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그림 1은 본 논문에서 다루는 탐사로봇의 전체 시스템 구성 도이다. 원격으로 제어하기 위해 메인 제어 부분인 노트북이 명령어를 보내면 라즈베리파이3은 이 명령어를 수신하여 명령에 맞게 제어하게 된다[9]. 카메라 부분에서는 카메라 영상의 실시간 송수신 및 녹화 캡처 작업을 수행한다. 서보 모터는 부분에서는 두 가지 기능이 있다. 첫 번째 기능으로는 원격 탐사로봇의 방향 제어를 수행하고 두 번째 기능으로는 카메라의 상하 좌우 각도 제어를 수행한다. DC모터 부분에서는 원격 탐사로봇의 메인 동력을 담당한다. DC모터 컨트롤러를 사용하여 전진과 후진을 구현한다. 마지막으로 초음파 센서 부분은 원격 탐사로봇의 앞부분에 장착되어 카메라의 사각 지대를 보완하는 역할을 한다. 따로 조종자가 제어할 필요 없이 자율적으로 알고리즘을 적용해 사각지대에 장애물과의 거리에 따라 속도가 제어되는 안전하게 탐사 할 수 있는 새로운 탐사로봇을 제안하고 구현하였다.

Fig. 1. 
Overall system configuration of the exploration robot in this paper

거리를 감지하는 것은 초음파 센서가 담당하였고 거리값 데이터를 받아와 분석한 후 알고리즘에 따라 제어하는 부분은 라즈베리파이3 기반으로 작업을 추진하였다. 라즈베리파이3에 설치된 기본 OS는 리눅스 기반으로 되어있는 라즈비안을 사용 하였고 코딩 작업 프로그램은 파이썬 2.7 버전을 사용하여 진행 하였다. 또한 거리를 감지하는 부분인 초음파 센서는 라즈베리파이3과 연결되어 파이썬 기반으로 코딩 작업을 통해 거리 데이터 값을 받아올 수 있게끔 구현하였다.

그림 2를 자세히 설명하겠다. 먼저 원격탐사로봇이 작동이 시작되면 초음파 센서는 조종자가 따로 명령어를 줄 필요없이 자율적으로 거리 측정을 시작한다. 그 후 계속해서 거리 데이터 값을 라즈베리파이3이 받고 있는데 본 논문에서 구현한 알고리즘의 조건에 맞는 거리 데이터 값이 수신되면 라즈베리파이3이 파악 후 원격 탐사로봇의 메인동력 담당 부분인 DC모터 컨트롤러에 명령을 주어 자율적으로 속도를 제어하게 된다.

Fig. 2. 
Basic principle of ultrasonic sensor

본 논문에서 제안하는 원격탐사로봇은 초음파 센서를 이용하여 거리 데이터 값을 가져와 본 논문에서 구현한 알고리즘에 맞게 자율적으로 속도를 제어하는 기술을 구현하였다. 그림3을 설명하자면 처음에 라즈베리파이3이 초음파 센서에 거리 측정 명령을 하게 된다. 그 다음 거리 값이 알맞게 들어오는지 확인을 한다. 만약 유효하지 않은 값이 들어오게 되면 다시 처음으로 돌아가 거리를 다시 측정한다. 거리 데이터 값이 유효하게 들어오면 라즈베리파이3이 수신된 거리 데이터 값을 확인 및 파악 하는 작업을 수행한다. 그 후 파악한 거리 데이터 값이 알고리즘의 조건에 맞는지 확인하게 된다. 알고리즘 조건에 맞는 거리 데이터 값이 들어오지 않는다면 다시 알고리즘에 맞는 거리 데이터가 들어오는 확인 작업을 다시 수행한다. 알고리즘 조건에 맞는 거리 데이터 값이 들어오면 원격탐사로봇의 자율 적인 속도제어 부분으로 넘어가고 종료하게 된다.

Fig. 3. 
Output flowchart of ultrasonic sensor

표 1은 본 논문에서 제안하는 거리에 따른 속도제어 알고리즘 조건표를 보기 쉽게 정리해 놓은 것이다. 순서도는 그림 3과 같으며 그림 3에서 설명하는 알고리즘을 자세히 설명한 것은 표 1이다. 먼저 거리 데이터 값을 설명하자면 120cm 초과할 경우에 원격 탐사로봇의 속도는 최대 속도 값인 100으로 고정되어 제어된다. 하지만 초음파 센서에서 측정하는 거리 데이터 값이 120cm미만으로 들어오게 되면 이제 알고리즘대로 동작 하게 된다. 여러 실험을 거쳐 안정적인 구간을 도출해 내었고 각 구간을 순서대로 설명하겠다.

거리 데이터 값이 120~90cm의 구간으로 들어오게 되면 원격 탐사로봇의 속도는 80으로 고정 제어된다. 장애물이 점점 더 근접하여 89~60cm 사이 구간으로 오게 되면 원격 탐사로봇의 속도 값은 80보다 30정도 낮아진 50으로 제어된다. 그 후 59~30cm구간으로 오게 되면 20정도 낮아진 30으로 제어 되며 마지막으로 장애물과의 거리가 30cm이하가 된다면 제동 거리를 고려하여 정지하도록 알고리즘을 구현하였다.

그림 4는 제안하는 탐사로봇의 구현된 하드웨어이다. 앞부분엔 USB 카메라가 자동차 차체에는 라즈베리파이가 설치되어있다. 카메라는 상하좌우로 모터를 통하여 움직임이 가능하여 전 방향으로 영상을 담을 수 있다. 라즈베리파이는 충전기를 사용하여 무선으로 동작할 수 있게 되어있고 자동차 바퀴는 앞바퀴를 통하여 좌회전 우회전이 가능하고 뒤 바퀴에 모터를 이용하여 주행이 가능하도록 설계하였다. 그림에서 보는바와 같이 탐사로봇 전면부에 초음파센서를 설치하였다. 초음파 센서를 활용하여 장애물과 거리 120cm이하로 들어오게 되면 감속하고 30cm이하의 거리가 되면 정지하도록 구현하였다. 사용자가 쉽게 탐사로봇을 동작시키기 위하여 인터페이스를 구현하여 버튼을 클릭하면 로봇이 움직일 수 있고 속도조절 스크롤바를 이용하여 수동으로 속도조절 할 수 있도록 구현하였다.

Fig. 4. 
Proposed exploration robot hardware

그림 5는 모터 동작 인터페이스를 구현한 것이다. 사용자에 의해 PC에서 탐사로봇에 원격접속이 이루어지고 사용자는 인터페이스를 통해 그림에 좌측상단에 있는 버튼을 통하여 탐사로봇을 주행할 수 있도록 우측 상단에 있는 버튼을 통하여 카메라 각도를 제어할 수 있도록 좌측 하단에 있는 스크롤바를 통하여 속도를 제어할 수 있도록 구현하였다.

Fig. 5. 
Implementation of motor operation interface

그림 6은 구현된 탐사로봇의 영상을 송출하는 모습이다. 응용 프로그램인 MJPG-STREAMER를 이용하여 탐사로봇 카메라로 영상을 가져와 탐사로봇에 시야에서 실시간으로 탐사지역에 영상을 가져올 수 있게 구현하였다. 영상은 웹 브라우저를 통해 확인이 가능하며 동영상 파일을 저장하고 영상을 캡처하여 확인할 수 있도록 하였다.

