휠 오도메트리 오차의 경감

휠 오도메트리의 정확도는 기구학적 설계와 특정한 임계 수치에 따라 달라집니다. 오늘은 추측 항법의 정확도에 영향을 미치는 설계 고려사항부터 살펴보겠습니다. 휠베이스가 짧은 자동차는 휠베이스가 긴 자동차보다 방향 오차가 발생할 확률이 높습니다.

전체 무게의 상당 부분을 지지하는 캐스터 휠을 장착한 자동차는 방향 전환 시 미끄러질 확률이 높습니다. 반대로 캐스터 휠이 지지하는 무게의 비중이 작으면 방향 전환에 따른 미끄러짐은 발생하지 않습니다. 또한 오도메트리에 가장 이상적인 바퀴 형태는 칼날처럼 얇고 모양도 변하지 않는 것입니다. 따라서 알루미늄 휠에 접지력을 높이기 위한 고무층을 얇게 덮는 것이 좋습니다.

 

그런데 현실적으로 이렇게 만들기가 힘듭니다. 오도메트리에 쓰이는 바퀴는 주로 하중을 견딜 수 있도록 설계된 주행용 휠이라서 지표면에 닿는 면적이 넓어야 하기 때문입니다. 그럼 지금부터 휠 오도메트리에서 시스템 오차와 비시스템 오차를 줄이는 방법에 대해 알아보겠습니다.

보조 바퀴와 베이식 인코더 트레일러

일반적으로 칼날처럼 얇고 하중을 받지 않는 인코더 휠을 추가로 장착하면 오도메트리의 정확성을 향상할 수 있습니다. 이 휠은 동력 전달에 사용하지 않기 때문에 아주 얇게 만들 수가 있습니다. 이 방식은 차동 드라이브, 삼륜 드라이브, 애커만 차량에 적용할 수 있습니다.

베이식 인코더 트레일러

오도메트리의 성능을 높이는 또 다른 방법은 2개의 인코더 휠이 달린 트레일러의 활용입니다. 뒤에서 끌려오는 차량에 오도메트리를 적용하기란 거의 불가능합니다. 끌려오는 차량은 조향 과정에서 미끄러짐이 크게 발생하기 때문입니다. 인코더 트레일러 기법은 특수한 지형에 대해서만 오도메트리를 수행할 때 사용할 수 있습니다.

 

작은 장애물이나 계단 등 울퉁불퉁한 지형에서 주행하면 인코더 트레일러가 틀어집니다. 그럼에도 불구하고 인코더 트레일러를 부분적으로라도 적용하면 좋은 것은 실제 자동차는 대부분 상대적으로 매끈한 콘크리트 바닥에서 달리기 때문에 인코더 트레일러로 측정한 오도메트리 데이터는 대부분 유용하게 쓸 수 있기 때문입니다. 

시스템 캘리브레이션

장치나 센서를 추가로 장착하지 않고도 오도메트리의 정확도를 높이는 또 다른 방법은 자동차를 신중하게 캘리브레이션 하는 것입니다. 시스템 오차는 자동차 고유의 특성으로 발생합니다. 이 특성은 자동차의 마모나 하중의 변화에 따라 서서히 변하게 됩니다. 따라서 시스템 오차는 상당한 시간 동안 일정한 값처럼 나타납니다. 자동차를 정밀하게 캘리브레이션 하여 오차를 줄일 수도 있습니다. 하지만 자동차의 형상이나 부품에 존재하는 미세한 편차로도 상당한 오도메트리 오차가 발생하기 때문에 캘리브레이션 하기는 쉽지 않습니다.

IPEC

IPEC는 2개의 모바일 로봇이 상대방의 오도메트리 오차를 서로 보정하는 기법입니다. 두 로봇 모두 빠르고 연속적으로 움직이는 환경에서도 적용할 수 있습니다. 이 방법을 적용하려면 두 로봇 모두 자신의 상대 위치를 측정할 수 있고 연속적으로 정확하게 이동해야 합니다. IPEC는 오도메트리 오차가 빠르게 커지는 경우와 느리게 커지는 경우를 구분하는 오차의 증가율이란 개념을 바탕으로 작동하게 됩니다.

 

예를 들어서 로봇이 방향을 이리저리 바꾸며 울퉁불퉁한 바닥을 지나면 뚜렷한 방향 오차가 즉시 발생합니다. 하지만 이 과정에서 발생하는 로봇의 측방향 오차는 처음에는 작지만 이러한 방향 오차로 인해 무한하게 커집니다. IPEC 알고리즘은 상대 위치 측정치를 충분히 빠른 속도로 업데이트해 각 로봇의 방향에 대한 빠르게 커지는 오차를 측정할 수 있게 합니다.