KR102328595B1 - A moving-robot and control method thereof - Google Patents

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KR102328595B1
KR102328595B1 KR1020190053632A KR20190053632A KR102328595B1 KR 102328595 B1 KR102328595 B1 KR 102328595B1 KR 1020190053632 A KR1020190053632 A KR 1020190053632A KR 20190053632 A KR20190053632 A KR 20190053632A KR 102328595 B1 KR102328595 B1 KR 102328595B1
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Abstract

본 발명은 이동 로봇 주변의 영상 정보를 획득하는 센싱부; 상기 영상 정보를 이용하여 제어 신호를 생성하는 제어부; 및 상기 제어 신호를 상기 이동 로봇과 유무선 통신 방법으로 연결된 단말기에 전송하고, 상기 단말기로부터 단말기 신호를 수신하는 통신부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 영상 정보에서 미확인 사용자의 특성 정보를 추출하고, 상기 특성 정보를 기준으로 침입자인지 판단하는 것을 특징으로 한다.The present invention provides a sensing unit for acquiring image information around a mobile robot; a control unit generating a control signal by using the image information; and a communication unit for transmitting the control signal to a terminal connected to the mobile robot by a wired/wireless communication method and receiving a terminal signal from the terminal, wherein the control unit extracts characteristic information of an unidentified user from the image information, and It is characterized in that it is determined whether it is an intruder based on the characteristic information.

Description

이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법 {A MOVING-ROBOT AND CONTROL METHOD THEREOF}{A MOVING-ROBOT AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 이동 로봇의 보안 관련 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a security-related technology of a mobile robot.

로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다. 이러한 로봇 중에서 자력으로 주행이 가능한 것을 이동 로봇이라고 한다. 가정에서 사용되는 이동 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기이다.Robots have been developed for industrial use and have been a part of factory automation. Recently, the field of application of robots has been further expanded, and medical robots and aerospace robots have been developed, and household robots that can be used in general households are also being made. Among these robots, those capable of driving by their own force are called mobile robots. A typical example of a mobile robot used at home is a robot vacuum cleaner.

이동 로봇에 구비된 여러 센서를 통하여 이동 로봇 주변의 환경 및 사용자를 감지하는 여러 기술들이 알려져 있다. 또한, 이동 로봇이 스스로 주행 구역을 학습하여 맵핑하고, 맵 상에서 현재 위치를 파악하는 기술들이 알려져 있다. Various technologies for detecting an environment and a user around the mobile robot through various sensors provided in the mobile robot are known. Also, there are known technologies in which a mobile robot learns and maps a driving area by itself, and recognizes a current location on a map.

특히, 특허문헌에서, 로봇 청소기는 주변의 환경을 카메라로 촬영하고, 센서로 인지하여서, 주변 장애물을 피하고, 예약된 시간에 청소를 수행하는 것을 개시하고 있다. In particular, in the patent document, the robot cleaner records the surrounding environment with a camera, recognizes it with a sensor, avoids surrounding obstacles, and discloses cleaning at a reserved time.

그러나, 종래기술은 단순이 로봇 청소기가 청소에 국한된 기능만 수행하고 있고, 사용자의 부재 중에 외부의 침입을 감지하는 기능이 없고, 외부의 침입을 사용자에게 알려줄 수 있는 수단이 없는 문제점이 존재한다.However, in the prior art, there are problems in that the robot cleaner simply performs only a function limited to cleaning, does not have a function to detect an external intrusion in the absence of the user, and does not have a means for notifying the user of external intrusion.

또한, 로봇 청소기가 사물 또는 사람을 인식하여 실내에 사물의 움직임이나, 사람이 존재할 때 사용자가 알려줄 수 있다. 그러나, 이 경우, 실내와 외부가 투명 유리 등으로 구분되는 경우 실외에서 실내로 들어오지 않고 실외에서 움직이는 경우, 외부인이 실내에 침입한 것으로 판단하고 사용자에게 경고를 전송할 수 있다. 이렇게 되면, 사용자는 외부인이 침입한 것이 아닌데도 경고를 받는 불편함이 존재한다.In addition, the robot cleaner may recognize an object or a person, and the user may notify the movement of the object or the presence of a person in the room. However, in this case, when the indoor and the outside are separated by a transparent glass, etc., when moving from the outside without entering the room from the outside, it is determined that an outsider has entered the room and a warning can be transmitted to the user. In this way, the user is inconvenient to receive a warning even though an outsider has not intruded.

즉, 로봇 청소기가 카메라를 통해 촬영한 영상을 분석하여 단순히 사물, 사람만 인식하는 경우, 이 것이 외부인의 침입인지 정확히 알 수 없고, 사물의 정확한 상태를 판단할 수 없어, 경보의 정확성이 떨어지는 문제점이 존재한다. In other words, when the robot cleaner analyzes the image captured by the camera and simply recognizes an object or a person, it is not possible to know exactly whether this is an intrusion of an outsider, and it is not possible to determine the exact state of the object, so the accuracy of the alarm is lowered. this exists

한국특허 공개 제20190015930호Korean Patent Publication No. 20190015930

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사용자의 부재 중에 사용자의 집에 외부의 침입이 있는 것을 로봇 청소기가 감지하고, 이를 사용자에게 알리는 것이다.The problem to be solved by the present invention is that the robot cleaner detects that there is an external intrusion into the user's house while the user is absent, and informs the user of this.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 사용자의 부재 중에 사용자의 집에 외부의 침입을 사람과 사물을 인식하고 사람과 사물의 움직이는 방향성을 기준으로 정확하게 외부인의 침입인지, 경고를 출력해야 할 상황인지 판단할 수 있는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is whether an external intrusion into the user's home during the user's absence is recognized by people and things, and whether it is an intrusion of an outsider based on the direction of movement of people and things, or whether it is a situation to output a warning it can be judged

본 발명은 로봇 청소기가 사물 또는 사람의 움직임의 방향을 분석하여 경보를 발생해야 할 상황힌지 판단하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized in that the robot cleaner analyzes the direction of the movement of an object or person to determine a situation in which an alarm should be generated.

구체적으로, 기 설정된 주기마다 본체가 위치하는 청소영역과 관련된 영상을 촬영하는 카메라; 상기 영상의 분석을 위한 미리 설정된 알고리즘과 관련된 정보를 저장하는 메모리; 및 상기 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상 들의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, a camera for photographing an image related to the cleaning area in which the main body is located at every preset cycle; a memory for storing information related to a preset algorithm for analyzing the image; and detecting a difference between the first image, the second image, and the third image continuously photographed by the camera, specifying a first subject based on the detected difference, and detecting movement direction information of the first subject. It is characterized in that it includes a control unit.

상기 제1 피사체의 특정은, 상기 제1 영상과 상기 제2 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제1 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.The identification of the first subject may include detecting a difference between the first image and the second image, generating a first difference image based on the detected difference, and analyzing the generated first difference image to determine the second image. 1 Information related to the subject can be detected.

상기 제어부는, 상기 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 상기 제1 차이 영상의 유사도를 판단하고, 판단된 유사도에 근거하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.The controller may determine a degree of similarity between a plurality of pieces of image information included in the training data and the first difference image, and detect information related to the first subject based on the determined degree of similarity.

상기 제어부는, 상기 제2 영상과 상기 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제2 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제2 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출할 수 있다.The control unit detects a difference between the second image and the third image, generates a second difference image based on the detected difference, and analyzes the generated second difference image to move the first subject direction information can be detected.

본 발명은 외부와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함할 수 있다.The present invention may further include a communication unit for communicating with the outside.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.When the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the controller may control the communication unit to transmit information related to the first subject to at least one of a server and a terminal.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.The controller may control the terminal to output an image of the first subject when the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.The controller may control the communication unit to transmit a warning message to the terminal when the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.When the first subject is a door and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the controller may control the communication unit to transmit information related to the first subject to at least one of a server and a terminal.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.The controller may control the communication unit to transmit a warning message to the terminal when the first subject is a door and the moving direction of the first subject is a preset moving direction.

상기 제어부는, 상기 단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어하는 이동 로봇.The control unit is a mobile robot that controls the terminal to activate a reference information input screen for receiving reference information, which is a reference for outputting an alarm.

본 발명은 상기 본체를 이동시키는 구동부를 더 포함할 수 있다.The present invention may further include a driving unit for moving the main body.

상기 제어부는, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 상기 구동부를 제어할 수 있다.The controller may control the driving unit so that the first image, the second image, and the third image are acquired at the same point in the same camera direction.

상기 제어부는, 상기 청소기의 모니터링 주행이 개시되면, 상기 본체가 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하도록 상기 구동부를 제어하고, 상기 복수의 지점마다 상기 제1 내지 제3 영상을 촬영하도록 상기 카메라를 제어할 수 있다.When the monitoring driving of the cleaner is started, the controller controls the driving unit so that the main body traverses a plurality of preset points within the cleaning area, and the camera takes the first to third images at each of the plurality of points. can control

상기 제어부는, 상기 제2 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 위치를 특정할 수 있다.The controller may analyze the second image to specify the location of the first subject.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.When the first subject is a person, the position of the first subject is within a boundary area, and the moving direction of the first subject is a preset movement direction corresponding to the boundary area, the control unit may be configured to relate to the first subject. The communication unit may be controlled so that information is transmitted to at least one of a server and a terminal.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.The control unit may include, when the first subject is a person, the position of the first subject is within a boundary area, and a movement direction of the first object is a preset movement direction corresponding to the boundary area, the terminal is configured to control the first object You can control to output an image of a subject.

상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.If the first subject is a person, the position of the first subject is within a boundary area, and the movement direction of the first object is a preset movement direction to correspond to the boundary area, a warning message is sent to the terminal. It is possible to control the communication unit to be transmitted.

상기 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 상기 제1 피사체의 종류 정보 및 상기 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다.The reference information may include type information of the first object corresponding to each boundary area and information on a movement direction of the first object.

상기 해결 수단을 통해서, 본 발명은 사용자가 부재 중인 경우, 다른 별도의 장비를 추가하지 않고, 로봇 청소기의 다양한 센서를 활용하여서, 집 안에 위험상황을 감지할 수 있고, 사용자가 집안 상태를 인지할 수 있게 하는 이점이 존재한다.Through the above solution, the present invention can detect a dangerous situation in the house by using various sensors of the robot cleaner without adding other separate equipment when the user is absent, and the user can recognize the state of the house. There are advantages to being able to.

또한, 본 발명은 로봇 청소기가 가정 내에 외부인이 침입한 경우 사용자에게 보고할 수 있고, 사용자가에 외부인의 침입 발생 시 그 상황을 촬영한 이미지를 제공하므로, 사용자가 그 상황을 보고 위험상황을 인지하고 가전기기에 위험 상황에 대응되는 명령을 내릴 수 있는 장점이 존재한다.In addition, the present invention allows the robot cleaner to report to the user when an outsider enters the home, and provides an image of the situation when an outsider intrudes to the user. And there is an advantage of being able to issue a command corresponding to a dangerous situation to the home appliance.

또한, 본 발명은, 부재 시에 사물 및 사람의 움직이는 방향을 감지하여서, 사람의 경우, 외부인이 외부에서만 움직이는 경우인지, 내부로 침입하는 것인지 정확하게 판단하여서, 외부에서 움직이는 외부인을 침입자로 오판하는 경우를 방지할 수 있다.In addition, the present invention detects the moving direction of objects and people in the absence, and in the case of a person, accurately determines whether an outsider moves only from the outside or invades the inside, and misjudging an outsider moving from the outside as an intruder can prevent

또한, 본 발명은 출입문의 열림 방향을 감지하여서, 출입문 주변의 이미지 변화를 출입문의 열림의 잘못 판단하는 것을 방지하는 이점이 존재한다. In addition, the present invention has the advantage of preventing the erroneous determination of the opening of the door by detecting the opening direction of the door, the image change around the door.

도 1은 본 발명에 따른 이동 로봇의 일 예를 보인 사시도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 로봇의 평면도이다.
도 3은 도 1에 도시된 이동 로봇의 측면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말기의 제어화면을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 이동 로봇의 제어방법을 도시한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
1 is a perspective view showing an example of a mobile robot according to the present invention.
FIG. 2 is a plan view of the mobile robot shown in FIG. 1 .
FIG. 3 is a side view of the mobile robot shown in FIG. 1 .
4 is a block diagram illustrating components of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
5 is a conceptual diagram illustrating a system of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method for controlling a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
7 is a conceptual diagram illustrating a method in which a mobile robot detects a difference between a plurality of images according to an embodiment of the present invention.
8 is a conceptual diagram illustrating a method in which a mobile robot detects a difference between a plurality of images according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating a control screen of a terminal according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a method for controlling a mobile robot according to another embodiment of the present invention.
11 is a conceptual diagram illustrating a method in which a mobile robot detects a difference between a plurality of images according to another embodiment of the present invention.

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 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 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.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성 요소들과 다른 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.Spatially relative terms "below", "beneath", "lower", "above", "upper", etc. It can be used to easily describe the correlation between components and other components. Spatially relative terms should be understood as terms including different orientations of components in use or operation in addition to the orientation shown in the drawings. For example, when a component shown in the drawings is turned over, a component described as “beneath” or “beneath” of another component may be placed “above” of the other component. can Accordingly, the exemplary term “below” may include both directions below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및/또는 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및/또는 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" means that a referenced component, step and/or action excludes the presence or addition of one or more other components, steps and/or actions. I never do that.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used with the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

도면에서 각 구성요소의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었다. 또한 각 구성요소의 크기와 면적은 실제크기나 면적을 전적으로 반영하는 것은 아니다. In the drawings, the thickness or size of each component is exaggerated, omitted, or schematically illustrated for convenience and clarity of description. In addition, the size and area of each component do not fully reflect the actual size or area.

이하, 첨부도면은 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하면 다름과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기(100)의 일 예를 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 평면도이며, 도 3은 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 측면도이다.1 is a perspective view showing an example of a robot cleaner 100 according to the present invention, FIG. 2 is a plan view of the robot cleaner 100 shown in FIG. 1 , and FIG. 3 is a robot cleaner 100 shown in FIG. 1 . is a side view of

본 발명의 이동 로봇은 로봇 청소기를 포함할 수 있고, 이하 로봇 청소기를 기준으로 본 발명을 설명한다.The mobile robot of the present invention may include a robot cleaner, and the present invention will be described below based on the robot cleaner.

참고로, 본 명세서에서는 이동 로봇, 로봇 청소기 및 자율 주행을 수행하는 청소기가 동일한 의미로 사용될 수 있다.For reference, in this specification, a mobile robot, a robot cleaner, and a cleaner performing autonomous driving may be used as the same meaning.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇 청소기(100)는 일정 영역을 스스로 주행하면서 바닥을 청소하는 기능을 수행한다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다. 1 to 3 , the robot cleaner 100 performs a function of cleaning the floor while traveling on its own in a predetermined area. The cleaning of the floor referred to herein includes sucking in dust (including foreign matter) on the floor or mopping the floor.

로봇 청소기(100)는 청소기 본체(110), 흡입 유닛(120), 센싱 유닛(130) 및 먼지통(140)을 포함한다. The robot cleaner 100 includes a cleaner body 110 , a suction unit 120 , a sensing unit 130 , and a dust container 140 .

청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)의 제어를 위한 제어부 및 로봇 청소기(100)의 주행을 위한 휠유닛(111)이 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 로봇 청소기(100)는 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다. The cleaner body 110 includes a control unit for controlling the robot cleaner 100 and a wheel unit 111 for driving the robot cleaner 100 . By the wheel unit 111 , the robot cleaner 100 may be moved or rotated forward, backward, left and right.

휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다. The wheel unit 111 includes a main wheel 111a and a sub wheel 111b.

메인 휠(111a)은 청소기 본체(110)의 양측에 각각 구비되어, 제어부의 제어 신호에 따라 일 방향 또는 타 방향으로 회전 가능하게 구성된다. 각각의 메인 휠(111a)은 서로 독립적으로 구동 가능하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 메인 휠(111a)은 서로 다른 모터에 의해서 구동될 수 있다. The main wheel 111a is provided on both sides of the cleaner body 110, and is configured to be rotatable in one direction or the other according to a control signal of the controller. Each of the main wheels 111a may be configured to be driven independently of each other. For example, each of the main wheels 111a may be driven by different motors.

서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 청소기 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)] 에 의한 로봇 청소기(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(120)에도 구비될 수 있다.The sub-wheel 111b supports the cleaner body 110 together with the main wheel 111a, and is configured to assist the driving of the robot cleaner 100 by the main wheel 111a]. This sub wheel 111b may also be provided in the suction unit 120 to be described later.

살펴본 바와 같이, 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 로봇 청소기(100)는 바닥을 자율 주행하도록 이루어진다. As described above, as the controller controls the driving of the wheel unit 111 , the robot cleaner 100 autonomously travels on the floor.

한편, 청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)에 전원을 공급하는 배터리(미도시)가 장착된다. 배터리는 충전 가능하게 구성되며, 청소기 본체(110)의 저면부에 착탈 가능하게 구성될 수 있다. Meanwhile, a battery (not shown) for supplying power to the robot cleaner 100 is mounted on the cleaner body 110 . The battery is configured to be rechargeable, and may be configured to be detachably attached to the bottom of the cleaner body 110 .

흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)의 일측으로부터 돌출된 형태로 배치되어, 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 이루어진다. 상기 일측은 상기 청소기 본체(110)가 정방향(F)으로 주행하는 측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽이 될 수 있다. The suction unit 120 is disposed to protrude from one side of the cleaner body 110, and is configured to suck air containing dust. The one side may be the side on which the cleaner body 110 travels in the forward direction F, that is, the front side of the cleaner body 110 .

본 도면에서는, 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)의 일측에서 전방 및 좌우 양측방으로 모두 돌출된 형태를 가지는 것을 보이고 있다. 구체적으로, 흡입 유닛(120)의 전단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치되고, 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치된다. In this figure, it is shown that the suction unit 120 has a shape protruding from one side of the cleaner body 110 to both the front and left and right sides. Specifically, the front end of the suction unit 120 is disposed at a position spaced forward from one side of the cleaner body 110 , and both left and right ends of the suction unit 120 are spaced apart from one side of the cleaner body 110 to the left and right, respectively. placed in the designated location.

청소기 본체(110)가 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측이 청소기 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다. As the cleaner body 110 is formed in a circular shape, and both sides of the rear end of the suction unit 120 protrude from the cleaner body 110 to the left and right sides, respectively, there is an empty space between the cleaner body 110 and the suction unit 120 . A space, ie a gap, may be formed.

상기 빈 공간은 청소기 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 로봇 청소기(100)의 내측으로 리세스된 형태를 가진다.The empty space is a space between the left and right both ends of the cleaner body 110 and the left and right ends of the suction unit 120 , and has a shape recessed inside the robot cleaner 100 .

상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 경우, 로봇 청소기(100)가 장애물에 걸려 움직이지 못하는 문제가 초래될 수 있다. 이를 방지하기 위하여, 커버부재(129)가 상기 빈 공간의 적어도 일부를 덮도록 배치될 수 있다. 커버부재(129)는 청소기 본체(110) 또는 흡입 유닛(120)에 구비될 수 있다. 본 실시예에서는, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측에 각각 커버부재(129)가 돌출 형성되어, 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치된 것을 보이고 있다. When an obstacle is caught in the empty space, a problem in that the robot cleaner 100 is caught by the obstacle and cannot move may occur. To prevent this, the cover member 129 may be disposed to cover at least a portion of the empty space. The cover member 129 may be provided in the cleaner body 110 or the suction unit 120 . In the present embodiment, it is shown that the cover members 129 are formed to protrude from both sides of the rear end of the suction unit 120 , and are arranged to cover the outer circumferential surface of the cleaner body 110 .

커버부재(129)는 상기 빈 공간, 즉 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 간의 빈 공간의 적어도 일부를 메우도록 배치된다. 따라서, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 것이 방지되거나, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이더라도 장애물로부터 용이하게 이탈 가능한 구조가 구현될 수 있다. The cover member 129 is disposed to fill at least a part of the empty space, that is, the empty space between the cleaner body 110 and the suction unit 120 . Accordingly, a structure in which an obstacle is prevented from being caught in the empty space or can be easily separated from the obstacle can be implemented even if the obstacle is caught in the empty space.

흡입 유닛(120)에서 돌출 형성된 커버부재(129)는 청소기 본체(110)의 외주면에 지지될 수 있다. 만일, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)에서 돌출 형성되는 경우라면, 커버부재(129)는 흡입 유닛(120)의 후면부에 지지될 수 있다. 상기 구조에 따르면, 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪혀 충격을 받았을 때, 그 충격의 일부가 청소기 본체(110)로 전달되어 충격이 분산될 수 있다. The cover member 129 protruding from the suction unit 120 may be supported on the outer peripheral surface of the cleaner body 110 . If the cover member 129 is formed to protrude from the cleaner body 110 , the cover member 129 may be supported on the rear surface of the suction unit 120 . According to the structure, when the suction unit 120 collides with an obstacle and receives an impact, a portion of the impact is transmitted to the cleaner body 110 so that the impact may be dispersed.

흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)로 분리되면, 분리된 흡입 유닛(120)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 사용자는 바닥의 먼지를 제거하고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 흡입 유닛(120)을 장착하고, 바닥을 닦고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 걸레 모듈을 장착할 수 있다. The suction unit 120 may be detachably coupled to the cleaner body 110 . When the suction unit 120 is separated into the cleaner body 110 , a mop module (not shown) may be detachably coupled to the cleaner body 110 to replace the separated suction unit 120 . Accordingly, the user may mount the suction unit 120 on the cleaner body 110 to remove dust from the floor, and mount the mop module on the cleaner body 110 to wipe the floor.

흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)에 장착 시, 상술한 커버부재(129)에 의해 상기 장착이 가이드될 수 있다. When the suction unit 120 is mounted to the cleaner body 110 , the mounting may be guided by the above-described cover member 129 .

즉, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치됨으로써, 청소기 본체(110)에 대한 흡입 유닛(120)의 상대적 위치가 결정될 수 있다.That is, since the cover member 129 is disposed to cover the outer circumferential surface of the cleaner body 110 , the relative position of the suction unit 120 with respect to the cleaner body 110 may be determined.

청소기 본체(110)에는 센싱 유닛(130)이 배치된다. 도시된 바와 같이, 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)이 위치하는 청소기 본체(110)의 일측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽에 배치될 수 있다. A sensing unit 130 is disposed on the cleaner body 110 . As shown, the sensing unit 130 may be disposed on one side of the cleaner body 110 where the suction unit 120 is located, that is, in front of the cleaner body 110 .

센싱 유닛(130)은 청소기 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(120)과 오버랩되도록 배치될 수 있다. 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)의 상부에 배치되어, 로봇 청소기(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지하도록 이루어진다. The sensing unit 130 may be disposed to overlap the suction unit 120 in the vertical direction of the cleaner body 110 . The sensing unit 130 is disposed on the suction unit 120, and the suction unit 120 positioned at the front of the robot cleaner 100 is configured to detect an obstacle or a feature in the front so that it does not collide with the obstacle.

센싱 유닛(130)은 이러한 감지 기능 외의 다른 센싱 기능을 추가로 수행하도록 구성된다. 이에 대하여는 뒤에서 자세히 설명하기로 한다. The sensing unit 130 is configured to additionally perform a sensing function other than the sensing function. This will be described in detail later.

청소기 본체(110)에는 먼지통 수용부(113)가 구비되며, 먼지통 수용부(113)에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 도시된 바와 같이, 먼지통 수용부(113)는 청소기 본체(110)의 타측, 즉 청소기 본체(110)의 뒤쪽에 형성될 수 있다.A dust container accommodating part 113 is provided in the cleaner body 110 , and a dust container 140 for separating and collecting dust in the suctioned air is detachably coupled to the dust container accommodating part 113 . As shown, the dust container accommodating part 113 may be formed on the other side of the cleaner body 110 , that is, at the back of the cleaner body 110 .

먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부(113)에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 청소기 본체(110)의 전방방향(F)에 반대되는 역방향(R)을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다. A part of the dust bin 140 may be accommodated in the dust bin accommodating part 113 , and the other part of the dust bin 140 may be formed to protrude in the reverse direction R opposite to the front direction F of the cleaner body 110 . have.

먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구(140a)와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구(140b)가 형성되며, 먼지통 수용부(113)에 먼지통(140)이 장착 시 입구(140a)와 출구(140b)는 먼지통 수용부(113)의 내측벽에 형성된 제1개구(110a) 및 제2개구(110b)와 각각 연통되도록 구성된다. The dust container 140 has an inlet 140a through which air containing dust is introduced and an outlet 140b through which the air separated from dust is discharged. 140a) and the outlet 140b are configured to communicate with the first opening 110a and the second opening 110b formed in the inner wall of the dust container accommodating part 113, respectively.

청소기 본체(110) 내부의 흡기유로는 연통부(120b)와 연통되는 유입구(미도시)부터 제1개구(110a)까지의 유로에 해당하며, 배기유로는 제2개구(110b)부터 배기구(112)까지의 유로에 해당한다. The intake flow path inside the cleaner body 110 corresponds to the flow path from the inlet (not shown) communicating with the communication part 120b to the first opening 110a, and the exhaust flow path is from the second opening 110b to the exhaust port 112 ) up to Euro.

이러한 연결관계에 따라, 흡입 유닛(120)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 청소기 본체(110) 내부의 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 청소기 본체(110) 내부의 배기유로를 거쳐 최종적으로 배기구(112)를 통하여 외부로 배출된다. According to this connection relationship, the air containing the dust introduced through the suction unit 120 is introduced into the dust container 140 through the intake passage inside the cleaner body 110, and the filter or the cyclone of the dust container 140 is removed. As it passes, air and dust are separated from each other. Dust is collected in the dust container 140 , and after air is discharged from the dust container 140 , it passes through an exhaust passage inside the cleaner body 110 , and is finally discharged to the outside through the exhaust port 112 .

이하의 도 4에서는 로봇 청소기(100)의 구성요소와 관련된 일 실시예가 설명된다. An embodiment related to the components of the robot cleaner 100 will be described with reference to FIG. 4 below.

본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기(100) 또는 이동 로봇은, 통신부(1100), 입력부(1200), 구동부(1300), 센싱부(1400), 출력부(1500), 전원부(1600), 메모리(1700) 및 제어부(1800) 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. The robot cleaner 100 or the mobile robot according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 1100, an input unit 1200, a driving unit 1300, a sensing unit 1400, an output unit 1500, a power supply unit 1600, At least one of the memory 1700 and the controller 1800 or a combination thereof may be included.

이때, 도 4에 도시한 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 로봇 청소기가 구현될 수 있음은 물론이다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다. In this case, since the components shown in FIG. 4 are not essential, a robot cleaner having more components or fewer components may be implemented as a matter of course. Hereinafter, each component will be described.

우선, 전원부(1600)는 외부 상용 전원에 의해 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급한다. First, the power supply unit 1600 is provided with a battery that can be charged by an external commercial power supply to supply power to the mobile robot.

전원부(1600)는 이동 로봇에 포함된 각 구성들에 구동 전원을 공급하여, 이동 로봇이 주행하거나 특정 기능을 수행하는데 요구되는 동작 전원을 공급할 수 있다.The power supply unit 1600 may supply driving power to each component included in the mobile robot to supply operating power required for the mobile robot to travel or perform a specific function.

이때, 제어부(1800)는 배터리의 전원 잔량을 감지하고, 전원 잔량이 부족하면 외부 상용 전원과 연결된 충전대로 이동하도록 제어하여, 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 배터리를 충전할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(1800)에 전달될 수 있다. 출력부(1500)은 제어부에 의해 상기 배터리 잔량을 화면에 표시할 수 있다. In this case, the control unit 1800 may detect the remaining power of the battery, and if the remaining power is insufficient, control to move to a charging station connected to an external commercial power source to receive a charging current from the charging station to charge the battery. The battery may be connected to the battery detection unit so that the remaining battery amount and charging state may be transmitted to the control unit 1800 . The output unit 1500 may display the remaining battery amount on the screen by the control unit.

배터리는 로봇 청소기 중앙의 하부에 위치할 수도 있고, 좌, 우측 중 어느 한쪽에 위치할 수도 있다. 후자의 경우, 이동 로봇은 배터리의 무게 편중을 해소하기 위해 균형추를 더 구비할 수 있다. The battery may be located at the lower part of the center of the robot cleaner, or may be located at either one of the left and right sides. In the latter case, the mobile robot may further include a counterweight to eliminate the weight bias of the battery.

제어부(1800)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. The controller 1800 serves to process information based on artificial intelligence technology, and may include one or more modules that perform at least one of information learning, information inference, information perception, and natural language processing. can

제어부(1800)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 청소기 내에 저장된 정보, 이동 단말기 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅데이터, big data)를 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고, 제어부(1800)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 이용하여, 실행 가능한 적어도 하나의 청소기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 실현성이 가장 높은 동작이 실행되도록 청소기를 제어할 수 있다. The control unit 1800 learns a vast amount of information (big data) such as information stored in the vacuum cleaner, environmental information around the mobile terminal, and information stored in a communicable external storage using machine learning technology, At least one of inference and processing may be performed. In addition, the controller 1800 predicts (or infers) an operation of at least one executable cleaner by using the information learned using the machine learning technique, and has the highest practicability among the at least one predicted operation. You can control the cleaner to perform the action.

머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다. Machine learning technology is a technology for collecting and learning large-scale information based on at least one algorithm, and judging and predicting information based on the learned information. Information learning is an operation of quantifying the relationship between information and information by identifying characteristics, rules, and judgment criteria of information, and predicting new data using the quantified pattern.

머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수 값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다. Algorithms used by machine learning technology can be statistics-based algorithms, for example, a decision tree that uses the tree structure as a predictive model, and an artificial neural network that mimics the structure and function of a neural network in an organism. (neural network), genetic programming based on the evolutionary algorithm of living things, clustering that distributes observed examples into subsets called clusters, and Monte Carlo method that calculates function values with probability through randomly drawn random numbers (Monter carlo method) and the like.

머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망(Deap Neuron Network, DNN) 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망(DNN)은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망(DNN)을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.As a field of machine learning technology, deep learning technology is a technology that performs at least one of learning, judging, and processing information by using an artificial neural network (DNN) algorithm. An artificial neural network (DNN) may have a structure that connects layers and transmits data between layers. Such deep learning technology can learn a vast amount of information through an artificial neural network (DNN) using a graphic processing unit (GPU) optimized for parallel operation.

제어부(1800)는 외부의 서버 또는 메모리에 저장된 트레이닝 데이터를 이용하며, 소정의 물체를 인식하기 위한 특징을 검출하는 학습 엔진을 탑재할 수 있다. 이때, 물체를 인식하기 위한 특징에는 물체의 크기, 형태 및 음영 등을 포함할 수 있다. The controller 1800 uses training data stored in an external server or memory, and may be equipped with a learning engine that detects a characteristic for recognizing a predetermined object. In this case, the characteristics for recognizing the object may include the size, shape, and shadow of the object.

