SJ LAB

연구실 과제를 통해 Laser Scanner 설계 및 제작을 하였습니다. 

Spec

LDM (내부 DSP로 추정됨)

sampling : 2KHz 

거리 300m 반사판 3Km 

오차 2cm 

통신 : Serial

모듈 Servo motor (x사 모터) 내부 atxmega 탑재

분해능 : 12960 (360/12960 = 0.028˚)

RPM : 58

통신 : Serial

기가비트 카메라 

1280 x 960 50fps

연구 목적

레이저 스캔을 통해 산사태를 미리 예측하는 시스템이다. 이 시스템은 산사태 피해를 줄일 수 있도록 하는 시스템으로 사용될 수 있다.

실험

모터와 LDM의 동기화 실험.

설계

구동영상

결과 사진

건물 스캔 결과 입니다.  최대거리는 78m 이며 장거리 스캔한 모습.

좌측의 이미지는 거리와 각도로 표현한 데이터 이며 우측에는 2차원으로 투영된 데이터입니다. 거리 정보가 있기때문에 3D 표현이 가능합니다. 

아래의 데이터는 Median 중간값 필터를 통해 근사한 데이터로 분해능을 낮춘 과정 입니다.

좌측이미지는 거리정보를 pseudo color로 표현한 데이터 이며 , 우측은 60도각도로 투영된 영상 입니다.

사진과 같이 보면 Laser Scanner를 모르시더라도 조금은 감을 잡으실거라 믿습니다.

사진에서는 색상정보를 얻을 수는 있지만 거리 정보는 얻을 수 없겠죠?

Laser Scanner 를 만드는 최종 목표는 자신의 위치와 거리를 정확히 알 수 있어야 합니다.

상단에서 취득한 데이터를 3D로 표현한 영상 입니다. 실험중인 데이터라서 상하 라인 밀리는 문제가 있군요!

아무튼~ 2D 와 같이 거리에 따라 pseudo color로 표현하였습니다. (Median은 분해능을 떨어트리기 때문에 제외)

앞으로의 발전

기회가 된다면 상용 3D Scanner에 한발 더 가까이 다가가고 싶습니다. 현제 시스템은 메인이 되는 부분은 독립된 PC가 제어하기때문에 상세한 컨트롤이 불가능 한 상태이며 모듈형 모터에서 기계적인 마모가 발생할 수 있는 현실 입니다.

필수 기술인 ToF(Time of flight)를 이용하여 장거리 레이저를 이용하여 거리를 계산 가능한 시스템을 개발 후 Laser Scanner내부에서 중앙 프로세서를 포함하려는 계획을 가지고 있습니다. 모터 제어부도 BLDC 또는 micro stepper motor를 이용하여 정밀 스캔이 가능 할 것이라 생각됩니다.

9/21일 (추가내용)
앞으로 3D Data를 정합하는 기법 ICP(iterative closest points)을 연구 해볼 예정 입니다.?3D?Scanner에서도?필요로 하는 기법이지만,??SLAM(Simultaneous localization and mapping)에서도 사용되고 앞으로도?연구하고 싶었던 분야입니다. 3차원 복원을 먼저 하고 싶었지만 우선 정합하는 기법부터 천천히 나아가도록 준비해야겠다는 생각입니다.

두 로봇 다 LINUX OS 기반으로 동작합니다.

먼저 다윈인 경우x86기반의 임베디드보드를 사용하고 모터를 제어하기 위한 mid 보드가 존재합니다.

오픈 소스답게 라이브러리를 사용하지 않고 전부 Low Level로 구현되어 있습니다.

다윈을 분석하면서 워킹하는 부분은 잘 만들어 져 있습니다. 모션센서값에 따라 자세 유지를 할 수 있고 걷기 위한 파라메터 값을 손쉽게 수정할 수 있도록 개발되어 졌습니다.

나오 로봇인 경우 제공하는 소프트웨어가 단순합니다. 나쁜 의미에서가 아니라 모르는 사람이 조작하더라도 UX가 잘 고려되어있기 때문에 저장되어있는 모션움직임 순서 도를 쉽게 그릴 수 있습니다.

머리 부분에 정전식 터치 센서가 있으며 견고하게 만들어져있지 못하다는 단점이 있습니다.

특이한 TTS를 가지고 있고 제공하는 웹을 통해 로봇을 업데이트 할 수도 있습니다.

나오는 다윈처럼 개발에 목적을 둔 것보다 좀 더 상품화가 잘 되어 있습니다.

NAO

DARwin

멀티탭을 개조하여 블루투스 멀티탭으로 개조한 작품입니다.

