KR100787565B1 - 정다각형 형태로 배치된 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치 및 그 방법 - Google Patents

정다각형 형태로 배치된 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 이동체의 바닥에 정다각형 형태로 설치된 적어도 2 개 이상의 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)로부터 취득된 이동 정보를 이용하여 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 위치 추정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 종래 기술과 비교하여 광 플로우 센서의 측정 오차의 영향을 감소시키고 광 플로우 센서의 국부적인 오동작에 대해서도 강인하며 또한 이동체의 위치 추정에 소요되는 연산량이 매우 적다는 장점이 있다. 본 발명의 적어도 2 개 이상의 정다각형 형태로 배치된 광 플로우 센서를 이용하여 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 방법은, 상기 각 광 플로우 센서에서 자신의 이동 정보를 측정하는 단계; 상기 각 광 플로우 센서에서 측정한 이동 정보로부터 상기 광 마우스들의 속도 벡터를 구하고, 상기 주행 중인 이동체의 자세의 함수로 표현되는 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구하는 단계; 상기 자코비안 행렬 및 상기 속도 벡터를 이용하여 최소자승법(Least Squares Solution)에 근거하여 상기 주행 중인 이동체의 속도 벡터를 추정하는 단계; 및 추정된 이동체의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 단계;를 포함한다.
이동체, 이동 로봇, 광 플로우 센서, 광 마우스, 위치 추정, 최소자승법

Description

정다각형 형태로 배치된 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치 및 그 방법{LOCALIZATION APPARATUS USING A REGULAR POLYGONAL ARRAY OF OPTICAL FLOW SENSORS AND METHOD THEREFOR}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광 마우스를 이용한 위치 추정 장치의 기능적 구성도이다.
도 2는 본 발명의 기본 원리를 설명하는 일 실시예의 도면이다.
도 3은 주행 중인 이동 로봇의 바닥에 설치된 3 개의 광 마우스를 xy 평면상에 표시한 일 실시예의 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3 개의 광 마우스를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 5a는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 정속 직선 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프이다.
도 5b는 본 발명에 따라 도 5a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속도를 추정한 결과 그래프이다.
도 6a는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 정속 회전 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프이다.
도 6b는 본 발명에 따라 도 6a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속 도를 추정한 결과 그래프이다.
도 7a는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 정속 직선/회전 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프이다.
도 7b는 본 발명에 따라 도 7a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속도를 추정한 결과 그래프이다.
도 8은 본 발명에 따라 표 1의 데이터를 이용하여 위치 추정 장치의 속도 및 위치를 추정한 결과를 나타낸 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
110, 130, 150 : 광 마우스 170 : 호스트 시스템
본 발명은 위치 추정 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)를 이용하여 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정하는 위치 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
국내외 유수 경제 전망 기관의 보고에 따르면 머지않은 미래에 비산업용 로봇의 시장 규모가 반도체 산업을 상회할 것으로 예측되고 있다. 비산업용 로봇 가운데도 가정용 로봇(청소로봇, 경비로봇 등)이 차지하는 비중이 매우 클 것으로 전망되는데, 가정용 로봇의 경우 대부분 자율주행기능이 필수적 요건이 되고 있다. 2002년도 발표된 우리나라의 국가기술지도에도 인공지능 및 지능로봇 기술이 포함 되어 있으며, 특히 자기위치인식을 해당 분야의 요소기술의 하나로 지정하고 있다.
상용 이동 로봇의 위치추정을 위해 널리 사용되어 온 위치 센서로는 엔코더, 초음파 센서(beacon), 카메라 등을 들 수 있으나, 제각기 극복이 어려운 근본적인 한계를 지니고 있다. 엔코더의 경우 바퀴 미끄러짐으로 인해 주행 거리에 따른 누적 오차가 너무 커지는 단점이 있고, 초음파 센서의 경우 초음파 진행을 위해 직선 시계가 확보되어야 한다는 제약이 따르며, 카메라의 경우 영상처리에 소요되는 연산이 복잡하여 실시간 적용이 용이치 않다는 문제가 있다.
최근에는 PC용 광 마우스를 이용하여 이동 로봇의 현재 위치를 추정하는 시도가 이루어지고 있다. PC용 광 마우스의 경우 주행 표면에 대한 고성능 영상처리를 통해 이동 정보를 제공한다는 점에 착안하여 광 마우스를 이동 로봇의 바닥에 설치하여 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정하는 것이다. 광 마우스를 이용한 이동 로봇의 위치추정은 바퀴 미끄러짐의 영향, 시계 확보의 제약, 위치추정 연산의 복잡성 등의 문제로부터 자유로울 뿐 아니라 광 마우스의 저렴한 가격(내장된 고성능 영상처리 칩의 가격은 개당 $5 수준)으로 인해 경제성이 동시에 확보되는 장점이 따른다.
