사례 연구 1 로보틱스와 Xenomai

서론

로보틱스 기술은 최근 몇 년간 비약적인 발전을 이루어 왔으며, 다양한 산업 분야에서 로봇의 적용이 더욱 폭넓게 이루어지고 있다. 이와 함께 실시간 제어가 요구되는 로봇 시스템에서, 높은 실시간 성능을 제공하는 Xenomai는 중요한 역할을 하고 있다. 이번 사례 연구에서는 로보틱스 시스템에서 Xenomai를 활용한 구체적인 사례를 통해 Xenomai의 적용 방법과 장점을 고찰한다.

로봇 시스템 개요

하드웨어 구성

일반적인 로봇 시스템은 다음과 같은 주요 하드웨어 구성 요소로 이루어져 있다.

센서(sensors): 로봇이 외부 환경을 인식하는 데 사용되는 장치로, 카메라, 라이다, 초음파 센서 등이 있다.
액추에이터(actuators): 로봇의 동작을 구현하는 구동 장치로, 모터, 유압 장치 등이 포함된다.
제어기(controller): 센서 정보를 기반으로 로봇의 동작을 제어하는 컴퓨터 시스템이다.

소프트웨어 구성

로봇 시스템의 소프트웨어는 일반적으로 다음과 같은 주요 구성 요소를 포함한다.

센서 드라이버: 센서로부터 데이터를 읽어오는 프로그램 모듈이다.
모션 플래닝: 로봇의 목표 위치로 이동하기 위한 경로를 계획하는 알고리즘이다.
제어 알고리즘: 목표 위치로 이동하기 위해 각 액추에이터를 제어하는 프로그램 모듈이다.
통신 모듈: 서로 다른 소프트웨어 모듈 간 데이터 교환을 관리하는 프로그램이다.

Xenomai 적용

실시간 성능 요구 사항

로봇 시스템에서 실시간 성능은 매우 중요하다. 예를 들어, 자율 주행 로봇이 장애물을 피하여 목표 위치로 이동하는 경우를 생각해보자. 센서로부터 얻은 환경 정보와 액추에이터 제어 명령은 초단위, 심하게는 밀리초단위로 이루어져야 한다. 이것이 제대로 이루어지지 않으면 로봇의 안전성과 효율성이 저해될 수 있다.

Xenomai의 에코 시스템

Xenomai는 Linux 커널의 실시간 확장을 제공하여 고성능 실시간 응용 프로그램을 개발할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

이중 커널 구조: Xenomai는 RTOS와 일반 Linux 커널을 동시에 실행할 수 있는 이중 커널 구조를 채택하였다. 이 구조는 실시간 성능을 요구하는 작업과 그렇지 않은 작업을 분리할 수 있게 해준다.
POSIX 및 원시 스킨: 응용 프로그램이 기존 POSIX API나 특정 RTOS의 API를 활용할 수 있도록 다양한 스킨을 제공하여, 개발자가 익숙한 방식으로 실시간 응용 프로그램을 작성할 수 있게 한다.

실시간 제어 이식 사례

사례: 자율 주행 로봇

이번 사례에서는 자율 주행 로봇의 모션 플래닝과 제어 알고리즘을 Xenomai 기반으로 이식한 사례를 살펴보자.

시스템 설계

자율 주행 로봇은 다음과 같은 모듈로 구성되었다.

센서 모듈: LiDAR, 카메라 및 초음파 센서 데이터를 실시간으로 수집한다.
모션 플래닝 모듈: 주변 환경 정보를 기반으로 최적 경로를 계산한다.
제어 알고리즘 모듈: 모션 플래닝 모듈의 출력을 이용하여 로봇의 속도와 방향을 제어한다.

모듈 간 통신

모듈 간의 데이터를 교환할 필요가 있을 때, Xenomai의 실시간 메시지 큐(Message Queues)를 활용하였다. 메시지 큐는 일정한 시간을 보장하면서 데이터를 전달할 수 있어 실시간 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 한다.

