KR102109004B1 - Apparatus and Method for Avoiding Obstacle of Mobile Robot using Line Information - Google Patents

Apparatus and Method for Avoiding Obstacle of Mobile Robot using Line Information Download PDF

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KR102109004B1 KR1020180003376A KR20180003376A KR102109004B1 KR 102109004 B1 KR102109004 B1 KR 102109004B1 KR 1020180003376 A KR1020180003376 A KR 1020180003376A KR 20180003376 A KR20180003376 A KR 20180003376A KR 102109004 B1 KR102109004 B1 KR 102109004B1
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Abstract

본 발명은 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출부;주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 지정하고, 상기 라인 정보 추출부에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정부;상기 영역 및 거리 지정부에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단부;장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하여 판단하는 거리 판단부;장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an apparatus and a method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information that enables efficient avoidance of obstacles on a predetermined driving path based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor and driving. A line information extraction unit that extracts line information by utilizing line-based characteristics among information measured by an environmental awareness sensor; designates obstacle avoidance distances and stop distances on a driving path, and based on the information extracted from the line information extraction unit An area and distance designation unit for designating an obstacle area; an information extraction and determination unit that extracts obstacles and environmental information based on the area and distance specified by the area and distance designation unit and determines the driving state of the mobile robot; obstacle and mobile Distance determination unit to determine the distance between the robot; to avoid obstacles driving It characterized in that it comprises a; a path split and avoidance path generation, path create a return path for dividing and generating unit.

Description

라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법{Apparatus and Method for Avoiding Obstacle of Mobile Robot using Line Information}Apparatus and Method for Avoiding Obstacle of Mobile Robot using Line Information}

본 발명은 모바일 로봇에 관한 것으로, 구체적으로 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a mobile robot, and specifically, avoids obstacles of the mobile robot using line information that enables the vehicle to efficiently avoid obstacles on a predetermined driving path based on the surrounding environment information measured through the environment recognition sensor. It relates to a device and method for.

로봇 기술의 발전에 따라 스스로 경로를 설정하고 이동하는 모바일 로봇의 활용도가 높아지고 있다.With the development of robot technology, the utilization of mobile robots that set and move on their own is increasing.

모바일 로봇은 청소 로봇과 같이 제한된 공간 내에서 작업을 수행하는 경우가 대부분으로, 모바일 로봇의 이동 속도에 대해 크게 고려되지 않았다.Mobile robots, such as cleaning robots, often perform work within a limited space, and the movement speed of the mobile robot is not considered much.

그러나 최근에는 모바일 로봇의 활용 용도가 증가됨에 따라 교육용 로봇, 방범용 로봇, 안내 로봇, 배달 로봇 및 간호 로봇과 같이 모바일 로봇이 확장된 공간 또는 제한되지 않은 공간에서 작업을 수행하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다.However, in recent years, as the use of mobile robots increases, mobile robots, such as educational robots, security robots, guide robots, delivery robots, and nursing robots, frequently perform operations in an extended space or an unrestricted space. Doing.

따라서, 확장된 공간 또는 제한되지 않은 공간에서의 작업을 원활하게 수행할 수 있도록, 모바일 로봇의 이동 속도가 중요한 이슈가 되고 있다.Therefore, the movement speed of the mobile robot has become an important issue so that operations in an extended space or an unrestricted space can be performed smoothly.

모바일 로봇의 이동 속도를 증대시키기 위해서는 모터와 같이 로봇의 이동을 위해 구비되는 구동 수단을 개선하는 것보다, 장애물의 감지 범위, 감지 속도 및 감지 정확도를 향상시키는 것이 더욱 중요하다.In order to increase the moving speed of the mobile robot, it is more important to improve the sensing range, the sensing speed and the accuracy of the obstacle than to improve the driving means provided for the movement of the robot, such as a motor.

즉, 모바일 로봇이 효과적으로 장애물을 감지하고, 감지된 장애물을 회피하여 이동할 수 있도록 구성되어야 한다. 모바일 로봇들은 적어도 하나의 센서를 구비하여, 장애물을 감지할 수 있도록 구성된다.That is, it must be configured so that the mobile robot can effectively detect the obstacle and move by avoiding the detected obstacle. Mobile robots are configured to have at least one sensor to detect obstacles.

이와 같은 모바일 로봇의 장애물 회피는 오랜 기간 많은 연구가 이루어지고 있고, 산업적 실용화, 안전한 모션계획, 자율주행 등을 위한 모바일 로봇의 주된 이슈 중의 하나이다.The obstacle avoidance of such mobile robots has been studied for a long time and is one of the main issues of mobile robots for industrial commercialization, safe motion planning, and autonomous driving.

장애물 회피 기술로는 포텐션 필드기법(artificial potential field approach), 로드맵 기법(road map approach) 행동기반기법(behavior based approach) 등의 연구가 진행되고 있다.As an obstacle avoidance technique, studies such as an artificial potential field approach, a road map approach, and a behavior based approach have been conducted.

특히, 공장 또는 물류 등 산업현장에서 모바일 로봇이 지정된 경로를 주행 중에 장애물이 있는 경우에는 정지 또는 회피 기술이 필요하다.In particular, when there is an obstacle while the mobile robot is driving on a designated path in an industrial site such as a factory or logistics, a stop or avoidance technique is required.

이 중에서 장애물 회피 기술은 동적/정적 장애물을 판단하여 동적 장애물의 경우에는 모바일 로봇의 속도를 줄이는 방법이 적용되며, 정적 장애물의 경우에는 지정된 경로를 변경하여 회피한다.Among them, the obstacle avoidance technology determines a dynamic / static obstacle, and in the case of a dynamic obstacle, a method of reducing the speed of the mobile robot is applied, and in the case of a static obstacle, a designated path is changed to avoid it.

이러한 장애물 회피 기술의 경우에는 다양한 형태의 알고리즘이 있게 되며, 종래 기술의 장애물 회피 알고리즘의 경우에는 주변 환경의 복잡도에 따라 연산량 및 국부 최소점 수렴 등에 의해 실제 환경에 사용하기 적합하지 않다.In the case of such an obstacle avoidance technique, there are various types of algorithms, and in the case of the obstacle avoidance algorithm of the prior art, it is not suitable for use in an actual environment due to computational complexity and local minimum point convergence depending on the complexity of the surrounding environment.

따라서, 연산량을 줄이고 최소한의 움직임으로 장애물을 회피할 수 있는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.Accordingly, there is a need to develop a new technology capable of reducing computational complexity and avoiding obstacles with minimal movement.

한국공개특허공보 제10-2011-0060711호Korean Patent Publication No. 10-2011-0060711 한국공개특허공보 제10-2016-0054862호Korean Patent Publication No. 10-2016-0054862 한국공개특허공보 제10-2017-0049349호Korean Patent Publication No. 10-2017-0049349

본 발명은 이와 같은 종래 기술의 모바일 로봇의 장애물 회피 기술의 문제를 해결하기 위한 것으로, 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is to solve the problem of the obstacle avoidance technology of the mobile robot of the prior art, based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor to efficiently avoid the obstacles on the predetermined driving path to drive An object of the present invention is to provide an apparatus and method for avoiding obstacles of a mobile robot using one line information.

본 발명은 환경 인지 센서를 기반으로 계측된 주변 환경 정보 중에서 라인 정보를 이용하여 분할된 장애물과 환경 정보 영역을 이용하여 모바일 로봇이 장애물을 회피 가능 여부 판단을 통해 미리 지정된 경로 내에 최소한의 경로를 추가하여 장애물을 회피할 수 있도록 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention adds a minimum path within a predetermined path by determining whether a mobile robot can avoid an obstacle by using an obstacle and an environment information area divided by using line information among surrounding environment information measured based on the environment recognition sensor. The object of the present invention is to provide an apparatus and method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information to avoid obstacles.

본 발명은 계측된 주변 환경 정보 내에서 장애물 정보와 주변 환경 정보를 분할하여 사전에 주행 경로를 변경하여 효과적으로 위험 요소를 제거할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention is an apparatus and method for avoiding obstacles in a mobile robot using line information to effectively remove a hazard by changing a driving path in advance by dividing obstacle information and surrounding environment information within the measured surrounding environment information. The purpose is to provide.

본 발명은 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 하여 현재 로봇의 위치를 기반으로 목적지까지 유도할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention uses line information that enables the vehicle to efficiently avoid and avoid obstacles on a predetermined driving path based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor, thereby leading to a destination based on the current robot position. It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for avoiding obstacles in a mobile robot.

본 발명은 장애물이 있는 경우, 현재 주행 중인 경로가 곡선/직선 경로를 판단하여 곡선인 경우에는 경로를 분할하여 장애물을 회피하고, 직선인 경우에는 장애물과 주변 환경 정보를 이용하여 좌우측 회피 경로 생성 및 경로 생성 불가 지정을 하여 연산량을 줄이고 최소한의 움직임으로 장애물을 회피할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In the present invention, if there is an obstacle, the current running path is determined by determining the curved / linear path, and if the curve is a curve, the path is divided to avoid the obstacle, and in the case of a straight line, the left and right avoidance paths are generated using the obstacle and surrounding environment information. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for obstacle avoidance of a mobile robot using one line information so that it is possible to avoid an obstacle with minimal movement by reducing a computation amount by designating a path generation impossibility.

본 발명은 장애물 회피 경로를 주행 중 장애물 영역이 확장되는 경우에는 회피 경로를 수정하는 구성을 포함하여 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides a method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information that enables an efficient avoidance of obstacles on a travel path, including a configuration of correcting the avoidance path when the obstacle area is expanded while driving the obstacle avoidance path. The purpose is to provide an apparatus and method.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치는 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출부;주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 지정하고, 상기 라인 정보 추출부에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정부;상기 영역 및 거리 지정부에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단부;장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단부;장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention for achieving the above object includes a line information extracting unit that extracts line information by utilizing line-based characteristics among information measured by an environmental recognition sensor; An area and distance designation unit that designates an obstacle avoidance distance and a stop distance on a driving route and designates an obstacle area based on information extracted from the line information extraction unit; based on the area and distance specified by the area and distance designation unit An information extraction and determination unit that extracts obstacles and environmental information and determines the driving state of the mobile robot; a distance determination unit that determines a distance between obstacles and a mobile robot, and determines a path type; divides a path for avoiding obstacles and creates a avoiding path , Path segmentation and generation unit for generating a return path; .

