KR100877072B1 - 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법및 장치 - Google Patents

이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이동 로봇이 청소를 하면서 동시에 맵을 작성할 수 있도록 하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
상기 장치는, 이동 로봇의 위치 인식을 위한 특징맵을 생성하는 특징맵 생성부와, 상기 특징맵을 이용하여 얻어지는 상기 이동 로봇의 자세 정보를 바탕으로, 복수의 셀을 포함하고 각각의 셀은 장애물 유무 정보 및 경로 정보를 갖는 경로맵을 생성하는 경로맵 생성부와, 상기 장애물 유무 정보 및 경로 정보에 따라 상기 이동 로봇을 이동시키는 이동 제어부로 이루어진다.
이동 로봇, SLAM, 천정 영상, 특징맵, 경로맵

Description

이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법 및 장치{Method and apparatus of building map for a mobile robot and cleaning simultaneously}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 천정 영상을 이용한 특징점 추출의 개념을 보여주는 도면.
도 3은 실제 작성된 특징맵의 예를 보여주는 도면.
도 4는 종래의 그리드 맵의 예를 보여주는 도면.
도 5는 경로맵을 구성하는 셀들에 3가지 속성을 표시한 예를 보여주는 도면.
도 6 및 도 12는 물 채우기 방식으로 경로맵을 작성 및 청소를 동시에 수행하는 시나리오의 예를 보여주는 도면들.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇을 위한 맵을 생성하는 방법을 설명하는 흐름도.
(도면의 주요부분에 대한 부호 설명)
100 : 이동 로봇
110 : 촬영부
120 : 위치 측정부
130 : 특징맵 생성부
140 : 장애물 감지부
150 : 경로맵 생성부
160 : 이동 제어부
170 : 메모리
본 발명은 이동 로봇(mobile robot)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이동 로봇이 청소를 하면서 동시에 맵을 작성할 수 있도록 하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장자동화의 일환으로 사용되거나, 인간이 견딜 수 없는 극한의 환경에서 인간을 대신하여 작업을 수행하는 데 사용되어 왔다. 이러한 로봇 공학분야는 근래에 들어 최첨단의 우주개발산업에 사용되면서 발전을 거듭하여 최근에 들어서는 인간친화적인 가정용 로봇의 개발에까지 이르렀다. 덧붙여, 로봇은 의료용 기기를 대체하여 인간 생체 내에 투입됨으로써, 기존의 의료용 기기로는 치료가 불가능했던 미세한 인간 생체조직의 치료에까지 이용된다. 이와 같은 눈부신 로봇공학의 발전은 인터넷에 의한 정보혁명과 이를 뒤이어 유행하고 있는 생명공학분야를 대체하여 새롭게 등장할 최첨단 분야로서 각광받고 있다.
이 중 상기 가정용 로봇은 산업용 로봇에 국한되어왔던 기존의 중공업 중심의 로봇공학분야를 경공업 중심의 로봇공학 분야까지 확대시킨 주역으로서 가장 기 본적으로 상기되는 것으로 청소용 로봇을 그 예로 들 수 있다. 이러한 상기 청소용 로봇은 통상 이동을 위한 구동수단과, 청소를 위한 청소 수단 그리고, 자신의 위치 또는 사용자 리모컨의 위치를 측정하기 위한 위치 측정 수단 등으로 구성된다.
청소용 로봇과 같은 이동 로봇에서 자기의 정확한 위치를 파악하는 것은 가장 기본적이고 중요한 기능이다. 이동 로봇의 절대 위치를 계산하는 방법으로는 초음파 센서를 채용한 비콘(beacon)을 가정 내에 장착하는 방법이나 실내용 GPS(Global Positioning System)를 이용하는 방법이 있고, 상대 위치를 결정하는 방법으로는 엔코더(encoder)로부터 회전속도와 직진속도를 구하고 이를 적분하여 위치를 구하는 방법이나, 가속도 센서로부터 구한 가속도 값을 두 번 적분하여 위치를 구하는 방법, 또는 자이로 센서의 출력 값인 회전 속도를 적분하여 방향을 구하는 방법 등이 알려져 있다.
그런데, 이동 로봇이 이동 공간 내에서 청소 등 특정 작업을 수행하기 위해서는 맵(map)의 작성이 필요하며, 이러한 맵을 작성하기 위해서는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 이외에도, 미지의 지역을 탐험하기 위한 별도의 알고리즘이 추가로 요구된다. 상기 알고리즘으로는, 간단하게는 벽을 따라 움직이는 벽 따라가기(wall-following)를 이용하여 이동 공간의 전체 형상을 알아내는 방법이나, 더 복잡하게는 능동적 SLAM(active SLAM) 등을 이용하여 경로 계획을 수행하는 방법 등이 있다. 또한, 이와 같은 방법에 의하여 맵이 생성된 이후에도, 이동 로봇이 맵에 포함된 모든 영역을 빠짐없이 청소하기 위한 별도의 경로 계획(coverage path planning)이 추가적으로 필요하다.
결국, 종래의 이동 로봇은 이동 공간 전체를 청소하기 위해서는, 맵 작성을 위한 위치 인식 과정, 맵 작성 과정 및 상기 작성된 맵을 이용하여 이동 공간 전체를 청소하기 위한 경로 계획 과정 등이 필요하기 때문에 결과적으로 전체 청소 시간이 길어지는 단점이 있다. 또한 전체 청소를 위한 경로 계획을 위해서는 맵의 정확도가 중요하지만, 저가의 장애물 센서로는 이러한 정확도를 충족할 수가 없다. 특히, 이동 로봇에 장착된 센서의 감지 거리가 짧을 경우에는 단순한 벽 따라가기(wall-following)만으로는 이동 공간 전체에 관한 맵의 생성에 어려움이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 위치 인식 모듈과 장애물 감지 센서를 이용하여 로봇의 실시간 위치 인식을 수행하고, 경로 계획에 따라 청소와 맵 작성을 동시에 수행할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치는, 이동 로봇의 위치 인식을 위한 특징맵을 생성하는 특징맵 생성부; 상기 특징맵을 이용하여 얻어지는 상기 이동 로봇의 자세 정보를 바탕으로, 복수의 셀을 포함하고 각각의 셀은 장애물 유무 정보 및 경로 정보를 갖는 경로맵을 생성하는 경로맵 생성부; 및 상기 장애물 유무 정보 및 경로 정보에 따라 상기 이동 로봇을 이동시키는 이동 제어부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법은, 이동 로봇의 위치 인식을 위한 특징맵을 생성하는 단계; 상기 특징맵을 이용하여 얻어지는 상기 이동 로봇의 자세 정보를 바탕으로, 복수의 셀을 포함하고 각각의 셀은 장애물 유무 정보 및 경로 정보를 갖는 경로맵을 생성하는 단계; 및 상기 장애물 유무 정보 및 경로 정보에 따라 상기 이동 로봇을 이동시키는 단계를 포함한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명한다.