#include <native/task.h>
#include <native/queue.h>

RT_QUEUE sensor_data_queue;

void sensor_module(void *arg) {
    SensorData data;
    while (1) {
        rt_queue_write(&sensor_data_queue, &data, sizeof(data), Q_UNLIMITED);
        rt_task_sleep(1000000);  // 1ms delay
    }
}

void control_module(void *arg) {
    SensorData data;
    while (1) {
        rt_queue_read(&sensor_data_queue, &data, sizeof(data), TM_INFINITE);
        // Process sensor data and control actuators
        rt_task_sleep(1000000);  // 1ms delay
    }
}

int main() {
    rt_queue_create(&sensor_data_queue, "SensorDataQueue", sizeof(SensorData) * 10, Q_UNLIMITED, Q_FIFO);
    rt_task_create(&sensor_task, "SensorTask", 0, 99, 0);
    rt_task_create(&control_task, "ControlTask", 0, 98, 0);
    rt_task_start(&sensor_task, &sensor_module, NULL);
    rt_task_start(&control_task, &control_module, NULL);
    pause();
    return 0;
}

실시간 성능 검증

Xenomai를 이용하여 구현한 시스템의 실시간 성능을 검증하기 위해, 각 모듈의 응답 시간 및 지연 시간을 측정하였다. 이를 통해 각 모듈이 실시간 요구 사항을 충족하는지 확인하였다.

센서 모듈 응답 시간: 센서 데이터를 수집하여 메시지 큐에 쓰기까지의 시간을 측정하였다.
컨트롤 모듈 지연 시간: 메시지 큐로부터 데이터를 읽고 처리하는 시간과, 처리된 데이터를 액추에이터에 전달하는 시간을 측정하였다.

응답 시간과 지연 시간의 분포를 분석한 결과, 대부분의 작업이 지정된 실시간 요구 조건 내에서 완료되었으며, 이는 Xenomai가 실시간 시스템에서 매우 높은 신뢰성을 제공함을 나타낸다.

버그와 최적화

실시간 시스템의 개발 과정에서 마주하는 흔한 문제로는 우선순위 역전(priority inversion)과 같은 실시간 스케줄링 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 Xenomai는 정책 상우 선점(preempt_rt)과 우선순위 상속(priority inheritance) 등을 제공한다.

우선순위 역전이 발생할 수 있는 상황은 다음과 같다:

우선순위 역전: 낮은 우선순위의 작업이 자원을 점유하고 있을 때 높은 우선순위의 작업이 해당 자원을 필요로 하는 상황에서 발생하는 문제이다. 이를 해결하기 위해 Xenomai는 우선순위 상속 메커니즘을 제공하여 자원을 점유하고 있는 작업이 높은 우선순위를 일시적으로 상속받아 우선적으로 자원을 해제할 수 있게 한다.

RT_MUTEX mutex;

void high_priority_task(void *arg) {
    // 요청이 지연되지 않도록 고 우선순위 작업에서 리소스를 빠르게 해제
    rt_mutex_acquire(&mutex, TM_INFINITE);
    // 리소스 작업 수행
    rt_mutex_release(&mutex);
}

void low_priority_task(void *arg) {
    rt_mutex_acquire(&mutex, TM_INFINITE);
    // 긴 작업 수행
    rt_mutex_release(&mutex);
}

int main() {
    rt_mutex_create(&mutex, "ResourceMutex");
    rt_task_create(&hp_task, "HighPriorityTask", 0, 50, 0);
    rt_task_create(&lp_task, "LowPriorityTask", 0, 10, 0);
    rt_task_start(&hp_task, &high_priority_task, NULL);
    rt_task_start(&lp_task, &low_priority_task, NULL);
    pause();
    return 0;
}

이번 사례 연구를 통해 Xenomai의 강력한 실시간 성능이 로보틱스 시스템, 특히 자율 주행 로봇의 모션 플래닝 및 제어 알고리즘에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보았다. Xenomai의 이중 커널 구조와 다양한 API 지원 덕분에, 로봇 시스템의 실시간 요구 사항을 충족하면서도 개발자들이 익숙한 개발 환경을 그대로 활용할 수 있었다.

Xenomai의 적용을 통해 로봇 시스템의 신뢰성 및 성능을 크게 향상시키는 것이 가능하며, 이는 다양한 실시간 응용 프로그램에도 마찬가지로 적용될 수 있을 것이다.