정확도 0.05mm 6축 로봇 비결 (2021) [영상]

 (youtube.com)
2P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 예전에도 로봇 팔에 IMU를 추가하는 다른 방식은 본 적 있음. 서로 다른 두 종류의 센서를 결합하는 걸 센서 융합이라고 부르고, IMU와 GPS를 함께 쓰면서 칼만 필터를 붙여 매우 정확한 위치 값을 얻는 방식은 흔함
    이 영상에서 특히 멋진 점은 새 센서를 모터 내부에 장착해서 전체를 훨씬 더 작고 단단하게 만들 수 있었다는 것임
    [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Inertial_measurement_unit
    [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Sensor_fusion
    [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter

  • 이런 걸 만들어보고 싶다면 새 Raspberry Pi Pico 2가 여기서 쓴 칩보다 성능은 몇 자릿수 높고 가격은 절반 정도임
    지금 입문용 32비트 ARM/RISC 임베디드 장치로는 가성비가 압도적으로 좋아 보임

    • 정오표 9번에 따르면 내부 풀다운 대신 외부 풀다운을 넣어야 한다는 점은 알아둬야 함
    • 이제는 비교적 오래됐지만, Teensy 4.1에서도 여전히 훌륭한 성능을 얻고 있음. 가격은 30달러 정도로 조금 더 비싸지만, Cortex M7 600MHz로 동작하고 입출력과 프로토콜도 넉넉하게 제공됨
    • 멋지긴 한데, 그럼 트레이드오프는 뭐임?

  • 더 까다로운 작업에서 “상자에서 꺼낸 그대로”의 정확도를 높이려고 보조 인코더를 쓰는 대형 산업용 로봇들도 있음
    보조 관절 피드백을 로봇 구조와 기계부의 운동학 모델과 결합해서 실제 로봇 공구 끝점이 어디 있는지 더 정확히 예측함
    https://electroimpact.com/Products/Robots/AchievingAccuracy

    • 그러면 기본 인코더는 어디에 쓰이는 거임?

  • 로봇이 정확히 같은 동작 묶음을 계속 반복하는 모습만 보고 백래시를 판단할 수는 없음. 그렇게 하면 정의상 히스테리시스가 문제에서 빠져버림

    • 같은 동작은 아닌 것 같은데? 두 번째 이동은 반대쪽으로 가잖음

  • 좋긴 한데, 저 로봇이 실제 작업을 하고 있는 건 아니지 않나?
    무부하 상태에서 백래시가 큰 시스템의 위치 정확도를 높이는 게 어떤 유용한 응용으로 이어질지 잘 상상이 안 감. 그냥 상상력이 부족한 걸 수도 있음
    요즘은 나쁜 하드웨어를 만들거나 사도 소프트웨어가 해결해준다는 흐름이 있는데, 그게 성과를 낸 걸 별로 못 봤음. Tesla가 자율주행에 웹캠을 쓰는 사례나 Boeing이 항공기를 설계한 뒤 결함 있는 자세 센서를 쓴 사례가 떠오름
    로봇이 뭔가 유용한 일을 했다면 훨씬 더 인상적이었을 것 같고, 실제 적용 가능성은 꽤 제한적일 거라고 의심됨

    • Boeing 사례는 너무 단순화한 것 같음. 목표는 Airbus와 경쟁할 효율적인 항공기를 만들되, 새 형식 인증에 드는 비용과 지연을 피하는 것이었음
      그러려면 같은 기체에 더 큰 엔진을 달아야 했고, 그 결과 엔진을 더 앞쪽에 장착해야 해서 비행 특성이 바뀌고 재훈련이 필요해짐. 재훈련은 판매에 치명적이었으니, 구형 737처럼 날아가는 것처럼 보이게 하려고 소프트웨어 시스템을 덧붙였음
      그러면 조종사는 iPad 교육 과정만으로 업그레이드할 수 있었음. 이 보정 시스템은 조종사가 높은 받음각에서 실속에 걸리는 문제를 인지하지 못하게 해야 했고, 그래서 MCAS는 감지된 받음각을 바탕으로 기수를 내리기 위해 AoA 센서를 사용함
      AoA 센서는 원래 생사가 걸린 직접적인 핵심 입력으로 쓰이도록 설계된 게 아니었고, 때때로 고착되거나 고장났음. MCAS는 그중 하나만 입력으로 썼음. MCAS가 기수 하강이 필요하다고 잘못 판단하고 조종사가 737 훈련대로 대응하면, 그날이 마지막 비행이 됨. 그 비행기는 추락함
      결국 Boeing이 이 끔찍한 계획의 모든 단계에서 돈을 더 벌려고 사람들을 죽인 셈임. 원래 논지에는 동의하지만, Boeing은 거의 최악의 악의적 설계에 가까워서 따로 분류해야 함
    • 하중을 들지 않고 아주 정밀하게 움직여야 하는 로봇 응용으로는 좌표 측정기 같은 로봇 측정 시스템이 있음: https://en.wikipedia.org/wiki/Coordinate-measuring_machine
    • 이후 영상들을 보면 서보가 긴 팔 끝에서 무게추를 들어 올리는 장면이 나옴

