KR101338246B1 - 이동로봇의 충돌방지 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이동로봇이 인식 불가능한 지역이나 합류지점과 같은 위험지역을 이동할 때 안전한 경로를 안내받고 최적의 경로로 주행할 수 있는 환경을 제공하는 이동로봇의 충돌방지 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 인해 충돌 위험지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌이 발생하는 것을 방지하여 안전하게 주행하도록 할 수 있는 동시에, 자연재해로 인한 도로유실 및 안개와 같은 환경적 변화가 있을시, 이러한 지역을 위험지역으로 확인하고 주행자 및 로봇에게 지능적인 주행정보를 제공해 줌으로써, 주행자 및 로봇이 안전하게 주행하도록 할 수 있도록 하는 이동로봇의 충돌예측 시스템 및 그 방법이 제공된다.

Description

이동로봇의 충돌방지 시스템 및 방법{Collision prevention system of mobile robot in unknown environment and method thereof}

본 발명은 이동로봇에 관한 것으로, 더 상세하게는, 이동로봇이 인식 불가능한 지역을 주행하거나 합류지점을 이동할 때 안전한 경로를 안내받고 최적의 경로로 주행할 수 있는 환경을 제공하는 이동로봇의 충돌방지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

최근, 로봇기술의 발전과 더불어, 이동로봇에 대한 관심과 여러 가지 서비스를 위한 로봇의 증가로 인해, 각종 실내외 로봇이 증가하고 있다.

또한, 사회가 점차 고령화되는 것에 더하여, 이른바 3D 업종에 대한 차별적 직업의식으로 인해, 해당 분야에 사람을 대신하여 일할 수 있는 로봇의 도움이 절실하게 필요한 상태이다.

그러나 이러한 로봇의 증가와 함께 고려되어야 할 사항으로서, 이동로봇간, 또는, 주행자나 보행자와의 충돌과 같은 안전문제는 반드시 해결해야 할 문제이다.

즉, 이동로봇이 우리의 생활권에서 주행시, 충돌 문제는 사회적인 문제뿐만 아니라, 법적인 문제로 사회적으로나 인간에게 큰 문제로 다가올 수 있다.

이러한 관점에서, 충돌상황을 미리 예측하고 경고하며 안전하게 주행할 수 있는 시스템이 필요한 상황이다.

더 상세하게는, 이동로봇과 같은 각각의 이동객체는, 외부의 추가적인 정보나 제한된 규율 및 규범이 없이는 충돌을 일으킬 수밖에 없고, 이러한 규율이나 규범 또한 유기적인 운행 시스템에서 최적의 운행정보를 제공해 주는 것은 아니며, 경우에 따라서는 원활한 주행에 방해가 될 수도 있다.

뿐만 아니라, 도심지역이나 건물 안은 GPS 신호가 부정확하거나 존재하지 않는 구간이므로 이동로봇에 내장된 센서를 통한 위치인식이 불가능하며, 이러한 조건과 더불어 이동객체들이 센서의 정보를 의지할 수 없는 구간, 즉, 교차로와 같은 합류지점에 도달할 시 충돌 위험성은 더욱 증가하게 된다.

아울러, 실내 환경에 있어서도, 로봇의 증가로 인해 사람에게뿐만 아니라 로봇에게도 위험지역이 증가하여 사고위험이 증가하고 있다.

즉, 실외의 경우에는 도로교통법 등의 규칙으로 인한 일정한 경로가 주어지지만, 실내의 이동객체간의 주행은 규칙이 없을 뿐만 아니라, 최근 들어 이동로봇의 증가로 인하여 더욱 사고 위험이 증가하고 있다.

또한, 이동로봇에 있어서는, 상기한 바와 같은 충돌의 위험성에 대한 안전문제뿐만 아니라, 예를 들면, 지역 협소증과 같은 문제로 인해, 이동로봇이 목표점에 이르지 못하는 문제도 발생한다.

따라서 이와 같은 이동로봇의 충돌 가능성을 낮추고 목표점까지 최적의 주행코스를 제공하기 위한 방법에 관한 연구가 다양한 분야에서 활발히 진행되고 있다.

즉, 이러한 종래의 이동로봇의 예로는, 예를 들면, 한국 등록특허공보 제10-0791381호(2007.12.27. 등록)에 개시된 바와 같은 "이동 로봇의 원격 조종을 위한 충돌방지 시스템, 장치 및 방법"과 같은 것이 있다.

더 상세하게는, 상기한 등록특허공보 제10-0791381호의 "이동 로봇의 원격 조종을 위한 충돌방지 시스템, 장치 및 방법"은, 원격지에서 이동 로봇을 제어하는 제어기기의 화면에서 충돌이 예상되는 장애물에 컬러를 매핑하고, 이동 로봇이 장애물에 충돌하기 전 경고음을 발생시킴으로써 원격지에서 이동 로봇을 제어하는 사용자가 장애물을 쉽게 인지하도록 하는 로봇의 원격 조종을 위한 충돌방지 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.

이를 위해, 상기한 등록특허공보 제10-0791381호는, 상기한 이동 로봇의 주행 방향의 영상을 소정의 시간차로 저장하여 비교하고, 옵티컬 플로우를 계산하며, 계산된 옵티컬 플로우를 이용해 FOE(Focus Of Expansion)를 계산하는 영상 처리부와, 이동 로봇의 주행 방향에 존재하는 장애물을 감지하고 장애물에 대한 충돌 예상 정보를 제공하는 장애물 감지부 및 충돌 예상 정보를 기초로 장애물의 충돌 예상 영역에 매핑할 컬러정보를 제공하는 컬러 매핑부를 포함하는 이동 로봇의 원격 조종을 위한 충돌방지 장치 및 그 방법을 개시하고 있다.

그러나 상기한 등록특허 제10-0791381호는, 이동로봇을 원격에서 조종하는 조종자에게 장애물에 대한 영상을 컬러 매핑 처리하고 경고음을 발생하여 충돌을 방지하는 구성으로서, 이동로봇 자체에 설치된 센서 등을 이용하여 스스로 장애물을 회피하는 방법에 대하여는 언급되지 않았다.

또한, 상기한 바와 같은 종래기술의 다른 예로서, 예를 들면, 한국 등록특허 제10-0670565호(2007.01.11. 등록)에 개시된 바와 같은 "확장된 충돌 지도를 이용한 다개체 로봇의 충돌 회피 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체"가 있다.