여기서, 상기 영역 및 거리 지정부는, 주행 경로상의 장애물 회피 거리(TD1)를 지정하고, 장애물 정지 거리(TD2)를 지정하고, 라인 정보 추출부에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하여 지정된 정보를 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하는 정보 추출 및 판단부로 제공하는 것을 특징으로 한다.Here, the area and the distance designation unit designate the obstacle area based on the information extracted from the line information extraction unit, designating the obstacle avoidance distance TD1 on the driving path, the obstacle stop distance TD2, and the designated information Characterized in that it is provided as an information extraction and determination unit for extracting obstacles and extracting environmental information.

그리고 상기 정보 추출 및 판단부는, 영역 및 거리 지정부에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하고,장애물이 존재하지 않는다면 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하여 모바일 로봇이 정지중인지 판단하고, 정지중이면 모바일 로봇을 재운행하고,정지중이 아니라면 회피 경로를 주행중인지 판단하는 것을 특징으로 한다.Then, the information extraction and determination unit extracts obstacles and environmental information based on the area and distance specified by the area and distance designation unit, and determines whether the mobile robot is stationary by determining the driving state of the mobile robot if there is no obstacle. It is characterized by re-running the mobile robot when it is stopped, and determining whether it is driving the avoidance path if it is not stopped.

그리고 상기 거리 판단부는, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)를 구하고, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 정지 거리(TD2)와 비교하여 장애물 정지 거리(TD2)가 크면 모바일 로봇을 정지시키고, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하고, 직선 경로인지 판단하고, 경로 생성이 가능한지 판단하는 것을 특징으로 한다.And, the distance determining unit obtains the distance (ROD) between the obstacle and the mobile robot, and compares the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle stop distance (TD2), and if the obstacle stop distance (TD2) is large, the mobile robot It is characterized by stopping, comparing the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle avoidance distance (TD1), determining whether it is a straight path, and determining whether path generation is possible.

그리고 상기 경로 분할 및 생성부는, 직선 경로가 아니면 곡선 경로 분할을 하고, 경로 생성이 가능한 경우에는 회피 경로를 생성하고, 회피 경로를 주행중이면 복귀 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the path division and generation unit is characterized in that it divides the curved path if it is not a straight path, creates an avoidance path when it is possible to generate the path, and creates a return path if it is driving.

다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법은 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출 단계;주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 기준으로 상기 라인 정보 추출 단계에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정 단계;상기 영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단 단계;장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단 단계;장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention for achieving another object is a line information extraction step of extracting line information by utilizing line-based characteristics among information measured by an environmental recognition sensor; An area and a distance designation step for designating an obstacle area based on information extracted in the line information extraction step based on an obstacle avoidance distance and a stop distance on a path; an obstacle and an obstacle based on the area and distance specified in the area and distance designation step Extracting environmental information and extracting and judging information to determine the driving state of the mobile robot; determining the distance between obstacles and the mobile robot and determining the path type; dividing paths for avoiding obstacles and creating avoiding paths, returning Including the step of dividing and generating a path to generate a path; It characterized.

여기서, 상기 정보 추출 및 판단 단계는, 영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하고,장애물이 존재하지 않는다면 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하여 모바일 로봇이 정지중인지 판단하고, 정지중이면 모바일 로봇을 재운행하고,정지중이 아니라면 회피 경로를 주행중인지 판단하는 것을 특징으로 한다.Here, in the information extraction and determination step, the obstacle and the environment information are extracted based on the area and distance specified in the area and distance designation step, and if there is no obstacle, the mobile robot is stopped by determining the driving state of the mobile robot. It is characterized by judging and re-running the mobile robot when it is stationary, and determining whether the evasion path is driving if it is not stopped.

그리고 상기 거리 판단 단계는, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)를 구하고, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 정지 거리(TD2)와 비교하여 장애물 정지 거리(TD2)가 크면 모바일 로봇을 정지시키고,장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하고, 직선 경로인지 판단하고, 경로 생성이 가능한지 판단하는 것을 특징으로 한다.In the step of determining the distance, the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) is obtained, and the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle stop distance (TD2) is greater than the obstacle stop distance (TD2), the mobile robot It is characterized by stopping, comparing the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle avoidance distance (TD1), determining whether it is a straight path, and determining whether path generation is possible.

그리고 상기 경로 분할 및 생성 단계는, 직선 경로가 아니면 곡선 경로 분할을 하고,경로 생성이 가능한 경우에는 회피 경로를 생성하고, 회피 경로를 주행중이면 복귀 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.The step of dividing and generating the path is characterized by dividing a curved path if it is not a straight path, generating a avoiding path when a path is possible, and generating a return path when the avoiding path is driving.

그리고 영역 및 거리 지정 단계에서 모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 영역을 지정하기 위하여, 이전 목적지, 현재 목적지 정보와 지정된 장애물 회피 거리(TD1) 정보 및 모바일 로봇의 위치 정보를 이용하여 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)를 구하는 단계와,모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)와 지정된 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하는 단계와,장애물 회피 거리(TD1)가 크면 다음 목적지 정보를 구하여, 이전 목적지, 현재 목적지, 다음 목적지 간의 각도(DA)를 계산하는 단계와,각도(DA)가 설정된 범위의 수직에 가까우면 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)와 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)가 동일한 것으로 판단하고, 각도(DA)가 설정된 범위보다 크거나, 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)보다 지정된 장애물 회피 거리(TD1)가 크지 않으면 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)가 동일한 것으로 판단하여 모바일 로봇의 폭(RW)을 기준으로 장애물 영역(OR)을 지정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in order to designate an obstacle area based on the location of the mobile robot in the area and distance designation step, the mobile robot and the current destination using the previous destination, the current destination information, the specified obstacle avoidance distance (TD1) information, and the location information of the mobile robot. Obtaining the distance between the mobile robot and the current destination (ROD1) and the specified obstacle avoidance distance (TD1), and obtaining the next destination information when the obstacle avoidance distance (TD1) is large, The step of calculating the angle DA between the previous destination, the current destination, and the next destination, and if the angle DA is close to the vertical range of the set range, the distance between the mobile robot and the current destination (ROD1) and the distance between the obstacle and the mobile robot It is determined that (ROD) is the same, and the angle (DA) is greater than the set range, or is specified than the distance (ROD1) between the mobile robot and the current destination. If the obstacle avoidance distance TD1 is not large, determining that the distance ROD between the obstacle and the mobile robot and the obstacle avoidance distance TD1 are the same and designating the obstacle area OR based on the width RW of the mobile robot It characterized in that it comprises.

그리고 정보 추출 및 판단 단계에서 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하기 위하여, 물체 후보 영역(ROI)을 지정하는 단계와,물체 후보 영역(ROI)과 장애물 영역(OR)이 중첩되는지 판단하여, 중첩되면 후보 장애물 정보(CO)를 구하고, 후보 장애물 개수(CON)를 구하는 단계와,후보 장애물 개수(CON)가 2 보다 크면 모바일 로봇과 후보 장애물과의 거리를 계산하고 모바일 로봇과 후보 장애물(CO)과의 거리(RCOD)를 구하는 단계와,후보 장애물 개수(CON)가 2 보다 크지 않다면, 후보 장애물 개수(CON)가 0이면 장애물이 없는 것으로 판단하고, 0이 아니면 장애물 정보를 추출하는 단계와,물체 후보 영역(ROI)과 장애물 영역(OR)이 중첩되지 않으면 후보 환경 정보를 추출하여 환경 정보를 추출하는 단계와,모바일 로봇과 후보 장애물(CO)과의 거리(RCOD)가 최소값이면 장애물 정보를 추출하고, 아니면 환경 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Then, in order to extract obstacles and extract environmental information in the information extraction and determination step, the step of designating an object candidate region (ROI) and determining whether the object candidate region (ROI) and the obstacle region (OR) overlap are overlapped. Obtaining obstacle information (CO), obtaining the number of candidate obstacles (CON), and if the number of candidate obstacles (CON) is greater than 2, calculate the distance between the mobile robot and the candidate obstacle, and the mobile robot and the candidate obstacle (CO) Determining a distance (RCOD); if the number of candidate obstacles (CON) is not greater than 2, determining that there is no obstacle if the number of candidate obstacles (CON) is 0, and extracting obstacle information if it is not 0; and an object candidate If the area (ROI) and the obstacle area (OR) do not overlap, extracting environmental information by extracting the candidate environment information, and if the distance (RCOD) between the mobile robot and the candidate obstacle (CO) is the minimum value, the obstacle information Extraction, or characterized in that it comprises a step of extracting environmental information.

그리고 거리 판단 단계에서 경로 종류를 판단하기 위하여, 이전 목적지, 다음 목적지, 현재 목적지 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산하는 단계와,계산된 경로간의 각도(PA)가 80°보다 크고 100°보다 작으면 곡선 경로로 판단하는 단계와,곡선 경로가 아니면 장애물 영역과 현재 목적지와의 거리(OROD)를 구하여, 임의의 설정된 값(T)과 비교하여 설정된 값(T)이 크면 직선 경로인 것으로 판단하는 단계와,설정된 값(T)이 크지 않다면 현재 목적지를 1-분할 및 2-분할하여 생성된 정보를 경로에 반영하고, 현재 목적지를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.And in order to determine the type of route in the distance determination step, calculating the angle (PA) between the routes using the previous destination, next destination, and current destination information, and the calculated angle (PA) between the route is greater than 80 ° 100 If it is less than °, the step of judging by the curved path, and if it is not a curved path, the distance (OROD) between the obstacle area and the current destination is calculated, and compared to an arbitrary set value (T), if the set value (T) is large, it is a straight path. It is characterized in that it comprises the step of determining, and if the set value (T) is not large, reflecting the information generated by 1-split and 2-split the current destination in the route, and removing the current destination.

그리고 경로 분할 및 생성 단계에서 곡선 경로 분할을 위하여, 장애물 정보, 현재 목적지 정보를 이용하여 경로내의 겹치는 영역(ODOD)을 계산하는 단계와,모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 받아 경로내의 겹치는 영역(ODOD)에 모바일 로봇의 폭(RW)을 더한 길이를 구하고, 주행 경로와의 교점을 계산하는 단계와,계산된 주행 경로와의 교점 정보를 이용하여 곡선 경로를 분할하고, 주행 경로를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.And in the path segmentation and generation step, for the curved path segmentation, the step of calculating the overlapping area (ODOD) in the route using the obstacle information and the current destination information, and receiving the width (RW) information of the mobile robot overlapping area in the route ( Obtaining the length of the ODOD plus the mobile robot's width (RW), calculating the intersection point with the driving route, and dividing the curved route using the calculated intersection information with the driving route and changing the driving route It characterized in that it comprises.

