KR100583953B1 - 비전 센서를 이용한 우주 비행체 도킹 로봇 시스템 - Google Patents

비전 센서를 이용한 우주 비행체 도킹 로봇 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비전 센서를 이용한 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 관한 것으로써 보다 구체적으로는 추적 물체와 목표 물체의 관계를 2차원적으로 구하여 확장 칼만 필터와 관성항법장치 및 자이로를 통해 위치정보 및 자세정보를 정확히 추정하고, 상기와 같이 추정된 정보를 이용하여 목표 물체에 추적 물체가 도킹할 수 있게 하는 시스템에 관한 것이다.
비전센서는 CCD 카메라와 다수의 비콘을 포함하여 이루어지며, 상기 CCD 카메라와 비콘들을 평면상에 투영시켜 이들의 기하학적인 관계와 확장 칼만 필터를 이용하여 위치정보 및 자세정보를 추정한다.
상기와 같이 추정한 정보를 바탕으로 추적 물체의 위치와 자세를 각각 제어하여 목표 물체에 도킹하게 하는 시스템이다.
비전 센서, 도킹, CCD 카메라, 비폰, 확장 칼만 필터, IMU, 자이로, 자유비행 로봇

Description

비전 센서를 이용한 우주 비행체 도킹 로봇 시스템 {Robot System for Spacecraft Docking Using Vision Sensor}
도 1은 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어 비콘들과 CCD 카메라 사이의 3차원 관계를 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어 비콘들과 CCD 카메라를 적절한 2차원 평면에 투영하여 3차원 관계를 2차원 평면으로 전환한 관계를 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어 목표 물체와 추적 물체를 표현하는 좌표를 나타내는 개념도이다.
도 4는 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어 자유비행 로봇의 전체적인 모습을 나타내는 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예를 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어 추력기의 가능한 일실시예를 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 포함되는 위치 및 자세 상태 추정 알고리듬의 순서도이다.
도 8은 본 발명에 따른 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 포함되는 자동 도킹 알고리듬의 순서도이다.
<도면의 주요 부호의 설명>
A, B, C : 비콘 A, B, C의 실제 위치
Figure 112004018295485-pat00001
:
Figure 112004018295485-pat00002
Figure 112004018295485-pat00003
: 시선과 비콘면의 수직선 이루는 사이각
Figure 112004018295485-pat00004
: 시선과 이미지평면의 수직선이 이루는 사이각
Figure 112004018295485-pat00005
: 초점거리
Figure 112004018295485-pat00006
: 추적물체와 목표물체 사이의 거리
Figure 112004018295485-pat00007
: 이미지평면 상에서의 비콘 A, B, C의 좌표
Figure 112004018295485-pat00008
: 평면에 투영된 비콘 사이의 거리
Figure 112004018295485-pat00009
: 비전 센서가 가용할 때의 측정행렬(측정민감도 행렬)
Figure 112004018295485-pat00010
: 비전 센서가 가용하지 않을 때의 측정행렬(측정민감도 행렬)
본 발명은 비전 센서를 이용한 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 관한 것으로써 보다 구체적으로는 추적 물체와 목표 물체의 관계를 2차원적으로 구하여 확장 칼만 필터를 통해 위치정보 및 자세정보를 추정하고, 상기와 같이 추정된 정보를 이용하여 추적 물체에 목표 물체가 도킹할 수 있게 하는 시스템에 관한 것이다.
랑데부는 2대의 우주 비행체가 같은 궤도로 들어가 근접한 상태로 함께 비행하는 것이고, 그에 이어 2대의 우주 비행체가 결합하는 도킹 과정이 실시된다. 1966년 제미니 10호와 그 목표선이 유인 도킹에 최초로 성공하였으며, 1967년에는 코스모스 186호와 188호가 무인 도킹에 성공하였다. 랑데부와 도킹 기술은 인공위성의 수리와 회수, 유인우주선 구조, 우주 식민지나 우주공장과 같은 대형 구조물 건설 등에 필수적 기술이기 때문에 매우 중요하게 여겨져 왔다. 하지만, 이러한 과정을 자동화하게 될 경우 시스템의 비용이나 복잡성이 매우 감소하기 때문에 그 동안 량데뷰나 도킹에 있어서의 자동화 문제는 가장 중요하고 필요한 기술 중 하나로써 간주되어 왔다. 또한, 이렇게 해서 개발된 자동 랑데부/도킹 시스템(Automated Rendezvous and Docking, 이하 'ARD') 기술은 우주 비행체의 편대 비행이나 비행 중인 비행기에 연료를 주입하는 데에도 쓰일 수 있어, 그 활용도가 높다. 우주 개발 경쟁의 시작 이후 러시아, 미국, 유럽, 일본 등이 개별적으로 ARD를 개발하는데 주력하고 있다.
