WO2020027406A1 - Artificial intelligence mobile robot - Google Patents

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WO2020027406A1
WO2020027406A1 PCT/KR2019/005462 KR2019005462W WO2020027406A1 WO 2020027406 A1 WO2020027406 A1 WO 2020027406A1 KR 2019005462 W KR2019005462 W KR 2019005462W WO 2020027406 A1 WO2020027406 A1 WO 2020027406A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
voice
mobile robot
feedback
input
unit
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/005462
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
조민규
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
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Priority to EP19844736.9A priority patent/EP3831548B1/en
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00Manipulators not otherwise provided for
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00Controls for manipulators
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/06Safety devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls

Definitions

  • the present invention relates to a mobile robot and a control method thereof, and more particularly, to a mobile robot and a control method capable of providing information and services based on the learned artificial intelligence.
  • Robots have been developed for industrial use and have been a part of factory automation. Recently, the application of robots has been further expanded, medical robots, aerospace robots, and the like have been developed, and home robots that can be used in general homes have also been made. Among these robots, a moving robot capable of traveling by magnetic force is called a mobile robot.
  • a representative example of a mobile robot used at home is a robot cleaner, which is a device that cleans a corresponding area by inhaling dust or foreign matter while driving around a certain area by itself.
  • the mobile robot is capable of moving by itself and is free to move, and is provided with a plurality of sensors for avoiding obstacles and the like while driving, so that the robot can travel to avoid obstacles.
  • voice recognition technology is applied to various devices, and researches on a method of controlling a mobile robot using voice recognition technology are increasing.
  • prior art document 1 Korean Patent Publication No. 10-2012-0114670, published on October 17, 2012 discloses that the robot cleaner has a speech recognition unit and recognizes a user's speech signal to provide a corresponding control command. Is running.
  • the voice input is unidirectional from the user to the robot cleaner, so that it stays in the additional means of the control operation of pressing a button or operating with a remote controller. Accordingly, there is a problem that the voice recognition function is hard to give the user more than simple control, and cannot provide other functions and services other than the addition of control input means.
  • the object of the present invention is to provide an electronic device such as a mobile robot capable of interacting with a user through a voice and a method of controlling the same, using only voice recognition as one control input means. Is in.
  • An object of the present invention is to provide a voice output of an electronic device, such as a mobile robot that is variable according to the use time, frequency, pattern, etc. to provide expectations and fun elements to the user and improve the reliability and preference of the product.
  • An object of the present invention is to provide an electronic device such as a mobile robot to the user to provide a variety of information and services to the user.
  • an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention may utter a voice for guiding predetermined information or a service to a user, thereby communicating with the user through voice and interacting with the user. can do.
  • an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention provides a user with voice feedback in which the voice, tone, etc. of the mobile robot are varied according to the use time, frequency, pattern, and the like. It can provide anticipation and fun, and improve product reliability and preferences.
  • an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input,
  • an input unit for receiving a voice input of a user
  • an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input
  • a storage unit for storing the usage history of the mobile robot
  • a control unit for outputting the feedback voice message in a different voice according to the stored usage history, it is possible to provide different voice feedback according to the usage history.
  • the controller selects the voice according to the usage time of the mobile robot, the task execution success rate of the mobile robot, or the number of task execution success times, so that the user hears the voice of the mobile robot and how much the user uses the mobile robot. You can intuitively see how often you use your work or whether you have been successful.
  • the controller may select a voice set as the voice for outputting the feedback voice message, corresponding to the mission level at which the usage history of the mobile robot has been reached among a plurality of preset mission levels.
  • the preset plurality of mission levels may include a frequency of execution condition for a predetermined task for each level.
  • the controller may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the mission level reached by the usage history of the mobile robot is higher. Accordingly, it is possible to provide voice feedback that grows according to the degree of mission achievement.
  • the control unit may provide different guide messages according to the usage history by controlling the content of the feedback voice message for the same voice input differently according to the usage history of the mobile robot.
  • the controller may select the voice according to a frequency of performing a specific task of the mobile robot, thereby providing voice feedback that is changed based on a usage history of the specific task.
  • control unit may select the first voice if the frequency of execution of the first task is greater than or equal to the reference value, and the second voice if the frequency of execution of the second task is greater than or equal to the reference value.
  • the controller may select the voice according to a voice recognition result of the voice input, and select the voice according to a usage history of a job included in the voice recognition result.
  • the mobile robot may perform a speech recognition process by itself or a speech recognition process through a server.
  • an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input,
  • the controller may be configured to output the feedback voice message in a different voice according to a voice recognition result of the voice input, thereby providing different voice feedback according to the voice input of the user.
  • an electronic device such as a mobile robot may include a storage unit in which a usage history is stored, the voice may be selected according to a usage history of a job included in the voice recognition result, and the same voice input may be performed according to the usage history. You can control the content of the comment voice message for the feedback.
  • control unit may provide a voice feedback that is growing by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the frequency of performing tasks included in the voice recognition result increases.
  • an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input, And a storage unit for storing a usage history, and a controller for controlling to output the feedback voice message according to a learning level of the stored usage history, thereby providing different voice feedback according to the learning level of artificial intelligence.
  • an input unit for receiving a voice input of a user
  • an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input
  • a storage unit for storing a usage history
  • a controller for controlling to output the feedback voice message according to a learning level of the stored usage history, thereby providing different voice feedback according to the learning level of artificial intelligence.
  • control unit may provide a voice feedback that grows gradually according to the learning level by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the learning level of the stored usage history is higher.
  • an electronic device such as a mobile robot may speak a voice to the user, and may interact with and interact with the user through the voice.
  • an evolving user experience may be provided.
  • the speech recognition may be performed by an electronic device such as a mobile robot by itself, by a server, or step by step, thereby performing effective speech recognition.
  • electronic devices such as mobile robots actively provide information, recommend services, functions, and the like, thereby increasing user reliability, preference, and product utilization. have.
  • FIG. 1 is a block diagram of a home appliance network system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a perspective view showing a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a plan view of the mobile robot of FIG. 2.
  • FIG. 4 is a side view of the mobile robot of FIG. 2.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a control relationship between major components of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a view referred to for describing learning using product data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an example of a simplified internal block diagram of a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a control method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • 9 to 11 are views referred to for describing the control method of the mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • module and “unit” for the components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not give particular meaning or role in themselves. Therefore, the “module” and “unit” may be used interchangeably.
  • An electronic device is a device that enables voice interaction, such as voice recognition and voice utterance, and may correspond to various devices.
  • an electronic device may include an air conditioner (see 11 in FIG. 1), a mobile robot (see 22 in FIG. 1, 100 in FIG. 2, etc.), a refrigerator (see 31 in FIG. 1). , A washing machine (see 32 in FIG. 1), and the like.
  • the mobile robot 100 means a robot that can move itself by using a wheel or the like, and may be a home helper robot or a robot cleaner.
  • FIG. 1 is a block diagram of a home appliance network system according to an embodiment of the present invention.
  • a home appliance network system may include a home appliance including a communication module, which may communicate with another device, the server 70, or connect to a network.
  • the home appliance may correspond to an air conditioner 10 having a communication module, a cleaner 20, a refrigerator 31, a washing machine 32, and the like.
  • the air conditioner 10 may include at least one of an air conditioner 11, an air cleaner 12 and 13, a humidifier 14, and a hood 15.
  • the cleaner 20 may be a vacuum cleaner 21, a robot cleaner 22, or the like.
  • the communication module included in the home appliances 10, 20, 31, and 32 may be a Wi-Fi communication module, and the present invention is not limited to the communication method.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32 may include other types of communication modules or may include a plurality of communication modules.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32 may include an NFC module, a Zigbee communication module, a Bluetooth TM communication module, and the like.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32 may be connected to a predetermined server 70 through a Wi-Fi communication module, and may support smart functions such as remote monitoring and remote control.
  • the home appliance network system may include a mobile terminal 50 such as a smart phone and a tablet PC.
  • the user may check information on the home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system or control the home appliances 10, 20, 31, and 32 through the portable terminal 50.
  • the home appliance network system may include a plurality of Internet of Things (IoT) devices (not shown).
  • the home appliance network system may include home appliances 10, 20, 31, and 32, portable terminal 50, and Internet of Things (IoT) devices.
  • the home appliance network system is not limited to a communication scheme constituting a network.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32, the portable terminal 50, and the Internet of Things (IoT) devices may be communicatively connected through the wire / wireless router 60.
  • IoT Internet of Things
  • devices in the home appliance network system may form a mesh topology that is individually communicated with each other.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system may communicate with the server 70 or the mobile terminal 50 via the wire / wireless router 60.
  • the home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system may communicate with the server 70 or the portable terminal 50 by Ethernet.
  • FIG. 2 is a perspective view illustrating a mobile robot according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a plan view of the mobile robot of FIG. 2
  • FIG. 4 is a side view of the mobile robot of FIG. 2.
  • the mobile robot 100 may drive a certain area by itself.
  • the mobile robot 100 may perform a function of cleaning the floor. Cleaning of the floor here includes suctioning dust (including foreign matter) from the floor or mopping the floor.
  • the mobile robot 100 includes a main body 110.
  • the main body 110 includes a cabinet forming an appearance.
  • the mobile robot 100 may include a suction unit 130 and a dust container 140 provided in the main body 110.
  • the mobile robot 100 includes an image acquisition unit 120 that detects information related to an environment around the mobile robot.
  • the mobile robot 100 includes a driving unit 160 for moving the main body.
  • the mobile robot 100 includes a control unit 181 for controlling the mobile robot 100.
  • the controller 181 is provided in the main body 110.
  • the driving unit 160 includes a wheel unit 111 for traveling of the mobile robot 100.
  • the wheel unit 111 is provided in the main body 110.
  • the mobile robot 100 may be moved back, front, left, and right by the wheel unit 111 or rotated.
  • the controller controls the driving of the wheel unit 111, the mobile robot 100 may autonomously travel the floor.
  • the wheel unit 111 includes a main wheel 111a and a sub wheel 111b.
  • the main wheels 111a are provided at both sides of the main body 110, and are configured to be rotatable in one direction or the other direction according to the control signal of the controller. Each main wheel 111a may be configured to be driven independently of each other. For example, each main wheel 111a may be driven by different motors.
  • the sub wheel 111b supports the main body 110 together with the main wheel 111a, and is configured to assist driving of the mobile robot 100 by the main wheel 111a.
  • the sub wheel 111b may also be provided in the suction unit 130 described later.
  • the suction unit 130 may be disposed to protrude from the front side F of the main body 110.
  • the suction unit 130 is provided to suck air containing dust.
  • the suction unit 130 may have a form protruding from the front of the main body 110 to both left and right sides.
  • the front end of the suction unit 130 may be disposed in a position spaced forward from one side of the main body 110.
  • the left and right both ends of the suction unit 130 may be disposed at positions spaced apart from the main body 110 to the left and right sides.
  • the main body 110 is formed in a circular shape, and as both rear ends of the suction unit 130 protrude from the main body 110 to the left and right sides, respectively, an empty space, that is, between the main body 110 and the suction unit 130. Gaps may be formed.
  • the empty space is a space between the left and right both ends of the main body 110 and the left and right both ends of the suction unit 130, and has a shape recessed inside the mobile robot 100.
  • the suction unit 130 may be detachably coupled to the main body 110.
  • the mop module (not shown) may be detachably coupled to the main body 110 in place of the separated suction unit 130.
  • the image acquisition unit 120 may be disposed in the main body 110.
  • the image acquisition unit 120 may be disposed in front of the main body 110.
  • the image acquisition unit 120 may be disposed to overlap the suction unit 130 in the vertical direction of the main body 110.
  • the image acquisition unit 120 may be disposed above the suction unit 130.
  • the image acquisition unit 120 may detect an obstacle around the mobile robot 100.
  • the image acquisition unit 120 may detect an obstacle or a feature in front of the suction unit 130 located in the front of the mobile robot 100 so as not to collide with the obstacle.
  • the image acquisition unit 120 may further perform other sensing functions to be described later in addition to the sensing function.
  • the main body 110 may be provided with a dust container accommodating part (not shown).
  • the dust container 140 is detachably coupled to the dust container 140 which separates and collects dust in the sucked air.
  • the dust container accommodation part may be formed at the rear side R of the main body 110. Part of the dust container 140 is accommodated in the dust container receiving portion, the other part of the dust container 140 may be formed to protrude toward the rear (R) of the main body 110.
  • the dust container 140 has an inlet (not shown) through which air containing dust is introduced and an outlet (not shown) through which air from which dust is separated is formed.
  • the inlet and the outlet of the dust container 140 are configured to communicate with the first opening (not shown) and the second opening (not shown) formed in the inner wall of the dust container accommodation part when the dust container 140 is mounted on the dust container accommodation part. .
  • a suction flow path for guiding air from the suction port of the suction unit 130 to the first opening is provided.
  • An exhaust passage for guiding air to an exhaust port (not shown) opened toward the outside of the second opening is provided.
  • the air containing the dust introduced through the suction unit 130 is introduced into the dust container 140 through the intake passage inside the main body 110, and the air and the dust are passed through the filter or the cyclone of the dust container 140. Are separated from each other. Dust is collected in the dust container 140, the air is discharged from the dust container 140, and then through the exhaust flow path inside the main body 110 is finally discharged to the outside through the exhaust port.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a control relationship between major components of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • the mobile robot 100 includes a main body 110 and an image acquisition unit 120 that acquires an image around the main body 110.
  • the mobile robot 100 includes a driving unit 160 for moving the main body 110.
  • the driving unit 160 includes at least one wheel unit 111 for moving the main body 110.
  • the driving unit 160 includes a driving motor (not shown) connected to the wheel unit 111 to rotate the wheel unit 111.
  • the image acquisition unit 120 photographs a driving zone and may include a camera module.
  • the camera module may include a digital camera.
  • the digital camera includes at least one optical lens and an image sensor (eg, a CMOS image sensor) including a plurality of photodiodes (eg, pixels) formed by the light passing through the optical lens.
  • the apparatus may include a digital signal processor (DSP) that forms an image based on signals output from the photodiodes.
  • the digital signal processor may generate not only a still image but also a moving image composed of frames composed of the still image.
  • Multiple cameras may be installed for each part for photographing efficiency.
  • the image photographed by the camera may be used to recognize a kind of material such as dust, hair, floor, etc. present in the corresponding space, whether to clean or check the cleaning time.
  • the camera may photograph a situation of an obstacle or a cleaning area existing on the front of the moving direction of the mobile robot 100.
  • the image acquisition unit 120 may acquire a plurality of images by continuously photographing the periphery of the main body 110, and the obtained plurality of images may be stored in the storage unit 105. Can be.
  • the mobile robot 100 improves the accuracy of spatial recognition, location recognition, and obstacle recognition using a plurality of images, or selects one or more images from the plurality of images and uses effective data to provide spatial recognition, location recognition, and obstacle recognition. You can increase the accuracy.
  • the mobile robot 100 may include a sensor unit 170 including sensors for sensing various data related to the operation and state of the mobile robot.
  • the sensor unit 170 may include an obstacle detecting sensor detecting a front obstacle.
  • the sensor unit 170 may further include a cliff detection sensor for detecting the presence of a cliff on the floor in the driving zone, and a lower camera sensor for obtaining an image of the floor.
  • the obstacle detecting sensor may include an infrared sensor, an ultrasonic sensor, an RF sensor, a geomagnetic sensor, a position sensitive device (PSD) sensor, and the like.
  • the position and type of the sensor included in the obstacle detection sensor may vary depending on the type of the mobile robot, the obstacle detection sensor may include more various sensors.
  • the sensor unit 170 may further include a motion detection sensor for detecting the operation of the mobile robot 100 according to the driving of the main body 110 and outputs the motion information.
  • a motion detection sensor for detecting the operation of the mobile robot 100 according to the driving of the main body 110 and outputs the motion information.
  • a gyro sensor, a wheel sensor, an acceleration sensor, or the like may be used as the motion detection sensor.
  • the gyro sensor detects the rotation direction and detects the rotation angle when the mobile robot 100 moves according to the driving mode.
  • the gyro sensor detects the angular velocity of the mobile robot 100 and outputs a voltage value proportional to the angular velocity.
  • the controller 150 calculates the rotation direction and the rotation angle by using the voltage value output from the gyro sensor.
  • the wheel sensor is connected to the wheel unit 111 to sense the number of revolutions of the wheel.
  • the wheel sensor may be a rotary encoder.
  • the acceleration sensor detects a change in the speed of the mobile robot 100, for example, a change in the mobile robot 100 due to start, stop, direction change, collision with an object, and the like.
  • the acceleration sensor may be built in the controller 150 to detect a speed change of the mobile robot 100.
  • the controller 150 may calculate a position change of the mobile robot 100 based on the motion information output from the motion detection sensor. This position becomes a relative position corresponding to the absolute position using the image information.
  • the mobile robot can improve the performance of position recognition using image information and obstacle information through the relative position recognition.
  • the mobile robot 100 may include a power supply unit (not shown) for supplying power to the mobile robot by having a rechargeable battery.
  • the power supply unit supplies driving power and operation power to each component of the mobile robot 100, and when the remaining power is insufficient, power may be supplied and charged from a charging stand (not shown).
  • the mobile robot 100 may further include a battery detector (not shown) that detects a charging state of the battery and transmits a detection result to the controller 150.
  • the battery is connected to the battery detector so that the battery remaining amount and the charging state are transmitted to the controller 150.
  • the battery remaining amount may be displayed on the display 182 of the output unit 180.
  • the mobile robot 100 includes an input unit 125 for inputting on / off or various commands.
  • the input unit 125 may include a button, a dial, a touch screen, and the like.
  • the input unit 125 may include a microphone for receiving a user's voice command. Through the input unit 125, various control commands necessary for the overall operation of the mobile robot 100 may be input.
  • the mobile robot 100 may include an output unit 180 to display reservation information, a battery state, an operation mode, an operation state, an error state, etc. as an image or output a sound.
  • the output unit 180 may include a sound output unit 181 for outputting an audio signal.
  • the sound output unit 181 may output a warning message, such as a warning sound, an operation mode, an operation state, an error state, etc., under the control of the controller 150.
  • the sound output unit 181 may convert an electrical signal from the controller 150 into an audio signal and output the audio signal.
  • a speaker or the like may be provided.
  • the output unit 180 may further include a display 182 that displays reservation information, a battery state, an operation mode, an operation state, an error state, and the like as an image.
  • the mobile robot 100 includes a controller 150 for processing and determining various information such as recognizing a current location, and a storage 105 for storing various data.
  • the mobile robot 100 may further include a communication unit 190 for transmitting and receiving data with an external terminal.
  • the external terminal includes an application for controlling the mobile robot 100, and displays an map of the driving area to be cleaned by the mobile robot 100 through execution of the application, and designates an area to clean a specific area on the map.
  • Examples of the external terminal may include a remote controller, a PDA, a laptop, a smartphone, a tablet, and the like, having an application for setting a map.
  • the external terminal may communicate with the mobile robot 100 to display a current location of the mobile robot together with a map, and information about a plurality of areas may be displayed. In addition, the external terminal updates and displays its position as the mobile robot travels.
  • the controller 150 controls the image acquisition unit 120, the input unit 125, the driving unit 160, the suction unit 130, etc. constituting the mobile robot 100 to control the overall operation of the mobile robot 100. To control.
  • the controller 150 may process a voice input signal of the user received through the microphone of the input unit 125 and perform a voice recognition process.
  • the mobile robot 100 may include a voice recognition module that performs voice recognition inside or outside the controller 150.
  • simple voice recognition may be performed by the mobile robot 100 itself, and high-level voice recognition such as natural language processing may be performed by the server 70.
  • the storage unit 105 records various types of information necessary for the control of the mobile robot 100 and may include a volatile or nonvolatile recording medium.
  • the recording medium stores data that can be read by a microprocessor, and includes a hard disk drive (HDD), a solid state disk (SSD), a silicon disk drive (SDD), a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic Tapes, floppy disks, optical data storage devices, and the like.
  • the storage unit 105 may store a map for the driving zone.
  • the map may be input by an external terminal, a server, or the like, which may exchange information with the mobile robot 100 through wired or wireless communication, or may be generated by the mobile robot 100 by learning itself.
  • the map may indicate the location of the rooms in the driving zone.
  • the current position of the mobile robot 100 may be displayed on the map, and the current position of the mobile robot 100 on the map may be updated during the driving process.
  • the external terminal stores the same map as the map stored in the storage unit 105.
  • the storage unit 105 may store cleaning history information. Such cleaning history information may be generated every time cleaning is performed.
  • the map of the driving zone stored in the storage unit 105 stores a navigation map used for driving during cleaning, a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) map used for location recognition, an obstacle, and the like. It may be a learning map used for learning cleaning, a global location map used for global location recognition, an obstacle recognition map in which information about the recognized obstacle is recorded.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • maps may be stored and managed in the storage unit 105 for each use, but the map may not be clearly classified for each use.
  • a plurality of pieces of information may be stored in one map to be used for at least two purposes.
  • the controller 150 may include a driving control module 151, a map generation module 152, a position recognition module 153, and an obstacle recognition module 154.
  • the driving control module 151 controls the driving of the mobile robot 100, and controls the driving of the driving unit 160 according to the driving setting.
  • the driving control module 151 may determine the driving path of the mobile robot 100 based on the operation of the driving unit 160. For example, the driving control module 151 may determine the current or past moving speed of the mobile robot 100, the distance traveled, and the like based on the rotational speed of the wheel unit 111, and the mobile robot thus identified ( Based on the driving information of the 100, the position of the mobile robot 100 on the map may be updated.
  • the map generation module 152 may generate a map of the driving zone.
  • the map generation module 152 may generate a map by processing an image acquired through the image acquisition unit 120. That is, a cleaning map corresponding to the cleaning area can be created.
  • the map generation module 152 may recognize the global position by processing the image acquired through the image acquisition unit 120 at each position in association with the map.
  • the position recognition module 153 estimates and recognizes a current position.
  • the position recognition module 153 uses the image information of the image acquisition unit 120 to determine the position in connection with the map generation module 152 to estimate the current position even when the position of the mobile robot 100 suddenly changes. Can be recognized.
