WO2021086106A1 - 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법 - Google Patents

다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법 Download PDF

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WO2021086106A1
WO2021086106A1 PCT/KR2020/015022 KR2020015022W WO2021086106A1 WO 2021086106 A1 WO2021086106 A1 WO 2021086106A1 KR 2020015022 W KR2020015022 W KR 2020015022W WO 2021086106 A1 WO2021086106 A1 WO 2021086106A1
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friction
cooperative robot
joints
motion
model function
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PCT/KR2020/015022
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박종훈
이웅용
허영진
김관우
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주식회사 뉴로메카
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    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
    • G05B2219/39181—Compensation of coulomb friction in joint

Definitions

  • the present invention relates to a method for compensating friction of a cooperative robot with multiple degrees of freedom, and more particularly, to a method of compensating for a friction force acting on a cooperative robot having multiple degrees of freedom.
  • the cooperative robot is a robot that operates in close proximity to a person, and is manufactured to operate at a lower speed and smaller than that of a conventional industrial robot for the safety of people.
  • the collaborative robot has the advantage that the operator can directly teach and use it if necessary.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a friction compensation method of a cooperative robot with a degree of freedom in which the cooperative robot can measure friction by itself, collect a large amount of friction force data, and derive a friction model without user intervention.
  • the motion of the cooperative robot for friction compensation Generating, driving the plurality of joints based on the generated motion of the cooperative robot, receiving friction identification data from the cooperative robot, and calculating a friction model function from the received friction identification data Includes.
  • a posture that removes the influence of gravity may be created.
  • a motion for removing an inertial effect may be generated.
  • a motion that removes the influence of the Coriolis force may be generated.
  • the friction identification data may include angle information of a plurality of joints, torque-related information acting on a plurality of joints, and temperature information of an actuator driving the plurality of joints.
  • static friction, kinetic friction, and viscous friction acting on the plurality of joints may be identified based on the friction identification data.
  • Real-time data of the friction identification data may be used to identify the static friction and the kinetic friction, and average data of the friction identification data may be used to identify the viscous friction.
  • variable of the friction model function may include driving speeds of the plurality of joints.
  • the friction identification data may include temperature information of actuators driving the plurality of joints, and the variable of the friction model function may further include the temperature information.
  • It may further include evaluating the friction model function based on the position error of the cooperative robot.
  • It may further include correcting a parameter of the friction model function based on a result of evaluating the friction model function.
  • the cooperative robot measures friction by itself without user intervention, collects a large amount of friction data, and derives a friction model.
  • 1 is a perspective view showing a multi-degree of freedom cooperative robot.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing a friction compensation system of a multi-degree of freedom cooperative robot according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart for explaining a friction compensation method of a multi-degree of freedom cooperative robot according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a friction compensation method of a multi-degree of freedom cooperative robot according to another embodiment of the present invention.
  • 1 is a perspective view showing a multi-degree of freedom cooperative robot.
  • the cooperative robot 10 includes a plurality of joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 to realize a multi-degree of freedom movement.
  • FIG. 1 shows a cooperative robot 10 configured to have 6 degrees of freedom using six joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 as an example of a multi-degree of freedom cooperative robot.
  • the first joint 12 is rotatably coupled to the upper portion of the base 11, and the first joint 12 rotates about the Z-axis (vertical direction based on FIG. 1).
  • One end surface (a surface facing the base 11) and the other end surface (a surface facing the second joint 13) of the first joint 12 are positioned on a plane perpendicular to each other.
  • the second joint 13 is rotatably coupled to the other end of the first joint 12. Since one end surface and the other end surface of the first joint 12 are located on a plane perpendicular to each other, the second joint 13 rotates about an axis in a vertical direction with respect to the rotation axis of the first joint 12. One end surface of the second joint 13 (a surface facing the first joint 12) and the other end surface (a surface facing the third joint 14) are positioned on a plane parallel or coincident with each other.
  • the third joint 14 is rotatably coupled to the other end of the second joint 13. Since one end surface and the other end surface of the second joint 13 are located on a plane parallel or coincident with each other, the third joint 14 rotates about an axis parallel to the rotation axis of the second joint 13. One end surface of the third joint 14 (a surface facing the second joint 13) and the other end surface (a surface facing the fourth joint 15) are located on a plane perpendicular to each other.
  • the fourth joint 15 is rotatably coupled to the other end of the third joint 14. Since one end surface and the other end surface of the third joint 14 are located on a plane perpendicular to each other, the fourth joint 15 rotates about an axis in a vertical direction with respect to the rotation axis of the third joint 14. One end surface of the fourth joint 15 (the surface facing the third joint 14) and the other end surface (the surface facing the fifth joint 16) are located on a plane perpendicular to each other.
  • the fifth joint 16 is rotatably coupled to the other end of the fourth joint 15. Since one end surface and the other end surface of the fourth joint 15 are located on a plane perpendicular to each other, the fifth joint 16 rotates about an axis in a vertical direction with respect to the rotation axis of the fourth joint 15. One end surface of the fifth joint 16 (the surface facing the fourth joint 15) and the other end surface (the surface facing the sixth joint 17) are located on a plane perpendicular to each other.
  • the sixth joint 17 is rotatably coupled to the other end of the fifth joint 16. Since one end surface and the other end surface of the fifth joint 16 are located on a plane perpendicular to each other, the sixth joint 17 rotates about an axis in a vertical direction with respect to the rotation axis of the fifth joint 16. One end surface of the fifth joint 16 (a surface facing the fourth joint 15) and the other end surface are located on a plane perpendicular to each other.
  • An end tool (not shown) is mounted on the other end of the sixth joint 17. There are various types of end tools according to tasks performed by the cooperative robot 10, and the other end of the sixth joint 17 is configured to replace and mount various end tools.
  • Each joint (12, 13, 14, 15, 16, 17) is provided with an actuator (not shown) that drives the joints (12, 13, 14, 15, 16, 17) to rotate.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing a friction compensation system of a multi-degree of freedom cooperative robot according to an embodiment of the present invention.
  • the friction compensation system 1 of a multi-degree of freedom cooperative robot includes a cooperative robot 10 and a robot control unit 20 of multi-degree of freedom.
  • the cooperative robot 10 includes an actuator 11, an actuator control unit 12, an encoder 13, and a temperature sensor 14.
  • the actuator 11 is a driving source for rotationally driving the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10.
  • the actuator control unit 12 may measure a current value supplied to the actuator 11 and calculate a driving speed and a position of the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17.
  • the temperature sensor 14 measures the temperature of the actuator 11.
  • the encoder 13 measures the angle of the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17.
  • the actuator 11, the actuator controller 12, the encoder 13, and the temperature sensor 14 may be provided for each of the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10, respectively.