전형적인 도킹 과정은 보통 추적 우주 비행체(chaser spacecraft)와 목표 우주 비행체(target spacecraft) 사이의 거리가 100m 이하일 때를 가리키는데, 이러한 근접 작동 과정에서 필요한 정확한 항법에 쓰이는 방법은 대체로 다음과 같은 2가지가 있다. 칼만 필터를 이용해서 GPS를 사용하는 기술이 그 하나이고, 비전 센서를 사용하는 기술이 다른 하나이다. 첫 번째 기술은 대략 1cm 오차 범위를 가지고 있지만, 가까울 때에 GPS 사이의 문제가 있을 가능성이 있고, 지구가 아닌 다른 행성에서의 운영이 어렵다는 단점이 있다. 두 번째 기술은 위의 GPS 관련 기술이 가지는 문제는 없으나, 비전 관련 기술이 추가적으로 필요하다는 문제가 있다. 여기서는 후자의 기술을 사용한다.
상기와 같은 기술을 개발하기 위해서는 도킹 과정에서 주위 정보를 적절하게 필터링해 주는 알고리듬이 반드시 필요하다. 본 발명에서 사용할 비전 시스템은 근접 작동에서 정확한 정보를 얻을 수 있으나, 하드웨어적인 한계로 인해 샘플링 주파수가 몇 Hz 밖에 되지 않는 단점이 있다. 반면 자이로를 포함한 관성항법장치(Inertial Measurement Unit, 이하 'IMU')는 단기적으로 안정하고 충분한 샘플링 주파수를 가지고 있으나, 장기적으로 발산하는 특성을 지니고 있다. 따라서 이 두 가지 센서를 혼합하여 사용하는 것이 우주 비행체 도킹 기술에 있어서 필수적이다.
한편, 자세 측정에 있어서 칼만 필터가 매우 유용하다는 사실은 그 동안 증명되어 왔다. 칼만 필터를 사용하면 시스템 모델 방정식의 반응과 실제 측정 사이의 오차를 최소화해 주어, 더 나은 상태 추정을 할 수 있다.
1960년 R.E. 칼만(Kalman)에 의해 제안된 이산 칼만 필터링은 디지털 컴퓨터의 급격한 발전으로 인하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있는 필터링 방법이다. 특히 자동화 시스템이나 유도 및 항법 분야에서는 칼만 필터링은 없어서는 안되는 중요한 기법이다.
이산 칼만 필터는 수학식 1과 같은 선형 확률 미분 방정식에 의해 지배되는 이산 제어 과정에서 상태를 추정하려는 데 쓰인다. 실제적으로 측정된 값은 수학식 2처럼 나타내어진다.
[수학식 1]
Figure 112004018295485-pat00011
[수학식 2]
Figure 112004018295485-pat00012
여기서
Figure 112004018295485-pat00013
는
Figure 112004018295485-pat00014
번째 스텝에서의 상태값을
Figure 112004018295485-pat00015
는
Figure 112004018295485-pat00016
번째 스텝에서의 출력값을 나타낸다.
Figure 112004018295485-pat00017
은
Figure 112004018295485-pat00018
번째 입력값을 나타내고 랜덤 변수
Figure 112004018295485-pat00019
와
Figure 112004018295485-pat00020
는 각각 모델링 잡음과 측정 잡음을 나타낸다. 이 두 변수는 서로 독립이고 평균이 0인 백색 잡음으로 간주한다. 수학식 3은 두 잡음의 특성을 나타낸다.
[수학식 3]
Figure 112004018295485-pat00021
여기서
Figure 112004018295485-pat00022
,
Figure 112004018295485-pat00023
는 각각 랜덤 변수
Figure 112004018295485-pat00024
와
Figure 112004018295485-pat00025
가 발생할 확률함수를 나타낸다.
실제적으로 모델링 잡음의 공분산
Figure 112004018295485-pat00026
와 측정 잡음의 공분산
Figure 112004018295485-pat00027
행렬은 각각의 시각과 측정마다 변하지만 일반적으로 상수라고 가정한다.
이산 칼만 필터의 확률적인 특성은 수학식 4처럼 상태 분포의 1차, 2차 모멘트를 설정해 주는 것으로 충분하다.
[수학식 4]
Figure 112004018295485-pat00028
여기서
Figure 112004018295485-pat00029
는 변수
Figure 112004018295485-pat00030
의 기대값을 나타내고
Figure 112004018295485-pat00031
는 변수
Figure 112004018295485-pat00032
의 평균을 의미한다. 또한
Figure 112004018295485-pat00033
는 변수
Figure 112004018295485-pat00034
의 분산을 나타낸다. 이러한 특성들을 가진 이산 칼만 필터는 시간과 측정에 대하여 각각 업데이트를 연속적으로 해 나가도록 구성되어 있다. 수학식 5는 시간에 대한 업데이트 구조, 수학식 6은 측정에 대한 업데이트 구조를 나타낸다.
