KR102230362B1 - 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법 - Google Patents

직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102230362B1
KR102230362B1 KR1020190090367A KR20190090367A KR102230362B1 KR 102230362 B1 KR102230362 B1 KR 102230362B1 KR 1020190090367 A KR1020190090367 A KR 1020190090367A KR 20190090367 A KR20190090367 A KR 20190090367A KR 102230362 B1 KR102230362 B1 KR 102230362B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
map
edge
submap
decomposition
cleaning
Prior art date
Application number
KR1020190090367A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210004763A (ko
Inventor
강보영
미아오쉬
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경북대학교 산학협력단 filed Critical 경북대학교 산학협력단
Publication of KR20210004763A publication Critical patent/KR20210004763A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102230362B1 publication Critical patent/KR102230362B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2836—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means characterised by the parts which are controlled
    • A47L9/2852—Elements for displacement of the vacuum cleaner or the accessories therefor, e.g. wheels, casters or nozzles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/008—Manipulators for service tasks
    • B25J11/0085—Cleaning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/003—Programme-controlled manipulators having parallel kinematics
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04—Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection
    • G05D2201/0203—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법은 청소 로봇을 모든 그리드와 가능한 엣지들을 고려한 많은 계산량이 필요한 경로 계획을 대신하여 맵 분해 과정에서 생성된 엣지들을 기반하여 커버리지 경로 계획을 사용하여 이동 경로의 탐색 범위를 획기적으로 줄일 수 있으며, 큰 맵에서 경로 계획을 위해 과도한 계산 자원을 소비하지 않고 최종 커버리지 경로를 생성하여 청소 프로세스를 크게 가속화하는 효과가 있다.

Description

직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법{Cleaning Robot Apparatus Using Rectangular Map Decomposition and Method for Planning Coverage Path Using the Same}
본 발명은 청소 로봇 장치에 관한 것으로서, 특히 청소 로봇을 모든 그리드와 가능한 엣지들을 고려한 많은 계산량이 필요한 경로 계획을 대신하여 맵 분해 과정에서 생성된 엣지들을 기반하여 커버리지 경로 계획을 사용하여 이동 경로의 탐색 범위를 획기적으로 줄일 수 있는 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법에 관한 것이다.
최근에는 산업용 로봇에 수요가 집중되었던 것과 달리 가정용 로봇의 수요가 증대됨에 따라 청소 로봇의 연구가 활발히 진행되고 있다.
이러한 청소 로봇 장치는 공항, 도서관과 같은 대형 공간 또는 장애물이 많은 공간에 대하여 청소 로봇이 청소하려면 커버리지 경로 계획을 위한 계산이 복잡해지며, 이로 인하여 커버리지 경로 계획의 실행 시간이 현저하게 저하되는 문제점이 있다.
기존의 커버리지 경로 계획 방법들에서 청소 로봇이 맵에서 청소할 때 막다른 골목이 발견되는 경우, 청소한 구역에서 청소하지 않은 구역으로 이동하는 경로가 필요하다, 이때 넓은 범위의 맵 그리드들을 사용하기 때문에 계산 리소스가 많이 소요되는 문제가 발생한다.
한국 등록특허번호 제10-1105325호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 청소 로봇을 모든 그리드와 가능한 엣지들을 고려한 많은 계산량이 필요한 경로 계획을 대신하여 맵 분해 과정에서 생성된 엣지들을 기반하여 커버리지 경로 계획을 사용하여 이동 경로의 탐색 범위를 획기적으로 줄일 수 있는 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법은,
청소 로봇 장치는 미지의 맵에서 벽을 따라 가면서 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집하는 맵 탐색 단계;
상기 수집한 모서리 정보와 엣지 정보를 이용하여 상기 맵을 하나 이상의 직사각형인 서브맵으로 분해하는 맵 분해 단계;
상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소하는 서브맵 청소 단계; 및
상기 선택된 서브맵을 청소한 후, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 다음에 청소할 서브맵을 선택하는 서브맵 선택 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 엣지(li)는 장애물의 경계인 모서리를 나타내고, 상기 엣지(li)를 둘러싸는 그리드(Grid)는 하기의 [수학식 1]에 의해 표현되고, 상기 엣지(li)는 하기의 [수학식 1]에서 선택된 그리드들 g1과 g2가 좌표로 표시되면, 하기의 [수학식 2]를 이용하여 맵에 장애물이 있는 그리드(g3)인 경우, 볼록한 모서리로 분류하고, 맵에 장애물이 없이 비어 있는 그리드(g3)인 경우, 오목한 모서리로 분류한다.
[수학식 1]
Figure 112019076635270-pat00001
여기서, N(li)는 그리드들을 둘러싸는 모서리 li를 정의하고, g1과 g2는
Figure 112019076635270-pat00002
의 사이를 포함하는 그리드를 정의함.
[수학식 2]
Figure 112019076635270-pat00003
상기 맵 분해 단계는 상기 엣지가 볼록한 모서리로 분류되는 경우, 상기 볼록한 모서리를 이용하여 상기 맵을 직사각형으로 나누어 맵 분해 단계를 시작하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징에 따른 청소 로봇 장치는,
미지의 맵에서 구동부에 의해 벽을 따라 가면서 센서 감지부를 이용하여 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집하는 맵 탐색부;
상기 수집한 모서리 정보와 엣지 정보를 이용하여 상기 맵을 하나 이상의 직사각형인 서브맵으로 분해하는 맵 분해부;
상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소하는 서브맵 청소부; 및
상기 선택된 서브맵을 청소한 후, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 다음에 청소할 서브맵을 선택하는 서브맵 선택부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 맵 분해 과정에서 생성된 엣지들을 기반하여 커버리지 경로 계획을 사용하여 이동 경로의 탐색 범위를 획기적으로 줄일 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 큰 맵에서 경로 계획을 위해 과도한 계산 자원을 소비하지 않고 최종 커버리지 경로를 생성하여 청소 프로세스를 크게 가속화하는 효과가 있다.
본 발명은 엣지 기반의 나선형 커버리지 경로가 기존의 나선형 커버리지 경로보다 더 빠른 시간으로 경로를 생성할 수 있으며, 기존의 방법에 비해 커버리지 경로 계획의 실행 시간을 크게 감소할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 대형 공간이나 장애물이 많은 공간에서 기존의 경로 계획 방법에 비해 더 빠르게 청소할 수 있으며, 대형 공간이나 장애물이 많은 공간에서 빠른 시간으로 높은 커버리지 경로계획 성공률이 요구되는 실시간 커버리지 경로 계획에 적용할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 맵 분해와 커버리지 경로 계획을 이용한 청소 로봇 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 커버리지 경로 계획 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 맵 분해를 기초로 커버리지 경로 계획 방법을 나타낸 도면이다.
도 4a 및도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 청소 로봇 장치가 벽과 장애물을 탐색하고 미지의 맵에서 볼록한 모서리와 오목한 모서리를 식별하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 서브맵들로 분해되는 프로세스를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 청소 로봇 장치의 청소 프로세스를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 BFS 알고리즘을 이용하여 다른 서브맵으로 이동하는 경로를 생성하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 실시예에 따른 미탐색된 맵에서 장애물로 간주하는 폐쇄 공간을 방지하는 프로세스를 나타낸 도면이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
기존에 존재하는 문제점들을 극복하기 위하여 본 발명은 청소 로봇을 큰 맵에서 효율적으로 적용이 가능한 새로운 커버리지 경로 계획 방법을 제안한다.
제안한 커버리지 경로 계획 방법은 직사각형으로 분해하는 맵 분해와 맵 분해에서 작성된 엣지들에 기반한 경로 계획을 사용한다.
큰 맵에서 직사각형인 서브맵으로 분해할 수 있고, 분해된 서브맵들에서 서로 연결할 수 있는 엣지들을 작성할 수 있다. 분해된 서브맵에서 막다른 골목이 생성된 경우 청소 로봇이 다음에 청소할 멀리 떨어진 거리의 서브맵(sub-map)으로 이동하는 경로를 계산한다.
이러한 경우에 모든 격자와 가능한 엣지들을 고려하는 많은 계산량의 경로계획을 대신하여 맵 분해 과정에서 작성된 엣지들에 기반한 경로 계획을 사용하면 이동 경로의 탐색 범위를 획기적으로 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 맵 분해와 커버리지 경로 계획을 이용한 청소 로봇 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 청소 로봇 장치(100)는 센서 감지부(110), 구동부(120), 입력부(130), 저장부(140), 맵 탐색부(150), 맵 분해부(160), 서브맵 청소부(170), 서브맵 선택부(180) 및 제어부(190)를 포함한다.
센서 감지부(110)는 적외선 센서, 레이저 거리 센서 등을 구비하여 맵 상의 벽이나 장애물을 적외선 신호를 송수신하여 감지하는 기능을 수행한다.
구동부(120)는 이동에 필요한 바퀴, 모터, 모터 제어 모듈 등의 장치를 나타낸다.
입력부(130)는 초기값, 기준값, 좌표값 등에 커버리지 경로 계획 방법에 필요한 다양한 데이터를 입력할 수 있다.
저장부(140)는 맵에 관련된 정보, 서브맵, 모서리, 엣지의 좌표값, 서브맵 세트 등을 저장할 수 있다.
맵 탐색부(150)는 미지의 맵에서 구동부(120)에 의해 벽을 따라 가면서 센서 감지부(110)를 이용하여 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집한다.
맵 분해부(160)는 상기 수집한 모서리 정보와 엣지 정보를 이용하여 상기 맵을 하나 이상의 직사각형인 서브맵으로 분해한다.
서브맵 청소부(170)는 상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소한다.
서브맵 선택부(180)는 상기 선택된 서브맵을 청소한 후, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 다음에 청소할 서브맵을 선택한다.
제어부(190)는 센서 감지부(110), 구동부(120), 입력부(130), 저장부(140), 맵 탐색부(150), 맵 분해부(160), 서브맵 청소부(170), 서브맵 선택부(180)에 연결되어 맵 생성, 좌표 연산, 좌표 저장 등에 필요한 데이터 연산, 제어 신호를 송수신하여 관리한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 커버리지 경로 계획 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
청소 로봇 장치는 직사각형 지도 분해 방식을 기반으로 확장 가능한 커버리지 경로 계획 방법을 제안한다.
확장 가능한 커버리지 경로 계획 방법은 맵 탐색, 맵 분해, 서브맵 청소 및 서브맵 선택을 포함한다.
맵 탐색부(150)는 미지의 맵에서 구동부(120)에 의해 벽을 따라 가면서 센서 감지부(110)를 이용하여 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집한다(S100).
맵 탐색부(150)는 장애물의 경계인 모서리(엣지)의 유형을 식별하고(S102), 엣지가 볼록한 모서리 또는 오목한 모서리인지 판단한다(S104).
맵 분해부(160)는 상기 엣지가 볼록한 모서리로 분류되는 경우, 상기 볼록한 모서리를 이용하여 상기 맵을 직사각형으로 나누어 맵 분해 단계를 수행한다(S106).
서브맵 청소부(170)는 맵 분해부(160)에서 상기 엣지가 볼록한 모서리로 분류되지 않는 경우, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소한다(S108).
서브맵 청소부(170)는 청소를 완료한 후, 해당 서브맵을 제거한다(S110).
S106, S108 단계를 수행한 후, 서브맵 집합에서 서브맵이 존재하는 경우, 다음 청소할 서브맵을 선택하여 다시 맵 탐색을 실행한다(S112, S114).
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 맵 분해를 기초로 커버리지 경로 계획 방법을 나타낸 도면이다.
도 3의 (a)와 같이 맵 탐색 단계로서, 청소 로봇 장치는 미지의 맵에서 벽을 따라 가면서 벽과 장애물을 찾는다. 다시 말해, 청소 로봇 장치(100)는 벽을 따라 가며 알려지지 않은 맵에 대한 모서리 정보와 엣지 정보를 수집한다.
도 3의 (b)와 같이 맵 분해 단계로서, 청소 로봇 장치(100)는 수집된 모서리 정보를 이용하여 맵을 서브맵으로 나눈다.
도 3의 (c)와 같이 서브맵 청소 단계로서, 청소 로봇 장치(100)는 서브맵으로 분할된 맵을 엣지 정보를 기초로 기설정된 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소한다.
도 3의 (d)와 같이 서브맵 선택 단계로서, 청소 로봇 장치(100)는 엣지 정보를 이용하여 다음 청소할 서브맵을 선택하고, 선택된 서브맵으로 이동하기 위한 경로를 생성한다.