더 상세하게는, 상기한 등록특허 제10-0670565호의 "확장된 충돌 지도를 이용한 다개체 로봇의 충돌 회피 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체"는, 다개체 로봇 시스템에 있어서 선순위 로봇의 경로 및 속도 프로파일에 따라 선순위 로봇과 후순위 로봇의 충돌 여부를 예측하여 확장된 충돌 지도를 작성하고, 이를 이용하여 충돌을 회피하는 확장된 충돌 지도를 이용한 다개체 로봇의 충돌 회피 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

이를 위해, 상기한 등록특허 제10-0670565호는, 다개체 로봇의 각 로봇별 우선 순위 및 경로를 결정하는 단계, 후순위 로봇과 상기 후순위 로봇보다 우선 순위가 높은 선순위 로봇의 경로 상의 모든 지점에 대한 거리를 계산하는 단계, 상기 거리가 충돌 거리 이내인 경우에 충돌 예측 지점의 정보를 저장하는 단계, 충돌 예측 지점의 정보를 이용하여 확장된 충돌 지도를 완성하는 단계, 확장된 충돌 지도를 이용하여 후순위 로봇보다 우선 순위가 높은 모든 선순위 로봇과의 충돌을 예측하는 단계, 후순위 로봇이 선순위 로봇과의 충돌이 예측되는 경우 충돌을 회피하도록 후순위 로봇의 수정된 속도 프로파일을 생성하는 단계 및 다개체 로봇의 각 로봇별 속도 프로파일이 결정된 후 모든 로봇을 이동시키는 단계를 포함하는 확장된 충돌 지도를 이용한 다개체 로봇의 충돌 회피 방법을 개시하고 있다.

그러나 상기한 등록특허 제10-0670565호는, 단지 로봇간의 거리와 속도만을 고려하여 충돌을 예측하고 속도를 조절함으로써 충돌을 방지하는 것으로, 장애물과 같은 위험요소에 대한 고려가 부족한 것이었다.

또한, 상기한 바와 같은 종래기술의 또 다른 예로서, 예를 들면, 한국 공개특허 제10-2006-0084885호(2006.07.26. 공개)에 개시된 "적외선 센서를 이용한 이동로봇용 충돌방지 장치"가 있다.

즉, 상기한 공개특허 제10-2006-0084885호의 "적외선 센서를 이용한 이동로봇용 충돌방지 장치"는, 이동로봇의 충돌방지센서에 의해 이동로봇 주위의 장애물을 감지하고 이를 이동로봇의 제어장치로 전송하여 장애물을 회피하는 장치에 관한 것으로서, 이를 위해, 상기한 공개특허 제10-2006-0084885호는, 각 송광부와 수광부의 그룹에 하나의 I/O핀만을 사용하여 다수의 적외선 발광 소자를 촘촘히 배열해 변조된 다수의 적외선 광을 송출한 다음 물체에 부딪혀 되돌아오는 광을 역시 촘촘히 배열된 다수의 수광 소자로 받아들이도록 하여 장애물을 감지함으로써, 이동로봇의 사각지대를 해소한 장치를 개시하고 있다.

그러나 상기한 공개특허 제10-2006-0084885호의 장치는, 단순히 적외선 센서에만 의지함으로써, 센서의 정상적인 동작이 어려운 환경에서의 충돌회피 방법에 대하여는 개시되어 있지 않다.

상기한 바와 같이, 이동로봇의 충돌회피에 관하여 여러 가지 연구가 진행되어 왔으나, 종래의 기술들은, 일반적으로, 이동로봇 자체 또는 이동로봇을 원격에서 조종하는 조종자의 관점 중 한 가지 관점에서만 접근이 이루어지는 것이 대부분으로, 이동객체가 정보획득 가능한 구간이나 환경에서의 충돌방지 시스템을 제안하는 것에 불과하였다.

그러나, 예를 들면, 센서의 인식 불가능 지역에 이동객체가 접근할 경우와 같이, 이동로봇이 내부센서만으로 주행하기 힘든 지역이나 환경에서는 추가적인 센서 정보와 환경정보의 융합이 필요하다.

즉, 내부적인 센서정보만으로 경로를 생성하는 방식에서는, 이동로봇이 내부센서만으로 주행하기 힘든 지역이나 이동물체간의 합류영역과 같은, 이른바 위험지역 내에 진입시에 이동객체간 환경적 정보의 부족으로 인하여 충돌할 수 있는 가능성이 높아지는 단점이 있다.

또한, 원격 위치에서 영상정보만으로 이동로봇을 조종하는 방법으로는, 영상의 사각지대로 인한 충돌 위험성을 배제할 수 없다.

따라서 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여는, 이동로봇에 설치된 센서를 이용한 지역 경로정보와, 지형정보 및 동적 장애물의 정보를 이용한 전역 경로정보를 동시에 고려한 충돌예측정보를 이동로봇에게 전달함으로써 보다 안전하게 센서 인식 불가능 지역이나 사각지대와 같은 위험지역을 통과할 수 있도록 하는 충돌예측 시스템을 제공하는 것이 바람직하나, 아직까지 그러한 요구를 모두 만족시키는 장치나 방법은 제공되지 못하고 있는 실정이다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 따라서 본 발명의 목적은, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 인해 충돌 위험지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌이 발생하는 것을 방지하여 안전하게 주행하도록 할 수 있는 이동로봇의 충돌예측 시스템 및 그 방법을 제공하고자 하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 자연재해로 인한 도로유실 및 안개와 같은 환경적 변화가 있을시, 이러한 지역을 위험지역으로 확인하고 주행자 및 로봇에게 지능적인 주행정보를 제공해 줌으로써, 주행자 및 로봇이 안전하게 주행하도록 할 수 있도록 하는 이동로봇의 충돌예측 시스템 및 그 방법을 제공하고자 하는 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르면, 이동로봇의 충돌방지 시스템에 있어서, 상기 이동로봇에 설치되어 상기 이동로봇의 현재 주행상태, 이동경로 상의 장애물의 유무, 상기 이동경로 상의 다른 이동로봇을 포함하는 이동객체의 유무 및 움직임에 대한 정보를 포함하는 주행정보를 수집하는 내부 센서부; 상기 내부 센서부에 의해 인식되지 않는 사각지역까지 인식 가능하도록 상기 이동로봇의 외부에 설치되어 상기 이동로봇의 위치, 이동경로 상의 장애물 및 이동 객체의 위치와 움직임, 상기 이동로봇 주변의 지형 및 기상조건을 포함하는 외부 환경정보를 수집하는 외부 센서부; 및 상기 내부 센서부로부터 수집된 상기 주행정보 및 상기 외부 센서부로부터 수집된 상기 외부 환경정보에 근거하여 상기 이동로봇의 주행을 제어하는 제어부를 포함하여 구성되고, 상기 제어부는, 상기 내부 센서부로부터 수집된 상기 주행정보에 근거하여 상기 장애물 및 상기 이동 객체와의 충돌을 회피하기 위한 지역경로계획을 수립하는 지역경로 계획부; 및 상기 외부 센서부로부터 수집된 상기 외부 환경정보에 근거하여 상기 이동경로 상의 장애물 및 이동 객체를 회피하는 동시에, 상기 지형 및 상기 기상조건에 따라 상기 이동로봇의 주행을 조절하기 위한 전역경로계획을 수립하는 전역경로 계획부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템이 제공된다.

