KR101700764B1 - 자율 이동 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

본 명세서는, 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득하는 단계; 상기 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상의 데이터로 변환하는 단계; 상기 변환된 복셀 형상의 데이터와 상기 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성하는 단계; 및 상기 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

자율 이동 방법 및 그 장치{Method for Autonomous Movement and Apparatus Thereof}

본 명세서는 자율 이동 방법에 관한 것이다.

최근 이륜차, 자가용 및 버스와 같은 차량이 인위적인 조작 없이 자율적으로 주행하도록 하는 기술이 연구되고 있다. 이러한 자율 이동 장치에 있어서, 장치가 도로의 장애물을 추적하면서 이동할 때 카메라를 이용하여 주행 방향에 놓인 장애물에 대한 영상을 인식하고, 인식된 3차원 거리 데이터를 실시간으로 처리하여 주행 경로를 결정하는 것이 중요하다.

장애물을 인식하여 3차원 거리 데이터를 처리하는 방법으로, 장애물의 존재 여부에 따라 1(점유)과 0(비점유)의 값을 갖는 셀의 집합으로 표현하는 점유 격자(occupancy grid) 방법이 있다.

점유 격자 방법을 사용하는 경우, 데이터 정보량이 많기 때문에 오프라인(offline)으로 이를 수행하거나, 또는 3차원 공간에서 하나의 노드를 여덟 개의 노드로 재귀적 분할하여 불필요한 공간상에 존재하는 장애물의 데이터를 제외하고 나머지 데이터만으로 압축하는 옥트리(octree) 기법을 주로 사용하고 있다.

그러나 여전히 이러한 방법은 데이터 처리 속도가 느릴 뿐만 아니라, 정면에 터널이 존재하는 경우 터널 전체를 장애물로 인식하여 터널을 통과하는 것이 불가능하게 되는 등 효율적으로 주행 경로를 결정할 수 없다.

본 명세서는 자율 이동 장치의 현재 위치 및 주변 지형을 파악하기 위한 3차원 위치 인식 및 지도 생성에 있어서, 센서를 통해 획득된 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상으로 변환하여 처리함으로써 데이터 처리 속도를 상승시켜 빠른 시간 내에 자율 이동 장치의 3차원 위치를 인식할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 명세서는 자율 이동 장치의 주행 경로 상에 위치한 장애물의 3차원 거리 데이터를 3차원 세계(3D world)로 재구성하여 장애물을 명확하게 파악하고 주행 경로를 올바르게 결정하는 것이 가능하도록 하는데 그 목적이 있다.

본 명세서는, 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득하는 단계; 상기 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상의 데이터로 변환하는 단계; 상기 변환된 복셀 형상의 데이터와 상기 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성하는 단계; 및 상기 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 경로를 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 3차원 거리 데이터는, 스테레오 카메라, 깊이 카메라, 이동식 스테레오 카메라 및 라이다 장비 중 적어도 하나 이상을 통해 획득되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 3차원 거리 데이터는, 장애물의 3차원 영상 데이터, 거리 정보, 이동 정보 중 하나 이상을 근거로 하여 형성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 정보는, 스티어링, 바퀴 속도, 위치 정보, 및 영상 기반 위치 추정 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 복셀 형상의 데이터로 변환하는 단계는, 상기 3차원 거리 데이터를 큐브(cube) 형태의 복셀로 분할하는 단계; 상기 복셀 형상의 데이터가 기록될 임의의 화상 공간을 생성하는 단계; 상기 분할된 각각의 복셀에 대하여 점유 테스트를 수행하는 단계; 및 상기 임의의 화상 공간에 상기 점유 테스트 결과를 근거로 상기 각각의 복셀마다 장애물의 존재 여부를 기록하여 상기 복셀 형상의 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 점유 테스트는, 상기 분할된 복셀에 포함되어 있는 점 데이터의 개수를 계산하고, 상기 점 데이터의 개수가 미리 설정된 임계값 이상이면 점유된 복셀로 정의하고, 상기 점 데이터의 개수가 상기 임계값 미만이면 비점유된 복셀로 정의하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 맵은, 상기 주행 정보를 근거로 하여, 연속적으로 획득되는 상기 3차원 거리 데이터의 중복된 영역을 제외하고 새롭게 획득된 영역만을 이어붙여 생성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 맵은, 정지 장애물을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 경로를 표시하는 단계는, 이동 속도, 이동 시간, 목적지 및 방위각을 포함한 정보를 더 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 경로는, 페이퍼 지도 형태의 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵으로 표시되는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 명세서는, 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득하는 센서부; 및 상기 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하고, 상기 변환된 복셀 형상의 데이터와 상기 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성하고, 상기 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 경로를 표시하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 3차원 거리 데이터는, 스테레오 카메라, 깊이 카메라, 이동식 스테레오 카메라 및 라이다 장비 중 적어도 하나 이상을 통해 획득되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 3차원 거리 데이터는, 장애물의 3차원 영상 데이터, 거리 정보, 이동 정보 중 하나 이상을 근거로 하여 형성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 정보는, 스티어링(steering), 바퀴 속도, 위치 정보, 및 영상 기반 위치 추정 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 제어부는, 상기 3차원 거리 데이터를 큐브(cube) 형태의 복셀로 분할하고, 상기 복셀 형상의 데이터가 기록될 임의의 화상 공간을 생성하고, 상기 분할된 각각의 복셀에 대하여 점유 테스트를 수행하고, 상기 임의의 화상 공간에 상기 점유 테스트 결과를 근거로 상기 각각의 복셀마다 장애물의 존재 여부를 기록하여 상기 복셀 형상의 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 점유 테스트는, 상기 분할된 복셀에 포함되어 있는 점 데이터의 개수를 계산하고, 상기 점 데이터의 개수가 미리 설정된 임계값 이상이면 점유된 복셀로 정의하고, 상기 점 데이터의 개수가 상기 임계값 미만이면 비점유된 복셀로 정의하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 맵은, 상기 주행 정보를 근거로 하여, 연속적으로 획득되는 상기 3차원 거리 데이터의 중복된 영역을 제외하고 새롭게 획득된 영역만을 이어붙여 생성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 맵은, 정지 장애물을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 출력부는, 이동 속도, 이동 시간, 목적지 및 방위각을 포함한 정보를 더 표시하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 주행 경로는, 페이퍼 지도 형태의 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵으로 표시되는 것을 특징으로 한다.

본 명세서에 따르면, 다량의 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 기반의 데이터 압축 기술을 활용하여 실시간으로 처리함으로써, 향상된 속도로 이동 장치의 주행 맵을 생성하고 이를 기반으로 3차원 세계를 재구성할 수 있다.

또한, 본 명세서에 따르면, 높이만을 갖는 장애물뿐만 아니라 터널, 고가도로와 같은 복합 구조물을 검출할 수 있기 때문에 보다 정확한 주행 경로를 결정할 수 있다.

도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 자율 이동 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 복셀 기법을 이용한 주행 맵 생성 및 주행 경로 결정 단계를 나타낸 순서도이다.
도 3의 (a)는 3차원 거리 데이터와 변환된 복셀 형상의 데이터를 나타낸 도면이고, 도 3의 (b)는 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 명세서의 실시 예에 따른 주행 맵 생성 단계를 구체적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본 명세서의 실시 예에 따른 주행 경로 결정 단계를 구체적으로 나타낸 도면이다.

본 명세서에 개시된 실시 예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 파일 데이터, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기의 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 예도 마찬가지다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 명세서에 개시된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 그 기술의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예들을 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 자율 이동 장치를 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 자율 이동 장치(100)는 3D 센서부(110), 센서부(120), GPS 송수신부(130), 제어부(140) 및 출력부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.

3D 센서부(110)는 회전체 반사경과 집광 렌즈 및 촬상 소자를 이용하여 전방위, 후방위 및/또는 측방위를 한번에 촬영하는 카메라 시스템으로서, 보안 시설과 감시 카메라, 로봇 비전 등에 응용된다. 회전체 반사경의 형상으로는 쌍곡면이나 구면, 원추형, 복합형 등 다양하다. 또한, 촬상 소자로는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)가 사용된다. 이 촬상 소자의 촬상면에 투영되는 화상(즉 전방위 영상)은 회전체 반사경에 반사된 것이어서 인간이 그대로 관찰하기에는 적합하지 않은 일그러진 화상이다. 따라서 3D 센서부(110)는 화상의 정확한 관찰을 위해 촬상 소자의 출력을 마이크로프로세서 등을 통해 그 좌표를 변환하여 새로운 파노라마 영상을 만들어낸다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 3D 센서부(110)는 전방위를 3차원적으로 촬영하여 3차원 거리 데이터를 획득하기 위해 스테레오 카메라(stereo camera), 깊이 카메라(depth camera), 이동식 스테레오 카메라(moving stereo camera) 및 라이다(Light Detection and Ranging; LIDAR) 장비 중 하나 이상을 포함하여 구성될 수 있다.

스테레오 카메라는 복수의 카메라로 구성되는 영상 장치이다. 3D 센서부(110)를 통해 얻은 전방위 영상은 3D 센서부(110) 주변에 대한 2차원적인 정보를 제공한다. 만약 복수의 카메라를 통해 서로 다른 방향에서 촬영한 복수의 영상을 이용하면 3D 센서부(110) 주변에 대한 3차원적인 정보를 얻을 수 있다. 이와 같은 스테레오 카메라를 자율 이동 장치 또는 이동 로봇의 위치 인식 및 지도 생성에 이용하기도 한다.

깊이 카메라는 장애물을 촬영 또는 측정하여 영상과 거리 데이터를 추출하는 카메라이다. 즉, 깊이 카메라는 일반적인 카메라와 같이 장애물을 촬상하여 영상 또는 이미지 데이터를 만들고, 각 영상의 픽셀에 해당하는 실제 위치에서 카메라로부터의 거리를 측정하여 거리 데이터를 만든다.

예를 들면, 깊이 카메라로서 3D-TOF 카메라(Camera) 등이 이용될 수 있다. 3D-TOF 카메라는 이름에서 알 수 있듯이 Time of flight 이론에 의해 깊이를 측정하는 카메라이다. 즉, 상기 카메라는 적외선 LED를 이용하여 매우 짧은 펄스(약 20MHz)로 발광시키고, 되돌아오는 위상 시간차를 계산해서 깊이 값을 찾아내는 방식이다. 마치 레이더와 같은 개념이 적용된 카메라이다.

깊이 카메라는 사물을 촬영할 때 거리 데이터를 필터링하여 특정 거리 내에 있는 장애물만을 골라낼 수 있다. 즉, 깊이 카메라의 거리 데이터를 이용하여, 근거리 위치(near field)와 원거리 위치(far field)의 장애물은 제외하고, 목표로 하는 특정거리 위치(depth field)에 위치하는 물체들만 골라(segmentation)낼 수 있다.

이동식 스테레오 카메라는 스테레오 카메라의 위치가 장애물의 거리에 따라 능동적으로 변하여 관측 장애물에 대한 주시각을 고정시키는 카메라를 말한다. 스테레오 카메라는 일반적으로 두 대의 카메라를 평행하게 배치하고 영상을 획득하며, 획득 영상의 스테레오 시차에 따라 장애물까지의 거리를 계산할 수 있다. 이러한 스테레오 카메라는 광축이 항상 평행하게 배치되어 고정된 형태의 수동적인 카메라이다. 반면, 이동식 스테레오 카메라는 광축의 기하학적 위치를 능동적으로 변화시켜 주시각을 고정시킨다. 이렇게 스테레오 카메라의 주시 각도를 장애물의 거리에 따라 제어하는 것을 주시각 제어라 한다. 주시각 제어 스테레오 카메라는 움직이는 장애물에 대한 스테레오 시차를 항상 일정하게 유지하여 입체 영상 관측자에게 보다 자연스러운 입체 영상을 제공하며 장애물에 대한 거리 측정이나 스테레오 영상 처리에 있어서 유용한 정보를 제공한다.

라이다(LIDAR) 장비는 자율 이동 장치(100)의 전면에 위치한 장애물의 존재와 거리를 감지하기 위해 구비된다. 라이다 장비는 레이더(Radar)와 동일한 원리를 이용해 사물에 직접적인 접촉 없이 원하는 정보를 취득하는 능동형 원격 탐사(Remote Sensing)의 한 종류다. 라이다 장비는 정보를 취득하고자 하는 목표물에 레이저(Laser)를 쏘아 목표물로부터 반사되어 돌아오는 전자파의 시차와 에너지 변화를 감지해 원하는 거리 정보를 취득한다.

라이다 장비는 측정하고자 하는 목적이나 대상물에 따라 DIAL(DIfferentail Absorption LIDAR), 도플러 라이다(Doppler LIDAR), 거리 측정 라이다(Range finder LIDAR)의 세 종류로 나뉜다. DIAL은 측정하고자 하는 물체에 대한 흡수 정도가 서로 다른 두 개의 레이저를 이용해 대기중의 수증기, 오존, 공해 물질 등의 농도 측정에 활용되고, 도플러 라이다(Doppler LIDAR)는 도플러 원리를 이용해 물체의 이동 속도 측정에 이용된다. 그러나 일반적으로 라이다라고 하면 거리 측정 라이다(Range finder LIDAR)를 지칭하며 이것은 위성 측위 시스템(Global Positioning System; 이하 GPS)과 관성 항법 유도 장치(Inertial Navigation System; 이하 INS), 레이저 스캐너(LASER SCANNER) 시스템을 이용하여 대상물과의 거리 정보를 조합함으로써 3차원 지형 정보를 취득한다.

자율 이동 장치(100)에 라이다 시스템을 활용하는 경우, GPS, INS, 3차원 레이저 측량 기술, 사진 측량 기술로 구현된 다양한 센서들을 통합하여 자율 이동 장치(100)에 탑재하고, 자율 이동 장치(100)의 운행과 함께 주행 경로에 있는 지형 지물의 위치 측정과 시각 정보를 취득할 수 있도록 구현한다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 라이다 장비는 자율 이동 장치(100)의 이동 경로 전면에 위치한 장애물의 존재와 장애물까지의 거리 및 장애물의 이동을 감지하여 3차원 거리 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 제어부(140)로 전송하여 장애물이 없는 공간으로 자율 이동 장치(100)가 이동할 수 있도록 한다.

또한, 본 명세서의 실시 예에 따르면, 3D 센서부(110)는 상기에 열거한 장비들을 통해 영상 기반 위치 추정 정보(visual odometry)를 획득한다. 위치 추정 정보는 3차원 거리 데이터 획득을 통해 알려진 주변 장애물을 근거로 자율 이동 장치(100)의 현재 위치를 추정하여 획득하는 정보를 말한다. 자율 이동 장치(100)는 위치 추정 정보를 주행 정보로 이용하여, 자율 이동 장치(100)의 주행 경로를 결정할 수 있다.

센서부(120)는 자율 이동 장치(100)의 운동, 온도, 압력 등 자율 이동 장치(100)의 각종 상태 변화를 감지하고, 자율 이동 장치(100)의 주행 정보를 획득한다. 획득된 주행 정보는 제어부(140)를 통해 자율 이동 장치(100)의 운전 조작을 위한 정보로써 처리된다.

센서부(120)는 스티어링(steering) 감지부(121), 속도 센서(122), 가속 센서(123), 위치 센서(124)를 포함하여 이루어질 수 있다.

스티어링 감지부(121)는 자율 이동 장치(100)의 조향 휠에 연동되어, 회전되는 로터, 로터와 일체로 회전하는 기어, 자력을 발생시키는 자성체의 회전에 의한 위상 변화를 감지하는 감지부, 감지부의 입력을 연산 및 출력하는 연산부 및 연산부를 실장하기 위한 PCB 기판과 하우징을 포함하여 이루어질 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 따라서 스티어링 감지부(121)는 추가적인 구성을 더 포함하거나 일부 구성이 생략된 다양한 조향 휠 각도 감지 장치일 수 있다.

속도 센서(122) 또는 가속 센서(123)는 자율 이동 장치(100)의 바퀴 속도, 자율 이동 장치(100)의 이동 속도 정보 등을 획득하기 위해 자율 이동 장치(100)의 내부 또는 바퀴에 구비된다.

위치 센서(124) 또는 GPS 송수신부(130)는 자율 이동 장치(100)의 위치에 대한 정보를 취득하기 위해 사용된다. 기본적으로 자율 이동 장치(100)는 자기 자신의 움직임에 대한 정보를 얻기 위해 센서를 구비한다. 이러한 센서의 예로는, 위치 센서(124)나 GPS 송수신부(130) 등이 대표적이며, 실외에서 단독으로 사용할 경우 보통 10m 이상의 오차를 갖기 때문에 절대 위치를 얻기 위한 보조적인 정보로만 사용할 수 있다. 따라서 자율 이동 장치(100)는 오차 없는 절대 위치를 파악하기 위한 부가적인 측량 센서를 부착하고, 측량 센서로부터 얻어진 정보를 가공하여 자율 이동 장치(100)의 위치 정보를 예측한다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 자율 이동 장치(100)는 부가적인 측량 센서로 라이다 장비를 구비할 수 있다.

위치 센서(124) 또는 GPS 송수신부(130)는 설정 입력 수단의 조작 결과에 따라 마이컴 등으로 실현되는 제어부(140)가 통신 기지국(미도시)을 매개로 하여 현재 위치의 지도 정보를 읽어내도록 지시할 수 있다. 제어부(140)는 액정표시장치 등으로 실현되는 출력부(150)를 구동하여 지도 이미지를 표시할 수 있다. 위치 센서(124) 또는 GPS 송수신부(130)는 통신 기지국과 연결되어 유무선 네트워크 내에 존재하는 다른 이동 장치 또는 자료 관리 컴퓨터로 자율 이동 장치(100)의 위치를 송수신할 수 있다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 자율 이동 장치(100)는 위치 센서(124) 또는 GPS 송수신부(130)를 통해 자율 이동 장치(100)의 현재 위치를 인지하고, 장애물 감지 결과 결정된 주행 경로로 이동하도록 제어되며, 출력부(150)를 통하여 현재 위치와 결정된 주행 경로를 이미지로 표시할 수 있다.

제어부(140)는 자율 이동 장치(100)의 각종 구성을 제어하고, 3차원 거리 데이터를 처리하기 위해 3D 센서부(110)와 통신 가능하도록 전기적으로 연결된다. 제어부(140)는 3D 센서부(110)에서 출력된 전기 신호를 영상 신호로 변환하고, 변환된 영상 신호를 통해 구현되는 영상으로부터 3D 센서부(110) 주변의 3차원 주행 맵을 생성한다. 생성된 3차원 주행 맵은 제어부(140)의 제어에 의해 3D 센서부(110)의 위치가 변경될 때마다 갱신된다. 또한, 제어부(140)는 3차원 지도로부터 자율 이동 장치(100)의 현재 위치 및 주변의 지형을 파악하여 위치 제어를 수행한다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 제어부(140)는 3D 센서부(110)를 통해 얻어진 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상으로 영상 처리하고, 처리된 영상을 보간하여 3차원 주행 맵을 생성한다. 이후에 자율 이동 장치(100)는 생성된 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정한다.

복셀을 기반으로 한 영상 처리, 주행 맵 생성 및 주행 경로 결정에 대하여는 하기에서 구체적으로 설명하도록 한다.

제어부(140)는 결정된 주행 경로로 자율 이동 장치(100)가 이동할 수 있도록, 자율 이동 장치(100)의 구동부(미도시)를 제어할 수 있다. 제어부(140)는 자율 이동 장치(100)가 원하는 방향으로 이동하도록 자율 이동 장치(100)의 회전 운동을 제어하거나, 구동부에 포함된 엔진 또는 바퀴 축을 조절하여 전진 또는 후진 운동을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 자율 이동 장치(100)의 주행 중, 결정된 주행 경로에 대한 실제 주행 방향의 오차로 인해 결정 경로에서 벗어나는 경우 경로 오차를 보정하는 제어를 수행할 수 있다.

출력부(150)는 자율 이동 장치(100)에 임베디드 형태로 고정되어 있거나 탈부착이 가능한 형태로 구비될 수 있다. 또한, 출력부(150)는 제어부(140)의 제어에 의해 결정된 주행 경로를 표시하여 자율 이동 장치(100)의 이동 방향을 예측하는데 사용될 수 있다.

출력부(150)는 디스플레이부(151)를 포함하며, 제어부(150)를 통해 결정된 주행 경로를 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 표시한다. 디스플레이부(151)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

추가로, 출력부(150)는 오디오 출력부(152)를 포함할 수 있으며, 이어폰을 연결하는 기능을 수행하는 오디오 잭(153)을 포함할 수 있다. 여기서, 오디오 출력부(152)는 스피커일 수 있다.

출력부(150)는 본 명세서의 실시 예에 따른 주행 경로의 표시 외에 자율 이동 장치(100)의 이동 속도, 이동 시간, 목적지, 방위각 등의 정보를 표시할 수 있다. 주행 경로 등의 표시는 페이퍼 지도(paper map) 형태의 2차원 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵을 사용할 수 있다.

또한, 자율 이동 장치(100)는 필요에 따라 저장부(미도시)를 더 구비할 수 있다. 저장부(미도시)는 각종 메뉴 화면, 다양한 사용자 인터페이스(User Interface : UI) 및/또는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 저장한다.

또한, 상기 저장부는, 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하는 데 있어서, 변환 후의 복셀 수를 계산하는데 필요한 수학식을 저장한다.

또한, 상기 저장부는, 자율 이동 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.

또한, 상기 저장부는, 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 롬(Read-Only Memory : ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 램(Random Access Memory : RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광 디스크 중 적어도 하나의 저장 매체를 포함할 수 있다.

상기에서는 일반적인 자율 이동 장치(100)의 구성에 대하여 설명되었으나, 본 명세서의 실시 예가 적용될 수 있는 자율 이동 장치(100)는 상기에 열거된 구성으로 한정되지 않으며, 추가적인 기능부를 더 포함할 수 있으며, 상기에 설명된 기능을 수행하는 데 있어, 열거되지 않은 다른 기능부가 이용될 수 있다.

도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 복셀 기법을 이용한 주행 맵 생성 및 주행 경로 결정 단계를 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하면, 먼저 자율 이동 장치(100)는 전방의 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득한다(s201).

본 명세서의 실시 예에 따르면, 3차원 거리 데이터는 자율 이동 장치(100)에 구비된 3D 센서부(110)를 통해 획득할 수 있다.

또한, 본 명세서의 실시 예에 따르면, 3차원 거리 데이터는 장애물의 3차원 영상 데이터, 거리 정보, 이동 정보 중 하나 이상을 근거로 하여 형성된다.

자율 이동 장치(100)는 3D 센서부(110)를 이용하여 이동 경로 전면에 위치한 장애물의 존재와 장애물까지의 거리 및 장애물의 이동을 감지하고, 감지된 3차원 거리 데이터를 제어부(140)로 전송하여 장애물이 없는 공간으로 자율 이동 장치(100)가 이동할 수 있도록 한다.

또한, 본 명세서의 실시 예에 따르면, 주행 정보는 스티어링(steering), 바퀴 속도, 위치 정보, 및 영상 기반 위치 추정 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 주행 정보는 자율 이동 장치(100)에 구비된 인터페이스(미도시), 각종 센서(121 내지 124) 또는 GPS 송수신부(130) 등을 통해 획득할 수 있다.

상기에서는 주행 정보 중 일부만을 열거하였으나, 이에 한정되지 않고 다양한 주행 정보를 이용하여 주행 경로를 결정하는 데 사용할 수 있으며, 자율 이동 장치(100)는 주행 정보를 획득하기 위해 레이더(Radar) 또는 비디오 카메라와 같은 추가적인 구조, 부품을 포함하여 구성될 수 있다.

이후에 자율 이동 장치(100)는 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상으로 변환한다(s202).

3D 센서부(110)를 통해 얻어진 데이터는 불규칙한 점 데이터로 이루어져 있으며 이들을 해석하기 위해서는 점의 인접관계를 규정하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 점의 인접관계를 규정하는 방법에는 점 데이터를 보간하여 격자 형태로 정의하거나, 정규 격자가 아닌 점 데이터를 직접 처리하는 방법이 있다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 자율 이동 장치(100)의 제어부(140)는 3D 센서부(110)를 통해 얻어진 3차원 거리 데이터를 격자 형태인 복셀 형상 데이터로 변환한다. 복셀 변환 단계는 3차원 공간 분할 단계, 화상 공간 생성 단계, 점유 테스트 수행 단계, 3차원 화상 생성 단계로 이루어지며 하기에서 도 3을 바탕으로 구체적으로 설명한다.

