KR100632242B1 - Path correction method of mobile robot - Google Patents

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KR100632242B1 KR1020000069621A KR20000069621A KR100632242B1 KR 100632242 B1 KR100632242 B1 KR 100632242B1 KR 1020000069621 A KR1020000069621 A KR 1020000069621A KR 20000069621 A KR20000069621 A KR 20000069621A KR 100632242 B1 KR100632242 B1 KR 100632242B1
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이상용
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Abstract

비젼카메라에 의해 자기위치를 인식하는 모빌로봇의 경로보정방법이 개시된다. 본 발명에 의한 모빌로봇의 경로보정방법은, 모빌로봇의 기준위치 인식장치가 비젼카메라로 기준인식마크를 촬영하여 비젼보드로 기준인식마크의 이미지데이타를 만드는 이미지데이타 생성단계; 모빌로봇의 제어부가 이미지데이타를 처리하여 산출한 기준인식마크의 좌표와 설정된 경로상의 좌표가 일치하는가를 판단하는 경로비교단계; 및 기준인식마크의 좌표가 설정된 경로상의 좌표에서 벗어난 경우, 제어부가 모빌로봇이 벗어난 방향과 반대방향으로 벗어난 거리만큼 이동하도록 모빌로봇의 주행장치를 제어하는 보정단계;를 포함한다. 이와 같은 경로보정방법에 의해 비젼카메라로 자기위치를 인식하는 모빌로봇이 주행경로를 보정하며 주행할 수 있다.Disclosed is a path correction method of a mobile robot that recognizes a magnetic position by a vision camera. The path correction method of the mobile robot according to the present invention comprises: an image data generation step of generating a reference data of the reference recognition mark by the vision board by the reference position recognition device of the mobile robot; A path comparing step of determining, by the controller of the mobile robot, whether the coordinates of the reference recognition mark calculated by processing the image data coincide with the coordinates on the set path; And if the coordinates of the reference recognition mark is out of the coordinates on the set path, the control unit for controlling the moving device of the mobile robot so as to move by the distance in the opposite direction to the direction away from the mobile robot. By such a path correction method, a mobile robot that recognizes its position with a vision camera can travel while correcting a driving route.

모빌로봇, 자기위치인식장치, 비젼카메라, 경로보정방법,Mobile robot, magnetic positioning device, vision camera, path correction method,

Description

모빌로봇의 경로보정방법{Method for compensating the path in mobile robot}Method for compensating the path in mobile robot}

도 1은 본 발명에 의한 모빌로봇의 경로보정방법이 적용되는 모빌로봇의 기능블록도,1 is a functional block diagram of a mobile robot to which the path correction method of a mobile robot according to the present invention is applied;

도 2는 기준인식마크의 일 예,2 is an example of a reference mark;

도 3은 본 발명에 의한 모빌로봇의 경로보정방법을 나타낸 순서도,3 is a flow chart showing a path correction method of a mobile robot according to the present invention,

도 4는 모빌로봇이 이동시 비젼카메라의 이미지 윈도우상에 나타나는 기준인식마크의 궤적을 연속적으로 나타낸 도면이다.4 is a diagram continuously showing the trajectories of the reference recognition marks appearing on the image window of the vision camera when the mobile robot moves.

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *

10; 제어부 20; 자기위치 인식장치10; Control unit 20; Magnetic location recognition device

21; 비젼카메라 23; 비젼보드21; Vision camera 23; Vision board

30; 주행장치 31; 모터드라이브30; Traveling device 31; Motor drive

32; 모터 33; 바퀴32; Motor 33; wheel

40; 장애물 감지장치 41; 라인레이저40; Obstacle sensing device 41; Line laser

43; 비젼카메라 45; 비젼보드43; Vision camera 45; Vision board

50; 리모콘 송수신부 60; 전원부50; A remote control transceiver 60; Power supply

70; 기준인식마크 71; 큰 점70; Reference mark 71; Big point

본 발명은 자율주행을 하는 모빌로봇의 경로보정방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 비젼카메라를 이용하여 모빌로봇이 설정된 경로를 유지하며 진행하는가를 판단하여 경로를 벗어난 경우는 스스로 경로를 보정하는 모빌로봇의 경로보정방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for calibrating a mobile robot for autonomous driving. More specifically, the mobile robot corrects a path on its own when it is out of the path by determining whether the mobile robot maintains a set path using a vision camera. It relates to a path correction method of the robot.