광 마우스를 이용한 이동 로봇의 위치추정에 관한 기존 연구 사례로는 호주 Rowan 대학의 연구(K. O'Hara, An Inexpensive Positioning device for Educational Robotics, Dept. Computer science Eng. Rowan University, 2001), 미국 Texas A&M 대학의 연구(D. K. Sorensen, V. Smukala, M. Ovinis, and S. Lee, "On-Line Optical Flow Feedback for Mobile Robot Localization/Navigation," Proc. IEEE Int. Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1246-1251, 2003.), 이태리 Milano 대학의 연구(A. Bonarini, M. Matteucci, and M. Restelli, "A Kinematic-independent Dead-reckoning Sensor for Indoor Mobile Robotics," Proc. IEEE Int. Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 3750-3755, 2004.), 미국 Stanford 대학의 연구(S. P. N. Singh and K. J. Waldron, "Design and Evaluation of an Integrated Planar Localization Method for Desktop Robotics," Proc. IEEE Int. Conference on Robotics and Automation, pp. 1109-1114, 2004.) 등을 들 수 있다.
상기 첫 번째 경우 1 개의 광 마우스만을 이용하였으며, 나머지 세 경우에는 모두 2 개의 광 마우스를 이용하였다. 상기 첫 번째의 경우와 같이 1 개의 광 마우스만을 이용하여 이동 로봇의 위치추정을 하게 되면 그 정확성이 현저히 떨어지게 된다. 왜냐하면, 평면 주행 중인 이동 로봇의 위치추정을 위해서 위치 좌표 2 개, 조향 각도 1 개 등 3 개의 변수가 정해져야 하므로 광 마우스 1 개당 2 개의 이동 정보가 제공됨을 감안하면 이론적으로는 1.5 개의 광 마우스가 필요하기 때문이다. 한편, 상기 나머지 세 경우와 같이 최소 개수인 2 개의 광 마우스만을 이용하는 경우 광 마우스로의 이동 정보에 수반되는 측정 오차의 영향이 크게 나타날 뿐 아니라 광 마우스의 국부적인 오동작 시 추정 오차가 과도해지는 현상이 발생하는 문제점이 있다. 이 외에도, 2 개 이하의 광 마우스를 이용하는 기존 연구의 경우 이동 로봇 바닥에 광 마우스를 어떤 형태로 설치하는 것이 바람직한가라는 검토가 거의 이루어지지 않았다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 이동체 바닥에 정다각형 형태로 배치된 다수의 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)로부터 취득된 이동 정보를 이용하여 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 위치 추정 장치 및 그 방법을 제공하는데, 광 플로우 센서 이동 정보에 수반되는 측정 오차의 영향을 줄이고 광 플로우 센서의 국부적인 오동작에도 강인하며 또한 위치 추정에 소요되는 연산량을 최소화하고자 한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은,
Figure 112006063887372-pat00001
개의 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)를 이용하여 주행 중인 이동체의 위치를 추정하는 방법으로서, 상기 각 광 플로우 센서에서 자신의 이동 정보를 측정하는 단계; 상기 각 광 플로우 센서에서 측정한 이동 정보로부터 상기 광 플로우 센서들의 속도 벡터를 구하고, 주행 중인 이동체의 현재 자세의 함수인 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구하는 단계; 상기 자코비안 행렬 및 상기 속도 벡터를 이용하여 최소자승법(Least Squares Solution)에 근거하여 상기 주행 중인 이동체의 속도 벡터를 추정하는 단계; 및 추정된 이동체의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동체의 현재 위치 를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 주행 중인 이동체의 위치를 추정하는 위치 추정 장치로서, 상기 이동체의 바닥에 설치되어, 상기 이동체의 주행 표면의 영상을 획득하여 이동 정보를 측정하는
Figure 112006063887372-pat00002
개의 광 플로우 센서; 및 상기 각 광 플로우 센서로부터 이동 정보를 수신하면 그 이동 정보를 토대로 상기 이동체의 위치를 추정하는 호스트 시스템을 포함하되, 상기 호스트 시스템은, 상기 각 광 플로우 센서에서 측정한 이동 정보를 토대로 상기 광 플로우 센서들의 속도 벡터를 구하고, 상기 이동체의 현재 자세의 함수로 표현되는 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구하는 제1기능; 상기 자코비안 행렬 및 상기 속도 벡터를 이용하여 최소자승법(Least Squares Solution)에 근거하여 상기 주행 중인 이동체의 속도 벡터를 추정하는 제2기능; 및 추정된 이동체의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 제3기능;을 수행하는 것을 특징으로 한다.
이때, 대표적인 상기 이동체로는 이동 로봇을 들 수 있으며 또한 대표적인 상기 광 플로우 센서로는 광 마우스를 들 수 있다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실 시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광 마우스를 이용한 위치 추정 장치의 기능적 구성도로서, 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 장치는 3 개의 광 마우스(110, 130, 150) 및 호스트 시스템(170)을 포함한다.
