u-City 로봇시스템기술 동향(下)
IT 인프라와 연계한 로봇 서비스 시나리오가 궁금해?
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u-City 로봇시스템기술은 u-City 환경에서의 IT 인프라를 적극적으로 활용하는 서비스로봇시스템기술을 지칭한다. IT 인프라와의 연계를 위해 전통적인 로봇주행기술은 이동성지원 센서네트워킹, 로보틱 위치인식서비스 프레임워크, 광역공간 핸드오버지원 로봇주행, 네트워크기반 다중로봇 원격제어, 광역공간 매핑 등 IT 융합형 로봇기술로 발전하였다. 본 내용에서는 u-City 로봇시스템기술의 최근의 관련 연구현황, 각 구성요소, 그리고 실제 적용사례를 분석함으로써 향후 독자적인 서비스 산업으로의 성장가능성에 대해 살펴본다. |
u-City 로봇시스템 요소기술
u-로봇 위치인식 인프라기술
실내 및 실외환경으로 구분하여 위치인식기술을 적용하는 것이 대부분으로 실외의 경우 DGPS와 휠 엔코더, 자이로 등 항법센서와 연동한 위치인식기술이 보편적으로 많이 활용되고 있다. 최근 임펄스 방식의 UWB 신호를 이용한 거리측정 센서가 개발되었으나 실외환경 로봇 내비게이션 적용은 초기단계이다. GPS 신호는 특히, 도시환경에서 건물을 포함한 다양한 구조물에 의해 음영지역이 발생하게 되므로 신뢰성 확보의 목적으로 UWB나 초음파 위치인식기술을 활용하는 것을 고려해 볼 만하다.
한편, 위치인식 방법 및 센서에 따른 다양한 위치 데이터 포맷을 통일하고 각 로봇에게 일관된 위치서비스를 제공하기 위한 표준 위치서비스 기술개발도 주요한 이슈이다. 이와 관련하여 최근 국제 단체표준기구인 OMG에서 로보틱 위치인식 서비스(RLS) 프레임워크에 대한 표준화 작업이 진행중이고 2009년 이내에 최종 채택될 예정이다.
RLS 규격은 로봇운용에 필요한 고유 특성(정확도, 위치정보에 대한 확률적 표현, 다양한 로봇위치 인식센서 수용, 다양한 좌표계 표현, 이종 위치정보의 융합기능)을 고려한 것으로 로봇내비게이션, 로봇작업 등 로봇서비스 구현에 적합한 구조를 가진다. 한편, IT 인프라 활용을 위해 RFID, USN, 카메라, 사람, 사물의 위치까지 동일한 프레임워크에서 표현이 가능한 것으로 로봇응용뿐만 아니라 GPS, WiFi, UWB 등 유비쿼터스 인프라가 활용되는 다양한 응용에 적용이 가능하다.
특히, 로봇서비스 구현을 위해 다양한 위치인식 센서가 필요한데 위치인식 센서의 종류나 알고리듬에 무관하게 적용이 가능한 이점을 가지고 있다.
<그림 5> Robotic Localization Service 규격의 개념
<그림 5>는 RLS 규격을 단순화시켜 나타낸 개념도로서 기존 GIS 표준과의 연동이 가능하며 RLS 내부의 LocalizationObject, LocationAggregator는 상호역할을 맡을 수 있어 서비스 모듈간 임의의 계층구조(Hierarchy)를 구성할 수 있다. RLS는 일종의 위치정보처리 미들웨어로 작용하여 원격 로봇서버에 탑재되거나 각 센서 혹은 로봇에 내장하여 동일한 프레임워크 구성을 하도록 도와준다.
u-로봇 내비게이션 기술
<그림 6> 로봇 내비게이션 기술의 구성요소
로봇 내비게이션은 <그림 6>에 나타낸 바와 같이 위치인식, 지도작성, 그리고 경로탐색 및 제어로 크게 나뉜다.
통상적으로 경로탐색, 경로추종, 장애물회피, 모션제어 등은 로봇플랫폼에 특화되어 개발되어 왔다.
하지만, u-City 환경에서의 로봇 내비게이션은 로봇과 원격지 로봇서버, 그리고 사용자를 연계하기 위한 네트워크 및 통신망과의 연계가 필수적이다.