  • the location recognition module 153 may recognize the property of the current location, that is, the location recognition module 153 may recognize the space.
  • the mobile robot 100 may recognize a position during continuous driving through the position recognition module 153, and also, through the map generation module 152 and the obstacle recognition module 154, without the position recognition module 153. Learn, estimate your current location, and more.
  • the image acquisition unit 120 acquires images around the mobile robot 100.
  • an image acquired by the image acquisition unit 120 is defined as an 'acquisition image'.
  • the acquired image includes various features such as lightings on the ceiling, edges, corners, blobs, and ridges.
  • the map generation module 152 detects a feature from each of the acquired images, and calculates a descriptor based on each feature point.
  • the map generation module 152 classifies at least one descriptor into a plurality of groups according to a predetermined sub-classification rule for each acquired image based on descriptor information obtained through the acquired image of each position, and according to the predetermined sub-representation rule, the same group. Descriptors included in each can be converted into lower representative descriptors.
  • all descriptors collected from acquired images in a predetermined area are classified into a plurality of groups according to a predetermined sub-classification rule, and descriptors included in the same group according to the predetermined sub-representation rule are respectively represented by lower representative descriptors. You can also convert to.
  • the map generation module 152 can obtain the feature distribution of each location through this process.
  • Each positional feature distribution can be represented by a histogram or an n-dimensional vector.
  • the map generation module 152 may estimate an unknown current position based on a descriptor calculated from each feature point without passing through a predetermined sub classification rule and a predetermined sub representative rule.
  • the current position of the mobile robot 100 when the current position of the mobile robot 100 is unknown due to a position leap or the like, the current position may be estimated based on data such as a previously stored descriptor or a lower representative descriptor.
  • the mobile robot 100 obtains an acquired image through the image acquisition unit 120 at an unknown current position. Through the image, various features such as lightings on the ceiling, edges, corners, blobs, and ridges are identified.
  • the position recognition module 153 detects features from the acquired image and calculates a descriptor.
  • the position recognition module 153 is based on at least one descriptor information obtained through an acquired image of an unknown current position, and position information (for example, feature distribution of each position) to be compared according to a predetermined lower conversion rule. Convert to comparable information (sub-recognition feature distribution).
  • each position feature distribution may be compared with each recognition feature distribution to calculate each similarity. Similarity (probability) may be calculated for each location corresponding to each location, and the location where the greatest probability is calculated may be determined as the current location.
  • the controller 150 may distinguish a driving zone and generate a map composed of a plurality of regions, or recognize a current position of the main body 110 based on a pre-stored map.
  • the controller 150 may transmit the generated map to an external terminal, a server, etc. through the communication unit 190. As described above, the controller 150 may store the map in the storage 105 when a map is received from an external terminal, a server, or the like.
  • the map may be divided into a plurality of cleaning areas, and include a connection path connecting the plurality of areas, and may include information about obstacles in the area.
  • the controller 150 determines whether the position on the map matches the current position of the mobile robot.
  • the cleaning command may be input from a remote controller, an input unit, or an external terminal.
  • the controller 150 recognizes the current position and recovers the current position of the mobile robot 100 based on the current position.
  • the driving unit 160 may be controlled to move to the designated area.
  • the position recognition module 153 analyzes the acquired image input from the image acquisition unit 120 to estimate the current position based on the map. can do.
  • the obstacle recognition module 154 or the map generation module 152 may also recognize the current position in the same manner.
  • the driving control module 151 calculates a driving route from the current position to the designated region and controls the driving unit 160 to move to the designated region.
  • the driving control module 151 may divide the entire driving zone into a plurality of areas according to the received cleaning pattern information, and set at least one area as a designated area.
  • the driving control module 151 may calculate the driving route according to the received cleaning pattern information, travel along the driving route, and perform cleaning.
  • the controller 150 may store the cleaning record in the storage unit 105 when cleaning of the set designated area is completed.
  • controller 150 may transmit the operation state or cleaning state of the mobile robot 100 to the external terminal and the server at a predetermined cycle through the communication unit 190.
  • the external terminal displays the location of the mobile robot along with the map on the screen of the running application based on the received data, and outputs information on the cleaning state.
  • the mobile robot 100 moves in one direction until an obstacle or a wall surface is detected, and when the obstacle recognition module 154 recognizes the obstacle, the robot moves straight, rotates, or the like according to the recognized obstacle's properties.
  • the pattern can be determined.
  • the controller 150 may control to perform the avoidance driving in a different pattern based on the recognized property of the obstacle.
  • the controller 150 may control to avoid driving in different patterns according to the properties of obstacles such as non-hazardous obstacles (general obstacles), dangerous obstacles, and movable obstacles.
  • the controller 150 may control the dangerous obstacle to be bypassed in a state where a safe distance of a longer distance is secured.
  • the controller 150 may control to perform the avoiding driving corresponding to the general obstacle or the avoiding driving corresponding to the dangerous obstacle.
  • the controller 150 may control to travel accordingly.
  • the mobile robot 100 may perform obstacle recognition and avoidance based on machine learning.
  • the controller 150 may drive the driving unit 160 based on an obstacle recognition module 154 that recognizes an obstacle previously learned by machine learning in an input image and an attribute of the recognized obstacle. It may include a driving control module 151 for controlling.
  • FIG. 5 illustrates an example in which the plurality of modules 151, 152, 153, and 154 are separately provided in the controller 160, the present invention is not limited thereto.
  • the position recognition module 153 and the obstacle recognition module 154 may be integrated into one recognizer and constitute one recognition module 155.
  • the recognizer may be trained using a learning technique such as machine learning, and the learned recognizer may recognize attributes of an area, an object, and the like by classifying data input thereafter.
  • the map generation module 152, the position recognition module 153, and the obstacle recognition module 154 may be configured as one integrated module.
  • the position recognition module 153 and the obstacle recognition module 154 are integrated as one recognizer and described with reference to an embodiment configured as one recognition module 155, but the position recognition module 153 and the obstacle recognition are described.
  • the module 154 may operate in the same manner even when each is provided.
  • the mobile robot 100 may include a recognition module 155 in which attributes of objects and spaces are learned by machine learning.
  • Machine learning means that a computer can learn from data and let the computer take care of a problem without having to instruct the computer directly to the logic.
  • ANN Deep Learning Based on Artificial Neural Networks
  • the artificial neural network may be implemented in software or in the form of hardware such as a chip.
  • the recognition module 155 may include an artificial neural network (ANN) in the form of software or hardware in which properties of an object, such as an object of a space or an obstacle, are learned.
  • ANN artificial neural network
  • the recognition module 155 may include a deep neural network (DNN) such as a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), a deep belief network (DBN), and the like that have been learned by deep learning. It may include.
  • DNN deep neural network
  • CNN convolutional neural network
  • RNN recurrent neural network
  • DNN deep belief network
  • the recognition module 155 may determine an attribute of a space and an object included in the input image data based on weights among nodes included in the deep neural network DNN.
  • the driving control module 151 may control the driving of the driving unit 160 based on the recognized space and the properties of the obstacle.
  • the recognition module 155 may recognize attributes of spaces and obstacles included in the selected specific viewpoint image based on data previously learned by machine learning.
  • the storage unit 105 may store space, input data for determining object properties, and data for learning the deep neural network DNN.
  • the storage unit 105 may store the original image obtained by the image acquisition unit 120 and the extracted images from which the predetermined region is extracted.
  • the storage 105 may store weights and biases forming the deep neural network (DNN).
  • DNN deep neural network
  • weights and biases constituting the deep neural network structure may be stored in an embedded memory of the recognition module 155.
  • the recognition module 155 performs a learning process by using a predetermined image as training data whenever the image acquisition unit 120 acquires an image or extracts a partial region of the image, or a predetermined number or more. After the image is acquired, the learning process may be performed.
  • the mobile robot 100 may receive data related to machine learning from the predetermined server through the communication unit 190.
  • the mobile robot 100 may update the recognition module 155 based on data related to machine learning received from the predetermined server.
  • FIG. 6 is a view referred to for describing learning using product data according to an embodiment of the present invention.
  • product data obtained by the operation of a predetermined device such as a mobile robot 100 may be transmitted to the server 70.
  • the mobile robot 100 may transmit a space, an object, and usage related data to the server 70 to the server 70.
  • the space and object related data may be a space recognized by the mobile robot 100 and data related to recognition of an object, or a space obtained by the image acquisition unit 120. And image data about an object.
  • the usage-related data is data obtained according to the use of a predetermined product, for example, the mobile robot 100, the use history data, the sensing data obtained from the sensor unit 170, etc. Can be.
  • control unit 150 more specifically, the recognition module 155 of the mobile robot 100 may be equipped with a deep neural network structure (DNN) such as a convolutional neural network (CNN).
  • DNN deep neural network structure
  • CNN convolutional neural network
  • the learned deep neural network structure DNN may receive input data for recognition, recognize a property of an object and a space included in the input data, and output the result.
  • the learned deep neural network structure may receive input data for recognition, analyze and learn the usage-related data (Data) of the mobile robot 100 to recognize the use pattern, the use environment, and the like. have.
  • the space, object, and usage related data may be transmitted to the server 70 through the communication unit 190.
  • the server 70 may generate a configuration of learned weights, and the server 70 may learn a deep neural network (DNN) structure using training data.
  • DNN deep neural network
  • the server 70 may transmit the updated deep neural network (DNN) structure data to the mobile robot 100 to be updated.
  • DNN deep neural network
  • home appliance products such as mobile robot 100 may become smarter and provide an evolving user experience (UX) as they are used.
  • UX user experience
  • FIG. 7 is an example of a simplified internal block diagram of a server according to an embodiment of the present invention.
  • the server 70 may include a communication unit 720, a storage unit 730, a learning module 740, and a processor 710.
  • the processor 710 may control the overall operation of the server 70.
  • the server 70 may be a server operated by a home appliance manufacturer such as the mobile robot 100 or a server operated by a service provider, or may be a kind of cloud server.
  • the communication unit 720 may receive various data such as status information, operation information, operation information, and the like from a portable terminal, a home appliance such as the mobile robot 100, a gateway, or the like.
  • the communication unit 720 may transmit data corresponding to the received various information to a portable terminal, a home appliance such as the mobile robot 100, a gateway, or the like.
  • the communication unit 720 may include one or more communication modules, such as an internet module and a mobile communication module.
  • the storage unit 730 may store the received information and may include data for generating result information corresponding thereto.
  • the storage unit 730 may store data used for machine learning, result data, and the like.
  • the learning module 740 may serve as a learner of a home appliance such as the mobile robot 100.
  • the learning module 740 may include an artificial neural network, for example, a deep neural network (DNN) such as a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), and a deep belief network (DBN). You can learn neural networks.
  • DNN deep neural network
  • CNN convolutional neural network
  • RNN recurrent neural network
  • DBN deep belief network
  • the controller 710 may control to update the artificial neural network structure of the home appliance such as the mobile robot 100 to the learned artificial neural network structure after learning according to a setting.
  • the learning module 740 may receive input data for recognition, recognize a property of an object and a space included in the input data, and output the result.
  • the communication unit 720 may transmit the recognition result to the mobile robot 100.
  • the learning module 740 may analyze and learn usage-related data of the mobile robot 100 to recognize a usage pattern, a usage environment, and the like, and output the result.
  • the communication unit 720 may transmit the recognition result to the mobile robot 100.
  • home appliance products such as the mobile robot 100 may receive a recognition result from the server 70 and operate by using the received recognition result.
  • the server 70 becomes smarter by learning using the product data, it is possible to provide an evolving user experience (UX) as using the home appliance product.
  • UX evolving user experience
  • the mobile robot 100 and the server 70 may also use external information.
  • the mobile robot 100 and the server 70 may be obtained from spatial information of a specific home appliance product such as the mobile robot 100, object information, internal information such as a usage pattern, and other products, or the server 70. Can provide excellent user experience by comprehensively using external information obtained from other linked service servers.
  • washing machine 32 Washing may be performed such that washing is finished in accordance with the time when the user arrives at home.
  • the server 70 may perform voice recognition by receiving a voice input signal spoken by a user.
  • the server 70 may include a speech recognition module, and the speech recognition module may include an artificial neural network trained to perform speech recognition on input data and output a speech recognition result.
  • the server 70 may include a voice recognition server for voice recognition.
  • the voice recognition server may also include a plurality of servers that share a predetermined process of the voice recognition process.
  • a speech recognition server may include an automatic speech recognition (ASR) server that receives speech data and converts the received speech data into text data, and the text from the automatic speech recognition server. It may include a natural language processing (NLP) server that receives the data, and analyzes the received text data to determine the voice command.
  • the speech recognition server may further include a text to speech (TTS) server that converts the text speech recognition result output from the natural language processing server into speech data and transmits the speech data to another server or a home appliance. .
  • ASR automatic speech recognition
  • NLP natural language processing
  • TTS text to speech
  • the mobile robot 100 and / or the server 70 may perform voice recognition, so that a user voice may be used as an input for controlling the mobile robot 100.
  • the mobile robot 100 may provide a variety of active control functions to the user by actively providing information or outputting a voice recommending a function or service.
  • FIGS. 9 to 11 are views referred to for describing a control method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
  • the mobile robot 100 may store a usage history when performing a specific task (S810).
  • the mobile robot 100 may store the cleaning history information in the storage unit 105 after completing the cleaning of the driving zone once in a predetermined mode.
  • Information such as a cleaning mode, a cleaning success rate, and the like may be included.
  • the mobile robot 100 may store interaction details with the user and data sensed by the sensor unit 170 as a usage history.
  • the usage history data stored in the storage unit 105 may be transmitted to the server 70 through the communication unit 190, and the server 70 may use products such as usage history data received from the mobile robot 100. Data may be stored in the storage 730.
  • the artificial intelligence is mounted on the controller 150 of the mobile robot 100 to learn the usage history (S820).
  • the server 70 may analyze and learn product data obtained by the operation of a predetermined device such as the mobile robot 100.
  • the learning step S820 of the mobile robot 100 receives artificial intelligence-related data such as updated deep neural network (DNN) structure data based on the learning performed in the server 70 and updates the stored artificial intelligence. It can be done in a manner.
  • artificial intelligence-related data such as updated deep neural network (DNN) structure data
  • the mobile robot 100 may receive a user's voice input through at least one microphone (MIC) provided in the input unit 125 (S830), and may recognize the received user's voice input. (S840).
  • MIC microphone
  • the voice recognition process (S840) for the voice input is performed by the mobile robot 100 by itself, by the server 70, or step by step by the mobile robot 100 and the server 70, thereby providing effective voice recognition. Can be done.
  • the mobile robot 100 may include a voice recognition module inside or outside the controller 150 to recognize a user's voice by itself.
  • the mobile robot 100 may transmit data based on the voice input received through the communication unit 190 to the server 70, and receive a voice recognition result corresponding to the voice input from the server 70. have.
  • the mobile robot 100 may perform call word recognition and simple keyword command recognition by itself, and the server 70 may perform high-dimensional natural language speech recognition.
  • the mobile robot 100 may perform an operation corresponding to the voice command of the user identified in response to the reception of the user voice command (S830).
  • the mobile robot 100 may output a feedback voice message through the sound output unit 181 (S850).
  • the mobile robot 100 may output a feedback voice message through the sound output unit 181 together with performing a corresponding operation (S860) (S850).
  • the mobile robot 100 may include a text-to-speech (TTS) module in the audio output unit 181 and output a feedback voice message corresponding to the voice recognition result (S850).
  • TTS text-to-speech
  • the mobile robot 100 may store the announcements for outputting the feedback voice message in the storage unit 105, and may select one of the stored comments and convert the voice into a voice according to the voice recognition result. .
  • the mobile robot 100 may output a feedback voice message after requesting and receiving a sound source file of a predetermined feedback voice message from the server 70.
  • the present invention by providing a voice feedback that grows by varying the voice, tone, etc. of the mobile robot according to the use time, frequency, pattern, etc., it is possible to provide expectation and fun elements to the user and improve the reliability and preference of the product. .
  • the electronic device such as the mobile robot 100 according to an aspect of the present invention
  • the input unit 125 for receiving a user's voice input
  • the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input 181
  • a storage unit 105 storing a usage history of an electronic device such as a mobile robot 100
  • a controller 150 controlling to output the feedback voice message in a different voice according to the stored usage history.
  • the controller 150 may select a voice for the feedback voice message according to the usage time of the electronic device such as the mobile robot 100.
  • voices output from various devices are provided with one kind of voice (tone or tone) for all functions.
  • voice tone or tone
  • the same voice is provided regardless of operations such as meticulous cleaning, zigzag cleaning, concentrated cleaning, area classification cleaning, smart diagnosis, and home guard. That is, the same voice is output whether the user performs any function or feedback on any operation. This indicates that the robot cleaner is operated with a minimum guide function for informing the user of the product status and the working status of the robot cleaner, and the user has no expectation and utilization of this voice.
  • the voice and tone of the guide voice are changed according to the use history to provide different voice feedback to the user.
  • the expectation of the user may occur as the voice and tone of the voice notifying the user are changed according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100.
  • the electronic device such as the mobile robot 100.
  • the expectation of the user may occur as the voice and tone of the voice notifying the user are changed according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100.
  • the electronic device such as the mobile robot 100.
  • the controller 150 may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the usage time of the electronic device such as the mobile robot 100 increases.
  • Electronic devices such as the mobile robot 100 utter various voice guidance messages, such as feedback voice messages, by the voice of the child immediately after purchase and before use for a predetermined time, and age each time the usage time reaches a preset time interval. You can use a higher age voice up.
  • voice guidance messages such as feedback voice messages
  • the user can hear the voice of the electronic device such as the mobile robot 100 and check how much the electronic device such as the mobile robot 100 is used without additional data confirmation, and the electronic device such as the mobile robot 100 grows. It can provide a sense of emotion.
  • the controller 150 may select the voice according to the task execution success rate or the task execution success rate of the electronic device such as the mobile robot 100.
  • the controller 150 may select a voice for the feedback voice message in response to the cleaning success rate for the driving zone after the cleaning operation is performed.
  • the controller 150 divides the driving zone into a plurality of zones and selects a voice for the feedback voice message based on the success rate or the number of successes of zone division cleaning for cleaning a specific zone or cleaning zones according to a predetermined setting. Can be.
  • controller 150 may select a voice of a high age and / or hihg tone as the task execution success rate or the task execution success rate of the mobile robot 100 increases.
  • the performance of the mobile robot 100 may be recorded so that the voice and the announcement may be variably changed according to the recording of the mission.
  • the mission may be a charging station return count, cleaning completion count, home guard count, DNN object detection count, or the like.
  • the tone and comment of the guide voice can be varied in accordance with the mission recording. For example, a voice may be provided step by step from a child to an adult in response to a mission record.
  • the controller 150 may select, as the voice for outputting the feedback voice message, a voice set corresponding to the mission level at which the usage history of the mobile robot 100 has reached among a plurality of preset mission levels. .
  • the preset plurality of mission levels may include a frequency of execution condition for a predetermined task for each level.
  • the lowest level 1 911 may be set to mission 1 921 having the lowest difficulty level.
  • mission 1 921 may set drawing generation conditions for 10 times of general cleaning, 1 time of home guard, all or at least a part of the map.
  • the eye voice 931 set corresponding to the level 1 911 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • the voice may be changed to the eye voice 931 set corresponding to the level 1 911 after 10 times of general cleaning, 1 time of home guard, and drawing generation.
  • a level 2 912 that is one level higher than the level 1 911 may be set to a mission 2 922 having a higher difficulty level or a higher number of executions than the mission 1 921.
  • mission 2 922 may be set to 30 times the general cleaning, 10 times the home guard, 10 times the area classification cleaning.
  • the controller 150 may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the mission level reached by the usage history of the mobile robot 100 is higher. Accordingly, it is possible to provide voice feedback that grows according to the degree of mission achievement.
  • the student voice 932 of the youth group set corresponding to the level 2 912 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • the level 3 913 which is one level higher than the level 2 912, may be set to the mission 3 923 having a higher difficulty level or a higher number of executions than the mission 2 922.
  • mission 3 923 may be set to 150 times of general cleaning, 50 times of home guard, 50 times of area classification cleaning.
  • an adult voice 933 which is set in correspondence with the level 3 913 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • each mission 921, 922, and 923 may vary.
  • the level 1 911 and the child voice 931 may be set as the default level and the default voice. In this case, when the child voice 931 is used at the beginning of the use of the mobile robot 100 and mission 1 921 is achieved, the level 2 912 may be changed to the student voice 932.
  • the mobile robot 100 not only the mobile robot 100 but also voice interactions such as recognition and speech can be applied to various electronic devices, and the contents of each of the missions 921, 922, and 923 may be changed for each device.
  • the mission includes the air conditioner 11 such as smart care 10 times, power saving operation 10 times, public hearing function 10 times, and remote control 10 times. It may be set based on the number of times for some of the tasks that can be performed.
  • the mission is a number of times for a part of the work that the washing machine 32 can perform, such as 10 times smart care, 10 times remote control, voice interaction 20 times. It can be set as a reference.
  • controller 150 may provide different guide messages according to the usage history by controlling the content of the feedback voice message for the same voice input differently according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100. have.
  • the voice may be changed according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100, but also the feedback voice message corresponding to the same voice input may be output as different contents.
  • a feedback voice message with more details may be output.
  • the feedback voice message may be output in a tone and content suitable for the voice selected according to the usage history of the mobile robot 100.
  • the home guard may vary the tone and comment of the guide voice to suit the work content, such as a thick male voice and a scrubbing mother-in-law's voice.
  • the controller 150 may provide a voice feedback that is changed based on a usage history of a specific job by selecting the voice according to a frequency of performing a specific job of the mobile robot. That is, the tone and the tone of the voice may be variably changed to fit the work content according to the frequency of the specific work.
  • the controller 150 selects a first voice when the mobile robot performs a first task at or above a reference value, and selects a second voice when the mobile robot executes a second task at or above a reference value. Can be.
  • a thick male voice 1012 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • the mother-in-law voice 1022 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • the child voice 1032 can be used as the voice for outputting the feedback voice message.
  • a voice set corresponding to the most performed task may be used.
  • the voice set in response to a task included in or associated with the user voice command may be used based on the voice recognition result.