[수학식 5]
Figure 112004018295485-pat00035
[수학식 6]
Figure 112004018295485-pat00036
여기서
Figure 112004018295485-pat00037
는 칼만 필터 게인이고 나머지 변수들은 수학식 1 내지 4에서 사용된 변수들과 의미가 같다
상기와 같은 이산 칼만 필터는 선형 시스템에 대해 적용이 가능한 것이고, 선형으로 나타내기 곤란한 비선형 시스템에 대해서는 확장 칼만 필터의 형태를 사용하여야 한다. 확장 칼만 필터가 적용되는 시스템은 수학식 7과 같은 비선형 확률 미분 방정식에 의해 나타낼 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112004018295485-pat00038
선형 시스템에서 수학식 5 및 수학식 6으로 기술된 시간 및 측정 업데이트 구조는 비선형 시스템에서는 수학식 8 및 수학식 9로 수정된다.
[수학식 8]
Figure 112004018295485-pat00039
[수학식 9]
Figure 112004018295485-pat00040
확장 칼만 필터의 기본적인 사용은 선형 시스템과 동일하다.
비전을 사용하여 두 물체 간의 위치 및 각도 정보를 얻기 위해서는 적어도 하나의 CCD 카메라와 물체를 인식하기 위한 좌표를 제공하는 몇 개의 비콘이 동시에 제공되어야 한다. 비콘은 쉽게 감지될 수 있는 물질이나 LED 같은 발광 물질로 만들어져야 하고, 목표 물체의 알려진 위치에 부착되어 있어야 한다. CCD 카메라를 부착한 추적 물체가 목표 물체의 비콘을 인식하고 서로 간의 위치와 자세를 계산한다.
도 1은 비콘과 CCD 카메라 사이의 관계를 3차원으로 나타내고 있다.
Figure 112004018295485-pat00041
는 목표 물체에 상대적인 추적 물체의 위치를 나타내고
Figure 112004018295485-pat00042
는 오일러 각을 나타낸다. 이 때 목표 물체의 좌표와 추적 물체의 좌표 사이의 관계를 기술하는 방향 코사인 행렬은 3-2-1 회전을 이용하면 수학식 10처럼 나타난다.
[수학식 10]
Figure 112004018295485-pat00043
도 1에 나타난 기하학으로부터 i번째 비콘과 그것의 CCD 상에서의 측정값은 수학식 11처럼 나타내어진다. 여기서 사용된
Figure 112004018295485-pat00044
는 수학식 10에서 기술한 행렬의
Figure 112004018295485-pat00045
요소이다
[수학식 11]
Figure 112004018295485-pat00046
또한, 공기 베어링 실험 장치는 경제적인 문제와 안전상의 문제로 인하여 우주 비행체의 위치/자세 제어 실험에 지난 40년 동안 유용하게 사용되어 온 장치이다. 즉, 우주 개발 경쟁의 시작과 더불어 거의 같이 발전되어 온 셈이다. 2차원 타입의 경우는 총 3자유도(회전 운동에 1자유도, 병진 운동에 2자유도)를 가진 자유 비행 로봇이 사용된다. 이러한 실험을 하는 주요한 목적은 우주 비행체 동역학을 정확하게 기술하기 위함이다. 자유비행 로봇과 석정반(granite table)은 로봇과 석정반 사이의 마찰을 거의 0으로 해 줄 수 있어, 랑데뷰나 도킹 시스템의 지상 실험 장치로서 좋은 성능을 발휘한다. 현재, 미국이나 일본의 여러 대학에서 이러한 2차원 타입의 실험 장치를 사용하고 있다.
우주 비행체 간의 상대적인 운동을 기술하는 선형화된 지배 방정식을 알아보자. 도 3은 목표 물체와 추적 물체를 표현하는 좌표를 나타낸다. 만일 목표 물체가 지구 주위를 일정한 각속도로 원형 궤도를 이루며 돌고, 도 3에 나타난 좌표계가 목표 물체에 부착되어 있다고 하면, 근접 상황에서 운동 방정식은 선형화될 수 있다. 잘 알려진 클로시-윌트셔(Clohessy-Wiltshire: 이하 'CW') 방정식은 수학식 12처럼 기술된다.
[수학식 12]
Figure 112004018295485-pat00047
여기서
Figure 112004018295485-pat00048
,
Figure 112004018295485-pat00049
,
Figure 112004018295485-pat00050
는 각각
Figure 112004018295485-pat00051
좌표축에서 추적 물체에 작용하는 가속도 성분이다. 수학식 12의 위 두 개의 방정식은 평면내(in-plane) 운동을 나타내고 서로 연관되어 있다. 마지막 방정식은 평면외(out-plane) 운동으로 평면내 성분과는 연관되어 있지 않다. 일반적인 상대적 궤도운동 연구에서 평면내 운동은 평면외 운동보다 더 중요하다. 이 발명에서 개발한 실험 장치는 2차원 타입이므로 평면내 운 동 방정식을 따르게 된다.
