확장형 칼만 필터를 이용하여 주행 센서 잡음을 보정하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기{SKID STEERING REMOTE CONTROLLED UNMANNED SPRAY CAPABLE OF COMPENSATING ODOMETRIC SENSOR NOISE WITH EXTENDED KALMAN FILTER}
본 발명은 원격 제어 무인 방제기에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기에 관한 것이다.
스키드 스티어링 방식은 별도의 조향 장치 없이 이동체의 좌우 바퀴의 회전수에 차이를 두거나 어느 한쪽 바퀴만 제동시키고 다른 쪽 바퀴는 구동시킴으로써 원하는 방향으로 미끄러지게(skid) 하여 조향하는 방식이다. 통상적인 자동차에서 사용되는 바와 같이 스티어링 휠로 주행 방향을 조정하는 랙 앤드 피니언 기어 스티어링 방식에 비해 실질적으로 조향 장치가 생략되어 단순하고 가벼우며 내구성이 좋기 때문에 토목 공사 등의 분야에서 널리 이용된다. 최근에 농업 부문에서 비용 절감과 생산성 향상을 위해 일정한 작업 분야는 무인 이동체를 활용하고자 하는 시도가 있어 왔다. 특히 넓은 면적의 경작지에서 규칙적으로 식재된 과수나 작물에 약제를 살포하는 작업은 경우에 따라서는 맹독성 농약을 취급하기 때문에 사람이 지속적으로 작업하기에는 다소 어려움이 있다. 만약 원격 제어되는 무인 방제기로 이러한 작업을 대신할 수 있다면, 안전할 뿐 아니라 생산성이 크게 높아질 것이다. 이 경우에 원격 제어 무인 방제기는 느린 속도로 방제 대상 작물 사이의 좁고 긴 주행 경로를 따라 움직이면서 자체 전원으로 긴 시간 동안 작업을 해야 하므로, 가볍고 구조가 단순할 필요가 있다. 따라서 스키드 스티어링 방식은 이러한 원격 제어 무인 방제기에 적합한 조향 방식이라 할 수 있다. 다만 스키드 스티어링 방식은 근거리에서는 높은 정확도로 위치를 특정할 수 있지만 이동 거리가 길어져 위치 측정 오차가 누적될 경우에는 정밀하게 제어하기 어려워진다. 따라서 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 방제기의 주행 위치 오차를 보정할 수 있는 방법이 필요하다.
[1] 한국공개특허 제1999-0038243호 (1999.06.05 공개)
[2] 한국공개특허 제2005-0018440호 (2005.02.23 공개)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 확장형 칼만 필터를 이용하여 주행 센서 잡음을 보정하는 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기를 제공하는 데에 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기는 양 측면에 장착된 차륜들, 약제 살포 노즐을 통해 약제를 살포하기 위한 약제 살포 기구 및 원하는 대상에 약제를 살포하기 위해 상기 약제 살포 노즐을 위치시키기 위한 붐을 포함하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기로서, 사용자가 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행, 자세 및 약제 살포를 수동 또는 자동으로 제어하기 위한 스위치들을 포함하고, 상기 스위치들의 조작에 따라 선택 신호들을 생성하는 조작부; 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행 상태, 속력 및 주변의 장애물을 감지하기 위한 센서들을 포함하고, 상기 센서들에 의해 센서 신호들을 생성하는 센서부; 상기 센서 신호들로부터 미보정 상태의 보정전 위치 정보를 연산하고, 상기 보정전 위치 정보에 포함된 관측 