지금은 로봇 공학에 종사하기에 정말 흥미로운 시기입니다. 매우 다양한 기업과 조직에서 자율 이동 로봇(AMR)을 전 세계의 다양한 틈새 시장과 시장에 어떻게 적용할 수 있을지 모색하고 있습니다. 그 중 가장 흥미로운 분야 중 하나가 바로 필드 로보틱스입니다. 최신 블로그에서는 현장 로봇 공학에서 INS 기술을 사용하는 방법과 이 기술을 최대한 활용할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
며칠 앞으로 다가온 로보비즈니스에서 현장 로봇 공학의 핵심 과제 중 하나인 현지화에 대해 논의하고 현장 로봇 공학에서 INS 기술의 이점을 어떻게 활용할 수 있는지 설명합니다. 후속 질문이 있으시면 파트너인 U-blox 가 올해 로보비즈니스에 참가하여 최신 보드 세트인 INS를 선보일 예정입니다. xRED3000를 선보일 예정입니다.
현장 로봇공학의 현지화 과제
AMR의 자율적인 동작 대부분은 로봇이 자신의 위치를 알고 있을 때만 가능합니다. 그러기 위해서는 정확한 위치 파악 데이터가 필요합니다.
실내 애플리케이션의 경우, 사람들은 초광대역(UWB)에서부터 SLAM, LiDAR, 카메라 주행 거리 측정에 이르기까지 다양한 기술을 사용하고 있습니다. 하지만 실외로 나가면 이러한 기술 중 일부는 구현하기가 더 어렵고, 일부는 환경에 전혀 적합하지 않습니다.
우선, 많은 현장 로봇 공학 환경에서는 UWB 측위와 같은 작업에 필요한 인프라를 설치할 수 있는 곳이 없습니다. 또 다른 이유는 많은 현장 로봇 공학 애플리케이션에서 로봇이 이전에 측량한 적이 없는 위치를 방문해야 하거나, 너무 넓은 지역에서 작동해야 하므로 충분히 상세하게 측량하는 것이 엄청나게 복잡하거나 비용이 많이 들기 때문입니다.
따라서 현장 로봇 공학에서는 거의 모든 사람들이 관성 내비게이션 시스템을 사용하여 위치 측위 데이터를 수집하고 있습니다. 하지만 여전히 과제는 남아 있습니다. 관성 내비게이션은 보편화되어 있음에도 불구하고 초보자가 인식하지 못할 수 있는 단점이 많기 때문입니다.
필드 로봇 공학에서 INS 장치를 다룰 때 고려해야 할 사항
의심을 피하기 위해 INS는 관성 측정 장치(IMU)와 GNSS 수신기를 결합하여 위치 데이터와 로봇의 방향, 피치, 롤, 가속도 등에 대한 데이터를 모두 제공하는 장치를 말합니다. 이 두 기술은 모두 매우 널리 사용되고 있지만, 이를 최대한 활용하려면 몇 가지 주의해야 할 사항이 있습니다. 예를 들어
1) GNSS 데이터는 주기적인 수정이 필요합니다.
우주에서 오는 무선 신호에 대한 대기 간섭으로 인해 GNSS 위치 정확도는 일반적으로 1~2미터 범위입니다. 이 범위를 개선하려면 보정 데이터 를 디바이스에 제공하여 '부정확한' 위치를 상쇄해야 합니다. 간단히 말해, 보정 데이터는 정밀하게 측량된 기지국에서 생성되며, 로봇이 위성으로부터 수신하는 데이터에 대한 올바른 오프셋을 계산할 수 있습니다. 다음과 같은 보정 서비스에 가입해야 합니다. 유블럭스 포인트퍼펙트와 같은 보정 서비스에 가입하고 로봇에 보정 데이터를 가져오는 방법을 알아내야 합니다(또는 더 복잡하지만 자체 기지국을 설정할 수도 있습니다).
2) 위치 데이터를 가져올 수 있는 GNSS 별자리가 여러 개 있습니다.
대부분의 사람들은 미국 소유의 위성 위성 네트워크인 GPS에 대해 잘 알고 있습니다. 이 외에도 세 가지 주요 위성이 있습니다: 베이더우, 글로나스, 갈릴레오입니다. 글로벌 시장을 대상으로 AMR을 구축하는 경우 수신기가 네 가지 별자리의 데이터를 모두 수신할 수 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 쿼드 별자리 GNSS는 전 세계에 도달할 수 있을 뿐만 아니라 한두 개의 별자리에 의존하는 것보다 더 강력합니다.
3) IMU가 모두 똑같이 만들어지는 것은 아닙니다.
데모 로봇의 경우 비교적 저렴한 부품을 사용했을 수도 있고, 그렇지 않다면 제품을 생산할 때 단위당 비용을 낮추는 방법을 모색하면서 부품을 조사하고 있을 것입니다. 하지만 문제는 값싼 IMU가 현장 로봇 공학에 사용하기에 충분히 정확하지 않다는 것입니다. 또한 규모를 확장할 때 고려해야 할 보정 문제도 있습니다. IMU를 대량으로 구매할 수는 있지만, IMU의 구성 특성상 일관된 성능을 제공하려면 각기 다른 세심한 캘리브레이션이 필요합니다.