그 다음 자율 이동 장치는 복셀(Voxel) 형상으로 변환된 데이터와 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성한다(s203).

자율 이동 장치(100)에 있어서 주행 맵의 생성은 자율 이동 장치(100) 주위의 장애물의 위치를 적절한 방법으로 기억시키는 작업이다. 주행 맵을 표현하고 저장하는 방법으로는 자율 이동 장치(100)의 주행 영역 중 빈 공간을 위주로 표현하는 방법인 비 공간 맵(free-space map), 주행 영역 내의 장애물을 기하학적인 도형, 즉, 선분이나 다각형의 집합으로 표시하는 방법인 물체 맵(object-oriented map) 및 빈 공간과 물체를 함께 표시할 수 있는 빈 공간-물체 복합 맵(composite-space map) 등이 있다.

자율 이동 장치(100)의 제어부(104)는 복셀 형상으로 변환된 데이터와 주행 정보를 연속적으로 획득하며 전방에 위치한 장애물과 자율 이동 장치(100)의 이동 방향 감지하여 자율 이동 장치(100)가 나아갈 방향에 대하여 주행 맵을 생성한다. 하기에서 도 4를 바탕으로 주행 맵 생성에 대해 구체적으로 설명한다.

이후에 자율 이동 장치는 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정한다(s204).

자율 이동 장치(100)는 생성된 주행 맵 상에서 장애물 영역을 제외한 주행 가능 영역을 찾아서 자율 이동 장치(100)의 주행 경로를 결정하여 자율 이동 장치(100)가 장애물이 없는 영역으로 주행할 수 있도록 한다.

또한, 자율 이동 장치는 주행 경로를 표시할 수 있다(s205).

주행 경로의 표시는 자율 이동 장치(100)에 구비된 출력부를 통하여 시각적 또는 청각적 형태로 이루어지며, 주행 경로뿐만 아니라 자율 이동 장치(100)의 이동 속도, 이동 시간, 목적지, 방위각 등의 정보를 다양한 UI 또는 GUI 형태로 표시할 수 있다. 주행 경로 등의 표시는 페이퍼 지도(paper map) 형태의 2차원 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵을 사용할 수 있다.

이하에서는 도 2에 나타난 각 단계 중 복셀(Voxel) 변환 단계, 주행 맵 생성 단계 및 주행 경로 결정 단계에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 3의 (a)는 3차원 거리 데이터와 변환된 복셀 형상의 데이터를 나타낸 도면이고, 도 3의 (b)는 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하는 과정을 나타낸 순서도이다.

도 3의 (a)를 참조하면, 복셀 형상 변환에 의하여, 3차원 거리 데이터(311)가 복셀 형상의 데이터(313)로 변환된다.

복셀 기반의 기술은 실시간 3차원 영상의 복원을 위해 실루엣 영상을 기반으로 하여 3차원 상의 체적 화소, 즉 복셀 구조를 사용한다. 이는 3차원 복셀 공간상에서 각 복셀들을 2차원 실루엣 영상으로 역투영하여 실루엣 내부에 존재하는 객체 영역은 남겨두고 실루엣이 아닌 영역을 깎아내는 방식으로 3차원 구조를 복원하는 방법이다. 이때, 복셀 큐브의 여덟 개의 꼭짓점을 이미지 평면에 투영시켜 객체 영역 포함 여부를 결정하게 된다.

도 3의 (b)를 참조하면, 3차원 거리 데이터(311)를 복셀 형상의 데이터(313)로 변환하는 과정이 나타나 있다.

우선, 복셀 형상 변환에 있어서, 자율 이동 장치(100)의 제어부(140)는 3D 센서부(110)를 통해 획득한 3차원 거리 데이터(311)를 일정한 크기의 큐브(cube) 형태의 복수의 복셀(312)로 분할한다(s301). 제어부(140)는 분할을 위해서 먼저, 복셀 형상 변환 후의 복셀 수를 계산한다. 이는 유효 시야 내에서 복셀의 x축, y축 및 z축의 한 변의 길이를 고려한 미리 저장된 수학식에 의해 산출될 수 있다. 제어부(140)는 계산된 복셀 수 및 각 축의 복셀 길이를 근거로 3차원 공간상의 임의의 복셀 중심점으로부터 공간 전체를 큐브 형태로 분할한다.

다음으로, 제어부(140)는 임의의 화상 공간을 생성한다(s302). 이 화상 공간은, 3차원 원화상의 각 복셀이 장애물에 의해 점유되어있는지 여부를 나타낸 복셀 형상의 데이터를 기록하기 위한 공간이다. 따라서, 제어부(140)는 화상 공간을 3차원 원화상과 동일한 수의 복셀 형상으로 분할하여, 각각의 복셀이 물체로 점유되었는지 여부를 판단하고 기록할 수 있게 한다.

이후에, 제어부(140)는 분할된 각각의 복셀에 대하여 점유 테스트(Occupancy Testing)를 수행한다(s303). 이는, 각 복셀에 포함되어 있는 점 데이터의 개수를 세는 방법으로 이루어진다. 복셀 공간이 물체로 점유되었는지 여부는 각 복셀에 포함된 점 데이터의 수가 미리 설정된 임계값(예를 들어, 공간의 50%를 차지하는 수치) 이상이면 점유된 복셀(Occupied Voxel)로 정의하고, 임계값 미만이면 비점유된 복셀(Non-Occupied Voxel)로 정의한다. 제어부(140)는 점유된 복셀인 경우, 3차원 공간상에 물체가 존재하는 것으로 판단하고, 비점유 된 복셀인 경우, 물체가 존재하지 않는 것으로 판단한다. 점유 테스트는 모든 복셀에 대하여 수행된다.

마지막으로, 제어부(140)는 점유 테스트한 결과를 근거로 임의의 화상 공간에 각 복셀마다 장애물의 존재 여부를 기록하여 복셀 형상의 데이터(313)를 생성한다(s304). 이는, 공간이 물체에 의해 점유되었다고 판단된 경우, 화상 공간 내의 복셀에 일정한 화소값을 부여하여 점유 여부를 기록하는 방법으로 수행된다. 제어부(140)는 이러한 수행을 모든 복셀에 대해서 수행함으로써, 3차원 거리 데이터를 입방체로 변경한 복셀 형상 데이터를 생성한다.

상기에서는 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하는 기술의 일 예를 들어 설명하였으나, 당업자에게 자명한 것으로 일부 또는 주요하지 않은 사항의 변경, 또는 일부 과정의 생략, 추가가 있더라도 본 명세서에 따른 기술적 사상이 제한되지 않는다.

복셀 기반의 3차원 영상 처리는 다량의 3차원 거리 데이터를 압축하여 실시간으로 처리함으로써, 향상된 속도로 이동 장치의 주행 맵을 생성하고 이를 기반으로 3차원 세계를 재구성할 수 있다.

도 4는 본 명세서의 실시 예에 따른 주행 맵 생성 단계를 구체적으로 나타낸 도면이다.

자율 이동 장치(100)의 제어부(140)는 주행 경로의 전방에 대하여 지속적으로 얻어지는 3차원 거리 데이터를 히스토그램 매칭(histogram matching)하여 시간에 따른 이동 정보를 구할 수 있고, 이러한 과정을 자율 이동 장치(100)의 전체 주행 과정에서 반복하면 자율 이동 장치(100)의 주행 경로와 주행 맵을 동시에 구할 수 있다.

구체적으로, 도 4에 나타난 것처럼, 3차원 거리 데이터는 자율 이동 장치(100)가 주행하면서 연속적으로 획득되고, 각 시점에서 획득할 수 있는 거리 범위는 한정된다. 따라서 3차원 맵을 만들기 위해서는, 각 시점에서 획득된 3차원 데이터 중 중복된 영역을 제외하고 새롭게 획득된 영상만을 이어붙여야 한다. 이때, 자율 이동 장치(100)의 주행 방향, 주행 속도 등을 포함하는 주행 정보를 근거로 하여 정확하게 맵을 이어붙여 나가야 한다. 도 4에서는 건물, 교통 표지판, 신호등 등과 같은 정지 장애물이 표시되지 않았지만 맵 생성에 있어서 이를 포함할 수 있다.

또한, 본 명세서의 실시 예에 따르면, 주행 맵 생성은 단독으로 진행되지 않고 센서의 정보를 실시간으로 처리하여 3차원 거리 데이터의 변환을 통한 장애물 인식과 동시에 처리할 수 있다.

또한, 본 명세서의 실시 예에 따르면, 주행 맵 생성은, 자율 이동 장치(100)의 제어부(140)에 의해 수행될 수 있다.

도 5는 본 명세서의 실시 예에 따른 주행 경로 결정 단계를 구체적으로 나타낸 도면이다.

생성된 주행 맵은 자율 이동 장치(100)가 주행할 수 있는 주행 가능 영역(Free space)과 주행에 방해가 되는 장애물 영역으로 구분된다. 따라서 제어부(140)는 주행 맵에서 장애물 영역을 제외한 주행 가능 영역을 찾아서 자율 이동 장치(100)의 주행 경로를 결정할 수 있다.

도 5를 참조하면, 제어부(140)는 주행 맵 생성 단계에서 생성된 맵을 기반으로 장애물이 없는 공간을 감지하여 자율 이동 장치(100)가 주행할 수 있도록 구동부(미도시)를 제어한다. 또한, 제어부(140)는 결정된 주행 경로를 표시하도록 출력부(150)를 제어할 수 있고, 그 외에 자율 이동 장치(100)의 이동 속도, 이동 시간, 목적지, 방위각 등의 정보를 표시하도록 출력부(150)를 제어할 수 있다. 주행 경로 등의 표시는 페이퍼 지도(paper map) 형태의 2차원 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵을 사용할 수 있다.

본 명세서의 실시 예에 따르면, 복셀 기반으로 생성된 주행 맵에서는 높이만을 갖는 장애물뿐만 아니라, 터널, 고가도로와 같은 복합 구조물을 검출하기 때문에 보다 정확한 주행 경로를 결정할 수 있다.

100: 자율 이동 장치
110: 3D 센서부
120: 센서부
130: GPS 송수신부
140: 제어부
150: 출력부

Claims (22)

1. 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득하는 단계;
   상기 3차원 거리 데이터를 복셀(Voxel) 형상의 데이터로 변환하는 단계;
   상기 변환된 복셀 형상의 데이터와 상기 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성하는 단계; 및
   상기 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 복셀 형상의 데이터로 변환하는 단계는,
   상기 3차원 거리 데이터를 큐브(cube) 형태의 복셀로 분할하는 단계;
   상기 복셀 형상의 데이터가 기록될 임의의 화상 공간을 생성하는 단계;
   상기 분할된 각각의 복셀에 대하여 점유 테스트를 수행하는 단계; 및
   상기 점유 테스트 결과를 근거로 임의의 화상 공간에 상기 각각의 복셀마다 장애물의 존재 여부를 기록하여 상기 복셀 형상의 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 주행 경로를 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 3차원 거리 데이터는,
   스테레오 카메라, 깊이 카메라, 이동식 스테레오 카메라 및 라이다 장비 중 적어도 하나 이상을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 3차원 거리 데이터는,
   장애물의 3차원 영상 데이터, 거리 정보, 이동 정보 중 하나 이상을 근거로 하여 형성되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 주행 정보는,
   스티어링(steering), 바퀴 속도, 위치 정보, 및 영상 기반 위치 추정 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
6. 삭제
7. 제1항에 있어서, 상기 점유 테스트는,
   상기 분할된 복셀에 포함되어 있는 점 데이터의 개수를 계산하고, 상기 점 데이터의 개수가 미리 설정된 임계값 이상이면 점유된 복셀로 정의하고, 상기 점 데이터의 개수가 상기 임계값 미만이면 비점유된 복셀로 정의하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
8. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 주행 맵은,
   상기 주행 정보를 근거로 하여, 연속적으로 획득되는 상기 3차원 거리 데이터의 중복된 영역을 제외하고 새롭게 획득된 영역만을 이어붙여 생성되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
9. 제8항에 있어서, 상기 주행 맵은,
   정지 장애물을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
10. 제2항에 있어서, 상기 주행 경로를 표시하는 단계는,
    이동 속도, 이동 시간, 목적지 및 방위각을 포함한 정보를 더 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
11. 제2항에 있어서, 상기 주행 경로는,
    페이퍼 지도 형태의 2차원 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵으로 표시되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 방법.
12. 3차원 거리 데이터 및 주행 정보를 획득하는 센서부; 및
    상기 3차원 거리 데이터를 복셀 형상의 데이터로 변환하고, 상기 변환된 복셀 형상의 데이터와 상기 주행 정보를 근거로 주행 맵을 생성하고, 상기 주행 맵을 근거로 주행 경로를 결정하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 3차원 거리 데이터를 큐브(cube) 형태의 복셀로 분할하고, 상기 복셀 형상의 데이터가 기록될 임의의 화상 공간을 생성하고, 상기 분할된 각각의 복셀에 대하여 점유 테스트를 수행하고, 상기 점유 테스트 결과를 근거로 임의의 화상 공간에 상기 각각의 복셀마다 장애물의 존재 여부를 기록하여 상기 복셀 형상의 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
13. 제12항에 있어서,
    상기 주행 경로를 표시하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
14. 제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 3차원 거리 데이터는,
    스테레오 카메라, 깊이 카메라, 이동식 스테레오 카메라 및 라이다 장비 중 적어도 하나 이상을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
15. 제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 3차원 거리 데이터는,
    장애물의 3차원 영상 데이터, 거리 정보, 이동 정보 중 하나 이상을 근거로 하여 형성되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
16. 제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 주행 정보는,
    스티어링(steering), 바퀴 속도, 위치 정보, 및 영상 기반 위치 추정 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
17. 삭제
18. 제12항에 있어서, 상기 점유 테스트는,
    상기 분할된 복셀에 포함되어 있는 점 데이터의 개수를 계산하고, 상기 점 데이터의 개수가 미리 설정된 임계값 이상이면 점유된 복셀로 정의하고, 상기 점 데이터의 개수가 상기 임계값 미만이면 비점유된 복셀로 정의하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
19. 제12항 또는 제13항에 있어서, 상기 주행 맵은,
    상기 주행 정보를 근거로 하여, 연속적으로 획득되는 상기 3차원 거리 데이터의 중복된 영역을 제외하고 새롭게 획득된 영역만을 이어붙여 생성되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
20. 제19항에 있어서, 상기 주행 맵은,
    정지 장애물을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
21. 제13항에 있어서, 상기 출력부는,
    이동 속도, 이동 시간, 목적지 및 방위각을 포함한 정보를 더 표시하는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.
22. 제13항에 있어서, 상기 주행 경로는,
    페이퍼 지도 형태의 2차원 방위 고정 맵 또는 3차원 입체 형상의 맵으로 표시되는 것을 특징으로 하는 자율 이동 장치.

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