맵 모서리 정보는 오목한 모서리 또는 볼록한 모서리로 분류할 수 있다. 맵 분해 또는 서브맵 청소는 모서리의 분류에 따라 선택된다.
청소 로봇 장치(100)는 모서리가 볼록하지 않은 경우 서브맵 청소를 수행하고, 모서리가 볼록한 경우 맵 분해를 수행한다.
맵 분해 또는 맵 청소를 수행한 후에, 서브맵은 나머지 서브맵들에 추가되거나 삭제된다.
청소 로봇 장치(100)는 서브맵 세트에 이미 서브맵이 존재하는 경우, 청소될 다음의 서브맵이 선택되고, 탐색된다.
이러한 프로세스는 서브맵 세트 중 나머지 서브맵이 없어질 때까지 반복되고 전체 맵의 청소가 완료되면, 커버리지 경로 계획 방법이 종료된다.
전술한 프로세스는 다음의 알고리즘 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112019076635270-pat00004
청소 로봇 장치(100)는 맵 탐색 및 직사각형 서브맵 분해를 위하여 적외선 센서를 이용하여 미지의 맵에서 주변 장애물 존재를 감지하고, 모서리에 대한 정보를 수집한다.
청소 로봇 장치(100)는 벽을 따라 이동하여 맵, 장애물의 경계의 윤곽을 탐색하고, 서브맵의 탐색으로 맵 분해를 통해 생성된 서브맵의 장애물의 존재를 탐색한다.
청소 로봇 장치(100)는 장애물 존재를 탐색하기 위해서 서브맵의 경계를 따라 움직이는 동안 장애물을 찾는다. 청소 로봇 장치는 장애물이 감지되면 장애물의 윤곽을 탐색하기 시작한다.
청소 로봇 장치(100)는 미지의 맵을 탐색하고, 기설정된 맵 탐색 방법을 사용하여 기존 모서리에 대한 정보를 수집할 수 있다. 청소 로봇 장치는 수집된 모서리 중에서 볼록한 모서리가 사용되는 경우 맵 분해 과정이 시작한다.
도 4a 및도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 청소 로봇 장치가 벽과 장애물을 탐색하고 미지의 맵에서 볼록한 모서리와 오목한 모서리를 식별하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4a의 (a)는 17 × 17 크기의 미지의 맵을 나타낸다. 회색 영역은 미지의 장애물을 나타내고 삼각형은 청소 로봇을 나타낸다.
도 4a의 (b)에서 볼 수 있듯이 청소 로봇 장치는 벽을 따라 맵을 탐색하고, 화살표는 청소 로봇 장치의 경로 방향을 나타내며, 회색 영역은 청소 로봇 장치가 맵 탐색을 통해 장애물을 식별한 후 검게 표시된다.
도 4a의 (c)는 청소 로봇 장치가 벽을 따라 갈 때 맵 경계로 표시된 모서리와 경계 엣지를 수집하는 것을 나타내고, 8개의 모서리 집합이 수집된다. i번째의 모서리는
Figure 112019076635270-pat00005
로 정의된다.
경계 엣지는 2개의 모서리로 구성되어 있고,
Figure 112019076635270-pat00006
로 정의되며, 모서리를 실선으로 표시한다.
다음으로, 경계 모서리 상의 그리드(Grid)와, 모서리를 둘러싼 그리드들을 사용하여 모서리 유형을 결정한다.
도 4a의 (d)와 도 4b의 (e)는 2개의 경계 엣지
Figure 112019076635270-pat00007
와, 3개의 그리드들
Figure 112019076635270-pat00008
를 이용한다.
엣지(li)는 장애물의 경계인 모서리를 나타내고, 도 4a의 (d)는
Figure 112019076635270-pat00009
로서 그리드 l5에 연결된 경계 엣지들
Figure 112019076635270-pat00010
를 포함한 그리드를 나타낸다.
짙은 회색의 색으로 구성된 그리드 영역은 수평 방향과 수직 방향에서 l5에 둘러싸는 그리드들을 표시한다.
l5를 둘러싸는 그리드들 중에서 경계 엣지
Figure 112019076635270-pat00011
를 따라 포함된 그리드는 하기의 [수학식 1]을 이용하여 선택된다.
Figure 112019076635270-pat00012
여기서, N(li)는 그리드들을 둘러싸는 모서리 li를 정의하고, g1과 g2는
Figure 112019076635270-pat00013
의 사이를 포함하는 그리드를 정의한다.
Figure 112019076635270-pat00014
는 l8로 선택되고,
Figure 112019076635270-pat00015
는 l1로 선택된다.
[수학식 1]에서 선택된 그리드들 g1과 g2가 좌표로 표시되면, 각각 (12,1)과 (11,1)이다. 도 4b의 (e)는 하기의 [수학식 2]를 이용하여 오목한 모서리와 볼록한 모서리로 분류될 수 있다.
그리드 g3는 g1과 g2에 인접한 수직 그리드와 수평 그리드에서 선택된다.
Figure 112019076635270-pat00016
그리드 g3의 경우, 맵에 장애물이 있는 경우, li는 볼록한 모서리로 정의되고, g3가 비어 있는 그리드인 경우, li는 오목한 모서리로 정의된다.
따라서, 어두운 회색 영역은 g1과 g2를 둘러싸는 그리드를 나타낸다. 또한, [수학식 2]를 사용하여, 선택된 그리드 g3의 좌표는 (12, 2)이다.
그리드 g3은 비어 있는 그리드이므로 그리드 l5는 오목한 모서리로 정의된다.
도 4b의 (f) 내지 (g)는 그리드 16의 모서리 유형을 분류하는 프로세스를 나타낸다. [수학식 1]과 [수학식 2]는 그리드 16에 사용되고, 최종적으로 선택된 g3에 장애물이 있기 때문에, 그리드 16는 볼록한 모서리로 정의된다.
마지막으로, 도 4b의 (h)는 모든 모서리의 유형을 식별한 결과를 표시한다.
기호
Figure 112019076635270-pat00017
는 각각 오목한 모서리 및 볼록한 모서리를 각각 나타낸다.
모서리를 오목 또는 볼록으로 분류한 후, 맵 분해는 커버리지 경로 계획 방법에서 선택된 볼록한 모서리를 이용하여 시작된다.
도 4b의 (h)는 6개의 오목한 모서리 및 2개의 볼록한 모서리에 대한 정보가 수집된다. 다음으로, 수집된 볼록한 모서리를 사용하여 맵을 직사각형으로 나누고, 엣지는 맵 분해를 위해 생성된다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 직사각형 서브맵들로 분해되는 프로세스를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 두 개의 볼록한 모서리 (7,5)와 (11,5)를 사용하여 분해 엣지를 생성하고, 생성된 분해 엣지를 사용하여 맵의 분해 프로세스를 나타낸다.
수직 및 수평 엣지(실선)는 볼록한 모서리 (7, 5)의 경계선이 도 5a의 (a)의 <(1,1), (7,1)>, <(1,1), (1,17)>, <(1,17), (17,17)> 및 <(17,1), (17,17)>를 나타낸다.
4개의 분해 엣지들은 <(7,5), (7,1)>, <(7,5), (1,5)>, <(7,5), (7,17)> 및 <(7,5), (17,5)>의 좌표로 나타낼 수 있다.
직사각형 서브맵으로 분해가 가능하기 때문에 4개의 분해 엣지 중에서 하나의 엣지를 사용하면, 다음의 조건을 만족하는 하나의 분해 엣지가 선택된다.
1) 분해 엣지는 맵 경계 엣지 및 탐색된 장애물의 경계 엣지와 겹치지 않아야한다.
2) 분해 엣지는 탐색된 장애물을 통과하지 않아야 한다.
3) 분해 엣지는 다른 볼록한 모서리에 의해 첫 번째로 형성된 분해 엣지와 겹치지 않아야 한다.
4) 조건 1), 2), 3)을 만족하는 분해 엣지가 있는 경우, 랜덤한 방법으로 하나를 선택한다.
4개의 엣지 중 볼록한 모서리 (7,5)를 사용하여 위의 4가지 조건을 만족하는 분해 엣지 <(7,5), (1,5)>가 선택된다.
다음으로, 선택된 분해 엣지를 사용하여 교차하는 경계 엣지가 분할된다.
도 5a의 (b)에서, 분해 엣지<(7,5), (1,5)>와 경계 엣지<(1,1), (1,17)>의 교차점(1,5)은 원으로 표시된다.
경계 엣지들은 경계 엣지<(1,1), (1,17)>가 교차되는 교차점(1,5)을 기초로 경계 엣지들을 <(1,1), (1,5)>와 <(1,5), (1,17)>로 나눈다.
도 5a의 (c)는 볼록한 모서리 <(11,5)>에 대응하는 4개의 분해 엣지들 <(11,5), (11,1)>, <(11,5), (1,5)>, <(11,5), (11,17)> 및 <(11,5), (17,5)>을 생성한다.
4개의 분해 엣지들에서 <(11,5), (11,1)>, <(11,5), (1,5)>는 위의 조건 1)번과 3)번의 조건을 만족하므로 제거될 수 있다.
<(11,5), (11,17)>과 <(11,5), (17,5)>의 두 개의 엣지 중에서, <(11,5), (11,17)>는 임의로 선택되고, 마지막으로 볼록한 모서리(11,5)는 분해 엣지로 선택된다.
도 5a의 (d)에 도시된 바와 같이, 볼록한 모서리(11,5)와 (7,5)는 사용되고, 선택된 2개의 분해 엣지들 <(11,5), (11,17)>과 <(7,5), (1,5)>은 표시된다.
다음으로, 선택된 2개의 분해 엣지 및 10개의 경계 엣지에 기초하여 서브맵이 생성된다. 직사각형 서브맵을 생성하는 과정에서 최단 경로 계산 문제에 대한 휴리스틱 추정치를 사용하는 A* 알고리즘은 시작점에서 끝점까지의 최단 경로를 결정하기 위해 자주 사용되기 때문에 사용되며, 그 다음으로 서브맵이 생성된다.
도 5b의 (e)는 A* 알고리즘을 사용하여 직사각형 서브맵을 만드는 과정을 보여준다. 청소 로봇(삼각형)의 현재 위치에서 모서리 <(1,1), (1,5)>가 선택되고, 그리드(1, 1)와 (1, 5)가 각각 시작점과 목표점으로 정의된다.
A* 알고리즘이 사용되고 시작점으로부터 탐색이 시작된다. 화살표는 탐사 범위를 나타낸다. 엣지들 <(1,1), (1,5)>, <(1,5), (7,5)>, <(7,5), (7,1)> 및 <(7,1), (1,1)>은
Figure 112019076635270-pat00018
로 정의된 하나의 서브맵으로 구성된다.
도 5b의 (f)에서, 동일한 프로세스를 통해, 제2 서브맵이 생성된다.
엣지들 <(1,1), (1,5)>, <(1,5), (7,5)>, <(7,5), (7,1)> 및 <(7,1), (1,1)>은 이미 사용되고 있으므로 나머지 모서리 중에서 임의의 모서리가 선택된다. 시작점과 목표점이 선택된다.
엣지 <(17, 1), (11,1)>가 선택되고 그리드(17,1)와 (11,1)는 각각 시작점과 목표점으로 선택된다.
A* 알고리즘을 사용하면 두 번째 서브맵이 생성되고
Figure 112019076635270-pat00019
로 정의된다. 도 4의 (g)는 직사각형 서브맵
Figure 112019076635270-pat00020
을 생성한다. 서브맵
Figure 112019076635270-pat00021
을 생성한 후에, 모든 엣지가 사용되기 때문에 맵 분해 프로세스는 종료된다.
최종 분해된 3개의 서브맵들
Figure 112019076635270-pat00022
,
Figure 112019076635270-pat00023
,
Figure 112019076635270-pat00024
은 도 5의 (h)와 같이 표시된다.
각 서브맵은 패턴이 있는 직사각형으로 표시된다. 먼저 나타나는 분해 엣지 및 경계 엣지는 실선이 있는 서브맵에 표시된 경계 엣지가 된다.
또한, 수집된 오목한 모서리와 볼록한 모서리 및 교차점이 분할된 서브맵에서 모서리가 될 수 있고, 분해된 서브맵의 모서리 유형이 변경될 수 있기 때문에 모든 모서리가 분류되지 않은 상황으로 리턴되며, 조건(○)을 가진 것으로 표시된다. 맵 분해 함수는 하기의 알고리즘 5에 설명되어 있다.
Figure 112019076635270-pat00025
맵 분해가 완료되면 청소 로봇 장치는 각 서브맵의 모서리를 사용하여 모서리를 기반으로 기설정된 나선형 경로를 생성할 수 있다.
이러한 방식으로 청소 로봇 장치는 이미 기생성된 모서리를 기반으로 나선형 커버리지 경로를 사용하여 청소한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 청소 로봇 장치의 청소 프로세스를 나타낸 도면이다.
도 6은 청소 로봇 장치가 모서리를 기준으로 나선형 경로를 사용하는 청소 프로세스를 보여준다. 청소된 그리드들은 회색으로 표시된다.
도 6의 (a)는 <(1,1), (1,5)>, <(1,5), (7,5)>, <(7,5), (7,1)> 및 <(7,1), (1,1)>와 같이,
Figure 112019076635270-pat00026
의 맵 분해 프로세스에서의 엣지들을 나타낸다.
청소 로봇 장치는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00027
으로부터 엣지를 기준으로 벽을 따라 가면서 모서리에 대한 정보를 수집한다.
도 6의 (a)는 모서리 다음의 경로를 실선으로 표시한다. 도 6의 (b)는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00028
에 대해 수집된 네 개의 오목한 모서리를 나타낸다. 원 옆의 숫자는 오목한 모서리에 관한 정보가 수신되는 순서를 표시한다.
볼록한 모서리가 서브맵
Figure 112019076635270-pat00029
에 없기 때문에 맵 청소가 시작된다. 맵을 청소할 때 엣지를 사용하여 나선형 커버리지 경로를 만드는 과정은 다음과 같다.
먼저, 수집된 오목한 모서리에 대하여, 하기의 [수학식 3]을 사용하고 대각선 방향의 이웃 그리드를 계산한다. 예를 들어, 처음으로 오목한 모서리의 경우 네 개의 인접한 대각선 그리드가 [수학식 3]을 사용하여 표시된다.
Figure 112019076635270-pat00030
(xj, yj)는 첫 번째 오목한 모서리 상에서 j 번째 이웃 그리드의 좌표이다.
하기의 [수학식 4]는 엣지가 표현되는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00031
의 X축 및 Y축 상의 가장 높은 좌표 및 가장 낮은 좌표를 표시하는데 사용된다.
Figure 112019076635270-pat00032
다음으로, [수학식 5]를 사용하여, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00033
과 주위 그리드 간의 위치 관계가 계산된다.
Figure 112019076635270-pat00034
T = 0, (xj; yj) 그리드는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00035
의 내부를 의미하고,
Figure 112019076635270-pat00036
, (xj, yj) 그리드는 엣지 상에서 서브맵
Figure 112019076635270-pat00037
의 외부에 있음을 의미한다. T 값을 통해, 이웃한 그리드들 중에서, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00038
내의 그리드가 선택될 수 있다.
도 6의 (c)에서 수학식 3, 수학식 4 및 수학식 5는 네 개의 오목한 모서리와 최종 그리드 (2,2), (2,4), (6,4) 및 (6,2)가 선택되고 기호
Figure 112019076635270-pat00039
로 표시된다.
다음으로 오목한 모서리가 각각의 순서로 그리드에 연결되어 새로운 엣지들 <(2,2), (2,4)>, <(2,4), (6,4)>, <(6,4), (6,2)> 및 <(6,2), (2,2)>가 된다. 상기 계산된 새로운 엣지들은 현재의 서브맵
Figure 112019076635270-pat00040
의 에지로 선택된다.
청소 로봇 장치는 새로운 엣지들을 따라 지속적으로 청소한다.
(3,2)에 도달하면, 동일한 프로세스를 사용하여 서브맵
Figure 112019076635270-pat00041
내의 다른 그리드를 계산한다.
그리드 (2,2), (2,4), (6,4) 및 (6,2) 상에서 수학식 3, 수학식 4 및 수학식 5를 이용하여 그리드들 (3,3)와 (5,3)이 얻어진다.
동일한 방식으로, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00042
의 엣지는 엣지 <(3,3), (5,3)>로 변환된다.
도 6의 (d)는 청소 로봇 장치가 엣지 <(3,3), (5,3)>을 따라 가면서 청소한다.
그리드 (5,3)에 도달하게 되면, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00043
의 현재 엣지 <(3,3), (5,3)>과 그리드들 (3,3), (5,3) 상에서 수학식 3, 수학식 4 및 수학식 5를 다시 사용한다.
그러나 서브맵
Figure 112019076635270-pat00044
내에서 충분한 그리드를 얻을 수 없다. 따라서, 엣지 기반의 나선형 커버리지 경로를 사용하는 맵 청소가 종료된다. 서브맵 청소 기능은 알고리즘 6에 설명되어있다.
Figure 112019076635270-pat00045
서브맵
Figure 112019076635270-pat00046
의 내부의 청소 로봇 장치의 청소가 완료될 때, 청소 로봇 장치의 이웃하는 그리드들을 모두 청소하기 때문에 막다른 골목이 발생한다.
그런 다음, 청소 로봇 장치는 신속하게 다음 서브맵으로 이동한다. 청소할 다음 서브맵에 대한 경로를 만들려면 엣지를 사용하여 경로를 탐색한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 BFS 알고리즘을 이용하여 다른 서브맵으로 이동하는 경로를 생성하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 7은 서브맵
Figure 112019076635270-pat00047
의 청소가 완료된 후에 청소 로봇 장치가 서브맵
Figure 112019076635270-pat00048
으로 이동하는 과정을 나타낸다. 도 7의 (a)는 청소 로봇 장치가 서브맵
Figure 112019076635270-pat00049
을 청소한 후, 청소 로봇 장치는 현재 위치, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00050
과 서브맵
Figure 112019076635270-pat00051
의 엣지를 실선으로 표시한다.
먼저, 청소 로봇 장치는 맵
Figure 112019076635270-pat00052
및
Figure 112019076635270-pat00053
를 인접시킬 수 있기 때문에 서브맵
Figure 112019076635270-pat00054
의 모서리로 이동한다. 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 4개의 모서리는 서브맵 상에 포함된다. 다음의 프로세스를 사용하여 모서리가 선택되고 청소 로봇 장치가 이동하게 된다.
1) 서브맵
Figure 112019076635270-pat00055
를 가진 공통되는 모서리는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00056
모서리 중에서 선택된다.
2) 서브맵
Figure 112019076635270-pat00057
을 가진 공통되는 복수의 모서리들이 있는 경우, 청소 로봇 장치와 모서리들 간의 유클리드 거리가 계산된다. 최단 경로가 선택되고, 유클리드 거리가 동일하다면 하나가 무작위로 선택된다.
3) 서브맵
Figure 112019076635270-pat00058
와 서브맵
Figure 112019076635270-pat00059
의 사이의 공통되는 모서리들이 없는 경우, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00060
상에서 서브맵
Figure 112019076635270-pat00061
의 모든 모서리들과 청소 로봇 장치의 사이의 유클리드 거리들이 계산되고, 최단 경로가 선택된다. 유클리드 거리가 동일하다면 하나가 무작위로 선택된다.
도 7의 (b)를 나타내는 프로세스 3)을 사용하여 모서리 (7,1)는 선택되고 청소 로봇 장치는 선택한 모서리(7,1)로 이동한다.
모서리(7,1)는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00062
의 모서리가 아니기 때문에, 청소 로봇 장치는 맵 분해 프로세스로부터 생성된 엣지를 사용하고, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00063
으로 이동할 경로를 결정한다.
기존의 커버리지 경로 계획(Coverage Path Planning, CPP) 방법이 청소할 다음 영역으로의 경로 계획을 계산할 때 맵의 모든 그리드를 고려하여 경로를 생성한다.
이에 반해, 본 발명은 기존의 BFS 알고리즘이 경로 생성을 위한 탐색 공간을 줄이기 위해서 도 7의 (c)와 같이, 맵 분해 과정에서 생성된 엣지를 기초로 서브맵
Figure 112019076635270-pat00064
에 대한 경로를 생성하는데 사용된다.
먼저, 경계 엣지 정보가 사용된다. 청소 로봇 장치는 모서리(7,1)에 연결된 모서리를 탐색한다. 그런 다음, 청소 로봇 장치는 모서리 (7,5)와 (1,1)을 탐색한다. 이러한 2개의 모서리는 모서리(7,5)와 (1,1)를 기초로 서브맵
Figure 112019076635270-pat00065
의 모서리가 아니기 때문에 새로운 연결 모서리를 탐색한다. 모서리(7,5). 모서리(11,5) 및 모서리(1,5)가 탐색된다.
모서리(11,5)는 서브맵
Figure 112019076635270-pat00066
상의 모서리이기 때문에 BFS 알고리즘은 종료된다. 화살표는 탐색된 전체 영역을 나타낸다.
도 7의 (d)에서 청소 로봇 장치는 BFS 알고리즘에 의해 결정된 경로를 따라 이동한다. 그런 다음, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00067
로 이동한다. 다음으로 모서리(11, 5)에서 청소를 시작한다. 서브맵 선택 기능은 알고리즘 7에 설명되어 있다.
Figure 112019076635270-pat00068
직사각형 서브맵은 본 발명에서 제안된 맵 분해 방법을 사용하여 분해할 수 있다. 그러나 미지의 맵 상의 정보가 없기 때문에 분할된 서브맵이 미지의 장애물이 있을 수 있다.
따라서, 폐쇄 공간은 분할된 서브맵과 장애물 사이에 생성된다. 폐쇄 공간이 생기면 청소 로봇 장치는 이를 장애물로 인식하고 폐쇄 공간을 청소하지 않는다. 따라서, 분할된 서브맵에 대하여 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 유사하다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 실시예에 따른 미탐색된 맵에서 장애물로 간주하는 폐쇄 공간을 방지하는 프로세스를 나타낸 도면이다.
맵 분해가 다시 수행되고, 도 8a의 (a)에서
Figure 112019076635270-pat00069
의 미탐색된 장애물은 서브맵
Figure 112019076635270-pat00070
와 서브맵
Figure 112019076635270-pat00071
에 존재한다.
서브맵
Figure 112019076635270-pat00072
의 엣지들 중에서, 엣지 <(11,5), (11,17)>와 미탐색의 장애물이 교차한다.
도 8a의 (b)에서, 미탐색의 장애물과 엣지 <(11,5), (11,17)>는 교차하기 때문에 기호
Figure 112019076635270-pat00073
를 가진 폐쇄 공간이 생성된다.
서브맵
Figure 112019076635270-pat00074
의 바깥쪽에는 폐쇄 공간이 있기 때문에 청소 로봇 장치는 폐쇄 공간을 청소할 수 없다. 또한, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00075
에서, 폐쇄 공간(
Figure 112019076635270-pat00076
)은 인접한 장애물에 의해 둘러 싸여있다. 따라서, 청소 로봇 장치가 폐쇄 공간에 진입하여 청소할 수 없다. 따라서, 폐쇄 공간을 방지하기 위해서는 엣지 <(11,5), (11,17)>는 삭제된다.
엣지 <(11,5), (11,17)>에 관련된 서브맵들은 결합되고, 맵 분해가 다시 수행된다.
도 8a 및 도 8b의 (c) 내지 (h)는 폐쇄 공간을 방지하는 전체 과정을 보여준다. 먼저, 청소 로봇 장치가 서브맵
Figure 112019076635270-pat00077
을 청소할 때, 이동 과정에서 서브맵
Figure 112019076635270-pat00078
의 엣지를 따라 새로운 장애물을 발견한다.
다음으로, 도 8a의 (c)와 같이, 청소 로봇 장치가 장애물의 벽들을 따라 장애물의 엣지와 모서리에 대한 정보를 수집한다.
도 8a의 (d)는 장애물을 따라가는 프로세스에서 8개의 모서리가 결정되고 6개의 볼록한 모서리가 (
Figure 112019076635270-pat00079
)로 표시되고, 2개의 오목한 모서리가 (
Figure 112019076635270-pat00080
)로 표시된 실선으로 표시됩니다.
청소 로봇 장치는 엣지 <(11,5), (11,17)>의 장애물을 식별하고, 엣지 <(11,5), (11,17)>는 삭제된다. 엣지 <(11,5), (11,17)>를 포함한 서브맵들은 선택된다.
서브맵
Figure 112019076635270-pat00081
와 서브맵
Figure 112019076635270-pat00082
은 하나의 서브맵으로 연결되고,
Figure 112019076635270-pat00083
로 정의된다.
도 8b의 (e)에서, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00084
및 서브맵
Figure 112019076635270-pat00085
은 서브맵
Figure 112019076635270-pat00086
를 형성하고, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00087
의 엣지는 실선으로 표시된다. 도 8b의 (e)에서, 실선은 서브맵
Figure 112019076635270-pat00088
의 엣지들을 표시하고, 서브맵
Figure 112019076635270-pat00089
은 서브맵
Figure 112019076635270-pat00090
과 서브맵
Figure 112019076635270-pat00091
에 의해 형성된다. 원은
Figure 112019076635270-pat00092
맵의 모서리들을 나타낸다.
