KR102035018B1 - 청소 기능 제어 장치 및 이를 구비하는 청소 로봇 - Google Patents

Abstract

본 발명은 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하여 바닥면의 상태를 결정하고, 이 바닥면의 상태를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어 장치 및 이를 구비하는 청소 로봇을 제안한다. 본 발명에 따른 청소 기능 제어 장치는 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하는 실내 정보 획득부; 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 바닥면의 상태를 결정하는 바닥면 상태 결정부; 및 바닥면의 상태를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어부를 포함한다.

Description

청소 기능 제어 장치 및 이를 구비하는 청소 로봇 {Apparatus for controlling cleaning function and robotic cleaner with the apparatus}

본 발명은 청소 기능을 제어하는 장치와 이 장치를 구비하는 청소 로봇에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 바닥면의 상태를 결정하여 청소 기능을 제어하는 장치와 이 장치를 이용하여 청소 기능을 수행하는 청소 로봇에 관한 것이다.

청소 로봇은 비전 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등 다양한 센서들을 이용하여 주변 환경을 인지하고 장애물과의 충돌 없이 이동하면서 청소 기능을 수행한다.

그런데 청소 로봇은 이러한 센서들에 의해 획득된 정보들을 융합하더라도 융단(carpet) 등 바닥의 재질을 구분하거나 벽(wall)을 감지하는 것이 가능할 뿐이며, 경사도와 같이 바닥의 높낮이 상태를 구분하거나 옷, 동물의 배설물, 문턱 등 낮은 장애물을 감지하는 것은 불가능한 문제점이 있다.

한국공개특허 제2011-0010380호 (공개일 : 2011.02.01.)

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하여 바닥면의 상태를 결정하고, 이 바닥면의 상태를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어 장치 및 이를 구비하는 청소 로봇을 제안하는 것을 목적으로 한다.

그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하는 실내 정보 획득부; 상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 바닥면의 상태를 결정하는 바닥면 상태 결정부; 및 상기 바닥면의 상태를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치를 제안한다.

바람직하게는, 상기 실내 정보 획득부는 라이다(LiDAR) 센서, TOF(Time Of Flight) 센서 및 회전 가능한 레이저 거리 측정기 중 적어도 하나를 이용하여 상기 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득한다.

바람직하게는, 상기 바닥면 상태 결정부는 상기 제1 지점들에 대한 정보를 취합하여 상기 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 생성하며, 상기 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 기초로 상기 바닥면의 상태를 결정한다.

바람직하게는, 상기 바닥면 상태 결정부는 상기 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 기초로 문턱, 경사로 및 절벽 중 어느 하나로 상기 바닥면의 상태를 결정한다.

바람직하게는, 상기 청소 기능 제어 장치는 상기 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 바닥면의 재질을 결정하는 바닥면 재질 결정부를 더 포함하며, 상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 바닥면의 재질을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어한다.

바람직하게는, 상기 청소 기능 제어 장치는 상기 제1 지점들에 대한 정보 또는/및 상기 실내의 공간과 관련된 제2 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 실내에 위치하는 장애물을 검출하는 장애물 검출부를 더 포함하며, 상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 장애물에 대한 정보를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어한다.

바람직하게는, 상기 실내 정보 획득부는 로우 빔(low beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 상기 제1 지점들에 대한 정보를 획득하며, 하이 빔(high beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 상기 제2 지점들에 대한 정보를 획득한다.

바람직하게는, 상기 청소 기능 제어 장치는 서로 다른 지점들에서 얻은 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립(slip) 여부를 판단하는 슬립 판단부를 더 포함하며, 상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어한다.

바람직하게는, 상기 슬립 판단부는 상기 서로 다른 지점들 중 어느 하나인 제3 지점에서 상기 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 장애물의 배치 형태를 추정하고, 상기 서로 다른 지점들 중 다른 하나인 제4 지점에서 상기 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 장애물의 배치 형태를 추정하며, 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시켜 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단한다.

바람직하게는, 상기 슬립 판단부는 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시킬 때 상기 제3 지점 또는 상기 제4 지점을 기준으로 미리 정해진 범위 이내에 위치하는 파티클들(particles)을 이용한다.

바람직하게는, 상기 슬립 판단부는 상기 파티클들 중에서 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시키는 데에 기여한 파티클이 가진 정보를 기초로 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단한다.