  • the robot control unit 20 is communicatively connected with the cooperative robot 10 and stores the motion generation unit 21, the control unit 22, the communication unit 23, the data collection unit 24, the operation unit 25, and friction parameters.
  • a unit 26, a friction model function evaluation unit 27, and a friction parameter correction unit 28 are included.
  • the motion generating unit 21 generates a motion required for the cooperative robot 10 in order to derive the frictional force of the cooperative robot 10.
  • the control unit 22 is responsible for controlling the cooperative robot 10.
  • the control unit 22 controls the actuator 11 of the cooperative robot 10, and the cooperative robot 10 operates by accurately complying with the motion trajectory of the cooperative robot 10 generated by the motion generating unit 21. Robust position control for (10) can be performed.
  • the communication unit 23 manages communication between the robot control unit 20 and the cooperative robot 10.
  • the communication unit 23 may be based on Ethernet communication, and transmits a control command from the robot control unit 20 to the cooperative robot 10, and the cooperative robot 10 from the cooperative robot 10 to the robot control unit 20 Can deliver the information necessary for the control.
  • friction identification data including angle information of a plurality of joints, torque-related information, and temperature information of an actuator from the cooperative robot 10 may be transmitted to the robot control unit 20.
  • the data collection unit 24 collects and classifies data related to the cooperative robot 10 (particularly, friction identification data) transmitted from the communication unit 23.
  • the calculation unit 25 is based on the data collected/classified by the data collection unit 24, and additional information about the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10 (for example, Speed information, location information, torque information, average value for specific information, etc.) can be calculated.
  • calculation unit 25 may identify static friction, kinetic friction, and viscous friction acting on a plurality of joints based on the data collected/classified by the data collection unit 24.
  • calculation unit 25 may calculate a friction model function based on the data collected/classified by the data collection unit 24.
  • the friction parameter storage unit 26 stores the friction model function or parameters of the friction model function calculated by the calculation unit 25.
  • the friction model function evaluation unit 27 evaluates the appropriateness of the friction model function calculated by the calculation unit 25, and the friction parameter correction unit 28 indicates that the friction model function evaluation unit 27 is not appropriate. In the case of evaluation, the parameters of the friction model function are corrected.
  • the components of the robot control unit 20 are motion generation unit 21, control unit 22, communication unit 23, data collection unit 24, operation unit 25, friction parameter storage unit 26, friction model function evaluation unit More specific details of (27) and the friction parameter correction unit 28 will be described in detail in the description of the friction compensation method of the multi-degree of freedom cooperative robot to be described later.
  • the components of the robot control unit 20 are motion generation unit 21, control unit 22, communication unit 23, data collection unit 24, operation unit 25, friction parameter storage unit 26, friction model function evaluation unit (27) and the friction parameter correction unit 28 are classified based on function, and in an actual physical configuration, a plurality of configurations may be integrated into one physical part.
  • one computing device may perform the functions of the calculation unit 25, the friction model function evaluation unit 27, and the friction parameter correction unit 28.
  • FIG. 3 is a flow chart for explaining a friction compensation method of a multi-degree of freedom cooperative robot according to an embodiment of the present invention.
  • the friction compensation method of the multi-degree of freedom cooperative robot generating a motion of the cooperative robot (S11), driving the cooperative robot based on the generated motion Step (S12), receiving friction identification data (S13), calculating a friction model function (S14), applying a friction model function to driving a cooperative robot (S15), evaluating a friction model function (S16), correcting the parameter of the friction model function (S17), and updating the parameter of the friction model function (S18).
  • the motion generator 21 In the step of generating the motion of the cooperative robot (S11), the motion generator 21 generates a motion of the cooperative robot 10 for friction compensation.
  • the motion generating unit 21 generates a motion of the cooperative robot 10 based on the following robot dynamics equation (Equation 1) so that the cooperative robot 10 can measure the friction force by itself without user intervention.
  • the inertial force of the silver robot 10 Denotes Coriolis force, g(q) denotes gravity, and ⁇ and ⁇ f denote a torque value input to the robot 10 and a friction force acting on the robot 10, respectively.
  • the motion generating unit 21 generates a robot motion capable of removing the effects of inertia force, Coriolis force, and gravity so that the robot 10 can measure the friction force by itself using the torque input value ⁇ .
  • the motion generating unit 21 sets the posture of the cooperative robot 10 so that the joints 12, 13, 14, 15, 16, and 17 for which the friction force is to be measured are not affected by gravity.
  • the cooperative robot 10 may have an overall posture parallel to a direction in which gravity acts.
  • the rotation axis of each joint may be positioned parallel to the direction in which gravity acts, thereby eliminating the effect of gravity acting on each joint.
  • the gravity compensation motion for a joint whose rotation axis cannot be parallel to gravity, such as the second joint 13, will be described later.
  • the fifth joint 16 In the case of the fifth joint 16, the first joint 12, the second joint 13, the fifth joint 16 and the sixth joint 17 have an angle of 0 degrees, and the third joint 14 and The fourth joint 15 measures the friction force in a posture having an angle of 90 degrees.
  • the second joint 13 measures frictional force through a motion that changes from 0 degrees to 90 degrees and a motion that changes from 90 degrees to 0 degrees.
  • the motion generating unit 21 generates a motion of the cooperative robot 10 so that the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 for which the friction force is to be measured are not affected by inertia.
  • the motion generator 21 may generate a position trajectory in which a linear trajectory and a parabolic trajectory are mixed to generate a robot motion including a linear velocity trajectory and a constant velocity trajectory. That is, the motion generating unit 21 continuously generates a motion including a constant velocity section that is not affected by the inertial force generated by the acceleration of each joint 12, 13, 14, 15, 16, 17, and the joint 12 , 13, 14, 15, 16, 17).
  • the motion generation unit 21 establishes a motion plan of the cooperative robot 10 so that the joints 12, 13, 14, 15, 16, and 17 for which the friction force is to be measured are not affected by the Coriolis force.
  • the motion generator 21 performs a motion for sequentially driving each joint (12, 13, 14, 15, 16, 17) in order to remove the Coriolis force generated by the nonlinear multi-degree of freedom robot motion. Can be generated.
  • the motion generator 21 may generate a speed-based step-by-step motion in order to improve the accuracy of the frictional force measurement.
  • the speed-based step-by-step motion increases the speed at an interval of 0.05 degrees/second until a speed of 1 degree/second is reached in the first stage, and at an interval of 1 degree/second until a speed of 10 degrees/second is reached in the second stage. You can increase the speed and increase the speed in 10 degrees/second increments until you reach the maximum speed in the third stage.
  • step (S12) of driving the cooperative robot based on the generated motion the controller 22 drives the cooperative robot 10 according to the motion generated by the motion generator 21 in step S11.
  • control unit 22 may be configured to implement a high-speed real-time control of a 4 kHz control period based on Ethernet communication.
