AMR 탐색 집중 조명 시리즈의 다섯 번째 블로그에 오신 것을 환영합니다. 이번 블로그에서는 AMR의 로컬라이제이션 데이터 활용에 대해 집중적으로 다룰 예정입니다. 여기를 클릭하여 시리즈의 이전 블로그(에서 데이터를 로봇 제어 스택과 인터페이스하는 방법에 대해 설명했습니다.
로컬라이제이션 데이터는 자율 모바일 로봇의 자율 이동 로봇. 그렇다면 AMR은 실제로 이 데이터를 어떤 용도로 사용할까요? 이 블로그에서 이 문제를 다뤄보겠습니다.
현지화 데이터가 필요한 로봇 제어 스택의 5가지 모듈
일반적으로 AMR이 어떻게 작동하든, 제어 스택에는 현지화 데이터가 필요한 5가지 주요 작업이 있습니다( OxTS xRED3000 GNSS/INS 보드 세트참조), 각각 별개의 모듈에서 수행합니다:
- 로컬라이제이션 - 로봇의 위치를 파악하는 작업입니다.
- 경로 계획 - 현재 위치에서 목표에 도달하는 방법을 작업합니다.
- 액추에이터 제어 - 로봇이 경로를 따라 이동하는 방법을 결정합니다.
- 장애물 인식 - 장애물과 장애물이 얼마나 멀리 떨어져 있는지 파악합니다.
- 의사 결정 - AMR과 주변 환경의 안전을 보장하기 위해 다양한 상황에 어떻게 대응할지 결정합니다.
이러한 각 작업은 로컬라이제이션 데이터에 의존하지만, 데이터를 사용하는 방식은 조금씩 다를 수 있습니다.
다시 정리하자면, 로보틱스 맥락에서 로컬라이제이션 데이터는 다음을 의미합니다:
- 위도/경도와 같은 글로벌 좌표 프레임 또는 로컬 좌표 프레임(즉, 충전 스테이션과 같은 정의된 원점을 기준으로 AMR의 위치가 측정됨)의 위치 데이터입니다.
- 방향 데이터: AMR이 어느 방향을 향하고 있는지, X, Y, Z 축에서 기울어져 있는지 알려주는 데이터입니다.
INS와 같은 센서에서 입력을 받아 디코더 또는 드라이버를 통해 실행하여 나머지 제어 스택에서 사용할 수 있는 형식으로 변환한 다음 나머지 스택으로 데이터를 전송하는 등 현지화 모듈이 현지화 데이터를 사용하는 방식은 분명할 것입니다. 또한 인식 데이터를 가져와 이를 사용하여 로컬라이제이션 데이터의 견고성을 개선할 수도 있습니다(예: LiDAR를 사용하여 주행 거리를 계산하는 솔루션인 OxTS LIO). 이제 제어 스택의 다른 영역에 대해 자세히 알아보고 현지화 데이터를 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.
인식 모듈이 로컬라이제이션 데이터를 사용하는 방법
제어 스택의 인식 모듈에는 두 가지 기능이 있습니다. 장애물을 발견하여 AMR이 충돌을 피할 수 있도록 하는 것과 매핑을 위해 AMR 주변 환경을 인식하는 것입니다. 두 번째 작업인 매핑은 로컬라이제이션 데이터를 사용합니다.
예를 들어, LiDAR 스캐너의 데이터를 동시 측위 및 매핑(SLAM) 알고리즘에 전달하여 만든 2D 지도를 들 수 있습니다. LiDAR 데이터는 알고리즘이 지도를 생성하는 데 도움이 되지만, 지도 내에서 AMR의 위치를 파악하려면 현지화 데이터가 필요합니다. 특히 SLAM에서 AMR은 지도의 시작점을 생성하기 위해, 그리고 때때로 SLAM 매핑 중에 발생하는 드리프트를 최소화하기 위해 이동 중에 위치 측위 데이터가 필요합니다. 그런 다음 생성된 지도는 환경을 통과하는 안전한 경로를 계획하는 데 사용됩니다. 그 결과...
경로 계획에 현지화 데이터 사용
경로 계획은 로봇의 현재 또는 시작 포즈에서 목표 포즈까지의 안전한 경로를 스스로 계산하는 기능입니다. 가장 빠른 경로를 찾거나 가장 안전한 경로를 찾도록 설계된 경로 계획 알고리즘은 시중에 많이 나와 있습니다. 인식 모듈이 장애물을 발견하더라도 장애물 주변의 경로를 계산하는 것은 경로 계획 기능입니다.
경로 계획에 어떤 알고리즘을 사용하든 AMR은 로봇의 위치(경로 시작 시점과 경로를 따라 이동하는 동안), 목표의 위치, 로봇이 있는 공간의 레이아웃 등 세 가지를 알아야 합니다.
앞서 말했듯이 AMR 센서의 위치 파악 데이터를 사용하여 환경 지도를 만들 수 있습니다. 또는 환경을 측량하여 로봇에 제공할 수 있는 디지털 지도를 만들 수도 있습니다. 예를 들어 창고의 지리 참조 3D 포인트 클라우드를 만들 수 있는데, 이 경우 OxTS Georeferencer.
액추에이터 컨트롤러 및 현지화 데이터
액추에이터 컨트롤러는 AMR이 경로를 벗어나지 않고 목표를 향해 움직일 수 있도록 하는 역할을 합니다. 액추에이터 컨트롤러는 펄스파 변조(PMW)를 사용하여 모터를 직접 제어하거나 인터페이스가 전진 및 조향 속도 명령을 사용하여 PMW로 변환할 수 있는 추가 레이어를 포함할 수 있는 등 몇 가지 다른 방식으로 작동할 수 있습니다.
INS의 위치 및 방향 데이터는 로봇이 여전히 경로에 있는지, 경로에 없다면 어떻게 경로로 돌아갈 수 있는지 알려주는 데 매우 중요합니다.
의사 결정을 위한 로컬라이제이션 데이터
의사 결정자는 특정 조건에서 로봇이 어떻게 행동해야 하는지 결정합니다. 예를 들어, 물체가 로봇에서 1cm 미만이면 로봇은 멈춰야 합니다. 또는 로봇이 경로에서 일정량 벗어난 경우 로봇을 멈추고 경로를 다시 계산해야 합니다.
로봇의 위치나 방향과 관련된 모든 의사 결정에는 위치 측위 데이터가 필수적입니다. 그리고 측위 데이터를 사용하는 모든 AMR 제어 시스템에서 데이터 품질이 높을수록 더 나은 제어가 가능합니다. 정확도가 높을수록 로봇이 액추에이터를 더 정확하게 제어할 수 있고, 지도 데이터의 품질이 높을수록 경로 계획이 더 정확해집니다. 또한 위치 정확도에 대한 신뢰도가 높아지면 의사 결정이 더 정확해져 로봇을 더 안전하게 유지하거나 계속 작동할 수 있습니다.
OxTS 프로토타입
이 블로그에서는 프로토타입 AMR 제어 시스템을 소개하고자 합니다. 센서 융합 기능을 테스트하고 AMR 전문성을 개발하기 위해, 유니티는 Clearpath Jackal UGV에 탑재되는 제어 시스템을 구축했습니다. 유니티의 제어 스택에는 젯슨 나노에서 실행되는 여러 ROS2 모듈과 OxTS AV200 GNSS/INS, 휠 인코더, 현지화를 위한 ArUco 마커 보조 시스템으로 구성됩니다.
ROS2 모듈 ROS2 모듈 에는 장애물 탐지기, 경로 추적 컨트롤러, 의사 결정자, 시각화를 위한 시스템 모니터 또는 AMR의 시스템 상태, 경로, 포즈를 실시간으로 확인할 수 있는 시스템 모니터가 포함되어 있습니다. 추후 블로그에서 프로토타입과 해당 모듈에 대해 더 자세히 소개할 예정이지만, 지금은 센서가 수집한 측위 데이터를 AMR이 어떻게 사용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
자율 로봇 내비게이션 솔루션 개요
AMR에는 로봇의 위치와 방향을 기록할 뿐만 아니라 실내와 실외 모두에서 작동하는 강력한 로봇 측위 솔루션이 필요합니다.
이 솔루션 요약에서는 고객이 자율 이동 로봇의 로컬라이제이션 소스를 결정할 때 고려할 것을 권장하는 측면을 단계별로 설명합니다.
솔루션 개요 읽기 를 읽고 올바른 로봇 로컬라이제이션 솔루션이 AMR 프로젝트에 어떻게 도움이 되는지, 프로젝트 시작 전에 스스로에게 물어봐야 할 주요 질문을 알아보세요.
이 블로그가 도움이 되셨기를 바라며, 이제 막 AMR 여정을 시작하는 분들에게도 도움이 되었기를 바랍니다.
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다음 블로그에서는 인식과 매핑에 대해 소개할 예정이니 기대해 주세요.