오차를 확장형 칼만 필터에 의해 보정하여 보정후 위치 정보를 연산하며, 보정후 위치 정보에 기초하여 결정된 현재 위치, 감지된 이동체 유도선 및 소정의 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하고, 다음 목표 위치까지 이동시키기 위해 상기 차륜들을 구동하기 위한 차륜 제어 신호를 생성하는 제어부; 및 상기 차륜 제어 신호에 기초하여 상기 차륜들을 구동하는 차륜 구동부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 조작부는, 주행 동작이나 약제 살포 동작을 자동 모드 또는 수동 모드 중 어떤 모드로 수행할 것인지 선택하기 위한 자동 모드 선택 스위치들, 전진 주행, 중립 또는 후진 주행을 선택하기 위한 전후진 선택 스위치, 좌회전, 중립 또는 우회전 조향 방향을 선택하기 위한 조향 선택 스위치, 가속, 정속 또는 감속을 선택하기 위한 속도 조절용 레버 또는 약제 살포 기구의 높이, 방향, 또는 분무 압력을 선택하기 위한 방제 제어 스위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 센서부는 전방의 좌우와 후방의 좌우에 설치되어 주변 상태를 인식하기 위한 초음파 센서들 또는 광 센서들, 자세를 알기 위한 경사각 센서, 속도를 알기 위한 속도계 또는 상기 약제 살포 기구가 장착된 상기 붐의 연장 방향을 알기 위한 붐 각도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 제어부는, 상기 센서 신호들로부터 미보정 상태로 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보를 연산하는 센서 신호 처리부; 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보에 기초하여, 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정함으로써 보정후 위치 정보를 연산하는 확장형 칼만 필터링부; 상기 보정후 위치 정보에 기초하여 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 현재 위치를 결정하고, 상기 현재 위치, 상기 이동체 유도선 방향 및 주어진 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하는 위치 제어부; 현재 위치에서 다음 목표 위치로 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기가 이동하도록 상기 차륜들 각각의 회전수를 조절하는 차륜 제어 신호를 생성하는 차륜 제어부; 및 상기 붐 및 상기 약제 살포 기구의 자세와 동작을 조절하는 약제 살포 기구 구동부를 제어하는 약제 살포 제어부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 제어부는 상기 센서 신호들을 기초로 전방에서 지형, 장애물 등의 위험 요소의 존재 여부를 판정하는 위험 판정부를 더 포함하며, 만약 상기 위험 판정부가 전복이나 충돌과 같은 위험 요소를 판정하면, 상기 차륜 제어부는 회피 기동을 하기 위한 상기 차륜 제어 신호를 상기 위험 요소와 상기 자세 정보를 기초로 생성하도록 동작할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 확장형 칼만 필터링부는 다음의 수학식 에 따라 확장형 칼만 필터링을 수행하는데, 여기서, K는 칼만 이득이고, P는 추정 오차 w의 공분산이며, H는 관측 값 y와 상태 변수 x 사이의 관계 행렬, R은 관측 값 y의 관측 오차의 공분산 행렬이고, A는 상태 변화 행렬이며, 는 상태 변수 x의 사후적 추정 값이고, y는 관측 값이며, Q는 프로세스 오차 w의 공분산이다.