그리고 경로 분할 및 생성 단계에서 직선 경로의 생성이 가능한지를 판단하기 위하여, 추출된 장애물 정보, 환경 정보를 이용하여 장애물 좌측 환경 영역을 추출하여 좌측 거리(LOED)를 계산하는 단계와,추출된 장애물 정보, 환경 정보를 이용하여 장애물 우측 환경 영역을 추출하여 우측 거리(ROED)를 계산하는 단계와,모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 이용하여 모바일 로봇이 지날수 있는 최소의 간격 CD값(CD=RW*1.5)을 구하는 단계와,구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 좌측 거리(LOED) 보다 큰지를 판단하고, 구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 우측 거리(ROED) 보다 큰지를 판단하여 경로 생성을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Then, in order to determine whether a straight path can be generated in the path division and generation step, extracting the left environment area by using the extracted obstacle information and environment information to calculate the left distance (LOED), and the extracted obstacle information , Computing the right distance (ROED) by extracting the environment area on the right side of the obstacle using environment information, and using the width (RW) information of the mobile robot, the minimum interval CD value that the mobile robot can pass (CD = RW * 1.5) and determining whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the left distance (LOED), and determining whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the right distance (ROED). It characterized in that it comprises a step of generating a path.

그리고 경로 생성을 하는 단계에서, LOED<CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 LOED와 ROED 중 길이가 작은 방향 경로를 생성하고,LOED>CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 우측 경로를 생성하고,LOED<CD 와 ROED>CD의 조건을 만족하면 좌측 경로를 생성하고, LOED>CD 와 ROED>CD의 조건이면 경로 생성이 불가능한 것으로 판단하고, 경로 생성 결과에 따라 모바일 로봇이 장애물의 회피하여 진행하는 방향 PCD를 결정하는 것을 특징으로 한다.And in the step of creating a path, if the conditions of LOED <CD and ROED <CD are satisfied, a path with a smaller length among LOED and ROED is created, and if the conditions of LOED> CD and ROED <CD are satisfied, a right path is created. If the conditions of, LOED <CD and ROED> CD are satisfied, the left path is created, and if the conditions of LOED> CD and ROED> CD are satisfied, it is determined that path creation is impossible, and the mobile robot proceeds by avoiding obstacles according to the result of the path creation. It is characterized by determining the direction PCD.

그리고 경로 분할 및 생성 단계에서 직선 회피 경로를 생성하기 위하여, 추출된 장애물 정보를 이용하여 좌측 장애물 좌표(OLP), 우측 장애물 좌표(ORP), 상측 장애물 좌표(OTP), 하측 장애물 좌표(OBP)를 산출하는 단계와,모바일 로봇이 회피 경로를 주행중이면, 회피 경로 생성시의 장애물 영역(PO)을 구하고 장애물 영역의 확장이 이루어졌는지 판단하는 단계와,장애물 영역의 확장이 이루어졌다면, 추가 확장 길이를 계산하고, 회피 경로 2(PD,OTP)를 변경하여 경로에 반영하는 단계와,모바일 로봇이 회피 경로를 주행중이 아니면, 모바일 로봇이 장애물을 회피하여 진행하는 방향 PCD가 좌측인지 판단하여, PCD가 좌측이면 장애물과 회피 경로간의 거리(PD)를 PD = OLP - RW/2로 구하고, PCD가 좌측이 아니면 PD = ORP - RW/2로 구하는 단계와,구해진 장애물과 회피 경로간의 간격(PD)을 이용하여 회피 경로 1(PD,OBP)을 생성하고, 회피 경로 2(PD, OTP)를 생성하여 경로에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in order to generate a straight line avoiding path in the path division and generation step, the left obstacle coordinate (OLP), the right obstacle coordinate (ORP), the upper obstacle coordinate (OTP), and the lower obstacle coordinate (OBP) are extracted using the extracted obstacle information. Calculating, and if the mobile robot is driving the avoidance path, obtaining an obstacle area (PO) at the time of creation of the avoidance route and determining whether the obstacle area has been expanded, and if the obstacle area has been expanded, add an additional extension length. Calculating and changing the avoided path 2 (PD, OTP) to reflect the path, and if the mobile robot is not driving the avoided path, the mobile robot avoids the obstacle and determines whether the direction PCD is left, and the PCD is If left, the distance (PD) between the obstacle and the avoidance path is obtained by PD = OLP-RW / 2, and if the PCD is not the left, PD = ORP-RW / 2, and between the obtained obstacle and the avoidance path. Generate, using the interval (PD) Trajectory 1 (PD, OBP), and generates the avoidance path 2 (PD, OTP) is characterized in that it comprises the step of reflecting the path.

그리고 경로 분할 및 생성 단계에서 복귀 경로를 생성하기 위하여, 모바일 로봇의 위치, 회피 경로 생성시의 장애물 위치를 이용하여 모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD)를 계산하는 단계와,모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크면 이전 목적지 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산하는 단계와,모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크지 않다면, 직선 회피 경로 1,2를 삭제하는 단계와,현재 목적지 정보를 이용하여, 모바일 로봇과 현재 목적지 간의 거리(RDD)를 계산하고, 반분된 지점(RDD = RDD/2)을 구하는 단계와,경로간의 각도(PA)와 반분된 지점(RDD = RDD/2)을 이용하여 회피 경로(RDD,PA)를 생성하여 경로에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.And in order to create a return path in the path segmentation and generation step, calculating a distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle using the position of the mobile robot and the obstacle position at the time of generating the avoidance path, and the mobile robot and the obstacle If an arbitrary set value (T) is greater than the distance (ROD) of the step, calculating the angle (PA) between the paths using the previous destination information, and a random set value (T) than the distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle ) Is not large, the step of deleting the linear avoidance paths 1 and 2, and using the current destination information, calculates the distance (RDD) between the mobile robot and the current destination, and obtains the divided point (RDD = RDD / 2) And generating a avoidance path (RDD, PA) using the angle (PA) between the path and the half-divided point (RDD = RDD / 2) and reflecting it in the path.

이와 같은 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.The apparatus and method for obstacle avoidance of the mobile robot using the line information according to the present invention has the following effects.

첫째, 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한다.First, it is possible to efficiently avoid obstacles on a predetermined driving route based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor to enable driving.

둘째, 환경 인지 센서를 기반으로 계측된 주변 환경 정보 중에서 라인 정보를 이용하여 분할된 장애물과 환경 정보 영역을 이용하여 모바일 로봇이 장애물을 회피 가능 여부 판단을 통해 미리 지정된 경로 내에 최소한의 경로를 추가하여 장애물을 회피할 수 있도록 한다.Second, among the surrounding environment information measured based on the environmental awareness sensor, the mobile robot can determine whether it is possible to avoid the obstacle by using the segmented obstacle using the line information and the environment information area, and add a minimum path within the predetermined path. Try to avoid obstacles.

셋째, 계측된 주변 환경 정보 내에서 장애물 정보와 주변 환경 정보를 분할하여 사전에 주행 경로를 변경하여 위험 요소를 효과적으로 제거할 수 있다.Third, by dividing the obstacle information and the surrounding environment information within the measured surrounding environment information, it is possible to effectively remove the hazard by changing the driving route in advance.

넷째, 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 하여 현재 로봇의 위치를 기반으로 목적지까지 유도할 수 있도록 하여 작업 효율성을 높일 수 있다.Fourth, it is possible to efficiently avoid and avoid obstacles on a predetermined driving route based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor, so that it can be driven to the destination based on the current robot position, thereby improving work efficiency. have.

다섯째, 장애물이 있는 경우, 현재 주행 중인 경로가 곡선/직선 경로를 판단하여 곡선인 경우에는 경로를 분할하여 장애물을 회피하고, 직선인 경우에는 장애물과 주변 환경 정보를 이용하여 좌우측 회피 경로 생성 및 경로 생성 불가 지정을 하여 연산량을 줄이고 최소한의 움직임으로 장애물을 회피할 수 있도록 한다.Fifth, if there is an obstacle, the current running path is determined by a curved / straight path, and if the curve is a curve, the path is divided to avoid the obstacle, and in the case of a straight line, the left and right side avoidance paths are generated and paths using obstacles and surrounding environment information. It is possible to avoid the obstacles with minimal movement by reducing the amount of computation by designating the generation impossible.

여섯째, 장애물 회피 경로를 주행 중 장애물 영역이 확장되는 경우에는 회피 경로를 수정하는 구성을 포함하여 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한다.Sixth, when the obstacle area is expanded while driving the obstacle avoiding path, it is possible to efficiently avoid the obstacles on the driving path by including a configuration for correcting the avoiding path.

도 1a는 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치의 구성도
도 1b는 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 2a와 도 2b는 모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 영역을 지정하는 방법을 나타낸 구성도
도 3은 추출된 라인 정보 내에서 장애물과 환경 정보 분할 방법을 나타낸 플로우 차트
도 4a와 도 4b는 이전/현재/다음 목적지를 기반으로 경로 종류 판단 방법을 나타낸 플로우 차트
도 5a 내지 도 5c는 곡선 경로에서 장애물 회피하는 경우의 곡선 경로 분할 방법을 나타낸 구성도
도 6a와 도 6b는 직선 경로 생성 가능 여부의 판단 방법을 나타낸 구성도
도 7a 내지 도 7d는 직선 회피 경로 생성 방법을 나타낸 구성도
도 8a와 도 8b는 복귀 경로 생성 방법을 나타낸 구성도1A is a configuration diagram of an apparatus for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention
Figure 1b is a flow chart showing a method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention
2A and 2B are diagrams illustrating a method of designating an obstacle area based on the position of a mobile robot.
3 is a flow chart showing a method of dividing obstacles and environmental information within the extracted line information
4A and 4B are flow charts showing a route type determination method based on a previous / current / next destination.
5A to 5C are diagrams illustrating a method of dividing a curved path in the case of obstacle avoidance in a curved path
6A and 6B are diagrams illustrating a method for determining whether a straight path can be generated
7A to 7D are diagrams illustrating a method of generating a straight line avoidance path.
8A and 8B are diagrams illustrating a method of generating a return path.

이하, 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a preferred embodiment of an apparatus and method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention will be described in detail as follows.

본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Features and advantages of an apparatus and method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention will become apparent through detailed description of each embodiment below.

도 1a는 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치의 구성도이고, 도 1b는 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.1A is a configuration diagram of an apparatus for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention, and FIG. 1B is a flow chart showing a method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention.

