KR101164336B1 - Base plane height compensation method of mobile robot and generating method for elevation map using the same - Google Patents
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Abstract
본 발명은 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법은 (a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와; (b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와; (c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와; (d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 높이 측정의 기준이 되는 기준면에 대한 기준 높이값이 이동 로봇의 주행에 따라 지속적으로 보정되어 업데이트됨으로써 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능하게 된다.The present invention relates to a reference plane height correction method of a mobile robot having a distance sensor scanning a front bottom surface in a tilted state at a predetermined gaze angle and an altitude map preparation method using the same. The reference plane height correction method according to the present invention comprises the steps of: (a) obtaining a plurality of measured height values for the front bottom surface of the mobile robot according to the scan operation of the distance sensor; (b) extracting a plurality of effective height values from among the plurality of measured height values based on a reference height value currently registered with respect to the reference plane; (c) calculating a correction height value by applying the currently registered reference height value and the effective height value to a preset estimation algorithm; (d) updating the currently registered reference height value with the correction height value. Accordingly, by using the information from one distance sensor scanning the front bottom surface of the mobile robot in a tilted state at a constant gaze angle, the reference height value with respect to the reference plane, which is a reference for height measurement, is continuously maintained as the mobile robot travels. By being corrected and updated, it is possible to recognize the surrounding environment more accurately.
Description
본 발명은 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서로부터의 스캔 데이터를 이용하여 장애물 높이의 판단 기준이 되는 기준면(Base plane)의 높이를 보정하여 보다 정확한 주행 정보를 얻을 수 있는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법 및 이를 이용한 고도 지도 작성 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a reference plane height correction method of a mobile robot and a method for preparing an altitude map using the same, and more specifically, an obstacle using scan data from a distance sensor that scans a front bottom surface in a state inclined at a predetermined gaze angle. The present invention relates to a method of correcting a height of a reference plane of a mobile robot capable of obtaining more accurate driving information by correcting a height of a base plane, which is a criterion of height, and an altitude map using the same.
로봇 기술은 제조업에서 인력에 의한 수작업을 대체하기 위한 산업용 로봇의 개발과 함께 발전되어 왔으나, 근래에는 산업용 로봇의 범주에서 벗어나, 안내, 서빙, 에스코트, 청소, 실내 순찰 등 다양한 서비스를 제공하기 위한 로봇에 대한 연구가 진행되고 있다.Robot technology has been developed along with the development of industrial robots to replace manual labor by manpower in the manufacturing industry, but recently, robots for providing various services such as guidance, serving, escort, cleaning, indoor patrol, etc. Research is ongoing.
이와 같이, 안내, 서빙, 에스코트 등과 같은 서비스를 제공하기 위한 로봇은 주행 가능한 자율 이동 로봇(Autonomous mobile robot : 이하 '이동 로봇'이라 함) 형태로 마련되며, 기존의 산업용 로봇보다 좀 더 지능적인이고, 미지의 환경에서도 사전 지식없이 스스로 그 환경에 대처할 수 있는 능력이 갖춰지기를 요구하고 있다.As such, the robot for providing services such as guidance, serving, and escort is provided in the form of an autonomous mobile robot (hereinafter, referred to as a 'mobile robot'), which is more intelligent than an existing industrial robot. However, even in an unknown environment, it is required to be able to cope with the environment on its own without prior knowledge.
하지만, 현재 적용되고 있는 이동 로봇은 인지능력과 추론 능력이 다소 부족한 문제를 안고 있다. 이에, 많은 분야에서 이동 로봇의 지능을 높이기 위한 연구가 이루어지고 있다. 이와 같이, 이동 로봇에 요구되고 있는 기능 중, 기본적인 기능이 이동 로봇이 원하는 목표 지점에 충돌이나 추락 등과 같은 돌발 상황 없이 이동할 수 있어야 한다는 것이다.However, currently applied mobile robots have a problem of lack of cognitive ability and reasoning ability. Thus, many fields have been studied to increase the intelligence of mobile robots. As such, among the functions required for the mobile robot, the basic function is that the mobile robot should be able to move to a desired target point without a collision or fall situation.
즉, 이동 로봇이 생활 공간 속에서 자유롭게 이동하기 위해서는 스스로 어디에 위치하고 있는지를 판단할 수 있어야 하며, 장애물이나 추락 등과 같은 돌발 상황을 야기하는 주변 환경에 대한 정확한 인지가 요구된다. 이와 같은 기능들은 이동 로봇의 위치 측정(Localization) 기술과 지도 작성(Mapping) 기술에 의해 수행 될 수 있다.In other words, in order to move freely in a living space, the mobile robot must be able to determine where it is located, and accurate recognition of the surrounding environment causing an unexpected situation such as an obstacle or a fall is required. Such functions can be performed by localization and mapping technology of mobile robots.