구체적으로, 제어부(1800)는 청소기에 구비된 카메라를 통해 획득된 영상 중 일부를 학습 엔진에 입력하면, 상기 학습 엔진은 입력된 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다. Specifically, when a part of an image acquired through a camera provided in the vacuum cleaner is input to the learning engine, the controller 1800 may recognize at least one object or living organism included in the input image.

이와 같이, 학습 엔진을 청소기의 주행에 적용하는 경우, 제어부(1800)는 청소기의 주행에 방해되는 의자 다리, 선풍기, 특정 형태의 발코니 틈과 같은 장애물이 청소기 주변에 존재하는지 여부를 인식할 수 있으므로, 청소기 주행의 효율 및 신뢰도를 높일 수 있다. In this way, when the learning engine is applied to the running of the cleaner, the controller 1800 can recognize whether there are obstacles such as chair legs, fans, and certain types of balcony gaps around the cleaner that interfere with the running of the cleaner. , it is possible to increase the efficiency and reliability of the vacuum cleaner running.

한편, 위와 같은 학습 엔진은 제어부(1800)에 탑재될 수도 있고, 외부 서버에 탑재될 수도 있다. 학습 엔진이 외부 서버에 탑재된 경우, 제어부(1800)는 분석의 대상인 적어도 하나의 영상을 상기 외부 서버로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. Meanwhile, the above learning engine may be mounted on the control unit 1800 or may be mounted on an external server. When the learning engine is mounted on the external server, the controller 1800 may control the communication unit 1100 to transmit at least one image to be analyzed to the external server.

외부 서버는 청소기로부터 전송 받은 영상을 학습 엔진에 입력함으로써, 해당 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다. 아울러, 외부 서버는 인식결과와 관련된 정보를 다시 청소기로 전송할 수 있다. The external server may recognize at least one object or living organism included in the image by inputting the image received from the cleaner into the learning engine. In addition, the external server may transmit information related to the recognition result back to the cleaner.

이때, 인식결과와 관련된 정보는 분석의 대상인 영상에 포함된 객체의 개수, 각 개체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다.In this case, the information related to the recognition result may include information related to the number of objects included in the image to be analyzed and the name of each object.

한편, 구동부(1300)는 모터를 구비하여, 상기 모터를 구동함으로써, 좌, 우측 바퀴를 양 방향으로 회전시켜 본체를 회전 또는 이동시킬 수 있다. 구동부(1300)는 이동 로봇의 본체를 전후좌우로 진행시키거나, 곡선 주행시키거나, 제자리 회전시킬 수 있다. Meanwhile, the driving unit 1300 may include a motor, and by driving the motor, the left and right wheels may be rotated in both directions to rotate or move the main body. The driving unit 1300 may move the main body of the mobile robot forward, backward, left and right, curvedly traveling, or rotated in place.

한편, 입력부(1200)는 사용자로부터 로봇 청소기에 대한 각종 제어 명령을 입력 받는다. 입력부(1200)는 하나 이상의 버튼을 포함할 수 있고, 예를 들어, 입력부(1200)는 확인버튼, 설정버튼 등을 포함할 수 있다. 확인버튼은 감지 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 맵 정보를 확인하는 명령을 사용자로부터 입력 받기 위한 버튼이고, 설정버튼은 상기 정보들을 설정하는 명령을 사용자로부터 입력 받기 위한 버튼이다. Meanwhile, the input unit 1200 receives various control commands for the robot cleaner from the user. The input unit 1200 may include one or more buttons, for example, the input unit 1200 may include a confirmation button, a setting button, and the like. The confirmation button is a button for receiving a command from the user to check detection information, obstacle information, location information, and map information, and the setting button is a button for receiving a command for setting the information from the user.

또한, 입력부(1200)는 이전 사용자 입력을 취소하고 다시 사용자 입력을 받기 위한 입력재설정버튼, 기 설정된 사용자 입력을 삭제하기 위한 삭제버튼, 작동 모드를 설정하거나 변경하는 버튼, 충전대로 복귀하도록 하는 명령을 입력 받는 버튼 등을 포함할 수 있다. In addition, the input unit 1200 cancels the previous user input and receives an input reset button to receive a user input again, a delete button to delete a preset user input, a button to set or change an operation mode, and a command to return to the charging station It may include a button for receiving input, and the like.

또한, 입력부(1200)는 하드 키나 소프트 키, 터치패드 등으로 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 또, 입력부(1200)는 출력부(1500)와 함께 터치 스크린의 형태를 가질 수 있다. In addition, the input unit 1200 may be installed on the upper part of the mobile robot as a hard key, soft key, touch pad, or the like. Also, the input unit 1200 may have the form of a touch screen together with the output unit 1500 .

한편, 출력부(1500)는, 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 물론 설치 위치나 설치 형태는 달라질 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 배터리 상태 또는 주행 방식 등을 화면에 표시할 수 있다. Meanwhile, the output unit 1500 may be installed above the mobile robot. Of course, the installation location or installation type may vary. For example, the output unit 1500 may display a battery state or a driving method on the screen.

또한, 출력부(1500)는, 센싱부(1400)가 검출한 이동 로봇 내부의 상태 정보, 예를 들어 이동 로봇에 포함된 각 구성들의 현재 상태를 출력할 수 있다. 또, 출력부(1500)는 센싱부(1400)가 검출한 외부의 상태 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 화면에 디스플레이할 수 있다. 출력부(1500)는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다. Also, the output unit 1500 may output information on the internal state of the mobile robot detected by the sensing unit 1400 , for example, the current state of each component included in the mobile robot. Also, the output unit 1500 may display external state information, obstacle information, location information, map information, etc. detected by the sensing unit 1400 on the screen. The output unit 1500 may be any one of a light emitting diode (LED), a liquid crystal display (LCD), a plasma display panel, and an organic light emitting diode (OLED). It can be formed as an element of

출력부(1500)는, 제어부(1800)에 의해 수행되는 이동 로봇의 동작 과정 또는 동작 결과를 청각적으로 출력하는 음향 출력 수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 제어부(1800)에 의해 생성된 경고 신호에 따라 외부에 경고음을 출력할 수 있다. The output unit 1500 may further include a sound output means for aurally outputting an operation process or operation result of the mobile robot performed by the controller 1800 . For example, the output unit 1500 may output a warning sound to the outside according to the warning signal generated by the control unit 1800 .

이때, 음향 출력 수단은 비퍼(beeper), 스피커 등의 음향을 출력하는 수단일 수 있고, 출력부(1500)는 메모리(1700)에 저장된 소정의 패턴을 가진 오디오 데이터 또는 메시지 데이터 등을 이용하여 음향 출력 수단을 통해 외부로 출력할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 출력부(1500)를 통해 주행 영역에 대한 환경 정보를 화면에 출력하거나 음향으로 출력할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 이동 로봇은 출력부(1500)를 통해 출력할 화면이 나 음향을 단말 장치가 출력하도록, 지도 정보 또는 환경 정보를 통신부(1100)릍 통해 단말 장치에 전송할 수 있다. In this case, the sound output means may be a means for outputting sound, such as a beeper or a speaker, and the output unit 1500 uses audio data or message data having a predetermined pattern stored in the memory 1700 to make sound. It can be output to the outside through the output means. Accordingly, the mobile robot according to an embodiment of the present invention may output environmental information about the driving area to the screen or output the sound through the output unit 1500 . According to another embodiment, the mobile robot may transmit map information or environment information to the terminal device through the communication unit 1100 so that the terminal device outputs a screen or sound to be output through the output unit 1500 .

한편, 통신부(1100)는 단말 장치 및/또는 특정 영역 내 위치한 타 기기(본 명세서에서는 "가전 기기"라는 용어와 혼용하기로 한다)와 유선, 무선, 위성 통신 방식들 중 하나의 통신 방식으로 연결되어 신호와 데이터를 송수신한다. On the other hand, the communication unit 1100 is connected to a terminal device and/or other device located in a specific area (in this specification, the term "home appliance" is used interchangeably) with one of wired, wireless, and satellite communication methods. to transmit and receive signals and data.

통신부(1100)는 특정 영역 내에 위치한 타 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 타 기기는 네트워크에 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 장치이면 어느 것이어도 무방하며, 일 예로, 공기 조화 장치, 난방 장치, 공기 정화 장치, 전등, TV, 자동차 등과 같은 장치일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 문, 창문, 수도 밸브, 가스밸브 등을 제어하는 장치 등일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 온도, 습도, 기압, 가스 등을 감지하는 센서 등일 수 있다. The communication unit 1100 may transmit/receive data to/from another device located within a specific area. In this case, the other device may be any device capable of transmitting and receiving data by being connected to a network, and may be, for example, an air conditioner, a heating device, an air purification device, a light fixture, a TV, or a device such as a car. In addition, the other device may be a device for controlling a door, a window, a water valve, a gas valve, and the like. In addition, the other device may be a sensor that detects temperature, humidity, atmospheric pressure, gas, or the like.

한편, 메모리(1700)는 로봇 청소기를 제어 또는 구동하는 제어 프로그램 및 그에 따른 데이터를 저장한다. 메모리(1700)는 오디오 정보, 영상 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 저장할 수 있다. 또, 메모리(1700)는 주행 패턴과 관련된 정보를 저장할 수 있다. Meanwhile, the memory 1700 stores a control program for controlling or driving the robot cleaner and data corresponding thereto. The memory 1700 may store audio information, image information, obstacle information, location information, map information, and the like. Also, the memory 1700 may store information related to a driving pattern.

상기 메모리(1700)는 비휘발성 메모리를 주로 사용한다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지할 수 있는 저장 장치로서, 일 예로, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱테이프), 광디스크 드라이브, 마그네틱 RAM, PRAM 등일 수 있다. The memory 1700 mainly uses a non-volatile memory. Here, the non-volatile memory (NVM, NVRAM) is a storage device capable of continuously maintaining stored information even when power is not supplied, for example, a ROM, a flash memory, a magnetic computer. It may be a storage device (eg, a hard disk, a diskette drive, a magnetic tape), an optical disk drive, a magnetic RAM, a PRAM, and the like.

한편, 센싱부(1400)는, 외부 신호 감지 센서, 전방 감지 센서, 낭떠러지 감지 센서, 2차원 카메라 센서 및 3차원 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Meanwhile, the sensing unit 1400 may include at least one of an external signal detection sensor, a front detection sensor, a cliff detection sensor, a 2D camera sensor, and a 3D camera sensor.

외부 신호 감지 센서는 이동 로봇의 외부 신호를 감지할 수 있다. 외부 신호 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서(Infrared Ray Sensor), 초음파 센서(Ultra Sonic Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor) 등일 수 있다. The external signal detection sensor may detect an external signal of the mobile robot. The external signal detection sensor may be, for example, an infrared sensor, an ultra sonic sensor, a radio frequency sensor, or the like.

이동 로봇은 외부 신호 감지 센서를 이용하여 충전대가 발생하는 안내 신호를 수신하여 충전대의 위치 및 방향을 확인할 수 있다. 이때, 충전대는 이동 로봇이 복귀 가능하도록 방향 및 거리를 지시하는 안내 신호를 발신할 수 있다. 즉, 이동 로봇은 충전대로부터 발신되는 신호를 수신하여 현재의 위치를 판단하고 이동 방향을 설정하여 충전대로 복귀할 수 있다. The mobile robot can check the position and direction of the charging station by receiving a guide signal generated by the charging station using an external signal detection sensor. In this case, the charging stand may transmit a guide signal indicating a direction and a distance so that the mobile robot can return. That is, the mobile robot may receive a signal transmitted from the charging station, determine its current position, set a moving direction, and return to the charging station.

한편, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 전방, 구체적으로 이동 로봇의 측면 외주면을 따라 일정 간격으로 설치될 수 있다. 전방 감지 센서는 이동 로봇의 적어도 일 측면에 위치하여, 전방의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 전방 감지 센서는 이동 로봇의 이동 방향에 존재하는 물체, 특히 장애물을 감지하여 검출 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. On the other hand, the front detection sensor may be installed at regular intervals in front of the mobile robot, specifically along the outer peripheral surface of the side of the mobile robot. The forward detection sensor is located on at least one side of the mobile robot to detect an obstacle in the front. The forward detection sensor detects an object, particularly an obstacle, existing in the moving direction of the mobile robot, and transmits detection information to the controller 1800 . can transmit That is, the front detection sensor may detect protrusions, household appliances, furniture, walls, wall corners, etc. existing on the movement path of the mobile robot, and transmit the information to the controller 1800 .

전방 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서 등일 수 있고, 이동 로봇은 전방 감지 센서로 한 가지 종류의 센서를 사용하거나 필요에 따라 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있다. The front detection sensor may be, for example, an infrared sensor, an ultrasonic sensor, an RF sensor, a geomagnetic sensor, and the like, and the mobile robot may use one type of sensor as the front detection sensor or use two or more types of sensors together as needed. have.

일 예로, 초음파 센서는 일반적으로 원거리의 장애물을 감지하는 데에 주로 사용될 수 있다. 초음파 센서는 발신부와 수신부를 구비하여, 제어부(1800)는 발신부를 통해 방사된 초음파가 장애물 등에 의해 반사되어 수신부에 수신되는 지의 여부로 장애물의 존부를 판단하고, 초음파 방사 시간과 초음파 수신 시간을 이용하여 장애물과의 거리를 산출할 수 있다. For example, the ultrasonic sensor may be mainly used to generally detect a distant obstacle. The ultrasonic sensor includes a transmitter and a receiver, and the controller 1800 determines the presence of an obstacle by whether the ultrasonic wave emitted through the transmitter is reflected by an obstacle and is received by the receiver, and determines the ultrasonic radiation time and ultrasonic reception time. can be used to calculate the distance to the obstacle.

또한, 제어부(1800)는 발신부에서 방사된 초음파와, 수신부에 수신되는 초음파를 비교하여, 장애물의 크기와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 수신부에 더 많은 초음파가 수신될수록, 장애물의 크기가 큰 것으로 판단할 수 있다. In addition, the controller 1800 may detect information related to the size of an obstacle by comparing the ultrasonic waves emitted from the transmitter and the ultrasonic waves received by the receiver. For example, the controller 1800 may determine that the size of the obstacle increases as more ultrasound waves are received by the receiver.

일 실시 예에서, 복수(일 예로, 5개)의 초음파 센서가 이동 로봇의 전방 측면에 외주면을 따라 설치될 수 있다. In an embodiment, a plurality of (eg, five) ultrasonic sensors may be installed on the front side of the mobile robot along the outer circumferential surface.

이때, 바람직하게 초음파 센서는 발신부와 수신부가 교대로 이동 로봇의 전면에 설치될 수 있다.In this case, preferably, the ultrasonic sensor may be installed in the front of the mobile robot by a transmitter and a receiver alternately.

즉, 발신부는 본체의 전면 중앙으로부터 좌, 우측에 이격되도록 배치될 수 있고, 수신부의 사이에 하나 또는 둘 이상의 발신부가 배치되어 장애물 등으로부터 반사된 초음파 신호의 수신 영역을 형성할 수 있다. 이와 같은 배 치로 센서의 수를 줄이면서 수신 영역을 확장할 수 있다. 초음파의 발신 각도는 크로스토크(crosstalk) 현상을 방지하도록 서로 다른 신호에 영향을 미치지 아니하는 범위의 각을 유지할 수 있다. 또한, 수신부들의 수신 감도는 서로 다르게 설정될 수 있다. That is, the transmitter may be disposed to be spaced apart on the left and right sides from the center of the front of the main body, and one or more transmitters may be disposed between the receiver to form a receiving area of the ultrasonic signal reflected from an obstacle or the like. With such an arrangement, the reception area can be expanded while reducing the number of sensors. The transmission angle of the ultrasonic wave may maintain an angle within a range that does not affect different signals to prevent a crosstalk phenomenon. Also, the reception sensitivities of the receivers may be set differently.