  • voice interactions such as recognition and speech utterance may be applied to various electronic devices, and the contents of each of the use conditions 1021, 1022, and 1023 may be changed for each device.
  • the use conditions are air conditioner 11 such as 10 times of smart care, 10 times of power saving operation, 10 times of public hearing function, 10 times of remote control, and the like. May be set based on the number of times for some of the operations that can be performed.
  • the use conditions are the number of times for some of the operations that the washing machine 32 can perform, such as 10 times of smart care, 10 times of remote control, and 20 times of voice interaction. It may be set based on.
  • the mobile robot 100 may perform a voice recognition process by itself or a voice recognition process through the server 70, and the controller 150 may provide the feedback based on a voice recognition result of the voice input.
  • Voice for voice message output can be selected.
  • controller 150 may select the voice according to the usage history of the job included in the voice recognition result.
  • an electronic device such as a mobile robot 100 according to an aspect of the present invention
  • the input unit 125 for receiving a user's voice input the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input ( 181) and the controller 150 may be configured to output the feedback voice message to another voice according to a voice recognition result of the voice input, thereby providing different voice feedback according to the voice input of the user.
  • the electronic device such as the mobile robot 100 may include a storage unit 105 in which a usage history of the electronic device such as the mobile robot 100 is stored. The voice can be selected accordingly.
  • the controller 150 may check a usage history of the home guard task.
  • a thick male voice set corresponding to 10 or more and less than 20 times may be used for outputting the feedback voice message.
  • control unit 150 may provide a voice feedback that is growing by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the frequency of performing tasks included in the voice recognition result increases.
  • the controller 150 may differently control the content of the feedback voice message for the same voice input according to the usage history of the mobile robot 100.
  • the present invention can provide a means for indirectly appealing to a user without checking data, such as driving accuracy and work success of the mobile robot 100.
  • a notification may be provided by varying a tone or a comment of a voice provided to a user through an indicator such as the number of records or a success rate based on a driving record or a record of a work.
  • the present invention can provide a voice tone, the voice wife of the comment according to the functional characteristics of the function of the mobile robot 100.
  • an electronic device such as a mobile robot 100 according to an aspect of the present invention
  • the input unit 125 for receiving a user's voice input
  • the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input
  • a storage unit 105 that stores a usage history of an electronic device such as a mobile robot 100
  • a controller 150 that controls to output the feedback voice message according to a learning level of the stored usage history.
  • the controller 150 may provide a voice feedback that grows gradually according to the learning level by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the learning level of the stored usage history is higher. have.
  • a voice guidance service may be provided by analyzing and learning internal information and external information such as spatial information, object information, and usage pattern, and using different voices according to a learning level.
  • the order of cleaning through the understanding of the space may be adjusted, and the voice may also grow in response.
  • the mobile robot 100 learned the space with the child's voice, and reduced the cleaning time. The entire cleaning took about 1 hour and 20 minutes in the zigzag mode. Voice briefing, such as ".”
  • the voice may be spoken by the feedback voice guide message.
  • the mobile robot 100 After about three months of further learning, if the level of spatial learning is further improved, the mobile robot 100 said, “Did you enjoy your meeting? Air purifier is dusty. If the dust subsides after 30 minutes, do you want to clean the living room? ”, A teenager could suggest a cleaning plan that takes into account the information and behavior of other devices.
  • the mobile robot 100 maps space and family members. Can you arrange the order to finish cleaning the wisdom room before 12 o'clock? ”
  • the mobile robot 100 changes the furniture layout. I learned the space again. The total cleaning time is about 1 hour and 30 minutes. The 40s voice can guide the space changes.
  • the cleaning order can be adjusted through the understanding of the person, and the voice can be grown accordingly.
  • the mobile robot 100 after learning a behavior pattern of a person using a driving zone based on video and audio data acquired for about one month, the mobile robot 100 has "three families as child voices.” I want to know the names of my family. " Alternatively, in response to a voice input such as a cleaning command of the user, the voice may be spoken by the feedback voice guide message.
  • the mobile robot 100 says, “It's a good time to clean like a whirlwind while 11 ⁇ 3 o'clock. Would you like to schedule a cleaning? ”A teen can suggest a cleaning plan that takes into account user behavior patterns.
  • the mobile robot 100 considered the personality of the family members. Now I can understand a little more by speaking dialect. Say it often so you can learn more. ”You can output voice guidance in your 20s.
  • the mobile robot 100 checks for 40 user changes such as "A new person has been identified. Would you like to add it as a family? Please tell me your name," etc. You can guide by voice.
  • the mobile robot according to the present invention is not limited to the configuration and method of the embodiments described as described above, but the embodiments may be selectively combined with all or part of the embodiments so that various modifications can be made. It may be configured.
  • the control method of the mobile robot it is possible to implement as a processor readable code on a processor-readable recording medium.
  • the processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. .
  • the processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.

Abstract

An artificial intelligence mobile robot according to one aspect of the present invention can provide different voice feedbacks according to a use history by comprising: an input unit for receiving a voice input from a user; a sound output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input; a storage unit for storing a use history of a mobile robot; and a control unit for controlling to output the feedback voice message in different voices according to the stored use history.

Description

인공지능 이동 로봇AI mobile robot
본 발명은 이동 로봇 및 그 제어 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 학습된 인공지능 기반으로 정보 및 서비스를 제공할 수 있는 이동 로봇 및 그 제어 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a mobile robot and a control method thereof, and more particularly, to a mobile robot and a control method capable of providing information and services based on the learned artificial intelligence.
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. Robots have been developed for industrial use and have been a part of factory automation. Recently, the application of robots has been further expanded, medical robots, aerospace robots, and the like have been developed, and home robots that can be used in general homes have also been made. Among these robots, a moving robot capable of traveling by magnetic force is called a mobile robot.
가정에서 사용되는 이동 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로, 로봇 청소기는 일정 영역을 스스로 주행하면서, 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입함으로써, 해당 영역을 청소하는 기기이다. A representative example of a mobile robot used at home is a robot cleaner, which is a device that cleans a corresponding area by inhaling dust or foreign matter while driving around a certain area by itself.
이동 로봇은, 스스로 이동이 가능하여 이동이 자유롭고, 주행중 장애물 등을 피하기 위한 다수의 센서가 구비되어 장애물을 피해 주행할 수 있다.The mobile robot is capable of moving by itself and is free to move, and is provided with a plurality of sensors for avoiding obstacles and the like while driving, so that the robot can travel to avoid obstacles.
한편, 사용자의 사용 편의성을 향상하기 위하여 다양한 기기에 음성 인식 기술이 적용되고 있고, 음성 인식 기술을 이용하여 이동 로봇을 제어하는 방안에 대한 연구가 증가하고 있다.Meanwhile, in order to improve user convenience, voice recognition technology is applied to various devices, and researches on a method of controlling a mobile robot using voice recognition technology are increasing.
예를 들어, 선행 문헌 1(한국 공개특허공보 10-2012-0114670호, 공개일자 2012년 10월 17일)은 로봇 청소기가 음성 인식 유닛을 구비하고 사용자의 음성 신호를 인식하여 대응하는 제어 명령을 실행하고 있다.For example, prior art document 1 (Korean Patent Publication No. 10-2012-0114670, published on October 17, 2012) discloses that the robot cleaner has a speech recognition unit and recognizes a user's speech signal to provide a corresponding control command. Is running.
선행 문헌 1에서는, 음성 입력이 사용자에서 로봇 청소기로 단방향으로 이루어져서, 버튼을 누르거나 리모콘으로 조작하는 제어동작의 추가적인 수단에서 머무르고 있다. 따라서, 음성 인식 기능이 사용자에게 단순한 제어 이상의 의미를 주기 힘들고, 제어 입력 수단의 추가 이외에 다른 기능 및 서비스를 제공하지 못한다는 문제점이 있었다.In Prior Art 1, the voice input is unidirectional from the user to the robot cleaner, so that it stays in the additional means of the control operation of pressing a button or operating with a remote controller. Accordingly, there is a problem that the voice recognition function is hard to give the user more than simple control, and cannot provide other functions and services other than the addition of control input means.
음성 인식을 하나의 제어 입력 수단으로만 이용하는데 그치는 선행 문헌1의 한계를 넘어, 본 발명의 목적은 음성을 매개로 사용자와 인터랙션(interaction)할 수 있는 이동 로봇 등 전자기기 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.The object of the present invention is to provide an electronic device such as a mobile robot capable of interacting with a user through a voice and a method of controlling the same, using only voice recognition as one control input means. Is in.
본 발명의 목적은 사용자에게 기대감과 재미 요소를 제공하고 제품의 신뢰도 및 선호도를 향상할 수 있도록 사용 시간, 빈도, 패턴 등에 따라 가변되는 이동 로봇 등 전자기기의 음성 출력을 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a voice output of an electronic device, such as a mobile robot that is variable according to the use time, frequency, pattern, etc. to provide expectations and fun elements to the user and improve the reliability and preference of the product.
본 발명의 목적은 이동 로봇 등 전자기기가 능동적으로 사용자에게 다양한 정보와 서비스를 사용자에게 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide an electronic device such as a mobile robot to the user to provide a variety of information and services to the user.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇 등 전자기기는, 사용자에게 소정 정보, 서비스를 안내하는 음성을 발화할 수 있어, 음성을 매개로 사용자와 대화하고 인터랙션(interaction)할 수 있다.In order to achieve the above or another object, an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention may utter a voice for guiding predetermined information or a service to a user, thereby communicating with the user through voice and interacting with the user. can do.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇 등 전자기기는, 사용 시간, 빈도, 패턴 등에 따라 이동 로봇의 목소리, 톤 등이 가변되어 성장하는 음성 피드백을 제공함으로써, 사용자에게 기대감과 재미 요소를 제공하고 제품의 신뢰도 및 선호도를 향상할 수 있다.In order to achieve the above or another object, an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention provides a user with voice feedback in which the voice, tone, etc. of the mobile robot are varied according to the use time, frequency, pattern, and the like. It can provide anticipation and fun, and improve product reliability and preferences.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇 등 전자기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부, 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부, 이동 로봇의 사용 이력이 저장되는 저장부, 및, 상기 저장된 사용 이력에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부를 포함함으로써, 사용 이력에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.In order to achieve the above or another object, an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input, By including a storage unit for storing the usage history of the mobile robot, and a control unit for outputting the feedback voice message in a different voice according to the stored usage history, it is possible to provide different voice feedback according to the usage history.
여기서, 상기 제어부는, 상기 이동 로봇의 사용 시간 또는 상기 이동 로봇의 작업 수행 성공율 또는 작업 수행 성공 횟수에 따라 상기 목소리를 선택함으로써, 사용자는 이동 로봇의 음성을 듣고 이동 로봇을 얼마나 사용했는 지 또는 소정 작업을 어느 정도 자주 사용하거나 성공했는 지 등을 직관적으로 알 수 있다.Here, the controller selects the voice according to the usage time of the mobile robot, the task execution success rate of the mobile robot, or the number of task execution success times, so that the user hears the voice of the mobile robot and how much the user uses the mobile robot. You can intuitively see how often you use your work or whether you have been successful.
또한, 상기 제어부는, 기설정된 복수의 미션(mission) 레벨(level) 중 상기 이동 로봇의 사용 이력이 도달한 미션 레벨에 대응하여 설정된 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택할 수 있다. 이 경우에, 상기 기설정된 복수의 미션 레벨은 레벨 별로 소정 작업에 대한 수행 빈도 조건을 포함할 수 있다. The controller may select a voice set as the voice for outputting the feedback voice message, corresponding to the mission level at which the usage history of the mobile robot has been reached among a plurality of preset mission levels. In this case, the preset plurality of mission levels may include a frequency of execution condition for a predetermined task for each level.
또한, 상기 제어부는, 상기 이동 로봇의 사용 이력이 도달한 미션 레벨이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택할 수 있다. 이에 따라, 미션 달성 정도에 따라 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다.The controller may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the mission level reached by the usage history of the mobile robot is higher. Accordingly, it is possible to provide voice feedback that grows according to the degree of mission achievement.
한편, 상기 제어부는, 상기 이동 로봇의 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어함으로써, 사용 이력에 따라 다른 안내 메시지를 제공할 수 있다.The control unit may provide different guide messages according to the usage history by controlling the content of the feedback voice message for the same voice input differently according to the usage history of the mobile robot.
한편, 상기 제어부는 상기 이동 로봇의 특정 작업의 수행 빈도에 따라 상기 목소리를 선택함으로써, 특정 작업에 대한 사용 이력에 기초하여 달라지는 음성 피드백을 제공할 수 있다.The controller may select the voice according to a frequency of performing a specific task of the mobile robot, thereby providing voice feedback that is changed based on a usage history of the specific task.
예를 들어, 상기 제어부는, 상기 이동 로봇이, 제1 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제1 목소리를 선택하고, 제2 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제2 목소리를 선택할 수 있다.For example, the control unit may select the first voice if the frequency of execution of the first task is greater than or equal to the reference value, and the second voice if the frequency of execution of the second task is greater than or equal to the reference value.
또한, 상기 제어부는, 상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있고, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있다.The controller may select the voice according to a voice recognition result of the voice input, and select the voice according to a usage history of a job included in the voice recognition result.
이동 로봇은 자체적으로 음성 인식 과정을 수행하거나 서버를 통하여 음성 인식 과정을 수행할 수 있다.The mobile robot may perform a speech recognition process by itself or a speech recognition process through a server.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇 등 전자기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부, 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부, 상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부를 포함함으로써, 사용자의 음성 입력에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.In order to achieve the above or another object, an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input, The controller may be configured to output the feedback voice message in a different voice according to a voice recognition result of the voice input, thereby providing different voice feedback according to the voice input of the user.
이 경우에도, 이동 로봇 등 전자기기는 사용 이력이 저장되는 저장부를 포함할 수 있고, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있으며, 상기 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어할 수 있다. Even in this case, an electronic device such as a mobile robot may include a storage unit in which a usage history is stored, the voice may be selected according to a usage history of a job included in the voice recognition result, and the same voice input may be performed according to the usage history. You can control the content of the comment voice message for the feedback.
또한, 상기 제어부는, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 수행 빈도가 많을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택함으로써, 점점 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다.In addition, the control unit may provide a voice feedback that is growing by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the frequency of performing tasks included in the voice recognition result increases.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇 등 전자기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부, 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부, 사용 이력이 저장되는 저장부, 및, 상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부를 포함함으로써, 인공지능의 학습 수준에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.In order to achieve the above or another object, an electronic device such as a mobile robot according to an aspect of the present invention includes an input unit for receiving a voice input of a user, an audio output unit for outputting a feedback voice message corresponding to the voice input, And a storage unit for storing a usage history, and a controller for controlling to output the feedback voice message according to a learning level of the stored usage history, thereby providing different voice feedback according to the learning level of artificial intelligence. Can be.
이 경우에, 상기 제어부는, 상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택함으로써, 학습 수준에 따라 점점 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다. In this case, the control unit may provide a voice feedback that grows gradually according to the learning level by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the learning level of the stored usage history is higher.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 이동 로봇 등 전자기기는, 사용자에게 음성을 발화할 수 있어, 음성을 매개로 사용자와 대화하고 인터랙션할 수 있다.According to at least one of the embodiments of the present disclosure, an electronic device such as a mobile robot may speak a voice to the user, and may interact with and interact with the user through the voice.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 음성 인식, 장애물 인식, 제품 데이터 분석 등에 인공지능과 머신 러닝을 활용함으로써, 진화하는 사용자 경험(ux)을 제공할 수 있다.In addition, according to at least one of the embodiments of the present invention, by using artificial intelligence and machine learning for voice recognition, obstacle recognition, product data analysis, etc., an evolving user experience may be provided.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 사용 시간, 빈도, 패턴 등에 따라 이동 로봇 등 전자기기의 목소리, 톤 등이 가변되어 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다.In addition, according to at least one of the embodiments of the present invention, it is possible to provide voice feedback in which voices, tones, etc. of electronic devices such as mobile robots are variable and grow according to usage time, frequency, and pattern.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 음성 인식이 이동 로봇 등 전자기기에서 자체적으로 수행되거나, 서버에서 수행되거나, 단계적으로 수행됨으로써, 효과적인 음성 인식을 수행할 수 있다.In addition, according to at least one of the embodiments of the present invention, the speech recognition may be performed by an electronic device such as a mobile robot by itself, by a server, or step by step, thereby performing effective speech recognition.
또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 요청하기 전에 먼저 이동 로봇 등 전자기기가 능동적으로 정보를 제공하고, 서비스, 기능 등을 추천함으로써, 사용자의 신뢰도, 선호도 및 제품 활용도를 높일 수 있다.In addition, according to at least one of the embodiments of the present invention, before requesting, electronic devices such as mobile robots actively provide information, recommend services, functions, and the like, thereby increasing user reliability, preference, and product utilization. have.
한편, 그 외의 다양한 효과는 후술될 본 발명의 실시예에 따른 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시될 것이다.On the other hand, various other effects will be disclosed directly or implicitly in the detailed description according to the embodiment of the present invention to be described later.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 구성도이다. 1 is a block diagram of a home appliance network system according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇을 도시하는 사시도이다.2 is a perspective view showing a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 3은 도 2의 이동 로봇의 평면도이다.3 is a plan view of the mobile robot of FIG. 2.
도 4는 도 2의 이동 로봇의 측면도이다.4 is a side view of the mobile robot of FIG. 2.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 주요 구성들 간의 제어관계를 도시한 블록도이다.5 is a block diagram showing a control relationship between major components of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 데이터(product data)를 이용한 학습(Learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다. FIG. 6 is a view referred to for describing learning using product data according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 간략한 내부 블록도의 일예이다.7 is an example of a simplified internal block diagram of a server according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 제어 방법을 도시한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a control method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 제어 방법에 관한 설명에 참조되는 도면이다. 9 to 11 are views referred to for describing the control method of the mobile robot according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며 다양한 형태로 변형될 수 있음은 물론이다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment of the present invention; However, the present invention is not limited to these embodiments and may be modified in various forms.
도면에서는 본 발명을 명확하고 간략하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 극히 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 참조부호를 사용한다. In the drawings, parts not related to the description are omitted in order to clearly and briefly describe the present invention, and the same reference numerals are used for the same or extremely similar parts throughout the specification.
한편, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.On the other hand, the suffixes "module" and "unit" for the components used in the following description are merely given in consideration of ease of preparation of the present specification, and do not give particular meaning or role in themselves. Therefore, the "module" and "unit" may be used interchangeably.
본 발명의 일 실시예에 따른 전자 기기는 음성 인식, 음성 발화 등 음성 인터랙션이 가능한 기기로 다양한 기기들이 해당될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 기기는 공기조화기(도 1의 11 참조), 이동 로봇(도 1의 22, 도 2의 100 등 참조), 냉장고(도 1의 31 참조), 세탁기(도 1의 32 참조) 등일 수 있다.An electronic device according to an embodiment of the present invention is a device that enables voice interaction, such as voice recognition and voice utterance, and may correspond to various devices. For example, an electronic device according to an embodiment of the present invention may include an air conditioner (see 11 in FIG. 1), a mobile robot (see 22 in FIG. 1, 100 in FIG. 2, etc.), a refrigerator (see 31 in FIG. 1). , A washing machine (see 32 in FIG. 1), and the like.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇(100)은 바퀴 등을 이용하여 스스로 이동이 가능한 로봇을 의미하고, 가정 도우미 로봇 및 로봇 청소기 등이 될 수 있다. In addition, the mobile robot 100 according to an embodiment of the present invention means a robot that can move itself by using a wheel or the like, and may be a home helper robot or a robot cleaner.
이하에서는, 도면들을 참조하여, 이동 로봇 중 청소 기능을 가지는 로봇 청소기를 예로 들어 설명하나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.Hereinafter, a robot cleaner having a cleaning function among mobile robots will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited thereto.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 구성도이다. 1 is a block diagram of a home appliance network system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 홈 어플라이언스 네트워크 시스템은, 통신 모듈을 구비하여 다른 기기, 서버(70)와 통신하거나 네트워크에 접속할 수 있는 홈 어플라이언스(home appliance)들을 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, a home appliance network system may include a home appliance including a communication module, which may communicate with another device, the server 70, or connect to a network.
예를 들어, 홈 어플라이언스에는 통신 모듈을 구비한 공조 기기(10), 청소기(20), 냉장고(31), 세탁기(32) 등이 해당될 수 있다.For example, the home appliance may correspond to an air conditioner 10 having a communication module, a cleaner 20, a refrigerator 31, a washing machine 32, and the like.
한편, 상기 공조 기기(10)는 공기조화기(11), 공기 청정기(12, 13), 가습기(14), 후드(Hood, 15) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The air conditioner 10 may include at least one of an air conditioner 11, an air cleaner 12 and 13, a humidifier 14, and a hood 15.
또한, 상기 청소기(20)는, 진공 청소기(21), 로봇 청소기(22) 등일 수 있다.In addition, the cleaner 20 may be a vacuum cleaner 21, a robot cleaner 22, or the like.
한편, 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)가 구비하는 통신 모듈은 와이파이(wi-fi) 통신 모듈일 수 있으며, 본 발명은 통신 방식에 한정되지 않는다.Meanwhile, the communication module included in the home appliances 10, 20, 31, and 32 may be a Wi-Fi communication module, and the present invention is not limited to the communication method.
또는, 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)는 다른 종류의 통신 모듈을 구비하거나 복수의 통신 모듈을 구비할 수 있다. 예를 들어, 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)는 NFC 모듈, 지그비(zigbee) 통신 모듈, 블루투스(Bluetooth™) 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.Alternatively, the home appliances 10, 20, 31, and 32 may include other types of communication modules or may include a plurality of communication modules. For example, the home appliances 10, 20, 31, and 32 may include an NFC module, a Zigbee communication module, a Bluetooth ™ communication module, and the like.
홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)는 와이파이(wi-fi) 통신 모듈 등을 통해 소정 서버(70)와 연결 가능하고, 원격 모니터링, 원격 제어 등 스마트 기능을 지원할 수 있다.The home appliances 10, 20, 31, and 32 may be connected to a predetermined server 70 through a Wi-Fi communication module, and may support smart functions such as remote monitoring and remote control.
