KR101959814B1 - Physical distribution system and method using indoor autonomous riding robot for handicapped person and indoor autonomous riding robot - Google Patents

Physical distribution system and method using indoor autonomous riding robot for handicapped person and indoor autonomous riding robot Download PDF

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KR101959814B1 KR1020160172792A KR20160172792A KR101959814B1 KR 101959814 B1 KR101959814 B1 KR 101959814B1 KR 1020160172792 A KR1020160172792 A KR 1020160172792A KR 20160172792 A KR20160172792 A KR 20160172792A KR 101959814 B1 KR101959814 B1 KR 101959814B1
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Abstract

발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 물류 운반 방법, 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 개시된다. 시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇은, 탑승자의 탑승 공간을 제공하는 탑승 기구부, 물건의 보관을 위한 보관 기구부, 상기 탑승자와의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스 기구부 및 복수의 센서들을 이용하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행을 제어하여 상기 시설물 내에서 상기 보관 기구부를 통해 물건을 운반하기 위한 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하고, 상기 인터페이스 기구부를 통해 상기 물건의 운반과 관련된 정보를 상기 탑승 기구부에 탑승하는 탑승자와 통신하는 제어부를 포함할 수 있다.Disclosed is a logistics system, a logistics transportation method, and an on-board indoor self-propelled traveling robot utilizing an on-board indoor autonomous traveling robot for a person with developmental disabilities. The indoor self-propelled traveling robot of the inside of the facility is provided with a boarding mechanism portion for providing a boarding space of a passenger, a storage mechanism portion for storing objects, an interface mechanism portion for communication with the passenger, Controlling the self-traveling of the self-traveling robot to control movement of the self-traveling robot in the space for transporting the object through the storage mechanism in the facility, and transmitting information related to the transportation of the object through the interface mechanism And a control unit communicating with an occupant boarding the boarding mechanism.

Description

발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 물류 운반 방법, 탑승형 실내 자율 주행 로봇{PHYSICAL DISTRIBUTION SYSTEM AND METHOD USING INDOOR AUTONOMOUS RIDING ROBOT FOR HANDICAPPED PERSON AND INDOOR AUTONOMOUS RIDING ROBOT}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a logistics system and a logistics transportation method utilizing an on-board self-propelled traveling robot for a person with developmental disabilities, and a self-propelled traveling robot having an on-

아래의 설명은 발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 물류 운반 방법, 탑승형 실내 자율 주행 로봇에 대한 것이다.The following explains the logistics system, the logistics transportation method, and the self-propelled self-propelled traveling robot using the self-propelled traveling robot for persons with developmental disabilities.

자율 주행 로봇은 스스로 주변을 살피고 장애물을 감지하면서 바퀴나 다리를 이용하여 목적지까지 최적 경로를 찾아가는 로봇으로, 자율 주행 차량이나, 물류, 호텔 서비스, 로봇 청소기 등 다양한 분야를 위해 개발 및 활용되고 있다. 예를 들어, 한국공개특허 제10-2005-0024840호는 자율이동로봇을 위한 경로계획방법에 관한 기술로, 가정이나 사무실에서 자율적으로 이동하는 이동로봇이 장애물을 회피하면서 목표점까지 안전하고 빠르게 이동할 수 있는 최적경로를 계획하는 방법에 대해 개시하고 있다. An autonomous mobile robot is a robot that looks for the optimal route to a destination by using wheels or legs while looking around itself and detecting obstacles. It is being developed and used for various fields such as autonomous vehicles, logistics, hotel service, and robot cleaner. Korean Patent Laid-Open No. 10-2005-0024840, for example, describes a route planning method for an autonomous mobile robot, in which a mobile robot autonomously moving at home or office can safely and quickly move to a target point while avoiding obstacles Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI > optimal path.

도 1은 종래기술에 있어서, 실내 자율 주행을 위해 로봇에 적용되는 기본 기술의 예를 도시한 도면이다. 도 1은 종래기술의 서비스 로봇(100)에 적용되는 기술들로서, 맵핑(Mapping, 110), 로컬리제이션(Localization, 120), 경로 계획(Path Planning, 130), 장애물 회피(Obstacle Avoidance, 140) 및 센싱(Sensing, 150)의 기술들을 나타내고 있다.1 is a diagram showing an example of a basic technique applied to a robot for indoor autonomous navigation in the prior art. 1 is a diagram illustrating mapping robots 110, localization 120, path planning 130, and obstacle avoidance 140, which are applied to the service robot 100 of the related art. And sensing (150).

맵핑(110)은 서비스 로봇(100)이 자율 주행을 수행하면서 주변 지도를 작성하기 위한 기술 및/또는 이미 제작된 지도를 반입하여 관리하기 위한 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서비스 로봇(100)이 미지의 환경을 돌아다니면서 로봇에 부착되어 있는 센서만으로 외부의 도움 없이 환경에 대한 정확한 지도를 작성하거나 주변 환경과 기 저장된 지도를 매칭하여 현재위치를 추정하기 위해, SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이나 CML(Concurrent Mapping and Localization)과 같은 기술이 활용될 수 있으며, 또한 카메라의 2차원 데이터를 3차원 정보로 변환하기 위한 SFM(Structure from motion)과 같은 기술이 3차원 지도의 생성을 위해 활용될 수 있다.The mapping 110 may include a technique for creating a peripheral map while the service robot 100 performs an autonomous running and / or a technique for importing and managing a map already prepared. For example, when the service robot 100 travels in an unknown environment, it is possible to precisely map the environment without external help by only the sensors attached to the robot, or to estimate the current position by matching the surrounding environment with the stored map , Technology such as SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) or CML (Concurrent Mapping and Localization) can be utilized, and a technique such as SFM (Structure from motion) for converting two-dimensional data of a camera into three- And can be utilized for generation of a dimensional map.

로컬리제이션(120)은 서비스 로봇(100)이 주변 환경을 인식하고 자신의 위치를 추정하기 위한 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, GPS(Global Positioning System) 좌표나 IMU(Inertial Measurement Unit)의 센싱값, 그리고 상술한 SLAM 등의 기술이 활용될 수 있다.The localization 120 may include a technique for the service robot 100 to recognize the surrounding environment and estimate its own location. For example, GPS (Global Positioning System) coordinates, sensing values of IMU (Inertial Measurement Unit), and SLAM described above can be utilized.

경로 계획(130)은 서비스 로봇(100)의 자율 주행을 위한 경로를 설정하기 위한 기술을 포함할 수 있다. 예를 들어, RRT(Rapidly-exploring Random Tree), 경로를 찾기 위한 A 스타 알고리즘, D 스타 알고리즘, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm) 등이 활용될 수 있다.The path planning 130 may include a technique for setting a path for an autonomous running of the service robot 100. For example, a Rapidly-exploring Random Tree (RRT), an A star algorithm for finding a path, a D star algorithm, and a Dijkstra algorithm can be utilized.

장애물 회피(140)는 서비스 로봇(100)이 경로 계획(130)에 따라 설정된 경로에 따라 자율 주행을 진행하는 중에 계획되지 않은 장애물(일례로, 사람 또는 사물)을 회피하기 위한 기술을 포함할 수 있다.The obstacle avoidance 140 may include a technique for avoiding an unplanned obstacle (for example, a person or an object) while the service robot 100 proceeds the autonomous travel according to the route set according to the route plan 130 have.

센싱(150)은 카메라, 라이더(lidar), IMU, 초음파 센서, GPS 모듈 등과 같이 서비스 로봇(100)이 포함하는 다양한 센서들을 이용하여 앞서 설명한 맵핑(110), 로컬리제이션(120), 경로 계획(130) 및 장애물 회피(140)를 위해 요구되는 정보를 제공하기 위한 기술을 포함할 수 있다.The sensing 150 may be implemented using various sensors included in the service robot 100 such as a camera, a lidar, an IMU, an ultrasonic sensor, a GPS module and the like and performs the mapping 110, the localization 120, (130) and obstacle avoidance (140).

구동(160)은 경로 계획(130)에 따라 또는 장애물 회피(140)를 위해 서비스 로봇(100)이 포함하는 바퀴나 다리 등을 제어하여 서비스 로봇(100)을 실제로 이동시키기 위한 기술을 포함할 수 있다.The drive 160 may include a technique for actually moving the service robot 100 in accordance with the path plan 130 or by controlling the wheels, legs, etc. included in the service robot 100 for obstacle avoidance 140 have.

이처럼, 종래기술에서는 서비스 로봇(100)의 자율 주행을 위해 다양한 센서들을 포함해야 하고, 이러한 센서들의 정보를 처리하며, 얻어지는 정보들로부터 맵핑(110), 로컬리제이션(120), 경로 계획(130) 및 장애물 회피(140)와 같은 다양한 연산을 처리하기 위한 프로세서를 포함해야 하며, 동시에 프로세서의 처리 결과에 따라 서비스 로봇(100)의 이동을 처리하기 위한 바퀴나 다리 등의 구성요소들을 포함해야 한다. 뿐만 아니라, 서비스 로봇(100)은, 서비스 로봇(100)의 이용자들이 원하는 서비스의 제공을 위한 특정 구성요소를 더 포함해야 한다. 예를 들어, 청소 로봇은 개별 특징에 알맞게 먼지를 빨아들여 저장하기 위한 구성요소를 더 포함해야 하며, 물류 관리를 위한 로봇은 물건들의 식별과 이동 등을 위한 구성요소를 더 포함해야 한다.In this way, in the prior art, it is necessary to include various sensors for autonomous navigation of the service robot 100, process the information of these sensors, and obtain the mapping 110, localization 120, And obstacle avoidance 140 and at the same time should include components such as wheels or legs to handle the movement of the service robot 100 according to the processing results of the processor . In addition, the service robot 100 should further include specific components for providing services desired by the users of the service robot 100. For example, a cleaning robot should further include components for sucking and storing dust to suit individual characteristics, and a robot for logistics management should further include components for identifying and moving objects, and the like.

이처럼, 실내 자율 주행 로봇은 밀접한 연계가 요구되는 다양한 구성요소들을 포함해야 하는 관계로 제작 비용이 매우 크다는 문제점이 있다. As described above, the indoor autonomous mobile robot has a problem that the manufacturing cost is very large because the robot must include various components requiring close connection.

서비스 제공자가 대형 쇼핑몰이나 공항, 호텔 등과 같은 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 미리 생성하고, 클라우드 서비스를 통해 이용자들의 개별 서비스 로봇들과 통신하면서 개별 서비스 로봇들을 위한 로컬리제이션과 경로 계획을 미리 생성된 실내 지도에 기반하여 처리하여 그 결과 데이터를 제공해줌으로써, 개별 서비스 로봇들이 제공된 결과 데이터에 기반하여 자율 주행을 처리할 수 있어 서비스 로봇의 제작 비용을 혁신적으로 줄일 수 있는 실내 자율 주행 로봇을 위한 제어 방법 및 시스템을 제공한다.The service provider generates an indoor map of the facilities of a user such as a large shopping mall, an airport, a hotel, and the like, communicates with the user's individual service robots through the cloud service, and generates localization and route plans for the individual service robots A control method for an indoor autonomous mobile robot which can reduce autonomous mobile robots based on result data provided by individual service robots by innovatively reducing the production cost of the service robots by processing based on indoor maps and providing the resultant data And a system.

하나의 시설물 내에 다수의 서비스 로봇들이 동작하는 경우, 상기 클라우드 서비스를 통해 다수의 서비스 로봇들을 위한 서비스 계획을 관제함으로써, 다수의 서비스 로봇들이 하나의 시설물 내에서 보다 효율적으로 목적하는 서비스를 분담하여 처리할 수 있는 실내 자율 주행 로봇을 위한 제어 방법 및 시스템을 제공한다.When a plurality of service robots operate in one facility, a service plan for a plurality of service robots is controlled through the cloud service, so that a plurality of service robots share a target service more efficiently in one facility The present invention provides a control method and system for an indoor autonomous mobile robot that can be used for an indoor autonomous mobile robot.

이용자들의 시설물들의 실내 지도를 제작함에 있어서 서비스 제공자 측에서 사람이 직접 관측 장비를 제어하여 실내 지도를 제작하는 것이 아니라, 실내 자율 주행을 위한 기능과 맵핑 기능을 모두 포함하여 자동적으로 실내 지도를 제작할 수 있는 실내 자율 주행 맵핑 로봇을 위한 시스템 및 그 제어 방법을 제공한다.In making indoors maps of users' facilities, it is not necessary to create indoors maps by controlling the observation equipment directly on the service provider side, but it is also possible to automatically create indoors maps including functions for indoor self-running and mapping functions The present invention also provides a system and a control method thereof for an indoor autonomous navigation mapping robot.

발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 제공한다. Provided are a distribution system utilizing an on-board indoor autonomous traveling robot for a person with developmental disabilities and the on-board indoor autonomous traveling robot.

시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇에 있어서, 탑승자의 탑승 공간을 제공하는 탑승 기구부; 물건의 보관을 위한 보관 기구부; 상기 탑승자와의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스 기구부; 및 복수의 센서들을 이용하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행을 제어하여 상기 시설물 내에서 상기 보관 기구부를 통해 물건을 운반하기 위한 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하고, 상기 인터페이스 기구부를 통해 상기 물건의 운반과 관련된 정보를 상기 탑승 기구부에 탑승하는 탑승자와 통신하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 제공한다.A boarding-type self-propelled traveling robot located inside a facility, comprising: a boarding mechanism for providing a boarding space of an occupant; A storage mechanism for storing articles; An interface mechanism for communicating with the passenger; And controlling movement of the on-boarding indoor autonomous mobile robot for controlling the autonomous travel of the on-boarding indoor autonomous mobile robot using the plurality of sensors to transport the object through the storage mechanism in the facility, And a controller for communicating information related to the transportation of the object to the rider on board the riding robot.

일측에 따르면, 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇은 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 도킹하기 위한 도킹 기구부를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 마스터 로봇인 경우, 슬레이브 로봇인 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 통신하여 도킹된 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the boarding-type indoor autonomous traveling robot further includes a docking mechanism unit for docking with the other boarding-type indoor autonomous traveling robots, and when the boarding-type indoor autonomous traveling robot is a master robot, And controls the movement of the docked indoor autonomous navigation robot in communication with the other on-boarding indoor autonomous mobile robots.

다른 측면에 따르면, 상기 제어부는, 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 슬레이브 로봇인 경우, 마스터 로봇인 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 통신하여 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 제어 명령에 따라 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect of the present invention, when the boarding-type indoor autonomous mobile robot is a slave robot, the controller communicates with the other on-boarding indoor self-rolling robot, which is a master robot, And controls the movement of the on-board type indoor autonomous mobile robot.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는, 현재 위치에서 상기 보관 기구에 포함된 물건을 상기 시설물의 내부에 보관하기 위한 위치 또는 상기 보관 기구에 담기 위한 상기 시설물 내부에 보관된 물건의 위치로의 이동 또는 현재 위치에서 상기 시설물의 물건 입출력구로의 이동을 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the control unit controls the movement of the article contained in the storage unit to the position for storing the article in the facility or the position of the article stored in the facility for storing the article in the storage unit, And controls the movement of the facility from the current position to the article input / output port.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는, 상기 인터페이스 기구부를 통한 상기 탑승자의 명령에 따라 상기 물건 입출력구로의 이동을 제어하거나 또는 상기 보관 기구부에 담긴 물건을 센싱하여 상기 물건을 보관하기 위한 위치 또는 상기 물건 입출력구로의 이동을 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the control unit controls the movement to the object input / output unit according to an instruction of the occupant through the interface mechanism unit or a position for storing the object by sensing the object contained in the storage mechanism unit, And controls the movement to the input / output port.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는, 상기 복수의 센서들을 포함하고, 상기 복수의 센서들의 출력값을 포함하는 제2 센싱 데이터를 생성하는 센싱부; 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 이동시키는 구동부; 상기 제2 센싱 데이터를 네트워크를 통해 클라우드 시스템으로 전송하고, 상기 클라우드 시스템이 상기 시설물의 실내 지도와 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 생성한 경로 데이터를 수신하는 통신부; 및 상기 생성된 경로 데이터에 기반하여 상기 시설물의 내부를 자율 주행하도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 클라우드 시스템은, 상기 시설물의 내부에서 자율 주행하는 맵핑 로봇에서 센서를 통해 상기 시설물의 내부에 대해 생성한 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 시설물의 실내 지도를 생성하도록 구현되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the control unit includes: a sensing unit including the plurality of sensors, the sensing unit generating second sensing data including an output value of the plurality of sensors; A driving unit for moving the on-boarding indoor autonomous mobile robot; A communication unit for transmitting the second sensing data to a cloud system through a network and receiving the path data generated by the cloud system using the indoor map of the facility and the second sensing data; And a control unit for controlling the driving unit to autonomously travel the inside of the facility based on the generated path data, wherein the cloud system includes a mapping robot that autonomously travels inside the facility, The indoor map of the facility can be generated using the first sensing data generated for the facility.

또 다른 측면에 따르면, 상기 맵핑 로봇은 상기 클라우드 시스템을 통해 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 실내 자율 주행을 제어하기 위한 클라우드 서비스를 제공하는 서비스 제공자 측에서 운용하는 장비이고, 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇은 상기 시설물과 연관하여 상기 클라우드 서비스를 요청한 이용자 측에서 운용하는 장비인 것을 특징으로 할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the mapping robot is a device operating on a service provider side that provides a cloud service for controlling indoor self-running of the on-boarding indoor autonomous mobile robot through the cloud system, And the robot is a device operating on the user side requesting the cloud service in association with the facility.

시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 운반 방법에 있어서, 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 탑승자의 탑승 여부를 확인하는 단계; 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 물건의 보관 또는 운반과 연관된 위치로의 자율 주행을 제어하는 단계; 상기 탑승자로부터 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 상기 물건을 담았음을 지시하는 명령 또는 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 포함된 물건을 내렸음을 지시하는 명령을 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 인터페이스 기구를 통해 입력받는 단계; 및 상기 입력된 명령에 따라 다음 위치로의 자율 주행을 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 운반 방법을 제공한다.A method of carrying out a logistics transportation method using an on-board indoor autonomous mobile robot located inside a facility, comprising the steps of: confirming whether or not a passenger is boarding in the on-board type indoor autonomous mobile robot; Controlling the autonomous travel of the onboard autonomous mobile robot to a position associated with storage or transportation of the object; A command instructing that the article is stored in the storage device of the ride-on type indoor self-rolling robot or a command to indicate that the article contained in the storage device of the ride-on type indoor self-rolling robot has been unloaded from the occupant, Receiving input through an interface mechanism of the traveling robot; And processing the autonomous travel to the next position in accordance with the input command.

상기 물류 운반 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.There is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute the above-described physical distribution method.

컴퓨터와 결합되어 상술한 물류 운반 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.There is provided a computer program stored in a computer-readable recording medium for causing a computer to execute the above-described physical distribution method in combination with a computer.

서비스 제공자가 대형 쇼핑몰이나 공항, 호텔 등과 같은 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 미리 생성하고, 클라우드 서비스를 통해 이용자들의 개별 서비스 로봇들과 통신하면서 개별 서비스 로봇들을 위한 로컬리제이션과 경로 계획을 미리 생성된 실내 지도에 기반하여 처리하여 그 결과 데이터를 제공해줌으로써, 개별 서비스 로봇들이 제공된 결과 데이터에 기반하여 자율 주행을 처리할 수 있어 서비스 로봇의 제작 비용을 혁신적으로 줄일 수 있다.The service provider generates an indoor map of the facilities of a user such as a large shopping mall, an airport, a hotel, and the like, communicates with the user's individual service robots through the cloud service, and generates localization and route plans for the individual service robots By processing based on the indoor map and providing the resultant data, the individual service robots can process the autonomous travel based on the provided result data, and the production cost of the service robot can be innovatively reduced.

하나의 시설물 내에 다수의 서비스 로봇들이 동작하는 경우, 상기 클라우드 서비스를 통해 다수의 서비스 로봇들을 위한 서비스 계획을 관제함으로써, 다수의 서비스 로봇들이 하나의 시설물 내에서 보다 효율적으로 목적하는 서비스를 분담하여 처리할 수 있다.When a plurality of service robots operate in one facility, a service plan for a plurality of service robots is controlled through the cloud service, so that a plurality of service robots share a target service more efficiently in one facility can do.

이용자들의 시설물들의 실내 지도를 제작함에 있어서 서비스 제공자 측에서 사람이 직접 관측 장비를 제어하여 실내 지도를 제작하는 것이 아니라, 실내 자율 주행을 위한 기능과 맵핑 기능을 모두 포함하여 자동적으로 실내 지도를 제작할 수 있다.In making indoors maps of users' facilities, it is not necessary to create indoors maps by controlling the observation equipment directly on the service provider side, but it is also possible to automatically create indoors maps including functions for indoor self-running and mapping functions have.

발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 제공할 수 있다.It is possible to provide a logistics system utilizing an on-board indoor autonomous traveling robot for the person with developmental disabilities and the on-board indoor autonomous traveling robot.

도 1은 종래기술에 있어서 실내 자율 주행을 위한 로봇에 적용되는 기술의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 실내 자율 주행을 위한 전체 제어 시스템의 예를 도시한 도면이다.
도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 맵핑 로봇의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 시스템의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 로봇의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 시스템을 구성하는 물리적인 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 로봇의 위치를 한정하기 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 시스템이 서비스 로봇이 제공하는 서비스를 제어하는 과정의 예를 흐름도이다.
도 10 내지 도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 13 내지 도 16은 본 발명의 일실시예에 있어서, 로봇간 도킹을 활용한 물류 관리의 예를 도시한 도면이다.
도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 내부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 본 발명의 일실시예에 있어서, 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 물류 운반 방법을 도시한 흐름도이다.
1 is a diagram showing an example of a technique applied to a robot for indoor autonomous navigation in the prior art.
2 is a diagram illustrating an example of an overall control system for indoor self-running of a robot according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of a mapping robot according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of a cloud system according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating an example of a schematic configuration of a service robot according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram for explaining an internal configuration of a physical server constituting a cloud system according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart for explaining a control method in an embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating an example of limiting the position of a service robot in an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating an example of a process in which a cloud system controls a service provided by a service robot, according to an embodiment of the present invention.
10 to 12 are views for explaining a distribution system utilizing an on-board type indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention.
13 to 16 are diagrams illustrating an example of logistics management using docking between robots in an embodiment of the present invention.
17 is a diagram for explaining an internal configuration of a cabin type indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention.
18 is a flowchart illustrating a method of conveying a logistics of an on-boarding indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예들에 따른 로봇의 실내 자율 주행 위한 전체 제어 시스템은 크게 시설물의 실내에서 지도 데이터를 수집하는 맵핑 로봇을 위한 제어 시스템(이하, '맵핑 로봇 시스템')과, 맵핑 로봇이 수집한 지도 데이터에 기반하여 해당 시설물의 실내 지도를 제작하고 시설물에서 동작하는 서비스 로봇의 자율 주행을 위한 로컬리제이션과 경로 계획을 처리하는 클라우드 서비스를 위한 제어 시스템(이하, '클라우드 시스템'), 그리고 시설물의 내부에서 자율 주행을 통해 시설물의 이용자에 의해 목적된 서비스를 제공하는 서비스 로봇을 위한 제어 시스템(이하, '서비스 로봇 시스템')을 포함할 수 있다.The overall control system for the indoor self-running of the robot according to the embodiments of the present invention includes a control system (hereinafter referred to as a 'mapping robot system') for collecting map data in a room of a facility A control system (hereinafter referred to as a "cloud system") for producing indoor maps of the facilities based on the map data, a cloud service for localization and route planning for self-running service robots operating in the facilities (Hereinafter, referred to as a " service robot system ") for providing a service targeted by the user of the facility through autonomous travel within the service robot.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 실내 자율 주행을 위한 전체 제어 시스템의 예를 도시한 도면이다. 도 2는 서비스 제공자 측의 클라우드 시스템(210)과 맵핑 로봇(220), 그리고 이용자들의 시설물들과 이용자 측을 위한 서비스 로봇(230)을 나타내고 있다. 우선, 서비스 제공자 측은 맵핑 로봇(220)을 투입하여 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 생성할 수 있다. 이때, 서비스 제공자 측은 대형 마트나 병원, 공항, 호텔 등과 같이 다양한 시설물들의 실내 지도를 미리 생성해놓을 수도 있고, 별도의 계약을 통해 서비스를 요청하는 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 요청에 따라 생성할 수도 있다. 예를 들어, 서비스 제공자 측은 시설물 A의 이용자로부터의 요청에 따라 맵핑 로봇(220)을 시설물 A에 투입하여 시설물 A의 실내 지도를 생성할 수 있다. 맵핑 로봇(220)은 실내 자율 주행 로봇으로서 자율 주행과 지도 생성을 위해 3D 라이더(lidar), 360도 카메라, IMU(Inertial Measurement Unit)와 같은 다양한 센서들을 포함할 수 있고, 시설물 A를 자율 주행하면서 생성된 센싱 데이터를 클라우드 시스템(210)으로 전송할 수 있다. 이때 실시예에 따라 센싱 데이터는 실내 지도의 생성을 위한 맵핑 로봇(220)의 자율 주행이 완료된 후에 센싱 데이터가 저장된 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 통해 클라우드 시스템(210)에 입력될 수도 있으나, 바람직하게는 맵핑 로봇(220)이 통신 모듈을 포함하여 네트워크를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송할 수 있다. 또한, 맵핑 로봇(220)에서 생성되는 센싱 데이터는 맵핑 로봇(220)에서 클라우드 시스템(210)으로 실시간으로 전송될 수도 있고, 맵핑 로봇(220)이 시설물의 센싱을 완료한 후에 일괄적으로 클라우드 시스템(210)으로 전송될 수도 있다.2 is a diagram illustrating an example of an overall control system for indoor self-running of a robot according to an embodiment of the present invention. 2 shows the cloud system 210 and the mapping robot 220 on the service provider side, and the service robots 230 for users' facilities and the user side. First, the service provider can input the mapping robot 220 to create an indoor map of facilities of users. At this time, the service provider may generate an indoor map of various facilities such as a large-sized shopping mall, a hospital, an airport, a hotel, etc., or may generate an indoor map of facilities of a user requesting service through a separate contract have. For example, the service provider can generate the indoor map of the facility A by inputting the mapping robot 220 into the facility A at the request of the user of the facility A. The mapping robot 220 may include various sensors such as a 3D rider, a 360-degree camera, and an IMU (Inertial Measurement Unit) for autonomous navigation and guidance as an indoor autonomous mobile robot, The generated sensing data may be transmitted to the cloud system 210. At this time, the sensing data may be input to the cloud system 210 through the computer-readable recording medium in which the sensing data is stored after the self-running of the mapping robot 220 for generating the indoor map is completed, The mapping robot 220 may transmit the communication module to the cloud system 210 via the network. The sensing data generated by the mapping robot 220 may be transmitted to the cloud system 210 in real time from the mapping robot 220. After the mapping robot 220 completes the sensing of the facility, (Not shown).

클라우드 시스템(210)은 맵핑 로봇(220)이 제공하는 센싱 데이터에 기반하여 시설물 A에 대한 실내 지도를 제작할 수 있으며, 제작된 실내 지도에 기반하여 시설물 A에 배치된 서비스 로봇(230)과 통신하면서 서비스 로봇(230)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 서비스 로봇(230)이 포함하는 센서들을 통해 생성된 센싱 데이터(일례로, 서비스 로봇(230)의 현재 위치를 파악하기 위한 데이터)를 수신하고, 수신된 센싱 데이터와 시설물 A의 실내 지도를 이용하여 서비스 로봇(230)을 위한 로컬리제이션과 경로 계획을 처리하여 그 결과 데이터(일례로, 서비스 로봇(230)이 자율 주행 시 이동해야 할 경로 데이터)를 서비스 로봇(230)으로 제공할 수 있다. 이때, 서비스 로봇(230)은 클라우드 시스템(210)이 제공하는 결과 데이터에 기반하여 자율 주행을 처리하면서 목적된 서비스를 시설물 A 내에서 제공할 수 있게 된다.The cloud system 210 can create an indoor map of the facility A based on the sensing data provided by the mapping robot 220 and communicate with the service robot 230 disposed in the facility A based on the created indoor map The service robot 230 can be controlled. For example, the cloud system 210 receives sensing data (for example, data for grasping the current position of the service robot 230) generated through the sensors included in the service robot 230, The service robot 230 processes the localization and path planning for the service robot 230 using the data and the indoor map of the facility A and outputs the resultant data (for example, route data that the service robot 230 should move in the autonomous traveling) To the robot 230. At this time, the service robot 230 can provide the desired service in the facility A while processing the autonomous running based on the result data provided by the cloud system 210. [

맵핑 로봇(220)은 시설물 A에 대해 최초 1회만 또는 실내 지도에 대해 변경이 발생되는 경우에만, 또는 실내 지도에 대해 변경이 발생될 정도로 상당히 긴 시간 주기(일례로, 1년)로 해당 시설물에서 동작하면 된다. 따라서, 실내 지도의 제작이 요구되는 시설물들의 수와 시간 스케줄링에 따라 하나의 맵핑 로봇(220)이 다수의 시설물들의 실내 지도를 제작하는데 활용될 수 있기 때문에 다수의 맵핑 로봇들이 요구되지 않고 따라서 고가의 장비를 활용하여 제작되더라도 서비스 제공자 측에 큰 부담을 주지 않는다. 반면 이용자들 각각에서 개별 목적을 위해 동작하는 서비스 로봇들을 개별적으로 제작하여 이용할 때, 서비스 로봇들 각각은 해당하는 하나의 시설물에서 지속적으로 동작되어야 하며, 하나의 시설물 내에서 동시에 여러 대가 동작되어야 하는 경우가 다수 존재한다. 따라서 이용자의 측면에서는 고가의 장비를 활용하기 어려운 문제점이 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는 서비스 제공자 측에서 맵핑 로봇(220)을 투입하여 시설물 A의 실내 지도를 제작하고, 클라우드 시스템(210)을 통해 서비스 로봇(230)을 제어함으로써, 서비스 로봇(230)이 고가의 장비를 사용하지 않고도 목적된 서비스를 해당 시설물 내에서 처리하도록 할 수 있다.The mapping robot 220 can be used only when the facility A is changed for the first time only or when changes are made to the indoor map, or when the indoor map is changed at a time period (for example, one year) It works. Accordingly, since one mapping robot 220 can be used to produce an indoor map of a plurality of facilities in accordance with the number of facilities required to produce indoor maps and time scheduling, a large number of mapping robots are not required, Even if it is manufactured using the equipment, it does not place a great burden on the service provider side. On the other hand, when service robots operating individually for individual purposes are individually manufactured and used by users, service robots must be continuously operated in the corresponding one facility, and multiple services must be operated simultaneously in one facility . Therefore, there is a problem that it is difficult to use expensive equipment in terms of the user. Accordingly, in the embodiments of the present invention, the mapping robot 220 is put on the service provider side to produce an indoor map of the facility A, and the service robot 230 is controlled through the cloud system 210, ) May allow the targeted service to be processed within the facility without using expensive equipment.

예를 들어, 라이더(lidar)는 전파에 가까운 성질을 가진 레이저 광선을 이용하여 개발한 레이더로서, 자율 주행을 위해 탑재되는 고가의 센서 장비이며 이러한 라이더를 활용하는 경우, 기본적으로 둘 이상의 라이더들이 하나의 자율 주행 유닛에 포함된다. 일례로, 물류 관리를 위해 이용자가 60 대의 서비스 로봇들을 사용한다 가정할 때, 종래기술에서는 고가의 라이더가 120 개 이상이 요구된다. 반면, 본 발명의 실시예들에서는 자율 주행을 위해 요구되는 로컬리제이션과 경로 계획을 서비스 제공자 측의 클라우드 시스템(210)이 처리하고 그 결과 데이터를 제공하면, 서비스 로봇들이 클라우드 시스템(210)으로부터 제공되는 결과 데이터에 따라 주행하기 때문에 고가의 센서 장비 없이 저가형 초음파 센서 및/또는 저가형 카메라만으로도 실내 주행이 가능해진다. 실질적으로 본 발명의 실시예들에 따른 서비스 로봇들은 클라우드 시스템(210)으로부터 제공되는 결과 데이터에 따라 동작하기 때문에 실내 자율 주행을 위한 별도의 센서 없이 실내 주행이 가능하다. 다만, 저가형 초음파 센서 및/또는 저가형 카메라와 같은 저가의 센서들이 서비스 로봇(230)의 현재 위치 파악과 서비스 로봇(230)의 장애물 회피 등을 위해 사용될 수 있다. 따라서, 이용자들은 저렴한 비용으로 제작되는 서비스 로봇들을 활용할 수 있으며, 서비스 로봇을 이용하고자 하는 다수의 이용자들이 존재하고, 이러한 다수의 이용자들 각각이 다수의 서비스 로봇들을 활용할 수 있음을 고려할 때, 서비스 로봇들의 제작 비용을 획기적으로 줄일 수 있게 된다. 예를 들어, 스마트폰 수준의 센싱 능력만으로도 서비스 로봇의 자율 주행을 처리할 수 있다.For example, a lidar is a radar developed by using a laser beam having a property close to radio waves. It is an expensive sensor device mounted for autonomous driving. When utilizing such a rider, basically, two or more riders Of the vehicle. For example, assuming that a user uses 60 service robots for logistics management, more than 120 expensive riders are required in the prior art. On the other hand, in the embodiments of the present invention, when the cloud system 210 on the service provider side processes the localization and path planning required for the autonomous travel and provides the resultant data, the service robots are notified from the cloud system 210 It travels in accordance with the provided result data, so that it is possible to drive the vehicle indoors with only an inexpensive ultrasonic sensor and / or an inexpensive camera without expensive sensor equipment. The service robots according to the embodiments of the present invention substantially operate in accordance with the result data provided from the cloud system 210, and thus can travel indoors without a separate sensor for indoor self-running. However, inexpensive sensors such as low-cost ultrasonic sensors and / or low-cost cameras can be used for grasping the current position of the service robot 230 and avoiding obstacles of the service robot 230. Therefore, users can utilize service robots manufactured at low cost, and there are a large number of users who want to use service robots. Considering that each of these users can utilize a plurality of service robots, It is possible to reduce the manufacturing cost of the apparatus. For example, it is possible to handle the self-running of the service robot with the smartphone-level sensing capability alone.

또한, 서비스 로봇(230)이 클라우드 시스템(210)으로 전송하는 센싱 데이터는 시설물의 내부에서 서비스 로봇(230)의 현재 위치를 한정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 위치를 한정하기 위한 정보는 저가형 카메라를 통해 인식된 이미지 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 수신된 이미지 정보와 실내 지도의 이미지를 비교하여 서비스 로봇(230)의 위치를 파악할 수 있다. 다른 예로, 기존의 실내 위치를 파악하기 위해 잘 알려진 기술들이 활용될 수도 있다. 예를 들어, 시설물 내에서 인식되는 와이파이 신호나 비컨(beacon), 사람이 인식하지 못하는 사운드나 블루투스 핑커프린트 등을 활용하여 실내 위치를 파악하는 기존의 잘 알려진 기술들이 서비스 로봇(230)의 현재 위치를 파악하기 위해 활용될 수 있음을 당업자가 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 또한, 이러한 기존의 기술들을 통해 서비스 로봇(230)의 대략적인 위치를 파악한 후, 이미지 매칭을 통해 서비스 로봇(230)의 정확한 위치를 파악할 수도 있다. 이 경우, 전체 실내 지도에 대응하는 이미지들과의 매칭을 처리할 필요 없이 대략적으로 파악된 위치를 통해 이미지 매칭의 범위를 줄일 수도 있다.The sensing data transmitted by the service robot 230 to the cloud system 210 may include information for defining the current position of the service robot 230 within the facility. The information for defining the position may include image information recognized by the low-cost camera. For example, the cloud system 210 can compare the received image information with the image of the indoor map to determine the position of the service robot 230. As another example, well known techniques may be utilized to identify existing indoor locations. For example, existing well-known technologies for identifying the indoor location by utilizing a Wi-Fi signal, a beacon recognized by the facility, a sound not recognized by a person, a Bluetooth fingerprint, etc., It will be understood by those skilled in the art that the present invention can be utilized for understanding the present invention. In addition, it is possible to grasp the approximate position of the service robot 230 through such existing technologies, and then grasp the exact position of the service robot 230 through image matching. In this case, it is not necessary to process the matching with the images corresponding to the entire indoor map, and the range of the image matching can be reduced through the roughly grasped position.

도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 맵핑 로봇의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 시스템의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이며, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 로봇의 개략적인 구성의 예를 설명하기 위한 블록도이다.FIG. 3 is a block diagram for explaining an example of a schematic configuration of a mapping robot according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a block diagram for explaining an example of a schematic configuration of a cloud system according to an embodiment of the present invention And FIG. 5 is a block diagram for explaining an example of a schematic configuration of a service robot according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 맵핑 로봇은 물리적인 장치일 수 있으며, 도 3에 도시된 바와 같이, 제어부(310), 구동부(320), 센서부(330) 및 통신부(340)를 포함할 수 있다.3, the mapping robot may be a physical device, and may include a control unit 310, a driving unit 320, a sensor unit 330, and a communication unit 340, as shown in FIG.

제어부(310)는 맵핑 로봇(220)에 내장된 물리적인 프로세서일 수 있으며, 도 3에 도시된 바와 같이 경로 계획 처리 모듈(311), 맵핑 처리 모듈(312), 구동 제어 모듈(313), 로컬리제이션 처리 모듈(314) 및 데이터 처리 모듈(315)을 포함할 수 있다. 여기서, 제어부(310)가 포함하는 구성요소들은 물리적인 프로세서로서 제어부(310)가 수행하는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 OS나 펌웨어와 같은 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령에 따라 다양한 기능들을 처리할 수 있다.3, the control unit 310 may include a path planning module 311, a mapping module 312, a drive control module 313, a local And a data processing module 315. The data processing module 315 may be a microprocessor, Here, the components included in the control unit 310 may be representations of different functions performed by the control unit 310 as a physical processor. For example, the control unit 310 may process various functions according to a control command according to a code of a computer program such as an OS or firmware.

구동부(320)는 맵핑 로봇(220)의 이동을 위한 바퀴나 다리, 또는 드론과 같은 비행체 형태의 맵핑 로봇(220)의 비행을 위한 물리적인 장비를 포함할 수 있다.The driving unit 320 may include physical equipment for flight of the mapping robot 220 in the form of a wheel or a bridge for moving the mapping robot 220, or a flying object such as a drones.

센서부(330)는 맵핑 로봇(220)이 위치한 시설물의 내부 환경에 대한 정보를 수집하기 위한 다양한 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 라이더(lidar), 360도 카메라, IMU, 초음파 센서, GPS 모듈, PDS(Position Sensitive Detector) 등과 같이 다양한 센서들 중 요구되는 센서들이 센서부(330)에 포함될 수 있다.The sensor unit 330 may include various sensors for collecting information on the internal environment of the facility where the mapping robot 220 is located. For example, the sensor unit 330 may include sensors required among various sensors such as a lidar, a 360-degree camera, an IMU, an ultrasonic sensor, a GPS module, and a PDS (Position Sensitive Detector).

통신부(340)는 센서부(330)를 통해 센싱된 데이터를 네트워크를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송하기 위한 통신 기능을 포함할 수 있다.The communication unit 340 may include a communication function for transmitting the sensed data through the sensor unit 330 to the cloud system 210 through the network.

목표 시설물의 내부에 위치한 맵핑 로봇(220)이 구동되면, 센서부(330)는 다양한 센서들의 출력값을 포함하는 제1센서 데이터를 생성하여 제어부(310)로 전달할 수 있다. 이때, 제어부(310)의 데이터 처리 모듈(415)은 전달받은 제1 센서 데이터를 맵핑 로봇(220)의 자율 주행을 위해 로컬리제이션 처리 모듈(314)로 전달할 수 있고, 또한 클라우드 시스템(210)에서 목표 시설물의 실내 지도를 생성할 수 있도록 제1 센서 데이터를 네트워크를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송하도록 통신부(340)를 제어할 수 있다.When the mapping robot 220 located inside the target facility is driven, the sensor unit 330 may generate first sensor data including output values of various sensors and transmit the generated first sensor data to the control unit 310. The data processing module 415 of the control unit 310 may transmit the received first sensor data to the localization processing module 314 for autonomous navigation of the mapping robot 220, The controller 310 may control the communication unit 340 to transmit the first sensor data to the cloud system 210 via the network so that an indoor map of the target facility can be generated.

로컬리제이션 처리 모듈(314)은 맵핑 로봇(220)이 주변 환경을 인식하고 자신의 위치를 추정하기 위한 기술로, 목표 시설물에서의 맵핑 로봇(220)의 현재 위치를 판단하기 위해 동작할 수 있다. 이때, 로컬리제이션 처리 모듈(314)은 맵핑 처리 모듈(312)과의 연동을 통해 기 저장된 목표 시설물의 실내 지도(일례로, 목표 시설물의 설계 청사진)와 현재 위치와의 맵핑을 처리하거나 또는 기 저장된 실내 지도가 없는 경우에는 목표 시설물의 실내 지도를 생성해나갈 수 있다. The localization processing module 314 is a technique for the mapping robot 220 to recognize the surrounding environment and estimate its own position and can operate to determine the current position of the mapping robot 220 in the target facility . At this time, the localization processing module 314 processes the mapping between the indoor map (for example, the design blueprint of the target facility) and the current location of the pre-stored target facilities through interlocking with the mapping processing module 312, If there is no stored indoor map, the indoor map of the target facility can be generated.

이때, 경로 계획 처리 모듈(311)은 맵핑 로봇(220)의 자율 주행을 위한 경로를 생성해나갈 수 있다. 이 경우, 경로 계획 처리 모듈(311)에서 결정된 경로에 대한 정보는 구동 제어 모듈(313)로 전달될 수 있고, 구동 제어 모듈(313)는 제공된 경로에 따라 맵핑 로봇(220)을 이동시키기 위해 구동부(320)를 제어할 수 있다.At this time, the path planning processing module 311 can generate a path for the autonomous running of the mapping robot 220. In this case, the information about the path determined by the path planning processing module 311 can be transferred to the drive control module 313, and the drive control module 313 controls the drive robot 300 to move the mapping robot 220 according to the provided path. (320).

맵핑 로봇(220)은 이러한 제1 센싱 데이터의 생성 및 전송, 제1 센싱 데이터를 이용한 자율 주행 경로의 결정 및 결정된 자율 주행 경로에 따른 이동의 과정을 반복하면서 목표 시설물을 자율 주행할 수 있고, 목표 시설물에 대한 제1 센싱 데이터를 클라우드 시스템(210)으로 지속적으로 전송할 수 있다.The mapping robot 220 can autonomously run the target facility while repeating the process of generating and transmitting the first sensing data, determining the autonomous travel route using the first sensing data, and moving according to the determined autonomous travel route, The first sensing data for the facilities can be continuously transmitted to the cloud system 210.

도 4를 참조하면, 클라우드 시스템(210)은 하나의 물리적인 서버 장치나 둘 이상의 물리적인 서버 장치들의 연계를 통해 구현될 수 있으며, 도 4에 도시된 바와 같이 맵 생성 모듈(410), 로컬리제이션 처리 모듈(420), 경로 계획 처리 모듈(430) 및 서비스 운영 모듈(440)을 포함할 수 있다. 이러한 클라우드 시스템(210)이 포함하는 구성요소들은, 운영체제의 코드나 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)에 따라 클라우드 시스템(210)이 포함하는 적어도 하나의 프로세서가 수행하는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. Referring to FIG. 4, the cloud system 210 may be implemented by linking one physical server device or two or more physical server devices. As shown in FIG. 4, the map generation module 410, Processing module 420, a path planning processing module 430, and a service operating module 440. The components of the cloud system 210 may be implemented in different ways by at least one processor included in the cloud system 210 in accordance with the operating system code or control instructions according to the code of the at least one computer program May be expressions of different functions.

맵 생성 모듈(410)은 도 3에서 설명한 바와 같이 목표 시설물의 내부에서 자율 주행하는 맵핑 로봇(220)이 목표 시설물의 내부에 대해 생성한 제1 센싱 데이터를 이용하여 목표 시설물의 실내 지도를 생성하기 위한 구성요소일 수 있다.The map generating module 410 generates an indoor map of the target facility using the first sensing data generated by the mapping robot 220 autonomously traveling within the target facility, as described in FIG. 3, with respect to the interior of the target facility Lt; / RTI >

이때, 로컬리제이션 처리 모듈(420)은 서비스 로봇(230)으로부터 네트워크를 통해 수신되는 제2 센싱 데이터와 맵 생성 모듈(410)을 통해 생성된 목표 시설물의 실내 지도를 이용하여 목표 시설물 내부에서의 서비스 로봇(230)의 위치를 결정할 수 있다.At this time, the localization processing module 420 uses the second sensing data received through the network from the service robot 230 and the indoor map of the target facility generated through the map generation module 410, The position of the service robot 230 can be determined.

경로 계획 처리 모듈(430)은 상술한 제2 센싱 데이터와 생성된 실내 지도를 이용하여 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 경로 계획 처리 모듈(430)은 서비스 로봇(230)의 경로 데이터를 생성할 수 있다. 클라우드 시스템(210)은 생성된 경로 데이터를 네트워크를 통해 서비스 로봇(230)으로 전송할 수 있다. 일례로, 경로를 위한 정보는 서비스 로봇(230)의 현재 위치를 나타내는 정보, 현재 위치와 실내 지도를 맵핑하기 위한 정보, 그리고 경로 계획 정보를 포함할 수 있다. The path planning processing module 430 may generate a control signal for controlling the indoor autonomous travel of the service robot 230 using the second sensing data and the generated indoor map. For example, the path planning processing module 430 may generate path data of the service robot 230. The cloud system 210 may transmit the generated path data to the service robot 230 via the network. For example, the information for the path may include information indicating the current position of the service robot 230, information for mapping the current position and the indoor map, and path planning information.

서비스 운영 모듈(440)은 서비스 로봇(230)이 목표 시설물 내에서 제공하는 서비스를 제어하기 위한 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)을 운영하는 서비스 제공자는 서비스 로봇(230)의 이용자나 제작자에게 클라우드 시스템(210)이 제공하는 클라우드 서비스를 위한 IDE(Integrated Development Environment)를 제공할 수 있다. 이때, 서비스 로봇(230)의 이용자나 제작자는 서비스 로봇(230)이 목표 시설물 내에서 제공하는 서비스를 제어하기 위한 소프트웨어를 IDE를 통해 제작하여 클라우드 시스템(210)에 등록할 수 있다. 이 경우, 서비스 운영 모듈(440)은 해당 서비스 로봇(230)과 연관하여 등록된 소프트웨어를 이용하여 서비스 로봇(230)이 제공하는 서비스를 제어할 수 있다. 구체적인 예로, 서비스 로봇(230)이 호텔에서 고객이 요청한 물건을 해당 고객의 객실로 전달하는 서비스를 제공한다고 가정한다. 이때, 클라우드 시스템(210)은 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어하여 서비스 로봇(230)이 해당 객실 앞으로 이동하도록 제어할 뿐만 아니라, 목적 위치에 도착한 경우 객실 출입문의 벨을 누르고 고객 응대 음성을 출력하고 목적한 물건을 고객에게 전달하는 일련의 서비스를 서비스 로봇(230)이 진행하도록 관련 명령을 서비스 로봇(230)에게 전달할 수 있다.The service operation module 440 may include a function for controlling the service provided by the service robot 230 in the target facility. For example, a service provider operating the cloud system 210 may provide an integrated development environment (IDE) for a cloud service provided by the cloud system 210 to a user or producer of the service robot 230. At this time, the user or producer of the service robot 230 can create software for controlling the service provided by the service robot 230 in the target facility through the IDE and register the software in the cloud system 210. In this case, the service operation module 440 can control the service provided by the service robot 230 using the registered software in association with the service robot 230. As a concrete example, it is assumed that the service robot 230 provides a service of delivering the goods requested by the customer to the guest room of the customer at the hotel. At this time, the cloud system 210 controls the indoor autonomous travel of the service robot 230 to control the service robot 230 to move to the guest room, and when it reaches the destination location, the cloud system 210 presses the bell of the room door, And transmit the related command to the service robot 230 so that the service robot 230 proceeds a series of services for delivering the desired object to the customer.

도 5를 참조하면, 서비스 로봇(230)은 물리적인 장치일 수 있으며, 도 5에 도시된 바와 같이, 제어부(510), 구동부(520), 센서부(530) 및 통신부(540)를 포함할 수 있다.5, the service robot 230 may be a physical device and includes a control unit 510, a driving unit 520, a sensor unit 530, and a communication unit 540, as shown in FIG. 5 .

제어부(510)는 서비스 로봇(230)에 내장된 물리적인 프로세서일 수 있으며, 도 5에 도시된 바와 같이 경로 계획 처리 모듈(511), 맵핑 처리 모듈(512), 구동 제어 모듈(513), 로컬리제이션 처리 모듈(514), 데이터 처리 모듈(515) 및 서비스 처리 모듈(516)을 포함할 수 있다. 이때, 경로 계획 처리 모듈(511), 맵핑 처리 모듈(512) 및 로컬리제이션 처리 모듈(514)은 클라우드 시스템(210)과의 통신이 이루어지지 않는 경우에도 실내 자율 주행이 이루어질 수 있도록 하기 위해 실시예에 따라 선택적으로 제어부(510)에 포함될 수 있다.5, the control unit 510 may include a path planning module 511, a mapping module 512, a drive control module 513, a local Processing module 514, a data processing module 515, and a service processing module 516. The service processing module 516 may be, At this time, the path planning processing module 511, the mapping processing module 512, and the localization processing module 514 are executed in order to enable indoor autonomous travel even when communication with the cloud system 210 is not performed And may be selectively included in the control unit 510 according to the example.

데이터 처리 모듈(515)은 센서부(530)의 센서들의 출력값을 포함하는 제2 센싱 데이터를 수신하여 통신부(540)를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 클라우드 시스템(210)은 제2 센싱 데이터와 목표 시설물의 실내 지도를 이용하여 경로 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 경로 데이터를 서비스 로봇(230)으로 전송할 수 있다. 이 경우, 경로 데이터는 통신부(540)를 통해 데이터 처리 모듈(515)로 전달될 수 있다.The data processing module 515 may receive the second sensing data including the output value of the sensors of the sensor unit 530 and transmit the second sensing data to the cloud system 210 through the communication unit 540. As described above, the cloud system 210 can generate route data using the second sensing data and the indoor map of the target facility, and can transmit the generated route data to the service robot 230. In this case, the path data may be transmitted to the data processing module 515 through the communication unit 540. [

일반적인 경우, 데이터 처리 모듈(515)은 경로 데이터를 바로 구동 제어 모듈(513)로 전달할 수 있고, 구동 제어 모듈(513)은 경로 데이터에 따라 구동부(520)를 제어하여 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어할 수 있다.The drive control module 513 controls the drive unit 520 in accordance with the path data to transmit the path data to the interior of the service robot 230 Autonomous driving can be controlled.

만약, 통신 장애로 인해 클라우드 시스템(210)과 통신할 수 없는 경우, 데이터 처리 모듈(515)은 제2 센싱 데이터를 로컬리제이션 처리 모듈(514)로 전송하고, 경로 계획 처리 모듈(511)와 맵핑 처리 모듈(512)을 통해 경로 데이터를 생성하여 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 직접 처리할 수도 있다. 다만, 이 경우, 서비스 로봇(230)은 맵핑 로봇(220)과 달리 고가의 센싱 장비를 포함하지 않기 때문에 저가형 초음파 센서 및/또는 저가형 카메라 등과 같은 센서의 출력값을 이용하여 실내 자율 주행을 처리할 수 있다. 그러나 서비스 로봇(230)이 기존에 클라우드 시스템(210)과의 통신을 통해 실내 자율 주행을 처리한 적이 있다면, 클라우드 시스템(210)으로부터 기존에 수신한 경로 데이터가 포함하는 맵핑 데이터 등을 더 활용함으로써 저가의 센서들을 이용하면서도 보다 정확한 실내 자율 주행이 가능해질 수 있다.The data processing module 515 transmits the second sensing data to the localization processing module 514 and the path planning processing module 511 and the path planning processing module 511. [ The path data may be generated through the mapping processing module 512 to directly process the indoor autonomous travel of the service robot 230. Unlike the mapping robot 220, the service robot 230 does not include an expensive sensing device. Therefore, the service robot 230 can process the indoor self-running using the output values of sensors such as a low-cost ultrasonic sensor and / have. However, if the service robot 230 has already processed indoor autonomous travel through communication with the cloud system 210, mapping data or the like included in the path data received from the cloud system 210 may be further utilized More accurate indoor autonomous travel can be achieved while using low-cost sensors.

한편, 서비스 처리 모듈(516)은 클라우드 시스템(210)을 통해 수신되는 명령을 통신부(540)를 통해 또는 통신부(540)와 데이터 처리 모듈(515)을 통해 전달받을 수 있다. 이 경우, 구동부(520)는 서비스 로봇(230)의 이동을 위한 장비뿐만 아니라, 서비스 로봇(230)이 제공하는 서비스와 관련된 장비를 더 포함할 수 있다. 상술한 호텔 서비스의 예에서 서비스 로봇(230)의 구동부(520)는 객실 출입문의 벨을 누르기 위한 로봇 암(arm)이나 고객 응대 음성을 출력하기 위한 스피커 등을 더 포함할 수 있다. 이 경우, 서비스 처리 모듈(516)은 제공해야 할 서비스를 위한 구동 명령을 구동 제어 모듈(513)로 전달할 수 있고, 구동 제어 모듈(513)은 구동 명령에 따라 구동부(520)가 더 포함할 수 있는 로봇 암이나 스피커를 제어하여 서비스가 제공될 수 있도록 할 수 있다.The service processing module 516 may receive a command received through the cloud system 210 through the communication unit 540 or through the communication unit 540 and the data processing module 515. [ In this case, the driving unit 520 may further include equipment related to the service provided by the service robot 230, as well as equipment for moving the service robot 230. In the above-described hotel service, the driving unit 520 of the service robot 230 may further include a robot arm for pressing a bell of a door of a passenger compartment or a speaker for outputting a customer-facing voice. In this case, the service processing module 516 may transmit a drive command for the service to be provided to the drive control module 513, and the drive control module 513 may further include, A robot arm or a speaker can be controlled so that a service can be provided.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 시스템을 구성하는 물리적인 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 앞서 설명한 클라우드 시스템(210)은 하나의 물리적인 서버 장치로 구현되거나 또는 둘 이상의 물리적인 서버 장치의 연동을 통해 구현될 수 있다. 이때, 클라우드 시스템(210)을 구성하는 서버(600)는 도 6에 도시된 바와 같이 메모리(610), 프로세서(620), 통신 모듈(630) 그리고 입출력 인터페이스(640)를 포함할 수 있다. 메모리(610)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(610)와 분리되어 별도의 영구 저장 장치로서 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(610)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(610)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(630)을 통해 메모리(610)에 로딩될 수도 있다.6 is a block diagram for explaining an internal configuration of a physical server constituting a cloud system according to an embodiment of the present invention. The cloud system 210 described above may be implemented as a single physical server device or may be implemented through interworking of two or more physical server devices. The server 600 configuring the cloud system 210 may include a memory 610, a processor 620, a communication module 630, and an input / output interface 640 as shown in FIG. The memory 610 may be a computer-readable recording medium and may include a permanent mass storage device such as a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a disk drive. Here, the ROM and the non-decaying mass storage device may be separate from the memory 610 and included as a separate persistent storage device. The memory 610 may also store an operating system and at least one program code. These software components may be loaded from a computer readable recording medium separate from the memory 610. [ Such a computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD / CD-ROM drive, and a memory card. In other embodiments, the software components may be loaded into the memory 610 via the communication module 630 rather than from a computer readable recording medium.

프로세서(620)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(610) 또는 통신 모듈(630)에 의해 프로세서(620)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(620)는 메모리(610)에 로딩된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로세서(620)는 도 4를 통해 설명한 클라우드 시스템(210)이 포함하는 적어도 하나의 프로세서에 포함될 수 있다.The processor 620 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and I / O operations. The command may be provided to the processor 620 by the memory 610 or the communication module 630. [ For example, the processor 620 may be configured to execute instructions received in accordance with the program code loaded into the memory 610. The processor 620 may be included in at least one processor included in the cloud system 210 described with reference to FIG.

통신 모듈(630)은 실제 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 물리적인 기기들과 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 통신 모듈(630)은 서버(600)가 맵핑 로봇(220)이나 서비스 로봇(230)과 통신과 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. The communication module 630 may provide functionality for communicating with other physical devices via an actual computer network. For example, the communication module 630 may provide a function for the server 600 to communicate with and communicate with the mapping robot 220 or the service robot 230.

입출력 인터페이스(640)는 입출력 장치(650)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입출력 장치(650)에서 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이나 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 도 6에서 입출력 장치(650)는 서버(600)와 별도의 장치로 표현되었으나, 실시예에 따라 입출력 장치(650)가 서버(600)에 포함되도록 서버(600)가 구현될 수도 있다.The input / output interface 640 may be a means for interfacing with the input / output device 650. For example, in the input / output device 650, the input device may include a device such as a keyboard or a mouse, and the output device may include a device such as a display or a speaker. 6, the input / output device 650 is illustrated as a separate device from the server 600. However, the server 600 may be implemented such that the input / output device 650 is included in the server 600 according to the embodiment.

또한, 다른 실시예들에서 서버(600)는 도 6의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 서버(600)는 각종 물리적인 버튼이나 터치패널, 또는 광출력 장치 등의 다양한 구성요소들을 더 포함하도록 구현될 수도 있다.Also, in other embodiments, the server 600 may include more components than the components of FIG. However, there is no need to clearly illustrate most prior art components. For example, the server 600 may be implemented to further include various components such as various physical buttons, touch panels, or optical output devices.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.7 is a flowchart for explaining a control method in an embodiment of the present invention.

단계(S710)에서 맵핑 로봇(220)은 목표 시설물의 내부를 자율 주행하면서 센서를 통해 목표 시설물의 내부에 대한 제1 센싱 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 통해 설명한 바와 같이, 맵핑 로봇(220)은 센싱부(330)를 통해 센서들의 출력값을 포함하는 제1 센싱 데이터를 데이터 처리 모듈(315)로 전송할 수 있다. 이러한 맵핑 로봇(220)은 클라우드 시스템(210)을 통해 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어하기 위한 클라우드 서비스를 제공하는 서비스 제공자 측에서 운용하는 장비일 수 있다. 또한, 서비스 로봇(230)은 목표 시설물과 연관하여 클라우드 서비스를 요청한 이용자 측에서 운용하는 장비일 수 있다.In operation S710, the mapping robot 220 may generate the first sensing data for the interior of the target facility through the sensor while autonomously running the interior of the target facility. For example, as described with reference to FIG. 3, the mapping robot 220 may transmit the first sensing data including the output values of the sensors to the data processing module 315 through the sensing unit 330. The mapping robot 220 may be a device operating on the service provider side providing cloud services for controlling the indoor self-running of the service robot 230 through the cloud system 210. [ In addition, the service robot 230 may be a device operating on the user side requesting the cloud service in association with the target facility.

단계(S720)에서 맵핑 로봇(220)은 생성된 제1 센싱 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 통해 설명한 바와 같이 데이터 처리 모듈(315)은 센싱부(330)로부터 수신한 제1 센싱 데이터를 통신부(340)를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송할 수 있다.In step S720, the mapping robot 220 may transmit the generated first sensing data. For example, as described with reference to FIG. 3, the data processing module 315 may transmit the first sensing data received from the sensing unit 330 to the cloud system 210 through the communication unit 340.

단계(S730)에서 클라우드 시스템(210)은 수신된 제1 센싱 데이터를 이용하여 목표 시설물의 실내 지도를 생성할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 도 6을 통해 설명한 통신 모듈(630)을 통해 맵핑 로봇(220)으로부터 제1 센싱 데이터를 수신할 수 있으며, 도 4를 통해 설명한 맵 생성 모듈(410)을 통해 수신한 제1 센싱 데이터를 이용하여 목표 시설물의 실내 지도를 생성할 수 있다. 이때, 실내 지도는 이미지 기반의 3차원 실내 지도로 생성될 수 있다. 이미 설명한 바와 같이, 제1 센싱 데이터는 맵핑 로봇(220)의 자율 주행이 끝난 후에 일괄적으로 클라우드 시스템으로 전달될 수도 있다.In step S730, the cloud system 210 may generate an indoor map of the target facility using the received first sensing data. For example, the cloud system 210 may receive the first sensing data from the mapping robot 220 through the communication module 630 described with reference to FIG. 6, and the map generation module 410 described with reference to FIG. 4 The indoor map of the target facility can be generated using the first sensing data received via the first sensing data. At this time, the indoor map can be generated as an image-based three-dimensional indoor map. As described above, the first sensing data may be transmitted to the cloud system collectively after the autonomous running of the mapping robot 220.

