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2018년 3월 29일 (목) 04:43 기준 최신판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 이미지 처리를 기초로 하고, 그리퍼를 장착한 로봇 청소기 설계
영문 : Design Robot Cleaner Based On Image Processing With Gripper
과제 팀명
A#(에이샵)
지도교수
성민영 교수님
개발기간
2017년 9월 ~ 2017년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 기계정보공학과 2011430018 배준호(팀장)
서울시립대학교 기계정보공학과 2011430008 김정배
서울시립대학교 기계정보공학과 2011430037 정한슬
서울시립대학교 기계정보공학과 2011430039 조진원
서울시립대학교 기계정보공학과 2011430043 황진웅
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
◇ 가정용 서비스 로봇의 개발 ◇ 이미지 처리를 활용하여 눈 앞의 물건을 치울 수 있는지 없는지를 판별 ◇ 집을 수 있는 물건은 그리퍼를 이용하여 직접 처리 ◇ 처리할 위치에 대한 좌표 설정 가능
개발 과제의 배경 및 효과
- 개발 과제 선정 배경
◇ 최근 화두가 되고 있는 인구 고령화 문제와 시대의 흐름에 따라 가정의 핵가족화, 1인 가족화 심화 현상 문제 ◇ 위 두 개의 사례로 인한 가사 노동력 부족 현상 발생 ◇ 위를 일부 해소하기 위한 로봇 청소기의 비효율성
- 개발과제 목표 달성 시 얻을 수 있는 효과
◇ 로봇 청소기보다 더 나은 가사노동 서비스 제공 가능 ◇ 필요시 다른 방향으로 개발하여 다양한 제품으로의 재탄생 가능
개발 과제의 목표와 내용
◇ 목표 : 기존 로봇 청소기에 작은 물건에 대한 처리 기능을 추가 ◇ 이미지 처리 기능을 추가하여 작은 물건에 대한 판별 기능 강화 ◇ 그리퍼를 장착하여 판별된 작은 물건을 집을 수 있는 기능 추가 ◇ 집안 구조 인식을 위한 SLAM & Navigation 기능 추가
관련 기술의 현황
State of art
◇ 효율적인 청소를 위해, 여러 가지 무빙 알고리즘 ◇ 원격으로 조종이 가능하게 하는 스마트 클리닝 ◇ 장애물을 더 잘 인식하게 하는 full view(넓게 인식하는)센서 ◇ 방의 구조를 인식하는 방법 개발(바닥을 기준에서 천장을 기준으로 하는 지도의 제작) ◇ 청소 방법들에 대한 개발(먼지 흡입 효율, 걸레질 효율, 구석청소 효율 등)
기술 로드맵
◇ 아래 표 참조
특허조사
◇ 로봇 청소기 특허라인에서 우리 제품과 동일 라인의 제품(그리퍼를 부착하여 전방의 작은 물체를 치워주는 로봇청소기 제품)이 존재하지 않음.
특허전략
◇ 로봇청소기를 움직이게 하는 본체는 kobuki라는 제품을 구매하고, 오픈소스로 공개된 moving알고리즘을 활용해 할 것. ◇ Depth Camera와 RPLidar또한 Open CV 과 Open SLAM을 활용할 것 ◇ 위의 기술들이 특허로 등록할 수 없는 것이므로 각각의 기술들에 대한 특허를 하는 것이 아닌 완제품에 대한 특허를 출원할 것임.
관련 시장에 대한 분석
경쟁제품 조사 비교
마케팅 전략
◇SWOT 분석
◇SWOT 전략수립
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
◇ 단순히 먼지를 빨아들이는 로봇청소기의 역할에서 다양한 기능을 보유한 가사 노동 서 비스로봇으로 발전이 가능 ◇ 가사 노동 서비스 로봇뿐만 아니라 다른 분야로의 응용 가능
경제적 및 사회적 파급효과
◇ 고령화, 1인 가족화 등에 의해 부족한 가사노동력 보충 가능 ◇ 가정용 서비스 로봇뿐만 아니라 복지형 서비스 로봇으로의 발전 가능
구성원 및 추진체계
◇ 배준호 : 지도 정보 확보를 위한 SLAM & 위치 이동을 위한 Navigation 구현 ◇ 정한슬 : Depth Camera를 활용하여 물체 판별을 위한 이미지 처리 프로그램 구현 ◇ 조진원 : 로봇 청소기의 전반적인 하드웨어 시스템 구현 ◇ 김정배 : 로봇 청소기 제어에 필요한 기초 펌웨어 모듈 구현 ◇ 황진웅 : 로봇 청소기 개발 환경 구축 및 각종 서류 작업 담당
설계
설계사양
가. 제품 요구사항
나. 평가 내용
◇몸체 : 기존 로봇청소기 개발사인 유진로봇에서 개발한 로봇청소기 개발모듈 꼬부기 사용 ◇엔드 이펙터 : 다양한 형상과 재질에 대처할 수 있도록 그리퍼를 직접 제작 ◇카메라 : 뎁스카메라 intel realsense SR300사용
- 뎁스 인식 최소거리 0.2m - 뎁스 영상 프레임 :30fps - 몸체 위치 계측을 위해 RPLIDAR를 추가로 사용
◇제어부 : 라떼판다 사용
- 정격전력 : 5V 2.5A - CPU 클럭 : 1.8GHz / RAM : 4GB - Ubuntu 16.04지원(ROS kinetic 지원)
개념설계안
개념설계안 1 - 작은 물건을 발견했을 때 행동
◇ 기존 : 회피 ◇ 설계안1 : 물체를 밀면서 지나가기 ◇ 설계안2 : 물체 위로 넘어가기 ◇ 설계안3 : 물체를 집어서 제거 후 지나가기 <- 선택
개념설계안 2 - 물건을 집은 후 집은 물건에 대한 행동
◇ 설계안1 : 바구니 장착 후 바구니에 물건을 보관하기. ◇ 설계안2 : 물건을 옆으로 치워놓기 ◇ 설계안3 : 물건을 지정한 장소로 치우기
이론적 계산 및 시뮬레이션
◇ Gripper Torque
- 장애물 무게(70g), 설계상의 피치 거리, 안전계수(1.2) 등을 고려하여 구동부 필요 토크 계산. - 최종적으로 집게 동작 부 토크 11.96kg*cm, Radial 동작 부 토크 13.5kg*cm 이상의 모터필요
- 집게 동작 부 모터 HS-5645MG, Radial 동작 부 HS-5675MH 선정.