본 발명의 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기에 따르면, 주행 오차를 높은 정확도로 보정하여 협소한 주행로에서도 사용할 수 있고 지형에 따라 정밀하게 주행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 전기적 기계적 구조를 예시한 블록도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 운동학적 모델을 자유 물체 운동과 바퀴 및 이동체 속도의 관계 측면에서 각각 예시한 개념도들이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 보상된 위치 측정 결과 및 절대 오차를 각각 예시한 그래프들이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 전기적 기계적 구조를 예시한 블록도이다. 도 1을 참조하면, 스키드 스티어링(Skid Steering) 방식 원격 제어 무인 방제기(이하 무인 방제기라고도 함)(10)는 조작부(11), 센서부(12), 제어부(13), 차륜 구동부(14), 약제 살포 기구 구동부(15), 차륜들(16), 약제 살포 기구(17), 붐(Boom)(18)을 포함할 수 있다. 조작부(11)는 사용자가 무인 방제기(10)의 주행, 자세 및 약제 살포를 제어하기 위한 스위치들(111 내지 115)을 포함할 수 있다. 예를 들어 조작부(11)는 주행 동작이나 약제 살포 동작을 자동 모드 또는 수동 모드 중 어떤 모드로 수행할 것인지 선택하기 위한 자동 모드 선택 스위치들(111), 전진 주행, 중립 또는 후진 주행을 선택하기 위한 전후진 선택 스위치(112), 좌회전, 중립 또는 우회전 조향 방향을 선택하기 위한 조향 선택 스위치(113), 가속, 정속 또는 감속을 선택하기 위한 속도 조절용 레버(114), 약제 살포 기구의 높이, 방향, 또는 분무 압력을 선택하기 위한 방제 제어 스위치(115) 등을 포함할 수 있다. 조작부(11)의 스위치들(111 내지 115)의 조작에 의해 생성되는 선택 신호들은 제어부(13)에 전달된다. 센서부(12)는 무인 방제기(10)의 주행 상황을 인식하기 위해 이동체 유도선을 감지하고, 무인 방제기(10)의 속력을 감지하며, 무인 방제기(10) 주변의 장애물을 감지하고, 추가적으로 약제 살포 기구(17) 및 붐(18)의 동작 상태를 감지하기 위한 센서들(121 내지 125)을 포함할 수 있다. 센서부(12)는 예를 들어 몸체 전방의 좌우나 후방의 좌우에 설치되어 주변 상태를 인식하기 위한 초음파 센서들(121) 및 광 센서들(122), 이동체의 자세를 알기 위한 경사각 센서(123), 이동체의 속도를 알기 위한 속도계(124) 또는 약제 살포 기구(17)가 장착된 붐(18)의 방향을 알기 위한 붐 각도 센서(125)와 같은 다양한 센서들을 포함할 수 있으며, 이들 센서들(121 내지 125)로부터 센서 신호를 수신하여 제어부(13)에 전달한다. 초음파 센서(121)는 예를 들어 복수의 초음파 신호들이 물체에 반사되어 되돌아오기까지 도달 시간의 차이(TDoA)를 이용하여 이동체 유도선이나 인접한 물체의 거리를 측정하거나 또는 3차원 형상을 획득할 수 있다. 광 센서(122)는 예를 들어 구조화된 광 패턴을 방출하고 물체에 반사된 광의 왜곡된 패턴을 분석하여 이동체 유도선 또는 인접한 물체의 3차원 배치를 인식할 수 있다. 경사각 센서(123)는 예를 들어 가속도 센서 또는 중력 센서를 이용하여 이동체의 3차원 기울기를 식별할 수 있다. 속도계(124)는 바퀴들의 시간당 회전수에 기초하여 무인 방제기(10)의 무게 중심이 움직이는 속력을 추산할 수 있다. 붐 각도 센서(125)는 예를 들어 포텐셔미터로 구현될 수 있는데, 약제 살포 기구(17)가 장착된 붐(18)의 연장 방향에 상응하여 포텐셔미터의 노브가 회전하도록 구성하면 포텐셔미터가 출력하는 전압과 기준 전압을 대비하여 붐(18)의 각도를 알 수 있다. 제어부(13)는 센서 신호들을 기초로 이동체 유도선의 존재와 방향을 검출하고, 무인 방제기(10)의 위치 정보 또는 자세 정보를 획득하며, 획득된 위치 정보 또는 자세 정보와 선택 신호들을 기초로 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14) 및 약제 살포 기구 구동부(15)를 구동한다. 여기서, 위치 정보는, 예를 들어, 주어진 주행 경로를 주어진 주행 스케줄에 따라 이동하는 무인 방제기(10)의 속도계(124)로부터 얻은 주행 거리를 주행 경로에 대비하여 얻을 수 있다. 또한 자세 정보는 초음파 센서(121), 광 센서(122), 경사각 센서(123), 또는 붐 각도 센서(125) 등을 통해 지표면을 기준으로 한 이동체의 기울어진 각도, 이동체 유도선 방향을 기준으로 한 이동체의 진행 방향 각도 등으로서 획득될 수 있다. 이를 위해 제어부(13)는 센서 신호 처리부(131), 확장형 칼만 필터링부(132), 위치 제어부(133), 차륜 제어부(134) 및 약제 살포 제어부(135)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제어부(13)는 수신된 센서 신호로부터 미보정 상태의 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보를 연산하는 센서 신호 처리부(131)와, 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정하여 보정후 위치 정보를 연산하는 확장형 칼만 필터링부(132), 보정후 위치 정보에 기초하여 무인 방제기(10)의 현재 위치를 결정하고, 현재 위치, 검출된 이동체 유도선 방향 및 진행 스케줄에 따라 무인 방제기(10)의 다음 목표 위치들을 결정하는 위치 제어부(133), 현재 위치에서 다음 목표 위치로 무인 방제기(10)가 이동하도록 무인 방제기(10)를 감속, 정지 내지 가속, 좌회전 또는 우회전으로 조향, 정지 후 후진, 정지 후 제자리 회전 등의 기동을 하도록 차륜 제어 신호를 생성하는 차륜 제어부(134) 및 약제 살포용 붐(18)의 방향과 높이, 약제 살포 기구(17)의 위치, 방향, 압력, 살포량 등을 조절하는 약제 살포 기구 구동부(16)를 제어하는 약제 살포 제어부(135)를 포함할 수 있다. 확장형 칼만 필터링부(132)는 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보에 기초하여, 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정하여 관측 오차를 제거함으로써 보정후 위치 정보를 생성할 수 있다. 관측 오차가 포함된 보정전 위치 정보에 대한 확장형 칼만 필터링을 위해 필요한 무인 방제기(10)의 운동학적 모델링 및 확장형 칼만 필터링 알고리즘은 아래에서 좀더 상세하게 설명된다. 일단 보정후 위치 정보가 획득되면, 차륜 제어부(134)는 이들 보정후 위치 정보와 자세 정보를 이용하여 현재 위치에서 다음 목표 위치로 진행하기 위해 결정되는 진행 경로를 따라 소정의 속도로 무인 방제기(10)가 이동하도록 차륜 제어 신호를 생성할 수 있다. 차륜 제어 신호에 따라 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14)가 제어될 수 있고, 차륜 구동부(14)가 차륜들(16)을 움직임에 따라 무인 방제기(10)가 이동하거나 방향을 바꿀 수 있다. 실시예에 따라, 추가적으로 제어부(13)는 위험 판정부(136)를 각각 더 포함할 수 있다. 위험 판정부(136)는 센서 신호들을 기초로 전방에서 지형, 장애물 등의 위험 요소의 존재 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 만약 위험 판정부(136)에서 전복이나 충돌과 같은 위험 요소가 판정되면, 제어부(13)의 차륜 제어부(134)는 식별된 위험 요소와 센서 신호 처리부(131)에서 연산된 자세 정보를 기준으로 전복 또는 충돌 등의 위험을 회피할 수 있도록 차륜 제어 신호를 생성한다. 이러한 차륜 제어부(134)의 차륜 제어 신호에 기초하여, 각 차륜들(16)의 회전수를 높이거나 낮추어, 급감속, 급정지 내지 급가속, 좌회전 또는 우회전으로 조향, 정지 후 후진, 내지는 정지 후 제자리 회전 등의 기동을 수행함으로써 적절한 회피 기동이 이루어지도록, 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14)가 구동될 수 있다. 한편, 차륜 구동부(14)는 예를 들어 차륜(16)에 직결된 모터들로써 구현될 수 있다. 따라서, 차륜 제어부(134)의 차륜 제어 신호는 차륜 구동용 모터들의 회전수를 개별적으로 정밀하게 조절할 수 있도록 예를 들어 다수의 PWM(pulse width modulation) 신호의 형태로 생성될 수 있다. 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 운동학적 모델을 자유 물체 운동과 바퀴 및 이동체 속도의 관계 측면에서 각각 예시한 개념도들이다. 도 2를 참조하면, 무인 방제기(10)의 거시적인 위치를 표현하기 위해, 관성 좌표계 (X g , Y g )에서 x c 방향으로 향하는 무인 방제기(10)의 운동학적 모델이 예시된다. 또한 무인 방제기(10)의 순간적인 움직임을 표현하기 위해, 무인 방제기(10)의 진행 방향 및 그 직교 방향을 축으로 하는 국부 좌표계 (xc, yc)가 무인 방제기(10)의 무게 중심 COM을 원점으로 하여 설정된다. 만약 무인 방제기(10)의 일반화 위치 좌표(generalized positioning coordinates) q가 로 정의된다고 가정하면, X, Y는 무게 중심 COM의 관성 좌표계 좌표이고, θ는 관성 좌표계를 기준으로 국부 좌표계의 방위 차이를 의미한다. 또한 본 명세서에서 행렬 또는 벡터의 위 첨자에 쓰인 T는 행렬 또는 벡터의 전치(transpose)를 의미함을 유의한다. 또한 도 3을 참조하면, 관성 좌표계 (X g , Y g )에서 무게 중심 COM과 각 바퀴의 중심점들이 순간 회전 중심(instantaneous center of rotation, ICR)을 중심으로 움직이는 속도 벡터들의 관계가 예시된다. 무게 중심 COM의 선형 속도 v(t)는 로 정의되는데, 여기서 vx (t), v y (t)는 각각 국부 좌표계의 x c 축과 y c 축에 따른 무게 중심 COM의 속도 성분들을 의미한다. 또한 무인 방제기(10)의 진행 방위각의 각속도 w c 는 와 같이 정의된다. 도 2 및 도 3에서, 관성 좌표계를 기준으로 한 무인 방제기(10)의 속도는 무인 방제기(10)의 순간적인 속도 성분들을 기초로 하여 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
한편, 도 3에서, 순간 회전 중심(ICR)에서 네 개의 바퀴 각각의 중심(P i , i=1, 2, 3, 4)까지 벡터들 d i 는 국부 좌표계에서 과 같이 정의되고, 순간 회전 중심(ICR)에서 무인 방제기(10)의 무게 중심 COM 까지 벡터 dC 는 로 정의된다. 여기서 d Cx , d Cy 는 국부 좌표계 좌표 값들이고, 도 3과 같이 x ICR , y ICR 로 표현하면 와 같다. 이들 벡터들 d i , d C , 거리와 속도들, 각속도 사이에는 다음 수학식 2와 같은 관계가 나타난다.
수학식 2로부터 속도 제약 조건(velocity constraint) 미분 방정식을 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
수학식 3은 비홀로노믹 연산 제약 조건(non-holonomic operational constraint)로서, 수학식 1을 이용하여 다음 수학식 4와 같이 행렬 로 간소화하여 다시 쓸 수 있다.
는 일반화 좌표이고 는 일반화 속도(generalized velocity)이다. 일반화 속도 는 항상 행렬 의 영 공간(null space) 내에 존재하므로, 수학식 4로부터 상태 공간 표현식을 설계하기 위해 의사 속도(pseudo-velocity) 행렬 와 회전 행렬 를 도입하면, 수학식 5와 같이 다시 정리할 수 있다.
는 극좌표계를 직교좌표계로 변환하기 위한 회전 행렬, 은 의사 속도 행렬이다. 이렇게 모델링된 무인 방제기(10)의 운동 특성은 확장 칼만 필터링에 적합하도록 선형화된다. 선형화는 계(system)의 입력과 출력 사이의 관계로부터 비선형 성분들을 제거함으로써 구현될 수 있다. 선형화를 통해 제어부의 설계가 가능하게 되고 계의 안정에도 기여할 수 있다. 무인 방제기(10)의 운동 특성에 관한 상태 공간 모델은 상태 변수 를 가지고 다음과 같이 정의될 수 있다.