이 자유비행 로봇을 다른 하나의 자유비행 로봇에 부드럽게 접근 및 도킹시키기 위한 방법으로 비전 시스템을 사용하였다. 평면내 운동에서는 비전 시스템만으로도 상대적인 위치 및 자세 정보를 획득하는 것이 가능하다. 하지만, 비전 시스템이 충분한 샘플링 주파수를 주지 못하기 때문에, 자이로를 포함한 관성항법장치(Inertial Measurement Unit, 이하 'IMU') 정보와 더불어 사용되어야 한다
본 발명은 상술한 종래의 자유비행 로봇이 갖는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 추적 물체에 하나의 CCD 카메라를 설치하고 목표 물체에 여러 개의 비콘들을 배치하였다. 비전 시스템에 의해 상대적인 위치 정보 및 자세 정보를 정확하게 획득하고 자이로를 포함한 IMU 시스템에 의해 비전 시스템의 낮은 샘플링 주파수 특성을 보상하는 자유비행 로봇 시스템을 구축하는 것을 그 목표로 한다. 곧, 비전 시스템으로부터 정보를 획득할 수 있을 경우에는 비전 시스템, IMU 및 자이로 정보를 모두 이용하여 칼만 필터링을 수행하고 비전 시스템으로부터 정보를 획득할 수 없을 경우에는 IMU 및 자이로 정보만을 이용하여 칼만 필터링을 수행한다.
본 발명은 추적물체에 CCD 카메라가 설치되고, 목표 물체에 다수개의 비콘이 설치되는 것을 포함하는 비전 센서가 장착된 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 우주 비행체 도킹 로봇이 추력시스템, 파워시스템, CCD카메라, 자이로, IMU, 제어 및 명령시스템으로 구성된 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 추적 물체에는 적어도 하나 이상의 CCD 카메라를 설치하고 목표 물체에는 적어도 둘 이상의 비콘을 설치하여, 이들의 관계를 적절한 평면에 투영하여 2차원으로 표현하고, 상기와 같이 표현된 2차원 관계로부터 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00052
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00053
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00054
를 계산하는 비전센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 제 3 항에 있어서, 상기 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00055
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00056
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00057
의 차인 각(角) psi를 하기식 (a)와 (b)에 의해 각각 계산하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
Figure 112004018295485-pat00058
(a)
Figure 112004018295485-pat00059
(b)
또한, 본 발명은 자이로 및 관성항법장치와 비전센서의 정보를 갱신하기 위해 확장 칼만 필터를 사용하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 추적물체를 제어하는 데 있어 위치제어와 자세제어를 별개로 하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 제어가 PID(Proportional-plus-integrate-plus Derivative)제어기를 이용하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 비전센서의 정보가 가용할 때에는 비전센서의 정보를 이용하고, 비전센서의 정보가 가용하지 않을 때에는 관성항법장치 및 자이로 정보를 이용하여 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 비전센서의 정보가 가용할 때에는 하기 (c)식과 같은 측정 방정식을 사용하고, 상기 비전센서의 정보가 가용하지 않을 때에는 하기 (d)식과 같은 측정 방정식을 사용하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 제공한다.
Figure 112004018295485-pat00060
(c)
Figure 112004018295485-pat00061
(d)
또한, 본 발명은 추적 물체에는 적어도 하나 이상의 CCD 카메라를 설치하고 목표 물체에는 적어도 둘 이상의 비콘을 설치하여, 이들의 관계를 적절한 평면에 투영하여 2차원으로 표현하고, 상기와 같이 표현된 2차원 관계로부터 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00062
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00063
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00064
를 계산하는 비전센서를 포함하고, 상기 추적 물체 및 목표 물체의 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양된 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 지상 시험장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 우주 비행체 도킹 지상 시험장치에 있어서, 상기 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00065
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00066
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00067
의 차인 각(角)
Figure 112004018295485-pat00068
를 상기식 (a)와 (b)에 의해 각각 계산하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 도킹 지상 시험장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 추적 물체에는 적어도 하나 이상의 CCD 카메라를 설치하고 목표 물체에는 적어도 둘 이상의 비콘을 설치하여, 이들의 관계를 적절한 평면에 투영하여 2차원으로 표현하고, 상기와 같이 표현된 2차원 관계로부터 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00069
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00070
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00071
를 계산하는 비전센서를 포함하고, 상기 추적 물체 및 목표 물체의 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양된 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 우주비행체 정렬비행 지상 시험장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 우주비행체 정렬비행 지상 시험장치에 있어서, 상기 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00072
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00073
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00074
의 차인 각(角)
Figure 112004018295485-pat00075
를 상기식 (a)와 (b)에 의해 각각 계산하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 정렬비행 지상 시험장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 추적 물체에는 적어도 하나 이상의 CCD 카메라를 설치하고 목표 물체에는 적어도 둘 이상의 비콘을 설치하여, 이들의 관계를 적절한 평면에 투영하여 2차원으로 표현하고, 상기와 같이 표현된 2차원 관계로부터 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00076
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00077
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00078
를 계산하는 비전센서를 포함하고, 상기 추적 물체 및 목표 물체의 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양된 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 한 것을 특징으로 하는 우주비행체 전개 지상 시험장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 우주비행체 전개 지상 시험장치에 있어서, 상기 추적 물체와 목표 물체의 거리
Figure 112004018295485-pat00079
및 각(角)
Figure 112004018295485-pat00080
, 각(角)
Figure 112004018295485-pat00081
의 차인 각(角)
Figure 112004018295485-pat00082
를 상기식 (a)와 (b)에 의해 각각 계산하는 것을 특징으로 하는 우주 비행체 전개 지상 시험장치를 제공한다.
이하 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다.
도 4에 보이는 것이 본 발명에서 개발한 자유비행 로봇의 전체적인 시스템 모습이다. 로봇 시스템은 기능적 특성에 따라 전체 3개의 층으로 이루어져 있다. 제일 아래 위치한 첫 번째 층은 가스 탱크와 8개의 추력기가 설치된 추력 시스템으로 구성되어 있고, 중간에 위치한 두 번째 층은 CCD 카메라, 자이로, IMU, 배터리 등이 설치된 파워 시스템으로 구성되어 있다. 마지막으로 제일 위에 위치한 세 번 째 층은 비행 제어 소프트웨어가 실행되는 컴퓨터가 설치된 제어 및 명령 시스템으로 구성되어 있다. 도 5는 자유비행 로봇의 일실시예로 전체적인 신호 흐름도이다. 이러한 모든 장비들을 실은 자유비행 로봇 시스템은 초기 상태(초기 위치 및 초기 자세)에서 목표 상태(목표 위치 및 목표 자세)로 외부에서의 어떠한 명령 없이 완전히 자동으로 적절한 추력기를 터트리면서 실행된다.
제일 아래층에 있는 추력기 시스템은 가스 탱크에 질소 가스를 채우고 가스 탱크로부터 8개의 추력기에 가스를 공급할 수 있도록 구성해 놓았다. 각 추력기는 스위칭 회로에 연결하여 제어 소프트웨어에서 오는 신호를 온-오프 신호로 인식하여 온(on)이면 추력기 입구가 개방되어 가스가 새어나가며 추력을 얻고 오프(off)이면 추력기 입구가 폐쇄되어 가스의 방출을 막는다. 이렇게 가스의 방출에서 얻어지는 반작용력이 비행체의 추력원이 된다.
추력기에 명령을 내리는 비행 제어 소프트웨어는 2차원 평면 운동에 대한 8개의 추력기 분사 알고리듬 및 비전 기반 상태 추정기 루프를 포함한다. 추력기 분사 알고리듬은 일정한 토크나 힘을 발생시키기 위해서 켜지고 꺼져야 하는 추력기 상태를 규정하는 것으로 수학식 13과 같은 추력 제어 로직을 사용한다.
[수학식 13]
Figure 112004018295485-pat00083
여기서
Figure 112004018295485-pat00084
는 비행체에 요구되는 힘이나 토크를 나타내며
Figure 112004018295485-pat00085
는 8개 추력기의 온(1)이나 오프(0) 상태를 나타낸다. 그리고
Figure 112004018295485-pat00086
는 그 둘 사이의 관계를 기술하는 행렬이다. 본 발명에서 사용하는 비행체는 2차원 평면에서 움직이기 위해 도 6에서 보이는 것과 같은 8개의 추력기를 사용하였다. 이러한 비행체는 수학식 14와 같은
Figure 112004018295485-pat00087
행렬이 적절하다. 첫 번째와 두 번째 줄은 추력기 상태로부터
Figure 112004018295485-pat00088
축과
Figure 112004018295485-pat00089
축에 발생하는 힘을 관련시키고 세 번째 줄은 추력기 상태로부터
Figure 112004018295485-pat00090
축에 발생하는 토크를 관련시킨다.
[수학식 14]
Figure 112004018295485-pat00091
수학식 13은 추력기의 현재 상태로부터 비행체에 가해지는 토크나 힘을 구하는 식이고 우리가 원하는 것은 그 반대이다. 즉, 소프트웨어로부터 계산되어 나온 토크나 힘이 비행체에 가해지기 위해서 어떠한 추력기가 켜지고 어떠한 추력기가 꺼져야 하는 것을 알아야 한다. 수학식 15와 같이 가역행렬(假逆行列, pseudo inverse)을 정의함으로 인해 수학식 13으로부터 다른 식을 얻을 수 있다.
[수학식 15]
Figure 112004018295485-pat00092
수학식 13과 수학식 15를 이용하여 U로부터 적절한 F를 얻는 식을 수학식 16처럼 정의할 수 있다.
[수학식 16]
Figure 112004018295485-pat00093
여기서 함수
Figure 112004018295485-pat00094
는 추력기에 1(on) 아니면 0(off) 신호를 넣어주기 위한 함수이고,
Figure 112004018295485-pat00095
은 실험에서 적절히 선택되어져야 하는 변수로 본 발명에서는 0.3을 사용하였다.
본 발명에서 사용한 비전 기반 상태 추정은 해석적으로 주어진다. 3차원 공간에서의 비전 기반 상태 추정은 그 비선형성 때문에 해석적으로 구할 수 없으나 2차원 평면 운동일 때는 비전 정보로부터 상대적인 위치 및 자세 정보를 해석적으로 획득할 수 있다
도 2는 2차원 평면운동에서 비콘과 CCD 카메라 사이의 관계를 나타낸다. 도 2에서 나타낸
Figure 112004018295485-pat00096
의 부호는 회전각 계산에 영향을 미치기 때문에 미리 결정해 두는 것이 필요하다. 도 2에서의
Figure 112004018295485-pat00097
는 모두 음의 값을 갖는다. 즉 방향각
Figure 112004018295485-pat00098
는 수학식 17처럼 정의된다.
[수학식 17]
Figure 112004018295485-pat00099
CCD 카메라 상에서의 비콘들의 픽셀 위치인
Figure 112004018295485-pat00100
와 실제 비콘들 사이의 거리
Figure 112004018295485-pat00101
, 렌즈의 초점 거리
Figure 112004018295485-pat00102
는 알 수 있는 5개의 변수들인 반면,
Figure 112004018295485-pat00103
와 추적 물체와 목표 물체 사이의 거리
Figure 112004018295485-pat00104
은 알아내어야 할 3개의 변수들이다.
Figure 112004018295485-pat00105
는 수학식 18에 서처럼 간단하게 알아낼 수 있다.
[수학식 18]
Figure 112004018295485-pat00106
CCD 카메라 상에서 비콘들 사이의 거리인 p, q는 수학식 19처럼 정의된다.
[수학식 19]
Figure 112004018295485-pat00107
도 2에서 나타난 기하학으로부터
Figure 112004018295485-pat00108
,
Figure 112004018295485-pat00109
는 수학식 20처럼 나타난다.
[수학식 20]
Figure 112004018295485-pat00110
수학식 18과 수학식 20을 연합하여 풀게 되면 마침내 우리가 얻고자 하는 방향각 psi를 수학식 21처럼 계산할 수 있다.
[수학식 21]
Figure 112004018295485-pat00111
수학식 21에서 오른쪽 항에 있는 모든 변수들을 알고 있기 때문에 단지 하나의 CCD 카메라와 비콘들 만을 이용해서 방향각
Figure 112004018295485-pat00112
를 해석적으로 구할 수 있다. 비슷한 방식으로 가운데 비콘과 렌즈 사이의 거리를 수학식 22처럼 구할 수 있다.
[수학식 22]
Figure 112004018295485-pat00113
방향각
Figure 112004018295485-pat00114
는 수학식 21에서 보듯이
Figure 112004018295485-pat00115
와
Figure 112004018295485-pat00116
의 크기 차이를 이용하여 나타내어지고, 거리
Figure 112004018295485-pat00117
은 수학식 22에서 보듯이 주로 렌즈의 초점 거리에 의존함을 알 수 있다.
본 발명에서 개발된 알고리듬을 적용시킬 시스템은 위치 및 자세를 추정하기 위한 자유비행 로봇 시스템이다. 2개의 병진 자유도와 1개의 회전 자유도를 가져 총 3개의 자유도를 가지고 있고, 상태 벡터는 수학식 23처럼 나타낼 수 있다.
[수학식 23]
Figure 112004018295485-pat00118
여기서
Figure 112006002026178-pat00119
와 y는 위치 정보를, psi는 로봇의 방향각 변수로써 자세 정보를 나타낸다. 이 때 자유비행 로봇의 동력학 방정식과 위치 및 자세를 제어하기 위한 간단한 PID 제어기는 수학식 24처럼 기술된다.
[수학식 24]
Figure 112004018295485-pat00120
여기서
Figure 112004018295485-pat00121
는 3×3 대각 관성 행렬이고
Figure 112004018295485-pat00122
는 자유비행 로봇에 가해지는 힘과 토크이다. 또한
Figure 112004018295485-pat00123
는 비행체가 목표로 하는 상태(위치 및 자세)를 나타내고
Figure 112004018295485-pat00124
는 현재 비행체의 상태(위치 및 자세)를 나타낸다.
Figure 112004018295485-pat00125
와
Figure 112004018295485-pat00126
는 튜닝을 통해 결정 되어야 하는 제어 게인이다.
수학식 24에서 사용된 상태 변수는 수학식 23에서 정의한 것처럼 단지 3개이다. 하지만, 실제적으로 센서에서 얻어지는 변수들은 수학식 23에서 정의한 변수들 그 자체가 아니라 그것들의 미분 형태이다. 따라서, 칼만 필터 형태를 이용하여 그 정보들을 사용하기 위해서는 수학식 25처럼 시스템 상태 벡터를 확장해야 한다.
[수학식 25]
Figure 112004018295485-pat00127
수학식 24를 잘 알려진 최적 선형 추정기 형태로 다시 고쳐 쓰면 수학식 26과 같은 형태가 된다.
[수학식 26]
Figure 112004018295485-pat00128
여기서
Figure 112004018295485-pat00129
는 최적 문제를 풀기 쉽게 하기 위해서 일정한 공분산을 가진 백색 잡음이라 가정된다.
Figure 112004018295485-pat00130
는 샘플링 시간이고,
Figure 112004018295485-pat00131
는 현재의 시스템 상태 벡터이다.
위에서 살펴 본 바와 같이 비전 기반 시스템은 직접적으로 위치와 자세 정보를 얻을 수 있고, IMU와 자이로로부터 가속도와 요 각속도를 얻을 수 있기 때문에 이 두 가지 정보를 모두 획득할 수 있을 경우에 측정 방정식은 수학식 27처럼 기술된다.
[수학식 27]
Figure 112004018295485-pat00132
Figure 112004018295485-pat00133
는
Figure 112004018295485-pat00134
번째의 측정 잡음이고 공분산 행렬은 센서 정확도에 따라 의미 있는 값으로 정한다.
수학식 25과 수학식 27에서 각각 상태 방정식과 측정 방정식을 기술하였기 때문에 위에서 설명한 칼만 필터링을 이용해서 상태를 추정할 수 있다. 하지만, 비전 센서와 IMU 및 자이로의 샘플링 주파수가 다르기 때문에 항상 이 두 정보를 모두 얻을 수는 없다. 따라서 두 정보를 동시에 얻을 때에는 비전 센서로부터
Figure 112004018295485-pat00135
정보를, IMU 및 자이로로부터
Figure 112004018295485-pat00136
정보를 얻을 수 있기 때문에 수학식 27와 같은 측정 방정식을 사용한다. 하지만, 비전센서 정보를 이용할 수 없어서 샘플링 주파수가 높은 IMU 및 자이로 정보만을 얻을 때에는
Figure 112004018295485-pat00137
만을 얻을 수 있기 때문에 수학식 28과 같은 측정 방정식을 이용하여 칼만 필터링을 한다.
[수학식 28]
Figure 112004018295485-pat00138
도 7은 본 발명에 따른 비전 기반 시스템 알고리듬 순서도이다.
수학식 24에서 보듯 시스템은 명백히 선형이고 위치와 자세 제어 시스템은 서로 연관되어 있지 않다. 하지만, 실제 시스템에서는 추력기의 배치나 무게 중심에서의 불일치가 일어날 수 있기 때문에 병진 운동을 하는 동안 기대하지 않은 토 크를 발생시킬 수 있다. 그러므로 연속적으로 자세 보정을 해 주어야만 한다. 만일 위치와 자세 제어를 동시에 실시하려고 한다면 제어에 필요한 적절한 힘 또는 토크가 추력기 제어 로직(TCL)에 의해 감소될 수 있다. 이러한 문제점을 없애고 도킹 과정을 간단하게 해 주기 위하여 위치와 자세 제어를 분리시켜 실시하도록 하였다.
본 발명에서 사용한 비전 기반 시스템은 한 대의 CCD 카메라와 세 개의 비콘들로 이루어져 있다. 만일 CCD 카메라가 비콘의 위치를 인식하고 적절한 계산 알고리듬을 거치면 추적 물체와 목표 물체 사이의 위치와 자세 정보를 매우 정확하게 얻을 수 있다. 하지만, 추적 로봇이 비콘에 점차 다가감에 CCD 카메라의 초점 거리와 시야각(FOV: Field Of View) 한계로 인해 비콘을 정확히 인식하기가 어려워진다. 따라서, 추적 물체와 목표 물체는 일정한 거리가 떨어져 있어 비콘 인식성능을 확보해야만 한다. 도 8은 자동 도킹 과정의 순서도를 나타낸다.
본 발명은 그 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양돤 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 하는 우주비행체 도킹 지상 시험장치에도 응용이 가능하다.
본 발명은 그 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양돤 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 하는 우주비행체 정렬비행 지상 시험장치에도 응용이 가능하다.
본 발명은 그 하부에 기체를 분사하여 우주 비행체 로봇이 부양할 수 있도록 하는 기체 부양패드를 부가하고, 부양돤 우주 비행체 로봇이 석정반 상에서 움직이며 시험할 수 있도록 하는 우주비행체 전개(deployment) 지상 시험장치에도 응용이 가능하다.
이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면에 의하여 상세히 설명한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하기 위한 것일 뿐 한정하지는 않으며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
[실시예 1 및 비교예 1]
하기와 같은 제원을 갖는 기기를 사용하여 도 4와 같은 우주 비행체 도킹 로봇 시스템을 구성하였다.
부 품 제 원
컴퓨터 펜티엄III 850MHz CPU, 128MB RAM, PCI 확장, IDD(5400RPM)
데이터 수집 보드 12bit 레졸루션, 32 디지털 입출력, 2 아날로그 출력
프레임 그래버 30MHz 샘플링, 47dB 신호대잡음비, 4채널
CCD 카메라 646(수평)485(수직)픽셀, 프로그레시브 스캔형
IMU 3축 속도계 및 가속도계 탑재, 15도/초 사행 안정도, 저가형
추력기 직류 24볼트 솔레노이드 밸브
공기 패드 120 psi 작동, 권장중량 50파운드
석정반 2000(H)2000(W)300(T)크기 입자크기는 20마이크론 미만
10mm 와이드 FOV렌즈를 사용하였고, 비전센서의 오차의 분산은 0.1픽셀이었다. 제어기는 PD제어기를 사용하였으며 게인 값은 K D = 1.5, K P = 1.2를 사용하였 다.
비전 센서만을 사용한 경우와 비전 센서에 확장 칼만 필터를 부가하여 사용한 경우에 대해 다음과 같은 결과를 얻었다.
Figure 112004018295485-pat00139
비전 센서만을 사용한 경우도 결국에는 수렴하지만 수렴하기까지 많은 진동을 수반하게 되어 좋은 품질의 제어를 얻지 못하였다. 그러나, 확장 칼만 필터까지 사용한 경우는 진동이 전혀 없는 것은 아니지만 대단히 빨리 수렴하게 되어 고품질 의 제어를 얻을 수 있었다.
[실시예 2 및 비교예 2, 3]
상기 실시예 1 및 비교예 1과 동일한 조건에서 실험을 수행하였다.
자이로만 사용한 경우, 비전 센서만 사용한 경우, 자이로와 비전 센서 및 확장 칼만 필터를 모두 사용한 경우로 나누어 자세 제어를 실험하여 다음과 같은 결과를 얻었다.
Figure 112004018295485-pat00140
비전 센서만을 사용한 경우는 안정한 수렴을 얻기 어려웠고 진동이 심하였 다. 그러나 비전센서와 자이로, 확장 칼만 필터까지 사용한 경우는 대단히 빨리 수렴하였으며 진동도 거의 없는 만족스러운 결과를 얻었다. 자이로 만을 사용한 경우는 수렴조차 되지 않았다.
[실시예 3 및 비교예 4]
상기 실시예 1 및 비교예 1과 동일한 조건에서 실험을 수행하였다.
비전 센서만 사용한 경우, 비전 센서 및 확장 칼만 필터를 모두 사용한 경우로 나누어 위치 제어를 실험하여 다음과 같은 결과를 얻었다.
Figure 112004018295485-pat00141
비전 센서만을 사용한 경우는 비교예 2의 경우와 같이 안정한 수렴을 얻기 어려웠 다. 그러나 확장 칼만 필터까지 사용한 경우는 비교적 안정한 수렴을 얻을 수 있었다.
본 발명에 의해 우주 비행체 랑데뷰 및 도킹 기술을 지상에서 실시할 수 있는 기반 시스템을 구축하였다. 또한, 비전 시스템을 이용할 수 있는 자유비행 로봇 시스템을 개발하였다. 새로운 방식의 제어 소프트웨어를 탑재한 후 완전히 자동으로 실행되며 랑데뷰 및 도킹 알고리듬의 성능을 손쉽게 비교, 분석할 수 있다.

Claims (15)

  1. 우주 비행체 도킹 로봇 시스템에 있어서,
    추적 물체에 설치된 적어도 하나의 CCD 카메라;
    목표 물체에 설치된 적어도 두 개의 비콘;
    CCD 카메라 및 두 개의 비콘을 이용하여 추적 물체 및 목표 물체의 관계를 평면에 투영하여 2차원으로 표현하는 비전 센서;
    관성 항법 장치(IMU);
    자이로; 및
    제어 및 명령 시스템을 포함하고,
    상기에서 비전 센서, 자이로 및 관성 항법 장치의 위치 정보 및 자세 정보는 확장 칼만 필터링에 의하여 추정이 되는 것을 특징으로 하는 도킹 로봇 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 만약 비전 센서의 정보를 추정되지 않는다면, 자이로 및 관성 항법 장치의 정보만으로 추정이 되는 것을 특징으로 하는 도킹 로봇 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 제어 및 명령 시스템에 의한 추적 물체의 제어는 위치 제어 및 자세 제어가 분리되어 실시되는 것을 특징으로 하는 도킹 로봇 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100656859B1 (ko) * 2005-12-23 2006-12-13 학교법인 포항공과대학교 초음파 센서와 비젼 센서를 기반으로 하는 이동로봇의 동시위치인식 및 지도형성 방법
KR100915801B1 (ko) * 2008-12-12 2009-09-07 동국대학교 산학협력단 이동 로봇들의 결합을 위한 도킹 시스템 및 방법
RU2720856C1 (ru) * 2019-11-07 2020-05-13 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по космической деятельности "РОСКОСМОС" Способ определения направления лазерного луча на космический аппарат, принимающий сигналы лазерной космической связи
CN113190033B (zh) * 2021-05-20 2022-05-10 北京理工大学 一种航天器飞行博弈中可交会的快速判别方法
CN113221365B (zh) * 2021-05-20 2023-01-10 北京理工大学 一种面向航天器飞行博弈中燃耗约束的处理方法
CN117921639B (zh) * 2024-03-21 2024-05-28 中国极地研究中心(中国极地研究所) 一种用于无人艇的智能机械臂***

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101853011B1 (ko) 2016-12-14 2018-04-30 한국항공우주연구원 도킹 모의시험장치
US10661919B2 (en) 2016-12-14 2020-05-26 Korea Aerospace Research Institute Docking simulator
KR101986572B1 (ko) * 2018-03-29 2019-06-10 레드원테크놀러지 주식회사 원격 무인잠수정 제어시스템 및 제어 방법

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Publication number Publication date
KR20050104902A (ko) 2005-11-03

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