4) GNSS와 IMU 데이터를 융합해야 합니다.
INS는 GNSS와 IMU 데이터를 결합하여 로봇의 위치, 방향, 피치, 롤 등을 계산하는 시스템에서 포즈 추정이라고 하는 기능을 제공합니다. 이 작업은 칼만 필터를 사용하여 수행되며, 칼만 필터는 작동하도록 구축하고 개선하기가 복잡할 수 있습니다. 이러한 필터가 없으면 시스템은 GNSS 또는 IMU에서 제공한 데이터가 부정확하여 폐기해야 하는지 여부를 알 수 없습니다. 현장 로봇 공학에 INS를 사용하는 경우 칼만 필터에 대해 문의하세요.
5) INS만으로는 항상 충분하지 않습니다.
현장 로봇 공학이 항상 탁 트인 하늘을 의미하는 것은 아닙니다. 도시에서 식료품 배달 로봇이 작동한다고 생각해 봅시다. 고층 빌딩, 터널, 지하도로는 모두 GNSS 블랙스팟과 다중 경로 오류를 발생시켜 INS에 고품질 IMU가 내장되어 있더라도 경로를 벗어나는 원인이 될 수 있습니다. 이를 방지하려면 휠 속도 센서와 같이 최종 출력에 융합되는 추가 센서가 필요합니다.
로컬라이제이션 솔루션을 처음부터 직접 구축하는 것은 매우 복잡한 작업이라는 점에 동의하시길 바랍니다. 그리고 이러한 복잡성으로 인해 자본은 더 빨리 소진되고 출시 시기는 더 멀어지며 스트레스 수준은 (아마도) 치솟게 됩니다.
OxTS 도움이 될 수 있습니다.
처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 사전 구축된 로컬라이제이션 솔루션에 투자하면 나중에 큰 이득을 얻을 수 있습니다. OxTS 예를 들어 GNSS/INS 기술은 자체 솔루션을 구축할 때보다 많은 이점을 제공합니다:
센서 융합을 핵심으로 기술을 구축했기 때문에 센서를 빠르고 쉽게 추가하여 강력한 현지화 솔루션을 확보할 수 있습니다.
당사의 확장된 칼만 필터는 오류 데이터를 식별하는 데 있어 업계 최고 수준으로, 현지화 데이터를 최대한 신뢰할 수 있게 만들어 줍니다.
차량 수준에서 일관된 성능을 제공하기 위해 모든 IMU를 개별적으로 보정합니다.
이러한 보정과 고급 처리 알고리즘을 통해 놀랍도록 합리적인 가격으로 높은 성능 수준을 제공합니다.
당사의 기술은 ITAR을 준수하므로 해외로 쉽게 배송할 수 있습니다.
우리는 이미 자율성 프로젝트를 위한 다양한 플러그인과 드라이버를 만들었습니다. ROS2 드라이버 와 NVIDIA DRIVE 플랫폼 플러그인을 포함하여 다양한 플러그인과 드라이버를 이미 만들었으므로 현지화 솔루션을 더 넓은 로봇 제어 스택에 손쉽게 연결할 수 있습니다.
자율성 프로젝트의 경우 특히 적합한 몇 가지 INS 모델이 있습니다. 저희의 AV200은 센티미터 수준의 정확도를 제공하는 작고 가벼운 INS로, CAN 버스를 사용하는 프로젝트를 위한 CAN 인터페이스를 갖추고 있습니다.
로보비즈니스에 참석하신다면 또 다른 자율성 솔루션인 xRED3000보드 세트 INS를 유블럭스 부스에서 만나보실 수 있습니다. 고정밀 U-blox의 ZED-F9P GNSS 모듈을 탑재한를 탑재한 xRED3000은 무게가 20g에 불과하고 게임보이 카트리지보다 작으면서도 AV200보다 훨씬 더 높은 정확도를 제공합니다. 필드 로봇 플랫폼에 통합하는 데 적합하며 개발 시간을 단축하고 AMR의 기능을 개선할 수 있는 방법을 제공합니다.
궁극적으로 OxTS 와 파트너 관계를 맺으면 자체 로컬라이제이션 솔루션을 구축하는 것보다 더 빠르게 시장을 선도하는 제품을 제공할 수 있습니다.
로보비즈니스에서 유블럭스와 대화하기
앞서 말씀드렸듯이 이번 달에는 파트너인 U-blox가 로보비즈니스에 참가합니다. 현장 로봇 프로젝트에 INS를 사용하는 데 관심이 있거나 xRED3000을 자세히 살펴보고 싶으시다면 U-blox가 여러분과 상담하고 싶습니다. 메인 홀의 617번 부스에서 만나실 수 있습니다.
그동안 자율성 프로젝트에 대해 자세히 알아보려면 OxTS 을 클릭하세요. 를 클릭하여 자율성 페이지를 방문하세요, 또는 아래에서 편리한 AMR 탐색 가이드를 다운로드할 수 있습니다.
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.