바람직하게는, 상기 청소 기능 제어 장치는 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 흡입구에 부착된 유량 센서를 이용하여 이물질의 유입량을 검출하는 이물질 유입량 검출부를 더 포함하며, 상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 이물질의 유입량을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어한다.

바람직하게는, 상기 청소 기능 제어 장치는 회전 가능한 센서를 이용하여 후진 기능을 수행하는 후진 기능 수행부를 더 포함하며, 상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 후진 기능을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어한다.

또한 본 발명은 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하는 실내 정보 획득부; 상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 바닥면의 상태를 결정하는 바닥면 상태 결정부; 상기 바닥면의 상태를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어부; 및 상기 실내에 대한 청소 기능을 수행하는 청소 기능 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 청소 로봇을 제안한다.

본 발명은 상기한 목적 달성을 위한 구성들을 통하여 다음 효과들을 얻을 수 있다.

첫째, 바닥면의 상태를 정확하게 검출할 수 있으며, 바닥면에 산재해 있는 낮은 장애물도 감지하는 것이 가능해진다.

둘째, 청소 로봇의 슬립(slip)을 정확하게 검출할 수 있다.

셋째, 청소 및 커버리지 성능을 향상시킬 수 있다.

도 1은 바닥면의 상태에 따라 서로 다른 형태로 획득되는 포인트 클라우드 정보를 보여주는 개념도이다.
도 2는 TOF 센서의 작동 원리를 보여주는 예시도이다.
도 3은 낮은 장애물과 관련된 포인트 클라우드 정보를 보여주는 개념도이다.
도 4는 청소 로봇의 슬립 상황(slip situation)을 검출하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 서로 다른 두 지점에서 획득된 청소 로봇(100)으로부터 장애물들(210, 220)까지의 거리 정보를 보여주는 참고도이다.
도 6 및 도 7은 서로 다른 두 지점에서 획득된 장애물 정보들을 매칭시키는 방법을 설명하기 위한 참고도들이다.
도 8 내지 도 10은 청소 로봇에 추가될 수 있는 기능들을 설명하기 위한 참고도들이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 청소 기능 제어 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 12는 도 11에 도시된 청소 기능 제어 장치의 내부에 추가될 수 있는 구성들을 나열한 블록도이다.
도 13은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 청소 로봇의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.

이하 본 발명에서는 포인트 클라우드(Point cloud)를 기반으로 바닥면의 상태, 특히 바닥면의 높낮이 상태를 측정하거나 낮은 장애물을 감지하는 알고리즘이 적용된 청소 로봇에 대하여 설명한다.

도 1은 바닥면의 상태에 따라 서로 다른 형태로 획득되는 포인트 클라우드 정보를 보여주는 개념도이다.

청소 로봇(100)은 라이다(LiDAR) 센서, TOF(Time Of Flight) 센서 등 오브젝트의 3차원 정보를 획득할 수 있는 센서를 이용하여 주변 환경에 대한 정보를 3차원 정보로 획득할 수 있다. 바닥면의 각 지점을 포인트(point; 110)로 정의하면, 청소 로봇(100)은 라이다 센서, TOF 센서 등을 이용하여 각 포인트(110)에 대한 정보를 3차원 정보로 획득할 수 있다.

각 포인트(110)에 대한 정보가 3차원 정보로 획득되면, 이러한 포인트(110)들의 집합인 포인트 클라우드(point cloud)에 대한 정보를 통해 바닥면의 상태, 예컨대 바닥면의 높낮이를 구별하는 것이 가능해진다. 본 발명에서 청소 로봇(100)은 바닥면에 대한 포인트 클라우드의 정보를 기초로 바닥면의 상태, 예컨대 바닥면의 높낮이 상태를 측정한다.

일반 가정의 집안 환경에서 바닥면에 높낮이가 형성된 부분은 도 1의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 문턱, 경사로, 절벽 등이다. 도 1의 (a)가 문턱에 대한 예시이고, 도 1의 (b)가 경사로에 대한 예시이며, 도 1의 (c)가 절벽에 대한 예시이다.

청소 로봇(100)의 안전한 주행과 청소 성능의 향상을 위해서는 청소 로봇(100)이 바닥면에 높낮이가 형성된 부분을 구별할 수 있어야 한다. 그런데 현재 상용화된 로봇들을 살펴보면 바닥면의 높낮이를 구분하는 데에 사용되는 정보가 매우 제한적이기 때문에, 그 상황에 맞닥뜨렸을 때에 바닥면의 높낮이를 제대로 구분하는 것이 쉽지 않다.

예를 들면 로봇이 문턱이나 경사로를 올라갈 때 로봇이 앞으로 들리면서 로봇의 피치(pitch) 각이 발생한다. 이로 인해 로봇이 문턱을 오르는지 아니면 경사로를 오르는지를 구분하는 것이 쉽지 않다.

또한 로봇이 문턱을 오를 때 로봇의 앞 부분이 들리면 로봇에 장착된 바닥 센서가 노출된다. 이로 인해 로봇이 바닥면의 상태를 절벽으로 오인식하는 경우가 발생할 수도 있다.

본 발명에서 청소 로봇(100)은 라이다 센서, TOF 센서 등을 이용하여 포인트 클라우드의 정보로 전방에 위치하는 바닥면에 대한 정보를 획득한다. 바닥면의 상태에 따라 도 1의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 포인트 클라우드의 정보(120, 130, 140)가 달라질 것이므로, 청소 로봇(100)은 이러한 포인트 클라우드의 정보(120, 130, 140)를 기초로 바닥면의 상태를 검출할 수 있다.

또한 청소 로봇(100)은 포인트 클라우드의 정보(120, 130, 140)를 기초로 바닥면의 높낮이 변화 상황을 검출하여 바닥면의 상태에 따른 적절한 제어 기능을 수행할 수 있다.

청소 로봇(100)은 오브젝트의 3차원 정보를 획득할 수 있는 센서로 TOF 센서를 이용하는 경우 TOF 기반의 360도 거리 측정기를 이용하여 오브젝트의 3차원 정보를 획득할 수 있다.

도 2는 TOF 센서의 작동 원리를 보여주는 예시도이다. 도 2의 (a)는 하이 빔(high beam; 210)과 로우 빔(low beam; 220)을 이용하는 2채널 거리 측정기를 탑재하고 있는 청소 로봇(100)의 작동 예시이며, 도 2의 (b)는 높은 장애물(high obstacle; 230)과 낮은 장애물(low obstacle; 240)을 모두 감지할 수 있는 다채널 거리 측정기를 탑재하고 있는 청소 로봇(100)의 작동 예시이다. 도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 청소 로봇(100)이 2채널 거리 측정기를 이용하는 경우 지면과 수평한 방향으로 어느 하나의 채널(ex. 로우 빔(220))을 이용하고, 지면과 사선의 방향으로 다른 하나의 채널(ex. 하이 빔(210))을 이용할 수 있다.

청소 로봇(100)이 TOF 기반의 360도 거리 측정기를 이용하는 경우 바닥면의 상태 뿐만 아니라, 카펫 검출, 장애물 탐지, 위치 추정 등도 가능해진다.

앞서 설명한 바와 같이 라이다 센서, TOF 센서 등을 이용하면, 청소 로봇(100)은 포인트 클라우드의 정보를 토대로 바닥면 등 주변 환경을 입체적으로 재구성하는 것이 가능해진다. 청소 로봇(100)은 이와 같이 재구성된 주변 환경에 대한 정보로부터 바닥면에 대한 정보를 분리하여 바닥면의 높낮이 상태(문턱, 경사로, 절벽 등) 외에 바닥면의 재질(타일, 마루, 카페트 등), 바닥면에 산재해 있는 낮은 장애물(옷, 동물의 배설물, 블록 등)의 존재 여부 등을 검출할 수 있다. 이하 이에 대해 설명한다.

(1) 바닥면의 재질 검출

청소 로봇(100)의 주행과 청소 성능에 있어서 바닥면의 재질 특성은 영향력이 큰 요소 중 하나이다. 그래서 바닥의 재질을 분석하여 구분하는 것은 매우 중요하다.

본 발명에서 청소 로봇(100)은 포인트 클라우드의 정보로부터 얻은 바닥면에 대한 정보를 기초로 바닥면의 재질을 검출한다. 청소 로봇(100)이 주행하는 바닥면은 타일, 마루, 장판, 카펫 등으로 구분될 수 있다. 타일, 마루, 장판, 카펫 등은 모두 재질 상의 특성을 가지고 있다. 청소 로봇(100)은 바닥면에 대한 정보를 바탕으로 바닥면의 재질 상의 특징들을 분류함으로써 바닥면의 재질을 고려하여 청소 기능을 원활하게 수행할 수 있다.

(2) 낮은 장애물 검출

도 3은 낮은 장애물과 관련된 포인트 클라우드 정보를 보여주는 개념도이다.

