JP7432701B2 - 移動ロボット及びその制御方法 - Google Patents

移動ロボット及びその制御方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7432701B2
JP7432701B2 JP2022500976A JP2022500976A JP7432701B2 JP 7432701 B2 JP7432701 B2 JP 7432701B2 JP 2022500976 A JP2022500976 A JP 2022500976A JP 2022500976 A JP2022500976 A JP 2022500976A JP 7432701 B2 JP7432701 B2 JP 7432701B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
node
mobile robot
movement
directions
travel
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Active
Application number
JP2022500976A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2022540594A (ja
Inventor
チウン チェ
ミヨン シム
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LG Electronics Inc
Original Assignee
LG Electronics Inc
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
Application filed by LG Electronics Inc filed Critical LG Electronics Inc
Publication of JP2022540594A publication Critical patent/JP2022540594A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7432701B2 publication Critical patent/JP7432701B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/008—Manipulators for service tasks
    • B25J11/0085—Cleaning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2805—Parameters or conditions being sensed
    • A47L9/281—Parameters or conditions being sensed the amount or condition of incoming dirt or dust
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00—Controls for manipulators
    • B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/022—Optical sensing devices using lasers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/0003—Home robots, i.e. small robots for domestic use
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G06V10/449—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters
    • G06V10/451—Biologically inspired filters, e.g. difference of Gaussians [DoG] or Gabor filters with interaction between the filter responses, e.g. cortical complex cells
    • G06V10/454—Integrating the filters into a hierarchical structure, e.g. convolutional neural networks [CNN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
    • G06V20/36—Indoor scenes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Description

