Development of a Multi-robot System for Illuminance Measurement

기술 요약: 조도 측정을 위한 다중 로봇 시스템 개발

문제 정의
건설 산업에서 설치된 조명 기구가 일본 산업 규격(JIS) 및 설계 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것은 준공 전의 중요한 작업이다. 전통적으로 이러한 조도 측정은 외부 빛의 간섭을 최소화하기 위해 야간에 두 명의 작업자가 수동으로 수행한다. 이 과정은 측정 지점의 수가 매우 많고(대형 창고와 같은 시설에서는 수천 개에 달함), 측정기를 배치하기 위한 반복적인 육체적 노동이 필요하며, 데이터 전사 및 표 분석 작업이 노동 집약적이기 때문에 매우 비효율적이다. 또한, 기존의 자동화 시도들은 대부분 단일 로봇 시스템에 의존해 왔으며, 이는 측정 시간 효율성이라는 근본적인 문제를 해결하지 못했다.

방법론
저자들은 최대 6대의 로봇이 동시에 조도 측정을 수행할 수 있는 완전 자동화된 다중 로봇 시스템을 제안한다. 이 시스템 아키텍처는 확장성과 안전성을 위해 설계된 하드웨어, 소프트웨어 및 통신 프레임을 통합한다.

• 하드웨어: 시스템은 TurtleBot3 Waffle 플랫폼을 기반으로 한 두 가지 로봇 모델을 활용한다. 모델 1은 다양한 표면 높이에 대응하기 위해 조도 센서(FT3425)를 위한 높이 조절 메커니즘을 갖추고 있으며, 모델 2는 표준 구성을 사용한다. 두 모델 모두 내비게이션을 위한 2D LiDAR(UST-30LX), 장애물 및 단차 감지를 위한 3개의 ToF(Time-of-Flight) 센서, 그리고 모터 제어를 위한 마이크로컨트롤러(OpenCR 1.0)와 Intel NUC 온보드 PC를 탑재하고 있다.
• 소프트웨어 아키텍처: ROS 2(Humble)를 기반으로 구축된 이 시스템은 지도 획득(SLAM 또는 편집된 설계 도면을 통해), 측정 지점 할당, 경로 계획 및 데이터 시각화에 이르는 전체 워크플로우를 자동화한다.
  • 작업 할당: 측정 지점은 중심 보로노이 테셀레이션(Centroidal Voronoi Tessellation, CVT) 기반의 분할 방법을 사용하여 로봇들에게 배분된다. 내비게이션 안정성을 최적화하고 회전 빈도를 줄이기 위해, 시스템은 CVT 계산 시 유클리드 거리 대신 맨해튼 거리를 채택한다.
  • 경로 계획: 경로는 할당된 지점들의 분산을 분석하여 주 방향을 결정함으로써 생성되며, 이동 거리를 최소화하는 지그재그 스캐닝 궤적을 만든다.
  • 안전 메커니즘: 시스템은 커스텀 "ToF 레이어"를 통해 ToF 센서 데이터를 Nav2 코스트맵(costmap)에 통합한다. 단차나 낙차가 감지되면 로봇은 자율적으로 정지한 후, 일정 거리를 후진한 뒤 내비게이션을 재시도한다. 재시도 후에도 도달할 수 없는 지점은 미션의 연속성을 보장하기 위해 건너뛴다.
  • 통신: 표준 ROS 2 DDS 미들웨어의 통신 병목 현상(4대 이상의 로봇에서 안정적으로 작동하지 않음)을 해결하기 위해, 시스템은 Zenoh를 통신 백본으로 활용한다. zenoh-bridge-ros2를 통한 피어 투 피어(P2P) 구성은 네트워크 오버헤드를 크게 줄여 6대의 로봇이 동시에 안정적으로 작동할 수 있게 한다.
  • 시각화: 완료 시, 시스템은 적응형 몬테카를로 지역화(AMCL)를 사용하여 포즈(pose) 데이터와 조도 값을 연관시킨다. 또한 델로네 삼각측량(Delaunay triangulation)을 통한 중심 좌표 보간법(barycentric interpolation)을 사용하여 이산적인 측정 지점으로부터 연속적인 조도 지도를 생성하고, 이를 GUI에 즉시 표시한다.

주요 기여

1. 확장 가능한 다중 로봇 프레임워크: 최대 6대의 로봇이 동시에 측정을 수행할 수 있는 시스템을 개발하여, 단일 로봇 방식의 효율성 한계를 극복하였다.
2. 최적화된 통신: 표준 ROS 2 DDS 대비 트래픽 부하를 약 1/130(송신 기준)으로 줄이는 Zenoh 기반 통신 아키텍처를 성공적으로 구현하여, 다중 로봇 환경에서의 확장성 문제를 해결하였다.
3. 사용자 중심 자동화: 운영자가 최소한의 기술적 전문 지식만으로 지도 생성, 지점 할당 및 실시간 모니터링을 관리할 수 있는 GUI를 제작하여 수동 데이터 전사 과정을 제거하였다.
4. 복잡한 환경에서의 견고한 내비게이션: ToF 기반의 단차 감지 및 동적 경로 재계획을 통합하여, 바닥 높이 차이가 있는 환경에서도 안전하게 작동할 수 있도록 하였다.

실험 결과
두 곳의 실제 건설 환경에서 현장 실험이 수행되었다:

1. 대규모 구역 (470 m²): 6대의 로봇을 사용하여 1,397개의 지점을 339초 만에 측정하였다(수동 방식보다 10배 이상의 밀도). 이는 수동 작업(95개 지점에 대해 445초 소요)과 비교했을 때 측정 시간을 76.1% 단축한 결과이다. 수동 측정값 대비 평균 절대 오차율은 **3.56%**였으며, 저자들은 이를 센서의 ±2% 정확도와 환경 변수를 고려할 때 합리적인 수준으로 간주하였다.
2. 단차가 있는 환경 (102.21 m²): 3대의 로봇을 사용하여 1.2미터의 단차를 성공적으로 통과하였다. 로봇은 단차를 감지하고, 후진한 뒤, 내비게이션을 재개하거나 도달 불가능한 지점을 건너뛰는 능력을 보여줌으로써 사람의 개입 없이도 비평탄 환경에서 안정성을 확인하였다.

의의 및 주장
본 논문은 제안된 시스템이 건설 환경의 조도 측정에 있어 실용적이고 효과적인 솔루션을 제공한다고 주장한다. 준비 단계부터 결과 분석까지의 전 과정을 자동화함으로써, 시스템은 야간 노동력을 크게 줄이고 운영 효율성을 높인다. 저자들은 이 시스템이 데이터 수집을 가속화할 뿐만 아니라 현장에서 즉각적인 시각적 피드백을 제공하여 설계 표준에 대한 즉각적인 검증을 가능하게 한다고 강조한다. 본 연구는 이 시스템이 로봇 공학을 통해 건설 산업의 노동력 부족 및 고령화 문제를 해결하기 위한 실행 가능한 단계임을 결론짓는다. 다만, 배터리 상태나 통신 상태에 따른 동적 작업 재할당 등 확장성을 더욱 향할 데는 향후 연구가 필요하다.