[정보] 4개의 모터와 홀센서를 활용한 위치 추정 방법

안녕하세요 꾸꾸입니다!

움직이는 물체의 위치를 정확하게 추적하는 것은 로봇이나 드론, 무인 차량 등의 개발에서 중요한 요소입니다. 이번 글에서는 4개의 모터에 부착된 홀센서(Hall Sensor)를 이용하여 위치를 추정하는 방법을 소개하겠습니다.

 

1. 홀센서를 이용한 모터 회전수 측정

홀센서는 자기장을 감지하여 펄스를 발생시키는 센서로, 모터의 회전수를 측정하는 데 활용됩니다. 각 모터의 회전 정보를 기반으로 움직인 거리를 계산할 수 있습니다.

홀센서 데이터로 이동 거리 계산

1. 홀센서 펄스 측정
   • 홀센서는 자석의 회전을 감지하여 펄스를 생성합니다.
   • 일정한 펄스 수마다 하나의 회전(360도)이 완성됩니다.
2. 각 모터의 이동 거리 계산
   • 모터의 기어비 및 바퀴 반지름을 이용하여 이동 거리를 계산할 수 있습니다.
   • 공식:
     

     

 

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2. 모터 배열에 따른 위치 추정 방법

4개의 모터를 사용하는 경우, 모터의 배치 방식에 따라 위치를 추정하는 방법이 달라집니다.

(1) 직교형(X-Y) 이동 시스템

• 4개의 모터가 X, Y 방향으로 독립적으로 배치된 경우, 각 모터의 이동 거리를 기반으로 X, Y 좌표를 계산할 수 있습니다.

(2) 차량형(4륜 구동 로봇)

• 차륜이 있는 이동체의 경우, 각 바퀴의 회전수와 방향을 조합하여 위치를 계산합니다.
• 이동 모델:
  • 전진: 모든 모터의 회전수가 같으면 직진
  • 회전: 좌우 바퀴의 회전수가 다르면 회전
  • 측면 이동 (Mecanum Wheel): 각 바퀴의 회전 패턴을 분석하여 벡터 합산 방식으로 위치 계산

이동 거리 및 회전각 계산

• 전진/후진 이동 거리:
  
  회전각 계산:
  
  여기서 L은 좌우 바퀴 간 거리

 

 

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3. 센서 융합 (위치 보정)

홀센서만을 이용한 위치 추정은 장시간 이동 시 오차가 누적될 수 있습니다. 따라서 추가적인 센서를 이용해 보정하는 것이 중요합니다.

보정에 활용할 수 있는 센서들

• IMU(관성 센서): 가속도 및 자이로 데이터를 활용하여 정확한 방향 및 이동 거리를 측정
• LiDAR 또는 카메라: 주변 환경을 인식하여 위치 보정
• GPS: 야외에서 절대 위치 정보를 제공

칼만 필터(Kalman Filter) 기반 융합

• 기본적인 오도메트리 방식: 이동 거리 기반으로 위치 업데이트
• 센서 데이터를 조합하여 오차 보정
• 입실론 필터(EKF), 파티클 필터(Particle Filter) 등의 고급 필터 사용 가능

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4. 실제 구현 방법

(1) 데이터 수집 및 처리

• 각 모터의 홀센서 데이터를 마이크로컨트롤러(Arduino, STM32 등)에서 읽어 이동 거리 계산
• IMU, LiDAR 등의 보조 센서 데이터를 수집하여 위치 보정

(2) 실시간 위치 추정 알고리즘 적용

• 오도메트리 방식을 기반으로 실시간 위치 업데이트
• 칼만 필터를 이용하여 노이즈 제거 및 보정

(3) ROS 기반 시스템 연동

• 로봇 운영체제(ROS)와 연동하여 센서 데이터를 관리하고 시뮬레이션 진행 가능
• 실제 로봇에 적용하여 테스트 가능

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5. 결론

홀센서를 이용한 위치 추정은 기본적인 오도메트리 기법을 사용하여 구현할 수 있습니다. 그러나 오차가 누적될 가능성이 있기 때문에 IMU, LiDAR, GPS 등의 보조 센서를 활용하여 보정하는 것이 중요합니다. 특히 칼만 필터 등을 활용한 센서 융합 기법을 적용하면 더욱 정밀한 위치 추정이 가능합니다.

 

추후 실제 구현 방법과 코드 예제도 추가할 예정이니 관심 있는 분들은 계속 지켜봐 주세요!