배관 내 이동 로봇의 한 종류인 인텔리전트 피그는 배관의 비파괴 검사 목적의 로봇으로 이동 시 주로 배관 내의 유체 흐름 및 그 압력을 이용하여 이동한다. 하지만 로봇 주행 중에 두 배관 간의 직경 단차가 존재하거나 곡관을 통과할 시 로봇의 끼임 현상이 발생하게 된다. 이는 로봇의 슈팅 문제로까지 이어져 데이터 수집 시스템의 오차를 야기하며, 차폐된 배관 환경이라는 특수성으로 인하여 절대 위치 센서를 이용한 위치 보정이 불가능하기 때문에 로봇의 위치 추정에 있어 주행 시간이 길어 짐에 따라 그 오차가 누적되게 된다. 따라서 배관 내 환경을 미리 인식하여 로봇의 최적화된 주행 전략을 수립하고 정확한 로봇의 위치 추정을 통해 로봇의 원활한 주행이 가능하도록 하고자 한다.
본 논문에서는 배관 내 이동 로봇의 끼임 현상 없이 매끄러운 주행을 위해 배관 내 환경 인식을 통한 배관의 특성 파악에 관한 내용을 서술하고자 하며, 나아가 배관 내 환경 데이터를 통해 이동 로봇의 위치 정확도를 향상시키는 알고리즘에 대해 서술하고자 한다. 이에 배관 내 환경 인식을 위해 3차원 라이다와 레이저 근접 센서를 사용하였으며, 이동 로봇의 위치 정보를 취득하기 위하여 관성 측정 장치와 홀센서를 사용하였다.
1. 배관의 특성 중 하나인 배관 내직경을 측정하기 위하여 3차원 라이다를 활용하여 연구를 진행하였다. 내경을 측정하기 위하여 개발된 알고리즘은 최소 자승법을 기반으로 하며, 이동 로봇이 배관 내 정중앙에 배치되어 있지 않고 완벽한 정면을 바라보고 있지 않다는 가정을 내포하고 있다. 내경 측정 알고리즘은 배관의 좌표축과 3차원 라이다 센서의 좌표축이 이루고 있는 방위각과 고도각을 임의로 설정하여 배관의 진행 방향을 나타내는 방향벡터를 결정함으로써 임의의 내경값을 추정할 수 있고, 수치 알고리즘을 통해 최적의 결과값을 도출할 수 있다.
2. 내경 측정 알고리즘은 3차원 라이다가 배관 내측을 정밀하게 측정하지 못한다는 가정 또한 내포하고 있기 때문에 위의 단순한 내경 측정 알고리즘만으로 정확한 결과값을 얻을 수 없다. 따라서 가중치 함수와 재귀 함수를 통해 결과의 오차를 줄이고자 한다. 가중치 함수는 3차원 라이다의 거리 별 측정 오차 변량을 측정하여 정의하며, 결과값의 재귀법을 통해 내경 측정 알고리즘 결과의 신뢰도를 높여 준다.
3. 곡관의 곡률 반경을 측정하기 위하여 우선적으로 직관과 곡관 영역을 구분하여야 한다. 직관과 곡관의 분류는 3차원 라이다로부터 취득한 PCD를 이용하였으며, 배관의 진행 방향 중심선을 활용하여 양쪽 데이터의 대칭률을 기준으로 구분할 수 있다. 대칭률이 높은 구간을 직관, 낮은 구간을 곡관 영역으로 분류하며, 곡관 구간 데이터 중 최외각 데이터를 추출하여 곡관의 방향을 검출한다. 또한 곡관 최외각 데이터의 원적합법 보간을 통해 곡률 반경을 측정할 수 있다.
4. 배관 내 이동 로봇이 주로 투입되는 도시가스 배관은 환경상 지하에 매설되어 있다는 특수성을 띄므로 GPS와 같은 절대 위치 측정 센서의 사용이 불가능하다. 이에 관성 측정 장치와 홀센서를 이용하는 추측 항법만을 단독으로 사용하기에는 데이터의 시간에 따른 누적 오차가 기하급수적으로 커지게 되어 로봇의 위치 정확도는 크게 떨어지게 된다. 특히 로봇의 위치 오차는 관성 측정 장치의 오차에 큰 영향을 받게 된다. 따라서 3차원 라이다로부터 취득된 환경 정보를 이용한 배관의 특징점 추출을 통해 관성 측정 장치의 방위 정보를 보정하여 누적 오차를 줄여 준다.
본 논문에서 제안된 알고리즘을 통해 16 inch 플랜지 배관을 이용한 실험 환경에서 로봇의 전방 배관에 대한 내직경, 함몰 구간, 곡관의 곡률 반경과 같은 배관 특성에 대해 파악하고, 특징점 추출을 통한 관성 측정 장치 데이터의 보정을 통해 로봇의 위치 정확도를 향상시키는 방법을 연구하였다.

Intelligent pig, a type of mobile robot in a pipe, is a robot intended for non-destructive inspection of the pipe, which is mainly moved using fluid flow in the pipe and its pressure. However, robot entrapment occurs when the diameter gap between the two pipes exists or passes through the curved pipe. This leads to robot shooting problems, causing errors in the data acquisition system, and due to the specificity of the shielded piping environment, the absolute position sensor cannot be used, resulting in the accumulation of errors as the driving time is longer in estimating the location. Therefore, the environment in the piping should be recognized in advance to establish an optimized driving strategy for the robot and accurately estimate the location of the robot to enable normal operation.
In this paper, I would like to describe the contents of the identification of the characteristics of the piping through environmental awareness in the piping for smooth movement without entrapment of the mobile robot, and furthermore, the algorithms that improve the accuracy of the location of the mobile robot through the environmental data in the pipe. Therefore, three-dimensional LiDAR and laser proximity sensors were used to recognize the environment in the piping, and inertial measurement unit and hall sensors were used to obtain location information of mobile robot.
1. To obtain the inner diameter of the pipe, which is one of the characteristics of the pipe, the research was conducted using a three-dimensional LiDAR. The algorithm developed to measure the inner diameter is based on the least square method and implies that the mobile robot is not placed in the center of the pipe and is not facing the perfect front. The inner diameter measurement algorithm can measure the inner diameter by randomly setting the azimuth and latitude of the coordinate axis of the pipe and the coordinate axis of the 3D LiDAR sensor and determining the direction vector representing the moving direction of the mobile robot. Also, the optimal result value could be derived through the numerical algorithm.
2. Since the internal diameter measurement algorithm also implies that 3D LiDAR do not measure the inner part of the pipe precisely, the above simple inner diameter measurement algorithm alone cannot obtain accurate results. Therefore, it was intended to derive more accurate results through weight function and recursive function. The weight function could be defined by measuring the measurement error variation by distance of 3D LiDAR, and by recursive method of the result values, it increases the reliability of the results of the inner diameter measurement algorithm.
3. To measure the radius of curvature of the curved pipe, the straight area and the curved area shall be divided first. The classification of straight and curve pipe uses PCD acquired from 3D LiDAR, and the centerline of the direction of progression of mobile robots was used to distinguish between the two data by the symmetry ratio. The sections with high symmetry rates were classified into straight area and the lower sections were classified as curved area, and the direction of the curved line was detected by extracting the data from the outmost angle among the data of the curved area. In addition, interpolation of these data allowed the measurement of curvature radius.
4. City gas pipes, where mobile robots are mainly used, have special characteristics buried underground in the environment, so it is impossible to use absolute positioning sensors such as GPS. Thus, the cumulative error over time in data will increase significantly, resulting in a significant reduction in the robot''s position accuracy, for use only by an inertial measurement unit and an encoder sensor alone. The robot''s positional error will be greatly affected by the inertial measurement device''s error. Therefore, using environmental information acquired from 3D LiDAR, the characteristics of piping were extracted, and the azimuth information of inertial measurement unit was corrected to greatly reduce cumulative error.
Through the proposed algorithm, the method of improving the location accuracy of the robot through the correction of inertia measurement unit data through feature extraction was studied, with the identification of the tube characteristics such as the diameter of the robot''s forward pipe, the dented section, and the radius of curvature of the curved pipe in the experimental environment using the 16 inch flange piping.