Editor's Notes
- #2: ㅇㅇㅇㅇ
- #3: 다음은 목차입니다. 우선은 프로젝트 개요에 대해 설명드리고, 이어서 소프트웨어, 하드웨어 개발 사항에 대해 설명드린 후에, 최종 영상을 확인하겠습니다.
- #4: 다음은 주제 선정 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 상기 신문기사와 같이 온라인 주문의 증가로 인해 오프라인 매장의 수익성은 약화되고 있습니다. 게다가 코로나 사태로 인해 더욱 증가한 온라인 주문 수요로 인해 오프라인 대형 마트의 어려움이 커지고 있습니다. 또한, 대표 오프라인 매장인 이마트의 순이익은 지속적으로 감소하고 있음을 수치적으로 확인할 수 있습니다.
- #5: 저희는 ‘온라인 주문 요구량이 높아지는 상황에서 어떻게 해야 오프라인 매장의 수익성을 개선할 수 있을까’를 고민해 보았습니다. 오프라인 매장에서 온라인 매장 기능을 수행하고, 영업 외 시간에 무인으로 작동할 수 있는 솔루션을 만들자는 생각을 하게 되었습니다. 따라서 저희는 영업 외 시간에 오프라인 매장의 상품을 장바구니에 담는 AGV를 개발하였습니다.
- #6: 다음은 시나리오 개요를 소개해 드리겠습니다. 고객들으로부터 상품 리스트를 주문 받게 되면, 효율적 이동을 위한 웨이포인트를 생성합니다. 각 웨이포인트에 대해 최적 경로가 생성되면 AGV가 해당 경로를 따라가도록 명령을 전송합니다. AGV는 수신받은 경로에 대해 위치를 계산하여 추적합니다. 매대에 도착한 AGV는 직교로봇을 통해 상품을 피킹하고, 적재장으로 복귀함으로써 시나리오가 종료됩니다.
- #7: 저희 시스템은 지상관제센터, 주행, 직교로봇, 통신의 총 4가지 모듈로 구성되어 있습니다. 모듈은 총 5개의 액츄에이터, 4개의 센서, 4개의 프로세서를 포함하고 있습니다. 먼저, PC로부터 시나리오에 대한 경로와 로봇 커맨드를 블루투스 통신으로 수신받습니다. 메인 제어기, 테트릭스 제어기는 I2C 통신의 마스터로서, 현재 위치를 계산하여 다시 PC로 송신하고 직교로봇 커맨드를 슬레이브로 송신합니다. 각 슬레이브는 수신된 커맨드에 따라 직교로봇을 작동시킵니다. 특이하게 볼 것은 전선의 최소화를 위해, 수직이송모듈에 프로세서와 제어기를 위치한 것입니다. 무게는 증가하나 전선의 손상을 방지는 솔루션이죠.
- #8: 다음으로 전체 소프트웨어 구성에 대해 간략하게 설명하고 넘어가도록 하겠습니다. 저희 로봇은 Gradient Based Planning 기법을 사용해 경로를 계산하고, 모터의 Encoder를 이용한 Odometry 방법을 이용해 로봇의 현재위치를 계산해 경로 추종에 사용합니다. 이후 상품을 집는 프로그램을 실행한 후에 적치장으로 이동하도록 소프트웨어를 구성하였습니다.
- #9: 저희는 총 3가지의 소프트웨어 모듈을 구성하였습니다. 그 중 하나로서 GUI 인터페이스로 표현한 지상 통제 센터를 소개하겠습니다. 시나리오에 기반하여 구성되어 있지 않으나, 이에 필요한 기능들은 모두 구현되어 있습니다. 오른쪽 상단 2개 버튼으로 블루투스 통신을 시작합니다. 목표 위치에 대해 경로를 생성하는 조작부가 중앙에 하이라이트되어 있습니다. 디스플레이 옵션을 제공해 새로 생성한 경로를 확인할 수 있습니다. 직교 로봇 각 축에 대한 이동 커맨드를 전송하는 조작부가 하단에 하이라이트 되어었습니다.
- #10: 다음으로 Gradient based 경로 계획법에 대해 간략히 설명드리겠습니다. 왼쪽 보시는 사진처럼 attractive potential은 파란색으로 표현한 에너지가 낮은 부분으로 물체가 이동하도록, 2차 곡선 평면 형태의 에너지 필드를 표현한 것입니다. 중앙에 보시는 사진은 refulsive portiential이며, D0라고 표현한 임계값 이하에서는 리펄시브 포텐셜에 영향받습니다. 이를 통해 물체는 장애물로부터 멀어지게 됩니다. 이 둘을 합쳐서 토탈 포텐셜을 구성할 수 있고, 이에 대한 그라이언트에 의해 속도와 방향이 결정됩니다.
