the guide robot. Although many guidance robots have been developed for indoor guidance robots, these robots have little or no ability to recognize the position. These guide robots can be operated only in specific place, and they have a collision avoidance function and can perform autonomous navigation depending on information about the landmark or the surrounding environment provided in advance. In addition, they are scenario-based guide robots that perform guidance in a predetermined order. Therefore, it is necessary to develop a position-based autonomous guidce robot based on the current position of the robot in order to maximize the autonomy of the robot. Since the outdoor location-based guide robot is still unexplored areas it has unlimited potential and marketability. For the practical use of such a guide robot, it is most important to develop a localization technology that can be applied to the actual field. In addition, it is necessary to develop cost-effective and environment-friendly location technology that uses low-cost non-inertial sensors such as DGPS and digital compass without using expensive equipment such as a camera or a laser. Unlike the conventional methods, this method evaluates the position of the robot by using low-precision and low-cost DGPS, digital compass, and encoder informationthis, and can guarantee the position reliability even when the DGPS signal is not received. In this study, we developed a position-based guided robot system that performs guidance corresponding to the current position of the robot while guiding visitors. For this purpose, we have studied outdoor localization based on non-inertial sensors, autonomous navigation, and position-based autonomous guide method that can be practically applied to the outdoor environment. In addition, an efficient guide scenario was designed to bulid guide database, and mounted on a guide robot to evaluate its performance through actual field experiments. The details of this study are as follows. We first suggest the outdoor localization that optimizes the position of the robot by fusing information from non-inertial sensors using extended Kalman filter. Based on the developed outdoor localization, we give methods of a guide route selection, guide route smoothing and autonomous tracking the guide route. We also suggest a position-based autonomous guiding method that the robot searches guide data corresponding to its current position and explain the data while it moves. Finally, the effective guide scenario suitable for the guide robot is presented and applied to the guide robot, and then the efficiency and applicability of the developed method will be analyzed through actual experiments.