또한, 초음파 센서에서 발신되는 초음파가 상향으로 출력되도록 초음파 센서는 일정 각도만큼 상향으로 설치될 수 있고, 이때, 초음파가 하향으로 방사되는 것을 방지하기 위해 소정의 차단 부재를 더 포함할 수 있다.In addition, the ultrasonic sensor may be installed upward by a certain angle so that the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic sensor are output upward, and in this case, a predetermined blocking member may be further included to prevent the ultrasonic waves from being radiated downward.

한편, 전방 감지 센서는, 전술한 바와 같이, 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있고, 이에 따라, 전방 감지 센서는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서 등 중 어느 한 가지 종류의 센서를 사용할 수 있다. On the other hand, as the front detection sensor, as described above, two or more types of sensors may be used together, and accordingly, the front detection sensor may use any one type of sensor such as an infrared sensor, an ultrasonic sensor, or an RF sensor. .

일 예로, 전방 감지 센서는 초음파 센서 이외에 다른 종류의 센서로 적외선 센서를 포함할 수 있다. For example, the front detection sensor may include an infrared sensor as a sensor other than the ultrasonic sensor.

적외선 센서는 초음파 센서와 함께 이동 로봇의 외주면에 설치될 수 있다. 적외선 센서 역시, 전방이나 측면에 존재하는 장애물을 감지하여 장애물 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 적외선 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달한다. 따라서, 이동 로봇은 본체가 장애물과의 충돌 없이 특정 영역 내에서 이동할 수 있다. The infrared sensor may be installed on the outer peripheral surface of the mobile robot together with the ultrasonic sensor. The infrared sensor may also detect obstacles existing in front or on the side and transmit obstacle information to the controller 1800 . That is, the infrared sensor detects protrusions, household appliances, furniture, walls, wall corners, etc. existing on the movement path of the mobile robot, and transmits the information to the controller 1800 . Accordingly, the mobile robot can move its main body within a specific area without colliding with an obstacle.

한편, 낭떠러지 감지 센서(또는 클리프 센서(Cliff Sensor))는, 다양한 형태의 광 센서를 주로 이용하여, 이동로봇의 본체를 지지하는 바닥의 장애물을 감지할 수 있다. On the other hand, the cliff detection sensor (or cliff sensor) may detect an obstacle on the floor supporting the main body of the mobile robot, mainly using various types of optical sensors.

즉, 낭떠러지 감지 센서는, 바닥의 이동 로봇의 배면에 설치되되, 이동 로봇의 종류에 따라 다른 위치에 설치될 수 있음은 물론이다. 낭떠러지 감지 센서는 이동 로봇의 배면에 위치하여, 바닥의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 낭떠러지 감지 센서는 상기 장애물 감지 센서와 같이 발광부와 수광부를 구비한 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, PSD(Position Sensitive Detector) 센서 등일 수 있다. That is, the cliff detection sensor is installed on the rear surface of the mobile robot on the floor, but may be installed at different positions depending on the type of the mobile robot. The cliff detection sensor is located on the rear surface of the mobile robot to detect obstacles on the floor. The cliff detection sensor is an infrared sensor, ultrasonic sensor, RF sensor, PSD (Position) having a light emitting unit and a light receiving unit like the obstacle detection sensor Sensitive Detector) sensor or the like.

일 예로, 낭떠러지 감지 센서 중 어느 하나는 이동 로봇의 전방에 설치되고, 다른 두 개의 낭떠러지 감지 센서는 상대적으로 뒤쪽에 설치될 수 있다. For example, any one of the cliff detection sensors may be installed in front of the mobile robot, and the other two cliff detection sensors may be installed relatively backward.

예를 들어, 낭떠러지 감지 센서는 PSD 센서일 수 있으나, 복수의 서로 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다. For example, the cliff detection sensor may be a PSD sensor, but may also include a plurality of different types of sensors.

PSD 센서는 반도체 표면저항을 이용해서 1개의 p-n접합으로 입사광의 단장거리 위치를 검출한다. PSD 센서에는 일축 방향만의 광을 검출하는 1차원 PSD 센서와, 평면상의 광위치를 검출할 수 있는 2차원 PSD 센서가 있으며, 모두 pin 포토 다이오드 구조를 가질 수 있다. PSD 센서는 적외선 센서의 일종으로서, 적외선을 이용하여, 적외선을 송신한 후 장애물에서 반사되어 돌아오는 적외선의 각도를 측정하여 거리를 측정한다. 즉, PSD 센서는 삼각측량방식을 이용하여, 장애물과의 거리를 산출한다. The PSD sensor detects the short and long-distance position of the incident light with one p-n junction using the semiconductor surface resistance. The PSD sensor includes a one-dimensional PSD sensor that detects light in only one axial direction and a two-dimensional PSD sensor that detects a light position on a plane, both of which may have a pin photodiode structure. The PSD sensor is a kind of infrared sensor and measures the distance by using infrared rays to transmit infrared rays and then measure the angle of infrared rays reflected back from obstacles. That is, the PSD sensor calculates the distance to the obstacle using the triangulation method.

PSD 센서는 장애물에 적외선을 발광하는 발광부와, 장애물로부터 반사되어 돌아오는 적외선을 수광하는 수광부를 구비하되, 일반적으로 모듈 형태로 구성된다. PSD 센서를 이용하여, 장애물을 감지하는 경우, 장애물의 반사율, 색의 차이에 상관없이 안정적인 측정값을 얻을 수 있다. The PSD sensor is provided with a light emitting unit that emits infrared rays to an obstacle and a light receiving unit that receives infrared rays reflected back from the obstacle, but is generally configured in the form of a module. When an obstacle is detected using the PSD sensor, a stable measurement value can be obtained regardless of the difference in reflectance and color of the obstacle.

제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서가 지면을 향해 발광한 적외선의 발광신호와 장애물에 의해 반사되어 수신되는 반사신호 간의 적외선 각도를 측정하여, 낭떠러지를 감지하고 그 깊이를 분석할 수 있다. The control unit 1800 may measure an infrared angle between an infrared light emitting signal emitted by the cliff detection sensor toward the ground and a reflected signal received by being reflected by an obstacle to detect the cliff and analyze its depth.

한편, 제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 감지한 낭떠러지의 지면 상태에 따라 통과 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 따라 낭떠러지의 통과 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지센서를 통해 낭떠러지의 존재 여부 및 낭떠러지 깊이를 판단한 다음, 낭떠러지 감지 센서를 통해 반사 신호를 감지한 경우에만 낭떠러지를 통과하도록 한다. Meanwhile, the controller 1800 may determine whether to pass or not according to the ground state of the cliff sensed using the cliff sensor, and may determine whether to pass the cliff according to the determination result. For example, the control unit 1800 determines whether a cliff exists and the depth of the cliff through the cliff sensor, and then passes the cliff only when a reflection signal is detected through the cliff sensor.

다른 예로, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 이동 로봇의 들림 현상을 판단할 수도 있다. As another example, the controller 1800 may determine the lift-up phenomenon of the mobile robot using the cliff detection sensor.

한편, 2차원 카메라 센서는, 이동 로봇의 일면에 구비되어, 이동 중 본체 주변과 관련된 이미지 정보를 획득한다. Meanwhile, the two-dimensional camera sensor is provided on one surface of the mobile robot to acquire image information related to the periphery of the main body during movement.

옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor)는, 센서 내에 구비된 이미지 센서로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 영상 데이터는 메모리(1700)에 저장될 수 있다. The optical flow sensor generates image data in a predetermined format by converting a downward image input from an image sensor provided in the sensor. The generated image data may be stored in the memory 1700 .

또한, 하나 이상의 광원이 옵티컬 플로우 센서에 인접하여 설치될 수 있다. 하나 이상의 광원은, 이미지 센서에 의해 촬영되는 바닥면의 소정 영역에 빛을 조사한다. 즉, 이동 로봇이 바닥면을 따라 특정 영역을 이동하는 경우에, 바닥면이 평탄하면 이미지 센서와 바닥면 사이에는 일정한 거리가 유지된다. 반면, 이동 로봇이 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥면의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 하나 이상의 광원은 조사되는 빛의 양을 조절하도록 제어부(1800)에 의해 제어될 수 있다. 상기 광원은 광량 조절이 가능한 발광 소자, 예를 들어 LED(Light Emitting Diode) 등일 수 있다. Also, one or more light sources may be installed adjacent to the optical flow sensor. One or more light sources irradiate light to a predetermined area of the floor surface photographed by the image sensor. That is, when the mobile robot moves in a specific area along the floor surface, a constant distance is maintained between the image sensor and the floor surface if the floor surface is flat. On the other hand, when the mobile robot moves on the floor surface of the non-uniform surface, it is moved away from it by a certain distance or more due to irregularities and obstacles on the floor surface. In this case, one or more light sources may be controlled by the controller 1800 to adjust the amount of light irradiated. The light source may be a light emitting device capable of controlling the amount of light, for example, a Light Emitting Diode (LED).

옵티컬 플로우 센서를 이용하여, 제어부(1800)는 이동 로봇의 미끄러짐과 무관하게 이동 로봇의 위치를 검출할수 있다. 제어부(1800)은 옵티컬 플로우 센서에 의해 촬영된 영상 데이터를 시간에 따라 비교 분석하여 이동 거리 및 이동 방향을 산출하고, 이를 근거로 이동 로봇의 위치를 산출할 수 있다. 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 이동 로봇의 하방에 대한 이미지 정보를 이용함으로써, 제어부(1800)는 다른 수단에 의해 산출한 이동 로봇의 위치에 대하여 미끄러짐에 강인한 보정을 할 수 있다.Using the optical flow sensor, the controller 1800 may detect the position of the mobile robot regardless of the sliding of the mobile robot. The controller 1800 may calculate a moving distance and a moving direction by comparing and analyzing image data captured by the optical flow sensor over time, and may calculate the position of the mobile robot based on this. By using the image information on the lower side of the mobile robot by using the optical flow sensor, the controller 1800 can make strong correction against sliding with respect to the position of the mobile robot calculated by other means.

3차원 카메라 센서는 이동 로봇의 본체 일면 또는 일부분에 부착되어, 상기 본체의 주위와 관련된 3차원 좌표정보를 생성할 수 있다. The 3D camera sensor may be attached to one surface or a part of the body of the mobile robot to generate 3D coordinate information related to the circumference of the body.

즉, 3차원 카메라 센서는 이동 로봇과 피촬영 대상체의 원근거리를 산출하는 3차원 뎁스 카메라(3D Depth Camera)일 수 있다. That is, the three-dimensional camera sensor may be a three-dimensional depth camera (3D depth camera) for calculating the distance between the mobile robot and the object to be photographed.

구체적으로, 3차원 카메라 센서는 본체의 주위와 관련된 2차원 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영된 2차원 영상에 대응되는 복수의 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다. Specifically, the 3D camera sensor may capture a 2D image related to the surroundings of the body, and may generate a plurality of 3D coordinate information corresponding to the captured 2D image.

일 실시예에서 3차원 카메라 센서는 기존의 2차원 영상을 획득하는 카메라를 2개 이상 구비하여, 상기 2개 이상의 카메라에서 획득되는 2개 이상의 영상을 조합하여, 3차원 좌표 정보를 생성하는 스테레오 비전 방식으로 형성될 수 있다. In one embodiment, the three-dimensional camera sensor includes two or more cameras for acquiring an existing two-dimensional image, and combining two or more images obtained from the two or more cameras to generate three-dimensional coordinate information. can be formed in this way.

구체적으로, 상기 실시예에 따른 3차원 카메라 센서는 본체의 전방을 향해 하측으로 제1 패턴의 광을 조사하는 제1 패턴 조사부와, 상기 본체의 전방을 향해 상측으로 제2 패턴의 광을 조사하는 제2 패턴 조사부 및 본체의 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부를 포함할 수 있다. 이로써, 상기 영상 획득부는 상기 제1 패턴의 광과 상기 제2 패턴의 광이 입사된 영역의 영상을 획득할 수 있다. Specifically, the three-dimensional camera sensor according to the embodiment includes a first pattern irradiating unit for irradiating a first pattern of light downward toward the front of the body, and a second pattern of irradiating light of a second pattern upward toward the front of the body. It may include a second pattern irradiation unit and an image acquisition unit for acquiring an image of the front of the main body. Accordingly, the image acquisition unit may acquire an image of a region where the light of the first pattern and the light of the second pattern are incident.

또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 적외선 패턴을 조사하는 적외선 패턴 방출부를 구비하고, 적외선 패턴 방출부에서 조사된 적외선 패턴이 피촬영 대상체에 투영된 모양을 캡쳐함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 IR(Infra Red) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다. In another embodiment, the three-dimensional camera sensor includes an infrared pattern emitter for irradiating an infrared pattern together with a single camera, and captures the shape of the infrared pattern irradiated from the infrared pattern emitter projected on the object to be photographed, so that the three-dimensional camera A distance between the sensor and the object to be photographed may be measured. The 3D camera sensor may be an IR (Infra Red) type 3D camera sensor.

또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 빛을 방출하는 발광부를 구비하고, 발광부에서 방출되는 레이저 중 피촬영 대상체로부터 반사되는 일부를 수신하며, 수신된 레이저를 분석함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 TOF(Time of Flight) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다. In another embodiment, the three-dimensional camera sensor has a light emitting unit that emits light together with a single camera, receives a portion of the laser emitted from the light emitting unit reflected from the object to be photographed, and analyzes the received laser. A distance between the camera sensor and the object to be photographed may be measured. Such a three-dimensional camera sensor may be a three-dimensional camera sensor of a time of flight (TOF) method.

구체적으로, 위와 같은 3차원 카메라 센서의 레이저는 적어도 일 방향으로 연장된 형태의 레이저를 조사하도록 구성된다. 일 예에서, 상기 3차원 카메라 센서는 제1 및 제2 레이저를 구비할 수 있으며, 상기 제1 레이저는 서로 교차하는 직선 형태의 레이저를 조사하고, 제2 레이저는 단일의 직선 형태의 레이저를 조사할 수 있다. 이에 따르면, 최하단 레이저는 바닥 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용되고, 최상단 레이저는 상부의 장애물을 감지하는 데에 이용되며, 최하단 레이저와 최상단 레이저 사이의 중간 레이저는 중간 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용된다. Specifically, the laser of the three-dimensional camera sensor as described above is configured to irradiate a laser having a form extending in at least one direction. In one example, the three-dimensional camera sensor may include first and second lasers, the first laser irradiates a laser beam of a straight line that intersects with each other, and the second laser irradiates a single straight laser beam. can do. According to this, the lowermost laser is used to detect an obstacle in the bottom part, the uppermost laser is used to detect an obstacle in the upper part, and the middle laser between the lowermost laser and the uppermost laser is used to detect the obstacle in the middle part. is used for

이하의 도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기를 포함하는 시스템이 설명된다. Referring to FIG. 5 below, a system including a cleaner performing autonomous driving according to an embodiment of the present invention will be described.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소 시스템(50)은, 자율 주행을 수행하는 청소기(100), AP장치(400), 서버(500), 네트워크(550), 이동 단말기들(200a, 200b)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5 , the robot cleaning system 50 according to an embodiment of the present invention includes a cleaner 100 that performs autonomous driving, an AP device 400 , a server 500 , a network 550 , and a mobile terminal. It may include the ones 200a and 200b.

이 중 청소기(100), AP 장치(400), 이동 단말기들(600a) 등은 집과 같은 건물(10) 내에 배치될 수 있다. Among them, the cleaner 100 , the AP device 400 , and the mobile terminals 600a may be disposed in the building 10 such as a house.

청소기(100)는, 자동으로 청소가 이루어지는 청소기로서, 자동 주행 및 자동 청소를 수행할 수 있다. 한편, 청소기(100)는, 주행 기능 및 청소 기능 외에, 내부에 통신부(1100)를 구비하고, 내부 네트워크(10) 내의 전자기기들 또는 외부 네트워크(550)를 통해 접속 가능한 전자기기들과 데이터를 교환할 수 있다. 이를 위해, 통신부(1100)는, AP 장치(400)와 유, 무선으로 데이터 교환을 수행할 수 있다. The vacuum cleaner 100 is a vacuum cleaner that automatically cleans, and may perform automatic driving and automatic cleaning. Meanwhile, the cleaner 100 includes, in addition to the driving function and the cleaning function, the communication unit 1100 therein, and transmits data with electronic devices in the internal network 10 or electronic devices connectable through the external network 550 . can be exchanged To this end, the communication unit 1100 may perform data exchange with the AP device 400 by wire or wirelessly.

액세스 포인트(access point; AP) 장치(400)는, 인접한 전자 기기(electric device)에 내부 네트워크(10)를 제공할 수 있다. 특히, 무선 네트워크를 제공할 수 있다. The access point (AP) device 400 may provide the internal network 10 to an adjacent electric device. In particular, it is possible to provide a wireless network.

한편, AP 장치(400)는, 내부 네트워크(10) 내의 전자 기기들에, 소정 통신 방식에 의한 무선 채널을 할당하고, 해당 채널을 통해, 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 소정 통신 방식은, WiFi 통신 방식일 수 있다.Meanwhile, the AP device 400 may allocate a wireless channel according to a predetermined communication method to electronic devices in the internal network 10 and perform wireless data communication through the corresponding channel. Here, the predetermined communication method may be a WiFi communication method.

이때, 내부 네트워크(10) 내에 위치하는 이동 단말기(600b)는, AP 장치(400)를 통해, 청소기(100)에 접속함으로써, 청소기(100)에 대한 모니터링, 원격제어 등을 수행할 수 있게 된다. In this case, the mobile terminal 600b located in the internal network 10 can perform monitoring and remote control of the cleaner 100 by accessing the cleaner 100 through the AP device 400 . .

한편, AP 장치(400)는, 내부 네트워크(10) 외에, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부 전자기기와 데이터 통신을 수행할 수 있다. Meanwhile, the AP device 400 may perform data communication with an external electronic device through the external network 550 in addition to the internal network 10 .

예를 들어, AP 장치(400)는, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부에 위치하는 이동 단말기(200a)와 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다. For example, the AP device 400 may perform wireless data communication with the mobile terminal 200a located outside through the external network 550 .

이때, 외부 네트워크(550)에 위치하는 이동 단말기(200a)는, 외부 네트워크(550), 및 AP 장치(400)를 통해, 청소기(100)에 접속함으로써, 청소기(100)에 대한 모니터링, 원격제어 등을 수행할 수 있게 된다. In this case, the mobile terminal 200a located in the external network 550 monitors and remotely controls the cleaner 100 by accessing the cleaner 100 through the external network 550 and the AP device 400 . etc. can be performed.

다른 예로, AP 장치(400)는, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부에 위치하는 서버(500)와 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다. As another example, the AP device 400 may perform wireless data communication with the server 500 located outside through the external network 550 .

서버(500)는, 음성 인식 알고리즘을 구비할 수 있다. 그리고, 음성 데이터 수신시, 수신되는 음성 데이터를, 텍스트 형식의 데이터로 변환하여, 출력할 수 있다. The server 500 may include a voice recognition algorithm. In addition, when receiving voice data, the received voice data may be converted into text data and output.

한편, 서버(500)는, 청소기(100)에 대한 펌웨어 정보, 운전 정보(코스 정보 등)를 저장하고, 청소기(100)에 대한 제품 정보를 등록할 수 있다. 예를 들어, 서버(500)는, 청소기(100) 제조자가 운영하는 서버일 수 있다. 다른 예로, 서버(500)는, 공개된 애플리케이션 스토어 운영자가 운영하는 서버일 수도 있다. Meanwhile, the server 500 may store firmware information and driving information (course information, etc.) for the cleaner 100 , and register product information for the cleaner 100 . For example, the server 500 may be a server operated by the cleaner 100 manufacturer. As another example, the server 500 may be a server operated by an open application store operator.

한편, 도면과 달리, 서버(500)는 댁 내에 구비되며, 댁 내 가전 기기들에 대한 상태 정보를 저장하거나, 댁 내가전 기기에서 공유되는 컨텐츠를 저장하는 홈 서버일 수도 있다. 서버(500)가 홈 서버인 경우, 이물질과 관련된 정보, 예를 들어, 이물질 이미지 등을 저장할 수 있다. Meanwhile, unlike the drawing, the server 500 is provided in the home and may be a home server that stores state information about home appliances or content shared by home appliances. When the server 500 is a home server, information related to a foreign material, for example, a foreign material image, may be stored.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 청소기(100)는, 내부에 구비되는 카메라를 통해, 이물질을 포함하는 이미지를 캡쳐하고, 이물질을 포함하는 이미지와, 이미지 관련 정보를, 이동 단말기(200) 또는 서버(500)로 전송하며, 이동 단말기(200) 또는 서버(500)로부터의, 이물질에 대한 청소 실행 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하거나, 이물질에 대한 청소 회피 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하지 않을 수 있다. 이에 따라, 이물질에 대해 선택적으로 청소를 수행할 수 있게 된다. Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, the cleaner 100 captures an image containing foreign substances through a camera provided therein, and displays the image containing the foreign substances and image-related information, the mobile terminal 200 ) or transmitted to the server 500, based on the cleaning execution information for foreign substances, from the mobile terminal 200 or server 500, to clean around foreign substances, or based on cleaning avoidance information for foreign substances, foreign substances You may not be able to clean your surroundings. Accordingly, it is possible to selectively clean the foreign material.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 청소기(100)는, 내부에 구비되는 스테레오 카메라를 통해, 이물질을 포함하는 이미지를 캡쳐하고, 스테레오 카메라로부터 획득된 이물질을 포함하는 이미지에 대한 신호 처리를 수행하여, 이미지 내의 이물질과 관련된 오브젝트를 확인하고, 확인된 이물질과 관련된 오브젝트에 기초하여, 이물질에 대한 청소 실행 정보 또는 청소 회피 정보를 생성하고, 청소 실행 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하거나, 청소 회피 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하지 않을 수 있다. 이에 따라, 이물질에 대해 선택적으로 청소를 수행할 수 있게 된다. Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, the cleaner 100 captures an image containing a foreign material through a stereo camera provided therein, and performs signal processing for the image containing the foreign material obtained from the stereo camera. to check the object related to the foreign material in the image, and based on the identified object related to the foreign material, generate cleaning execution information or cleaning avoidance information for the foreign material, and clean around the foreign material based on the cleaning execution information, Based on the cleaning avoidance information, it is possible not to clean around the foreign matter. Accordingly, it is possible to selectively clean the foreign material.

이하의 도 6에서는 본 발명에 따른 청소기(100)의 제어 방법이 설명된다. The control method of the cleaner 100 according to the present invention will be described with reference to FIG. 6 below.

도 6을 참조하면, 청소기(100)는 모니터링 주행을 개시할 수 있다(S601). Referring to FIG. 6 , the cleaner 100 may start a monitoring driving ( S601 ).

예를 들어, 청소기(100)는 사용자 단말기로부터 모니터링 주행을 개시시키기 위한 제어 명령을 수신하면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 청소기 본체에 구비된 버튼(미도시)에 사용자 입력이 인가되면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 미리 설정된 시간 대역에 진입될 때, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 본체 주변에서 위험 상황이 발생된 것으로 판단되면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. For example, when receiving a control command for starting the monitoring driving from the user terminal, the cleaner 100 may start the monitoring driving. In another example, when a user input is applied to a button (not shown) provided on the cleaner body, the cleaner 100 may start monitoring driving. In another example, the cleaner 100 may start monitoring driving when entering a preset time band. In another example, when it is determined that a dangerous situation has occurred around the main body, the cleaner 100 may start monitoring driving.

구체적으로, 청소기(100)가 위험상황을 감지하는 다양한 실시예는 다음과 같이 설명된다. Specifically, various embodiments in which the cleaner 100 detects a dangerous situation will be described as follows.

일 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 청소기(100)의 주행 경로 상에 장애물이 존재하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In an embodiment, when it is determined that an obstacle exists on the driving path of the cleaner 100 based on the detection result of the sensor 1400 , the controller 1800 determines that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 . can

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 구동부(1300)의 바퀴가 구속된 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.In another embodiment, when it is determined that the wheel of the driving unit 1300 is restrained based on the detection result of the sensor 1400 , the controller 1800 may determine that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 .

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 구동부(1300)의 바퀴가 공회전하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, when it is determined that the wheel of the driving unit 1300 is idling based on the detection result of the sensor 1400 , the controller 1800 may determine that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 .

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 청소기(100)의 본체의 일 지점이 청소영역의 바닥으로부터 소정의 거리 이상 이격된 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, when it is determined that one point of the main body of the cleaner 100 is spaced apart from the floor of the cleaning area by a predetermined distance or more based on the detection result of the sensor 1400, the controller 1800 ) can be considered as a dangerous situation.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체가 주행 경로를 이탈한 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, when it is determined that the main body deviated from the driving route based on the detection result of the sensor 1400 , the controller 1800 may determine that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 .

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체가 소정의 시간 간격 이상, 특정영역으로부터 탈출하지 못하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 청소기(100)가 침대 밑이나 좁은 영역에 갇힌 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, when it is determined that the main body cannot escape from a specific area over a predetermined time interval based on the detection result of the sensor 1400, the control unit 1800 determines that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 can judge That is, when it is determined that the cleaner 100 is trapped under the bed or in a narrow area, the controller 1800 may determine that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 .

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는, 본체가 움직이지 않는 상태에서 소정의 시간 간격으로 촬영되는 복수의 영상 사이에 유의미한 차이가 검출되는 경우, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 제어부(1800)는 복수의 영상 중 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상에 각각 포함되는 픽셀 값을 비교함으로써, 복수의 영상 사이에 유의미한 차이가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 determines that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 when a significant difference is detected between a plurality of images captured at a predetermined time interval in a state in which the main body does not move. can Here, the controller 1800 may determine whether there is a significant difference between the plurality of images by comparing pixel values respectively included in the first image, the second image, and the third image among the plurality of images.

구체적으로, 제어부(1800)는 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하고, 제1 피사체의 종류와 제1 피사체의 이동방향으로 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.Specifically, the controller 1800 detects a difference between the first image, the second image, and the third image continuously captured by the camera, specifies the first subject based on the detected difference, and moves the first subject The direction information may be detected, and it may be determined that a dangerous situation has occurred in the type of the first subject and the moving direction of the first subject.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체 주변에서 이상 음원이 발생하는 경우, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 may determine that a dangerous situation has occurred in the cleaner 100 when an abnormal sound source is generated around the main body based on the detection result of the sensor 1400 .

여기에서, 청소기(100)의 메모리(1700)는 이상 음원 및 비이상 음원을 포함하는 음원 데이터베이스를 저장할 수 있다. Here, the memory 1700 of the cleaner 100 may store a sound source database including an abnormal sound source and a non-abnormal sound source.

예를 들어, 각종 물체들이 떨어지거나 부러지는 소리, 유리 따위 등이 깨지는 소리, 드릴 회전 소리, 개가 짖는 소리, 각종 센서를 가진 경보 장치 따위에 의해 발생하는 경보음 등과 같이 외부로부터의 침입자가 있는 상황임을 판단한 수 있는 각종 소음을 이상 음원으로 저장할 수 있고, 반대로 로봇 청소기(100) 내부에서 발생하는 소음, 냉장고, 세탁기, 정수기 등의 가전 제품에서 발생하는 소음 등과 같이 외부 침입 여부와 무관하게 발생할 수 있는 각종 소음을 비(非)이상 음원으로 저장할 수 있다. For example, a situation where there is an intruder from the outside, such as the sound of various objects falling or breaking, the sound of glass breaking, the sound of a drill turning, the sound of a dog barking, an alarm sound generated by an alarm device with various sensors, etc. Various noises that can be determined to be an abnormal sound source can be stored as abnormal sound sources, and conversely, noise generated inside the robot cleaner 100, noise generated from home appliances such as refrigerators, washing machines, and water purifiers, etc. Various noises can be saved as non-ideal sound sources.

이 경우, 제어부(1800)는 센서(1400)에 포함된 음향 획득 수단을 통해 획득된 음원이 음원 데이터베이스에 저장된 음원 중 적어도 하나와 유사한지 여부를 판단함으로써, 획득된 음원이 이상 음원인지 또는 비이상 음원인지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 음향 획득 수단을 통해 획득한 음원과 음원 데이터베이스에 저장된 음원 간에 유사도 산출을 통해 양 음원의 일치 여부 및/또는 유사 정도를 판단할 수 있다. In this case, the controller 1800 determines whether the sound source acquired through the sound acquisition means included in the sensor 1400 is similar to at least one of the sound sources stored in the sound source database, so that the acquired sound source is an abnormal sound source or not. It can be determined whether it is a sound source or not. That is, the controller 1800 may determine whether the sound sources match and/or the degree of similarity between the sound sources acquired through the sound acquisition means and the sound sources stored in the sound source database by calculating the degree of similarity.

제어부(1800)는 위와 같이 설명된 위험상황과 관련된 정보가 주기적으로 수집될 수 있도록, 센서(1400)를 제어할 수 있다. The controller 1800 may control the sensor 1400 so that information related to the dangerous situation described above can be periodically collected.

한편, 청소기(100)의 모니터링 주행이, 사용자 입력에 의해 개시되지 않고, 제어부(1800)의 결정에 의해 자동적으로 개시된 경우, 제어부(1800)는 사용자 단말기 및 서버 중 적어도 하나로, 모니터링 주행의 개시를 알리는 메시지가 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. 특히, 사용자 단말기는 청소기(100)로부터 위와 같은 메시지를 전송 받는 경우, 모니터링 화면이 단말기의 디스플레이에 출력되도록, 모니터링 주행과 관련된 앱을 실행하거나, 앱의 실행 여부를 확인하기 위한 버튼을 단말기의 화면에 출력할 수 있다. On the other hand, when the monitoring driving of the cleaner 100 is not started by a user input, but is automatically started by the decision of the control unit 1800, the control unit 1800 may initiate the monitoring driving with at least one of the user terminal and the server. The communication unit 1100 may be controlled to transmit a notification message. In particular, when the user terminal receives the above message from the cleaner 100, a button for executing an app related to monitoring driving or checking whether the app is running is pressed so that the monitoring screen is output on the display of the terminal. can be printed on

도 6을 참조하면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다(S602). 즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행이 개시되면, 소정의 시간 간격마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. Referring to FIG. 6 , the controller 1800 may control the camera so that an image is captured every preset period ( S602 ). That is, when the monitoring driving is started, the controller 1800 may control the camera so that an image is captured every predetermined time interval.

일 실시예에서, 제어부(1800)는 청소기(100) 본체가 일 지점에 위치하는 상태에서 복수의 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. In an embodiment, the controller 1800 may control the camera so that a plurality of images are captured while the main body of the cleaner 100 is positioned at one point.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 카메라가 지향하는 방향이 고정된 상태에서 복수의 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 may control the camera so that a plurality of images are captured in a state in which the direction the camera is directed is fixed.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하면서, 복수의 지점마다 제1 내지 제3 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1800)는 청소기 본체가 복수의 지점 중 어느 한 지점에 위치하면, 본체의 일면이 복수의 지점마다 각각 설정된 방향을 대향하도록 구동부를 제어할 수 있다. 제어부(1800)는 본체의 일면이 설정된 방향을 대향하면, 기 설정된 주기마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 may control the camera to capture the first to third images for each of the plurality of points while traversing a plurality of preset points within the cleaning area. Specifically, when the cleaner body is located at any one of the plurality of points, the controller 1800 may control the driving unit so that one surface of the main body faces a direction set at each of the plurality of points. When one surface of the main body faces a set direction, the controller 1800 may control the camera to capture an image every preset period.

즉, 제어부(1800)는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 구동부 및 카메라를 제어할 수 있다.That is, the controller 1800 may control the driver and the camera so that the first image, the second image, and the third image are acquired at the same point in the same camera direction.

한편, 모니터링 주행이 개시되면, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안 청소기(100)의 본체가 정지되도록 구동부를 제어할 수 있다.Meanwhile, when the monitoring driving starts, the controller 1800 may control the driving unit to stop the main body of the cleaner 100 while the first image, the second image, and the third image included in the comparison target are photographed.

또한, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안, 카메라가 지향하는 방향이 고정되도록 카메라의 구동을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안 카메라가 줌인 또는 줌 아웃을 수행하지 않도록, 카메라의 구동을 제어할 수 있다. Also, the controller 1800 may control the driving of the camera so that the direction the camera faces is fixed while the first image, the second image, and the third image included in the comparison target are photographed. Also, the controller 1800 may control the driving of the camera so that the camera does not zoom in or zoom out while the first image, the second image, and the third image are captured.

즉, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 복수의 영상이 촬영되는 동안에, 청소기(100)의 이동이나 카메라의 회전을 정지시킴으로써, 제1 영상과 제2 영상 사이에서 발생되는 청소기의 이동에 의한 차이를 최소화시킬 수 있다. That is, the controller 1800 stops the movement of the cleaner 100 or the rotation of the camera while the plurality of images included in the comparison target are being photographed, so that the movement of the cleaner generated between the first image and the second image difference can be minimized.

다음으로, 제어부(1800)는 현재 주기에서 촬영된 제2 영상과 이전 주기에서 촬영된 제1 영상 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다(S603). Next, the controller 1800 may determine whether a difference has occurred between the second image photographed in the current period and the first image photographed in the previous period ( S603 ).

구체적으로 제어부(1800)는 제1 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값과, 제2 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값을 각각 비교할 수 있다. In more detail, the controller 1800 may compare a plurality of color values for each pixel included in the first image and a color value for each pixel included in the second image, respectively.

제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 지점과, 제2 영상이 촬영된 지점이 서로 다를 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. When the point at which the first image is captured and the point at which the second image is captured are different, the controller 1800 may determine whether a difference occurs between a part of the first image and a part of the second image.

또한, 제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향과, 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향이 다를 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. In addition, when the direction the camera is oriented at the time the first image is captured is different from the direction the camera is oriented at the time the second image is captured, the controller 1800 may control a part of the first image and a part of the second image. It can be determined whether there is a difference between them.

또한, 제어부(1800)는 제1 영상에 대응되는 청소영역의 제1 부분과, 제2 영상에 대응되는 청소영역의 제2 부분이 다른 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. Also, when the first part of the cleaning area corresponding to the first image and the second part of the cleaning area corresponding to the second image are different, the controller 1800 is configured to perform a space between a part of the first image and a part of the second image. It can be determined whether a difference has occurred.

구체적으로, 제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지 청소기(100)의 이동과 관련된 정보에 근거하여, 제1 영상 중 일부와 제2 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. 제어부(1800)는 추출된 제1 영상의 일부와 추출된 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. Specifically, the controller 1800 may select a part of the first image and a part of the second image, respectively, based on the information related to the movement of the cleaner 100 from the time the first image is captured to the time the second image is captured. can be extracted. The controller 1800 may determine whether a difference occurs between a part of the extracted first image and a part of the extracted second image.

제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제1 방향과 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제2 방향의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여, 제1 영상 중 일부와 제2 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. The controller 1800 detects a difference between the first direction the camera is oriented at the time the first image is captured and the second direction the camera is oriented at the time the second image is captured, and based on the detected difference, A part of the first image and a part of the second image may be extracted, respectively.

즉, 제1 영상으로부터 추출된 일부에 대응되는 청소영역의 제1 부분은, 제2 영상으로부터 추출된 일부에 대응되는 청소영역의 제2 부분과 대응될 수 있다. That is, the first part of the cleaning area corresponding to the part extracted from the first image may correspond to the second part of the cleaning area corresponding to the part extracted from the second image.

제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지의 청소기(100)의 이동 이력과 관련된 정보를 이용할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제1 설정 값과, 제2 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제2 설정 값을 비교할 수 있다. In order to extract a part of the first image and a part of the second image as comparison objects, the control unit 1800 calculates the movement history of the cleaner 100 from the time the first image is photographed to the time the second image is photographed. Relevant information is available. In addition, in order to extract a part of the first image and a part of the second image as comparison objects, the control unit 1800 divides the first set value that is the set value of the camera at the time the first image is captured and the second image. A second setting value that is a setting value of the camera at the time of photographing may be compared.

또한, 제1 영상이 촬영된 시점을 제1 시점으로 정의하고, 제2 영상이 촬영된 시점을 제2 시점으로 정의한다. In addition, a time point at which the first image is captured is defined as a first view point, and a time point at which the second image is captured is defined as a second view point.

제어부(1800)는 복수의 지점을 순회하며 복수의 영상을 촬영하는 경우, 동일한 지점에서 촬영된 복수의 영상들을 어느 하나의 비교대상 그룹으로 할당시킬 수 있다. When a plurality of images are photographed while traversing a plurality of points, the controller 1800 may allocate a plurality of images photographed at the same point to any one comparison target group.

또한, 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생된 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상 사이의 차이에 근거하여, 제1 차이 영상을 생성할 수 있다(S604). Also, if it is determined that a difference has occurred between the first image and the second image, the controller 1800 may generate a first difference image based on the difference between the first image and the second image ( S604 ). .

일 예에서, 제어부(1800)는 제2 영상 중 제1 영상과 차이가 발생된 부분을 크롭(Crop)함으로써, 제1 차이 영상을 생성할 수 있다. 이때, 제어부(1800)는 제2 영상 중 제1 영상과 차이가 발생된 부분만 크롭할 수 도 있고, 차이가 발생된 부분을 포함하는 최소의 직사각형을 크롭할 수도 있다. In one example, the controller 1800 may generate a first difference image by cropping a portion of the second image in which a difference from the first image occurs. In this case, the controller 1800 may crop only the portion where the difference from the first image occurs among the second image, or may crop the smallest rectangle including the portion where the difference occurs.

또 다른 예에서, 제1 차이 영상은 제2 영상에 대응될 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제2 영상과 제1 영상 사이에 차이가 발생하는 경우, 제2 영상을 복사함으로써, 제1 차이 영상을 생성시킬 수 있다.In another example, the first difference image may correspond to the second image. That is, when a difference occurs between the second image and the first image, the controller 1800 may generate the first difference image by copying the second image.

한편, 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생되지 않은 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제1 및 제2 영상은 삭제될 수 있다. On the other hand, if it is determined that there is no difference between the first image and the second image, the controller 1800 may again perform the step S602 of capturing an image at a preset period. In this case, the previously captured first and second images may be deleted.

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상을 분석할 수 있다(S605). 제어부(1800)는 제1 차이 영상을 분석하여 제1 피사체를 특정할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 사물인지 생명체인지 여부와 관련된 정보를 포함할 수 있다. The controller 1800 may analyze the first difference image by using a deep learning algorithm (S605). The controller 1800 may analyze the first difference image to specify the first subject. That is, the controller 1800 may detect information related to the first subject by using a deep learning algorithm. For example, the information related to the first subject may include information related to whether the subject is an object or a living organism.

또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 생명체인 경우, 피사체와 대응되는 종(Species)과 관련된 정보를 포함할 수 있다. In another example, when the subject is a living body, the information related to the first subject may include information related to a species corresponding to the subject.

또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 사물인 경우, 피사체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다. In another example, when the subject is an object, the information related to the first subject may include information related to the name of the subject.

또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체의 크기, 형태와 관련된 정보를 포함할 수 있다. In another example, the information related to the first subject may include information related to the size and shape of the subject.

또 따른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는, 제1 차이 영상에 포함된 객체의 개수와 관련된 정보를 포함할 수 있다. As another example, the information related to the first subject may include information related to the number of objects included in the first difference image.

구체적으로, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상에 포함된 오브젝트들을 추출하고, 추출된 객체들을 인식할 수 있다. 예를 들어, 추출된 오브젝트들은 사람 또는 사물, 배경에 해당되는 장소, 배경이 나타내는 시간(ex. 낮 또는 밤), 배경에 해당되는 장소의 위치 등이 포함될 수 있다. Specifically, the controller 1800 may extract objects included in the first difference image by using a deep learning algorithm and recognize the extracted objects. For example, the extracted objects may include a person or thing, a place corresponding to the background, a time indicated by the background (eg, day or night), a location of a place corresponding to the background, and the like.

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘에 의해, 메모리(1700)에 미리 저장된 복수의 트레이닝 데이터와 각각 제1 차이 영상을 비교함으로써, 트레이닝 데이터와 제1 차이 영상 사이의 유사도를 산출할 수 있다. The controller 1800 may calculate the similarity between the training data and the first difference image by comparing the first difference image with a plurality of training data previously stored in the memory 1700 by using a deep learning algorithm.

이때, 메모리(1700)에 미리 저장된 복수의 트레이닝 데이터는 영상의 분석을 위한 트레이닝 데이터를 포함할 수 있다. In this case, the plurality of training data previously stored in the memory 1700 may include training data for image analysis.

참고로, 트레이닝 데이터는 제어부(1800)가 위험상황을 분석하기 위한 학습엔진을 구동시킬 때, 제어부(1800)에 의해 이용되는 데이터로 정의될 수 있다. For reference, the training data may be defined as data used by the controller 1800 when the controller 1800 drives a learning engine for analyzing a dangerous situation.

즉, 트레이닝 데이터는 과거 복수의 다른 청소기에서 위험상황이 발생되었을 때, 청소기(100)에 의해 수집된 데이터를 포함할 수 있다. 구체적으로 트레이닝 데이터는 청소영역에 대한 좌표정보, 장애물과 관련된 센싱 값, 본체 주변을 촬영한 영상을 포함할 수 있다. That is, the training data may include data collected by the cleaner 100 when a dangerous situation has occurred in a plurality of other cleaners in the past. Specifically, the training data may include coordinate information for the cleaning area, sensing values related to obstacles, and images captured around the body.

일 실시예에서, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 메모리(1700)에 저장된 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 제1 차이 영상의 유사도를 판단할 수 있다. 제어부(1800)는 위와 같이 판단된 유사도에 근거하여, 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. In an embodiment, the controller 1800 may determine the similarity between the plurality of image information included in the training data stored in the memory 1700 and the first difference image by using a deep learning algorithm. The controller 1800 may detect information related to the first subject based on the similarity determined as described above.

한편, 트레이닝 데이터는 청소기에 탑재된 메모리(1700)에 저장될 수도 있고, 서버(500)에 저장될 수도 있다. Meanwhile, the training data may be stored in the memory 1700 mounted on the cleaner or may be stored in the server 500 .

제어부(1800)는 제1 차이 영상의 분석이 필요할 때, 서버(500)로부터 트레이닝 데이터를 요청할 수 있다.When analysis of the first difference image is required, the controller 1800 may request training data from the server 500 .

또한, 메모리(1700)에 트레이닝 데이터가 저장되어 있는 경우, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터를 업데이트하기 위해, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. In addition, when training data is stored in the memory 1700 , the controller 1800 may control the communication unit 1100 to transmit a training data update request to the server 500 in order to update the training data.

일 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생될 때마다, 서버(500)로 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 전송할 수 있다. In an embodiment, the controller 1800 may transmit a training data update request to the server 500 whenever a difference occurs between the first image and the second image.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 모니터링 주행이 개시될 때마다, 서버(500)로 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 전송할 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 may transmit a training data update request to the server 500 whenever a monitoring driving is started.

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 차이 영상에 대응되는 피사체를 검출하기 어려운 경우, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송시킬 수 있다. In another embodiment, when it is difficult to detect a subject corresponding to the first difference image, the controller 1800 may transmit a training data update request to the server 500 .

또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터가 소정의 주기로 업데이트 되도록, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송시킬 수 있다. In another embodiment, the controller 1800 may transmit a training data update request to the server 500 so that the training data is updated at a predetermined period.

구체적으로, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점으로부터 소정의 시간 간격이 경과하면, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. 제어부(1800)는 위험상황이 감지되면 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점을 확인할 수도 있고, 위험상황과 관계 없이 주기적으로 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점을 확인할 수도 있다.Specifically, the controller 1800 may control the communication unit 1100 to transmit a training data update request to the server 500 when a predetermined time interval elapses from the time of the latest update of the training data. When a dangerous situation is detected, the controller 1800 may check the latest update time of the training data or periodically check the latest update time of the training data regardless of the dangerous situation.

한편, 트레이닝 데이터 업데이트 요청은, 청소기(100)의 식별정보, 청소기(100)의 메모리(1700)에 저장된 트레이닝 데이터의 버전과 관련된 정보, 청소기(100)에 탑재된 학습엔진의 버전과 관련된 정보, 위험상황과 관련된 정보, 위험상황과 관련된 정보의 종류를 나타내는 식별정보 및 청소기(100)가 배치된 청소영역과 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. On the other hand, the training data update request, identification information of the cleaner 100, information related to the version of the training data stored in the memory 1700 of the cleaner 100, information related to the version of the learning engine mounted in the cleaner 100, It may include at least one of information related to a dangerous situation, identification information indicating a type of information related to a dangerous situation, and information related to a cleaning area in which the cleaner 100 is disposed.

제어부(1800)는 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인지 여부를 판단할 수 있다(S606).The controller 1800 may determine whether the analysis result of the first difference image is a moving direction analysis target (S606).

구체적으로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단할 수 있다. Specifically, when it is determined that the first subject is a person, the controller 1800 may determine that the analysis result of the first difference image is a moving direction analysis target.

또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 청소영역에 존재하는 출입문(창문 또는 문)인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단할 수 있다. Also, when it is determined that the first subject is an entrance (window or door) existing in the cleaning area, the controller 1800 may determine that the analysis result of the first difference image is a moving direction analysis target.

또한, 제어부(1800)는 제1 영상 및 제2 영상의 차이가, 청소영역에 조사되는 광량의 변화에 의한 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.In addition, if it is determined that the difference between the first image and the second image is due to a change in the amount of light irradiated to the cleaning area, the controller 1800 may determine that the analysis result of the first difference image is not included in the report. can

또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 그림자인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.Also, when it is determined that the first subject is a shadow, the controller 1800 may determine that the analysis result of the first difference image is not included in the report target.

한편, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람 또는 동물인 것으로 판단되더라도, 제1 차이 영상이 미리 등록 된 영상에 대응되는지 여부를 판단하고, 판단결과에 따라, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다. On the other hand, even if it is determined that the first subject is a person or an animal, the controller 1800 determines whether the first difference image corresponds to a pre-registered image, and according to the determination result, the analysis result of the first difference image is reported It can be judged that it is not included in the subject of

제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다. When it is determined that the analysis result of the first difference image is a movement direction analysis target, the controller 1800 may detect movement direction information of the first subject.

구체적으로, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 복수의 영상이 촬영되는 동안에, 청소기(100)의 이동이나 카메라의 회전을 정지시킴으로써, 제2 영상과 제3 영상 사이에서 발생되는 청소기의 이동에 의한 차이를 최소화시킬 수 있다. Specifically, the control unit 1800 stops the movement of the cleaner 100 or the rotation of the camera while a plurality of images included in the comparison object are captured, thereby preventing the movement of the cleaner generated between the second image and the third image. difference can be minimized.

다음으로, 제어부(1800)는 제3 영상과 이전 주기에서 촬영된 제3 영상 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다(S607).Next, the controller 1800 may determine whether a difference has occurred between the third image and the third image captured in the previous period ( S607 ).

구체적으로 제어부(1800)는 제2 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값과, 제3 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값을 각각 비교할 수 있다. In more detail, the controller 1800 may compare a plurality of pixel-specific color values included in the second image and a plurality of pixel-specific color values included in the third image, respectively.

제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 지점과, 제3 영상이 촬영된 지점이 서로 다를 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. When the point at which the second image is captured and the point at which the third image is captured are different from each other, the controller 1800 may determine whether a difference occurs between a portion of the second image and a portion of the third image.

또한, 제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향과, 제3 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향이 다를 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. Also, when the direction the camera is oriented at the time the second image is captured is different from the direction the camera is oriented at the time the third image is captured, the controller 1800 may control a part of the second image and a part of the third image. It can be determined whether there is a difference between them.

또한, 제어부(1800)는 제3 영상에 대응되는 청소영역의 제2 부분과, 제3 영상에 대응되는 청소영역의 제3 부분이 다른 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. In addition, when the second part of the cleaning area corresponding to the third image and the third part of the cleaning area corresponding to the third image are different, the controller 1800 is configured to perform a space between a part of the second image and a part of the third image. It can be determined whether a difference has occurred.

구체적으로, 제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점으로부터 제3 영상이 촬영된 시점까지 청소기(100)의 이동과 관련된 정보에 근거하여, 제2 영상 중 일부와 제3 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. 제어부(1800)는 추출된 제2 영상의 일부와 추출된 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다. Specifically, the controller 1800 may select a part of the second image and a part of the third image, respectively, based on information related to the movement of the cleaner 100 from the time the second image is captured to the time the third image is captured. can be extracted. The controller 1800 may determine whether a difference occurs between a part of the extracted second image and a part of the extracted third image.

제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제2 방향과 제3 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제3 방향의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여, 제2 영상 중 일부와 제3 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. The controller 1800 detects a difference between the second direction the camera is oriented at the time the second image is captured and the third direction the camera is oriented at the time the third image is captured, and based on the detected difference, A part of the second image and a part of the third image may be extracted, respectively.

제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지의 청소기(100)의 이동 이력과 관련된 정보를 이용할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제1 설정 값과, 제2 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제2 설정 값을 비교할 수 있다.In order to extract a part of the first image and a part of the second image as comparison objects, the control unit 1800 calculates the movement history of the cleaner 100 from the time the first image is photographed to the time the second image is photographed. Relevant information is available. In addition, in order to extract a part of the first image and a part of the second image as comparison objects, the control unit 1800 divides the first set value that is the set value of the camera at the time the first image is captured and the second image. A second setting value that is a setting value of the camera at the time of photographing may be compared.

또한, 제2 영상과 제3 영상 사이에 차이가 발생된 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제2 영상과 제3 영상 사이의 차이에 근거하여, 제2 차이 영상을 생성할 수 있다(S608).Also, if it is determined that a difference has occurred between the second image and the third image, the controller 1800 may generate a second difference image based on the difference between the second image and the third image ( S608 ). .

일 예에서, 제어부(1800)는 제3 영상 중 제2 영상과 차이가 발생된 부분을 크롭(Crop)함으로써, 제2 차이 영상을 생성할 수 있다. 이때, 제어부(1800)는 제3 영상 중 제2 영상과 차이가 발생된 부분만 크롭할 수 도 있고, 차이가 발생된 부분을 포함하는 최소의 직사각형을 크롭할 수도 있다. In one example, the controller 1800 may generate a second difference image by cropping a portion of the third image in which a difference from the second image occurs. In this case, the controller 1800 may crop only the portion where the difference from the second image occurs among the third image, or may crop the smallest rectangle including the portion where the difference occurs.

또 다른 예에서, 제2 차이 영상은 제3 영상에 대응될 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제3 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생하는 경우, 제3 영상을 복사함으로써, 제2 차이 영상을 생성시킬 수 있다.In another example, the second difference image may correspond to the third image. That is, when a difference occurs between the third image and the second image, the controller 1800 may generate the second difference image by copying the third image.

한편, 제2 영상과 제3 영상 사이에 차이가 발생되지 않은 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제2 및 제3 영상은 삭제될 수 있다. On the other hand, if it is determined that there is no difference between the second image and the third image, the controller 1800 may again perform the step S602 of capturing an image every preset period. In this case, the previously captured second and third images may be deleted.

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제2 차이 영상을 분석할 수 있다(S609). 제어부(1800)는 제2 차이 영상을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 피사체의 이동 방향 정보는 제1 피사체가 실내와 독립적인 생명체인 경우, 생명체의 이동 방향을 포함할 수 있다. 제1 피사체의 이동 방향 정보는 제1 피사체가 실내에 종속적인 사물(일 예로 출입문)인 경우, 출입문의 회전 방향, 열림 방향 일 수 있다. The controller 1800 may analyze the second difference image by using a deep learning algorithm (S609). The controller 1800 may analyze the second difference image to detect movement direction information of the first subject. For example, the moving direction information of the first subject may include the moving direction of the living body when the first subject is an indoor and independent living body. The movement direction information of the first subject may be a rotation direction or an opening direction of the door when the first subject is an indoor-dependent object (eg, a door).

구체적으로, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제2 차이 영상에 포함된 오브젝트들의 이동 방향을 추출할 수 있다. Specifically, the controller 1800 may extract movement directions of objects included in the second difference image by using a deep learning algorithm.

제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인지 여부를 판단할 수 있다(S616).The controller 1800 may determine whether the analysis result of the second difference image is a report target (S616).

구체적으로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단할 수 있다. Specifically, when the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image is the subject of the report.

또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 출입문이고, 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단할 수 있다.Also, when the first subject is a door and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image is the subject of the report.

또한, 제어부(1800)는 제2 영상 및 제3 영상의 차이가, 청소영역에 조사되는 광량의 변화에 의한 것으로 판단되면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.In addition, when it is determined that the difference between the second image and the third image is due to a change in the amount of light irradiated to the cleaning area, the controller 1800 determines that the analysis result of the second difference image is not included in the report. can

구체적으로, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 제3 영상, 제2 차이 영상 및 제1 피사체와 관련된 정보 중 적어도 하나를 서버(500) 및 사용자 단말기(200b) 중 적어도 하나로 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.Specifically, when it is determined that the analysis result of the second difference image is the target of the report, the controller 1800 transmits at least one of the third image, the second difference image, and information related to the first subject to the server 500 and the user terminal ( 200b), it is possible to control the communication unit 1100 to transmit at least one.

또한, 제어부(1800)는 보고의 대상이 발생한 것을 알리기 위해, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 서버(500) 및 사용자 단말기(200b) 중 적어도 하나로 경고 메시지가 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. In addition, in order to inform that a report target has occurred, the controller 1800 transmits a warning message to at least one of the server 500 and the user terminal 200b when it is determined that the analysis result of the second difference image is the target of the report. (1100) can be controlled.

또한, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 제1 피사체의 이미지가 단말기(200b)에 출력되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.Also, when it is determined that the analysis result of the second difference image is the subject of the report, the controller 1800 may control the communication unit 1100 to output the image of the first subject to the terminal 200b.

한편, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단되면, 새로운 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단되면, 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제2 및 제3 영상과, 이전에 생성된 제3 차이 영상은 삭제될 수 있다. Meanwhile, when it is determined that the analysis result of the second difference image is not included in the report target, the controller 1800 may control the camera to capture a new image. That is, if it is determined that the analysis result of the second difference image is not included in the report target, the control unit 1800 may perform the step S602 of photographing the image every preset period again. In this case, the previously captured second and third images and the previously generated third difference image may be deleted.

물론, 제어부(1800)는 단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어할 수 있다. 즉, 단말기를 통해서 경보 출력이 기준이 되는 기준 정보를 입력 받을 수 있다. 여기서, 기준 정보는 경보 출력 대상인 제1 피사체의 종류 및 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다.Of course, the controller 1800 may control the terminal to activate a reference information input screen for receiving reference information, which is a reference for outputting an alarm. That is, through the terminal, it is possible to receive reference information for which the alarm output is a reference. Here, the reference information may be information on the type of the first object, which is an alarm output target, and the movement direction of the first object.

또한, 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 제1 피사체의 종류 정보 및 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 각각의 경계 영역 별로 제1 피사체의 종류 정보 및 제1 피사체의 이동 방향 정보를 단말기를 통해 입력 받을 수 있다.Also, the reference information may be information on the type of the first object corresponding to each boundary area and information on the movement direction of the first object. That is, the controller 1800 may receive information on the type of the first object and the movement direction information of the first object for each boundary area through the terminal.

제어부(1800)는 제2 영상 또는 제3 영상을 분석하여, 제1 피사체의 위치를 특정할 수 있다. 제1 피사체의 위치가 영상이 촬영된 위치를 고려하여 특정된다.The controller 1800 may analyze the second image or the third image to specify the position of the first subject. The position of the first subject is specified in consideration of the position at which the image is captured.

제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 통신부를 제어할 수 있다.When the first subject is a person and the position of the first subject is within the boundary area, if the moving direction of the first subject is a preset movement direction to correspond to the boundary area, the control unit 1800 transmits information related to the first subject to the server and The communication unit may be controlled to be transmitted to at least one of the terminals.

여기서, 경계 영역은 사용자가 청소 영역 내에서 설정한 구역으로, 사용자의 외출, 사용자의 홈 가드 명령 시에 청소기의 감시 대상이 되는 구역이다. 경계 영역은 복수로 지정될 수 있고, 각 경계 영역에 대응하여 제1 피사체의 종류와, 제1 피사체의 이동 방향을 설정될 수 있다. 따라서, 사용자는 각 경계 영역 별로 사람의 침입 방향을 예측하여서, 제1 피사체의 이동 방향을 설정하면, 경보 발생의 오류를 줄일 수 있는 이점이 존재한다.Here, the boundary area is an area set by the user within the cleaning area, and is an area to be monitored by the cleaner when the user goes out or when the user commands a home guard. A plurality of boundary areas may be designated, and a type of the first object and a moving direction of the first object may be set corresponding to each boundary area. Accordingly, if the user predicts the direction of intrusion of a person for each boundary area and sets the moving direction of the first subject, there is an advantage in that an error in generating an alarm can be reduced.

다른 예로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기가 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.As another example, if the first subject is a person, the position of the first subject is within the boundary area, and the movement direction of the first object is a preset movement direction to correspond to the boundary area, the terminal may control the first subject. You can control the output of an image.

또 다른 예로, 제어부(1800)는, 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 통신부를 제어할 수 있다.As another example, if the first subject is a person, the position of the first subject is within the boundary area, and the movement direction of the first object is a preset movement direction to correspond to the boundary area, a warning message is sent to the terminal. may control the communication unit to transmit.

이하의 도 7에서는 본 발명의 일 실시예 따른 청소기가 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법이 설명된다.Hereinafter, a method of detecting a difference between a plurality of images by a cleaner according to an embodiment of the present invention is described with reference to FIG. 7 .

도 7을 참조하면, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701), 제2 영상(702) 및 제3 영상(706)을 촬영할 수 있다. Referring to FIG. 7 , the camera of the cleaner 100 may capture a first image 701 , a second image 702 , and a third image 706 while the cleaner 100 performs a monitoring driving.

즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행 중에, 미리 설정된 주기마다 영상을 촬영하도록 카메라를 제어할 수 있다. 일 예에서, 설정된 주기는 설계에 의해 변경될 수 있다. 또 다른 예에서, 설정된 주기는 사용자 입력에 의해 변경될 수 있다. 또 다른 예에서, 제어부(1800)는 이전에 촬영된 두 영상에서 차이가 발생된 경우, 영상을 촬영하는 주기를 감소시킬 수 있다.That is, during the monitoring driving, the controller 1800 may control the camera to capture an image every preset period. In one example, the set period may be changed by design. In another example, the set period may be changed by a user input. In another example, when a difference occurs between two previously captured images, the controller 1800 may decrease the period of capturing the images.

또 다른 예에서, 제어부(1800)는 이전에 촬영된 두 영상에서 발생된 차이가 보고의 대상으로 판단되는 경우, 영상을 촬영하는 주기를 감소시킬 수 있다. In another example, when it is determined that a difference generated in two previously captured images is the subject of a report, the controller 1800 may decrease the period of capturing an image.

또한, 도 7에 도시된 것과 같이, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다. Also, as shown in FIG. 7 , the controller 1800 compares the first image 701 with the second image 702 , and a difference generated between the first image 701 and the second image 702 is generated. (703) can be detected.

아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. In addition, the controller 1800 may generate a first difference image 704 based on a difference generated between the first image 701 and the second image 702 . For example, the controller 1800 may generate the first difference image 704 by cropping a portion of the second image 702 that is different from the first image 701 .

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. The controller 1800 may include a deep learning algorithm unit for performing a deep learning algorithm and an image recognition unit. The controller 1800 may compare the first difference image 704 with a plurality of training data stored in the server 500 using a deep learning algorithm. The controller 1800 may detect at least one training data corresponding to the first difference image 704 among the plurality of training data. In addition, the controller 1800 may detect information related to the first subject of the first difference image 704 by using label information of the detected training data.

제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706)을 비교하여, 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에 발생된 차이(705, 707)를 검출할 수 있다.The controller 1800 may compare the second image 702 and the third image 706 to detect differences 705 and 707 generated between the second image 702 and the third image 706 . .

아울러, 제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제3 영상(706) 중 제2 영상(702)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. In addition, the controller 1800 may generate a second difference image 708 based on a difference generated between the second image 702 and the third image 706 . For example, the controller 1800 may generate the second difference image 708 by cropping a portion of the third image 706 that is different from the second image 702 .

제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다. The controller 1800 may analyze the second difference image 708 to detect movement direction information of the first subject.

도 7에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 사람으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 우측에서 좌측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되지 않는 경우, 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이 아니라고 판단할 수 있다.As shown in FIG. 7 , the controller 1800 may recognize the first subject as a person and recognize the moving direction of the first subject from right to left. When the moving direction of the first subject does not match the preset direction, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image 708 is not a report target.

여기서, 기 설정된 제1 피사체의의 이동 방향은 상측에서 하측이다. 따라서, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이 아니라고 판단할 수 있다.Here, the preset movement direction of the first subject is from the upper side to the lower side. Accordingly, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image 708 is not a report target.

도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.8 is a conceptual diagram illustrating a method in which a mobile robot detects a difference between a plurality of images according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701), 제2 영상(702) 및 제3 영상(706)을 촬영할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the camera of the cleaner 100 may capture a first image 701 , a second image 702 , and a third image 706 while the cleaner 100 performs a monitoring driving.

제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다.The controller 1800 may compare the first image 701 and the second image 702 to detect a difference 703 generated between the first image 701 and the second image 702 .

아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. In addition, the controller 1800 may generate a first difference image 704 based on a difference generated between the first image 701 and the second image 702 . For example, the controller 1800 may generate the first difference image 704 by cropping a portion of the second image 702 that is different from the first image 701 .

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. The controller 1800 may include a deep learning algorithm unit for performing a deep learning algorithm and an image recognition unit. The controller 1800 may compare the first difference image 704 with a plurality of training data stored in the server 500 using a deep learning algorithm. The controller 1800 may detect at least one training data corresponding to the first difference image 704 from among the plurality of training data. In addition, the controller 1800 may detect information related to the first subject of the first difference image 704 by using label information of the detected training data.

제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706)을 비교하여, 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에 발생된 차이(705)를 검출할 수 있다.The controller 1800 may compare the second image 702 and the third image 706 to detect a difference 705 generated between the second image 702 and the third image 706 .

아울러, 제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제3 영상(706) 중 제2 영상(702)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. In addition, the controller 1800 may generate a second difference image 708 based on a difference generated between the second image 702 and the third image 706 . For example, the controller 1800 may generate the second difference image 708 by cropping a portion of the third image 706 that is different from the second image 702 .

제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다. The controller 1800 may analyze the second difference image 708 to detect movement direction information of the first subject.

도 7에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 사람으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 상측에서 하측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되는 경우, 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.As shown in FIG. 7 , the controller 1800 may recognize the first subject as a person and recognize the moving direction of the first subject from upper side to lower side. When the moving direction of the first subject coincides with the preset direction, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image 708 is a report target.

여기서, 기 설정된 제1 피사체의의 이동 방향은 상측에서 하측이다. 따라서, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.Here, the preset movement direction of the first subject is from the upper side to the lower side. Accordingly, the controller 1800 may determine that the analysis result of the second difference image 708 is a report target.

이하의 도 9는 본 발명의 일 실시예 따른 청소기가 복수의 이미지 사이에서 검출된 차이를 분석한 결과를 사용자 단말기로 전송하는 방법이 설명된다.9 illustrates a method of transmitting, by the cleaner, a result of analyzing a difference detected between a plurality of images to a user terminal according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 제1 피사체와 관련된 정보가 보고의 대상인 것으로 판단되는 경우, 제2 영상, 제3 영상 및 제2 차이 영상 중 적어도 하나가 사용자 단말기(200a, 200b)로 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. Referring to FIG. 9 , when it is determined that the information related to the first subject of the second difference image 708 is the subject of the report, the controller 1800 selects at least one of the second image, the third image, and the second difference image. The communication unit 1100 may be controlled to be transmitted to the user terminals 200a and 200b.

사용자 단말기(200a, 200b)는 청소기(100)로부터 전송받은 영상을 단말기의 디스플레이에 출력할 수 있다. 사용자 단말기(200a, 200b)의 디스플레이는 청소기(100)로부터 전송받은 영상들 중 적어도 하나를 표시하는 제1 윈도우(301)를 출력할 수 있다. The user terminals 200a and 200b may output the image received from the cleaner 100 on the display of the terminal. The display of the user terminals 200a and 200b may output a first window 301 displaying at least one of the images received from the cleaner 100 .

이하, 도 10를 참고하여, 본 발명의 실시예들에 따른 이동 로봇(100)의 제어방법을 설명한다. 각 순서도들에서 서로 중복되는 내용은 동일한 도면 부호로 표기하고, 중복되는 설명은 생략한다.Hereinafter, a method of controlling the mobile robot 100 according to embodiments of the present invention will be described with reference to FIG. 10 . In each of the flowcharts, overlapping contents are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions will be omitted.

도 10을 참고하면, 이동로봇의 제어 방법은, 홈 가드 모드의 설정을 위한 모드 입력 단계(미도시)를 포함한다. 모드 입력 단계에서, 홈 가드 모드의 On/Off 여부가 선택될 수 있다. Referring to FIG. 10 , the control method of the mobile robot includes a mode input step (not shown) for setting a home guard mode. In the mode input step, whether the home guard mode is On/Off may be selected.

물론, 이동로봇의 제어 방법은 작업 수행 명령을 입력 받는 명령 입력 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다. 명령 입력 단계에서, 사용자는 이동 로봇(100)에 제1 작업을 명령할 수 있다.Of course, the control method of the mobile robot may further include a command input step (not shown) of receiving a command to perform a task. In the command input step, the user may command the mobile robot 100 to perform the first operation.

이동 로봇(100)의 제어방법은 홈 가드 모드가 On된 경우에만 수행된다. 이동 로봇(100)은 홈 가드 모드가 On인지 여부를 판단하고, 홈 가드 모드가 On 된 경우에만 이하의 단계를 실행할 수 있다(S111).The control method of the mobile robot 100 is performed only when the home guard mode is On. The mobile robot 100 may determine whether the home guard mode is On, and execute the following steps only when the home guard mode is On (S111).

침입 감지 정보를 검출하는 단계(S113)에서, 이동 로봇(100)은 정해진 구역을 순찰하면서 침임 감지 정보를 검출하거나, 정해진 위치에서 침입 감지 정보를 검출할 수 있다. 일예로, 이동 로봇은 현관 주변에서 대기하면서, 현관 주변의 영상 및 소리 정보를 수집하고, 이를 메모리에 저장할 수 있다. 여기서, 침입 감지 정보는 외부 침입이 의심되는 경우의 모든 정보들을 의미한다. 침입 감지 정보에는 제1 피사체의 종류, 제1 피사체의 이동 방향 정보를 포함할 수 있다.In the step of detecting intrusion detection information (S113), the mobile robot 100 may detect intrusion detection information while patrolling a predetermined area or detect intrusion detection information at a predetermined location. For example, the mobile robot may collect image and sound information around the entrance while waiting around the entrance, and store it in a memory. Here, the intrusion detection information means all information when an external intrusion is suspected. The intrusion detection information may include the type of the first object and information on the moving direction of the first object.

침입 감지 정보를 전달하는 단계(S115)에서, 이동 로봇은 침입 감지 정보롤 바탕으로 위험상황 여부를 판단하고 위험 상황(예를 들면, 제2 차이영상 분석 결과가 보고 대상) 인 경우에 위험상황에 대응되는 침입 감지 정보(제어 신호)를 단말기에 전송한다. In the step (S115) of delivering the intrusion detection information, the mobile robot determines whether there is a dangerous situation based on the intrusion detection information roll, and in case of a dangerous situation (for example, the second difference image analysis result is a report target), Transmits the corresponding intrusion detection information (control signal) to the terminal.

침입 감지 정보를 전달 받은 단말기는 침임 감지 정보를 바탕으로 청소기(100)로부터 전송받은 영상을 단말기의 디스플레이에 출력할 수 있다. 이 때, 단말기의 디스플레이에는 경보 발생 명령을 입력 받는 아이콘이 함께 표시될 수 있다.The terminal receiving the intrusion detection information may output the image received from the cleaner 100 on the display of the terminal based on the intrusion detection information. At this time, an icon for receiving an alarm generating command may be displayed on the display of the terminal.

이후, 단말기는 사용자의 제어 명령을 입력 받을 수 있다(S119). 사용자의 제어명령은 다양한 입력부에 의해 입력 받을 수 있으나, 제어화면(301)을 통해 입력 받는 것이 바람직하다. Thereafter, the terminal may receive a user's control command (S119). The user's control command may be inputted by various input units, but it is preferable to receive the input through the control screen 301 .

이후, 단말기는 제어 명령을 단말기 신호로 변환하고(S121), 단말기 신호를 이동 로봇 및 가전기기 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.Thereafter, the terminal may convert the control command into a terminal signal ( S121 ), and transmit the terminal signal to at least one of a mobile robot and a home appliance.

단말기에서 단말기 신호를 전송 받은 이동 로봇은 단말기에서 전송된 단말기 신호에서 경보 발생 명령을 추출한다(S125, S127).The mobile robot that has received the terminal signal from the terminal extracts an alarm generating command from the terminal signal transmitted from the terminal (S125, S127).

이동 로봇은 경보 발생 명령에 따라 이동 로봇 및 가전기기 중 적어도 하나가 경보를 출력하도록 제어신호를 생성할 수 있다(S126, S128). 이동 로봇과 가전기기가 함께 경보를 출력하면 외부에서 침입한 사람에게 효과적으로 경보를 줄 수 있어, 침입자를 퇴출할 수 있는 이점이 존재한다.The mobile robot may generate a control signal so that at least one of the mobile robot and the home appliance outputs an alert according to an alert generating command (S126, S128). If the mobile robot and the home appliance together output an alarm, an alarm can be effectively given to an intruder from the outside, so there is an advantage in that the intruder can be expelled.

도 11은 본 발명의 다른 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.11 is a conceptual diagram illustrating a method in which a mobile robot detects a difference between a plurality of images according to another embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상의 차이에서 제1 피사체의 종류와 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다.Referring to FIG. 11 , according to another embodiment, the controller 1800 may detect the type of the first object and the movement direction information of the first object from the difference between the first image and the second image.

구체적으로, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701) 및 제2 영상(702)을 촬영할 수 있다.In detail, the camera of the cleaner 100 may capture the first image 701 and the second image 702 while the cleaner 100 performs a monitoring driving.

즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행 중에, 미리 설정된 주기마다 영상을 촬영하도록 카메라를 제어할 수 있다. That is, during the monitoring driving, the controller 1800 may control the camera to capture an image every preset period.

제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다.The controller 1800 may compare the first image 701 and the second image 702 to detect a difference 703 generated between the first image 701 and the second image 702 .

아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. In addition, the controller 1800 may generate a first difference image 704 based on a difference generated between the first image 701 and the second image 702 . For example, the controller 1800 may generate the first difference image 704 by cropping a portion of the second image 702 that is different from the first image 701 .

제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. The controller 1800 may include a deep learning algorithm unit for performing a deep learning algorithm and an image recognition unit. The controller 1800 may compare the first difference image 704 with a plurality of training data stored in the server 500 using a deep learning algorithm. The controller 1800 may detect at least one training data corresponding to the first difference image 704 among the plurality of training data. In addition, the controller 1800 may detect information related to the first subject of the first difference image 704 by using label information of the detected training data.

제어부(1800)는 제1 차이 영상(704)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 관련 정보를 검출할 수 있다.The controller 1800 may analyze the first difference image 704 to detect movement direction related information of the first subject.

도 11에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 출입문으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 우측에서 좌측 또는 좌측에서 우측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되는 경우, 제1 차이 영상(704)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.As shown in FIG. 11 , the controller 1800 may recognize the first subject as a door and recognize the moving direction of the first subject from right to left or left to right. When the moving direction of the first subject coincides with a preset direction, the controller 1800 may determine that the analysis result of the first difference image 704 is a report target.

Claims (19)

기 설정된 주기마다 본체가 위치하는 청소영역과 관련된 영상을 촬영하는 카메라;
상기 영상의 분석을 위한 미리 설정된 알고리즘과 관련된 정보를 저장하는 메모리;
상기 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 제어부; 및
외부와 통신을 수행하는 통신부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하며,
상기 제어부는, 상기 제2 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 위치를 특정하고,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어하는 이동 로봇.
a camera for taking an image related to the cleaning area in which the main body is located at every preset cycle;
a memory for storing information related to a preset algorithm for analyzing the image;
A controller configured to detect a difference between a first image, a second image, and a third image continuously photographed by the camera, specify a first object based on the detected difference, and detect movement direction information of the first object ; and
Including a communication unit for performing communication with the outside,
The control unit is
When the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, controlling the communication unit to transmit information related to the first subject to at least one of a server and a terminal,
The control unit analyzes the second image to specify the position of the first subject,
The control unit is
If the first subject is a person and the position of the first subject is within the boundary area, if the moving direction of the first subject is a preset movement direction to correspond to the boundary area, the terminal displays the image of the first subject A mobile robot that controls to output.
제1항에 있어서,
상기 제1 피사체의 특정은,
상기 제1 영상과 상기 제2 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제1 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The first subject is specified,
detecting a difference between the first image and the second image, generating a first difference image based on the detected difference, and analyzing the generated first difference image to detect information related to the first subject mobile robot.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 상기 제1 차이 영상의 유사도를 판단하고, 판단된 유사도에 근거하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출하는 이동 로봇.
3. The method of claim 2,
The control unit is
A mobile robot that determines a degree of similarity between a plurality of pieces of image information included in training data and the first difference image, and detects information related to the first subject based on the determined degree of similarity.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제2 영상과 상기 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제2 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제2 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
A difference between the second image and the third image is detected, a second difference image is generated based on the detected difference, and the generated second difference image is analyzed to detect movement direction information of the first subject. moving robot.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
When the first subject is a human and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the mobile robot controls the terminal to output an image of the first subject.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
When the first subject is a person and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the mobile robot controls the communication unit to transmit a warning message to a terminal.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
When the first subject is a door and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the mobile robot controls the communication unit to transmit information related to the first subject to at least one of a server and a terminal.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
When the first subject is a door and the moving direction of the first subject is a preset moving direction, the mobile robot controls the communication unit to transmit a warning message to a terminal.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
A mobile robot that controls the terminal to activate a reference information input screen that receives reference information that is a standard for outputting an alarm.
제1항에 있어서,
상기 본체를 이동시키는 구동부를 더 포함하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The mobile robot further comprising a driving unit for moving the main body.
제12항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 상기 구동부를 제어하는 이동 로봇.
13. The method of claim 12,
The control unit is
A mobile robot that controls the driving unit so that the first image, the second image, and the third image are acquired at the same point in the same camera direction.
제12항에 있어서,
상기 제어부는,
청소기의 모니터링 주행이 개시되면, 상기 본체가 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하도록 상기 구동부를 제어하고,
상기 복수의 지점마다 상기 제1 내지 제3 영상을 촬영하도록 상기 카메라를 제어하는 이동 로봇.
13. The method of claim 12,
The control unit is
When the monitoring driving of the cleaner is started, the main body controls the driving unit to traverse a plurality of preset points in the cleaning area,
A mobile robot for controlling the camera to photograph the first to third images at each of the plurality of points.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 상기 서버 및 상기 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
According to claim 1,
The control unit is
When the first subject is a person, the location of the first subject is within the boundary area, and the moving direction of the first subject is a preset movement direction to correspond to the boundary area, information related to the first subject is transmitted to the server and a mobile robot for controlling the communication unit to be transmitted to at least one of the terminals.
삭제delete 제16항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
17. The method of claim 16,
The control unit is
When the first subject is a person and the position of the first subject is within the boundary area, if the movement direction of the first object is a preset movement direction corresponding to the boundary area, the communication unit is configured to transmit a warning message to the terminal. Controlled mobile robot.
제11항에 있어서,
상기 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 상기 제1 피사체의 종류 정보 및 상기 제1 피사체의 이동 방향 정보인 이동 로봇.


12. The method of claim 11,
The reference information is information on a type of the first object corresponding to each boundary area and information on a movement direction of the first object.


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