특히, 로봇이 광역공간을 주행함에 따라 로봇 센싱 데이터와 주위 환경 센서로부터 획득한 센서데이터를 상호 교환할 수 있어야 한다. 이러한 기술적인 이슈는 광역 공간 로봇주행 시 자동로밍 기술, 로봇이동성(Mobility)을 지원하는 센서네트워킹 기술의 개발이 필요하다.
현재, 소프트웨어 처리를 통한 네트워크 로밍 시 로봇데이터 교환 및 서비스명령 전달에 수 초 이내의 지연이 발생하는 수준으로 네트워크 스위치장비와 같은 인프라가 구축되어 있다면 실제 운용상 문제가 발생하지 않는 수준의 실시간 로봇데이터 전송 및 제어가 가능하다.
u-로봇 공간매핑 기술
2절의 일본 경산성 기술로드맵에서도 언급이 되었듯이 현재 로봇 내비게이션을 위한 로봇지도를 작성하기 위한 현실적인 방법은 사용자가 개입한 수동방식이다.
전통적인 자율주행 로봇기술에서는 SLAM 기술이 체계화되어 있으나 광역공간에서 탐사를 위한 탐사경로결정 등을 자동적으로 수행하기에는 어려움이 존재한다. 특히, 지도 작성결과의 품질이 위치정보 및 로봇 내비게이션 성능에까지 영향을 미치게 되므로 지도편집 소프트웨어, 뷰어 등을 활용한 소프트웨어적인 접근이 현 수준에서 현실적이라고 볼 수 있다.
최근 많은 도심공간 내 건축물이 자체 CAD 데이터를 가지고 있으므로 기존 정보를 적극적으로 활용하여 CAD 데이터로부터 로봇용 격자지도를 생성하는 것이 공간매핑 체계의 첫 번째 단계이다. CAD 데이터가 존재하지 않거나 존재하더라도 공간 내 복잡한 구조에 대한 매핑이 필요한 경우 별도의 환경정보 획득 장치를 이용해야 한다.
로봇내비게이션을 위한 광역공간 지도 작성체계에서 지도는 계층구조를 가지고 있으며 최하위층에는 로봇용 격자지도가 위치하고, 상위층에는 초음파, UWB, RFID, 무선 AP, 적외선비컨 등 다양한 센서의 위치를 도시한 랜드마크 지도가 위치한다.
랜드마크지도 위에는 가시화, 사용자 제어 및 인터페이스를 위한 객체지도가 올려진다. 향후 확장을 위해 공간과 공간 내 객체에 대한 연계성을 기술한 시맨틱지도가 구성될 수 있으나 향후 기술발전 및 서비스 확장에 따라 구현이 가능할 것이다.
최종적으로 임의의 광역공간은 효율성의 이슈에 의해 컴퓨터에서 처리가 용이한 규모의 단위공간으로 나뉘게 된다. 이때 단위공간의 구분은 해당공간에 속한 로봇을 포함한 각 객체가 동일한 좌표계를 공유하는 범위와 실제 공간구조를 고려하여 이루어진다. 각 단위공간은 위상지도의 형태로 관리가 될 수 있다.
u-로봇 서비스 플랫폼
u-로봇 서비스 플랫폼의 핵심기능은 로봇서버와 각 로봇간의 통신 프레임워크, 사용자 인터페이스를 위한 서비스 상황 모니터링 및 제어 인터페이스, 각 로봇의 위치, 객체의 위치 및 공간을 보여주기 위한 3차원 뷰어를 포함한다.
물리공간에서 제공된 로봇센싱데이터, 환경데이터는 서버에 위치한 서비스추론엔진을 통해 최적의 로봇서비스제어명령을 도출하게 된다.
<그림 8> 로봇서버 시스템 구조의 예
u-City 로봇시스템 적용사례
본 내용에서는 지금까지 설명한 u-City 로봇시스템 기술이 실제로 적용된 사례에 대해 소개한다. 이 사례는 2009년 8월부터 10월까지 인천세계도시축전에 투입된 로봇내비게이션 기반의 서비스로봇 시스템이다. 해당 축전을 위해 일명 미래도시(tomorrow city)로 불리는 가상의 도시공간이 하나의 주제관으로 건설되었다. 미래도시의 한 가지 상징물로서 u-City 인프라와 연계한 5종의 서비스로봇이 개발되었다.
미래도시는 전체 31,670m2의 공간규모를 가진다. 총 5종 19대의 로봇이 각각의 임무를 상시 수행하고 있으며 로봇서버를 통해 영상모니터링 및 서비스제어가 가능하다.