- #11: 위치를 계산하고 경로를 추적하는 소프트웨어의 핵심을 소개드리겠습니다. 먼저 왼쪽 사진과 같이 기구학을 통해 모터 회전각에 따른 차체의 속도와 각속도를 계산합니다. 이를 절대좌표로 회전변환한 후 현위치와 타겟에 대한 헤딩, 베어링을 계산합니다. 3가지의 상태를 이용해 target을 추종하도록 양 모터파워를 분배합니다. 이를 통해 차체는 헤딩이 타겟을 향한채로 추종하게 됩니다.
- #12: 위 3개의 소프트웨어가 작동하는 현상을 영상으로 보여드리겠습니다. 웨이포인트를 찍고 나서 위치를 갱신해 다시 원점으로 복귀하는 모습을 확인할 수 있으며, 모두 GUI 인터페이스로 구동됨을 또한 확인할 수 있습니다.
- #13: 저희 차체는 4가지 모듈로 구성됩니다. 자세히 설명드리겠습니다.
- #14: 하드웨어 첫 번째 모듈로서, 프레임에 대해 설명드리겠습니다. 주행 플랫폼은 테트릭스에서 제공하는 알루미늄 타공 프레임을 사용하며, 수직이송모듈을 지지하는 프레임은 알루미늄 프로파일을 사용합니다. 사각형 박스 형태로 설계하였는데, 총 하중 20kg, 총 제원에 대해 파단, 처짐, 진동과 같은 주행 장애 요소가 없고, 규격 프로파일로 제공되어 조립이 간단하며 다른 파트와 결착시 추가 가공이 없다는 점에서 이점이 되어 선정하게 되었습니다.
- #15: 다음으로 수직 이동모듈 동력전달구조입니다. 수직 이송 동력 전달 구조로서 벨트 폴리 시스템을 선정하였습니다. 상단 폴리 지지용 스프로킷은 수직 이송 모듈의 부하를 감당하기 때문에 큰 하중이 걸립니다. 구조 해석을 진행하였고, 3D 프린팅 인쇄밀도 30%에 대해 안전계수가 2가 나오도록 고려하였습니다. 하단 스텝모터 브라켓은 모터 지지용으로 아크릴 플레이트와 PLA 브라켓으로 구성하였습니다. 모터가 무겁고 반토크를 감당해야 하기 때문에 강도가 강한 아크릴 판을 고려했습니다.
- #16: 저희 차체는 4가지 모듈로 구성됩니다. 자세히 설명드리겠습니다.
- #17: 마지막 하드웨어 모듈인 수직이동모듈, 4축 직교 로봇에 대해 설명드리겠습니다. 왼쪽 영상에 처럼 상품피킹을 위해 4축 직교 로봇의 형태를 고안하였습니다. 하단 60각 스텝모터는 오픈루프제어를 통해 정확한 위치를 센서 없이 제어할 수 있기 때문에 매대에 센서없이 접근할 수 있습니다. 스텝모터의 단위 스텝에 대해 cm단위의 높이로 환산하여 입력되도록 개발하였습니다. 첫 번째 링크는 42각스텝모터로 제어합니다. 이 또한 각도로 환산하여 개발하였습니다. 두 번째 링크는 각이 제한되어야 하며 크게를 고려해 서보모터를 고려했고, 그립퍼 또한 서보모터로 동작합니다. 모두 GUI 커맨드로 제어가 되며, 스케쥴러에 의해 자동화 되어 있습니다.
- #18: 저희가 고려한 서보모터와 스텝모터에 대한 제어방식과 선정이유에 대해 말씀드리겠습니다. 서보모터는 PWM On duty로 각도를 제어하는 방식으로서, 라이브러리화 되어 있어 제어가 용이합니다. 또한 감속기 모듈을 내장하는데에 비해 가격이 저렴하기 때문에 링크 1과 그리퍼 조인트로서 선정하였습니다. 스텝모터는 펄스로 제어합니다. 추가 제어기가 필요하지만 센서없이 위치를 제어할 수 있고 큰 작동범위를 갖기 때문에 수직 이송모듈에 선정되었습니다.
- #19: 마지막으로 최종 시나리오를 표현하는 동영상을 감상하겠습니다. Task site로 이동하는 영상입니다. 계획된 경로를 추종하며, GCC에 의해 데이터를 수신받고 있습니다. 물건을 피킹하여 적재하는 영상입니다. 앞서 소개한 바 있어서 간단히 보여드립니다. 다시 적재장으로 복귀하는 영상입니다. 원점으로 돌아가기 위해 차체의 방향을 뒤집에서 복귀하는 내용을 담고 있습니다.
- #20: 발표를 마치겠습니다.
- #21: 110 25.6 ? 6
- #22: 110 25.6 ? 6