도 1에 도시된 위치 추정 장치는 이동 로봇의 바닥에 설치되어 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정할 수 있다. 물론, 본 발명에 따른 위치 추정 장치는 이동 로봇이 아닌 평면 주행이 가능한 다양한 장치 그리고 광 마우스가 아닌 일반적인 광 플로우 센서에 적용이 가능하다. 설명의 편의를 위해 이동 로봇과 광 마우스를 예로 들어 설명한다. 이때, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)는 이동 로봇의 중심을 기준으로 이동 로봇의 바닥에 정삼각형 형태로 설치되어 자신의 이동 정보를 획득한다. 호스트 시스템(170)은 이동 로봇의 본체에 설치되어 상기 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)에서 각각 획득된 이동 정보를 이용하여 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정하기 위한 연산을 수행한다.
도 1에 도시된 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)는 각각 LED, 렌즈 그리고 두뇌에 해당하는 광 모션 센서(Optical Motion Sensor)를 포함하여 구성되고, 상기 광 모션 센서는 도 1에 도시된 바와 같이 영상 취득 시스템(131), 디지털 신호 처리기(133), 출력 변환기(135)를 포함한다.
광 마우스(110, 130, 150)를 구성하는 광 모션 센서의 영상 취득 시스템(131)은 이동 로봇의 주행 표면의 영상을 시차를 두어 획득하고, 디지털 신호 처 리기(133)는 상기 영상 취득 시스템(131)에서 회득한 영상 간의 차이를 이용하여 이동 정보를 추정하며, 출력 변환기(135)는 상기 디지털 신호 처리기(133)에서 추정한 이동 정보를 PS/2 또는 QUAD 방식으로 출력한다.
호스트 시스템(170)은 각 광 마우스(110, 130, 150)로부터 출력된 각 광 마우스(110, 130, 150)의 이동 정보를 이용하여 현재 주행 중인 이동 로봇의 위치를 계산한다. 이는 후술하도록 한다. 이때, 호스트 시스템(170)은 내부 명령어를 이용하여 광 마우스(110, 130, 150)의 동작 파라미터 값을 설정 혹은 변경할 수 있다. 예를 들면, "Set Sample Rate"(0xF3) 명령을 사용하여 광 마우스(110, 130, 150)의 샘플링율을 변경할 수 있고, "Set Resolution"(0xE8) 명령을 사용하여 해상도를 변경할 수 있다. 또한 "Set Scale"(0xE7) 명령을 사용하여 광 마우스(110, 130, 150)로부터 전송되는 이동 정보의 스케일을 변경할 수 있다. 광 마우스(110, 130, 150)로부터 전송되는 이동 정보의 스케일은 1:1(Linear)이 기본이나 상기 "Set Scale" 명령을 사용하여 2:1(pseudo log)로 변경할 수 있다.
이하, 호스트 시스템(170)에서 광 마우스(110, 130, 150)로부터 수신되는 이동 정보를 이용하여 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 계산하는 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 기본 원리를 설명하는 일 실시예의 도면으로, 이동 로봇의 주행 유형에 따라 달라지는 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터를 나타낸다.
도 2의 (a)는 이동 로봇이 밖에 위치한 ICR(Instantaneous Center of Rotation)을 중심으로 회전 주행하는 경우를 나타낸 것으로, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로부터 얻어지는 속도 벡터는 모두 크기와 방향이 서로 다르게 된다. 도 2의 (b)는 이동 로봇이 직선 주행하는 경우(ICR이 무한 지점에 위치)를 나타낸 것으로, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로부터 얻어지는 속도 벡터는 모두 크기와 방향이 같다. 그리고 도 2의 (c)는 이동 로봇이 자체 회전하는 경우(ICR이 이동 로봇의 중심과 일치)로 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로부터 얻어지는 속도 벡터의 크기는 같되 방향이 서로 상이하다.
이와 같은 이동 로봇의 주행 유형과 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터간의 상호 관계를 이용하면 이동 로봇의 속도를 추정할 수 있고, 또한 추정 속도를 적분함으로써 이동 로봇의 현재 위치를 추정할 수 있다.
즉, 호스트 시스템(170)은 각 광 마우스(110, 130, 150)로부터 일정한 시간 간격으로 위치 정보를 수신하면, 상기 수신된 위치 정보로부터 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터와 이동 로봇의 자세의 함수로 표현되는 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구한다. 그리고 나서, 호스트 시스템(170)은 상기 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터와 이동 로봇의 자코비안 행렬을 이용하여 상기 주행 중인 이동 로봇의 속도 벡터를 연산한다. 그리고, 호스트 시스템(170)은 이동 로봇의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정한다. 이러한 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)를 이용한 이동 로봇의 위치 추정 방법의 보다 상세한 이론적 근거는 다음과 같다.