본 발명은 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물이 존재하는 경우 이를 회피하기 위한 것이다.
이하의 설명에서 '장애물'은 모바일 로봇의 주행 경로 상에 놓인 물체를 의미하고, '환경'은 모바일 로봇의 주행 환경 정보, '물체'는 현재 모바일 로봇 위치에서 계측한 데이터를 라인 정보로 변환하였을 때 기존에 생성한 맵에 없는 라인 정보를 의미하고, '장애물 정보'는 물체 중 주행 경로 상에 위치하여 장애물로 판단된 정보를 의미하고, '환경 정보'는 물체 중 주행 경로 상에 위치하지 않아 환경으로 판단된 정보를 의미한다.
또한, '후보 환경 정보'는 주행 경로 상에 위치하지 않아 장애물로 판단되지 않은 물체 후보 영역에 관한 정보이고, '장애물 영역'은 모바일 로봇의 주행 경로와 장애물 회피 거리(TD1)를 고려하여 결정된 영역이고, '물체 후보 영역'은 물체로 검출된 라인 정보를 대각선으로 두었을 때 생성되는 사각형 영역을 의미하고, '후보 장애물 정보'는 물체 후보 영역과 장애물 영역이 겹쳐서 장애물로 판단된 정보를 의미한다.The present invention is to avoid when an obstacle on a predetermined driving route exists based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor.
In the following description, 'obstacle' refers to an object placed on the mobile robot's driving path, 'environment' refers to the mobile robot's driving environment information, and 'object' converts data measured at the current mobile robot's position to line information. When it means line information that is not in the existing map, 'obstacle information' refers to information determined as an obstacle because it is located on the driving path among objects, and 'environment information' does not locate on the driving path among objects. It means information determined by the environment.
In addition, the 'candidate environment information' is information about an object candidate area that is not determined to be an obstacle because it is not located on the driving route, and the 'obstacle area' is an area determined in consideration of the driving route of the mobile robot and the obstacle avoidance distance (TD1). , And 'object candidate area' refers to a rectangular area generated when line information detected as an object is placed diagonally, and 'candidate obstacle information' refers to information determined as an obstacle by overlapping the object candidate area and the obstacle area. .

공장 또는 물류 등에서 직원, 화물 및 자재 등 다양한 물체가 모바일 로봇이 주행하는 경로에 존재하는 경우에는 로봇이 정지를 하거나 회피를 해야 하며, 이 중에서 계측된 주변 환경 정보 내에서 장애물 정보와 주변 환경 정보를 분할하여 사전에 주행 경로 변경을 하여 위험 요소를 제거할 수 있도록 한 것이다.When various objects such as employees, cargo, and materials in a factory or logistics exist in the path where the mobile robot travels, the robot must stop or evade, among which obstacle information and surrounding environment information are measured within the measured surrounding environment information. By dividing it, the driving route can be changed in advance to eliminate the risk factors.

이를 위한 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법은 환경 인지 센서를 기반으로 계측된 주변 환경 정보 중에서 라인 정보를 이용하여 분할된 장애물과 환경 정보 영역을 이용하여 모바일 로봇이 장애물을 회피 가능 여부 판단을 통해 미리 지정된 경로 내에 최소한의 경로를 추가하여 장애물을 회피할 수 있도록 하는 구성을 포함한다.For this, an apparatus and method for obstacle avoidance of a mobile robot using line information according to the present invention is a mobile robot using an obstacle and an environment information area segmented using line information among surrounding environment information measured based on an environmental recognition sensor. It includes a configuration that allows the obstacle to be avoided by adding a minimum path within a predetermined path through determining whether or not the obstacle can be avoided.

본 발명은 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 하여 현재 로봇의 위치를 기반으로 목적지까지 유도할 수 있도록 하는 구성을 포함한다.The present invention includes a configuration that enables the vehicle to efficiently avoid and avoid obstacles on a predetermined driving path based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor, so that it can guide to a destination based on the current robot position. .

본 발명은 장애물이 있는 경우, 현재 주행 중인 경로가 곡선/직선 경로를 판단하여 곡선인 경우에는 경로를 분할하여 장애물을 회피하고, 직선인 경우에는 장애물과 주변 환경 정보를 이용하여 좌우측 회피 경로 생성 및 경로 생성 불가 지정을 하여 연산량을 줄이고 최소한의 움직임으로 장애물을 회피할 수 있도록 하는 구성을 포함한다.In the present invention, if there is an obstacle, the current running path is determined by determining the curved / straight path, and if the curve is curved, the path is divided to avoid the obstacle, and if the path is straight, the left and right avoidance paths are generated using the obstacle and surrounding environment information. Includes a configuration that allows the generation of paths to be reduced, thereby reducing computation and avoiding obstacles with minimal movement.

본 발명은 장애물 회피 경로를 주행 중 장애물 영역이 확장되는 경우에는 회피 경로를 수정하는 구성을 포함하여 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 하는 구성을 포함한다.The present invention includes a configuration for efficiently avoiding obstacles on a travel path, including a configuration for correcting the avoidance path when the obstacle area is expanded while driving the obstacle avoidance path.

본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치는 도 1a에서와 같이, 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출부(100)와, 주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 지정하고 라인 정보 추출부(100)에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정부(200)와, 영역 및 거리 지정부(200)에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단부(300)와, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단부(400)와, 장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성부(500)를 포함한다.The apparatus for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention is a line information extracting unit 100 that extracts line information by utilizing line-based characteristics among information measured through an environmental recognition sensor, as shown in FIG. 1A. ), An area and distance designation unit 200 for designating an obstacle avoidance distance and a stop distance on a driving route and designating an obstacle area based on information extracted from the line information extraction unit 100, and an area and distance designation unit ( The information extraction and determination unit 300 for extracting obstacles and environmental information based on the area and distance specified in 200) and determining the driving state of the mobile robot, and the distance for determining the distance between the obstacle and the mobile robot and determining the path type It includes a determination unit 400 and a path division and generation unit 500 for generating a path division and avoiding paths for generating obstacle avoidance and generating a return path.

그리고 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.And the method for avoiding obstacles of the mobile robot using the line information according to the present invention will be described in detail as follows.

본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법은 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 단계를 포함한다.A method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention includes extracting line information by utilizing line-based characteristics among information measured by an environmental recognition sensor.

또한, 현재 모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 추출 관심 영역 지정을 하고, 추출된 라인 정보 중에서 장애물과 환경 정보를 추출하는 단계를 포함한다.Also, the method includes designating an obstacle extraction region of interest based on the current location of the mobile robot, and extracting obstacles and environmental information from the extracted line information.

그리고 장애물이 있는 경우, 현재 주행 중인 경로가 곡선/직선 경로를 판단하여 곡선인 경우에는 경로를 분할하여 장애물을 회피, 직선인 경우에는 장애물과 주변 환경 정보를 이용하여 좌우측 회피 경로 생성/경로 생성 불가 지정을 하는 단계를 포함한다.Also, if there is an obstacle, the current running path is determined by determining the curved / straight path, and if the curve is curved, the path is divided to avoid the obstacle. In the case of a straight line, the left and right avoidance paths cannot be created / paths generated using obstacles and surrounding environment information. And specifying.

그리고 장애물 회피 경로를 주행 중 장애물 영역이 확장되는 경우에는 회피 경로를 수정하는 단계를 포함한다.And when the obstacle area is expanded while driving the obstacle avoidance path, the step of correcting the avoidance path may be included.

구체적으로, 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치는 도 1b에서와 같이, 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출 단계와, 라인 정보 추출 단계에서 추출된 정보를 기반으로 주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 지정하고 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정 단계와, 영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단 단계와, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단 단계와, 장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을하는 경로 분할 및 생성 단계를 포함한다.Specifically, an apparatus for avoiding obstacles of a mobile robot using line information according to the present invention extracts line information that extracts line information by utilizing line-based characteristics among information measured through an environmental recognition sensor, as shown in FIG. 1B. Based on the information extracted in the step and the line information extraction step, an obstacle avoidance distance and a stop distance on the driving route are specified, and an area and a distance designation step designating an obstacle area and an area and a distance specified in the area and distance designation step are referenced. Extracting obstacles and environmental information, extracting and judging information to determine the driving state of the mobile robot, determining the distance between the obstacle and the mobile robot, determining the path type, and dividing the path to avoid obstacles And avoiding path creation, path splitting and creation of return path creation.

라인 정보 추출 단계는 환경 인지 센서를 통한 계측을 하고(S101), 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 단계(S102)를 포함한다.The line information extraction step includes a step of measuring through an environmental awareness sensor (S101), and extracting line information by utilizing a line-based characteristic among information measured through the environmental awareness sensor (S102).

영역 및 거리 지정 단계는 라인 정보 추출 단계에서 추출된 정보를 기반으로 주행 경로상의 장애물 회피 거리(TD1)를 지정하고(S103), 장애물 정지 거리(TD2)를 지정하고(S104), 장애물 영역을 지정하는 단계(S105)를 포함한다.
장애물 회피 거리(TD1) 및 장애물 정지 거리(TD2)는 라인 정보 추출 단계에서 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물이 존재하는 경우 모바일 로봇의 장애물 회피 판단을 하거나, 모바일 로봇 정지 판단을 하기 위한 값으로 지정된다.
이와 같은 장애물 회피 거리(TD1) 및 장애물 정지 거리(TD2)의 지정은 모바일 로봇의 주행 환경에 따라 다르게 지정되는 것이다.The area and distance designation step designates the obstacle avoidance distance TD1 on the driving route based on the information extracted in the line information extraction step (S103), designates the obstacle stop distance TD2 (S104), and designates the obstacle area It includes a step (S105).
The obstacle avoidance distance TD1 and the obstacle stop distance TD2 determine the obstacle avoidance of the mobile robot when there is an obstacle on a predetermined driving path based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor in the line information extraction step or , It is designated as a value to determine the mobile robot stop.
The designation of the obstacle avoidance distance TD1 and the obstacle stop distance TD2 is differently specified according to the driving environment of the mobile robot.

정보 추출 및 판단 단계는 영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 추출(S106) 및 환경정보 추출을 하고(S107), 장애물이 존재하지 않는다면 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하여 모바일 로봇이 정지중인지 판단하고(S109), 정지중이면 모바일 로봇을 재운행하고(S112), 정지중이 아니라면 회피 경로를 주행중인지 판단하는 단계(S110)를 포함한다.In the information extraction and determination step, the obstacle is extracted based on the area and distance specified in the area and distance designation step (S106) and environmental information is extracted (S107), and if there is no obstacle, the mobile robot is determined by determining the driving state of the mobile robot. It includes determining whether it is still (S109), and if it is still, the mobile robot is re-operated (S112).

