[논문 리뷰] Fuzzy Logic of Speed and Steering Control System for Three Dimensional Line Following of an Autonomous Vehicle

Shailja Shukla, Mukesh Tiwari|arXiv (Cornell University)|2010. 04. 10.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 14인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 골프카를 시험용 플랫폼으로 사용하여 3차원 선 추적을 위한 퍼지 논리 기반 제어 시스템을 제시한다. 시각 기반 2차원 영상 처리를 통한 경로 추적, 장애물 회피를 위한 초음파 센서, 속도 및 조향을 위한 모듈러 퍼지 논리 제어기의 통합을 통해 고속 통신 의존도를 최소화하면서도 정확하고 실시간으로 주행 가능한 제어 성능을 달성하였다.

ABSTRACT

... This paper is to describe exploratory research on the design of a modular autonomous mobile robot controller. The controller incorporates a fuzzy logic [8] [9] approach for steering and speed control [37], a FL approach for ultrasound sensing and an overall expert system for guidance. The advantages of a modular system are related to portability and transportability, i.e. any vehicle can become autonomous with minimal modifications. A mobile robot test bed has been constructed in university of Cincinnati using a golf cart base. This cart has full speed control with guidance provided by a vision system and obstacle avoidance using ultrasonic sensors. The speed and steering fuzzy logic controller is supervised through a multi-axis motion controller. The obstacle avoidance system is based on a microcontroller interfaced with ultrasonic transducers. This micro-controller independently handles all timing and distance calculations and sends distance information back to the fuzzy logic controller via the serial line. This design yields a portable independent system in which high speed computer communication is not necessary. Vision guidance has been accomplished with the use of CCD cameras judging the current position of the robot.[34] [35][36] It will be generating a good image for reducing an uncertain wrong command from ground coordinate to tackle the parameter uncertainties of the system, and to obtain good WMR dynamic response.[1] Here we Apply 3D line following mythology. It transforms from 3D to 2D and also maps the image coordinates and vice versa, leading to the improved accuracy of the WMR position. ...

연구 동기 및 목표

• 최소한의 수정으로 다양한 차량에 적용 가능한 모듈러이고 이식 가능한 자율 제어 시스템을 개발하는 것.
• 모바일 로봇 동역학의 매개변수 불확실성을 고려하여 속도 및 조향에 대한 강건한 퍼지 논리 제어를 수행하는 것.
• 3차원 경로 데이터를 2차원 영상 좌표로 변환하고 다시 역변환하여 정확한 3차원 선 추적을 가능하게 하는 것.
• 센서 처리를 마이크로컨트롤러에 위임하여 고속 컴퓨터 통신 의존도를 줄이는 것.
• 정의된 경로를 따라 안정적이고 지속적인 주행을 가능하게 하기 위해 시각 가이던스와 장애물 회피를 통합하는 것.

제안 방법

• 3차원 공간 데이터를 2차원 영상 좌표로 변환하여 처리할 수 있도록 실시간 경로 영상 촬영을 위한 CCD 카메라 시스템을 사용한다.
• 시각 및 초음파 센서의 입력을 활용하여 운동을 동적으로 조정하는 속도 및 조향 제어를 위한 퍼지 논리 제어기(Fuzzy Logic Controller, FLC)를 적용한다.
• 마이크로컨트롤러를 사용하여 초음파 센서 데이터를 독립적으로 관리하고, 거리 값을 계산한 후 시리얼 통신을 통해 순수한 값만 전송한다.
• 이미지 좌표와 실제 차량 위치 간의 상호 변환 맵핑을 수행하여 3차원에서 2차원으로의 변환 정확도를 높이고 경로 추적 성능을 향상시킨다.
• 퍼지 논리 제어 시스템을 통합적으로 제어하기 위해 다축 운동 제어기를 도입하여 속도 및 조향 액추에이터의 조율을 보장한다.
• 시각, 장애물 탐지, 제어 결정을 통합된 가이던스 아키텍처에서 조율하기 위해 전문가 시스템 프레임워크를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퍼지 논리 제어는 3차원 선 추적 자율 차량에서 동시에 속도 및 조향 제어를 효과적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 3차원에서 2차원 좌표 변환은 경로 추적 중 모바일 로봇의 위치 추정 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 저비용 마이크로컨트롤러를 사용하여 장애물 회피 기능을 주 제어 루프에서 효과적으로 분리할 수 있는가? 성능 저하 없이 가능한가?
• RQ4 동적 시스템 매개변수 변화 상황에서 시각 기반 가이던스는 제어 명령의 불확실성을 어느 정도 감소시키는가?
• RQ5 다양한 로봇 플랫폼 간 이식성과 적응성을 확보하기 위해 모듈러 제어 아키텍처는 어떻게 설계할 수 있는가?

주요 결과

• 퍼지 논리 제어기는 시스템 매개변수 불확실성에 대비하여 3차원 선 추적 중 안정적인 속도 및 조향 조정을 성공적으로 유지하였다.
• 3차원에서 2차원 좌표 맵핑 기법은 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시켜 더 정밀한 경로 추적 성능을 달성하였다.
• 초음파 센서 처리를 마이크로컨트롤러에 위임함으로써 고대역폭 통신의 필요성을 줄여 더 이식 가능하고 확장 가능한 시스템을 구현할 수 있었다.
• CCD 카메라를 활용한 시각 기반 가이던스는 일관된 영상 데이터를 제공하여 오류 제어 명령을 최소화하고 동적 응답을 향상시켰다.
• 모듈러 설계 덕분에 시스템은 최소한의 수정으로 골프카 기반 플랫폼에 구현되었으며, 이는 이식성과 재사용 가능성을 확인시켰다.
• 실제 대학 시험용 플랫폼에서의 테스트를 통해 통합된 장애물 회피 및 경로 추적 기능을 갖춘 신뢰할 수 있는 자율 주행이 가능함을 입증하였다.