도 3은 주행 중인 이동 로봇의 바닥에 설치된 3 개의 광 마우스를 xy 평면상 에 표시한 일 실시예의 도면으로, 도 3에 도시된 바와 같이 이동 로봇의 중심 Ob를 중심을 한 변의 길이가 ℓ인 정삼각형의 꼭지점 P1, P2, P3에 3 개의 광 마우스가 각각 설치되어 있다.
주행 평면에 고정된 x 방향과 y 방향의 단위 벡터를 각각 ux=[1 0]t와 uy=[0 1]t이라 하면, 이동 로봇의 중심 Ob 지점으로부터 Pi(i=1, 2, 3) 지점까지의 위치 벡터 pi=[pix piy]t는 다음 [수학식 1]과 같이 표현된다. 이때, Pi(i=1, 2, 3)를 반시계 방향으로 90°회전시킨 위치 벡터를 qi라 한다.
Figure 112006063887372-pat00003
여기서, θ는 도 3에 도시된 바와 같이 주행 중인 이동 로봇의 현재 자세 즉 조향 각도이다. 상기 [수학식 1]과 같이 3 개의 광 마우스가 정삼각형 형태로 설치되면 광 마우스의 위치 벡터 간에는 다음 [수학식 2]의 관계가 성립된다.
Figure 112006063887372-pat00004
다음으로, 광 마우스(110, 130, 150)의 선속도를 vi=[vix viy]t라 하고, 이동 로봇의 중심 Ob 지점에서의 이동 로봇의 선속도를 vb=[vbx vby]t 그리고 각속도를 ωb라 하면, 다음 [수학식 3]이 성립된다.
Figure 112006063887372-pat00005
상기 [수학식 3]에 ux t 와 uy t를 곱하면 다음 [수학식 4]가 얻어진다.
Figure 112006063887372-pat00006
이어서, 상기 [수학식 4]를 다시 표현하면 다음 [수학식 5]와 같다.
Figure 112006063887372-pat00007
상기 [수학식 5]로부터 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로 구성된 위치 측정 장치의 속도 기구학은 다음 [수학식 6]과 같이 얻어진다.
Figure 112006063887372-pat00008
여기서,
Figure 112006063887372-pat00009
은 이동 로봇의 속도 벡터이고,
Figure 112006063887372-pat00010
는 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터이며, A는
Figure 112006063887372-pat00011
와
Figure 112006063887372-pat00012
간의 위치 추정 장치의 자코비안 행렬로서 다음 [수학식 7]과 같이 표현된다.
Figure 112006063887372-pat00013
상기 [수학식 1]과 [수학식 7]에서 보듯 위치 추정 장치의 자코비안 행렬 A는 광 마우스(110, 130, 150)의 위치 정보와는 무관한, 주행 중인 이동 로봇의 현재 자세, 즉 이동 로봇의 조향 각도 θ의 함수로서 매우 간단한 형태이다.
한편, 상기 [수학식 6]은 중층결정시스템(Overdetermined System)으로 최소자승법(Least Squares Solution)에 의거하여 해를 구할 수 있다. 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로부터의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00014
이 주어질 때, 이동 로봇의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00015
을 최소자승법에 의해 구하면 다음 [수학식 8]과 같이 얻어진다.
Figure 112006063887372-pat00016
여기서, J는 위치 추정 장치의 역자코비안 행렬로서 다음의 [수학식 9]로 표현된다.
Figure 112006063887372-pat00017
상기 [수학식 1], [수학식 2] 및 [수학식 7]을 이용하여 상기 [수학식 9]의 A t A를 표현하면 다음 [수학식 10]과 같다.
Figure 112006063887372-pat00018
이때, A t A는 대각 행렬의 형태로서 이동 로봇의 자세와 상관없는 상수 행렬로 얻어진다.
상기 [수학식 1], [수학식 7] 및 [수학식 10]을 상기 [수학식 9]에 대입하면, 역자코비안 행렬 J는 다음 [수학식 11]로 표현된다.
Figure 112006063887372-pat00019
마지막으로, 상기 [수학식 11]을 상기 [수학식 8]에 대입하면, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00020
와 이동 로봇의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00021
의 관계식은 다음 [수학식 12]로 얻어진다.
Figure 112006063887372-pat00022
상기 [수학식 12]에서 보듯 속도 벡터 추정 시점에서의 이동로봇의 현재 자세, 즉 조향 각도가 θ일 때, 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00023
가 주어지면 이동 로봇의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00024
는 매우 단순한 연산을 통해 계산될 수 있다. 또한, 상기 [수학식 12]는 6 개의 측정 정보로부터 최소자승 해에 기반을 두어 3 개의 변수를 추정하고 있으므로 광 마우스(110, 130, 150)의 이동 정보에 수반되는 측정 오차의 영향을 감소시킬 수 있다. 또한, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150) 중 일부 마우스의 국부적인 오동작에도 효 과적으로 대처할 수 있다. 예를 들어, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150) 중 1 개의 광 마우스에 고장이 발생하는 경우 위치 측정 장치의 속도 기구학은 상기 [수학식 6]과 같이 얻어지되, 이때 위치 추정 장치의 자코비안 행렬 A는 4×3 행렬이 되고, 이동 로봇의 속도 벡터의 최소자승 해도 상기 [수학식 8]로 구해지되, 이때 위치 추정 장치의 역자코비안 행렬 J는 3×4 행렬이 된다.