거리 판단 단계는 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)를 구하고(S111), 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 정지 거리(TD2)와 비교하여(S114) 장애물 정지 거리(TD2)가 크면 모바일 로봇을 정지시키고(S115), 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하고(S116), 직선 경로인지 판단하고(S117), 경로 생성이 가능한지 판단하는 단계(S118)를 포함한다.The distance determination step obtains the distance (ROD) between the obstacle and the mobile robot (S111), and compares the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle stop distance (TD2) (S114), and the obstacle stop distance (TD2) If large, stop the mobile robot (S115), compare the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle avoidance distance (TD1) (S116), determine whether it is a straight path (S117), and determine whether it is possible to generate a path (S118).

경로 분할 및 생성 단계는 직선 경로가 아니면 곡선 경로 분할을 하고(S119), 경로 생성이 가능한 경우에는 회피 경로를 생성하고(S120), 회피 경로를 주행중이면 복귀 경로를 생성하는 단계(S113)를 포함한다.The step of dividing and generating the path includes the step of dividing the curved path if it is not a straight path (S119), if it is possible to generate the avoided path (S120), and generating a return path if the avoided path is driving (S113). do.

모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 영역을 지정하는 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of designating the obstacle area based on the position of the mobile robot will be described in detail as follows.

도 2a와 도 2b는 모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 영역을 지정하는 방법을 나타낸 구성도이다.2A and 2B are configuration diagrams illustrating a method of designating an obstacle area based on the position of the mobile robot.

영역 및 거리 지정 단계에서 모바일 로봇의 위치를 기준으로 장애물 영역을 지정하기 위하여, 경로 궤적 정보(S201), 이전 목적지(S202), 현재 목적지(S203) 정보와 지정된 장애물 회피 거리(TD1) 정보(S204) 및 모바일 로봇의 위치 정보(S205)를 이용하여 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)를 구한다.(S207)In order to designate the obstacle area based on the position of the mobile robot in the area and distance designation step, path trajectory information (S201), previous destination (S202), current destination (S203) information and specified obstacle avoidance distance (TD1) information (S204) ) And the location information (S205) of the mobile robot to obtain the distance (ROD1) between the mobile robot and the current destination. (S207)

그리고 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)와 지정된 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하여(S208) 장애물 회피 거리(TD1)가 크면 다음 목적지 정보를 구하여(S209), 이전 목적지, 현재 목적지, 다음 목적지 간의 각도(DA)를 계산한다.(S210)
여기서, 다음 목적지 정보는 주행 경로 계획시에 정해지는 것으로 모바일 로봇 주행 전 요청된 작업에 따라 결정되는 사항이다.
그리고 각도(DA)는 이전 목적지에서 현재 목적지까지의 선과, 현재 목적지에서 다음 목적지까지의 선 사이의 각도이다.Then, the distance between the mobile robot and the current destination (ROD1) and the specified obstacle avoidance distance (TD1) are compared (S208), and if the obstacle avoidance distance (TD1) is large, the next destination information is obtained (S209), the previous destination, the current destination, the next Calculate the angle (DA) between destinations (S210)
Here, the next destination information is determined at the time of planning the driving route, and is determined according to the requested operation before driving the mobile robot.
And the angle DA is the angle between the line from the previous destination to the current destination and the line from the current destination to the next destination.

각도(DA)가 수직(대략 90도이고, 80도 ~ 100도 사이)으로 설정된 범위이면(S211) 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)와 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)가 동일한 것으로 판단하고, 각도(DA)가 설정된 범위보다 크거나, 모바일 로봇과 현재 목적지 사이의 거리(ROD1)보다 지정된 장애물 회피 거리(TD1)가 크지 않으면 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)가 동일한 것으로 판단하여 모바일 로봇의 폭(RW)을 기준으로(S206) 장애물 영역(OR)을 지정한다.(S214)
장애물 영역(OR)의 위치 및 범위는 모바일 로봇의 폭(RW)과 (S203) 단계 내지 (S213) 단계에서 구해진 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)에 의해 정해지는 것으로, 도2b에서와 같이 주행 방향 쪽의 모바일 로봇의 끝에서부터 시작하여 ROD만큼의 거리까지의 지점이 장애물 영역(OR)의 끝이 되어 위치하고, 장애물 영역(OR)의 범위는 주행 방향에 수직한 너비가 모바일 로봇의 폭(RW)의 크기이고, 길이가 ROD이다.If the angle DA is a range set to vertical (approximately 90 degrees and between 80 and 100 degrees) (S211), the distance between the mobile robot and the current destination (ROD1) and the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) are the same. If it is determined that the angle DA is greater than the set range or the specified obstacle avoidance distance TD1 is not greater than the distance between the mobile robot and the current destination (ROD1), the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and obstacle avoidance It is determined that the distance TD1 is the same and the obstacle area OR is designated based on the width RW of the mobile robot (S206). (S214)
The position and range of the obstacle area OR are determined by the width RW of the mobile robot and the distance ROD between the obstacle and the mobile robot obtained in steps S203 to S213, as shown in FIG. 2B. Starting from the end of the mobile robot in the driving direction, the point from the distance to the ROD is located at the end of the obstacle area OR, and the range of the obstacle area OR is the width of the mobile robot having a width perpendicular to the driving direction ( RW), and the length is ROD.

추출된 라인 정보 내에서 장애물과 환경 정보를 분할하는 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of dividing the obstacle and the environmental information within the extracted line information will be described in detail as follows.

도 3은 추출된 라인 정보 내에서 장애물과 환경 정보 분할 방법을 나타낸 플로우 차트이다.3 is a flow chart showing a method of dividing obstacles and environmental information in the extracted line information.

정보 추출 및 판단 단계에서 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하기 위하여, 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서(S301) 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하고(S302), 물체 후보 영역(ROI)을 지정한다.(S303)
여기서, 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 (S302) 단계는 라인 정보를 추출하는 단계(S102)와 동일한 구성으로, 장애물과 환경 정보 분할 방법을 설명하기 위하여 도면 부호를 달리하여 설명한 것이다.In order to extract obstacles and extract environmental information in the information extraction and determination phase, line information is extracted by using line-based characteristics from the information measured by the environmental recognition sensor (S301) (S302), and an object candidate area (ROI). Specify (S303).
Here, the step (S302) of extracting line information by utilizing line-based characteristics has the same configuration as the step of extracting line information (S102), and different reference numerals are used to describe a method of dividing obstacles and environmental information. .

도 3의 우측상단에 도시된 사각형 형태의 물체 후보 영역(ROI)과 장애물 영역(OR)이 중첩되는지 판단하여(S304), 중첩되면 후보 장애물 정보(CO)를 구하고(S305), 후보 장애물 개수(CON)를 구한다.(S306)
여기서, '장애물'은 모바일 로봇의 주행 경로 상에 놓인 물체를 의미하고, '물체'는 현재 모바일 로봇 위치에서 계측한 데이터를 라인 정보로 변환하였을 때 기존에 생성한 맵에 없는 라인 정보를 의미하는 것이다.
그리고 물체 후보 영역(ROI)은 상기 기존에 생성한 맵에 없는 라인 정보를 이용하여 도 3의 우측상단에 도시된 바와 같이, 해당 라인을 대각선으로 하는 사각형으로 지정한다.It is determined whether the object-shaped candidate region ROI and the obstacle region OR of the rectangular shape shown in the upper right of FIG. 3 overlap (S304), and if it overlaps, the candidate obstacle information CO is obtained (S305), and the number of candidate obstacles ( CON). (S306)
Here, 'obstacle' refers to an object placed on the mobile robot's driving path, and 'object' refers to line information that is not in the map previously generated when data measured at the current mobile robot position is converted to line information. will be.
In addition, the object candidate region ROI is designated as a rectangle having a diagonal line as shown in the upper right of FIG. 3 using line information that is not in the previously generated map.

후보 장애물 개수(CON)가 2 보다 크면(S307) 모바일 로봇과 후보 장애물과의 거리를 계산하고(S309) 모바일 로봇과 후보 장애물(CO)과의 거리(RCOD)를 구한다.(S310)If the number of candidate obstacles CON is greater than 2 (S307), the distance between the mobile robot and the candidate obstacles is calculated (S309), and the distance (RCOD) between the mobile robot and the candidate obstacles (CO) is obtained (S310).

후보 장애물 개수(CON)가 2 보다 크지 않다면(S307), 후보 장애물 개수(CON)가 0이면 장애물이 없는 것으로 판단하고(S314), 0이 아니면 장애물 정보를 추출한다.(S313)If the number of candidate obstacles CON is not greater than 2 (S307), if the number of candidate obstacles CON is 0, it is determined that there is no obstacle (S314), and if it is not 0, obstacle information is extracted (S313).

그리고 S304 단계에서 물체 후보 영역(ROI)과 장애물 영역(OR)이 중첩되지 않으면 후보 환경 정보를 추출하여(S311) 환경 정보를 추출한다.(S312)In step S304, if the object candidate area ROI and the obstacle area OR do not overlap, the candidate environment information is extracted (S311) and the environment information is extracted (S312).

그리고 S310 단계에서 구해진 모바일 로봇과 후보 장애물(CO)과의 거리(RCOD)가 최소값이면 장애물 정보를 추출하고(S313), 아니면 환경 정보를 추출한다.(S312)
도 3에서 min(RCOD)는 모바일 로봇과 각 후보 장애물들과의 거리 중 최소 거리를 찾는 것을 의미한다.
도 3에서는 후보 장애물 개수(CON)가 2개 이상인 경우를 설명하는 것으로, 예를 들어, 모바일 로봇과 후보 장애물 1과의 거리가 RCOD_1이고, 모바일 로봇과 후보 장애물 2와의 거리를 RCOD_2로 둔다면, min(RCOD)의 결과는 RCOD_1과 RCOD_2 중에서 최소값을 의미한다.Then, if the distance RCOD between the mobile robot and the candidate obstacle CO obtained in step S310 is a minimum value, obstacle information is extracted (S313), or environmental information is extracted (S312).
In FIG. 3, min (RCOD) means finding a minimum distance among the distances between the mobile robot and each candidate obstacle.
FIG. 3 illustrates a case in which the number of candidate obstacles CON is two or more, for example, if the distance between the mobile robot and the candidate obstacle 1 is RCOD_1 and the distance between the mobile robot and the candidate obstacle 2 is RCOD_2, min The result of (RCOD) means the minimum value among RCOD_1 and RCOD_2.

이전/현재/다음 목적지를 기반으로 경로 종류를 판단하는 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of determining the route type based on the previous / current / next destination will be described in detail as follows.

도 4a와 도 4b는 이전/현재/다음 목적지를 기반으로 경로 종류 판단 방법을 나타낸 플로우 차트이다.4A and 4B are flowcharts illustrating a method of determining a route type based on a previous / current / next destination.

거리 판단 단계에서 경로 종류를 판단하기 위하여, 이전 목적지(S401), 다음 목적지(S402), 현재 목적지(S403) 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산한다.(S404)
여기서, 경로간의 각도(PA)는 도 4b에서와 같이, 이전 목적지에서 현재 목적지까지의 선과, 현재 목적지에서 다음 목적지까지의 선 사이의 각도이다.In order to determine the type of the route in the distance determination step, the angle PA between the routes is calculated using the information of the previous destination (S401), the next destination (S402), and the current destination (S403). (S404)
Here, the angle PA between the paths is an angle between a line from the previous destination to the current destination and a line from the current destination to the next destination, as shown in FIG. 4B.

계산된 경로간의 각도(PA)가 80°보다 크고 100°보다 작으면(S405) 곡선 경로로 판단하고(S406), 아니면 장애물 영역과 현재 목적지와의 거리(OROD)를 구하여(S407), 임의의 설정된 값(T)과 비교하여 설정된 값(T)이 크면 직선 경로인 것으로 판단한다.(S409)If the angle (PA) between the calculated paths is greater than 80 ° and less than 100 ° (S405), it is determined as a curved path (S406), or the distance (OROD) between the obstacle area and the current destination is determined (S407). Compared to the set value (T), if the set value (T) is large, it is determined to be a straight path. (S409)

아니면, 현재 목적지를 1-분할 및 2-분할하여 생성된 정보를 경로에 반영하고, 현재 목적지를 제거한다.(S410)Otherwise, information generated by 1-split and 2-split the current destination is reflected in the route, and the current destination is removed. (S410)

곡선 경로에서 장애물 회피하는 경우의 곡선 경로 분할 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of dividing the curved path in the case of avoiding obstacles in the curved path will be described in detail as follows.

도 5a 내지 도 5c는 곡선 경로에서 장애물 회피하는 경우의 곡선 경로 분할 방법을 나타낸 구성도이다.5A to 5C are diagrams illustrating a method of dividing a curved path in the case of avoiding an obstacle in a curved path.

경로 분할 및 생성 단계에서 곡선 경로 분할을 위하여, 장애물 정보(S501), 현재 목적지 정보(S502)를 이용하여 도 3의 S306 단계에서 구해진 장애물 정보와 주행 경로가 겹치는 경로내의 겹치는 영역(ODOD)을 계산한다.(S504)
여기서, 경로내의 겹치는 영역(ODOD)은 도 5b 및 도 5c에서와 같이, 사각형에서 주행 경로와 겹치는 가로, 세로 길이를 구하고 가로 세로에 대응하는 대각선 길이를 구한 다음 그 중 제일 긴 정보를 경로 내의 겹치는 영역(ODOD)로 설정한다.In order to divide the curved path in the path division and generation step, using the obstacle information (S501) and the current destination information (S502), the overlapping area (ODOD) in the path where the obstacle information and the driving path obtained in step S306 of FIG. 3 overlap is calculated. (S504)
Here, as shown in FIGS. 5B and 5C, the overlapping area ODOD in the path is obtained by obtaining the horizontal and vertical lengths overlapping the driving path in a rectangle, obtaining the diagonal length corresponding to the horizontal and vertical, and then overlapping the longest information in the path. Set to the area (ODOD).

모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 받아 경로내의 겹치는 영역(ODOD)에 모바일 로봇의 폭(RW)을 더한 길이를 구하고(S505), 주행 경로와의 교점을 계산한다.(S506)
즉, 구해진 대각선 길이에 모바일 로봇의 폭(RW)을 더한 대각선 연장선의 끝점과, 장애물 이전의 경로, 장애물 이후의 경로를 하나의 직선이 지나는 경우에, 장애물 이전의 경로 지나는 지점이 경로와의 교점-1이 되고, 장애물 이후의 경로를 지나는 지점이 교점-2가 된다.(도 5b)After receiving the width (RW) information of the mobile robot, a length obtained by adding the width (RW) of the mobile robot to the overlapping area (ODOD) in the path is calculated (S505), and an intersection with the driving path is calculated (S506).
That is, when a straight line passes through the end point of the diagonal extension line obtained by adding the width (RW) of the mobile robot to the obtained diagonal length, the path before the obstacle, and the path after the obstacle, the point where the path before the obstacle passes the intersection with the path It becomes -1, and the point passing through the path after the obstacle becomes intersection-2 (Fig. 5B).

계산된 주행 경로와의 교점 정보를 이용하여 도 5b의 두번째 과정인 '곡선 경로 분할'에서와 같이 찾아진 교점들(경로와의 교점-1,2)을 이어 곡선 경로를 분할하고(S507), 분할된 곡선 경로로 주행 경로를 변경한다.(S508)Using the calculated intersection information with the driving route, the searched intersections (intersections 1 and 2 with paths) as shown in the second process of 'curve path segmentation' in FIG. 5B are then divided into curved paths (S507), The driving path is changed to the divided curved path (S508).

직선 경로 생성 가능 여부의 판단 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method for determining whether a straight path can be generated will be described in detail as follows.

도 6a와 도 6b는 직선 경로 생성 가능 여부의 판단 방법을 나타낸 구성도이다.6A and 6B are diagrams illustrating a method for determining whether a straight path can be generated.

경로 분할 및 생성 단계에서 직선 경로의 생성이 가능한지를 판단하기 위하여, 추출된 장애물 정보(S601), 환경 정보(S602)를 이용하여 장애물 좌측 환경 영역을 추출하여(S604) 좌측 거리(LOED)를 계산한다.(S605)In order to determine whether a straight path can be generated in the path division and generation step, the left environment region is calculated by extracting the left environment region of the obstacle using the extracted obstacle information (S601) and the environment information (S602) (S604). (S605)

추출된 장애물 정보(S601), 환경 정보(S602)를 이용하여 장애물 우측 환경 영역을 추출하여(S606) 우측 거리(ROED)를 계산한다.(S607)
여기서, 좌측 거리(LOED)는 도 6b에서와 같이, 장애물 좌측에 있는 환경과 장애물과의 거리이고, 우측 거리(ROED) 장애물 우측에 있는 환경과 장애물과의 거리를 의미한다.Using the extracted obstacle information (S601) and environment information (S602), the right environment area of the obstacle is extracted (S606) to calculate the right distance (ROED). (S607)
Here, the left distance (LOED) is the distance between the environment and the obstacle on the left side of the obstacle, as shown in FIG. 6B, and the right distance (ROED) means the distance between the environment and the obstacle on the right side of the obstacle.

모바일 로봇의 폭(RW) 정보(S603)를 이용하여 CD값(CD=RW*1.5)을 구한다.(S608)The CD value (CD = RW * 1.5) is obtained by using the width (RW) information (S603) of the mobile robot. (S608)

여기서, CD는 모바일 로봇이 지날수 있는 최소의 간격이다.Here, the CD is the minimum distance that the mobile robot can pass.

구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 좌측 거리(LOED) 보다 큰지를 판단하고(S609), 구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 우측 거리(ROED) 보다 큰지를 판단하여(S610) 경로 생성을 한다.Determine whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the left distance (LOED) (S609), and determine whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the right distance (ROED) (S610) Create.

여기서, 경로 생성은 다음과 같은 조건으로 이루어진다.Here, path generation is performed under the following conditions.

LOED<CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 LOED와 ROED 중 길이가 작은 방향 경로를 생성하고, LOED>CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 우측 경로를 생성하고, LOED<CD 와 ROED>CD의 조건을 만족하면 좌측 경로를 생성하고, LOED>CD 와 ROED>CD의 조건이면 경로 생성이 불가능한 것으로 판단한다.(S611)If the conditions of LOED <CD and ROED <CD are satisfied, a path with a smaller length is created among LOED and ROED, and if the conditions of LOED> CD and ROED <CD are satisfied, a right path is created, and LOED <CD and ROED> CD If the condition of is satisfied, the left path is generated. If the conditions of LOED> CD and ROED> CD are satisfied, it is determined that path creation is impossible. (S611)

그리고 경로 생성 결과에 따라 모바일 로봇이 장애물의 회피하여 진행하는 방향 PCD를 결정한다.(S612)Then, according to the result of the path generation, the direction in which the mobile robot proceeds by avoiding the obstacle is determined (S612).

직선 회피 경로 생성 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of generating the straight avoidance path will be described in detail as follows.

도 7a 내지 도 7d는 직선 회피 경로 생성 방법을 나타낸 구성도이다.7A to 7D are diagrams illustrating a method of generating a straight line avoidance path.

경로 분할 및 생성 단계에서 직선 회피 경로를 생성하기 위하여, 추출된 장애물 정보를 이용하여 좌측 장애물 좌표(OLP), 우측 장애물 좌표(ORP)를 산출하고(S701), 상측 장애물 좌표(OTP), 하측 장애물 좌표(OBP)를 산출한다.(S702)In order to generate a straight line avoiding path in the path division and generation step, the left obstacle coordinate (OLP), the right obstacle coordinate (ORP) are calculated using the extracted obstacle information (S701), the upper obstacle coordinate (OTP), and the lower obstacle Calculate the coordinates (OBP). (S702)

모바일 로봇이 회피 경로를 주행중인지를 판단하여(S703) 회피 경로를 주행중이면 회피 경로 생성시의 장애물 영역(PO)을 구하고(S705) 장애물 영역의 확장이 이루어졌는지 판단한다.(S706)
여기서, 장애물 영역(PO)은 회피 경로 생성시에 장애물을 판단하는 영역으로, 도 7c의 '검출된 장애물 영역'과 같이 모바일 로봇 주행시에는 장애물의 단면만 계측 가능하므로 단면으로만 검출되는 영역이다.It is determined whether the mobile robot is driving the avoidance route (S703), and if the avoidance route is driving, the obstacle area PO is generated when the avoidance route is generated (S705), and it is determined whether the obstacle area is expanded (S706).
Here, the obstacle area PO is an area for determining an obstacle when the avoidance path is generated. As in the “detected obstacle area” of FIG. 7C, only a cross section of the obstacle can be measured when driving the mobile robot, and thus, it is an area that is detected only as a cross section.

장애물 영역의 확장이 이루어졌다면, 추가 확장 길이를 계산하고(S709), 회피 경로 2(PD,OTP)를 변경하여 경로에 반영한다.(S711)If the obstacle area is expanded, the additional extension length is calculated (S709), and the avoidance path 2 (PD, OTP) is changed and reflected in the path (S711).