여기서, 상기 내부 센서부는, 상기 이동로봇에 설치된 카메라, 초음파 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구성되고, 상기 외부 센서부는, 상기 이동로봇 외부에 설치되어 있는 카메라, 초음파 센서, 자이로 센서, 가속도 센서, 습도 센서, 풍향 센서, 온도 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 지역경로 계획부는, 상기 이동로봇에 내장되는 전용의 하드웨어 또는 상기 이동로봇의 제어부에 설치되어 상기 이동로봇을 제어하는 소프트웨어로 구성되고, 상기 전역경로 계획부는, 상기 이동로봇과 정보를 송수신하는 외부 제어장치 또는 서버의 형태로 구성되는 것을 특징으로 한다.

아울러, 상기 지역경로 계획부는, 상기 이동로봇과 상기 이동경로 상의 장애물 또는 이동 객체 사이의 속도 및 위치 관계에 따라 구해지는 인력장 함수(Attractive potential field function) 및 척력장 함수(Repulsive Potential Field Function)에 근거하여 상기 지역경로계획을 수립하며, 상기 이동경로 상에 장애물 또는 이동 객체가 존재할 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성된 척력과 상기 이동로봇의 진행방향이 이루는 각도 및 상기 이동로봇과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 속도에 따라 상기 척력장 함수에 가중치를 변경하여 적용하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 인력장 함수는 이하의 수학식에 의해 구해지는 것을 특징으로 한다.

(여기서, p_goal(t)와 p_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 위치 [x y]^T를 나타내고, v_goal(t)와 v_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 속도를 나타내며, ∥p_goal(t) - p_rob(t)∥는 시간 t에서의 목표지점과 이동로봇 사이의 거리를 나타내고, ∥v_goal(t) - v_rob(t)∥는 시간 t에서의 이동로봇과 목표지점 사이의 상대속도를 의미하며, ε_p와 ε_v는 위치에 의해서 생성되는 전위장과 속도에 의해서 생성되는 전위장의 가중치(weighting factor)를 나타내고, m과 n은 전위장의 모양을 결정하는 값으로 m, n > 1로 설정하며, 목표지점은 정지 상태인 것으로 가정하여 v_goal = 0으로 간주한다.)

또한, 상기 척력장 함수는, 이하의 수학식에 의해 구해지는 것을 특징으로 한다.

(여기서, P_obs(t)는 장애물의 위치, ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥는 장애물과 이동로봇 사이의 거리, R₀는 장애물의 영향 범위를 나타내고, R_s는 이동로봇이 최대로 감속할 때 이동하는 거리를 나타내며, η은 척력장 함수의 가중치(weighting factor)를 나타낸다.)

아울러, 상기 지역경로 계획부는, 상기 이동로봇의 진행방향과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성되는 척력이 이루는 각도에 비례하여 상기 척력장 함수의 가중치를 조절하고, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 속도에 비례하여 상기 척력장 함수의 가중치를 조절하는 것을 특징으로 한다.

더욱이, 상기 지역경로 계획부는, 상기 이동로봇의 진행방향과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성되는 척력이 이루는 각도가 180도보다 큰 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체가 상기 이동로봇의 후방에 위치하는 것으로 간주하여 상기 척력장 함수의 가중치를 0으로 조절하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 전역경로 계획부는, 미리 저장된 전역 지도에 셀분해법을 적용하여 격자지도를 생성하고, 상기 내부 센서부의 인식 불가능 지역이나 갈림길의 합류지점 및 자연재해나 기상 악화로 인한 환경적 변화가 발생한 지역을 포함하여 미리 지정된 각각의 위험지역에 대한 위험도를 상기 격자지도에 반영하여 상기 전역경로 계획을 수립하기 위한 전역지도를 구성하며, 상기 전역지도에 근거하여, 상기 이동로봇이 상기 위험지역에 진입하면 상기 이동로봇에 위험지역임을 알리고 상기 이동로봇의 주행속도를 감소하도록 하는 지시를 상기 이동로봇에 전달하며, 상기 이동경로 상에 지형상의 장애물이나 이동 객체가 존재할 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 위치, 거리 및 속도에 따라 충돌을 회피하기 위한 전역경로계획을 수립하여 상기 이동로봇에 전달하는 것을 특징으로 한다.

아울러, 상기 전역경로 계획부는, 상기 이동경로 상에 고유의 인식표가 부착되어 있지 않은 이동 객체가 존재하는 경우 장애물로 정의하고, 해당 지역에 존재하는 다른 이동로봇에게 위험신호를 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르면, 상기에 기재된 이동로봇의 충돌방지 시스템을 이용한 충돌방지방법이 제공된다.

상기한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 인해 충돌 위험지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌이 발생하는 것을 방지하여 안전하게 주행하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 실외의 경우, 자연재해로 인한 도로유실 및 안개와 같은 환경적 변화가 있을시, 충돌예측 시스템이 이러한 지역을 위험지역으로 확인하고 주행자 및 로봇에게 지능적인 주행정보를 제공해 줌으로써, 주행자 및 로봇이 안전하게 주행하도록 할 수 있다.

도 1은 위험지역에서 충돌예측 시스템을 이용하여 충돌예측 경보를 받고 위험지역을 충돌없이 이동하게 하기 위한 본 발명에 따른 충돌방지 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 나타낸 본 발명에 따른 충돌방지 시스템의 경로계획 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 충돌예측 시스템 및 본 발명에 따른 충돌예측 시스템을 포함하는 이동로봇에서의 세부적인 처리과정의 흐름을 나타내는 순서도이다.
도 4는 도 3에 나타낸 본 발명에 따른 충돌예측 시스템의 처리과정을 실행하는 이동로봇의 동작예를 나타내는 도면이다.
도 5는 로봇의 진행방향과 장애물에 의해 생성된 척력의 위치 관계를 나타내는 도면이다.
도 6은 이동로봇과 장애물의 위치관계를 나타내는 입력변수 |θ*|의 소속 함수를 나타내는 도면이다.
도 7은 이동로봇과 장애물의 속도관계를 나타내는 입력변수 v*의 소속 함수를 나타내는 도면이다.
도 8은 포텐셜 필드 척력의 가중치를 나타내는 출력변수 η의 소속 함수를 나타내는 도면이다.
도 9는 입력변수와 출력변수 관계를 정리한 룰 베이스를 표로 나타내는 도면이다.
도 10은 입력변수 |θ*|와 v*의 관계에 따른 출력변수 η의 관계를 나타내는 도면이다.

이하, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템 및 방법의 상세한 내용에 대하여 설명한다.

여기서, 이하에 설명하는 내용은 본 발명을 실시하기 위한 하나의 실시예일 뿐이며, 본 발명은 이하에 설명하는 실시예의 내용으로만 한정되는 것은 아니라는 사실에 유념해야 한다.

즉, 본 발명은, 후술하는 바와 같이, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 인해 충돌 위험지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌이 발생하는 것을 방지하는 동시에, 자연재해로 인한 도로유실 및 안개와 같은 환경적 변화가 있을시, 이러한 지역을 위험지역으로 확인하고 주행자 및 로봇에게 지능적인 주행정보를 제공해 줌으로써, 주행자 및 로봇이 안전하게 주행하도록 할 수 있도록 하는 이동로봇의 충돌예측 시스템에 관한 것이다.

즉, 본 발명은, 위험지역에 이동로봇이 도착하면 위험경보를 이동로봇에게 전달하는 동시에, 사회 시설망에 많이 존재하는 감시 카메라의 영상과 같은 위험지역 내의 추가적인 정보를 획득하여 이동객체 또는 환경정보를 획득하고, 위치추정 및 모니터링을 행하여 획득된 지형정보 및 동적 장애물의 정보를 이용하여 전역 경로계획을 세우고, 충돌예측 정보를 이동로봇에게 전달함으로써, 전역 경로정보와 로봇의 지역 경로계획을 함께 이용하여 보다 안전하게 위험지역을 통과할 수 있도록 하는 이동로봇의 충돌예측 시스템에 관한 것이다.

계속해서, 도면을 참조하여, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌예측 시스템의 상세한 내용에 대하여 설명한다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌예측 시스템(10)은, 이동로봇에 내장되는 등으로 설치되어 이동로봇의 현재 주행상태, 이동경로 상의 장애물의 유무, 이동경로 상의 다른 이동로봇이나 이동객체의 유무 및 이동 등에 대한 정보를 포함하는 주행정보를 수집하는 내부 센서부와, 내부 센서부에 의해 인식되지 않는 사각지역을 커버하기 위해 이동로봇의 외부에 설치되어 이동로봇의 위치 및 이동경로 상의 장애물이나 이동 객체의 위치와 주행상태에 더하여 주변의 지형과 기상조건 등을 포함하는 외부 환경정보를 수집하는 외부 센서부 및 내부 센서부로부터 수집된 주행정보와 외부 센서부로부터 수집된 외부 환경정보에 근거하여 이동로봇의 주행을 제어하는 제어부를 포함하여 구성된다.

여기서, 상기한 제어부는, 도 1 및 도 2에 나타낸 바와 같이, 지역적인 충돌방지 방법을 위한 지역경로 계획방법을 수립하는 지역경로 계획부(11)와, 전역적인 충돌방지 방법을 위한 전역경로 계획방법을 수립하는 전역경로 계획부(12)의 두 부분으로 나누어져 있다.

더 상세하게는, 상기한 지역경로 계획부(11)는, 내부 센서부로부터 수집된 주행정보에 근거하여 장애물 및 이동 객체와의 충돌을 회피하기 위한 지역경로계획을 수립하고, 전역경로 계획부(12)는, 외부 센서부로부터 수집된 외부 환경정보에 근거하여 이동경로 상의 장애물 및 이동 객체를 회피하는 동시에, 위험지역을 인식하고, 기상조건에 따라 이동로봇의 주행을 조절하기 위한 전역경로계획을 수립한다.

즉, 지역경로 계획부(11)는, 이동로봇에 설치된 카메라, 초음파 센서, 자이로 센서, 가속도 센서와 같은 각종 센서정보의 융합을 통하여 장애물의 속도와 방향을 인식하고 동적인 회피방법을 고려하는 것이고, 전역경로 계획부(12)는, 공공시설에 설치된 감시 카메라 및 그 외 이동로봇 외부에 설치된 각종 센서로부터 주변의 외부 환경정보를 수집하여 위험정보를 추출하고 충돌방지정보를 예측하는 시스템으로 구성되는 것이다.

여기서, 지역경로 계획부(11)는 이동로봇의 제어부 내에 내장되는 하드웨어 또는 컴퓨터 프로그램과 같은 소프트웨어로 구성될 수 있고, 전역경로 계획부(12)는, 예를 들면, 이동로봇과 정보를 송수신하는 외부 제어장치 또는 서버와 같은 형태로 구성될 수 있다.

더 상세하게는, 도 3을 참조하여, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌예측 시스템의 구체적인 동작에 대하여 설명하면 다음과 같다.

즉, 도 3에 나타낸 바와 같이, 먼저, 전역경로 계획부(12)는, 위험지역에 대한 정보와 각 지역에 대한 환경정보를 수집하여(단계 S1) 위험성 등을 검토 후에(단계 S2) 위험지역을 선언한다(단계 S3).

예를 들면, 섬과 섬을 연결하는 대교의 경우, 안개 발생과 차량 과속 또는 빙설로 인한 사고가 빈번하며, 대형사고로 이어지는 경우가 많다.

여기서, 대교에 설치된 감시 카메라와 습도센서, 풍향, 온도센서 등을 이용하여, 기후에 대한 지능적인 감시를 행하며, 안개 및 빙설의 발생 위험성이 존재 하면, 이를 위험지역으로 선정하고 주변에 이동하는 자동차에 주행정보를 제공하거나, 또는, 차량에 강제적 속도제한을 실행함으로써 큰 위험을 방지할 수 있다.

이와 같이, 전역경로 계획부(12)는 지역 센서정보를 이용하여 위험지역을 선정하고 등록한다.

여기서, 위험지역으로 등록된 지역에 이동객체가 존재할 경우, 해당 이동객체에 위험지역임을 전달하고(단계 S4), 그 위치와 속도를 전달받아 전역적인 경로를 생성하고(단계 S5) 충돌예측정보를 이동로봇의 지역경로 계획부(11)에 전달한다(단계 S6).