이제까지 발명의 설명을 위해 편의상 이동 로봇 바닥에 3 개의 광 마우스가 정삼각형 형태로 설치되어 있다고 가정하였으나, 본 발명의 내용은
Figure 112006063887372-pat00025
개(
Figure 112006063887372-pat00026
은 2 이상) 광 마우스가 정다각형 형태로 설치된 일반적인 경우에 대해서도 용이하게 확장될 수 있다. 광 마우스의 수가
Figure 112006063887372-pat00027
개인 경우, 본 발명의 핵심인 상기 [수학식 12]는 다음 [수학식 13]으로 표현된다.
Figure 112006063887372-pat00028
이때,
Figure 112006063887372-pat00029
는
Figure 112006063887372-pat00030
개의 광 마우스가 이루는 정다각형의 중심으로부터 꼭지점까지의 거리이다. 예를 들어
Figure 112006063887372-pat00031
인 경우,
Figure 112006063887372-pat00032
으로
Figure 112006063887372-pat00033
이 된다.
최종적으로, 시간 t에서의 이동 로봇의 추정 위치를 x(t)라 하면, 샘플링 간격 Δt 후의 이동 로봇의 추정 위치 x(t + Δt)는 다음 [수학식 14]와 같이 얻어진다.
Figure 112006063887372-pat00034
이와 같이, 호스트 시스템(170)은 각 광 마우스(110, 130, 150)로부터 획득되는 위치 정보를 이용하여 현재 주행 중인 이동 로봇의 현재 위치를 추정한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3 개의 광 마우스를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저 주행 중인 이동 로봇의 바닥에 설치된 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)는 주행 표면의 영상을 시차를 두어 획득하고, 그 획득한 영상 간의 차이를 이용하여 이동 정보, 즉 x 방향 및 y 방향의 선속도를 측정한다(S401). 이때, 광 마우스(110, 130, 150)는 이동 로봇의 중심을 기준으로 이동 로봇의 바닥에 정삼각형 형태로 설치되는 것이 바람직하다.
이와 같이 이동 로봇의 바닥에 설치된 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)가 획득한 이동 정보는 이동 로봇의 본체에 설치된 호스트 시스템(170)으로 전송되고, 호스트 시스템(170)은 각 광 마우스(110, 130, 150)로부터 수신된 이동 정보로부터 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터와, 이동 로봇의 자세의 함수인 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구한다(S403).
즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 이동 로봇의 중심 Ob를 중심을 한 변의 길이가 ℓ인 정삼각형의 꼭지점 P1, P2, P3에 3 개의 광 마우스가 각각 설치되어 있고, 주행 평면에 고정된 x 방향과 y 방향의 단위 벡터를 각각 ux=[1 0]t와 uy=[0 1]t이라 하면, 이동 로봇의 중심 Ob 지점으로부터 Pi(i=1, 2, 3) 지점까지의 위치 벡터 pi=[pix piy]t는 상기 [수학식 1]과 같이 표현된다. 그리고, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)가 배치된 이동 로봇의 속도 기구학은 상기 [수학식 3] 내지 [수학식 5]를 기초로 하여 상기 [수학식 6]과 같이 얻어지며 측정 정보가 6 개인데 반해 추정 변수가 3 개인 중층결정시스템(Overdetermined System)이 된다.
상기 [수학식 6]에서 행렬 A는 위치 추정 장치의 자코비안 행렬로서, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)의 현재 위치의 함수로서 매우 간단한 형태이다. 그리고, 상기 [수학식 6]에서 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00035
는 광 마우스(110, 130, 150)로부터 수신된 이동 정보들로 구성된다.
이와 같이, 호스트 시스템(170)은 각 광 마우스(110, 130, 150)로부터 수신된 이동 정보로부터 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터 및 이동 로봇의 자세의 함수인 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구한 후(S403), 상기 중층결정시스템(Overdetermined System)에 최소자승법(Least Squares Solution)을 적용하여 이동 로봇의 속도 벡터를 구한다(S405).
즉, 3 개의 광 마우스(110, 130, 150)로부터의 이동 정보로부터 광 마우스(110, 130, 150)의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00036
가 주어지고 이동 로봇의 현재 자세
Figure 112006063887372-pat00037
를 토대로 위치 추정 장치의 자코비안 행렬이 주어지면, 이동 로봇의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00038
은 상기 [수학식 6]에 대해 최소자승법을 적용하여 상기 [수학식 8]과 같이 얻어진다. 이때, 상기 [수학식 8]의 위치 추정 장치의 역자코비안 행렬 J는 상기 [수학식 9]로 표현되는데, 상기 [수학식 9]의 A t A가 상기 [수학식 10]과 같으므로 역자코비안 행렬 J는 상기 [수학식 11]로 얻어지므로, 결과적으로 이동 로봇의 속도 벡터
Figure 112006063887372-pat00039
은 상기 [수학식 12]로 계산될 수 있으므로 소요되는 연산량은 매우 적게 된다. 본 실시예에서는 이동 로봇 바닥에 3 개의 광 마우스가 정삼각형 형태로 설치되어 있다고 가정하였으나,
Figure 112006063887372-pat00040
개(
Figure 112006063887372-pat00041
은 2 이상) 광 마우스가 정다각형 형태로 설치된 일반적인 경우에 대해서도 용이하게 확장될 수 있다. 광 마우스의 수가
Figure 112006063887372-pat00042
개인 경우, 본 발명의 핵심인 상기 [수학식 12]는 상기 [수학식 13]으로 표현된다.
다음으로, 호스트 시스템(170)은 이동 로봇의 속도 벡터를 적분하여 이동 로봇의 현재 위치를 추정한다(S407). 즉, 시간 t에서의 이동 로봇의 추정 위치를 x(t)라고 하면, 샘플링 간격 Δt 후의 이동 로봇의 추정 위치 x(t + Δt)는 상기 [수학식 14]과 같다.
다음으로, 3 개의 광 마우스를 이용한 위치 추정 장치를 탑재한 이동 로봇의 위치 추정 실시예를 설명하도록 한다. 이 실시예는 3 개의 광 마우스를 이동 로봇의 중심을 기준으로 변의 길이가 30㎝인 정삼각형 형태로 배치하고, 3 개의 광 마우스의 이동 정보에 일정 수준의 랜덤 노이즈를 첨가하여 측정 오차가 이동 로봇의 위치 추정에 미치는 영향을 시뮬레이션한 결과이다. 이때, 이동 로봇의 주행 패턴 을 선형, 회전, 그리고 선형/회전으로 바꾸어 가며 측정 오차의 영향이 어떻게 달라지는지 검토하였다.
도 5a는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 정속 직선 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프로, 이동 로봇이 vbx=vby=1㎝/sec의 속도로 직선 주행하는 경우(wb=0 rad/sec) 3 개의 광 마우스의 출력 vix=viy(i=1, 2, 3)에 각각 ±0.25cm/sec(±2.5%의 측정 잡음에 해당) 이하의 랜덤 노이즈가 첨가된 상태를 나타낸다. 여기서, 도 5a의 (a)는 제 1의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이고, 도 5a의 (b)는 제 2의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이며, 도 5a의 (c)는 제 3의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이다.
도 5b는 본 발명에 따라 도 5a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속도를 추정한 결과 그래프로서, 도 5b의 (a)는 이동 로봇의 x축으로의 속도(vbx), 도 5b의 (b)는 y축으로의 속도(vby), 도 5b의 (c)는 각속도(wb)를 나타낸다. 도 5b의 결과는 도 5a의 결과를 이용하여 최소자승법을 적용한 결과로서, 도 5a와 도 5b를 비교하면, 도 5b에 도시된 바와 같이 최소자승법을 적용한 이동 로봇의 추정 속도 및 각속도의 변화폭은 도 5a에 도시된 광 마우스의 이동 정보의 변화폭 보다 약 30% 작다. 즉, 광 마우스의 이동 측정 오차에 비해 이동 로봇의 속도 추정 오차가 약 30% 정도 감소되었음을 나타낸다.
도 6a는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 정속 회전 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프로서, 이동 로봇이
Figure 112006063887372-pat00043
의 각속도로 자체 회전 주행하는 경우(vbx=vby=0㎝/sec) 3 개의 광 마우스 출력에 ±2.5% 이하의 측정 잡음이 첨가된 상태를 나타낸다. 여기서, 도 6a의 (a)는 제 1의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이고, 도 6a의 (b)는 제 2의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이며, 도 6a의 (c)는 제 3의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 광 마우스의 출력이 (vbx, vby)(i=1,2,3) 좌표상에서 중심이 (0, 0)이고 반경이
Figure 112006063887372-pat00044
인 원으로 나타난다.
도 6b는 본 발명에 따라 도 6a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속도를 추정한 결과 그래프로서, 도 6b의 (a)는 이동 로봇의 x축으로의 속도(vbx), 도 6b의 (b)는 y축으로의 속도(vby), 도 6b의 (c)는 각속도(wb)를 나타낸다. 도 6b의 결과는 도 6a의 결과를 이용하여 최소자승법을 적용한 결과로서, 도 6a와 도 6b를 비교하면, 이동 로봇의 추정 오차가 선속도의 경우 30% 정도 감소된 반면, 각속도의 경우 약 20% 정도 감소되었음을 확인할 수 있다.
도 7a는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 정속 직선/회전 주행 시 광 마우스의 이동 정보에 랜덤 노이즈가 첨가된 경우의 광 마우스의 출력을 나타낸 그래프로서, 이동 로봇이 vbx=vby=1㎝/sec의 선속도와
Figure 112006063887372-pat00045
의 각속도로 주행하는 경우 3 개의 광 마우스 출력에 ±2.5% 이하의 측정 잡음이 첨가된 상태를 나타낸다. 여기서, 도 7a의 (a)는 제 1의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이고, 도 7a의 (b)는 제 2의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이며, 도 7a의 (c)는 제 3의 광 마우스로부터 출력되는 이동 정보이다.
도 7b는 본 발명에 따라 도 7a의 결과를 이용하여 이동 로봇의 속도 및 각속도를 추정한 결과 그래프로서, 도 7b의 (a)는 이동 로봇의 x축으로의 속도(vbx), 도 7b의 (b)는 y축으로의 속도(vby), 도 7b의 (c)는 각속도(wb)를 나타낸다. 도 7b의 결과는 도 7a의 결과를 이용하여 최소자승법을 적용한 결과로서, 도 7a와 도 7b를 비교하면, 이동 로봇의 추정 오차가 선속도의 경우 30% 정도 감소된 반면, 각속도의 경우 약 20% 정도 감소되었음을 확인할 수 있다.
다음으로, 3 개의 광 마우스를 이용한 위치 추정 장치를 직선으로 왕복 이동한 실시예를 설명하도록 한다. 이하 실시예는 (x, y)=(0, 0) 지점에서 정지 상태인 이동 로봇을 y축을 따라 가속시킨 후 다시 감속시켜 (0, 30) 지점에서 정지하도록 하였다. 다음 [표1]은 3 개의 광 마우스로부터 획득된 데이터를 나타낸다. 광 마우스의 x축으로의 속도는 거의 0에 근접하고 y축으로의 속도는 가속하였다가 감속하는 것을 볼 수 있다.
Figure 112006063887372-pat00046
도 8은 본 발명에 따라 표 1의 데이터를 이용하여 위치 추정 장치의 속도 및 위치를 추정한 결과를 나타낸 도면이다. 즉, 호스트 시스템이 3 개의 광 마우스로부터 획득된 [표 1]의 데이터를 이용하여 최소자승법에 근거하여 위치 추정 장치의 속도 및 위치를 추정한 결과이다. 도 8의 (a)는 위치 추정 장치의 속도를 나타내고, 도 8의 (b)는 위치 추정 장치의 위치를 나타낸다. y축을 따라 가속시킨 후 다시 감속시킨 위치 추정 장치에 대해, 호스트 시스템은 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이 시간에 따라 위치 추정 장치의 속도가 가속되다 감속되는 결과값을 도출하고, 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이 위치 추정 장치의 x 축으로의 이동은 거의 없고 y 축의 30 지점까지 이동하는 결과값을 도출한다. 따라서, 본 발명에 따른 위치 추정 장치는 정상 동작함을 확인할 수 있다.
전술한 바와 같이, 정다각형 형태로 설치된 적어도 3 개 이상의 광 플로우 센서를 이용하여 최소자승법에 의거하여 이동체의 속도 및 위치를 추정하는 본 발명은, 최소 개수인 2개 이하의 광 플로우 센서를 이용하는 종래 기술과 비교하여 광 플로우 센터의 측정 잡음에 대해 강인할 뿐만 일부 마우스의 국부적인 오동작에도 효과적으로 대처할 수 있으며, 또한 이동체 위치 추정에 소요되는 연산량이 적다는 장점을 지닌다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은, 다수의 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)를 이용하여 이동체의 위치를 추정함으로써 바퀴 미끄러짐의 영향, 시계 확보의 제약, 위치 추정 연산의 복잡성 등의 문제로부터 자유로울 뿐 아니라 광 마우스의 저렴한 가격으로 경제성이 동시에 확보된다. 2개 이하의 광 플로우 센서를 이용한 종래 기술과 비교하여, 정다각형 형태로 배치된 3개 이상의 광 플로우 센서를 이용하는 본 발명은 광 플로우 센서의 측정 오차로 인한 영향을 줄이고, 일부 광 플로우 센서의 국부 고장에 대해 강인하며, 또한 위치 추정에 소요되는 연산이 매우 적다는 장점을 지닌다. 특히, 본 발명은, 성능과 경제성을 겸비함으로써, 중저가대의 가정용 로봇(청소로봇, 경비로봇 등)에 활용이 가능하다.

Claims (8)

  1. Figure 112007047883382-pat00047
    개(
    Figure 112007047883382-pat00048
    은 2 이상)의 광 플로우 센서(Optical Flow Sensor)를 이용하여 주행 중인 이동체의 자기 위치 추정 방법으로서,
    (a) 상기 각 광 플로우 센서에서 자신의 이동 정보를 측정하는 단계;
    (b) 상기 각 광 플로우 센서에서 측정한 이동 정보로부터 상기 광 플로우 센서들의 속도 벡터를 구하고, 주행 중인 이동체의 현재 자세의 함수인 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구하는 단계;
    (c) 상기 자코비안 행렬 및 상기 속도 벡터를 이용하여 최소자승법(Least Squares Solution)에 근거하여 상기 주행 중인 이동체의 속도 벡터를 추정하는 단계; 및
    (d) 추정된 이동체의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 단계;를 포함하고,
    상기 광 플로우 센서는 상기 이동체의 바닥에 상기 이동체의 중심을 기준으로 정다각형의 형태로 배치되는 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계의 상기 이동체의 속도 벡터 추정은 최소자승법에 의거하여 하기 수학식을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 방법.
    [수학식]
    Figure 112007047883382-pat00049
    여기서,
    Figure 112007047883382-pat00050
    는
    Figure 112007047883382-pat00051
    개의 광 플로우 센서가 이루는 정다각형의 중심으로부터 꼭지점까지의 거리이고
    Figure 112007047883382-pat00052
    는 속도 벡터 추정 시점에서의 이동체의 현재 자세이며,
    Figure 112007047883382-pat00053
    와
    Figure 112007047883382-pat00054
    (i=1, 2,...,N)는 i번째 광 플로우 센서부터 획득된 이동 정보, 즉 x 방향 및 y 방향의 선속도이고,
    Figure 112007047883382-pat00055
    ,
    Figure 112007047883382-pat00056
    와
    Figure 112007047883382-pat00057
    는 각각 주행 중인 이동체의 추정 속도, 즉 x 방향 및 y 방향의 선속도와 각속도이다.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 이동체는,
    이동 로봇인 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 방법.
  5. 주행 중인 이동체의 자기 위치 추정 장치로서,
    상기 이동체의 바닥에 설치되어, 상기 이동체의 주행 표면의 영상을 획득하여 이동 정보를 측정하는
    Figure 112007047883382-pat00058
    개(
    Figure 112007047883382-pat00059
    은 2 이상)의 광 플로우 센서; 및
    상기 각 광 플로우 센서로부터 이동 정보를 수신하면 그 이동 정보를 토대로 상기 이동체의 위치를 추정하는 호스트 시스템을 포함하되,
    상기 호스트 시스템은,
    상기 각 광 플로우 센서에서 측정한 이동 정보를 토대로 상기 광 플로우 센서들의 속도 벡터를 구하고, 상기 이동체의 현재 자세의 함수로 표현되는 위치 추정 장치의 자코비안 행렬을 구하는 제1기능;
    상기 자코비안 행렬 및 상기 속도 벡터를 이용하여 최소자승법(Least Squares Solution)에 근거하여 상기 주행 중인 이동체의 속도 벡터를 추정하는 제2기능; 및
    추정된 이동체의 속도 벡터를 적분하여 상기 주행 중인 이동체의 현재 위치를 추정하는 제3기능;을 수행하는 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 광 플로우 센서는, 상기 이동체의 바닥에 상기 이동체의 중심을 기준으로 정다각형 형태로 배치되는 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 제2기능의 속도 벡터 추정은 최소자승법에 의거하여 하기 수학식을 이용하여 해를 구하는 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치.
    [수학식]
    Figure 112007047883382-pat00060
    여기서,
    Figure 112007047883382-pat00061
    는
    Figure 112007047883382-pat00062
    개의 광 마우스가 이루는 정다각형의 중심으로부터 꼭지점까지의 거리이고
    Figure 112007047883382-pat00063
    는 속도 벡터 추정 시점에서의 이동체의 현재 자세이며,
    Figure 112007047883382-pat00064
    와
    Figure 112007047883382-pat00065
    (i=1, 2,...,N)는 i번째 광 플로우 센서부터 획득된 이동 정보, 즉 x 방향 및 y 방향의 선속도이고,
    Figure 112007047883382-pat00066
    ,
    Figure 112007047883382-pat00067
    와
    Figure 112007047883382-pat00068
    는 각각 주행 중인 이동체의 추정 속도, 즉 x 방향 및 y 방향의 선속도와 각속도이다.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 이동체는,
    이동 로봇인 것을 특징으로 하는 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치.
KR1020060084803A 2006-09-04 2006-09-04 정다각형 형태로 배치된 광 플로우 센서를 이용한 이동체의 자기 위치 추정 장치 및 그 방법 KR100787565B1 (ko)

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