도 8b의 (f)는
Figure 112019076635270-pat00093
장애물과 서브맵
Figure 112019076635270-pat00094
의 모서리들과 엣지들을 표시한다.
도 8b의 (g)에서 장애물의 볼록한 모서리가 사용되고, 모서리가 생성된다.
실선은 최종적으로 생성된 모서리들을 나타낸다. 생성된 엣지들에서 A* 알고리즘을 사용한 맵 분해 결과는 도 8b의 (h)에 표시된다 서브맵
Figure 112019076635270-pat00095
와 서브맵
Figure 112019076635270-pat00096
으로 형성된 서브맵
Figure 112019076635270-pat00097
는 다시 6개의 새로운 서브맵으로 분할되고,
Figure 112019076635270-pat00098
타입 장애물에 의해 생성된 폐쇄 공간이 방지된다.
본 발명은 CPP 프로세스를 가속화하기 위해 직사각형 서브맵과 경계 엣지를 기반으로하는 초대형 환경을 위한 확장 가능한 CPP 방법을 제안한다.
이를 위해서 크고 알 수 없는 환경에서 나선형 경로를 사용하는 새로운 지도 분해 방법을 제공한다.
본 발명은 큰 맵에서 경로 계획을 위해 과도한 계산 자원을 소비하지 않고 최종 커버리지 경로를 생성하여 청소 프로세스를 크게 가속화 함을 보여준다.
본 발명은 최종 커버리지 경로를 단축 할 수 없는 대각선 엣지와 반대로 경계 및 분해 엣지를 사용하기 때문에, 종래의 방법에 비해 최종 커버리지 경로를 길게 할 수 있다.
본 발명은 높은 커버리지 경로계획 성공률이 요구되는 실시간 커버리지 경로 계획에 적용할 수 있으며 특히, 청소 로봇이나 지뢰 제거용 로봇, 수확 로봇, 잔디 로봇 개발 등에서 적용될 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 청소 로봇 장치
110: 센서 감지부
120: 구동부
130: 입력부
140: 저장부
150: 맵 탐색부
160: 맵 분해부
170: 서브맵 청소부
180: 서브맵 선택부
190: 제어부

Claims (8)

  1. 청소 로봇 장치는 미지의 맵에서 벽을 따라 가면서 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집하는 맵 탐색 단계;
    상기 수집한 모서리 정보와 엣지 정보를 이용하여 상기 맵을 하나 이상의 직사각형인 서브맵으로 분해하는 맵 분해 단계;
    상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소하는 서브맵 청소 단계; 및
    상기 선택된 서브맵을 청소한 후, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 다음에 청소할 서브맵을 선택하는 서브맵 선택 단계를 포함하고,
    상기 선택된 서브맵에서 상기 맵 분해 단계에서 생성된 복수의 제1 엣지 정보 중에서 상기 청소 로봇 장치와 사이의 유클리드 거리들을 계산하는 단계;
    상기 계산한 유클리드 거리들 중에서 최단 경로를 선택하거나 상기 유클리드 거리가 동일하다면 하나기 무작위로 선택된 경로의 엣지로 이동하는 단계; 및
    상기 이동한 청소 로봇 장치는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 복수의 제2 엣지 정보를 기초로 새롭게 청소할 서브맵에 대한 경로를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 엣지(li)는 장애물의 경계인 모서리를 나타내고, 상기 엣지(li)를 둘러싸는 그리드(Grid)는 하기의 [수학식 1]에 의해 표현되고, 상기 엣지(li)는 하기의 [수학식 1]에서 선택된 그리드들 g1과 g2가 좌표로 표시되면, 하기의 [수학식 2]를 이용하여 맵에 장애물이 있는 그리드(g3)인 경우, 볼록한 모서리로 분류하고, 맵에 장애물이 없이 비어 있는 그리드(g3)인 경우, 오목한 모서리로 분류하는 것을 특징으로 하는 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112019076635270-pat00099

    여기서, N(li)는 그리드들을 둘러싸는 모서리 li를 정의하고, g1과 g2는
    Figure 112019076635270-pat00100
    의 사이를 포함하는 그리드를 정의함.
    [수학식 2]
    Figure 112019076635270-pat00101
  3. 제2항에 있어서,
    상기 맵 분해 단계는 상기 엣지가 볼록한 모서리로 분류되는 경우, 상기 볼록한 모서리를 이용하여 상기 맵을 직사각형으로 나누어 맵 분해 단계를 시작하는 것을 특징으로 하는 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 맵 분해 단계는 상기 엣지들 중에서 상기 볼록한 모서리에 대한 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 볼록한 모서리에서 맵 경계 엣지와 탐색된 장애물의 경계 엣지와 겹치지 않아야 하고, 탐색된 장애물을 통과하지 않아야 하고, 다른 볼록한 모서리에 의해 첫 번째로 형성된 분해 엣지와 겹치지 않아야 하는 3가지 조건을 만족하는 분해 엣지 중에서 랜덤하게 하나의 분해 엣지를 선택하는 단계;
    상기 선택된 분해 엣지를 사용하여 교차되는 교차점을 기초로 경계 엣지를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 분해 엣지와 상기 선택된 경계 엣지를 기초하여 하나 이상의 서브맵을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 서브맵 청소 단계는 상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 복수의 제1 엣지 정보를 기준으로 벽을 따라 가면서 모서리에 대한 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 선택된 서브맵에서 볼록한 모서리가 없는 경우, 나선형 커버리지 경로에 사용되는 새로운 엣지를 생성하여 맵 청소를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직사각형 맵 분해 기반의 커버리지 경로 계획 방법.
