다중 코드 초음파 센서 네트워크를 이용한 군집로봇 위치인식 시스템. 2.

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제 석사논문입니다.
심사발표때 썼던 PPT 자료와 부가설명으로 정리했습니다.

내용에 대해서 지적이나 의견을 제시해주시는 것은 감사히 받겠습니다.

나름 제가 그동안 살아오면서 만든 것 중 가장 강력한 저작권이 걸린 물건이니(!)
다른 곳으로 가져가거나 함부로 사용하진 말아주세요.

참고용으로 쓰시겠다면 레퍼런스는 달아주시고(부산대학교 전자전기공학과 석사졸업논문입니다)
서로 겹치는 주제로 학회에서 보는 일은 없길;; 바랍니다.

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다중 코드 초음파로 거리측정하는 방법입니다.

이거 한장 달랑임. 논문 몇권 분량인데!!

CDMA(Code Division Multiple Access)의 초음파버전이라고 생각하시면 됩니다.

각 로봇은 고유한 코드가 실어진 초음파를 송신하고,
이를 수신한 쪽에서는 여러 로봇이 송신한 신호가 중첩된 신호를 받습니다.

이걸 다시 처리해서 각각의 고유코드의 신호가 도달한 시각을 찾아내는 거죠.
...말이 쉽지 -_-


사실 이 기법 자체는 작년, 제작년에 졸업한 실험실 선배님들이 했던 것과 같은 겁니다.

그 두분이 한 방법은 공간의 고정된 위치에 초음파 송신부가 있을 때
움직이는 물체에 수신부만 달아서 위치를 인식하는 거였고..
제가 한 방법은 초음파의 송신원이나 수신원이나 전부 다 움직이는 방식이죠.

그 외엔 코드의 길이와 혼합된 신호를 어떻게 이진화할 것인가의 차이 정도.

이 때 쏘는 코드는 제한된 조건에서 쓸 수 있는 코드 중
Auto-correleation 특성이 좋고 Cross-correlation이 낮은 값을 씁니다.

초음파 코드가 길 수록 분리가 잘 되는데, 너무 길면 처리속도가 떨어지기 때문에
저는 군집로봇의 위치인식하는데 필요한 최소한의 갯수인 3개로 처리했습니다.

어쨌든 이렇게 찾아진 로봇간 상대거리를 이용해서 좌표를 계산하죠.

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로봇의 움직임입니다.
만약 로봇이 완전히 이상적인 동작만 한다면, 왼쪽에 보이는 것과 같이
로봇을 제어한 값을 가지고 예측되는대로 움직여야 합니다.
(이 예측값을 쓰는 방법을 추측항해(Dead Reckoning)라고 하는데, 기존의 단일로봇들은 이 값만 그냥 쓰는 경우가 많죠)

그런데 로봇이 움직이는 동안 미끄러지기도 하고, 누가 치기도 하고
베터리가 닳아서 잘 못움직이거나 바퀴가 깨지거나 제어 자체가 잘못되거나..
이런저런 이유로 원하는대로 움직이진 않습니다.
그렇게 움직여서 실제로 도달한 위치가 가운데 그림이라고 했을 때,

그걸 다시 초음파로 거리를 재서 위치를 계산하면..
초음파 측정과정에서 생기는 오차로 또 실제와는 다른 오른쪽의 측정 위치가 나옵니다.

알고 싶은 건 가운데의 실제 위치인데
알고 있는 건 왼쪽의 예측된 위치와 오른쪽의 측정된 위치 뿐이죠.
이 두가지를 가지고 최대한 실제 위치에 가까운 위치를 계산하는 게 핵심입니다.

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이 과정에서 쓰이는 좌표계입니다.

로봇의 예측 위치는 절대좌표로 계산되고,
초음파로 측정된 위치는 상대좌표에서 계산됩니다.

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초음파로 위치를 인식하는 개요입니다.

시스템에는 최소 4대 이상의 로봇이 필요하고,
최소 3대 이상의 로봇이 초음파를 쏩니다.

빨간색으로 그려진 삼각형의 꼭지점들이 초음파를 쏘는 로봇들이고,
나머지는 초음파를 쏘지는 않고 받기만 하는 로봇들입니다.

이 둘은 위치계산방법이 다른데,
초음파를 쏘는 로봇들은 직접적으로 서로 연관된 칼만 필터를 써서 계산해야 하고,
그 외의 나머지 로봇들은 초음파를 송신한 로봇들의 위치가 확정되면 그 값을 이용해서 위치를 계산합니다.
이 부분은 서론에서 언급한 와이오밍 대학의 방법과 좀 닮은 형태가 되죠.

초음파를 쏘는 로봇이 많으면 많을 수록 위치계산은 정확해지지만,
신호 분리와 위치 계산의 연산량이 엄청나게 늘어나는 관계로 -_- 3대만 씁니다.

최종적인 실험에는 로봇 4대를 쓰고 그 중 3대가 초음파를 쏘게 했습니다.


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이 다음부터 수식의 연속이라 일단 여기서 컷.