KR101553950B1 - 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법 - Google Patents

로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법 Download PDF

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Abstract

로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법이 개시된다. 본 발명에 따라 상방 카메라를 포함하는 절대 위치를 검출하는 유닛과 하방 이미지센서를 포함하는 상대 위치를 검출하는 유닛을 구비하고, 상기 상대 위치로 상기 절대 위치를 보정함으로써 미끄러짐으로 인한 위치 오차를 줄이고, 로봇 청소기의 위치를 정밀하게 검출할 수 있다.
로봇 청소기, 위치, 카메라, OFS

Description

로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법{ROBOT CLEANER AND METHOD FOR DETECTING POSITION THEREOF}
본 발명은 바닥의 미끄러짐 조건에 강인하게 로봇 청소기의 절대 위치를 검출할 수 있는 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법에 관한 것이다.
일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.
상기 가정용 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로서, 일정 영역을 스스로 주행하면서 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하여 청소하는 가전기기의 일종이다. 이러한 로봇 청소기는 일반적으로 충전 가능한 배터리를 구비하고, 주행 중 장애물을 피할 수 있는 장애물 센서를 구비하여 스스로 주행하며 청소할 수 있다.
상기 로봇 청소기가 스스로 주행하면서 영역을 모두 청소하기 위해서는 청소가 된 영역과 청소를 하여야 할 영역 등 청소 영역을 판단할 수 있어야 하고, 이러한 청소 영역을 파악하기 위해서는 자기 위치를 파악하는 기능을 보유하여야 한다.
종래 기술에 따른 로봇 청소기는 구동 모터에 연결된 인코더(Encoder), 자이 로스코프(Gyroscope, 자이로 센서, 각속도 센서)등의 로봇의 상대적인 동작의 변화를 추정할 수 있는 센서들을 통해 위치를 검출하였다. 그러나, 종래 기술에 따른 로봇 청소기는 미끄러짐이 심하게 발생하는 바닥과 같은 유사한 조건 하에서 미끄러짐으로 인해 위치 오차가 크게 발생하는 문제점이 있다.
본 발명은 상방 카메라와 하방 이미지센서를 구비하여 바닥의 미끄러짐 조건에 강인하게 로봇 청소기의 절대 위치를 검출할 수 있는 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기는, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출유닛과, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보를 검출하는 하방센서를 구비하고, 상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출유닛과, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하고, 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 제어유닛을 포함하여 구성된다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법은, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출단계와, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출단계와, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하는 위치보정단계와, 상기 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 지도생성단계를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따라 상방 카메라를 포함하는 절대 위치를 검출하는 유닛과 하방 이미지센서를 포함하는 상대 위치를 검출하는 유닛을 구비함으로써 미끄러짐으로 인한 위치 오차를 줄이고, 로봇 청소기의 위치를 정밀하게 검출할 수 있다.
아울러, 본 발명에 따라 누락 없이 청소 영역을 청소할 수 있게 됨으로써 사용자 편의성을 제고하고, 시스템의 안정성을 향상시킨다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법을 상세히 설명한다.
도 1 및 도 6을 함께 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기는, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출유닛(100)과, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출유닛(200)과, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하고, 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 제어유닛(300)을 포함하여 구성된다. 또한, 로봇 청소기는 충전 가능한 배터리 형식의 전원 공급 수단을 구비한 전원유닛(400)과, 다수의 바퀴를 구비하여 로봇 청소기를 이동시키는 주행유닛(500)과, 이동 중 주변과 바닥면의 먼지 및 이물질을 흡입하는 청소유닛(600)과, 하나 이상의 버튼을 구비하여 데이터 입력이 가능한 입력유닛(700)과, 현재 동작 상태 및 설정 모드에 대한 정보 등을 표시하는 출력유닛(800)과, 상기 환경 지도와 주행 경로 등을 저장하는 저장유닛(900)을 더 포함하여 구성된다.
