로봇 번역(한국어 원본)ABSTRACT
본 논문은 바퀴형 이동로봇을 제어하기 위해서 라그랑지 방법을 이용하여 동역학을 유도 하였고 LQR제어기를 설계 하였다. 로봇의 각도를 측정하기 위해 관성센서를 장착하였고, 관성센서의 오차를 보상하는 방법으로 Complementary filter를 설계하였다. 필터의 계수를 최소좌승법을 이용하여 계수를 획득한다. 그리고 바퀴형 이동로봇에 적용하여 성능을 확인한다.
1. Introduction
최근 화석연료의 고갈과 국제유가 상승으로 인해 친환경 차세대 이동수단에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 레져, 도시형 이동수단인 Segway와 미국 자동차 회사인 GM과 세그웨이사와 공동 개발한 2인승 PUMA등 제품[1]들이 이미 출시되어 관심을 많이 받고 있다.
바퀴형 이동로봇[2]을 제어 하기 위해서는 관성센서가 필요하다. 특히, 관성센서 중 자이로센서는 회전운동을 측정할 때는 유용하나 각도를 측정할 경우 적분 시 오차[3]를 가지고, 가속도센서는 센서의 중심축이 회전중심축과 같지 않다면 병진운동성분이 같이 포함되어 오차[4]가 발생하는 단점을 가지고 있다. 그래서 그 동안 이런 오차를 보상하는 방법이 많이 연구 되어 왔다[5,6,7].
본 논문은 바퀴형 이동로봇의 몸체의 기울어지는 각도를 추정하기 위해서 자이로센서와 가속도센서의 주파수 응답특성에 따라 신호를 융합할 수 있는 Complementary filter[7]를 사용한다. Complementary filter설계에서 오차를 최소화 할 수 있도록 최소좌승법[8]을 이용하여 필터계수를 구한다. 그리고 실제 제작한 바퀴형 이동로봇에 적용한다.
본 논문의 구성은 2장에서 라그랑지 방법을 이용하여 바퀴형 이동로봇의 동역학을 유도하고, 3장에서 선형 제어기를 설계한다. 4장에서는 관성센서를 이용하여 각도 측정하는 방법을 보인다. 5장에서 4장에서 설계된 필터의 성능을 바퀴형 이동로봇에 적용하여 성능을 확인하고, 5장에서 결론을 맺는다.
2. 바퀴형 이동로봇 동역학 유도
이 장에서는 바퀴형 이동로봇에 대한 동역학 모델을 구성한다. 그림 1은 실제 제작한 바퀴형 이동 로봇이다. 엔코더가 장착된 DC모터(MAXON)를 사용하며, 몸체의 기울어진 각도는 자이로 센서와 가속도센서를 융합하여 측정한다. 상태 모니터링과 제어를 위해 프로세서는 T1사의 DSPTMS320F2812를 사용한다.
바퀴형 이동로봇은 그림 2와 같이 간단히 모델링 할 수 있다. 바퀴의 질량은 , 몸체의 질량은 이다. 는 바퀴의 회전 각도이고, 는 로봇의 몸체가 기울어진 각도이다. 본 논문에서는 Yaw의 방향은 고려하지 않았다. |
로봇 번역(영어 번역본)ABSTRACT
The study performed a research to derive dynamics using Lagrange`s method and to designed the LQR controller to control wheeled mobile robot. Inertial sensor was equipped to measure the angle of robot and complementary filter was designed to compensate the output error. We evaluated the performance of wheeled mobile robot by applying a filter factor obtained by least square.
1. Introduction
The exhaustion of fossil fuel and rise of world oil price encouraged the invention of environmentally friendly products. For example, products like Segway, a personal moving vehicle oriented for customer’s leisure as well as city life, and P.U.M.A., a two-seater vehicle that GM and Segway joint-developed [1] attracted high interest from customers.
The inertial sensor is essential to control wheeled mobile robot [2]. The gyro sensor in inertial sensors is useful for measuring rotational motion but inconvenient to calculate the angle due to an error margin [3] when applying integral calculus. The acceleration sensor can also be flawed if the axle of the sensor is not equal to rotation center axle because errors get generated from the translational motion components in this case [4]. Many researches were implemented to find the way so as to compensate these errors. [5, 6, 7]
In this study, we used a complementary filter [7] to fuse signals by frequency response of gyro sensor and acceleration sensor in order to measure the inclined angle of wheeled mobile robot. The filter factor is obtained by least square [8] to minimize error in complementary filter design.
The study covers the research to derive dynamics of wheeled mobile robot using Lagrange`s method in chapter 2. It also explains the design of linear controller in chapter 3. In chapter 4, we suggest the way to measure the angle by inertial sensor. The performance result of designed filter from chapter 4 is applied to wheeled mobile robot. Finally, we reach to the conclusion in chapter 5.
2. Dynamics Derivation of Wheeled Mobile Robot
This chapter proposes a dynamics model about wheeled mobile robot. Picture 1 represents an actual prototype of wheeled mobile robot. DC motor (MAXON) equipped with an encoder is used, and inclined angle of robot body is measured by fusing the gyro sensor and the acceleration sensor. The processor for monitoring and controlling is DSPTMS320F2812 from T1.
The wheeled mobile robot is simply modeled as shown on the figure 2. The symbols ‘ ’ and ‘ ’ represent the mass of the wheel and of its body respectively. indicates the rotation angle of wheel and is the inclined angle of robot body. The study disregards the direction of Yaw. |