조립도
조립도
◇ Gripper
◇ KOBUKI
조립순서
조립 동영상 - > 파일:Assembly order.avi
부품도
◇ Gripper - 도면
- 3D Model
◇ KOBUKI
- 도면
- 3D Model
제어부 및 회로설계
◇ 전압강하 모듈 - KOBUKI로부터 ODROID 보드에 전원을 공급하기 위해 12V로부터 5V로 전압강하 회로 구성
◇ Servo Motor 구동 회로 - ODROID SHIFTER SHIELD를 사용하여 서버모터를 구동
소프트웨어 설계
◇ Software Designmap
- 사각형 박스 : 하드웨어 장비 - 동그라미 박스 : 소프트웨어 및 모듈
◇ IMAGE PROCESSING MODULE
- Intel Realsense SR300을 활용해 RGB 및 Depth 정보를 얻어 Moving Control Module에서 활용 가능 정보로 변환
- RGB정보와 DEPTH정보를 획득 후 각 정보 값을 확인하는 과정 - 위 정보를 Moving Control Module에 필요한 장애물 회피 및 벽 감지에 활용
◇ GRIPPER MODULE
- HS-5765MH, HS-5645MG 모터와 ODROID xu4를 회로로 구성 - PWM을 통하여 모터의 동작각도 조작
◇ SLAM & NAVIGATION MODULE
- RPLIDAR를 통해 맵을 그리고 그려진 맵을 통해 NAVIGATION 동작 수행
- RPLIDAR로부터 R, THETA 정보를 획득 후 X, Y 좌표계로 좌표 변환을 통해 데이터 검출 및 확인
- RPLADAR를 통해 실행한 모습, 오른쪽 그림에서 그려지지 않은 부분은 인식가능 최소거리로 인한 것 - 이러한 것을 활용하여 KOBUKI를 통해 동작하며 구동할 지역의 전체지도를 그림
◇ MOVING CONTROL MODULE
- 이미지 프로세싱 모듈을 활용해 무빙 컨트롤을 하고, 필요시 그리퍼 컨트롤 모듈진입 - 동작알고리즘 랜덤무빙 -> 장애물 X -> 랜덤무빙 -> 장애물 O-> 물체크기 큼 -> 랜덤무빙 -> 물체크기 작음 -> 센터 조정(각도확인하며) -> 집기 -> 위치 배달 -> 랜덤무빙
자재소요서
결과 및 평가
완료작품 소개
프로토타입 사진
포스터
part1
part2
part3
특허출원번호 통지서
개발사업비 내역서
완료 작품의 평가
1) Output 은 “벽 혹은 큰 물건”, “작은 물건” 이 2가지로 이루어져있다.
향후평가
◇ 제품의 추가적인 소프트웨어/펌웨어 업그레이드시 다양한 용도로의 활용 가능성을 볼 수 있었음. ◇ 지금은 무빙 알고리즘을 단순화하여 제시했으나, 다양한 무빙 알고리즘을 충분히 적용 가능할 것으로 보임. ◇ ODROID XU4 자체의 한계사항 때문에 시도하지 못한 내용은 임베디드 PC를 교체할 시 충분히 활용할 수 있을 것으로 보임. ◇ 카메라 하드웨어적인 문제로 인해 시연되지 못한 부분이 있었으며, 이 부분에 대한 각종 오류 보정 필터를 적용해야 할 것으로 보임.
부록
참고문헌 및 참고사이트
◇ 위키피디아, GNU 규약에 따른 소프트웨어에 관한 5가지 의무 ◇ 삼성 파워봇 홍보 팜플렛 ◇ OPENCV, ROS wiki