정말 다른 제품과 비교되는점이라면 기존 "제품과 완전 같다." 라는 점이 있겠습니다. ㅎㅎ

기존 제품과 온전히 같다는 점은 아무것도 모르는 사람도 조작을 할 수 있다는점 입니다. 실제로 저희 어머니께서 그양 멀티탭을줄 알고 사용하시고 계셨습니다.

블루투스 멀티탭이기때문에 원격으로 제어가 가능할 뿐만 아니라 스위치 예약 기능 및 음성으로 조작 할 수 있습니다. 음성은 안드로이드내에 API를 이용하였습니다.

요즘 세상은 IoT 이기때문에 WIFI 단가가 떨어짐에 따라 만물인터넷 처럼 항상 인터넷에 접속되어 어디서든 제어 가능하게 하는게 요즘 추세이죠.

이미 좋은 제품이 많이 나왔지만 예전에 만들어보면서 현재 나옴 제품을 보면 공감이 되곤 합니다. ㅎ

 내용 추가.

Android 를 이용한 음성 인식.

작성중 생각난 아이디어 ㅎ. 

같은 단어를 반복적으로 읽음으로서 유사한 단어를 데이터 마이닝 하는 방법으로 제안적인 단어를 인식할때는 인식률을 높일 수 있을것으로 생각됨.

안드로이드 위젯

제작 과정 입니다.

부피를 줄위기 위한 노력 중 하나 입니다. ㅎㅎ

기존 스위치를 가공하여 저전류 스위치를 붙착 하였습니다.

졸업 작품이기때문에 퀄리티가 나오기 쉽지 않습니다. 만능기반을 이용하였고 선을 다 점프 하였습니다.

MCU 전원은 소형 SMPS를 분리하였습니다.

마지막으로 졸업작품 전시에 사용되었습니다.

밸런스로봇의 핵심은 자세를 스스로 잡기위해 센서의 sampling이 중요합니다. Kalman filter를 사용하여 자이로센서를 이용하여 각도를 추정하고 가속도 센서를 통해 정확한 값으로 update 을 합니다.

밸런스 로봇은 움직이면서 높은 튑 형상이 발생하기 때문에 센서에 내장된 Low Pass Filter 이용하여 필터링 하게 됨니다. 

spec

Compiler : AVR GCC

MCU : atmega128

Sensor : MPU6050

Filter : kalman filter, Low pass filter
Control : PID 
Motor driver : lm298 
DCmoter : 13W 4kg-cm 100rpm
Battery : lithium ion 2600mA x 3 = 12.6v

ETC : Bluetooth 2.1

Sensor Data

그래프는 0, 90를 빠르게 움직였을때의 그래프 입니다. 파랑색은 가속도 센서, 빨강색은 칼만필터 입니다. (모델링되지 않은 손으로 흔들었을때 데이터 입니다. )

로봇이 자세를 잡는 과정의 그래프 입니다. 0도를 유지하며 자세를 잡도록 되어 있습니다.

기어모터에서 백레쉬로 발생되는 충격이 데이터로 나타남니다. 4분에 1지점에는 모터를 끄고 손으로 잡고 있습니다.

Atmera128 IO 계획,  Atmera8 에서 test 동작 확인

로봇 동작 테스트

로봇 케이스 제작 과정

PID Control 

바퀴를 손으로 잡았을때 비례적으로 Duty의 변화를 체크 하는 모습니다.

모터의 속도를 유지하기 위해 전류량을 조절하게 됨니다.

Communication

Robot[UART <-> Buletooth] <--> Android

200Hz 의 Sample Rate 로 스마트폰과 통신.

아래의 영상은 로봇이 넘어 졌을때 다시 일어나는 장면. 

실시간으로 로봇과 빠르게 통신 하는 모습을 확인 하실 수 있습니다. 신뢰 데이터를 위해 Check bit 를 검출 합니다.  

Out door 1

Out door 2

12년도 한국미술진흥협회 에서 진행하는 KPD 공모전에 최수우 입상한 작품 입니다. ㅎㅎ 

저는 기술적인 부분으로 많이 보였지만, 전시아트로서 의미? 가 잘 절달되어서 다행입니다.

마인드는 공대생이지만 사람들과 소통하는 작품이라 재미있게  제작 할 수 있었습니다. 

와인병 연주기 프로젝트는 음악하는 친구와 함께 작업진행 하면서, 

와인병 크기, 와이병의 음색을 맞추고 기계적으로 연주 하는것 입니다. 

작품의 특징은

솔레노이드를 사용하여 와인병을 연주 할 수 있는 장치 입니다.

안드로이드 태블릿을 사용하여 음악을 연주 및 재생(저장된 패턴)을 할 수 있습니다.

작동 원리는 심플 합니다.

아이들이 재미있게 연주해주어서 즐거웠습니다.