본 발명의 일 실시예에 따른 홈 어플라이언스 네트워크 시스템은, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(Tablet) PC 등 휴대 단말기(50)를 포함할 수 있다.The home appliance network system according to an embodiment of the present invention may include a mobile terminal 50 such as a smart phone and a tablet PC.
사용자는 휴대 단말기(50)를 통하여 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 내의 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)에 관한 정보를 확인하거나 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)를 제어할 수 있다.The user may check information on the home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system or control the home appliances 10, 20, 31, and 32 through the portable terminal 50.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 홈 어플라이언스 네트워크 시스템은, 복수의 사물인터넷(IoT) 기기(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다. 따라서, 홈 어플라이언스 네트워크 시스템은, 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32), 휴대 단말기(50), 사물인터넷(IoT) 기기들을 포함할 수 있다. Meanwhile, the home appliance network system according to an embodiment of the present invention may include a plurality of Internet of Things (IoT) devices (not shown). Thus, the home appliance network system may include home appliances 10, 20, 31, and 32, portable terminal 50, and Internet of Things (IoT) devices.
본 발명의 일 실시예에 따른 홈 어플라이언스 네트워크 시스템은, 네트워크를 구성하는 통신 방식에 한정되지 않는다. The home appliance network system according to an embodiment of the present invention is not limited to a communication scheme constituting a network.
예를 들어, 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32), 휴대 단말기(50), 사물인터넷(IoT) 기기들은, 유/무선 공유기(60)를 통하여, 통신 연결될 수 있다.For example, the home appliances 10, 20, 31, and 32, the portable terminal 50, and the Internet of Things (IoT) devices may be communicatively connected through the wire / wireless router 60.
또한, 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 내의 기기들은 각각 개별적으로 통신 연결되는 메쉬 토폴로지(mesh topology)를 구성할 수 있다.In addition, devices in the home appliance network system may form a mesh topology that is individually communicated with each other.
홈 어플라이언스 네트워크 시스템 내의 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)는 유/무선 공유기(60)를 경유하여 서버(70)나 휴대 단말기(50)와 통신할 수 있다. 또한, 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 내의 홈 어플라이언스(10, 20, 31, 32)는 이더넷(Ethernet)에 의해서 서버(70)나 휴대 단말기(50)와 통신할 수 있다. The home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system may communicate with the server 70 or the mobile terminal 50 via the wire / wireless router 60. In addition, the home appliances 10, 20, 31, and 32 in the home appliance network system may communicate with the server 70 or the portable terminal 50 by Ethernet.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇을 도시하는 사시도이고, 도 3은 도 2의 이동 로봇의 평면도이며, 도 4는 도 2의 이동 로봇의 측면도이다.2 is a perspective view illustrating a mobile robot according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a plan view of the mobile robot of FIG. 2, and FIG. 4 is a side view of the mobile robot of FIG. 2.
도 2 내지 도 4를 참고하여, 이동 로봇(100)은 일정 영역을 스스로 주행할 수 있다. 이동 로봇(100)은 바닥을 청소하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다.2 to 4, the mobile robot 100 may drive a certain area by itself. The mobile robot 100 may perform a function of cleaning the floor. Cleaning of the floor here includes suctioning dust (including foreign matter) from the floor or mopping the floor.
이동 로봇(100)은 본체(110)를 포함한다. 본체(110)는 외관을 형성하는 케비닛을 포함한다. 이동 로봇(100)은, 본체(110)에 구비된 흡입 유닛(130) 및 먼지통(140)을 포함할 수 있다. 이동 로봇(100)은 이동 로봇 주변의 환경과 관련된 정보를 감지하는 영상획득부(120)를 포함한다. 이동 로봇(100)은 상기 본체를 이동시키는 주행부(160)를 포함한다. 이동 로봇(100)은 이동 로봇(100)의 제어를 위한 제어부(181)를 포함한다. 제어부(181)는 본체(110)에 구비된다.The mobile robot 100 includes a main body 110. The main body 110 includes a cabinet forming an appearance. The mobile robot 100 may include a suction unit 130 and a dust container 140 provided in the main body 110. The mobile robot 100 includes an image acquisition unit 120 that detects information related to an environment around the mobile robot. The mobile robot 100 includes a driving unit 160 for moving the main body. The mobile robot 100 includes a control unit 181 for controlling the mobile robot 100. The controller 181 is provided in the main body 110.
주행부(160)는 이동 로봇(100)의 주행을 위한 휠 유닛(111)을 포함한다. 휠 유닛(111)은 본체(110)에 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 이동 로봇(100)은 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다. 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 이동 로봇(100)은 바닥을 자율 주행할 수 있다. 휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다. The driving unit 160 includes a wheel unit 111 for traveling of the mobile robot 100. The wheel unit 111 is provided in the main body 110. The mobile robot 100 may be moved back, front, left, and right by the wheel unit 111 or rotated. As the controller controls the driving of the wheel unit 111, the mobile robot 100 may autonomously travel the floor. The wheel unit 111 includes a main wheel 111a and a sub wheel 111b.
메인 휠(111a)은 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 wheels 111a are provided at both sides of the main body 110, and are configured to be rotatable in one direction or the other direction according to the control signal of the controller. Each main wheel 111a may be configured to be driven independently of each other. For example, each main wheel 111a may be driven by different motors.
서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)에 의한 이동 로봇(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(130)에도 구비될 수 있다.The sub wheel 111b supports the main body 110 together with the main wheel 111a, and is configured to assist driving of the mobile robot 100 by the main wheel 111a. The sub wheel 111b may also be provided in the suction unit 130 described later.
흡입 유닛(130)은 본체(110)의 전방(F)으로부터 돌출된 형태로 배치될 수 있다. 흡입 유닛(130)은 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 구비된다.The suction unit 130 may be disposed to protrude from the front side F of the main body 110. The suction unit 130 is provided to suck air containing dust.
흡입 유닛(130)이 본체(110)의 전방에서 좌우 양측방으로 돌출된 형태를 가질 수 있다. 흡입 유닛(130)의 전단부는 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치될 수 있다. 흡입 유닛(130)의 좌우 양단부는 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치될 수 있다.The suction unit 130 may have a form protruding from the front of the main body 110 to both left and right sides. The front end of the suction unit 130 may be disposed in a position spaced forward from one side of the main body 110. The left and right both ends of the suction unit 130 may be disposed at positions spaced apart from the main body 110 to the left and right sides.
본체(110)는 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(130)의 후단부 양측이 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 본체(110)와 흡입 유닛(130) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다. 상기 빈 공간은 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(130)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 이동 로봇(100)의 내측으로 함몰된 형태를 가진다.The main body 110 is formed in a circular shape, and as both rear ends of the suction unit 130 protrude from the main body 110 to the left and right sides, respectively, an empty space, that is, between the main body 110 and the suction unit 130. Gaps may be formed. The empty space is a space between the left and right both ends of the main body 110 and the left and right both ends of the suction unit 130, and has a shape recessed inside the mobile robot 100.
흡입 유닛(130)은 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(130)이 본체(110)로부터 분리되면, 분리된 흡입 유닛(130)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다.The suction unit 130 may be detachably coupled to the main body 110. When the suction unit 130 is separated from the main body 110, the mop module (not shown) may be detachably coupled to the main body 110 in place of the separated suction unit 130.
영상획득부(120)는 본체(110)에 배치될 수 있다. 영상획득부(120)는 본체(110)의 전방(F)에 배치될 수 있다. 영상획득부(120)는 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(130)과 오버랩(overlap)되도록 배치될 수 있다. 영상획득부(120)는 흡입 유닛(130)의 상부에 배치될 수 있다.The image acquisition unit 120 may be disposed in the main body 110. The image acquisition unit 120 may be disposed in front of the main body 110. The image acquisition unit 120 may be disposed to overlap the suction unit 130 in the vertical direction of the main body 110. The image acquisition unit 120 may be disposed above the suction unit 130.
영상획득부(120)는 이동 로봇(100) 주변의 장애물을 감지할 수 있다. 영상획득부(120)는 이동 로봇(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(130)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지할 수 있다. 영상획득부(120)는 이러한 감지 기능 외의 후술할 다른 센싱 기능을 추가로 수행할 수 있다.The image acquisition unit 120 may detect an obstacle around the mobile robot 100. The image acquisition unit 120 may detect an obstacle or a feature in front of the suction unit 130 located in the front of the mobile robot 100 so as not to collide with the obstacle. The image acquisition unit 120 may further perform other sensing functions to be described later in addition to the sensing function.
본체(110)에는 먼지통 수용부(미도시)가 구비될 수 있다. 먼지통 수용부에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 먼지통 수용부는 본체(110)의 후방(R)에 형성될 수 있다. 먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 본체(110)의 후방(R)을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다.The main body 110 may be provided with a dust container accommodating part (not shown). The dust container 140 is detachably coupled to the dust container 140 which separates and collects dust in the sucked air. The dust container accommodation part may be formed at the rear side R of the main body 110. Part of the dust container 140 is accommodated in the dust container receiving portion, the other part of the dust container 140 may be formed to protrude toward the rear (R) of the main body 110.
먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구(미도시)와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구(미도시)가 형성된다. 먼지통 수용부에 먼지통(140)이 장착시 먼지통(140)의 상기 입구와 상기 출구는 먼지통 수용부의 내측벽에 형성된 제1 개구(미도시) 및 제2 개구(미도시)와 각각 연통되도록 구성된다.The dust container 140 has an inlet (not shown) through which air containing dust is introduced and an outlet (not shown) through which air from which dust is separated is formed. The inlet and the outlet of the dust container 140 are configured to communicate with the first opening (not shown) and the second opening (not shown) formed in the inner wall of the dust container accommodation part when the dust container 140 is mounted on the dust container accommodation part. .
흡입 유닛(130)의 흡입구부터 상기 제1 개구까지 공기를 안내하는 흡입 유로(미도시)가 구비된다. 상기 제2 개구부터 외부를 향해 열린 배기구(미도시)까지 공기를 안내하는 배기 유로(미도시)가 구비된다.A suction flow path (not shown) for guiding air from the suction port of the suction unit 130 to the first opening is provided. An exhaust passage (not shown) for guiding air to an exhaust port (not shown) opened toward the outside of the second opening is provided.
흡입 유닛(130)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 본체(110) 내부의 상기 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호 분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 본체(110) 내부의 상기 배기유로를 거쳐 최종적으로 상기 배기구를 통하여 외부로 배출된다.The air containing the dust introduced through the suction unit 130 is introduced into the dust container 140 through the intake passage inside the main body 110, and the air and the dust are passed through the filter or the cyclone of the dust container 140. Are separated from each other. Dust is collected in the dust container 140, the air is discharged from the dust container 140, and then through the exhaust flow path inside the main body 110 is finally discharged to the outside through the exhaust port.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 주요 구성들 간의 제어관계를 도시한 블록도이다.5 is a block diagram showing a control relationship between major components of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 2 내지 도 5를 참조하면, 이동 로봇(100)은, 본체(110)와, 본체(110) 주변의 영상을 획득하는 영상획득부(120)를 포함한다. 2 to 5, the mobile robot 100 includes a main body 110 and an image acquisition unit 120 that acquires an image around the main body 110.
이동 로봇(100)은 본체(110)를 이동시키는 주행부(160)를 포함한다. 주행부(160)는 본체(110)를 이동시키는 적어도 하나의 휠 유닛(111)을 포함한다. 주행부(160)는 휠 유닛(111)에 연결되어 휠 유닛(111)을 회전시키는 구동 모터(미도시)를 포함한다. The mobile robot 100 includes a driving unit 160 for moving the main body 110. The driving unit 160 includes at least one wheel unit 111 for moving the main body 110. The driving unit 160 includes a driving motor (not shown) connected to the wheel unit 111 to rotate the wheel unit 111.
영상획득부(120)는 주행 구역을 촬영하는 것으로, 카메라 모듈을 포함할 수 있다. 상기 카메라 모듈은 디지털 카메라를 포함할 수 있다. 디지털 카메라는 적어도 하나의 광학렌즈와, 광학렌즈를 통과한 광에 의해 상이 맺히는 다수개의 광다이오드(photodiode, 예를 들어, pixel)를 포함하여 구성된 이미지센서(예를 들어, CMOS image sensor)와, 광다이오드들로부터 출력된 신호를 바탕으로 영상을 구성하는 디지털 신호 처리기(DSP: Digital Signal Processor)를 포함할 수 있다. 디지털 신호 처리기는 정지영상은 물론이고, 정지영상으로 구성된 프레임들로 이루어진 동영상을 생성하는 것도 가능하다.The image acquisition unit 120 photographs a driving zone and may include a camera module. The camera module may include a digital camera. The digital camera includes at least one optical lens and an image sensor (eg, a CMOS image sensor) including a plurality of photodiodes (eg, pixels) formed by the light passing through the optical lens. The apparatus may include a digital signal processor (DSP) that forms an image based on signals output from the photodiodes. The digital signal processor may generate not only a still image but also a moving image composed of frames composed of the still image.
이러한 카메라는 촬영 효율을 위해 각 부위별로 여러 개가 설치될 수도 있다. 카메라에 의해 촬상된 영상은 해당 공간에 존재하는 먼지, 머리카락, 바닥 등과 같은 물질의 종류 인식, 청소 여부, 또는 청소 시점을 확인하는데 사용할 수 있다.Multiple cameras may be installed for each part for photographing efficiency. The image photographed by the camera may be used to recognize a kind of material such as dust, hair, floor, etc. present in the corresponding space, whether to clean or check the cleaning time.
카메라는 이동 로봇(100)의 주행 방향 전면에 존재하는 장애물 또는 청소 영역의 상황을 촬영할 수 있다.The camera may photograph a situation of an obstacle or a cleaning area existing on the front of the moving direction of the mobile robot 100.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 영상획득부(120)는 본체(110) 주변을 연속적으로 촬영하여 복수의 영상을 획득할 수 있고, 획득된 복수의 영상은 저장부(105)에 저장될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the image acquisition unit 120 may acquire a plurality of images by continuously photographing the periphery of the main body 110, and the obtained plurality of images may be stored in the storage unit 105. Can be.
이동 로봇(100)은 복수의 영상을 이용하여 공간 인식, 위치 인식, 장애물 인식의 정확성을 높이거나, 복수의 영상 중 하나 이상의 영상을 선택하여 효과적인 데이터를 사용함으로써 공간 인식, 위치 인식, 장애물 인식의 정확성을 높일 수 있다.The mobile robot 100 improves the accuracy of spatial recognition, location recognition, and obstacle recognition using a plurality of images, or selects one or more images from the plurality of images and uses effective data to provide spatial recognition, location recognition, and obstacle recognition. You can increase the accuracy.
또한, 이동 로봇(100)은 이동 로봇의 동작, 상태와 관련된 각종 데이터를 센싱하는 센서들을 포함하는 센서부(170)를 포함할 수 있다.In addition, the mobile robot 100 may include a sensor unit 170 including sensors for sensing various data related to the operation and state of the mobile robot.
예를 들어, 상기 센서부(170)는 전방의 장애물을 감지하는 장애물 감지 센서를 포함할 수 있다. 또한, 상기 센서부(170)는 주행 구역 내 바닥에 낭떠러지의 존재 여부를 감지하는 낭떠러지 감지센서와, 바닥의 영상을 획득하는 하부 카메라 센서를 더 포함할 수 있다. For example, the sensor unit 170 may include an obstacle detecting sensor detecting a front obstacle. In addition, the sensor unit 170 may further include a cliff detection sensor for detecting the presence of a cliff on the floor in the driving zone, and a lower camera sensor for obtaining an image of the floor.
상기 장애물 감지 센서는, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서, PSD(Position Sensitive Device) 센서 등을 포함할 수 있다.The obstacle detecting sensor may include an infrared sensor, an ultrasonic sensor, an RF sensor, a geomagnetic sensor, a position sensitive device (PSD) sensor, and the like.
한편, 상기 장애물 감지 센서에 포함되는 센서의 위치와 종류는 이동 로봇의 기종에 따라 달라질 수 있고, 상기 장애물 감지 센서는 더 다양한 센서를 포함할 수 있다.On the other hand, the position and type of the sensor included in the obstacle detection sensor may vary depending on the type of the mobile robot, the obstacle detection sensor may include more various sensors.
한편, 상기 센서부(170)는 본체(110)의 구동에 따른 이동 로봇(100)의 동작을 감지하고 동작 정보를 출력하는 동작 감지 센서를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 감지 센서로는, 자이로 센서(Gyro Sensor), 휠 센서(Wheel Sensor), 가속도 센서(Acceleration Sensor) 등을 사용할 수 있다.On the other hand, the sensor unit 170 may further include a motion detection sensor for detecting the operation of the mobile robot 100 according to the driving of the main body 110 and outputs the motion information. For example, a gyro sensor, a wheel sensor, an acceleration sensor, or the like may be used as the motion detection sensor.
자이로 센서는, 이동 로봇(100)이 운전 모드에 따라 움직일 때 회전 방향을 감지하고 회전각을 검출한다. 자이로 센서는, 이동 로봇(100)의 각속도를 검출하여 각속도에 비례하는 전압 값을 출력한다. 제어부(150)는 자이로 센서로부터 출력되는 전압 값을 이용하여 회전 방향 및 회전각을 산출한다.The gyro sensor detects the rotation direction and detects the rotation angle when the mobile robot 100 moves according to the driving mode. The gyro sensor detects the angular velocity of the mobile robot 100 and outputs a voltage value proportional to the angular velocity. The controller 150 calculates the rotation direction and the rotation angle by using the voltage value output from the gyro sensor.
휠 센서는, 휠 유닛(111)에 연결되어 바퀴의 회전수를 감지한다. 여기서, 휠 센서는 로터리 엔코더(Rotary Encoder)일 수 있다. The wheel sensor is connected to the wheel unit 111 to sense the number of revolutions of the wheel. Here, the wheel sensor may be a rotary encoder.
가속도 센서는, 이동 로봇(100)의 속도 변화, 예를 들어, 출발, 정지, 방향 전환, 물체와의 충돌 등에 따른 이동 로봇(100)의 변화를 감지한다. The acceleration sensor detects a change in the speed of the mobile robot 100, for example, a change in the mobile robot 100 due to start, stop, direction change, collision with an object, and the like.
또한, 가속도 센서는 제어부(150)에 내장되어 이동 로봇(100)의 속도 변화를 감지할 수 있다. In addition, the acceleration sensor may be built in the controller 150 to detect a speed change of the mobile robot 100.
제어부(150)는 동작 감지 센서로부터 출력된 동작 정보에 기초하여 이동 로봇(100)의 위치 변화를 산출할 수 있다. 이러한 위치는 영상 정보를 이용한 절대 위치에 대응하여 상대 위치가 된다. 이동 로봇은 이러한 상대 위치 인식을 통해 영상 정보와 장애물 정보를 이용한 위치 인식의 성능을 향상시킬 수 있다.The controller 150 may calculate a position change of the mobile robot 100 based on the motion information output from the motion detection sensor. This position becomes a relative position corresponding to the absolute position using the image information. The mobile robot can improve the performance of position recognition using image information and obstacle information through the relative position recognition.
한편, 이동 로봇(100)은 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급하는 전원 공급부(미도시)를 포함할 수 있다.On the other hand, the mobile robot 100 may include a power supply unit (not shown) for supplying power to the mobile robot by having a rechargeable battery.
상기 전원 공급부는 이동 로봇(100)의 각 구성 요소들에 구동 전원과, 동작 전원을 공급하며, 전원 잔량이 부족하면 충전대(미도시)에서 전원을 공급받아 충전될 수 있다. The power supply unit supplies driving power and operation power to each component of the mobile robot 100, and when the remaining power is insufficient, power may be supplied and charged from a charging stand (not shown).
이동 로봇(100)은 배터리의 충전 상태를 감지하고, 감지 결과를 제어부(150)에 전송하는 배터리 감지부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(150)에 전달된다. 배터리 잔량은 출력부(180)의 디스플레이(182)에 표시될 수 있다.The mobile robot 100 may further include a battery detector (not shown) that detects a charging state of the battery and transmits a detection result to the controller 150. The battery is connected to the battery detector so that the battery remaining amount and the charging state are transmitted to the controller 150. The battery remaining amount may be displayed on the display 182 of the output unit 180.
또한, 이동 로봇(100)은 온/오프(On/Off) 또는 각종 명령을 입력할 수 있는 입력부(125)를 포함한다. 입력부(125)는 버튼이나 다이얼, 터치 스크린 등을 포함할 수 있다. 입력부(125)는 사용자의 음성 지시를 입력 받기 위한 마이크를 포함할 수 있다. 입력부(125)를 통해 이동 로봇(100)의 작동 전반에 필요한 각종 제어명령을 입력받을 수 있다. In addition, the mobile robot 100 includes an input unit 125 for inputting on / off or various commands. The input unit 125 may include a button, a dial, a touch screen, and the like. The input unit 125 may include a microphone for receiving a user's voice command. Through the input unit 125, various control commands necessary for the overall operation of the mobile robot 100 may be input.
또한, 이동 로봇(100)은 출력부(180)를 포함하여, 예약 정보, 배터리 상태, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등을 이미지로 표시하거나 음향으로 출력할 수 있다. In addition, the mobile robot 100 may include an output unit 180 to display reservation information, a battery state, an operation mode, an operation state, an error state, etc. as an image or output a sound.
출력부(180)는 오디오 신호를 출력하는 음향 출력부(181)를 포함할 수 있다. 음향 출력부(181)는 제어부(150)의 제어에 따라 경고음, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등의 알림 메시지 등을 음향으로 출력할 수 있다. 음향 출력부(181)는, 제어부(150)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다.The output unit 180 may include a sound output unit 181 for outputting an audio signal. The sound output unit 181 may output a warning message, such as a warning sound, an operation mode, an operation state, an error state, etc., under the control of the controller 150. The sound output unit 181 may convert an electrical signal from the controller 150 into an audio signal and output the audio signal. To this end, a speaker or the like may be provided.
또한, 출력부(180)는 예약 정보, 배터리 상태, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등을 이미지로 표시하는 디스플레이(182)를 더 포함할 수 있다.In addition, the output unit 180 may further include a display 182 that displays reservation information, a battery state, an operation mode, an operation state, an error state, and the like as an image.
도 5를 참조하면, 이동 로봇(100)은 현재 위치를 인식하는 등 각종 정보를 처리하고 판단하는 제어부(150), 및 각종 데이터를 저장하는 저장부(105)를 포함한다. 또한, 이동 로봇(100)은 외부 단말기와 데이터를 송수신하는 통신부(190)를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5, the mobile robot 100 includes a controller 150 for processing and determining various information such as recognizing a current location, and a storage 105 for storing various data. In addition, the mobile robot 100 may further include a communication unit 190 for transmitting and receiving data with an external terminal.
외부 단말기는 이동 로봇(100)을 제어하기 위한 애플리케이션을 구비하고, 애플리케이션의 실행을 통해 이동 로봇(100)이 청소할 주행 구역에 대한 맵을 표시하고, 맵 상에 특정 영역을 청소하도록 영역을 지정할 수 있다. 외부 단말기는 맵 설정을 위한 애플리케이션(application)이 탑재된 리모콘, PDA, 랩탑(laptop), 스마트 폰, 태블릿 등을 예로 들 수 있다. The external terminal includes an application for controlling the mobile robot 100, and displays an map of the driving area to be cleaned by the mobile robot 100 through execution of the application, and designates an area to clean a specific area on the map. have. Examples of the external terminal may include a remote controller, a PDA, a laptop, a smartphone, a tablet, and the like, having an application for setting a map.
외부 단말기는 이동 로봇(100)과 통신하여, 맵과 함께 이동 로봇의 현재 위치를 표시할 수 있으며, 복수의 영역에 대한 정보가 표시될 수 있다. 또한, 외부 단말기는 이동 로봇의 주행에 따라 그 위치를 갱신하여 표시한다. The external terminal may communicate with the mobile robot 100 to display a current location of the mobile robot together with a map, and information about a plurality of areas may be displayed. In addition, the external terminal updates and displays its position as the mobile robot travels.
제어부(150)는 이동 로봇(100)를 구성하는 영상획득부(120), 입력부(125), 주행부(160), 흡입 유닛(130) 등을 제어하여, 이동 로봇(100)의 동작 전반을 제어한다. The controller 150 controls the image acquisition unit 120, the input unit 125, the driving unit 160, the suction unit 130, etc. constituting the mobile robot 100 to control the overall operation of the mobile robot 100. To control.
제어부(150)는 입력부(125)의 마이크를 통해 수신되는 사용자의 음성 입력 신호를 처리하고 음성 인식 과정을 수행할 수 있다. 실시예에 따라서, 이동 로봇(100)은 제어부(150) 내부 또는 외부에 음성 인식을 수행하는 음성 인식 모듈을 구비할 수 있다.The controller 150 may process a voice input signal of the user received through the microphone of the input unit 125 and perform a voice recognition process. In some embodiments, the mobile robot 100 may include a voice recognition module that performs voice recognition inside or outside the controller 150.
실시예에 따라서, 간단한 음성 인식은 이동 로봇(100)이 자체적으로 수행하고, 자연어 처리 등 고차원의 음성 인식은 서버(70)에서 수행될 수 있다.According to an exemplary embodiment, simple voice recognition may be performed by the mobile robot 100 itself, and high-level voice recognition such as natural language processing may be performed by the server 70.
저장부(105)는 이동 로봇(100)의 제어에 필요한 각종 정보들을 기록하는 것으로, 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 기록 매체는 마이크로 프로세서(micro processor)에 의해 읽힐 수 있는 데이터를 저장한 것으로, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등을 포함할 수 있다.The storage unit 105 records various types of information necessary for the control of the mobile robot 100 and may include a volatile or nonvolatile recording medium. The recording medium stores data that can be read by a microprocessor, and includes a hard disk drive (HDD), a solid state disk (SSD), a silicon disk drive (SDD), a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic Tapes, floppy disks, optical data storage devices, and the like.
또한, 저장부(105)에는 주행 구역에 대한 맵(Map)이 저장될 수 있다. 맵은 이동 로봇(100)과 유선 또는 무선 통신을 통해 정보를 교환할 수 있는 외부 단말기, 서버 등에 의해 입력된 것일 수도 있고, 이동 로봇(100)이 스스로 학습을 하여 생성한 것일 수도 있다. In addition, the storage unit 105 may store a map for the driving zone. The map may be input by an external terminal, a server, or the like, which may exchange information with the mobile robot 100 through wired or wireless communication, or may be generated by the mobile robot 100 by learning itself.
맵에는 주행 구역 내의 방들의 위치가 표시될 수 있다. 또한, 이동 로봇(100)의 현재 위치가 맵 상에 표시될 수 있으며, 맵 상에서의 이동 로봇(100)의 현재의 위치는 주행 과정에서 갱신될 수 있다. 외부 단말기는 저장부(105)에 저장된 맵과 동일한 맵을 저장한다. The map may indicate the location of the rooms in the driving zone. In addition, the current position of the mobile robot 100 may be displayed on the map, and the current position of the mobile robot 100 on the map may be updated during the driving process. The external terminal stores the same map as the map stored in the storage unit 105.
상기 저장부(105)는 청소 이력 정보를 저장할 수 있다. 이러한 청소 이력 정보는 청소를 수행할 때마다 생성될 수 있다.The storage unit 105 may store cleaning history information. Such cleaning history information may be generated every time cleaning is performed.
상기 저장부(105)에 저장되는 주행 구역에 대한 맵은, 청소 중 주행에 사용되는 내비게이션 맵(Navigation map), 위치 인식에 사용되는 SLAM(Simultaneous localization and mapping) 맵, 장애물 등에 부딪히면 해당 정보를 저장하여 학습 청소시 사용하는 학습 맵, 전역 위치 인식에 사용되는 전역 위치 맵, 인식된 장애물에 관한 정보가 기록되는 장애물 인식 맵 등일 수 있다. The map of the driving zone stored in the storage unit 105 stores a navigation map used for driving during cleaning, a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) map used for location recognition, an obstacle, and the like. It may be a learning map used for learning cleaning, a global location map used for global location recognition, an obstacle recognition map in which information about the recognized obstacle is recorded.
한편, 상술한 바와 같이 용도별로 상기 저장부(105)에 맵들을 구분하여 저장, 관리할 수 있지만, 맵이 용도별로 명확히 구분되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 적어도 2 이상의 용도로 사용할 수 있도록 하나의 맵에 복수의 정보를 저장할 수도 있다.Meanwhile, as described above, maps may be stored and managed in the storage unit 105 for each use, but the map may not be clearly classified for each use. For example, a plurality of pieces of information may be stored in one map to be used for at least two purposes.
제어부(150)는 주행제어모듈(151), 지도생성모듈(152), 위치인식모듈(153) 및 장애물인식모듈(154)을 포함할 수 있다. The controller 150 may include a driving control module 151, a map generation module 152, a position recognition module 153, and an obstacle recognition module 154.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 주행제어모듈(151)은 이동 로봇(100)의 주행을 제어하는 것으로, 주행 설정에 따라 주행부(160)의 구동을 제어한다. 또한, 주행제어모듈(151)은 주행부(160)의 동작을 바탕으로 이동 로봇(100)의 주행경로를 파악할 수 있다. 예를 들어, 주행제어모듈(151)은 휠 유닛(111)의 회전속도를 바탕으로 이동 로봇(100)의 현재 또는 과거의 이동속도, 주행한 거리 등을 파악할 수 있으며, 이렇게 파악된 이동 로봇(100)의 주행 정보를 바탕으로, 맵 상에서 이동 로봇(100)의 위치가 갱신될 수 있다. 1 to 5, the driving control module 151 controls the driving of the mobile robot 100, and controls the driving of the driving unit 160 according to the driving setting. In addition, the driving control module 151 may determine the driving path of the mobile robot 100 based on the operation of the driving unit 160. For example, the driving control module 151 may determine the current or past moving speed of the mobile robot 100, the distance traveled, and the like based on the rotational speed of the wheel unit 111, and the mobile robot thus identified ( Based on the driving information of the 100, the position of the mobile robot 100 on the map may be updated.
지도생성모듈(152)은 주행 구역의 맵을 생성할 수 있다. 지도생성모듈(152)은 영상획득부(120)를 통해 획득한 영상을 처리하여 맵을 작성할 수 있다. 즉, 청소 영역과 대응되는 청소 맵을 작성할 수 있다.The map generation module 152 may generate a map of the driving zone. The map generation module 152 may generate a map by processing an image acquired through the image acquisition unit 120. That is, a cleaning map corresponding to the cleaning area can be created.
또한, 지도생성모듈(152)은 각 위치에서 영상획득부(120)를 통해 획득한 영상을 처리하여 맵과 연계시켜 전역위치를 인식할 수 있다.In addition, the map generation module 152 may recognize the global position by processing the image acquired through the image acquisition unit 120 at each position in association with the map.
위치인식모듈(153)은 현재 위치를 추정하여 인식한다. 위치인식모듈(153)은 영상획득부(120)의 영상 정보를 이용하여 지도생성모듈(152)과 연계하여 위치를 파악함으로써, 이동 로봇(100)의 위치가 갑자기 변경되는 경우에도 현재 위치를 추정하여 인식할 수 있다.The position recognition module 153 estimates and recognizes a current position. The position recognition module 153 uses the image information of the image acquisition unit 120 to determine the position in connection with the map generation module 152 to estimate the current position even when the position of the mobile robot 100 suddenly changes. Can be recognized.
또한, 위치인식모듈(153)은 현재 위치하는 영역의 속성을 인식할 수 있다, 즉, 위치인식모듈(153)는 공간을 인식할 수 있다.In addition, the location recognition module 153 may recognize the property of the current location, that is, the location recognition module 153 may recognize the space.
이동 로봇(100)은 위치인식모듈(153)을 통해 연속적인 주행 중에 위치 인식이 가능하고 또한, 위치인식모듈(153) 없이 지도생성모듈(152) 및 장애물인식모듈(154)을 통해, 맵을 학습하고 현재 위치 등을 추정할 수 있다. The mobile robot 100 may recognize a position during continuous driving through the position recognition module 153, and also, through the map generation module 152 and the obstacle recognition module 154, without the position recognition module 153. Learn, estimate your current location, and more.
이동 로봇(100)이 주행하는 중에, 영상획득부(120)는 이동 로봇(100) 주변의 영상들을 획득한다. 이하, 영상획득부(120)에 의해 획득된 영상을 '획득영상'이라고 정의한다. While the mobile robot 100 is traveling, the image acquisition unit 120 acquires images around the mobile robot 100. Hereinafter, an image acquired by the image acquisition unit 120 is defined as an 'acquisition image'.
획득영상에는 천장에 위치하는 조명들, 경계(edge), 코너(corner), 얼룩(blob), 굴곡(ridge) 등의 여러가지 특징(feature)들이 포함된다. The acquired image includes various features such as lightings on the ceiling, edges, corners, blobs, and ridges.
지도생성모듈(152)은 획득영상들 각각으로부터 특징을 검출하고, 각 특징점을 근거로 디스크립터를 산출한다. The map generation module 152 detects a feature from each of the acquired images, and calculates a descriptor based on each feature point.
지도생성모듈(152)은 각 위치의 획득영상을 통해 얻은 디스크립터 정보를 바탕으로, 획득영상마다 적어도 하나의 디스크립터를 소정 하위 분류규칙에 따라 복수의 군으로 분류하고, 소정 하위 대표규칙에 따라 같은 군에 포함된 디스크립터들을 각각 하위 대표 디스크립터로 변환할 수 있다.The map generation module 152 classifies at least one descriptor into a plurality of groups according to a predetermined sub-classification rule for each acquired image based on descriptor information obtained through the acquired image of each position, and according to the predetermined sub-representation rule, the same group. Descriptors included in each can be converted into lower representative descriptors.
다른 예로, 실(room)과 같이 소정 구역내의 획득영상들로부터 모인 모든 디스크립터를 소정 하위 분류규칙에 따라 복수의 군으로 분류하여 상기 소정 하위 대표규칙에 따라 같은 군에 포함된 디스크립터들을 각각 하위 대표 디스크립터로 변환할 수도 있다. As another example, all descriptors collected from acquired images in a predetermined area, such as a room, are classified into a plurality of groups according to a predetermined sub-classification rule, and descriptors included in the same group according to the predetermined sub-representation rule are respectively represented by lower representative descriptors. You can also convert to.
지도생성모듈(152)은 이 같은 과정을 거쳐, 각 위치의 특징분포를 구할 수 있다. 각 위치 특징분포는 히스토그램 또는 n차원 벡터로 표현될 수 있다. 또 다른 예로, 지도생성모듈(152)은 소정 하위 분류규칙 및 소정 하위 대표규칙을 거치지 않고, 각 특징점으로부터 산출된 디스크립터를 바탕으로 미지의 현재위치를 추정할 수 있다. The map generation module 152 can obtain the feature distribution of each location through this process. Each positional feature distribution can be represented by a histogram or an n-dimensional vector. As another example, the map generation module 152 may estimate an unknown current position based on a descriptor calculated from each feature point without passing through a predetermined sub classification rule and a predetermined sub representative rule.
또한, 위치 도약 등의 이유로 이동 로봇(100)의 현재 위치가 미지의 상태가 된 경우에, 기 저장된 디스크립터 또는 하위 대표 디스크립터 등의 데이터를 근거로 현재 위치를 추정할 수 있다. In addition, when the current position of the mobile robot 100 is unknown due to a position leap or the like, the current position may be estimated based on data such as a previously stored descriptor or a lower representative descriptor.
이동 로봇(100)은, 미지의 현재 위치에서 영상획득부(120)를 통해 획득영상을 획득한다. 영상을 통해 천장에 위치하는 조명들, 경계(edge), 코너(corner), 얼룩(blob), 굴곡(ridge) 등의 여러가지 특징(feature)들이 확인된다.The mobile robot 100 obtains an acquired image through the image acquisition unit 120 at an unknown current position. Through the image, various features such as lightings on the ceiling, edges, corners, blobs, and ridges are identified.
위치인식모듈(153)은 획득영상으로부터 특징들을 검출하고, 디스크립터를 산출한다. The position recognition module 153 detects features from the acquired image and calculates a descriptor.
위치인식모듈(153)은 미지의 현재 위치의 획득영상을 통해 얻은 적어도 하나의 디스크립터 정보를 근거로, 소정 하위 변환규칙에 따라 비교대상이 되는 위치 정보(예를 들면, 각 위치의 특징분포)와 비교 가능한 정보(하위 인식 특징분포)로 변환한다.The position recognition module 153 is based on at least one descriptor information obtained through an acquired image of an unknown current position, and position information (for example, feature distribution of each position) to be compared according to a predetermined lower conversion rule. Convert to comparable information (sub-recognition feature distribution).
소정 하위 비교규칙에 따라, 각각의 위치 특징분포를 각각의 인식 특징분포와 비교하여 각각의 유사도를 산출할 수 있다. 각각의 위치에 해당하는 상기 위치 별로 유사도(확률)를 산출하고, 그 중 가장 큰 확률이 산출되는 위치를 현재위치로 결정할 수 있다.According to a predetermined sub-comparison rule, each position feature distribution may be compared with each recognition feature distribution to calculate each similarity. Similarity (probability) may be calculated for each location corresponding to each location, and the location where the greatest probability is calculated may be determined as the current location.
이와 같이, 제어부(150)는 주행 구역을 구분하고 복수의 영역으로 구성된 맵을 생성하거나, 기저장된 맵을 바탕으로 본체(110)의 현재 위치를 인식할 수 있다. As such, the controller 150 may distinguish a driving zone and generate a map composed of a plurality of regions, or recognize a current position of the main body 110 based on a pre-stored map.
제어부(150)는 맵이 생성되면, 생성된 맵을 통신부(190)를 통해 외부 단말기, 서버 등으로 전송할 수 있다. 또한, 제어부(150)는 앞서 설명한 바와 같이, 외부 단말기, 서버 등으로부터 맵이 수신되면, 저장부(105)에 저장할 수 있다. When the map is generated, the controller 150 may transmit the generated map to an external terminal, a server, etc. through the communication unit 190. As described above, the controller 150 may store the map in the storage 105 when a map is received from an external terminal, a server, or the like.
이때, 맵은 청소 영역을 복수의 영역으로 구분되고, 복수의 영역을 연결하는 연결통로가 포함하며, 영역 내의 장애물에 대한 정보를 포함할 수 있다. In this case, the map may be divided into a plurality of cleaning areas, and include a connection path connecting the plurality of areas, and may include information about obstacles in the area.
제어부(150)는 청소명령이 입력되면, 맵 상의 위치와 이동 로봇의 현재위치가 일치하는지 여부를 판단한다. 청소명령은 리모컨, 입력부 또는 외부 단말기로부터 입력될 수 있다. When the cleaning command is input, the controller 150 determines whether the position on the map matches the current position of the mobile robot. The cleaning command may be input from a remote controller, an input unit, or an external terminal.
제어부(150)는 현재 위치가 맵 상의 위치와 일치하지 않는 경우, 또는 현재 위치를 확인할 수 없는 경우, 현재 위치를 인식하여 이동 로봇(100)의 현재 위치를 복구한 한 후, 현재 위치를 바탕으로 지정영역으로 이동하도록 주행부(160)를 제어할 수 있다. If the current position does not match the position on the map or the current position cannot be confirmed, the controller 150 recognizes the current position and recovers the current position of the mobile robot 100 based on the current position. The driving unit 160 may be controlled to move to the designated area.
현재 위치가 맵 상의 위치와 일치하지 않는 경우 또는 현재 위치를 확인 할 수 없는 경우, 위치인식모듈(153)은 영상획득부(120)로부터 입력되는 획득영상을 분석하여 맵을 바탕으로 현재 위치를 추정할 수 있다. 또한, 장애물인식모듈(154) 또는 지도생성모듈(152) 또한, 같은 방식으로 현재 위치를 인식할 수 있다. If the current position does not match the position on the map or if the current position cannot be confirmed, the position recognition module 153 analyzes the acquired image input from the image acquisition unit 120 to estimate the current position based on the map. can do. In addition, the obstacle recognition module 154 or the map generation module 152 may also recognize the current position in the same manner.
위치를 인식하여 이동 로봇(100)의 현재 위치를 복구한 후, 주행제어모듈(151)은 현재 위치로부터 지정영역으로 주행경로를 산출하고 주행부(160)를 제어하여 지정영역으로 이동한다. After recognizing the position and restoring the current position of the mobile robot 100, the driving control module 151 calculates a driving route from the current position to the designated region and controls the driving unit 160 to move to the designated region.
서버로부터 청소 패턴 정보를 수신하는 경우, 주행제어모듈(151)은 수신한 청소 패턴 정보에 따라, 전체 주행 구역을 복수의 영역으로 나누고, 하나 이상의 영역을 지정영역으로 설정할 수 있다.When the cleaning pattern information is received from the server, the driving control module 151 may divide the entire driving zone into a plurality of areas according to the received cleaning pattern information, and set at least one area as a designated area.
또한, 주행제어모듈(151)은 수신한 청소 패턴 정보에 따라 주행경로를 산출하고, 주행경로를 따라 주행하며, 청소를 수행할 수 있다. In addition, the driving control module 151 may calculate the driving route according to the received cleaning pattern information, travel along the driving route, and perform cleaning.
제어부(150)는 설정된 지정영역에 대한 청소가 완료되면, 청소기록을 저장부(105)에 저장할 수 있다. The controller 150 may store the cleaning record in the storage unit 105 when cleaning of the set designated area is completed.
또한, 제어부(150)는 통신부(190)를 통해 이동 로봇(100)의 동작상태 또는 청소상태를 소정 주기로 외부 단말기, 서버로 전송할 수 있다. In addition, the controller 150 may transmit the operation state or cleaning state of the mobile robot 100 to the external terminal and the server at a predetermined cycle through the communication unit 190.
그에 따라 외부 단말기는 수신되는 데이터를 바탕으로, 실행중인 애플리케이션의 화면상에 맵과 함께 이동 로봇의 위치를 표시하고, 또한 청소 상태에 대한 정보를 출력한다.Accordingly, the external terminal displays the location of the mobile robot along with the map on the screen of the running application based on the received data, and outputs information on the cleaning state.
본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇(100)은 일방향으로 장애물이나 벽면이 감지될 때까지 이동하다가, 장애물인식모듈(154)이 장애물을 인식하면, 인식된 장애물의 속성에 따라 직진, 회전 등 주행 패턴을 결정할 수 있다.The mobile robot 100 according to the embodiment of the present invention moves in one direction until an obstacle or a wall surface is detected, and when the obstacle recognition module 154 recognizes the obstacle, the robot moves straight, rotates, or the like according to the recognized obstacle's properties. The pattern can be determined.
한편, 제어부(150)는 인식된 장애물의 속성에 기초하여 다른 패턴으로 회피주행을 수행하도록 제어할 수 있다. 제어부(150)는 비위험 장애물(일반 장애물), 위험 장애물, 이동 가능한 장애물 등 장애물의 속성에 따라 다른 패턴으로 회피 주행하도록 제어할 수 있다. On the other hand, the controller 150 may control to perform the avoidance driving in a different pattern based on the recognized property of the obstacle. The controller 150 may control to avoid driving in different patterns according to the properties of obstacles such as non-hazardous obstacles (general obstacles), dangerous obstacles, and movable obstacles.
예를 들어, 제어부(150)는 위험 장애물은 더 긴 거리의 안전 거리를 확보한 상태에서 우회하여 회피하도록 제어할 수 있다.For example, the controller 150 may control the dangerous obstacle to be bypassed in a state where a safe distance of a longer distance is secured.
또한, 제어부(150)는 이동 가능한 장애물의 경우에 소정 대기 시간 후에도 장애물이 이동하지 않으면, 일반 장애물에 대응하는 회피 주행 또는 위험 장애물에 대응하는 회피 주행을 수행하도록 제어할 수 있다. 또는, 제어부(150)는 이동 가능한 장애물에 대응하는 회피 주행 패턴이 별도로 설정된 경우에는 이에 따라 주행하도록 제어할 수 있다.In addition, in the case of the movable obstacle, if the obstacle does not move after a predetermined waiting time, the controller 150 may control to perform the avoiding driving corresponding to the general obstacle or the avoiding driving corresponding to the dangerous obstacle. Alternatively, when the avoidance driving pattern corresponding to the movable obstacle is set separately, the controller 150 may control to travel accordingly.
본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇(100)은, 머신 러닝(machine learning) 기반의 장애물 인식 및 회피를 수행할 수 있다. The mobile robot 100 according to the embodiment of the present invention may perform obstacle recognition and avoidance based on machine learning.
상기 제어부(150)는, 입력 영상에서 머신 러닝(machine learning)으로 기학습된 장애물을 인식하는 장애물인식모듈(154)과 상기 인식된 장애물의 속성에 기초하여, 상기 주행부(160)의 구동을 제어하는 주행제어모듈(151)을 포함할 수 있다.The controller 150 may drive the driving unit 160 based on an obstacle recognition module 154 that recognizes an obstacle previously learned by machine learning in an input image and an attribute of the recognized obstacle. It may include a driving control module 151 for controlling.
한편, 도 5에서는 복수의 모듈(151, 152, 153, 154)이 제어부(160) 내에 별도로 구비되는 예를 도시하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.Meanwhile, although FIG. 5 illustrates an example in which the plurality of modules 151, 152, 153, and 154 are separately provided in the controller 160, the present invention is not limited thereto.
예를 들어, 위치인식모듈(153)과 장애물인식모듈(154)은 하나의 인식기로써 통합되어 하나의 인식모듈(155)로 구성될 수 있다. 이 경우에, 머신 러닝 등의 학습 기법을 이용하여 인식기를 학습시키고, 학습된 인식기는 이후에 입력되는 데이터를 분류하여 영역, 사물 등의 속성을 인식할 수 있다.For example, the position recognition module 153 and the obstacle recognition module 154 may be integrated into one recognizer and constitute one recognition module 155. In this case, the recognizer may be trained using a learning technique such as machine learning, and the learned recognizer may recognize attributes of an area, an object, and the like by classifying data input thereafter.
실시예에 따라서, 지도생성모듈(152), 위치인식모듈(153), 및, 장애물인식모듈(154)이 하나의 통합모듈로 구성될 수도 있다.According to an embodiment, the map generation module 152, the position recognition module 153, and the obstacle recognition module 154 may be configured as one integrated module.
이하에서는, 위치인식모듈(153)과 장애물인식모듈(154)은 하나의 인식기로써 통합되어 하나의 인식모듈(155)로 구성되는 실시예를 중심으로 설명하지만, 위치인식모듈(153)과 장애물인식모듈(154)이 각각 구비되는 경우에도 동일한 방식으로 동작할 수 있다.In the following description, the position recognition module 153 and the obstacle recognition module 154 are integrated as one recognizer and described with reference to an embodiment configured as one recognition module 155, but the position recognition module 153 and the obstacle recognition are described. The module 154 may operate in the same manner even when each is provided.
본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇(100)은, 머신 러닝으로 사물, 공간의 속성이 학습된 인식모듈(155)을 포함할 수 있다.The mobile robot 100 according to an exemplary embodiment of the present invention may include a recognition module 155 in which attributes of objects and spaces are learned by machine learning.
머신 러닝은 컴퓨터에게 사람이 직접 로직(Logic)을 지시하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 학습을 하고 이를 통해 컴퓨터가 알아서 문제를 해결하게 하는 것을 의미한다.Machine learning means that a computer can learn from data and let the computer take care of a problem without having to instruct the computer directly to the logic.
딥러닝(Deep Learning)은. 인공지능(artificial intelligence)을 구성하기 위한 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANN)에 기반으로 해 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법으로 사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술이다.Deep Learning Based on Artificial Neural Networks (ANN) for constructing artificial intelligence, this is an artificial intelligence technology that allows a computer to learn like a human being without having to teach it. .
상기 인공신경망(ANN)은 소프트웨어 형태로 구현되거나 칩(chip) 등 하드웨어 형태로 구현될 수 있다.The artificial neural network (ANN) may be implemented in software or in the form of hardware such as a chip.
인식모듈(155)은 공간의 속성, 장애물 등 사물의 속성이 학습된 소프트웨어 또는 하드웨어 형태의 인공신경망(ANN)을 포함할 수 있다. The recognition module 155 may include an artificial neural network (ANN) in the form of software or hardware in which properties of an object, such as an object of a space or an obstacle, are learned.
예를 들어, 인식모듈(155)은 딥러닝(Deep Learning)으로 학습된 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), DBN(Deep Belief Network) 등 심층신경망(Deep Neural Network: DNN)을 포함할 수 있다.For example, the recognition module 155 may include a deep neural network (DNN) such as a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), a deep belief network (DBN), and the like that have been learned by deep learning. It may include.
인식모듈(155)은 상기 심층신경망(DNN)에 포함된 노드들 사이의 가중치(weight)들에 기초하여 입력되는 영상 데이터에 포함되는 공간, 사물의 속성을 판별할 수 있다.The recognition module 155 may determine an attribute of a space and an object included in the input image data based on weights among nodes included in the deep neural network DNN.
한편, 상기 주행제어모듈(151)은 상기 인식된 공간, 장애물의 속성에 기초하여 상기 주행부(160)의 구동을 제어할 수 있다.On the other hand, the driving control module 151 may control the driving of the driving unit 160 based on the recognized space and the properties of the obstacle.
한편, 인식모듈(155)은, 머신 러닝(machine learning)으로 기학습된 데이터에 기초하여 상기 선택된 특정 시점 영상에 포함되는 공간, 장애물의 속성을 인식할 수 있다.The recognition module 155 may recognize attributes of spaces and obstacles included in the selected specific viewpoint image based on data previously learned by machine learning.
한편, 저장부(105)에는 공간, 사물 속성 판별을 위한 입력 데이터, 상기 심층신경망(DNN)을 학습하기 위한 데이터가 저장될 수 있다. The storage unit 105 may store space, input data for determining object properties, and data for learning the deep neural network DNN.
저장부(105)에는 영상획득부(120)가 획득한 원본 영상과 소정 영역이 추출된 추출 영상들이 저장될 수 있다. The storage unit 105 may store the original image obtained by the image acquisition unit 120 and the extracted images from which the predetermined region is extracted.
또한, 실시예에 따라서는, 저장부(105)에는 상기 심층신경망(DNN) 구조를 이루는 웨이트(weight), 바이어스(bias)들이 저장될 수 있다.In some embodiments, the storage 105 may store weights and biases forming the deep neural network (DNN).
또는, 실시예에 따라서는, 상기 심층신경망 구조를 이루는 웨이트(weight), 바이어스(bias)들은 인식모듈(155)의 임베디드 메모리(embedded memory)에 저장될 수 있다.Alternatively, weights and biases constituting the deep neural network structure may be stored in an embedded memory of the recognition module 155.
한편, 상기 인식모듈(155)은 상기 영상획득부(120)가 영상을 획득하거나 영상의 일부 영역을 추출할 때마다 소정 영상을 트레이닝(training) 데이터로 사용하여 학습 과정을 수행하거나, 소정 개수 이상의 영상이 획득된 후 학습 과정을 수행할 수 있다.On the other hand, the recognition module 155 performs a learning process by using a predetermined image as training data whenever the image acquisition unit 120 acquires an image or extracts a partial region of the image, or a predetermined number or more. After the image is acquired, the learning process may be performed.
또는, 이동 로봇(100)은 통신부(190)를 통하여 상기 소정 서버로부터 머신 러닝과 관련된 데이터를 수신할 수 있다.Alternatively, the mobile robot 100 may receive data related to machine learning from the predetermined server through the communication unit 190.
이 경우에, 이동 로봇(100)은, 상기 소정 서버로부터 수신된 머신 러닝과 관련된 데이터에 기초하여 인식모듈(155)을 업데이트(update)할 수 있다.In this case, the mobile robot 100 may update the recognition module 155 based on data related to machine learning received from the predetermined server.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 데이터(product data)를 이용한 학습(Learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다. FIG. 6 is a view referred to for describing learning using product data according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 이동 로봇(100) 등 소정 기기의 동작으로 획득되는 제품 데이터(product data)가 서버(70)로 전송될 수 있다.Referring to FIG. 6, product data obtained by the operation of a predetermined device such as a mobile robot 100 may be transmitted to the server 70.
예를 들어, 이동 로봇(100)은, 서버(70)로 공간(space), 사물(Object), 사용(Usage) 관련 데이터(Data)를 서버(70)로 전송할 수 있다.For example, the mobile robot 100 may transmit a space, an object, and usage related data to the server 70 to the server 70.
여기서, 공간(space), 사물(Object) 관련 데이터는 이동 로봇(100)이 인식한 공간(space)과 사물(Object)의 인식 관련 데이터이거나, 영상획득부(120)가 획득한 공간(space)과 사물(Object)에 대한 이미지 데이터일 수 있다. Here, the space and object related data may be a space recognized by the mobile robot 100 and data related to recognition of an object, or a space obtained by the image acquisition unit 120. And image data about an object.
또한, 사용(Usage) 관련 데이터(Data)는 소정 제품, 예를 들어, 이동 로봇(100)의 사용에 따라 획득되는 데이터로, 사용 이력 데이터, 센서부(170)에서 획득된 센싱 데이터 등이 해당될 수 있다.In addition, the usage-related data (Data) is data obtained according to the use of a predetermined product, for example, the mobile robot 100, the use history data, the sensing data obtained from the sensor unit 170, etc. Can be.
한편, 이동 로봇(100)의 제어부(150), 더욱 상세하게는 인식모듈(155)에는 CNN(Convolutional Neural Network) 등 심층신경망 구조(DNN)가 탑재될 수 있다.On the other hand, the control unit 150, more specifically, the recognition module 155 of the mobile robot 100 may be equipped with a deep neural network structure (DNN) such as a convolutional neural network (CNN).
상기 학습된 심층신경망 구조(DNN)는 인식용 입력 데이터를 입력받고, 입력 데이터에 포함된 사물, 공간의 속성을 인식하여, 그 결과를 출력할 수 있다.The learned deep neural network structure DNN may receive input data for recognition, recognize a property of an object and a space included in the input data, and output the result.
또한, 상기 학습된 심층신경망 구조(DNN)는 인식용 입력 데이터를 입력받고, 이동 로봇(100)의 사용(Usage) 관련 데이터(Data)를 분석하고 학습하여 사용 패턴, 사용 환경 등을 인식할 수 있다.In addition, the learned deep neural network structure (DNN) may receive input data for recognition, analyze and learn the usage-related data (Data) of the mobile robot 100 to recognize the use pattern, the use environment, and the like. have.
한편, 공간(space), 사물(Object), 사용(Usage) 관련 데이터(Data)는 통신부(190)를 통하여 서버(70)로 전송될 수 있다. Meanwhile, the space, object, and usage related data may be transmitted to the server 70 through the communication unit 190.
서버(70)는 학습된 웨이트(weight)들의 구성을 생성할 수 있고, 서버(70)는 심층신경망(DNN) 구조를 트레이닝(training) 데이터를 사용하여 학습할 수 있다. The server 70 may generate a configuration of learned weights, and the server 70 may learn a deep neural network (DNN) structure using training data.
서버(70)는 수신한 데이터에 기초하여, 심층신경망(DNN)을 학습시킨 후, 업데이트된 심층신경망(DNN) 구조 데이터를 이동 로봇(100)으로 전송하여 업데이트하게 할 수 있다.After the server 70 learns the deep neural network (DNN) based on the received data, the server 70 may transmit the updated deep neural network (DNN) structure data to the mobile robot 100 to be updated.
이에 따라, 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스 제품이 점점 더 똑똑해지고, 사용할수록 진화되는 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.Accordingly, home appliance products such as mobile robot 100 may become smarter and provide an evolving user experience (UX) as they are used.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 간략한 내부 블록도의 일예이다7 is an example of a simplified internal block diagram of a server according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 서버(70)는, 통신부(720), 저장부(730), 학습모듈(740), 및 프로세서(710)를 구비할 수 있다.Referring to FIG. 7, the server 70 may include a communication unit 720, a storage unit 730, a learning module 740, and a processor 710.
프로세서(710)는, 서버(70)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The processor 710 may control the overall operation of the server 70.
한편, 서버(70)는, 상기 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스 제조사가 운영하는 서버 또는 서비스 제공자가 운영하는 서버일 수 있고, 일종의 클라우드(Cloud) 서버일 수 있다.Meanwhile, the server 70 may be a server operated by a home appliance manufacturer such as the mobile robot 100 or a server operated by a service provider, or may be a kind of cloud server.
통신부(720)는, 휴대 단말기, 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스, 게이트웨이 등으로부터 상태 정보, 동작 정보, 조작 정보 등 각종 데이터를 수신할 수 있다. The communication unit 720 may receive various data such as status information, operation information, operation information, and the like from a portable terminal, a home appliance such as the mobile robot 100, a gateway, or the like.
그리고 통신부(720)는 수신되는 각종 정보에 대응하는 데이터를 휴대 단말기, 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스, 게이트웨이 등으로 송신할 수 있다.The communication unit 720 may transmit data corresponding to the received various information to a portable terminal, a home appliance such as the mobile robot 100, a gateway, or the like.
이를 위해, 통신부(720)는 인터넷 모듈, 이동 통신 모듈 등 하나 이상의 통신 모듈을 구비할 수 있다.To this end, the communication unit 720 may include one or more communication modules, such as an internet module and a mobile communication module.
저장부(730)는, 수신되는 정보를 저장하고, 이에 대응하는 결과 정보 생성을 위한 데이터를 구비할 수 있다.The storage unit 730 may store the received information and may include data for generating result information corresponding thereto.
또한, 저장부(730)는, 머신 러닝에 사용되는 데이터, 결과 데이터 등을 저장할 수 있다.In addition, the storage unit 730 may store data used for machine learning, result data, and the like.
학습모듈(740)은 상기 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스의 학습기 역할을 수행할 수 있다.The learning module 740 may serve as a learner of a home appliance such as the mobile robot 100.
상기 학습모듈(740)에는 인공신경망, 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), DBN(Deep Belief Network) 등 심층신경망(Deep Neural Network: DNN)을 포함될 수 있고, 심층신경망을 학습할 수 있다.The learning module 740 may include an artificial neural network, for example, a deep neural network (DNN) such as a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), and a deep belief network (DBN). You can learn neural networks.
한편, 상기 제어부(710)는 설정에 따라 학습 후 상기 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스의 인공신경망 구조를 학습된 인공신경망 구조로 업데이트시키도록 제어할 수 있다.Meanwhile, the controller 710 may control to update the artificial neural network structure of the home appliance such as the mobile robot 100 to the learned artificial neural network structure after learning according to a setting.
또한, 상기 학습모듈(740)은, 인식용 입력 데이터를 입력받고, 입력 데이터에 포함된 사물, 공간의 속성을 인식하여, 그 결과를 출력할 수 있다. 이 경우에, 통신부(720)는 이동 로봇(100)으로 인식 결과를 송신할 수 있다.In addition, the learning module 740 may receive input data for recognition, recognize a property of an object and a space included in the input data, and output the result. In this case, the communication unit 720 may transmit the recognition result to the mobile robot 100.
또한, 상기 학습모듈(740)은, 이동 로봇(100)의 사용(Usage) 관련 데이터(Data)를 분석하고 학습하여 사용 패턴, 사용 환경 등을 인식하여, 그 결과를 출력할 수 있다. 이 경우에, 통신부(720)는 이동 로봇(100)으로 인식 결과를 송신할 수 있다.In addition, the learning module 740 may analyze and learn usage-related data of the mobile robot 100 to recognize a usage pattern, a usage environment, and the like, and output the result. In this case, the communication unit 720 may transmit the recognition result to the mobile robot 100.
이에 따라, 이동 로봇(100) 등 홈 어플라이언스 제품들은 서버(70)로부터 인식 결과를 수신하고, 수신된 인식 결과를 활용하여 동작할 수 있다. Accordingly, home appliance products such as the mobile robot 100 may receive a recognition result from the server 70 and operate by using the received recognition result.
또한, 서버(70)가 제품 데이터를 이용하여 학습하여 점점 더 똑똑해지므로, 홈 어플라이언스 제품을 사용할수록 진화되는 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.In addition, as the server 70 becomes smarter by learning using the product data, it is possible to provide an evolving user experience (UX) as using the home appliance product.
한편, 이동 로봇(100) 및 서버(70)는 외부 정보(external information)도 이용할 수 있다.Meanwhile, the mobile robot 100 and the server 70 may also use external information.
예를 들어, 이동 로봇(100) 및 서버(70)는, 이동 로봇(100) 등 특정 홈 어플라이언스 제품의 공간 정보, 사물 정보, 사용 패턴 등의 내부 정보 및 다른 제품으로부터 획득하거나, 서버(70)가 다른 연계 서비스 서버로부터 획득한 외부 정보를 종합적으로 사용하여 우수한 사용자 경험을 제공할 수 있다.For example, the mobile robot 100 and the server 70 may be obtained from spatial information of a specific home appliance product such as the mobile robot 100, object information, internal information such as a usage pattern, and other products, or the server 70. Can provide excellent user experience by comprehensively using external information obtained from other linked service servers.
본 발명의 일실시예에 따르면, 인공지능을 통한 와이파이(Wi-Fi)로 연결된 홈 어플라이언스 네트워크 시스템 내의 제품 운전 순서를 최적화하고, 최적 운전 순서를 사용자에게 제시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to optimize a product operating sequence in a home appliance network system connected by Wi-Fi through artificial intelligence and to present a user with an optimal operating sequence.
예를 들어, 이동 로봇(100)으로 집안 청소를 수행하고, 공기 청정기(12, 13)로 청소 중 생긴 먼지 관리를 수행하며, 공기조화기(11)로 집안 습도 및 온도 관리하고, 세탁기(32)가 사용자가 집에 도착하는 시간에 맞추어 세탁이 종료되도록 세탁을 수행할 수 있다.For example, cleaning the house with the mobile robot 100, dust management during cleaning with the air cleaners 12 and 13, and controlling the humidity and temperature of the house with the air conditioner 11, washing machine 32 Washing may be performed such that washing is finished in accordance with the time when the user arrives at home.
상기 서버(70)는 사용자가 발화한 음성 입력 신호를 수신하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 이를 위해, 상기 서버(70)는 음성 인식 모듈을 포함할 수 있고, 음성 인식 모듈은 입력 데이터에 대하여 음성 인식을 수행하여 음성 인식 결과를 출력하도록 학습된 인공신경망을 포함할 수 있다.The server 70 may perform voice recognition by receiving a voice input signal spoken by a user. To this end, the server 70 may include a speech recognition module, and the speech recognition module may include an artificial neural network trained to perform speech recognition on input data and output a speech recognition result.
한편, 상기 서버(70)는 음성 인식을 위한 음성 인식 서버를 포함할 수 있다. 또한, 음성 인식 서버도 음성 인식 과정 중 소정 과정을 분담하여 수행하는 복수의 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어, 음성 인식 서버는, 음성 데이터를 수신하고, 수신한 음성 데이터를 텍스트(text) 데이터로 변환하는 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition: ASR) 서버, 및, 상기 자동 음성 인식 서버로부터 상기 텍스트 데이터를 수신하고, 수신한 텍스트 데이터를 분석하여 음성 명령을 판별하는 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP) 서버를 포함할 수 있다. 경우에 따라서, 음성 인식 서버는, 자연어 처리 서버가 출력한 텍스트 음성 인식 결과를 음성 데이터로 변환하여 다른 서버 또는 홈 어플라이언스로 송신하는 텍스트 음성 변환(Text to Speech: TTS) 서버를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the server 70 may include a voice recognition server for voice recognition. In addition, the voice recognition server may also include a plurality of servers that share a predetermined process of the voice recognition process. For example, a speech recognition server may include an automatic speech recognition (ASR) server that receives speech data and converts the received speech data into text data, and the text from the automatic speech recognition server. It may include a natural language processing (NLP) server that receives the data, and analyzes the received text data to determine the voice command. In some cases, the speech recognition server may further include a text to speech (TTS) server that converts the text speech recognition result output from the natural language processing server into speech data and transmits the speech data to another server or a home appliance. .
본 발명에 따르면, 이동 로봇(100) 및/또는 서버(70)가 음성 인식을 수행할 수 있어, 이동 로봇(100)의 제어를 위한 입력을 사용자 음성을 사용할 수 있다.According to the present invention, the mobile robot 100 and / or the server 70 may perform voice recognition, so that a user voice may be used as an input for controlling the mobile robot 100.
또한, 본 발명에 따르면, 이동 로봇(100)이 능동적으로 먼저 정보를 제공하거나 기능, 서비스를 추천하는 음성을 출력함으로써 사용자에게 더욱 다양하고 적극적인 제어 기능을 제공할 수 있다.In addition, according to the present invention, the mobile robot 100 may provide a variety of active control functions to the user by actively providing information or outputting a voice recommending a function or service.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 제어 방법을 도시한 순서도이고, 도 9 내지 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 제어 방법에 관한 설명에 참조되는 도면이다. 8 is a flowchart illustrating a control method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 9 to 11 are views referred to for describing a control method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇(100)은 특정 작업 수행 시, 사용 이력을 저장할 수 있다(S810).Referring to FIG. 8, the mobile robot 100 according to an embodiment of the present invention may store a usage history when performing a specific task (S810).
예를 들어, 이동 로봇(100)은 소정 모드로 주행 구역을 1회 청소 완료한 후에, 청소 이력 정보를 저장부(105)에 저장할 수 있다, 경우에 따라서, 청소 이력 정보는 청소 작업 수행 시간, 청소 모드, 청소 성공율 등의 정보를 포함할 수 있다.For example, the mobile robot 100 may store the cleaning history information in the storage unit 105 after completing the cleaning of the driving zone once in a predetermined mode. Information such as a cleaning mode, a cleaning success rate, and the like may be included.
또한, 이동 로봇(100)은 사용자와의 인터랙션 내역, 센서부(170)에서 센싱되는 데이터도 사용 이력으로 저장할 수 있다.In addition, the mobile robot 100 may store interaction details with the user and data sensed by the sensor unit 170 as a usage history.
한편, 저장부(105)에 저장된 사용 이력 데이터 중 적어도 일부는 통신부(190)를 통하여 서버(70)로 송신될 수 있고, 서버(70)는 이동 로봇(100)으로부터 수신한 사용 이력 데이터 등 제품 데이터를 저장부(730)에 저장할 수 있다.Meanwhile, at least some of the usage history data stored in the storage unit 105 may be transmitted to the server 70 through the communication unit 190, and the server 70 may use products such as usage history data received from the mobile robot 100. Data may be stored in the storage 730.
실시예에 따라서, 이동 로봇(100)의 제어부(150)에는 인공지능이 탑재되어 상기 사용 이력을 학습할 수 있다(S820).According to an embodiment, the artificial intelligence is mounted on the controller 150 of the mobile robot 100 to learn the usage history (S820).
더욱 바람직하게는, 도 6을 참조하여 설명한 것과 같이, 서버(70)에서 이동 로봇(100) 등 소정 기기의 동작으로 획득되는 제품 데이터(product data)를 분석하고 학습할 수 있다.More preferably, as described with reference to FIG. 6, the server 70 may analyze and learn product data obtained by the operation of a predetermined device such as the mobile robot 100.
이 경우에, 이동 로봇(100)의 학습 단계(S820)는 서버(70)에서 수행된 학습에 기초하여 업데이트된 심층신경망(DNN) 구조 데이터 등 인공지능 관련 데이터를 수신하여 저장된 인공지능을 업데이트하는 방식으로 수행될 수 있다.In this case, the learning step S820 of the mobile robot 100 receives artificial intelligence-related data such as updated deep neural network (DNN) structure data based on the learning performed in the server 70 and updates the stored artificial intelligence. It can be done in a manner.
본 발명에 따른 이동 로봇(100)은, 입력부(125)에 구비되는 하나 이상의 마이크(MIC)를 통하여 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있고(S830), 수신되는 사용자의 음성 입력을 인식할 수 있다(S840). The mobile robot 100 according to the present disclosure may receive a user's voice input through at least one microphone (MIC) provided in the input unit 125 (S830), and may recognize the received user's voice input. (S840).
음성 입력에 대한 음성 인식 과정(S840)은 이동 로봇(100)에서 자체적으로 수행되거나, 서버(70)에서 수행되거나, 이동 로봇(100)과 서버(70)에서 단계적으로 수행됨으로써, 효과적인 음성 인식을 수행할 수 있다.The voice recognition process (S840) for the voice input is performed by the mobile robot 100 by itself, by the server 70, or step by step by the mobile robot 100 and the server 70, thereby providing effective voice recognition. Can be done.
예를 들어, 이동 로봇(100)은 제어부(150)의 내부 또는 외부에 음성 인식 모듈을 구비하여 자체적으로 사용자의 음성을 인식할 수 있다.For example, the mobile robot 100 may include a voice recognition module inside or outside the controller 150 to recognize a user's voice by itself.
또는, 이동 로봇(100)은 통신부(190)를 통하여 수신된 음성 입력에 기초하는 데이터를 서버(70)로 송신하고, 상기 서버(70)로부터 상기 음성 입력에 대응하는 음성 인식 결과를 수신할 수 있다.Alternatively, the mobile robot 100 may transmit data based on the voice input received through the communication unit 190 to the server 70, and receive a voice recognition result corresponding to the voice input from the server 70. have.
또는, 이동 로봇(100)은 호출어 인식, 간단한 키워드 명령 인식은 자체적으로 수행하고, 서버(70)는 고차원적인 자연어 음성 인식을 수행할 수 있다. Alternatively, the mobile robot 100 may perform call word recognition and simple keyword command recognition by itself, and the server 70 may perform high-dimensional natural language speech recognition.
이후, 이동 로봇(100)은 사용자 음성 명령의 수신(S830)에 대응하여 식별된 사용자의 음성 명령에 대응하는 동작을 수행할 수 있다(S860).Thereafter, the mobile robot 100 may perform an operation corresponding to the voice command of the user identified in response to the reception of the user voice command (S830).
예를 들어, 사용자 음성 명령 인식 결과(S840), 꼼꼼청소 모드로 주행 구역을 청소하는 명령으로 판별되면, 꼼꼼청소 모드 주행 구역을 1회 청소하는 청소 작업을 수행할 수 있다(S860).For example, if it is determined that the user voice command recognition result (S840), the command to clean the driving zone in the meticulous cleaning mode, it is possible to perform a cleaning operation for cleaning the meticulous cleaning mode driving zone once (S860).
한편, 대응 동작 수행(S860)에 앞서서 이동 로봇(100)은 음향 출력부(181)를 통하여 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다(S850). 또는 대응 동작 수행(S860)과 함께 이동 로봇(100)은 음향 출력부(181)를 통하여 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다(S850).Meanwhile, prior to performing the corresponding operation (S860), the mobile robot 100 may output a feedback voice message through the sound output unit 181 (S850). Alternatively, the mobile robot 100 may output a feedback voice message through the sound output unit 181 together with performing a corresponding operation (S860) (S850).
이동 로봇(100)은 음향 출력부(181) 등에 텍스트 음성 변환(Text to Speech: TTS) 모듈을 구비하여 음성 인식 결과에 대응하는 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다(S850).The mobile robot 100 may include a text-to-speech (TTS) module in the audio output unit 181 and output a feedback voice message corresponding to the voice recognition result (S850).
또한, 이동 로봇(100)은 저장부(105)에 피드백 음성 메시지 출력을 위한 안내 멘트들을 저장할 수 있고, 음성 인식 결과에 따라, 저장된 멘트들 중 어느 하나를 선택하고 음성으로 변환하여 출력할 수 있다. In addition, the mobile robot 100 may store the announcements for outputting the feedback voice message in the storage unit 105, and may select one of the stored comments and convert the voice into a voice according to the voice recognition result. .
실시예에 따라서, 이동 로봇(100)은 서버(70)에 소정 피드백 음성 메시지의 음원 파일을 요청하고 수신한 후에, 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다.According to an embodiment, the mobile robot 100 may output a feedback voice message after requesting and receiving a sound source file of a predetermined feedback voice message from the server 70.
본 발명에 따르면, 사용 시간, 빈도, 패턴 등에 따라 이동 로봇의 목소리, 톤 등이 가변되어 성장하는 음성 피드백을 제공함으로써, 사용자에게 기대감과 재미 요소를 제공하고 제품의 신뢰도 및 선호도를 향상할 수 있다.According to the present invention, by providing a voice feedback that grows by varying the voice, tone, etc. of the mobile robot according to the use time, frequency, pattern, etc., it is possible to provide expectation and fun elements to the user and improve the reliability and preference of the product. .
이를 위해, 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇(100) 등 전자 기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부(125), 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부(181), 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력이 저장되는 저장부(105), 및, 상기 저장된 사용 이력에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부(150)를 포함함으로써, 사용 이력에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.To this end, the electronic device such as the mobile robot 100 according to an aspect of the present invention, the input unit 125 for receiving a user's voice input, the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input 181, a storage unit 105 storing a usage history of an electronic device such as a mobile robot 100, and a controller 150 controlling to output the feedback voice message in a different voice according to the stored usage history. By doing so, it is possible to provide different voice feedback depending on the usage history.
예를 들어, 제어부(150)는, 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 시간에 따라 피드백 음성 메시지용 목소리를 선택할 수 있다. For example, the controller 150 may select a voice for the feedback voice message according to the usage time of the electronic device such as the mobile robot 100.
현재 이동 로봇 등 각종 기기가 출력하는 음성은 모든 기능에 대해 한가지 종류(음색 혹은 톤)의 음성이 제공된다. 예를 들어, 로봇 청소기의 경우에, 꼼꼼청소, 지그재그청소, 집중청소, 영역구분청소, 스마트진단, 홈가드 등 작업과 상관없이 동일음성을 제공하고 있다. 즉 어떤 기능을 수행하든 어떤 동작에 대한 피드백이든 동일한 음성이 출력된다. 이는 로봇 청소기의 제품상태 및 작업상태를 사용자에게 알려주는 최소한의 안내기능으로 동작되고 있음을 나타내며 사용자는 이 음성에 대한 기대치 및 활용도는 전혀 없는 상태다.Currently, voices output from various devices such as mobile robots are provided with one kind of voice (tone or tone) for all functions. For example, in the case of a robot cleaner, the same voice is provided regardless of operations such as meticulous cleaning, zigzag cleaning, concentrated cleaning, area classification cleaning, smart diagnosis, and home guard. That is, the same voice is output whether the user performs any function or feedback on any operation. This indicates that the robot cleaner is operated with a minimum guide function for informing the user of the product status and the working status of the robot cleaner, and the user has no expectation and utilization of this voice.
본 발명에서는 사용 이력에 따라 안내음성의 목소리, 톤이 변경되어 사용자에게 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.In the present invention, the voice and tone of the guide voice are changed according to the use history to provide different voice feedback to the user.
본 발명에 따르면, 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력에 따라 사용자에게 알려주는 음성의 목소리, 톤이 달라짐에 따라 사용자의 기대감이 발생할 수 있다. 또한, 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 작업 성공도 혹은 주행 정확도 등을 정량적인 데이터로 제공하는 것이 아니라 감성적으로 어필할 수 있다.According to the present invention, the expectation of the user may occur as the voice and tone of the voice notifying the user are changed according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100. In addition, rather than providing quantitative data on the success or running accuracy of the electronic device such as the mobile robot 100 can be emotionally appealing.
더욱 바람직하게, 상기 제어부(150)는, 상기 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 시간이 길수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택할 수 있다. More preferably, the controller 150 may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the usage time of the electronic device such as the mobile robot 100 increases.
이동 로봇(100) 등 전자 기기는, 구매 직후부터 소정 시간 사용 전까지는 아이의 음성으로 피드백 음성 메시지 등 각종 음성 안내 메시지를 발화하고, 사용 시간이 기설정된 타임(time) 구간에 도달할 때마다 연령을 상향하여 높은 연령의 목소리를 사용할 수 있다.Electronic devices such as the mobile robot 100 utter various voice guidance messages, such as feedback voice messages, by the voice of the child immediately after purchase and before use for a predetermined time, and age each time the usage time reaches a preset time interval. You can use a higher age voice up.
이에 따라, 별도의 데이터 확인 없이도 사용자는 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 음성을 듣고 이동 로봇(100) 등 전자 기기를 얼마나 사용했는 지 알 수 있고, 이동 로봇(100) 등 전자 기기가 성장하는 듯한 감성을 제공할 수 있다.Accordingly, the user can hear the voice of the electronic device such as the mobile robot 100 and check how much the electronic device such as the mobile robot 100 is used without additional data confirmation, and the electronic device such as the mobile robot 100 grows. It can provide a sense of emotion.
한편, 상기 제어부(150)는, 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 작업 수행 성공율 또는 작업 수행 성공 횟수에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있다. The controller 150 may select the voice according to the task execution success rate or the task execution success rate of the electronic device such as the mobile robot 100.
예를 들어, 상기 제어부(150)는, 청소 작업 수행 후에 주행 구역에 대한 청소 성공율에 대응하여 피드백 음성 메시지용 목소리를 선택할 수 있다. For example, the controller 150 may select a voice for the feedback voice message in response to the cleaning success rate for the driving zone after the cleaning operation is performed.
또한, 상기 제어부(150)는, 주행 구역을 복수의 영역을 구분하고, 특정 영역을 청소하거나 소정 설정에 따라 영역들을 청소하는 영역구분청소의 성공율 또는 성공 횟수에 기초하여 피드백 음성 메시지용 목소리를 선택할 수 있다. In addition, the controller 150 divides the driving zone into a plurality of zones and selects a voice for the feedback voice message based on the success rate or the number of successes of zone division cleaning for cleaning a specific zone or cleaning zones according to a predetermined setting. Can be.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 이동 로봇(100)의 작업 수행 성공율 또는 작업 수행 성공 횟수가 높을수록 고연령 및/또는 하이(hihg) 톤의 목소리를 선택할 수 있다.In addition, the controller 150 may select a voice of a high age and / or hihg tone as the task execution success rate or the task execution success rate of the mobile robot 100 increases.
이에 따라, 소정 작업을 어느 정도 자주 사용하거나 성공했는지 등을 직관적으로 알 수 있다.Accordingly, it can be intuitively known how often the predetermined task is used or succeeded.
실시예에 따라서, 이동 로봇(100)의 수행 미션을 기록하도록 하여 그 미션의 기록에 따라 음성 및 멘트가 가변적으로 변하도록 설정할 수 있다. 예를 들어, 미션은 충전대 복귀 횟수, 청소 완료 횟수, 홈가드 횟수, DNN 물체 감지 횟수 등일 수 있다. 또한, 안내 음성의 톤 및 멘트는 미션 기록에 맞추어 가변할 수 있다. 예를 들어, 미션 기록에 대응하여 아이에서 어른으로 단계별 음성을 제공할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the performance of the mobile robot 100 may be recorded so that the voice and the announcement may be variably changed according to the recording of the mission. For example, the mission may be a charging station return count, cleaning completion count, home guard count, DNN object detection count, or the like. In addition, the tone and comment of the guide voice can be varied in accordance with the mission recording. For example, a voice may be provided step by step from a child to an adult in response to a mission record.
상기 제어부(150)는, 기설정된 복수의 미션(mission) 레벨(level) 중 상기 이동 로봇(100)의 사용 이력이 도달한 미션 레벨에 대응하여 설정된 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택할 수 있다. The controller 150 may select, as the voice for outputting the feedback voice message, a voice set corresponding to the mission level at which the usage history of the mobile robot 100 has reached among a plurality of preset mission levels. .
예를 들어, 상기 기설정된 복수의 미션 레벨은 레벨 별로 소정 작업에 대한 수행 빈도 조건을 포함할 수 있다. For example, the preset plurality of mission levels may include a frequency of execution condition for a predetermined task for each level.
도 9는 본 발명에 따른 전자 기기가 청소 작업을 수행하는 이동 로봇인 경우에 복수의 레벨(910)에 대해 설정된 미션(920)과 음성(930)을 예시한다. 도 9를 참조하면, 가장 낮은 레벨 1(911)에는 난이도가 가장 낮은 수준의 미션 1(921)이 설정될 수 있다. 예를 들어, 미션 1(921)은 일반 청소 10회, 홈가드 1회, 맵 전체 또는 적어도 일부에 대한 도면 생성 조건들이 설정될 수 있다.9 illustrates a mission 920 and a voice 930 set for a plurality of levels 910 when the electronic device according to the present invention is a mobile robot that performs a cleaning operation. Referring to FIG. 9, the lowest level 1 911 may be set to mission 1 921 having the lowest difficulty level. For example, mission 1 921 may set drawing generation conditions for 10 times of general cleaning, 1 time of home guard, all or at least a part of the map.
상기 이동 로봇(100)의 사용 이력이 미션 1(921)에 설정된 조건에 도달하면, 레벨 1(911)에 대응하여 설정되는 아이 음성(931)이 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용될 수 있다.When the usage history of the mobile robot 100 reaches the condition set in the mission 1 921, the eye voice 931 set corresponding to the level 1 911 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
즉, 초기 디폴트(default) 음성을 사용하다가, 일반 청소 10회, 홈가드 1회, 도면 생성 후에는 레벨 1(911)에 대응하여 설정되는 아이 음성(931)으로 음성이 변경될 수 있다.That is, after the initial default voice is used, the voice may be changed to the eye voice 931 set corresponding to the level 1 911 after 10 times of general cleaning, 1 time of home guard, and drawing generation.
또한, 레벨 1(911)보다 한 단계 높은 레벨인 레벨 2(912)에는 미션 1(921)보다 난이도 또는 수행 횟수가 높은 미션 2(922)가 설정될 수 있다. 예를 들어, 미션 2(922)는 일반 청소 30회, 홈가드 10회, 영역구분청소 10회 조건들이 설정될 수 있다.In addition, a level 2 912 that is one level higher than the level 1 911 may be set to a mission 2 922 having a higher difficulty level or a higher number of executions than the mission 1 921. For example, mission 2 922 may be set to 30 times the general cleaning, 10 times the home guard, 10 times the area classification cleaning.
또한, 상기 제어부(150)는, 상기 이동 로봇(100)의 사용 이력이 도달한 미션 레벨이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택할 수 있다. 이에 따라, 미션 달성 정도에 따라 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다.In addition, the controller 150 may select a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the mission level reached by the usage history of the mobile robot 100 is higher. Accordingly, it is possible to provide voice feedback that grows according to the degree of mission achievement.
상기 이동 로봇(100)의 사용 이력이 미션 2(922)에 설정된 조건에 도달하면, 레벨 2(912)에 대응하여 설정되는 청년층의 학생 음성(932)이 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용될 수 있다.When the usage history of the mobile robot 100 reaches the condition set in the mission 2 922, the student voice 932 of the youth group set corresponding to the level 2 912 may be used as the voice for outputting the feedback voice message. .
동일한 방식으로 레벨 2(912)보다 한 단계 높은 레벨인 레벨 3(913)에는 미션 2(922)보다 난이도 또는 수행 횟수가 높은 미션 3(923)이 설정될 수 있다. 예를 들어, 미션 3(923)은 일반 청소 150회, 홈가드 50회, 영역구분청소 50회 조건들이 설정될 수 있다.In the same manner, the level 3 913, which is one level higher than the level 2 912, may be set to the mission 3 923 having a higher difficulty level or a higher number of executions than the mission 2 922. For example, mission 3 923 may be set to 150 times of general cleaning, 50 times of home guard, 50 times of area classification cleaning.
상기 이동 로봇(100)의 사용 이력이 미션 3(923)에 설정된 조건에 도달하면, 레벨 3(913)에 대응하여 설정되는 성인인 어른 음성(933)이 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용될 수 있다.When the usage history of the mobile robot 100 reaches a condition set in the mission 3 923, an adult voice 933 which is set in correspondence with the level 3 913 may be used as the voice for outputting the feedback voice message. .
도 9는 예시적인 것으로 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 각 미션(921, 922, 923)의 내용은 달라질 수 있다. 또한, 레벨 1(911)과 아이 음성(931)이 디폴트 레벨과 디폴트 음성으로 설정될 수 있다. 이 경우에, 이동 로봇(100) 사용 초기에 아이 음성(931)이 사용되고, 미션 1(921)이 달성되면, 레벨 2(912)가 되어 학생 음성(932)으로 변경될 수 있다.9 is illustrative and the present invention is not limited thereto. For example, the contents of each mission 921, 922, and 923 may vary. Also, the level 1 911 and the child voice 931 may be set as the default level and the default voice. In this case, when the child voice 931 is used at the beginning of the use of the mobile robot 100 and mission 1 921 is achieved, the level 2 912 may be changed to the student voice 932.
본 발명은 이동 로봇(100)뿐만 아니라 인식, 음성 발화 등 음성 인터랙션이 다양한 전자 기기에 적용될 수 있고, 기기별로 각 미션(921, 922, 923)의 내용은 달라질 수 있다. In the present invention, not only the mobile robot 100 but also voice interactions such as recognition and speech can be applied to various electronic devices, and the contents of each of the missions 921, 922, and 923 may be changed for each device.
예를 들어, 본 발명에 따른 전자 기기가 공기조화기(11)인 경우에, 미션은 스마트 케어 10회, 절전 운전 10회, 공청 기능 10회, 원격제어 10회 등 공기조화기(11)가 수행할 수 있는 작업 중 일부에 대한 횟수를 기준으로 설정될 수 있다.For example, in the case where the electronic device according to the present invention is the air conditioner 11, the mission includes the air conditioner 11 such as smart care 10 times, power saving operation 10 times, public hearing function 10 times, and remote control 10 times. It may be set based on the number of times for some of the tasks that can be performed.
또는, 본 발명에 따른 전자 기기가 세탁기(32)인 경우에, 미션은 스마트 케어 10회, 원격제어 10회, 음성 인터랙션 20회 등 세탁기(32)가 수행할 수 있는 작업 중 일부에 대한 횟수를 기준으로 설정될 수 있다.Or, if the electronic device according to the present invention is the washing machine 32, the mission is a number of times for a part of the work that the washing machine 32 can perform, such as 10 times smart care, 10 times remote control, voice interaction 20 times. It can be set as a reference.
한편, 상기 제어부(150)는, 상기 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어함으로써, 사용 이력에 따라 다른 안내 메시지를 제공할 수 있다.Meanwhile, the controller 150 may provide different guide messages according to the usage history by controlling the content of the feedback voice message for the same voice input differently according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100. have.
즉, 상기 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력에 따라 목소리를 변경할 뿐만 아니라, 동일한 음성 입력에 대응하는 피드백 음성 메시지라도 다른 내용으로 출력할 수 있다. That is, not only the voice may be changed according to the usage history of the electronic device such as the mobile robot 100, but also the feedback voice message corresponding to the same voice input may be output as different contents.
예를 들어, 상기 이동 로봇(100)의 사용 횟수가 많거나 사용 기간이 길수록, 자세한 내용의 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다. 또는, 상기 이동 로봇(100)의 사용 이력에 따라 선택된 목소리에 어울리는 말투, 내용으로 피드백 음성 메시지를 출력할 수 있다.For example, as the number of times of use of the mobile robot 100 increases or the period of use of the mobile robot 100 increases, a feedback voice message with more details may be output. Alternatively, the feedback voice message may be output in a tone and content suitable for the voice selected according to the usage history of the mobile robot 100.
실시예에 따라서, 본 발명에 따르면, 꼼꼼청소, 퀵청소, 홈가드, 맵 빌드 등 특정 작업별로 음성톤, 멘트를 다르게 제공할 수 있다. 예를 들어, 홈가드는 굵은 남성 목소리, 꼼꼼청소는 시어머니 목소리 등 해당 작업 내용에 맞도록 안내 음성의 톤 및 멘트를 가변할 수 있다.According to the embodiment, according to the present invention, it is possible to provide different voice tones, comments for specific tasks such as meticulous cleaning, quick cleaning, home guard, map building. For example, the home guard may vary the tone and comment of the guide voice to suit the work content, such as a thick male voice and a scrubbing mother-in-law's voice.
실시예에 따라서, 상기 제어부(150)는 상기 이동 로봇의 특정 작업의 수행 빈도에 따라 상기 목소리를 선택함으로써, 특정 작업에 대한 사용 이력에 기초하여 달라지는 음성 피드백을 제공할 수 있다. 즉, 특정 작업에 대한 빈도횟수에 따라 작업내용에 맞도록 음성의 톤 및 멘트가 가변적으로 변하도록 설정할 수 있다.According to an embodiment, the controller 150 may provide a voice feedback that is changed based on a usage history of a specific job by selecting the voice according to a frequency of performing a specific job of the mobile robot. That is, the tone and the tone of the voice may be variably changed to fit the work content according to the frequency of the specific work.
본 발명에 따르면, 꼼꼼청소, 퀵청소, 홈가드, 맵 빌드 등 특정 작업의 수행빈도에 따라 음성톤, 멘트를 다르게 제공할 수 있다. According to the present invention, it is possible to provide a voice tone and a comment differently according to the frequency of performing a specific task such as meticulous cleaning, quick cleaning, home guard, map building.
예를 들어, 상기 제어부(150)는, 상기 이동 로봇이, 제1 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제1 목소리를 선택하고, 제2 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제2 목소리를 선택할 수 있다. For example, the controller 150 selects a first voice when the mobile robot performs a first task at or above a reference value, and selects a second voice when the mobile robot executes a second task at or above a reference value. Can be.
도 10을 참조하면, 홈가드 10회 이상 사용 조건(1011)이 만족되면, 굵은 남자 목소리(1012)를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용할 수 있다.Referring to FIG. 10, when the use condition 1011 of the home guard is satisfied 10 times or more, a thick male voice 1012 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
또한, 꼼꼼청소 10회 이상 사용 조건(1021)이 만족되면, 시어머니 목소리(1022)를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용할 수 있다.In addition, when the use condition 1021 is satisfied 10 times or more, the mother-in-law voice 1022 may be used as the voice for outputting the feedback voice message.
또한, 지그재그 청소 10회 이상 사용 조건(1031)이 만족되면, 아이 목소리(1032)를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 사용할 수 있다.In addition, when the use condition 1031 is satisfied 10 times or more in zigzag cleaning, the child voice 1032 can be used as the voice for outputting the feedback voice message.
한편, 복수의 사용 조건들(1021, 1022, 1023)이 만족된 경우에는, 가장 많이 수행된 작업에 대응하여 설정된 목소리를 사용할 수 있다. 또는, 음성 인식 결과에 기초하여, 사용자 음성 명령에 포함되거나 연관된 작업에 대응하여 설정된 목소리를 사용할 수 있다.Meanwhile, when the plurality of use conditions 1021, 1022, and 1023 are satisfied, a voice set corresponding to the most performed task may be used. Alternatively, the voice set in response to a task included in or associated with the user voice command may be used based on the voice recognition result.
본 발명은 이동 로봇(100)뿐만 아니라 인식, 음성 발화 등 음성 인터랙션이 다양한 전자 기기에 적용될 수 있고, 기기별로 각 사용 조건들(1021, 1022, 1023)의 내용은 달라질 수 있다. In the present invention, not only the mobile robot 100 but also voice interactions such as recognition and speech utterance may be applied to various electronic devices, and the contents of each of the use conditions 1021, 1022, and 1023 may be changed for each device.
예를 들어, 본 발명에 따른 전자 기기가 공기조화기(11)인 경우에, 사용 조건들은 스마트 케어 10회, 절전 운전 10회, 공청 기능 10회, 원격제어 10회 등 공기조화기(11)가 수행할 수 있는 작업 중 일부에 대한 횟수를 기준으로 설정될 수 있다.For example, in the case where the electronic device according to the present invention is the air conditioner 11, the use conditions are air conditioner 11 such as 10 times of smart care, 10 times of power saving operation, 10 times of public hearing function, 10 times of remote control, and the like. May be set based on the number of times for some of the operations that can be performed.
또는, 본 발명에 따른 전자 기기가 세탁기(32)인 경우에, 사용 조건들은 스마트 케어 10회, 원격제어 10회, 음성 인터랙션 20회 등 세탁기(32)가 수행할 수 있는 작업 중 일부에 대한 횟수를 기준으로 설정될 수 있다.Alternatively, when the electronic device according to the present invention is the washing machine 32, the use conditions are the number of times for some of the operations that the washing machine 32 can perform, such as 10 times of smart care, 10 times of remote control, and 20 times of voice interaction. It may be set based on.
한편, 이동 로봇(100)은 자체적으로 음성 인식 과정을 수행하거나 서버(70)를 통하여 음성 인식 과정을 수행할 수 있고, 상기 제어부(150)는, 상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리를 선택할 수 있다.Meanwhile, the mobile robot 100 may perform a voice recognition process by itself or a voice recognition process through the server 70, and the controller 150 may provide the feedback based on a voice recognition result of the voice input. Voice for voice message output can be selected.
또한, 상기 제어부(150)는, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있다.In addition, the controller 150 may select the voice according to the usage history of the job included in the voice recognition result.
한편, 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇(100) 등 전자 기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부(125), 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부(181), 상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부(150)를 포함함으로써, 사용자의 음성 입력에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.On the other hand, an electronic device such as a mobile robot 100 according to an aspect of the present invention, the input unit 125 for receiving a user's voice input, the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input ( 181) and the controller 150 may be configured to output the feedback voice message to another voice according to a voice recognition result of the voice input, thereby providing different voice feedback according to the voice input of the user.
이 경우에도, 이동 로봇(100) 등 전자 기기는 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력이 저장되는 저장부(105)를 포함할 수 있고, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택할 수 있다.Even in this case, the electronic device such as the mobile robot 100 may include a storage unit 105 in which a usage history of the electronic device such as the mobile robot 100 is stored. The voice can be selected accordingly.
예를 들어, 상기 음성 인식 결과 홈가드 작업에 대응하는 명령이 포함되면, 제어부(150)는 상기 홈가드 작업의 사용 이력을 확인할 수 있다. 홈가드 작업의 수행 빈도가 10회 이상 20회 미만이면, 10회 이상 20회 미만에 대응하여 설정된 굵은 남자 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용으로 사용할 수 있다.For example, when a voice recognition result includes a command corresponding to a home guard task, the controller 150 may check a usage history of the home guard task. When the frequency of performing the home guard operation is 10 or more and less than 20 times, a thick male voice set corresponding to 10 or more and less than 20 times may be used for outputting the feedback voice message.
또한, 상기 제어부(150)는, 상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 수행 빈도가 많을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택함으로써, 점점 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다In addition, the control unit 150 may provide a voice feedback that is growing by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the frequency of performing tasks included in the voice recognition result increases.
또한, 본 실시예에서도 상기 제어부(150)는 상기 이동 로봇(100)의 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어할 수 있다. Also, in the present exemplary embodiment, the controller 150 may differently control the content of the feedback voice message for the same voice input according to the usage history of the mobile robot 100.
본 발명은 이동 로봇(100)의 주행 정확도, 작업 성공도 등을 사용자에게 데이터 확인 없이 간접적으로 어필할 수 있는 수단을 제공할 수 있다. 예를 들어, 주행기록이나 작업에 대한 기록을 바탕으로 기록의 횟수나 성공률 등의 지표를 통해 사용자에게 제공하는 음성의 톤이나 멘트를 다르게 하여 알림을 제공할 수 있다.The present invention can provide a means for indirectly appealing to a user without checking data, such as driving accuracy and work success of the mobile robot 100. For example, a notification may be provided by varying a tone or a comment of a voice provided to a user through an indicator such as the number of records or a success rate based on a driving record or a record of a work.
또한, 본 발명은 이동 로봇(100)의 기능별로 그 기능 특성에 맞는 음성톤, 멘트의 음성 아내를 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a voice tone, the voice wife of the comment according to the functional characteristics of the function of the mobile robot 100.
한편, 본 발명의 일 측면에 따른 이동 로봇(100) 등 전자 기기는, 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부(125), 상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부(181), 이동 로봇(100) 등 전자 기기의 사용 이력이 저장되는 저장부(105), 및, 상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부(150)를 포함함으로써, 인공지능의 학습 수준에 따라 다른 음성 피드백을 제공할 수 있다.On the other hand, an electronic device such as a mobile robot 100 according to an aspect of the present invention, the input unit 125 for receiving a user's voice input, the sound output unit for outputting a feedback (voice) voice message corresponding to the voice input ( 181, a storage unit 105 that stores a usage history of an electronic device such as a mobile robot 100, and a controller 150 that controls to output the feedback voice message according to a learning level of the stored usage history. ), It can provide different voice feedback depending on the learning level of the artificial intelligence.
이 경우에, 상기 제어부(150)는, 상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택함으로써, 학습 수준에 따라 점점 성장하는 음성 피드백을 제공할 수 있다. In this case, the controller 150 may provide a voice feedback that grows gradually according to the learning level by selecting a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the learning level of the stored usage history is higher. have.
도 11을 참조하면, 공간 정보, 사물정보, 사용 패턴 등의 내부 정보 및 외부 정보를 분석, 학습하고, 학습 수준에 따라 다른 목소리를 사용함 음성 안내 서비스를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 11, a voice guidance service may be provided by analyzing and learning internal information and external information such as spatial information, object information, and usage pattern, and using different voices according to a learning level.
예를 들어, 공간에 대한 학습 수행 후에, 공간 이해를 통한 청소 순서를 조정할 수 있고, 이에 대응하여 음성도 성장할 수 있다.For example, after performing the learning about the space, the order of cleaning through the understanding of the space may be adjusted, and the voice may also grow in response.
도 11을 참조하면, 약 1개월의 주행 구역에 대한 공간 학습 수행 후, 이동 로봇(100)은 아이 음성으로 "공간을 배워서 청소시간을 줄였어요. 전체 청소는 지그재그 모드로 약 1시간20분 걸려요."와 같은 능동적으로 음성 브리핑할 수 있다. 또는, 사용자의 청소 명령 등 음성 입력에 대응하여 피드백 음성 안내 메시지로 상기 내용의 음성 발화를 수행할 수 있다.Referring to FIG. 11, after performing the space learning about the driving zone of about one month, the mobile robot 100 learned the space with the child's voice, and reduced the cleaning time. The entire cleaning took about 1 hour and 20 minutes in the zigzag mode. Voice briefing, such as "." Alternatively, in response to a voice input such as a cleaning command of the user, the voice may be spoken by the feedback voice guide message.
그 후 약 3개월의 추가 학습으로 공간 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은“모임 즐거우셨어요? 공기청정기가 먼지 많음 이래요. 30분 후에 먼지가 가라앉으면, 거실 청소를 할까요?”와 같이 다른 기기의 정보 및 동작을 함께 고려한 청소 계획을 10대 목소리로 제안할 수 있다.After about three months of further learning, if the level of spatial learning is further improved, the mobile robot 100 said, “Did you enjoy your meeting? Air purifier is dusty. If the dust subsides after 30 minutes, do you want to clean the living room? ”, A teenager could suggest a cleaning plan that takes into account the information and behavior of other devices.
그 후 약 8개월의 추가 학습으로 공간 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은 공간과 가족 구성원을 매핑하여“지혜가 월요일부터 12시에 귀가해요. 지혜방 청소를 12시 전에 끝내도록 순서를 조정할까요?”와 같이 청소 계획을 20대 목소리로 제안할 수 있다.After about eight months of further learning, the level of spatial learning is further improved, and the mobile robot 100 maps space and family members. Can you arrange the order to finish cleaning the Wisdom room before 12 o'clock? ”
그 후 약 2년의 추가 학습으로 공간 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은 "가구 배치를 바꾸셨네요? 공간을 다시 배웠어요. 전체 청소 시간은 약 1시간30분이에요.”와 같이 공간 변경 사항 등을 40대 목소리로 안내할 수 있다.After about two years of further study, the level of spatial learning is further improved. The mobile robot 100 changes the furniture layout. I learned the space again. The total cleaning time is about 1 hour and 30 minutes. The 40s voice can guide the space changes.
주행 구역을 사용하는 가족 구성원 등 사용자듣에 대한 학습 수행 후에, 사람 이해를 통한 청소 순서를 조정할 수 있고, 이에 대응하여 음성도 성장할 수 있다.After performing the learning on the user, such as a family member using the driving zone, the cleaning order can be adjusted through the understanding of the person, and the voice can be grown accordingly.
도 11을 참조하면, 약 1개월 동안 획득되는 영상 및 음성 데이터에 기초하여 주행 구역을 사용하는 사람의 행동 패턴을 학습한 후, 이동 로봇(100)은 아이 음성으로 "3명의 가족이 있으시네요. 저도 가족들의 이름을 알고싶어요."와 같은 3명의 사용자 식별을 알리고, 사용자 입력을 유도하는 음성을 출력할 수 있다. 또는, 사용자의 청소 명령 등 음성 입력에 대응하여 피드백 음성 안내 메시지로 상기 내용의 음성 발화를 수행할 수 있다.Referring to FIG. 11, after learning a behavior pattern of a person using a driving zone based on video and audio data acquired for about one month, the mobile robot 100 has "three families as child voices." I want to know the names of my family. " Alternatively, in response to a voice input such as a cleaning command of the user, the voice may be spoken by the feedback voice guide message.
그 후 약 3개월의 추가 학습으로 사람 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은“11시~3시가 외출중에 우렁각시처럼 청소하기에 좋은 시간이에요. 청소 일정으로 잡을까요?”와 같이 사용자의 행동 패턴을 고려한 청소 계획을 10대 목소리로 제안할 수 있다.After about three months of further learning, if the level of human learning is further improved, the mobile robot 100 says, “It's a good time to clean like a whirlwind while 11 ~ 3 o'clock. Would you like to schedule a cleaning? ”A teen can suggest a cleaning plan that takes into account user behavior patterns.
그 후 약 8개월의 추가 학습으로 사람 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은 가족 구성원의 개성을 고려하여“제가 사투리를 배웠어요. 이제는 사투리로 말해도 조금 더 알아들을 수 있어요. 더 많이 배울 수 있도록 자주 말해주세요.”와 같이 음성 안내를 20대 목소리로 출력할 수 있다.After about eight months of further study, the level of human learning was further improved. The mobile robot 100 considered the personality of the family members. Now I can understand a little more by speaking dialect. Say it often so you can learn more. ”You can output voice guidance in your 20s.
그 후 약 2년의 추가 학습으로 사람 학습 수준이 더 향상되면, 이동 로봇(100)은 "새로운 사람이 확인되었어요. 가족으로 추가할까요? 이름을 알려주세요,”와 같이 사용자 변경 사항 등을 40대 목소리로 안내할 수 있다.Then, after about two years of further learning, the level of human learning is further improved. The mobile robot 100 checks for 40 user changes such as "A new person has been identified. Would you like to add it as a family? Please tell me your name," etc. You can guide by voice.
본 발명에 따른 이동 로봇은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The mobile robot according to the present invention is not limited to the configuration and method of the embodiments described as described above, but the embodiments may be selectively combined with all or part of the embodiments so that various modifications can be made. It may be configured.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 이동 로봇의 제어 방법은, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.On the other hand, the control method of the mobile robot according to an embodiment of the present invention, it is possible to implement as a processor readable code on a processor-readable recording medium. The processor-readable recording medium includes all kinds of recording devices that store data that can be read by the processor. Examples of the processor-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and may also be implemented in the form of a carrier wave such as transmission over the Internet. . The processor-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the processor-readable code is stored and executed in a distributed fashion.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In addition, while the preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, but the technical field to which the invention belongs without departing from the spirit of the invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or the prospect of the present invention.

Claims (19)

  1. 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부;An input unit to receive a voice input of a user;
    상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부; An audio output unit configured to output a feedback voice message corresponding to the voice input;
    이동 로봇의 사용 이력이 저장되는 저장부; 및,A storage unit for storing a usage history of the mobile robot; And,
    상기 저장된 사용 이력에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 이동 로봇.And a controller for controlling to output the feedback voice message in a different voice according to the stored usage history.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 이동 로봇의 사용 시간 또는 상기 이동 로봇의 작업 수행 성공율 또는 작업 수행 성공 횟수에 따라 상기 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the voice is selected according to the use time of the mobile robot, the success rate of work performed by the mobile robot, or the number of successful work performed.
  3. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제어부는, The control unit,
    기설정된 복수의 미션(mission) 레벨(level) 중 상기 이동 로봇의 사용 이력이 도달한 미션 레벨에 대응하여 설정된 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And a voice set as the voice for outputting the feedback voice message corresponding to the mission level at which the usage history of the mobile robot has been reached among a plurality of preset mission levels.
  4. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 기설정된 복수의 미션 레벨은 레벨 별로 소정 작업에 대한 수행 빈도 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.The predetermined plurality of mission levels includes a performance frequency condition for a predetermined task for each level.
  5. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 제어부는, 상기 이동 로봇의 사용 이력이 도달한 미션 레벨이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the control unit selects a voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message as the mission level reached by the usage history of the mobile robot is higher.
  6. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 이동 로봇의 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And a content of a comment voice message of a feedback voice message for the same voice input is controlled differently according to the usage history of the mobile robot.
  7. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 이동 로봇의 특정 작업의 수행 빈도에 따라 상기 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the voice is selected according to a frequency of performing a specific task of the mobile robot.
  8. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 이동 로봇이, 제1 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제1 목소리를 선택하고, 제2 작업의 수행 빈도가 기준치 이상이면, 제2 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.The mobile robot selects a first voice if the frequency of performing the first task is equal to or greater than the reference value, and selects a second voice if the frequency of performing the second task is equal to or greater than the reference value.
  9. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 상기 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the voice is selected according to a voice recognition result of the voice input.
  10. 제9항에 있어서,The method of claim 9,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the voice is selected according to a use history of a job included in the voice recognition result.
  11. 제9항에 있어서,The method of claim 9,
    상기 음성 입력에 기초하는 데이터를 음성 인식 서버로 송신하고, 상기 음성 인식 서버로부터 상기 음성 입력에 대응하는 음성 인식 결과를 수신하는 통신부;를 더 포함하는 이동 로봇.And a communication unit for transmitting data based on the voice input to a voice recognition server and receiving a voice recognition result corresponding to the voice input from the voice recognition server.
  12. 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부;An input unit to receive a voice input of a user;
    상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부; 및,An audio output unit configured to output a feedback voice message corresponding to the voice input; And,
    상기 음성 입력에 대한 음성 인식 결과에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 이동 로봇.And a controller configured to output the feedback voice message in a different voice according to a voice recognition result of the voice input.
  13. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 음성 입력에 기초하는 데이터를 음성 인식 서버로 송신하고, 상기 음성 인식 서버로부터 상기 음성 입력에 대응하는 음성 인식 결과를 수신하는 통신부;를 더 포함하는 이동 로봇.And a communication unit for transmitting data based on the voice input to a voice recognition server and receiving a voice recognition result corresponding to the voice input from the voice recognition server.
  14. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    이동 로봇의 사용 이력이 저장되는 저장부;를 더 포함하는 이동 로봇.And a storage unit for storing a usage history of the mobile robot.
  15. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 사용 이력에 따라 상기 목소리를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And the voice is selected according to a use history of a job included in the voice recognition result.
  16. 제15항에 있어서,The method of claim 15,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 음성 인식 결과에 포함되는 작업의 수행 빈도가 많을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And a higher age voice is selected as the voice for outputting the feedback voice message as the frequency of performing tasks included in the voice recognition result increases.
  17. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 이동 로봇의 사용 이력에 따라 동일한 음성 입력에 대한 피드백 음성 메시지의 멘트 내용을 다르게 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.And a content of a comment voice message of a feedback voice message for the same voice input is controlled differently according to the usage history of the mobile robot.
  18. 사용자의 음성 입력을 수신하는 입력부;An input unit to receive a voice input of a user;
    상기 음성 입력에 대응하는 피드백(feedback) 음성 메시지를 출력하는 음향 출력부; An audio output unit configured to output a feedback voice message corresponding to the voice input;
    이동 로봇의 사용 이력이 저장되는 저장부; 및,A storage unit for storing a usage history of the mobile robot; And,
    상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준에 따라 다른 목소리로 상기 피드백 음성 메시지를 출력하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 이동 로봇.And a controller configured to output the feedback voice message in a different voice according to a learning level of the stored usage history.
  19. 제18항에 있어서,The method of claim 18,
    상기 제어부는, The control unit,
    상기 저장된 사용 이력에 대한 학습 수준이 높을수록 높은 연령의 목소리를 상기 피드백 음성 메시지 출력용 목소리로 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.The higher the learning level with respect to the stored use history, the mobile robot, characterized in that for selecting the voice of a higher age as the voice for outputting the feedback voice message.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040043422A (en) * 2002-11-18 2004-05-24 삼성전자주식회사 Home robot using super computer and home network system having the robot
KR20060032877A (en) * 2004-10-13 2006-04-18 엘지전자 주식회사 Voice recognition system and method in using for robot cleaner
KR20120114670A (en) 2011-04-07 2012-10-17 엘지전자 주식회사 Robot cleaner and controlling method of the same
KR20140072601A (en) * 2012-12-05 2014-06-13 엘지전자 주식회사 A robot cleaner
KR20150014237A (en) * 2013-07-29 2015-02-06 삼성전자주식회사 Auto-cleaning system, cleaning robot and controlling method thereof
KR20180082242A (en) * 2017-01-10 2018-07-18 엘지전자 주식회사 Moving Robot and controlling method thereof

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040043422A (en) * 2002-11-18 2004-05-24 삼성전자주식회사 Home robot using super computer and home network system having the robot
KR20060032877A (en) * 2004-10-13 2006-04-18 엘지전자 주식회사 Voice recognition system and method in using for robot cleaner
KR20120114670A (en) 2011-04-07 2012-10-17 엘지전자 주식회사 Robot cleaner and controlling method of the same
KR20140072601A (en) * 2012-12-05 2014-06-13 엘지전자 주식회사 A robot cleaner
KR20150014237A (en) * 2013-07-29 2015-02-06 삼성전자주식회사 Auto-cleaning system, cleaning robot and controlling method thereof
KR20180082242A (en) * 2017-01-10 2018-07-18 엘지전자 주식회사 Moving Robot and controlling method thereof

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