카메라 비전을 이용한 EtherCAT 기반의 수직 다관절 로봇 제어에 관한 연구 :A Study on Control of Vertical Articulated Robot based on EtherCAT using Camera Vision

정창희

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자료유형: 학위논문

저자정보: 정창희 (서울과학기술대학교, 서울과학기술대학교 대학원)

지도교수: 박희재

발행연도: 2018

저작권: 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수23

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

EtherCAT 기반의 수직 다관절 로봇 구성 및 ROS를 이용한 로봇 제어

정창희 , 황영준 , 오국표 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2018.11 학술대회자료

카메라 비전을 이용한 EtherCAT 기반의 수직 다관절 로봇 제어에 관한 연구

정창희 기계설계로봇공학과 2018.01 학위논문

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최근 4차 산업 혁명을 시작으로 스마트 공장 자동화가 운영되고 있으며 공정 자동화에 적용할 수 있는 다양한 로봇 플랫폼 개발 및 양산이 이루어지고 있다. 여기서, 조립, 핸들링, 부품정렬, 검사 등과 같은 다용도 활용 가능한 다관절 로봇이 주로 사용되고 있으며 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 맞춰 공정 자동화에 적용할 수 있는 수직 다관절 로봇을 구성하고 공정 효율을 높이기 위해 영상 처리를 통해 이동 물체를 인식하고 추적하며 최종적인 로봇 제어에 대해 연구하였다.
먼저, 로봇 공정을 선정하여 이를 수행하기 위한 목표 성능을 제시하였다. 이를 기반으로 기구학적 관점을 통해 로봇의 링크 및 조인트 관계를 설정하고 다양한 해석 결과를 통해 링크와 조인트 액추에이터를 선정하여 최종적인 수직 다관절 로봇을 구성하였다. 이 후, 로봇의 효율적인 제어와 스마트 공장 자동화 적용을 위해 고성능 기반의 산업용 필드버스인 EtherCAT을 적용하였으며 로봇의 위치 및 자세 제어를 위한 정/역기구학 해석, 충돌 회피를 고려한 모션 및 경로 계획 등을 실행하기 위해 Open-Source 기반의 ROS(Robot Operating System) 프레임워크 기반의 Moveit을 이용하였다. 또한 공정 효율 및 자동화를 위한 로봇 제어를 위해 영상 처리 기술을 도입하였다. 이를 구성하기 위해 먼저 컨베이어 벨트 위에 고정되어 있는 카메라를 통해 이송 물체를 인식하고 위치추적을 실행하였으며 이를 월드 좌표계로 변환하였다. 또한 수직 다관절 로봇의 엔드 이펙터(End-Effector)에 깊이(Depth) 기반의 카메라를 부착하여 물체 인식 및 파지를 실행할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서 제시한 로봇 시스템에 대한 성능 평가를 실시하였다. 먼저, 수직 다관절 로봇에 대한 목표 성능 평가를 실행하였다. 이 후, 컨베이어 벨트 위에서 일정한 속도로 움직이는 물체를 카메라가 정확하게 인식하고 추적하는지 확인하였다. 마지막으로 카메라를 통해 물체 인식 및 추적한 데이터를 통해 로봇을 제어하여 최종적으로 로봇이 이송 물체를 파지하는 것을 확인하였다.

Recently, smart factory automation has been running since the 4th industrial revolution, and various robot platforms are being developed and mass-produced. Here, multi-purpose articulated robots such as assembly, handling, component alignment, inspection are getting trends, and researches utilizing the robot have been actively conducted.
In this study, we have constructed a vertical articulated robot that can be applied to process automation in accordance with this trend. In order to improve the process efficiency, the moving object is recognized and tracked through image processing and the final robot control is studied.
First, we selected the robotic process and presented the target performance for it. Based on this, we set the link and joint relation of the robot through the kinematic viewpoint and select the link and joint actuator through various analysis results and construct the final vertical articulated robot. After that, EtherCAT, which is a high performance based industrial field bus, is applied for efficient control of robot and smart factroy automation. In addition, we used Moveit based on Open-Source ROS(Robot Operating System) framework to perform Forward/Inverse kinematics for robot position and attitude control, motion and path planning considering collision avoidance.
We also introduced image processing technology for robot control for process efficiency and automation. In order to construct this, the moving object was first recognized through the camera fixed on the conveyor belt, and the position tracking was performed and converted into the world coordinate system. In addition, a depth-based camera is attached to the end-effector of the vertical articulated robot so that object recognition and gripping can be performed.
The performance evaluation of the robot system proposed in this study was performed. First, we experimented that the camera correctly recognizes and tracks an object moving at a constant speed on a conveyor belt. We also confirmed that the robot finally grasps the transported object by controlling the robot through the object recognition and tracking data through the camera.

#Vision #EtherCAT #Vertical Articulated Robot

요약 ⅰ
표목차 ⅱ
그림목차 ⅲ
기호설명 v
I. 서 론 1
1. 연구 배경 1
2. 연구 목적 및 의의 3
II. 수직 다관절 로봇 구성 4
1. 목표 성능 제시 4
2. 기구학적 모델 구성 및 해석 5
3. 링크 및 조인트 선정 10
4. 그리퍼 구성 16
III. 수직 다관절 로봇 제어 19
1. EtherCAT 시스템 19
2. Moveit 25
3. 통합 시스템 구성 29
IV. 영상 처리 기반의 로봇 제어 시스템 31
1. 고정된 카메라 기반의 영상 처리 32
2. End-Effector Camera 기반의 영상 처리 37
V. 이동 물체 인식 및 추적에 관한 로봇 제어 실험 및 검증 41
1. 수직 다관절 로봇 성능 검증 41
2. 영상 처리 기반의 물체 인식 및 추적 45
3. 이동 물체 인식 및 추적 기반의 수직 다관절 로봇 48
4. 결과 및 고찰 53
Ⅵ. 결론 54
참고문헌 55
영문초록(Abstract) 58
감사의글 60

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