본 발명은 크게 다음과 같은 두 가지 기술적 특징을 제공한다. 첫째, 위치 인식용 맵과 경로 계획용 맵의 이중 구조로 이루어진 맵을 작성해 가며 로봇의 이동경로를 제어하여 전체 청소와 지도 작성이 동시에 가능하도록 한다. 즉, 이동 로봇이 이동하면서 만들어지는 경로 계획용 맵에 따라 이동 공간 전체의 청소를 위한 다음 이동 지점을 생성하고 동시에 주변 영상(천정, 벽, 바닥 등)을 이용하여 위치 인식용 맵을 작성해 간다. 둘째, 통상 사용되는 그리드 맵(grid-map)을 변형하여 이동 로봇의 이동 경로에 관한 정보를 각각의 셀(cell)에 추가하여, 청소를 위한 경로를 제시한다.
　도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇(100)의 구성을 도시하는 블록도이다. 이동 로봇(100)은 촬영부(110), 위치 측정부(120), 특징맵(feature map) 생성부(130), 장애물 감지부(140), 경로맵(path map) 생성부(150), 이동 제어부(160), 메모리(170) 및 청소 수단(180)를 포함하여 구성될 수 있다.
촬영부(110)는 특징점을 추출하기에 적합한 주변 영상을 촬영한다. 상기 주변 영상으로는 천정, 벽면, 바닥 등이 있을 수 있으나, 영상 변화의 가능성이 적고 특징점을 추출하기에 적합한 조명을 포함하고 있는 천정이 주변 영상으로는 가장 적합하다고 할 수 있다. 이하 본 발명에서는 상기 주변 영상으로 천정을 사용하는 것으로 하여 설명하기로 한다. 촬영부(110)는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor), 기타 당업계에 알려진 영상 획득(image capture) 수단으로 이루어질 수 있으며, 획득된 영상의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(Analog-to-Digital Converter)를 더 포함할 수 있다.
위치 측정부(120)는 엔코더, 자이로, 가속도계, 엔코더 등의 상대 위치 인식 모듈을 이용하여 이동 로봇(100)의 위치를 측정한다. 물론, 위치 측정부(120)는 비콘 신호 수신부 등의 절대 위치 인식 모듈을 이용하여 이동 로봇(100)의 위치를 측정할 수도 있다. 상기 엔코더는 이동 제어부(160)에 포함되는 주행바퀴와 연결되어 상기 주행바퀴의 회전 속도를 감지한다. 상기 엔코더에서 감지된 회전 속도를 적분 하면, 이동 로봇(100)의 위치(내지 움직인 거리) 및 방향각(head angle)을 알 수 있다. 마찬가지로, 자이로는 회전 관성을 이용하여 이동 로봇(100)의 방향각을 측정할 수 있고, 가속도 센서는 이동 로봇(100)의 운동 가속도를 2중 적분하여 이동 로봇(100)의 위치를 측정할 수 있다. 일반적으로, 상기 위치 및 상기 방향각을 포괄하여 "자세(pose)"라고도 부른다.
특징맵 생성부(130)는 촬영부(110)로부터 획득된 천정 영상으로부터 복수의 특징점을 추출하여 특징맵을 생성한다. SLAM은 이동 로봇(100)의 위치 인식과 맵 생성을 동시에 수행하는 알고리즘으로서, 여기서 작성된 맵은 위치 인식용 특징맵이다. 상기 특징맵은 주변 환경 중 일정하게 측정되는 특징점들로 이루어져 있다. 즉, 상기 특징점은 상기 특정 위치 고유의 특징이 나타날 수 있는 점들을 의미한다. 예를 들어, 도 2와 같은 천정 영상(20)이 촬영되었다고 할 때, 천정 영상(20)에는 샹들리에(21), 형광등(22), 모서리 부분(23) 등 다른 위치와는 구별되게 하는 세부 영상들이 포함되어 있을 수 있다. 이러한 세부 영상에 복수의 특징점들을 표시한 후, 이동 로봇(100)이 이동하면서 촬영한 영상에서 상기 표시된 특징점들과 동일한 특징점들을 발견하면 이동 로봇(100)의 자세를 파악할 수 있게 된다.
도 3은 실제 작성된 특징맵의 예를 보여주는 도면이다. 특징맵(30)에는 다양한 형태의 특징점들이 포함되어 있고, 지역적으로 인접한 특징점들은 서로 연결되어 있다. 만약 이동 로봇(100)이 촬영한 영상(31) 내에 미리 정의된 특징점들의 조합이 발견된다면 이동 로봇(100)의 위치 및 방향각을 정확하게 알 수 있는 것이다. 이와 같이, 촬영된 천정 영상으로부터 특징점을 추출하는 알고리즘으로는, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) Descriptor, Harris Corner Detector 등이 알려져 있다. 물론, 상기 특징맵의 작성을 위하여 영상 촬영뿐만 아니라, RFID( Radio Frequency Identification ), 구조광(structured light)을 이용한 Range Finder 등 다른 SLAM 기법이 이용될 수도 있다.