일반 가정의 집안 환경에서 청소 로봇(100)의 진로와 청소를 방해하는 요인들 중 하나가 청소 로봇(100)에 장착된 장애물 감지 센서보다 낮은 장애물들(예를 들어, 옷가지, 동물 배설물, 블록 등)이다. 청소 기능이 있는 기존의 로봇들은 낮은 장애물들을 감지하지 못해 낮은 장애물들을 회피하는 것이 불가능하였으며, 이로 인해 로봇들은 동작 불능 상태에 빠지거나 오동작을 일으키기도 하였다. 이러한 낮은 장애물들을 미리 감지하여 회피할 수 있다면 청소 로봇(100)의 안전한 주행과 높은 청소 성능을 보장할 수가 있다.

본 발명에서 청소 로봇(100)은 포인트 클라우드의 정보(150)로부터 획득한 바닥면에 대한 정보를 바탕으로 바닥면에 산재해 있는 낮은 장애물들도 용이하게 검출할 수가 있으며, 이에 따라 회피 주행 및 청소도 가능해진다.

본 발명에 따라 청소 로봇(100)이 낮은 장애물에 대한 적절한 대처를 수행할 수 있다면, 청소 로봇(100)의 청소 성공률 및 커버리지 성능도 향상시킬 수가 있다.

다음으로 청소 로봇(100)의 슬립 검출(slip detection) 방법에 대하여 설명한다. 이하 설명에서는 슬립 검출 방법이 적용되는 대상으로 청소 로봇(100)을 일례로 들어 설명할 것이나, 본 발명에서 제안하는 슬립 검출 방법은 이에 한정되지 않고, 바퀴를 이용하여 구동하는 로봇이라면 모두 적용 가능하다.

청소 로봇(100)은 자이로 센서와 앞바퀴 인식 센서인 수동 인코더(passive encoder)를 이용하여 슬립을 감지할 수 있다. 이 경우 청소 로봇(100)은 양쪽 바퀴의 인코더로부터 추정된 자신의 회전 속도와 자이로 정보를 비교하여 슬립을 검출하며, 수동 인코더를 이용하여 자신의 이동을 검출하고 양쪽 바퀴의 인코더로부터 획득된 자신의 속도와 비교하여 자신이 실제로 이동하는지 여부를 검사한다.

그러나 바닥면의 상태에 따라 수동 인코더의 회전이 다르고, 요철이 많은 지역이나 문턱, 카펫 등과 같이 주행면의 높이차가 발생하는 환경에서 부정확한 정보를 제공하는 문제점이 있다.

청소 로봇(100)은 적외선 신호(또는 레이저 신호)의 광학적 흐름(optical flow)을 기반으로 슬립을 감지하는 것도 가능하다. 이 경우 청소 로봇(100)은 저면에 부착된 발광 소자와 수광 소자 간 신호의 흐름을 바탕으로 자신의 움직임을 검출하고, 이 움직임 정보를 바퀴의 인코더 정보와 비교하여 자신이 슬립 상황이나 구속 상황에 놓여 있는지 여부를 판단한다.

그러나 신호가 바닥면의 반사율에 매우 민감하기 때문에, 바닥면이 고르지 않을 경우 슬립 감지가 어려운 문제점이 있다.

본 발명에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 레이저 오도메트리(laser odometry)를 기반으로 청소 로봇(100)의 슬립을 검출하는 방법에 대하여 설명한다.

레이저 오도메트리는 단채널/다채널 360도 레이저 거리 측정기로부터 획득한 주변 장애물까지의 거리를 이용하여 청소 로봇(100)의 이동량을 추정하고, 이를 통해 초기 위치부터 추정된 청소 로봇(100)의 이동량을 누적 합산하여 현재의 위치를 추정하는 방법을 말한다. 여기서, 현재 시점에 측정된 주변 장애물 정보와 이전 시점에 획득된 주변 장애물 정보 사이의 차이값을 시간차로 나누면 청소 로봇(100)의 속도를 추정할 수 있다.

도 4는 청소 로봇의 슬립 상황(slip situation)을 검출하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.

청소 로봇(100)이 A 지점에서 B 지점으로 미끄러진 경우, 청소 로봇(100)의 슬립을 알아내기 위해서는 청소 로봇(100)의 주변에 위치한 장애물들(310, 320)을 이용해야 한다. 본 발명에서는 이 경우 다채널(혹은 단채널) 레이저 거리 측정기를 이용하여 청소 로봇(100)의 주변에 위치한 장애물들(310, 320)에 대한 정보를 획득한다.

도 5는 서로 다른 두 지점에서 획득된 청소 로봇(100)으로부터 장애물들(310, 320)까지의 거리 정보를 보여주는 참고도이다. 도 5의 (a)는 도 4의 A 지점에서 측정된 청소 로봇(100)과 장애물들(310, 320) 사이의 거리 정보(331, 332, 333, 334)를 보여주며, 도 5의 (b)는 도 4의 B 지점에서 측정된 청소 로봇(100)과 장애물들(310, 320) 사이의 거리 정보(341, 342, 343, 344)를 보여준다.

청소 로봇(100)은 서로 다른 두 지점에서 획득된 장애물들(310, 320)에 대한 정보들(351, 352, 353, 354)을 이동하거나 회전시켜 매칭시킴으로써 두 지점에서 자신의 이동량을 산출할 수 있다.

본 발명에서 청소 로봇(100)은 파티클 필터(particle filter)를 적용하여 서로 다른 두 지점에서 획득된 장애물들(310, 320)에 대한 정보들(351, 352, 353, 354)을 매칭시킬 수 있다.

도 6 및 도 7은 서로 다른 두 지점에서 획득된 장애물 정보들을 매칭시키는 방법을 설명하기 위한 참고도들이다.

도 6은 A 지점을 기준으로 B 지점에서 획득된 장애물 정보를 매칭하는 과정을 보여준다. 랜덤 파티클(random particle; 360)들은 A 지점을 기준으로 결정된 파티클 경계(particle boundary; 370) 이내에 위치하며, 위치, 자세각 등 임의로 생성된 후보에 대한 정보를 가지고 있다.

B 지점에서의 청소 로봇(100)에 대한 정보가 특정 랜덤 파티클이 가진 정보일 것으로 가정하고, 각 랜덤 파티클이 가진 정보를 기초로 두 지점에서 획득된 장애물 정보들을 매칭하여 보면, B 지점에서 측정된 장애물 정보와 가장 유사한 정보를 가지고 있는 랜덤 파티클을 찾을 수 있다. 그러면 그 랜덤 파티클이 가지고 있는 정보를 B 지점에서의 청소 로봇(100)에 대한 정보로 추정할 수 있다.

도 7은 선택된 랜덤 파티클(380)이 가지고 있는 정보를 기초로 A 지점과 B 지점에서의 장애물 정보들을 매칭시킨 결과를 보여준다. 도 7과 같이 장애물 정보들이 매칭되어 장애물들(310, 320)이 서로 같은 위치에 배열되면, 청소 로봇(100)의 각 지점에서의 상대적인 위치차를 알 수 있게 되고, 이를 통해 청소 로봇(100)이 미끄러진 정도를 검출하는 것이 가능해진다.

또한 상기에서 검출된 정보를 시간차(청소 로봇(100)이 A 지점에 위치한 시간과 B 지점에 위치한 시간 사이의 차이값)로 나누면 청소 로봇(100)의 현재 속도도 계산할 수가 있다.

또한 랜덤 파티클(360)의 개수를 늘리고 청소 로봇(100)의 위치에 대한 확률적 오차를 고려한다면 더욱 정확한 정보를 예측하는 것이 가능해진다.

한편 청소 로봇(100)은 도 8에 도시된 바와 같이 흡입구(420)의 일측에 장착된 유량 센서(flow sensor; 410)를 이용하여 먼지(430)의 유입량을 검출할 수 있다.

청소 로봇(100)은 이를 위해 유량 센서로 초음파식 유량 센서(ultrasonic flow sensor), TOF 기반의 유량 검출기(flow detector) 등을 이용할 수 있다. 청소 로봇(100)이 이러한 유량 센서를 이용하여 먼지의 유입량을 검출하는 경우 광소자를 이용하는 경우보다 윈도우(window)에 부착되는 먼지에 덜 민감하게 작용할 수 있다.

한편 청소 로봇(100)은 도 9에 도시된 바와 같이 TOF 기반 360도 거리 측정기를 이용하여 도킹 유도 시스템을 구성할 수 있다.

도 9의 (a)에 도시된 바와 같이 벽(wall; 440)의 일측에 반사율이 높은 재질로 도킹 스테이션(docking station; 450)을 구성한다. 이때 도킹 스테이션(450)은 다양한 패턴들을 적용하여 구성할 수 있다.

청소 로봇(100)에 장착된 레이저 수신기(laser receiver)에서 측정한 강도(intensity) 그래프를 보면, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이 도킹 부분(460)의 반사율이 높기 때문에 도킹 스테이션(450)의 위치를 찾을 수 있다.

TOF 기반 거리 측정기의 출력 정보는 거리값을 나타내기 때문에 도킹 스테이션(450)의 정확한 위치를 알 수 있어서 도킹 성능을 향상시킬 수 있다.

한편 청소 로봇(100)은 전진 및 후진을 이용한 청소 모션을 수행하는 것도 가능하다. 이 경우 청소 로봇(100)은 TOF 기반의 360도 거리 측정기를 이용하여 상기한 기능을 수행할 수 있다.

TOF 기반의 360도 거리 측정기를 장착한 청소 로봇(100)은 전방, 후방 등 센서의 장착 위치에 관계없이 후진도 자유롭게 할 수 있기 때문에, 기존의 전진만 하는 로봇과 달리 다음과 같은 다양한 모션 적용이 가능하다.

첫째, 180도 방향 전환시 청소 로봇(100)이 도 10의 (a)에 도시된 바와 같이 회전하지 않고 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이 바로 후진함으로써 전체 청소 시간을 줄일 수 있다.

둘째, 먼지가 많은 곳에서 집중 청소시 청소 로봇(100)이 도 10의 (c)에 도시된 바와 같이 앞뒤로 움직이면서 청소하여 충분히 먼지를 제거할 수 있다.

이 경우 청소 로봇(100)이 회전하지 않고 그 지역을 청소하기 때문에 위치 추정 성능을 유지하고 회전에서 많이 발생하는 슬립을 줄일 수 있다. 또한 청소 로봇(100)이 브러시(brush)와 걸레를 양쪽 방향으로 모두 사용하기 때문에, 기존에 직진만 하는 경우 브러시와 걸레를 한쪽 방향으로만 사용하여 먼지가 한쪽으로 많이 묻는 문제점도 해결할 수 있다.

이상 도 1 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 일실시 형태에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 형태에 대하여 설명한다.

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 청소 기능 제어 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 11에 따르면, 청소 기능 제어 장치(500)는 실내 정보 획득부(510), 바닥면 상태 결정부(520), 청소 기능 제어부(530), 제1 전원부(540) 및 제1 주제어부(550)를 포함한다.

제1 전원부(540)는 청소 기능 제어 장치(500)를 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.

제1 주제어부(550)는 청소 기능 제어 장치(500)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.

실내 정보 획득부(510)는 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득하는 기능을 수행한다.

실내 정보 획득부(510)는 라이다(LiDAR) 센서, TOF(Time Of Flight) 센서 및 회전 가능한 레이저 거리 측정기 중 적어도 하나를 이용하여 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원 정보로 획득할 수 있다.

바닥면 상태 결정부(520)는 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 바닥면의 상태를 결정하는 기능을 수행한다. 실내 정보 획득부(510)에 의해 실내의 각 지점에 대한 정보들이 획득되면, 바닥면 상태 결정부(520)는 이 정보들 중에서 실내의 바닥면과 관련된 지점들에 대한 정보를 추출하여 상기한 기능을 수행할 수 있다.

바닥면 상태 결정부(520)는 제1 지점들에 대한 정보를 취합하여 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 생성하며, 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 기초로 바닥면의 상태를 결정할 수 있다.

또한 바닥면 상태 결정부(520)는 바닥면의 높낮이 변화와 관련된 정보를 기초로 문턱, 경사로 및 절벽 중 어느 하나로 바닥면의 상태를 결정할 수 있다.

청소 기능 제어부(530)는 바닥면 상태 결정부(520)에 의해 결정된 바닥면의 상태를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 기능을 수행한다.

도 12는 도 11에 도시된 청소 기능 제어 장치의 내부에 추가될 수 있는 구성들을 나열한 블록도이다.

청소 기능 제어 장치(500)는 바닥면 재질 결정부(610)를 더 포함할 수 있다.

바닥면 재질 결정부(610)는 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 바닥면의 재질을 결정하는 기능을 수행한다. 청소 기능 제어 장치(500)가 바닥면 재질 결정부(610)를 더 포함하는 경우, 청소 기능 제어부(530)는 바닥면의 상태와 바닥면의 재질을 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어할 수 있다.

청소 기능 제어 장치(500)는 장애물 검출부(620)를 더 포함하는 것도 가능하다.

장애물 검출부(620)는 제1 지점들에 대한 정보 또는/및 실내의 공간과 관련된 제2 지점들에 대한 정보를 기초로 실내에 위치하는 장애물을 검출하는 기능을 수행한다. 청소 기능 제어 장치(500)가 장애물 검출부(620)를 더 포함하는 경우, 청소 기능 제어부(530)는 바닥면의 상태와 장애물에 대한 정보를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어할 수 있다.

한편 청소 기능 제어 장치(500)가 장애물 검출부(620)를 더 포함하는 경우, 실내 정보 획득부(510)는 실내의 각 지점에 대한 정보로 제1 지점들에 대한 정보와 제2 지점들에 대한 정보를 획득할 수 있다. 자세하게는, 실내 정보 획득부(510)는 로우 빔(low beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 제1 지점들에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또한 실내 정보 획득부(510)는 하이 빔(high beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 제2 지점들에 대한 정보를 획득할 수 있다.

청소 기능 제어 장치(500)는 슬립 판단부(630)를 더 포함하는 것도 가능하다.

슬립 판단부(630)는 서로 다른 지점들에서 얻은 장애물까지의 거리들을 기초로 청소 기능을 수행하는 장치(ex. 청소 로봇)의 슬립(slip) 여부를 판단하는 기능을 수행한다. 청소 기능 제어 장치(500)가 슬립 판단부(630)를 더 포함하는 경우, 청소 기능 제어부(530)는 바닥면의 상태와 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어할 수 있다.

슬립 판단부(630)는 상기한 기능을 다음과 같이 구체적으로 구분하여 수행할 수 있다.

먼저 슬립 판단부(630)는 서로 다른 지점들 중 어느 하나인 제3 지점에서 장애물까지의 거리들을 기초로 장애물의 배치 형태를 추정한다.

이후 슬립 판단부(630)는 서로 다른 지점들 중 다른 하나인 제4 지점에서 장애물까지의 거리들을 기초로 장애물의 배치 형태를 추정한다.

이후 슬립 판단부(630)는 제3 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태와 제4 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태를 매칭시켜 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단한다.

슬립 판단부(630)는 제3 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태와 제4 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태를 매칭시킬 때 제3 지점 또는 제4 지점을 기준으로 미리 정해진 범위 이내에 위치하는 파티클들(particles)을 이용할 수 있다.

슬립 판단부(630)는 파티클들 중에서 제3 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태와 제4 지점에서 추정된 장애물의 배치 형태를 매칭시키는 데에 기여한 파티클이 가진 정보를 기초로 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단할 수 있다.

청소 기능 제어 장치(500)는 이물질 유입량 검출부(640)를 더 포함하는 것도 가능하다.

이물질 유입량 검출부(640)는 청소 기능을 수행하는 장치의 흡입구에 부착된 유량 센서를 이용하여 이물질의 유입량을 검출하는 기능을 수행한다. 청소 기능 제어 장치(500)가 이물질 유입량 검출부(640)를 더 포함하는 경우, 청소 기능 제어부(530)는 바닥면의 상태와 이물질의 유입량을 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어할 수 있다.

청소 기능 제어 장치(500)는 후진 기능 수행부(650)를 더 포함하는 것도 가능하다.

후진 기능 수행부(650)는 회전 가능한 센서를 이용하여 후진 기능을 수행한다. 청소 기능 제어 장치(500)가 후진 기능 수행부(650)를 더 포함하는 경우, 청소 기능 제어부(530)는 바닥면의 상태와 후진 기능을 기초로 실내에 대한 청소 기능을 제어할 수 있다.

도 13은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 청소 로봇의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 13에 따르면, 청소 로봇(700)은 청소 기능 제어 장치(500), 청소 기능 수행부(710), 제2 전원부(720) 및 제2 주제어부(730)를 포함한다.

제2 전원부(720)는 청소 로봇(700)을 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.

제2 주제어부(730)는 청소 로봇(700)을 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.

청소 기능 수행부(710)는 실내에 대한 청소 기능을 수행한다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.

또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

1. 라이다(LiDAR) 센서, TOF(Time Of Flight) 센서, 회전 가능한 레이저 거리 측정기, 또는 이들의 조합을 이용하여 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원의 포인트 클라우드 정보로 획득하며 상기 실내의 바닥면을 포함하는 주변 환경 정보를 입체적으로 재구성하는 실내 정보 획득부;
   상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 포인트 클라우드 정보를 기초로 상기 바닥면의 상태를 결정하는 바닥면 상태 결정부; 및
   상기 바닥면의 상태를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어부를 포함하며,
   상기 실내 정보 획득부는 상기 재구성된 주변 환경 정보로부터 상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 포인트 클라우드 정보를 분리하고,
   상기 바닥면 상태 결정부는 (i) 문턱에 해당하는 제1 포인트 클라우드 정보, (ii) 경사로에 해당하는 제2 포인트 클라우드 정보, 및 (iii) 절벽에 해당하는 제3 포인트 클라우드 정보를 구분하여 상기 바닥면의 상태를 상기 문턱, 상기 경사로, 및 상기 절벽으로 분리 검출하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 바닥면의 재질을 결정하는 바닥면 재질 결정부
   를 더 포함하며,
   상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 바닥면의 재질을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 지점들에 대한 정보 또는/및 상기 실내의 공간과 관련된 제2 지점들에 대한 정보를 기초로 상기 실내에 위치하는 장애물을 검출하는 장애물 검출부
   를 더 포함하며,
   상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 장애물에 대한 정보를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 실내 정보 획득부는 로우 빔(low beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 상기 제1 지점들에 대한 정보를 획득하며, 하이 빔(high beam)과 관련된 적어도 하나의 채널 신호를 이용하여 상기 제2 지점들에 대한 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
8. 제 1 항에 있어서,
   서로 다른 지점들에서 얻은 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립(slip) 여부를 판단하는 슬립 판단부
   를 더 포함하며,
   상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 슬립 판단부는 상기 서로 다른 지점들 중 어느 하나인 제3 지점에서 상기 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 장애물의 배치 형태를 추정하고, 상기 서로 다른 지점들 중 다른 하나인 제4 지점에서 상기 장애물까지의 거리들을 기초로 상기 장애물의 배치 형태를 추정하며, 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시켜 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 슬립 판단부는 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시킬 때 상기 제3 지점 또는 상기 제4 지점을 기준으로 미리 정해진 범위 이내에 위치하는 파티클들(particles)을 이용하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 슬립 판단부는 상기 파티클들 중에서 상기 제3 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태와 상기 제4 지점에서 추정된 상기 장애물의 배치 형태를 매칭시키는 데에 기여한 파티클이 가진 정보를 기초로 상기 청소 기능을 수행하는 장치의 슬립 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
12. 제 1 항에 있어서,
    상기 청소 기능을 수행하는 장치의 흡입구에 부착된 유량 센서를 이용하여 이물질의 유입량을 검출하는 이물질 유입량 검출부
    를 더 포함하며,
    상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 이물질의 유입량을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
13. 제 1 항에 있어서,
    회전 가능한 센서를 이용하여 후진 기능을 수행하는 후진 기능 수행부
    를 더 포함하며,
    상기 청소 기능 제어부는 상기 바닥면의 상태와 상기 후진 기능을 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 것을 특징으로 하는 청소 기능 제어 장치.
14. 청소 로봇에 있어서,
    라이다(LiDAR) 센서, TOF(Time Of Flight) 센서, 회전 가능한 레이저 거리 측정기, 또는 이들의 조합을 이용하여 실내의 각 지점에 대한 정보를 3차원의 포인트 클라우드 정보로 획득하며 상기 실내의 바닥면을 포함하는 주변 환경 정보를 입체적으로 재구성하는 실내 정보 획득부;
    상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 포인트 클라우드 정보를 기초로 상기 바닥면의 상태를 결정하는 바닥면 상태 결정부;
    상기 바닥면의 상태를 기초로 상기 실내에 대한 청소 기능을 제어하는 청소 기능 제어부; 및
    상기 실내에 대한 청소 기능을 수행하는 청소 기능 수행부를 포함하며,
    상기 실내 정보 획득부는 상기 재구성된 주변 환경 정보로부터 상기 실내의 바닥면과 관련된 제1 지점들에 대한 포인트 클라우드 정보를 분리하고,
    상기 바닥면 상태 결정부는 (i) 문턱에 해당하는 제1 포인트 클라우드 정보, (ii) 경사로에 해당하는 제2 포인트 클라우드 정보, 및 (iii) 절벽에 해당하는 제3 포인트 클라우드 정보를 구분하여 상기 바닥면의 상태를 상기 문턱, 상기 경사로, 및 상기 절벽으로 분리 검출하는 것을 특징으로 하는 청소 로봇.

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