모빌로봇은 스스로 설정한 경로를 따라 이동하면서, 주행방향의 전방에 장애물이 존재하는가를 스스로 판단하여 회피하고 특정 작업을 수행하는 로봇이다. 특정 작업은 모빌로봇에 부가된 장치가 어떤 것인가에 따라 청소작업이 될 수도 있고, 빈 집의 경비업무가 될 수도 있다. 이와 같은 작업을 효율적으로 하기 위해서는 모빌로봇이 설정된 경로를 유지하면서 이동하는가를 확인하고, 만일 경로에서 벗어난 경우는 경로를 보정하여 계획된 경로를 유지시킬 필요가 있다.A mobile robot is a robot that moves along a path set by itself, determines and avoids obstacles in front of a driving direction, and performs a specific task. The specific task can be a cleaning task or a security task for an empty house, depending on what equipment is attached to the mobile robot. In order to do this efficiently, it is necessary to check whether the mobile robot moves while maintaining the set path, and if it is out of the path, it is necessary to correct the path to maintain the planned path.

종래 기술에 의한 모빌로봇의 경로보정방법은 모빌로봇의 주행제어방법에 따라 다르다. 종래의 주행제어방법으로는 일반적으로 가이드테이프를 이용하는 방법과 실내의 벽을 기준으로 하는 방법이 있다. The path correction method of the mobile robot according to the prior art is different depending on the traveling control method of the mobile robot. Conventional driving control methods generally include a guide tape and a room-based wall.

가이드테이프를 이용하는 방법은, 모빌로봇이 바닥에 부착된 가이드테이프를 광센서나 자기센서를 이용하여 가이드테이프를 확인하면서 가이드테이프를 따라 이동한다. 이때 모빌로봇이 경로를 유지하며 이동하는가의 판단은 가이드테이프와 테이프 인식센서와의 상대위치에 의해 행한다. In the method using the guide tape, the mobile robot moves along the guide tape while checking the guide tape using the optical sensor or the magnetic sensor. At this time, whether the mobile robot moves while maintaining the path is determined by the relative position between the guide tape and the tape recognition sensor.                         

또한, 실내의 벽을 기준으로 하는 방법은, 모빌로봇이 초음파센서 등을 사용하여 벽과의 거리를 측정하여 계획된 경로를 유지하며 이동하는가를 판단한다. 벽과의 이격거리의 멀고 가까움에 따라 주행장치를 제어하여, 모빌로봇이 주어진 경로를 유지하면서 주행할 수 있도록 한다.In addition, in the method based on the wall of the room, it is determined whether the mobile robot moves while maintaining the planned path by measuring the distance to the wall using an ultrasonic sensor or the like. The driving device is controlled according to the distance between the walls and the distance, so that the mobile robot can travel while maintaining a given path.

상기와 같은 모빌로봇의 주행경로를 보정하는 방법은, 가이드테이프를 이용하는 방법과 벽과의 거리를 기준으로 하는 방법으로 주행제어를 하는 경우 효과적으로 사용할 수 있는 방법이기 때문에, 비젼카메라를 이용하여 자기위치를 인식하는 모빌로봇에는 적용하는 것이 부적절하다는 문제가 있다. 즉, 주행경로의 유지여부를 판단하기 위하여 비젼카메라로 자기위치를 인식하고 장애물을 감지하는 모빌로봇에 별도로 가이드테이프를 설치하거나, 초음파센서를 장착하는 것은 제작하기도 곤란하고, 제조원가도 상승한다는 문제점이 있다.The above method of correcting the traveling route of the mobile robot is a method that can be effectively used when the driving control is performed by using a guide tape and a method based on the distance from the wall. There is a problem that it is inappropriate to apply to the mobile robot that recognizes the problem. In other words, in order to determine whether the driving route is maintained, it is difficult to manufacture a guide tape or install an ultrasonic sensor separately on a mobile robot that recognizes a magnetic position and detects obstacles. have.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 안출된 것으로서, 비젼카메라를 이용하여 자기위치를 인식하는 모빌로봇의 경우에 주행경로를 판단하기 위한 별도의 장치를 추가하지 않고도 주행경로의 유지여부를 판단하여 경로를 보정할 수 있는 모빌로봇의 경로보정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to improve the above problems, and in the case of a mobile robot that recognizes its position using a vision camera, it is determined whether to maintain the driving route without adding a separate device for determining the driving route. The purpose of the present invention is to provide a path correction method for a mobile robot that can correct a path.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 모빌로봇의 경로보정방법은, 모빌로봇의 기준위치 인식장치가 비젼카메라로 천정에 설치된 기준인식마크를 촬영하여 비젼보드로 상기 기준인식마크의 이미지데이타를 만드는 이미지데이타 생성단계; 상기 모빌로봇의 제어부가 상기 이미지데이타로부터 리젼코릴레이션 계수를 산출하여 상기 기준인식마크를 인식하는 단계; 상기 제어부가 산출한 기준인식마크의 좌표가 설정된 경로상의 좌표와 일치하는가를 판단하는 경로비교단계; 및 상기 기준인식마크의 좌표가 상기 설정된 경로상의 좌표에서 벗어난 경우, 상기 제어부가 상기 모빌로봇이 벗어난 방향과 반대방향으로 벗어난 거리만큼 이동하도록 상기 모빌로봇의 주행장치를 제어하는 보정단계;를 포함한다.In order to achieve the above object, the path correction method of the mobile robot according to the present invention, the reference position recognition device of the mobile robot to shoot a reference recognition mark installed on the ceiling with a vision camera image of the reference recognition mark with a vision board Image data generation step of making data; Recognizing, by the controller of the mobile robot, the reference recognition mark by calculating a region correlation coefficient from the image data; A path comparing step of determining whether the coordinates of the reference recognition mark calculated by the controller match the coordinates on the set path; And a correction step of controlling, by the controller, the traveling device of the mobile robot to move by a distance away in a direction opposite to the direction away from the mobile robot when the coordinates of the reference recognition mark are out of the coordinates on the set path. .

이미지데이타 생성단계는, 상기 자기위치 인식장치가 상기 비젼카메라로 상기 기준인식마크를 촬영하여 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 기준위치 인식장치가 상기 비젼보드로 상기 이미지를 이진화처리하여 이미지데이타를 만드는 단계;를 포함하고 있다. The image data generating step may include generating an image by photographing the reference recognition mark with the vision camera by the magnetic location recognizing apparatus; And generating, by the reference position recognizing apparatus, image data by binarizing the image to the vision board.

또한, 상기 경로비교단계에서 상기 기준인식마크의 좌표를 산출하는 방법에 리젼코릴레이션 과정이 포함되는 것이 특징이다.In addition, the method for calculating the coordinates of the reference recognition mark in the path comparison step is characterized in that it includes a region correlation process.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 모빌로봇의 경로보정방법의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the path correction method of the mobile robot according to the present invention.

도면을 참조하면, 모빌로봇은 이동을 구현하는 주행장치(30)와, 비젼카메라 (21)를 이용하여 자기위치를 인식하는 자기위치 인식장치(20)와, 주행경로의 전방에 존재하는 장애물을 감지하는 장애물 감지장치(40)와, 모빌로봇의 각 장치를 제어하는 제어부(10)와, 모빌로봇의 기동/정지명령을 송수신하는 리모콘 송수신부 (50) 및 전원을 저장하며 모빌로봇의 각 장치에 필요한 전원을 공급하는 전원부 (60)를 포함한다.Referring to the drawings, the mobile robot includes a traveling device 30 that implements movement, a magnetic location recognition device 20 that recognizes a magnetic location using the vision camera 21, and an obstacle existing in front of the driving path. Obstacle detecting device 40 for detecting, the control unit 10 for controlling each device of the mobile robot, the remote control transceiver 50 for transmitting and receiving the mobile robot start / stop commands and each device of the mobile robot to store power It includes a power supply unit 60 for supplying power required for.

주행장치(30)는 전후좌우의 이동이 가능하도록 2개의 바퀴(33)와 각각의 바 퀴(33)를 구동하기 위한 모터(32) 및 제어부(10)의 신호에 따라 모터(32)를 제어하는 모터 드라이브(31)로 구성된다.The traveling device 30 controls the motor 32 according to the signals of the motor 32 and the controller 10 for driving the two wheels 33 and the respective wheels 33 so as to be able to move back, front, left, and right. It is composed of a motor drive 31.

자기위치 인식장치(20)는 천정의 기준인식마크(70)를 촬영할 수 있도록 수직으로 설치된 비젼카메라(21)와 상기 비젼카메라(21)가 촬영한 이미지를 이진화처리하는 비젼보드(23)로 구성되어 있다. The magnetic position recognition device 20 is composed of a vision camera 21 installed vertically to capture the reference mark 70 of the ceiling and a vision board 23 for binarizing the image photographed by the vision camera 21. It is.