  • control unit 22 may improve the driving precision of the cooperative robot 10 through real-time robust position control.
  • control unit 22 may control each joint (12, 13, 14, 15, 16, 17) of the cooperative robot 10 by combining the robot model-based prefeed control method and the robot state variable-based feedback control method. I can.
  • the communication unit 23 receives friction identification data from the cooperative robot 10, and the data collection unit 24 collects and classifies the friction identification data from the communication unit 23.
  • the reception of the friction identification data may be performed in conjunction with step S12, and friction identification data of each of the joints 12, 13, 14, 15, 16, and 17 is received.
  • the actuator control unit 12 of the cooperative robot 10 provides information on the current value supplied to the actuator 11 and the angle of each joint 12, 13, 14, 15, 16, 17 obtained from the encoder 13. The information about the temperature and the information about the temperature of the actuator 11 obtained from the temperature sensor 14 are transmitted to the robot control unit 20.
  • the actuator control unit 12 acts on the position, speed, and joint of the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 based on the information obtained from the encoder 13 and the current value supplied to the actuator 11. It is also possible to calculate the torque and the like and transmit the calculation result to the robot control unit 20.
  • the cooperative robot 10 further includes a torque sensor (not shown) that measures torque acting on each joint 12, 13, 14, 15, 16, 17, and torque information output from the torque sensor May be transmitted to the robot control unit 20.
  • a torque sensor (not shown) that measures torque acting on each joint 12, 13, 14, 15, 16, 17, and torque information output from the torque sensor May be transmitted to the robot control unit 20.
  • Friction identification data is data used to identify the friction force acting on each joint (12, 13, 14, 15, 16, 17), and the joints (12, 13, 14, 15, 16) measured by the encoder (13) , The angle information of 17), the current value supplied to the actuator measured by the actuator control unit 12, the temperature information of the actuator 11 measured by the temperature sensor 14, the joint 12 calculated by the actuator control unit 12, 13, 14, 15, 16, 17) location information, speed information, etc. may be included.
  • the current value supplied to the actuator is proportional to the torque required to operate the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17, the current value supplied to the actuator is the joints 12, 13, 14, 15 , 16, 17) is torque-related information for estimating the torque acting on it.
  • the measured value of the torque sensor becomes torque-related information.
  • the calculation unit 25 is based on the data collected/classified by the data collection unit 24, and additional information about the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10 (for example, Speed information, location information, torque information, average value for specific information, etc.) may be calculated and transmitted to the data collection unit 24.
  • additional information about the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10 for example, Speed information, location information, torque information, average value for specific information, etc.
  • the data collection unit 24 may collect and store an average value of friction identification data for each joint 12, 13, 14, 15, 16, and 17 and real-time data according to a speed-based step-by-step motion.
  • One motion unit can be composed of stop, clockwise rotation, stop, counterclockwise rotation, and stop.
  • one motion unit may be composed of stop, counterclockwise rotation, stop, clockwise rotation, and stop.
  • the clockwise rotation and counterclockwise rotation may be composed of a linear speed section and a constant speed section.
  • Average data of friction identification data may be stored in a certain speed section, and real-time data of friction identification data may be collected and stored in a motion of a specific speed.
  • the calculation unit 25 may calculate the friction model function based on the data collected/classified by the data collection unit 24.
  • the calculation unit 25 calculates static friction, kinetic friction, and viscous friction acting on each joint 12, 13, 14, 15, 16, 17 based on the data collected/classified by the data collection unit 24. Can be identified.
  • the calculation unit 25 may use real-time data of friction identification data to identify static friction and kinetic friction.
  • Static friction can be identified using the maximum torque value that appears when the joint (12, 13, 14, 15, 16, 17) starts to move, and the kinetic friction is the joint (12, 13, 14, 15, 16, 17). After starting this movement, it can be identified using the torque value that appears in the low-speed section.
  • calculation unit 25 may use average data (average torque related information) of friction identification data to identify viscous friction.
  • the calculation unit 25 may identify a friction model function of a joint representing static friction, kinetic friction, and viscous friction.
  • the form of the friction model function may be predefined.
  • the calculation unit 25 may identify the constant value of the friction model function by data fitting using the least squares method.
  • the variable (x) of the friction model function may be the driving speed of the joint.
  • the calculation unit 25 may store or update the calculated friction model function or friction parameter in the friction parameter storage unit 26.
  • the control unit 22 applies the friction model function calculated by the calculation unit 25 to each joint 12, 13, 14, 15 of the cooperative robot 10. , 16, 17).
  • the control unit 22 applies a newly updated friction model function or friction parameter to the friction parameter storage unit 26 The cooperative robot 10 is driven.
  • the control unit 22 calculates the friction compensation force in real time by applying the parameter of the calculated friction model function.
  • the control unit 22 calculates a friction compensation torque value by receiving real-time speed and temperature values obtained through the communication unit 23 based on the following [Equation 2], and based on this, the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17) can be controlled.
  • f() represents the nonlinear friction model Represents the calculated frictional force, joint speed and temperature, respectively.
  • the method according to an embodiment of the present invention may utilize the following modified Lu-Gre friction model.
  • ⁇ 0 and ⁇ 1 represent stiffness and damping constants, respectively
  • F c and F s represent static and kinetic friction forces
  • ⁇ 2o , ⁇ p , n ⁇ , ⁇ 2T , ⁇ p , n ⁇ , ⁇ 3o , ⁇ p , n ⁇ , ⁇ 3T , ⁇ p , n ⁇ represent the viscous friction constant values.
  • q s means the velocity constant
  • T and L represent the temperature and the weight attached to the cooperative robot, respectively.
  • the friction model function evaluation unit 27 evaluates the friction compensation performance of the friction model function based on the passiveness and position error of the cooperative robot 10.
  • the step of correcting the parameter of the friction model function (S17) proceeds, and if the evaluation result is more than the certain criterion, the step of updating the parameter of the friction model function (S18) proceeds.
  • the friction parameter correction unit 28 adjusts the parameter of the friction model function.
  • Rules for adjusting the parameters of the friction model function may be predefined.
  • the friction parameter correction unit 28 may determine an adjustment range of a parameter of the friction model function based on the result of the position error measured in step S16.
  • the friction parameter storage unit 26 is a friction model function (or friction parameter) determined to be appropriate in step S16 or a friction model function (or correction) whose parameter is corrected in step S17. Friction parameters) can be stored.
  • control unit 22 uses the positive feedback control method to use the frictional force ( ) Can be used to compensate the friction force effect in the direct teaching and force control mode of the cooperative robot 10.