그런데, 특징맵을 이용하여 이동 로봇(100)의 자세를 파악하기 위해서는, 이동 로봇(100)이 촬영한 특징점과 이동 로봇(100)의 위치간에 대응시키는 작업이 필요하다. 상기 이동 로봇(100)의 위치는 위치 측정부(120)에 의하여 제공된다. 즉, 천정 영상으로부터 얻은 특징점과 이동 로봇(100)의 위치를 대응시켜 특징맵을 완성한 후에는, 촬영된 영상으로부터 얻은 특징점과 상기 특징맵 간의 비교만으로 이동 로봇(100)의 자세를 용이하게 파악할 수 있는 것이다.
특징맵 생성부(130)에서 생성된 특징맵은 메모리(170)에 저장된다. 메모리(170)는 롬(ROM), 피롬(PROM), 이피롬(EPROM), 이이피롬(EEPROM), 플래시 메모리와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 램(RAM)과 같은 휘발성 메모리 소자, 하드 디스크, 광 디스크와 같은 저장 매체, 또는 기타 당업계에 알려져 있는 임의의 다른 형태로 구현될 수 있다.
장애물 감지부(140)는 이동 로봇(100)의 이동 중에 근접 장애물을 감지한다. 장애물 감지부(140)는 예를 들어, IR(infra-red) 센서, 초음파 센서, 범퍼 등으로 이루어질 수 있다.
경로맵 생성부(150)는 특징맵 생성부(130)로부터 제공되는 특징맵을 이용하여 이동 로봇(100)의 자세를 측정하고, 이동 로봇(100)의 위치 별로(즉, 셀 별로) 장애물 유무 및 경로 정보를 표시함으로써 경로맵을 생성한다. 상기 경로 정보란 이동 로봇(100)이 차후에 어느 방향으로 이동하여 청소 작업 및 맵 생성 작업을 진행할 것인지를 결정하기 위한 정보로서, 이 경로 정보를 이용하여 이동 로봇(100)이 일단 지나온 위치를 다시 지나지 않도록 하는 것이 중요하다.
이상에서와 같이, 본 발명에서는 이동 로봇(100)의 자세를 알기 위한 특징맵과 상기 특징맵을 이용하여 이동 로봇(100)의 청소를 수행하기 위한 경로맵을 동시에 만들어가는 구조, 소위 이중 맵 구조를 사용한다. 상기 경로 맵은 종래의 그리드 맵과 달리 이동 로봇(100)이 청소를 위하여 이동해야 할 경로에 관한 정보가 더 포함되어 있다. 종래의 그리드 맵은 완성된 후에야 청소를 위한 경로 설정을 하게 되므로, 그리드 맵 작성시에는 장애물의 유무만 판단하면 되었기 때문에 맵 자체에는 경로 정보가 포함되어 있지 않다.
경로맵 생성부(150)는 특징맵 생성부(130)에서 생성된 특징맵을 이용하여 로봇의 자세를 측정하고 측정한 자세에 관한 정보와 장애물 감지부(140)로부터 제공된 장애물 센서 정보를 이용하여, 주위의 장애물 형상으로 이루어지는 경로맵을 작성하여 메모리(170)에 저장한다.
본 발명에 따른 경로맵은 도 4와 같은 종래의 그리드 맵과는 비교할 때, 복수의 셀로 구성되는 점에서는 동일하지만, 상기 경로맵의 각각의 셀은 장애물 유무에 관한 정보 뿐만이 아니라 경로 정보를 포함한다는 면에서 차이가 있다. 도 4의 그리드 이동 로봇을 위한 맵을 생성하는 방법 및 장치 맵은 단순히 장애물 유무만을 표시할 뿐이다.
경로맵 생성부(150)는 경로맵(생성 중인 경로맵)의 각 셀에 포함된 정보를 이용하여, 이동 로봇(100)의 지나온 경로를 파악할 수 있고, 전체 이동 공간을 청소하기 위하여 이동할 방향을 파악할 수 있다. 경로맵이 장애물로 모두 둘러 쌓여 폐곡선을 이루고, 이동 가능한 모든 셀을 이동 로봇(100)이 지나가면 이동 공간 전체의 청소 및 경로맵 작성이 함께 완료된다. 경로맵 생성부(150)가 경로맵을 생성하는 보다 자세한 과정은 도 5 내지 도 12를 참조하여 후술하기로 한다.
이동 제어부(160)는 이동 로봇(100)의 이동을 제어하여 경로맵 생성부(150)가 의도하는 위치로 이동 로봇(100)이 이동할 수 있도록 한다. 이동 제어부(160)는 예를 들어, 복수의 주행바퀴와, 상기 주행바퀴를 구동하는 모터와, 상기 모터를 제어하는 모터 컨트롤러를 포함하여 구성될 수 있다. 이동 로봇(100)의 직선 운동은 상기 복수의 주행바퀴의 회전 속도를 동일하게 함으로써 이루어지고, 곡선 운동은 상기 복수의 주행바퀴의 회전 속도를 다르게 함으로써 이루어질 수 있다. 일반적으로 상기 주행바퀴 각각은 엔코더와 연결된다.
청소 수단(180)은 청소 브러시, 진공 흡입기, 스팀 발생기 등으로 이루어질 수 있으며, 경로맵 생성부(150)의 제어에 따라 이동 로봇(100)의 현재 위치에서 청소 작업을 수행한다.
지금까지 도 1의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또 한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
도 5 내지 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로맵 생성부(150)가 경로맵을 생성하는 보다 자세한 예를 보여주는 도면이다.
도 5에서와 같이, 경로맵은 소정 크기의 셀들로 구성되어 있다. 하나의 셀은 장애물 유무 및 경로 정보를 포함한다. 일 예로서, 하나의 셀에는, 현재 셀에 장애물이 존재한다는 제1 표시(Blocked), 현재 셀에 대하여 이미 청소를 완료하였다는 제2 표시(Cleaned) 및 현재 셀을 포함한 하나의 라인(line) 및 그 하위 라인 전체에 대하여 청소를 완료하였다는 제3 표시(Filled) 중 하나의 표시(내지 셀 속성)를 포함한다. 상기 Cleaned 표시 및 상기 Filled 표시는 이동 로봇(100)이 추후에 어떤 셀로 이동하여 청소를 수행하여야 하는지를 나타내는 정보, 즉 경로 정보에 현재된다. 도 5 및 이하의 도면들에서는, Blocked 셀은 음영으로, Cleaned 셀은 C로, Filled 셀은 F로 각각 표시된다.
도시된 여러 가지 종류의 셀들 중에서 Cleaned 셀은 추후에 Filled 셀로 전환될 수 있다. 왜냐하면, Cleaned 셀은 현재 셀에 대하여 청소가 완료되었다는 의미이지만, 추후에 현재 셀을 포함한 라인 전체에 대하여 청소가 완료될 경우 상기 라인에 포함된 셀 전체가 Filled로 전환될 수 있기 때문이다.
기본적으로, 이동 로봇(100)은 좌에서 우방향으로 이동하면서 청소 및 경로맵을 생성한다. 다만, 이동 로봇(100)이 청소를 시작하는 지점이 좌측 끝이 아닌 경우에는, 좌측 끝을 향하여 이동할 수도 있다. 경로맵 생성부(150)은 특징맵 생성부(130)가 제공하는 특징맵을 통하여, 현재 위치하는 셀을 파악할 수 있다. 이동 로봇(100)의 이동 중에, 경로맵 생성부(150)는 현재 셀에 관한 표시를 읽어서, 아무 표시가 되어 있지 않으면 청소를 수행한다. 만약, 현재 셀에 C 또는 F가 표시되어 있으면 현재 셀에 대해서는 청소를 할 필요가 없고 아무 표시가 없는 셀(무표시 셀)을 찾아서 이동하게 된다. 그러면서, 장애물 감지부(140)에 의하여 장애물이 있는 것으로 감지된 셀에는 Blocked 셀임을 표시한다.
본 발명에서, 경로맵을 작성하면서 청소를 수행하는 방법에는 기본적으로 물 채우기(water-fill) 방식이 적용된다. 즉, 청소를 수행해야 할 폐곡선 내의 공간이 하단부(bottom)에서부터 상단부(top)까지 모두 채워지면 청소가 완료되는 것이다. 따라서, 하나의 라인에 속하는 복수의 셀들 전체가 Cleaned 셀로부터 Filled 셀로 전환되는 조건은, 이동 로봇(100)이 위치한 셀을 포함하는 라인의 아래 쪽 라인에 포함된 셀들 전체가 Blocked 셀 또는 Filled 셀로 이루어져 있을 경우이다.
한편, 경로맵 생성부(150)는 현재 셀에서 슬립(Slip)이 감지되었을 경우에는 감지된 슬립의 종류를 메모리(170)에 저장하고 현재 셀을 위험 지역으로 간주하여 경로 이동시에 이를 고려하도록 한다. 상기 슬립은 예를 들어, 엔코더로부터 측정된 현재 위치와, 위치 측정부(120)로부터 측정된 현재 위치 간에 차이가 일정 임계치 이상인가를 기준으로 판단할 수 있다.
다음의 도 6내지 도 12는 이동 로봇(100)이 물 채우기 방식으로 경로맵을 작성 및 청소를 동시에 수행하는 시나리오의 예를 보여주는 도면들이다.
이동 로봇(100)은 먼저, 최초 위치에서 좌측으로 이동하면서 아무 표시가 없는 셀에 대하여 청소를 수행하고 해당 셀을 Cleaned 셀로 표시한다(도 6 참조).
만약, 이동 로봇(100)이 좌측으로 이동하는 도중에 장애물을 만나면 상기 장애물의 위치에 대응되는 셀을 Blocked 셀로 표시하고, 다시 우측으로 이동한다(도 7 참조). 이동 중에 이미 청소가 완료된 Cleaned 셀에 대해서는 청소를 수행할 필요가 없다.
이동 로봇(100)이 우측으로 이동하는 도중에 장애물을 만나면 상기 장애물의 위치에 대응되는 셀을 Blocked 셀로 표시한다(도 8 참조). 이와 같이, 좌우가 장애물로 막혀진 한 라인에 대하여 청소가 완료되면, 이동 로봇(100)은 아래쪽 라인으로 이동한다(도 9 참조). 이와 같은 과정은 한 라인씩 반복하여 수행된다.
도 10과 같이, 라인 2에 포함된 6개의 셀은 그 아래 및 좌우가 Blocked 셀들에 의하여 둘러싸여 있으므로, 모두 Filled 셀로 표시된다. 마찬가지로, 라인 3에 포함된 4개의 셀은 그 아래는 Filled 셀에 의하여, 좌우는 Blocked 셀에 의하여 둘러싸여 있으므로 Filled 셀로 표시된다.
라인 2 및 라인 3에 대하여 Filled 셀을 표시한 후, 이동 로봇(100)은 다시 라인 4로 복귀한다. 그런데, 라인 4에 있는 7개의 Cleaned 셀들은 아직 Filled 셀로 전환되어서는 안 된다. 왜냐하면, 7개의 셀들 중에서 우측단의 2개의 셀들의 아래쪽이 아직 무표시 셀이기 때문이다. 따라서, 이동 로봇(100)은 상기 무표시 셀의 위치로 이동하게 된다.
도 11과 같이, 이동 로봇(100)이 라인 1 및 라인 2에 남아 있는 무표시 셀들 을 Filled 셀 또는 Blocked 셀로 모두 처리한 후에는 비로소 라인 4의 7개의 셀은 Filled 셀로 전환된다. 이상에서와 같이, 라인 1 내지 라인 4까지 이동 로봇(100)이 이동 가능한 모든 영역이 Filled 셀로 채워지면 이동 로봇(100)이 청소를 위하여 상기 라인들로 재차 이동할 필요는 없어지는 것이다.
이동 로봇(100)은 계속해서 청소 작업을 수행하기 위하여 라인 5로 이동하고, 마찬가지로 라인 5에 대하여 청소를 하면서 셀들에 대한 속성을 표시한다(도 12 참조). 이와 같은 작업은 Blocked 셀이 폐곡선을 이룰 때까지 반복하여 수행된다. 이 때, 도 12와 같이 Blocked 셀로 둘러싸인 이동 공간은 모두 Filled 셀로 채워지게 된다.
이와 같이, 도 12와 같은 경로맵(50)은 청소 작업이 완료됨과 동시에 완성된다. 이 후, 경로맵(50)에 포함된 이동 공간에 대하여 또 다시 청소 작업이 필요한 경우에는, 완성된 경로맵(50)을 이용하여 청소 작업이 용이하게 이루어질 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇을 위한 맵을 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
먼저, 이동 로봇의 촬영부(110), 위치 측정부(120) 및 장애물 감지부(140)에서 이루어지는 센싱 단계(S60)가 수행된다. 상기 센싱 단계(S60)는 촬영부(110)가 천정 영상을 촬영하고 촬영된 영상을 처리하는 단계(S61)와, 위치 측정부(120)가 자이로, 가속도계 및/또는 엔코더와 같은 위치 인식 모듈을 이용하여 이동 로봇(100)의 현재 위치를 측정하는 단계(S62)와, 장애물 감지부(140)가 감지된 장애물에 관한 감지 신호를 처리하는 단계(S63)를 포함한다.
그 후, 특징맵 생성부(130)는 위치 측정부(120)에서 측정된 위치를 기반으로, 상기 촬영된 천정 영상으로부터 특징맵을 생성하고 이를 실시간으로 업데이트하는 과정, 즉 SLAM을 수행한다(S65).
경로맵 생성부(150)는 특징맵 생성부(130)로부터 제공된 이동 로봇(100)의 자세를 참조하여 경로맵을 생성하고 이를 실시간으로 업데이트한다(S70). 상기 경로맵 생성 과정은 도 5 내지 도 12에서 예시한 바와 같다. 이 때, 경로맵 생성부(150)는 이동 제어부(160)로 하여금 이동 로봇(100)이 필요한 위치로 이동하도록 제어하게 한다(S75).
만약, 전체 영역에 대하여 청소가 완료되었으면(S80의 예) 모든 과정이 종료되지만, 그렇지 않다면(S80의 아니오) 다시 S60의 과정부터 반복하여 수행된다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.
본 발명에 따르면, 이중 구조의 맵(특징맵 및 경로맵)을 이용하여 전체 청소와 맵 작성을 동시에 할 수 있어 총 청소 시간이 현저히 줄어들며 별도의 맵 작성 과정이 필요 없다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 맵 작성과 청소가 동시에 이루어지므로 복잡한 맵 작성용 경로 계획 알고리즘이 필요하지 않다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 경로맵의 셀 크기를 로봇의 청소 브러쉬 크기의 레벨로 증가시키는 것이 가능하므로 계산량 및 메모리 소요량이 감소되는 장점도 있다.

Claims (18)

  1. 이동 로봇의 위치 인식을 위한 특징맵을 생성하는 특징맵 생성부;
    상기 특징맵을 이용하여 얻어지는 상기 이동 로봇의 자세 정보를 바탕으로, 복수의 셀을 포함하고 각각의 셀은 장애물 유무 정보 및 경로 정보를 갖는 경로맵을 생성하는 경로맵 생성부; 및
    상기 장애물 유무 정보 및 경로 정보에 따라 상기 이동 로봇을 이동시키는 이동 제어부를 포함하며,
    상기 특징맵과 상기 경로맵은 실시간으로 업데이트되며, 상기 이동 로봇은 상기 생성된 경로맵에 따라 이동하면서 청소를 수행하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    특징점을 추출하기 위해 주변 영상을 촬영하는 촬영부; 및
    상대 위치 인식 모듈을 이용하여 상기 이동 로봇의 위치를 측정하는 위치 측정부를 더 포함하고,
    상기 특징맵은 상기 주변 영상으로부터 추출된 특징점과 상기 측정된 위치를 대응시키는 방법에 의하여 생성되는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 상대 위치 인식 모듈은
    자이로 센서, 가속도계 및 엔코더 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 주변 영상은
    천정 영상, 벽면 영상 또는 바닥 영상인, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 경로 정보는
    특정 셀에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 정보와, 상기 특정 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 정보를 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 경로맵은
    물 채우기(water-fill) 방식으로 작성되는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 경로맵 생성부는
    상기 각각의 셀에, 장애물이 존재한다는 제1 표시, 상기 셀에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 제2 표시 및 상기 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 제3 표시 중에서 어느 하나를 기록하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 경로맵 생성부는
    상기 셀에 제2 표시가 기록된 상태에서, 상기 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되면 상기 제2 표시를 상기 제3 표시로 변경하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  9. 제7항에 있어서, 상기 경로맵의 생성은
    상기 장애물이 폐곡선을 이루고, 상기 폐곡선 내의 모든 셀들에 상기 제3 표시가 기록될 때까지 반복하여 수행되는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 장치.