모바일 로봇이 회피 경로를 주행중이 아니면, 모바일 로봇이 장애물을 회피하여 진행하는 방향 PCD가 좌측인지 판단하여(S704), PCD가 좌측이면 장애물과 회피 경로간의 거리(PD)를 PD = OLP - RW/2로 구하고(S707), PCD가 좌측이 아니면 PD = ORP - RW/2로 구한다.(S708)If the mobile robot is not driving the avoidance path, the mobile robot determines whether the direction of the PCD in which the robot proceeds to avoid the obstacle is the left side (S704), and if the PCD is the left side, the distance PD between the obstacle and the avoidance path is PD = OLP-RW / 2 (S707), and if PCD is not left, PD = ORP-RW / 2 (S708).

구해진 장애물과 회피 경로간의 간격(PD)을 이용하여 회피 경로 1(PD,OBP)을 생성하고(S710), 회피 경로 2(PD, OTP)를 생성하여 경로에 반영한다.(S712)The avoidance path 1 (PD, OBP) is generated using the obtained distance (PD) between the obstacle and the avoidance path (S710), and the avoidance path 2 (PD, OTP) is generated and reflected in the path (S712).

복귀 경로 생성 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The method of generating the return path is as follows.

도 8a와 도 8b는 복귀 경로 생성 방법을 나타낸 구성도이다.8A and 8B are diagrams illustrating a method of generating a return path.

경로 분할 및 생성 단계에서 복귀 경로를 생성하기 위하여, 모바일 로봇의 위치(S801), 회피 경로 생성시의 장애물 위치(S802)를 이용하여 모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD)를 계산한다.(S803)In order to generate a return path in the path segmentation and generation step, the distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle is calculated using the location (S801) of the mobile robot and the obstacle location (S802) when generating the avoidance path. )

모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크면 이전 목적지(S810) 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산한다.(S810)If an arbitrary set value (T) is greater than the distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle, the angle PA between the paths is calculated using the previous destination S810 information.

모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크지 않다면, 직선 회피 경로 1,2를 삭제하고(S805), 현재 목적지 정보를 이용하여(S806), 모바일 로봇과 현재 목적지 간의 거리(RDD)를 계산하고(S807), 반분된 값(RDD = RDD/2)을 구한다.(S808)If the arbitrary set value T is not greater than the distance between the mobile robot and the obstacle (ROD), the straight avoidance path 1,2 is deleted (S805), and the current destination information is used (S806), and the mobile robot and the current destination The distance (RDD) between the livers is calculated (S807), and a half-divided value (RDD = RDD / 2) is obtained. (S808)

그리고 경로간의 각도(PA)와 반분된 값(RDD = RDD/2)을 이용하여 회피 경로(RDD,PA)를 생성하여 경로에 반영한다.(S809)Then, the avoidance paths (RDD, PA) are generated and reflected in the paths using the angle (PA) between the paths and the half value (RDD = RDD / 2). (S809)

이상에서 설명한 본 발명에 따른 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치 및 방법은 환경 인지 센서를 통해 계측된 주변 환경 정보를 기반으로 미리 지정된 주행 경로 상의 장애물을 효율적으로 회피하여 주행할 수 있도록 한 것이다.The apparatus and method for obstacle avoidance of the mobile robot using the line information according to the present invention described above is based on the surrounding environment information measured by the environmental awareness sensor so that the obstacle on the predetermined driving route can be efficiently avoided and driven. Did.

본 발명은 환경 인지 센서를 기반으로 계측된 주변 환경 정보 중에서 라인 정보를 이용하여 분할된 장애물과 환경 정보 영역을 이용하여 모바일 로봇이 장애물을 회피 가능 여부 판단을 통해 미리 지정된 경로 내에 최소한의 경로를 추가하여 장애물을 회피할 수 있도록 한다.The present invention adds a minimum path within a predetermined path by determining whether a mobile robot can avoid an obstacle by using an obstacle and an environment information area divided by using line information among surrounding environment information measured based on the environment recognition sensor. To avoid obstacles.

이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be understood that the present invention is implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention as described above.

그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.Therefore, the specified embodiments should be considered in terms of explanation rather than limitation, and the scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent range are included in the present invention. Should be interpreted.

100. 라인 정보 추출부 200. 영역 및 거리 지정부
300. 정보 추출 및 판단부 400. 거리 판단부
500. 경로 분할 및 생성부100. Line information extraction unit 200. Area and distance designation unit
300. Information extraction and determination unit 400. Distance determination unit
500. Path segmentation and generation unit

Claims (17)

환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출부;
주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 지정하고, 상기 라인 정보 추출부에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정부;
상기 영역 및 거리 지정부에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단부;
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단부;
장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성부;를 포함하고,
상기 경로 분할 및 생성부는 곡선 경로 분할을 위하여, 장애물 정보, 현재 목적지 정보를 이용하여 경로내의 겹치는 영역(ODOD)을 계산하고, 모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 받아 경로내의 겹치는 영역(ODOD)에 모바일 로봇의 폭(RW)을 더한 길이를 구하고, 주행 경로와의 교점을 계산하고, 계산된 주행 경로와의 교점 정보를 이용하여 곡선 경로를 분할하고, 주행 경로를 변경하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치.A line information extraction unit that extracts line information by utilizing line-based characteristics among information measured by the environmental recognition sensor;
An area and a distance designation unit that designate an obstacle avoidance distance and a stop distance on the driving route, and designate an obstacle area based on the information extracted from the line information extraction unit;
An information extraction and determination unit that extracts obstacles and environmental information based on the region and distance specified by the region and distance designation unit and determines a driving state of the mobile robot;
A distance determination unit to obtain a distance between the obstacle and the mobile robot and determine a path type;
Includes a path division and generation unit for generating a path and avoiding paths for obstacle avoidance driving and generating a return path;
The path segmentation and generation unit calculates the overlapping area (ODOD) in the route using obstacle information and current destination information for segmenting the curved route, receives the width (RW) information of the mobile robot and overlaps it in the overlapping area (ODOD) in the route. Line information characterized by obtaining the length of the mobile robot plus the width (RW), calculating the intersection with the driving route, dividing the curved route using the calculated intersection information with the driving route, and changing the driving route Device for avoiding obstacles of the mobile robot using the. 제 1 항에 있어서, 상기 영역 및 거리 지정부는,
주행 경로상의 장애물 회피 거리(TD1)를 지정하고, 장애물 정지 거리(TD2)를 지정하고, 라인 정보 추출부에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하여 지정된 정보를 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하는 정보 추출 및 판단부로 제공하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치.The method of claim 1, wherein the area and distance designation unit,
The obstacle avoidance distance (TD1) on the driving path is specified, the obstacle stop distance (TD2) is specified, and the obstacle area is designated based on the information extracted from the line information extraction unit to extract the specified information and extract the environmental information. Device for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, characterized in that it is provided as an information extraction and determination unit. 제 1 항에 있어서, 상기 정보 추출 및 판단부는,
영역 및 거리 지정부에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하고,
장애물이 존재하지 않는다면 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하여 모바일 로봇이 정지중인지 판단하고, 정지중이면 모바일 로봇을 재운행하고,
정지중이 아니라면 회피 경로를 주행중인지 판단하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치.The method of claim 1, wherein the information extraction and determination unit,
Obstacle extraction and environmental information extraction based on the area and distance specified by the area and distance designation unit,
If there is no obstacle, the mobile robot is judged to be in a running state to determine whether the mobile robot is stationary, and if it is stopped, the mobile robot is restarted.
A device for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, characterized in that it is determined whether the avoidance path is driving if it is not stopped. 제 1 항에 있어서, 상기 거리 판단부는,
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)를 구하고, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 정지 거리(TD2)와 비교하여 장애물 정지 거리(TD2)가 크면 모바일 로봇을 정지시키고,
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하고, 직선 경로인지 판단하고, 경로 생성이 가능한지 판단하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치.According to claim 1, The distance determination unit,
Obtain the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD), and compare the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle stop distance (TD2), if the obstacle stop distance (TD2) is large, the mobile robot is stopped,
A device for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, which compares the distance between the obstacle (ROD) and the obstacle avoidance distance (TD1), determines whether it is a straight path, and determines whether a path can be generated. 제 1 항에 있어서, 상기 경로 분할 및 생성부는,
직선 경로가 아니면 곡선 경로 분할을 하고,
경로 생성이 가능한 경우에는 회피 경로를 생성하고, 회피 경로를 주행중이면 복귀 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 장치.The method of claim 1, wherein the path division and generation unit,
If it is not a straight path, it divides the curved path,
An apparatus for avoiding obstacles in a mobile robot using line information, characterized in that if a path can be generated, an avoidance path is generated and a return path is generated when the avoidance path is driving. 환경 인지 센서를 통해 계측된 정보 중에서 라인 기반의 특성을 활용하여 라인 정보를 추출하는 라인 정보 추출 단계;
주행 경로상의 장애물 회피 거리 및 정지 거리를 기준으로 상기 라인 정보 추출 단계에서 추출된 정보를 기반으로 장애물 영역을 지정하는 영역 및 거리 지정 단계;
상기 영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 및 환경정보 추출을 하고 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하는 정보 추출 및 판단 단계;
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리를 구하고 경로 종류를 판단하는 거리 판단 단계;
장애물 회피 주행을 위한 경로 분할 및 회피 경로 생성, 복귀 경로 생성을 하는 경로 분할 및 생성 단계;를 포함하고,
경로 분할 및 생성 단계에서 곡선 경로 분할을 위하여, 장애물 정보, 현재 목적지 정보를 이용하여 경로내의 겹치는 영역(ODOD)을 계산하는 단계와,모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 받아 경로내의 겹치는 영역(ODOD)에 모바일 로봇의 폭(RW)을 더한 길이를 구하고, 주행 경로와의 교점을 계산하는 단계와,계산된 주행 경로와의 교점 정보를 이용하여 곡선 경로를 분할하고, 주행 경로를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.A line information extraction step of extracting line information by utilizing a line-based characteristic among information measured by an environmental awareness sensor;
An area and distance designation step of designating an obstacle area based on the information extracted in the line information extraction step based on an obstacle avoidance distance and a stop distance on a driving path;
An information extraction and determination step of extracting obstacles and environmental information based on the area and distance specified in the area and distance designation step and determining a driving state of the mobile robot;
A distance determination step of obtaining a distance between an obstacle and a mobile robot and determining a path type;
Includes a path segmentation and path generation for obstacle avoidance driving, a path segmentation and generation step of generating a return route;
In order to divide the curved path in the path division and generation step, calculating the overlapping region (ODOD) in the path using obstacle information and current destination information, and receiving the width (RW) information of the mobile robot to overlap the region within the path (ODOD) ) To the length of the mobile robot plus the width (RW), calculating the intersection with the driving route, and dividing the curved route using the calculated intersection information with the driving route and changing the driving route. Method for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, characterized in that it comprises. 제 6 항에 있어서, 상기 정보 추출 및 판단 단계는,
영역 및 거리 지정 단계에서 지정된 영역 및 거리를 기준으로 장애물 추출 및 환경정보 추출을 하고,
장애물이 존재하지 않는다면 모바일 로봇의 주행 상태를 판단하여 모바일 로봇이 정지중인지 판단하고, 정지중이면 모바일 로봇을 재운행하고,
정지중이 아니라면 회피 경로를 주행중인지 판단하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.The method of claim 6, wherein the information extraction and determination step,
Obstacle extraction and environmental information extraction based on the specified area and distance in the area and distance designation step,
If there is no obstacle, the mobile robot is judged to be in a running state to determine whether the mobile robot is stationary, and if it is stopped, the mobile robot is restarted.
A method for avoiding obstacles in a mobile robot using line information, which is characterized in that it is determined whether the evasion route is driving if it is not stopped. 제 6 항에 있어서, 상기 거리 판단 단계는,
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)를 구하고, 장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 정지 거리(TD2)와 비교하여 장애물 정지 거리(TD2)가 크면 모바일 로봇을 정지시키고,
장애물과 모바일 로봇 사이의 거리(ROD)와 장애물 회피 거리(TD1)를 비교하고, 직선 경로인지 판단하고, 경로 생성이 가능한지 판단하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.The method of claim 6, wherein the step of determining the distance,
Obtain the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD), and compare the distance between the obstacle and the mobile robot (ROD) and the obstacle stop distance (TD2), if the obstacle stop distance (TD2) is large, the mobile robot is stopped,
A method for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, characterized by comparing a distance (ROD) between an obstacle and a mobile robot and an obstacle avoidance distance (TD1), determining whether the path is a straight path, and determining whether path generation is possible. 제 6 항에 있어서, 상기 경로 분할 및 생성 단계는,
직선 경로가 아니면 곡선 경로 분할을 하고,
경로 생성이 가능한 경우에는 회피 경로를 생성하고, 회피 경로를 주행중이면 복귀 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.The method of claim 6, wherein the step of dividing and generating the path comprises:
If it is not a straight path, it divides the curved path,
A method for avoiding obstacles in a mobile robot using line information, characterized in that if a path can be generated, an avoidance path is generated and a return path is generated when the avoidance path is driving. 삭제delete 삭제delete 제 6 항에 있어서, 거리 판단 단계에서 경로 종류를 판단하기 위하여,
이전 목적지, 다음 목적지, 현재 목적지 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산하는 단계와,
계산된 경로간의 각도(PA)가 80°보다 크고 100°보다 작으면 곡선 경로로 판단하는 단계와,
곡선 경로가 아니면 장애물 영역과 현재 목적지와의 거리(OROD)를 구하여, 임의의 설정된 값(T)과 비교하여 설정된 값(T)이 크면 직선 경로인 것으로 판단하는 단계와,
설정된 값(T)이 크지 않다면 현재 목적지를 1-분할 및 2-분할하여 생성된 정보를 경로에 반영하고, 현재 목적지를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.According to claim 6, In order to determine the type of route in the distance determination step,
Computing the angle (PA) between the route using the previous destination, next destination, current destination information,
If the angle (PA) between the calculated path is greater than 80 ° and less than 100 °, determining a curved path,
Obtaining a distance (OROD) between the obstacle area and the current destination if it is not a curved path, comparing with an arbitrary set value (T), and determining that the set value (T) is a straight path;
If the set value (T) is not large, the information generated by 1-segmentation and 2-segmentation of the current destination is reflected in the route, and the step of removing the current destination includes obstacle avoidance of the mobile robot using line information. Way for. 삭제delete 제 6 항에 있어서, 경로 분할 및 생성 단계에서 직선 경로의 생성이 가능한지를 판단하기 위하여,
추출된 장애물 정보, 환경 정보를 이용하여 장애물 좌측 환경 영역을 추출하여 좌측 거리(LOED)를 계산하는 단계와,
추출된 장애물 정보, 환경 정보를 이용하여 장애물 우측 환경 영역을 추출하여 우측 거리(ROED)를 계산하는 단계와,
모바일 로봇의 폭(RW) 정보를 이용하여 모바일 로봇이 지날수 있는 최소의 간격 CD값(CD=RW*1.5)을 구하는 단계와,
구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 좌측 거리(LOED) 보다 큰지를 판단하고, 구해진 CD값(CD=RW*1.5)이 우측 거리(ROED) 보다 큰지를 판단하여 경로 생성을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.According to claim 6, In order to determine whether it is possible to generate a straight path in the path division and generation step,
Calculating a left distance (LOED) by extracting an environment region on the left side of the obstacle using the extracted obstacle information and environment information;
Calculating the right distance (ROED) by extracting the environment area on the right side of the obstacle using the extracted obstacle information and environment information;
Obtaining a minimum interval CD value (CD = RW * 1.5) that the mobile robot can pass by using the width (RW) information of the mobile robot,
And determining whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the left distance (LOED) and determining whether the obtained CD value (CD = RW * 1.5) is greater than the right distance (ROED) to generate a route. Method for avoiding obstacles of a mobile robot using line information, characterized in that. 제 14 항에 있어서, 경로 생성을 하는 단계에서,
LOED<CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 LOED와 ROED 중 길이가 작은 방향 경로를 생성하고,
LOED>CD 와 ROED<CD의 조건을 만족하면 우측 경로를 생성하고,
LOED<CD 와 ROED>CD의 조건을 만족하면 좌측 경로를 생성하고, LOED>CD 와 ROED>CD의 조건이면 경로 생성이 불가능한 것으로 판단하고,
경로 생성 결과에 따라 모바일 로봇이 장애물의 회피하여 진행하는 방향 PCD를 결정하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.15. The method of claim 14, In the step of creating a route,
If the conditions of LOED <CD and ROED <CD are satisfied, a direction path with a smaller length is created among LOED and ROED.
If the conditions of LOED> CD and ROED <CD are satisfied, the right path is created,
If the conditions of LOED <CD and ROED> CD are satisfied, the left path is created. If the conditions of LOED> CD and ROED> CD are satisfied, it is determined that path creation is impossible.
A method for obstacle avoidance of a mobile robot using line information, characterized in that the mobile robot determines a direction PCD in which the obstacle proceeds to avoid obstacles according to the result of the path generation. 제 6 항에 있어서, 경로 분할 및 생성 단계에서 직선 회피 경로를 생성하기 위하여,
추출된 장애물 정보를 이용하여 좌측 장애물 좌표(OLP), 우측 장애물 좌표(ORP), 상측 장애물 좌표(OTP), 하측 장애물 좌표(OBP)를 산출하는 단계와,
모바일 로봇이 회피 경로를 주행중이면, 회피 경로 생성시의 장애물 영역(PO)을 구하고 장애물 영역의 확장이 이루어졌는지 판단하는 단계와,
장애물 영역의 확장이 이루어졌다면, 추가 확장 길이를 계산하고, 회피 경로 2(PD,OTP)를 변경하여 경로에 반영하는 단계와,
모바일 로봇이 회피 경로를 주행중이 아니면, 모바일 로봇이 장애물을 회피하여 진행하는 방향 PCD가 좌측인지 판단하여, PCD가 좌측이면 장애물과 회피 경로간의 거리(PD)를 PD = OLP - RW/2로 구하고, PCD가 좌측이 아니면 PD = ORP - RW/2로 구하는 단계와,
구해진 장애물과 회피 경로간의 간격(PD)을 이용하여 회피 경로 1(PD,OBP)을 생성하고, 회피 경로 2(PD, OTP)를 생성하여 경로에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.According to claim 6, In order to generate a straight line avoiding path in the path division and generation step,
Calculating left obstacle coordinates (OLP), right obstacle coordinates (ORP), upper obstacle coordinates (OTP), and lower obstacle coordinates (OBP) using the extracted obstacle information,
If the mobile robot is driving the avoidance path, the step of obtaining an obstacle area (PO) when generating the avoidance path and determining whether the expansion of the obstacle area is made,
If the expansion of the obstacle area is achieved, calculating the additional extension length, and changing the avoided path 2 (PD, OTP) to reflect in the path,
If the mobile robot is not driving the avoidance path, the mobile robot determines whether the direction in which the obstacle avoids the obstacle and proceeds is PCD, and if the PCD is on the left, the distance (PD) between the obstacle and the avoidance path is obtained as PD = OLP-RW / 2 , If the PCD is not the left, the step of obtaining PD = ORP-RW / 2,
Line information comprising the step of generating the avoidance path 1 (PD, OBP) using the obtained distance between the obstacle and the avoidance path PD, and generating and avoiding the avoidance path 2 (PD, OTP) in the path. Method for avoiding obstacles of mobile robot using. 제 6 항에 있어서, 경로 분할 및 생성 단계에서 복귀 경로를 생성하기 위하여,
모바일 로봇의 위치, 회피 경로 생성시의 장애물 위치를 이용하여 모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD)를 계산하는 단계와,
모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크면 이전 목적지 정보를 이용하여 경로간의 각도(PA)를 계산하는 단계와,
모바일 로봇과 장애물과의 거리(ROD) 보다 임의의 설정값(T)이 크지 않다면, 직선 회피 경로 1,2를 삭제하는 단계와,
현재 목적지 정보를 이용하여, 모바일 로봇과 현재 목적지 간의 거리(RDD)를 계산하고, 반분된 지점(RDD = RDD/2)을 구하는 단계와,
경로간의 각도(PA)와 반분된 지점(RDD = RDD/2)을 이용하여 회피 경로(RDD,PA)를 생성하여 경로에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 라인 정보를 이용한 모바일 로봇의 장애물 회피를 위한 방법.According to claim 6, In order to create a return path in the path division and generation step,
Calculating a distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle by using the location of the mobile robot and the obstacle location when generating the avoidance path;
Calculating an angle (PA) between the paths using the previous destination information when an arbitrary set value (T) is greater than the distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle;
If the predetermined value (T) is not greater than the distance (ROD) between the mobile robot and the obstacle, deleting the straight avoidance paths 1 and 2,
Calculating the distance (RDD) between the mobile robot and the current destination using the current destination information, and obtaining a divided point (RDD = RDD / 2);
And generating an avoidance path (RDD, PA) using the angle (PA) between the paths and the half-divided point (RDD = RDD / 2) and reflecting it in the path, an obstacle of the mobile robot using line information. Method for avoidance.
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