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[65호]Simple Touch

디바이스마트 매거진 — Thu, 22 Apr 2021 00:00:51 +0000

2020 ICT 융합 프로젝트 공모전 장려상

Simple Touch

글 | 동양미래대학교 박재범, 김도경, 김성곤, 김예빈, 김종혁, 이연수, 이정원, 장여원

1. 심사평
칩센 기술 자체가 어려운 것은 아니지만 아이디어가 매우 눈에 띄는 작품입니다. 특히 기존 시스템을 모두 교체하는 것이 아닌 일부만 대체하는 것만으로도 적용 가능하게 하는 부분은 훌륭한 발상입니다. 동작 방식 자체는 매우 심플하게 이해가 되었고, 실제 적용을 위해서 운용에 대한 방식은 조금 더 고민이 필요할 듯 합니다. 블루투스 보다 와이파이가 더 적절해 보이는 판단을 하고 적용하였으나, 이 또한 실제 적용에는 어려움이 있을 수 있습니다(주변 버스와의 구분등). 이러한 추가적인 고민을 통하면 매우 실용적인 장치가 될듯합니다.
펌테크 실생활에 활용될 수 있는 아이디어와 실용성을 지닌 작품이라고 생각합니다. 전체적으로 시스템을 꼼꼼하게 잘 구성하였고 생각하며 학부 과정의 학생이 구현하기에 적정한 난이도를 가진 작품이라고 생각합니다.
위드로봇 간단하지만 유용한 아이디어를 구현한 작품입니다.

2. 작품 개요
보도자료에 따르면 서울시에서만 하루 500만 명 이상의 시민들이 버스를 이용한다. 서울특별시 인구만으로 따져 보아도 2명 중 1명꼴로 버스를 이용하는 셈이다. 그만큼 버스는 우리에게 떼어놓을 수 없는 교통수단이다.
이렇게 많은 이들이 이용하는 까닭에 버스 이용 시 몇몇 불편함을 느낄 수 있는데, 특히 출퇴근 길 “러시아워” 시간대의 버스를 타기란 고통에 가깝다, 가까스로 버스 승차에 성공하더라도 하차하려는 것이 여간 어려운 것이 아닌데, 사람들로 가득 찬 버스 안에서 사람들 사이를 비집고 나아가 손으로 직접 하차벨을 누르기란 참으로 어려운 일이기 때문이다. 이에 최근 운행하는 신형 버스는 구형 버스보다 하차벨이 증설되었지만, 여전히 사람이 많은 버스에서 손으로 벨을 누르기에 불편한 상황임은 사실이다.
한편 최근 대두되고 있는 전염병 사태에서 직접 접촉에 의한 감염 사례도 나오고 있는 것을 보면 불특정 다수의 손길이 닿은 하차벨을 선뜻 누르기 어려운 경우도 있을 것이다. “직접적인 접촉을 하지 않고 하차벨을 누를 수 있는 방법은 없을까?” 이와 같은 물음에서 작품의 아이디어를 끌어내 보았다.

3. 작품 설명
3.1. 주요 동작 및 특징
3.1.1. 스마트폰 App으로 버스 하차벨 점등
· 통신을 위해 모든 하차벨을 교체할 필요 없이 하나의 하차벨 교체만으로도 시스템에 적용 가능함
· 하차벨을 누르기 위한 불필요한 움직임이 줄어들어 버스 내 안전사고 발생확률 감소를 기대할 수 있음
· 코로나19와 같은 전염병 사태에 불특정 다수가 접촉할 우려가 큰 하차벨에 접촉하지 않음으로서 접촉에 의한 전염병 감염사례 감소의 기대와 버스 이용 승객의 심적 안정을 도모할 수 있음

3.2. 전체 시스템 구성(전체 알고리즘)

3.3. 개발환경

4. 단계별 제작 과정

4.1. 시스템 설계
초기 스케치에서와 같이 일대다 통신 구현을 위해 Bluetooth와 WiFi 통신이 논의 되었으나, Bluetooth 통신 방식의 동시 접속 가능 기기 제한으로 인하여 WiFi 통신 방식을 채택한다.
WiFi 통신 모듈 선정

4.2. 하드웨어 제작

4.3. 하차벨 시스템 소프트웨어 작성

4.4. 스마트폰 App 소프트웨어 작성

4.5. 시스템 구현

4.6. 결론 및 전망
위와 같이 스마트폰 어플리케이션을 통해 버스 벨을 점등하는 테스트를 성공적으로 완료하였다. Java를 처음 다뤄보며 개발한 첫 어플리케이션이었기에 UI나 여러 편의사항 등에서 부족한 부분도 있었지만, 본 목적에 충실하게끔 구현했다는 점에서 큰 만족감을 가질 수 있었다.
본 아이디어는 비용과 시스템 구현 측면에서 여러 이점이 있는데, 제작 시 사용한 Lolin D1 mini를 대체해 ESP8266-01 등의 모듈을 사용한다면 저렴한 비용으로 단 하나의 벨 교체를 통해 무선 하차벨 시스템을 구현 할 수 있을 것으로 보인다.
한편 서울특별시 버스정책과에 문의해본 결과 올해 6월부터는 서울시내 버스 8000여대에서 공공와이파이를 이용할 수 있다고 하였다. 추후 공공와이파이를 이용한 시스템 구축을 통해 더 효율적이고 편리한 무선 하차벨 시스템을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
경향신문 기사([‘코로나19’ 확산 비상]버스 하차벨 서로 미루고, 출입문 손 대신 어깨로 열어…‘거리두기’가 바꾼 일상)의 인터뷰에서는 코로나 19로 인한 버스에서의 현 상황이 잘 드러나고 있다. 본 아이디어는 이러한 대규모 전염병 사태에 있어 미약하게나마 감염 전파를 막는 요소가 될 수 있을 것이라 기대한다.

5. 기타
5.1. 회로도

5.2. 소스코드
5.2.1.Arduino 소스코드

bus_system.ino
int bell_led_1 = 22;
int bell_button_1 = 23;
int bell_test_1 = 24;
int bell_led_2 = 26;
int bell_button_2 = 27;
int bell_test_2 = 28;
int bell_led_3 = 30;
int bell_button_3 = 31;
int bell_test_3 = 32;
int bell_led_4 = 34;
int bell_button_4 = 35;
int bell_test_4 = 36;
int bell_led_5 = 38;
int bell_button_5 = 39;
int bell_test_5 = 40;
int door_button = 42;
boolean bell_signal_1;
boolean bell_signal_2;
boolean bell_signal_3;
boolean bell_signal_4;
boolean bell_signal_5;
boolean door_signal;
boolean total_signal;
boolean state;

void setup() {
pinMode(bell_led_1, OUTPUT);
pinMode(bell_led_2, OUTPUT);
pinMode(bell_led_3, OUTPUT);
pinMode(bell_led_4, OUTPUT);
pinMode(bell_led_5, OUTPUT);
pinMode(bell_button_1, INPUT);
pinMode(bell_button_2, INPUT);
pinMode(bell_button_3, INPUT);
pinMode(bell_button_4, INPUT);
pinMode(bell_button_5, INPUT);
pinMode(bell_test_1, OUTPUT);
pinMode(bell_test_2, OUTPUT);
pinMode(bell_test_3, OUTPUT);
pinMode(bell_test_4, OUTPUT);
pinMode(bell_test_5, OUTPUT);
pinMode(door_button, INPUT);
Serial.begin(115200);
Serial.println(“Setting done….”);
normal_state();
}

void normal_state() {
digitalWrite(bell_led_1, LOW);
digitalWrite(bell_led_2, LOW);
digitalWrite(bell_led_3, LOW);
digitalWrite(bell_led_4, LOW);
digitalWrite(bell_led_5, LOW);
digitalWrite(bell_test_1, HIGH);
digitalWrite(bell_test_2, HIGH);
digitalWrite(bell_test_3, HIGH);
digitalWrite(bell_test_4, HIGH);
digitalWrite(bell_test_5, HIGH);
state = 0;
}

void pushed_state() {
digitalWrite(bell_led_1, HIGH);
digitalWrite(bell_led_2, HIGH);
digitalWrite(bell_led_3, HIGH);
digitalWrite(bell_led_4, HIGH);
digitalWrite(bell_test_1, LOW);
digitalWrite(bell_test_2, LOW);
digitalWrite(bell_test_3, LOW);
digitalWrite(bell_test_4, LOW);
digitalWrite(bell_test_5, LOW);
state = 1;
}

void read_signal() {
bell_signal_1 = digitalRead(bell_button_1);
bell_signal_2 = digitalRead(bell_button_2);
bell_signal_3 = digitalRead(bell_button_3);
bell_signal_4 = digitalRead(bell_button_4);
bell_signal_5 = digitalRead(bell_button_5);
door_signal = digitalRead(door_button);
Serial.println(“b1, b2, b3, b4, b5, Door”);
Serial.print(bell_signal_1);
Serial.print(” “);
Serial.print(bell_signal_2);
Serial.print(” “);
Serial.print(bell_signal_3);
Serial.print(” “);
Serial.print(bell_signal_4);
Serial.print(” “);
Serial.print(bell_signal_5);
Serial.print(” “);
Serial.println(door_signal);
total_signal = bell_signal_1||bell_signal_2||bell_signal_3||bell_signal_4||bell_signal_5;
}

void self_holding () {
if (state==0) {
if (total_signal == 1) {
pushed_state();
Serial.println(“bell pushed….”);
}
}
else if (state == 1) {
if (door_signal == 0) {
normal_state();
Serial.println(“door opend….”);
}
}
}

void loop() {
read_signal();
self_holding();
delay(100);
}

5.2.2. Lolin D1 mini 소스코드

wifi_module.ino
#include
#include
#include

#ifndef APSSID
#define APSSID “ICT_TEST”
#define APPSK “ict_test”
#endif

const char *ssid = APSSID;
const char *password = APPSK;

ESP8266WebServer server(80);

uint8_t LED_PIN = 4;
bool LED_PIN_STATUS = LOW;
void handleRoot() {
LED_PIN_STATUS = LOW;
server.send(200, “text/html”, “

You are connected

”);
}

void handleRoot_on() {
LED_PIN_STATUS = HIGH;
server.send(200, “text/html”, “

LED ON

”);
}

void setup() {
delay(1000);
pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
digitalWrite(LED_PIN, 0);

Serial.begin(115200);
Serial.println();
Serial.print(“Configuring access point…”);
WiFi.softAP(ssid, password);
IPAddress myIP = WiFi.softAPIP();
Serial.print(“AP IP address: “);
Serial.println(myIP);

server.on(“/”, handleRoot);
server.on(“/on”, handleRoot_on);
server.begin();
Serial.println(“HTTP server started”);
}

void loop() {
server.handleClient();
if(LED_PIN_STATUS) {
digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
delay(200);
digitalWrite(LED_PIN, LOW);
LED_PIN_STATUS =!LED_PIN_STATUS;
}
else
{digitalWrite(LED_PIN, LOW);}
}

5.2.3. 스마트폰 App 소스코드

AndroidManifest.xml

package=”com.example.pleaseplease”>

android:allowBackup=”true”
android:icon=”@mipmap/ic_launcher”
android:label=”@string/app_name”
android:roundIcon=”@mipmap/ic_launcher_round”
android:supportsRtl=”true”
android:theme=”@style/AppTheme”>

activity_main.xml

xmlns:app=”http://schemas.android.com/apk/res-auto”
xmlns:tools=”http://schemas.android.com/tools”
android:layout_width=”match_parent”
android:layout_height=”match_parent”
android:orientation=”vertical”
tools:context=”.MainActivity”>

android:id=”@+id/button”
android:layout_width=”match_parent”
android:layout_height=”48dp”
android:text=”STOP”
app:layout_constraintEnd_toEndOf=”parent”
app:layout_constraintStart_toStartOf=”parent”
app:layout_constraintTop_toTopOf=”parent” />

MainActivity.java
package com.example.pleaseplease;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import android.content.BroadcastReceiver;
import android.content.Context;
import android.content.Intent;
import android.content.IntentFilter;
import android.net.Uri;
import android.net.wifi.ScanResult;
import android.net.wifi.WifiConfiguration;
import android.net.wifi.WifiInfo;
import android.net.wifi.WifiManager;
import android.os.Bundle;
import android.provider.Settings;
import android.util.Log;
import android.view.View;
import android.webkit.WebChromeClient;
import android.webkit.WebSettings;
import android.webkit.WebView;
import android.webkit.WebViewClient;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.Button;
import android.widget.ListView;
import android.widget.Toast;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.MalformedURLException;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private WebView webview;
private String networkSSID = “ICT_TEST”;
private String networkPass = “ict_test”;
private WifiManager wifiManager;
private WifiConfiguration wifiConfiguration;
private int size = 0;0
private ArrayList arrayList = new ArrayList<>();
private ArrayAdapter adapter;
private static final String TAG = “MyActivity”;
Intent myIntent = new Intent(Settings.ACTION_LOCATION_SOURCE_SETTINGS);

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
Button buttonScan = findViewById(R.id.button);
buttonScan.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
scanWifi();
if (wifiManager.isWifiEnabled()) {
String url = “http://192.168.4.1/on”;
Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, Uri.parse(url));
startActivity(intent);
}
}
});
wifiManager = (WifiManager) getApplicationContext().getSystemService(Context.WIFI_SERVICE);
assert wifiManager != null;
if (!wifiManager.isWifiEnabled()) {
Toast.makeText(this, “wifi is disabled… connecting…”, Toast.LENGTH_SHORT).show();
wifiManager.setWifiEnabled(true);
}
adapter = new ArrayAdapter<>(this, android.R.layout.simple_list_item_1, arrayList);
scanWifi();
}

private void scanWifi() {
arrayList.clear();
registerReceiver(wifiReceiver, new IntentFilter(WifiManager.SCAN_RESULTS_AVAILABLE_ACTION));
wifiManager.startScan();
Toast.makeText(this, “Scanning…..”, Toast.LENGTH_SHORT).show();
}

BroadcastReceiver wifiReceiver = new BroadcastReceiver() {
@Override
public void onReceive(Context context, Intent intent) {
List results = wifiManager.getScanResults();
Log.i(TAG, String.format(“size—-%d”, results.size()));
unregisterReceiver(this);
for (ScanResult scanResult : results) {
Log.i(TAG, String.format(“—-%s”, scanResult.SSID));
arrayList.add(scanResult.SSID);
adapter.notifyDataSetChanged();
if (scanResult.SSID.equals(networkSSID)) {
WifiConfiguration wifiConfiguration = new WifiConfiguration();
wifiConfiguration.SSID = networkSSID;
wifiConfiguration.preSharedKey = networkPass;
wifiConfiguration.allowedAuthAlgorithms.set(WifiConfiguration.AuthAlgorithm.OPEN);
int netId = wifiManager.addNetwork(wifiConfiguration);
Log.i(TAG, String.format(“netId = = = =%s”, netId));
if (netId == -1) {
existconnect();
Log.i(TAG, String.format(“connect to %s”, scanResult.SSID));
wifiManager.disconnect();
wifiManager.enableNetwork(netId, true);
wifiManager.reconnect();
} else {
Log.i(TAG, String.format(“connect to %s”, scanResult.SSID));
wifiManager.disconnect();
wifiManager.enableNetwork(netId, true);
wifiManager.reconnect();
}
}
}
}
};

public void existconnect() {
WifiManager wifiManager = (WifiManager) getApplicationContext().getSystemService(Context.WIFI_SERVICE);
assert wifiManager != null;
List wifiConfigurations = wifiManager.getConfiguredNetworks();
if (wifiConfigurations != null) {
for (WifiConfiguration configuration : wifiConfigurations) {
int id = configuration.networkId;
String ssid = configuration.SSID;
Log.i(TAG, String.format(“NW———-%3d %s”, id, ssid));
if (ssid.equals(networkSSID)) {
Log.i(TAG, String.format(“coneect to %3d %s”, id, ssid));
WifiConfiguration wifiConfiguration = new WifiConfiguration();
wifiConfiguration.SSID = ssid;
wifiConfiguration.preSharedKey = networkPass;
wifiConfiguration.allowedAuthAlgorithms.set(WifiConfiguration.AuthAlgorithm.OPEN);
wifiManager.disconnect();
wifiManager.enableNetwork(id, true);
wifiManager.reconnect();
}
}
}
}
}

5.3. 참고자료
· 서울특별시 보도자료 『2019년 서울 돌아보기(20200211)』
· https://en.wikipedia.org/wiki/Bluetooth_Low_Energy
· https://opengov.seoul.go.kr/mediahub/19181864
· http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?art_id=202003052147015

[65호]Cable-driven Anthropomorphic Dexterous Robot hand

디바이스마트 매거진 — Thu, 22 Apr 2021 00:00:50 +0000

2020 ICT 융합 프로젝트 공모전 장려상

Cable-driven Anthropomorphic

Dexterous Robot hand

글 | 서울과학기술대학교 김태욱, 금현주, 민성재, 이동현

1. 심사평

칩센 보고서가 매우 촘촘하게 잘 작성되었고, 기술의 구현 난이도 또한 매우 높아 보입니다. 기획한 작품이 잘 구현 제작된다면 여러 가지 방면에서 사용이 가능할 듯도 합니다. 메카닉적인 부분과 하드웨어/소프트웨어 부분을 모두 포함하고 있어 수준이 높은 작품이라 판단됩니다만, 작품의 최종 결과물에 대하여 동작 등을 확인할 수 없어 얼마나 세밀하고, 정밀하게 관절의 움직임이 있는지는 알 수가 없어 일부 평가 항목에서 손해를 보았습니다. 하지만 지원자(팀)께서 어떤 의도를 가지고 작품을 개발하는지 충분히 이해가 가능하고, 시도만으로도 충분히 좋은 평가가 가능한 작품입니다.
펌테크 출품된 작품은 순수 기계공학적인 부분으로만 구성된 우수한 작품으로 전기, 전자, 소프트웨어 응용제품을 대상으로 하는 본작품전의 기본취지와는 다소 차이가 있는 제품이 아닌가 판단됩니다.
위드로봇 동작 시연 및 손가락의 모션 제어까지 포함되었으면 아주 훌륭한 작품입니다.