계속해서, 이동로봇이 내부센서를 이용하여 주행하고 있을 때(단계 S7) 전역경로 계획부(12)로부터 위험지역임을 알리는 위치정보와 전역 경로정보를 수신하면(단계 S8~S9), 지역경로 계획부(11)는, 속도를 줄이고 정속 주행하면서(단계 S10) 내부센서를 이용하여 즉각적인 충돌방지를 위한 지역 경로계획을 수립하고(단계 S11), 전역경로 계획부(12)로부터 수신한 정보를 융합하여 최적 경로계획을 수립한다(단계 S12).

또한, 상기한 충돌방지 시스템(10)은, 감시 카메라와 센서의 융합으로 고유의 인식표가 부착되어 있지 않은 이동로봇을 장애물로 정의하고, 그에 대한 위치와 속도를 추종하며, 지역망 내에 존재하는 이동로봇에게 위험신호를 전달한다.

따라서 최종 충돌예측은, 후술하는 바와 같이 하여, 지역경로 계획부(11)의 지역적 장애물 예측값과 전역경로 계획부(12)로부터의 예측값의 퍼지 포텐셜 방법으로 회피한다.

또한, 도 4를 참조하면, 도 4는 상기한 바와 같이 하여 구성된 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템(10)을 통하여 장애물을 회피하는 동작을 나타내는 도면이다.

상기한 바와 같이 하여, 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템(10)을 구현할 수 있으며, 그것에 의해, 도 4에 나타낸 바와 같이, 합류지점과 같은 위험지역에서 이동로봇(41)과 이동객체(또는 장애물)(42)간의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있다.

따라서 상기한 바와 같이, 본 발명의 충돌예측 시스템에 따르면, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 충돌위험 지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌을 방지하고 안전하게 주행하도록 할 수 있다.

계속해서, 상기한 바와 같은 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템(10)의 지역경로 계획부(11) 및 전역경로 계획부(12)에서 수행되는 지역경로 계획 및 전역경로 계획의 구체적인 처리 과정에 대하여 상세히 설명한다.

먼저, 지역경로 계획에 대하여, 본 발명자들은, 후술하는 바와 같이, 퍼지 시스템을 적용하여 이동로봇과 장애물의 속도 관계와 위치 관계에 따라 척력장의 가중치를 변화시키도록 하는 포텐셜 필드를 이용한 동적 경로계획을 제안함으로써, 이동 객체의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 위험성 문제, 과다한 회피 경로의 문제 및 지역 최소점 문제가 발생하는 문제점을 해결하였다.

더 상세하게는, 동적인 환경에서의 인력장 함수(Attractive potential field function)(U_a)는, 목표지점과 이동로봇의 위치만을 이용한 일반적인 포텐셜 필드 알고리즘에 목표지점과 이동로봇의 속도 관련 변수를 추가함으로써 이하의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.

상기한 [수학식 1]에서, p_goal(t)와 p_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 위치 [x y]^T를 나타내고, v_goal(t)와 v_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 속도를 나타낸다.

또한, ∥p_goal(t) - p_rob(t)∥는 시간 t에서의 목표지점과 이동로봇 사이의 거리를 나타내고, ∥v_goal(t) - v_rob(t)∥는 시간 t에서의 이동로봇과 목표지점 사이의 상대속도를 의미한다.

아울러, ε_p와 ε_v는 위치에 의해서 생성되는 전위장과 속도에 의해서 생성되는 전위장의 가중치(weighting factor)를 나타내며, m과 n은 전위장의 모양을 결정하는 값으로 m, n ≤ 1일 경우 특이점을 가지게 되므로 m, n > 1로 설정하고, 또한, 목표지점은 정지 상태인 것으로 가정하여 v_goal = 0으로 간주한다.

따라서 [수학식 1]에서, 이동로봇과 목표지점 사이의 상대거리와 상대속도가 감소하면 인력장 U_a(p, v)는 감소하고, 반대로 될 경우 인력장 U_a(p, v)는 증가한다.

또한, 동적인 환경에서의 척력장 함수(Repulsive Potential Field Function)는, 장애물과 이동로봇의 위치만을 이용한 일반적인 포텐셜 필드 알고리즘에 장애물과 이동로봇의 속도 관련 변수를 추가함으로써 이하의 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.

상기한 [수학식 2]에서, P_obs(t)는 장애물의 위치, ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥는 장애물과 이동로봇 사이의 거리, R₀는 장애물의 영향 범위를 나타내고, R_s는 이동로봇이 최대로 감속할 때 이동하는 거리를 나타내며, η은 척력장 함수의 가중치(weighting factor)를 나타낸다.

[수학식 2]에서, ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥ - Rs ≥ R₀이면 이동로봇이 이동했을 때 장애물 영향 범위 밖에 있는 것을 의미하므로 척력장 함수는 0이 되며, 만약, 0 < ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥ - Rs < R₀ 이면 이동로봇이 장애물 영향 범위에 들어가므로 거리가 가까울수록 척력장이 크게 발생한다.

마지막으로, ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥ < Rs일 경우에는 이동로봇이 최대로 감속하면서 이동한 거리가 장애물과 이동로봇 사이의 거리보다 크기 때문에 피할 방법이 없음을 의미하므로, 따라서 이러한 상황은 고려하지 않는다.

상기한 바와 같이, 인력장과 척력장을 이용하여 이동로봇의 동적 경로계획이 가능하나, 상기한 바와 같은 동적 포텐셜 필드 알고리즘은, 장애물의 속도와 위치에 따라 충돌 안정성 문제, 회피경로 문제, 목표지점으로의 도착 시간문제들이 발생한다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 본 발명은, 이하에 설명하는 바와 같이, 동적인 장애물을 회피하기 위한 동적 포텐셜 함수를 구성하고 장애물의 속도와 위치에 따라 포텐셜 함수의 척력장의 가중치를 변화시키는 퍼지 시스템을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.

더 상세하게는, 상기한 동적 포텐셜 필드 알고리즘을 이용하여도 출발지점에서 목표지점까지 동적 장애물을 회피하여 도착할 수 있으나, 상기한 바와 같은 동적인 환경에서의 포텐셜 필드 알고리즘은, 장애물의 속도와 위치에 따라 장애물과 로봇의 충돌 위험성, 장애물 회피 경로의 문제, 목표지점으로의 도달 시간과 같은 많은 문제가 발생하므로, 이러한 포텐셜 필드의 문제점을 해결하기 위해서는 장애물의 속도와 위치에 따라 척력장의 가중치 η를 상황에 맞게 변경하는 퍼지 시스템을 적용하여 이동로봇의 경로계획을 수립하는 것이 바람직하다.

