KR102273129B1 - 인간/로봇 통합 환경들에 대한 안전 시스템 - Google Patents

인간/로봇 통합 환경들에 대한 안전 시스템 Download PDF

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Abstract

로봇 디바이스들에 대한 안전 규칙들을 명시하기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 컴퓨팅 디바이스는 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 정보를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는 정보에 기초하여 미리 결정된 구역에 대한 안전 분류를 결정할 수 있다. 안전 분류는: 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 정보가 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류, 및 정보가 미리 결정된 구역 내에 존재하는 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함할 수 있다. 미리 결정된 구역에 대한 안전 분류를 결정한 후에, 컴퓨팅 디바이스는 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공할 수 있다.

Description

인간/로봇 통합 환경들에 대한 안전 시스템 {SAFETY SYSTEM FOR INTEGRATED HUMAN/ROBOTIC ENVIRONMENTS}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2015년 11월 24일자로 출원된, 발명의 명칭이 "Safety System for Integrated Human/Robotic Environments"인 미국 특허 출원 제14/951,479호 - 그의 내용은 참조에 의해 모든 목적들을 위해 전체가 본 명세서에 원용됨 - 에 대한 우선권을 주장한다.
하나 이상의 로봇들 및/또는, 인간 행위자(human actor)들과 같은, 다른 행위자(actor)들은 함께 작업들을 수행하기 위해 그리고/또는 공간을 다른 방식으로 이용하기 위해, 건물의 일부 또는 전부의 내부 및/또는 그의 주변 실외 영역들과 같은, 공간 전체에 걸쳐 움직일 수 있다. 건물의 일 예는, 제조업체들, 도매업자들, 및 운송 회사들을 비롯한, 각종의 상이한 유형의 상업적 엔티티(commercial entity)들에 의해 상품들을 보관하는 데 사용될 수 있는 창고이다. 예시적인 보관된 상품들은 원자재들, 부품들 또는 컴포넌트들, 포장재들, 및 완제품들을 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 창고는 상품들이 배달 트럭들 또는 다른 유형의 차량들에 적재되거나 그로부터 하역될 수 있게 하는 적하장(loading dock)들을 갖추고 있을 수 있다. 창고는 또한, 상자들 또는 다른 객체들의 스택(stack)들을 놓아두는 편평한 수송 구조물들인, 팔레트(pallet)들을 보관할 수 있기 위해 여러 열의 팔레트 랙(pallet rack)들을 사용할 수 있다. 그에 부가하여, 창고는, 크레인들 및 지게차들과 같은, 상품들 또는 상품들의 팔레트들을 들어올리거나 움직이기 위해 기계들 또는 차량들을 사용할 수 있다. 창고에서 기계들, 차량들, 및 다른 장비를 조작하기 위해 인간 조작자들이 이용될 수 있다. 일부 경우들에서, 기계들 또는 차량들 중 하나 이상은 컴퓨터 제어 시스템들에 의해 유도(guide)되는 로봇 디바이스들일 수 있다.
일 양태에서, 방법이 제공된다. 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 연관된 센서를 사용하여 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 프레즌스 정보(presence information) 및 행위자 유형 정보(actor type information)를 결정한다. 컴퓨팅 디바이스는 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 적어도 프레즌스 및 행위자 유형 정보에 기초하여 미리 결정된 구역의 특정의 안전 분류(safety classification)를 결정하며, 여기서 특정의 안전 분류는: 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류(low safety classification), 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류(medium safety classification), 및 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류(high safety classification)를 포함한다. 미리 결정된 구역에 대한 특정의 안전 분류를 결정한 후에, 컴퓨팅 디바이스는 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공하며, 여기서 안전 규칙은 특정의 안전 분류에 대응한다
다른 양태에서, 안전 시스템이 제공된다. 안전 시스템은 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세서 및 데이터 스토리지를 포함한다. 데이터 스토리지는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스로 하여금 기능들을 수행하게 하는 데이터 스토리지 상에 저장된 적어도 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함한다. 기능들은: 하나 이상의 센서를 사용하여 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 것; 프레즌스 및 행위자 유형 정보에 기초하여 미리 결정된 구역의 특정의 안전 분류를 결정하는 것 - 특정의 안전 분류는: 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류, 및 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함함 -; 및 미리 결정된 구역에 대한 특정의 안전 분류를 결정한 후에, 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공하는 것 - 안전 규칙은 특정의 안전 분류에 대응함 - 을 포함한다.
다른 양태에서, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 제공된다. 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스로 하여금 기능들을 수행하게 하는 명령어들을 그 상에 저장하고 있다. 기능들은: 하나 이상의 센서를 사용하여 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 것; 프레즌스 및 행위자 유형 정보에 기초하여 미리 결정된 구역의 특정의 안전 분류를 결정하는 것 - 특정의 안전 분류는: 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류, 및 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함함 -; 및 미리 결정된 구역에 대한 특정의 안전 분류를 결정한 후에, 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공하는 것 - 안전 규칙은 특정의 안전 분류에 대응함 - 을 포함한다.
다른 양태에서, 장치가 제공된다. 장치는: 하나 이상의 센서를 사용하여 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 수단; 프레즌스 및 행위자 유형 정보에 기초하여 미리 결정된 구역의 특정의 안전 분류를 결정하는 수단 - 특정의 안전 분류는: 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류, 및 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함함 -; 및 미리 결정된 구역에 대한 특정의 안전 분류를 결정한 후에, 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공하는 수단 - 안전 규칙은 특정의 안전 분류에 대응함 - 을 포함한다.
전술한 발명의 내용은 예시적인 것에 불과하고, 결코 제한하려는 것으로 의도되어 있지 않다. 앞서 기술된 예시적인 양태들, 실시예들, 및 특징들에 부가하여, 추가적인 양태들, 실시예들, 및 특징들이 도면들 및 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 첨부 도면들을 참조하는 것에 의해 명백하게 될 것이다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른, 환경을 도시한 도면.
도 2는 예시적인 실시예에 따른, 도 1의 환경을 수반하는 일 시나리오를 도시한 도면.
도 3a 내지 도 3h는 예시적인 실시예에 따른, 도 1의 환경을 수반하는 다른 시나리오를 도시한 도면.
도 4는 예시적인 실시예에 따른, 도 1의 환경을 수반하는 다른 시나리오를 도시한 도면.
도 5a는 예시적인 실시예에 따른, 인간 행위자들에 대한 예시적인 안전 구역(safety area)들을 도시한 도면.
도 5b는 예시적인 실시예에 따른, 로봇 행위자(robotic actor)들에 대한 예시적인 안전 구역들을 도시한 도면.
도 6a는 예시적인 실시예에 따른, 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 기능 블록 다이어그램.
도 6b는 예시적인 실시예에 따른, 클라우드 기반 서버 시스템을 도시한 도면.
도 7은 예시적인 실시예에 따른, 방법의 플로차트.
개요
로봇들과 인간들이 실내에서 나란히 작업할 때, 로봇들이 인간/로봇 통합 환경에서의 안전한 사용을 위해 인증(certify)될 수 있다. 예를 들어, 인간들은, 창고들, 병원들 및/또는 데이터 센터들과 같은, 실내 환경들 내에서, 부품들 또는 완성품들과 같은, 물품들을 배달할 수 있는 AGV(automated guided vehicle)와 같은 로봇 디바이스들과 함께 작업할 수 있다. 인간들과 로봇들이 나란히 작업하는 환경들에 대한 인증가능 안전 시스템의 일 예는 이동 로봇(mobile robot)들에 대한 안전 모드(safety mode)들 간의 원격 자동 전환을 수반할 수 있다.
안전 모드들은 상위, 중간, 및 하위 안전 모드들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 안전 시스템은, 하나 이상의 인간 행위자 그리고 아마도 다른 (로봇) 행위자들을 둘러싼 구역과 같은, 상위 안전 구역에 있을 때는 상위 안전 모드에서 작동하도록 로봇에게 지시할 수 있다. 상위 안전 모드에서, 로봇은 하위 안전 모드에서보다 (훨씬) 더 저속으로 움직일 수 있으며, 또한 이러한 상위 안전 구역에 진입하기 전에 속도가 떨어질(slow) 수 있다. 하위 안전 모드에 있는 동안, 로봇은 가능한 한 안전하면서 효율적이도록 최대 안전 속도로 작동할 수 있다. 다른 예로서, 안전 시스템은, 인간 행위자들은 없지만 하나 이상의 로봇 행위자들을 포함하는 구역과 같은, 중간 안전 구역에 있을 때는 중간 안전 모드에서 작동하도록 로봇에게 지시할 수 있다. 중간 안전 모드에서, 로봇은 상위 안전 모드에서 사용되는 상대적으로 느린 속도와 하위 안전 모드에서 사용되는 상대적으로 높은 속도 사이의 적정 속도(moderate speed)로 움직일 수 있다.
안전 시스템은, 수신된 정보에 기초하여, 환경(E1)의 로컬 안전 영역(local safety region)들을 동적으로 변경하기 위해 환경(E1)에 관한 전역적 정보(global information)(즉, 환경(E1) 전체에 걸쳐 있는 그리고 아마도 환경(E1) 밖에 있는 다수의 소스들로부터의 정보)를 수신할 수 있는 안전 시스템 서버를 포함할 수 있다. 즉, 안전 시스템 서버는 인간/로봇 혼합 환경(E1)에 있는 인간 행위자들, 로봇 행위자들, 및/또는, 센서들과 같은, 다른 디바이스들로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 시스템 서버는 환경(E1)에서 작동하는 행위자들(AC1, AC2...)에 대한 위치 데이터를 수신할 수 있다. 위치 데이터는 (환경에서 사용되는 태블릿들, 스마트폰들, 및/또는 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스들을 사용한) 핸드헬드 디바이스 위치확인(handheld device localization), 환경에 있는 객체들에 장착된 고정 센서들, 로봇들에 탑재된 센서들, 환경(E1) 내에서 이동하기 위해 행위자들에 의해 이용되는 차량들에 탑재된 센서들, 그리고 아마도 다른 센서들로부터 온 것일 수 있다. 다른 예들에서, 안전 시스템 서버는, 카메라들, 라이트 커튼(light curtain)들, 근접 센서들, 적외선, 레이더(RADAR), 소나(SONAR), 무선 주파수 식별(Radio Frequency Identification)(RFID) 디바이스들, 및 다른 종류의 센서들과 같은, 다수의 상이한 유형의 센서들로부터 다른 유형의 정보를 수신할 수 있다.
환경(E1)에 있는 행위자(들) 및/또는 디바이스(들)로부터 정보를 수신할 때, 안전 시스템 서버는 환경(E1)의 구역들(Al, A2, ... An) 내의 안전 모드들 및/또는 안전 규칙들을 변경하는 것에 의해 로컬 안전 영역들을 변경할 수 있다. 즉, 안전 시스템 서버는 환경(E1)의 구역들 내에서 사용될, 안전 모드들 및/또는 안전 규칙들과 같은, 안전 지정(safety designation)들을 변경하고 그리고/또는, 환경(E1) 내의 행위자들에 대한 안전 모드들 및/또는 안전 규칙들과 같은, 안전 지정들을 변경할 수 있다. 인간/로봇 혼합 환경(E1)에 대한 안전 시스템은, 인간 행위자 유형, 로봇 행위자 유형, 미지의 행위자 유형, 또는 어떤 다른 유형과 같은, E1에 있는 행위자의 유형의 검증에 기초하여 안전 모드들 또는 분류들을 결정할 수 있다. 행위자의 유형은 행위자의 아이덴티티(identity)에 의존할 수 있으며; 예를 들어, "Hannah"로서 식별된 인간 직원은 인간 행위자 유형을 가질 수 있는 반면, "Rob"로서 식별된 로봇은 로봇 행위자 유형을 가질 수 있다. 그러면, 각각의 행위자는 주기적으로, (서버와 같은) 외부 디바이스로부터 요청 시에, 환경(E1) 내의 구역에 진입하고 그리고/또는 그로부터 이탈할 때, 그리고/또는 어떤 다른 기준들에 기초하여 행위자에 대한 행위자 유형 및/또는 식별 정보를 제공할 수 있는, RFID 칩을 갖는 디바이스 또는 행위자 유형 및/또는 식별 정보를 갖는 다른 디바이스와 같은, 디바이스를 가질 수 있다.
안전 시스템에 의해 사용되는 위치 및 다른 데이터를 획득하기 위한 안전 인증(safety certification)은 안전 시스템이, 작동하기에 안전한 환경 내의 위치들 또는 안전한 작동에 관련된 파라미터들; 예컨대, 최대 이동 속도에 관한 정보와 같은, 정보를 얻기 위한 다수의 중복적 통신 경로들을 갖는다는 것을 검증하는 것을 수반할 수 있다. 안전 시스템의 하나의 통신 경로를 사용하여 전달되는 정보가 이어서 안전 시스템의 다른 통신 경로를 통해 전달되는 정보에 의해 크로스-체크(cross-check)될 수 있다. 예를 들어, 온보드 센서(on-board sensor)(OBS)를 사용하여 결정되어 안전 시스템 서버에 전달될 수 있는 환경(E1)에서의 로봇(R1)의 위치는 환경(E1)에서 역시 작동하는 고정 위치 센서들(FLS1, FLS2 ...)로부터의 위치 데이터를 사용하여 체크될 수 있다. 이어서 안전 시스템 서버는 온보드 센서(OBS)로부터의 데이터를 고정 위치 센서들(FLS1, FLS2 ...)로부터의 데이터와 함께 사용하여 로봇(R1)의 위치를 크로스-체크할 수 있다.
로봇 디바이스들이 상이한 구역들에서 상이한 안전 모드들에 기초하여 상이한 속도들로 작동할 수 있게 하는 본 명세서에 기술된 바와 같은 안전 시스템을 제공하는 것에 의해, 로봇 디바이스들이 인간/로봇 혼합 환경에 있는 동안 효율적으로 그리고 안전하게 작동할 수 있다. 안전 시스템은, 앞서 논의된 바와 같이, 시각 및 다른 센서들로부터의 입력들에 기초하여 로컬적으로 안전 영역들을 동적으로 변경하는 하나 이상의 안전 시스템 서버를 사용하는 전역 시스템일 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 안전 시스템은 인간/로봇 혼합 환경에서 인간 행위자들에 대한 안전한 환경을 제공하기 위해 감독 기관(regulatory agency) 또는 다른 엔티티에 의해 인증될 수 있다.
로봇 및 인간 행위자들을 갖는 환경들에 대한 안전 시스템들
도 1은 예시적인 실시예에 따른, 환경(100)을 도시하고 있다. 창고와 같은 실내 건물 또는 탁트인 실외 공간일 수 있는, 환경(100)이 35개의 구역으로 분할된다. 35개의 구역은 환경(100)에서 최북단 행의 구역들을 이루고 있는 구역들(111 내지 117), 환경(100)에서 최북단으로부터 두 번째 행의 구역들을 이루고 있는 구역들(121 내지 127), 환경(100)에서 가운데 행의 구역들을 이루고 있는 구역들(131 내지 137), 환경(100)에서 최남단으로부터 두 번째 행의 구역들을 이루고 있는 구역들(141 내지 147), 및 환경(100)에서 최남단 행의 구역들을 이루고 있는 구역들(151 내지 157)을 포함한다.
환경(100)과 같은, 로봇 및 인간 행위자들 둘 다가 작동하는 환경(E1)이 N개의 구역(A1, A2 ... An)으로 분할될 수 있고, 여기서 E1 내의 위치들은 N개의 구역으로 명시될 수 있다. N개의 구역의 일부 또는 전부는 정규 기하형태(regular geometry)를 갖고 그리고/또는 동일한 크기/면적을 가질 수 있으며; 예컨대, A1, A2 ... An의 일부 또는 전부는 동일한 크기의 정사각형들, 직사각형들, 삼각형들, 육각형들, 원들일 수 있다. 예를 들어, 환경(100)이 35개의 동일한 크기의 정사각형으로 분할된다. 일부 경우들에서, 환경(E1)에 있는 N개의 구역은 중첩(overlap)되지 않으며; 예컨대, N개의 구역은 환경(100)의 경우에서처럼 E1을 테셀레이트(tessellate)할 수 있는 반면; 다른 경우들에서는 N개의 구역의 일부 또는 전부가 중첩된다. 그러면, N에 있는 행위자들(AC1, AC2)에 대한 위치 데이터는 구역들(A1, A2 ... An)에 관련될 수 있고; 예를 들어, 구역(A54) 내의 위치(x, y)에 있는 행위자(AC3)에 대한 위치 데이터는 AC3이 구역(A54) 내에 있다는 것을 나타낼 수 있다. 또 다른 예들에서, E1이 N개의 구역으로가 아니라 Nv개의 체적(V1, V2 ... VNv)으로 분할될 수 있다.
도 1은 환경(100)이 인간 행위자(HA)(160)와 로봇 행위자(RA)(170)를 포함한다는 것을 도시하고; 다른 예들에서, 도 1에 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 인간 행위자들 및/또는 로봇 행위자들이 환경(100)에 존재할 수 있다. 각각의 행위자(160, 170)는, 도 1 내지 도 4에서, 행위자의 위치의 표현, 인간 행위자(160)와 같은, 인간 행위자들에 대한 사람의 카툰(cartoon), 또는, 로봇 행위자(170)와 같은, 로봇 행위자에 대한 삼각형, 그리고 행위자의 이동 방향(direction of travel)을 표현하는 심벌을 포함하는 박스로 된 외곽선으로 나타내어져 있다. 예를 들어, 구역(115)(환경(100)의 북동부 코너)에 있는 인간 행위자(160)는 인간 행위자(160)가 서쪽으로 움직이고 있다는 것을 나타내는 서쪽을 가리키는 화살표를 갖는다. 다른 예로서, 구역(112)에 있는 로봇 행위자(170)는 로봇 행위자(170)가 정지(stop)했다는 것을 나타내기 위해 그의 외곽선 박스 내에 팔각형을 갖는다.
도 1은 환경(100)이 전체에 걸쳐 균일하게 분포된 센서들(111s 내지 157s)을 포함한다는 것을 도시하고 있다. 센서들(111s 내지 157s)은 안전 시스템에 정보를 제공하기 위해 센서들의 그리드(grid)로서 기능할 수 있다. 환경(100)에 있는 구역들(111 내지 157) 각각은 대응하는 센서를 가지며; 예를 들어, 도 1은 환경(100)의 북서부 코너에 있는 구역(111)이 센서(111s)를 갖는다는 것을 도시하고 있다.
센서(111s)는 구역(111)에 관한 프레즌스 정보를 적어도 제공하도록 구성된 하나 이상의 프레즌스 센서(presence sensor)를 포함할 수 있다. 프레즌스 정보는 하나 이상의 행위자가 구역 내에 존재하는지(또는 존재하지 않는지) 여부를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프레즌스 센서는 움직임 검출기들, 라이트 커튼들, 근접 센서들, 및/또는 카메라들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 센서(111s)는 구역(111) 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 행위자 유형 정보를 제공하도록 구성된 하나 이상의 아이덴티티 센서(identity sensor)를 포함할 수 있다. 행위자 유형 정보는 행위자를 식별 및/또는 분류하는 데 사용될 수 있는 행위자에 특유한 역할, 유형, 분류, 아이덴티티, 및/또는 관련 정보에 관한 정보를 포함할 수 있다. 하나 이상의 아이덴티티 센서는 RFID 판독기들, 배지(badge) 판독기들, 카메라들, 광 센서들, 사운드 센서들(즉, 마이크로폰들), 초음파 센서들, 및/또는 생체측정 센서들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 환경(100)에 있는 각각의 인간 및/또는 로봇 행위자는 개별적인 RFID 디바이스(예컨대, RFID 태그, RFID 칩)을 부여받을 수 있고, 센서(111)는 RFID 판독기를 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 로봇 행위자들의 RFID 디바이스들은 로봇 움직임과 인간 움직임을 구별하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 구역(111)의 크기는 센서(111s)의 RFID 판독기의 도달거리(range)에 기초할 수 있다. 다른 경우들에서, 구역(111)의 크기는 상이한 유형의 로봇들 또는 로봇 작동(robot operation)들에 기초하여 조정될 수 있다.
다른 실시예들에서, 구역(111)에 있는 행위자들의, 얼굴들 또는 식별 번호들과 같은, 특징들을 식별하기 위해 카메라가 사용될 수 있다. 행위자는 또한 카메라 및 아이덴티티의 다른 시각적 지시자(visual indicator)들의 검출에 의해; 예컨대, 상이한 유형의 움직임에 기초하여, 행위자에 의해 휴대되거나 행위자와 다른 방식으로 연관된 라이트들 및/또는 라이트 패턴(pattern of light)들에 의해 행위자를 분류하는 것에 의해 식별될 수 있다. 예를 들어, "582"와 같은 아이덴티티 번호(identity number)를 할당받은 로봇 행위자는, 숫자들 "582"를 표시하고 따라서 로봇 행위자를 식별해주는, 디스플레이, 광원, 발광 다이오드(LED)들, 및/또는 다른 조명된 재료(lighted material)들(예컨대, 점멸하는 또는 점멸하지 않는(flashing or non-flashing) 라이트들)을 가질 수 있다. 다른 예로서, 광원은 연관된 행위자를 식별해줄 수 있는 하나 이상의 라이트 버스트(light burst)를 발생시킬 수 있고; 예컨대, 행위자 "247"과 연관된 광원은 2개의 라이트 버스트, 뒤이어서 4개의 라이트 버스트, 그리고 이어서 7개의 라이트 버스트가 뒤따르는 패턴을 방출할 수 있다. 그러면, 2개, 이어서 4개, 이어서 7개의 라이트 버스트의 패턴은 "247"을 시그널링하고 따라서 행위자 "247"을 식별해줄 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 행위자는 행위자를 식별해주는 사운드들을 방출할 수 있는 사운드 방출기(예컨대, 스피커, 초음파 사운드 발생기, 또는 다른 사운드 발생 디바이스)를 가질 수 있거나 그와 다른 방식으로 연관될 수 있으며; 예컨대, 로봇 행위자 "582"에 대해, 사운드 방출기는 로봇 행위자를 식별해주기 위해 "나는 로봇 행위자 582다"와 같은 오디오 메시지를 재생할 수 있다. 다른 예로서, 초음파 사운드 발생기는 연관된 행위자를 식별해줄 수 있는 하나 이상의 초음파 사운드를 발생시킬 수 있으며; 예컨대, 로봇 행위자 "582"에 대한 초음파 사운드 발생기는 5개의 초음파 사운드 블라스트(ultrasonic sound blast), 뒤이어서 8개의 초음파 사운드 블라스트, 그리고 이어서 2개의 초음파 사운드 블라스트가 뒤따르는 패턴을 방출할 수 있다. 그러면, 5개, 이어서 8개, 이어서 2개의 초음파 사운드 블라스트의 패턴은 "582"를 시그널링하고 따라서 로봇 행위자 "582"를 식별해줄 수 있다. 인간 및/또는 로봇 행위자들을 식별해주기 위한 다른 기법들도 역시 가능하다.
다른 센서들; 예컨대, 도 6a와 관련하여 이하에서 논의되는 센서들(620)의 일부 또는 전부도 센서(111s)와 함께 포함될 수 있다. 환경(100)에 있는 다른 센서들(112s 내지 157s)은 센서(111s)에 대해 앞서 논의된 바와 동일하거나 유사한 센서 구성을 포함할 수 있다. 또한, 일부 또는 모든 구역들(112 내지 157)의 크기들은, 구역(111)의 크기와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 구역 내의 각자의 센서들(112s 내지 157s)의 능력들; 예컨대, RFID 도달거리들에 의존할 수 있다.
일부 실시예들에서, 센서(111s)와 같은, 환경(100)에 있는 센서들은 안전 시스템의 신뢰성을 증가시키기 위해 중복적 프레즌스 및/또는 아이덴티티 센서들을 포함할 수 있으며; 즉, 센서(111s)는 2개 이상의 프레즌스 센서 및/또는 2개 이상의 아이덴티티 센서를 포함할 수 있다. 중복적 센서들로서, 2개 이상의 프레즌스 센서 및/또는 2개 이상의 아이덴티티 센서는 동일한 종류, 제품(manufacture), 및/또는 모델일 수 있다. 예를 들어, 2개 이상의 아이덴티티 센서 중 하나가 고장나고 아이덴티티 센서들 전부가 동일한 종류이고 동일한 제조업체로부터의 동일한 모델인 경우, 다른 작동 중인 아이덴티티 센서(들)이 고장난 아이덴티티 센서와 동일한 작업을 심리스하게(seamlessly) 수행할 수 있다. 다른 경우들에서, 2개 이상의 프레즌스 센서 및/또는 2개 이상의 아이덴티티 센서가 상이한 종류들, 제품들, 및/또는 모델들일 수 있다. 중복적 센서들은 프레즌스 및/또는 행위자 유형 정보를 독립적 통신 경로들에 의해 안전 시스템 서버(180) 및/또는, 안전 시스템을 위해 정보를 수신, 처리, 및 송신할 수 있는, 다른 컴퓨팅 디바이스(들)에 제공하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 프레즌스 및/또는 행위자 유형 정보는 이어서 환경(100)에 있는 행위자들에 관한 식별 정보, 안전 규칙들, 안전 그레이디언트 맵(safety gradient map)들 등을 결정하는 데 사용될 수 있다.
도 1은 센서들(111s 내지 157s) 각각이 안전 시스템 서버(180)에 통신가능하게 연결되는 것을 도시하고 있다. 안전 시스템 서버(180)는 센서들(111s 내지 157s), 로봇 행위자들과 연관된 센서들, 인간 행위자들과 연관된 센서들, 및/또는 다른 정보 소소들과 같은, 환경(100) 전체에 걸쳐 있는 소스들로부터 수신된 전역적 정보에 기초하여 로컬 안전 영역들을 동적으로 변경할 수 있는 안전 시스템의 적어도 일부일 수 있다. 예를 들어, 안전 시스템 서버(180)는 유선 및/또는 무선 통신을 사용하여 센서들(111s 내지 157s)과 통신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 안전 시스템 서버(180)는 센서들(111s 내지 157s)의 일부 또는 전부에 중복적으로 연결될 수 있고; 예컨대, 안전 시스템 서버(180)는 2개 이상의 통신 경로를 사용하여 센서들(111s 내지 157s)의 일부 또는 전부에 연결되어 그들과 통신할 수 있다. 이 실시예들에서 상세하게는, 센서들(111s 내지 157s) 및/또는 안전 시스템 서버(180)는 적어도 단일 고장점(single point of failure)이 센서들(111s 내지 157s), 안전 시스템 서버(180), 및/또는 센서들(111s 내지 157s)과 서버(180) 사이의 통신 경로들 중 어느 것도 디스에이블시킬 수 없도록 보장하기 위해 중복적 컴포넌트들을 가질 수 있다.
중복적 실시예들에서, 센서들(111s 내지 157s), 안전 시스템 서버(180), 및/또는 센서들과 서버(180) 사이의 상호연결부(interconnection)들은, 모든 이용가능 센서들, 서버(180)의 컴포넌트들 및 통신 경로들이 활성적으로 동작(actively operate)하고 있는 올 활성 모드(all active mode), 또는 일부 컴포넌트들은 활성으로 마킹되고(marked active) 활성적으로 동작하며 다른 컴포넌트들은 대기로 마킹되고(marked standby) 대응하는 활성 센서, 서버(컴포넌트), 또는 통신 경로의 고장 시에 또는 커맨드 시에 활성으로 되는 활성-대기(active-standby)와 같은, 다양한 동작 모드들에서 동작할 수 있다. 중복적 센서들, 서버 컴포넌트들, 및 통신 경로들의 다른 동작 모드들이 환경(100)에서도 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 것과 같은, 일부 실시예들에서, 인간 행위자(160)와 로봇 행위자(170)는 안전 시스템 서버(180)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 인간 행위자(160)와 로봇 행위자(170)는 위치, 식별, 및/또는 다른 정보를 안전 시스템 서버(180)에 직접 제공할 수 있다. 다른 예로서, 인간 행위자(160)와 로봇 행위자(170)는, 안전 구역 정보, 안전 그레이디언트 맵, 및 안전 규칙들과 같은, 안전 관련 정보, 및/또는 다른 정보를 안전 시스템 서버(180)로부터 수신할 수 있다. 특정의 실시예들에서, 일부 또는 모든 로봇 행위자들 및/또는 안전 시스템 서버(180)를 유지 및 운영하는 일을 맡고 있는 행위자들과 같은, 일부 행위자들만이 안전 시스템 서버(180)와 직접 통신할 수 있다.
행위자의 위치 및 역할에 기초하여, 행위자 주위의 안전 구역이 결정될 수 있다. 예를 들어, 환경(E1)이 N개의 구역인 구역들(A1, A2 ... An)로 분할되고 인간 행위자(Hannah)가 구역(A10) 내에 있는 경우, 로봇 행위자 Rob는 구역(A10)을 안전 구역의 일부인 것으로 간주할 수 있다. Rob는 안전 시스템 서버(180)로부터 Hannah가 구역(A10)에 존재한다는 것에 관해 알 수 있다. 안전 구역은 인간 및/또는 로봇 행위자들의 하나 이상의 궤적에 의존할 수 있다. 예를 들어, Hannah가 구역(A10)과 인접 구역(A11) 사이를 이동하고 있는 경우, 안전 시스템 서버(180)는 구역들(A10 및 A11)이 안전 구역에 있다는 것을 Rob에 지시하고, 아마도 안전 구역에서 작동하는 것에 대한 관련 안전 규칙들을 제공할 수 있다.
도 2는 예시적인 실시예에 따른, 환경(100)에 대해 명시된 안전 구역들을 갖는 시나리오(200)를 도시하고 있다. 도 2 내지 도 4와 관련하여 기술된 시나리오들(200, 300, 및 400) 전부는 환경(100)을 참조한다. 그렇지만, 도 2 내지 도 4는 혼잡함을 줄이기 위해 환경(100)의 컴포넌트들 전부를 도시하고 있지는 않으며; 환경(100)에 존재하지만 도 2 내지 도 4에 도시되지 않은 컴포넌트들은 센서들(111s 내지 157s), 안전 시스템 서버(180), 및 안전 시스템 서버(180)와의 통신 링크들을 포함한다.
시나리오들(200, 300, 및 400)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 안전 그레이디언트 맵의 일부로서 안전 구역들을 추적할 수 있다. 예를 들어, 인간 행위자들(그리고 아마도, 민감한 화물을 운반하거나 유지보수가 필요한 로봇들과 같은, 다른 민감한 행위자들)이 위치된 환경(E1) 내의 상위 안전 구역들은 최고 안전 값(highest safety value)을 가질 수 있다. 상위 안전 구역들을 둘러싼 환경(E1)의 구역들은 중간 안전으로 분류될 수 있고 중간 안전 값(medium safety value)을 가질 수 있다. 다른 경우들에서, (민감하지 않은) 로봇 행위자들만을 갖는 환경(E1)의 구역들은 중간 안전 구역들로서 마킹될 수 있다. 환경(E1)에 있는 다른 구역들은 하위 안전으로 분류되고 하위 안전 값(low safety value)을 가질 수 있다. 중첩 구역들; 예컨대, 인간들 또는 민감한 행위자들이 존재하지 않지만 인간들/민감한 행위자들이 존재하는 다수의 구역에 인접한 구역은 인간들/민감한 행위자들이 존재하는 하나의 구역에만 인접한 구역보다 더 높은 안전 값을 가질 수 있다. 일부 경우들에서, 인간들/민감한 행위자들의 궤적들이 안전 값들에 영향을 줄 수 있고; 예컨대, 인간 행위자(Howard)가 구역(A52)에 있고 서쪽으로 움직이고 있는 경우, 구역(A52)의 서쪽에 있는 인접 구역(A51)은 구역(A52)의 동쪽에 있는 인접 구역(A53)보다 더 높은 안전 값을 가질 수 있다. 이어서, 안전 시스템 서버(180)는 환경(E1)에 있는 구역들(A1, A2 ... An)에 대한 안전 값들을 갖는 안전 그레이디언트 맵을 유지할 수 있다.
로봇 행위자에 의해 사용되는 안전 규칙들은 안전 그레이디언트 맵에 기초할 수 있다. (구역(A)에 관련된) 안전 규칙은 행위자, 특히 로봇 행위자에게 (구역(A)에 있는 동안) 하나 이상의 안전 절차를 사용하도록 지시할 수 있다. 예를 들어, 로봇 행위자는 최대 안전 절차들을 사용하도록; 예컨대, 안전 그레이디언트 맵에 의해(또는 다른 방식으로) 상위 안전 값을 갖는 것으로 표시된 구역에 있을 때 최대 속도를 감소시키도록, 로컬 객체 검출 디바이스들을 턴온시키도록, 기타를 하도록 지시받을 수 있다. 로봇 행위자는, 안전 값(SV)이 상위-안전 안전 값 문턱값(highly-safe safety-value threshold)보다 높다고 결정하는 것에 의해, 또는 아마도 다른 기법을 사용하여, SV가 상위 안전 값이라고 결정할 수 있다. 다른 예로서, 로봇 행위자는 적어도 중간 안전 절차들을 사용하도록; 예컨대, 안전 그레이디언트 맵에 의해(또는 다른 방식으로) 중간 안전 값을 갖는 것으로 표시된 구역에 있을 때 최대 속도를 감소시키지만 로컬 객체 검출 디바이스들을 오프된 채로 두도록, 기타를 하도록 지시받을 수 있다.
로봇 행위자는, 안전 값(SV)이 상위-안전 안전 값 문턱값보다는 낮지만 중간-안전 안전 값 문턱값(medium-safe safety-value threshold)보다는 높다고 결정하는 것에 의해, 또는 아마도 다른 기법을 사용하여, SV가 중간 안전 값이라고 결정할 수 있다. 다른 예들에서, 로봇 행위자는 적어도 최소 안전 절차들을 사용하도록; 예컨대, 안전 그레이디언트 맵에 의해(또는 다른 방식으로) 하위 안전 값을 갖는 것으로 표시된 구역에 있을 때 최대 속도의 사용을 허용하도록, 로컬 객체 검출 디바이스들을 오프된 채로 두도록, 기타를 하도록 지시받을 수 있다. 로봇 행위자는, 안전 값(SV)이 중간-안전 안전 값 문턱값보다 낮다고 결정하는 것에 의해, 또는 아마도 다른 기법을 사용하여, SV가 하위 안전 값이라고 결정할 수 있다. 안전 구역들을 결정하기 위해 안전 그레이디언트 맵을 사용하기 위한 다른 안전 값들, 안전 규칙들 및 기법들도 가능하다.
시나리오(200)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)(예컨대, 로봇 행위자에 탑재된 컴퓨팅 디바이스, 인간 행위자에 의해 휴대되는 모바일 디바이스)는 인간 행위자들(210, 212, 214, 216, 218) 및 로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 228, 230)에 대한 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 수신할 수 있다. 프레즌스/위치 및 식별 데이터는 환경(100)에 임베딩된 센서들(111s 내지 157s)에 의해 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 일부 또는 모든 프레즌스/위치 및 식별 데이터는 인간 행위자들(210, 212, 214, 216, 218) 및 로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 228, 230)에 의해 휴대된 물품들; 예컨대, RFID 디바이스들, RFID 칩들, RFID 태그들, ID 배지들 상의 자기 매체들/ID 칩들 또는 다른 이러한 매체들, 로봇 행위자의 디바이스(들)에 그리고/또는 인간 행위자에 의해 휴대된/착용된 (모바일 컴퓨팅 디바이스, 헤드-마운터블 디바이스(head-mountable device), 및/또는 스마트폰과 같은) 디바이스에 임베딩된 GPS 및/또는 다른 위치 센서들에 의해 제공될 수 있다.
안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용하여 환경(100)의 구역들(111 내지 157) 각각에 대한 안전 분류를 결정할 수 있다. 구역(A)의 안전 분류는 구역(A)에서 작동하는 동안 행위자, 특히 로봇 행위자가 얼마나 많은 조심을 해야만 하는지를 나타내는 카테고리화(categorization) 또는 순위부여(ranking)일 수 있다. 일부 실시예들에서, 안전 분류는 하위 안전 분류, 중간 안전 분류, 및 상위 안전 분류 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 시나리오(200)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 하기 중 하나를 사용하여 환경(100)에 있는 구역(A)을 분류할 수 있다:
Figure 112020074641468-pat00001
구역(A)이 다른 방식으로 분류되지 않는 경우 그리고 구역(A)이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되는 경우의 상위 안전 분류;
Figure 112020074641468-pat00002
구역(A)이 다른 방식으로 분류되지 않는 경우 그리고 구역(A)이 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되는 경우의 중간 안전 분류; 또는
Figure 112020074641468-pat00003
어떠한 행위자들도 구역(A) 내에 적어도 부분적으로 존재하지 않는 경우의 하위 안전 분류.
다른 실시예들에서, 안전 시스템 서버(180)는 보다 많은, 보다 적은, 그리고/또는 다른 안전 분류들; 예컨대, 매우 안전(very safe)(또는 매우 위험(very dangerous))인 1 내지 매우 위험(또는 매우 안전)인 10의 안전 등급(safety class)의 범위에 있는 안전 등급과 같은, 안전에 대한 숫자 스케일, 알파벳 스케일(예컨대, A = 매우 안전 내지 D(또는 F) = 매우 위험 또는 그 반대), 다른 정성적 스케일; 예컨대, 적정하게 안전(moderately safe), 적정하게 안전하지 않음(moderately unsafe), 매우 위험과 같은 분류들의 사용 등을 사용할 수 있다.
안전 시스템 서버(180)는 환경(100)에 있는 로봇(그리고 아마도 다른) 행위자들에 안전 규칙들을 제공할 수 있다. 안전 규칙들은 환경(100) 내의 구역들의 안전 분류들에 대응할 수 있고; 이에 따라, 특정의 안전 규칙이 환경(100)의 구역들(111 내지 157)의 안전 분류들에 기초하여 환경(100)의 하나 초과의 구역들(111 내지 157)에서 사용될 수 있다.
예를 들어, 로봇(그리고 아마도 다른) 행위자들은: 하위 안전 분류로 분류된 구역들에서는 하위 안전 규칙, 중간 안전 분류로 분류된 구역들에서는 중간 안전 규칙, 그리고 특정의 안전 분류가 상위 안전 분류일 때는 상위 안전 규칙을 사용할 수 있으며, 여기서 이 3개의 안전 규칙 각각은 상이할 수 있다. 예를 들어, 하위 안전 규칙은 중간 안전 규칙보다 더 적은 로봇 디바이스의 안전 관련 조항들에 관련될 수 있고, 중간 안전 규칙은 상위 안전 규칙보다 더 적은 로봇 디바이스의 안전 관련 조항들에 관련될 수 있다. 일부 실시예들에서, 하위 안전 규칙은 중간 안전 규칙에 명시된 것보다 더 높은 최대 속도를 명시할 수 있고, 중간 안전 규칙은 상위 안전 규칙에 명시된 것보다 더 높은 최대 속도를 명시할 수 있다.
다른 실시예들에서, 중간 안전 규칙은 로봇 행위자가 환경(100)의 구역들(111 내지 157) 중 하나에의 진입 및/또는 그로부터의 이탈 시에 감속(slow down)해야 한다는 것을 명시할 수 있는 반면, 상위 안전 규칙은 로봇 행위자가 환경(100)의 구역들(111 내지 157) 중 하나에의 진입 및/또는 그로부터의 이탈 시에 적어도 미리 결정된 양의 시간(예컨대, 1초) 동안 정지해야 한다는 것을 명시할 수 있고, 하위 안전 규칙은 구역들(111 내지 157) 중 하나에의 진입 및/또는 그로부터의 이탈 시의 감속 또는 정지에 관해 침묵(silent)(명시하지 않음)할 수 있다.
다른 예에서, 중간 및/또는 상위 안전 규칙들은 하위 안전 규칙에 의해 명시된 것보다 로봇 디바이스들에 의한 부가의 안전 관련 센서들의 사용을 명시할 수 있다. 예를 들어, 로봇 디바이스가 세 가지 유형의 위치 센서들: 저 분해능 센서, 저 분해능 센서보다 더 정확한 위치 정보를 제공할 수 있는 중간 분해능 센서, 및 중간 분해능 센서보다 더 정확한 위치 정보를 제공할 수 있는 고 분해능 센서를 갖는다. 이어서, 하위 안전 규칙은 적어도 저 분해능 센서의 사용을 명시할 수 있고, 중간 안전 규칙은 적어도 저 분해능 센서 및 중간 분해능 센서의 사용을 명시할 수 있으며, 상위 안전 규칙은 적어도 저 분해능 센서, 중간 분해능 센서, 및 고 분해능 센서의 사용을 명시할 수 있다. 관련 예에서, 로봇 디바이스는 로컬 안전 시스템이 활성이 아닐 때보다, 활성일 때, 더 안전한 상태로 로봇 디바이스가 작동하도록 보장하는 로컬 안전 시스템으로 구성될 수 있다. 이어서, 하위 안전 규칙이 로컬 안전 시스템의 사용을 명시하지 않는 경우, 중간 및 상위 안전 규칙들 중 적어도 하나가 로컬 안전 시스템의 사용을 명시할 수 있으며; 물론, 하위 안전 규칙이 로컬 안전 시스템의 사용을 명시하는 경우, 중간 및 상위 안전 규칙들도 로컬 안전 시스템의 사용을 명시할 수 있다. 많은 다른 예시적인 안전 규칙들도 역시 가능하다.
도 2는 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)가
Figure 112020074641468-pat00004
인간 행위자들(210, 214, 및 216)이 환경(100)의 각자의 구역들(116, 125, 및 143)에 있다;
Figure 112020074641468-pat00005
인간 행위자(212)가 구역(121)과 구역(122) 사이에 있다;
Figure 112020074641468-pat00006
인간 행위자(218)가 구역들(143, 144, 153, 및 154)의 교차점에 또는 그 근방에 있다;
Figure 112020074641468-pat00007
로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 및 230)이 각자의 구역들(114, 131, 146, 146, 및 157)에 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00008
로봇 행위자(228)가 구역(155)과 구역(156) 사이에 있다
고 결정하기 위해 시나리오(200)의 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다는 것을 도시하고 있다.
이어서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 각자의 구역들(116, 121, 122, 125, 143, 144, 153, 및 154) 각각이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되고, 따라서 상위 안전 구역들로서 분류될 수 있다고 결정할 수 있다. 상위 안전 구역들은 도 2에서 상대적으로 어두운 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다. 구역들(121 및 122) 둘 다는 상위 안전 구역들로서 간주될 수 있는데, 그 이유는 인간 행위자(212)가 구역(121)과 구역(122) 사이에 있기 때문이다. 또한, 4개의 구역(143, 144, 153, 및 154) 전부는 상위 안전 구역들로서 간주될 수 있는데, 그 이유는 인간 행위자(218)가 4개의 구역의 교차점에 또는 그 근방에 있고 따라서 4개의 구역 전부를 적어도 부분적으로 점유하는 것으로 간주될 수 있기 때문이다.
시나리오(200)에서, 아직 분류되지 않고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된 구역들은 중간 안전 구역들로서 분류될 수 있으며; 그러면 안전 시스템 서버(180)는 구역들(114, 131, 145, 146, 및 155 내지 157)을 중간 안전 구역들로서 분류할 수 있다. 중간 안전 구역들은 도 2에서 상위 안전 구역들에 대해 사용된 상대적으로 어두운 회색 음영과 비교하여 상대적으로 밝은 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다. 구역들(155 및 156) 둘 다는 중간 안전 구역들로서 간주될 수 있는데, 그 이유는 로봇 행위자(228)가 구역(155)과 구역(156) 사이에 있고 따라서 양쪽 구역을 적어도 부분적으로 점유하고 있는 것으로 간주될 수 있기 때문이다.
그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 어떠한 행위자들도 적어도 부분적으로 존재하지 않는 구역들을 하위 안전 구역들로서 분류할 수 있다. 시나리오(200)에서, 구역들(111 내지 113, 115, 117, 123, 124, 126, 127, 132 내지 137, 141, 142, 147, 151, 및 152)은 따라서 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다. 하위 안전 구역들은 도 2에서 음영 없이 도시되어 있다.
도 3a 내지 도 3h는 예시적인 실시예에 따른, 환경(100)에 대해 명시된 안전 구역들을 갖는 시나리오(300)를 도시하고 있다. 시나리오(300) 전체에 걸쳐, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)(예컨대, 로봇 행위자에 탑재된 컴퓨팅 디바이스, 인간 행위자에 의해 휴대되는 모바일 디바이스)는 인간 행위자들(210, 212, 214, 216, 218) 및 로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 228, 230)에 대한 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 수신할 수 있다.
시나리오(300)의 시작 시에 그리고 도 3a에 나타낸 바와 같이, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는
Figure 112020074641468-pat00009
인간 행위자들(210, 214, 및 216)이 환경(100)의 각자의 구역들(116, 125, 및 143)에 있다;
Figure 112020074641468-pat00010
인간 행위자(212)가 구역(121)과 구역(122) 사이에 있다;
Figure 112020074641468-pat00011
인간 행위자(218)가 구역들(143, 144, 153, 및 154)의 교차점에 또는 그 근방에 있다;
Figure 112020074641468-pat00012
로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 및 230)이 각자의 구역들(114, 131, 146, 146, 및 157)에 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00013
로봇 행위자(228)가 구역(155)과 구역(156) 사이에 있다
고 결정하기 위해 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다.
시나리오(300)에서, 상위, 중간, 및 하위 안전 구역들의 분류는 시나리오(200)에서와 동일하다. 상위 안전 구역들을 분류하기 위해, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 각자의 구역들(116, 121, 122, 125, 143, 144, 153, 및 154) 각각이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되어 있다고 결정할 수 있다. 상위 안전 구역들은 도 3a 내지 도 3h에서 상대적으로 어두운 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다.
시나리오(300)에서, 아직 분류되지 않고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된 구역들은 중간 안전 구역들로서 분류될 수 있으며; 그러면 안전 시스템 서버(180)는 구역들(114, 131, 145, 146, 및 155 내지 157)을 중간 안전 구역들로서 분류할 수 있다. 중간 안전 구역들은 도 3a에서 상위 안전 구역들에 대해 사용된 상대적으로 어두운 회색 음영과 비교하여 상대적으로 밝은 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다.
그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 어떠한 행위자들도 적어도 부분적으로 존재하지 않는 구역들을 하위 안전 구역들로서 분류할 수 있다. 시나리오(300)에서, 구역들(111 내지 113, 115, 117, 123, 124, 126, 127, 132 내지 137, 141, 142, 147, 151, 및 152)은 초기에 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다. 하위 안전 구역들은 도 3a에서 음영 없이 도시되어 있다.
시나리오(300)는 시나리오(200)와 비교하여 2개의 부가의 행위자를 갖는다. 시나리오(300)의 시작에서 도 3a에 도시된 바와 같이, 인간 행위자(310)와 미지의 행위자(312) 둘 다는 구역(127) 근방의 환경(100) 외부에 있다.
시나리오(300)는 도 3b에 도시된 바와 같이 계속되며, 도 3b는, 도 3a에 도시된 행위자들의 위치들과 관련하여,
Figure 112020074641468-pat00014
인간 행위자들(210, 212, 216, 및 218)이, 제각기, 환경(100)의 구역들(115, 133, 133, 및 143)로 움직였다;
Figure 112020074641468-pat00015
인간 행위자(214)가 구역(125)에 남아 있었다;
Figure 112020074641468-pat00016
인간 행위자(310)가 환경(100)에 진입하였고 현재는 구역(127) 내에 있다;
Figure 112020074641468-pat00017
로봇 행위자들(220, 222, 및 228)이, 제각기, 구역들(125, 132, 및 156)로 움직였다;
Figure 112020074641468-pat00018
로봇 행위자들(224, 226) 둘 다가 구역(146)에 남아 있었다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00019
로봇 행위자(230)가 구역(156)과 구역(157) 사이에 있다
고 결정하기 위해 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)가 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다는 것을 나타낸다.
이어서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 각자의 구역들(115, 125, 127, 133, 및 143) 각각이 아직 분류되지 않고 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된다고 결정하며, 따라서 이 구역들을 상위 안전 구역들로서 분류할 수 있다.
중간 안전 구역들을 분류함에 있어서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 각자의 구역들(132, 145, 146, 및 155 내지 157) 각각이 아직 분류되지 않고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되며 따라서 중간 안전 구역들로서 분류될 수 있다고 결정할 수 있다. 상위 또는 중간 안전 구역들로서 분류되지 않은 구역들; 즉 구역들(111 내지 114, 116, 117, 121 내지 124, 126, 131, 134 내지 137, 141, 142, 144, 147, 및 151 내지 154)은 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)에 의해 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있으며; 구역들(111 내지 114, 116, 117, 121 내지 124, 126, 131, 134 내지 137, 141, 142, 144, 147, 및 151 내지 154)이 또한 그 구역들에서의 행위자들의 부존재로 인해 하위 안전 구역으로서 분류될 수 있다.
시나리오(300)는 미지의 행위자(312)가 인간 행위자(310)와 동시에 환경(100)에 진입하는 것으로 계속될 수 있다. 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한, 센서들(126s, 127s, 136s, 137s, 146s, 및 147s) - 이들로 제한되지 않음 - 과 같은, 센서들로부터 데이터를 수신하여 미지의 행위자가 (어쩌면), 도 3b에 도시된 바와 같이, 구역(137)에 있다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 안전 시스템 서버(180)는, 구역(137)에 있는 행위자에 대한 관련 식별 데이터는 수신하지 않으면서, 행위자; 예컨대, 미지의 행위자(312)가 구역(137)에 있다는 프레즌스/위치 데이터는 수신할 수 있다. 이에 따라, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 미지의 행위자가 (어쩌면) 구역(137)에 있다고 결정할 수 있다.
시나리오(300)는 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)가 미지의 행위자가 환경(100)에 있다고 결정한 후에 도 3c에 도시된 바와 같이 계속된다. 시나리오(300)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 미지의 행위자가 식별되지 않고 그리고/또는 환경(100)으로부터 제거되지 않은 동안, 환경(100)에 있는 구역들 전부가 상위 안전 구역들이라는 것을 나타낼 수 있다. 환경(100)에 있는 구역들 전부가 상위 안전 구역들이라는 표시는 도 3c에서 환경(100) 전체에 걸쳐 상대적으로 어두운 음영을 사용하여 도시되어 있다.
시나리오(300)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 미지의 행위자가 식별되지 않고 그리고/또는 환경(100)으로부터 제거되지 않은 동안 로봇 디바이스들 전부를 정지 및/또는 종료(shut down)시키기 위한 하나 이상의 커맨드를 갖는 긴급 안전 규칙을 송신할 수 있다. 그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 미지의 행위자(312)를 위치확인, 식별, 및/또는 제거하는 데 도움을 주라고 인간 행위자(들)에게 요청할 수 있다 - 시나리오(300)에서, 인간 행위자(214)는 구역(137)에 있는 미지의 행위자를 위치확인, 식별, 그리고 아마도 환경(100)으로부터 제거하라고 요청받는다. 다른 시나리오들에서, 지정된 로봇 행위자들이 미지의 행위자들을 위치확인, 식별, 그리고/또는 환경(100)으로부터 제거하는 데 도움을 줄 수 있다.
시나리오(300)는, 도 3d에 도시된 바와 같이, 환경(100) 전체가 상위 안전 구역으로서 지정되는 것으로 계속된다. 또한, 로봇 디바이스들 전부를 정지 및/또는 종료시키기 위해 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)에 의해 송신된 긴급 안전 규칙에 따라 로봇 행위자들(220 내지 230)은 정지한 반면, 인간 행위자(214)는 미지의 행위자(312)를 탐색한다.
도 3e는 시나리오(300)가 인간 행위자(214)가 환경(300)의 구역(136)에 있는 미지의 행위자(312)로서 식별된 개를 발견하고 목줄을 채우는(collar) 것으로 계속된다는 것을 도시하고 있다. 인간 행위자(214)는 미지의 행위자(312)가 위치확인되었고 미지의 행위자(312)가 환경(100) 내에 존재하는 동안 인간 행위자(214)와 동일한 구역에 남아 있을 것이라고 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)에게 통보할 수 있다. 일부 경우들에서, 환경(100) 내에서, 미지의 행위자(312)와 같은, 미지의 행위자를 위치확인한 후에, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)가 미지의 행위자를 환경(100)에 존재하는 동안 위치확인 및 식별할 수 있도록 하기 위해 미지의 행위자는 위치 및/또는 행위자 유형 정보를 제공할 (임시) 센서들을 제공받을 수 있다.
시나리오(300)는 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)가 미지의 행위자(312)가 구역(136)에 위치된다고 결정하는 것으로 계속된다. 시나리오(300)에서, 미지의 행위자(312)는 인간 행위자(214)에 의해 환경(100) 외부로 에스코트(escort)된다. 미지의 행위자(312)가 위치확인된 후에는, 미지의 행위자(312)가 환경(100) 내에서의 동작들에 영향을 미칠 수 있는 환경(100)의 부분이 미지의 행위자(312) 근방의 영역으로 국한(localize)될 수 있다. 예를 들어, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 구역(136)에 있는 미지의 행위자(312)를 둘러싸는 도 3f에 도시된 안전 완충지대(safety buffer)(320)와 같은, 환경(100) 내에서 정확하게 위치확인되고 존재하는 미지의 행위자를 둘러싸는 상위 안전 구역들로 된 안전 완충지대(SB)를 결정할 수 있다.
구역들(125 내지 127, 135 내지 137, 및 145 내지 147)을 비롯한, 안전 완충지대(320) 내의 상위 안전 구역들을 지정한 후에, 환경(100)의 다른 구역들이 도 3a와 관련하여 앞서 논의된 바와 같이 인간 및 로봇 프레즌스에 기초하여 상위, 중간, 또는 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다. 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 도 3b(환경(100) 전부가 미지의 행위자(312)의 진입으로 인해 상위 안전 구역으로서 지정되기 이전의 안전 구역들의 마지막 묘사)에 도시된 행위자들의 위치들과 관련하여,
Figure 112020074641468-pat00020
인간 행위자들(210, 214, 218, 및 310)이, 제각기, 구역들(114, 127, 133, 및 126)로 움직였다;
Figure 112020074641468-pat00021
인간 행위자(212)가 이제 구역(144)과 구역(145) 사이에 있다;
Figure 112020074641468-pat00022
인간 행위자(216)가 구역(133)에 남아 있었다;
Figure 112020074641468-pat00023
인간 행위자(310)가 환경(100)에 진입하였고 현재는 구역(126) 내에 있다;
Figure 112020074641468-pat00024
로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 및 228)이 정지했고 각자의 구역들(125, 132, 146, 146, 및 156)에 남아 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00025
로봇 행위자(230)가 구역(156)과 구역(157) 사이에서 정지되어 있다
고 결정하기 위해, 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다.
이어서, 구역들(125 내지 127, 135 내지 137, 및 145 내지 147)을, 이들이 안전 완충지대(320)에 존재하는 것으로 인해, 상위 안전 구역들로서 지정한 후에, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 그에 부가하여 구역들(114, 133, 및 144)을, 그 구역들 각각이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된 것으로 인해, 상위 안전 구역들로서 지정할 수 있다. 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(132, 156, 및 157)을 중간 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 구역들(132, 156, 및 157) 각각이 다른 방식으로 지정되지 않았고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되기 때문이다. 그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(111 내지 113, 115 내지 117, 121 내지 124, 131, 134, 141 내지 143, 및 151 내지 155)을 하위 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 이 구역들 각각에 행위자들이 없기 때문이다.
시나리오(300)는 도 3g에 도시된 바와 같이 인간 행위자(214)가 미지의 행위자(312)를 구역(127)으로 인도하는 것으로 계속된다. 이에 따라, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, (도 3f에 도시된) 안전 완충지대(320)가 결정된 것과 동일한 방식으로 도 3g에 도시된 안전 완충지대(322)를 결정하기 위해, 인간 행위자(214) 및 아마도 미지의 행위자(312)에 대한 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다. 도 3g는 안전 완충지대(322)가 구역들을 상위 안전 구역들(116, 117, 126, 127, 136, 및 137)로서 지정하는 것을 포함한다는 것을 보여준다.
그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 도 3f에 도시된 행위자들의 위치들과 관련하여,
Figure 112020074641468-pat00026
인간 행위자들(210, 212, 214, 및 310)이, 제각기, 구역들(113, 145, 127, 및 125)로 움직였다;
Figure 112020074641468-pat00027
인간 행위자들(216 및 218) 둘 다가 구역(133)에 남아 있었다;
Figure 112020074641468-pat00028
로봇 행위자들(220, 224, 226, 및 228)이 각자의 구역들(125, 146, 146, 및 156)에 남아 있다;
Figure 112020074641468-pat00029
로봇 행위자(222)가 이제 구역(142)과 구역(143) 사이에 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00030
로봇 행위자(230)가 이제 구역(156)에 있다
고 결정한 후에, 환경(100)에 대한 안전 정보를 업데이트하기 위해 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다.
이어서, 구역들(116, 117, 126, 127, 136, 및 137)을, 이들이 안전 완충지대(322)에 존재하는 것으로 인해, 상위 안전 구역들로서 지정한 후에, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 그에 부가하여 구역들(113, 125, 133, 및 145)을, 그 구역들 각각이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된 것으로 인해, 상위 안전 구역들로서 지정할 수 있다. 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(142, 143, 146, 및 156)을 중간 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 구역들(142, 143, 146, 및 156) 각각이 다른 방식으로 지정되지 않았고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되기 때문이다. 그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(111, 112, 114, 115, 121 내지 124, 131, 132, 134, 135, 141, 144, 147, 151 내지 155, 및 157)을 하위 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 이 구역들 각각이 어떠한 행위자들도 포함하지 않기 때문이다.
시나리오(300)는 도 3h에 도시된 바와 같이 인간 행위자(214)가 미지의 행위자(312)를 환경(312) 외부로 에스코트하는 것으로 계속된다. 이에 따라, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 어떠한 미지의 행위자들도 환경(100) 내부에 있지 않으며, 따라서 미지의 행위자들 주위의 어떠한 안전 완충지대들도 이용되지 않아야 한다고 결정할 수 있다.
그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 도 3g에 도시된 행위자들의 위치들과 관련하여,
Figure 112020074641468-pat00031
인간 행위자(210)가 구역(112)으로 움직였다;
Figure 112020074641468-pat00032
인간 행위자(212)가 이제 구역(136)과 구역(146) 사이에 있다;
Figure 112020074641468-pat00033
인간 행위자들(214, 216, 및 218)이, 제각기, 구역들(127, 133, 133)에 남아 있었다;
Figure 112020074641468-pat00034
인간 행위자(310)가 구역들(114, 115, 124, 및 125)의 교차점에 또는 그 근방에 있다;
Figure 112020074641468-pat00035
로봇 행위자들(220, 224, 226, 및 228)이 각자의 구역들(125, 146, 146, 및 156)에 남아 있다;
Figure 112020074641468-pat00036
로봇 행위자(222)가 이제 구역(142)과 구역(143) 사이에 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00037
로봇 행위자(230)가 이제 구역(156)에 있다
고 결정한 후에, 환경(100)에 대한 안전 정보를 업데이트하기 위해 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다.
도 3h에 도시된 바와 같이, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 구역들(112, 114, 115, 124, 125, 127, 133, 135, 136, 및 146)을, 그 구역들 각각이 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유된 것으로 인해, 상위 안전 구역들로서 지정할 수 있다. 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(143, 145, 및 156)을 중간 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 구역들(143, 145, 및 156) 각각이 다른 방식으로 지정되지 않았고 하나 이상의 로봇 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되기 때문이다. 그에 부가하여, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 또한 구역들(111, 113, 116, 117, 121 내지 123, 126, 131, 132, 134, 135, 137, 141, 142, 144, 147, 151 내지 155, 및 157)을 하위 안전 구역들로서 지정할 수 있는데, 그 이유는 이 구역들 각각이 어떠한 행위자들도 포함하지 않기 때문이다.
도 4는 예시적인 실시예에 따른, 환경(100)에 대해 명시된 안전 구역들을 갖는 시나리오(400)를 도시하고 있다. 시나리오(400)는 시나리오(200)에 관련되어 있지만, 안전 구역들의 결정이 두 시나리오 간에 상이하다.
시나리오(400)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)(예컨대, 로봇 행위자에 탑재된 컴퓨팅 디바이스, 인간 행위자에 의해 휴대되는 모바일 디바이스)는 인간 행위자들(210, 212, 214, 216, 218) 및 로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 228, 230)에 대한 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 수신할 수 있다. 이어서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 시나리오(400)에 대해,
Figure 112020074641468-pat00038
인간 행위자들(210, 214, 및 216)이 환경(100)의 각자의 구역들(116, 125, 및 143)에 있다;
Figure 112020074641468-pat00039
인간 행위자(212)가 구역(121)과 구역(122) 사이에 있다;
Figure 112020074641468-pat00040
인간 행위자(218)가 구역들(143, 144, 153, 및 154)의 교차점에 또는 그 근방에 있다;
Figure 112020074641468-pat00041
로봇 행위자들(220, 222, 224, 226, 및 230)이 각자의 구역들(114, 131, 146, 146, 및 157)에 있다; 그리고
Figure 112020074641468-pat00042
로봇 행위자(228)가 구역(155)과 구역(156) 사이에 있다
고 결정하기 위해 수신된 프레즌스/위치 및 식별 데이터를 사용할 수 있다.
시나리오(400)에서, 상위 안전 구역들의 분류는 시나리오(200)에서와 동일하며; 즉, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 각자의 구역들(116, 121, 122, 125, 143, 144, 153, 및 154) 각각이 아직 분류되지 않고 시나리오(400) 동안 하나 이상의 인간 행위자에 의해 적어도 부분적으로 점유되고, 따라서 상위 안전 구역들로서 분류될 수 있다고 결정할 수 있다. 상위 안전 구역들은 도 4에서 상대적으로 어두운 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다.
그렇지만, 중간 안전 구역들의 분류가 시나리오(200)와 시나리오(400) 간에 상이하다. 시나리오(400)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 구역(A)이 아직 분류되지 않은 경우 그리고 구역(A)이 상위 안전 구역을 둘러싸는 구역인 경우, 구역(A)을 중간 안전 구역으로서 분류할 수 있다. 시나리오(400)에서 그리고 도 4에 도시된 바와 같이, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는 구역들(111 내지 115, 117, 123, 124, 126, 127, 131 내지 136, 142, 145, 152, 및 155)을 중간 안전 구역들로서 분류할 수 있다. 중간 안전 구역들은 도 4에서 상위 안전 구역들에 대해 사용된 상대적으로 어두운 회색 음영과 비교하여 상대적으로 밝은 회색 음영을 사용하여 도시되어 있다. 즉, 시나리오(200)에서는, 로봇 행위자들의 프레즌스는 중간 안전 구역들을 분류하는 데 역할을 한 반면, 시나리오(400)에서는, 중간 안전 구역들이 (인간 프레즌스에만 기초하여 분류된) 상위 안전 구역들을 둘러싸는 안전 완충지대들로서 기능하고, 따라서 시나리오(400)에서의 중간 안전 구역들의 분류는 인간 행위자들의 프레즌스/위치들에만 의존한다.
일부 경우들에서, 구역들(132 및 133)은 구역들(111, 112, 113, 123, 및 131)보다 더 높은 안전 값들로 분류될 수 있는데, 그 이유는 구역들(132 및 133)이 다수의 인간 행위자들(212, 216, 및 218)에 대한 상위 안전 구역들의 주변 내에 있는 구역들인 반면, 구역들(111, 112, 113, 123, 및 131)이 단지 하나의 인간 행위자(212)의 주변 내에 있기 때문이다. 일부 경우들에서, 인간 행위자의 이동 방향에 있는 중간 안전 구역들은 보다 높은 안전 값들로 분류될 수 있고 그리고/또는 인간 행위자의 이동 방향의 반대 방향에 있는 중간 안전 구역들은 보다 낮은 안전 값들로 분류될 수 있다. 예를 들어, 구역(116)에 있는 인간 행위자(210)가 서쪽으로 이동하는 것에 대해, (구역(116)의 서쪽에 있는) 중간 안전 구역(115)은 (구역(115)의 동쪽에 있는) 중간 안전 구역(117)과 비교하여 상대적으로 높은 안전 값으로 분류될 수 있다.
시나리오(400)에서, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)는, 구역(A)이 상위 또는 중간 안전 구역으로서 이전에 분류되지 않은 경우, 구역(A)을 하위 안전 구역으로서 분류할 수 있다. 따라서, 구역들(137, 141, 146, 147, 151, 156 및 157)은 시나리오(400)에 대한 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다. 하위 안전 구역들은 도 4에서 음영 없이 도시되어 있다.
도 5a는 예시적인 실시예에 따른, 인간 행위자들에 대한 그리드(510)와 관련하여 명시된 예시적인 안전 구역들을 도시하고 있다. 그리드(510)는 상단 행의 셀들(511, 512, 513, 514, 515), 상단으로부터 두 번째 행의 셀들(521, 522, 523, 524, 525), 가운데 행의 셀들(531, 532, 533, 534, 535), 하단으로부터 두 번째 행의 셀들(541, 542, 543, 544, 545), 및 하단 행의 셀들(551, 552, 553, 554, 555)을 포함하는 5 x 5 그리드의 셀들이다. 도 5a에 도시된 안전 구역들 각각은, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)와 같은, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스가, 이하에서 논의되는 바와 같은 데이터(560, 562, 564, 및 566) - 이들로 제한되지 않음 - 와 같은, 데이터를 조작하는 것에 의해 분류될 수 있다.
도 5a의 좌측 상부 부분에 도시된 바와 같이, 인간 행위자 "Bob Z."는 이용가능 데이터(560)에 명시된 바와 같이 셀(533)에 위치된다. 데이터(560)를 사용하여, 셀(533)은 인간 행위자(Bob Z.)의 존재 및 셀(533)을 둘러싸는 셀들로 인해 상위 안전 구역으로서 분류될 수 있으며; 즉, 셀들(522 내지 524, 532, 534, 및 542 내지 544) 각각은 중간 안전 구역들로서 지정될 수 있다. 즉, 셀들(522 내지 524, 532, 534, 및 542 내지 544)을 중간 안전 구역들로서 명시하는 것은 셀(533)에 있는 인간 행위자(Bob Z.) 주위의 안전 완충지대로서 기능할 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511 내지 515, 521, 525, 531, 535, 541, 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
안전 분류, 안전 구역 및/또는 안전 완충지대는 인간 및/또는 로봇 행위자들의 하나 이상의 실제의, 예측된, 및/또는 지시된 궤적들에 관한 데이터에 의존할 수 있다. 행위자의 궤적에 관한 데이터는 행위자의 위치, 행위자의 속도, 행위자의 속력, 행위자의 이동 방향, 행위자의 가속도, 및/또는 행위자의 궤적에 관련된 지시들을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 궤적에 관련된 이러한 지시들의 예들은: 셀(511)에 위치된 객체를 획득하라는 지시, 셀(511)로부터 셀(543)을 거쳐 셀(555)로 가라는 커맨드, 5분 이내에 셀(522)에 있으라는 요청, 셀(533)에 머물러 있으라는 명령 등을 포함한다.
도 5a의 우측 상부 부분에 도시된 바와 같이, 데이터(562)는 인간 행위자(Bob Z.)가 셀(533)에 위치되고 동쪽 방향으로 초당 1 셀의 속도로 움직이고 있으며, 따라서 Bob Z.가 (어쩌면) 동쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 이에 따라, Bob Z. 주위의 이전에 논의된 안전 완충지대는 셀들(532 및 535)을 적정 안전 구역(moderate safety area)들로서 지정하도록 수정될 수 있다. 적정 안전 구역은 중간 안전 구역과 연관된 안전 규칙들보다는 더 적은 및/또는 덜 제한적인 안전 규칙들을 갖지만 하위 안전 구역과 연관된 안전 규칙들보다는 더 많은 및/또는 더 제한적인 안전 규칙들을 갖는 구역인 것으로 간주될 수 있다. 도 5a의 좌측 상부에 도시된 예시적인 안전 완충지대와 비교하여, 셀(532)이 인간 행위자(Bob Z.)에 대한 이동 방향(동쪽)과 정반대쪽에 있기 때문에, 셀(532)은 중간 안전 규칙보다는 적정 안전 규칙(moderate safety rule)으로서 분류될 수 있는 반면, 셀(535)이 인간 행위자(Bob Z.)에 대한 이동 방향에 있기 때문에, 셀(535)은 하위 안전 규칙보다는 적정 안전 규칙으로서 지정될 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511 내지 515, 521, 531, 535, 541, 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
도 5a의 좌측 하부 부분에서, 데이터(564)는 인간 행위자(Bob Z.)가 셀(533)에 위치되고 동쪽 방향으로 초당 2 셀의 속도로 움직이고 있으며, 따라서 Bob Z.가 (어쩌면) 데이터(562)에 의해 표시된 Bob Z.의 가능성있는 궤적과 비교하여 상대적으로 빠른 동쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 이에 따라, Bob Z. 주변의 안전 완충지대는 Bob Z.의 현재 위치(셀(533))로부터 2개의 셀 내의 셀들 전부를 포함할 수 있다. 이에 따라, 도 5a의 좌측 하부에 도시된 그리드(510)에서의 각각의 셀은 적어도 적정 안전 구역으로서 분류되며: 셀(533)은 인간 행위자의 존재로 인해 상위 안전 구역으로서 분류될 수 있고; 셀들(513 내지 515, 522 내지 525, 532, 534, 535, 542 내지 545, 및 553 내지 555) 각각은 Bob Z.가 Bob Z.의 현재 위치 및 속도에 기초하여 셀을 통해 이동할 가능성이 적어도 얼마간 있는 중간 안전 구역으로서 분류될 수 있으며; 셀들(511, 512, 521, 531, 541, 551, 및 552) 각각은 Bob Z.가 Bob Z.의 현재 위치 및 속도에 기초하여 셀을 통해 이동하는 것이 적어도 가능한 적정 안전 구역으로서 분류될 수 있다.
도 5a의 우측 하부 부분에서, 데이터(566)는 인간 행위자(Bob Z.)가 셀(533)에 위치되고 동쪽 방향으로 초당 1 셀의 속도로 그리고 북쪽 방향으로 0.5 셀/초2(cells/second2)의 가속도로 움직이고 있으며, 따라서 Bob Z.가 (어쩌면) 동쪽 또는 북동쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 이에 따라, Bob Z. 주위의 안전 완충지대는 Bob Z.의 현재 위치(셀(533))를 둘러싸는 셀들은 물론 Bob Z.의 가능성있는 이동 경로에 기초한 부가의 셀들 전부를 포함할 수 있다. 셀(533)은 Bob Z.의 존재로 인해 상위 안전 셀(high safety cell)로서 분류될 수 있다. 셀(533)을 둘러싸는 셀들과 관련하여, Bob Z.가 동쪽으로 움직이고 북쪽으로 가속하고 있을 때, 셀(533)의 북쪽 및/또는 동쪽에 있는 셀들은 셀(532)의 남쪽 및/또는 서쪽에 있는 셀들보다 Bob Z.에 의해 횡단(traverse)될 가능성이 더 많은 것으로 결정될 수 있다. 이에 따라, 셀(533)의 남쪽 및/또는 서쪽에 있는 셀들(522, 532, 및 542)은 적정 안전 셀(moderate safety cell)들로서 분류될 수 있고, 셀들(522, 524, 524, 534, 및 544)은 중간 안전 셀(medium safety cell)들로서 분류될 수 있다. 또한, Bob Z.가 가속하고 있을 때, Bob Z.가 북쪽 및/또는 동쪽에 있고 셀(533)에 있는 Bob Z.의 현재 위치로부터 2개의 셀 떨어져 있는 셀에 도달할 가능성이 있으며; 따라서, 셀(533)로부터 북쪽으로 2개의 셀 그리고 동쪽으로 0개 이상의 셀 떨어져 있는 셀들(513, 514, 및 515)은 적정 안전 셀들로서 분류될 수 있고, 셀(533)로부터 동쪽으로 2개의 셀 그리고 북쪽으로 0개 이상의 셀 떨어져 있는 셀들(525 및 535)은 중간 안전 셀들로서 분류될 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511, 512, 521, 531, 541, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
도 5b는 예시적인 실시예에 따른, 로봇 행위자들에 대한 예시적인 안전 구역들을 도시하고 있다. 도 5b에 도시된 안전 구역들 각각은, 안전 시스템 서버(180) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)와 같은, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스가, 이하에서 논의되는 바와 같은 데이터(570, 572, 574, 및 576) - 이들로 제한되지 않음 - 와 같은, 데이터를 조작하는 것에 의해 분류될 수 있다. 도 5b의 좌측 상부 부분에 도시된 바와 같이, 로봇(580)은 이용가능 데이터(570)에 명시된 바와 같이 셀(553)에 위치된다. 데이터(570)를 사용하여, 셀(533)은 로봇 행위자(로봇(580))의 존재 및 셀(533)을 둘러싸는 셀들로 인해 중간 안전 구역으로서 분류될 수 있으며; 즉, 셀들(522 내지 524, 532, 534, 및 542 내지 544) 각각은 적정 안전 구역들로서 지정될 수 있다. 즉, 셀들(522 내지 524, 532, 534, 및 542 내지 544)을 적정 안전 구역들로서 명시하는 것은 셀(533)에 있는 로봇(580) 주위의 안전 완충지대로서 기능할 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511 내지 515, 521, 525, 531, 535, 541, 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
도 5b의 우측 상부 부분에 도시된 바와 같이, 데이터(572)는 로봇(580)이 셀(533)에 위치되고 동쪽 방향으로 초당 1 셀의 속도로 움직이라고 지시받았으며, 따라서 로봇(580)이 (어쩌면) 동쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 이에 따라, 로봇(580) 주위의 이전에 논의된 안전 완충지대는, 로봇(580)이 어디로 움직일 것인지에 관한 정보; 예컨대, 데이터(572)의 "위치" 및 "지시들"에 기초하여, 수정될 수 있다. 로봇(580) 주위의 안전 완충지대는 로봇(580)의 현재 위치(셀(533))로부터 동쪽 방향으로 하나의 셀(로봇(580)의 지시된 속도) 내의 셀들 전부를 커버할 수 있다. 셀(534)(셀(533)로부터 동쪽으로 1 셀 떨어져 있음)은 셀(534)이 중간 안전 구역이라는 것을 나타내는 것에 의해 안전 완충지대로서 분류될 수 있다. 다른 실시예들에서, 셀(534)은, 중간 안전 구역보다는, 적정 안전 구역으로서 분류될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 다른 셀들은 안전 완충지대의 일부로서, 아마도 적정 안전 구역들로서 지정될 수 있으며; 예컨대, 셀들(524 및 544)은 로봇(580)의 대략적 이동 방향에 있는 안전 완충지대의 일부로서 지정될 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511 내지 515, 521 내지 525, 531, 532, 535, 541 내지 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 로봇(580)의 실제 속도 및/또는 가속도에 관한 데이터는 로봇 행위자에 관한 안전 완충지대를 결정하는 데 사용될 수 있다. 즉, 로봇(580)이 초당 1 셀로 동쪽으로 움직이도록 지시받았을지라도, 로봇(580)에 관한 중량, 속도, 가속도, 및/또는 다른 데이터는 로봇(580)의 실제 궤적이, 데이터(572)와 같은, 데이터의 "지시들"에 명시된 동쪽 방향 이외의 다른 방향(들)으로의 초기 움직임(들)을 포함할 것임을 나타낼 수 있다. 이 움직임(들)은 로봇(580)이 동쪽으로 움직이기 전에 셀들(533 및 534) 이외의 그리드(510) 내의 다른 셀들을 통해 로봇(580)을 인도할 수 있다. 이어서, 그리드(510) 내의 셀들을 분류하는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 로봇(580)의 중량, 속도, 가속도, 및/또는 다른 데이터에 기초하여 로봇(580)이 어느 다른 셀들을 횡단할 것인지를 예측하고, 그 다른 셀들을 안전 완충지대에 추가하거나, 아마도 셀(534)보다는 그 다른 셀들을 안전 완충지대로서 사용할 수 있다.
도 5b의 좌측 하부 부분에서, 데이터(574)는 로봇(580)이 셀(533)에 위치되고 동쪽 방향으로 초당 2 셀의 속도로 움직이도록 지시받았으며, 따라서 로봇(580)이 (어쩌면) 데이터(572)에 의해 표시된 로봇(580)의 가능성있는 궤적과 비교하여 상대적으로 빠른 동쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 이에 따라, 로봇(580)에 대한 안전 완충지대가 로봇(580)의 현재 위치(셀(533))로부터 동쪽 방향으로 2개의 셀 내의 셀들 전부를 커버하도록 확장될 수 있다. 이에 따라, 그리드(510) 및 데이터(572)와 관련하여 앞서 논의된 바와 같이, 셀(534)(셀(533)로부터 동쪽으로 1 셀 떨어져 있음)이 중간 안전 구역으로서 분류될 수 있고, 셀(535)(셀(533)로부터 동쪽으로 2 셀 떨어져 있음)은 적정 안전 구역으로서 분류될 수 있다. 일부 실시예들에서, 다른 셀들; 예컨대, 셀들(511, 522, 523, 544, 545, 및/또는 555)과 같은, 로봇(580)의 이동 방향에 있을 수 있는 셀들도 안전 완충지대에 추가될 수 있다. 안전 완충지대에 추가되지 않은 셀들; 예컨대, 셀들(511 내지 515, 521 내지 525, 531, 532, 541 내지 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
도 5b의 우측 하부 부분에서, 데이터(576)는, 다이아몬드 형상을 사용하여 도시된, 로봇(582)이 셀(533)에 위치되고 북서쪽 방향으로 초당 1 셀의 속도로 움직이라고 지시받았으며, 따라서 로봇(582)이 (어쩌면) 북서쪽으로의 궤적을 갖는다는 것을 나타낸다. 데이터(576)는 또한 로봇(582)이 "특수 로봇"의 유형을 갖는다는 것을 나타내고; 이 예에서, 특수 로봇은 민감한 및/또는 위험한 페이로드(payload)들을 운반하는 것 - 이들로 제한되지 않음 - 과 같은 민감한 및/또는 위험한 작업들을 수행하는 데 사용된다. 로봇(582)이 특수 로봇인 것으로 결정될 때, 셀(533)은 비-특수 로봇(580)의 위치에 대해 사용되는 중간 안전 구역보다는 상위 안전 구역으로서 마킹될 수 있다.
일부 실시예들에서, 로봇(582)에 의해 수행되는 작업에 관한 데이터와 같은, 부가의 데이터는 로봇의 위치에 적용가능한 안전 구역의 유형을 나타낼 수 있으며; 예컨대, 로봇(582)이 위험한 페이로드를 운반하고 있는 경우, 로봇(582)이 위치되는 위치는 상위 안전 구역으로서 분류될 수 있는 반면, 로봇(582)이 작업 위치들 사이를 이동하고 있는 경우, 로봇(582)이 위치되는 위치는 중간 안전 구역으로서 분류될 수 있다. 그에 부가하여, 작업 및/또는 로봇 유형에 관한 데이터는 셀들을 안전 완충지대의 일부로서 분류하는 데 사용될 수 있으며; 예컨대, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 위험한 작업을 수행하는 로봇에 대해 상대적으로 큰 안전 완충지대를 제공하거나 평범한(위험하지 않은) 작업을 수행하는 로봇에 대해 상대적으로 작은 안전 완충지대를 제공할(안전 완충지대를 제공하지 않을) 수 있다.
도 5b에 도시된 예에서, 로봇(582)은 북서쪽으로 이동하도록 지시받는다. 로봇(582) 주위의 안전 완충지대는 로봇(582)의 현재 위치(셀(533))로부터 북서쪽 방향으로 하나의 셀(로봇(582)의 지시된 속도) 내의 셀들 전부를 커버할 수 있다. 셀들(522(셀(533)로부터 북서쪽으로 1 셀 떨어져 있음), 523(셀(533)로부터 북쪽으로 1 셀 떨어져 있음), 및 532(셀(533)로부터 서쪽으로 1 셀 떨어져 있음))이, 예컨대, 도 5b의 우측 하부에 도시된 바와 같이 셀(522)이 상위 안전 구역이라는 것을 표시하는 것, 그리고 셀들(523 및 532) 둘 다를 중간 안전 구역들로서 표시하는 것에 의해, 안전 완충지대의 일부로서 명시될 수 있다. 다른 실시예들에서, 셀(522)은, 상위 안전 구역보다는, 적정 또는 중간 안전 구역으로서 분류될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 셀들(523 및/또는 532)은, 중간 안전 구역들보다는, 하위 안전 구역들(즉, 안전 완충지대의 일부가 아님), 적정 안전 구역, 또는 상위 안전 구역으로서 분류될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 다른 셀들은 안전 완충지대의 일부로서 지정될 수 있으며; 예컨대, 셀들(511, 512, 513, 521, 및/또는 531)은 로봇(582)의 대략적 이동 방향에 있는 안전 완충지대의 일부로서 지정될 수 있다. 그리드(510) 내의 나머지 셀들; 즉 셀들(511 내지 515, 521, 524, 525, 531, 534, 535, 541 내지 545, 및 551 내지 555)은 하위 안전 구역들로서 분류될 수 있다.