Fig. 6. 
Exploration robot video transmission

그림 7은 제안하는 원격 탐사로봇에서 초음파 센서를 이용한 장애물 감지 모습을 보여주고 있다. 사용자에 의하여 탐사로봇[10]을 수동제어가 가능하고 초음파센서를 활용하여 탐사로봇이 장애물을 인지하고 속도 제어하는 모습이다. 장애물과의 거리에 따라 속도조절이 가능하게 하기 위하여 거리에 따른 탐사로봇 속도를 설정하였는데 장애물과의 거리가 120cm이상일 경우 기존의 속도인 100으로 설정하였고 장애물과의 거리가 90cm~120cm 일 경우 속도를 80, 장애물과의 거리가 60cm~90cm 일 경우 속도를 50, 장애물과의 거리가 30cm~60cm 일 경우 속도를 30, 장애물과의 거리가 30cm이하일 경우 정지를 하도록 설정하였다.

Fig. 7. 
Obstacle detection using ultrasonic sensor

따라서 장애물과의 거리가 줄어들수록 초음파 센서를 통하여 장애물을 인지하고 탐사로봇의 속도를 줄이면서 장애물에 근접하였을 경우 원격 탐사로봇이 자율적으로 정지를 하도록 구현하였다. 사용자는 수동으로 탐사로봇을 제어하지만 센서를 통하여 장애물을 인지하게 되면 탐사로봇에서 자율적으로 제어하여 사용자가 수동으로 탐사로봇을 조정하지만 장애물에 부딪치지 않게 사용자가 전진제어를 할 수 없게 설계하였다. 후진을 하거나 장애물이 제거되었을 경우 센서를 통하여 이를 확인하고 다시 사용자가 제어할 수 있게 구현하였다. 탐사로봇의 속도는 PWM값을 이용하여 최저속도 24 , 최고속도 100으로 임의로 설정하였다.

그림 8은 제안하는 원격 탐사로봇에서 원격제어로 장애물을 감지하고 충돌횟수를 확인하는 실험모습이다. 기존의 원격제어로 탐사로봇을 제어하였을 경우에는 장애물 충돌횟수와 제안하는 센서를 통한 원격제어를 하였을 경우 장애물 충돌횟수를 비교하였다. 실험결과 기존의 원격제어 방식[11]보다 센서를 활용한 제안하는 원격제어를 하였을 경우 충돌횟수가 확연히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 따라서 제안하는 방식처럼 센서를 활용하여 장애물을 감지하게 되면 기존의 원격제어보다 카메라 사각지대에 장애물을 정확하게 감지하는 것을 확인 할 수 있었다.

Fig. 8. 
Proposed remote control collision experiment

그림 9는 초음파 거리 데이터에 따른 속도 비교 그래프이다. 가로축 거리 값에서 보이듯이 랜덤하게 측정 한 거리 값에 따라 알고리즘에 설정한 속도로 자율적으로 제어가 되는 그래프 모습이다. 그림에서 나타나듯이 초음파 센서 측정 거리 값이 클수록 속도 값은 최대가 되며 점점 초음파 센서 측정 거리 값이 작아질수록 속도 값이 점점 감소되는 모습을 설명한 그래프이다. 탐사 속도의 최고속도는 100으로 설정 하였다.

Fig. 9. 
Velocity graph according to measurement distance of ultrasonic sensor

표 2는 랜덤하게 초음파 측정 거리가 입력되었을 때 속도 변화 실험 결과를 보여 준다. 초음파 측정은 초음파 센서로 거리 측정을 하며 그 값은 라즈베리파이3으로 수신되어 속도가 자율적으로 제어된다. 총 15번의 랜덤 값 실험을 진행하였고 실험 결과는 표에서 보는 바와 같이 알고리즘을 적용한대로 속도가 자율적으로 제어되었으며 초음파 측정 거리가 가까워질수록 속도가 감소하는 모습을 확인할 수 있다.

그림 10은 각 초음파 측정 거리 값의 표본에 따른 속도 변화 그래프이다. 총 16번의 표본을 실험하여 측정하였다. 실험 결과로써 설정한 알고리즘인 120cm초과일 때 원격 탐사로봇의 최대 속도 100, 120~90cm 일 때 속도 80, 89~60cm 일 때 속도 50, 59~30cm 일 때 속도 30, 30이하 일 때 정지인 이 구간을 준수하여 잘 지켜지고 있음을 확인할 수 있다. 위 그래프에서 점선으로 되어있는 초음파 센서 측정 거리 값과 그래프에서 빨간색으로 되어있는 속도 값이 비슷한 모양새로 따라가고 있어 알맞게 알고리즘에 따라 동작하는 것을 확인할 수 있다.

Fig. 10. 
Graph of velocity change with different distance data samples

표 3은 장애물과의 최적의 거리를 찾기 위한 정지거리 실험으로 20cm에서 30cm까지 5cm간격의 초음파 센서의 거리 값에 따른 충돌 실험 결과 값을 보여주고 있다. 실험을 위하여 속도는 정의한 최대속도인 100을 사용하였으며 초음파 센서 거리 값에 따라 장애물과의 충돌 여부를 파악한 것이다. 장애물과의 거리가 30cm이하에서 정지할 수 있도록 실험한 결과 장애물과의 충돌이 없었고 25cm이하에서 정지 할 수 있도록 설정한 결과 역시 장애물과의 충돌이 없었다. 마지막으로 20cm이하에서 정지할 수 있도록 설정한 결과 장애물과에 충돌이 발생 하였다. 실험결과로 20cm이하로 설정하면 충돌이 발생하고 30cm 이하에서는 여유거리가 발생해 25cm로 설정하는 것이 적합하다는 결론을 내릴 수 있었다.

표 4는 20cm에서 25cm까지 1cm간격의 초음파 센서의 거리값에 따른 충돌 실험 결과 값을 보여주고 있다. 표 3에서 찾은 최적의 거리로 25cm가 나왔고 20cm에서는 충돌이 발생하는 것을 확인하였다. 여기서 더 정확한 최적의 거리를 찾기 위하여 실험을 진행하였고 25cm에서 21cm 사이에서 장애물과의 충돌이 발생하지 않으며 최적의 거리 상태를 찾기 위하여 실험하였다. 실험은 거리 설정 후 5번의 충돌실험을 하였고 결과적으로 21cm에서는 충돌이 발생하였고 22cm이후로 장애물과의 충돌이 발생하지 않은 것을 확인할 수 있었다.

표 5는 앞서 구한 최적의 거리에 따라 속도를 비교한 실험 그래프 이다. Case 5의 경우는 최대 속도 이지만 정지시 장애물과의 거리가 가까워 카메라로 시야를 확보할 수가 없기 때문에 적절한 속도가 되지 못한다. Case 1의 경우는 정지시 장애물과의 거리가 너무 멀어 적절한 속도가 되지 못한다. 따라서 안정적인 장애물과의 거리와 시야확보를 하는 Case 3이 가장 알맞은 속도 값이라는 결과를 도출했다.

그림 11은 앞서 구한 속도 실험 표를 쉽게 인식할 수 있게끔 그래프로 표현한 것이다. 속도가 증가 할수록 장애물과의 거리는 점점 가까워지는 것을 확인할 수 있는데 속도가 너무 빠르면 장애물과의 거리가 가까워 충돌위험이 있고 너무 느리면 기동성이 떨어진다. 따라서 알맞은 데이터 값인 Case 3을 구했고 적정 속도인 70을 도출해 냈다.

Fig. 11. 
Distance comparison graph according to speed

그림 12는 설정속도에 따른 시간 비교 그래프이다. 초음파 센서는 장애물과의 거리가 120cm이하일 때 동작하므로 모든 Case에서 동일하게 거리를 120cm로 가정하였다. 이 그래프로 부터 속도가 증가할수록 시간은 단축된다는 것을 확인할 수 있는데 90이상의 속도에서는 장애물과의 거리가 너무 근접하여 카메라 영상을 통해서 장애물을 인식하고 주변 환경을 확인하는데 불편함이 있어 최적의 속도를 70으로 도출해 내었다.

Fig. 12. 
Time comparison grapg according to speed