  • the cooperative robot 10 since the friction characteristics change due to wear of the drive system depending on the usage period of the cooperative robot 10, even after completing the setting according to the frictional force compensation at the time of the initial setting of the cooperative robot 10, the cooperative robot 10 As the period of use of the cooperative robot 10 is increased, the driving precision or convenience of use of the cooperative robot 10 is often deteriorated, but the friction compensation system and the multi-degree of freedom cooperative robot according to an embodiment of the present invention. According to the friction compensation method, since the friction compensation function (or friction parameter) of the cooperative robot 10 can be newly updated at any time, driving precision and convenience of use of the cooperative robot 10 can be continuously maintained.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a friction compensation method of a multi-degree of freedom cooperative robot according to another embodiment of the present invention.
  • the friction compensation method of the multi-degree of freedom cooperative robot according to another embodiment of the present invention is the same as the friction compensation method of the multi-degree of freedom cooperative robot shown in FIG. 3 (S11 to S18).
  • step (S17) of correcting the parameter of the friction model function the friction parameter correction unit 28 After adjusting the constant value of the model function, the operation proceeds to step S15 of driving the cooperative robot by applying the friction model function again.
  • step S15 the control unit 22 drives each of the joints 12, 13, 14, 15, 16, 17 of the cooperative robot 10 by applying a friction model function with a newly adjusted constant value, and in step S16 Based on the result, the appropriateness of the friction model function whose constant value is adjusted is judged. If the evaluation result of the friction model function is less than a certain criterion in step S16, steps S15 and S16 proceed after step S17 again, and these tasks are performed based on the evaluation result of the friction model function whose constant value is adjusted. It repeats until it becomes ideal.
  • step S16 If it is determined in step S16 that the evaluation result of the friction model function is more than a certain criterion, the process proceeds to step S18, and the friction parameter storage unit 26 finally stores the friction model function (or friction parameter).

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법은, 복수의 관절을 포함하는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 있어서, 마찰 보상을 위한 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계, 생성된 상기 협동 로봇의 모션에 기초하여 상기 복수의 관절을 구동하는 단계, 상기 협동 로봇으로부터 마찰 식별 데이터를 수신하는 단계 및 수신된 상기 마찰 식별 데이터로부터 마찰 모델 함수를 연산하는 단계를 포함한다.

Description

다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법
본 발명은 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다자유도를 갖는 협동 로봇에 작용하는 마찰력을 보상하는 방법에 관한 것이다.
최근 사람과 같은 공간에서 일할 수 있는 협동 로봇이 출현하였다. 협동 로봇은 사람과 근접한 곳에서 작동하는 로봇으로서, 사람의 안전을 위해 종래의 산업 로봇에 비해 소형이며 느린 스피드로 작동하도록 제작된다.
협동 로봇은 작업자가 필요에 따라 직접 교시하여 사용할 수 있다는 장점이 있다.
그러나 협동 로봇의 각 관절에 존재하는 기어 메커니즘 등에서 발생하는 큰 마찰력으로 인해 사용자가 협동 로봇을 직접 움직여 직접 교시하는 상황에서 사용자와 협동 로봇 사이의 기민한 상호 작용이 방해된다.
또한, 협동 로봇의 최초 세팅 시에 마찰력 보상에 따른 세팅을 완료하더라도, 협동 로봇의 사용 기간에 따라 구동계의 마모 등의 이유로 마찰 특성이 변화하게 되므로, 협동 로봇의 사용 기간이 늘어남에 따라 협동 로봇의 구동 정밀성이 떨어지는 경우가 종종 발생한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사용자의 개입 없이 협동 로봇이 스스로 마찰력을 측정하고 다량의 마찰력 데이터를 수집하고 마찰 모델을 도출할 수 있는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법은, 복수의 관절을 포함하는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 있어서, 마찰 보상을 위한 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계, 생성된 상기 협동 로봇의 모션에 기초하여 상기 복수의 관절을 구동하는 단계, 상기 협동 로봇으로부터 마찰 식별 데이터를 수신하는 단계 및 수신된 상기 마찰 식별 데이터로부터 마찰 모델 함수를 연산하는 단계를 포함한다.
상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 중력 영향을 제거하는 자세를 생성할 수 있다.
상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 관성 영향을 제거하는 모션을 생성할 수 있다.
상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 코리올리힘 영향을 제거하는 모션을 생성할 수 있다.
상기 마찰 식별 데이터는, 복수의 관절의 각도 정보, 복수의 관절에 작용하는 토크 관련 정보 및 상기 복수의 관절을 구동하는 액츄에이터의 온도 정보를 포함할 수 있다.
상기 마찰 모델 함수를 연산하는 단계에서, 상기 마찰 식별 데이터를 기초로 상기 복수의 관절에서 작용하는 정지 마찰, 운동 마찰, 점성 마찰을 식별할 수 있다.
상기 정지 마찰과 상기 운동 마찰을 식별하기 위해 상기 마찰 식별 데이터의 실시간 데이터를 이용하고, 상기 점성 마찰을 식별하기 위해 상기 마찰 식별 데이터의 평균 데이터를 이용할 수 있다.
상기 마찰 모델 함수의 변수는 상기 복수의 관절의 구동 속도를 포함할 수 있다.
상기 마찰 식별 데이터에는 상기 복수의 관절을 구동하는 액츄에이터의 온도 정보를 포함하고, 상기 마찰 모델 함수의 변수는 상기 온도 정보를 더 포함할 수 있다.
연산된 상기 마찰 모델 함수를 적용해 상기 복수의 관절을 구동하는 단계; 및
상기 협동 로봇의 위치 오차를 기초로 상기 마찰 모델 함수를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 마찰 모델 함수를 평가하는 단계의 결과를 기초로 상기 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.
사용자의 개입 없이 협동 로봇이 스스로 마찰력을 측정하고 다량의 마찰력 데이터를 수집하고 마찰 모델을 도출한다.
또한, 마찰 모델을 자동으로 연산한 후 스스로 마찰력을 계산하여 보상하기 때문에 협동 로봇의 사용기간에 관계없이 기민한 직접 교시 및 힘제어 성능을 유지할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 다자유도 협동 로봇을 도시한 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
또한, 본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 개략도들을 참고하여 설명될 것이다. 따라서, 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 또한, 본 발명에 도시된 각 도면에 있어서 각 구성 요소들은 설명의 편의를 고려하여 다소 확대 또는 축소되어 도시된 것일 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 시스템 및 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대하여 설명하도록 한다.
도 1은 다자유도 협동 로봇을 도시한 사시도이다.
협동 로봇(10)은 다자유도의 움직임을 실현하기 위해 복수의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 포함한다. 도 1에는 다자유도 협동 로봇의 일예로서, 6개의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 이용해 6 자유도를 갖도록 구성된 협동 로봇(10)을 도시하였다.
제1 관절(12)은 베이스(11)의 상부에 회전 가능하게 결합되며, 제1 관절(12)은 Z축(도 1을 기준으로 수직 방향)을 중심으로 회전하게 된다. 제1 관절(12)의 일단면(베이스(11)와 마주하는 면)과 타단면(제2 관절(13)과 마주하는 면)은 서로 수직한 평면 상에 위치한다.