本発明は、移動ロボット及びその制御方法に関し、より詳しくは、移動ロボットがマップ（ｍａｐ）を生成及び学習するか、マップ上において位置を認識する技術に関する。
ロボットは、産業用に開発されて工場自動化の一部を担当してきた。最近は、ロボットを応用した分野がさらに拡大されて、医療用ロボット、宇宙航空ロボットなどが開発され、一般家庭で使用できる家庭用ロボットも生産されている。このようなロボットのうち自力で走行が可能なものを移動ロボットという。
家庭で使われる移動ロボットの代表例はロボット掃除機であり、ロボット掃除機は、一定の領域を自分で走行しながら、周辺のほこり又は異物を吸い込むことにより該当領域を掃除する機器である。
移動ロボットは、自分で移動可能であるため、移動が自由であり、走行中に障害物などを避けるための複数のセンサが備えられて障害物を避けて走行することができる。
掃除などの設定された作業を行うためには、走行区域のマップ（ｍａｐ）を正確に生成し、走行区域内のある位置に移動するためにマップ上において移動ロボットの現在位置を正確に把握できなければならない。
例えば、従来技術１（韓国公開特許公報第１０－２０１０－００７０５８２号）の場合、周辺環境の距離情報を検出する距離センサにより初期マップを生成し、初期マップのピクセル処理によりノードを設定することにより、全域的位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を生成する技術を開示する。
しかしながら、従来技術１のような従来技術は、単に移動中に取得した距離情報に基づいて初期マップを全体的に生成し、生成された初期マップに基づいてノードを決定することにより位相マップを生成するため、ノード間の全体の連結関係が多少不正確であるという短所がある。
また、距離情報の取得時に一時的に位置していた動的障害物と、固定された障害物が正確に区分して処理しにくく、移動経路が交差する地点に関する情報を正確に取得しにくい問題点がある。
一方、従来には、移動ロボットがマップ生成を完了した後、生成されたマップを利用して目的とする機能を行うことが一般的であったが、移動ロボットが走行する領域が広い場合、マップ生成に必要な時間が長くなるため、移動ロボットが目的とする機能を行うまで多くの時間がかかる問題点もある。
ＫＲ１０－２０１０－００７０５８２Ａ
本発明の目的は、位相マップの生成において、移動ロボットが移動中にリアルタイムでノードを生成することにより、ノード間の連結関係を正確に設定できる移動ロボット及びその制御方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、位相マップの生成において、障害物を回避する動作を最小化しながら移動できる移動ロボット及びその制御方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、位相マップの生成において、ノード間の連結関係だけでなく、各ノードに関する情報をより正確に設定できる移動ロボット及びその制御方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、位相マップの生成中に、目的とする機能を共に実行できる移動ロボット及びその制御方法を提供することにある。
前記目的を達成するための、本発明の実施形態による移動ロボットは、ＬｉＤＡＲセンサにより取得した外部の地形情報に基づいて、既に設定された複数の移動方向のそれぞれに対するオープン（ｏｐｅｎ）の可否を判断し、判断の結果から新しいノードを生成して、マップ（ｍａｐ）を生成することができ、マップ（ｍａｐ）の生成中に、所定条件に従って所定の領域を走行しながら移動ロボットの機能を行うことができる。
前記目的を達成するための、本発明の一実施形態による移動ロボットは、本体を移動させる走行部、本体の周辺の異物を吸入する吸入ユニット、本体の外部の地形情報を取得するＬｉＤＡＲセンサ、少なくとも１つのノードに関するノードデータを保存するメモリ及びＬｉＤＡＲセンサのセンシングデータ及びノードデータに基づいて、既に設定された複数の移動方向のうち、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在するか否かを判断し、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在する場合、既に設定された条件に従って、ノードデータに新しいノードを生成し、生成されたノードをノードグループに追加し、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のいずれか１つを、本体が移動する進行方向と決定し、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードグループに対応する領域を前記本体が走行するように、走行部を制御し、本体がノードグループに対応じる領域を走行中に、吸入ユニットが本体の周辺の異物を吸入するように制御し、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了した場合、ノードグループを初期化し、ノードデータに基づいて、少なくとも１つのノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが少なくとも１つ存在するか否かを判断し、アップデートが必要なノードが存在する場合、アップデートが必要なノードのいずれか１つに前記移動ロボットが移動するように前記走行部を制御し、アップデートが必要なノードが存在しない場合、ノードデータに基づいて、少なくとも１つのノードを含むマップ（ｍａｐ）の生成を完了することができる。
一方、前記目的を達成するための、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、複数の移動方向のそれぞれに対して、移動ロボットの走行が可能であるか否かを判断し、複数の移動方向のそれぞれに対して、移動ロボットが既に走行していた移動方向であるか否かを判断し、複数の移動方向のうち、移動ロボットの走行が可能で、移動ロボットが既に走行していない移動方向を、前記オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向と判断することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットのノードデータは、少なくとも１つのノードのそれぞれに対して、ノードの座標値と、前記複数の移動方向それぞれに関するデータ値を含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの複数の移動方向それぞれに関するデータ値は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示す第１データ値、移動ロボットの走行不可能な移動方向を示す第２データ値、及び他のノードを示す第３データ値のいずれか１つに設定されることができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在する場合、走行方向と決定された移動方向が前記オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当するか否かを判断し、走行方向と決定された移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当しない場合、新しいノードを生成することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、走行方向と決定された移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、複数の移動方向のうち、走行方向と決定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当するか否かを判断し、走行方向と決定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、新しいノードを生成せず、移動ロボットが前記走行方向に移動するように走行部を制御し、走行方向と決定された移動方向を含む複数の移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、新しいノードを生成することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、新しいノードを生成する場合、ノードデータに含まれた少なくとも１つのノードそれぞれの、複数の移動方向に関するデータ値をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、複数の移動方向のそれぞれに関するデータ値のうち少なくとも１つが、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示す第１データ値に設定されたノードを、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が要求されるノードと判断することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御部は、ノードデータに基づいて、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が要求されるノードのうち、移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードを決定し、移動ロボットが前記最短距離に位置するノードに移動するように、走行部を制御することができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットは、本体の外部の映像を取得する少なくとも１つのカメラを備える映像取得部をさらに含み、制御部は、映像取得部により取得した映像から特徴を抽出し、抽出した特徴をマップ（ｍａｐ）にマッピングし、マップ（ｍａｐ）にマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）された特徴に基づいて、移動ロボットの位置を判断することができる。
前記の目的を達成するための、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法は、外部の地形情報を取得するＬｉＤＡＲセンサのセンシングデータ及び少なくとも１つのノードに対するノードデータに基づいて、既に設定された複数の移動方向のうち、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在するか否かを判断する動作、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在する場合、既に設定された条件に従って、ノードデータに新しいノードを生成し、生成されたノードをノードグループに追加する動作、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のいずれか１つを、移動ロボットの本体が移動する走行方向と決定する動作、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードグループに対応する領域を走行する動作、ノードグループに対応する領域を走行中に、吸入ユニットを介して移動ロボットの周辺の異物を吸入する動作、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了した場合、ノードグループを初期化する動作、ノードデータに基づいて、少なくとも１つのノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが少なくとも１つ存在するか否かを判断する動作、アップデートが必要なノードが存在する場合、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのいずれか１つに移動する動作及びアップデートが必要なノードが存在しない場合、ノードデータに基づいて、少なくとも１つのノードを含むマップ（ｍａｐ）の生成を完了する動作を含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法のオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在するか否かを判断する動作は、複数の移動方向のそれぞれに対して、移動ロボットの走行が可能であるか否かを判断する動作、複数の移動方向のそれぞれに対して、移動ロボットが既に走行していた移動方向であるか否かを判断する動作及び複数の移動方向のうち、移動ロボットの走行が可能で、移動ロボットが既に走行していない移動方向を、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向と判断する動作を含むことができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法のノードデータは、少なくとも１つのノードのそれぞれに対して、ノードの座標値と、複数の移動方向のそれぞれに関するデータ値を含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法の複数の移動方向のそれぞれに関するデータ値は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示す第１データ値、移動ロボットの走行不可能な移動方向を示す第２データ値、及び他のノードを示す第３データ値のいずれか１つに設定されることができる。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法の新しいノードを生成する動作は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が少なくとも１つ存在する場合、走行方向と決定された移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当するか否かを判断する動作及び走行方向と決定された移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当しない場合、新しいノードを生成する動作を含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法の新しいノードを生成する動作は、走行方向と決定された移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、複数の移動方向のうち、走行方向と決定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当するか否かを判断する動作、走行方向と決定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、新しいノードを生成せず、走行方向に移動する動作及び走行方向と決定された移動方向を含む複数の移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当する場合、新しいノードを生成する動作をさらに含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法の新しいノードを生成する動作は、ノードデータに含まれた少なくとも１つのノードそれぞれの、複数の移動方向に関するデータ値をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）する動作をさらに含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法のアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが少なくとも１つ存在するか否かを判断する動作は、複数の移動方向それぞれに関するデータ値のうち少なくとも１つが、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示す前記第１データ値に設定されたノードを、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が要求されるノードと判断する。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法のアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうちいずれか１つに移動する動作は、ノードデータに基づいて、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が要求されるノードのうち、移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードを決定する動作及び最短距離に位置するノードに移動する動作を含む。
一方、本発明の一実施形態による移動ロボットの制御方法は、外部の映像を取得する少なくとも１つのカメラを備える映像取得部により取得した映像から特徴を抽出する動作、抽出した特徴をマップ（ｍａｐ）にマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）する動作及びマップ（ｍａｐ）にマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）された特徴に基づいて、移動ロボットの位置を判断する動作をさらに含む。
本発明の多様な実施形態によれば、移動ロボットの移動中にリアルタイムでノードを生成することにより、ノード間の連結関係を正確に設定することができる。
また、本発明の多様な実施形態によれば、位相マップの生成中に障害物を回避する動作を最小化しながら移動することができるため、より安定的な移動経路を提供する位相マップを生成することができる。
また、本発明の多様な実施形態によれば、各ノードに関する情報を正確に設定できるため、より正確な移動経路を提供する位相マップを生成することができる。
また、本発明の多様な実施形態によれば、位相マップの生成中に移動ロボットが目的とする機能を行うことができる。
一方、その他の様々な効果は後述する本発明の実施形態による詳細な説明において直接的又は暗示的に開示される。
ないし 本発明の一実施形態による、移動ロボットの例示を示す図である。 本発明の他の一実施形態による、移動ロボットの例示を示す図である。 本発明の他の一実施形態による、移動ロボットの内部ブロック図の一例である。 及び 図４ａは、本発明の一実施形態による、移動ロボットに備えられたＬｉＤＡＲセンサの説明に参照される図であり、図４ｂは、本発明の一実施形態による、移動ロボットの走行に関する説明に参照される図である。 ないし 本発明の一実施形態による、移動ロボットの動作の説明に参照される図である。 ないし 本発明の他の一実施形態による、移動ロボットの動作の説明に参照される図である。 本発明の一実施形態による、移動ロボットの制御方法に関するフローチャートを示す図である。 及び 本発明の一実施形態による、移動ロボットの制御方法に関するフローチャートを示す図である。
本発明の実施形態を詳細に参照して本発明を記述し、その例は添付の図面に示されている。本発明を明確かつ簡潔に記述するために、説明に関連しない部分は図面から省略され、明細書において同一又は類似の参照番号は同一の要素を示している。
構成要素において「モジュール」及び「ユニット」などの接尾辞は、説明の便宜のために使用されるものであり、従って、互いに交差して使用することができ、区分される意味又は機能を持っていない。従って、「モジュール」及び「ユニット」は互いに交差して使用してもよい。
本明細書において、「含む」又は「構成する」という用語は、特定の特性、個数、段階、作動、構成要素又はこれらの組み合わせを示すものと推論できるが、１つ又はそれ以上の特性、個数、段階、作動、構成要素又はこれらの組み合わせを加えることを排除するものと推論されてはならない。
「第１」、「第２」、「第３」などの用語が本明細書において多様な要素を記述するために使われるが、これらの要素がこのような用語により制限されてはならない。このような用語は，ある構成要素を他の構成要素から区別するために使用されるだけである。
本発明の一実施形態による移動ロボット１００は、車輪などを用いて自分で移動可能なロボットを意味し、ホームヘルパーロボット及びロボット掃除機などがある。以下では、図面を参照して、移動ロボットのうち掃除機能を有するロボット掃除機を例にして説明するが、本発明はこれに限定されない。
図１ａないし図１ｄ、及び図２は、本発明の様々な実施形態による、移動ロボット１００の例示を示す図である。
図１ａは、本発明の一実施形態による移動ロボット１００ａ及び移動ロボット１００ａを充電する充電台２００を示す斜視図であり、図１ｂは、図１ａに示した移動ロボット１００ａの上面部を示す図であり、図１ｃは、図１ａに示した移動ロボット１００ａの正面部を示す図であり、図１ｄは、図１ａに示した移動ロボット１００ａの底面部を示す図である。
一方、図２は、本発明の他の一実施形態による、移動ロボット１００ｂの例示を示す図面であり、図２に示す移動ロボット１００ｂは、図１ａないし図１ｄに開示された移動ロボット１００ａと同一又は類似の構成を備えられるので、これに関する詳細な説明は省略する。
図１ａないし図１ｄに示すように、移動ロボット１００ａは、例えば、本体１１０を移動させる少なくとも１つの駆動輪１３６を含む。駆動輪１３６は、例えば、駆動輪１３６に連結された少なくとも１つのモータ（図示せず）により駆動されて回転する。
駆動輪１３６は、例えば、本体１１０の左、右側にそれぞれ備えられ、以下、それぞれ左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ）という。
左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ）は、１つの駆動モータにより駆動されてもよく、必要に応じて、左輪１３６（Ｌ）を駆動させる左輪駆動モータと右輪１３６（Ｒ）を駆動させる右輪駆動モータがそれぞれ備えられてもよい。左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ）の回転速度に差をつけて左側又は右側に本体１１０の走行方向を切り替えることができる。
移動ロボット１００ａは、例えば、異物を吸入する吸入装置（図示せず）、掃き掃除を行うブラシ１５４、１５５、吸入装置やブラシ１５４、１５５により集められた異物を溜めるダストボックス（図示せず）、雑巾がけを行う雑巾部（図示せず）などを含む。
例えば、本体１１０の底面部には空気が吸入される吸入口１５０ｈが形成され、本体１１０の内部には吸入口１５０ｈを介して空気が吸入されるように吸入力を提供する吸入装置と、吸入口１５０ｈを介して空気と一緒に吸入されたほこりを集塵するダストボックスが備えられる。
移動ロボット１００ａは、例えば、移動ロボット１００ａを構成する各種部品が収容される空間を形成するケース１１１を含む。ケース１１１にはダストボックスの挿入と脱去のための開口部（図示せず）が形成され、開口部を開閉するダストボックスカバー１１２がケース１１１に対して回転可能に備えられる。
移動ロボット１００ａは、例えば、吸入口１５０ｈから露出するブラシを有するロール型のメインブラシ１５４と、本体１１０の底面部前方側に位置し、放射状に延長された複数の翼からなるブラシを有する補助ブラシ１５５とを備える。これらのブラシ１５４、１５５の回転により走行区域内の床からほこりが分離され、このように床から分離されたほこりは吸入口１５０ｈを介して吸い込まれ、吸入ユニット３３０からダストボックスに流入される。
ダストボックスのフィルタ又はサイクロンを経て空気とほこりが分離され、分離されたほこりはダストボックスに集塵され、空気はダストボックスから排出された後、本体１１０の内部の排気流路（図示せず）を経て最終的に排気口（図示せず）を介して外部に排出される。
バッテリ１３８は、例えば、駆動モータだけでなく、移動ロボット１００ａの作動全般に必要な電源を供給する。一方、バッテリ１３８が放電した場合、移動ロボット１００ａは充電のために充電台２００に復帰する走行を行い、その復帰走行中に、移動ロボット１００ａは自分で充電台２００の位置を感知することができる。
充電台２００は、例えば、所定の復帰信号を送出する信号送出部（図示せず）を含む。復帰信号は、例えば、超音波信号又は赤外線信号であるが、必ずしもこれに限定されるものではない。
移動ロボット１００ａは、例えば、復帰信号を受信する信号感知部（図示せず）を含む。
例えば、信号感知部は、赤外線信号を感知する赤外線センサを含み、充電台２００の信号送出部から送出された赤外線信号を受信する。この時、移動ロボット１００ａは、充電台２００から送出された赤外線信号に従って充電台２００の位置に移動して充電台２００とドッキング（ｄｏｃｋｉｎｇ）する。このようなドッキングにより、移動ロボット１００ａの充電端子１３３と充電台２００の充電端子２１０に接触してバッテリ１３８が充電される。
移動ロボット１００ａは、例えば、移動ロボット１００の内／外部の情報を感知する構成を備える。
移動ロボット１００ａは、例えば、走行区域に対する映像情報を取得するカメラ１２０を備える。
例えば、移動ロボット１００ａは、本体１１０前方の映像を取得するように備えられる前面カメラ１２０ａを備える。
例えば、移動ロボット１００ａは、本体１１０の上面部に備えられて、走行区域内の天井に対する映像を取得する上部カメラ１２０ｂを備える。
例えば、移動ロボット１００ａは、本体１１０の底面部に備えられて、床の映像を取得する下部カメラ１７９をさらに備える。
一方、移動ロボット１００ａに備えられたカメラ１２０の個数、配置される位置、撮影範囲などが必ずしもこれに限定されるものではなく、走行区域に対する映像情報を取得するために様々な位置に配置されてもよい。
例えば、移動ロボット１００ａは、本体１１０の一面に対して傾斜して配置されて前方と上方を一緒に撮影するように構成されたカメラ（図示せず）を含むこともできる。
例えば、移動ロボット１００ａは、前面カメラ１２０ａ及び／又は上部カメラ１２０ｂを複数備えてもよく、前方と上方を一緒に撮影するように構成されたカメラを複数備えてもよい。
本発明の様々な実施形態によれば、移動ロボット１００ａの一部部位（例えば、前方、後方、底面）にカメラ１２０が設置され、走行時や掃除時に映像を持続的に取得することができる。このようなカメラ１２０は、撮影効率のために各部位別に複数設置されてもよく、カメラ１２０により撮影された映像は、該当空間に存在するほこり、髪の毛、床などの物質の種類認識、掃除の有無、又は掃除の時点の確認のために使用される。
移動ロボット１００ａは、例えば、レーザーを利用して本体１１０の外部の地形情報を取得するライダー（ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ：ＬｉＤＡＲ）センサ１７５を含む。
ＬｉＤＡＲセンサ１７５は、例えば、レーザーを出力し、オブジェクトから反射されたレーザーを受信することにより、レーザーを反射させたオブジェクトとの距離、位置方向、材質などの情報を取得し、走行区域の地形情報を取得することができる。移動ロボット１００は、例えば、ＬｉＤＡＲセンサ１７５により取得した情報に基づいて、３６０度の地形（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）情報を取得することができる。
移動ロボット１００ａは、例えば、移動ロボット１００ａの動作、状態に関連する各種データをセンシングするセンサ１７１、１７２、１７９を含む。
例えば、移動ロボット１００ａは、前方の障害物を感知する障害物感知センサ１７１、走行区域内の床に段差の存否を感知する段差感知センサ１７２などを含む。
移動ロボット１００ａは、例えば、移動ロボット１００ａの電源オン／オフ（ｏｎ／ｏｆｆ）などの各種命令を入力できる操作部１３７を含み、操作部１３７を介して移動ロボット１００の作動全般に必要な各種制御命令を受信する。
移動ロボット１００ａは、例えば、出力部（図示せず）を含み、予約情報、バッテリ状態、動作モード、動作状態、エラー状態などを表示する。
図３は、本発明の他の実施形態による、移動ロボット１００の内部ブロック図の一例である。
図３に示すように、移動ロボット１００は、例えば、保存部３０５、映像取得部３２０、入力部３２５、吸入ユニット３３０、制御部３５０、走行部３６０、センサ部３７０、出力部３８０、及び／又は通信部３９０を含む。
一方、本図においては、移動ロボット１００に関してロボット掃除機を例にして説明しているため、吸入ユニット３３０を含むものとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、移動ロボット１００の機能及び目的によって様々な構成を含むことができる。
保存部３０５は、例えば、移動ロボット１００の制御に必要な各種情報を保存する。
保存部３０５は、例えば、揮発性又は不揮発性記録媒体を含む。記録媒体は、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）により読み取れるデータを保存したものであり、その種類や実現方式に限定されない。
保存部３０５は、例えば、走行区域に対するマップ（ｍａｐ）を保存する。保存部３０５に保存されるマップは、例えば、移動ロボット１００と有線又は無線通信を介して情報を交換する外部端末機、サーバなどから入力されたものであってもよく、移動ロボット１００が自分で学習して生成したものであってもよい。
保存部３０５は、例えば、ノード（ｎｏｄｅ）に関するデータを保存する。ここで、ノードは、例えば、走行区域上の一地点を意味する。ノードに関するデータは、例えば、ノードに対する走行区域上の座標、ノードでの複数の移動方向に関する情報、他のノードとの関係に関する情報などを含む。
例えば、マップには走行区域内の部屋の位置が表示される。また、移動ロボット１００の現在位置がマップ上に表示され、マップ上での移動ロボット１００の現在位置は走行過程で更新される。外部端末機は保存部３０５に保存されたマップと同一のマップを保存する。
保存部３０５は、例えば、掃除履歴情報を保存する。このような掃除の履歴情報は掃除を行うたびに生成される。
保存部３０５に保存される走行区域に対するマップ（ｍａｐ）は、例えば、掃除中の走行に使用されるナビゲーションマップ（ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍａｐ）、位置認識に使用されるＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ：ＳＬＡＭ）マップ、障害物などにぶつかると当該情報を保存して学習掃除時に使用する学習マップ、全域的位置認識に使用される全域的位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）、認識された障害物に関する情報が記録される障害物認識マップなどがある。
一方、前述のように、用途別に保存部３０５にマップを区分して保存及び管理できるが、マップが用途別に明確に区分されない可能性もある。例えば、少なくとも２つ以上の用途として使用できるように１つのマップに複数の情報が保存されることもある。
映像取得部３２０は、例えば、移動ロボット１００の周辺の映像を取得することができる。映像取得部３２０は、例えば、少なくとも１つのカメラ（例：図１ａのカメラ１２０）を備える。以下、映像取得部３２０により取得した映像を「取得映像」と言える。
映像取得部３２０は、例えば、デジタルカメラを含む。デジタルカメラは、少なくとも１つの光学レンズと、光学レンズを通過した光により像が結ばれる複数の光ダイオード（ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ、例えば、ｐｉｘｅｌ）を含んで構成されるイメージセンサ（例えば、ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ）と、光ダイオードから出力された信号に基づいて映像を構成するデジタル信号処理機（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ：ＤＳＰ）を含む。デジタル信号処理機は、例えば、静止画だけでなく、静止画で構成されたフレームからなる動画を生成することも可能である。
映像取得部３２０は、例えば、移動ロボット１００の走行方向前面に存在する障害物又は掃除領域の状況を撮影する。
本発明の一実施形態によれば、映像取得部３２０は、本体１１０の周辺を連続的に撮影することにより複数の映像を取得し、取得された複数の映像は保存部３０５に保存される。
移動ロボット１００は、例えば、複数の映像を用いて障害物認識の正確性を高めるか、複数の映像のうち１つ以上の映像を選択して効果的なデータを使用することにより障害物認識の正確性を高めることができる。
入力部３２５は、例えば、ユーザ入力を受信できる入力装置（例：キー、タッチパネルなど）を備える。例えば、入力部３２５は、移動ロボット１００の電源オン／オフ（ｏｎ／ｏｆｆ）などの各種命令を入力できる操作部１３７を含む。
入力部３２５は、例えば、入力装置を介して、ユーザ入力を受信し、受信されたユーザ入力に対応する命令を制御部３５０に送信する。
吸入ユニット３３０は、例えば、ほこりが含まれた空気を吸入する。吸入ユニット３３０は、例えば、異物を吸入する吸入装置（図示せず）、掃き掃除を行うブラシ１５４、１５５、吸入装置やブラシ（例：図１ｃのブラシ１５４、１５５）により集められた異物を溜めるダストボックス（図示せず）、空気が吸入される吸入口（例：図１ｄの吸入口１５０ｈ）などを含む。
走行部３６０は、例えば、移動ロボット１００を移動させることができる。走行部３６０は、例えば、移動ロボット１００を移動させる少なくとも１つの駆動輪（例：図１ｃの駆動輪１３６）と、駆動輪を回転させる少なくとも１つのモータ（図示せず）とを含む。
センサ部３７０は、例えば、移動ロボット１００の内／外部の情報を感知する多様なセンサを含む。
センサ部３７０は、例えば、レーザーを利用して本体１１０の外部の地形情報を取得するライダー（ＬｉＤＡＲ）センサ（例：図１ａのＬｉＤＡＲセンサ１７５）を含む。
センサ部３７０は、例えば、前方の障害物を感知する障害物感知センサ（例：図１ａの障害物感知センサ１７１）、走行区域内の床に段差の存否を感知する段差感知センサ（例：図１ｄの段差感知センサ１７２）などを含む。
障害物感知センサ１７１は、例えば、移動ロボット１００の外周面に一定間隔で複数配置されてもよい。障害物感知センサ１７１は、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、ＲＦ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）センサ、地磁気センサ、ＰＳＤ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｄｅｖｉｃｅ）センサなどを含む。
障害物感知センサ１７１は、例えば、室内の壁や障害物との距離を感知するセンサであり、本発明はその種類に限定されないが、以下では超音波センサを例示して説明する。
障害物感知センサ１７１は、例えば、移動ロボット１００の走行（移動）方向に存在する物体、特に、障害物を感知して障害物情報を制御部３５０に伝達する。すなわち、障害物感知センサ１７１は、移動ロボット１００の移動経路、移動ロボット１００の前方や側面に存在する突出物、家の中の什器、家具、壁面、壁の角などを感知してその情報を制御部３５０に伝達する。
センサ部３７０は、例えば、移動ロボット１００の走行動作を感知して動作情報を出力する走行感知センサ（図示せず）をさらに含む。走行感知センサは、例えば、ジャイロセンサ（ｇｙｒｏ ｓｅｎｓｏｒ）、ホイールセンサ（ｗｈｅｅｌ ｓｅｎｓｏｒ）、加速度センサ（ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）などを含む。
ジャイロセンサは、例えば、移動ロボット１００が運転モードによって動くとき、回転方向を感知し、回転角を検出する。ジャイロセンサは、例えば、移動ロボット１００の角速度を検出して角速度に比例する電圧値を出力する。
ホイールセンサは、例えば、駆動輪１３６（例：図１ｄの左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ））に連結されて駆動輪１３６の回転数を感知することができる。ここで、ホイールセンサは、例えば、エンコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ）であり得る。エンコーダは、左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ）の回転数を感知して出力することができ、
加速度センサは、例えば、移動ロボット１００の速度変化を検出できる。加速度センサは、例えば、駆動輪１３６の隣接した位置に取り付けられてもよく、制御部３５０に内蔵されてもよい。
出力部３８０は、例えば、オーディオ信号を出力する音響出力部３８１を含む。音響出力部は、制御部３５０の制御により警告音、動作モード、動作状態、エラー状態などの通知メッセージ、ユーザの命令入力に対応する情報、ユーザの命令入力に対応する処理結果などを音響で出力することができる。
音響出力部３８１は、例えば、制御部１５０からの電気信号をオーディオ信号に変換して出力する。このために、スピーカーなどを備える。
出力部３８０は、例えば、ユーザの命令入力に対応する情報、ユーザの命令入力に対応する処理結果、動作モード、動作状態、エラー状態などを映像で表示するディスプレイ３８２を含む。
実施形態によっては、ディスプレイ３８２はタッチパッドと相互レイヤ構造をなしてタッチスクリーンで構成されてもよい。この場合、タッチスクリーンで構成されるディスプレイ３８２は、出力装置以外に、ユーザのタッチにより情報入力が可能な入力装置として使用されることもできる。
通信部３９０は、例えば、少なくとも１つの通信モジュール（図示せず）を備え、外部機器とデータを送受信する。移動ロボット１００と通信する外部機器のうち外部端末機は、例えば、移動ロボット１００を制御するためのアプリケーションを備え、アプリケーションの実行により移動ロボット１００が掃除する走行区域に対するマップを表示し、マップ上に特定領域を掃除するように領域を指定することができる。外部端末機は、例えば、マップ設定のためのアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）が搭載されたリモコン、ＰＤＡ、ラップトップ、スマートフォン、タブレットなどがある。
通信部３９０は、例えば、ワイファイ（Ｗｉ－ｆｉ）、ブルートゥース(登録商標）（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ビーコン（ｂｅａｃｏｎ）、ジグビー（ｚｉｇｂｅｅ）、ＲＦＩＤ（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）などの無線通信方式で信号を送受信できる。
一方、移動ロボット１００は、例えば、充電可能なバッテリ（例：図１ｄのバッテリ１３８）を備えてロボット掃除機内に電源を供給する電源供給部（図示せず）を含む。
電源供給部は、例えば、移動ロボット１００の各構成要素に駆動電源と動作電源を供給する。
移動ロボット１００は、例えば、バッテリ１３８のバッテリ残量、充電状態などを感知し、感知結果を制御部３５０に送信するバッテリ感知部（図示せず）をさらに含む。一方、バッテリ残量に関する情報は、例えば、出力部３８０を介して出力される。
制御部３５０は、例えば、移動ロボット１００に備えられた各構成に接続される。制御部３５０は、例えば、移動ロボット１００に備えられた各構成と互いに信号を送受信し、各構成の全般的な動作を制御する。
制御部３５０は、例えば、センサ部３７０により取得した情報に基づいて、移動ロボット１００の内／外部に対する状態を判断する。
制御部３５０は、例えば、ジャイロセンサから出力される電圧値を用いて回転方向及び回転角を算出する。
制御部３５０は、例えば、ホイールセンサから出力される回転数に基づいて、駆動輪１３６の回転速度を演算する。また、制御部３５０は、例えば、左輪１３６（Ｌ）と右輪１３６（Ｒ）の回転数の差に基づいて回転角を演算することもできる。
制御部３５０は、例えば、加速度センサから出力される値に基づいて、移動ロボット１００の出発、停止、方向転換、物体との衝突などの移動ロボット１００の状態変化を判断できる。一方、制御部３５０は、例えば、加速度センサから出力される値に基づいて、速度変化に伴う衝撃量が検出できるため、加速度センサは電子式バンパーセンサの機能を果たすこともできる。
制御部３５０は、例えば、超音波センサを介して受信された少なくとも２以上の信号に基づいて、障害物の位置を感知し、感知された障害物の位置に応じて移動ロボット１００の動きを制御する。
実施形態によっては、移動ロボット１００の外側面に備えられる障害物感知センサ１３１は発信部と受信部を含んで構成される。
例えば、超音波センサは、少なくとも１つ以上の発信部及び少なくとも２つ以上の受信部が互いに交互に備えられる。これにより、発信部は多様な角度から超音波信号を放射し、障害物に反射された超音波信号を少なくとも２つ以上の受信部が多様な角度から受信することができる。
実施形態によっては、超音波センサから受信された信号は、増幅、フィルタリングなどの信号処理過程を経ることができ、その後、障害物までの距離及び方向が算出される。
一方、制御部３５０は、例えば、走行制御モジュール３５１、地図生成モジュール３５２、位置認識モジュール３５３及び／又は障害物認識モジュール３５４を含む。本図においては、説明の便宜上、走行制御モジュール３５１、地図生成モジュール３５２、位置認識モジュール３５３及び／又は障害物認識モジュール３５４に区分して説明しているが、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、位置認識モジュール３５３と障害物認識モジュール３５４は１つの認識機として統合されて１つの認識モジュール３５５で構成されてもよい。この場合、マシンラーニングなどの学習技法を利用して認識機を学習させ、学習された認識機はその後に入力されるデータを分類して領域、物体などの属性を認識することができる。
実施形態によって、地図生成モジュール３５２、位置認識モジュール３５３及び、障害物認識モジュール３５４が１つの統合モジュールで構成されてもよい。
走行制御モジュール３５１は、例えば、移動ロボット１００の走行を制御し、走行設定に従って走行部３６０の駆動を制御する。
走行制御モジュール３５１は、例えば、走行部３６０の動作に基づいて移動ロボット１００の走行経路を把握する。例えば、走行制御モジュール３５１は、駆動輪１３６の回転速度に基づいて移動ロボット１００の現在又は過去の移動速度、走行距離などを把握し、このように把握された移動ロボット１００の走行情報に基づいて、マップ上における移動ロボット１００の位置が更新される。
地図生成モジュール３５２は、例えば、走行区域に対するマップを生成する。
地図生成モジュール３５２は、例えば、移動ロボット１００の走行中に、取得した情報に基づいてマップをリアルタイムで生成／又は更新する。
地図生成モジュール３５２は、例えば、複数の移動方向を設定できる。例えば、地図生成モジュール３５２は、走行区域に対するマップを生成する機能（以下、マップ生成機能）が実行される場合、機能が実行される時点に移動ロボット１００の前面が向く方向を第１移動方向に設定してもよい。また、地図生成モジュール３５２は、例えば、機能が実行される時点に移動ロボット１００の左側面が向く方向を第２移動方向に、移動ロボット１００の右側面が向く方向を第３移動方向に、第１方向の反対方向である移動ロボット１００の背面が向く方向を第４移動方向に設定してもよい。
一方、既に設定された複数の移動方向は、例えば、マップを生成する機能の実行中に、移動ロボット１００が移動するか、回転する場合にも変更されずに固定されて設定される。
例えば、複数の移動方向が設定された後、移動ロボット１００が反時計回りに回転した場合、移動ロボット１００の前面が向いている方向は第２移動方向となり、移動ロボット１００が直進する場合、移動ロボット１００の走行方向は第２移動方向であり得る。
一方、本図においては、複数の移動方向を４つの方向に設定されるものと説明しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、様々な実施形態によって、８つ、１６個などの多様な方向に設定されてもよい。
地図生成モジュール３５２は、例えば、映像取得部３２０により取得した映像に基づいてマップを作成する。例えば、地図生成モジュール３５２は、移動ロボット１００の走行中に、映像取得部３２０により取得した取得映像に基づいてマップを作成する。
地図生成モジュール３５２は、例えば、映像取得部３２０により取得した取得映像のそれぞれに含まれた、走行区域に位置する照明、境界（ｅｄｇｅ）、コーナー（ｃｏｒｎｅｒ）、染み（ｂｌｏｂ）、屈曲（ｒｉｄｇｅ）などの様々な特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を検出する。
地図生成モジュール３５２は、例えば、取得映像から特徴を検出する特徴検出器（ｆｅａｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）を含む。例えば、特徴検出器は、Ｃａｎｎｙ、Ｓｏｂｅｌ、Ｈａｒｒｉｓ＆Ｓｔｅｐｈｅｎｓ／Ｐｌｅｓｓｅｙ、ＳＵＳＡＮ、Ｓｈｉ＆Ｔｏｍａｓｉ、Ｌｅｖｅｌ ｃｕｒｖｅ ｃｕｒｖａｔｕｒｅ、ＦＡＳＴ、Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ、Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎｓ、Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ ｏｆ Ｈｅｓｓｉａｎ、ＭＳＥＲ、ＰＣＢＲ、Ｇｒｅｙ－ｌｅｖｅｌ ｂｌｏｂｓ検出器などを含む。
地図生成モジュール３５２は、例えば、取得映像から検出した走行区域に対する特徴に基づいて、マップを作成することができる。一方、本発明の様々な実施形態によれば、取得映像から特徴を検出する動作は、位置認識モジュール３５３において行われてもよい。
地図生成モジュール３５２は、例えば、ＬｉＤＡＲセンサ１７５により取得した情報に基づいてマップを作成する。
例えば、地図生成モジュール３５２は、ＬｉＤＡＲセンサ１７５を介して出力され、外部オブジェクトに反射されて受信されるレーザーの受信時間差、信号強度のような受信パターンを分析して、走行区域の地形情報を取得する。走行区域の地形情報は、例えば、移動ロボット１００の周辺に存在するオブジェクトの位置、距離、方向などを含む。
地図生成モジュール３５２は、例えば、ＬｉＤＡＲセンサ１７５により取得した走行区域の地形情報に基づいてノードを生成し、生成されたノードを含む全域的位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を作成する。これに関する詳細な説明は、図４ａ、図４ｂ、図５ａないし図５ｍ、及び図６ａないし図６ｄを参照して後述する。
位置認識モジュール３５３は、例えば、移動ロボット１００の位置を判断することができる。位置認識モジュール３５３は、例えば、移動ロボット１００の走行中に、移動ロボット１００の位置を判断する。
位置認識モジュール３５３は、例えば、映像取得部３２０により取得した取得映像に基づいて、移動ロボット１００の位置を判断する。
例えば、位置認識モジュール３５３は、移動ロボット１００の走行中に、取得映像から検出した走行区域の各位置に対する特徴を、地図生成モジュール３５２により作成されたマップの各位置にマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）させ、マップの各位置にマッピングされた走行区域の各位置に対する特徴に関するデータを位置認識データとして保存部３０５に保存する。
一方、例えば、位置認識モジュール３５３は、取得映像から検出した走行区域に対する特徴と、保存部３０５に保存された位置認識データに含まれた走行領域のそれぞれの位置に対する特徴を比較して、位置別の類似度（確率）を算出し、算出された位置別の類似度（確率）に基づいて、類似度が最も大きい位置を移動ロボット１００の位置として判断する。
一方、移動ロボット１００は、例えば、位置認識モジュール３５３なしに走行制御モジュール３５１、地図生成モジュール３５２及び／又は障害物認識モジュール３５４によりマップを学習して、現在位置を判断することもできる。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、移動ロボット１００の周辺の障害物を感知する。例えば、障害物認識モジュール３５４は、映像取得部３２０を介して取得した取得映像及び／又はセンサ部３７０を介して取得したセンシングデータに基づいて、移動ロボット１００の周辺の障害物を感知する。
例えば、障害物認識モジュール３５４は、ＬｉＤＡＲセンサ１７５により取得した走行区域の地形情報に基づいて、移動ロボット１００の周辺の障害物を感知する。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、移動ロボット１００の走行中に、移動ロボット１００の走行を妨げる障害物が存在するか否かを判断する。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、障害物が存在すると判断される場合、障害物の属性に応じて直進、回転などの走行パターンを決定し、決定された走行パターンを走行制御モジュール３５１に伝達する。
例えば、障害物の属性が移動ロボット１００の走行が可能な種類の障害物（例：床に存在する突出物など）である場合、障害物認識モジュール３５４は、移動ロボット１００が走行し続けるように走行パターンを決定する。
または、例えば、障害物の属性が移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面、家具など）である場合、障害物認識モジュール３５４は、移動ロボット１００が回転するように走行パターンを決定する。
本発明の実施形態による移動ロボット１００は、マシンラーニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）ベースの人、物体認識及び回避を行うことができる。ここで、マシンラーニングは、コンピュータに人が直接ロジック（Ｌｏｇｉｃ）を指示しなくてもデータからコンピュータが学習し、これによりコンピュータが自分で問題を解決するようにすることを意味する。
ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、人工知能を構成するための人工ニューラルネットワーク（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ＡＮＮ）に基づいてコンピュータに人の考え方を教える方法でアリ、人が教えなくてもコンピュータが自分で人間のように学習できる人工知能技術を意味する。
人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、ソフトウェア形態で実現されるか、チップ（ｃｈｉｐ）などのハードウェア形態で実現される。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、障害物の属性が学習されたソフトウェア又はハードウェア形態の人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を含む。
例えば、障害物認識モジュール３５４は、ディープラーニングにより学習されたＣＮＮ（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＢＮ（ｄｅｅｐ ｂｅｌｉｅｆ ｎｅｔｗｏｒｋ）などのディープニューラルネットワーク（ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＮＮ）を含む。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）に含まれたノード間の加重値（ｗｅｉｇｈｔ）に基づいて入力される映像データに含まれる障害物の属性を判別する。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、映像取得部３２０、特に前面カメラセンサ１２０ａが取得した映像全体を使用するのではなく、一部の領域のみを使用することで移動方向に存在する障害物の属性を判別することができる。
また、走行制御モジュール３５１は、例えば、認識された障害物の属性に基づいて走行部３６０の駆動を制御することができる。
保存部３３０には、例えば、障害物属性判別のための入力データ、前記ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を学習するためのデータが保存される。
保存部３３０には、例えば、映像取得部３２０が取得した原本映像と所定領域が抽出された抽出映像が保存される。
保存部３３０には、例えば、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）構造をなす加重値（ｗｅｉｇｈｔ）、バイアス（ｂｉａｓ）が保存される。
例えば、ディープニューラルネットワーク構造をなす加重値（ｗｅｉｇｈｔ）、バイアス（ｂｉａｓ）は、障害物認識モジュール３５４の組み込みメモリ（ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｍｅｍｏｒｙ）に保存される。
障害物認識モジュール３５４は、例えば、映像取得部３２０が取得する映像の一部領域を抽出するたびに、前記抽出された映像をトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎｇ）データとして使用して学習過程を行うか、所定数以上の抽出映像を取得してから学習過程を行うことができる。
すなわち、障害物認識モジュール３５４は、例えば、障害物を認識するたびに認識結果を追加して、加重値（ｗｅｉｇｈｔ）などのディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）構造をアップデートするか、所定回数のトレーニングデータが確保された後に確保されたトレーニングデータで学習を行って、加重値（ｗｅｉｇｈｔ）などのディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）構造をアップデートする。
または、移動ロボット１００は、例えば、通信部３９０を介して映像取得部３２０が取得した原本映像又は抽出された映像を所定サーバに送信し、所定サーバからマシンラーニングに関連するデータを受信する。
この場合に、移動ロボット１００は、所定サーバから受信されたマシンラーニングに関連するデータに基づいて障害物認識モジュール３５４をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）することができる。
図４ａは、本発明の一実施形態による、移動ロボット１００に備えられたＬｉＤＡＲセンサ１７５の説明に参照される図である。
図４ａに示すように、ＬｉＤＡＲセンサ１７５は、例えば、３６０度全方向に対してレーザーを出力し、オブジェクトから反射されたレーザーを受信することにより、レーザーを反射させたオブジェクトとの距離、位置方向、材質などの情報を取得し、走行区域の地形情報を取得することができる。
移動ロボット１００は、例えば、ＬｉＤＡＲセンサ１７５の性能及び設定による、一定距離以内の地形情報を取得できる。例えば、移動ロボット１００は、ＬｉＤＡＲセンサ１７５を基準に一定距離の半径を有する円の領域（６１０）内の地形情報を取得できる。
移動ロボット１００は、例えば、円の領域（６１０）を複数の移動方向によって区分する。例えば、複数の移動方向が４つの領域に設定される場合、円の領域（６１０）を第１移動方向（５０１）ないし第４移動方向（５０４）に対応する４つの領域に区分し、走行区域の地形情報を各領域に対して区分する。
図４ｂは、本発明の一実施形態による、移動ロボットの走行に関する説明に参照される図である。
図４ｂに示すように、移動ロボット１００は、走行区域の地形情報を取得する。例えば、移動ロボット１００は、走行命令に従って走行中に、ＬｉＤＡＲセンサ１７５を介して走行区域の地形情報を取得することができる。
移動ロボット１００は、ＬｉＤＡＲセンサ１７５を介して取得した４つの移動方向に対する地形情報から、自由縁（ｆｒｅｅ ｅｄｇｅ）を抽出することができる。ここで、自由縁（ｆｒｅｅ ｅｄｇｅ）は、例えば、移動ロボット１００の走行が可能な、レーザーを反射させたオブジェクト間の空間に関する情報を意味し得る。
図４ｂに示すように、移動ロボット１００は、それぞれの移動方向に対して、移動通路の両端点と、ＬｉＤＡＲセンサ１７５を基準に一定距離の半径を有する円の領域（６１０）により描かれる弧に基づいて自由縁（ｆｒｅｅ ｅｄｇｅ）を抽出することができる。
自由縁（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３）は、各移動方向の移動通路の幅、移動通路の位置情報、移動通路の中央点に関する情報などを含み、移動通路の両端点と移動ロボット１００の中心線の間の角度に関する情報も含む。ここで、移動ロボット１００の中心線は、例えば、移動ロボット１００を基準に、複数の移動方向に向かって延長した直線を意味し得る。
一方、移動ロボット１００は、自由縁（ｆｒｅｅ ｅｄｇｅ）において壁面のような障害物に対応する特徴点（以下、エッジ（ｅｄｇｅ））を抽出することができる。この時、移動ロボット１００は、エッジ間の間隔に基づいて、移動通路の幅、障害物間の間隔などを判断することができる。
一方、移動ロボット１００は、移動通路の中央に沿って移動するために、自由縁（ｆｒｅｅ ｅｄｇｅ）に基づいて移動通路の中央点を検出し、中央点に従って走行することができる。
図５ａないし図５ｍは、本発明の一実施形態による、移動ロボット１００の動作の説明に参照される図である。本図において説明する移動ロボット１００の動作は、移動ロボット１００に備えられた構成（例：図３の制御部３５０）の動作から理解できる。
図５ａに示すように、移動ロボット１００は、マップ生成機能が実行される場合、複数の移動方向を設定することができる。
例えば、移動ロボット１００は、マップ生成機能が実行される場合、マップ生成機能が実行される時点に移動ロボット１００の前面が向く方向を第１移動方向（５０１）、移動ロボット１００の左側面が向く方向を第２移動方向（５０２）、移動ロボット１００の右側面が向く方向を第３移動方向（５０３）、第１方向の反対方向である移動ロボット１００の背面が向く方向を第４移動方向（５０４）に設定する。
一方、移動ロボット１００は、マップ生成機能が実行される場合、移動ロボット１００の位置を調整し、調整された位置を基準に複数の移動方向（５０１ないし５０４）を設定する。
例えば、移動ロボット１００は、走行区域内の天井に対する映像を取得する上部カメラ（例：図１ａの上部カメラ１２０ｂ）により天井に対する映像の特徴（例：天井方向）を検出し、検出された特徴に基づいて移動ロボット１００の位置を調整することができる。
一方、移動ロボット１００は、マップ生成機能が実行される場合、現在の移動ロボット１００の位置に対応する第１ノードＮ１を生成する。例えば、移動ロボット１００は、第１ノードＮ１の座標を（０，０）に設定し、以後に生成されるノードの座標を第１ノードＮ１の座標を基準に設定する。ここで、ノードの座標は、例えば、座標平面上の座標であり得る。
移動ロボット１００は、ＬｉＤＡＲセンサ（例：図４ａのＬｉＤＡＲセンサ１７５）により、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断する。
ここで、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向は、例えば、移動ロボット１００の走行が可能であり、移動ロボット１００が既に走行していない移動方向を意味し得る。
例えば、移動ロボット１００から一定距離（例：３ｍ）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在するか、移動通路の幅が移動ロボット１００の走行が可能な所定基準幅未満である場合、移動ロボット１００は走行不可能であると判断する。
図５ｂに示すように、移動ロボット１００は、ＬｉＤＡＲセンサ１７５により取得した、一定距離（６１０）以内の走行区域の地形情報に基づいて、複数の移動方向（５０１ないし５０４）に対する移動通路の幅をそれぞれ確認する。
移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）に対応するそれぞれの領域において、移動通路の幅の算出の基準となるエッジ（ｅｄｇｅ）を決定し、各エッジ間の間隔に基づいて、移動通路の幅を確認する。
このとき、移動通路の幅が基準幅（例：移動ロボット１００の直径）以上である場合、移動ロボット１００は走行可能な移動通路であると判断する。
移動ロボット１００は、第１移動方向（５０１）に対応する領域において２つのエッジ（ｅ１１、ｅ１２）を決定し、２つのエッジ（ｅ１１、ｅ１２）間の距離に基づいて、第１移動方向（５０１）に対する移動通路の幅（Ｌ１）が基準幅以上であると判断することができる。
一方、第３移動方向（５０３）に対する移動通路の幅（Ｌ３）は基準幅以上であるが、移動ロボット１００から一定距離（６１０）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在することを確認することができる。
また、第４移動方向（５０４）も、移動ロボット１００から一定距離（６１０）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在することを確認することができる。
従って、移動ロボット１００は、第１移動方向（５０１）及び第２移動方向（５０２）をオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向と判断する。
移動ロボット１００は、例えば、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断し、判断結果に基づいてノードを生成することもある。
例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれていない場合、又は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向を含む複数の移動方向が含まれている場合、ノードを生成することができる。
一方、例えば、移動ロボット１００の現在の走行方向に設定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された場合、移動ロボット１００はノードを生成せず、設定された走行方向に従って直進する。
一方、例えば、移動ロボット１００は、現在位置に対応するノードが存在する場合、ノードを生成しない。この時、図５ａにおいて第１ノードＮ１を生成したので、移動ロボット１００はノードを生成しなくてもよい。
一方、図５ａにおいては、マップ生成機能が実行される場合、移動ロボット１００が現在の移動ロボット１００の位置に対応して第１ノードＮ１を生成すると説明しているが、本発明はこれに限定されるものではない。
従って、マップ生成機能が実行される場合、移動ロボット１００の走行方向が設定されていないため、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれていない場合に該当するので、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちにオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断した後に第１ノードＮ１を生成することもできる。
移動ロボット１００は、例えば、第１ノード（Ｎ１）をノードグループに追加する。
移動ロボット１００は、例えば、マップ生成機能が実行される時点に移動ロボット１００の前面が向く方向を走行方向と決定することもできる。
移動ロボット１００は、例えば、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のいずれか１つを走行方向と決定することもできる。移動ロボット１００は、例えば、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のそれぞれの費用（ｃｏｓｔ）を確認でき、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向の費用を比較して、走行方向を決定することができる。ここで、費用（ｃｏｓｔ）は、例えば、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のそれぞれに対する移動通路の幅、現在走行方向として設定されているか否かなどを含む。
例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のそれぞれに対する移動通路の幅を比較することができ、最も広い幅の移動通路の移動方向を走行方向として決定する。本図においては、第１移動方向（５０１）に対する移動通路の幅（Ｌ１）が最も広いので、第１移動方向（５０１）が走行方向として決定される。
一方、例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のうち、現在走行方向に設定されている移動方向を走行方向に維持することもできる。
一方、移動ロボット１００に保存されたノードに関するデータについて、以下の表１を参照して説明する。
Figure 0007432701000001
表１を参照すると、第１ノードＮ１の座標は（０，０）に設定され、第１及び第２移動方向（５０１、５０２）はオープン（ｏｐｅｎ）を示す「－２」、第３及び第４移動方向（５０３、５０４）はオープン（ｏｐｅｎ）されていないことを示す「－１」に設定される。一方、本図においては、座標の基準数値をセンチメートル（ｃｍ）として説明しているが、本発明はこれに限定されるものではない。
一方、第３移動方向（５０３）の場合、移動ロボット１００から一定距離（６１０）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在するが、移動通路の幅（Ｌ３）が基準幅以上で、移動ロボット１００が走行できる領域が存在するので、第１ノードＮ１から第３移動方向（５０３）に所定距離離隔された位置に第２ノードＮ２を生成する。このとき、生成されるノードの位置は、例えば、移動ロボット１００と障害物の間の距離（Ｌ４）を考慮して決定される。
移動ロボット１００は、例えば、第２ノードＮ２をノードグループに追加する。
第１ノードＮ１及び第２ノードＮ２に関するデータは、以下の表２のように設定される。
Figure 0007432701000002
表２を参照すると、第１ノードＮ１の第３移動方向（５０３）に第２ノードＮ２が生成されることにより、第１ノードＮ１の第３移動方向（５０３）に関するデータ値は第２ノードＮ２を示す「２」にアップデート（ｕｐｄａｔｅ）される。
一方、第２ノードＮ２の座標は（０，－２００）に設定され、第２移動方向（５０２）に第１ノードＮ１が位置することにより、第２ノードＮ２の第２移動方向（５０２）に関するデータ値は「１」に設定される。
移動ロボット１００は、走行方向と決定された第１移動方向に走行できる。移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の中央に沿って走行する。
例えば、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の幅の算出の基準となるエッジ（ｅｄｇｅ）に基づいて移動通路の中央点を検出し、中央点に沿って走行することができる。
一方、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断する。例えば、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）にオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを所定周期によって持続的に判断することができる。
図５ｃを参照すると、第３移動方向（５０３）に対する移動通路の幅（Ｌ３）は基準幅以上であるが、移動ロボット１００から一定距離（６１０）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物ｅ３３が存在することが確認できる。
一方、第４移動方向（５０４）は、走行方向の反対方向に該当して、移動ロボット１００が既に走行していた移動方向に該当するので、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）されていない移動方向と判断することができる。
従って、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち走行方向である第１移動方向（５０１）のみがオープン（ｏｐｅｎ）されたことを確認し、現在の走行方向に走行し続けることができる。
図５ｄを参照すると、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち、第１及び第２移動方向（５０１、５０２）がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向であることが確認できる。
現在の走行方向である第１走行方向（５０１）を含む複数の移動方向がオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に該当するので、移動ロボット１００は第３ノードＮ３を生成することができる。
移動ロボット１００は、例えば、第３ノードＮ３をノードグループに追加する。
第１ノードＮ１ないし第３ノードＮ３に関するデータは、以下の表３のように設定される。
Figure 0007432701000003
表３を参照すると、第１ノードＮ１の第１移動方向（５０１）に第３ノードＮ３が生成されることにより、第１ノードＮ１の第１移動方向（５０１）に関するデータ値は第３ノードＮ３を示す「３」にアップデート（ｕｐｄａｔｅ）される。
一方、第３ノードＮ３の座標は、移動ロボット１００の走行距離に基づいて（４００，０）に設定され、第４移動方向（５０４）に第１ノードＮ１が位置することにより、第３ノードＮ３の第４移動方向（５０４）に関するデータ値は第１ノードＮ１を示す「１」に設定されることができる。
移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された第１及び第２移動方向（５０１、５０２）のそれぞれに対する移動通路の幅（Ｌ１、Ｌ２）を比較して、第１移動方向（５０１）を走行方向と決定することができる。
図５ｅを参照すると、移動ロボット１００は、走行方向に沿って走行中に、図５ｄにおいて第３ノードＮ３を生成したのと同様に、第４ノードＮ４を生成する。
移動ロボット１００は、例えば、第４ノードＮ４をノードグループに追加する。
一方、第１ノードＮ１ないし第４ノードＮ４に関するデータは、以下の表４のように設定される。
Figure 0007432701000004
表４を参照すると、第３ノードＮ３の第１移動方向（５０１）に第４ノードＮ４が生成されることにより、第３ノードＮ３の第１移動方向（５０１）に関するデータ値は第４ノードＮ４を示す「４」にアップデート（ｕｐｄａｔｅ）される。
一方、第４ノードＮ４の座標は、移動ロボット１００の走行距離に基づいて、（８００，０）に設定され、第４移動方向（５０４）に第３ノードＮ３が位置することにより、第４ノードＮ４の第４移動方向（５０４）に関するデータ値は第３ノードＮ３を示す「３」設定されることができる。
一方、移動ロボット１００は、走行方向に沿って走行中に、走行方向である第１移動方向（５０１）に対して一定距離（６１０）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在することが確認できる。
この時、移動ロボット１００は、走行方向に沿って走行する状態であり、移動通路の幅（Ｌ１）が基準幅以上であるので、図５ｂにおいて第１ノードＮ１を生成したのとは異なり、障害物に接近するまで移動し続けることができる。
移動ロボット１００が障害物に接近中にも、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、移動ロボット１００は、障害物に接近した位置に新しいノードを生成する。
また、移動ロボット１００は、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。ここで、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードは、例えば、ノードに関連するデータ値のうち、オープン（ｏｐｅｎ）を示す「－２」を含むノードが存在する場合、当該ノードはアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードであると判断される。
一方、図５ｆのように、移動ロボット１００が障害物に接近中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち、走行方向である第１移動方向（５０１）はオープン（ｏｐｅｎ）されておらず、他の移動方向（５０２）がオープン（ｏｐｅｎ）されていることを確認する場合、移動ロボット１００は第５ノードＮ５を生成することができる。
移動ロボット１００は、例えば、第５ノードＮ５をノードグループに追加する。
一方、第１ノードＮ１ないし第５ノードＮ３に関するデータは、以下の表５のように設定される。
Figure 0007432701000005
表５を参照すると、第４ノードＮ４の第１移動方向（５０１）に第５ノードＮ５が生成されることにより、第４ノードＮ４の第１移動方向（５０１）に関するデータ値は第５ノードＮ５を示す「５」にアップデート（ｕｐｄａｔｅ）される。
一方、第５ノードＮ５の座標は、移動ロボット１００の走行距離に基づいて、（１１００，０）に設定され、第４移動方向（５０４）に第４ノードＮ４が位置することにより、第５ノードＮ５の第４移動方向（５０４）に関するデータ値は第４ノードＮ４を示す「４」に設定されることができる。
一方、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向である第２移動方向（５０２）を走行方向と決定し、第２移動方向（５０２）に走行することができる。
図５ｇに示すように、移動ロボット１００は、走行方向に沿って走行中に、図５ｃないし図５ｅにおいて第３ノードＮ３ないし第５ノードＮ５を生成したのと同様に、第６ノードＮ６ないし第９ノードＮ９を生成することができる。
移動ロボット１００は、例えば、第６ノードＮ６ないし第９ノードＮ９をノードグループに追加する。
このとき、本発明の図面においては、全空間の入口に設置されたドアが閉鎖されていることを基準に説明し、ドアが開放されている場合、移動ロボット１００の移動経路は異なる可能性がある。
一方、移動ロボット１００は、第９ノードＮ９から第３移動方向（５０３）に走行中に、第１ノードＮ１に復帰することを確認できる。
一方、第１ノードＮ１ないし第９ノードＮ９に関するデータは、以下の表６のように設定される。
Figure 0007432701000006
移動ロボット１００は、第１ノードＮ１に対応する位置においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しないことが確認できる。このとき、当該位置に第１ノードＮ１が既に設定されているので、移動ロボット１００は新しいノードを生成しなくてもよい。
一方、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードグループを確認する。表６を参照すると、第１ないし第９ノード（Ｎ１ないしＮ９）がノードグループに含まれていることを確認できる。
図５ｈに示すように、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７１０）を走行し、走行中に吸入ユニット（例：図３の吸入ユニット３３０）を駆動することができる。このとき、移動ロボット１００は、ノードに関するデータに基づいて、ノードグループに含まれたノードに対応する領域（７１０）を全て走行するにおいて、最短走行距離の走行経路を決定することができる。
例えば、移動ロボット１００がノードグループに対応する領域（７１０）を走行中に、ブラシ（例：図１ａのブラシ１５４、１５５）の回転により、ノードグループに対応する領域内の床からほこりが分離され、床から分離されたほこりは吸入口（例：吸入口１５０ｈ）により吸入され、吸入流路を介してダストボックスに流入される。
一方、移動ロボット１００は、例えば、ノードグループに対応する領域（７１０）を走行中に、走行方向に沿って直進に移動することもでき、ジグザグパターンで移動することもできる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７１０）に対する走行が完了する場合、ノードグループを初期化する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７１０）に対する走行が完了する場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在する場合、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのいずれか１つに移動することができる。このとき、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、移動ロボット１００の現在位置から最短距離に位置するノードを決定する。
例えば、移動ロボット１００は、ノードに関するデータに含まれたノード間の距離を確認し、移動ロボット１００の現在位置から最短距離に位置するノードを決定する。
一方、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのいずれか１つに移動した後、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープンされた移動方向が存在するか否かを判断する。
前記表６を参照すると、移動ロボット１００は、ノードに関連するデータ値にオープン（ｏｐｅｎ）を示す「－２」が含まれている第３ノードＮ３、第４ノードＮ４、第７ノードＮ７、及び第８ノードＮ８をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードと判断する。
図５ｉに示すように、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、最短距離に位置する第３ノードＮ３に移動し、第３ノードＮ３においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向である第２移動方向（５０２）を走行方向と決定して走行する。
移動ロボット１００は、走行方向である第２移動方向（５０２）に走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち走行方向である第２移動方向（５０２）のみがオープン（ｏｐｅｎ）されていることを確認することができ、現在の走行方向に走行し続ける。
一方、移動ロボット１００は、所定距離以上を走行方向にのみ走行する場合、所定距離に従って新しいノードを生成することができる。
移動ロボット１００は、走行方向に走行中に、第１０ノードＮ１０を生成し、第１０ノードＮ１０をノードグループに追加する。
移動ロボット１００は、走行方向に走行中に、第１０ノードＮ１０を生成し、第１０ノードＮ１０をノードグループに追加する。
例えば、移動ロボット１００は、走行方向に走行中に、所定距離以上複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち走行方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）されている場合、新しいノードを生成して、より正確なマップを作成することができる。
移動ロボット１００は、第８ノードＮ８に対応する位置に到着したことを確認できる。
第１ノードＮ１ないし第１０ノードＮ１０に関するデータは、以下の表７のように設定される。
Figure 0007432701000007
移動ロボット１００は、第８ノードＮ８に対応する位置においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しないことを確認できる。この時、当該位置に第８ノードＮ８が既に設定されているので、移動ロボット１００は新しいノードを生成しなくてもよい。
図５ｊに示すように、移動ロボット１００は、第８ノードＮ８においてノードグループを確認できる。この時、第１０ノードＮ１０のみがノードグループに含まれるので、移動ロボット１００は、第１０ノードＮ１０に対応する領域（７２０）を走行し、走行中に吸入ユニット３３０を駆動することができる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７２０）に対する走行が完了する場合、ノードグループを初期化する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７２０）に対する走行が完了する場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
前記表７を参照すると、移動ロボット１００は、ノードに関連するデータ値にオープン（ｏｐｅｎ）を示す「－２」が含まれている第４ノードＮ４及び第７ノードＮ７をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードと判断する。
図５ｋに示すように、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、最短距離に位置する第４ノードＮ４に移動し、第４ノードＮ４においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向である第２移動方向（５０２）を走行方向と決定して走行する。
図５ｉにおいてのように、移動ロボット１００は、走行方向である第２移動方向（５０２）に走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち走行方向である第２移動方向（５０２）のみがオープン（ｏｐｅｎ）されていることを確認することができ、現在の走行方向に走行し続ける。
一方、移動ロボット１００は、走行方向に走行中に、より正確なマップ作成のために第１１ノードＮ１１を生成し、第１１ノードＮ１１をノードグループに追加する。
一方、移動ロボット１００は、走行方向に走行中に、より正確なマップ作成のために第１１ノードＮ１１を生成し、第１１ノードＮ１１をノードグループに追加する。
移動ロボット１００は、第７ノードＮ７に対応する位置に到着したことを確認できる。
第１ノードＮ１ないし第１１ノードＮ１１に関するデータは、以下の表８のように設定される。
Figure 0007432701000008
移動ロボット１００は、第７ノードＮ７に対応する位置においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しないことを確認できる。このとき、当該位置に第７ノードＮ７が既に設定されているので、移動ロボット１００は新しいノードを生成しなくてもよい。
図５ｌに示すように、移動ロボット１００は、第７ノードＮ７においてノードグループを確認することができる。この時、第１１ノードＮ１１のみがノードグループに含まれるので、移動ロボット１００は、第１１ノードＮ１１に対応する領域（７３０）を走行し、走行中に吸入ユニット３３０を駆動することができる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７３０）に対する走行が完了する場合、ノードグループを初期化する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（７３０）に対する走行が完了する場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
前記表８を参照すると、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードがこれ以上存在しないことを確認し、生成された全域的位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を保存部３０５に保存してマップ生成を完了する。
図５ｍを参照すると、移動ロボット１００は、生成された全域的位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）に基づいて、ノード間の関係を確認することができ、移動経路を決定することもできる。
図６ａないし図６ｄは、本発明の他の一実施形態による、移動ロボット１００の動作の説明に参照される図である。図５ａないし図５ｍにおいて説明した内容と重複する内容は詳細な説明を省略する。
図６ａに示すように、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向の存否に対する判断の結果に基づいて、第１ないし第３ノード（Ｎ１ないしＮ３）を生成し、生成された第１ないし第３ノード（Ｎ１ないしＮ３）をノードグループに追加する。
移動ロボット１００は、第３ノードＮ３に対応する位置においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しないことを確認し、ノードグループに第１ないし第３ノード（Ｎ１ないしＮ３）が含まれていることを確認する。
移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８１０）を走行し、走行中に吸入ユニット（例：図３の吸入ユニット３３０）を駆動することができる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８１０）に対する走行が完了する場合、ノードグループを初期化する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８１０）に対する走行が完了する場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
図６ｂに示すように、移動ロボット１００は、ノードに関するデータ値にオープン（ｏｐｅｎ）を示す「－２」が含まれている第２ノードＮ２をアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードと決定し、第２ノードＮ２に移動する。
一方、移動ロボット１００は、第２ノードＮ２から行われた、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向の存否に対する判断の結果に基づいて、第４ないし第７ノード（Ｎ４ないしＮ７）を生成し、生成された第４ないし第７ノード（Ｎ４ないしＮ７）をノードグループに追加することができる。
移動ロボット１００は、第３ノードＮ３に対応する位置においてオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しないことを確認し、ノードグループに第１ないし第３ノード（Ｎ１ないしＮ３）が含まれていることを確認することができる。
移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８２０）を走行し、走行中に吸入ユニット３３０を駆動する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８２０）に対する走行が完了する場合、ノードグループを初期化する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域（８２０）に対する走行が完了する場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
図６ｃ及び図６ｄを参照すると、図６ａ及び図６ｂにおいてのように、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向の存否に対する判断結果に基づいて、第８ノードＮ８生成し、第８ノードＮ８に対応する領域（８３０）を走行することができる。
一方、移動ロボット１００は、第８ノードＮ８に対応する領域（８３０）の走行が完了した後、第９及び第１０ノード（Ｎ９、Ｎ１０）を生成し、第９及び第１０ノード（Ｎ９、Ｎ１０）に対応する領域（８４０）を走行することができる。
図７は、本発明の一実施形態による、移動ロボットの制御方法に関するフローチャートを示す図である。
図７に示すように、移動ロボット１００は、Ｓ７０１動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断する。
例えば、移動ロボット１００は、既に設定された複数の移動方向（５０１ないし５０４）のそれぞれに対して、移動ロボット１００から一定距離（例：３ｍ）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在せず、移動通路の幅が移動ロボット１００の走行が可能な所定基準幅以上であり、移動ロボット１００が既に走行していない方向であるか否かを判断することができる。
移動ロボット１００は、Ｓ７０２動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在する場合、既に設定された条件に従ってノードを生成する。
例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれていない場合、又は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向を含む複数の移動方向が含まれている場合、ノードを生成することができる。
一方、例えば、移動ロボット１００の現在の走行方向に設定された移動方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された場合、移動ロボット１００はノードを生成せず、設定された走行方向に従って直進する。
一方、例えば、移動ロボット１００は、現在位置に対応するノードが存在する場合、ノードを生成しないことがある。
一方、ノードに関するデータは、ノードに対応する位置において複数の移動方向（５０１ないし５０４）がオープン（ｏｐｅｎ）であるか否かに関するデータ値を含む。
移動ロボット１００は、Ｓ７０３動作において、生成されたノードをノードグループに追加することができる。
移動ロボット１００は、Ｓ７０４動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のうちいずれか１つを移動ロボット１００の走行方向として決定する。
例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のそれぞれに対する移動通路の幅を比較することができ、幅が最も広い移動通路の移動方向を走行方向として決定する。
または、例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のうち、現在走行方向に設定されている移動方向を走行方向として維持することもできる。
移動ロボット１００は、Ｓ７０５動作において、走行方向として決定された移動方向に移動する。
この時、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の中央に沿って走行する。
例えば、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の幅の算出の基準となるエッジ（ｅｄｇｅ）に基づいて移動通路の中央点を検出し、中央点に従って走行する。
一方、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを持続的に判断することができる。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ７０６動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードグループを確認する。
移動ロボット１００は、ノードグループに含まれたノードを確認し、ノードグループに対応する領域を走行することができる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域を走行中に、吸入ユニット（例：図３の吸入ユニット３３０）を駆動して、床からほこりを分離して吸入する。
移動ロボット１００は、Ｓ７０７動作において、ノードグループに対応する領域に対する走行を完了しているか否かを確認する。
移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了していない場合、Ｓ７０６動作に分岐して、ノードグループに対応する領域を走行し続ける。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ７０８動作において、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了している場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
例えば、移動ロボット１００は、それぞれのノードに関するデータ値を確認して、複数の移動方向（５０１ないし５０４）に関するデータ値のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示すデータ値が含まれたノードが存在する場合、該当ノードをアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードであると判断する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了している場合、ノードグループを初期化する。
移動ロボット１００は、Ｓ７０９動作において、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在する場合、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのいずれか１つに移動する。
例えば、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、移動ロボット１００の現在位置から最短距離に位置するノードに移動する。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ７１０動作において、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在しない場合、生成された全域位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を保存部３０５を保存してマップ生成を完了する。
図８ａ及び８ｂは、本発明の一実施形態による、移動ロボットの制御方法に関するフローチャートを示す図である。
図８ａに示すように、移動ロボット１００は、Ｓ８０１動作において、マップ生成機能を行う。例えば、移動ロボット１００は、電源がオン（ｏｎ）になった場合、又は、ユーザからマップ生成機能を実行する命令が入力される場合、マップ生成機能を実行する。
移動ロボット１００は、Ｓ８０２動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）を設定する。
例えば、移動ロボット１００は、マップ生成機能が実行される場合、マップ生成機能が実行される時点に移動ロボット１００の前面が向く方向を第１移動方向（５０１）、移動ロボット１００の左側面が向く方向を第２移動方向（５０２）、移動ロボット１００の右側面が向く方向を第３移動方向（５０３）、第１方向の反対方向である移動ロボット１００の背面が向く方向を第４移動方向（５０４）に設定する。
移動ロボット１００は、Ｓ８０３動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを判断する。
例えば、移動ロボット１００は、既に設定された複数の移動方向（５０１ないし５０４）のそれぞれに対して、移動ロボット１００から一定距離（例：３ｍ）以内に移動ロボット１００の走行が不可能な種類の障害物（例：壁面）が存在せず、移動通路の幅が移動ロボット１００の走行可能な所定基準幅以上であり、移動ロボット１００が既に走行していない方向であるか否かを判断することができる。
図８ｂに示すように、移動ロボット１００は、Ｓ８０４動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在する場合、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれるか否かを確認する。
この時、マップ生成機能が実行される時点では走行方向が設定されないことがあり、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれていない場合と判断される。
移動ロボット１００は、Ｓ８０５動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれていない場合、移動ロボット１００の現在位置に対するノードを生成する。一方、移動ロボット１００は、生成されたノードをノードグループに追加することができる。
移動ロボット１００は、Ｓ８０６動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のうちいずれか１つを走行方向と決定することもできる。
例えば、移動ロボット１００は、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向のそれぞれに対する移動通路の幅を比較し、幅が最も広い移動通路の移動方向を走行方向と決定する。
移動ロボット１００は、Ｓ８０７動作において、走行方向と決定された移動方向にする。
この時、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の中央に沿って走行する。
例えば、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、移動通路の幅の算出の基準となるエッジ（ｅｄｇｅ）に基づいて移動通路の中央点を検出し、中央点に従って走行する。
一方、移動ロボット１００は、走行方向の移動通路を走行中に、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在するか否かを持続的に判断する。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ８０８動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向に移動ロボット１００の現在の走行方向が含まれている場合、現在の走行方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向であるか否かを確認する。
このとき、現在の走行方向を含む複数のオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在する場合、Ｓ８０５動作に分岐して、移動ロボット１００の現在位置に対するノードを生成する。
一方、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうち現在の走行方向のみがオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向である場合、Ｓ８０７動作で分岐して、走行方向と決定された移動方向に移動し続ける。
一方、図８ａを再び参照すると、移動ロボット１００は、Ｓ８０９の動作において、オープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードを生成することができ、生成されたノードをノードグループに追加することができる。
この時、当該位置にノードが既に設定されている場合、移動ロボット１００は、新しいノードを生成しなくてもよい。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ８１０動作において、複数の移動方向（５０１ないし５０４）のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向が存在しない場合、ノードグループを確認する。
移動ロボット１００は、ノードグループに含まれたノードを確認し、ノードグループに対応する領域を走行することができる。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域を走行中に、吸入ユニット（例：図３の吸入ユニット３３０）を駆動して、床からほこりを分離して吸入できる。
移動ロボット１００は、Ｓ８１１動作において、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了しているか否かを確認する。
移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了していない場合、Ｓ８１０動作に分岐して、ノードグループに対応する領域を走行し続ける。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ８１２動作において、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了している場合、ノードに関するデータに基づいて、ノードのうちアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在するか否かを判断する。
例えば、移動ロボット１００は、それぞれのノードに関するデータ値を確認して、複数の移動方向（５０１ないし５０４）に関するデータ値のうちオープン（ｏｐｅｎ）された移動方向を示すデータ値が含まれたノードが存在する場合、該当ノードをアップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードと判断する。
一方、移動ロボット１００は、ノードグループに対応する領域に対する走行が完了している場合、ノードグループを初期化する。
移動ロボット１００は、Ｓ８１３動作において、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在する場合、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのいずれか１つを決定することができる。
例えば、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、移動ロボット１００の現在位置から最短距離に位置するノードを決定することができる。
移動ロボット１００は、Ｓ８１４動作において、Ｓ８１３動作で決定されたノードに移動する。
例えば、移動ロボット１００は、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードのうち、移動ロボット１００の現在位置から最短距離に位置するノードに移動することができる。
一方、移動ロボット１００は、Ｓ８１５動作において、アップデート（ｕｐｄａｔｅ）が必要なノードが存在しない場合、生成された全域位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を保存部３０５に保存してマップ生成を完了する。
前記のように、本発明の多様な実施形態によれば、移動ロボット１００が移動中に、リアルタイムでノードを生成することができ、ノード間の連結関係を正確に設定することができる。
また、本発明の多様な実施形態によれば、位相マップの生成中に、移動ロボット１００が移動通路の中央に沿って走行することにより、障害物を回避する動作を最小化しながら移動することができるため、より安定的な移動経路を提供する位相マップを生成することができる。
また、本発明の多様な実施形態によれば、移動ロボット１００は、複数の移動方向（５０１ないし５０４）に関するデータ値のような、ノードのそれぞれに関する情報を正確に設定することができるため、より正確な移動経路を提供する位相マップを生成することができる。
また、本発明の様々な実施形態によれば、移動ロボット１００は、位相マップを生成中に、移動ロボット１００が目的とする機能を行うことができる。
前述のように、本発明の様々な実施形態によれば、移動ロボットの移動中にノードをリアルタイムで生成することによりノード間の連結関係を正確に設定することが可能である。
また、本発明の様々な実施形態によれば、位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を生成するとき、移動時に障害物を回避するための動作を最小化しながらもより安定した走行経路を提供する位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を生成することが可能である。
また、本発明の様々な実施形態によれば、各ノードの情報を正確に設定できるので、より正確な移動経路を生成することが可能である。
また、本発明の様々な実施形態によれば、位相マップ（ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｍａｐ）を生成するとともに、前記移動ロボットにより要求される機能を行うことが可能である。
実施形態がこれらに対する複数の例示的な実施形態を参照して記述されているが、当業者により様々な修正及び実施形態が考案されることができ、これらは本発明の原理の範囲内にあると理解しなければならない。より詳しくは、本発明、図面及び添付の請求の範囲内において発明事項の組み合わせ配置の構成部品及び／又は配置における多様な変形と修正が可能である。このような構成部品及び／又は配置における変形及び修正に加えて、代替的な使用も当業者に明確であろう。
ある要素又はレイヤが他の要素又はレイヤの「上」にあるという時、これらの要素又はレイヤは、他の要素又はレイヤの直上にあるか、中間にある要素又はレイヤであると理解されるべきである。それに対して、ある要素が他の要素又はレイヤの「直上」にあるということは、中間に要素又はレイヤが存在しないことを意味する。この明細書において使用される用語「及び／又は」は、関連して列挙された項目の１つ又はそれ以上の全ての組合せを含む。
本明細書において第１、第２、第３などの用語が多様な要素、構成要素、領域、レイヤ及び／又は部分を記述するために使われるが、このような要素、構成要素、領域、レイヤ及び／又は部分がこれらの用語により制限されないと理解すべきである。このような用語は、ある要素、構成要素、領域、レイヤ又は部分を他の領域、レイヤ又は部分と区分するために使用されるだけである。従って、第１要素、構成要素、領域、レイヤ又は部分を本発明の教示から逸脱されることなく、第２要素、構成要素、領域、レイヤ又は部分と呼ばれることができる。
本明細書において、「下部」、「上部」のように空間的に相対的な用語は、図面においてある要素又は特徴と他の要素（ら）又は特徴（ら）との関係の説明を容易にするために使用される。前記空間的に相対的な用語は、使用中又は動作中の装置において図面に示された方向とは異なる方向を包括するためのものであると理解しなければならない。例えば、図面の装置を裏返すと、他の要素または特徴に対して「下部」にあると記述された要素は他の要素又は特徴に対して「上部」に向かうようになる。従って、例示的な用語である「下部」は、上と下の両方向を包括することができる。このような装置は、他の方向に配置されることができ（９０度回転した方向又は他の方向）、本明細書で使用された空間的に相対的な用語もこれに応じて解釈されるべきである。
本明細書において使用された用語は、特定の実施形態を説明する目的を有するだけであり、本発明を制限するものではない。本明細書において使用される、単数形の「１つの」及び「前記」は、他の明示的に記載がない限り、複数形も含む。また、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」及び／又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は本明細書において使用されるとき、記述された特徴、定数、段階、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を規定するものであるが、１つ又はそれ以上の他の特徴、定数、段階、動作、要素、構成要素、及び／又はこれらの群の存在又は追加を排除するものではないことも理解されるべきである。
本明細書においては、本発明の実施形態は、本発明の理想的な実施形態（及び中間構造）の概略的な例示に該当する断面の例示を参照して記述される。これにより、例えば、製造技術及び／又は許容誤差の結果として示される例示された形態からの変形が発生することが予想される。従って、本発明の実施形態は、本明細書に例示される領域の特定の形態に制限されるものではなく、例えば、製造の結果として示される偏差を含むものと推論されるべきである。
他に定義されない限り、本明細書において使用されるすべての用語（技術的用語と科学的用語を含む）は、本発明の属する技術分野において、通常の知識を有する者により理解されるものと同一の意味を有する。また、辞書で一般的に定義されているような用語は、関連技術の文脈での意味と一致する意味を持っていると解釈されるべきであり、本明細書において明示的に定義されない以上、理想的に又は過度に形式的な方式で解釈されてはならないということも理解しなければならない。
この明細書において「１つの実施形態」、「一実施形態」、「例示的な実施形態」などの言及は、当該実施形態に関連して記述された特別な特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれていることを意味する。本明細書の様々な所でのそのような句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を参照しているものではない。また、特別の特徴、構造又は特性がいずれかの実施形態と関連して記述されるとき、このような特徴、構造又は特性は、当業者が理解する範囲内において当該実施形態の他のものに関連する特徴、構造又は特性と同じ趣旨であるとみなされなければならない。
実施形態がこれに対する複数の例示的な実施形態を参照して記述されているが、様々な修正及び実施形態が当該分野に通常の知識を有する者により考案されることができ、これも本発明の原理の思想と範囲内にあることを理解しなければならない。より詳細には、本発明、図面及び添付の請求の範囲内において発明事項の組合せ配置の構成部品及び／又は配置での多様な変形と修正が可能である。このような構成部品及び／又は配置での変形及び修正に加えて，代替的な使用も当業者に明確であろう。

Claims (16)

  1. 移動ロボットの本体を移動させるように構成された駆動ホイールと、
    前記本体の周辺の異物を吸入するように構成された吸入ユニットと、
    前記本体の外部地形に関するセンシングデータを取得するように構成されたＬｉＤＡＲセンサと、
    少なくとも１つのノードに関するノードデータを保存するように構成されたメモリと、
    制御部を含む移動ロボットであって、
    前記制御部は、
    前記ＬｉＤＡＲセンサのセンシングデータ及び前記ノードデータに基づいて、少なくとも１つのオープンされた移動方向が前記本体からの複数の移動方向の中に含まれているか否かを決定し、
    前記少なくとも１つのオープンされた移動方向が前記本体からの複数の移動方向の中に含まれている場合、前記ノードデータ内に前記移動ロボットの現在位置に対応する新しいノードを生成し、前記生成されたノードをノードグループに追加し、前記少なくとも１つのオープンされた移動方向の１つを前記本体が移動する走行方向として選択し、
    前記少なくとも１つのオープンされた移動方向が前記本体からの複数の移動方向の中に含まれていない場合、前記本体が前記ノードグループに対応する領域を走行するように前記駆動ホイールを制御し、前記本体が前記ノードグループに対応する領域内において走行する場合、前記吸入ユニットを活性化し、
    前記本体が前記ノードグループに対応する領域の走行を完了する場合、前記ノードグループを初期化し、
    アップデートされる必要のある１つ又はそれ以上のノードが前記少なくとも１つのノード中に含まれている場合、前記ノードデータに基づいて、前記移動ロボットが前記アップデートされる必要のあるノードの１つに移動するように前記駆動ホイールを制御し、アップデートされる必要のある前記ノードの移動方向の少なくとも一つに対してデータ値を変更し、
    前記アップデートされる必要のある１つ又はそれ以上のノードが前記少なくとも１つのノード中に含まれていない場合、前記ノードデータに基づいて前記少なくとも１つのノードを示すマップの生成を完了するように構成され、
    前記オープンされた移動方向は、前記移動ロボットの走行が可能で、前記移動ロボットがいまだ走行していない移動方向であり、
    前記ノードデータは、前記少なくとも一つのノードのそれぞれに関して、前記複数の移動方向のそれぞれに対して、座標（coordinate）とデータ値を含み、
    前記データ値は、前記オープンされた移動方向を示す第１データ値と、前記移動ロボットが前記ノードから走行できないことを示す第２データ値と、前記少なくとも一つのノードの中の他のノードを示す第３データ値との中の一つに設定され、
    前記一つ以上のノードのそれぞれのアップデートされる必要のあるデータ値は、前記第１データ値に設定される、移動ロボット。
  2. 前記制御部は、
    前記移動ロボットが走行可能な複数の移動方向の第１部分集合を決定し、
    前記移動ロボットが既に走行していない複数の移動方向の第２部分集合を決定し、
    前記第１部分集合及び前記の第２部分集合に含まれた複数の移動方向のうち少なくとも一つの移動方向を少なくとも１つのオープンされた移動方向と決定するように構成された、請求項１に記載の移動ロボット。
  3. 前記制御部は、
    前記少なくとも一つのオープンされた移動方向は、前記複数の移動方向に含まれる場合、前記移動方向の１つが前記移動ロボットの走行方向であり、前記少なくとも１つのオープンされた移動方向のいずれか１つに該当するか否かを決定し、
    前記移動方向が走行方向であり、前記少なくとも１つのオープンされた移動方向のいずれか１つに該当しないときは、新しいノードを生成するように構成される、請求項１に記載の移動ロボット。
  4. 前記制御部は、
    前記複数の移動方向のうち走行方向である１つの移動方向のみが前記少なくとも１つのオープンされた移動方向に該当するかを決定し、
    前記１つの移動方向のうち走行方向である１つの方向のみが前記少なくとも１つのオープンされた移動方向に該当するとき、前記移動ロボットが新しいノードを生成せず、前記走行方向に移動するように前記駆動ホイールを制御し、
    走行方向である前記１つの移動方向を含む２つ又はそれ以上の移動方向が前記少なくとも１つのオープンされた移動方向に該当するとき、新しいノードを生成するように構成される、請求項３に記載の移動ロボット。
  5. 前記制御部は、新しいノードを生成するとき、前記ノードデータ内に含まれた前記少なくとも１つのノードのそれぞれの複数の移動方向に関するデータ値をアップデートするように構成される、請求項４に記載の移動ロボット。
  6. 前記制御部は、前記複数の移動方向のそれぞれに関するデータ値の少なくとも１つに対して前記オープンされた移動方向を示す第１データ値としてのノード集合を、アップデートされる必要のあるノードと決定するように構成される、請求項５に記載の移動ロボット。
  7. 前記制御部は、
    前記ノードデータに基づいてアップデートが必要なノードのうち前記移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードを決定し、
    前記移動ロボットが、アップデートされる必要のあるノードのうち前記移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードに移動するように前記駆動ホイールを制御するように構成される、請求項６に記載の移動ロボット。
  8. 前記本体の外部のイメージを取得するように構成された少なくとも１つのカメラをさらに含み、
    前記制御部は、
    前記カメラにより得られたイメージから特徴を抽出し、
    前記抽出された特徴をマップにマッピングし、
    前記マップにマッピングされた特徴に基づいて前記移動ロボットの位置を決定するように構成される、請求項７に記載の移動ロボット。
  9. 移動ロボットを制御する方法であって、
    少なくとも１つのオープンされた移動方向が前記移動ロボットの現在位置に対する複数の移動方向の中に含まれているか否かを決定するステップと、
    前記少なくとも１つのオープンされた移動方向が前記複数の移動方向の中に含まれている場合、ノードデータ内に前記移動ロボットの現在位置に対応する新しいノードを生成し、前記生成されたノードをノードグループに追加するステップと、
    前記少なくとも一つのオープンされた移動方向が前記複数の移動方向に含まれている場合、前記移動ロボットの本体が走行する走行方向として前記少なくとも一つのオープンされた移動方向の１つに走行し、
    前記オープンされた移動方向が前記複数の移動方向に含まれない場合、前記ノードグループに対応する領域を走行するステップと、
    前記ノードグループに対応する領域を走行中に掃除を行うステップと、
    前記ノードグループに対応する領域での走行が完了する場合、前記ノードグループを初期化するステップと、
    前記ノードデータに基づいて、アップデートされる必要のある少なくとも１つのノードが前記少なくとも１つのノード中に含まれているか否かを決定するステップと、
    前記アップデートされる必要のある少なくとも１つのノードが前記少なくとも１つのノード中に含まれている場合、アップデートされる必要のある前記少なくとも一つのノードの１つに移動し、前記アップデートされる必要のあるノードの移動方向の少なくとも一つに対してデータ値を変更するステップと、
    前記アップデートされる必要のある少なくとも１つのノードが前記少なくとも１つのノード中に含まれていない場合、前記ノードデータに基づいて前記少なくとも１つのノードを含むマップを生成するステップを含み、
    前記オープンされた移動方向は、前記移動ロボットの走行が可能で、前記移動ロボットがいまだ走行していない移動方向であり、
    前記ノードデータは、前記少なくとも一つのノードのそれぞれに関して、前記複数の移動方向のそれぞれに対して、座標（coordinate）とデータ値を含み、
    前記データ値は、前記オープンされた移動方向を示す第１データ値と、前記移動ロボットが前記ノードから走行できないことを示す第２データ値と、前記少なくとも一つのノードの中の他のノードを示す第３データ値の中の一つに設定され、
    前記少なくとも一つのノードのそれぞれのアップデートされる必要のあるデータ値は、前記第１データ値に設定される、方法。
  10. 前記少なくとも１つのオープンされた移動方向が複数の移動方向の中に含まれているか否かを決定するステップは、
    前記移動ロボットが前記複数の移動方向のそれぞれに対して移動できるか否かを決定するステップと、
    前記移動ロボットが現在位置から前記複数の移動方向に沿って既に走行しているか否かを決定するステップと、
    前記複数の移動方向のうち前記移動ロボットが走行可能であり前記移動ロボットがこれに沿ってまだ走行していない移動方向の少なくとも１つを前記オープンされた移動方向と決定するステップを含む、請求項９に記載の方法。
  11. 新しいノードを生成するステップは、
    前記走行方向と決定された移動方向が前記少なくとも１つのオープンされた移動方向のいずれか１つに該当するか否かを決定するステップと、
    前記走行方向と決定された移動方向が前記少なくとも１つのオープンされた移動方向のいずれか１つに該当しないときは、新しいノードを生成するステップを含む、請求項９に記載の方法。
  12. 新しいノードを生成するステップは、
    前記複数の移動方向のうち走行方向と決定された移動方向のみが前記少なくとも１つのオープンされた移動方向のいずれか１つに該当するか否かを決定するステップと、
    走行方向と決定された移動方向のみが前記少なくとも１つのオープンされた移動方向に該当するとき、新しいノードを生成せず、前記走行方向に移動するステップと、
    走行方向と決定された前記移動方向を含む２つ又はそれ以上の移動方向が前記少なくとも１つのオープンされた移動方向に該当するとき、新しいノードを生成するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記新しいノードを生成するステップは、前記ノードデータ内に含まれた前記少なくとも１つのノードのそれぞれの複数の移動方向に関するデータ値をアップデートするステップをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記アップデートされる必要のある少なくとも１つのノードの１つを決定するステップは、前記複数の移動方向のそれぞれに関するデータ値の少なくとも１つに対して、前記オープンされた移動方向を示す第１データ値としてのノード集合をアップデートされる必要のあるノードと決定するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. アップデートされる必要のある少なくとも一つのノードのいずれか１つに移動するステップは、
    前記ノードデータに基づいてアップデートされる必要のある少なくとも一つのノードのうち前記移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードを決定するステップと、
    前記移動ロボットの現在位置から最短距離に位置するノードに移動するように前記移動ロボットを制御するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記移動ロボットの外部にある領域のイメージから特徴を抽出するステップと、
    前記抽出された特徴をマップにマッピングするステップと、
    前記マップにマッピングされた特徴に基づいて前記移動ロボットの位置を決定するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
JP2022500976A 2019-07-11 2020-07-10 移動ロボット及びその制御方法 Active JP7432701B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190083686A KR102361130B1 (ko) 2019-07-11 2019-07-11 이동 로봇 및 그 제어방법
KR10-2019-0083686 2019-07-11
PCT/KR2020/009090 WO2021006693A2 (en) 2019-07-11 2020-07-10 Moving robot and control method thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022540594A JP2022540594A (ja) 2022-09-16
JP7432701B2 true JP7432701B2 (ja) 2024-02-16

Family

ID=74103175

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022500976A Active JP7432701B2 (ja) 2019-07-11 2020-07-10 移動ロボット及びその制御方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11774982B2 (ja)
EP (1) EP3996881A4 (ja)
JP (1) JP7432701B2 (ja)
KR (1) KR102361130B1 (ja)
WO (1) WO2021006693A2 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080294338A1 (en) 2005-12-09 2008-11-27 Nakju Doh Method of Mapping and Navigating Mobile Robot by Artificial Landmark and Local Coordinate
JP2010092147A (ja) 2008-10-06 2010-04-22 Murata Machinery Ltd 自律移動装置

Family Cites Families (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3528200B2 (ja) 1993-05-24 2004-05-17 松下電器産業株式会社 自走式掃除機
DE4408328C2 (de) 1994-03-11 2002-09-26 Siemens Ag Verfahren zum Aufbau einer zellular strukturierten Umgebungskarte von einer selbstbeweglichen mobilen Einheit, welche sich mit Hilfe von auf Wellenreflexion basierenden Sensoren orientiert
DE4408329C2 (de) 1994-03-11 1996-04-18 Siemens Ag Verfahren zum Aufbau einer zellular strukturierten Umgebungskarte von einer selbstbeweglichen mobilen Einheit, welche sich mit Hilfe von auf Wellenreflexion basierenden Sensoren orientiert
EP0766846B1 (de) 1994-06-22 1998-03-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur orientierung, fahrwegplanung und steuerung einer autonomen mobilen einheit
KR20020010257A (ko) 2000-07-28 2002-02-04 김인광 로봇 시스템에서의 자기위치 인식 장치 및 방법
US6667592B2 (en) * 2001-08-13 2003-12-23 Intellibot, L.L.C. Mapped robot system
US6728608B2 (en) 2002-08-23 2004-04-27 Applied Perception, Inc. System and method for the creation of a terrain density model
US7805220B2 (en) 2003-03-14 2010-09-28 Sharper Image Acquisition Llc Robot vacuum with internal mapping system
US20040244138A1 (en) 2003-03-14 2004-12-09 Taylor Charles E. Robot vacuum
US20050010331A1 (en) 2003-03-14 2005-01-13 Taylor Charles E. Robot vacuum with floor type modes
US20060020369A1 (en) 2004-03-11 2006-01-26 Taylor Charles E Robot vacuum cleaner
US20050273967A1 (en) 2004-03-11 2005-12-15 Taylor Charles E Robot vacuum with boundary cones
KR100611328B1 (ko) 2005-06-30 2006-08-11 고려대학교 산학협력단 세선화 기반 위상지도의 작성방법 및 그 장치, 이동로봇의탐사를 통한 세선화 기반 위상지도 작성방법 및 그 장치
US7555363B2 (en) 2005-09-02 2009-06-30 Neato Robotics, Inc. Multi-function robotic device
KR100715609B1 (ko) 2006-01-13 2007-05-07 학교법인 포항공과대학교 가정환경에서의 이동로봇의 위상학적 지도형성 및 자율주행방법
KR100791384B1 (ko) 2006-07-05 2008-01-07 삼성전자주식회사 특징점을 이용한 영역 구분 방법 및 장치와 이를 이용한이동 청소 로봇
KR101543490B1 (ko) 2008-04-24 2015-08-10 아이로보트 코퍼레이션 로봇 가능화 모바일 제품을 위한 위치 측정 시스템, 위치 결정 시스템 및 운전 시스템의 적용
KR101503903B1 (ko) 2008-09-16 2015-03-19 삼성전자 주식회사 이동 로봇의 지도 구성 장치 및 방법
KR101037379B1 (ko) 2008-12-18 2011-05-27 한국과학기술연구원 거리센서로부터 얻은 주변환경의 거리정보를 바탕으로 한 이동로봇탐사시스템 및 이를 이용한 탐사방법
KR101553654B1 (ko) * 2009-02-13 2015-10-01 삼성전자 주식회사 이동 로봇 및 이동 로봇의 이동 방법
JP5212212B2 (ja) 2009-03-25 2013-06-19 株式会社Ｉｈｉ 通路検出プログラム、通路検出装置及び方法
US8428776B2 (en) * 2009-06-18 2013-04-23 Michael Todd Letsky Method for establishing a desired area of confinement for an autonomous robot and autonomous robot implementing a control system for executing the same
KR20110000848A (ko) 2009-06-29 2011-01-06 (주)실리콘화일 3차원 거리정보 및 영상 획득 장치
US8948913B2 (en) 2009-10-26 2015-02-03 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for navigating robot
RU2012122469A (ru) 2009-11-06 2013-12-20 Эволюшн Роботикс, Инк. Способы и системы для полного охвата поверхности автономным роботом
JP5803054B2 (ja) 2009-12-02 2015-11-04 村田機械株式会社 自律移動装置
DE102010017689A1 (de) 2010-07-01 2012-01-05 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Selbsttätig verfahrbares Gerät sowie Verfahren zur Orientierung eines solchen Gerätes
KR101750340B1 (ko) 2010-11-03 2017-06-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR101761313B1 (ko) 2010-12-06 2017-07-25 삼성전자주식회사 로봇 및 로봇의 경로생성방법
KR101242252B1 (ko) * 2011-02-10 2013-03-11 고려대학교 산학협력단 시맨틱 격자 지도 생성 방법 및 시맨틱 격자 지도를 활용한 시맨틱 격자 지도 기반 탐사 방법
FR2977023B1 (fr) 2011-06-24 2014-02-21 Univ Angers Generation de donnees de carte
US8798840B2 (en) 2011-09-30 2014-08-05 Irobot Corporation Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data
US20140031980A1 (en) 2011-11-11 2014-01-30 Jens-Steffen Gutmann Systems and methods for extending slam to multiple regions
KR101179075B1 (ko) * 2012-02-28 2012-09-03 국방과학연구소 자율로봇의 경로계획방법 및 이를 구비한 경로계획장치
KR20130112507A (ko) * 2012-04-04 2013-10-14 인하대학교 산학협력단 Ｓ＊ 알고리즘을 이용한 이동로봇의 안전경로계획 수립방법
WO2014004929A2 (en) 2012-06-27 2014-01-03 Pentair Water Pool And Spa, Inc. Pool cleaner with laser range finder system and method
KR20140009737A (ko) 2012-07-12 2014-01-23 한국과학기술원 하이브리드 맵 기반 로봇의 위치인식방법
JP5886502B2 (ja) 2012-12-20 2016-03-16 トヨタ自動車株式会社 移動体制御装置、移動体制御方法及び制御プログラム
KR101427186B1 (ko) 2013-06-12 2014-08-07 건국대학교 산학협력단 미지환경에서 지능형 로봇의 이동경로 생성을 위한 영역탐색 및 매핑 장치
JP5897517B2 (ja) 2013-08-21 2016-03-30 シャープ株式会社 自律移動体
WO2015090398A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Aktiebolaget Electrolux Robotic vacuum cleaner with side brush moving in spiral pattern
US9436926B2 (en) 2014-02-25 2016-09-06 Savioke, Inc. Entryway based authentication system
US10068373B2 (en) 2014-07-01 2018-09-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for providing map information
KR102431994B1 (ko) 2014-09-24 2022-08-16 삼성전자주식회사 청소 로봇 및 청소 로봇의 제어 방법
US10488865B2 (en) 2014-12-16 2019-11-26 Al Incorporated Methods and systems for robotic surface coverage
US9704043B2 (en) 2014-12-16 2017-07-11 Irobot Corporation Systems and methods for capturing images and annotating the captured images with information
US11400595B2 (en) * 2015-01-06 2022-08-02 Nexus Robotics Llc Robotic platform with area cleaning mode
US9630319B2 (en) * 2015-03-18 2017-04-25 Irobot Corporation Localization and mapping using physical features
US20170028556A1 (en) 2015-07-28 2017-02-02 Harris Corporation Path-optimized manipulator reversing controller
JP6705636B2 (ja) 2015-10-14 2020-06-03 東芝ライフスタイル株式会社 電気掃除機
JP6649743B2 (ja) 2015-10-28 2020-02-19 シャープ株式会社 一致性評価装置および一致性評価方法
KR20170053351A (ko) 2015-11-06 2017-05-16 삼성전자주식회사 청소 로봇 및 그 제어 방법
DE102015119501A1 (de) 2015-11-11 2017-05-11 RobArt GmbH Unterteilung von Karten für die Roboternavigation
DE102015119865B4 (de) 2015-11-17 2023-12-21 RobArt GmbH Robotergestützte Bearbeitung einer Oberfläche mittels eines Roboters
CN205671994U (zh) 2015-12-16 2016-11-09 小米科技有限责任公司 自动清洁设备
DE102016102644A1 (de) 2016-02-15 2017-08-17 RobArt GmbH Verfahren zur Steuerung eines autonomen mobilen Roboters
CA3020184A1 (en) 2016-04-08 2017-10-12 A&K Robotics Inc. Autoscrubber convertible between manual and autonomous operation
US10980387B2 (en) 2016-08-31 2021-04-20 Murata Machinery, Ltd. Autonomously traveling floor washer
KR20180074537A (ko) 2016-12-30 2018-07-03 엘지전자 주식회사 청소 로봇
US10653282B2 (en) 2016-12-23 2020-05-19 Lg Electronics Inc. Cleaning robot
KR20180082264A (ko) 2017-01-10 2018-07-18 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
CN108318046B (zh) 2017-01-18 2020-12-15 华为技术有限公司 路径规划方法和装置
KR102012550B1 (ko) 2017-02-20 2019-08-20 엘지전자 주식회사 돌발 장애물을 식별하는 방법 및 이를 구현하는 로봇
US20180290748A1 (en) 2017-04-03 2018-10-11 Versatol, Llc Autonomous in-tunnel intelligence, surveillance, and reconnaissance drone
US10222215B2 (en) 2017-04-21 2019-03-05 X Development Llc Methods and systems for map generation and alignment
US9939814B1 (en) 2017-05-01 2018-04-10 Savioke, Inc. Computer system and method for automated mapping by robots
JP7087290B2 (ja) 2017-07-05 2022-06-21 カシオ計算機株式会社 自律移動装置、自律移動方法及びプログラム
US10482619B2 (en) 2017-07-27 2019-11-19 AI Incorporated Method and apparatus for combining data to construct a floor plan
US10583561B2 (en) * 2017-08-31 2020-03-10 Neato Robotics, Inc. Robotic virtual boundaries
US11579298B2 (en) 2017-09-20 2023-02-14 Yujin Robot Co., Ltd. Hybrid sensor and compact Lidar sensor
KR102219801B1 (ko) 2017-09-22 2021-02-23 엘지전자 주식회사 인공지능을 이용한 이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법
US20190113919A1 (en) 2017-10-18 2019-04-18 Luminar Technologies, Inc. Controlling an autonomous vehicle using smart control architecture selection
CN107806881A (zh) 2017-10-25 2018-03-16 上海思岚科技有限公司 移动机器人构建结构地图的方法与设备
EP3737970A2 (en) 2017-11-28 2020-11-18 Innoviz Technologies Ltd. Lidar systems and methods
KR20190103511A (ko) 2018-02-12 2019-09-05 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
US11237004B2 (en) 2018-03-27 2022-02-01 Uatc, Llc Log trajectory estimation for globally consistent maps
KR102561263B1 (ko) 2018-04-04 2023-07-28 삼성전자주식회사 지도 데이터를 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR102466940B1 (ko) 2018-04-05 2022-11-14 한국전자통신연구원 로봇 주행용 위상 지도 생성 장치 및 방법
DE102019202702B3 (de) 2019-02-28 2020-08-13 Kuka Deutschland Gmbh Abfahren einer vorgegebenen Anordnung von Wegen mit einem mobilen Roboter
KR102296908B1 (ko) 2019-03-19 2021-09-02 한국전자통신연구원 특징점 지도 관리방법 및 장치
US11314254B2 (en) 2019-03-26 2022-04-26 Intel Corporation Methods and apparatus for dynamically routing robots based on exploratory on-board mapping

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080294338A1 (en) 2005-12-09 2008-11-27 Nakju Doh Method of Mapping and Navigating Mobile Robot by Artificial Landmark and Local Coordinate
JP2010092147A (ja) 2008-10-06 2010-04-22 Murata Machinery Ltd 自律移動装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102361130B1 (ko) 2022-02-09
WO2021006693A2 (en) 2021-01-14
US20210012111A1 (en) 2021-01-14
US11774982B2 (en) 2023-10-03
KR20210007361A (ko) 2021-01-20
WO2021006693A3 (en) 2021-02-18
EP3996881A2 (en) 2022-05-18
JP2022540594A (ja) 2022-09-16
EP3996881A4 (en) 2023-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7356567B2 (ja) 移動ロボット及びその制御方法
KR102275300B1 (ko) 이동 로봇 및 그 제어방법
US10717193B2 (en) Artificial intelligence moving robot and control method thereof
US10852729B2 (en) Moving robot and control method thereof
AU2017316090B2 (en) Mobile robot and control method therefor
US11700989B2 (en) Mobile robot using artificial intelligence and controlling method thereof
US20220257074A1 (en) Mobile robot using artificial intelligence and controlling method thereof
KR20180023302A (ko) 이동 로봇 및 그 제어방법
KR20180023301A (ko) 이동 로봇 및 그 제어방법
JP7329125B2 (ja) 移動ロボット及びその制御方法
KR20180023303A (ko) 이동 로봇 및 그 제어방법
US11055341B2 (en) Controlling method for artificial intelligence moving robot
US20220175208A1 (en) Robot cleaner using artificial intelligence and control method thereof
JP7432701B2 (ja) 移動ロボット及びその制御方法
KR102500525B1 (ko) 이동 로봇
EP4374763A1 (en) Robotic cleaner and method for controlling robotic cleaner
KR20230137080A (ko) 이동 로봇
KR20230161782A (ko) 이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법
KR20230143800A (ko) 이동 로봇 및 그의 제어 방법
KR20230134800A (ko) 로봇 청소기 및 로봇 청소기의 제어방법

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220301

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230224

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230307

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230607

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230912

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231211

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240109

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240205

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7432701

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150