A Study on 2-Degrees of Freedom Snake Robot Head Nonlinear Control Scheme Using RBF Neural Network and Adaptive Robust Term

Abstract

뱀 로봇은 생물학적 뱀의 움직임을 모사하여 다양한 환경을 주 행할 수 있는 능력으로 붕괴 사고에서 발생하는 협소 공간을 직접적 으로 수색할 수 있는 로봇으로 많은 관심을 받고 있다. 이 로봇은 정현파 조합으로 움직이며, 많은 움직임이 개발되어 다양한 환경을 극복할 능력을 갖추었다. 하지만, 주행 중 영상 흔들림으로 인해 조 종자가 주변 환경을 인식하기 어려운 문제가 존재한다. 기존의 연구 방식은 기구학적 분석을 통해 회전을 보상하는 방식으로써, 이 방식 은 하나의 움직임만을 대상으로 하고, 주행 성능에 대한 평가가 없 다. 따라서, 기존의 기구학적 분석을 통한 제어 대신 다양한 움직임 에 적용이 가능한 동역학 기반 강인 제어기가 필요하다. 이를 달성 하기 위해 본 논문에서는 2 자유도 뱀 로봇 머리 시스템과 RBF 신경 망과 적응 강인 항을 이용한 강인 제어기를 제안한다. 먼저, 뱀 로봇의 복잡한 동역학을 회피하고, 다양한 움직임에 제어 법칙을 적용하기 위해 2 자유도 뱀 로봇 머리 시스템을 제안한 다. 이 시스템은 뱀 로봇에서 오는 회전을 보상하기 위해 yaw 축 회 전과 pitch 축 회전을 보상하기 위해 2 자유도를 가진 시스템이다. 이 시스템은 뱀 로봇과 독립적으로 제어를 하며, 뱀 로봇의 동역학 을 포함하고 있지 않기에 제어적 관점에서 간편하게 제어할 수 있 다. 하지만, 이 시스템에서는 뱀 로봇의 회전과 마찰의 영향 등을 반영하기 어렵다. 이에 외란 관측기와 같이 복잡한 수학적 법칙을 필요로 하지 않으며, 높은 비선형 근사 능력이 있는 RBF 신경망을 사용한다. 추가로 신경망 온라인 학습 시 발생하는 단점을 보완하기 위해 적응 강인 항을 추가한다. 적응 강인 항은 규정된 성능을 만족 시키기 위해 prescribed performance control의 변환 오차 개념을 적용한 새로운 오차 평면과, 큰 신호 변화에 대응하기 위해 적응 비 선형 항으로 구성한다. 정상상태에서의 불필요한 제어입력을 제거하 기 위해 reverse saturation filter 를 포함한다. 제안하는 방법은 기존의 비선형 제어기인 dynamic surface control, nonsingular terminal sliding mode control과 결합한다. 고안한 제어기와 적응칙들은 Lyapunov function candidate를 이 용하여 설계하며, 제어기의 경계를 조사하여 안정성을 증명한다. 최 종적인 제어입력은 포화 모델을 반영하여 로봇에 적용한다. 제안하 는 제어 방법은 시뮬레이션을 통해 덩어리 외란을 보상하여 제어성 능을 시킬 수 있음을 시뮬레이션을 통해 입증하였다. 마지막으로, 실험을 위해 2개의 축을 가지는 9 자유도 뱀 로봇 을 제작하였으며, lateral undulation, rectilinear, sidewinding, rolling arc, rolling helix움직임을 구현한다. 실험에는 구현한 움 직임 중 yaw 회전을 가지는 lateral undulation 과 pitch 회전을 가 지는 rectilinear, 두 회전이 함께 발생하는 sidewinding 움직임을 사용한다. 제안하는 dynamic surface control 기반 제어기를 적용한 실험 결과, Lateral undulation 75.4%, Rectilinear 46.9%, Sidewinding의 yaw 회전은 65.3%, pitch 회전은 37.6% 개선됨을 보 였다. 결과적으로, 2 자유도 뱀 로봇 머리 시스템을 적용하는 방법과 RBF 신경망과 적응 강인 항을 이용한 비선형 제어 방법은 뱀 로봇 머리 회전을 최소화하는 데 효과적임을 입증하였다.