일반적으로, 로봇이 주위 환경에 대한 지도를 작성하기 위해서는 기본적으로 주위 환경을 인식하기 위한 센서를 구비하여야 한다. 이동 로봇에 주로 사용되는 센서로는 초음파 센서, 비전 센서, 레이저 센서, 적외선 센서 등이 있으며, 가격이 비교적 저렴하여 주위 환경과의 거리 정보를 생성하는 레이저 센서와 같은 거리 센서가 널리 사용되고 있다.In general, in order for a robot to map a surrounding environment, a robot must basically include a sensor for recognizing the surrounding environment. Sensors mainly used in mobile robots include ultrasonic sensors, vision sensors, laser sensors, infrared sensors, and the like, and distance sensors such as laser sensors that generate distance information with surrounding environments due to relatively low price are widely used.
주위 환경에 대한 지도 작성 기술은 크게 형상기반과 격자기반으로 나눌 수 있다. 형상기반 지도 작성법은 주위환경을 선(line)이나 점(point) 또는 원호(arc) 등의 특정 형상으로 표현하는 방법이고, 격자 기반 지도 작성법은 로봇의 주위 환경을 작은 격자(Grid)들로 나누어 각 격자에 물체가 있을 가능성을 확률적으로 표현하는 방법으로서 확률격자지도라고도 불린다. 여기서, 격자 기반 지도는 형상기반 지도와는 달리 즉각적인 지도 갱신 및 수정이 용의하며 물체의 형상에 관계없이 물체의 존재 유무를 효율적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 격자 기반 지도 작성 방법을 보다 개선시키기 위해 다양한 연구가 수행되고 있다.Mapping techniques for the surrounding environment can be largely divided into shape-based and grid-based. Shape-based mapping is a method of expressing the surrounding environment in a specific shape such as a line, point, or arc, and grid-based mapping method divides the robot's surroundings into small grids. It is also called stochastic lattice map as a method of probabilistically expressing the probability that an object exists in each lattice. Here, unlike the shape-based map, the grid-based map is easy to update and modify the map and has the advantage of efficiently expressing the presence or absence of the object regardless of the shape of the object. Therefore, various studies have been conducted to improve the grid-based mapping method.
상기와 같이, 이동 로봇이 주변 환경에 대해 정확히 인식하고, 환경 지도를 작성하는데 있어서는 이동 로봇에 설치된 센서로부터의 정보를 이동 로봇이 정확히 인식하여야 한다. 예를 들어, 센서로부터의 정보를 이동 로봇이 잘못 인식하는 경우, 장애물의 높이를 잘못 판단하여 충돌하거나 불필요한 다른 경로로 운행하는 오류를 범할 수 있으며, 환경 지도의 작성에도 잘못된 정보가 환경 지도에 포함시키는 문제점을 야기하게 된다.As described above, the mobile robot accurately recognizes the surrounding environment, and in preparing the environment map, the mobile robot must accurately recognize the information from the sensor installed in the mobile robot. For example, if the mobile robot incorrectly recognizes the information from the sensor, it may misinterpret the height of the obstacle and make an error of crashing or other unnecessary route, and the wrong information is included in the environment map. Cause problems.
이와 같은 문제점을 해소하기 위해, 이동 로봇에 다양한 유형의 센서들을 다수개 부착하여, 센서로부터의 정보를 잘못 인식하는 오류를 최소화시키고자 하는 기술들이 제안되고 있으나, 다수의 센서의 부착으로 인한 제조비용의 증가로 실제 이동 로봇의 제작에 적용하기는 어려운 문제점에 있다.In order to solve such a problem, a technique for minimizing an error of misrecognizing information from a sensor by attaching a plurality of sensors of various types to a mobile robot has been proposed, but manufacturing cost due to the attachment of a plurality of sensors Due to the increase of the real robot is difficult to apply to the problem.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로서, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능한 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above problems, it is possible to more accurately recognize the surrounding environment by using information from one distance sensor that scans the front bottom surface of the mobile robot in an inclined state at a constant gaze angle. It is an object of the present invention to provide a method for compensating the reference plane height of a mobile robot.
또한, 본 발명은 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 주변 환경에 대해 보다 정확한 2.5D 고도 지도의 작성이 가능한 고도 지도 작성 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
In addition, an object of the present invention is to provide an altitude mapping method capable of creating a more accurate 2.5D altitude map for a surrounding environment using information from a distance sensor.
상기 목적은 본 발명에 따라, 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법에 있어서, (a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와; (b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와; (c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와; (d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법에 의해서 달성된다.According to the present invention, in the reference plane height correction method of a mobile robot having a distance sensor for scanning the front bottom surface in a state inclined at a predetermined gaze angle, (a) the movement in accordance with the scan operation of the distance sensor Obtaining a plurality of measured height values for the front bottom surface of the robot; (b) extracting a plurality of effective height values from among the plurality of measured height values based on a reference height value currently registered with respect to the reference plane; (c) calculating a correction height value by applying the currently registered reference height value and the effective height value to a preset estimation algorithm; and (d) updating the currently registered reference height value with the correction height value.
여기서, 상기 추정 알고리즘으로 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘이 적용될 수 있다.Here, a Kalman filter algorithm may be applied as the estimation algorithm.
그리고, 상기 현재 등록된 기준 높이값은 상기 거리 센서의 이전 스캔 동작에 따라 획득된 복수의 이전 측정 높이값에 대해 상기 (b) 단계 내지 (d) 단계를 수행하여 등록될 수 있다.The currently registered reference height value may be registered by performing steps (b) to (d) with respect to a plurality of previous measurement height values obtained according to a previous scan operation of the distance sensor.