  10. 이동 로봇의 위치 인식을 위한 특징맵을 생성하는 단계;
    상기 특징맵을 이용하여 얻어지는 상기 이동 로봇의 자세 정보를 바탕으로, 복수의 셀을 포함하고 각각의 셀은 장애물 유무 정보 및 경로 정보를 갖는 경로맵을 생성하는 단계; 및
    상기 장애물 유무 정보 및 경로 정보에 따라 상기 이동 로봇을 이동시키며 청소를 수행하는 단계를 포함하며,
    상기 특징맵과 상기 경로맵은 실시간으로 업데이트되는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    특징점을 추출하기 위해 주변 영상을 촬영하는 단계; 및
    상대 위치 인식 모듈을 이용하여 상기 이동 로봇의 위치를 측정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 특징맵은 상기 주변 영상으로부터 추출된 특징점과 상기 측정된 위치를 대응시키는 방법에 의하여 생성되는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 상대 위치 인식 모듈은
    자이로 센서, 가속도계 및 엔코더 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 주변 영상은
    천정 영상, 벽면 영상 또는 바닥 영상인, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 경로 정보는
    특정 셀에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 정보와, 상기 특정 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 정보를 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 경로맵을 생성하는 단계는
    복수의 셀을 포함하는 라인의 양끝이 장애물로 막힐 때까지 상기 라인의 지나가지 않은 셀로 상기 이동 로봇을 이동시키는 제1 단계;
    상기 라인의 양끝이 장애물로 막히면 다음 라인으로 상기 이동 로봇을 이동시키는 제2 단계; 및
    상기 장애물이 폐곡선을 이룰 때까지 상기 제1 단계 및 상기 제2 단계를 반복하는 제3 단계를 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 경로맵을 구성하는 각각의 셀에, 장애물이 존재한다는 제1 표시, 상기 셀에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 제2 표시 및 상기 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되었는가를 나타내는 제3 표시 중 어느 하나를 기록하는 단계를 더 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 셀에 제2 표시가 기록된 상태에서, 상기 셀을 포함한 현재 라인 및 상기 현재 라인의 하위 라인에 대한 청소가 완료되면 상기 제2 표시를 상기 제3 표시 로 변경하는 단계를 더 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 이동 로봇의 이동 중에 슬립이 발생한 위치의 셀은 위험 지역으로 표시하여, 추후 상기 이동 로봇이 상기 슬립이 발생한 위치를 회피하도록 하는 단계를 더 포함하는, 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법.
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Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100901311B1 (ko) * 2009-03-13 2009-06-05 국방과학연구소 자율이동 플랫폼
KR20110018210A (ko) * 2009-08-17 2011-02-23 엘지전자 주식회사 유선 로봇 청소기 및 그의 제어 방법
KR20110056161A (ko) * 2009-11-20 2011-05-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101076803B1 (ko) * 2009-06-30 2011-10-25 국민대학교산학협력단 실내 기동 로봇의 지도 작성 방법 및 이를 이용한 기동 위치 판별 방법
KR101140558B1 (ko) 2011-10-17 2012-05-02 국방과학연구소 자율 이동 로봇 및 이의 제어방법
KR101278708B1 (ko) * 2011-05-18 2013-06-25 부산대학교 산학협력단 수중로봇과 그 제어방법
CN103699136A (zh) * 2014-01-14 2014-04-02 河海大学常州校区 基于蛙跳算法的智能家庭服务机器人系统及服务方法
KR101397933B1 (ko) * 2011-10-17 2014-06-27 국방과학연구소 무인 차량의 주행 정보 생성 장치, 이를 구비하는 무인 차량 및 그것의 제어 방법
KR20150096275A (ko) * 2014-02-14 2015-08-24 삼성전자주식회사 정보 획득 방법 및 디바이스.
KR20160058267A (ko) * 2014-11-14 2016-05-25 경상대학교산학협력단 가속도 센서 및 gps를 이용한 사료효율 분석 시스템
KR101775114B1 (ko) * 2016-01-25 2017-09-05 충북대학교 산학협력단 이동 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 시스템 및 방법
KR20180018624A (ko) * 2018-02-06 2018-02-21 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR20180083084A (ko) 2017-01-12 2018-07-20 국방과학연구소 군집 무인체계 자율탐색 및 지도생성 방법
KR101895314B1 (ko) * 2017-09-11 2018-10-24 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
WO2020256370A1 (en) * 2019-06-18 2020-12-24 Lg Electronics Inc. Moving robot and method of controlling the same
WO2022019398A1 (ko) * 2020-07-22 2022-01-27 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어방법
KR102626500B1 (ko) * 2022-12-30 2024-01-18 한국로봇융합연구원 로봇 청소 시스템 및 오염물 확산 맵을 통한 오염물 추정 방법
KR102626501B1 (ko) * 2022-12-30 2024-01-18 한국로봇융합연구원 로봇 청소 시스템 및 오염물 확산 맵을 통한 오염량 산출 방법

Families Citing this family (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7706917B1 (en) * 2004-07-07 2010-04-27 Irobot Corporation Celestial navigation system for an autonomous robot
US11835343B1 (en) * 2004-08-06 2023-12-05 AI Incorporated Method for constructing a map while performing work
US8234032B2 (en) * 2008-11-10 2012-07-31 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for generating safe path of mobile robot
US8185239B2 (en) * 2008-11-13 2012-05-22 MSI Computer (Shenzhen) Co, Ltd. Moving route planning method and navigation method for avoiding dynamic hindrances for mobile robot device
EP2404193B1 (en) 2009-03-02 2017-05-03 Diversey, Inc. Hygiene monitoring and management system and method
KR101524020B1 (ko) * 2009-03-06 2015-05-29 엘지전자 주식회사 로봇 청소기의 점진적 지도 작성 및 위치 보정 방법
CN102596517B (zh) * 2009-07-28 2015-06-17 悠进机器人股份公司 移动机器人定位和导航控制方法及使用该方法的移动机器人
KR101314588B1 (ko) * 2009-10-26 2013-10-07 한국전자통신연구원 인공 표식물의 지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한 이동체 위치 측정 방법 및 장치
EP2325713B1 (en) * 2009-11-11 2013-06-05 Intellibot Robotics Llc Methods and systems for movement of robotic device using video signal
US8423225B2 (en) * 2009-11-11 2013-04-16 Intellibot Robotics Llc Methods and systems for movement of robotic device using video signal
US8679260B2 (en) 2009-11-11 2014-03-25 Intellibot Robotics Llc Methods and systems for movement of an automatic cleaning device using video signal
BE1019422A3 (nl) * 2010-07-14 2012-07-03 Cnh Belgium Nv Werkwijze en toestel voor voorspellende sturing van een landbouwvoertuigsysteem.
US20120101679A1 (en) * 2010-10-26 2012-04-26 Noel Wayne Anderson Method and system for enhancing operating performance of an autonomic mobile robotic device
KR20120044768A (ko) * 2010-10-28 2012-05-08 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101750340B1 (ko) * 2010-11-03 2017-06-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
TWI555496B (zh) * 2011-05-17 2016-11-01 微星科技股份有限公司 清潔系統及其控制方法
CN102297692B (zh) * 2011-07-12 2013-05-08 重庆邮电大学 用于智能轮椅在转角区域的自定位方法
KR101311100B1 (ko) * 2011-08-27 2013-09-25 고려대학교 산학협력단 천장 임의 형상 특성 활용 이동 로봇 위치 인식 방법
KR101366860B1 (ko) * 2011-09-20 2014-02-21 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 이의 제어 방법
US8798840B2 (en) 2011-09-30 2014-08-05 Irobot Corporation Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data
WO2013085085A1 (en) * 2011-12-08 2013-06-13 Lg Electronics Inc. Automatic moving apparatus and manual operation method thereof
KR101984214B1 (ko) * 2012-02-09 2019-05-30 삼성전자주식회사 로봇 청소기의 청소 작업을 제어하기 위한 장치 및 방법
KR102079940B1 (ko) * 2013-07-09 2020-02-21 삼성전자주식회사 마찰계수 추정 기능을 갖는 이동 로봇 및 마찰계수 추정 방법
US9558408B2 (en) * 2013-10-15 2017-01-31 Ford Global Technologies, Llc Traffic signal prediction
CN103646249B (zh) * 2013-12-12 2017-11-17 江苏大学 一种温室智能移动机器人视觉导航路径识别方法
JP6355080B2 (ja) * 2014-03-03 2018-07-11 学校法人千葉工業大学 搭乗型移動ロボット
CN105224582B (zh) * 2014-07-03 2018-11-09 联想(北京)有限公司 信息处理方法和设备
US10488865B2 (en) * 2014-12-16 2019-11-26 Al Incorporated Methods and systems for robotic surface coverage
EP3249419A4 (en) * 2015-01-22 2018-02-28 Guangzhou Airob Robot Technology Co., Ltd. Color block tag-based localization and mapping method and device thereof
JP6472729B2 (ja) * 2015-08-06 2019-02-20 戸田建設株式会社 検査ロボットの位置把握方法
CN105320133A (zh) * 2015-10-26 2016-02-10 广东雷洋智能科技股份有限公司 一种应用于扫地机器人的改进势场栅格法
CN105320134A (zh) * 2015-10-26 2016-02-10 广东雷洋智能科技股份有限公司 一种机器人自主构建室内地图的路径规划法
CN105425798A (zh) * 2015-12-03 2016-03-23 昆山穿山甲机器人有限公司 智能推车送餐机器人
CN205671994U (zh) * 2015-12-16 2016-11-09 小米科技有限责任公司 自动清洁设备
CN105652874B (zh) * 2016-03-21 2019-04-12 北京联合大学 一种基于广义波前算法的移动机器人实时避障方法
CN105843228B (zh) * 2016-04-13 2018-07-13 上海物景智能科技有限公司 一种清洁机器人的地图共享方法及系统
EP3505310B1 (en) * 2016-08-25 2024-01-03 LG Electronics Inc. Mobile robot and control method therefor
KR102526083B1 (ko) * 2016-08-30 2023-04-27 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그의 동작 방법
CN106527424B (zh) * 2016-09-20 2023-06-09 深圳银星智能集团股份有限公司 移动机器人及移动机器人的导航方法
US10353399B2 (en) 2017-07-21 2019-07-16 AI Incorporated Polymorphic path planning for robotic devices
CN108151742B (zh) * 2017-11-20 2021-03-16 北京理工华汇智能科技有限公司 机器人的导航控制方法及智能装置
EP3713720A4 (en) 2017-11-21 2021-08-18 Service Robotics & Technologies, Inc. CARD-BASED STRUCTURE FOR INTEGRATION OF ROBOTS AND INTELLIGENT DEVICES
CN107977003B (zh) * 2017-11-28 2020-07-31 深圳市杉川机器人有限公司 区域清扫方法及装置
EP3779629B1 (en) * 2018-03-30 2022-10-12 Honda Motor Co., Ltd. Autonomous running working machine and control system
CN112352244B (zh) 2018-04-23 2024-04-09 尚科宁家运营有限公司 控制系统和更新存储器中的地图的方法
US11243540B2 (en) 2018-05-17 2022-02-08 University Of Connecticut System and method for complete coverage of unknown environments
US10780581B1 (en) * 2018-06-14 2020-09-22 X Development Llc Generation and application of reachability maps to operate robots
CN109602343A (zh) * 2019-01-10 2019-04-12 珠海格力电器股份有限公司 基于微波雷达的扫地机器人的控制方法及装置、系统
EP3949817B1 (en) * 2019-03-28 2024-05-01 LG Electronics Inc. Artificial intelligence cleaner and operation method thereof
CN112075879A (zh) * 2019-06-14 2020-12-15 江苏美的清洁电器股份有限公司 一种信息处理方法、装置及存储介质
KR20190087355A (ko) * 2019-07-05 2019-07-24 엘지전자 주식회사 영역별 인체 활동 데이터를 이용하여 주행하는 청소로봇 및 청소로봇을 주행시키는 방법
CN111528732B (zh) * 2020-03-27 2021-06-18 珠海格力电器股份有限公司 一种清洁机器人运行控制方法、装置、系统及存储介质
CN111857136A (zh) * 2020-07-02 2020-10-30 珠海格力电器股份有限公司 一种目标地图的处理方法和装置
US20220197295A1 (en) * 2020-12-22 2022-06-23 Globe (jiangsu) Co., Ltd. Robotic mower, and control method thereof
CN114029952A (zh) * 2021-11-12 2022-02-11 珠海格力电器股份有限公司 机器人操作控制方法、装置和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004062039A (ja) * 2002-07-31 2004-02-26 Canon Inc 画像読取装置
JP2005024880A (ja) * 2003-07-02 2005-01-27 Dainippon Printing Co Ltd カラーフィルタの製造方法及びカラーフィルタ
JP2005339408A (ja) * 2004-05-28 2005-12-08 Toshiba Corp 自走式ロボット及びその制御方法
JP2006097854A (ja) * 2004-09-30 2006-04-13 Kobelco Contstruction Machinery Ltd 建設機械の油圧制御回路

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0546239A (ja) 1991-08-10 1993-02-26 Nec Home Electron Ltd 自律走行ロボツト
JPH0680203A (ja) * 1992-03-24 1994-03-22 East Japan Railway Co 床面洗浄ロボットの制御方法
US5471391A (en) * 1993-12-08 1995-11-28 Caterpillar Inc. Method and apparatus for operating compacting machinery relative to a work site
US6009359A (en) * 1996-09-18 1999-12-28 National Research Council Of Canada Mobile system for indoor 3-D mapping and creating virtual environments
US6496754B2 (en) * 2000-11-17 2002-12-17 Samsung Kwangju Electronics Co., Ltd. Mobile robot and course adjusting method thereof
US7177737B2 (en) * 2002-12-17 2007-02-13 Evolution Robotics, Inc. Systems and methods for correction of drift via global localization with a visual landmark
US7805220B2 (en) * 2003-03-14 2010-09-28 Sharper Image Acquisition Llc Robot vacuum with internal mapping system
US6934615B2 (en) * 2003-03-31 2005-08-23 Deere & Company Method and system for determining an efficient vehicle path
US7110881B2 (en) * 2003-10-07 2006-09-19 Deere & Company Modular path planner
JP2005211359A (ja) 2004-01-30 2005-08-11 Funai Electric Co Ltd 自律走行ロボットクリーナーシステム
US7272474B1 (en) * 2004-03-31 2007-09-18 Carnegie Mellon University Method and system for estimating navigability of terrain
JP2006007368A (ja) * 2004-06-25 2006-01-12 Funai Electric Co Ltd 自走式掃除機
US7620477B2 (en) * 2006-07-05 2009-11-17 Battelle Energy Alliance, Llc Robotic intelligence kernel

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004062039A (ja) * 2002-07-31 2004-02-26 Canon Inc 画像読取装置
JP2005024880A (ja) * 2003-07-02 2005-01-27 Dainippon Printing Co Ltd カラーフィルタの製造方法及びカラーフィルタ
JP2005339408A (ja) * 2004-05-28 2005-12-08 Toshiba Corp 自走式ロボット及びその制御方法
JP2006097854A (ja) * 2004-09-30 2006-04-13 Kobelco Contstruction Machinery Ltd 建設機械の油圧制御回路

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
공개특허 2004-62039
공개특허 2005-24880
공개특허 2006-97854
일본공개특허공보 17-339408

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100901311B1 (ko) * 2009-03-13 2009-06-05 국방과학연구소 자율이동 플랫폼
KR101076803B1 (ko) * 2009-06-30 2011-10-25 국민대학교산학협력단 실내 기동 로봇의 지도 작성 방법 및 이를 이용한 기동 위치 판별 방법
KR101631906B1 (ko) * 2009-08-17 2016-06-20 엘지전자 주식회사 유선 로봇 청소기 및 그의 제어 방법
KR20110018210A (ko) * 2009-08-17 2011-02-23 엘지전자 주식회사 유선 로봇 청소기 및 그의 제어 방법
KR20110056161A (ko) * 2009-11-20 2011-05-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101641237B1 (ko) 2009-11-20 2016-07-21 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101278708B1 (ko) * 2011-05-18 2013-06-25 부산대학교 산학협력단 수중로봇과 그 제어방법
KR101140558B1 (ko) 2011-10-17 2012-05-02 국방과학연구소 자율 이동 로봇 및 이의 제어방법
KR101397933B1 (ko) * 2011-10-17 2014-06-27 국방과학연구소 무인 차량의 주행 정보 생성 장치, 이를 구비하는 무인 차량 및 그것의 제어 방법
CN103699136B (zh) * 2014-01-14 2016-08-31 河海大学常州校区 基于蛙跳算法的智能家庭服务机器人系统及服务方法
CN103699136A (zh) * 2014-01-14 2014-04-02 河海大学常州校区 基于蛙跳算法的智能家庭服务机器人系统及服务方法
KR20150096275A (ko) * 2014-02-14 2015-08-24 삼성전자주식회사 정보 획득 방법 및 디바이스.
KR102139667B1 (ko) * 2014-02-14 2020-07-31 삼성전자주식회사 정보 획득 방법 및 디바이스.
KR20160058267A (ko) * 2014-11-14 2016-05-25 경상대학교산학협력단 가속도 센서 및 gps를 이용한 사료효율 분석 시스템
KR101657682B1 (ko) * 2014-11-14 2016-10-04 경상대학교산학협력단 가속도 센서 및 gps를 이용한 사료효율 분석 시스템
KR101775114B1 (ko) * 2016-01-25 2017-09-05 충북대학교 산학협력단 이동 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 시스템 및 방법
KR20180083084A (ko) 2017-01-12 2018-07-20 국방과학연구소 군집 무인체계 자율탐색 및 지도생성 방법
KR101895314B1 (ko) * 2017-09-11 2018-10-24 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101943359B1 (ko) * 2018-02-06 2019-01-29 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR20180018624A (ko) * 2018-02-06 2018-02-21 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
WO2020256370A1 (en) * 2019-06-18 2020-12-24 Lg Electronics Inc. Moving robot and method of controlling the same
KR20200144382A (ko) * 2019-06-18 2020-12-29 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
KR102314537B1 (ko) * 2019-06-18 2021-10-18 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
WO2022019398A1 (ko) * 2020-07-22 2022-01-27 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어방법
KR102626500B1 (ko) * 2022-12-30 2024-01-18 한국로봇융합연구원 로봇 청소 시스템 및 오염물 확산 맵을 통한 오염물 추정 방법
KR102626501B1 (ko) * 2022-12-30 2024-01-18 한국로봇융합연구원 로봇 청소 시스템 및 오염물 확산 맵을 통한 오염량 산출 방법

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Publication number Publication date
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US20090055020A1 (en) 2009-02-26

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