2. 작품 개요

18세기 이후, 산업혁명 초기에는 물체를 손으로 잡고 이동하거나 반복적인 일을 수행할 수 있는 팔 형태의 로봇들을 연구했고 그 로봇들이 사람들을 대신하면서 대규모 제조업이 발달하였다.
시간이 흐르면서 점점 정교하고 빠른 로봇 팔이 연구되었고 최근 들어서는 정해진 환경에서 반복적인 일을 하는 것을 넘어 안드로이드나 의수 등으로 인한 여러 가지 환경에서 적응력이 좋은 유연한 로봇 팔에 대한 필요성이 높아지고 있다.
인간의 한 손은 27개의 자유도가 있어 유연하고 세밀한 작업을 할 수 있다. 이에 많은 연구가 인간의 손을 모방한 로봇 팔을 만들려고 시도 하고 있다.
의인화한 손의 기계적 설계 요구사항은 Anthropomorphic features와 Grasping performance로 나눌 수 있다[5].
Anthropomorphic features: 손가락의 구성, 크기 및 역동적인 행동을 포함하여 가능한 사람의 손을 모방해야 한다[5].
Grasping performance: 로봇 손의 속도와 힘이 충분하여 특정되지 않은 물체도 유연하게 잡을 수 있어야 한다[5].
기존의 로봇손에서 모터를 관절에 부착하는 방식으로는 Anthropomorphic features과 Grasping performance을 모두 충족시키기는 어렵다. Anthropomorphic features을 충족시키기 위해서는 로봇손이 작아져야 하지만 작은 모터는 힘이 약하기 때문에 Grasping performance을 충족시킬 수 없다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 작품은 Cable을 이용하여 관절에 부착된 모터를 다른 곳으로 이동시키고 관절의 움직임을 제어할 수 있게 디자인을 하였다.
기존 로봇손 디자인에서는 관절모터에 이후 달린 관절들의 모터들이 부하로 작용하였지만, Cable을 이용한 본 작품은 이러한 부하를 없애 줌으로써 페이로드를 높였다.

3. 작품 설명
3.1. 주요 동작 및 특징
본 작품은 주요 동작 및 특징이 Cable-driven과 Anthropomorphic이 있다.
Cable-driven:
케이블구동 방식은 당길 수만 있는 단방향성을 가진다. 따라서, 이 방식은 직접 모터를 사용하여 양방향성을 가지는 기존의 로봇손과 중요한 차이가 있다[7][8][9]. 케이블의 단방향 특성 때문에 n자유도 모션을 갖는 매커니즘에서 n+1개의 케이블이 필요하다[1][7][10]. 최근에 연구되는 케이블 구동 로봇손은 기존의 양방향성 로봇손보다 더 많은 모터가 사용된다[1]. 그러나 본 작품에서는 케이블 구동을 이용하여 n개의 모터만으로 자연스러운 움직임을 구현하고 기존 양방향성 로봇손과 비교하여 더 큰 작업공간, 더 높은 적재 중량과 생산비용을 제공할 수 있다.
Anthropomorphic:
인간의 몸은 630개의 근육으로 제어되는 244자유도가 있다[3]. 244개의 자유도 중 사람 손에만 총 54개의 자유도를 제공한다[4]. 많은 자유도에 의해 손은 높은 유연성이 있으며 악력이 강하고 물체를 잡는데 능숙하다[2].
실제 인간의 손은 탄성을 가진 피부로 덮여 있고 뼈와 근육, 힘줄, 인대 등과 결합된 복잡한 매커니즘이 있기 때문에 완전히 일치하게 로봇손을 제작하기는 어렵다[2]. 때문에 본 작품은 실제 인간의 손의 구조를 모방하되 자연스러운 움직임을 구동하는데 영향이 적은 관절은 생략 하도록 한다.
실제 사람의 손가락 모형은 크게 엄지와 나머지 4개의 손가락으로 나눌 수 있다. 엄지는 제 1관절로 TM, 제 2관절 MCP, 제3관절을 IP로 표현할 수 있다. 나머지 4개의 손가락에서의 CMC를 제외하고 제 1관절을 MCP, 제 2관절 PIP, 제 3관절을 DIP로 제작하였다. [그림1]의 D와 같이 TM은 사실 2자유도지만 1자유도로 봐도 자연스러운 움직임이 가능하므로 1자유도로 제작하였다. 5개의 모든 손가락의 제 1관절은 2자유도로, 제2, 3관절은 1자유도로 하였다. 2, 3관절은 각각의 자유도를 가지지만 서로 종속된 움직임을 가지기 때문에 스프링을 이용하여 한 개의 모터로 구동시켰다.

3.2. 전체 시스템
3.2.1. 전체디자인
본 작품의 로봇손은 손가락, 손바닥, 모터 및 보빈, 매니퓰레이터로 나눌 수 있으며, 케이블이 손가락의 각 관절에서부터 시작되어 손바닥을 지나 모터 보빈에 연결된다.

3.2.2. 손가락

신체 구조상 손가락을 크게 뼈, 관절, 근육으로 분리해 생각할 수 있다. 손가락의 뼈는 강도와 전체 손의 무게를 고려해 알루미늄 샤프트를 사용하였다[그림3].
관절부분에는 유니버셜 조인트를 사용하였다[그림4]. 제 2,3관절은 1자유도이기 때문에 물리적 제한을 두어 유니버셜 조인트가 한방향으로만 움직일 수 있게 하였다.
마지막으로 근육 및 인대 역할을 하는 케이블을 연결하기 위하여 실이 지나가거나 고정될 수 있는 플레이트를 제작하여 관절에 부착하였다[그림5]. 이 부분을 앞으로 ‘조인트 플레이트’라고 지칭하겠다.

[그림7]은 손가락 한 개를 매트랩을 통하여 시뮬레이션해보았다. 중심을 통과하는 진한 하늘색은 손가락의 뼈대를 구성하는 샤프트를 의미한다. 첫 번째 관절은 상하, 좌우 두 개의 자유도를 가지고 있다. 첫 번째 관절에 초록색, 노란색, 보라색, 하늘색 4개의 실이 묶여 상하와 좌우의 움직임을 정한다. 빨간색과 주황색의 실은 첫 번째 마디와 두 번째 관절을 모두 통과하고 세 번째 관절에서 묶여 두번째, 세번째 관절을 동시에 제어한다. 이는 회전하는 방향이 같기 때문에 가능하다. 인간의 손에서 두 번째 관절은 굽어지는 방향으로 하나의 자유도를 가지고는 있지만, 세 번째 관절의 움직임에 따라 종속적으로 작동한다. 이러한 관계를 스프링과 두개의 실을 이용하여 표현하였다.

첫 번째(MCP)와 세 번째 관절(DIP)은 모터에 실제로 연결되어 있기 때문에 모터를 조절하여 각 관절을 움직일 수 있다. 하지만 첫번째 관절과 달리 세번째 관절과 두번째 관절은 두번째 관절이 특정되지 않기 때문에 위치와 각도는 예측할 수 없다.

[그림8]에 보듯이 두 번째 관절(PIP)의 경우 움직여 첫번째, 세번째 관절사이의 실의 길이가 같은 곳이라면 어디든 존재할 수 있다. 다시 말하면 사람의 실제 손과 다르게 앞으로 굽히는 방향만 있는 것이 아닌 [그림7]의 빨간색처럼 뒤로 꺾이는 방향으로도 존재할 수 있다. 그래서 뒤로 꺾이는 방향으로 움직임을 제한하고 두번째 세번째 관절을 종속해주는 스프링을 두번째 관절(PIP), 세번째 관절(DIP)사이에 부착한다. 손가락을 일자로 폈을 때를 스프링의 최소길이로 고정하여 더 이상 뒤로 굽혀지지 않도록 한다. 케이블의 장력과 스프링 계수를 조절하여 PIP와 DIP의 회전하는 정도를 조절할 수 있다. 스프링 계수에 따라 자연스러운 비율로 두번째 세번째의 관절이 회전할 것이다. 스프링 계수가 높으면 물체에 손가락이 닿기 전까지 세번째 관절이 회전하지 않다가 두번째 세번째 사이의 마디에 물체가 접촉되었을 경우 케이블 장력으로 인해 세번째 관절이 회전하게 될 것이다.

[그림9]은 조인트 플레이트와 유니버셜 조인트의 조립품이다. 조인트 플레이트 8개의 구멍 중 서로 180° 반대편에 연결되어 있는 실은 같은 모터에 감기게 된다. 두개의 실이 짝을 이루게 되는데 한 개의 실은 시계방향으로 감기고 나머지 실은 반 시계 방향으로 모터 보빈에 감는다. 한쪽 실을 당기게 되면 반대편에 연결된 실이 풀리기 때문에 조인트가 꺾일 때 실이 끊겨지지 않기 위해서는 조인트 플레이트의 아래 면과 조인트의 중심이 같은 높이에 있어야 한다.
또한 조인트가 중심 축을 기준으로 회전할 때 회전운동에 대한 실이 묶여 있는 양 끝점의 위치와 지정한 손가락 마디의 길이를 가지고 다음 조인트 플레이트의 위치를 기구학적 해석으로 구할 수 있는데, 중심과 다른 높이에 조인트 플레이트가 있다면 회전운동과 평행이동의 두 단계에 걸친 계산이 필요하다.
유니버셜 조인트의 구조적인 문제로 자연스러운 움직임이 가능한 각도가 정해져 있다. 유니버셜 조인트의 자체 최대각도까지 회전하기도 전에 조인트 플레이트가 조인트에 닿아 회전하는 각도에 제한이 생긴다. 또한 실을 계속해서 당기면 실과 조인트 플레이트가 평행하게 접하는 각도가 있다. 이 각도를 넘어서까지 실을 당길 경우 조인트 플레이트에 실이 걸려 반발력이 발생하고 양쪽 두 실의 변화량이 달라질 수 있다. 이러한 각도 제한들의 안에서 손가락이 구동되어야 하므로 최대각도를 다음과 같이 정했다.
-5° < θ < 60°

3.2.3. 손바닥

손바닥은 손가락을 고정할 수 있는 손바닥 뼈대[그림10], 손바닥에서 실이 지나가는 점을 고정해주는 플레이트[그림11], 손바닥 이후에 모터까지 케이블이 지나가는 튜브를 고정해줄 튜브 고정 플레이트 [그림13]가 있다.
손바닥에서 실이 지나가는 점을 고정해주는 플레이트를 앞으로 ‘손바닥 플레이트’라고 지칭하겠다[그림10].
손바닥에서 튜브를 고정해주는 플레이트를 앞으로 ‘튜브 고정 플레이트’라고 지칭하겠다[그림13].
손가락은 손바닥의 연장된 부분이지만 본 작품은 각각 분리된 형태로 존재한다. 만약 네 손가락이 모두 같은 방향으로 있다면, 손가락을 구부려 물체를 잡을 때 손가락들이 한 점에서 모이지 않기 때문에 불리하게 작용한다. 손가락을 구부렸을 때, 한 점에서 모든 손가락이 모이기 위해서 손바닥 뼈대의 각도와 길이를 조절할 필요가 있는데 그 값 은 [그림14]와 같다.

손가락 현재관절의 위치는 이전 관절의 위치와 관절사이의 거리 및 각도를 통해 계산한다. 케이블을 손바닥 끝에 고정시키면, 손바닥 플레이트의 실 고정점을 손가락의 시작점으로 생각하여 관절의 위치를 구할 때 계산을 단순화할 수 있다. 또한 손가락이 움직일 때 케이블이 손바닥에 접촉되어 일어나는 의도치 않은 길이 변화를 제한할 수 있다.

3.2.4. 보빈 및 액츄에이터
손가락을 움직이기 위해서 실을 밀고 당기는 역할은 보빈과 액츄에이터가 한다. 보빈[그림16]은 실이 감기는 부분이고 액츄에이터[그림17]는 보빈을 돌려준다.
실을 감기 전에 먼저 보빈에 실구멍을 통해 실을 한번 묶어서 고정해준 뒤 실을 감아 실이 헛도는 것 방지한다.

케이블은 특성상 당기는 방향으로만 제어할 수 있고 미는 방향으로의 제어가 불가능하여, 하나의 모터로는 한 가닥의 케이블만 조절할 수 있다. 기존의 로봇손은 1개의 자유도를 제어하기 위해서는 두개의 모터가 필요하다. 그러나 본 작품은 한 개의 자유도를 제어하기 위하여 두 가닥의 케이블을 하나의 보빈에 반대방향으로 감아 더 적은 액츄에이터로 1개의 자유도를 제어할 수 있게 하여 모터의 수를 줄였다.
케이블은 보빈의 가운데 원판[그림15]을 기준으로 한쪽은 순방향, 반대쪽은 역방향으로 감겨 있어, 모터가 회전하면 한쪽은 감기고 반대쪽은 풀린다. 제어하고자 하는 조인트 플레이트의 양쪽 끝에 실을 묶어 손가락의 움직임을 제어할 수 있다.

3.2.5. 매니퓰레이터

매니퓰레이터를 손과 연결하면 사람의 팔과 같은 형태가 되어 더 다양한 방향으로 어플리케이션을 확장할 수 있다. 하지만, 매니퓰레이터를 사용할 경우 매니퓰레이터의 회전과 이동 때문에 몸체사이에 케이블이 걸려 의도치 않은 길이변화가 일어날 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 손바닥부터 튜브를 연결하여 모터의 전까지 케이블을 감싸고 있으면 위의 문제를 해결할 수 있다.

3.2.6. 기구학
로봇 손의 손가락 끝지점은 4X4 회전행렬을 활용한 동차변환으로 기구학을 풀이하여 해석하였다. 동차 변환 행렬은 각 축에 대한 회전 행렬에서 좌표 이동과 크기 조정에 대한 정보를 추가한 행렬으로, 일반적으로 아래의 행렬과 같이 나타난다.

본 제품에서는 투시 변환의 경우는 존재하지 않으므로, 투시 변환은 0으로 고정시키고, 크기조정 또한 단위 변환이므로 1으로 고정시킨다.

순기구학을 풀이할 시, 동차변환은 각 링크 간의 이동변환과 회전변환의 곱으로 나타난다. 동차 변환에 관한 자세한 원리는 본 서식에서 다루지 않고 참고문헌을 참조한다[14].

매니퓰레이터는 6개의 링크의 조합으로 움직이고 각 관절의 움직임은 다음과 같다.

매니퓰래이터의 동차변환()은 다음 식으로 정리된다.

로봇 손은 시작점(origin)에서 손가락 끝점까지 2개의 조인트와 3개의 샤프트의 조합으로 이루어져 있다. 따라서, 로봇 손의 동차변환은 총 세 링크와 그 변환들의 조합으로 나타난다. 손바닥의 길이를 L_0, 첫 번째 관절부터 세 번째 관절까지의 손가락 길이를 L_1, 세 번째 관절부터 손가락 끝부분까지의 길이를 L_2라 할 때, 각 움직임은 다음과 같다.

로봇 손의 동차변환(DH)는 다음 식으로 정리된다.

3.3. 개발 환경
3.3.1. 디자인
Cable-driven robot hand를 개발하는데 있어서 대부분의 하드웨어를 3D프린터를 사용하여 만들었다. 프린터로 제작한 부품 이외에는 유니버셜 조인트, 샤프트 등 일반적으로 시중에서 쉽게 구입할 수 있는 공학 재료들을 사용하여 제작하였기 때문에 쉽게 제작할 수 있다. 3D프린터를 이용하여 부품을 제작한 만큼 설계하는 CAD 프로그램 선정 또한 중요했다. 설계를 하는데 사용한 프로그램은 AUTODESK사의 INVENTOR이다.

인벤터로 디자인을 하고 이를 프로그램 내장된 3D 프린트 기능으로 STL 파일로 모델을 출력하였다. 아래는 인벤터도 디자인한 윈치 와이어가 감기는 보빈이다. 이렇게 디자인한 각 파트들을 위와 같이 인벤터 안에서 조립해볼 수 있다.
또한 인벤터를 사용함으로써 장점은 디자인한 각 파트를 미리 조립을 해보고 간섭이 있는지 검사하거나 어떤 부분이 약할지 시뮬레이션을 해볼 수 있다.
만들어진 STL파일을 3D 프린터로 출력하기 위해 GCODE로 변환하기 위해 사용한 프로그램은 많은 사용자들이 사용하는 ULTIMAKER CURA를 사용했다.
CURA에 STL파일을 넣고 사용할 프린터에 맞게 설정을 해주면 적절한 GCODE가 생성된다. 프린터에 따라 직접 프린터를 컴퓨터에 연결하여 CURA에서 바로 프린트할 수도 있고 생성한 GCODE파일을 이동식 메모리에 넣어 프린터에 꽂아 사용할 수 있다. 아래는 모델링한 STL파일을 열어 GCODE로 변환한 모습이다.

CURA에는 다양한 설정이 있어 각 부품들의 필요한 속성에 따라 적당한 값으로 조절하여 필요한 특성을 얻을 수 있다.

