KR101769513B1 - 로봇 시스템 및 그의 제어 방법 - Google Patents

로봇 시스템 및 그의 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101769513B1
KR101769513B1 KR1020150161180A KR20150161180A KR101769513B1 KR 101769513 B1 KR101769513 B1 KR 101769513B1 KR 1020150161180 A KR1020150161180 A KR 1020150161180A KR 20150161180 A KR20150161180 A KR 20150161180A KR 101769513 B1 KR101769513 B1 KR 101769513B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
environment
function
environment information
performance
Prior art date
Application number
KR1020150161180A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170057908A (ko
Inventor
정진우
손윤식
Original Assignee
동국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 동국대학교 산학협력단 filed Critical 동국대학교 산학협력단
Priority to KR1020150161180A priority Critical patent/KR101769513B1/ko
Publication of KR20170057908A publication Critical patent/KR20170057908A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101769513B1 publication Critical patent/KR101769513B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

본 발명은 로봇 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 작업 환경 유사도 비교를 통하여 적합한 기능 정보를 적용하여 작업을 수행하는 로봇 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것이다. 본 발명은 불확실하거나 동적으로 변화하는 또는 알려지지 않은 환경에서, 로봇이 스스로 환경에 적응하면서 효율적으로 작업을 수행할 수 있다.

Description

로봇 시스템 및 그의 제어 방법{ROBOT SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 로봇 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 작업 환경 유사도 비교를 통하여 적합한 기능 정보를 적용하여 작업을 수행하는 로봇 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.
로봇이 작업 수행과정에서 변화하는 환경에 적응하기 위한 기법은 다양하게 연구되었다. 특히 최근에는 험난한 환경을 극복할 수 있는 하나의 복잡하고 고도화된 로봇 개발과 더불어, 협업이 가능한 모듈로봇이나 하드웨어, 소프트웨어적 재구성이 가능한 로봇을 통해 변화하는 환경에 대한 적응이나 복잡한 문제를 해결하고 동시에 로봇 시스템의 설계 복잡도를 낮추고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다.
로봇 소프트웨어 관점에서 환경 적응 문제는 매우 높은 소프트웨어적 복잡도를 요구하기 때문에 로봇의 행동과 상황, 환경적인 변화에 대한 모든 경우를 고려하여 설계할 수가 없다. 로봇이 자신 또는 환경의 상태 변화에 따라 소프트웨어적으로 적응하거나 자신을 기능적으로 재구성할 수 있으면, 개방된 환경에서 다양한 목적을 수행할 수 있는 로봇의 설계 복잡도를 소프트웨어적 측면에서 크게 줄일 수 있으며, 구현된 로봇의 작업의 완료가능성과 작업 결과의 품질이 높아질 수 있다. 특히 로봇이 자신의 작업에 적합한 소프트웨어 기능을 스스로 판단하고 선택하여, 작업을 보다 효율적으로 진행하거나 결과를 개선할 수 있다면 로봇 시스템의 가치를 높이고 적용분야를 넓힐 수 있다.
본 발명의 관련된 분야의 배경기술은 대한민국 공개특허 제2003-0007685호(2003.01.23 공개, 로봇 장치 및 그 제어방법과 기억매체)에 개시되어 있다.
본 발명은 불확실하거나 동적으로 변화하는 또는 알려지지 않은 환경에서, 로봇 시스템이 스스로 환경에 적응하면서 효율적으로 작업을 수행하는 로봇 시스템 및 그의 제어 방법을 제공한다.