실시예에 따라 클라우드 시스템(210)은 복수의 이용자들 각각의 목표 시설물들에 대한 실내 지도를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 목표 시설물들마다 맵핑 로봇(220)을 투입하여 목표 시설물별 제1 센싱 데이터를 얻을 수 있고, 목표 시설물별로 실내 지도를 생성할 수 있다. 이 경우, 클라우드 시스템(210)은 목표 시설물별로 생성된 실내 지도를 이용자의 식별자, 대응하는 목표 시설물의 식별자 및 대응하는 이용자의 서비스 로봇의 식별자 중 적어도 하나의 식별자와 연관하여 저장 및 관리될 수 있다. 추후, 다수의 이용자들의 다수의 서비스 로봇들 중 하나의 실내 자율 주행을 제어하는 경우, 클라우드 시스템(210)은 실내 지도와 연관된 식별자를 통해 해당 서비스 로봇을 위한 실내 지도를 식별할 수 있으며, 식별되는 실내 지도를 이용하여 해당 서비스 로봇을 위한 실내 자율 주행을 제어할 수 있다.According to an embodiment, the cloud system 210 may generate an indoor map of the target facilities of each of a plurality of users. For example, mapping robots 220 may be input for each target facility to obtain first sensing data for each target facility, and an indoor map may be generated for each target facility. In this case, the cloud system 210 can be stored and managed by associating the indoor map generated for each target facility with at least one identifier of the user's identifier, the corresponding target facility identifier, and the identifier of the corresponding service robot of the user . When the indoor autonomous travel of one of the plurality of service robots of a plurality of users is controlled, the cloud system 210 can identify the indoor map for the service robot through the identifier associated with the indoor map, Indoor self-driving for the service robot can be controlled using the indoor map.

단계(S740)에서 서비스 로봇(230)은 목표 시설물의 내부에서 센서를 통해 목표 시설물의 내부에 대한 제2 센싱 데이터 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 통해 설명한 바와 같이, 서비스 로봇(230)은 센싱부(530)를 통해 센서들의 출력값을 포함하는 제2 센싱 데이터를 데이터 처리 모듈(515)로 전송할 수 있다. 맵핑 로봇(220)이 라이더 및 360도 카메라와 같은 고가의 센싱 장비들을 센서들로서 이용하는 반면, 서비스 로봇(230)은 저가용 카메라 및/또는 저가용 초음파 센서와 같은 저가의 센싱 장비를 센서들로 이용하여 제2 센싱 데이터를 생성할 수 있다. 이처럼 클라우드 시스템(210)은 맵핑 로봇(220)을 통해 해당 목표 시설물의 실내 지도를 이미 생성하였고, 따라서 단순한 이미지 맵핑만으로도 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어할 수 있기 때문에 서비스 로봇(230)은 저가의 센서들로 구성될 수 있고 이에 따라 이용자들이 운용하는 서비스 로봇(230)의 제작 비용을 획기적으로 낮출 수 있게 된다.In step S740, the service robot 230 may generate second sensing data for the interior of the target facility through the sensor within the target facility. For example, as described with reference to FIG. 5, the service robot 230 may transmit the second sensing data including the output values of the sensors to the data processing module 515 through the sensing unit 530. While the mapping robot 220 uses expensive sensing devices such as a rider and a 360 degree camera as sensors, the service robot 230 uses low-cost sensing devices such as low-cost cameras and / or low-cost ultrasonic sensors as sensors So that the second sensing data can be generated. The cloud system 210 has already generated the indoor map of the target facility through the mapping robot 220 and thus can control the indoor autonomous travel of the service robot 230 by only mere image mapping. The cost of the service robot 230 operated by the users can be significantly lowered.

단계(S750)에서 서비스 로봇(230)은 생성된 제2 센싱 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 통해 설명한 바와 같이, 서비스 로봇(230)의 데이터 처리 모듈(515)은 제2 센싱 데이터를 통신부(540)를 통해 클라우드 시스템(210)으로 전송할 수 있다.In step S750, the service robot 230 may transmit the generated second sensing data. 5, the data processing module 515 of the service robot 230 may transmit the second sensing data to the cloud system 210 through the communication unit 540. For example, as shown in FIG.

단계(S760)에서 클라우드 시스템(210)은 수신된 제2 센싱 데이터 및 생성된 실내 지도를 이용하여 경로 데이터를 생성할 수 있다. 경로 데이터는 클라우드 시스템(210)에서 목표 시설물의 실내 지도에 따른 가공된 맵핑 데이터와 경로 계획 데이터 및 서비스 로봇(230)에 대해 결정된 위치 데이터를 포함할 수 있다. 가공된 맵핑 데이터는 일례로, 현 시점에서 서비스 로봇(230)에 대해 결정된 위치 데이터 및 경로 계획 데이터와 관련된 실내 지도의 일부분일 수 있다. 보다 구체적인 예로, 맵핑 데이터는 서비스 로봇(230)이 현재 위치부터 이동해야 할 위치까지에 대응하는 실내 지도 데이터를 포함할 수 있다.In step S760, the cloud system 210 may generate path data using the received second sensing data and the generated indoor map. The path data may include processed mapping data according to an indoor map of the target facility and path planning data in the cloud system 210 and location data determined for the service robot 230. The processed mapping data may be, for example, a portion of the indoor map associated with the location data and path planning data determined for the service robot 230 at the current time. As a more specific example, the mapping data may include the indoor map data corresponding to the position where the service robot 230 should move from the current position.

단계(S770)에서 클라우드 시스템(210)은 생성된 경로 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 도 4를 통해 설명한 경로 계획 처리 모듈(430)이 로컬리제이션 처리 모듈(420) 및 맵 생성 모듈(410)과 연동하여 생성한 경로 데이터를 도 6을 통해 설명한 통신 모듈(630)을 통해 서비스 로봇(230)으로 전송할 수 있다. 이러한 경로 데이터의 생성 및 전송을 위한 단계(760) 및 단계(770)은 제2 센싱 데이터 및 생성된 실내 지도를 이용하여 서비스 로봇(230)의 목표 시설물에 대한 실내 자율 주행을 제어하기 위한 과정일 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 클라우드 시스템(210)은 복수의 이용자들이 클라우드 서비스를 이용하는 경우, 복수의 목표 시설물들 각각에 대해 실내 지도를 생성하고, 생성된 실내 지도를 대응하는 이용자의 식별자, 대응하는 목표 시설물의 식별자 및 대응하는 이용자의 서비스 로봇의 식별자 중 적어도 하나의 식별자와 연관하여 저장 및 관리함으로써, 실내 자율 주행을 제어할 서비스 로봇과 연관된 실내 지도를 식별할 수 있다.In step S770, the cloud system 210 may transmit the generated path data. For example, the cloud system 210 may route the path data generated by the path planning processing module 430 described with reference to FIG. 4 in cooperation with the localization processing module 420 and the map generation module 410, To the service robot 230 through the communication module 630 described above. Steps 760 and 770 for generating and transmitting the route data are a process for controlling the indoor self-running of the target facility of the service robot 230 using the second sensing data and the generated indoor map . As described above, when a plurality of users use the cloud service, the cloud system 210 generates an indoor map for each of a plurality of target facilities, generates an indoor map corresponding to the corresponding user's identifier, An indoor map associated with the service robot to control the indoor self-running can be identified by storing and managing the indoor map in association with at least one identifier of the identifier of the service robot of the corresponding user.

또한, 하나의 목표 시설물에 복수의 서비스 로봇들이 존재할 수 있다. 다시 말해, 한 명의 이용자가 다수의 서비스 로봇들을 운용할 수도 있다. 이 경우, 클라우드 시스템(210)은 단계(760)에서 복수의 서비스 로봇들 각각으로부터 제2 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 클라우드 시스템(210)은 단계(770)에서 복수의 서비스 로봇들 각각으로부터 수신된 제2 센싱 데이터를 통해 파악되는 복수의 서비스 로봇들의 위치를 이용하여 생성된 실내 지도의 구획에 따라 또는 서비스 로봇이 목표 시설물에서 제공하는 서비스에 따라 복수의 서비스 로봇들 각각의 실내 자율 주행을 제어할 수 있다. 예를 들어 복수의 서비스 로봇들이 물류 창고내에서 물류 관리 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 복수의 서비스 로봇들이 물류 창고내에서 물류를 관리하기 위한 영역들(구획들)이 미리 나뉘어져 있을 수 있고, 클라우드 시스템(210)은 이러한 실내 지도의 구획에 따라 복수의 서비스 로봇들 각각의 실내 자율 주행을 제어할 수 있다. 또한, 서비스에 따라, 복수의 서비스 로봇들의 이동 경로가 겹치거나 또는 복수의 서비스 로봇들 각각이 실내 지도의 전체 구획들을 모두 이동할 가능성이 존재할 수 있다. 이를 위해, 클라우드 시스템(210)은 복수의 서비스 로봇들이 제공하는 서비스에 따라 복수의 서비스 로봇들 각각의 실내 자율 주행을 제어할 수도 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 복수의 서비스 로봇들의 현재 위치를 통해 복수의 서비스 로봇들 전체를 위한 최적의 이동 경로를 계산할 수도 있다. 또 다른 예로, 하나의 목표 시설물에서 서로 다른 서비스를 제공하는 서비스 로봇들이 존재할 수도 있다. 이처럼, 클라우드 서비스(210)는 하나의 목표 시설물에 복수의 서비스 로봇들이 존재하는 경우, 복수의 서비스 로봇들 각각의 위치를 알 수 있기 때문에 복수의 서비스 로봇들 전체를 고려하여 최적의 이동 경로를 계산할 수도 있다.In addition, a plurality of service robots may exist in one target facility. In other words, a single user may operate multiple service robots. In this case, the cloud system 210 may receive the second sensing data from each of the plurality of service robots in step 760. In step 770, the cloud system 210 determines whether or not the service robot 210 is located on the basis of the compartment of the indoor map generated by using the positions of the plurality of service robots grasped through the second sensing data received from each of the plurality of service robots, According to the service provided by the target facility, it is possible to control the indoor self-running of each of the plurality of service robots. For example, a plurality of service robots can provide a logistics management service in a logistics warehouse. In this case, the areas (zones) for managing the distribution within the warehouse may be divided in advance by the plurality of service robots, and the cloud system 210 may classify the service robots The indoor self-running can be controlled. Depending on the service, there may be a possibility that the movement paths of a plurality of service robots are overlapped or each of a plurality of service robots moves all the divisions of the indoor map. To this end, the cloud system 210 may control the indoor self-running of each of a plurality of service robots according to a service provided by a plurality of service robots. For example, the cloud system 210 may calculate an optimal travel path for all of the plurality of service robots through the current location of the plurality of service robots. As another example, there may be service robots that provide different services at one target facility. In this way, when there are a plurality of service robots in one target facility, the cloud service 210 can calculate the optimal travel route considering the entirety of the plurality of service robots since the location of each of the plurality of service robots can be known It is possible.

단계(780)에서 서비스 로봇(230)은 수신된 경로 데이터에 기반하여 이동을 제어할 수 있다. 예를 들어, 서비스 로봇(230)은 도 5를 통해 설명한 통신부(540)를 통해 경로 데이터를 수신하여 데이터 처리 모듈(515)로 전달할 수 있다. 이때, 데이터 처리 모듈(515)은 일반적인 경우, 경로 데이터를 구동 제어 모듈(513)로 전송하여 구동 제어 모듈(513)이 경로 데이터에 따라 구동부(520)를 제어하도록 할 수 있다. 이때, 단계(S740) 내지 단계(S780)는 서비스 로봇(230)이 자신의 서비스를 종료할 때까지 반복될 수 있다.In step 780, the service robot 230 may control the movement based on the received path data. For example, the service robot 230 may receive the path data through the communication unit 540 described with reference to FIG. 5 and transmit the path data to the data processing module 515. In this case, the data processing module 515 may transmit the path data to the drive control module 513 in a general case so that the drive control module 513 controls the drive unit 520 according to the path data. At this time, steps S740 to S780 may be repeated until the service robot 230 terminates its service.

도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 서비스 로봇의 위치를 한정하기 예를 도시한 도면이다. 도 8은 목표 시설물의 2차원 실내 지도(800)의 간략한 예를 나타내고 있다. 이때, 실선 원(810)이 서비스 로봇(230)의 위치를 나타내고, 점선들(820, 830)이 서비스 로봇(230)이 포함하는 저가형 카메라의 시야각이라 가정한다. 이때, 저가형 카메라를 통해 촬영된 이미지를 포함하는 제2 센싱 데이터가 서비스 로봇(230)에서 클라우드 시스템(210)으로 전송될 수 있다. 이 경우, 클라우드 시스템(210)은 서비스 로봇(230)의 위치를 확인하고자 할 때마다 2차원 실내 지도(800)에 대응하여 수집된 이미지들 전체에 대해 제2 센싱 데이터가 포함하는 이미지와 매칭되는 이미지가 발견될 때까지 이미지 매칭을 진행해야 하기 때문에 많은 연산 비용이 소모될 수 있다.8 is a diagram illustrating an example of limiting the position of a service robot in an embodiment of the present invention. 8 shows a simplified example of a two-dimensional indoor map 800 of a target facility. It is assumed that the solid line circle 810 indicates the position of the service robot 230 and the dotted lines 820 and 830 are the view angle of the low cost camera included in the service robot 230. At this time, the second sensing data including the image photographed through the low-cost camera may be transmitted from the service robot 230 to the cloud system 210. In this case, each time the cloud system 210 wants to check the position of the service robot 230, the cloud system 210 matches all the images collected corresponding to the two-dimensional indoor map 800 with the image included in the second sensing data Since the image must be matched until an image is found, a lot of operation costs may be incurred.

이에, 본 실시예에 따른 클라우드 시스템(210)이 수신하는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터는 목표 시설물의 내부 이미지 정보뿐만 아니라, 목표 시설물의 특정 구역에서 발생하여 상기 특정 구역을 식별하기 위한 신호 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 맵핑 로봇(220)과 서비스 로봇(230)은 목표 시설물 내에 설치된 AP(Access Point)들이 발생시키는 와이파이 신호나 목표 시설물에 별도로 구축되는 신호 발생기들에서 발생하는 전파 신호나 소리 신호(사람이 인지하지 못하는 사운드)를 감지하기 위한 신호 감지 센서를 더 포함할 수 있고, 해당 신호 감지 센서를 통해 인식된 신호 정보가 각각 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 더 포함되어 클라우드 시스템(210)으로 전송될 수 있다. 이때, 서로 다른 AP의 와이파이 신호는 구분될 수 있으며, 별도로 구축되는 신호 발생기들 역시 서로 구분 가능한 신호 정보를 발생시킬 수 있다.Accordingly, the first sensing data and the second sensing data received by the cloud system 210 according to the present embodiment include not only the internal image information of the target facility, but also a signal for identifying the specific zone And may further include information. For example, the mapping robot 220 and the service robot 230 may transmit a radio wave signal or a sound signal (e.g., a radio wave) generated by a Wi-Fi signal generated by access points (APs) installed in a target facility, And the signal information recognized by the signal sensing sensor is included in the first sensing data and the second sensing data, respectively, so that the cloud system 210, Lt; / RTI > At this time, Wi-Fi signals of different APs can be distinguished, and signal generators separately constructed can generate signal information that can be distinguished from each other.

이 경우, 클라우드 시스템(210)은 맵핑 로봇(220)의 위치는 쉽게 파악할 수 있기 때문에 제1 센싱 데이터가 포함하는 신호 정보에 대응하는 구역을 식별할 수 있게 된다. 이 경우, 클라우드 시스템(210)은 제2 센싱 데이터가 포함하는 신호 정보를 통해 서비스 로봇(230)의 구역을 한정할 수 있고, 따라서 이미지 매칭을 위한 연산 비용을 줄일 수 있다.In this case, since the location of the mapping robot 220 can be easily grasped by the cloud system 210, the zone corresponding to the signal information included in the first sensing data can be identified. In this case, the cloud system 210 can limit the area of the service robot 230 through the signal information included in the second sensing data, thereby reducing the computation cost for image matching.

예를 들어, 도 8에 도시된 점선 원들이 각각 목표 시설물에서 발생하는 신호 정보들의 인식 가능 범위라 가정한다. 이때, 실선 원(810)의 위치에 존재하는 서비스 로봇(230)은 제1 점선 원(840)에 대응하는 신호 정보를 제2 센싱 데이터에 포함시켜 클라우드 시스템(210)으로 전송하게 된다. 이 경우, 클라우드 시스템(210)은 맵핑 로봇(220)이 동일한 신호 정보를 제1 센싱 데이터에 포함시켜 전송한 구역의 이미지들만을 이미지 매칭의 대상으로 한정함으로써 이미지 매칭을 위한 연산 비용을 줄일 수 있게 된다. 맵핑 로봇(220)이나 서비스 로봇(230)의 위치에 따라 둘 이상의 서로 다른 신호 정보가 포함될 수도 있으나, 이 경우에도 전체 실내 지도에 대응하는 모든 이미지들과의 이미지 매칭에 비해 연산 비용을 줄일 수 있게 된다.For example, it is assumed that the dotted circles shown in FIG. 8 are each the recognizable range of signal information generated at the target facility. At this time, the service robot 230 located at the position of the solid line circle 810 transmits signal information corresponding to the first dotted circle 840 to the cloud system 210 by including the signal information in the second sensing data. In this case, the cloud system 210 can limit the computation cost for image matching by limiting only the images of the region transmitted by the mapping robot 220 including the same signal information as the first sensing data to the object of image matching do. Two or more different signal information may be included depending on the position of the mapping robot 220 or the service robot 230. In this case, however, the calculation cost may be reduced as compared with image matching with all images corresponding to the entire indoor map do.

도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 클라우드 시스템이 서비스 로봇이 제공하는 서비스를 제어하는 과정의 예를 흐름도이다. 앞서 설명한 바와 같이 클라우드 시스템(210)이 서비스 로봇의 서비스를 제어해야 할 필요성이 존재한다. 이를 위해, 클라우드 시스템(210)을 통해 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어하도록 제공되는 클라우드 서비스를 위한 IDE(Integrated Development Environment)가 이용자 또는 서비스 로봇(230)의 제작자에게 제공될 수 있다. IDE는 효율적으로 소프트웨어를 개발하기 위한 통합개발환경 소프트웨어 어플리케이션 인터페이스로서 클라우드 시스템(210)은 이러한 IDE를 통해 서비스 로봇(230)의 서비스를 제어하기 위한 기능을 제공받을 수 있다.9 is a flowchart illustrating an example of a process in which a cloud system controls a service provided by a service robot, according to an embodiment of the present invention. There is a need for the cloud system 210 to control the service of the service robot as described above. To this end, an integrated development environment (IDE) for a cloud service provided to control the indoor self-running of the service robot 230 through the cloud system 210 may be provided to the user or the manufacturer of the service robot 230. The IDE is an integrated development environment software application interface for efficiently developing software, and the cloud system 210 can be provided with a function for controlling the service of the service robot 230 through the IDE.

단계(S910)에서 클라우드 시스템(210)은 IDE를 통해 서비스 로봇(230)이 목표 시설물에서 제공하는 서비스를 제어하기 위한 소프트웨어를 등록받을 수 있다. 이러한 단계(S910)는 도 7을 통해 설명한 단계(S740) 이전에 수행될 수 있다. 다시 말해, 클라우드 시스템(210)이 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 제어하기 위해 서비스 로봇(230)과 통신하기 이전에 미리 소프트웨어를 등록받을 수 있다. 예를 들어, 클라우드 시스템(210)은 도 4를 통해 설명한 서비스 운영 모듈(440)을 통해 소프트웨어를 등록받고 소프트웨어를 관리할 수 있다.In step S910, the cloud system 210 may register software for controlling the service provided by the service robot 230 in the target facility through the IDE. This step S910 may be performed before the step S740 described with reference to FIG. In other words, the cloud system 210 can register the software in advance before communicating with the service robot 230 to control the indoor autonomous travel of the service robot 230. For example, the cloud system 210 can register software and manage software through the service operation module 440 described with reference to FIG.

단계(S920)에서 클라우드 시스템(210)은 등록된 소프트웨어를 이용하여 서비스 로봇(230)이 목표 시설물에서 제공하는 서비스를 제어할 수 있다. 이때, 클라우드 시스템(210)은 도 4를 통해 설명한 서비스 운영 모듈(440)을 통해 등록된 소프트웨어의 프로그램 코드에 따라 서비스 관련 명령을 서비스 로봇(230)으로 전달할 수 있다. 따라서 클라우드 시스템(210)이 서비스 로봇(230)의 서비스를 어떻게 제어하는 가는 클라우드 시스템(210)에 등록되는 소프트웨어에 따라 달라질 수 있다. 이러한 단계(S920)은 단계(S740) 내지 단계(S780)을 통한 서비스 로봇(230)의 실내 자율 주행을 통해 서비스 로봇(230)이 서비스를 제공하고자 하는 위치에 도달한 후에 이루어질 수 있다. 예를 들어, 호텔의 실시예에서 서비스 로봇(230)이 목적된 객실 앞에 도착한 이후에 객실 출입문 벨을 누르거나 고객 응대 음성을 출력하는 등의 서비스의 시작이 클라우드 시스템(210)을 통해 제어될 수 있다. 클라우드 시스템(210)을 통해 시작된 서비스는 도 5를 통해 설명한 서비스 로봇(230)의 서비스 처리 모듈(516)을 통해 제공될 수 있다. 예를 들어, 서비스 로봇(230)은 클라우드 시스템(210)이 제공하는 제어 명령에 따라 대응하는 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위해, 서비스 처리 모듈(516)은 제어 명령에 알맞은 서비스의 제공을 위한 처리 절차를 진행할 수 있다.In step S920, the cloud system 210 can use the registered software to control the service provided by the service robot 230 in the target facility. At this time, the cloud system 210 can transmit a service related command to the service robot 230 according to the program code of the registered software through the service operation module 440 described with reference to FIG. Thus, how the cloud system 210 controls the service of the service robot 230 may vary depending on the software registered in the cloud system 210. This step S920 may be performed after the service robot 230 reaches a position to provide the service through the indoor self-running of the service robot 230 through steps S740 to S780. For example, in the embodiment of the hotel, after the service robot 230 arrives at the desired room, the start of a service such as pressing a room door bell or outputting a customer service voice can be controlled through the cloud system 210 have. The service started through the cloud system 210 may be provided through the service processing module 516 of the service robot 230 described with reference to FIG. For example, the service robot 230 may provide a corresponding service according to a control command provided by the cloud system 210. [ To this end, the service processing module 516 may proceed with a processing procedure for providing a service suitable for the control command.

이처럼 서비스 로봇(230)은 이용자의 목적에 따라 다양한 서비스를 위해 활용될 수 있다. 예를 들어, 대형 건물 내부에서 방문자들의 길안내를 하거나 호텔에서 객실로 고객이 요구한 물건을 전달하거나 또는 대형 물류 창고에서 물건들을 옮기는 역할 등을 처리할 수 있다.As described above, the service robot 230 can be utilized for various services according to the purpose of the user. For example, they can guide visitors within a large building, transfer customer-requested items from a hotel to a room, or transfer goods from a large warehouse.

이하의 실시예들에서는 상술한 서비스 로봇(230)으로서 발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템에 대해 설명한다.In the following embodiments, a description will be given of a logistics system utilizing the above-mentioned self-propelled traveling robot for persons with developmental disabilities as the service robot 230 described above.

종래기술에서 물건을 운반하는 로봇은 일정한 모양을 갖지 않는 비정형의 물체를 집어서 옮기기 어렵기 때문에 옮겨야 할 물건이 담긴 바구니와 같은 특정 프레임과 연결하여 물건들을 옮기고 있다. 예를 들어, 종래기술에 따른 로봇들은 물건이 담긴 특정 프레임을 들어올려 해당 프레임 전체를 운반한다. 따라서, 이러한 종래기술에서는 사람이 이러한 특정 프레임에 물건을 넣거나 빼는 일은 수행하고 있으며, 특정 프레임에 물건이 담겨있는 상태로 물류 창고내에 물건들이 보관된다. 이때, 물건을 운반하는 로봇은 목적하는 물건이 포함된 프레임 전체를 사람이 위치한 장소로 옮기고, 사람이 프레임에서 필요한 물건을 꺼내는 방식으로 물류의 이동이 처리된다. 그러나, 로봇들이 매번 목적하는 물건이 포함된 프레임 전체를 이동시키는 것은 매우 비효율적이다.In the prior art, robots that carry goods have difficulty in picking up irregular objects that do not have a certain shape, so they are moving objects by connecting them with a specific frame such as a basket containing objects to be moved. For example, robots according to the prior art lift specific frames containing objects and carry the entire frame. Accordingly, in this conventional technique, a person is performing the loading or unloading of objects in such a specific frame, and objects are stored in the warehouse in a state that the objects are contained in a specific frame. At this time, the robot carrying the object moves the entire frame including the desired object to the place where the person is located, and the movement of the goods is processed in such a way that the person removes necessary items from the frame. However, it is very inefficient for the robots to move the entire frame containing the desired object each time.

한편, 본 발명의 실시예들에 따른 물류 시스템은 이미 설명한 바와 같이 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용할 수 있다.Meanwhile, the logistics system according to the embodiments of the present invention can utilize a cabin type indoor autonomous mobile robot as described above.

도 10 내지 도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템을 설명하기 위한 도면이다.10 to 12 are views for explaining a distribution system utilizing an on-board type indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 10 내지 도 12는 물류 창고(1000)로서 물건들을 보관하기 위한 다수의 선반들(1001 내지 1012)이 배치된 모습을 나타내고 있다. 또한, 물류 창고(1000) 내의 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 물류 창고(1000)내에서 자율 주행하는 서비스 로봇(230)에 대응할 수 있다. 또한, 도 10 내지 도 12는 물류 창고(1000)의 물건 입출력구(1050)의 예를 나타내고 있다. 도 10 내지 도 12의 실시예보다 더 많은 수의 자율 주행 로봇들이 이용될 수 있으며, 물류 창고(1000)에 둘 이상의 물건 입출력구들이 존재할 수도 있음은 자명하다.10 to 12 show a state in which a plurality of shelves 1001 to 1012 for storing goods are arranged as a warehouse 1000. [ Each of the on-board indoor autonomous mobile robots 1020, 1030 and 1040 in the warehouse 1000 may correspond to the autonomous service robot 230 in the warehouse 1000. FIGS. 10 to 12 show examples of the article input / output port 1050 of the warehouse 1000. FIG. It is apparent that more autonomous traveling robots may be used than in the embodiments of FIGS. 10 to 12, and there may be more than one article input / output section in the warehouse 1000.

이때, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 사람(이하, 탑승자)이 탑승할 수 있는 탑승 기구와 물건을 보관할 수 있는 보관 기구를 포함할 수 있다. 또한, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 탑승자와 커뮤니케이션하기 위한 사용자 인터페이스 기구를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 운반해야 할 물건에 대한 시각적 및/또는 청각적 정보를 탑승자에게 제공하기 위한 디스플레이나 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 또한 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 운반해야 할 물건이 보관 기구에 담겼음에 대한 정보를 탑승자로부터 피드백 받기 위한 인터페이스 기구를 포함할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 스피커와 터치스크린으로 구현된 디스플레이를 통해 운반해야 할 물건을 탑승자에게 알릴 수 있으며, 터치스크린을 통해 그래픽 요소로서 구현되는 확인 버튼을 통해 운반해야 할 물건이 보관 기구에 담겼음에 대한 정보를 탑승자로부터 피드백 받을 수 있다.At this time, each of the on-board type indoor autonomous mobile robots 1020, 1030, and 1040 may include a boarding vehicle on which a person (hereinafter referred to as a passenger) can board and a storage device capable of storing objects. Each of the on-board type indoor autonomous mobile robots 1020, 1030, and 1040 may further include a user interface mechanism for communicating with a passenger. For example, each of the on-board indoor autonomous navigation robots 1020, 1030, and 1040 may include a device such as a display or a speaker for providing the rider with visual and / or auditory information about objects to be carried . Each of the on-board type indoor autonomous mobile robots 1020, 1030, and 1040 may include an interface mechanism for receiving feedback from a passenger on information that the object to be carried is contained in the storage device. More specifically, each of the on-board type indoor autonomous mobile robots 1020, 1030, and 1040 can notify a passenger of a thing to be carried through a speaker and a display implemented with a touch screen, and is implemented as a graphic element through a touch screen The confirmation button allows you to receive feedback from the passenger that the item you need to carry is in the storage.

도 11은 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)이 탑승자를 태운 상태로 운반할 물건이 보관된 선반(1009) 앞으로 이동한 예를 나타내고 있다. 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)는 앞서 설명한 인터페이스 기구를 통해 운반할 물건에 대한 정보를 탑승자에게 제공할 수 있고, 탑승자는 선반(1009)에서 운반할 물건을 집어 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)가 포함하는 보관 기구에 담을 수 있다.11 shows an example in which the cabin type indoor autonomous mobile robot 1020 moves in front of the shelf 1009 in which the object to be transported is stored in a state in which the occupant is carried. The boarding-type indoor autonomous mobile robot 1020 can provide the passenger with information about the object to be transported through the above-described interface mechanism, and the passenger can pick up the object to be transported from the shelf 1009, ) May be contained in a storage device.

도 12는 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)이 보관 기구에 운반할 물건을 담은 상태로 물류 창고(1000)의 물건 입출력구(1050)로 이동한 예를 나타내고 있다. 이때, 물건 입출력구(1050)를 담당하는 인력이 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)의 보관 기구에 담긴 물건을 꺼냄으로써 물류 창고(1000) 내에서의 물건의 운반이 처리될 수 있다.12 shows an example in which the passenger compartment type indoor autonomous mobile robot 1020 moves to the article input / output port 1050 of the warehouse 1000 in a state that the article to be carried is stored in the storage device. At this time, the carrying of the object in the warehouse 1000 can be processed by removing the object contained in the storage device of the on-board type indoor autonomous mobile robot 1020 by the workforce in charge of the goods input / output port 1050.

도 10 내지 도 12의 실시예에서는 물류 창고(1000)에 하나의 선반에 보관된 물건을 운반하는 예를 설명하였으나, 물건 입출력구(1050)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)에 물건을 담은 상태로 선반(1009)으로 이동한 후, 탑승자가 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)에 담긴 물건을 선반(1009)에 보관하는 것도 가능함을 쉽게 유추할 수 있다. 또한, 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)이 다수의 선반들로 순차적으로 이동하면서 다수의 선반들에 보관된 다수의 물건들을 한꺼번에 운반하거나, 다수의 물건들을 다수의 선반들에 보관하거나 또는 운반과 보관의 과정이 한꺼번에 일어날 수 있음을 쉽게 유추할 수 있다.10-12 illustrate an example in which a product stored on one shelf is transported to the warehouse 1000. However, in the case where the goods are stored in the goods-loading / unloading robot 1020 in the goods input / output port 1050, It can be easily understood that the occupant can store the objects contained in the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1020 in the shelf 1009. [ In addition, when the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1020 sequentially moves to a plurality of shelves, a plurality of objects stored in a plurality of shelves are transported at the same time, a plurality of objects are stored in a plurality of shelves, It can be easily deduced that the process of storage can occur at once.

이때, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각은 탑승자가 탑승한 상태로 목적하는 위치로 이동할 수 있으며, 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각의 자율 주행은 이미 설명한 바와 같이 클라우드 시스템(210)과의 연동을 통해 이루어질 수 있다. 클라우드 시스템(210)은 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040) 각각과 통신하면서 다수의 로봇들의 경로를 서비스 운영 모듈(440)을 통해 종합적으로 관제할 수 있다.At this time, each of the on-board type indoor autonomous mobile robots 1020, 1030, and 1040 can move to a desired position while the occupant is aboard, and each of the self-traveling mobile robots 1020, 1030, Can be accomplished through cooperation with the cloud system 210 as described above. The cloud system 210 can comprehensively control the paths of a plurality of robots through the service operation module 440 while communicating with each of the on-boarding indoor autonomous traveling robots 1020, 1030, and 1040.

이처럼, 본 실시예에 따른 물류 시스템은 물건들이 담긴 특정 프레임 자체로 물건들을 보관하거나 물건의 운반을 위해 해당 프레임 자체를 옮길 필요 없이 다양한 형태로 물건들을 보관할 수 있다. 또한, 자율 주행 로봇이 필요한 물건이 위치한 장소로 탑승자를 이동시켜줄 뿐만 아니라, 해당 위치에서 필요한 물건에 대한 정보를 탑승자에게 제공함으로써 탑승자는 단순히 해당 위치의 물건을 찾아 자율 주행 로봇에 담거나 자율 주행 로봇에 담겨 있는 물건을 요구된 위치에 보관하는 작업만을 수행하면 되기 때문에 발달 장애와 같이 핸디캡을 가진 사람들도 쉽게 물류 작업에 동참할 수 있게 되며, 앞서 설명한 바와 같이 비정형의 물건을 집어서 옮기기 어려운 로봇의 한계를 쉽게 극복할 수 있기 때문에 기업과 사회간의 상생을 도모할 수 있게 된다.As described above, the logistics system according to the present embodiment can store objects in various forms without storing the objects themselves or moving the frames themselves for transporting objects with the specific frame itself containing the objects. In addition, the autonomous mobile robot not only moves the passenger to the place where the necessary object is located, but also provides the passenger with information about the necessary object at the position, so that the passenger simply finds the object at the relevant position, stores it in the autonomous mobile robot, The handicapped person can easily participate in the logistics work as well as the developmental obstacle. As described above, since the robot is difficult to pick up and move atypical objects It is easy to overcome the limitations, and it is possible to promote mutual growth between company and society.

도 13 내지 도 16은 본 발명의 일실시예에 있어서, 로봇간 도킹을 활용한 물류 관리의 예를 도시한 도면이다.13 to 16 are diagrams illustrating an example of logistics management using docking between robots in an embodiment of the present invention.

도 13은 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1020, 1030, 1040)이 물리적으로 연결되어 하나의 자율 주행 로봇을 구성할 수도 있다. 도 13에서는 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1020)이 마스터 로봇이 되고, 나머지 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1030, 1040)이 슬레이브 로봇들이 되어 하나의 자율 주행 로봇을 구현하는 예를 나타내고 있다. 다시 말해, 복수의 탑승형 실내 자율 주행 로봇들 각각은 마스터 로봇이 될 수 있으나, 복수의 탑승형 실내 자율 주행 로봇들이 연결됨에 따라 하나의 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 마스터 로봇이 될 수 있고, 나머지 탑승형 실내 자율 주행 로봇들이 슬레이브 로봇이 될 수 있다. 이때, 슬레이브 로봇은 연결된 자율 주행 로봇에서 분리되는 경우 다시 마스터 로봇이 될 수 있다.FIG. 13 is a schematic view illustrating a configuration of a self-traveling robot according to another embodiment of the present invention. 13 shows an example in which the on-board indoor autonomous mobile robot 1020 is a master robot and the other on-board indoor autonomous mobile robots 1030 and 1040 are slave robots to implement one autonomous mobile robot. In other words, each of the plurality of on-board indoor autonomous mobile robots can be a master robot, but a plurality of on-board indoor autonomous mobile robots can be connected, so that one on-board indoor autonomous mobile robot can be a master robot, In-situ indoor autonomous mobile robots can be slave robots. At this time, if the slave robot is disconnected from the connected autonomous mobile robot, it can become the master robot again.

도 14는 세 개의 탑승형 실내 자율 주행 로봇들이 도킹된 자율 주행 로봇(1410)이 첫 번째 목적지인 선반(1004)으로 이동한 예를 나타내고 있다. 이때, 탑승자는 한 명일 수 있고, 선반(1004)에서 운반할 물건을 꺼내 대응하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 담을 수 있다.FIG. 14 shows an example in which the autonomous mobile robot 1410 with three docked indoor self-contained robots moves to the shelf 1004 as the first destination. At this time, the occupant may be one person, and the object to be carried by the shelf 1004 may be taken out and stored in the storage device of the corresponding indoor self-supporting traveling robot.

도 15는 운반할 물건을 모두 담은 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1420)이 자율 주행 로봇(1410)에서 분리되어 독자적으로 물건 입출력구(1050)로 이동하는 예를 나타낸 도면이다. 이때, 자율 주행 로봇(1410)은 탑승자를 태운 상태로 다른 요구된 물건을 담기 위해 요구되는 선반을 향해 계속 이동할 수 있다.15 is a view showing an example in which the on-board type indoor autonomous mobile robot 1420 containing all the items to be transported is separated from the autonomous mobile robot 1410 and moved to the article input / output port 1050 independently. At this time, the autonomous mobile robot 1410 can continue to move toward a shelf required to accommodate other requested objects while the occupant is on the ride.

도 16은 선반(1001)의 물건을 담은 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1430)이 자율 주행 로봇(1410)에서 분리되어 독자적으로 물건 입출력구(1050)로 이동하는 예를 나타낸 도면이다. 이 경우에도, 자율 주행 로봇(1410)은 탑승자를 태운 상태로 다른 요구된 물건을 담기 위해 요구되는 선반을 행해 계속 이동할 수 있다.16 is a view showing an example in which a cabin type indoor autonomous mobile robot 1430 containing articles of a shelf 1001 is separated from an autonomous mobile robot 1410 and moved to a goods input / output port 1050 independently. In this case as well, the autonomous mobile robot 1410 can continue to travel by carrying a shelf required to accommodate other requested objects while carrying the occupant.

클라우드 시스템(210)은 자율 주행 로봇(1410)의 자율 주행을 제어하기 위한 정보들을 자율 주행 로봇(1410)으로 제공할 수 있고, 자율 주행 로봇(1410)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1420, 1430)이 분리됨에 따라 분리된 개별 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1420, 1430)의 자율 주행을 제어하기 위한 정보들을 개별 탑승형 실내 자율 주행 로봇들(1420, 1430)로 더 제공할 수 있다.The cloud system 210 can provide the information for controlling the autonomous travel of the autonomous traveling robot 1410 to the autonomous traveling robot 1410 and the information for controlling the autonomous traveling robots 1410, 1430 are separated from each other, information for controlling the autonomous travel of the separate on-boarding indoor self-supporting robots 1420, 1430 can be further provided to the individual boarding indoor self-running robots 1420, 1430.

예를 들어, 슬레이브 로봇들은 클라우드 시스템(210)과의 연계 없이 마스터 로봇과의 연계를 통해 마스터 로봇의 제어에 따라 주행할 수 있으며, 마스터 로봇과 분리된 슬레이브 로봇은 다시 마스터 로봇이 되어 클라우드 시스템(210)과의 연계를 통해 자율 주행을 처리할 수 있다.For example, the slave robots can travel under the control of the master robot through linkage with the master robot without linkage with the cloud system 210, and the slave robot separated from the master robot again becomes the master robot, 210) in order to deal with the autonomous driving.

도 17은 본 발명의 일실시예에 따른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 내부 구성을 설명하기 위한 도면이다. 이미 설명한 바와 같이 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 서비스 로봇(230)에 대응할 수 있고, 서비스 로봇(230)의 내부 구조는 도 5를 통해 이미 설명한 바 있다. 도 5를 통해 설명한 구성 요소들은 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)의 자율 주행을 제어하고 자율 주행 로봇(1700)이 제공하는 서비스와 관련하여 탑승자와의 커뮤니케이션을 제어하기 위한 제어부로서 통합될 수 있다. 이에 더해, 본 실시예에 따른 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승자의 탑승 공간을 제공하고, 이러한 탑승 공간에 탑승자를 태우기 위한 탑승 기구부(1710)와 물건의 보관을 위한 보관 기구부(1720)를 더 포함할 수 있다. 또한, 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승자와의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스 기구부(1730)를 더 포함할 수 있으며, 실시예에 따라 선택적으로 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과의 도킹을 위한 도킹 기구부(1740)를 더 포함할 수 있다.17 is a diagram for explaining an internal configuration of a cabin type indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention. As described above, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 can correspond to the service robot 230, and the internal structure of the service robot 230 has already been described with reference to FIG. The components described with reference to Fig. 5 can be integrated as a control unit for controlling the autonomous travel of the on-boarding indoor autonomous mobile robot 1700 and for controlling the communication with the passenger in relation to the service provided by the autonomous mobile robot 1700 . In addition, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 according to the present embodiment provides a boarding space for a passenger, a boarding mechanism portion 1710 for burning a passenger in the boarding space, a storage mechanism portion 1720 for storing objects, As shown in FIG. In addition, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 may further include an interface mechanism 1730 for communicating with a passenger. In accordance with the embodiment, the docking mechanism 1700 selectively docks with other on- (1740).

실시예에 따라 탑승 기구부(1710)는 센서부(530)와 연동되어 탑승자의 탑승 여부를 판단할 수 있고, 탑승자의 탑승 여부는 물류 운반과 관련하여 탑승자에게 제공될 정보의 제공을 제어하는데 이용될 수 있고, 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)의 이동의 제어하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 탑승자를 태운 상태로 이동해야 하는 상황에서 탑승자의 탑승하지 않은 것으로 판단된 경우, 탑승자의 탑승을 유도하기 위한 정보가 탑승자에게 제공될 수 있고, 탑승자의 탑승이 확인된 이후에 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)의 이동이 처리될 수 있다. 이러한 탑승 기구부(1710)는 탑승자를 위한 좌석이나 탑승자를 보호하기 위한 프레임, 탑승자의 탑승을 돕기 위한 발판 등과 같은 다양한 기구들을 포함할 수 있다.According to the embodiment, the boarding mechanism unit 1710 may interlock with the sensor unit 530 to determine whether or not the occupant is boarding, and whether or not the boarding passenger is used to control the provision of information to be provided to the passenger And can be used to control the movement of the on-board type indoor autonomous mobile robot 1700. For example, when it is determined that the occupant is not boarded in a situation in which the occupant must be moved, the information for inducing boarding of the occupant can be provided to the occupant, and after the occupant's boarding is confirmed, Movement of the indoor autonomous mobile robot 1700 can be processed. Such a boarding mechanism unit 1710 may include various mechanisms such as a seat for a passenger or a frame for protecting an occupant, a scaffold for assisting an occupant, and the like.

실시예에 따라 보관 기구부(1720) 역시 센서부(530)와 연동될 수 있다. 예를 들어, 센서부(530)는 압력 센서나 동작 감지 센서 등을 활용하여 보관 기구부(1720)에 물건이 실렸는지 여부를 센싱하거나 또는 카메라, RFID, 바코드 인식 기능 등을 활용하여 보관 기구부(1720)에 정확한 물건이 실렸는지 여부를 센싱할 수 있다. 이러한 센싱된 정보 역시 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)의 이동을 제어하거나 또는 탑승자에게 정확한 물건을 운반하도록 정보를 제공하는데 활용될 수 있다.According to the embodiment, the storage mechanism part 1720 can also be interlocked with the sensor part 530. For example, the sensor unit 530 senses whether the storage unit 1720 is loaded or not by using a pressure sensor, a motion detection sensor, or the like, or by using a camera, RFID, a barcode recognition function, ) Can be used to determine whether the correct object has been loaded. Such sensed information can also be used to control the movement of the onboard autonomous navigation robot 1700 or to provide information to the passenger to carry the correct object.

실시예에 따라 인터페이스 기구부(1730)는 서비스 처리 모듈(516)과 연동될 수 있다. 서비스 처리 모듈(516)은 탑승자에게 제공될 정보가 인터페이스 기구부(1730)를 통해 탑승자에게 시각적 및/또는 청각적으로 제공되도록 인터페이스 기구부(1730)를 제어할 수 있다. 또한, 탑승자가 인터페이스 기구부(1730)를 통해 입력한 제어신호가 서비스 처리 모듈(516)로 전달되어 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)의 이동을 제어하는데 활용될 수 있다.The interface mechanism 1730 may be interlocked with the service processing module 516 according to an embodiment. The service processing module 516 may control the interface mechanism 1730 such that the information to be provided to the occupant is visually and / or audibly provided to the occupant via the interface mechanism 1730. [ In addition, a control signal input by the passenger through the interface mechanism 1730 may be transmitted to the service processing module 516 and used to control the movement of the boarding indoor autonomous mobile robot 1700.

실시예에 따라 도킹 기구부(1740) 역시 센서부(530)와 연동될 수 있으며, 정확한 도킹이 이루어졌는지 여부를 판단하는데 활용될 수 있다. 또한, 도킹 기구부(1740)는 마스터 로봇이 슬레이브 로봇을 제어하기 위한 제어 명령을 전달하기 위해 마스터 로봇과 슬레이브 로봇을 전기적으로 연결하기 위해 활용될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 별도의 전기적 연결 없이 마스터 로봇과 슬레이브 로봇간의 통신은 무선 통신으로 이루어질 수도 있다.According to the embodiment, the docking mechanism 1740 can also be interlocked with the sensor unit 530 and can be used to determine whether accurate docking has been performed. In addition, the docking unit 1740 may be utilized to electrically connect the master robot and the slave robot to transmit a control command for controlling the slave robot by the master robot. Also, according to the embodiment, the communication between the master robot and the slave robot may be performed by wireless communication without a separate electrical connection.

이처럼, 목표 시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승자의 탑승 공간을 제공하는 탑승 기구부(1710), 물건의 보관을 위한 보관 기구부(1720), 상기 탑승자와의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스 기구부(1730) 및 복수의 센서들을 이용하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행을 제어하여 현재 위치에서 상기 보관 기구에 포함된 물건을 상기 목표 시설물의 내부에 보관하기 위한 위치 또는 상기 보관 기구에 담기 위한 상기 목표 시설물 내부에 보관된 물건의 위치로의 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 처리하고, 상기 인터페이스 기구부를 통해 상기 물건의 운반과 관련된 정보를 상기 탑승자와 통신하는 제어부를 포함할 수 있다. 이미 설명한 바와 같이 제어부는 도 5의 서비스 로봇(230)의 내부 구성들을 포함할 수 있다.As described above, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 located inside the target facility includes a boarding mechanism portion 1710 for providing a boarding space of a passenger, a storage mechanism portion 1720 for storing objects, an interface mechanism portion 1720 for communicating with the passenger, (1730) and a plurality of sensors to control the autonomous travel of the on-boarding indoor autonomous mobile robot and to store the objects contained in the storage device at the current position in the target facility or in the storage device And a control unit for processing the movement of the on-boarding indoor autonomous mobile robot to the position of the object stored in the target facility for communicating information related to the transportation of the object through the interface mechanism unit . As described above, the control unit may include internal configurations of the service robot 230 of FIG.

또한, 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 도킹하기 위한 도킹 기구부(1740)를 더 포함할 수 있으며, 이 경우, 제어부는 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 마스터 로봇인 경우, 슬레이브 로봇인 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 통신하여 도킹된 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어할 수 있다.In addition, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 may further include a docking mechanism 1740 for docking with the other on-boarding indoor autonomous mobile robots. In this case, , It is possible to control the movement of the docked indoor autonomous navigation robot in communication with the other indoor autonomous navigation robot as the slave robot.

도 18은 본 발명의 일실시예에 있어서, 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 물류 운반 방법을 도시한 흐름도이다.18 is a flowchart illustrating a method of conveying a logistics of an on-boarding indoor autonomous mobile robot according to an embodiment of the present invention.

단계(S1810)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 탑승자의 탑승 여부를 확인할 수 있다. 이러한 탑승자의 탑승 여부는 탑승자의 안전을 위해 확인될 수 있으며, 탑승자의 안전을 위해 탑승자의 탑승 자세 등을 센싱하기 위한 추가적인 기능들(센서들)이 더 활용될 수 있다.In step S1810, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 can confirm whether or not the passenger is boarding the boarding-type indoor autonomous mobile robot. The presence or absence of such a passenger can be confirmed for the safety of the occupant, and additional functions (sensors) for sensing the occupant's boarding position and the like can be further utilized for the safety of the occupant.

단계(S1820)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 물건의 보관 또는 운반과 연관된 위치로의 자율 주행을 제어할 수 있다. 로봇의 자율 주행에 대해서는 이미 자세히 설명하였기에 반복적인 설명은 생략한다.In step S1820, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 can control the autonomous driving of the boarding-type indoor autonomous mobile robot to a position associated with storage or transportation of the object. Since the autonomous running of the robot has already been described in detail, repetitive explanations are omitted.

단계(S1830)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 탑승자로부터 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 물건을 담았음을 지시하는 명령 또는 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 포함된 물건을 내렸음을 지시하는 명령을 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 인터페이스 기구를 통해 입력받을 수 있다.In step S1830, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 receives an instruction to store the object from the occupant in the storage mechanism of the boarding indoor autonomous mobile robot or the object contained in the storage mechanism of the boarding indoor autonomous mobile robot An instruction to indicate that the robot has fallen can be inputted through the interface mechanism of the on-board type indoor autonomous mobile robot.

단계(S1840)에서 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 입력된 명령에 따라 다음 위치로의 자율 주행을 처리할 수 있다. 예를 들어, 탑승형 실내 자율 주행 로봇(1700)은 다음 물건의 보관 또는 운반과 연관된 위치로의 자율 주행, 또는 물건의 입출력과 연관된 위치로의 자율 주행을 처리할 수 있다.In step S1840, the occupant-type indoor autonomous mobile robot 1700 can process autonomous travel to the next position in accordance with the inputted command. For example, the boarding-type indoor autonomous mobile robot 1700 can handle autonomous traveling to a position associated with storage or transportation of the next object, or autonomous travel to a position associated with input / output of the object.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 서비스 제공자가 대형 쇼핑몰이나 공항, 호텔 등과 같은 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 미리 생성하고, 클라우드 서비스를 통해 이용자들의 개별 서비스 로봇들과 통신하면서 개별 서비스 로봇들을 위한 로컬리제이션과 경로 계획을 미리 생성된 실내 지도에 기반하여 처리하여 그 결과 데이터를 제공해줌으로써, 개별 서비스 로봇들이 제공된 결과 데이터에 기반하여 자율 주행을 처리할 수 있어 서비스 로봇의 제작 비용을 혁신적으로 줄일 수 있다. 또한, 하나의 시설물 내에 다수의 서비스 로봇들이 동작하는 경우, 상기 클라우드 서비스를 통해 다수의 서비스 로봇들을 위한 서비스 계획을 관제함으로써, 다수의 서비스 로봇들이 하나의 시설물 내에서 보다 효율적으로 목적하는 서비스를 분담하여 처리할 수 있다. 또한, 이용자들의 시설물들의 실내 지도를 제작함에 있어서 서비스 제공자 측에서 사람이 직접 관측 장비를 제어하여 실내 지도를 제작하는 것이 아니라, 실내 자율 주행을 위한 기능과 맵핑 기능을 모두 포함하여 자동적으로 실내 지도를 제작할 수 있다. 또한, 발달 장애인을 위한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 시스템 및 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 제공할 수 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, it is possible for a service provider to generate an indoor map of facilities of a user such as a large shopping mall, an airport, and a hotel in advance and communicate with individual service robots of users through a cloud service, By processing the localization and route plan based on the generated indoor map and providing the resultant data, the individual service robot can process the autonomous travel based on the provided result data, thereby reducing the production cost of the service robot . Further, when a plurality of service robots operate in one facility, a service plan for a plurality of service robots is controlled through the cloud service, so that a plurality of service robots share a target service more efficiently in one facility . In addition, in producing the indoor map of the facilities of the users, the service provider does not create the indoor map by controlling the observation equipment directly, but the indoor map including the functions for the indoor self-driving and the mapping function is automatically provided. Can be produced. In addition, it is possible to provide a logistics system utilizing an on-board indoor autonomous mobile robot for a person with developmental disabilities and the on-board indoor autonomous mobile robot.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The system or apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device As shown in FIG. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이러한 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. Such a medium may be one that continuously stores computer executable programs, or temporarily stores them for execution or downloading. In addition, the medium may be a variety of recording means or storage means in the form of a combination of a single hardware or a plurality of hardware, but is not limited to a medium directly connected to a computer system, but may be dispersed on a network. Examples of the medium include a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk, And program instructions including ROM, RAM, flash memory, and the like. As another example of the medium, a recording medium or a storage medium managed by a site or a server that supplies or distributes an application store or various other software to distribute the application may be mentioned. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.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. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (11)

시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇에 있어서,
탑승자의 탑승 공간을 제공하는 탑승 기구부;
물건의 보관을 위한 보관 기구부;
상기 탑승자와의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스 기구부; 및
복수의 센서들로부터 수집된 정보를 이용하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행을 제어하여 상기 시설물 내에서 상기 보관 기구부를 통해 물건을 운반하기 위한 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하고, 상기 인터페이스 기구부를 통해 상기 물건의 운반과 관련된 정보를 상기 탑승 기구부에 탑승하는 탑승자와 통신하는 제어부
를 포함하고,
상기 탑승 기구부는, 센서와 연동하여 상기 탑승자의 탑승 여부를 판단하고,
상기 탑승자를 태운 상태로 이동해야 하는 상황에서 상기 탑승자가 탑승하지 않은 것으로 판단된 경우, 상기 탑승자의 탑승을 유도하기 위한 정보가 상기 탑승자에게 제공되고,
상기 탑승자의 탑승 여부에 기반하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행이 제어되는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
A self-propelled traveling self-propelled traveling robot located inside a facility,
A boarding mechanism for providing boarding space of a passenger;
A storage mechanism for storing articles;
An interface mechanism for communicating with the passenger; And
Controlling the autonomous travel of the on-boarding autonomous mobile robot using information collected from the plurality of sensors to control movement of the on-boarding autonomous mobile robot for transporting objects through the storage mechanism in the facility A control unit communicating with an occupant on the boarding instrument portion of information related to the conveyance of the object through the interface mechanism portion,
Lt; / RTI >
Wherein the boarding mechanism unit determines whether or not the passenger boarding is interlocked with the sensor,
When the occupant is judged not to have boarded the vehicle in a state in which the occupant is to be transported, information for guiding boarding of the occupant is provided to the occupant,
Wherein the autonomous travel of the on-boarding indoor autonomous mobile robot is controlled based on the presence or absence of the occupant.
제1항에 있어서,
다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 도킹하기 위한 도킹 기구부
를 더 포함하고,
상기 제어부는,
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 마스터 로봇으로서 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 도킹된 경우, 슬레이브 로봇인 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 통신하여, 도킹된 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
The method according to claim 1,
A docking mechanism for docking with the other indoor autonomous navigation robot
Further comprising:
Wherein,
When the boarding-type indoor autonomous mobile robot is docked with another boarding-type indoor autonomous mobile robot as a master robot, it communicates with the other boarded indoor autonomous mobile robot as a slave robot to move the docked other indoor self- And a control unit for controlling the indoor self-propelled traveling robot.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 슬레이브 로봇으로서 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 도팅된 경우, 마스터 로봇인 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇과 통신하여 상기 다른 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 제어 명령에 따라 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
3. The method of claim 2,
Wherein,
When the boarding-type indoor autonomous mobile robot is docked with another boarding-type indoor autonomous mobile robot as a slave robot, in accordance with a control command of the other boarding indoor self-rolling robot in communication with the other boarding- And controls the movement of the on-boarding indoor autonomous mobile robot.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
현재 위치에서 상기 보관 기구에 포함된 물건을 상기 시설물의 내부에 보관하기 위한 위치 또는 상기 보관 기구에 담기 위한 상기 시설물 내부에 보관된 물건의 위치로의 이동 또는 현재 위치에서 상기 시설물의 물건 입출력구로의 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
The method according to claim 1,
Wherein,
To a position for storing the object contained in the storage apparatus at the present position in the facility or for moving the object stored in the facility for storing the facility in the storage apparatus or for transferring the object to the object input / Wherein the control unit controls the movement of the indoor self-propelled traveling robot.
제4항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 인터페이스 기구부를 통한 상기 탑승자의 명령에 따라 상기 물건 입출력구로의 이동을 제어하거나 또는 상기 보관 기구부에 담긴 물건을 센싱하여 상기 물건을 보관하기 위한 위치 또는 상기 물건 입출력구로의 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
5. The method of claim 4,
Wherein,
And controls the movement to the object input / output port or the movement of the object to the object input / output port by sensing the object contained in the storage device section by the command of the occupant through the interface mechanism section. A self - propelled traveling robot on board.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 복수의 센서들을 포함하고, 상기 복수의 센서들의 출력값을 포함하는 제2 센싱 데이터를 생성하는 센싱부;
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 이동시키는 구동부;
상기 제2 센싱 데이터를 네트워크를 통해 클라우드 시스템으로 전송하고, 상기 클라우드 시스템이 상기 시설물의 실내 지도와 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 생성한 경로 데이터를 수신하는 통신부; 및
상기 생성된 경로 데이터에 기반하여 상기 시설물의 내부를 자율 주행하도록 상기 구동부를 제어하는 제어부
를 포함하고,
상기 클라우드 시스템은,
상기 시설물의 내부에서 자율 주행하는 맵핑 로봇에서 센서를 통해 상기 시설물의 내부에 대해 생성한 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 시설물의 실내 지도를 생성하도록 구현되는 것
을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
The method according to claim 1,
Wherein,
A sensing unit including the plurality of sensors and generating second sensing data including an output value of the plurality of sensors;
A driving unit for moving the on-boarding indoor autonomous mobile robot;
A communication unit for transmitting the second sensing data to a cloud system through a network and receiving the path data generated by the cloud system using the indoor map of the facility and the second sensing data; And
And controlling the driving unit to autonomously travel the inside of the facility based on the generated path data
Lt; / RTI >
The cloud system comprises:
A mapping robot that autonomously travels inside the facility generates an indoor map of the facility using first sensing data generated for the interior of the facility through a sensor
Which is characterized by the fact that the robot is a self-propelled traveling robot.
제6항에 있어서,
상기 맵핑 로봇은 상기 클라우드 시스템을 통해 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 실내 자율 주행을 제어하기 위한 클라우드 서비스를 제공하는 서비스 제공자 측에서 운용하는 장비이고,
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇은 상기 시설물과 연관하여 상기 클라우드 서비스를 요청한 이용자 측에서 운용하는 장비인 것을 특징으로 하는 탑승형 실내 자율 주행 로봇.
The method according to claim 6,
Wherein the mapping robot is operated by a service provider to provide a cloud service for controlling indoor self-running of the on-boarding indoor autonomous mobile robot through the cloud system,
Wherein the boarding-type indoor autonomous mobile robot is a device operating on the user side requesting the cloud service in association with the facility.
시설물 내부에 위치한 탑승형 실내 자율 주행 로봇을 활용한 물류 운반 방법에 있어서,
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 탑승자의 탑승 여부를 확인하는 단계;
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇에서 물건의 보관 또는 운반과 연관된 위치로의 자율 주행을 제어하는 단계;
상기 탑승자로부터 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 상기 물건을 담았음을 지시하는 명령 또는 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 보관 기구에 포함된 물건을 내렸음을 지시하는 명령을 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 인터페이스 기구를 통해 입력받는 단계; 및
상기 입력된 명령에 따라 다음 위치로의 자율 주행을 처리하는 단계
를 포함하고,
상기 탑승 여부를 확인하는 단계는,
상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇이 포함하는 탑승 기구부가 센서와 연동하여 상기 탑승자의 탑승 여부를 판단하고,
상기 탑승자를 태운 상태로 이동해야 하는 상황에서 상기 탑승자가 탑승하지 않은 것으로 판단된 경우, 상기 탑승자의 탑승을 유도하기 위한 정보가 상기 탑승자에게 제공되고,
상기 탑승자의 탑승 여부에 기반하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 자율 주행이 제어되는 것을 특징으로 하는 물류 운반 방법.
A method of transporting a logistics using an autonomous traveling robot of a boarding type inside a facility,
Confirming whether or not a passenger is boarding the boarding-type indoor autonomous mobile robot;
Controlling the autonomous travel of the onboard autonomous mobile robot to a position associated with storage or transportation of the object;
A command instructing that the article is stored in the storage device of the ride-on type indoor self-rolling robot or a command to indicate that the article contained in the storage device of the ride-on type indoor self-rolling robot has been unloaded from the occupant, Receiving input through an interface mechanism of the traveling robot; And
Processing autonomous travel to the next position in accordance with the input command
Lt; / RTI >
The step of confirming whether or not the vehicle is occupied,
Wherein the boarding mechanism included in the boarding-type indoor autonomous mobile robot interlocks with the sensor to determine whether or not the occupant is boarded,
When the occupant is judged not to have boarded the vehicle in a state in which the occupant is to be transported, information for guiding boarding of the occupant is provided to the occupant,
Wherein the autonomous travel of the on-boarding indoor autonomous mobile robot is controlled based on whether or not the occupant is boarded.
제8항에 있어서,
상기 다음 위치로의 자율 주행을 처리하는 단계는,
다음 물건의 보관 또는 운반과 연관된 위치로의 자율 주행, 또는 상기 물건의 입출력과 연관된 위치로의 자율 주행을 처리하는 것을 특징으로 하는 물류 운반 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the step of processing autonomous travel to the next position comprises:
To the position associated with the storage or transport of the next object, or to the position associated with the input / output of the object.
제8항에 있어서,
상기 자율주행을 제어하는 단계는,
상기 시설물의 내부에서 센서를 통해 상기 시설물의 내부에 대한 제2 센싱 데이터를 생성하는 단계;
상기 생성된 제2 센싱 데이터를 네트워크를 통해 클라우드 시스템으로 전송하는 단계;
상기 클라우드 시스템이 상기 시설물의 실내 지도와 상기 제2 센싱 데이터를 이용하여 생성한 경로 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 생성된 경로 데이터에 기반하여 상기 탑승형 실내 자율 주행 로봇의 이동을 제어하는 단계
를 포함하고,
상기 클라우드 시스템은,
상기 시설물의 내부에서 자율 주행하는 맵핑 로봇에서 센서를 통해 상기 시설물의 내부에 대해 생성한 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 시설물의 실내 지도를 생성하도록 구현되는 것
을 특징으로 하는 물류 운반 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the step of controlling the autonomous running includes:
Generating second sensing data for the interior of the facility through a sensor within the facility;
Transmitting the generated second sensing data to a cloud system through a network;
Receiving cloud data generated by the cloud system using an indoor map of the facility and the second sensing data; And
Controlling movement of the on-boarding indoor autonomous mobile robot based on the generated path data
Lt; / RTI >
The cloud system comprises:
A mapping robot that autonomously travels inside the facility generates an indoor map of the facility using first sensing data generated for the interior of the facility through a sensor
Wherein the method comprises the steps of:
제8항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute the method according to any one of claims 8 to 10.
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