또한, 상기 (b) 단계에서는 상기 복수의 측정 높이값 중 상기 기준 높이값의 ±유효값 범위 내에 포함되는 측정 높이값이 상기 유효 높이값으로 추출되며; 상기 유효값은 상기 이전 측정 높이값에 대해 상기 (b) 단계의 수행을 통해 추출된 이전 유효 높이값에 기초하여 산출된 이전 누적 분산값에 기초하여 결정될 수 있다.Further, in the step (b), the measured height value included in the ± effective value range of the reference height value among the plurality of measured height values is extracted as the effective height value; The effective value may be determined based on a previous cumulative dispersion value calculated based on a previous effective height value extracted by performing step (b) with respect to the previous measured height value.
여기서, 상기 (c) 단계는 (c1) 상기 현재 등록된 기준 높이값과 상기 각 유효 높이값 간의 편차값을 산출하는 단계와; (c2) 상기 산출된 편차값들의 현재 분산값을 산출하는 단계와; (c3) 상기 현재 분산값과, 상기 이전 측정 높이값에 대해 상기 이전 누적 분산값에 기초하여 현재 누적 분산값을 산출하는 단계와; (c4) 상기 현재 누적 분산값, 상기 현재 등록된 기준 높이값, 상기 이전 누적 분산값, 상기 유효 높이값들의 현재 평균값 및 상기 현재 분산값에 기초하여 상기 보정 높이값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the step (c) may include: (c1) calculating a deviation value between the currently registered reference height value and the respective effective height values; (c2) calculating a current dispersion value of the calculated deviation values; (c3) calculating a current cumulative dispersion value based on the current dispersion value and the previous cumulative dispersion value with respect to the previous measured height value; (c4) calculating the correction height value based on the current cumulative dispersion value, the currently registered reference height value, the previous cumulative dispersion value, the current average value of the effective height values, and the current dispersion value. have.
그리고, 상기 현재 누적 분산값은 수학식And, the current cumulative variance value is
(여기서, φt는 상기 현재 누적 분산값이고, 상기 φ0:t-1은 상기 이전 누적 분산값이고, 상기 φ는 현재 분산값이다)에 의해 산출되며; 상기 보정 높이값은 수학식Where φ t is the current cumulative variance value, φ 0: t-1 is the previous cumulative variance value, and φ is the current variance value; The correction height value is
(여기서, ht는 상기 보정 높이값이고, h0:t-1은 상기 현재 등록된 기준 높이값이고, zt는 상기 유효 높이값의 평균값이다)에 의해 산출될 수 있다.Where h t is the correction height value, h 0: t-1 is the currently registered reference height value, and z t is an average value of the effective height value.
한편, 상기 목적은 본 발명의 다른 실시 형태에 따라, 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 전방 바닥면을 스캔하는 거리 센서를 갖는 이동 로봇의 고도 지도 생성 방법에 있어서, (A) 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 기준면 높이 보정 방법이 수행되어 상기 기준면 높이 보정 방법에 따라 업데이트된 기준 높이값을 상기 기준면의 높이값으로 설정하는 단계와; (B) 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 설정되는 상기 기준면의 높이값에 기초하여, 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 획득되는 측정 높이값을 보정하는 단계와; (C) 상기 보정된 측정 높이값에 기초하여 상기 이동 로봇 주변의 고도 지도를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 고도 지도 생성 방법에 의해서 달성될 수 있다.On the other hand, the above object is, according to another embodiment of the present invention, in the altitude map generation method of the mobile robot having a distance sensor for scanning the front bottom surface in a state inclined at a predetermined gaze angle, (A) of the distance sensor Performing a reference plane height correction method according to any one of
여기서, (D) 상기 이동 로봇의 포즈 변화에 기초하여 상기 고도 지도를 구성하는 맵 정보가 좌표 변환되는 단계를 더 포함할 수 있다.
Here, the method may further include coordinate conversion of map information constituting the altitude map based on a change in pose of the mobile robot.
상기 구성에 따라 본 발명에 따르면, 일정한 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇의 전방 바닥면을 스캔하는 하나의 거리 센서로부터의 정보를 이용하여 높이 측정의 기준이 되는 기준면에 대한 기준 높이값이 이동 로봇의 주행에 따라 지속적으로 보정되어 업데이트됨으로써 보다 정확한 주변 환경의 인식이 가능한 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법이 제공된다.According to the present invention, according to the present invention, the reference height value with respect to the reference plane as a reference for the height measurement is moved by using information from one distance sensor scanning the front bottom surface of the mobile robot in an inclined state at a constant gaze angle The reference plane height correction method of a mobile robot that can recognize the surrounding environment more accurately by continuously correcting and updating according to the driving of the robot is provided.
또한, 본 발명에 따르면 보정된 기준 높이값을 기초하여, 기준거리 센서로부터의 정보에 따라 주변 환경에 대해 보다 정확한 2.5D 고도 지도의 작성이 가능한 고도 지도 작성 방법이 제공된다.