즉, 본 발명에 따른 퍼지 포텐셜 필드를 이용한 동적 경로 계획은, 포텐셜 필드 알고리즘과 퍼지 시스템을 동시에 적용한 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘(Fuzzy Potential Field Algorithm)으로서, 이동로봇이 출발지점으로부터 목표지점으로 주행 시 장애물이 존재할 경우에 그 장애물에 의해 생성된 척력과 이동로봇의 진행방향이 이루는 각도(|θ*|), 이동로봇과 장애물의 속도 관계(v*)를 입력변수로 하고, 포텐셜 필드 척력의 가중치 η를 출력변수로 하는 퍼지 시스템을 적용하여, 다양한 동적 환경에서 이동로봇의 안전하고 빠른 경로 계획을 수립하기 위한 것이다.

더 상세하게는, 로봇이 목표지점으로 안전하게 주행하기 위해서는 로봇의 진행방향과 장애물에 의해 생성되는 척력이 이루는 각도의 크기에 따라 회피 경로를 다르게 할 필요가 있으며, 장애물에 의해 생성된 척력과 로봇의 진행방향이 이루는 각도가 크면 그만큼 장애물과 로봇의 충돌 위험성은 커지고, 각도가 작아질수록 장애물과 로봇의 충돌 위험성은 작아진다.

즉, 도 5를 참조하면, 도 5는 로봇의 진행방향과 장애물에 의해 생성된 척력의 위치 관계를 나타내는 도면이다.

도 5에 있어서, F_a(p), F_r(p)는 인력장과 척력장 함수의 음의 기울기 값으로, 인력과 척력을 각각 나타낸다.

또한, 도 5에 있어서, 각각의 장애물의 위치는 다양한 환경을 나타내며, 이동로봇은 목표지점으로의 주행시에, 도 5에 나타낸 각각의 장애물(① ~ ⑤)의 위치에 따라 회피 방법을 다르게 할 필요가 있다.

즉, ①의 경우에는, 이동로봇의 진행방향에 장애물이 정면에 위치하기 때문에 충돌 위험성이 크므로, 포텐셜 함수의 척력의 가중치를 크게 해야 충돌로부터 안전할 수 있고, ②의 경우는 ①의 경우보다 각도가 작기 때문에 충돌 위험성이 작아지므로, 보다 작은 척력의 가중치를 적용할 수 있다.

마찬가지 방법으로 , 나머지 장애물(③, ④)에 대하여도 적절한 척력의 가중치를 적용할 수 있으나, ⑤의 경우에는 장애물이 로봇의 후방에 위치하기 때문에 충돌 위험성이 없다고 볼 수 있으므로, 척력의 가중치를 0으로 하여 척력을 제거한다.

또한, 로봇이 목표지점으로 안전하게 주행하기 위해서는, 로봇과 장애물의 위치관계(|θ*|) 이외에도 로봇과 장애물 간의 상대적인 속도 차이에 대한 관계 또한 중요하다.

즉, 장애물의 속도가 빠르면 빠를수록 이동로봇과 장애물의 충돌 위험성이 커진다는 것은 직관적으로 예상할 수 있으며, 따라서 이러한 경우는 포텐셜 함수의 척력의 가중치를 크게 할 필요가 있다.

만약, 장애물의 속도가 느릴 경우에는, 이동로봇과 장애물의 충돌 위험성이 작기 때문에 포텐셜 함수의 척력의 가중치를 작게 하여 빠른 회피가 가능하도록 해야 한다.

여기서, 속도(v*)는 이하의 [수학식 3]과 같이 정의된다.

상기한 [수학식 3]에 있어서, 작업공간에서의 이동로봇 속도와 장애물의 속도 관계에 따라 충돌 위험성이 달라지게 되며, 즉, 이동로봇의 속도가 장애물 속도 보다 빠를 경우는 장애물 회피 주행성이 보장되어 안전하게 경로계획을 할 수 있으나, 장애물이 로봇보다 빠른 경우에는, 로봇이 장애물을 발견했을지라도 주행능력이 떨어져 충돌 가능성이 높아지게 되므로, 따라서 이동로봇과 장애물 사이의 속도 관계에 따라서 가중치를 달리할 필요가 있다.

상기한 바와 같이, 이동로봇과 장애물의 위치관계 및 이동로봇과 장애물의 속도관계를 이용하여 퍼지 시스템의 입력변수를 구성할 수 있다.

즉, 도 6을 참조하면, 도 6은 이동로봇과 장애물의 위치관계를 나타내는 입력변수 |θ*|의 소속 함수를 나타내는 도면이다.

도 6에 있어서, |θ*|는 이동로봇의 진행방향과 장애물에 의해 생성되는 척력의 상대적인 각으로서, 0˚ ~ 180˚사이의 값을 나타내며, 여기서, 상대적인 각을 0˚ ~ 180˚으로 설정한 이유는, 이동로봇의 후방에 위치한 장애물은 고려하지 않기 때문이다.

또한, 도 6을 참조하면, 충돌위험성이 작은 Z 영역에서부터 로봇의 진행방향에 장애물이 위치하여 충돌위험성이 큰 HH 영역까지 Z, L, M, H, HH의 5가지의 영역을 나타내고 있다.

더 상세하게는, Z 영역에서는 장애물이 로봇의 후방에 위치하기 때문에 충돌 위험성이 없다고 볼 수 있는 영역이고, L 영역에서는 이동로봇의 진행방향과 척력의 각이 비교적 작은 영역으로 장애물이 로봇의 측면에 존재하는 영역이므로 비교적 충돌 위험성이 작은 영역이라 할 수 있으며, 마찬가지 원리로, M, H, HH 영역으로 갈수록 이동로봇의 진행방향과 척력이 이루는 각이 커지기 때문에 충돌 위험성이 증가한다.

아울러, 도 7을 참조하면, 도 7은 이동로봇과 장애물의 속도관계를 나타내는 입력변수 v*의 소속 함수를 나타내는 도면이다.

즉, 도 7에 나타낸 바와 같이, v*는 이동로봇의 속도와 장애물 속도의 상대적인 차이 값을 나타내며, 이동로봇의 속도가 장애물의 속도 보다 빠를 경우는 장애물 회피 주행성이 보장되나, 장애물의 속도가 이동로봇의 속도보다 빠를 경우는 회피할 수 있는 능력을 잃고 충돌할 위험성이 커진다.