상기 전원유닛(400)은 로봇 청소기가 이동하고, 청소를 수행하는데 따른 동 작 전원을 공급하며, 상기 배터리 잔량이 부족하면 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 충전한다. 상기 주행유닛(500)은 상기 다수의 바퀴와, 상기 바퀴를 회전시키는 소정의 휠모터를 구비하고, 상기 제어유닛(300)은 상기 휠모터를 구동하여 로봇 청소기가 이동하도록 한다. 상기 청소유닛(600)은 공기를 빨이들이기 위한 소정의 흡입 모터와, 먼지를 응집하는 수단을 구비하고, 주행 중 발생되는 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입한다. 또한, 본 발명에 따른 로봇 청소기는 다수의 센서를 구비하여 주변의 장애물을 감지하는 장애물감지유닛(미도시)을 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 절대위치검출유닛(100)은, 일정 시간주기로 상방을 촬영하여 상기 상방 영상 정보를 획득하는 상방카메라(110)와, 상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출유닛(120)을 포함하여 구성된다. 상기 일정 시간주기는 사용자 등에 의해 미리 설정될 수 있다.
상기 상방카메라(110)는 소정의 위치에서도 상방의 모든 영역, 예를 들어 천장의 모든 영역이 촬영될 수 있도록 화각이 넓은 렌즈를 사용한다. 예를 들어 화각이 160도 이상인 렌즈를 포함한다. 상기 특징점추출유닛(120)은 임의의 표식으로부터 특징점을 추출할 수 있는데, 특히 천장면을 포함하는 상방 영역에 존재하는 형광등, 인테리어 구조물 등의 자연 표식을 이용하여 특징점을 추출한다.
도 7을 참조하여 본 발명에 따른 특징점 추출 과정을 예를 들어 설명한다. 상방을 일 회 촬영한 후 특징점을 추출할 수 있으나, 설명의 편의를 위해 이동 중 2회 촬영하여 특징점을 추출하는 동작을 설명한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)를 비교할 때, 로봇 청소기가 이동하면서 상방카메라(110) 를 통해 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 천장면을 포함한 상방을 각각 촬영한다. 이때, 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 촬영되는 상방 영상 정보에서의 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)으로 나타나게 된다. 이때, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))으로 나타난다. 한편, 제2 시간(k+1)에서의 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))으로 나타난다.
상기 특징점추출유닛(120)은 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)에 대한 상방 영상 정보의 특징점인 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))과, 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))을 각각 매칭하고, 비교하여 특징점 간의 이동거리를 산출한다. 즉 도 7의 (c)에 도시한 바와 같이, 제1 시간(k) 및 제2 시간(k+1)에 촬영된 영상 정보의 특징점을 상호 비교하여 제1 특징점의 이동거리(PL1), 제2 특징점의 이동거리(PL2)를 연산한다. 이때, 로봇 청소기의 이동에 따른 제1 마크(C1) 및 제2 마크(N1)와 로봇 청소기 간의 이동거리(L1)는 일정하고 로봇 청소기의 실제 이동거리와 동일하다. 그러나, 촬영된 영상 정보의 특징점의 이동거리인 PL1과 PL2는 서로 상이하다. 마크의 거리가 멀수록 마크에 대한 특징점의 이동거리는 작은데 반하여 마크가 로봇 청소기에 가까이 있을 수록, 즉 천장면보다 낮은 벽면에 위치할 수록 특징점의 이동거리 차가 커지게 된다. 그에 따라, 상기 특징점추출유닛(120)은 제2 마크(N1)와 같이 로봇 청소기의 이동에 따른 특징점의 이동비율이 소정비율 이상인 경우, 불필요한 특징점인 것으로 판단하여 제거한다.
한편, 상기 이동거리들은 상기 로봇 청소기가 미끄러지는 경우에 달라지게 된다. 즉, 로봇 청소기의 상대 위치 변동에 따라 상기 상방카메라(110)를 이용한 절대 위치 검출에 오차가 발생하게 된다.
또한, 상기 특징점추출유닛(120)은 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1) 중 제1 마크(C1)는 천장면에 위치한 것이므로 로봇 청소기로부터 천장면까지의 거리를 이용하여 제2 마크(N1)의 높이를 연산하고, 연산된 높이가 기준 높이 이하인 경우에는 불필요한 특징점으로 판단하여 제거한다. 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)을 비교하면, 각각의 이동거리에 대하여 제1 특징점(M1)의 이동거리 PL1과 제2 특징점(M2)의 이동거리 PL2는 제1 마크, 제2 마크, 및 로봇 청소기의 실제 이동거리와 높이의 비에 비례한다. 이때, 실제 이동거리는 동일하고, 제1 특징점(M1)에 대한 높이는 천장높이 이므로, 제2 특징점(M2), 즉 제2 마크(N1)에 대한 높이 산출이 가능해진다. 여기서, 촬영된 상방 영상 정보의 중심부분에 위치하는 특징점은 천장면에 위치하는 것으로 판단하고, 중심부분에 위치한 특징점을 기준으로 특징점의 높이를 산출한다.
상기 제어유닛(300)은 상기 절대위치검출유닛(100)을 통해 검출된 절대 위치를 근거로 환경 지도를 작성한다. 이때, 상기 제어유닛(300)은 상기 특징점추출유닛(120)을 구비하거나, 상기 특징점 추출 알고리즘을 구비할 수 있으며, SLAM(Simultaneous Localizaion and Mapping)을 이용하여 위치 검출 및 환경 지도 생성을 동시에 수행할 수 있다.
한편, 상기 상대위치검출유닛(200)은 하방 영상 정보를 검출하는 하방센서를 포함한다. 상기 하방센서는, 상기 상방카메라(110)와 동일한 기능의 카메라를 사용 할 수 있으나, 상기 상방카메라(110)와 달리 하방, 즉 바닥을 촬영하여 하방 영상 정보를 획득하는 것이므로, 다른 사양의 이미지를 획득하는 센서를 사용한다. 상기 하방센서로는 빛을 이용하여 상기 하방 영상 정보를 획득하는 옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor; OFS)를 사용할 수 있다. 여기서, 상기 옵티컬 플로우 센서(OFS)는, 상기 하방 영상을 촬영하여 상기 하방 영상 정보를 획득하는 이미지센서(210)와, 상기 빛의 양을 조절하는 하나 이상의 광원(220)을 포함하여 구성된다.
상기 옵티컬 플로우 센서를 예로 들어 상기 상대위치검출유닛(200)의 동작을 설명한다. 상기 옵티컬 플로우 센서는 로봇 청소기의 배면에 구비되어, 이동 중 하방, 즉 바닥을 촬영한다. 상기 옵티컬 플로우 센서는 상기 이미지센서(210)로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 하방 영상 정보를 생성한다. 이때, 상기 옵티컬 플로우 센서는 렌즈(미도시)와 상기 렌즈를 조절하는 렌즈조절부(미도시)를 더 구비하는데, 상기 렌즈로는 초점거리가 짧고 심도가 깊은 팬포커스형 렌즈를 사용하는 것이 적절하고, 상기 렌즈조절부는 전후 이동되도록 하는 소정 모터와 이동수단을 구비하여 상기 렌즈를 조절한다. 또한, 상기 하나 이상의 광원(220)은 상기 이미지센서(210)에 인접하여 설치되고, 상기 이미지센서(210)에 의해 촬영되는 바닥면의 영역에 빛을 조사한다. 즉, 로봇 청소기가 평탄한 바닥을 이동하는 경우에는 상기 이미지센서(210)가 바닥면까지 일정한 거리가 유지되는 반면, 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥물의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 상기 하나 이상의 광원(220)은 상기 조사되는 빛의 양을 조절한다. 반면, 상기 옵티컬 플로우 센서는 미끄러짐과 무관하에 상대 위치 를 검출할 수 있다. 즉, 상기 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 로봇 청소기의 하방을 관찰하도록 함으로써, 미끄러짐에 강인한 위치 보정이 가능하다.
상기 제어유닛(300)은 상기 절대위치검출유닛(100)을 통해 상방 영상 정보로부터 추출된 특징점들을 이용하여 환경 지도를 생성하고, 상기 상대위치검출유닛(200)을 통해 하방 영상 정보로부터 검출된 미끄러짐에 강인한 상대 위치를 융합하여 상기 절대 위치를 보정하고, 상기 환경 지도를 다시 생성한다.
반대로, 예를 들어 레이저 타입이 아닌 옵티컬 플로우 센서의 경우에 바닥이 반사 재질일 때 신호가 끊기는 현상이 있다. 이 때, 상기 절대위치검출유닛(100)의 영상 정보를 이용하면 슬립에 의해 신호가 끊긴 것인지, 바닥이 반사 재질이기 때문에 끊긴 것인지를 명확히 알 수 있다.
도 1, 도 2 및 도 6을 함께 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 청소기는, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출유닛(100)과, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출유닛(200)과, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하고, 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 제어유닛(300)을 포함하여 구성되고, 상기 상대위치검출유닛(200)은 상기 하방 영상 정보를 획득하여 이를 근거로 상대 위치를 검출하는 하방센서와, 로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터와 연결되어 직진속도와 회전속도를 검출하는 인코더(Encoder, 230)를 포함한다. 여기서, 상기 상대위치검출유닛(200)은 상기 모터의 직진속도와 회전속도를 이용하여 또 다른 상대 위치를 연산, 검출할 수 있 다.
한편, 상기 상대위치검출유닛(200)은 로봇 청소기의 회전 속도를 검출하는 자이로 센서(Gyro Sensor, 240)를 더 포함한다. 여기서, 상기 상대위치검출유닛(200)은 상기 회전속도로부터 연산된 방향 정보를 이용하여 또 다른 상대 위치를 검출하고, 이를 이용하여 상기 하방센서를 통해 검출된 상대 위치를 보정한다.
상기 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기에서 설명한 부분은 그에 갈음하고, 이하 생략한다.
로봇 청소기는 상방 카메라(110)를 장착하면 영상처리를 통해 특징점을 획득하고 환경지도를 그릴 수 있으며, 로봇 청소기의 절대 위치를 환경지도를 바탕으로 검출할 수 있으나, 로봇 청소기의 센서들를 통한 상대 위치 검출이 부정확할 경우 환경 지도가 부정확해지면서 절대 위치 검출 오차도 커진다. 상기 센서들로는 상기 인코더(230)를 이용하거나, 상기 자이로 센서(240)를 이용하거나, 또는 가속도 센서를 이용한다. 또한 상기 센서들을 융합하여 사용한다. 또한, 이러한 속도 센서들에 발생하는 바닥면의 미끄러짐에 의해 오차를 줄이기 위해 상기 하방센서를 더 부가한다. 즉, 상기 상대위치검출유닛(200)은 상기 인코더(230)를 이용하거나, 상기 자이로 센서(240)를 이용하거나, 상기 인코더와 자이로 센서를 이용하여 용이하게 속도로부터 상대 위치를 검출하고, 바닥의 재질 등에 의해 발생하는 미끄러짐에 강인한 상기 하방센서를 이용하여 상대 위치를 보정한다. 따라서, 상기 제어유닛(300)은 상기 보정된 상대 위치를 이용하여 상기 절대위치검출유닛(100)을 통해 검출된 절대 위치를 보정하고, 환경 지도를 생성한다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법은, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출단계(S100)와, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출단계(S200)와, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하는 위치보정단계(S300)와, 상기 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 지도생성단계(S400)를 포함하여 구성된다. 상기 일정 시간주기는 사용자 등에 의해 설정될 수 있다. 이하, 장치의 구성은 도 1 및 도 2의 구성을 참조한다.
도 4를 참조하면, 상기 절대위치검출단계(S100)는 일정 시간주기로 상방을 촬영하는 상방촬영과정(S110)과, 상기 촬영된 영상으로부터 상기 상방 영상 정보를 획득하는 상방정보획득과정(S120)과, 상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출과정(S130)을 포함하여 구성되고, 상기 특징점을 근거로 절대 위치를 검출한다(S140). 또한, 상기 절대위치검출단계(S100)는, 상기 특징점으로부터 불필요한 특징점을 제거하는 특징점보정과정(미도시)을 더 포함할 수 있다.
도 7을 참조하여 본 발명에 따른 특징점 추출 과정을 예를 들어 설명한다. 상방을 일 회 촬영한 후 특징점을 추출할 수 있으나, 설명의 편의를 위해 이동 중 2회 촬영하여 특징점을 추출하는 동작을 설명한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)를 비교할 때, 로봇 청소기가 이동하면서 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 천장면을 포함한 상방을 각각 촬영한다(S110). 이때, 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 촬영되는 상방 영상 정보에서의 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1) 는 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)으로 나타나게 된다. 이때, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))으로 나타난다. 한편, 제2 시간(k+1)에서의 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))으로 나타난다(S120).
이어서, 상기 절대위치검출단계(S100)는 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)에 대한 상방 영상 정보의 특징점인 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))과, 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))을 각각 매칭하고, 비교하여 특징점 간의 이동거리를 산출한다. 즉 도 7의 (c)에 도시한 바와 같이, 제1 시간(k) 및 제2 시간(k+1)에 촬영된 영상 정보의 특징점을 상호 비교하여 제1 특징점의 이동거리(PL1), 제2 특징점의 이동거리(PL2)를 연산한다. 이때, 로봇 청소기의 이동에 따른 제1 마크(C1) 및 제2 마크(N1)와 로봇 청소기 간의 이동거리(L1)는 일정하고 로봇 청소기의 실제 이동거리와 동일하다. 그러나, 촬영된 영상 정보의 특징점의 이동거리인 PL1과 PL2는 서로 상이하다. 마크의 거리가 멀수록 마크에 대한 특징점의 이동거리는 작은데 반하여 마크가 로봇 청소기에 가까이 있을 수록, 즉 천장면보다 낮은 벽면에 위치할 수록 특징점의 이동거리 차가 커지게 된다. 그에 따라, 상기 절대위치검출단계(S100)는 제2 마크(N1)와 같이 로봇 청소기의 이동에 따른 특징점의 이동비율이 소정비율 이상인 경우, 불필요한 특징점인 것으로 판단하여 제거한다(S130).
한편, 상기 이동거리들은 상기 로봇 청소기가 미끄러지는 경우에 달라지게 된다. 즉, 로봇 청소기의 상대 위치 변동에 따라 절대 위치 검출에 오차가 발생하 게 된다.
또한, 상기 절대위치검출단계(S100)는 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1) 중 제1 마크(C1)는 천장면에 위치한 것이므로 로봇 청소기로부터 천장면까지의 거리를 이용하여 제2 마크(N1)의 높이를 연산하고, 연산된 높이가 기준 높이 이하인 경우에는 불필요한 특징점으로 판단하여 제거한다. 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)을 비교하면, 각각의 이동거리에 대하여 제1 특징점(M1)의 이동거리 PL1과 제2 특징점(M2)의 이동거리 PL2는 제1 마크, 제2 마크, 및 로봇 청소기의 실제 이동거리와 높이의 비에 비례한다. 이때, 실제 이동거리는 동일하고, 제1 특징점(M1)에 대한 높이는 천장높이 이므로, 제2 특징점(M2), 즉 제2 마크(N1)에 대한 높이 산출이 가능해진다. 여기서, 촬영된 상방 영상 정보의 중심부분에 위치하는 특징점은 천장면에 위치하는 것으로 판단하고, 중심부분에 위치한 특징점을 기준으로 특징점의 높이를 산출한다.
상기 지도생성단계(S400)는 상기 절대위치검출단계(S100)에서 검출된 절대 위치를 근거로 환경 지도를 작성한다. 이때, 상기 지도생성단계(S400)는 상기 특징점 추출 알고리즘을 구비할 수 있으며, SLAM(Simultaneous Localizaion and Mapping)을 이용하여 위치 검출 및 환경 지도 생성을 동시에 수행할 수 있다.
한편, 도 4를 참조하면, 상기 상대위치검출단계(S200)는 일정 시간주기로 하방을 촬영하는 하방촬영과정(S210)과, 상기 촬영된 영상으로부터 상기 하방 영상 정보를 획득하는 하방정보획득과정(S220)을 포함하고, 상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출한다(S230).
또한, 상기 하방정보획득과정(S220)은, 상기 촬영된 영상에 오류 발생여부를 판단하는 과정과, 상기 판단 결과, 상기 오류가 발생하면 상기 하방에 조사되는 빛의 양을 조절하는 과정과, 상기 하방을 재 촬영하는 과정으로 구성될 수 있다.
상기 옵티컬 플로우 센서를 채용한 경우를 예로 들어 상기 상대위치검출단계(S200)를 설명한다. 상기 옵티컬 플로우 센서는 로봇 청소기의 배면에 구비되어, 이동 중 하방, 즉 바닥을 촬영한다(S210). 상기 상대위치검출단계(S200)는 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 하방 영상 정보를 생성한다(S220). 상기 하방 영상 정보를 근거로 상대 위치를 검출한다(S230).
상기 지도생성단계(S400)는 상방 영상 정보로부터 추출된 특징점들을 이용하여 환경 지도를 생성한다. 이때, 상기 위치보정단계(S300)는 하방 영상 정보로부터 검출된 미끄러짐에 강인한 상대 위치를 융합하여 상기 절대 위치를 보정하고, 상기 지도생성단계(S400)는 환경 지도를 다시 생성한다.
반대로, 예를 들어 비 레이저 타입의 옵티컬 플로우 센서의 경우에 바닥이 반사 재질일 때 신호가 끊기는 현상이 있다. 이 때, 상기 절대위치검출단계(S100)에서의 영상 정보를 이용하면 슬립에 의해 신호가 끊긴 것인지, 바닥이 반사 재질이기 때문에 끊긴 것인지를 명확히 알 수 있다.
도 3 및 도 5를 함께 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법은, 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출단계(S100)와, 일정 시간주기로 하방을 촬영하여 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 상대 위치를 검출하는 상대위치검출단 계(S200)와, 상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하는 위치보정단계(S300)와, 상기 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 지도생성단계(S400)를 포함하여 구성된다. 이하, 장치의 구성은 도 1 및 도 2를 참조하고, 상기 일 실시예에 따른 위치 검출 방법에서 설명한 부분은 생략하고, 그에 갈음한다.
이때, 상기 상대위치검출단계(S200)는 일정 시간주기로 하방을 촬영하는 하방촬영과정(S210)과, 상기 촬영된 영상으로부터 상기 하방 영상 정보를 획득하는 하방정보획득과정(S220)과, 상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치를 검출하는 제1 검출과정(S230)과, 로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터의 속도를 검출하는 속도검출과정(S240)과, 상기 속도로부터 연산된 위치 정보를 이용하여 제2 상대 위치를 검출하는 제2 검출과정(S250)과, 상기 제2 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정(S280 내지 S281)를 포함하여 구성된다. 상기 제2 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정은 상기 제1 상대 위치와 상기 제2 상대 위치를 비교하여, 미리 설정된 오차 범위 내인지 판단하는 과정(S280)과, 상기 판단 결과 오차 범위를 벗어나면 상기 제2 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정한다. 여기서, 상기 오차 범위는 사용자 등에 의해 미리 설정된다. 물론, 상기 제1 상대 위치를 근거로 제2 상대 위치를 보정할 수도 있다(S281). 상기 보정 후 최종적으로 상대 위치를 검출한다(S290).
즉, 상기 위치 검출 방법은 로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터의 직진속도 또는 회전속도를 검출하고(S240), 상기 직진속도 또는 상기 회전속도를 이중 적분하여 제2 상대 위치를 검출한다(S250). 한편, 상기 위치 검출 방법은 로봇 청소 기의 하방, 즉 바닥을 촬영하고(S210), 상기 촬영된 하방 영상으로부터 하방 영상 정보를 획득하여(S220), 상기 하방 영상 정보를 근거로 제1 상대 위치를 검출한다(S230). 상기 제2 상대 위치는 로봇 청소기의 구성으로부터 용이하게 위치를 검출 할 수 있는데 반해, 바닥 재질의 특성에 따른 미끄러짐 등에 의해 위치 오차가 발생한다. 반면, 상기 제1 상대 위치는 상기 미끄러짐에 강인하게 상대 위치를 검출할 수 있다. 그런 다음, 상기 제1 상대 위치와 제2 상대 위치를 비교한다(S280). 양 상대 위치의 차가 오차 범위 내인지 판단하고(S280), 판단 결과에 따라 상대 위치를 보정하여(S281) 최종적으로 상대 위치를 검출한다(S290).
한편, 상기 상대위치검출단계(S200)는 일정 시간주기로 하방을 촬영하는 하방촬영과정(S210)과, 상기 촬영된 영상으로부터 상기 하방 영상 정보를 획득하는 하방정보획득과정(S220)과, 상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치를 검출하는 제1 검출과정(S230)과, 로봇 청소기의 회전 속도를 검출하는 회전속도검출과정(S260)과, 상기 회전속도로부터 연산된 방향 정보를 이용하여 제3 상대 위치를 검출하는 제3 검출과정(S270)과, 상기 제3 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정(S280 내지 S281)를 포함하여 구성된다. 상기 제3 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정은 상기 제1 상대 위치와 상기 제3 상대 위치를 비교하여, 미리 설정된 오차 범위 내인지 판단하는 과정(S280)과, 상기 판단 결과 오차 범위를 벗어나면 상기 제3 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정한다(S281). 여기서, 상기 오차 범위는 사용자 등에 의해 미리 설정된다. 물론, 상기 제1 상대 위치를 근거로 제3 상대 위치를 보정할 수도 있다. 상기 보정 후 최종적 으로 상대 위치를 검출한다(S290).
즉, 로봇 청소기의 방향을 검출하는 자이로 센서 등을 이용하여 로봇 청소기의 회전속도, 즉 각속도를 검출하고(S260), 상기 각속도를 이중 적분하여 제3 상대 위치를 검출한다(S270). 한편, 로봇 청소기의 하방, 즉 바닥을 촬영하고(S210), 상기 촬영된 하방 영상으로부터 하방 영상 정보를 획득하여(S220), 상기 하방 영상 정보를 근거로 제1 상대 위치를 검출한다(S230). 상기 제3 상대 위치는 로봇 청소기의 구성으로부터 용이하게 위치를 검출 할 수 있는데 반해, 바닥 재질의 특성에 따른 미끄러짐 등에 의해 위치 오차가 발생한다. 반면, 상기 제1 상대 위치는 상기 미끄러짐에 강인하게 상대 위치를 검출할 수 있다. 그런 다음, 상기 제1 상대 위치와 제3 상대 위치를 비교한다(S280). 양 상대 위치의 차가 오차 범위 내인지 판단하고(S280), 판단 결과에 따라 상대 위치를 보정하여(S281) 최종 상대 위치를 검출한다(S290).
또한, 상기 상대위치검출단계(S200)는 상기 휠모터의 직진속도 또는 회전속도에 따른 제2 상대 위치, 상기 로봇 청소기의 회전 속도, 즉 각속도에 따른 제3 상대 위치와, 상기 하방 영상 정보에 따른 제1 상대 위치를 한번에 비교하여(S280), 상기 비교 결과에 따라 상대 위치를 결정할 수 있다(S290).
이에 따라, 상기 지도생성단계(S400)는 상방 영상 정보로부터 추출된 특징점들을 이용하여 환경 지도를 생성한다. 이때, 상기 위치보정단계(S300)는 하방 영상 정보로부터 검출된 미끄러짐에 강인한 상대 위치를 융합하여 상기 절대 위치를 보정하고, 상기 지도생성단계(S400)는 환경 지도를 다시 생성한다.
반대로, 레이저 타입이 아닌 옵티컬 플로우 센서의 경우에 바닥이 반사 재질일 때 신호가 끊기는 현상이 있다. 이 때, 상기 절대위치검출단계(S100)에서의 영상 정보를 이용하면 슬립에 의해 신호가 끊긴 것인지, 바닥이 반사 재질이기 때문에 끊긴 것인지를 명확히 알 수 있다.
상기한 바와 같이, 본 발명에 따른 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법은 상방 카메라를 포함하는 절대 위치를 검출하는 유닛과 하방 이미지센서를 포함하는 상대 위치를 검출하는 유닛을 구비함으로써 미끄러짐으로 인한 위치 오차를 줄이고, 로봇 청소기의 위치를 정밀하게 검출할 수 있고, 이에 따라 누락 없이 청소 영역을 청소할 수 있다. 또한, 본 발명에 따라 바닥 환경 변화에 강인하고, 상방카메라가 동작하지 못하는 어두운 환경에서도 위치 인식 오차를 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기의 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 청소기의 상대 위치 검출 유닛의 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법을 개략적으로 보인 흐름도;
도 4는 도 3의 위치 검출 방법을 설명하기 위한 일 예를 보인 흐름도;
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법의 상대 위치 검출 방법을 개략적으로 보인 흐름도;
도 6은 본 발명에 따른 로봇 청소기의 외관을 보인 사시도;
도 7은 본 발명에 따른 로봇 청소기의 절대 위치 검출 방법을 설명하기 위한 개념도이다.