According to the present invention, there is provided an altitude mapping method capable of creating a more accurate 2.5D altitude map for the surrounding environment based on information from a reference distance sensor.
도 1은 본 발명에 따른 이동 로봇의 주행 상태를 개념적으로 도시한 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 이동 로봇의 구성을 도면이고,
도 3은 본 발명에 따른 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법을 설명하기 위한 도면이고,
도 4는 본 발명에 따른 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법에 따른 기준 높이값의 변화를 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법의 적용 여부에 따른 고도 인식 결과의 예를 도시한 도면이고,
도 6은 본 발명에 따른 이동 로봇의 고도 지도 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view conceptually illustrating a driving state of a mobile robot according to the present invention;
2 is a view showing the configuration of a mobile robot according to the present invention;
3 is a view for explaining a reference plane height correction method of a mobile robot according to the present invention,
4 is a view showing a change in the reference height value according to the reference plane height correction method of the mobile robot according to the present invention,
5 is a view showing an example of the altitude recognition result according to whether or not the reference plane height correction method according to the present invention,
6 is a view for explaining a method for generating an altitude map of a mobile robot according to the present invention.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail an embodiment according to the present invention.
도 1은 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 주행 상태를 개념적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 구성을 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)은 거리 센서(10), 스캔 데이터 생성부(11), 측정 높이값 산출부(12), 기준면 높이 보정부(13), 및 메인 제어부(15)를 포함한다. 또한, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)은 맵 생성부(16), 로봇 구동부(17) 및 데이터 저장부(14)를 포함할 수 있다.1 is a view conceptually showing a driving state of the
거리 센서(10)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 기 설정된 설치 높이에 위치하도록 이동 로봇(100)에 설치된다. 여기서, 본 발명에 따른 거리 센서(10)는 기 설정된 주시 각도로 기울어진 상태로 이동 로봇(100)의 전방 바닥면을 스캔한다. 본 발명에서는 거리 센서(10)로 레이저 거리 센서(10)가 적용되는 것을 예로 하며, 해상도가 1°인 레이저 거리 센서(10)가 적용되어, 0°에서 180°까지 1° 단위로 스캔 데이터를 획득하는 것을 예로 한다.As shown in FIG. 1, the
스캔 데이터 생성부(11)는 레이저 거리 센서(10)의 스캔 동작에 따라 취득된 데이터에 기초하여 스캔 데이터를 생성한다. 그리고, 측정 높이값 산출부(12)는 스캔 데이터 생성부(11)에 의해 생성된 스캔 데이터를 이용하여 각 스캔 데이터에 대한 측정 높이값을 산출한다.The scan
여기서, 스캔 데이터는 레이저 거리 센서(10)로부터 방출된 레이저가 반사되는 바닥면이나 장애물 등과 레이저 거리 센서(10) 간의 거리에 대한 정보를 갖게 되는데, 레이저 거리 센서(10)의 설치 높이와 레이저 거리 센서(10)의 주시 각도에 대한 정보에 따라, 바닥면이나 장애물 등에 대한 측정 높이값에 대한 정보의 산출이 가능하게 된다.Here, the scan data has information about the distance between the
기준면 높이 보정부(13)는 측정 높이값 산출부(12)에 의해 산출된 측정 높이값을 이용하여 기준면의 높이에 대한 기준 높이값을 보정한다. 여기서, 기준면은 이동 로봇(100)이 장애물이나 바닥면 등과 같이 이동 로봇(100)의 주변 환경의 높이를 측정할 때 기준이 되는 가상의 표면이 된다.The reference plane
본 발명에 따른 기준면 높이 보정부(13)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 유효 높이값 추출부(13a)와 보정 높이값 산출부(13b)를 포함할 수 있다. 여기서, 유효 높이값 추출부(13a)는 측정 높이값 산출부(12)에 의해 산출된 측정 높이값으로부터 복수의 유효 높이값을 추출한다. 그리고, 보정 높이값 산출부(13b)는 유효 높이값 추출부(13a)에 의해 추출된 복수의 유효 높이값을 이용하여 기준 높이값을 보정한다.The reference
이하에서는, 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 기준면 높이 보정부(13)에 의해 기준 높이값이 보정되는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a method of correcting the reference height value by the reference
먼저, 이동 로봇(100)의 초기 구동시, 이동 로봇(100)에 초기값이 설정된다(S30). 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법에서 초기값으로 설정되는 값은 기준 높이값, 누적 분산값을 포함한다. 여기서, 기준 높이값은 '0'으로 초기 설정되며, 누적 분산값은 임의의 값으로 초기화된다.First, upon initial driving of the
상기와 같이 초기값이 설정된 상태에서, 레이저 거리 센서(10)의 스캔 동작에 따라 이동 로봇(100)으 전방 바닥면이 스캔되어 상술한 바와 같이, 스캔 데이터 생성부(11) 및 측정 높이값 산출부(12)를 통해 복수의 측정 높이값이 획득된다(S31).In the state where the initial value is set as described above, the front bottom surface of the
상기와 같이 측정 높이값이 획득되면, 유효 높이값 추출부(13a)는 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출한다(S32). 여기서, 유효 높이값은 기준 높이값의 보정에 사용될 수 있는 값으로, 예를 들어, 장애물에 해당하는 측정 높이값은 유효 높이값으로 추출되지 않게 된다.When the measured height value is obtained as described above, the effective height
본 발명에서는 복수의 측정 높이값 중 기준 높이값의 ±유효값 범위 내에 포함되는 측정 높이값이 유효 높이값으로 추출되는 것을 예로 한다. 이는 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.
In the present invention, an example in which the measured height value included in the ± effective value range of the reference height value among the plurality of measured height values is extracted as the effective height value. This may be expressed as in [Equation 1].
[수학식 1][Equation 1]
[수학식 1]에서 ht-1은 레이저 거리 센서(10)의 t-1 번째 스캔 동작에서 보정된 기준 높이값이고, zt,i는 t 번째 스캔 동작에서 i 번째로 추출된 스캔 데이터의 측정 높이값이다. 그리고, 3σ는 유효값으로 상세한 설명은 후술한다. 여기서, 이동 로봇(100)의 초기 구동시에는 ht-1이 상술한 바와 같이 '0'으로 초기화된 상태임은 상술한 바와 같다.In
[수학식 1]을 만족하는 유효 높이값의 추출이 완료되면, 보정 높이값 산출부(13b)는 추출된 유효 높이값과, 현재 등록된 기준 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출한다(S35). 본 발명에서는 추정 알고리즘으로 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘이 적용되는 것을 예로 한다.When the extraction of the effective height value satisfying [Equation 1] is completed, the correction height
보다 구체적으로 설명하면, 먼저 현재 등록되어 있는 기준 높이값과 각 유효 높이값 간의 편차값을 산출한다(S33). 이는 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다.
More specifically, first, a deviation value between the currently registered reference height value and each effective height value is calculated (S33). This may be expressed as in [Equation 2].
[수학식 2][Equation 2]
[수학식 2]에서 는 편차값이고, zt는 [수학식 1]을 통해 추출된 유효 높이값이다. 그리고, ht-1은 레이저 거리 센서(10)의 t-1 번째 스캔 동작에서 보정된 기준 높이값, 즉, 레이저 거리 센서(10)의 이전 스캔 동작에 따라 보정되어 현재 등록되어 있는 기준 높이값이다.In [Equation 2] Is the deviation value, and z t is the effective height value extracted through [Equation 1]. And, h t-1 is the reference height value corrected in the t-1 th scan operation of the
그런 다음, [수학식 2]를 통해 산출된 편차값들의 평균값 및 분산값을 산출한다(S33). 그리고, 산출된 분산값과, 이전 스캔 동작, 즉 t-1 번째 스캔 동작 과정에서 산출된 누적 분산값에 기초하여 현재 스캔 동작, 즉 t 번째 스캔 동작에서의 누적 분산값을 산출한다(S34). 여기서, 누적 분산값은 [수학식 3]을 통해 산출될 수 있다.
Then, the average value and the variance value of the deviation values calculated through
[수학식 3]&Quot; (3) "
[수학식 3]에서 φt는 현재 누적 분산값, t 번째 스캔 동작에서의 누적 분산값이고, φ0:t-1은 이전 누적 분산값, 즉 t-1 번째 스캔 동작에서의 누적 분산값이고, φ는 [수학식 2]를 통해 산출된 편차값들의 분산값이다. 여기서, 이동 로봇(100)의 초기 구동시에는 φ0은 임의의 값으로 초기화된 상태임은 상술한 바와 같다.In
그리고, φ0:t-1은 상술한 유효값의 결정에 적용된다. 즉, 본 발명에서는 이전 스캔 동작, 즉 t-1 번째 스캔 동작에서 추출된 유효 높이값에 기초하여 산출된 이전 누적 분산값에 기초하여 결정되며, 본 발명에서는 [수학식 4]와 같이, 이전 누적 분산값에 대응하는 표준편차를 이용하는 것을 예로 한다.
And phi 0: t-1 is applied to determination of the above-mentioned effective value. That is, in the present invention, it is determined based on the previous cumulative dispersion value calculated based on the previous scan operation, that is, the effective height value extracted in the t-1 th scan operation. For example, using a standard deviation corresponding to the variance value.
[수학식 4]&Quot; (4) "
즉, 본 발명에서는, t 번째 스캔 동작에서의 유효 측정값을 t-1 번째 스캔 동작에서의 유효 측정값에 대해 산출된 누적 분산값을 이용함으로써, t-1 번째 스캔 동작에서 등록된 기준 높이값을 유효 측정값의 추출에 반영하게 된다.That is, in the present invention, the reference height value registered in the t-1 th scan operation by using the cumulative dispersion value calculated for the effective measured value in the t th scan operation for the effective measured value in the t-1 th scan operation Will be reflected in the extraction of effective measurements.
한편, 상기와 같은 과정을 통해 누적 분산값이 산출되면, 산출된 누적 분산값, 현재 등록된 기준 높이값, 이전 누적 분산값, 유효 높이값들의 평균값 및 분산값에 기초하여 보정 높이값을 산출한다(S35). 이는, [수학식 5]와 같이 표현될 수 있다.
Meanwhile, when the cumulative dispersion value is calculated through the above process, the correction height value is calculated based on the calculated cumulative dispersion value, the currently registered reference height value, the previous cumulative dispersion value, the average value of the effective height values, and the dispersion value. (S35). This may be expressed as in [Equation 5].
[수학식 5][Equation 5]
[수학식 5]에서 ht는 t 번째 스캔 동작의 보정 높이값이고, h0:t-1은 상술한 바와 같이, 현재 등록되어 있는 기준 높이값, 즉 t-1 번째 스캔 동작의 보정 높이값, 그리고, zt는 유효 높이값의 평균값이다. 그리고, 상술한 바와 같이, φ는 편차값들에 대한 분산값이고, φ0:t-1은 이전 누적 분산값, 즉 t-1 번째 스캔 동작에서의 누적 분산값이다.In
상기와 같은 과정을 통해, t 번째 스캔 동작에서 보정 높이값이 산출되면, 산출된 보정 높이값으로 현재 등록된 기준 높이값이 업데이트된다(S36). 즉, t 번째 스캔 동작에서 보정 높이값이 기준 높이값으로 등록된다. 이와 같은 과정을 통해 이동 로봇(10)의 주행이 종료될 때까지(S37), 기준 높이값이 지속적으로 업데이트된다.Through the above process, when the correction height value is calculated in the t-th scan operation, the currently registered reference height value is updated with the calculated correction height value (S36). That is, in the t-th scan operation, the correction height value is registered as the reference height value. Through this process, the reference height value is continuously updated until the driving of the
도 4는 상기와 같은 과정을 통해, 초기 기준 높이값으로 '0'을 설정한 후, 5회의 스캔 동작 과정을 통한 기준 높이값의 변화를 나타낸 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 기준 높이값이 55mm로 수렴되는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 이동 로봇(100)이 레이저 거리 센서(10)에 의해 감지된 장애물과 같은 주변 환경을 보다 정확이 인식하게 된다.4 is a diagram illustrating a change in a reference height value through five scan operations after setting '0' as an initial reference height value through the above process. As shown in Figure 4, it can be seen that the reference height value is converged to 55mm. Accordingly, the
예를 들어, 실제 77mm의 장애물이 존재한다고 가정할 때, 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법이 적용되지 않은 상태에서는 높이가 15mm로 인식되어 통과 가능한 장애물로 인식될 있다. 반면, 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법이 적용되는 경우 기준면의 높이가 55mm로 보정되기 때문에 장애물의 높이가 77mm인 것으로 보다 정확히 인식 가능하게 된다.For example, assuming that an actual obstacle of 77mm exists, in a state where the reference plane height correction method according to the present invention is not applied, the height may be recognized as 15mm and may be recognized as an obstacle that can be passed. On the other hand, when the reference plane height correction method according to the present invention is applied, since the height of the reference plane is corrected to 55mm, the height of the obstacle is more accurately recognized as 77mm.
또한, 이동 로봇(100)이 경사면을 따라 올라가는 경우, 이동 로봇(100)이 주행하는 바닥면의 전방이 높아짐에도 불구하고 기준면에 대한 보정이 수행되지 않은 경우 자칫 장애물로 인식하거나, 경사면에 낮은 장애물이 존재함에도 불구하고 극복하지 못하는 장애물로 인식하는 오류를 제거할 수 있게 된다.In addition, when the
도 5의 (a)는 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법이 적용되지 않은 상태에서 생성된 2.5D 고도 지도(Elevation map)를 도시한 도면으로, A 영역이 고도가 낮은 영역으로 인식되는 예를 보여주고 있으며, 도 3의 (b)는 본 발명에 따른 기준면 높이 보정 방법이 적용됨에 따라 고도가 낮은 영역이 보상되어 정확한 기준면이 나타난 예를 도시하고 있다.FIG. 5A is a diagram illustrating a 2.5D elevation map generated in a state in which the reference plane height correction method according to the present invention is not applied. FIG. 5A illustrates an example in which the area A is recognized as a low altitude area. 3 (b) illustrates an example in which an accurate reference plane is displayed by compensating a region having low altitude as the reference plane height correction method according to the present invention is applied.
이하에서는 도 2 및 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 이동 로봇(100)의 고도 지도 생성 과정에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the altitude map generation process of the
먼저, 상술한 바와 같이, 기준 높이값이 업데이트되면, 기준 높이값이 현재의 기준면의 높이값으로 설정된다(S60). 이 때, 메인 제어부(15)는 기준면 높이 보정부(13)에 의해 보정에 보정되어 업데이트된 기준 높이값에 기초하여 이동 로봇(100)의 주행이 제어되도록 로봇 구동부(17)를 제어한다. 여기서, 기준면 높이 보정부(13)에 의해 보정된 기준 높이값은 데이터 저장부(14)에 저장될 수 있으며, 메인 제어부(15)는 데이터 저장부(14)에 저장된 기준 높이값을 참조하여 로봇 구동부(17)를 제어할 수 있다.First, as described above, when the reference height value is updated, the reference height value is set to the height value of the current reference plane (S60). At this time, the
맵 생성부(16)는 메인 제어부(15)의 제어에 따라, 측정 높이값 산출부(12)에 의해 산출된 측정 높이값과, 스캔 데이터 생성부(11)에 의해 생성된 스캔 데이터, 그리고 기준 높이값을 이용하여 고도 지도를 생성한다(S62). 여기서, 맵 생성부(16)는 측정 높이값 보정부(16a)와 맵 변환부(16b)를 포함할 수 있다.The
측정 높이값 보정부(16a)는 레이저 거리 센서(10)의 스캔 동작 단위로 설정되는 기준면의 높이값, 즉 상술한 과정을 통해 업데이트되는 기준 높이값에 기초하여, 레이저 거리 센서(10)의 스캔 동작 단위로 획득된 측정 높이값을 보정한다(S61).The measurement
그리고, 보정된 측정 높이값에 기초하여 이동 로봇(100) 주변의 고도 지도를 생성한다(S62). 여기서, 이동 로봇(100)에 대한 고도 지도가 미리 등록되거나 이전에 이동한 영역인 경우로 고도 지도가 존재하는 경우, 메인 제어부(15)는 보정된 측정 높이값으로 고도 지도를 수정할 수 있다.Then, the altitude map around the
한편, 맵 변환부(16b)는 이동 로봇(100)의 포즈 변화가 발생하는 경우(S63), 고도 지도를 구성하는 맵 정보의 좌표 변환을 수행할 수 있다(S64). 여기서, 본 발명에 따른 이동 로봇(100)에 의해 생성되는 고도 지도는 격자 지도(Grid map) 형태를 갖는 것을 예로 한다.On the other hand, when the pose change of the
여기서, 고도 지도를 구성하는 맵 정보는 h(i,j), x(i,j), y(i,j), z(i,j)를 포함할 수 있다. 여기서, h(i,j)는 (i,j) 셀의 점유 여부를 나타내며, x(i,j)는 (i,j) 셀에 측정된 x 좌표값, y(i,j)는 (i,j) 셀에 측정된 y 좌표값이고, z(i,j)는 (i,j) 셀에 측정된 z 좌표값이다. 그리고, x(i,j), y(i,j), z(i,j)는 해당 셀이 점유 상태, 즉 h(i,j)=1일 때에만 정보를 갖게 된다.Here, the map information constituting the altitude map may include h (i, j), x (i, j), y (i, j), z (i, j). Here, h (i, j) indicates whether the cell (i, j) is occupied, x (i, j) is the x coordinate value measured in the cell (i, j), and y (i, j) is (i , j) is the y-coordinate value measured in the cell, and z (i, j) is the z-coordinate value measured in the cell (i, j). And x (i, j), y (i, j), z (i, j) will have information only when the cell is occupied state, that is, h (i, j) = 1.
그리고, [수학식 6]은 맵 정보의 좌표 변환을 위한 행렬식의 예를 나타낸 것이다.
Equation 6 shows an example of a determinant for coordinate transformation of map information.
[수학식 6]&Quot; (6) "
[수학식 6]에서 Δθr은 이동 로봇(100) 포즈의 각도 변화량이고, Δxr은 이동 로봇(100) 포즈의 x 변화량이고, Δyr은 이동 로봇(100) 포즈의 y 변화량이다.In Equation 6, Δθ r is the angle change amount of the pose of the
상기와 같은 과정을 통해, 기준 높이값의 보정을 통해 보다 정확한 고도 지도의 작성이 가능해지며, 이동 로봇(100)의 포즈의 변화에 따라 고도 지도의 좌표 변환이 수행됨으로써 이동 로봇(100) 중심의 고도 지도 작성이 가능하게 된다.Through the above process, it is possible to create a more accurate altitude map through the correction of the reference height value, the coordinate transformation of the altitude map in accordance with the change of the pose of the
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, Of the right.
100 : 이동 로봇 10 : 레이저 거리 센서
11 : 스캔 데이터 생성부 12 : 측정 높이값 산출부
13 : 기준면 높이 보정부 14 : 데이터 저장부
15 : 메인 제어부 16 : 맵 생성부
14 : 로봇 구동부100: mobile robot 10: laser distance sensor
11: scan data generation unit 12: measurement height value calculation unit
13 reference plane
15: main control unit 16: map generation unit
14: robot drive unit
Claims (8)
(a) 상기 거리 센서의 스캔 동작에 따라 상기 이동 로봇의 전방 바닥면에 대한 복수의 측정 높이값이 획득되는 단계와;
(b) 상기 기준면에 대해 현재 등록된 기준 높이값에 기초하여, 상기 복수의 측정 높이값 중 복수의 유효 높이값을 추출하는 단계와;
(c) 상기 현재 등록된 기준 높이값과, 상기 유효 높이값을 기 설정된 추정 알고리즘에 적용하여 보정 높이값을 산출하는 단계와;
(d) 상기 보정 높이값으로 상기 현재 등록된 기준 높이값을 업데이트하는 단계를 포함하며,
상기 현재 등록된 기준 높이값은 상기 거리 센서의 이전 스캔 동작에 따라 획득된 복수의 이전 측정 높이값에 대해 상기 (b) 단계 내지 (d) 단계를 수행하여 등록되고,
상기 (b) 단계에서는 상기 복수의 측정 높이값 중 상기 기준 높이값의 ±유효값 범위 내에 포함되는 측정 높이값이 상기 유효 높이값으로 추출되며, 상기 유효값은 상기 이전 측정 높이값에 대해 상기 (b) 단계의 수행을 통해 추출된 이전 유효 높이값에 기초하여 산출된 이전 누적 분산값에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법.In the reference plane height correction method of a mobile robot having a distance sensor for scanning the front bottom surface while being inclined at a predetermined gaze angle,
(a) acquiring a plurality of measurement height values of the front bottom surface of the mobile robot according to a scan operation of the distance sensor;
(b) extracting a plurality of effective height values from among the plurality of measured height values based on a reference height value currently registered with respect to the reference plane;
(c) calculating a correction height value by applying the currently registered reference height value and the effective height value to a preset estimation algorithm;
(d) updating the currently registered reference height value with the correction height value,
The currently registered reference height value is registered by performing steps (b) to (d) with respect to a plurality of previous measurement height values obtained according to a previous scan operation of the distance sensor,
In the step (b), the measured height value included in the ± effective value range of the reference height value among the plurality of measured height values is extracted as the effective height value, and the effective value is determined by the ( b) the reference plane height correction method of the mobile robot, characterized in that it is determined based on the previous cumulative dispersion value calculated based on the previous effective height value extracted by performing the step.