본 발명은 새롭게 기능을 전달받으면 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 수행하여 로봇의 작업 성능이 점점 환경에 적응하여 성능이 향상되고 안정화되는 로봇 시스템 및 그의 제어 방법을 제공한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면 로봇 시스템이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템은 환경 정보를 기반으로 유사도를 비교하여 가장 유사한 환경 정보에 매핑된 기능 정보를 선택하여 작업을 실행하고, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성하는 관계 정보 생성부, 환경 정보, 기능 정보 및 관계 정보를 저장하는 저장부 및 신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장하는 관계 정보 갱신부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 관계 정보는 환경 정보, 기능 정보 및 환경 정보에서 기능 정보로 작업을 실행한 결과에 대해 성능 측정을 수행한 성능 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 기능 정보는 로봇 시스템이 보유하고 있는 하드웨어 단위 모듈 또는 소프트웨어 단위 모듈일 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 관계 정보 생성부는 주어진 환경 정보를 분석하는 환경 정보 분석부, 분석된 환경 정보와 동일한 환경 정보를 저장하고 있지 않는다면, 분석된 환경 정보와 저장된 환경 정보 간의 유사도를 비교하는 유사도 비교부, 유사도 비교 결과, 가장 유사도가 높은 환경 정보에 매핑되는 기능 정보를 선택하는 기능 정보 선택부, 선택된 기능 정보를 이용하여 주어진 작업을 실행하고 실행한 결과에 대해 성능 측정을 하여 성능 정보를 생성하는 작업 실행부 및 환경 정보, 기능 정보 및 성능 정보를 매핑하여 관계 정보로 생성하고 저장하는 관계 정보 저장부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 관계 정보 갱신부는 저장된 모든 환경 정보를 불러오거나 신규 환경 정보를 불러오는 환경 정보 로드부, 불러온 모든 환경 정보에 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하거나 신규 환경 정보에 저장된 모든 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하는 성능 평가부 및 성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보였을 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 새로운 기능 정보로 대치하거나 매핑하여 새로운 관계 정보로 갱신하는 관계 정보 변경부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 유사도는 다음 수식 1에 의해 산출할 수 있다.
Figure 112015112035710-pat00001
[수식 1]
여기서, IA는 기존 지도 환경 정보, IB '는 주어진 지도 환경 정보를 출발 위치 및 도착 위치를 기준으로 위치를 조정하거나 회전하거나 크기를 조정하여 IA의 출발 위치와 도착 위치를 일치시킨 지도 환경 정보, D는 IA와 IB '가 겹쳐진 지역 정보를 의미하며, n(D)는 D의 단위면적의 개수를 의미함.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면 로봇의 제어방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어방법은 주어진 환경 정보를 분석하는 단계, 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보를 비교하는 단계, 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보가 일치하는 지 판단하는 단계, 판단 결과, 일치하지 않는 경우 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택하는 단계 및 선택된 기능 정보를 이용하여 작업을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 주어진 환경 정보가 새로운 환경 정보인 경우, 작업 수행 결과에 대해 측정된 성능 정보를 포함하여 새로운 관계 정보를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 저장된 모든 환경 정보를 불러오는 단계, 불러온 모든 환경 정보에 대해 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하는 단계 및 성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보인 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 새로운 기능 정보로 대치하여 관계 정보를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 가장 유사한 환경 정보는 로봇 시스템의 출발 위치, 도착 위치 및 장애물의 위치 및 면적의 유사도 분석을 통하여 검색할 수 있다.
본 발명은 불확실하거나 동적으로 변화하는 또는 알려지지 않은 환경에서, 로봇이 스스로 환경에 적응하면서 효율적으로 작업을 수행할 수 있다.
본 발명은 새롭게 기능을 전달받으면 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 수행하여 로봇 시스템의 작업성능이 점점 환경에 적응하여 성능이 향상되고 안정화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 관계 정보 생성부를 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 관계 정보 갱신부를 설명하기 위한 도면.
도 4 및 도 5은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 유사도 기반 기능 선택 알고리즘을 설명하기 위한 도면들.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 환경 정보를 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 성능 실험 결과를 설명하기 위한 도면.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하도록 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템은, 관계 정보 생성부(100), 관계 정보 갱신부(200), 저장부(300), 제어부(400), 입력부(500), 출력부(600), 전원 공급부(700), 통신부(800) 및 센서부(900)를 포함할 수 있다.
관계 정보 생성부(100)는 주어진 작업 환경 정보를 기반으로 유사도 기반 기능 선택 알고리즘에 의해 적합한 기능 정보를 선택하여 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성한다. 여기서, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보는 로봇이 특정 환경에서 주어진 기능으로 작업을 실행한 결과에 대해 성능 측정을 한 후, 이 값들을 매핑한 정보이다. 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보는 예를 들면, <E: 현재 환경 정보, M: 선택된 기능 정보 (소프트웨어 모듈), P: 측정된 성능 정보>로 표현될 수 있다. 환경 정보는 로봇이 작업을 수행하기 위한 필드 정보로 지형, 지동, 주변 상황 등이 될 수 있다. 기능 정보는 작업을 수행하기 위해 로봇이 보유하고 있는 하드웨어 단위 모듈 또는 소프트웨어 단위 모듈을 의미한다. 성능을 측정하기 위한 지표는 로봇 시스템의 목적에 따라 다르게 정의될 수 있으며, 로봇의 기능 정보는 지표에 따라 그 성능의 고저가 다르게 결정될 수 있으며, 본 발명에서는 기능 정보의 동적인 교차가 효과적으로 이루어질 수 있도록 소프트웨어 적인 기능(알고리즘)을 대상으로 할 수 있다. 관계 정보 생성부(100)에 대해서는 이하 도 2에서 더욱 상세히 설명하기로 한다.
관계 정보 갱신부(200)는 유휴 시간에 신규 환경을 위한 환경 정보 또는 신규 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 이용하여 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 갱신한다. 관계 정보 갱신부(200)는 신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장한다. 관계 정보 갱신부(200)에 대해서는 이하 도 3에서 더욱 상세히 설명하기로 한다.
저장부(300)는 환경정보 및 기능정보의 관계 정보를 저장한다. 저장부(300)는 환경 정보 및 기능 정보를 각각 저장한다. 저장부(300)는 유사도 기반 기능 선택 알고리즘, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입력 또는 출력되는 데이터들을 임시 저장할 수 있다. 저장부(300)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(400)는 환경 정보에 상응하는 기능 정보의 선택 및 관계 정보의 생성, 수행된 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보의 갱신 등과 관련된 프로세스 및 제어를 수행한다. 제어부는 통상적으로 로봇의 전반적인 동작을 제어한다.
입력부(500)는 환경 정보에 상응하는 기능 정보의 선택 및 관계 정보의 생성, 수행된 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보의 갱신 등과 관련된 입력 데이터를 발생시킨다. 입력부(500)는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
출력부(600)는 환경 정보에 상응하는 기능 정보의 선택 및 관계 정보의 생성, 수행된 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보의 갱신 등과 관련된 출력 데이터를 발생시킨다. 출력부(600)는 시각, 청각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 도면에는 도시되지 않았으나, 디스플레이부, 음향 출력 모듈 및 알람부 등이 포함될 수 있다.
전원 공급부(700)는 제어부(400)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.
통신부(800)는 로봇과 다른 무선 단말 사이 또는 로봇과 다른 무선 단말이 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(800)는 원격 제어 장치로서의 무선 단말과 통신할 수 있으며, 이를 위한 근거리 통신 모듈 또는 무선 인터넷 모듈 등을 포함할 수 있다. 로봇은 이와 같은 통신부(800)로 수신되는 제어 신호에 의해 동작 상태 또는 동작 방식 등이 제어될 수 있다. 로봇을 제어하는 단말로는 예를 들어, 로봇과 통신 가능한 스마트폰, 태블릿, 퍼스널 컴퓨터, 리모컨(원격 제어 장치) 등을 포함할 수 있다.
센서부(900)는 로봇의 주변 상태를 감지하여 로봇의 동작을 제어하기 위한 센싱 신호를 발생시킨다. 그리고, 센서부(900)는 주변 상태에 따라 검출되는 센싱 신호를 제어부(400)로 전달할 수 있다. 이러한 센서부(900)는 외부로 적외선 또는 초음파 신호를 송출하고, 장애물로부터 반사된 신호를 수신하는 장애물 검출 센서 또는 카메라 센서 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 관계 정보 생성부를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 관계 정보 생성부(100)는 환경 정보 분석부(110), 유사도 분석부(120), 기능 정보 선택부(130), 작업 실행부(140) 및 관계 정보 저장부(150)을 포함한다.
환경 정보 분석부(110)는 주어진 환경 정보를 분석한다. 환경 정보 분석부(110)는 예를 들면, 로봇이 작업을 수행하기 위한 필드 정보인 지형, 지동, 주변 상황 등의 정보를 분석할 수 있다.
유사도 비교부(120)는 분석된 환경 정보와 동일한 환경 정보를 저장하고 있지 않는다면, 분석된 환경 정보와 저장된 환경 정보 간의 유사도를 비교한다.
기능 정보 선택부(130)는 유사도 비교 결과, 가장 유사도가 높은 환경 정보에 매핑되는 기능 정보를 선택한다.
작업 실행부(140)는 선택된 기능 정보를 이용하여 주어진 작업을 실행하고 실행한 결과에 대해 성능 측정을 하여 성능 정보를 생성한다.
관계 정보 저장부(150)는 환경 정보, 기능정보 및 성능 정보를 매핑하여 관계 정보로 생성하여 저장한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 관계 정보 갱신부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 관계 정보 갱신부(200)는 환경 정보 로드부(210), 성능 평가부(220) 및 관계 정보 변경부(230)을 포함한다.
환경 정보 로드부(210)는 저장된 모든 환경 정보를 불러오거나 신규 환경 정보를 불러온다.
성능 평가부(220)는 불러온 모든 환경 정보에 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하거나 신규 환경 정보에 저장된 모든 기능 정보를 적용하여 성능을 평가한다.
관계 정보 변경부(230)는 성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보였을 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보는 새로운 기능 정보로 대치하거나 매핑하여 새로운 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보로 갱신되며, 그렇지 않은 경우는 기존의 정보를 그대로 유지한다.
도 4 및 도 5은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 유사도 기반 기능 선택 알고리즘을 설명하기 위한 도면들이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 시스템은 유사도 기반 기능 선택 알고리즘을 이용하여 주어진 작업 환경을 기반으로 적합한 기능을 선택한다.
우선, 단계 S410에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1를 분석한다. 로봇 시스템은 예를 들면, 출발 위치, 도착 위치 및 장애물의 위치 및 면적을 분석할 수 있다.
단계 S420에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경정보 Ei를 비교한다. 로봇 시스템은 예를 들면, 주어진 환경 정보의 출발 위치, 도착 위치 및 장애물의 위치 및 면적을 이전의 환경 정보의 그 것들과 비교할 수 있다.
단계 S430에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경정보 Ei와 정확하게 일치하는 지 판단한다.
단계 S440에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경정보 Ei와 정확하게 일치하는 경우, 이전의 환경정보 Ei에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택한다. 여기서, 기능 정보는 예를 들면, 어떤 특정 기능을 수행하는 소프트웨어 모듈일 수 있다.
단계 S450에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경 정보 Ei와 정확하게 일치하지 않는 경우, 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택한다. 여기서, 가장 유사한 환경 정보의 검색은 예를 들면, 출발 위치, 도착 위치 및 장애물의 위치 및 면적의 유사도 분석을 통하여 검색할 수 있다.
도 5를 참조하면, 환경 정보의 유사도는 환경 정보의 종류에 따라 상이하며, 예를 들어 지도 환경 정보의 경우 다음과 같은 수식 1에 의해 유사도를 분석할 수 있다. 유사도는 수식 1과 같이 각 픽셀 별로 장애물 여부를 판단하여 계산한다. 수식1에 의해 유사도가 높을수록 1에 가까운 값이, 유사도가 낮을수록 0에 가까운 값이 얻어진다.
Figure 112015112035710-pat00002
[수식 1]
여기서, IA는 이미 로봇이 경험한 기존 지도 환경 정보, IB는 새롭게 주어진 지도 환경 정보를 의미한다. 각 지도 환경 정보 별로 출발 위치와 도착 위치가 다르기 때문에 지도 환경 정보 간의 유사성을 비교하기 위해 도 5의 우측 도면과 같이 출발 위치 및 도착 위치를 기준으로 새로운 지도 환경 정보를 위치를 조정하거나 회전하거나 크기를 조정하여 IA의 출발 위치와 도착 위치를 일치시킨 지도 환경 정보를 IB '으로 정의한다. D는 IA와 IB '가 겹쳐진 지역 정보를 의미하며, n(D)는 D의 단위면적의 개수를 의미한다.
단계 S460에서 로봇 시스템은 선택된 기능 정보를 이용하여 정해진 작업을 수행한다. 로봇 시스템은 예를 들면, 선택된 소프트웨어 모듈을 이용하여 선택된 소프트웨어 모듈의 미리 정해진 알고리즘에 의해 정해진 작업을 수행할 수 있다. 또한, 로봇 시스템은 유휴 시간에 신규 환경을 위한 환경정보 및 기능 정보의 관계 정보의 갱신 알고리즘을 이용하여 입력으로 사용된 환경에 대해 전체 기능을 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 로봇 시스템의 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보에 반영할 수 있다.
단계 S470에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경정보 Ei와 정확하게 일치하는 지 판단한다.
단계 S480에서 로봇 시스템은 주어진 환경 정보 E1과 이전의 환경정보 Ei가 정확하게 일치하지 않는 경우, 즉, 새로운 환경 정보인 경우, 측정된 성능 정보를 추가하여 <E: 현재 환경 정보, M: 선택된 기능 정보, P: 측정된 성능 정보>의 세트를 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보로 저장할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 시스템은 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 이용하여 작업 중인 로봇이 새로운 환경 하에서 작업을 수행하게 되거나 새로운 로봇 소프트웨어 기능을 얻었을 경우 새로운 정보를 로봇이 가지고 있는 기존의 환경정보 및 기능 정보의 관계 정보에 반영한다.
우선, 단계 S610에서 로봇 시스템은 저장된 모든 환경 정보를 불러온다. 또는 로봇 시스템은 신규 환경 정보를 불러올 수 있다.
단계 S620에서 로봇 시스템은 불러온 모든 환경 정보에 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가한다. 또는 로봇 시스템은 저장된 모든 기능 정보를 적용하여 성능을 평가할 수 있다.
단계 S630에서 로봇 시스템은 성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보였을 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보는 새로운 기능 정보로 대치하거나 생성하여 <E: 해당 환경 정보, M: 새로 추가된 기능 정보, P: 측정된 성능 정보>의 관계 정보로 갱신되며, 그렇지 않은 경우는 기존의 정보를 그대로 유지할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 시스템의 환경 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 시스템은 알려지지 않은 환경 정보에서 환경 정보 및 기능 정보의 관계정보로 경로 생성을 할 수 있다. 알려지지 않은 매우 큰 환경이 있다고 할 때, 로봇이 한 번에 파악 가능한 영역은 매우 한정된다. 도 7에서는 한 번에 파악 가능한 영역에서 경로 생성을 한 후 이동을 완료하고, 다시 주변 환경정보를 획득한 후 이동을 완료하는 과정을 보여준다. 본 발명은 하나의 큰 환경에 대한 적용뿐만 아니라 이와 같은 부분 작업에 대한 적용 또한 가능하다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 성능 실험 결과를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명을 구체화하기 위해 작업, 환경정보와 기능 정보를 다음과 같이 정의하고 그 성능을 실험하였다.
로봇에게 주어진 작업은 알려지지 않은 전체 지도 정보에서 출발 위치와 목적 위치가 주어지면, 해당 지도 정보를 위한 경로를 생성하고 이동하는 것이 목적이다. 여기서, 지도 정보는 전체 영역을 하나로 가정하거나 전체 환경은 알려지지 않고, 부분적으로 획득될 수 있거나 전체 작업 과정에서 처리 단계별로 필요한 부분만 제공될 수 있다.
환경 정보는 2차원 바이너리 맵을 사용하였으며, 맵 픽셀의 값에 따라 장애물을 표현(0: 빈공간, 1: 장애물)하였다. 맵의 크기는 30셀 * 30셀 (1 셀은 30cm X 30cm)로 기준을 결정하였으며, 출발 위치 및 목적 위치는 각각 맵의 좌측에서 3셀이내, 우측에서 3셀 이내 영역에서 랜덤하게 생성하였고, 장애물은 맵별로 3 내지 10개를 랜덤하게 생성하였다.