Claims (13)

  1. 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출유닛;
    일정 시간주기로 빛을 이용하여 하방 영상 정보를 획득하는 옵티컬 플로우 센서를 구비하고,
    상기 옵티컬 플로우 센서에서 감지된 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치와 관련된 정보를 검출하는 상대위치검출유닛; 및
    상기 제1 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하고, 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 제어유닛을 포함하고,
    상기 제어유닛은,
    상기 옵티컬 플로우 센서에서 감지되는 신호가 끊기는 현상이 발생하면, 상기 상방 영상 정보를 이용하여 로봇 청소기의 슬립 여부를 판단하고,
    상기 로봇 청소기에서 슬립이 발생된 것으로 판단되면, 상기 제1 상대 위치와 관련된 정보를 이용하여 상기 절대 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 절대위치검출유닛은,
    일정 시간주기로 상방을 촬영하여 상기 상방 영상 정보를 획득하는 상방카메라; 및
    상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출유닛;을 포함하는 로봇 청소기.
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 옵티컬 플로우 센서는,
    상기 하방 영상을 촬영하여 상기 하방 영상 정보를 획득하는 이미지센서; 및
    상기 빛의 양을 조절하는 하나 이상의 광원;을 포함하는 로봇 청소기.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 상대위치검출유닛은,
    로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터와 연결되어 속도를 검출하고, 상기 검출된 속도로부터 제2 상대 위치를 연산하는 인코더;를 더 구비하고,
    상기 제1 및 제2 상대 위치를 비교하여, 최종 상대 위치와 관련된 정보를 검출하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 상대위치검출유닛은,
    로봇 청소기의 회전 속도를 검출하고, 상기 검출된 회전 속도로부터 제3 상대 위치를 연산하는 자이로 센서;를 더 구비하고,
    상기 제1 및 제3 상대 위치를 비교하여, 최종 상대 위치와 관련된 정보를 검출하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
  7. 일정 시간주기로 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하여 절대 위치를 검출하는 절대위치검출단계;
    일정 시간주기로 빛을 이용하여 하방을 촬영하는 옵티컬 플로우 센서에서 감지된 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치를 검출하는 상대위치검출단계;
    상기 상대 위치를 근거로 상기 절대 위치를 보정하는 위치보정단계;
    상기 보정된 절대 위치에 따라 환경 지도를 생성하는 지도생성단계;
    상기 옵티컬 플로우 센서에서 감지되는 신호가 끊기는 현상이 발생하면, 상기 상방 영상 정보를 이용하여 로봇 청소기의 슬립 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 로봇 청소기에서 슬립이 발생된 것으로 판단되면, 상기 제1 상대 위치와 관련된 정보를 이용하여 상기 절대 위치를 보정하는 단계를 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 절대위치검출단계는,
    일정 시간주기로 상방을 촬영하는 상방촬영과정;
    상기 촬영된 영상으로부터 상기 상방 영상 정보를 획득하는 상방정보획득과정; 및
    상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 절대위치검출단계는,
    상기 특징점으로부터 불필요한 특징점을 제거하는 특징점보정과정;을 더 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  10. 삭제
  11. 제7 항에 있어서,
    상기 상대위치검출단계는,
    상기 촬영된 영상에 오류 발생여부를 판단하는 과정;
    상기 판단 결과, 상기 오류가 발생하면 상기 하방에 조사되는 빛의 양을 조절하는 과정; 및
    상기 하방을 재 촬영하는 과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  12. 제7 항에 있어서,
    상기 상대위치검출단계는,
    일정 시간주기로 상기 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 하방을 촬영하는 하방촬영과정;
    상기 촬영된 영상으로부터 상기 하방 영상 정보를 획득하는 하방정보획득과정;
    상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치를 검출하는 제1 검출과정;
    로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터의 속도를 검출하는 속도검출과정;
    상기 속도로부터 연산된 위치 정보를 이용하여 제2 상대 위치를 검출하는 제2 검출과정; 및
    상기 제2 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  13. 제7 항에 있어서,
    상기 상대위치검출단계는,
    일정 시간주기로 상기 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 하방을 촬영하는 하방촬영과정;
    상기 촬영된 영상으로부터 상기 하방 영상 정보를 획득하는 하방정보획득과정;
    상기 하방 영상 정보로부터 이동에 따른 제1 상대 위치를 검출하는 제1 검출과정;
    로봇 청소기의 회전 속도를 검출하는 회전속도검출과정;
    상기 회전속도로부터 연산된 방향 정보를 이용하여 제3 상대 위치를 검출하는 제3 검출과정; 및
    상기 제3 상대 위치를 근거로 제1 상대 위치를 보정하는 과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
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