상기 추정 알고리즘으로 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘이 적용되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법.The method of claim 1,
A method of correcting the reference plane height of a mobile robot, characterized in that a Kalman filter algorithm is applied as the estimation algorithm.
상기 (c) 단계는,
(c1) 상기 현재 등록된 기준 높이값과 상기 각 유효 높이값 간의 편차값을 산출하는 단계와;
(c2) 상기 산출된 편차값들의 현재 분산값을 산출하는 단계와;
(c3) 상기 현재 분산값과, 상기 이전 측정 높이값에 대해 상기 이전 누적 분산값에 기초하여 현재 누적 분산값을 산출하는 단계와;
(c4) 상기 현재 누적 분산값, 상기 현재 등록된 기준 높이값, 상기 이전 누적 분산값, 상기 유효 높이값들의 현재 평균값 및 상기 현재 분산값에 기초하여 상기 보정 높이값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법.The method of claim 2,
In step (c),
(c1) calculating a deviation value between the currently registered reference height value and the respective effective height values;
(c2) calculating a current dispersion value of the calculated deviation values;
(c3) calculating a current cumulative dispersion value based on the current dispersion value and the previous cumulative dispersion value with respect to the previous measured height value;
(c4) calculating the correction height value based on the current cumulative dispersion value, the currently registered reference height value, the previous cumulative dispersion value, the current average value of the valid height values, and the current dispersion value. A reference plane height correction method of a mobile robot, characterized in that.
상기 현재 누적 분산값은 수학식
(여기서, φt는 상기 현재 누적 분산값이고, 상기 φ0:t-1은 상기 이전 누적 분산값이고, 상기 φ는 현재 분산값이다)에 의해 산출되며;
상기 보정 높이값은 수학식
(여기서, ht는 상기 보정 높이값이고, h0:t-1은 상기 현재 등록된 기준 높이값이고, zt는 상기 유효 높이값의 평균값이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 기준면 높이 보정 방법.The method of claim 5,
The current cumulative variance value is
Where φ t is the current cumulative variance value, φ 0: t-1 is the previous cumulative variance value, and φ is the current variance value;
The correction height value is
(Where h t is the correction height value, h 0: t-1 is the currently registered reference height value, and z t is an average value of the effective height value) of the mobile robot. Reference plane height correction method.
(A) 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 제1항, 제2항, 제5항 및 제6항 중 어느 한 항에 따른 기준면 높이 보정 방법이 수행되어 상기 기준면 높이 보정 방법에 따라 업데이트된 기준 높이값을 상기 기준면의 높이값으로 설정하는 단계와;
(B) 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 설정되는 상기 기준면의 높이값에 기초하여, 상기 거리 센서의 스캔 동작 단위로 획득되는 측정 높이값을 보정하는 단계와;
(C) 상기 보정된 측정 높이값에 기초하여 상기 이동 로봇 주변의 고도 지도를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 고도 지도 생성 방법.In the altitude map generation method of a mobile robot having a distance sensor for scanning the front floor surface inclined at a predetermined gaze angle,
(A) The reference height updated according to the reference plane height correction method by performing the reference plane height correction method according to any one of claims 1, 2, 5, and 6 as a unit of the scan operation of the distance sensor. Setting a value to a height value of the reference plane;
(B) correcting the measured height value obtained in the scan operation unit of the distance sensor based on the height value of the reference plane set in the scan operation unit of the distance sensor;
(C) generating an altitude map around the mobile robot based on the corrected measured height value.
(D) 상기 이동 로봇의 포즈 변화에 기초하여 상기 고도 지도를 구성하는 맵 정보가 좌표 변환되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 고도 지도 생성 방법.The method of claim 7, wherein
(D) a method of generating an altitude map of a mobile robot, the method further comprising coordinate transformation of map information constituting the altitude map based on a change in pose of the mobile robot.
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