[논문 리뷰] Self-calibration of a differential wheeled robot using only a gyroscope and a distance sensor

Carlos García-Saura|arXiv (Cornell University)|2015. 09. 07.

Astronomical Observations and Instrumentation인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 휠 인코더 없이도 정확한 운동 제어를 가능하게 하기 위해 자이로스코프와 적외선 거리 센서만을 사용하여 차량형 휠 로봇의 자기 캘리브레이션 방법을 제시한다. 이 방법은 자동으로 모터 반응, 요 제어 및 선형 속도를 캘리브레이션하며, 자이로스코프 드리프트 보정과 적외선 센서 선형화를 통해 실험에서 6 cm/m의 선형 드리프트와 2°/min의 회전 드리프트를 달성한다.

ABSTRACT

Research in mobile robotics often demands platforms that have an adequate balance between cost and reliability. In the case of terrestrial robots, one of the available options is the GNBot, an open-hardware project intended for the evaluation of swarm search strategies. The lack of basic odometry sensors such as wheel encoders had so far difficulted the implementation of an accurate high-level controller in this platform. Thus, the aim of this thesis is to improve motion control in the GNBot by incorporating a gyroscope whilst maintaining the requisite of no wheel encoders. Among the problems that have been tackled are: accurate in-place rotations, minimal drift during linear motions, and arc-performing functionality. Additionally, the resulting controller is calibrated autonomously by using both the gyroscope module and the infrared rangefinder on board each robot, greatly simplifying the calibration of large swarms. The report first explains the design decisions that were made in order to implement the self-calibration routine, and then evaluates the performance of the new motion controller by means of off-line video tracking. The motion accuracy of the new controller is also compared with the previously existing solution in an odor search experiment.

연구 동기 및 목표

• 휠 인코더가 없는 저비용 GNBot 로봇에서 신뢰할 수 있는 온도 측정이 부족한 문제를 해결한다.
• 최소한의 선형 드리프트와 정확한 아크 운동을 위한 정확한 정지 회전을 가능하게 한다.
• 사용자 수동 조정 없이 차량 내부 센서만을 사용하여 자동 캘리브레이션 절차를 개발한다.
• 사용자 의존적 캘리브레이션을 제거하여 대규모 로봇 스웜에서의 확장 가능한 구현을 가능하게 한다.
• 향상된 운동 정확도를 통해 향기 탐색 및 주행 작업 성능을 향상시킨다.

제안 방법

• 실측 드리프트 측정을 통해 정적 조건에서 요 드리프트를 최소화하기 위해 캘리브레이션된 자이로스코프 출력을 사용한다.
• 자이로스코프 피드백을 이용해 개별 모터 반응 곡선을 매핑하여 입력 전압과 회전 속도 간의 상관관계를 설정한다.
• Ziegler-Nichols 자동 튜닝을 적용한 PID 요 제어기를 구현하여 정밀한 회전 제어를 달성한다.
• 거리 기반 속도 추정을 가능하게 하기 위해 적외선 거리 센서(GP2Y0A21YK0F)의 반응을 선형화한다.
• 캘리브레이션된 요 제어와 거리 측정을 조합하여 선형 속도를 추정하고 전진 운동을 캘리브레이션한다.
• 벽 배치만으로도 사용자 입력 없이 92초 동안 자동으로 캘리브레이션 절차를 완료한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차량형 휠 로봇이 자이로스코프와 적외선 거리 센서만으로도 정확한 운동 제어를 달성할 수 있는가?
• RQ2 외부 기준이나 휠 인코더 없이 자이로스코프 드리프트를 어떻게 보정할 수 있는가?
• RQ3 자이로스코프와 적외선 데이터의 센서 융합을 통해 모터 반응과 선형 속도를 어느 정도까지 캘리브레이션할 수 있는가?
• RQ4 자기 캘리브레이션 절차는 이전의 비캘리브레이션 제어기 대비 궤적 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 속도가 새로운 제어기에서 위치 반복성과 드리프트에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 자기 캘리브레이션 절차는 수동 조정을 완전히 제거하였으며, 단지 벽 배치만으로 92초 내에 완료되었다.
• 저속도 영역(2–6 cm/s)에서 선형 드리프트는 6 cm/m로 측정되었고, 고속도 영역(6–10 cm/s)에서는 9 cm/m로 증가하였다.
• 운동 중 요 드리프트는 약 2°/min으로 감소하여 요 안정성이 크게 향상되었다.
• 새로운 제어기는 이전 제어기와는 달리 큰 요 드리프트 없이 정확한 벽 반사 향기 탐색 궤적을 달성하였으며, 이론적 경로와 거의 일치하였다.
• 비디오 추적을 통해 다양한 속도에서 사각형 및 원형 궤적의 높은 반복성을 확인하였고, 최소한의 편차를 보였다.
• 이 방법은 이전에 열악한 온도 측정으로 인해 어려웠던 고수준 작업, 예를 들어 향기 탐색 및 환경 맵핑에서 신뢰할 수 있는 성능을 가능하게 하였다.