  • 이런 아날로그 측정기를 써본 사람에게 질문이 있음. 카메라가 표시 값을 읽으려고 확대하기 전에 지시침이 한 바퀴 도는 것처럼 보이는데, 이 영상이 주장하는 정확도를 실제로 보여주는 게 맞나?

    • 전체 영상을 보진 않았지만, 아마 “x를 0.00에서 10.00으로 이동”시키고 게이지가 최종 이동 위치가 실제로 10.05였음을 보여준 것 같음
      저 장치가 그렇게 흐물거리는 걸 감안하면 꽤 인상적임
      다만 이런 게이지는 음의 방향 이동을 측정하려면 예압을 걸어 “양의” 범위 안으로 눌러둬야 함. 그렇게 한 것처럼 보이긴 하지만, 지금 더 깊이 분석하지 않는 한 100% 확신은 못 하겠음
      또 게이지 자체가 어느 정도 예압을 제공하므로, 시스템의 헐거움을 상당히 제거해서 정확도가 실제보다 좋아 보이게 만들었을 수도 있음
    • 맞음. 끝의 구에는 일정한 반지름이 있고, 그 구가 반지름만큼 밀리면, 즉 접촉점이 정확히 중심선에 오면 표시기는 다시 0을 가리킴
      접촉이 끊긴 상태라면, 원래 있어야 할 지점에서 적어도 1mm는 빗나갔다는 뜻에 가깝다
      보통은 이 두 상황 중 어디에 있는지 알려주는 두 번째 바늘이 있지만, 이런 장치를 쓰는 맥락에서는 1mm나 벗어나면 상황이 매우 명확하므로 필요 없다고 본 것 같음

  • 100달러에 살 수 있는 3축 로봇, 즉 3D 프린터는 어떻게 정적 정확도 0.05mm를 내는 걸까?
    이건 제어 이론이 아니라 기계 구조와 스테퍼 모터의 문제임

    • 갠트리 구조와 팔 구조 사이의 절충임
    • 맞지만, 그건 로봇 팔이 아니어서 덜 흥미로움. 팔 길이는 오차를 증폭하므로, 프린터와 같은 위치 정확도를 내는 “기계 구조와 스테퍼” 기반 팔을 만들려면 모터가 훨씬 더 정밀해야 하거나, 감속을 한다면 산업용 로봇 팔처럼 백래시가 극도로 낮아야 함
    • 0.05mm 이하 정확도의 x/y, 선택적으로 z 시스템을 재현하는 가장 좋은 방법이 뭘지 궁금함. 물론 속도는 희생하지 않는 조건에서임

  • 정밀도가 필요할 때 로봇에 팬터그래프를 더 많이 쓰지 않는 이유가 늘 궁금했음
    정밀한 목재 절단이나 목재·금속 조각 등에 쓰이는 방식임
    https://en.wikipedia.org/wiki/Pantograph
    https://youtu.be/s56J_Rnh_Co
    “큰” 쪽을 구동해서 “작은” 쪽을 움직이면 높은 정밀도를 얻을 수 있음

    • Feynman이 https://calteches.library.caltech.edu/1976/1/1960Bottom.pdf 6~7쪽에서 팬터그래프와 정밀도 문제를 다룸. 직접 깊이 생각해보진 않았음
    • 팬터그래프는 대체로 2차원에서 유용하고, 2차원만 필요한 로봇이라면 그냥 레일을 쓰는 편이 더 정확함

  • 정말 훌륭한 인코더 트릭임. 이 정도로 좋을 거라고는 생각 못 했는데, 영상으로는 확실히 좋아 보임

    • 이 영상이 보여주는 건 대부분 같은 방향으로 반복할 때의 반복 정밀도이지, 절대 정적 정확도는 아님. 개별 모터의 백래시는 보정할 수 있지만, 링크의 헐거움이나 휨은 보정하지 못함
      여기서는 DC 모터를 쓰고 있음. 최신 3상 서보모터를 쓰면 모터가 실제로 무엇을 하고 있는지 더 많이 알 수 있음
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