여기서 는 상태 공간에 대한 제어 입력 값이다. 수학식 1, 수학식 5 및 수학식 6에 의해 무인 방제기(10)의 운동 특성은 다음 수학식 7과 같이 정리될 수 있다.
, 는 각각 직교 관성 좌표계에서 의사 속도 성분 값들이고, 는 순간 회전 중심과 무게 중심까지의 거리이며, , 는 제어 입력 값들이다. , 는 직교 관성 좌표계에서 무게 중심의 좌표이고, , 는 위치 오차가 가지는 백색 가우시안 잡음이며, 는 이러한 성분들로써 선형화된 상태 공간 모델의 위치 변수이다. 확장형 칼만 필터링 알고리즘은 상태 변수 x의 상태 변화 함수 f(x)로 표현되는 비선형 시스템에 대해 관측하여 오차 v가 있는 관측 상태 y를 획득할 수 있을 때에, 관측 상태 y로부터 오차 v를 제거하고 진정한 x를 추정하는 알고리즘으로서, 통상적으로 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
이때, w는 프로세스 오차(process error)를 의미하며 v는 측정 오차(measurement error)이다. h(x)는 상태 변수 x와 관측 상태 y의 관계를 의미하는 함수이다. 를 상태 변수 x의 사후적 추정값(posteriori estimate value)라고 할 경우에, 확장형 칼만 필터를 구현하기 위한 상태 변화 행렬 A와 관계 행렬 H는 다음과 같이 자코비안 행렬로 얻을 수 있다.
주어진 상태 초기값 x(0)에 대해 최초의 사후적 상태 추정값 과 추정 오차 공분산(covariance) 은 다음 수학식 10과 같다.
여기서 E[x]는 x의 기대값 함수이다. 확장형 칼만 필터링을 통해 추정 상태 는 다음 수학식 11과 같은 반복 연산에 의해 매번 입력되는 관측 값 y의 오차를 제거한 사후적 추정 상태 를 지속적으로 연산하는 방식으로 보정된다.
여기서, K는 칼만 이득이고, P는 추정 오차 w의 공분산이며, H는 관측 값 y와 상태 변수 x 사이의 관계 행렬, R은 관측 오차 v의 공분산 행렬이고, A는 상태 변화 행렬이며, 는 상태 변수 x의 사후적 추정 값이고, y는 관측 값이며, Q는 프로세스 오차 w의 공분산이다. 도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 보상된 위치 측정 결과 및 절대 오차를 각각 예시한 그래프들이다. 도 4를 참조하면, 무인 방제기(10)가 일정한 속도로 유도선을 따라 직선으로 움직일 경우를 시뮬레이션한 결과로서, 각각 가는 직선으로 표시된 기준선(Reference), 가는 실선으로 표시된 보정전 위치 정보(Uncompensated)와, 굵은 실선으로 표시된 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보(EKF)를 나타낸 그래프이다. 센서에 의해 측정된 그대로의 보정전 위치 정보는 상대적으로 심한 잡음을 가지지만, 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보는 위치 변화의 기준선에 근접하게 오차가 보정되었음을 알 수 있다. 또한 도 5를 참조하면, 동일한 시뮬레이션에서, 가는 실선으로 표시된 보정전 위치 정보와 기준선 사이의 오차의 절대값들(Uncompensated)은 상대적으로 매우 크게 나타나는 반면에, 굵은 실선으로 표시된 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보와 위치 변화의 기준선의 오차의 절대값들(EKF)은 크게 줄어들었음을 알 수 있다. 이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다.
스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기(10)
11 조작부 12 센서부
13 제어부 131 센서 신호 처리부
132 확장형 칼만 필터링부 133 위치 제어부
134 차륜 제어부 135 약제 살포 제어부
136 위험 판정부
14 차륜 구동부 15 약제 살포 기구 구동부
16 차륜 17 약제 살포 기구
18 붐(Boom) |