장애물 감지장치(40)는 주행방향을 향하여 선형빔을 발광(發光)하는 라인레이저(41)와 주행방향에 존재하는 장애물에서 반사되는 선형빔을 인식하는 비젼카메라(43) 및 비젼카메라(43)가 촬영한 이미지를 처리하는 비젼보드(45)로 구성되어 있다.The obstacle detecting device 40 includes a line laser 41 which emits a linear beam toward the driving direction, and a vision camera 43 and a vision camera 43 which recognize the linear beam reflected from an obstacle present in the driving direction. Is composed of a vision board 45 for processing the captured image.

리모콘 송수신부(50)는 사용자가 원거리에서 모빌로봇의 기동 및 정지를 제어할 수 있도록, 사용자가 송신한 기동 및 정지명령을 수신하고, 모빌로봇의 상태신호를 사용자의 송수신기에 송신한다.The remote control transmitter / receiver 50 receives a start and stop command sent by the user and transmits a status signal of the mobile robot to the user's transceiver so that the user can control the start and stop of the mobile robot at a long distance.

전원부(60)는 축전기와 같은 전원을 저장할 수 있는 장치로서, 일정량의 전원을 저장하고 있으면서 모빌로봇의 각 구성장치에 필요한 전원을 공급한다.The power supply unit 60 is a device capable of storing power, such as a capacitor, and supplies power required for each component of the mobile robot while storing a certain amount of power.

제어부(10)에는 상기 주행장치(30)의 모터 드라이브(31)와, 자기위치 인식장치(20)와, 장애물 감지장치(40)와, 리모콘 송수신부(50) 및 전원부(60)가 접속되어 있기 때문에, 제어부(10)가 모빌로봇의 동작을 전체적으로 제어할 수 있다. 즉, 제어부(10)는 자기위치 인식장치(20)의 비젼카메라(21)로 촬영하여 비젼보드(23)로 처리한 기준인식마크(70)의 이미지데이타를 이용하여 인식한 자기위치정보와, 장애물 감시장치(40)의 비젼카메라(43)로 촬영하여 비젼보드(45)로 처리한 선형빔의 이 미지데이타를 이용하여 획득한 장애물에 대한 위치 및 형상에 대한 정보를 기준으로 하여 모빌로봇의 이동목표점 및 이동경로를 설정하고, 주행장치(30)를 제어하여 모빌로봇이 설정된 경로를 유지하며 목표점까지 주행할 수 있도록 한다.The control unit 10 is connected to the motor drive 31, the magnetic position recognition device 20, the obstacle detecting device 40, the remote control transceiver 50 and the power supply unit 60 of the traveling device 30 is connected As a result, the control unit 10 can control the overall operation of the mobile robot. That is, the controller 10 recognizes the magnetic position information recognized using the image data of the reference recognition mark 70 photographed by the vision camera 21 of the magnetic position recognition device 20 and processed by the vision board 23, Based on the information on the position and shape of the obstacle obtained by using the image data of the linear beam taken by the vision camera 43 of the obstacle monitoring device 40 and processed by the vision board 45, The moving target point and the moving path are set, and the driving device 30 is controlled so that the mobile robot maintains the set path and travels to the target point.

상기와 같은 구성을 갖는 모빌로봇이 경로를 유지하며 목표점까지 이동하는 작용을 상세하게 설명한다.The mobile robot having the above configuration maintains a path and moves in detail to a target point.

모빌로봇이 기동명령을 수신하면, 제어부(10)는 초기화과정을 수행한 후 자기위치 인식장치(20) 및 장애물 감지장치(40)에 이미지데이타를 요청한다. 자기위치 인식장치(20)는 제어부(10)로부터 이미지데이타 요청신호를 수신하면, 비젼카메라(21)로 기준인식마크(70)가 부착되어 있는 천정을 촬영하여 이미지를 생성하고 비젼보드(23)로 상기 이미지를 이진화처리하여 제어부(10)로 송신한다. 또한, 장애물 감지장치(40)는 라인레이저(41)와 비젼카메라(43)를 이용하여 주행방향에 존재하는 장애물에 대한 이미지데이타를 생성하고, 이 이미지데이타를 제어부(10)로 전송한다.When the mobile robot receives the start command, the controller 10 performs an initialization process and requests image data from the magnetic position recognizing apparatus 20 and the obstacle detecting apparatus 40. When receiving the image data request signal from the controller 10, the magnetic position recognition device 20 photographs the ceiling on which the reference recognition mark 70 is attached to the vision camera 21 to generate an image, and generates the vision board 23. The image is binarized and transmitted to the controller 10. In addition, the obstacle detecting apparatus 40 generates image data of obstacles present in the driving direction by using the line laser 41 and the vision camera 43, and transmits the image data to the controller 10.

제어부(10)는 자기위치 인식장치(20)와 장애물 감지장치(40)로부터 수신한 이미지데이타를 소프트웨어 처리하여 모빌로봇의 현재 위치와 주행방향에 장애물에 대한 정보를 획득하고, 이 정보들을 고려하여 이동할 목표지점 및 목표지점까지의 이동경로를 설정한다. The controller 10 software-processes the image data received from the magnetic position recognition device 20 and the obstacle detecting device 40 to obtain information about the obstacle in the current position and driving direction of the mobile robot, Set the target point to move and the movement route to the target point.

제어부(10)는 설정된 이동경로에 따라 주행장치(30)에 이동명령을 송신하고, 일정 시간 간격마다 기준인식마크(70)의 좌표를 확인하여 모빌로봇이 설정된 이동경로를 따라 이동하고 있는가를 판단한다. 만일 기준인식마크(70)의 좌표가 설정된 이동경로에서 벗어나는 경우는 모빌로봇이 반대 방향으로 이동되도록 주행장치(30)를 제어하여 모빌로봇의 이동경로를 보정하므로써 모빌로봇이 설정경로를 유지할 수 있도록 한다. 이와 같이 경로보정을 계속하면서 목표지점에 도달하면, 모빌로봇은 정지하거나 다음 명령에 따라 동작을 계속한다.The controller 10 transmits a movement command to the traveling device 30 according to the set movement route, checks the coordinates of the reference mark 70 at predetermined time intervals, and determines whether the mobile robot is moving along the set movement route. . If the coordinates of the reference mark 70 is out of the set movement path, the mobile robot can maintain the set path by correcting the movement path of the mobile robot by controlling the traveling device 30 so that the mobile robot moves in the opposite direction. do. When the target point is reached while continuing the path correction in this way, the mobile robot stops or continues operation according to the next command.

제어부(10)가 모빌로봇의 현재 위치를 확인하는 방법을 상세히 설명하면 다음과 같다. If the control unit 10 will be described in detail how to determine the current position of the mobile robot as follows.

제어부(10)가 자기위치 인식장치(20)에 이미지데이타를 요청하면, 자기위치 인식장치(20)는 비젼카메라(21)로 기준인식마크(70)가 부착되어 있는 천정을 촬영하여 기준인식마크(70)의 이미지를 생성한 후 이 이미지를 비젼보드(23)로 보낸다. 비젼보드(23)는 기준인식마크(70)의 이미지를 소프트웨어처리가 용히하도록 트레쉬홀드(Threshhold, 이진화)처리하여 데이타 사이즈가 작은 이미지데이타로 만들어 제어부(10)로 보낸다.When the controller 10 requests image data from the magnetic location recognition device 20, the magnetic location recognition device 20 photographs the ceiling to which the reference recognition mark 70 is attached by using the vision camera 21 to capture the reference recognition mark. After generating the image of 70, the image is sent to the vision board 23. The vision board 23 processes the image of the reference recognition mark 70 by a threshold hold so that the software process is made, and sends the image to the controller 10 to make an image data having a small data size.

제어부(10)는 비젼보드(23)로부터 수신한 기준인식마크(70)에 대한 이미지데이타를 리젼코릴레이션(Region Correlation)하여 이미지 윈도우상에서 기준인식마크(70)의 위치를 검출하여 모빌로봇의 현 위치를 산출한다. 여기의 기준인식마크 (70)의 일 실시예가 도 2에 도시되어 있다. 기준인식마크(70)는 기준판과 큰 점(71)과 작은 점(73)으로 이루어져 있다. 여기서 큰 점(71)은 모빌로봇의 기준위치를 확인하기 위한 마크이고 작은 점(73)은 큰 점(71)과의 관계에 의해 모빌로봇의 방향을 확인하기 위한 마크이다.The controller 10 performs region correlation on the image recognition data of the reference recognition mark 70 received from the vision board 23 to detect the position of the reference recognition mark 70 on the image window to detect the current position of the mobile robot. Calculate the location. One embodiment of the reference mark 70 herein is shown in FIG. The reference recognition mark 70 consists of a reference plate, a large point 71 and a small point 73. Here, the large point 71 is a mark for confirming the reference position of the mobile robot, and the small point 73 is a mark for confirming the direction of the mobile robot by the relationship with the large point 71.