<그림 8> 미래도시 서비스 로봇
5종의 로봇 중 야외홍보로봇은 도시된 중앙의 광장지역에서 동작하며 DGPS, 레이저스캐너, 바퀴 엔코더 및 자이로센서를 이용하여 광장을 주행한다. 방문객과의 인터랙션을 위해 군중의 위치를 광장 가장자리에 설치된 2대의 카메라영상을 로봇서버에서 처리하여 로봇의 진행방향을 결정하도록 되어 있다.
로봇용 지도를 제작하기 위해 별도의 전용 매핑장치가 활용되었다. 휴대용 매핑장치와 CAD 도면으로부터 변환한 로봇용 격자지도를 나타낸 것이다. 휴대용 매핑장치의 경우 270도를 스캔할 수 있는 레이저 스캐너센서와 바퀴 엔코더가 기본센서로 장착되어 있다. 스캐너 데이터와 바퀴 엔코더 데이터는 매핑장치에 부착된 DSP 모듈에 의해 데이터 매칭이 이루어지게 되면 동일 장치에 부착된 컴퓨터를 통해 현장에서 직접 편집 및 수정이 가능하다.
휴대용 매핑장치를 이동시키면서 사용자가 미래도시 실내외 공간을 이동하게 되면 자동적으로 SLAM 알고리듬이 동작하게 된다. 이 때 획득된 로봇용 지도는 센싱잡음, 센서오차, 매칭오차 등에 의해 왜곡이 심할 수 있으므로 사용자가 직접 수정 및 편집할 수 있다. 일종의 랜드마크 역할을 하는 적외선 반사판의 위치를 나타내는 센서지도가 로봇용 지도 레이어 위에 놓이게 되며 최종적으로 사용자를 위한 객체지도를 설치하여 전체공간에 대한 지도를 완성하게 된다.
<그림 8>은 미래도시에 투입된 서비스로봇의 실제 동작모습을 나타낸다. 실내로봇 4종의 경우 천장에 설치된 적외선 감응형 반사판을 이용하여 현재 로봇의 위치를 인식한다. 이 때 위치정확도는 약 5cm, 3도 이내이다.
이상에서 살펴본 바와 같이 통신, 센서 등 u-City 내에 구성되는 IT 인프라를 적극적으로 활용하여 로봇서비스를 구현하였다. 현재 19대의 로봇은 로봇서버를 통해 동시적으로 모니터링 및 제어가 가능하며 이를 위해 전용의 로봇주행기반 통신 프로토콜을 설계하였다. 각 통신용 메시지는 메시지 ID, opcode, 데이터 길이정보, 그리고 메시지 종속적인 데이터로 구성된다. 메시지는 기능별로 UM_의 접두사를 공통으로 하여 ROBOT_DATA, SENSOR, EVENT, ROBOT_CONTROL, SERVER_MANAGE, VIDEO 등으로 구분되어 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이 u-City 로봇시스템은 u-City 환경의 IT 인프라를 기반으로 전통적인 로봇시스템에 이를 적극적으로 활용하기 위한 로봇인프라 형태로 설계되었다. 특히, 로보틱 위치인식 서비스 프레임워크, 공간지도체계 및 규격, 로봇 내비게이션 프레임워크는 네트워크 연동 로봇 내비게이션의 특성을 잘 나타내고 있다.
향후, 도시환경에서의 IT 인프라와 연계한 로봇서비스 시나리오를 적극 개발하여 국내의 u-City 로봇시스템기술의 적용사례를 확장하고 서비스 수출의 단계까지 확장 개발하는 노력이 필요할 것이다.
특히, 현재 상용화 초기단계인 UWB 기반 초정밀 위치인식 네트워킹 기술은 도심환경에서 흔히 겪게 되는 GPS 음역지역에서의 위치정보획득문제를 보완할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 사람들로 혼잡한 공간에서의 안전한 주행기술, HD급의 대용량 비디오를 처리할 수 있는 로봇서버기술은 향후 원격모니터링, 의료, 교육, 복지 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이다. 마지막으로 본 내용에서 소개한 u-City 로봇시스템기술과 서비스 플랫폼은 향후 표준화를 통해 로봇서비스 산업 확산에 도움이 될 것으로 예상된다.
ETRI, 전자통신동향분석 제24권 제5호 (유원필, 박승환, 채희성, 이재영)