또한, 도 7을 참조하면, 이와 같이 충돌 위험성이 작은 PB 영역에서부터 충돌 위험성이 가장 큰 NB 영역까지 NB, NS, ZE, PS, PB의 5가지의 영역을 나타내고 있으며, 더 상세하게는, PB영역에서는 장애물이 이동로봇에 비해 상대적으로 작은 속도값을 가지기 때문에 충돌 위험성이 작다고 볼 수 있는 영역이다.

아울러, PS 영역에서는 PB 영역보다는 속도 차이가 작기 때문에 PB 영역보다 충돌 위험성이 더 큰 영역이 되고, 마찬가지로 ZE, NS, NB 영역으로 갈수록 장애물의 속도가 이동로봇의 속도보다 상대적으로 커지기 때문에 충돌 위험성이 증가한다.

계속해서, 도 8을 참조하면, 도 8은 포텐셜 필드 척력의 가중치를 나타내는 출력변수 η의 소속 함수를 나타내는 도면이다.

도 8에 있어서, η는 포텐셜 필드 척력의 가중치로서 이동로봇과 목표지점 사이의 인력 가중치인 에 가장 적합한 값으로서 의 값으로 구성된다.

또한, 도 8을 참조하면, 척력의 가중치가 작은 Z 영역에서부터 척력의 가중치가 가장 큰 HH 영역까지 Z, L, M, H, HH의 5가지의 영역을 나타내고 있다.

먼저, Z 영역에서는 장애물과 이동로봇의 속도관계, 위치관계 모두 위험성이 적을때 가중치를 작게 하는 영역이고, L 영역에서는 Z 영역보다는 충돌 위험성이 크기 때문에 척력의 가중치를 좀 더 크게 하는 영역이며, 마찬가지로, M, H, HH 영역으로 갈수록 장애물과 이동로봇의 충돌 위험성이 커지는 상황이므로 척력의 가중치를 크게 해야 한다.

또한, 도 9를 참조하면, 도 9는 상기한 바와 같은 내용을 정리한 룰 베이스를 표로 나타내는 도면이며, 여기서, 입력변수는 |θ*|의 함수 5개와 v*의 함수 5개로 구성되어 있으며, 출력 변수는 η의 함수 5개로 구성되어있다.

아울러, 도 10을 참조하면, 도 10은 상기한 바와 같은 퍼지 추론에 대한 결과를 3차원 그래프로 나타내는 도면으로, 따라서 도 10에 나타낸 바와 같이, 상기한 바와 같이 하여 장애물의 위치와 속도를 고려한 퍼지 시스템을 구성함으로써 장애물의 위치와 속도에 따른 문제들이 발생하였던 기존의 동적 환경에서의 포텐셜 필드의 문제점을 개선할 수 있음을 알 수 있다.

즉, 도 10에 있어서, 도 10은 입력변수 |θ*|와 v*의 관계에 따른 출력변수 η의 관계를 나타내고, 여기서, 비퍼지화는 Mamdani의 무게중심법을 사용하였다.

더 상세하게는, |θ*|와 v*의 값이 각각 0˚ ~ 90˚일 경우에는 장애물의 위치가 이동로봇의 후방에 위치하고 속도 또한 이동로봇에 비해 상대적으로 작기 때문에 η의 값이 적용되지 않는다.

그러나 |θ*|의 값이 증가할수록 충돌 위험성이 증가하기 때문에 η의 값이 증가하는 것을 확인할 수 있고, 또한 v*의 값이 작아질수록 장애물의 속도가 이동로봇 속도에 비해 커지기 때문에 충돌 위험성이 커지므로 η의 값이 증가하는 퍼지 추론의 결과를 도 10을 통하여 확인할 수 있다.

계속해서, 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템(10)의 전역경로 계획부(12)에서 수행되는 전역경로 계획의 구체적인 처리 과정에 대하여 상세히 설명한다.

본 발명에 따른 전역경로 계획은, 먼저, 전역지도가 주어지면 셀분해법을 이용하여 격자지도를 생성하고, 이어서, 각각의 사고다발지역에 대하여 확률적 위험도를 생성된 격자지도에 반영한다.

다음으로, 상기한 바와 같이 하여 전역경로 계획에 대한 지도가 완성되면, 이하의 [수학식 4]와 같은 알고리즘을 이용하여 최적 경로계획을 시행한다.

여기서, G(n)은 실제거리로서, 시작점에서 현재 노드까지의 실제 거리에 의해서 계산되며, 즉, 시작점에서 현재 노드까지의 각각의 노드들의 실제 거리가 누적된 값이고, 휴리스틱 함수 H(n)은 추측 거리로서, 현재 노드에서 목표점까지의 거리의 예측치이며, S(n)은 격자지도에서 위험도에 따라 각 노드의 비용을 계산한 값이고, 이러한 각각의 함수들의 합을 평가함수 F(n)이라 한다.

따라서 전역경로 계획부(12)는, 상기한 바와 같이 하여 얻어진 평가함수 F(n)의 값에 따라 지도상의 위험지역을 판단하여 최적의 경로를 수립한다.

상기한 바와 같이 하여, 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템(10)을 구현할 수 있으며, 그것에 의해, 도 4에 나타낸 바와 같이, 합류지점과 같은 위험지역에서 이동로봇(41)과 이동객체(또는 장애물)(42)간의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있다.

따라서 상기한 바와 같이, 본 발명의 충돌예측 시스템에 따르면, 이동로봇이 실내나 실외 이동시 동적 환경정보의 부족으로 충돌위험 지역을 주행할 때 두 객체간의 충돌을 방지하고 안전하게 주행할 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 충돌예측 시스템에 따르면, 실외의 경우, 자연재해로 인한 도로유실 및 안개와 같은 환경적 변화가 있을시 이러한 지역을 위험지역으로 확인하고 주행자 및 로봇에게 지능적인 주행정보를 제공하여 안전하게 주행할 수 있도록 할 수 있다.

이상, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예를 통하여 본 발명에 따른 이동로봇의 충돌방지 시스템 및 방법의 상세한 내용에 대하여 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 기재된 내용으로만 한정되는 것은 아니며, 따라서 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 설계상의 필요 및 기타 다양한 요인에 따라 여러 가지 수정, 변경, 결합 및 대체 등이 가능한 것임은 당연한 일이라 하겠다.

10. 이동로봇의 충돌방지 시스템 11. 지역경로 계획부
12. 전역경로 계획부 41. 이동로봇
42. 이동객체

Claims (11)

1. 이동로봇의 충돌방지 시스템에 있어서,
   상기 이동로봇에 설치되어 상기 이동로봇의 현재 주행상태, 이동경로 상의 장애물의 유무, 상기 이동경로 상의 다른 이동로봇을 포함하는 이동객체의 유무 및 움직임에 대한 정보를 포함하는 주행정보를 수집하는 내부 센서부;
   상기 내부 센서부에 의해 인식되지 않는 사각지역까지 인식 가능하도록 상기 이동로봇의 외부에 설치되어 상기 이동로봇의 위치, 이동경로 상의 장애물 및 이동 객체의 위치와 움직임, 상기 이동로봇 주변의 지형 및 기상조건을 포함하는 외부 환경정보를 수집하는 외부 센서부; 및
   상기 내부 센서부로부터 수집된 상기 주행정보 및 상기 외부 센서부로부터 수집된 상기 외부 환경정보에 근거하여 상기 이동로봇의 주행을 제어하는 제어부를 포함하여 구성되고,
   상기 제어부는,
   상기 내부 센서부로부터 수집된 상기 주행정보에 근거하여 상기 장애물 및 상기 이동 객체와의 충돌을 회피하기 위한 지역경로계획을 수립하는 지역경로 계획부; 및
   상기 외부 센서부로부터 수집된 상기 외부 환경정보에 근거하여 상기 이동경로 상의 장애물 및 이동 객체를 회피하는 동시에, 상기 지형 및 상기 기상조건에 따라 상기 이동로봇의 주행을 조절하기 위한 전역경로계획을 수립하는 전역경로 계획부를 포함하고,
   상기 전역경로 계획부는,
   미리 저장된 전역 지도에 셀분해법을 적용하여 격자지도를 생성하고, 상기 내부 센서부의 인식 불가능 지역이나 갈림길의 합류지점 및 자연재해나 기상 악화로 인한 환경적 변화가 발생한 지역을 포함하여 미리 지정된 각각의 위험지역에 대한 위험도를 상기 격자지도에 반영하여 상기 전역경로 계획을 수립하기 위한 전역지도를 구성하며,
   상기 전역지도에 근거하여, 상기 이동로봇이 상기 위험지역에 진입하면 상기 이동로봇에 위험지역임을 알리고 상기 이동로봇의 주행속도를 감소하도록 하는 지시를 상기 이동로봇에 전달하며,
   상기 이동경로 상에 지형상의 장애물이나 이동 객체가 존재할 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 위치, 거리 및 속도에 따라 충돌을 회피하기 위한 전역경로계획을 수립하여 상기 이동로봇에 전달하고,
   상기 이동경로 상에 고유의 인식표가 부착되어 있지 않은 이동 객체가 존재하는 경우 장애물로 정의하고, 해당 지역에 존재하는 다른 이동로봇에게 위험신호를 전달하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 내부 센서부는, 상기 이동로봇에 설치된 카메라, 초음파 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구성되고,
   상기 외부 센서부는, 상기 이동로봇 외부에 설치되어 있는 카메라, 초음파 센서, 자이로 센서, 가속도 센서, 습도 센서, 풍향 센서, 온도 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
3. 제 2항에 있어서,
   상기 지역경로 계획부는, 상기 이동로봇에 내장되는 전용의 하드웨어 또는 상기 이동로봇의 제어부에 설치되어 상기 이동로봇을 제어하는 소프트웨어로 구성되고,
   상기 전역경로 계획부는, 상기 이동로봇과 정보를 송수신하는 외부 제어장치 또는 서버의 형태로 구성되는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
4. 제 1항에 있어서,
   상기 지역경로 계획부는,
   상기 이동로봇과 상기 이동경로 상의 장애물 또는 이동 객체 사이의 속도 및 위치 관계에 따라 구해지는 인력장 함수(Attractive potential field function) 및 척력장 함수(Repulsive Potential Field Function)에 근거하여 상기 지역경로계획을 수립하며,
   상기 이동경로 상에 장애물 또는 이동 객체가 존재할 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성된 척력과 상기 이동로봇의 진행방향이 이루는 각도 및 상기 이동로봇과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 속도에 따라 상기 척력장 함수에 가중치를 변경하여 적용하고,
   상기 인력장 함수는 이하의 수학식에 의해 구해지며,
   
   

   

   
   
   (여기서, p_goal(t)와 p_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 위치 [x y]^T를 나타내고, v_goal(t)와 v_rob(t)는 목표지점과 이동로봇의 속도를 나타내며, ∥p_goal(t) - p_rob(t)∥는 시간 t에서의 목표지점과 이동로봇 사이의 거리를 나타내고, ∥v_goal(t) - v_rob(t)∥는 시간 t에서의 이동로봇과 목표지점 사이의 상대속도를 의미하며, ε_p와 ε_v는 위치에 의해서 생성되는 전위장과 속도에 의해서 생성되는 전위장의 가중치(weighting factor)를 나타내고, m과 n은 전위장의 모양을 결정하는 값으로 m, n > 1로 설정하며, 목표지점은 정지 상태인 것으로 가정하여 v_goal = 0으로 간주한다.)
   상기 척력장 함수는 이하의 수학식에 의해 구해지는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
   

   

   
   
   (여기서, P_obs(t)는 장애물의 위치, ∥p_obs(t) - p_rob(t)∥는 장애물과 이동로봇 사이의 거리, R₀는 장애물의 영향 범위를 나타내고, R_s는 이동로봇이 최대로 감속할 때 이동하는 거리를 나타내며, η은 척력장 함수의 가중치(weighting factor)를 나타낸다.)
   
5. 삭제
6. 삭제
7. 제 4항에 있어서,
   상기 지역경로 계획부는,
   상기 이동로봇의 진행방향과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성되는 척력이 이루는 각도에 비례하여 상기 척력장 함수의 가중치를 조절하고,
   상기 장애물 또는 상기 이동 객체의 속도에 비례하여 상기 척력장 함수의 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
8. 제 7항에 있어서,
   상기 지역경로 계획부는,
   상기 이동로봇의 진행방향과 상기 장애물 또는 상기 이동 객체에 의해 생성되는 척력이 이루는 각도가 180도보다 큰 경우, 상기 장애물 또는 상기 이동 객체가 상기 이동로봇의 후방에 위치하는 것으로 간주하여 상기 척력장 함수의 가중치를 0으로 조절하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 충돌방지 시스템.
   
9. 삭제
10. 삭제
11. 청구항 1항 내지 8항 중 어느 한 항에 기재된 이동로봇의 충돌방지 시스템을 이용한 충돌방지방법.
    

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