기능 정보는 3개의 경로생성 알고리즘(cell decomposition, advanced cell decomposition, visibility graph)과 3개의 맵 분석 알고리즘(DFS, BFS, A*)을 조합하여 9개의 기능을 정의하였다.
실험에서 로봇은 랜덤하게 생성되는 지도에 대해서 1개의 기능만을 가지고 작업을 수행하다 매 20회의 작업이 완료되는 시점에 새로운 기능을 전달 받는다.
로봇이 전달받는 알고리즘의 순서는 다음과 같다.
Path Planning Algorithms
① Cell Decomposition with DFS
② Cell Decomposition with BFS
③ Cell Decomposition with A*
④ Advanced Cell Decomposition with DFS
⑤ Advanced Cell Decomposition with BFS
⑥ Advanced Cell Decomposition with A*
⑦ Visibility Graph with DFS
⑧ Visibility Graph with BFS
⑨ Visibility Graph with A*
로봇은 새롭게 기능을 전달받으면 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보 갱신 알고리즘을 수행하고, 다음 작업을 위한 맵을 전달받으면 기존의 환경 정보 및 기능 정보를 대상으로 유사도 기반 기능 선택 알고리즘을 수행하여 적합한 알고리즘을 선택한다.
실험 결과 본 발명이, 로봇이 스스로 환경에 적합한 기능을 선택할 수 있다는 것을 확인하였으며, 로봇의 성능 확인은 도 8과 같다. 도 8을 참조하면, 알고리즘이 추가로 제공될수록 로봇의 작업 성능이 점점 환경에 적응하여 향상되는 것을 확인할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 다만, 전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 관계 정보 생성부 200: 관계 정보 갱신부
300: 저장부 400: 제어부
500: 입력부 600: 출력부
700: 전원 공급부 800: 통신부
900: 센서부

Claims (12)

  1. 삭제
  2. 로봇 시스템에 있어서,
    환경 정보를 기반으로 유사도를 비교하여 가장 유사한 환경 정보에 매핑된 기능 정보를 선택하여 작업을 실행하고, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성하는 관계 정보 생성부;
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 관계 정보를 저장하는 저장부; 및
    신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 상기 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 상기 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장하는 관계 정보 갱신부를 포함하되,
    상기 관계 정보는
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 환경 정보에서 상기 기능 정보로 작업을 실행한 결과에 대해 성능 측정을 수행한 성능 정보를 포함하는 로봇 시스템.
  3. 삭제
  4. 로봇 시스템에 있어서,
    환경 정보를 기반으로 유사도를 비교하여 가장 유사한 환경 정보에 매핑된 기능 정보를 선택하여 작업을 실행하고, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성하는 관계 정보 생성부;
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 관계 정보를 저장하는 저장부; 및
    신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 상기 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 상기 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장하는 관계 정보 갱신부를 포함하되,
    상기 관계 정보 생성부는
    주어진 환경 정보를 분석하는 환경 정보 분석부;
    분석된 환경 정보와 동일한 환경 정보를 저장하고 있지 않는다면, 분석된 환경 정보와 저장된 환경 정보 간의 유사도를 비교하는 유사도 비교부;
    유사도 비교 결과, 가장 유사도가 높은 환경 정보에 매핑되는 기능 정보를 선택하는 기능 정보 선택부;
    선택된 기능 정보를 이용하여 주어진 작업을 실행하고 실행한 결과에 대해 성능 측정을 하여 성능 정보를 생성하는 작업 실행부; 및
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 성능 정보를 매핑하여 관계 정보로 생성하고 저장하는 관계 정보 저장부를 포함하는 로봇 시스템.
  5. 로봇 시스템에 있어서,
    환경 정보를 기반으로 유사도를 비교하여 가장 유사한 환경 정보에 매핑된 기능 정보를 선택하여 작업을 실행하고, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성하는 관계 정보 생성부;
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 관계 정보를 저장하는 저장부; 및
    신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 상기 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 상기 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장하는 관계 정보 갱신부를 포함하되,
    상기 관계 정보 갱신부는
    저장된 모든 환경 정보를 불러오거나 신규 환경 정보를 불러오는 환경 정보 로드부;
    불러온 모든 환경 정보에 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하거나 신규 환경 정보에 저장된 모든 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하는 성능 평가부; 및
    성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보였을 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 새로운 기능 정보로 대치하거나 매핑하여 새로운 관계 정보로 갱신하는 관계 정보 변경부를 포함하는 로봇 시스템.
  6. 로봇 시스템에 있어서,
    환경 정보를 기반으로 유사도를 비교하여 가장 유사한 환경 정보에 매핑된 기능 정보를 선택하여 작업을 실행하고, 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 생성하는 관계 정보 생성부;
    상기 환경 정보, 상기 기능 정보 및 상기 관계 정보를 저장하는 저장부; 및
    신규 환경 정보에 대해 전체 기능 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 기능 정보를 상기 신규 환경 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신하거나, 신규 기능 정보에 대해 전체 환경 정보를 성능 평가하여 가장 높은 성능을 보이는 환경 정보를 상기 신규 기능 정보와 매핑하여 관계 정보를 갱신 저장하는 관계 정보 갱신부를 포함하되,
    상기 유사도는
    다음 수식 1에 의해 산출하는 로봇 시스템.
    Figure 112017040613893-pat00013
    [수식 1]
    여기서, IA는 기존 지도 환경 정보, IB'는 주어진 지도 환경 정보를 출발 위치 및 도착 위치를 기준으로 위치를 조정하거나 회전하거나 크기를 조정하여 IA의 출발 위치와 도착 위치를 일치시킨 지도 환경 정보, D는 IA와 IB'가 겹쳐진 지역 정보를 의미하며, n(D)는 D의 단위면적의 개수를 의미함.
  7. 삭제
  8. 로봇 시스템의 제어 방법에 있어서,
    주어진 환경 정보를 분석하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보를 비교하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보가 일치하는 지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 일치하지 않는 경우 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 기능 정보를 이용하여 작업을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 주어진 환경 정보가 새로운 환경 정보인 경우, 상기 작업 수행 결과에 대해 측정된 성능 정보를 포함하여 새로운 관계 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  9. 로봇 시스템의 제어 방법에 있어서,
    주어진 환경 정보를 분석하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보를 비교하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보가 일치하는 지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 일치하지 않는 경우 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 기능 정보를 이용하여 작업을 수행하는 단계를 포함하되,
    저장된 모든 환경 정보를 불러오는 단계;
    불러온 모든 환경 정보에 대해 새로 추가된 기능 정보를 적용하여 성능을 평가하는 단계; 및
    상기 성능 평가 결과, 기존의 기능 정보보다 좋은 성능을 보인 경우, 해당 환경 정보 및 기능 정보의 관계 정보를 새로운 기능 정보로 대치하여 관계 정보를 갱신하는 단계를 더 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  10. 로봇 시스템의 제어 방법에 있어서,
    주어진 환경 정보를 분석하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보를 비교하는 단계;
    상기 주어진 환경 정보와 이전의 환경 정보가 일치하는 지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 일치하지 않는 경우 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 기능 정보를 이용하여 작업을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 판단 결과, 일치하지 않는 경우 가장 유사한 환경 정보를 검색하고, 검색한 환경 정보에 상응하여 수행했던 기능 정보를 선택하는 단계에서
    상기 가장 유사한 환경 정보는 상기 로봇 시스템의 출발 위치, 도착 위치 및 장애물의 위치 및 면적의 유사도 분석을 통하여 검색하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 유사도는
    다음 수식 1에 의해 산출하는 로봇 시스템의 제어방법.
    Figure 112015112035710-pat00004
    [수식 1]
    여기서, IA는 기존 지도 환경 정보, IB '는 주어진 지도 환경 정보를 출발 위치 및 도착 위치를 기준으로 위치를 조정하거나 회전하거나 크기를 조정하여 IA의 출발 위치와 도착 위치를 일치시킨 지도 환경 정보, D는 IA와 IB '가 겹쳐진 지역 정보를 의미하며, n(D)는 D의 단위면적의 개수를 의미함.
  12. 삭제
KR1020150161180A 2015-11-17 2015-11-17 로봇 시스템 및 그의 제어 방법 KR101769513B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150161180A KR101769513B1 (ko) 2015-11-17 2015-11-17 로봇 시스템 및 그의 제어 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150161180A KR101769513B1 (ko) 2015-11-17 2015-11-17 로봇 시스템 및 그의 제어 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170057908A KR20170057908A (ko) 2017-05-26
KR101769513B1 true KR101769513B1 (ko) 2017-08-21

Family

ID=59052029

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150161180A KR101769513B1 (ko) 2015-11-17 2015-11-17 로봇 시스템 및 그의 제어 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101769513B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102109886B1 (ko) * 2018-11-09 2020-05-12 서울시립대학교 산학협력단 로봇 시스템 및 이의 서비스 제공 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004110802A (ja) * 2002-08-26 2004-04-08 Sony Corp 環境同定装置、環境同定方法、プログラム及び記録媒体、並びにロボット装置
JP2005319526A (ja) * 2004-05-07 2005-11-17 Fujitsu Ltd ネットワークロボットの機能提供システム
KR101273300B1 (ko) * 2011-06-08 2013-06-11 한국과학기술연구원 인지 아키텍쳐를 이용한 로봇 제어 시스템 및 로봇 제어 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004110802A (ja) * 2002-08-26 2004-04-08 Sony Corp 環境同定装置、環境同定方法、プログラム及び記録媒体、並びにロボット装置
JP2005319526A (ja) * 2004-05-07 2005-11-17 Fujitsu Ltd ネットワークロボットの機能提供システム
KR101273300B1 (ko) * 2011-06-08 2013-06-11 한국과학기술연구원 인지 아키텍쳐를 이용한 로봇 제어 시스템 및 로봇 제어 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170057908A (ko) 2017-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190361672A1 (en) Assessing robotic grasping
US8984136B1 (en) Systems and methods for object recognition
KR101534005B1 (ko) 청소 로봇을 이용하여 사용자 지정 영역을 청소하기 위한 시스템 및 그 방법
US20170097686A1 (en) Apparatus and method for adaptive gesture recognition in portable terminal
CN103203753A (zh) 用于识别和处理异常情况的机器人和方法
KR20190064594A (ko) 장소 검출
Choudhury et al. Pareto-optimal search over configuration space beliefs for anytime motion planning
CN110806211A (zh) 机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质
US9204386B2 (en) Method for rule-based context acquisition
CN114154734A (zh) 施工设备的参数寻优方法、系统、电子设备及存储介质
KR20220064913A (ko) 로봇의 동적 장애물 검출 및 삭제 장치 및 이의 동작 방법
KR101769513B1 (ko) 로봇 시스템 및 그의 제어 방법
US9710772B1 (en) Using sensor data to modify attributes of information presented to a user
JP2018045266A (ja) 設計支援装置
US20230177287A1 (en) Monitoring a Door Position to Determine a Status of a Radio Frequency Identification Tag
Li et al. A new method for occupancy grid maps merging: Application to multi-vehicle cooperative local mapping and moving object detection in outdoor environment
Keidar et al. Fast frontier detection for robot exploration
CN109583583A (zh) 神经网络训练方法、装置、计算机设备及可读介质
US20230100132A1 (en) System and method for estimating perturbation norm for the spectrum of robustness
CN111602412A (zh) 设备选择装置、数据集选择装置、设备选择方法和程序
Rasouli et al. Sensor planning for 3d visual search with task constraints
CN105531644A (zh) 分离移动设备电极
CN114996375A (zh) 一种基于随机性增强的未知空间探寻方法以及装置
CN113892863B (zh) 路径规划方法、装置、电子设备和存储介质
US20220092466A1 (en) System and method for utilizing perturbation in a multimodal environment

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant