대면적 과수원 수확을 위한 케이블 구동 병렬 로봇 작업 위치 최적화 및 실험적 검증 = Placement Optimization and Experimental Validation of a Cable-Driven Parallel Robot for Large-Scale Orchard Harvesting

국문 초록 (Abstract)

과수 수확 작업은 높은 노동 집약도와 계절적 집중성으로 인해 자동화 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존 지상 이동형 수확 로봇은 제한된 작업 반경과 복잡한 수목 환경으로 인해 넓은 과수원 영역을 효율 적으로 커버하는 데 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 케 이블 구동 병렬 로봇（Cable-Driven Parallel Robot, CDPR）과 로봇암을 결합 한 하이브리드 과수 수확 시스템을 제안하고, 최소한의 작업 위치로 넓은 수확 영역을 커버하기 위한 수확 작업 위치 선정 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 로봇암의 접근 가능성을 기반으로 Coverage Matrix를 구성하고, CDPR의 방향별 장력 안정성을 정량적으로 평가하기 위한 Direction-aware Force-Feasibility Quality Index （FFQI）를 도입한다. 또한 Coverage Matrix와 FFQI를 통합하여 정수 선형 계획법（Integer Linear Programming, ILP） 기반 최적화 문제를 구성함으로써 전체 수확 영역을 커 버하면서도 장력 안정성이 우수한 작업 위치를 선택할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실제 4-케이블 CDPR 시스템을 제작하고 위 치 추종 및 장력 안정성 실험을 수행하였다. 실험 결과, 직선 경로 추종에 서 0.0163 m의 평면 RMSE를 달성하였으며, 모든 실험 구간에서 케이블 장 력을 허용 범위 내로 유지하였다. 또한 FFQI 분석 결과 평균 FFQI는 0.271 로 나타났으며, 대부분의 구간에서 안정성 기준값 이상을 유지함으로써 제 안한 QP 기반 장력 분배 알고리즘의 유효성을 확인하였다. 수확 가능성 검증을 위해 ROS2 MoveIt2 기반 시뮬레이션 환경을 구성하 고 장애물 복잡도가 서로 다른 과수원 환경에서 실험을 수행하였다. 또한 로봇암 자유도 변화가 Required Harvesting Spot 선정 결과에 미치는 영향 을 분석하기 위해 3-DOF 및 4-DOF 로봇암 구성을 비교하였다. 실험 결과, 두 구성 모두 100% 커버리지를 달성하였으나, 4-DOF 구성에서는 필요한 작업 위치 수가 23개에서 13개로 감소하였다. 또한 장애물 환경에서의 전 체 작업 성공률은 81%에서 85%로 향상되었다. 이러한 결과는 추가 자유도 가 접근 가능한 자세 공간을 확장함으로써 동일한 수확 영역을 보다 적은 작업 위치로 커버할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 로봇암의 접근 가능성과 CDPR의 방향성 기반 장력 안정성을 동시에 고려한 통합 배치 최적화 프레임워크를 제시하였으며, 실제 CDPR 하드웨어와 수확 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증하였다. 이를 통해 대면적 과수원 환경에서 CDPR 기반 수확 시스템의 활용 가능성을 제시하 였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The demand for automation in orchard harvesting continues to increase due to the labor-intensive and seasonal nature of harvesting operations. However, conventional ground-based harvesting robots have limitations in efficiently covering large orchard areas because of their limited workspace and the complexity of tree environments. To address these challenges, this study proposes a hybrid orchard harvesting system that combines a Cable-Driven Parallel Robot （CDPR） with a robotic arm, and presents a deployment spot optimization method for covering a large harvesting area with a minimal number of operating spots. The proposed method constructs a Coverage Matrix based on the reachability of the robotic arm and introduces a Direction-aware Force-Feasibility Quality Index （FFQI） to quantitatively evaluate the directional tension stability of the CDPR. By integrating the Coverage Matrix and FFQI into an Integer Linear Programming （ILP） framework, the proposed optimization method selects deployment spots that provide complete harvesting coverage while maintaining favorable tension stability. To validate the proposed approach, a 4-cable CDPR system was developed and evaluated through position-tracking and tension-stability experiments. Experimental results demonstrated a planar RMSE of 0.0163m for a 3 m straight-line trajectory while maintaining all cable tensions within the allowable range. In addition, the average FFQI was measured as 0.271, and the proposed QP-based tension distribution algorithm consistently satisfied the stability criterion throughout most operating conditions. For harvest feasibility evaluation, a ROS2 MoveIt2-based simulation environment was established and tested under orchard scenarios with different levels of obstacle complexity. The results showed that the 4-DOF robotic arm achieved the same 100% coverage as the 3-DOF arm while reducing the required number of deployment spots from 23 to 13, corresponding to a reduction of approximately 43.5%. Furthermore, the overall task success rate in obstacle-rich environments increased from 81% to 85%, demonstrating that the additional degree of freedom expanded the reachable pose space and improved harvesting efficiency. This study presents an integrated deployment spot optimization framework that simultaneously considers robotic-arm reachability and direction-aware tension stability of a CDPR. The effectiveness of the proposed method was validated through both real CDPR hardware experiments and harvesting simulations, demonstrating the potential of CDPR-based harvesting systems for large-scale orchard environments.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 2 장 이론적 배경 및 관련 연구 4
• 2.1 과수 수확 로봇 관련 연구 4
• 2.2 CDPR 시스템 및 모델링 6
• 2.2.1 시스템 개요 및 구조 6
• 2.2.2 정역학 모델링 8
• 2.3 배치 평가 및 최적화 이론 12
• 2.3.1 Force-Feasibility Quality Index (FFQI) 12
• 2.3.2 Set Cover 및 ILP 개요 16
• 제 3 장 시스템 구성 및 설계 18
• 3.1 전체 시스템 아키텍쳐 18
• 3.2 CDPR 하드웨어 구성 20
• 3.2.1 CDPR 하드웨어 설계 21
• 3.2.2 제어 및 통신 시스템 28
• 3.2.3 QP 기반 장력 제어 32
• 3.2.4 QP 기반 장력 분배의 FFQI 기반 해석 34
• 3.3 로봇암 시뮬레이션 모델 37
• 제 4 장 커버리지 기반 배치 선정 41
• 4.1 문제 정의 및 환경 설정 41
• 4.2 접근 가능성 및 FFQI 분석 45
• 4.2.1 Occlusion-aware 접근 가능성 45
• 4.2.2 Direction-aware FFQI 평가 48
• 4.3 배치 선정 방법 52
• 4.3.1 Coverage Matrix 구성 53
• 4.3.2 ILP 기반 필수 수확 작업 위치 선정 54
• 4.3.3 Baseline 비교 (Greedy) 59
• 제 5 장 실험 및 검증 62
• 5.1 CDPR 하드웨어 검증 62
• 5.1.1 기본 위치 추종 성능 검증 63
• 5.1.2 FFQI 기반 장력 안정성 검증 67
• 5.1.3 ILP 기반 Required Harvesting Spot 추종 검증 70
• 5.2 수확 가능성 검증 73
• 5.2.1 MoveIt 기반 접근 가능성 73
• 5.2.2 DOF 별 수행 결과 비교 76
• 5.3 종합 분석 및 논의 78
• 제 6 장 결론 79
• 6.1 연구 요약 및 기여 79
• 6.2 한계 및 향후 연구 81