1-자유도 변형 바퀴 로봇의 턱 장애물 극복을 위한 궤적 최적 설계

Abstract

변형 바퀴는 평지에서 원형으로 효율적으로 주행하고, 장애물 등반 시에는 바퀴의 형상을 변형하는 효과적인 모바일 로봇 플랫폼이다. 동기화된 세 개의 바퀴 메커니즘을 통해 변형 형상을 설계하면 다양한 폭과 높이의 장애물을 안정적으로 극복할 수 있다. 기존의 2-자유도 메커니즘 기반 변형 바퀴 플랫폼은 장애물 등반 시 구름접촉을 가정하기 때문에 두 개의 모터와 복잡한 설계를 필요로 하였다. 본 연구에서는 비용 효율성과 모빌리티 제어의 복잡성을 개선하기 위해 단일 액추에이터를 사용하고 다양한 접촉을 고려한 1-자유도 변형 전략을 제안한다. 또한 다목적 최적화를 적용해 다양한 턱 장애물을 안정적으로 극복할 수 있는 변형 바퀴 메커니즘의 궤적을 설계한다. 1-자유도 변형 바퀴는 기구학적 특성이 1차원이기 때문에 최초로 초기접촉각이라는 새로운 변수를 도입했고 2차원적인 장애물 형상과 변형 형상이 일대일 대응관계를 이루는 전략을 수립했다. 바퀴의 일정한 회전운동을 가정하고 가장 험난한 장애물을 등반할 때의 초기접촉각에 의해 최대 변형 형상을 결정할 수 있다. 원형 상태에서 최대 변형까지의 반경과 각도를 각각 다른 차수의 다항함수로 설계하고 회전각도를 매개변수로 삼아 1-자유도 함수를 설계했다. 최적의 궤적을 설계하기 위해 정기구학 기반의 모션 시뮬레이션을 개발하고 주행 안정성과 장애물 극복능력과 관련된 성능지수를 정의했다. 두 개 이상의 목적함수를 가지는 다목적 최적화의 파레토 최적해를 탐색하기 위해 NSGA-II 알고리즘 코드를 연동시키고 설계변수에 따른 성능지수의 트레이드오프 관계를 분석했다. 최적화 결과로 목표 주행 성능에 따른 메커니즘의 변형 궤적을 설계했고 하나의 변형 궤적으로 다양한 폭과 높이의 장애물을 등반할 수 있음을 확인하였다.

A transformable wheel is a mobile robot platform climbing up or down step obstacles of various heights. The tri-segmented transformable wheel changes its effective radius and tilting angle for stable locomotion with high energy efficiency. Compared with a two-degree-of-freedom (2-DOF) wheel mechanism, a 1-DOF wheel mechanism has critical advantages in cost, weight, and actuator control. This study presents a multi-objective optimization of a 1-DOF transformable wheel mechanism for highly adaptive locomotion. However, if a 1-DOF mechanism driven by a single actuator is designed for a step obstacle of a specific geometry, it cannot be used directly for other obstacles of different widths and heights because it does not have sufficient DOFs to be used for the others. To resolve this critical issue, we propose employing an initial contact angle between the wheel-foot and a step as a new design variable. We show that this idea enables us to establish a one-to-one mapping between configurations of the wheel shapes and the target obstacles. However, the 1-DOF mechanism cannot represent all desirable wheel transformations because of its radius and angle correlation. Therefore, its locomotion trajectory must be planned elaborately. To find the optimal trajectory, we carried out a motion simulation based on kinematics and calculated its acceleration and required friction coefficient by kineto-static analysis. More importantly, we employed a non-dominated sorting genetic algorithm-II to identify a Pareto-optimal front and examined the trade-off between performance indices. Finally, we successfully established the optimal profiles of 1-DOF transformable wheel mechanisms utilizing the Pareto-optimal front.