상기의 리젼코릴레이션이란 기준이 되는 기준인식마크(70)의 마스크 이미지(mask image)의 데이타와 임의 시점에서 촬영한 기준인식마크(70)의 이미지데이타를 비교하여 임의 시점에서의 자기위치 인식장치(20)의 비젼카메라(21)의 이미지 윈도우상에서 마스크 이미지와 유사한 부분의 위치를 찾아내는 것이다. 이 방법은 티칭된 마스크 이미지를 기준으로 임의의 시점에서 촬영한 이미지데이타의 모든 영역에서 리젼코릴레이션 계수를 구하고, 이 중에서 리젼코릴레이션 계수 값이 가장 큰 부분의 위치를 찾는 것이다. 리젼코릴레이션 계수가 가장 큰 부분이 마스크 이미지, 즉 찾고자 하는 기준인식마크(70)와 가장 유사한 모양을 하고 있는 부분이기 때문이다. 이 기준인식마크(70)의 위치는 비젼카메라(21)로 촬영한 이미지 윈도우의 픽셀 좌표값으로 표시할 수 있다. 현재의 기준인식마크(70)의 이미지 윈도우상의 픽셀좌표값을 이미지 윈도우상의 원점 기준인식마크(70)의 픽셀좌표와 비교하면 모빌로봇의 현재 위치를 계산할 수 있다.The region correlation is the magnetic position recognition apparatus at any point in time by comparing the data of the mask image of the reference mark 70 as a reference with the image data of the reference mark 70 photographed at any point in time. The position of the portion similar to the mask image is found on the image window of the vision camera 21 of (20). In this method, region correlation coefficients are obtained in all regions of image data photographed at an arbitrary time point based on the taught mask image, and the position of the region having the largest region correlation coefficient value is found. This is because the region having the largest region correlation coefficient is the portion having the shape most similar to the mask image, that is, the reference mark 70 to be searched. The position of the reference recognition mark 70 can be displayed by the pixel coordinate value of the image window captured by the vision camera 21. The current position of the mobile robot can be calculated by comparing the pixel coordinate value on the image window of the current reference mark 70 with the pixel coordinate of the origin reference mark 70 on the image window.

참고로, 상기의 리젼코릴레이션 계수는 다음 식에 의하여 구할 수 있다. For reference, the region correlation coefficient may be obtained by the following equation.

Figure 112000024685313-pat00001
=
Figure 112000024685313-pat00002
Figure 112000024685313-pat00001
=
Figure 112000024685313-pat00002

여기서,

Figure 112000024685313-pat00003
는 리젼코릴레이션 계수, here,
Figure 112000024685313-pat00003
Is the region correlation coefficient,

Figure 112000024685313-pat00004
은 티칭된 마스크 이미지,
Figure 112000024685313-pat00005
은 티칭된 마스크 이미지의 평균값,
Figure 112000024685313-pat00004
Silver taught mask image,
Figure 112000024685313-pat00005
Is the mean value of the taught mask image,

Figure 112000024685313-pat00006
는
Figure 112000024685313-pat00007
과 리젼코릴레이션을 하는 이미지,
Figure 112000024685313-pat00008
는
Figure 112000024685313-pat00009
의 평균값,
Figure 112000024685313-pat00006
Is
Figure 112000024685313-pat00007
And region correlation image,
Figure 112000024685313-pat00008
Is
Figure 112000024685313-pat00009
Mean value of,

Figure 112000024685313-pat00010
는 마스크 이미지가 이동하는 좌표의 크기,
Figure 112000024685313-pat00010
Is the size of the coordinates to which the mask image moves,

(x, y)는 좌표, S는 원 이미지를 의미한다. (x, y) is the coordinate and S is the original image.                     

모빌로봇이 이동경로를 확인하며, 만일 경로가 벗어난 경우 경로를 보정하는 과정을 좀더 상세하게 설명한다.The mobile robot checks the movement path and describes the process of calibrating the path in more detail if the path is off.

제어부(10)는 자기위치 인식장치(20)에 기준인식마크(70)의 이미지데이타를 요청한다. 자기위치 인식장치(20)는 상기 요청을 받으면, 비젼카메라(21)로 기준인식마크(70)가 있는 천정을 촬영하여 기준인식마크(70)의 이미지를 생성하고, 이 이미지를 비젼보드(23)를 이용하여 상술한 바와 같이 소프트웨어처리가 용이한 이미지데이타로 처리하여 제어부(10)로 보낸다(S10).The controller 10 requests image data of the reference recognition mark 70 from the magnetic position recognizing apparatus 20. Upon receiving the request, the magnetic location recognition device 20 photographs the ceiling with the reference recognition mark 70 by using the vision camera 21 to generate an image of the reference recognition mark 70, and generates the image on the vision board 23. As described above, the image data is easily processed into software and sent to the control unit 10 (S10).

제어부(10)는 자기위치 인식장치(20)가 전송한 이미지데이타를 이용하여 상술한 모빌로봇의 현재 위치를 구하는 과정과 동일한 과정을 거쳐 기준인식마크(70)의 위치 좌표를 산출한다(S20).The control unit 10 calculates the position coordinates of the reference mark 70 through the same process as the process of obtaining the current position of the mobile robot using the image data transmitted from the magnetic position recognition device 20 (S20). .

제어부(10)는 현재 모빌로봇의 위치에서 산출한 기준인식마크(70)의 좌표를 상기 이동경로 설정단계에서 설정한 경로의 좌표와 비교한다(S30). The controller 10 compares the coordinates of the reference recognition mark 70 calculated at the position of the current mobile robot with the coordinates of the path set in the movement path setting step (S30).

만일 현재의 기준인식마크(70)의 좌표가 설정된 경로상의 좌표와 일치하지 않으면, 제어부(10)는 현재의 기준인식마크(70) 좌표가 설정된 경로상의 좌표에서 벗어난 방향 및 거리를 계산하여, 모빌로봇이 벗어난 방향과 반대방향으로 벗어난 거리만큼 이동하도록 주행장치(30)의 모터(32)를 제어한다(S40). 즉, 기준인식마크 (70)가 설정된 경로의 오른쪽으로 치우치면 주행장치(30)가 왼쪽으로 향하도록 모터(32)를 제어하여 설정 경로로 되돌아 가도록 한다. 이에 대한 예가 도 4a, 4b, 4c에 도시되어 있다. 도 4a는 모빌로봇이 직선경로를 유지하면서 이동하는 경우, 비젼카메라(21)의 이미지 윈도우(W)상에 표시되는 기준인식마크(70)를 연속적으로 도시한 것이며, 도 4b는 모빌로봇이 직선경로를 벗어나 주행하는 경우 비젼카메라(23)에 표시되는 기준인식마크(70)를 연속적으로 도시한 것이고, 도 4c는 모빌로봇이 벗어난 경로에서 원래의 직선경로로 복귀되는 상태의 기준인식마크(70)의 연속을 나타내는 것이다. 도면상의 식별부호 71 및 72는 기준인식마크(70)의 큰 점과 작은 점을 표시한다.If the coordinates of the current reference mark 70 does not match the coordinates on the set path, the controller 10 calculates a direction and a distance deviating from the coordinates on the set path of the current reference mark 70, thereby mobilizing the mobile. The motor 32 of the traveling device 30 is controlled to move by the distance away from the direction away from the robot (S40). That is, when the reference mark 70 is biased to the right of the set path, the driving device 30 is controlled to return to the set path by controlling the motor 32 to the left. Examples of this are shown in FIGS. 4A, 4B and 4C. FIG. 4A continuously shows the reference recognition mark 70 displayed on the image window W of the vision camera 21 when the mobile robot moves while maintaining a straight path, and FIG. 4B shows the mobile robot in a straight line. In the case of driving off the path, the reference recognition mark 70 displayed on the vision camera 23 is continuously shown, and FIG. 4C shows the reference recognition mark 70 in a state where the mobile robot is returned to the original straight path. ) Is a continuation of. Identification numerals 71 and 72 in the figure indicate the large and small points of the reference recognition mark 70.

제어부(10)는 현재의 위치가 목표지점인가를 판단하고(S50), 목표지점이 아니면 자기위치 인식장치(20)에 기준인식마크(70)의 이미지데이타를 요청하여, 상기와 같은 과정을 거쳐 모빌로봇이 설정된 경로의 좌표와 동일한 좌표에 있는지를 판단한다.The controller 10 determines whether the current position is the target point (S50), and if it is not the target point, requests the image data of the reference mark 70 to the magnetic position recognition apparatus 20, and goes through the above process. It is determined whether the mobile robot is at the same coordinate as the coordinate of the set path.

제어부(10)는 모빌로봇이 목표지점에 도달할 때까지 일정 시간 간격마다 상기의 작업을 반복하여 모빌로봇이 설정된 경로를 유지하며 주행할 수 있도록 한다.The controller 10 repeats the above operations at regular time intervals until the mobile robot reaches the target point so that the mobile robot can travel while maintaining the set path.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 모빌로봇의 경로보정방법에 의하면, 비젼카메라를 이용하여 자기위치를 인식하는 모빌로봇의 경우에 주행경로를 판단하기 위한 별도의 장치를 추가하지 않고도 주행경로의 유지여부를 판단하여 경로를 보정할 수 있게 된다.As described above, according to the method for calibrating a mobile robot according to the present invention, in the case of a mobile robot that recognizes its own position using a vision camera, the driving route is maintained without adding a separate device for determining the driving route. By determining whether or not the path can be corrected.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고, 또한 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 이하 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 다양한 변형실시가 가능할 것이다.Although the preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the above-described specific preferred embodiments, and the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the following claims. Those skilled in the art will be able to implement various modifications.

Claims (3)

모빌로봇의 기준위치 인식장치가 비젼카메라로 천정에 설치된 기준인식마크를 촬영하여 비젼보드로 상기 기준인식마크의 이미지데이타를 만드는 이미지데이타 생성단계;An image data generation step in which a reference position recognition device of a mobile robot photographs a reference recognition mark installed on a ceiling with a vision camera to create image data of the reference recognition mark with a vision board; 상기 모빌로봇의 제어부가 상기 이미지데이타로부터 리젼코릴레이션 계수를 산출하여 상기 기준인식마크를 인식하는 단계;Recognizing, by the controller of the mobile robot, the reference recognition mark by calculating a region correlation coefficient from the image data; 상기 제어부가 산출한 상기 기준인식마크의 좌표가 설정된 경로상의 좌표와 일치하는가를 판단하는 경로비교단계; 및A path comparison step of determining whether the coordinates of the reference recognition mark calculated by the controller match the coordinates on the set path; And 상기 기준인식마크의 좌표가 상기 설정된 경로상의 좌표에서 벗어난 경우, 상기 제어부가 상기 모빌로봇이 벗어난 방향과 반대방향으로 벗어난 거리만큼 이동하도록 상기 모빌로봇의 주행장치를 제어하는 보정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모빌로봇의 경로보정방법.If the coordinates of the reference recognition mark is out of the coordinates on the set path, the control unit for controlling the traveling device of the mobile robot so as to move by the distance in the opposite direction to the direction away from the mobile robot; Mobile robot route correction method characterized in that. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지데이타 생성단계는,The method of claim 1, wherein the image data generating step, 상기 자기위치 인식장치가 상기 비젼카메라로 상기 기준인식마크를 촬영하여 이미지를 생성하는 단계; 및Generating an image by capturing the reference recognition mark with the vision camera by the magnetic location recognizing apparatus; And 상기 기준위치 인식장치가 상기 비젼보드로 상기 이미지를 이진화처리하여 이미지데이타를 만드는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모빌로봇의 경로보정방법.And generating the image data by binarizing the image to the vision board by the reference position recognizing apparatus. 제 1 항에 있어서, 상기 리젼코릴레이션 계수는 다음 식으로 계산하는 것을 특징으로 하는 모빌로봇의 경로보정방법;2. The method of claim 1, wherein the region correlation coefficient is calculated by the following equation;
Figure 112006053224185-pat00017
=
Figure 112006053224185-pat00018
Figure 112006053224185-pat00017
=
Figure 112006053224185-pat00018
 여기서,
Figure 112006053224185-pat00019
는 리젼코릴레이션 계수, here,
Figure 112006053224185-pat00019
Is the region correlation coefficient,
Figure 112006053224185-pat00020
은 티칭된 마스크 이미지,
Figure 112006053224185-pat00021
은 티칭된 마스크 이미지의 평균값,
Figure 112006053224185-pat00020
Silver taught mask image,
Figure 112006053224185-pat00021
Is the mean value of the taught mask image,
Figure 112006053224185-pat00022
는
Figure 112006053224185-pat00023
과 리젼코릴레이션을 하는 이미지,
Figure 112006053224185-pat00024
는
Figure 112006053224185-pat00025
의 평균값,
Figure 112006053224185-pat00022
Is
Figure 112006053224185-pat00023
And region correlation image,
Figure 112006053224185-pat00024
Is
Figure 112006053224185-pat00025
Mean value of,
Figure 112006053224185-pat00026
는 마스크 이미지가 이동하는 좌표의 크기,
Figure 112006053224185-pat00026
Is the size of the coordinates to which the mask image moves, (x, y)는 좌표, S는 원 이미지를 의미한다.(x, y) is the coordinate and S is the original image.
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