제2 관절(13)은 제1 관절(12)의 타단부에 회전 가능하게 결합된다. 제1 관절(12)의 일단면과 타단면이 서로 수직한 평면 상에 위치하므로, 제2 관절(13)은 제1 관절(12)의 회전축에 대해 수직 방향의 축을 중심으로 회전하게 된다. 제2 관절(13)의 일단면(제1 관절(12)과 마주하는 면)과 타단면(제3 관절(14)과 마주하는 면)은 서로 평행하거나 일치하는 평면 상에 위치한다.
제3 관절(14)은 제2 관절(13)의 타단부에 회전 가능하게 결합된다. 제2 관절(13)의 일단면과 타단면이 서로 평행하거나 일치하는 평면 상에 위치하므로, 제3 관절(14)은 제2 관절(13)의 회전축과 평행한 축을 중심으로 회전하게 된다. 제3 관절(14)의 일단면(제2 관절(13)과 마주하는 면)과 타단면(제4 관절(15)과 마주하는 면)은 서로 수직한 평면 상에 위치한다.
제4 관절(15)은 제3 관절(14)의 타단부에 회전 가능하게 결합된다. 제3 관절(14)의 일단면과 타단면이 서로 수직한 평면 상에 위치하므로, 제4 관절(15)은 제3 관절(14)의 회전축에 대해 수직 방향의 축을 중심으로 회전하게 된다. 제4 관절(15)의 일단면(제3 관절(14)과 마주하는 면)과 타단면(제5 관절(16)과 마주하는 면)은 서로 수직한 평면 상에 위치한다.
제5 관절(16)은 제4 관절(15)의 타단부에 회전 가능하게 결합된다. 제4 관절(15)의 일단면과 타단면이 서로 수직한 평면 상에 위치하므로, 제5 관절(16)은 제4 관절(15)의 회전축에 대해 수직 방향의 축을 중심으로 회전하게 된다. 제5 관절(16)의 일단면(제4 관절(15)과 마주하는 면)과 타단면(제6 관절(17)과 마주하는 면)은 서로 수직한 평면 상에 위치한다.
제6 관절(17)은 제5 관절(16)의 타단부에 회전 가능하게 결합된다. 제5 관절(16)의 일단면과 타단면이 서로 수직한 평면 상에 위치하므로, 제6 관절(17)은 제5 관절(16)의 회전축에 대해 수직 방향의 축을 중심으로 회전하게 된다. 제5 관절(16)의 일단면(제4 관절(15)과 마주하는 면)과 타단면은 서로 수직한 평면 상에 위치한다.
제6 관절(17)의 타단부에는 엔드툴(미도시)이 장착된다. 엔드툴은 협동 로봇(10)이 수행하는 작업 등에 따라 다양한 종류가 존재하며, 제6 관절(17)의 타단부는 다양한 엔트툴이 교체 장착되도록 구성된다.
각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 회전 구동시키는 액츄에이터(미도시)가 구비된다.
협동 로봇(10)의 구동 정밀성 향상 및 유지와 사용 편의성을 위해서는, 협동 로봇(10)의 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17) 등에서 작용하는 마찰력을 파악하고, 마찰력에 의해 손실되는 토크를 고려하여 액츄에이터를 제어하는 마찰력 보상 제어가 필요하다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 시스템(1)은 다자유도의 협동 로봇(10)과 로봇 제어부(20)를 포함한다.
협동 로봇(10)은 액츄에이터(11), 액츄에이터 제어부(12), 엔코더(13) 및 온도 센서(14)를 포함한다.
액츄에이터(11)는 전술한 바와 같이, 협동 로봇(10)의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 회전 구동시키는 구동원이다. 액츄에이터 제어부(12)는 액츄에이터(11)로 공급되는 전류값을 측정하고, 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 구동 속도, 위치 등을 연산할 수 있다. 온도 센서(14)는 액츄에이터(11)의 온도를 측정한다. 엔코더(13)는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 각도를 측정한다.
액츄에이터(11), 액츄에이터 제어부(12), 엔코더(13) 및 온도 센서(14)는 협동 로봇(10)의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)마다 각각 구비될 수 있다.
로봇 제어부(20)는 협동 로봇(10)과 통신 가능하게 연결되며, 모션 생성부(21), 제어부(22), 통신부(23), 데이터 수집부(24), 연산부(25), 마찰 파라미터 저장부(26), 마찰 모델 함수 평가부(27) 및 마찰 파라미터 보정부(28)를 포함한다.
모션 생성부(21)는 협동 로봇(10)의 마찰력을 도출하기 위해 협동 로봇(10)에 요구되는 모션을 생성한다.
제어부(22)는 협동 로봇(10)의 제어를 담당한다. 제어부(22)는 협동 로봇(10)의 액츄에이터(11)를 제어하고, 협동 로봇(10)이 모션 생성부(21)에서 생성한 협동 로봇(10)의 운동 궤적을 정확하게 준수하여 동작하도록 협동 로봇(10)에 대한 강인 위치 제어를 수행할 수 있다.
통신부(23)는 로봇 제어부(20)와 협동 로봇(10) 사이의 통신을 관리한다. 통신부(23)는 이더켓 통신을 기반으로 할 수 있으며, 로봇 제어부(20)에서 협동 로봇(10)으로 제어 명령을 전달하고, 협동 로봇(10)에서 로봇 제어부(20)로 협동 로봇(10)의 제어에 필요한 정보들을 전달할 수 있다. 또한, 협동 로봇(10)으로부터 복수의 관절의 각도 정보, 토크 관련 정보, 액츄에이터의 온도 정보 등을 포함하는 마찰 식별 데이터를 로봇 제어부(20)로 전달할 수 있다.
데이터 수집부(24)는 통신부(23)로부터 전달되는 협동 로봇(10) 관련 데이터(특히, 마찰 식별 데이터)를 수집하여 분류한다.
연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 협동 로봇(10)의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)들에 대한 추가적인 정보(예를 들어, 속도 정보, 위치 정보, 토크 정보, 특정 정보에 대한 평균값 등)을 연산할 수 있다.
또한, 연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 복수의 관절에서 작용하는 정지 마찰, 운동 마찰, 점성 마찰을 식별할 수 있다.
또한, 연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 마찰 모델 함수를 연산할 수 있다
마찰 파라미터 저장부(26)는 연산부(25)에서 연산한 마찰 모델 함수 또는 마찰 모델 함수의 파라미터를 저장한다.
마찰 모델 함수 평가부(27)는 연산부(25)에서 연산한 마찰 모델 함수의 적절성에 대해 평가하고, 마찰 파라미터 보정부(28)는 마찰 모델 함수 평가부(27)에서 마찰 모델 함수가 적절하지 않다고 평가한 경우, 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정한다.
로봇 제어부(20)의 구성들인 모션 생성부(21), 제어부(22), 통신부(23), 데이터 수집부(24), 연산부(25), 마찰 파라미터 저장부(26), 마찰 모델 함수 평가부(27) 및 마찰 파라미터 보정부(28)에 대한 보다 구체적인 내용에 대해서는 후술하는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 대한 설명에서 자세하게 설명한다.
로봇 제어부(20)의 구성들인 모션 생성부(21), 제어부(22), 통신부(23), 데이터 수집부(24), 연산부(25), 마찰 파라미터 저장부(26), 마찰 모델 함수 평가부(27) 및 마찰 파라미터 보정부(28)는 기능을 기준으로 분류한 것이며, 실제 물리적인 구성에서는 복수의 구성이 하나의 물리적 부품으로 통합될 수 있다. 예를 들어, 하나의 연산 장치에서 연산부(25), 마찰 모델 함수 평가부(27) 및 마찰 파라미터 보정부(28)의 기능을 수행할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법은, 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계(S11), 생성된 모션에 기초하여 협동 로봇을 구동하는 단계(S12), 마찰 식별 데이터를 수신하는 단계(S13), 마찰 모델 함수를 연산하는 단계(S14), 마찰 모델 함수를 적용해 협동 로봇을 구동하는 단계(S15), 마찰 모델 함수를 평가하는 단계(S16), 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계(S17) 및 마찰 모델 함수의 파라미터를 업데이트하는 단계(S18)를 포함한다.
협동 로봇의 모션을 생성하는 단계(S11)에서 모션 생성부(21)는 마찰 보상을 위한 협동 로봇(10)의 모션을 생성한다.
모션 생성부(21)는 협동 로봇(10)이 사용자의 개입 없이 마찰력을 스스로 측정할 수 있도록 다음의 로봇 동역학 수식(수식 1)을 기초로 협동 로봇(10)의 모션을 생성한다.
[수식 1]
Figure PCTKR2020015022-appb-I000001
Figure PCTKR2020015022-appb-I000002
은 각각 로봇(10)의 회전위치, 회전속도, 회전각속도를 나타낸다. 또한
Figure PCTKR2020015022-appb-I000003
은 로봇(10)의 관성력,
Figure PCTKR2020015022-appb-I000004
은 코리올리힘, g(q)은 중력을 나타내며, τ,τf는 각각 로봇(10)에 입력되는 토크 값 및 로봇(10)에 작용하는 마찰력을 나타낸다.
모션 생성부(21)는 토크 입력 값(τ)으로 로봇(10)이 스스로 마찰력을 측정할 수 있도록 관성력, 코리올리힘 및 중력의 영향을 제거할 수 있는 로봇 모션을 각각 생성한다.
먼저, 중력 영향을 제거할 수 있는 중력 보상 모션에 대해 설명한다.
모션 생성부(21)는 마찰력을 측정하고자 하는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)이 중력에 의한 영향을 받지 않도록 협동 로봇(10)의 자세를 설정한다. 이 경우 협동 로봇(10)은 전체적인 자세가 중력이 작용하는 방향과 나란한 방향이 될 수 있다. 예를 들어, 각 관절의 회전축이 중력이 작용하는 방향에 평행하게 위치하도록 하여 각 관절에 작용하는 중력의 영향을 배제시킬 수 있다. 다만, 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)들 중 제2 관절(13)과 같이 회전축이 중력에 평행하게 될 수 없는 관절에 대한 중력 보상 모션에 대해서는 후술한다.
도 1에 도시된 협동 로봇(10)을 기준으로 설명하면,
제1 관절(12), 제3 관절(14), 제4 관절(15) 및 제6 관절(17)의 경우, 모든 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 각도가 0도인 자세에서 마찰력을 측정한다.
제5 관절(16)의 경우, 제1 관절(12), 제2 관절(13), 제5 관절(16) 및 제6 관절(17)은 0도의 각도를 갖고, 제3 관절(14) 및 제4 관절(15)은 90도의 각도를 갖는 자세에서 마찰력을 측정한다.
한편, 어떠한 자세에서도 중력의 영향을 받을 수밖에 없는 관절에 대해서는 중력의 영향을 상쇄할 수 있는 대칭 모션을 생성하고 마찰력을 측정한다.
예를 들어, 제2 관절(13)은 0도에서 90도로 변화하는 모션과 90도에서 0도로 변화하는 모션을 통해 마찰력을 측정한다.
관성 영향을 제거할 수 있는 관성 보상 모션에 대해 설명한다.
모션 생성부(21)는 마찰력을 측정하고자 하는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)이 관성에 의한 영향을 받지 않도록 협동 로봇(10)의 모션을 생성한다.
예를 들어, 모션 생성부(21)는 선형 궤적과 포물선 궤적이 혼합된 위치 궤적을 생성하여 선형의 속도 궤적 및 일정한 속도 궤적이 포함된 로봇 모션을 생성할 수 있다. 즉, 모션 생성부(21)는 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 가속도에 의해 발생하는 관성력에 영향을 받지 않는 등속구간을 포함한 모션을 연속적으로 생성하여, 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에 작용하는 관성의 영향을 제거한다.
코리올리힘 영향을 제거할 수 있는 코리올리힘 보상 모션에 대해 설명한다.
모션 생성부(21)는 마찰력을 측정하고자 하는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)이 코리올리힘에 의한 영향을 받지 않도록 협동 로봇(10)의 모션 계획을 수립한다.
예를 들어, 모션 생성부(21)는 비선형 다자유도 로봇 모션에 의해서 발생하는 코리올리힘을 제거하기 위해서 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)별 순차적 구동을 수행하기 위한 모션을 생성할 수 있다.
또한, 모션 생성부(21)는 마찰력 측정의 정확도 향상을 위해서 속도 기준 단계별 모션을 생성할 수 있다. 속도 기준 단계별 모션은 제1 단계에서 1도/초의 속도에 도달할 때까지 0.05도/초의 간격으로 속도를 증가시키고, 제2 단계에서 10도/초의 속도에 도달할 때까지 1도/초의 간격으로 속도를 증가시키고, 제3 단계에서 최대속도에 도달할 때까지 10도/초 간격으로 속도를 증가시킬 수 있다
생성된 모션에 기초하여 협동 로봇을 구동하는 단계(S12)에서 제어부(22)는 S11 단계에서 모션 생성부(21)가 생성한 모션을 따라 협동 로봇(10)을 구동한다.
협동 로봇(10)이 모션을 따라 정밀하게 구동되도록, 제어부(22)는 이더켓 통신을 기반으로 4kHz 제어주기의 고속 실시간 제어를 구현하도록 구성될 수 있다.
또한, 제어부(22)는 실시간 강인 위치 제어를 통해 협동 로봇(10)의 구동 정밀성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 제어부(22)는 로봇 모델기반 앞먹임 제어기법과 로봇 상태변수기반 되먹임 제어기법을 결합하여 협동 로봇(10)의 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)들을 제어할 수 있다.
마찰 식별 데이터를 수신하는 단계(S13)에서 통신부(23)는 협동 로봇(10)으로부터 마찰 식별 데이터를 수신하고, 데이터 수집부(24)는 통신부(23)부터 마찰 식별 데이터를 수집하고 분류한다. 마찰 식별 데이터의 수신은 S12 단계와 함께 이루어질 수 있으며, 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 마찰 식별 데이터를 수신하게 된다.
협동 로봇(10)의 액츄에이터 제어부(12)는 액츄에이터(11)에 공급되는 전류값에 대한 정보, 엔코더(13)로부터 획득한 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 각도에 대한 정보, 온도 센서(14)로부터 획득한 액츄에이터(11)의 온도에 대한 정보를 로봇 제어부(20)로 전송한다.
액츄에이터 제어부(12)는 엔코더(13)로부터 획득한 정보와 액츄에이터(11)에 공급되는 전류값 등을 기초로 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 위치, 속도, 관절에 작용하는 토크 등을 연산하고 연산 결과를 로봇 제어부(20)로 전송할 수도 있다.
실시예에 따라 협동 로봇(10)은 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에 작용하는 토크를 측정하는 토크 센서(미도시)를 더 포함하고, 토크 센서로부터 출력되는 토크 정보를 로봇 제어부(20)로 전송할 수도 있다.
마찰 식별 데이터는 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에 작용하는 마찰력을 식별하기 위해 사용되는 데이터로서, 엔코더(13)가 측정한 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 각도 정보, 액츄에이터 제어부(12)가 측정한 액츄에이터에 공급되는 전류값, 온도 센서(14)가 측정한 액츄에이터(11)의 온도 정보, 액츄에이터 제어부(12)가 연산한 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)의 위치 정보, 속도 정보 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 액츄에이터에 공급되는 전류값은 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 작동하기 위해 필요한 토크에 비례하므로, 액츄에이터에 공급되는 전류값은 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에 작용하는 토크를 추정하기 위한 토크 관련 정보가 된다. 협동 로봇(10)에 토크 센서가 구비된 경우에는 토크 센서의 측정값이 토크 관련정보가 된다.
연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 협동 로봇(10)의 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)들에 대한 추가적인 정보(예를 들어, 속도 정보, 위치 정보, 토크 정보, 특정 정보에 대한 평균값 등)을 연산하여 데이터 수집부(24)로 전달할 수 있다.
데이터 수집부(24)는 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)별 마찰 식별 데이터의 평균값과 실시간 데이터를 속도 기준 단계별 모션에 따라 수집하여 저장할 수 있다.
하나의 모션 단위는 정지, 시계방향 회전, 정지, 반시계방향 회전, 정지로 구성될 수 있다. 또는 하나의 모션 단위는 정지, 반시계방향 회전, 정지, 시계방향 회전, 정지로 구성될 수 있다. 또한, 시계방향 회전 및 반시계방향 회전은 선형 속도 구간 및 일정 속도 구간으로 구성될 수 있다. 일정 속도 구간에서는 마찰 식별 데이터의 평균 데이터를 저장하고, 특정 속도의 모션에서는 마찰 식별 데이터의 실시간 데이터를 수집하여 저장할 수 있다.
마찰 모델 함수를 연산하는 단계(S14)에서 연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 마찰 모델 함수를 연산할 수 있다
이를 위해, 연산부(25)는 데이터 수집부(24)에서 수집/분류된 데이터를 기반으로 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)에서 작용하는 정지 마찰, 운동 마찰, 점성 마찰을 식별할 수 있다.
예를 들어, 연산부(25)는 정지 마찰과 운동 마찰을 식별하기 위해 마찰 식별 데이터의 실시간 데이터를 이용할 수 있다. 정지 마찰은 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)이 움직이기 시작할 때 나타나는 최대 토크값을 이용해 식별할 수 있고, 운동 마찰은 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)이 움직임을 시작한 이후에 저속 구간에서 나타나는 토크값을 이용해 식별할 수 있다.
또한, 연산부(25)는 점성 마찰을 식별하기 위해 마찰 식별 데이터의 평균 데이터(평균 토크 관련 정보)를 이용할 수 있다.
연산부(25)는 정지 마찰, 운동 마찰, 점성 마찰을 표현하는 관절의 마찰 모델 함수를 식별할 수 있다. 마찰 모델 함수의 형식은 미리 정의된 것일 수 있다. 연산부(25)는 마찰 모델 함수의 상수값을 최소 자승법을 이용한 데이터 피팅으로 식별할 수 있다.
예를 들어, 연산부(25)는 도출된 데이터들을 기반으로 2차 함수의 마찰 모델 함수(f(x)=ax2+bx+c)를 도출하고, 마찰 모델 함수의 3가지 마찰 파라미터(a, b, c)를 연산할 수 있다. 마찰 모델 함수의 변수(x)는 관절의 구동 속도일 수 있다.
연산부(25)는 연산된 마찰 모델 함수 또는 마찰 파라미터를 마찰 파라미터 저장부(26)에 저장할 또는 갱신할 수 있다.
마찰 모델 함수를 적용해 협동 로봇을 구동하는 단계(S15)에서 제어부(22)는 연산부(25)가 연산한 마찰 모델 함수를 적용해 협동 로봇(10)의 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 구동한다. 연산부(25)가 연산된 마찰 모델 함수 또는 마찰 파라미터를 마찰 파라미터 저장부(26)에 저장한 경우 제어부(22)는 마찰 파라미터 저장부(26)에 새로 업데이트된 마찰 모델 함수 또는 마찰 파라미터를 적용하여 협동 로봇(10)을 구동한다.
제어부(22)는 연산한 마찰 모델 함수의 파라미터를 적용하여 마찰 보상력을 실시간으로 연산한다. 제어부(22)는 아래의 [수식 2]에 기초하여 통신부(23)를 통해 얻어지는 실시간 속도 및 온도값을 입력받아 마찰 보상 토크값을 연산하고, 이를 기초로 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)들을 제어할 수 있다.
[수식 2]
Figure PCTKR2020015022-appb-I000005
f()는 비선형 마찰모델을 나타내며
Figure PCTKR2020015022-appb-I000006
는 각각 연산된 마찰력, 관절의 속도 및 온도를 나타낸다. 본 발명의 실시예에 따른 방법은 다음의 수정된 Lu-Gre 마찰모델을 활용할 수 있다.
Figure PCTKR2020015022-appb-I000007
Figure PCTKR2020015022-appb-I000008
Figure PCTKR2020015022-appb-I000009
Figure PCTKR2020015022-appb-I000010
σ0, σ1 는 각각 강성상수 및 감쇠상수를 나타내며, Fc, Fs는 정지마찰력과 운동마찰력을 나타내고, σ2o,{p,n}, σ2T,{p,n}, σ3o,{p,n}, σ3T,{p,n}는 점성마찰 상수값들을 나타낸다. qs는 속도상수값을 의미하고, T, L은 각각 온도와 협동 로봇에 부착되는 무게를 나타낸다.
마찰 모델 함수를 평가하는 단계(S16)에서 마찰 모델 함수 평가부(27)는 협동 로봇(10)의 수동성 및 위치 오차를 기반으로 마찰 모델 함수의 마찰 보상 성능을 평가한다.
평가 결과가 일정 기준 미만인 경우에는 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계(S17)를 진행하고, 평가 결과가 일정 기준 이상인 경우에는 마찰 모델 함수의 파라미터를 업데이트하는 단계(S18)를 진행한다.
마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계(S17)에서 마찰 파라미터 보정부(28)는 마찰 모델 함수의 파라미터를 조정한다. 마찰 모델 함수의 파라미터를 조정하는 규칙은 미리 정의되어 있을 수 있다. 예를 들어, 마찰 파라미터 보정부(28)는 S16 단계에서 측정된 위치 오차의 결과를 기반으로 마찰 모델 함수의 파라미터의 조정 범위를 결정할 수 있다.
마찰 모델 함수의 파라미터를 업데이트하는 단계(S18)에서 마찰 파라미터 저장부(26)는 S16 단계에서 적절하다고 판정된 마찰 모델 함수(또는 마찰 파라미터) 또는 S17 단계에서 파라미터가 보정된 마찰 모델 함수(또는 보정된 마찰 파라미터) 를 저장할 수 있다.
이후, 제어부(22)는 양의 되먹임 제어기법을 이용하여 마찰력(
Figure PCTKR2020015022-appb-I000011
)을 협동 로봇(10)의 직접 교시 및 힘제어 모드에서 마찰력 효과를 보상하는데 사용할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 직접 교시를 하는 상황에서 사용자가 협동 로봇(10)을 움직일 때에 마찰력에 대응하는 토크를 관절에 인가하여, 협동 로봇(10)은 각 관절에서 마찰력이 거의 작용하지 않는 것과 유사한 상태로 사용자가 협동 로봇(10)의 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 움직일 수 있다.
또한, 협동 로봇(10)의 사용 기간에 따라 구동계의 마모 등의 이유로 마찰 특성이 변화하게 되므로, 협동 로봇(10)의 최초 세팅 시에 마찰력 보상에 따른 세팅을 완료한 이후에도, 협동 로봇(10)의 사용 기간이 늘어남에 따라 협동 로봇(10)의 구동 정밀성이나 사용 편의성이 떨어지는 경우가 종종 발생하는데, 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 시스템 및 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 따르면, 언제든지 새롭게 협동 로봇(10)의 마찰 보상 함수(또는 마찰 파라미터)를 새롭게 업데이트 할 수 있으므로, 협동 로봇(10)의 구동 정밀성 및 사용 편의성이 지속적으로 유지될 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법은 도 3에 도시된 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법과 각 단계들(S11 ~ S18)은 동일하다.
다만, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법은 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계(S17)에서 마찰 파라미터 보정부(28)는 마찰 모델 함수의 상수값을 조정한 이후, 다시 마찰 모델 함수를 적용해 협동 로봇을 구동하는 단계(S15)로 진행한다.
따라서, S15 단계에서 제어부(22)는 새롭게 상수값이 조정된 마찰 모델 함수를 적용하여 협동 로봇(10)의 각 관절(12, 13, 14, 15, 16, 17)을 구동하고, S16 단계에서는 그 결과를 기초로 상수값이 조정된 마찰 모델 함수의 적절성을 판단하게 된다. S16 단계에서 다시 마찰 모델 함수의 평가 결과가 일정 기준 미만인 경우에는 다시 S17 단계가 진행된 이후, S15 단계와 S16 단계가 진행하게 되고, 이러한 작업들이 상수값이 조정된 마찰 모델 함수의 평가 결과가 일정 기준 이상이 될 때까지 반복된다.
S16 단계에서 마찰 모델 함수의 평가 결과가 일정 기준 이상인 것으로 판정되면 S18 단계로 진행하여 마찰 파라미터 저장부(26)는 마찰 모델 함수(또는 마찰 파라미터)를 최종적으로 저장하게 된다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (11)

  1. 복수의 관절을 포함하는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법에 있어서,
    마찰 보상을 위한 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계;
    생성된 상기 협동 로봇의 모션에 기초하여 상기 복수의 관절을 구동하는 단계;
    상기 협동 로봇으로부터 마찰 식별 데이터를 수신하는 단계; 및
    수신된 상기 마찰 식별 데이터로부터 마찰 모델 함수를 연산하는 단계;를 포함하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 중력 영향을 제거하는 자세를 생성하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 관성 영향을 제거하는 모션을 생성하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 협동 로봇의 모션을 생성하는 단계에서는 코리올리힘 영향을 제어하는 모션을 생성하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 마찰 식별 데이터는, 복수의 관절의 각도 정보, 복수의 관절에 작용하는 토크 관련 정보 및 상기 복수의 관절을 구동하는 액츄에이터의 온도 정보를 포함하는 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 마찰 모델 함수를 연산하는 단계에서,
    상기 마찰 식별 데이터를 기초로 상기 복수의 관절에서 작용하는 정지 마찰, 운동 마찰, 점성 마찰을 식별하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 정지 마찰과 상기 운동 마찰을 식별하기 위해 상기 마찰 식별 데이터의 실시간 데이터를 이용하고,
    상기 점성 마찰을 식별하기 위해 상기 마찰 식별 데이터의 평균 데이터를 이용하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 마찰 모델 함수의 변수는 상기 복수의 관절의 구동 속도를 포함하는, 다자유도 협동 로봇의 마찰 보상 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 마찰 식별 데이터에는 상기 복수의 관절을 구동하는 액츄에이터의 온도 정보를 포함하고,
    상기 마찰 모델 함수의 변수는 상기 온도 정보를 더 포함하는, 다자유도 로봇의 마찰 보상 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    연산된 상기 마찰 모델 함수를 적용해 상기 복수의 관절을 구동하는 단계; 및
    상기 협동 로봇의 위치 오차를 기초로 상기 마찰 모델 함수를 평가하는 단계;를 더 포함하는, 다자유도 로봇의 마찰 보상 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 마찰 모델 함수를 평가하는 단계의 결과를 기초로 상기 마찰 모델 함수의 파라미터를 보정하는 단계;를 더 포함하는, 다자유도 로봇의 마찰 보상 방법.
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