3.3.2. 시뮬레이션
제작하기에 앞서 모델링 한 부품들에 맞춰 실제로 동작하는지 확인해 볼 필요가 있다. 동작 중에 수치적으로 와이어의 길이 변화가 어떻게 일어나는지 또는 그 과정에서 얼마나 오류가 발생하는지 확인해야 한다. 앞에 3-2. 6)절에서 기구학을 풀었는데 이를 코드로 구현하여 설계한 대로 제작했을 때 각도가 변함에 따라 와이어의 길이를 시뮬레이션한다. 이를 위해 MATLAB을 이용해서 기구학 식을 구현해서 시뮬레이션 해보고 그때의 와이어 길이의 변화를 구했다.
아래 3차원 그래프는 각 손가락 관절을 움직일 때 와이어, 플레이트, 샤프트의 위치를 표시한 그래프이다. 또한 이렇게 손가락을 움직일 때 밑에 그래프처럼 각 와이어가 어떻게 얼마나 변하고, 한 관절에 대해서 늘어나고 줄어드는 양의 오차가 얼마인지 그래서 그 양은 모터의 각도로 얼마나 차이 나는지를 확인할 수 있다.

3.3.3. 로봇 손 구동 펌웨어
기본적인 모터 구동을 포함한 유저 인터페이스, 어플리케이션과의 연결은 C++로 개발하였다. 사용하는 액츄에이터가 ROBOTIS의 DYNAMIXEL이기 때문에 따로 모터와 엔코더를 위한 개별 제어기를 사용하지 않았고, ROBOTIS에서 제공하는 SDK를 사용하여 제어했다. 따라서 모든 기본적인 제어를 포함한 피드백, 다양한 명령에 대해서 주 제어기인 PC가 대부분의 역할을 수행하게 된다. 초기적인 방법으로 C++ 콘솔 응용프로그램을 사용하여 손가락의 구동 및 유저 인터페이스를 구현하였다. 개발자가 필요에 따라 GUI가 가능하도록 C#을 이용하여 개발하거나 OpenCV나 OpenGL을 이용하여 그래픽으로 표시하게 추가할 수 있다.

4. 단계별 제작 과정
4.1. 손가락 한 개 시제작

4.2. 로봇손 제작

[그림28]의 오른쪽 그림은 왼쪽 도안에서 더 튼튼하게 하기 위하여 손바닥 면적을 늘려주었다.

5. 기타

5.1. 소스코드
5.1.1. 매트랩 시뮬레이션 코드

%% Simulate One Finger
clear, clc;
SimMin = 0;
SimMax = 30;
Res = 20;

BobinR = 5;
PlateR = 11;
PlateHallR = 8;
PlateOffset = [0 0 0 0]+1;
SHAFTLENGTH = [15 50 35 25];

disp(['Simuation from ' num2str(SimMin) ' to ' num2str(SimMax) ', with ' num2str(Res) 'steps']);
sim = linspace(SimMin, SimMax, Res);
counter = 1;
clear LWs;
LWs = zeros(6,length(sim));
for i = 1:length(sim)
[SHAFT, WIRE, LW] = OneFinger(eye(4),[sim(i) sim(i) sim(i) 0 0 0 0 0 0],PlateHallR,PlateOffset,SHAFTLENGTH);
LWs(:,counter) = LW;
figure(1);
plot3(SHAFT(1,:),SHAFT(2,:),SHAFT(3,:),’-o’,'LineWidth’,3), hold on;
plot3(WIRE{1}(1,:),WIRE{1}(2,:),WIRE{1}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plot3(WIRE{2}(1,:),WIRE{2}(2,:),WIRE{2}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plot3(WIRE{3}(1,:),WIRE{3}(2,:),WIRE{3}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plot3(WIRE{4}(1,:),WIRE{4}(2,:),WIRE{4}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plot3(WIRE{5}(1,:),WIRE{5}(2,:),WIRE{5}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plot3(WIRE{6}(1,:),WIRE{6}(2,:),WIRE{6}(3,:),’-.d’,'LineWidth’,2);
plotCircle3D(SHAFT(:,1)’+PlateOffset(1)*(SHAFT(:,2)-SHAFT(:,1))’/norm((SHAFT(:,2)-SHAFT(:,1))’),(SHAFT(:,2)-SHAFT(:,1))’,PlateR,2);
plotCircle3D(SHAFT(:,2)’+PlateOffset(2)*(SHAFT(:,3)-SHAFT(:,2))’/norm((SHAFT(:,3)-SHAFT(:,2))’),(SHAFT(:,3)-SHAFT(:,2))’,PlateR,2);
plotCircle3D(SHAFT(:,3)’+PlateOffset(3)*(SHAFT(:,4)-SHAFT(:,3))’/norm((SHAFT(:,4)-SHAFT(:,3))’),(SHAFT(:,4)-SHAFT(:,3))’,PlateR,2);
plotCircle3D(SHAFT(:,4)’+PlateOffset(4)*(SHAFT(:,5)-SHAFT(:,4))’/norm((SHAFT(:,5)-SHAFT(:,4))’),(SHAFT(:,5)-SHAFT(:,4))’,PlateR,2);
title(‘One Finger’);
axis equal;
hold off;
drawnow;
counter = counter+1;
end

figure(2);
subplot(2,3,1), plot(sim,LWs(1,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 1 Length’), grid on;
subplot(2,3,2), plot(sim,LWs(2,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 2 Length’), grid on;
subplot(2,3,3), plot(sim,LWs(3,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 3 Length’), grid on;
subplot(2,3,4), plot(sim,LWs(6,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 6 Length’), grid on;
subplot(2,3,5), plot(sim,LWs(5,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 5 Length’), grid on;
subplot(2,3,6), plot(sim,LWs(4,:)), axis([SimMin SimMax 0 150]),title(‘Wire 4 Length’), grid on;

figure(3);
subplot(2,3,1), plot(sim,LWs(1,:)-LWs(6,:)), axis([SimMin SimMax -50 50]),title(‘J2 WL diff’);
subplot(2,3,2), plot(sim,LWs(2,:)-LWs(5,:)), axis([SimMin SimMax -50 50]),title(‘J1_1 WL diff’);
subplot(2,3,3), plot(sim,LWs(3,:)-LWs(4,:)), axis([SimMin SimMax -50 50]),title(‘J1_2 WL diff’);
subplot(2,3,4), plot(sim,LWs(1,:)-LWs(1,1)+LWs(6,:)-LWs(6,1)), axis([SimMin SimMax -15 15]),title(‘J2 WL error’);
subplot(2,3,5), plot(sim,LWs(2,:)-LWs(2,1)+LWs(5,:)-LWs(5,1)), axis([SimMin SimMax -15 15]),title(‘J1_1 WL error’);
subplot(2,3,6), plot(sim,LWs(3,:)-LWs(3,1)+LWs(4,:)-LWs(4,1)), axis([SimMin SimMax -15 15]),title(‘J1_2 WL error’);
disp(['Max J2 wire length error: ' num2str(max(abs(abs(LWs(1,:)-LWs(1,1)+LWs(6,:)-LWs(6,1))))) 'mm']);
disp(['Max J1_1 wire length error: ' num2str(max(abs(abs(LWs(2,:)-LWs(2,1)+LWs(5,:)-LWs(5,1))))) 'mm']);
disp(['Max J1_2 wire length error: ' num2str(max(abs(abs(LWs(3,:)-LWs(3,1)+LWs(4,:)-LWs(4,1))))) 'mm']);

figure(4);
LWCs = LWs-LWs(:,1);
LWCd = rad2deg(LWCs./BobinR);
MotorPos = round(LWCd./360*4096);
subplot(3,3,1), stairs(MotorPos(1,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 1′);
subplot(3,3,2), stairs(MotorPos(2,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 2′);
subplot(3,3,3), stairs(MotorPos(3,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 3′);
subplot(3,3,4), stairs(MotorPos(6,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 6′);
subplot(3,3,5), stairs(MotorPos(5,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 5′);
subplot(3,3,6), stairs(MotorPos(4,:)), axis([0 length(LWCs) -4096 4096]), title(‘Motor Pos by wire 4′);
subplot(3,3,7), stairs(MotorPos(1,:) + MotorPos(6,:)), axis([0 length(LWCs) -256 256]), title(‘J2 Motor Pos Error’);
subplot(3,3,8), stairs(MotorPos(2,:) + MotorPos(5,:)), axis([0 length(LWCs) -256 256]), title(‘J1_1 Motor Pos Error’);
subplot(3,3,9), stairs(MotorPos(3,:) + MotorPos(4,:)), axis([0 length(LWCs) -256 256]), title(‘J1_2 Motor Pos Error’);
MaxPosErr = max([max(abs(MotorPos(1,:) + MotorPos(6,:))) max(abs(MotorPos(2,:) + MotorPos(5,:))) max(abs(MotorPos(3,:) + MotorPos(4,:)))]);
disp(['Max motor position error is: ' num2str(MaxPosErr) ' encoder tics, ' num2str(MaxPosErr/4096) ' rotation, degrees: ' num2str(MaxPosErr*360/4096)]);

5.1.2. 손가락 구동 코드

// CableOneFinger.cpp : This file contains the ‘main’ function. Program execution begins and ends there.
//

#if defined(__linux__) || defined(__APPLE__)
#include
#include
#define STDIN_FILENO 0
#elif defined(_WIN32) || defined(_WIN64)
#include
#endif

#include
#include
#include

#include “dynamixel_sdk.h”
#include “CableOneFinger.h”
#include “DXL_custom.h”
#include “DXL_application.h”
#include “UserFunction.h”
#include “Robotics.h”

using namespace std;
int main()
{
int dxl_comm_result = COMM_TX_FAIL;
uint8_t dxl_error = 0;

bool dxl_addparam_result = false;
bool dxl_getdata_result = false;

const int DXL_IDs[DXLS] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 };
int DXL_REL_MIN_POSs[DXLS];
int DXL_REL_MAX_POSs[DXLS];
int DXL_REL_GRASP_POSs[DXLS];
fill_n(DXL_REL_MIN_POSs, DXLS, 0);
fill_n(DXL_REL_MAX_POSs, DXLS, 3000);
fill_n(DXL_REL_GRASP_POSs, DXLS, 2500);

int DXL_INIT_POSs[DXLS];
int DXL_ABS_GOAL_POSs[DXLS];
int DXL_ABS_PRE_POS_ERRs[DXLS];
int DXL_ABS_PRESENT_POSs[DXLS];
int DXL_ABS_MIN_POSs[DXLS];
int DXL_ABS_MAX_POSs[DXLS];
int DXL_ABS_GRASP_POSs[DXLS];

int16_t DXL_PRESENT_LOAD[DXLS];
bool DXL_GRASPED[DXLS] = { false };

dynamixel::PortHandler *portHandler = dynamixel::PortHandler::getPortHandler(DEVICENAME);
dynamixel::PacketHandler *packetHandler = dynamixel::PacketHandler::getPacketHandler(PROTOCOL_VERSION);

dynamixel::GroupSyncWrite SyncWriteGoalPos(portHandler, packetHandler, ADDR_GOAL_POSITION, LEN_GOAL_POSITION);
dynamixel::GroupSyncRead SyncReadPresentPos(portHandler, packetHandler, ADDR_PRESENT_POSITION, LEN_PRESENT_POSITION);

dynamixel::GroupSyncRead SyncReadPresentLoad(portHandler, packetHandler, ADDR_PRESENT_LOAD, LEN_PRESENT_LOAD);

if (portHandler->openPort())
cout << “Succeeded to open the dynamixel!” << endl;
else
{
cout << “Failed to open the dynamixel!” << endl;
_getch();
return -1;
}

if (portHandler->setBaudRate(BAUDRATE))
cout << “Set baudrate to ” << BAUDRATE << endl;
else
{
cout << “Failed to change the baudrate!” << endl;
_getch();
return -1;
}

if (!(initializeHand(packetHandler, portHandler, SyncReadPresentPos, SyncWriteGoalPos, &dxl_comm_result, &dxl_error, &dxl_addparam_result, &dxl_getdata_result, DXL_IDs, DXL_INIT_POSs, sizeof(DXL_IDs))))
cout << “Initializing failed!” << endl;
calculateArrayArithmetic(DXL_INIT_POSs, DXL_REL_GRASP_POSs, DXL_ABS_GRASP_POSs, sizeof(DXL_IDs), ‘+’);
calculateArrayArithmetic(DXL_INIT_POSs, DXL_REL_MIN_POSs, DXL_ABS_MIN_POSs, sizeof(DXL_IDs), ‘+’);
calculateArrayArithmetic(DXL_INIT_POSs, DXL_REL_MAX_POSs, DXL_ABS_MAX_POSs, sizeof(DXL_IDs), ‘+’);
cout << “CABLE-DRIVEN ROBOT HAND Initialized!!!” << endl;

grasping(packetHandler, portHandler, SyncReadPresentPos, SyncReadPresentLoad, SyncWriteGoalPos, &dxl_comm_result, &dxl_error, &dxl_addparam_result, &dxl_getdata_result, DXL_IDs, DXL_ABS_GRASP_POSs, DXL_ABS_PRESENT_POSs, DXL_ABS_PRE_POS_ERRs, DXL_PRESENT_LOAD, DXL_GRASPED, sizeof(DXL_IDs), DXL_MOVING_POS_THRESHOLD);
Sleep(5000);
toggleDXLTorque(packetHandler, portHandler, &dxl_comm_result, &dxl_error, DXL_IDs, sizeof(DXL_IDs), TORQUE_DISABLE);

portHandler->closePort();
return 0;
}

// Run program: Ctrl + F5 or Debug > Start Without Debugging menu
// Debug program: F5 or Debug > Start Debugging menu

// Tips for Getting Started:
// 1. Use the Solution Explorer window to add/manage files
// 2. Use the Team Explorer window to connect to source control
// 3. Use the Output window to see build output and other messages
// 4. Use the Error List window to view errors
// 5. Go to Project > Add New Item to create new code files, or Project > Add Existing Item to add existing code files to the project
// 6. In the future, to open this project again, go to File > Open > Project and select the .sln file

5.2. 참고문헌
[1] G.Z. Lum, S.K. Mustafa, H.R. Lim, W.B. Lim, G.Yang and S.H. Yeo, “Design and Motion Control of a Cable-driven Dexterous Robotic Arm”, 2010 IEEE Conference on Sustainable Utilization and Development in Engineering and Technology Universiti Tunku Abdul Rahman, pp. 106-111.
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[6] Li Tian, Nadia Magnenat-Thalmann, Daniel Thalmann and Jianmin Zheng, “The Making of a 3D-Printed, Cable-Driven, Single-Model, Lightweight Humanoid Robotic Hand”, frontiers in Robotics and AI, Volume4, Article 65, published in 04 December 2017, pp. 1-10.
[7] P. Gholami, M.A. Mohammad and H.D. Taghirad, “On the control of the KNTU CDRPM: A cable driven redundant parallel manipulator”, 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Nice, France, pp. 2404-2409.
[8] I. Ebert-Uphoff and P.A. Voglewede, “On the connections between cable-driven robots, parallel manipulators and grasping”. 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation, New Orleans, LA, pp. 4521-4526.
[9] E. Ottaviano, M. Ceccarelli, A. Paone and G. Carbone, “A low-cost easy operation 4-cable driven parallel manipulator”. 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, pp. 4019-4024.
[10] A. Ming and T. Higuchi, “Study on multiple degree-of- freedom positioning mechanism using wires (part 1)”, Int. Journal of the Japan Society of Precision Engineering, Vol. 28, No. 2, 1994, pp. 131-138.
[11] W.K. Jung, J.H. Park, I.S. Kwon, J.B. Song, Y.J. Choi, and K.H. Kim, The Experimental RoboticsⅠ: Manipulation and Vision, Institute of Control, Robotics and Systems, Korea Robotics Society (KRoS), pp. 1-335, 2011
[12] Dawei Xu, En li and Zize liang, “Kinematics and Statics Analysis of a Novel Cable-Driven Snake Arm Robot”, Chinese Automation Congress 2017, IEEE 2017, pp. 439-444.
[13] Maria Chlara Carrozza, Bruno Massa, Fabrizio Vecchi and R.Lazzarini, “The SPRING Hand: Development of a Self-Adaptive Prosthesis for Restoring Natural Grasping”, Autonomous Robots 16(2004), pp.125-141.

[65호]스마트 차선 변경 시스템

디바이스마트 매거진 — Thu, 22 Apr 2021 00:00:42 +0000

2020 ICT 융합 프로젝트 공모전 장려상

스마트 차선 변경 시스템

글 | 영남대학교 양성은, 박유나, 지준영

1. 심사평
칩센 지원자께서는 ‘ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems)’ 라는 용어나 시스템을 들어보셨을 수도 있을듯합니다. 최근 많은 차량에 운전, 주차, 안전을 위한 여러 가지 시스템이 적용되고 있고, 그 중 지원자가 구현하고자 한 작품은 ADAS 기능 중 BCW 기능에 해당할 것으로 보입니다. 보고서에도 작성되어 있듯이 실제로는 고려하기 힘든 많은 변수들이 있고 그러한 부분을 이미 진행된 기술의 학습을 통해서 개선이 가능할 것으로 보입니다. 시연 영상에서 실제 도로와 유사한 이미지로 화면이 보이는 것이 매우 흥미로웠습니다.

펌테크 현재 상용화되어 널리 사용되는 기술이지만 학생의 눈높이에 맞추어 전체적으로 꼼꼼하게 잘 기획되었고, 간결하게 잘 구성한 작품이라고 생각합니다. 제품 완성도 면에서 우수한 작품이라고 판단됩니다.

위드로봇 차량의 BSD 기능을 구현한 작품입니다. 카메라 캘리브레이션을 통해 초음파 센서 거리 값과 융합을 하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 작품 개요
2.1. 구현 배경

TAAS 교통사고분석시스템에 따르면, 2018년 교통사고는 21만 건이 넘는 사고와 3,781명의 사망자가 발생했으며 교통사고로 수년간 인명피해가 많이 발생하고 있다. 이러한 교통사고가 일어나는 경우는 신호 위반, 안전거리 미확보, 중앙선 침범, 과속, 안전운전 의무 불이행, 교차로 통행방법 위반, 보행자 보호의무 위반 등 여러 가지가 있다.
여기서 도로교통공단에서 제시한 안전운전(안전한 도로이용)수칙에는 안전거리 유지, 좌석 안전벨트의 착용, 진로 변경 등을 다루고 있다. 안전거리 유지 관련 기술은 고속도로 주행보조(HDA)로 고속도로와 자동차 전용도로 주행 시 앞차와의 거리를 유지하며 운전자가 설정한 속도로 곡선로에서도 차선을 유지하며 주행하도록 돕는 기술이 있다. 자동차 안전벨트 미착용 알림장치 뿐만 아니라 후진 주차/출차 시 후방 장애물 인식 및 제동을 돕는 후방 주차 충돌방지 보조(PCA)등을 탑재해 안전 편의성을 극대화하였다.
따라서 우리가 구현하고자 하는 기술은 차선 변경에 대한 교통사고를 일으키는 원인의 시발점을 봉쇄하는 동시에 이와 같은 스마트한 시대에 걸 맞는 기술을 접목 시킬 기술을 구현하는 것이다.

2.2. 스마트 차선 변경 시스템이란?
스마트 차선 변경 시스템은 운전자가 방향지시등을 키게 되면 변경하고자하는 차선의 운전자 차량 기준에서 가장 가까운 차량과의 거리를 실시간으로 측정하여 운전자의 차량 내 모니터를 이용해 시각적인 정보를 제공함으로써, 운전자가 보다 안전하고 편리하게 차선변경을 할 수 있도록 도움을 주는 시스템이다.
초음파 센서를 통해 거리를 측정하여 차선 변경 시 운전자에게 위험(빨강색) – 주의(주황색) – 안전(초록색) 세 단계로 나누어 시각화 함으로서 위험을 좀 더 쉽게 감지할 수 있게 돕는다.

2.3. 대상 및 기대효과

한국 교통 연구원, 경찰 교통사고자료 분석 결과에 따르면 차선을 변경 시 충돌사고를 많이 내는 것으로 나타났다. 그리고 차선 변경을 하지 못해 부산까지 갔다는 기사를 접할 수 있다. 이와 같이 해당 기술의 초점 대상은 운전에 미숙한 사람으로 해당 기술은 차선 변경에 대한 부담감을 줄이고 안전편의성을 극대화하는 역할을 한다.

또 운전에 미숙한 사람뿐만 아니라 모든 운전자를 대상으로 확장 할 수 있다. 도로를 나가보면 상당히 많은 운전자들이 차선 변경 시 방향지시등을 켜지 않은 모습을 볼 수 있는데, 이유를 물어보면 대다수가 “귀찮아서”라는 대답을 한다. 운전자들이 대수롭지 않게 생각하여 잘 사용하지 않는 기능을 개선하여 보다 안전하게 운전할 수 있다는 장점을 살려 방향지시등을 사용하게끔 유도하는 효과도 기대해본다.
끝으로 차선 변경 시 일어나는 교통문제를 개선해 조금이라도 더 많은 운전자가 편리하고 안전한 도로 주행을 하길 바라는 기대를 해본다.

3. 작품 설명
3.1. 주요 동작 및 특징
3.1.1. 카메라 동작 및 특징

회로[첨부 1]에 연결된 스위치가 ON 일 때, 차선 변경 알고리즘이 실행되면서 카메라(Logitech사의 960-001063 – Webcam, HD Pro, 1280 x 720p Resolution, 3MP, Built In Microphone, [첨부 2])가 동작하게 된다.

[첨부 3]운전자 차량의 뒷면에서 대각선 양쪽 끝에 카메라를 장착한다는 가정에 하에 카메라에 나타나는 화면[첨부 4]은 카메라가 가리키는 곳의 도로 상황을 보여준다. 여기서 카메라는 운전자의 시야를 대신할 뿐 아니라 동시에 Raspberry Pi의 OpenCV의 영상처리를 통해 물체를 인식해 운전자의 차량과 가장 가까운 차량을 인식하는 역할을 한다.

3.1.2. 초음파 동작 및 특징

회로[첨부 5]에 연결된 스위치가 ON 일 때, 같이 연결되어 있던 초음파(HC-SR04, [첨부 6])가 동작하게 된다. HC-SR04 초음파 센서는 4가지 핀이 있으며, 순서대로 VCC핀, Trig핀, Echo핀, GND 핀을 가지고 있다.

여기서 초음파 센서의 동작을 살펴보면, Trig핀에 High signal이 들어오면 초음파를 전송하고 전송된 초음파가 사물에 반사되어 돌아오면 High signal에서 Low signal로 바뀐다. High상태에서 Low상태로 바뀐 시간을 이용하여 거리를 측정할 수 있다. 거리 계산 공식은 “거리 = 시간 x 초음파의 속력”이며, 초음파의 속력은 공기 중에서 340m/s로 이동하기에 식에 340m/s를 대입하여 계산하면 된다. 참고로 시간은 왕복시간으로 측정이 되기 때문에 2를 나누어 주며, 마무리로 단위까지 맞춰주어 간단하게 거리를 구할 수 있다.

이러한 초음파를 활용하여 [첨부 8]운전자 차량의 뒷면에서 대각선 양쪽 끝에 초음파 센서를 장착한다는 가정에 하에 초음파 센서는 운전자 차량과 변경하고자 하는 차선의 뒷 차량과의 거리를 측정할 수 있게 된다. 더 나아가 초음파 센서가 측정한 거리를 라즈베리에서 받아 처리함으로써 차선 변경 시 안전 정도를 운전자가 보는 모니터에 영상처리를 통해 간단하게 인지할 수 있게 해주는 역할을 제공한다. [첨부9]같은 경우 위험(빨강색) – 주의(주황색) – 안전(초록색) 중 주의 단계로 주황색으로 위험 정도를 표시하고 있는 것을 볼 수 있다.

3.1.3. 차선 변경 동작 및 특징

3.2. 전체 시스템 구성

3.2.1. 하드웨어 구성
· Raspberry Pi
· 960-001063 – Webcam, HD Pro, 1280 x 720p Resolution, 3MP, Built In Microphone
· HC-SR04
· Bread Board
· 저항 1K 2개, 저항 2K1개
· Slide switch
· Google Coral USB Accelerator
· MM,MF 타입 점퍼선

3.2.2. 소프트웨어 구성
· OpenCV 영상인식 source
· Ultrasonic sensor source
· Switch On/Off process source

3.2.3. 주요 동작 및 특징
· 영상처리를 통한 뒷 차량 인식
· 초음파센서를 통한 뒷 차량과의 거리 계산
· 스위치를 통한 깜박이 구현
· 영상처리를 통한 차선 변경 안전도 표시

3.2.4. 회로 구성

Raspberry Pi 2Pin = Register 1K pin = Switch first pin
Raspberry Pi 4pin = ultrasonic sensor Vcc pin
Raspberry Pi 5pin = Switch second pin
Raspberry Pi 6pin = ultrasonic sensor GND pin
Raspberry Pi 16pin = ultrasonic sensor Trig pin
Raspberry Pi 18pin = Register 2K pin = ultrasonic sensor Echo pin
Raspberry Pi 20pin = Register 1K pin = ultrasonic sensor Echo pin
Raspberry Pi 39pin = Switch third pin

3.3. 개발 환경(개발 언어, Tool, 사용 시스템 등)

4. 단계별 제작 과정
4.1. 라즈베리 파이
4.1.1. 차량인식을 위한 영상처리 구현
구현하고자 하는 프로그램의 핵심은 차량인식이다. 차선 변경 시, 해당 도로에서 운전자 차량을 기준으로 대각선 뒤에 있는 차량과의 거리를 시각적인 정보로 운전자에게 표현하기 위해서는 차량을 인식하는 것이 가장 우선이다. 영상 처리를 위한 환경으로 라즈베리에 tensorflow를 설치하였고 코딩을 위해 Open CV tool도 설치하였다. 언어는 Python을 사용하였다. 여러 가지 환경과 쉘 스크립트를 사용하기 위해 https://github.com/EdjeElectronics/ TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi.git 저장소를 사용했고, 감지 모델은 tensorflow 홈페이지에서 제공하는 모델을 기반으로 사용했다.

다음은 테스트의 한 부분으로 다음과 같이 차량을 인식하여 차량을 사각형 틀 안에 포함하는 것을 볼 수 있다.

라즈베리 파이 상에서 영상처리를 하였는데 영상 처리가 워낙 많은 연산을 필요로 하다보니 속도가 늦은 단점이 있었다. 이를 개선하기 위해 Google Coral USB Accelerator라는 Edge TPU를 사용하여 속도를 높여주었다.

성능을 테스트해보기 위해 FPS를 측정해 보았다. Google Coral USB Accelerator 장착했을 때 FPS가 4배 가까이 증가하는 것을 확인할 수 있었고, 좀 더 빠른 영상처리를 할 수 있었다. 하지만 실시간으로 이용하기에는 조금 부족한 면이 있었지만 이는 라즈베리보다 좀 더 성능이 좋은 소형 컴퓨터를 이용하면 해결될 것이라고 본다. 예들 들면 Nvidia사의 Jetson Nano Board나 Raspberry pi 4 등이다.

4.1.2. 운전자가 쉽게 차량까지의 거리를 인식할 수 있게 시각화하기
운전자 차량을 기준으로 변경하고자 하는 차선의 차량까지의 거리는 cm단위로 초음파 센서를 통해 측정하였으며, 좌측 상단에 “Distance : ”로 출력형태를 갖는다. Python OpenCV를 통해 거리를 선으로 표시하며 색(빨간색, 주황색, 초록색)을 통해 상황에 따라 구별할 수 있도록 한다.
운전자 차량까지의 거리를 인식할 수 있는 구체적인 설명으로는 거리측정을 위한 초음파 센서를 연결하고, 초음파 센서에서 반환값을 받아온다. 여기서 받아온 값은 구하고자 하는 거리가 되며 cm단위(테스트를 모형에서 실시했기 때문에 거리를 cm로 조정)를 갖는다. 여기서 운전자 차량과 변경하고자 하는 차선의 차량과의 거리는 선으로 표시한다. 이 선은 거리에 따라서 색을 다르게 표현하는데, 만약 거리가 16cm이하라면, 해당 선을 빨간색으로 하여 차선변경이 불가능하다고 알려주고, 16cm~ 20cm 사이면 해당 선은 주황색으로 차선 변경 시 주의해야 한다고 알려주며, 20cm이상이면 해당 선은 초록색으로 차선 변경을 하여도 안전하다고 표시하도록 구성하였다.
테스트는 다음과 같이 진행하였다. 카메라는 운전자 차량의 후면에 부착하였다고 가정한 상태에서 빨간색 차량이 운전자의 차량이며 운전자가 좌측 방향 지시등을 켰을 때, 운전자 차량을 기준으로 좌측 도로 상황을 비추게 된다. 카메라는 OpenCV를 통해 차량을 인식하는 동시에 앞서 말한 시각화 과정으로 차선 변경 가능 여부를 선과 색으로 운전자에게 알려준다. 다음의 테스트에서는 라즈베리 파이 모델 3 2015버전을 사용하였고 초음파 센서의 모델명은 HC-SR04, 카메라는 Logitech사의 960-001063 – Webcam, HD Pro, 1280 x 720p Resolution, 3MP, Built In Microphone을 사용하였다. 실제 차량을 사용할 수 없어 차량 모델을 제작하여 테스트를 진행하였다.

[도로 상황]: 뒤 차량과의 거리가 16cm 이하 일 때

[모니터]: 뒤 차량과의 거리가 16cm(위험-빨강색 선) 이하 일 때

[모니터]: 뒤 차량과의 거리가 16cm~20cm(주의-주황색 선) 사이 일 때

[모니터]: 뒤 차량과의 거리가 20cm(안전-초록색 선) 이상 일 때

회로 사진 및 라즈베리파이 pin 연결

초음파 센서 회로도

4.1.3. 스위치를 이용한 방향 지시등 구현
운전자가 방향 지시등을 켰을 때 다음 프로그램이 실행되므로 슬라이드 스위치를 차량의 방향 지시등으로 가정하여 구현하였다. 슬라이드 스위치가 ON일 때, 프로그램을 시작하거나 프로그램이 지속적으로 실행하도록 한다. 슬라이드 스위치가 OFF일 때, 프로그램을 종료하도록 구성하였다. 실험을 진행 할 때, 일반적인 택트 스위치 같은 경우 직접 스위치를 계속해서 누르고 있어야 ON으로 인식을 하는 번거로움을 가져왔다. 따라서 슬라이드 스위치를 이용하여 실제 차량의 방향지시등의 점멸을 표현하였다. 슬라이드 스위치의 작동 실험은 시연 동영상을 통해 볼 수 있다.

회로 사진

회로도

4.1.4. 주요 소스 코드

import RPi.GPIO as GPIO
from time import sleep
import os
import argparse
import cv2
import numpy as np
import sys
import time
from threading import Thread
import importlib.util
import signal

left_switch = 3 #Switch assumed as signal light

#GPIO Setting
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setup(left_switch,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)
GPIO.setup(right_switch,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)

def distanceInCm(duration): #Function that returns duration as distance in cm
return (duration/2)/29.1

def print_distance(distance): #A function that sets the distanceMsg differently depending on the distance value.
if distance == 0:
distanceMsg = ‘Distance : out of range \r’
else:
distanceMsg = ‘Distance : ‘+str(distance)+’cm’+’ \r’
return distanceMsg

#Set pin number of ultrasonic sensor
TRIG = 23 #TRIG Numbering
ECHO = 24 #ECHO Numbering

MAX_DISTANCE_CM = 300
MAX_DURATION_TIMEOUT = (MAX_DISTANCE_CM * 2 * 29.1)

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT) #TRIG Ultrasonic Signal Transmission Pin Designation and Specify Output
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN) #Specify ECHO Ultrasonic Signal Receiving Pin and Specify Output

#Thread to manage webcam
class VideoStream:
“”"Camera object that controls video streaming from the Picamera”"”
def __init__(self, resolution=(640,480), framerate=30):
self.stream = cv2.VideoCapture(0) #Trun on the camera
ret = self.stream.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc(*’MJPG’))
#frame size init
ret = self.stream.set(3, resolution[0])
ret = self.stream.set(4, resolution[1])

# Read first frame from the stream
(self.grabbed, self.frame) = self.stream.read()

# Variable to control when the camera is stopped
self.stopped = False

def start(self): # Start the thread that reads frames from the video stream
Thread(target=self.update,args=()).start()
return self
def update(self): #Keep looping indefinitely until the thread is stopped
while True:
#If the camera is stopped, stop the thread
if self.stopped:
#Close camera resources
self.stream.release()
return
#Otherwise, grab the next frame from the stream
(self.grabbed, self.frame) = self.stream.read()

def read(self): #Return the most recent frame
return self.frame

def stop(self): #Indicate that the camera and thread should be stopped
self.stopped = True

#Define and parse input arguments
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(‘–modeldir’, help=’Folder the .tflite file is located in’, required=True)

parser.add_argument(‘–edgetpu’, help=’Use Coral Edge TPU Accelerator to speed up detection’, action=’store_true’)

args = parser.parse_args()

MODEL_NAME = args.modeldir
GRAPH_NAME = args.graph
LABELMAP_NAME = args.labels
min_conf_threshold = float(args.threshold)
resW, resH = args.resolution.split(‘x’)
imW, imH = int(resW), int(resH)
use_TPU = args.edgetpu

#Import TensorFlow libraries
#If tensorflow is not installed, import interpreter from tflite_runtime, else import from regular tensorflow
#If using Coral Edge TPU, import the load_delegate library
pkg = importlib.util.find_spec(‘tensorflow’)
if pkg is None:
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
if use_TPU:
from tflite_runtime.interpreter import load_delegate
else:
from tensorflow.lite.python.interpreter import Interpreter
if use_TPU:
from tensorflow.lite.python.interpreter import load_delegate

#If using Edge TPU, assign filename for Edge TPU model
if use_TPU: #If user has specified the name of the .tflite file, use that name, otherwise use default ‘edgetpu.tflite’
if (GRAPH_NAME == ‘detect.tflite’):
GRAPH_NAME = ‘edgetpu.tflite’

#Get path to current working directory
CWD_PATH = os.getcwd()

#Path to .tflite file, which contains the model that is used for object detection
PATH_TO_CKPT = os.path.join(CWD_PATH,MODEL_NAME,GRAPH_NAME)

#Path to label map file
PATH_TO_LABELS = os.path.join(CWD_PATH,MODEL_NAME,LABELMAP_NAME)

#Load the label map
with open(PATH_TO_LABELS, ‘r’) as f:
labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

#Have to do a weird fix for label map if using the COCO “starter model” from
#https://www.tensorflow.org/lite/models/object_detection/overview
#First label is ‘???’, which has to be removed.
if labels[0] == ‘???’:
del(labels[0])

#Load the Tensorflow Lite model.
#If using Edge TPU, use special load_delegate argument
if use_TPU:
interpreter = Interpreter(model_path=PATH_TO_CKPT,
experimental_delegates=[load_delegate('libedgetpu.so.1.0')])
print(PATH_TO_CKPT)
else:
interpreter = Interpreter(model_path=PATH_TO_CKPT)

interpreter.allocate_tensors()

#Get model details
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
height = input_details[0]['shape'][1] width = input_details[0]['shape'][2]

floating_model = (input_details[0]['dtype'] == np.float32)

input_mean = 127.5
input_std = 127.5

#Initialize frame rate calculation
frame_rate_calc = 1
freq = cv2.getTickFrequency()

#Initialize video stream
videostream = VideoStream(resolution=(imW,imH),framerate=30).start()
time.sleep(1)

#for frame1 in camera.capture_continuous(rawCapture, format=”bgr”,use_video_port=True):
while True:
if GPIO.input(left_switch) == 1: #Start timer (for calculating frame rate)
t1 = cv2.getTickCount()

#Grab frame from video stream
frame1 = videostream.read()

#Acquire frame and resize to expected shape [1xHxWx3] frame = frame1.copy()
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
frame_resized = cv2.resize(frame_rgb, (width, height))
input_data = np.expand_dims(frame_resized, axis=0)

#Normalize pixel values if using a floating model (i.e. if model is non-quantized)
if floating_model:
input_data = (np.float32(input_data) – input_mean) / input_std

#Perform the actual detection by running the model with the image as input
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'],input_data)
interpreter.invoke()

#Retrieve detection results
boxes = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])[0] #Bounding box coordinates of detected objects
classes = interpreter.get_tensor(output_details[1]['index'])[0] #Class index of detected objects
scores = interpreter.get_tensor(output_details[2]['index'])[0] #Confidence of detected objects
#num = interpreter.get_tensor(output_details[3]['index'])[0] #Total number of detected objects (inaccurate and not needed)

pulse_start=0
pulse_end=0

GPIO.output(TRIG, False) #Keep the trigger pin off.
time.sleep(2)

GPIO.output(TRIG, True) #Exits 10us pulse.
time.sleep(0.00001) #At Python, this pulse will be almost 100 us.
GPIO.output(TRIG, False)

timeout = time.time()
while GPIO.input(ECHO) == 0:
pulse_start = time.time() #Set the start time when the echo pin is turned on.
if ((pulse_start – timeout)*1000000) >= MAX_DURATION_TIMEOUT:
fail = True
break

timeout = time.time()
while GPIO.input(ECHO) == 1:
pulse_end = time.time() #Set the reflector receiving time when the echo pin is turned off.
if ((pulse_end – pulse_start)*1000000) >= MAX_DURATION_TIMEOUT:
print_distance(0)
fail = True
break

pulse_duration = (pulse_end – pulse_start) * 1000000
pulse_duration=pulse_end-pulse_start #Calculate pulse length
distance = distanceInCm(pulse_duration)
distance=(pulse_duration*34000.0)/2 #The duration is divided in half.
distance = round(distance, 2)
MSG=print_distance(distance)

#Loop over all detections and draw detection box if confidence is above minimum threshold
for i in range(len(scores)):
if ((scores[i] > min_conf_threshold) and (scores[i] <= 1.0)):

#Get bounding box coordinates and draw box
#Interpreter can return coordinates that are outside of image dimensions, need to force them to be within image using max() and min()
ymin = int(max(1,(boxes[i][0] * imH)))
xmin = int(max(1,(boxes[i][1] * imW)))
ymax = int(min(imH,(boxes[i][2] * imH)))
xmax = int(min(imW,(boxes[i][3] * imW)))

cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (10, 255, 0), 2)
a=(xmax-xmin)/2
b = int(a)
if distance < 16:
frame = cv2.line(frame, (650, 720), (xmin+b, ymax), (0, 0, 255), 3)
elif distance >=16 and distance < 20:
frame = cv2.line(frame, (650, 720), (xmin+b, ymax), (0, 150, 255), 3)
else:
frame = cv2.line(frame, (650, 720), (xmin+b, ymax), (0, 255, 0), 3)

#Draw label
object_name = labels[int(classes[i])] #Look up object name from “labels” array using class index
label = ‘%s: %d%%’ % (object_name, int(scores[i]*100)) #Example: ‘person: 72%’
labelSize, baseLine = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, 2) #Get font size
label_ymin = max(ymin, labelSize[1] + 10) #Make sure not to draw label too close to top of window
cv2.rectangle(frame, (xmin, label_ymin-labelSize[1]-10), (xmin+labelSize[0], label_ymin+baseLine-10), (255, 255, 255), cv2.FILLED) #Draw white box to put label text in
cv2.putText(frame, label, (xmin, label_ymin-7), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 0), 2) #Draw label text

#Draw distance in corner of frame
cv2.putText(frame, MSG,(30,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,255,0),2,cv2.LINE_AA)

#All the results have been drawn on the frame, so it’s time to display it.
cv2.imshow(‘Object detector’, frame)

#Calculate framerate
t2 = cv2.getTickCount()
time1 = (t2-t1)/freq
frame_rate_calc= 1/time1

#Press ‘q’ to quit
if cv2.waitKey(1) == ord(‘q’):
break
else: #Exit program if switch off
break
#Clean up
GPIO.cleanup()
cv2.destroyAllWindows()
videostream.stop()

5. 추가할 수 있는 기능
우리는 도로 모형을 제작하여 실험을 진행하였지만 실제 도로 상황에서는 많은 변수가 존재할 수 있다. 우리가 생각한 변수 중의 하나는 바로 ‘속도’이다. 뒷 차량이 어느 정도 속도로 오는지 알 수 없기 때문에 우리는 거리를 통하여 속도를 계산해 운전자의 모니터에 거리 정보를 나타낼 때 변수가 되는 속도를 반영하여 나타내는 것이다. 우리는 실제로 실험을 할 수 없어 이 부분의 구현은 하지 않았지만 우리가 만든 프로그램을 실제 차량에 이용한다면 이 부분도 고려하면 좋을 것 같다. 아니면 초음파를 받아 오는 시간 간격을 좀 더 줄여도 속도라는 변수를 어느 정도 해결할 수 있을 것 같다.

6. 참고문헌
· https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi/blob/master/Raspberry_Pi_Guide.md
· https://www.tensorflow.org
· https://blog.naver.com/ljy9378/221438192568
· https://www.diymaker.net/111
· https://www.diymaker.net/111
· https://make.e4ds.com/make/learn_guide_view.asp?idx=73

[65호]초음파센서를 이용한 자동문 쓰레기통

디바이스마트 매거진 — Thu, 22 Apr 2021 00:00:19 +0000

2020 ICT 융합 프로젝트 공모전 장려상

초음파센서를 이용한 자동문 쓰레기통

글 | 대구대학교 정원용

1. 심사평
칩센 얼핏 간단해 보이지만 주제와 부합되는 명확한 목표와 결과물을 확인할 수 있습니다. 작품으로서는 충분히 아이디어를 실제로 구현한 상황이지만, 실용성 측면에서 쓰레기통에 전원을 포함한 하드웨어 회로가 장착되어야 하므로 일체형이 아닌 기존 쓰레기통에 적용할 수 있는 별도 구조는 어떨까 하는 생각이 듭니다.
펌테크 작품의 하우징 구성이 상당히 깔끔하고 훌륭하며 설계에 고생이 많았으리라 생각됩니다. 최근 코로나 등으로 위생에 관련된 비접촉식 생활용품에 관심이 많은 시기와도 맞물리는 완성도가 높은 출품작으로 생각됩니다.
위드로봇 전력 관리 부분이 추가되면 더욱 좋은 작품이 될 것 같습니다.

2. 작품 개요
2.1. 배경 및 요약
2.1.1. 더러운 쓰레기통의 위생상 문제
· 쓰레기통 공간이 없어 쓰레기를 쓰레기통 주변에 버려서 쓰레기통이 더러워짐
· 더러운 쓰레기통으로 인해 접촉하기 어려움
· 자동문 쓰레기통을 활용해 접촉을 줄여 위생상의 문제 해결

2.1.2. 쓰레기통 주변 환경 문제
· 쓰레기통의 내용물이 다 찼는지 알지 못해 쓰레기통이 넘치게 됨
· 넘치는 쓰레기통으로 인해 주변이 더러워짐
· 쓰레기통이 다 찼을 시 알림 기능으로 넘치는 쓰레기통 문제 해결

2.1.3. 작품 기능

2.1.3. 완성본

· 평상 시, 초록 LED와 쓰레기통이 닫혀있음
· 물체가 인식될 시, 쓰레기통이 열림
· 쓰레기통이 일정량 채워지면 빨간 LED로 바뀜

3. 작품 설명
3.1. 주요 동작 및 특징
3.1.1. 주요 동작 순서도

3.1.2. 자동문 휴지통 순서도
· 초음파센서를 통해 정면에 있는 물체와의 거리를 측정
· 측정된 물체와의 거리에 따라 쓰레기통이 열리고 닫힘
· 쓰레기통 천장에 있는 초음파센서로 쓰레기 인식
· 초음파센서로 쓰레기양에 따라 LED의 색깔이 바뀜

3.1.3. 물체 인식

· 가까운 거리의 물체 인식을 위한 초음파센서 사용
· 초음파센서로 가까운 거리의 물체와의 거리 측정
· 초음파센서에서 발사된 초음파가 물체로부터 반사되어 돌아온 시간으로 거리산출
· 산출된 거리가 일정 거리보다 작아지면 물체 인식

3.1.4. 쓰레기통의 자동문

· 쓰레기통의 덮개 부분이 움직이면서 쓰레기통이 열리고 닫히게 됨
· 서보모터를 축으로 덮개 부분이 돌아가도록 설계
· 물체를 인식하여 덮개가 움직이는 자동문

3.1.5. 쓰레기통 알림 기능

· 쓰레기통 알림 기능을 위해 LED를 사용
· 평상시에는 LED에 초록 불이 켜짐
· 쓰레기통이 다 찼을 시에는 LED에 빨간 불이 켜짐

3.2. 전체 시스템 구성
3.2.1. 하드웨어(HW)
아두이노 우노 보드 : 아두이노 가장 보편적이고 기본적인 보드
초음파센서 HC-SR04 : 물체와의 거리 측정을 위해 사용
서보모터 hs-311 : 쓰레기통이 열리고 닫히게 하기위해 사용
RGB 3색 LED : 상태를 LED로 표시해주기 위해 사용

3.2.2. 소프트웨어(SW)
Arduino : 작품의 소프트웨어 설계

3.2.3. 전체 시스템 구성도

3.3. 개발 환경

개발 환경
· OS : windows 10
· 개발 환경(IDE) : Arduino
· 개발 언어 : Arduino

구성 장비
· 디바이스 : 아두이노 우노 보드
· 센서 : 초음파센서(HC-SR04) :
· 사용 장비 : 서보모터 hs-311, RGB 3색 LED

4. 단계별 제작 과정
4.1. Paper Prototype

제작 계획

· 작품 기능 구현
· 외부 프레임 설계
· 3D 프린팅
· 외부 프레임 결합
· 완성품 테스트
· 외부 전원 연결

4.2. 외부 프레임 설계
프레임 Paper Prototype

3D Printing

3D 프린터 출력물

외부 프레임 결합

5. 참고문헌
· 한 권으로 끝내는 아두이노 입문 + 실전(종합편)
· https://www.youtube.com/watch?v=h7yyw6p_tZk&t=1s

6. 회로도

7. Arduino 소스코드

#include
Servo servo;
// 각 핀 번호 설정
int value=0;
int echo1 = 8;
int trig1 = 9;
int echo2 = 10;
int trig2 = 11;
int red=4;
int green=3;
// 각 핀의 입출력 설정
void setup() {
Serial.begin(9600);
pinMode(trig1, OUTPUT);
pinMode(echo1, INPUT);
pinMode(trig2, OUTPUT);
pinMode(echo2, INPUT);
pinMode(red,OUTPUT);
pinMode(green,OUTPUT);
servo.attach(7);
}

void loop() {
// 1번 초음파센서에서 초음파 발사 후 초음파가 다시 돌아오는데 걸리는 시간 저장
digitalWrite(trig1, LOW);
digitalWrite(echo1, LOW);
delayMicroseconds(2);
digitalWrite(trig1, HIGH);
delayMicroseconds(10);
digitalWrite(trig1, LOW);
unsigned long duration1 = pulseIn(echo1, HIGH);
// 2번 초음파센서에서 초음파 발사 후 초음파가 다시 돌아오는데 걸리는 시간 저장
digitalWrite(trig2, LOW);
digitalWrite(echo2, LOW);
delayMicroseconds(2);
digitalWrite(trig2, HIGH);
delayMicroseconds(10);
digitalWrite(trig2, LOW);
unsigned long duration2 = pulseIn(echo2, HIGH);
// 초음파를 발산한 후 다시 돌아온 시간을 가지고 거리 측정
float distance1 = ((float)(340 * duration1) / 10000) / 2;
float distance2 = ((float)(340 * duration2) / 10000) / 2;

// 1번 초음파센서로 측정한 거리가 13cm미만일 경우 (쓰레기통에 근접하는 물체가 감지 될 경우)
if(distance1<13) // 쓰레기통의 문을 연다
{
for(;value>=0;value -=2)
{
servo.write(value);
delay(10);
}
delay(3000); // 문이 열린 후 3초의 지연시간을 준다
}else // 아닐 경우
{
for(;value<=100;value +=2) // 쓰레기통의 문이 닫힌다
{
servo.write(value);
delay(10);
}
}
// 2번 초음파센서로 측정한 거리가 9.5cm초과일 경우(쓰레기통 안의 내용물이 다 찼을 경우)
if(distance2<9.5)
{
// LED 빨간불 ON
digitalWrite(green,HIGH);
digitalWrite(red,LOW);
}
else // 아닐 경우
{
// LED 초록불 ON
digitalWrite(green,LOW);
digitalWrite(red,HIGH);
}
// 측정된 거리 값을 시리얼 모니터에 출력
Serial.print(“1 : “);
Serial.print(distance1);
Serial.print(“cm “);
Serial.print(“2 : “);
Serial.print(distance2);
Serial.println(“cm”);
delay(100);
}

[65호]AI-Based Guide Robot System for the Blind

디바이스마트 매거진 — Thu, 22 Apr 2021 00:00:17 +0000

2020 ICT 융합 프로젝트 공모전 장려상

AI-Based Guide Robot System for the Blind

글 | 동양미래대학교 김선우, 김문, 김재아, 최대원

1. 심사평
칩센 개발이 필요한 이유와 사전 정보에 대한 정리가 매우 깔끔하게 되어 있어 목표와 필요한 이유에 대하여 쉽게 이해가 됩니다. AI와 여러 환경에 대응이 가능할 무한궤도 구동 방안 등이 포함되어 있어 작품에 대한 사용자 편의성 또한 충분히 고려된 듯 합니다. 다만 이미 서비스가 제공되고 있는 AI 플래폼과 정형화된 물체(객체)만을 파악하는 형태로는 실생활의 변수를 모두 포함할 수 없다는 점은 고려되어야 할 것으로 보입니다. 이는 차량 ADAS 시스템 또는 무인 자동차 솔루션 조차도 아직도 완벽하지 않은 이유와 동일한 내용으로 볼 수 있습니다. 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 여러 기능 측면에 대한 심도 깊은 연구가 함께 진행되어야 할 것으로 보입니다. 최종 작품이 완성되지 않은 것으로 보여 작품 완성도의 배점 부분이 아쉽습니다.
펌테크 아이디어와 창의성을 갖춘 작품이라고 생각이 듭니다. 단 제출된 보고서 내용을 감안하자면 작품에 대한 기획의도는 우수하다고 생각되지만 계획에 대비해서 출품작의 일부 진행과정은 확인이되나 최종적인 완성도를 구체적으로 확인할 수가 없었습니다
위드로봇 수행한 내용에 비해 보고서 내용이 빈약합니다. 보고서가 좀 더 충실하면 좋은 점수를 받을 수 있었습니다.

2. 작품 개요
2.1. 기술개발 필요성
2.1.1. 사회적 문제
현재 대한민국에서 활동하고 있는 시각장애인 안내견의 수는 약 80마리, 외출할 때 주변 사람이나 보조 기구의 도움이 반드시 필요한 5급 이상의 장애등급을 판정받은 사람은 약 8만 명으로 안내견 수가 턱없이 부족한 편이다. 안내견 한 마리를 교육하고 훈련을 마치는데 필요한 기간은 약 2년, 훈련 기간 소요되는 비용은 약 1억으로 현실적으로 모든 시각장애인들이 안내견을 분양받는 것은 불가능하다. 또한 시각장애인 안내견을 분양받아도 분양 후에는 안내견을 돌보는 비용을 시각장애인 스스로 감당해야 하기 때문에 현실적으로 어려움을 가지고 있다.

2.2. 기술개발 목표와 내용
2.2.1. 기술개발 과제의 추진 목표
현재 대한민국에 주거하는 시각장애인들의 실외, 실내 활동을 하는 데 있어 제한을 최소화하고 삶의 질 향상을 추구하며 사회의 일원으로서 배제되지 않도록 하는 것을 기술개발 과제의 추진 목표로 한다.

2.2.2. 기술개발 내용
SoftWare
· 카메라를 통해 얻은 영상을 A.I가 내장된 LattePanda Alpha를 통해 약 11가지 객체(장애물) 인지 및 사용자 기준 물체의 방향 알림 역할 수행
· Image Processing, 3축 가속도센서를 사용하여 계단 패턴 분석 및 정확한 계단 및 연석 인지 기능 수행
· 스마트폰 GPS를 이용하여 사용자의 실시간 위치 정보를 Geocoder를 통해 경도와 위도로 변환하여 사용자의 위치를 인지
· 스마트폰에 내장된 GPS의 실시간 위치 정보, Web parsing 기술을 이용한 길 찾기 시스템 구축

HardWare
· Timing Belt Pulley를 이용한 무한궤도 메커니즘 설계를 통한 계단 극복

3. 작품 설명
3.1. 주요 동장 및 특징

3.1.1. S/W
위험 요소 감지 및 음성 안내
· YOLO 알고리즘 기반의 YOLO V3 모델을 구현하여 주변 위험 요소 감지
· 주변 위험 요소 11가지의 위치 파악
웹파싱을 이용한 길 안내
· 네이버 지도 API를 사용하여 웹파싱 기술을 통해 가공하여 길 찾기 기능 구현
· 현재 GPS 위치 변화에 따른 음성 안내
Android studio Application 제작
· 스마트폰을 통해 사용자의 현재 위치, 길 안내, 장애물 인지 등 사용자에게 필요한 정보 제공
· 주변 사람들의 도움을 보다 편리하게 받을 수 있는 UI

상용 웹서버 Firebase를 활용한 데이터 통신
· 스마트폰에 내장되어 있는 GPS 값의 실시간 데이터를 웹서버에 uploading 하여 실시간 길 찾기 기능 구현
· A.I Device인 LattePanda Alpha를 통해 인지한 객체를 TTS(Text to Speech)를 통해 사용자에게 청각 알림

3.1.2. H/W
Main Device
· Raspberry Pi (MCU/MPU), Sensor(3-axis Acceleration, Ultrasonic), Cooling Fan, Speaker(SP-82557S), Timing Belt, Pully, Battery(Lipo 22.2V 5000mAh)
A.I Device
· LattePanda Alpha (MPU), Webcam(Logitech C930e)

3.2. 전체 시스템 구성 및 개발 환경
3.2.1. S/W
A.I
· Webcam을 이용해 촬영 후 LattePanda Alpha에서 연산
· AI YOLO v3 프로그램을 Python으로 구현하여 객체 인식
· LattePanda Alpha가 연산(YOLO v3)결과를 문자열로 재가공 후 Firebase에 결과 출력

Stair Climing
· 3축 가속도센서(3-axis Acceleration) Roll Pitch 값에 따른 로봇의 Motor control
· Image Processing 기반 계단의 pattern 분석 및 정확한 계단 인지

Application Functions
· 사용자 스마트폰에 내장된 GPS기반으로 실시간 사용자 위치(경도, 위도) 수신
· Google STT(Speech to Text)를 사용하여 사용자가 목적지를 음성으로 입력하면 Geocoder를 사용해 위도, 경도로 변환
· Google TTS(Text to Speech)를 사용하여 길 찾기 음성 안내, 장애물 발견 시 위험 요소 음성 안내
· 길 찾기 기능을 수행하기 위한 웹파싱 기능 구현
· ‘다음 맵’API 서비스를 이용하여 스마트폰 디스플레이에 map을 구현

Application UI

· 주변 사람이 한 눈에 보고 도움을 주기 편한 UI로 제작
· 목적지까지의 방향, 실시간 현 위치, 장애물을 디스플레이에 표시하는 심플한 UI

3.2.2. H/W
Harness
· 곡면 modeling을 통해 사용자에게 편안한 그립감을 줄 수 있는 외형 제작

· 3D 프린터(PLA)를 사용해 장시간 들고 있어도 손에 무리가 가지 않도록 무게 최소화

4. 회로도
· 22.2V Lithium Polymer Battery 단일 전원
· Raspberry Pi 3 B+, Latte Panda, SZH-CH076, Fan 총 4개 소자에 공급되며, 각 소자의 정격 전압에 맞게 regulator를 사용

5. 설계도면

6. 소스코드

from sense_hat import SenseHat
import time
import imageprocessing_03 as stair
import MotorController_03 as motor
import cv2
import os
import RPi.GPIO as GPIO

## MOTOR config setting ##

# 모터 상태
STOP = 0
FORWARD = 1
BACKWORD = 2

# 모터 채널
CH1 = 0
CH2 = 1

# PIN 입출력 설정
OUTPUT = 1
INPUT = 0

# PIN 설정
HIGH = 1
LOW = 0

# 실제 핀 정의
#PWM PIN
ENA = 26 #37 pin
ENB = 0 #27 pin

#GPIO PIN
IN1 = 19 #35 pin
IN2 = 13 #33 pin
IN3 = 6 #31 pin
IN4 = 5 #29 pin
SW1 = 17 #13 pin
SW2 = 27 #15 pin
SW3 = 16
SW4 = 20

# 핀 설정 함수
def setPinConfig(EN, INA, INB):
GPIO.setup(EN, GPIO.OUT)
GPIO.setup(INA, GPIO.OUT)
GPIO.setup(INB, GPIO.OUT)
# 100khz 로 PWM 동작 시킴
pwm = GPIO.PWM(EN, 100)
# 우선 PWM 멈춤.
pwm.start(0)
return pwm

# 스위치 핀 함수
def setPinSwitch(SW1, SW2, SW3, SW4) :
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setup(SW1,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)
GPIO.setup(SW2,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)
GPIO.setup(SW3,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)
GPIO.setup(SW4,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)

# 모터 제어 함수
def setMotorContorl(pwm, INA, INB, speed, stat):

#모터 속도 제어 PWM
pwm.ChangeDutyCycle(speed)

if stat == FORWARD:
GPIO.output(INA, HIGH)
GPIO.output(INB, LOW)

#뒤로
elif stat == BACKWORD:
GPIO.output(INA, LOW)
GPIO.output(INB, HIGH)

#정지
elif stat == STOP:
GPIO.output(INA, LOW)
GPIO.output(INB, LOW)
# 모터 제어함수 간단하게 사용하기 위해 한번더 래핑(감쌈)
def setMotor(ch, speed, stat):
if ch == CH1:
#pwmA는 핀 설정 후 pwm 핸들을 리턴 받은 값이다.
setMotorContorl(pwmA, IN1, IN2, speed, stat)
else:
#pwmB는 핀 설정 후 pwm 핸들을 리턴 받은 값이다.
setMotorContorl(pwmB, IN3, IN4, speed, stat)

def RC():
if GPIO.input(SW1) == 0 : #forward

SPEED = 12 #LEFT MOTOR
SPEED1 = 12
setMotor(CH1, SPEED, FORWARD)
setMotor(CH2, SPEED1, BACKWORD)
print(“forward”)

elif GPIO.input(SW2) == 0 : #back

SPEED = 12 #LEFT MOTOR
SPEED1 = 12
setMotor(CH1, SPEED, BACKWORD)
setMotor(CH2, SPEED1, FORWARD)
print(“back”)

elif GPIO.input(SW3) == 0 : #LEFT
SPEED = 1 #LEFT MOTOR
SPEED1 = 15
setMotor(CH1, SPEED, FORWARD)
setMotor(CH2, SPEED1, BACKWORD)
print(“here”)
print(“left”)

elif GPIO.input(SW4) == 0 : #right
SPEED = 15 #LEFT MOTOR
SPEED1 = 1
setMotor(CH1, SPEED, FORWARD)
setMotor(CH2, SPEED1, BACKWORD)
print(“right”)

else :
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 0, STOP)
print(“stop”)

###########################

def stair_detection():
while True:
print(‘in rc’)
RC() #..
i = 0
while i < 50 :
sense.get_orientation_degrees()['pitch'] i = i + 1

if stair_threshold <= sense.get_orientation_degrees()['pitch']:
print(“up stair”)
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 0, STOP)
os.system(“sudo service uv4l_raspicam restart”)
os.system(“sudo dd if=/dev/video0 of=image.png bs=11M count=1″)

return stair.stair_detection()

elif sense.get_orientation_degrees()['pitch'] <= -stair_threshold :
print(“down stair”)
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 0, STOP)
os.system(“sudo service uv4l_raspicam restart”)
# down stair sound

return ‘down’
if __name__ == “__main__” :
os.system(“sudo service uv4l_raspicam restart”)
sense = SenseHat()
stair_threshold = 15 # …
roll_threshold = 10 #

# GPIO 모드 설정
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

#모터 핀 설정
#핀 설정후 PWM 핸들 얻어옴
pwmA = setPinConfig(ENA, IN1, IN2)
pwmB = setPinConfig(ENB, IN3, IN4)
setPinSwitch(SW1, SW2, SW3, SW4)

SPEED = 12
SPEED1 = 12

while True:
print(” ##### program start ##### “)

detection = stair_detection()

if detection == True: #up stair

print(‘up stair’)
#up stair sound mp3
while sense.get_orientation_degrees()['pitch'] > 3 :

if sense.get_orientation_degrees()['roll'] > roll_threshold:
setMotor(CH1, 10, FORWARD)
setMotor(CH2, 0, STOP)
print(‘left move’)

elif sense.get_orientation_degrees()['roll'] < -roll_threshold:
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 10, BACKWORD)
print(‘rigth move’)
elif -roll_threshold < sense.get_orientation_degrees()['roll'] < roll_threshold:
setMotor(CH1, 13, FORWARD)
setMotor(CH2, 13, BACKWORD)
print(‘straight’)

elif detection == ‘down’ :

print(‘down stair’)
while sense.get_orientation_degrees()['pitch'] < -3 :

if sense.get_orientation_degrees()['roll'] > roll_threshold:
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 13, BACKWORD)
print(‘right move’)

elif sense.get_orientation_degrees()['roll'] < -roll_threshold:
setMotor(CH1, 13, FORWARD)
setMotor(CH2, 0, STOP)
print(‘left move’)
elif -roll_threshold < sense.get_orientation_degrees()['roll'] < roll_threshold:
setMotor(CH1, 10, FORWARD)
setMotor(CH2, 10, BACKWORD)
print(‘straight’)

elif detection == False : #wall or 1 stair

print(“wall”)
setMotor(CH1, 0, STOP)
setMotor(CH2, 0, STOP)

GPIO.cleanup()

6. 완성이미지

7. 참고문헌
· 김윤구 김진욱 논문「도심지형 최적주행을 위한 휠·무한궤도 하이브리드형 모바일 로봇 플랫폼 및 메커니즘」, 로봇학회 논문지 제5권 제3호, 2010
· 박동일 임성균 곽윤근 논문「계단등반을 위한 가변형 단일 트랙 메커니즘 해석」, 대한기계학회 춘추학술대회, 2005.5
· 김의중 저「인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문」, 위키북스, 2016
· 알 스웨이가트 저, 트랜지스터팩토리 역「파이썬프로그래밍으로 지루한 작업 자동화하기」, 스포트라잇북, 2013
· Sam Abrahams Danijar Hafner Erik Erwitt Ariel Scarpinelli 공저, 정기철 역「엣지있게 설명한 텐서플로우」홍콩과학출판사, 2017
· 아담 스트라우드 저, 오세봉 김기환 역 「안드로이드 데이터베이스」, 에이콘, 2017
· http://kpat.kipris.or.kr/kpat/biblioa.do?method=biblioFrame (특허청에 등재된 유사 기술 검색)

[44호]smart industry, smart life! 2017 로보월드!

디바이스마트 매거진 — Fri, 22 Sep 2017 00:00:13 +0000

올해로 12회째를 맞이한 2017 로보월드는 최첨단 로봇 기술을 한 자리에서 확인할 수 있는 국내 최대 로봇 전시회로, 9월13일부터 16일까지 4일간 일산 킨텍스에서 개최됐다.
‘산업통상자원부’가 주최하고 ‘한국로봇산업협회’, ‘한국로봇산업진흥원’, ‘제어로봇시스템학회’가 주관했으며, 25개국의 230개 업체가 참가했다. 480여 개의 부스가 운영된 이번 전시회는 ‘스마트 인더스트리, 스마트 라이프!(Smart Industry, Smart Life!)’를 주제로 산업·제조업용 로봇에서부터 로봇부품, 스마트팩토리(협동로봇), 스마트제조, 3D프린터, 서비스용 로봇, 스마트카, 드론, VR/AR 등 4차 산업혁명의 주역인 제품들이 전시되었으며, 로봇전시회인 국제로봇산업대전, 경진대회인 국제로봇콘테스트, 콘퍼런스인 국제로봇기술포럼, 로봇보급사업 제품시연회인 로봇빅쇼 등 행사로 꾸며졌다.

이번 전시회에는 국내외 5개국 18개 업체들이 협동로봇을 전시한다. 한화테크윈, 두산로보틱스 등 대기업들이 협동로봇을 출품, 로봇사업 진출을 본격화했으며 유니버설로봇, 리씽크로보틱스, 콴타그룹, 스모키로보틱스 등 해외 협동로봇기업들이 참가해 세계 로봇 시장 트렌드를 제시했다.

국내 최초 교육용 로봇 기업인 ‘로보로보’는 올해 다양한 제품들을 선보였다. 로보로보는 교육용 로봇, 드론, 교구 및 코딩전용 소프트웨어를 보유하고 있으며, 체계적인 학습을 위한 종합 커리큘럼, 전문적인 교사 양성 시스템을 운영하고 있다.

주요 상품인 로보키즈 시리즈를 비롯해 유아용 코딩로봇 ‘유아로’, 코딩전용 교구 ’코딩스토리’, 독자적인 기술로 개발한 휴머노이드로봇 ‘로맨보’ 등을 전시했다.
신제품 ‘로맨보’는 모듈로 이루어진 프로세서를 기반으로 한 차별화된 코딩 프로그램으로, 누구나 쉽게 코딩에 접근하여 사용자가 로봇과 가까워질 수 있는 최적의 환경을 제공한다. 또한 다양한 교육 컨텐츠와 미션을 수행하는 과정을 통해 창의적 사고력과 문제 해결 능력을 키울 수 있다는 것도 큰 장점이다. 로맨보는 경량 알루미늄으로 제작되어 무게는 가볍고 강도는 높으며, 노이즈에 강한 RS-485 통신 방식으로 끊김없는 편리한 조작이 가능하다. 더하여 GUI 기반의 소프트웨어를 제공하여 모션만들기, 모션편집, 모터설정, 제어기능, 리모컨기능 등을 쉽고 간단하게 코딩할 수 있다.

로보로보는 국내 최고의 교육용 로봇 브랜드를 목표로 중국시장에서는 이미 성공적인 사업 성과를 내고 있으며, 북미, 유럽, 중동, 동남아 등으로 진출을 확대중이다.

청소 로봇, 교육 로봇, 가정용 로봇과 IoT 물류배송 관련 로봇 등을 개발,연구하며 서비스 로봇의 대표주자로 입지를 굳히고 있는 ‘유진로봇’은 청소로봇과 영화캐릭터의 콜라보로 관람객들의 시선을 사로잡았다. 주력 제품인 ‘아이클레보 오메가’ 청소로봇과 키덜트를 대상으로 출시한 ‘아이클레보-아이언맨’과 ‘아이클레보-스타워즈’ 청소로봇도 함께 선보이며 성능을 자랑했다.

아이클레보 오메가는 프리미엄 로봇 청소기로 10년 이상 사용 가능한 BLDC(Brushless DC) 모터를 탑재해 기존 제품 대비 110배 강해진 흡입력을 자랑하며 흡입구와 블레이드의 구조를 혁신적으로 업그레이드하여 머리카락, 반려 동물 털이 브러시에 감기는 현상을 줄여서 유지 관리가 매우 편리하다. 또한 먼지가 많은 곳은 스스로 감지하여 자체적으로 흡입력을 높이고, 자동적으로 주행패턴을 변경하여 한번 더 청소한다. 카펫 위에서는 터보 모드로 바뀌어 더 강하게 먼지를 흡입하여 쾌적한 환경을 만들어 준다. 콜라보 제품 ‘아이언맨’과 ‘스타워즈’는 디자인과 성능을 고루 갖춘 로봇청소기로 모바일 어플리케이션을 이용하여 작동과 예약 청소를 쉽고 간편하게 설정할 수 있으며, 청소하는 상황에 따라 나오는 다양한 사운드와 컬러 LED로 생생한 움직임을 경험해 볼 수 있다. 또한 카메라 매핑 기술을 이용하여 내장된 카메라는 초당 20프레임을 촬영하여 정확한 공간 분석으로 가장 효율적인 동선을 계산하여 실내 공간을 구석구석 빠짐없이 청소한다.
아이클레보는 네트워크형 지능 로봇을 지속적으로 개발, 연구하고 있으며 청소로봇 이외에도 대화형 로봇, 서빙 로봇, 가정용 로봇, 산업용 로봇 등 차츰 다양한 로봇 제품군을 구성하며 성장하고 있다.

첨단 정보통신 전문기업 아이티즈에서는 ‘VOLTERA’의 PCB프린터를 소개했다. 이 제품은 기존 방식의 오래걸리고 비싼 PCB 제조과정을 단 2시간 이내로 끝낼수 있게 했다. 특히 기존 PCB가공기 대비 가격, 공정시간, 안전성(유해물질) 등 모든 부분에 월등하며, 제작의 여러 단계 공정을 거치지 않고 한 번의 인쇄로 제작이 가능하다. 또한 가이드 동영상을 통해 누구나 쉽게 PCB프린터를 조작할 수 있으며, PCB가공기, SMT 등 유해물질 제거를 위한 추가 설비가 필요없다.

이 제품은 또한 소프트웨어를 통해 작업의 진행상황을 관찰하고 프린터상태를 LED로 확인할 수 있어 안전한 작업이 가능하고 작고 가벼워 설치와 작업이 편리하다.
프린터의 작업 과정은 회로 프린팅(설계도 확인, 회로 프린팅, 회로 경화, PCB완성, 절연물질 제거)과 솔더 프린팅(SMD 레이어, 위치 및 센터 검증, 솔더 실장, 부품 실장, 솔더 경화, 제품테스트)으로 이루어지며, 정밀한 스테핑 모터와 센서를 이용하여 복잡한 회로까지 문제없이 인쇄할 수 있다. 또한 사용하기 쉬운 PCB 프린터 소프트웨어를 통해 프린팅의 각 단계를 보다 손쉽고 순차적으로 진행해볼 수 있다.

항공기 엔진, 자동화로봇을 개발·생산하는 ‘한화테크윈’은 한화만의 상징적인 주황색의 문구를 이용하여 협동로봇인 ‘HCR’ 시리즈를 이용한 기계의 쉬운 조작법, 효율성, 안전성, 3가지와 공장자동화를 설명하며 전시회를 진행하였다. 이번 전시회에서는 가장 먼저 출시한 ‘HCR-5’ 제품을 중점으로 제품의 다양한 기능을 선보였다. HCR-5는 6축 다관절 로봇으로 작업 반경 915mm, 반복정밀 0.01m, 가반 중량 5kg으로 손쉬운 공장자동화가 가능한 것이 큰 장점이다. 한 층 작은크기인 ‘HCR-3’과 한층 큰 크기인 ‘HCR-12’제품은 곧 출시될 예정이다.

HCR시리즈는 플러그 앤 플레이 방식으로 사용이 가능하여 별도의 연결 부품없이 바로 부착이 가능하며, Vision System으로 효율적인 공장자동화를 실현했다. 또한 아이콘 및 타임라인 기반 프로그래밍 UI와 3D 시뮬레이션으로 작업하며, 사전확인 및 실시간 모니터링이 가능해 쉬운 시스템 구조를 자랑한다. 따라서 초보자도 반나절만 교육받으면 프로그래밍을 할 수 있다고 업체는 설명했다. 특히 하나의 제어기, 하나의 티칭팬던트로 2개의 로봇이 독립적으로 운영되어 효율성이 높으며 초기 투자비의 절감을 기대할 수 있다. 로봇의 중량은 약 20Kg으로 별도의 도구없이 쉽게 설치가 가능하며 풋프린트 150mm로 좁은 공간에 설치가 가능하다(HCR-5) 또한 기존 생산 라인 변경없이 추가적으로 설치가 가능하며, EtherCAT 채용으로 주변장치 연결이 용이하다.

마지막으로 HCR시리즈는 안전성이 매우 뛰어나다는 장점이 있는데 충돌감지시 구동이 정지되며, 정지 시 충격 상쇄로 2차 사고를 예방할 수 있다. 가상 안전 경계망을 설정해 충돌을 사전 감지·회피하며, 협동로봇 안전 규정 ISO13849 PL-2등급을 획득하여 로봇 바로 옆에서 작업을 해도 안전하다. 또한 위험한 환경에서의 작업을 로봇이 대신하여 안전성을 크게 확보할 수 있다.

임베디드 솔루션 전문기업인 한컴MDS(구, MDS테크놀로지)는 이번 전시회에서 로봇 AI 서비스 서버 플랫폼(RSSP, Robot AI Service Server Platform)을 처음 선보여 관람객들의 눈길을 끌었다. 로봇 AI 서비스 서버 플랫폼은 여러 기종의 서비스 로봇을 제어하고, 로봇용 콘텐츠를 사용자가 쉽게 작성 및 배포할 수 있는 플랫폼이다. 이를 통해 안내, 홍보/광고, 경비/안전, 교육, 헬스케어 서비스 등 고객 맞춤형 서비스를 개발할 수 있다.

한컴의 RSSP는 빅데이터 및 다양한 AI연동 기능으로 스스로 학습하고 진화하는 지능형 대화 서비스를 제공하며 주변 환경에 대한 정보를 수집하고 제어할 수 있도록 IoT플랫폼을 연동한다. 또한 고객이 직접 서비스 시나리오를 구현하고 재생할 수 있도록 로봇 콘텐츠 에디터를 제공하며 로봇 변경 시에도 동일한 콘텐츠를 사용할 수 있도록 앱스트리밍 서버를 연동할 수 있는 뛰어난 기능을 자랑한다.

한컴MDS 로봇의 활용분야 또한 다양하다. 장소, 제품, 서비스 안내 및 주문기능과 방문객이 자주 질문하는 내용을 답변해주는 안내 서비스와 사진 인화 및 쿠폰 인쇄기능을 통해 홍보 및 광고의 용도로 활용할 수 있으며 어린 아이들과 다양한 언어로 대화하는 교육형, 노인들의 치매예방, 건강관리 등 헬스케어까지 넓은 분야에서 사용이 가능하다.
특히 한컴MDS는 다가오는 평창 동계올림픽에서도 방문한 외국인들의 통역과 안내를 담당하며 활약할 예정이며, 올해 홍보/안내 서비스 로봇을 시작으로 플랫폼의 기능을 점차 고도화하고 서비스 영역을 확대해 나갈 계획이라고 전했다.
드론, 사물인터넷, 스마트자동차 등 코딩 교육용 교구를 전문적으로 제조/판매하며 성장해 나가고 있는 ‘다두블럭’에서는 레고 스타일의 블록형 제품을 전시하고 소개하며 관람객들에게 관심을 이끌었다.

다두블럭은 스스로 만들고 코딩하여 움직이는 코딩 교육용 키트인 ‘스타트 키트’와 ‘자동차 키트’를 중심으로 드론, 아두이노 키트, 사물 인터넷 키트 등을 소개했다.
스타트 키트는 모듈 형태로 부품을 조립하여 손쉽게 창의적인 작품을 만들 수 있게 도와주며 조립과 분해가 용이해 재사용이 가능하며 장기적인 학습에 적합하다. 자동차 키트는 자동차 형태의 키트로 움직이고, 조종이 가능하다. 또한 PC와 무선으로 연결되어 엔트리 프로그램에서 선 없이 코딩할 수 있어 편리하다. 두 제품 모두 엔트리, 스크래치, 파이썬, 아두이노 프로그램과 호환이 되어 센서, 자동차 등을 손쉽게 만들어볼 수 있다.

다두블럭에서는 ‘ARM Cortex-M4(F303K8)’를 사용한 드론으로 mbed 개발환경을 무료로 지원하여 구축하기 쉬운 ‘Cortex-M4 드론’도 소개했다. 이 제품은 드론 심화교육에 적합하며, 드론에 사용하는 다양한 기능 및 알고리즘을 프로그램적으로 접근해 볼 수 있다. 일반적은 드론을 조종하며 즐기는 것과 더하여 블루투스 통신, 가속도 자이로 센서를 이해하고 테스트하며 2중 PID 알고리즘에 대해 배워 볼 수 있는 제품이다.

이처럼 다두블럭은 성별, 연령에 크게 관계없이 코딩을 통해 스스로 다양한 창작작품을 만들 수 있다. 또한 각 교육별로 PPT가 제공되며, 사용자의 요청에 따라 교육프로그램을 조절할 수 있다.

‘두산로보틱스’는 자체 기술로 개발한 ‘작업자와의 협업을 위한 최적의 파트너’ 협동로봇 4개 모델(M0609, M1509, M1013, M0617)을 전시회에 처음 공개해 관람객들의 큰 관심을 끌었다.
4개의 협동로봇은 ‘Controller’, ‘Teach Pendant’와 함께 구성을 이루며 작동을 원활히 도와준다. Controller는 완벽하고 안정적인 로봇 컨트롤을 지원하는 최고 수준의 제어 플랫폼으로 혁신적인 모션 컨트롤 알고리즘과 로봇 랭귀지를 통해 토크센서 성능을 극대화 시키며 최신 통신기술(Ethernet, WiFi, Serial … )이 모두 지원되어 각종 자동화 설비 및 주변기기와 쉽게 인터페이스가 가능하다. Teach Pendant는 정전식 터치 방식을 통해 월등한 사용감과 뛰어난 해상도 제공, 가볍고 편안한 그립의 디자인을 통해 사용자 피로도를 최소화 시킨다. 또한 그래픽 기반의 커뮤니케이션을 통한 직관적인 사용성을 구현하였으며 Intutive Card View를 통한 로봇관련 작업환경 정보를 한눈에 확인해 볼 수 있는 장점이 있다.

로봇의 핵심이라고 할 수 있는 ‘Arm’은 업계 최고 수준의 Force Sensitivity와 충돌 민감도를 갖춘 6축 다관절 로봇으로, 토크 센서를 탑재하여 뛰어난 안전성을 확보하며 힘 제어를 통해 다양한 정밀작업이 가능하다. 또한 다양한 가반중량과 작업반경으로 사용자 필요에 따른 최적의 협동로봇 자동화 솔루션을 제공한다.
두산로보틱스의 협동로봇은 다양한 장점들이 돋보이는데 우선 5개의 버튼을 통해 각종 티칭모드 좌표저장이 가능하다. 또한 로봇 컨트롤러를 탑재하여 로봇 전문가가 아닌 사용자들도 설치와 프로그래밍할 수 있게 구현됐으며 현장에서 자유로운 이동 및 재배치가 가능해 편리하다. 이 외에 토크센서 기반의 정밀한 감지력과 월등한 안정성, 세밀한 힘 제어를 통한 고난이도의 작업수행, 견고한 플랫폼 위에 구축된 고도의 제어 알고리즘, 스마트 기기의 직관적 사용성 그대로의 로봇 프로그래밍등 뛰어난 기술력을 바탕으로 공장 자동화에 제약이 있었던 부문에서 활용도가 높을 것으로 전망된다.

‘퓨처 로봇’은 이번 전시회를 통해 디지털, 스마트 광고 서비스를 넘어 로봇 광고 추세로까지 변화하고 있다는 점을 보여주었다. 광고 서비스 로봇 ‘FURo-D’는 광고, 정보, 주문, 엔터테인먼트, 이벤트, 보안 등 여러가지 기능을 지니고 있으며, 약 8개 이상의 언어를 인식할 수 있어 필요한 언어를 선택하게 되면 그 언어로 사람들과 대화를 하며 홍보 및 안내 서비스를 진행한다. 또한 주문과 결제, 영수증까지 프린팅하는 기능이 내장되어 있고 원격조정 및 스마트폰이나 PC로 모니터링까지 할 수 있다.

특히 FURo-D는 HRI서비스 엔진(인공지능)으로 사용자 의도를 인식하며 다양한 감정표현, 표정 변화, 립싱크표현, 몸짓 표현 등이 가능하다. 32인치의 커다란 스크린 바로 위에는 사람들의 몸짓을 감지, 인식할 수 있는 키넥트 센서가 있으며 아래 부분에는 초음파 장애물 감지 센서가 있다. 로봇 바닥에는 구동바퀴가 달려있어 이동 시에도 편하게 이동할 수 있으며 영수증이 나오는 출력부에는 바코드 스캐너, 포토 프린터까지 같이 이용할 수 있도록 설치되어 있다. 운영체제는 Windows7이고 내부에 교류 충전기가 있으며, 교환 가능한 배터리도 있어서 작동시간 또한 충분하다.

기계와 전자의 복합적 기술과 노하우로 제품을 자체적으로 제조하는 ‘메카인더스트리’에서는 이번 전시회에 초대형 선풍기인 BARAN 서큘레어터 ‘BARAM-1000’을 전시했다.
BARAM-1000은 다른 대형 선풍기와 비슷하게 보이지만 내구성, 효율성, 안전성 등에서 큰 강점을 가지고 있다. 크고 넓은 6개의 33인치 유선형 강철 블레이드가 한 번에 대량의 바람을 모아주고,

고정된 날의 각도가 모아진 바람을 방사형으로 밀어내 시원한 바람이 공간을 가득히 채워준다. 또한 전면의 촘촘한 망이 바람의 촉감을 부드럽게 하여 자연스러운 느낌을 받게 된다. 보통 일반 에어컨이나 선풍기는 근처만 시원하고 구석진 곳은 영향을 주지 못하지만, BARAM-1000은 풍부하고 시원한 바람이 방사형으로 넓은 공간을 감싸듯 퍼져 골고루 보내주기 때문에 실내공기를 정화시켜주고 온도를 일정하게 유지시켜준다.

외피, 내피, 블레이드까지 모두 강철로 구성된 고강도 제품으로 내구성이 뛰어나며, 모터벨트 방식을 이용해 조용한 실내공간에서도 소음이 거의 들리지 않는 저소음 제품이다. 또한 인버터를 내장해 입력전원 대비 출력효율성을 높여 일반 에어컨보다 전력 소모는 약 1/7 수준에 그친다. 이는 데스크톱 컴퓨터 1대의 소비전력과 같다.
BARAM-1000는 산업현장, 농공단지, 야외 행사장, 중대형 식당, 사무실 등 에어컨 효율 보조용으로 사용할수 있다.

3D 프린터, 3D 스캐너 등의 축적된 기술적 노하우로 고객들에게 최적화된 3D 솔루션을 제공하고 있는 ‘씨이피테크’에서는 CJP(Color Jet Printing) 3D 프린터를 시연했다.
CJP는 하프토닝 및 드롭포복셀 기술을 사용하여 다양한 사진처럼 실제적인 3D 모델을 구현하기 위한 기능을 제공하는 유일한 3D 프린팅 기술이다. 통신, 의료, 산업, 교육, 예술 등 여러 방면에서 활용되며 사용자의 디자인을 돋보이게 한다. 특히 의료용 3D 모델은 수술시간을 절감하고 환자와 의사 간 의사소통 효과를 높여주며 환자의 결과를 개선한다.
CJP는 제품 디자인의 모양, 느낌 및 스타일을 향상시키기 위해 페인트 없이 품 CMKY기능을 사용하여 고해상도의 사진처럼 실제적인 컬러 모델을 제작한다. 다양한 프린트 헤드를 사용하면서 그라디어트도 포함해 더욱 정확하고 일관된 최고의 컬러를 제공한다. 또한 며칠이 아닌 단 몇 시간만에 모델을 제작할 수 있는 빠른 프린트 속도를 제공하므로, 같은 시간 내에 여러 번의 반복이 가능하고 대규모의 모델도 신속하게 제작할 수 있다.

‘ProJet x60’ 시리즈는 높은 신뢰성과 합리적인 가격을 제공하는 CJP기술을 사용하여 경쟁 기술보다 훨씬 낮은 비용에 프린팅을 가능하게 하였다. 서포트가 필요없으며 사용하지 않은 코어재료를 재활용하므로 재료낭비를 줄이고 마감처리 시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다.

전자부품연구원(KETI)은 국내 최초 딥러닝 학습을 통해 구현한 일반 물류 및 공장 물류용 빈피킹(bin-picking) 기술인 “인공지능 기반 로봇 매니퓰레이터 기술”을 선보였다. 이번 전시회에 출품한 기술은 인공지능, 로봇비전, 로봇제어 등이며 각각의 담당자들이 관람객들에게 제품의 기술을 소개하였다.

‘인공지능 기반 로봇 물체 피킹(bin-picking) 기술’은 스마트 공장 및 제조 현장에 적용할 수 있도록 시뮬레이터와 실작업 데이터를 혼합하여 빅데이터를 구성하고, 기계학습 및 딥러닝 기반의 빅데이터 학습 기술을 개발하여 다수, 다종의 비정형 작업대상물을 인식한다. 단일 물품은 물론 다종 물체가 혼재된 상태의 물체를 정확히 선별하여 수집이 가능하며, 기존 진공흡착 방식보다 잡기 어려운 물체를 집을 수 있으며 진공흡착 방식 툴장착도 가능하다. 이러한 기술은 공장 물류 및 일반 물류 자동화에 응용할 수 있다.

‘로봇 비전’ 기술로는 실시간으로 객체 인식 및 추적기술을 SW로 구현하고 높은 복잡도를 가진 알고리즘을 전용 H/W로 구현하는 기술과 360도 촬영이 가능한 ‘All Around View’카메라 기술 등을 선보였다.

‘로봇제어’의 기술은 “한국형 표준지향 개방형 모션제어 시스템”으로 국제 표준인 IEC 61131-3을 만족하는 통합개발환경, OPC UA, HMI모듈로 이루어지며, 이를 기반으로 동작하도록 GMC H/W 및 모션 제어 라이브러리 구조로 구성되고, 산업용 고속 네트워크 프로토콜 마스터 스택으로 연결되어 제어하는 기술이다. 한국형 표준을 제공함으로써 자동제어 및 생산자동화기기 시장에서의 외국산 제품의 시장 독점지배구조 개선이 가능하며 전반적인 공장 자동화 시스템의 개발로 응용이 가능하다. 이번에 개발된 빈피킹 기술은 가격대비 성능을 만족하는 솔루션이 될 수 있으며 인력난을 극복하는 좋은 해결방법이 되기를 기대할 수 있다. 또한 물류 이송 및 가사지원 서비스 로봇에 적용될 수 있는 핵심 기술이어서 최근 기술적 발전을 보인 인공지능 기술을 융합하여, 근시일 내에 상용화될 가능성이 높다.

2017 로보월드는 제조업용로봇, 로봇부품, 스마트제조, 3D프린팅, 서비스로봇, 스마트응용 및 S/W, 드론산업과 VR·AR컨텐츠 등 전시회들 이외에도 ‘ROBOT BIG SHOW’, ‘국제로봇콘테스트 & R-BIZ 챌린지’, ‘드론특별관’등 다양한 참여기회 및 볼거리로 관람객들을 즐겁게 하였다. 4차 산업혁명은 우리의 삶이 더욱 편하게 되는 긍정적인 면도 있지만, 다양한 분야의 로봇이 등장함으로써 사람들의 일자리가 줄어들게 된다는 부정적인 면도 있다. 하지만 이러한 부정적인 점은 줄이면서 로봇이 크게 성장하는 시대가 오길 바란다.

[39호]2016 로보월드

디바이스마트 매거진 — Fri, 25 Nov 2016 00:38:33 +0000

Lead to the future!

2016 로보월드

글 | 이용동 책임기자 bluelyd@ntrex.co.kr

산업통상자원부가 주최하고 한국로봇산업협회 등 4개 기관이 주관하는 ‘2016 로보월드(ROBOT WORLD 2016)’가 일산 킨텍스에서 10월 12일부터 16일까지 5일간 열렸다. 지난 2006년 첫 개최 이후 올해로 11회를 맞이한 ‘2016 로보월드’는 ‘미래로 인도’(Lead to the future)라는 주제로 로봇전시회, 경진대회, 홍보관, 컨퍼런스, 무인기 표준화 콩그레스 등이 동시에 진행됐다. 특히 로보월드는 수출상담회를 병행하는 비즈니스 중심 전시회로서 중국·싱가폴·말레이시아 등 신흥국 바이어를 초청했다.

이번 전시회에는 12개국 219개사가 480개 부스에 참가해 제조용·서비스용 로봇, 부품 등이 전시됐다. 또한 함께 진행된 국제로봇컨퍼런스 행사에서는 미국, 벨기에 등 총 7개국, 12명의 연사가 초청돼, 의료·생체·구조·로봇응용 4개 세션 분과로 기술포럼이 열렸고, 무인기 관련 분야에서도 국내외 전문가 25명이 기술활용 전망 등을 발표했다. 또한 중앙정부 6개 및 지자체 4개의 정책 발표, 농업·안전·촬영 등 각 분야별 활용 및 표준을 중심으로 컨퍼런스도 열렸다.

이번 ‘2016 로보월드’에서 처음 구성된 것으로 알려진 ‘의료로봇미래관’은 미래컴퍼니가 국내에서 최초로 개발해 최근 첫 임상시험에 성공한 복강경 수술로봇 ‘레보아이(Revo-i)’, 고영테크놀러지는 뇌 수술로봇의 일종인 DBS(Deep Brain Stimulation) 가이드 로봇, KIST가 비강 수술로봇을 선보여 국내의 우수한 의료로봇 기술을 만나볼 수 있는 자리가 되었다. 또한 현대중공업 부스 관계자는 로봇을 이용하면 사람이 직접 하는 것보다 더 정확하고 안전하게 ‘바늘삽입형 중재시술’을 할 수 있으며, 암과 같은 질병에 있어서 CT 촬영을 할 필요 없이 이 로봇을 이용하면 질병 위치를 정확히 파악할 수 있다고 설명했다.

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관상어 로봇 전문 벤처기업인 주식회사 아이로(대표 오용주)는 세계 최초 비단잉어 로봇의 상용화 버전을 시연했다. 아이로는 이미 한국로봇산업진흥원이 주관하는 ‘2015년 시장 창출형 테스트베드 보급사업’을 진행하면서 대형 관상어 로봇(MIRO-9.0, 53cm) 및 중형 관상어 로봇(MIRO-7.0, 33cm)의 도미 버전을 각각 출시한 바 있다. 이번 전시회에서는 기존 비단잉어의 색감과 특징을 회화적으로 구현한 매화나무 문양(일명 ‘매화 로봇’)을 비롯한 3종의 디자인을 선보였다. 특히 관람객들이 비단잉어 로봇을 통해 살아있는 비단잉어와 흡사한 유영을 감상할 수 있도록 로봇에 새로운 프로그램을 장착하여 실제 물속에서 헤엄치고 다니는 비단잉어 로봇들을 확인할 수 있었다.
한편 관상어 로봇 제조를 넘어서 수중환경에서 가상현실기술 및 증강현실기술 등을 활용한 서비스 영역도 적극 개발할 계획이라고 업체 관계자는 밝혔다.

교육용 로봇 기업 ㈜로보로보는 이번 전시회에서 기존 다양한 로봇 라인과 함께 신제품 2종 유아용 코딩 로봇 ‘유아로(UARO)’와 휴머노이드형 로봇 ‘로맨보(ROMANBO)’를 선보였다. 코딩 로봇 유아로는 미취학 아동을 위한 코딩 교육 로봇으로, ‘만지는 코딩 시스템’이 도입된 제품이다. NFC 무선 통신이 적용된 코딩 블록과 코딩 보드를 이용하여 PC나 스마트기기에 익숙하지 않은 유아들이 완구를 가지고 놀듯이 손쉽게 코딩을 배울 수 있도록 구성되어 있다. 또한 아이들의 학습을 도와주는 교육 활용 콘텐츠를 포함하고 있어 체계적인 학습도 가능하다. 교육용 휴머노이드 로봇 로맨보(ROMANBO)는 이족보행 로봇으로 사람처럼 두 발로 보행이 가능한 로봇 제품이다. 또한 로보로보 GUI 코딩 프로그램인 ‘로직(Rogic)’ 시스템을 접목하여 모션 제작이 전부였던 휴머노이드 로봇에 처음으로 코딩 교육을 접목해 교육과 놀이를 모두 로봇에 집약시켜 한 단계 발전된 로봇으로 로봇 시장에 새로운 도전장을 내밀었다.

‘엠텍’은 창의력 및 두뇌발달에 도움을 주는 블럭장난감 ‘모듈로3’를 선보였다. 모듈로3는 센서, 모터 등을 결합해 구동이 가능하다. 엠텍의 이학용 이사는 “모듈로3는 다양한 형태의 로봇 완구로 응용할 수 있고 교육용으로도 활용될 수 있는 제품”이라고 했다. 특히 이 제품은 모듈로 사용되는 각 도형 사이의 연결고리를 녹말가루 이쑤시개와 유사한 재료인 옥수수 전분 바이오 소재로 만들어 인체에 무해하고, 이를 통해 국내특허 5개와 국제특허 4개를 보유하고 있다. 아이들의 장난감인 만큼, 만지고 입에 넣는 등 유해성 여부가 중요한 부분인데, 이런 면에서 엠텍의 모듈로3는 부모들이 걱정하는 유해성 부분에서 많은 장점을 가지고 있는 제품이다.

기자가 방문한 개막일(12일), 전시회장 한 쪽에서는 오전 10시부터 1시간 동안 ‘로봇의 아버지’로 불리는 로드니 브룩스(매사추세츠공대(MIT) 교수 출신의 로드니 브룩스 리씽크로보틱스 회장 겸 최고기술경영자(CTO))의 기자간담회가 펼쳐졌다. 그는 인공지능 로봇이 인류를 위협할 수 있다는 일각의 우려에 대해 “과도한 생각”이라면서, “로봇이 인간 수준의 인지능력을 갖추려면 500년은 족히 걸릴 것이며, 로봇이 정해진 특정 업무를 잘할 순 있지만, 인간처럼 모든 일을 전체적으로 잘하는 것은 불가능하다”고 말했다. 그는 이어 “사람이 쓰다듬으면 반응을 하는 강아지 모양의 로봇이 있는데 실제로 이 로봇이 쓰다듬는 것을 인지하는 것은 아니다”라면서 “로봇에 너무 많은 기대를 하는 것 역시 실망감을 낳을 수 있으며 기계는 기계로 남는 것이 좋다”고 덧붙였다.

또한 전문 프로그래머가 필요한 산업용 로봇과 달리 간단한 교육을 받으면 현장에서 쉽게 작동할 수 있는 데다가 안전센서가 작동하기 때문에 안전성도 더 뛰어나다는 장점으로 인해 공장 등에서 사람이 하는 일을 대신할 로봇으로서 제조업 분야에서 특히 주목을 받고 있는 ‘협업 로봇’에 대해서도 “선진국은 물론 개발도상국에서도 사람들이 점점 공장에서 일하지 않으려고 하고 인건비도 많이 오르면서 공장에서는 오히려 사람을 구하기 어려운 상황”이라며 “협업 로봇은 사람이 기피하는 부분을 채워주는 보완적인 역할을 할 것”이라고 말해 현재 인간들이 걱정하는 여러 현안에 대해서 ‘걱정할 단계가 아니다’는 종합적인 의견을 피력했다.

국내 업체인 SF태후의 부스는 유난히 남성 관람객들이 많이 북적이는 부스였다. 부스에는 실제 크기가 약 3M에 육박할 정도의 거대한 로봇들이 전시되어 있었다. 그 중에서 블랙이글 T-01 로봇은 사람이 직접 탑승해 조종을 할 수도 있는 유인 로봇이다. 만화영화에나 나올 법한 로봇들이 실제로 부스에 자리잡고 있으니, 어렸을 적부터 건담과 같은 멋진 로봇들에 대한 환상을 가지고 있는 많은 관람객들이 오랜 시간 감상하는 것을 볼 수 있었고, 실제로 구동하는 모습을 시연하지는 않았지만 꽤 디테일이 살아있는 로봇들은 충분히 멋있었고 엄청난 포스를 자랑했다. 업체 관계자는 “SF태후의 로봇은 100% 주문 제작이 이뤄지고, 고객이 원하는 로봇의 기능, 용도, 디자인에 따라 제작 기간과 비용이 달라진다”고 밝혔다.

부천로봇부품산업관에 자리한 IRROBOT은 리니어 서보 엑추에이터 제품(상품코드 : 1290492)과 휴머노이드 로봇(상품코드 : 1324923)을 선보였다. 특히 최근 출시된 휴머노이드 로봇 IRONBOY(IRH-100) 제품은 아두이노 오픈소스 플랫폼 로봇 제품으로, 6축 자이로, 블루투스 모듈, 아두이노 기능을 포함한 올인원 메인보드 기반의 로봇으로, 100개의 기본 모션이 제공/저장되어 있는 스마트폰으로 컨트롤이 가능한 로봇 제품이다. 업체 관계자는 “해박한 전자 지식이 없어도 메인보드인 IRDuino를 제어할 수 있으며, 아두이노와 같은 역할을 하는 보드이기 때문에 C언어를 배우기 위해서도 최적의 솔루션”이라고 설명했다. 일반적으로 다른 휴머노이드 로봇이 100만원이 넘어가는 고가 제품임에 비해, IRONBOY 제품은 80만원대의 가격으로 경쟁력을 확보했다.

한 가지 특이했던 점은, 이번 2016 로보월드에서는 제조용 로봇관을 ‘미성년자 출입 금지’ 또는 ‘Business Only’로 운영했다는 점이다. 제조용 로봇관은 안전사고의 위험이 있어 19세 이하의 출입을 통제한다고 표시되어있고, 해당 로봇관에 입장을 하기 위해서는 좁은 문을 통해야 했으며, 그 과정에서 지정 인원이 관람객의 출입을 통제하였다.

실질적으로 안전사고의 위험을 내포했다고 할 만큼 위험한 장비는 지난 전시회였던 ‘국제정밀자동화기기전’보다 없었음에도, 특별하게 학생들(비지니스 관람객을 제외하면 학생들 말고는 없다)을 통제하는 것이 어떤 큰 메리트가 있는지 기자 개인적으로는 알 길이 없다. 물론 제조업체들의 전시가 결국 기업의 매출이나 발전과 가장 직접적인 연관이 있지만, 신기술을 선보이는 자리라는 의미에서는 자라나는 꿈나무인 학생들에게도 그 기술을, 그것도 전시회에서는 볼 권리가 있지 않나하는 생각이 들어 실질적으로는 사람이 많지 않아 관람이 수월했음에도 약간의 불편한 마음은 지울 수 없었다.

한국과학기술연구원(KIST)에서 개발한 한국 최초의 달 탐사 로봇(한국형 달탐사 로버)은 관람객들의 발길을 붙잡기 충분했다. 1m 길이의 달 탐사 로봇은 4개의 바퀴를 이용해 달 표면을 이동하며 암석을 채취하고 실험장비를 싣고 여러 연구를 보조하는 역할을 한다. 이 로봇은 기존 달 탐사 로버와 차별화된 기구부 메커니즘, 몸체에 구동 모터를 수납하여 효과적인 열 제어 기술 확보 등으로 현재 한국의 달 탐사 관련 로봇의 기술력을 검증하는 데에도 좋은 역할을 해내고 있다.

이 외에도 KIST는 이번 전시회에서 위험 작업 로봇인 Robhaz, Miders와, 메세 수술로봇 등을 선보여 진보되고 다양한 기술들로 선보여 관람객들의 많은 관심을 끌었다.

이번 2016 로보월드를 통해 많은 기업들은 지능정보기술을 적용해 좀 더 똑똑해진 로봇을 선보이며 로봇 기술의 진보를 증명했다. 기존의 단순히 반복되는 동작만 하던 로봇이 학습이 가능해지고 이로 인해 다양하고 스마트한 동작들을 할 수 있게 되면서 로봇의 활용도가 점점 더 높아질 것으로 보인다. 또 로봇 산업이 활기를 띠면서 과거와 비교해 점차 로봇 구매 비용이 낮아지고 있는 로봇 시장의 추세도 엿볼 수 있었다. 수십 만원에 구입 가능한 가정용 로봇들이 나오고 있으며, 의료용 로봇 등 특수 목적용 로봇도 과거 수억 원에서 현재는 수백 만~수천 만원으로 가격이 낮아졌다. 이런 추세로 볼 때, 앞으로는 로봇 구매 비용이 좀 더 낮아지고 활용 범위가 넓어지면서 로봇의 이용이 확산될 것으로 전망하며 관람기를 마친다.

MoonWalker Corexy 직교로봇

디바이스마트 매거진 — Fri, 17 Jul 2015 09:19:18 +0000

엔티렉스의 야심작!!

CoreXY구조의 직교로봇입니다.

기존의 산업용 로봇에 비하여 가격 경쟁력이 뛰어납니다.

구매상담 : 이원영 팀장, 070-7019-1566, richard@ntrex.co.kr

망설이지 마세요! 연락주세요^^

YTN 새 프로그램 “Let’s Make” – 3D 프린터와 로봇을 접목하다

디바이스마트 매거진 — Fri, 19 Jun 2015 06:19:44 +0000

출처 : http://www.rexbot3d.com/notice/33175

안녕하세요~

NTREX RexBot3D 입니다.
2015.06.14 (일)
YTN에서 방영될 예정인 신규 프로그램 Let’s Make 에 RexBot3D가
촬영을 했습니다!

이번 주인공은 ‘로봇앤아이’ 라는
회원수 14,000명의 로봇을 직접 만들거나 만들고 싶은 커뮤니티를 운영중인 고철영 대표님이였습니다.
고쳘영 대표님은 ‘ROBOTA’ 라는 음식점을 운영하면서
음식점에 로봇을 접목시켜 각 지역별로 소모임을 만들어
스터디 모임, 각종 로봇대회를 준비하고
다양한 활동을 하고 3D 프린터를 이용해
직접 설계한 부품으로 로봇을 만들며 정보를 공유하여
실제로 2013, 2014년 창작로봇 대회에서 일반인부 1위를 차지하신 이력이 있습니다.

저희 RexBot3D는 오늘 커뮤니티 회원들을 대상으로
구글 스케치업을 이용한 간단한 제품설계 교육 및
자체 개발한 전용 소프트웨어인 RexBot3DP 프로그램을 이용해
직접 로봇 부품들을 출력하고 조립도 해보았습니다.

커뮤니티 회원분들께서 자신이 직접 설계한 부품을
그 자리에서 직접 출력이 되는것을 보고
신기해하시며 앞으로 3D 프린터의 활용 가능성과
발전 가능성에 대해 이야기도 나누었습니다.

이날 교육에는 방과후 교사분들이 참석을 하셔서
3D 프린터를 방과 후 교육으로 접목해 3D 프린터를 교육하시고 싶어 하셨는데요~
저희 RexBot3D는 인천 재능고등학교와 산학협력을 맺어
매주 교육을 진행하고 있기 때문에
물심양면으로 도움을 드릴 예정입니다^^

자세한 내용은 7월 2일 PM10:00 YTN을 시청해주세요!!!

장애물 극복 및 정찰용 로봇인 AstroBoyS가 뉴스에 소개되었네요^^

NTRexLAB — Mon, 14 Oct 2013 02:02:09 +0000

최근 인천에서는 인천 로봇랜드 착공식이 열렸는데요. 저희 연구소의 로봇도 몇 몇이 전시를 했답니다. 황송스럽게도 메인이벤트에 포함되어서 두 대가 시연을 했네요^^. 그런데 그 장면이 SBS 뉴스에 살짝 노출이 되었답니다. 물론 아주 살짝입니다만^^

장애물 극복 및 정찰용 특수 목적 로봇으로 AstroBoyS라는 프로젝트 이름을 가지고 있습니다.

흠… 요런 사진을 올려서 아나운서분께 죄송하네요^^

플리퍼형 로봇은 계단이나 무너진 건물 더미같은 장애물을 손쉽게 극복하기 위해 고안되었습니다.

그 뒤에 6WD위에 또한 총기와 카메라를 장착해서 적 혹은 타켓을 타격하는 용도이구요.

식전행사에서는 모두 명중시켰는데 정작 본식에서는 이게 진짜총이 아니다보니 약간 미스가 있었어요^^

이번 제품은 플리퍼에 또 궤도를 감은 형태입니다. 이제 몇일후 이 플리퍼형 로봇은 궤도가 있는 형태와 없는 형태가 각각 디바이스마트를 통해 판매를 시작하게 된답니다.

이 모델은 플리퍼에 궤도가 없는 형태인데요. 앞의 카메라는 Tilt를 조절할 수 있도록 되어 있지요.

플리퍼에 궤도가 없는 타입도 이렇게 장애물 극복을 쉽게 할 수 있답니다.

이건 2012년에 실제 제작후 실전 연습도 한 로봇인데요. 위에 장착된것이 무반동 물분사포랍니다.

아주 위력적이더라구요.^^. 나머지는 모두 동영상에서 확인이 가능합니다. 곧 출시될 것이니 다시 상세히 소개하겠습니다.^^ 이제 동영상으로 살짝 감상하세요. 아참 뉴스에서는 아~주 살짝만 소개되었기 때문에(ㅠㅠ) 동영상 뒷부분은 저희가 테스트했던 장면들이 들어가있습니다.