Mechanical impedance compensation is very important for precise human-robot interaction and safety of wearable robots. However, the process requires a large computing power and causes a CPU load on the central controller. As a result, it limits the real-time operation of high-level algorithms such as decision-making and trajectory generation. In this paper, a system architecture that compensates mechanical impedance through a motor controller network instead of a central controller is introduced. To implement the architecture, a dual-core motor controller capable of complex calculations, data acquisition, and signal processing has been developed. In addition, using the characteristic that inverse dynamics calculation is possible recursively based on the Newton-Euler equation, a methodology for solving inverse dynamics through distributed computing on the open chain network structure composed of the developed motor control device is presented. By applying this architecture to an actual robot platform and conducting an experiment, it was confirmed that the mechanical impedance decreased and the CPU load of the central controller was reduced.
웨어러블 로봇의 정밀한 보조력 전달 및 안전성 확보를 위해서 기계적 임피던스 보상은 매우 중요하다. 하지만 보상 프로세스를 실행하기 위해서는 많은 컴퓨팅 파워가 요구되고 이는 중앙 제어기의 부하를 유발한다. 이로 인해 의사 결정 및 궤적 생성과 같은 상위 알고리즘의 실시간 동작이 제약되는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 중앙 제어기 대신 모터 컨트롤러 네트워크를 통해 기계적 임피던스를 보상하는 시스템 아키텍처를 소개한다. 아키텍처 구현을 위해 복잡한 연산 및 데이터 수집 및 신호 처리 등이 자체적으로 가능한 듀얼 코어 모터 제어장치가 개발되었다. 또한 뉴턴-오일러 방정식을 기반으로 재귀적으로 역동역학 연산이 가능하다는 특성을 이용하여, 개발된 모터 제어장치로 구성된 오픈 체인 네트워크 구조 상에서 분산 컴퓨팅을 통해 역동역학을 풀이하는 방법론을 제시했다. 실제 로봇 플랫폼에 본 아키텍처를 적용하여 실험을 진행함으로써 기계적 임피던스가 감소하고, 중앙 제어기의 부하가 줄어듬을 확인했다.
