지하 터널에서 모바일 로봇의 위치 지정 및 매핑에 모션 캡처 시스템 적용

사례 연구

고객 광업 기술 대학 기계 및 전기 공학부

측정 범위

적용 모션 캡처 시스템, 지하 터널 이동 로봇, 로봇 포지셔닝 및 매핑

분석 대상 지하 터널 이동 로봇

사용 장비 8 NOKOV Mars 2H 모션 캡처 카메라

탄광 및 지하철 터널과 같은 협소한 지하 환경에서 이동 로봇은 상대적인 안전성과 효율성으로 인해 탐지, 채광, 수색 및 구조 작업에 사용된다. 이러한 자율 지하 로봇이 효과적이기 위해서는 정확한 매핑 및 위치 데이터가 필요한다.

로봇은 사전 지형 지식 없이 지하에서 자율적으로 주행해야 하는 경우가 많으며 위치 지정을 위해 GPS를 사용할 수 없다. 따라서 로봇은 이러한 미지의 지하 환경에서 자체 지도를 생성하고 이러한 지도를 SLAM(동시 포지셔닝 및 매핑) 기술과 함께 자율 위치 지정에 사용해야 한다.

대부분의 지하 환경 전반에 걸친 유사성과 라이더 포인트 클라우드의 거리 제한으로 인해 단독 라이더 기반 SLAM 시스템은 종종 비효율적이다. 중국 광업 기술 대학(China University of Mining and Technology)의 연구원들은 라이더 스캐닝을 위한 신뢰할 수 있는 추정치로 사용하기 위해 초광대역(UWB) 시스템과 관성 측정 장치(IMU)의 위치 데이터를 통합하는 다중 센서 SLAM 시스템을 개발했다. 결합된 이러한 센서는 로봇을 찾고 그래프 최적화 프레임워크를 기반으로 지도를 생성하는 데 도움이 된다.

연구진은 상태 벡터를 증강하고 가속도 변화를 추정하여 지하 포지셔닝 시스템의 정확도를 높이고 지연을 줄이기 위해 UWB 거리 측정 정보와 IMU 가속도 정보를 결합한 확장 칼만 필터(EKF) 기반 알고리즘을 제안했다.

연구원들은 포지셔닝 알고리즘의 효율성과 정확성, 길고 좁은 터널에서 이러한 시스템의 타당성을 평가하기 위해 실내 실험을 수행했다. 테스트에서는 플랫폼에 고정된 모바일 UWB 및 IMU 장치가 있는 TurtleBot 2를 사용했다. UWB 시스템은 포지셔닝을 위해 4개의 추가 앵커 노드가 필요했다.

8대의 NOKOV Mars 2H 모션 캡처 카메라가 테스트 사이트 주변에 배치되었다. 이 시스템은 로봇의 실제 위치와 궤적을 얻기 위해 모바일 로봇에 부착된 반사 마커를 추적하는 데 사용되었다.

NOKOV 모션 캡처 시스템으로 캡처한 실제 궤적을 EKF 알고리즘으로 얻은 추정 궤적과 비교하면 EKF 궤적은 실제 궤적을 일관되게 정확하게 추정한 것으로 보입니다.

EKF 알고리즘의 성능을 테스트한 후, 연구원들은 지하 환경을 위한 UWB/lidar 융합 SLAM 시스템을 개발했다. 그들이 지하 터널에서 수행한 실험은 시스템이 누적 오류 없이 정확하다는 것을 입증했다.

참조:

[1] Zhao Yu Research on the positioning and mapping method of mobile robot facing underground narrow tunnel[D]. China University of Mining and Technology, 2021.