  6. 삭제
  7. 미지의 맵에서 구동부에 의해 벽을 따라 가면서 센서 감지부를 이용하여 벽과 장애물을 탐지하고, 상기 맵에 존재하는 모서리 정보와 엣지 정보를 수집하는 맵 탐색부;
    상기 수집한 모서리 정보와 엣지 정보를 이용하여 상기 맵을 하나 이상의 직사각형인 서브맵으로 분해하는 맵 분해부;
    상기 분해된 서브맵 중 선택된 서브맵에서는 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 나선형 커버리지 경로를 따라 이동하면서 청소하는 서브맵 청소부; 및
    상기 선택된 서브맵을 청소한 후, 상기 맵 분해 단계에서 생성된 엣지 정보를 이용하여 다음에 청소할 서브맵을 선택하는 서브맵 선택부를 포함하고,
    상기 선택된 서브맵에서 상기 맵 분해 단계에서 생성된 복수의 제1 엣지 정보 중에서 청소 로봇 장치와 사이의 유클리드 거리들을 계산하고, 상기 계산한 유클리드 거리들 중에서 최단 경로를 선택하거나 상기 유클리드 거리가 동일하다면 하나가 무작위로 선택된 경로의 엣지로 이동시키며, 이동 후 상기 맵 분해 단계에서 생성된 복수의 제2 엣지 정보를 기초로 새롭게 청소할 서브맵에 대한 경로를 생성하는 제어부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 청소 로봇 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 맵 탐색부는 상기 엣지(li)를 장애물의 경계인 모서리를 나타내고, 상기 엣지(li)를 둘러싸는 그리드(Grid)는 하기의 [수학식 3]에 의해 표현되고, 상기 엣지(li)를 하기의 [수학식 3]에서 선택된 그리드들 g1과 g2가 좌표로 표시되면, 하기의 [수학식 4]를 이용하여 맵에 장애물이 있는 그리드(g3)인 경우, 볼록한 모서리로 분류하고, 맵에 장애물이 없이 비어 있는 그리드(g3)인 경우, 오목한 모서리로 분류하고,
    상기 맵 분해부는 상기 엣지가 볼록한 모서리로 분류되는 경우, 상기 볼록한 모서리를 이용하여 상기 맵을 직사각형으로 나누어 맵 분해 단계를 시작하는 것을 특징으로 하는 청소 로봇 장치.
    [수학식 3]
    Figure 112019076635270-pat00102

    여기서, N(li)는 그리드들을 둘러싸는 모서리 li를 정의하고, g1과 g2는
    Figure 112019076635270-pat00103
    의 사이를 포함하는 그리드를 정의함.
    [수학식 4]
    Figure 112019076635270-pat00104
KR1020190090367A 2019-07-04 2019-07-25 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법 KR102230362B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190080992 2019-07-04
KR20190080992 2019-07-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210004763A KR20210004763A (ko) 2021-01-13
KR102230362B1 true KR102230362B1 (ko) 2021-03-22

Family

ID=74142252

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190090367A KR102230362B1 (ko) 2019-07-04 2019-07-25 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102230362B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2613620A (en) * 2021-12-10 2023-06-14 Dyson Technology Ltd Method for edge cleaning
GB2613623A (en) * 2021-12-10 2023-06-14 Dyson Technology Ltd Method for edge cleaning
CN114734458B (zh) * 2022-04-01 2022-12-06 东北电力大学 一种智能楼宇巡检机器人

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100843085B1 (ko) * 2006-06-20 2008-07-02 삼성전자주식회사 이동 로봇의 격자지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한영역 분리 방법 및 장치
WO2015090398A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Aktiebolaget Electrolux Robotic vacuum cleaner with side brush moving in spiral pattern
KR101566207B1 (ko) 2011-06-28 2015-11-13 삼성전자 주식회사 로봇 청소기 및 그 제어방법
KR101775114B1 (ko) 2016-01-25 2017-09-05 충북대학교 산학협력단 이동 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 시스템 및 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101105325B1 (ko) 2009-09-08 2012-01-16 부산대학교 산학협력단 실제 로봇의 다중 경로계획 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100843085B1 (ko) * 2006-06-20 2008-07-02 삼성전자주식회사 이동 로봇의 격자지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한영역 분리 방법 및 장치
KR101566207B1 (ko) 2011-06-28 2015-11-13 삼성전자 주식회사 로봇 청소기 및 그 제어방법
WO2015090398A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Aktiebolaget Electrolux Robotic vacuum cleaner with side brush moving in spiral pattern
KR101775114B1 (ko) 2016-01-25 2017-09-05 충북대학교 산학협력단 이동 로봇의 위치 인식 및 지도 작성 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210004763A (ko) 2021-01-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11567502B2 (en) Autonomous exploration framework for indoor mobile robotics using reduced approximated generalized Voronoi graph
US11740634B2 (en) Systems and methods for configurable operation of a robot based on area classification
KR102230362B1 (ko) 직사각형 맵 분해 기반의 청소 로봇 장치 및 이를 이용한 커버리지 경로 계획 방법
Carsten et al. 3d field d: Improved path planning and replanning in three dimensions
CN109163722B (zh) 一种仿人机器人路径规划方法及装置
KR101427186B1 (ko) 미지환경에서 지능형 로봇의 이동경로 생성을 위한 영역탐색 및 매핑 장치
CN113219992B (zh) 一种路径规划方法及清洁机器人
KR101525071B1 (ko) 탐색 알고리즘을 이용한 미지 환경에서의 경로 매핑 및 영역 탐색방법
CN114779779A (zh) 路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111329398A (zh) 机器人控制方法、机器人、电子设备和可读存储介质
CN108803586A (zh) 一种扫地机器人的工作方法
CN114690769B (zh) 路径规划方法、电子设备及存储介质、计算机程序产品
CN114995458A (zh) 清洁机器人全覆盖实时路径规划方法及装置
CN114343490B (zh) 机器人清扫方法、机器人及存储介质
KR102027960B1 (ko) 확장된 bsa 커버리지 경로계획 장치, 방법 및 기록 매체
CN114442642B (zh) 路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
Wong Qualitative topological coverage of unknown environments by mobile robots
Yu et al. An information theoretic approach to viewpoint planning for motion planning of eye-in-hand systems
CN114545923A (zh) 机器人的建图方法、电子设备及计算机存储介质
ELzaiady et al. Next-best-view planning for environment exploration and 3D model construction
Aljarboua Geometric path planning for general robot manipulators
CN117008589A (zh) 一种基于改进的rrt算法的移动机器人自主探索建图方法
Çoruh et al. Navigation Patterns of a Hybrid Scanning Agent using Uninformed and Informed Search Algorithms for Reactive and Deliberative Behaviors
CN114115228A (zh) 一种移动机器人及其探索移动方法、计算机存储介质
CN115454044A (zh) 一种基于骨架图的快速找座方法、系统和芯片

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant