Robots in the ideal environment and in the real world behave differently even though they received the same instructions from users. Since there exists unexpected environmental disturbance in the real world, robots are possible to move in imperfect manners. Therefore, users should consider how to deal with the disturbance when they design robot control, and it is very cumbersome. Our goal is to provide abstraction to users that they can control robots only with high-level robot control information. Users do not have to know robot control details such as how to translate a robot velocity to a motor control power value and how to deal with unpredictable environmental changes. In this paper, we propose a user-centric robot control framework which provides users with abstractions by hiding all the robot control details to users. In order to provide users with full abstraction (i.e., to make actual robot behave as similar as robots in the ideal environment), we propose feedback control methods. We implemented a PID controller which is one of the most widely used feedback controllers and we can reduce gaps between actual robots and robots in the ideal environment via the PID controller. However, we found out that the PID controller was insufficient to guarantee the deadline property, so we applied adaptive control method. One challenge of implementing adaptive control method is to develop a mechanism to dynamically change controller parameters to support the deadline property better and we developed a heuristic of adjusting controller parameters.
사용자가 로봇에 같은 명령을 지시하였다고 하더라도, 가상 환경과 실제 환경에서의 로봇의 움직임은 서로 다르다. 실제 환경에서는 우리가 예상하지 못하는 주변 환경적인 영향이 많이 있을 수 있기 때문에, 실제 로봇은 가상 환경에서의 로봇과 같이 움직일 수 없다. 그러므로 사용자는 주변 영향을 고려하여 로봇을 설계해야 하지만, 주변 환경을 모두 고려하여 로봇을 설계하는 작업은 매우 어려울 뿐만 아니라, 성가신 일이 아닐 수 없다. 이번 논문에서 우리는 사용자가 최소한의 정보만을 가지고 로봇을 제어할 수 있도록, 로봇을 실제 제어하는데 필요한 여러 작업을 추상화 시키는 것에 목적을 두고 있다. 사용자는 실제 로봇을 제어하는데 필요한 모터 파워 값을 얻어내는 작업, 주변 환경적인 요소를 고려하여 설계하는 작업 등의 세부사항에 관여하지 않고도 간단한 명령을 가지고 로봇을 제어할 수 있다. 우리는 사용자에게 로봇을 실제 제어하기 위한 세부사항을 추상화 시키기 위해 사용자 친화적 로봇 제어 프레임워크를 개발하였다. 사용자에게 완벽한 추상화 기법을 제공하기 위해서, 우리는 피드백 제어 기법을 사용해, 최대한 실제 로봇이 가상 환경에서의 로봇과 비슷하게 움직일 수 있도록 구현하였다. 우리는 산업체에서 많이 사용하는 피드백 제어 기법 중 하나인 PID 제어 기법을 구현하여 주변 환경 요소들에 즉각 반응할 수 있도록 하였지만, PID 제어 기법 만으로는 deadline 속성을 항상 만족 시킬 수 없다는 것을 알 수 있었다. 따라서 우리는 PID 제어기법을 대신해 adaptive 제어 기법을 적용해 보았고, adaptive 제어를 구현하는데 있어 가장 큰 어려움이라 할 수 있는 컨트롤러 파라미터 값을 동적으로 바꿔주기 위한 알고리즘을 개발하여 deadline 속성을 보장해 줄 수 있었다.