인간 및/또는 로봇 행위자들에 대한 그리드(510)의 셀들을 분류하는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는, 행위자 관련 데이터, 위치 데이터, 속도 데이터, 및 가속도 데이터를 비롯한, 이용가능 데이터에 기초하여 안전 구역들을 분류할 수 있다. 다른 유형의 이용가능 데이터가 안전 구역들의 분류들에 영향을 줄 수 있다. 안전 값들을 결정하기 위한 그리고/또는, 환경(100) 또는 그리드(510) - 이들로 제한되지 않음 - 와 같은, 환경에서의 구역들을 안전 구역들로서 분류하기 위한 다른 기법들도 가능하다.
컴퓨팅 디바이스 아키텍처
도 6a는 예시적인 실시예에 따른, 컴퓨팅 디바이스(600)(예컨대, 시스템)의 기능 블록 다이어그램이다. 상세하게는, 도 6a에 도시된 컴퓨팅 디바이스(600)는 로봇, 로봇 행위자, 특수 로봇, 안전 시스템 서버(180), 도 5a 및 도 5b와 관련하여 논의된 바와 같은 컴퓨팅 디바이스, 네트워크(614), 방법(700)의 하나 이상의 기능, 및 시나리오들(200, 300, 및/또는 400) 중 하나 이상에 관련된 하나 이상의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(600)는 사용자 인터페이스 모듈(601), 네트워크 통신 인터페이스 모듈(602), 하나 이상의 프로세서(603), 데이터 스토리지(604), 하나 이상의 센서(620), 및 하나 이상의 액추에이터(630)를 포함할 수 있으며, 이들 전부는 시스템 버스, 네트워크, 또는 다른 연결 메커니즘(605)을 통해 서로 링크될 수 있다.
사용자 인터페이스 모듈(601)은 외부 사용자 입력/출력 디바이스들로 데이터를 송신하고 그리고/또는 그들로부터 데이터를 수신하도록 동작가능할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 모듈(601)은, 키보드, 키패드, 터치 스크린, 컴퓨터 마우스, 트랙볼, 조이스틱, 카메라, 음성 인식 모듈, 및/또는 다른 유사한 디바이스들과 같은, 사용자 입력 디바이스들로 데이터를 송신하도록 그리고/또는 그들로부터 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 사용자 인터페이스 모듈(601)은 또한, 현재 공지되어 있거나 나중에 개발되는, 하나 이상의 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), LED(light emitting diode), DLP(digital light processing) 기술을 사용한 디스플레이, 프린터, 전구, 및/또는 다른 유사한 디바이스와 같은, 사용자 디스플레이 디바이스들에 출력을 제공하도록 구성될 수 있다. 스피커, 스피커 잭, 오디오 출력 포트, 오디오 출력 디바이스, 이어폰, 및/또는 다른 유사한 디바이스들과 같은, 사용자 인터페이스 모듈(601)은 또한 가청 출력(audible output)(들)을 발생시키도록 구성될 수 있다.
네트워크 통신 인터페이스 모듈(602)은 네트워크를 통해 통신하도록 구성가능한 하나 이상의 무선 인터페이스(607) 및/또는 하나 이상의 유선 인터페이스(608)를 포함할 수 있다. 무선 인터페이스들(607)은, 블루투스 송수신기, Zigbee 송수신기, Wi-Fi 송수신기, WiMAX 송수신기, 및/또는 무선 네트워크를 통해 통신하도록 구성가능한 다른 유사한 유형의 무선 송수신기와 같은, 하나 이상의 무선 송신기, 수신기, 및/또는 송수신기를 포함할 수 있다. 유선 인터페이스들(608)은, 이더넷 송수신기, USB(Universal Serial Bus) 송수신기, 또는 연선(twisted pair wire), 동축 케이블, 광 파이버 링크, 또는 유선 네트워크에의 유사한 물리적 연결을 통해 통신하도록 구성가능한 유사한 송수신기와 같은, 하나 이상의 유선 송신기, 수신기, 및/또는 송수신기를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 네트워크 통신 인터페이스 모듈(602)은 신뢰성있는, 보안된(secured), 그리고/또는 인증된(authenticated) 통신을 제공하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에 기술된 각각의 통신에 대해, 신뢰성있는 통신(즉, 보증된 메시지 전달)을 보장하기 위한 정보가, 아마도 메시지 헤더 및/또는 푸터(footer)(예컨대, 패킷/메시지 시퀀싱 정보, 캡슐화 헤더(들) 및/또는 푸터(들), 크기/시간 정보, 그리고 CRC 및/또는 패리티 체크 값들과 같은 전송 검증 정보)의 일부로서, 제공될 수 있다. DES, AES, RSA, Diffie-Hellman, 및/또는 DSA - 이들로 제한되지 않음 - 와 같은, 하나 이상의 암호 프로토콜 및/또는 알고리즘을 사용하여 통신이 보호(예컨대, 인코딩 또는 암호화 및/또는 복호화/디코딩)될 수 있다. 통신을 보호(그리고 이어서 복호화/디코딩)하기 위해 다른 암호 프로토콜들 및/또는 알고리즘들이 또한 또는 본 명세서에 열거된 것들에 부가하여 사용될 수 있다.
프로세서들(603)은 하나 이상의 범용 프로세서 및/또는 하나 이상의 특수 목적 프로세서(예컨대, 디지털 신호 프로세서, 그래픽스 처리 유닛, ASIC(application specific integrated circuit) 등)를 포함할 수 있다. 프로세서들(603)은 데이터 스토리지(604)에 포함된 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들(606) 및/또는 본 명세서에 기술된 바와 같은 다른 명령어들을 실행하도록 구성될 수 있다.
데이터 스토리지(604)는 프로세서들(603) 중 적어도 하나에 의해 판독 및/또는 액세스될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 프로세서들(603) 중 적어도 하나와 전체적으로 또는 부분적으로 통합될 수 있는, 광학, 자기, 유기 또는 다른 메모리 또는 디스크 스토리지와 같은, 휘발성 및/또는 비휘발성 저장 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 스토리지(604)는 단일 물리적 디바이스(예컨대, 하나의 광학, 자기, 유기 또는 다른 메모리 또는 디스크 저장 유닛)를 사용하여 구현될 수 있는 반면, 다른 실시예들에서, 데이터 스토리지(604)는 2개 이상의 물리적 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다.
데이터 스토리지(604)는 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들(606) 그리고 아마도 부가의 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 스토리지(604)는 본 명세서에 기술된 방법들 및 기법들의 적어도 일부 및/또는 디바이스들 및 네트워크들의 기능의 적어도 일부를 수행하는 데 요구된 스토리지를 추가로 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 컴퓨팅 디바이스(600)는 하나 이상의 센서(620)를 포함할 수 있다. 센서(들)(620)는 컴퓨팅 디바이스(600)에 대한 환경에서의 조건들을 측정하고 그 환경에 관한 데이터를 제공하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 센서(들)(620)는, 어쩌면 컴퓨팅 디바이스(600)의 위치들 및/또는 움직임들을 측정하기 위해, 자이로스코프, 가속도계, 도플러 센서, 소나 센서, 레이더 디바이스, 레이저-변위 센서, 및 나침반 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 센서(들)(620)는, 어쩌면 컴퓨팅 디바이스(600)의 환경을 나타내는 데이터를 획득하기 위해, 적외선 센서, 광학 센서, 광 센서, 카메라, 바이오센서, 용량성 센서, 터치 센서, 온도 센서, 무선 센서(wireless sensor), 무선 센서(radio sensor), 움직임 센서, 마이크로폰, 사운드 센서, 초음파 센서, 및/또는 연기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 그에 부가하여, 센서(들)(620)는 컴퓨팅 디바이스(600) 주위에 작용하는 힘들을 측정하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서(들)(620)는 다차원의 힘(예컨대, 관성력(inertial force) 및/또는 G-포스(G-force))을 측정하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 게다가, 센서(들)(620)는 토크, 지면 반력(ground force), 마찰력을 측정하는 하나 이상의 센서, 및/또는 ZMP(zero moment point)들 및/또는 ZMP들의 위치들을 식별하는 ZMP 센서를 포함할 수 있다. 센서(들)(620)의 다른 예들도 가능하다. 일부 실시예들에서, 센서들(620)의 일부 또는 전부가 환경 전체에 걸쳐 분산(distribute)될 수 있으며; 예컨대, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 센서들(111s 내지 157s)이 환경(100) 전체에 걸쳐 분산(disperse)될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(600)는 컴퓨팅 디바이스(600)가 움직임을 개시할 수 있게 하는 하나 이상의 액추에이터(630)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 액추에이터(들)(630)는 로봇 사지(robotic limb)를 로봇 몸체(robotic body)에 연결시키는 로봇 관절들을 포함하거나 그들과 통합(incorporate)될 수 있다. 예를 들어, 액추에이터(들)(630)는 각자의 로봇 다리 및 팔을 로봇 몸체에 연결시키는 각자의 로봇 고관절 및 로봇 견관절을 포함할 수 있다. 게다가, 액추에이터(들)(630)는 로봇 다리의 각자의 부분들(예컨대, 로봇 대퇴부와 로봇 종아리)을 연결시키는 각자의 로봇 무릎 관절 그리고 로봇 팔의 부분들(예컨대, 로봇 팔뚝과 상박부)을 연결시키는 팔꿈치 관절을 포함할 수 있다. 또한, 액추에이터(들)(630)는 로봇 다리를 로봇 발에 연결시키는 각자의 로봇 발목 관절 및 로봇 팔을 로봇 손에 연결시키는 각자의 로봇 손목 관절을 포함할 수 있다. 그에 부가하여, 액추에이터(들)(630)는 로봇 사지를 움직이기 위한 모터들을 포함할 수 있다. 이에 따라, 액추에이터(들)(630)는 컴퓨팅 디바이스(600)의 이동성(mobility)을 가능하게 할 수 있다. 액추에이터(들)(630)의 다른 예들도 가능하다.
클라우드 기반 서버들
도 6b는 예시적인 실시예에 따른 클라우드 기반 서버 시스템으로서 배열된 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)의 네트워크(614)를 도시하고 있다. 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)은 클라우드 기반 애플리케이션들 및/또는 서비스들; 예컨대, 시나리오(200), 시나리오(300), 시나리오(400), 및/또는 방법(700)에 관련된 본 명세서에 기술된 기능의 일부 또는 전부의 프로그램 로직 및/또는 데이터를 저장하는 클라우드 기반 디바이스들일 수 있다.
일부 실시예들에서, 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)은 단일 컴퓨팅 센터에 존재하는 단일 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 다른 실시예들에서, 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)은 단일 컴퓨팅 센터에 있는 다수의 컴퓨팅 디바이스, 또는 심지어 다양한 지리적 위치들에 위치된 다수의 컴퓨팅 센터에 위치된 다수의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6b는 상이한 물리적 위치들에 존재하는 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c) 각각을 도시하고 있다.
일부 실시예들에서, 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)에서의 데이터 및 서비스들은, 비일시적, 유형적(tangible) 컴퓨터 판독가능 매체들(또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체들)에 저장되고 다른 컴퓨팅 디바이스들에 의해 액세스가능한, 컴퓨터 판독가능 정보로서 인코딩될 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 609c)은 단일 디스크 드라이브 또는 다른 유형적 저장 매체들에 저장될 수 있거나, 하나 이상의 다양한 지리적 위치에 위치된 다수의 디스크 드라이브 또는 다른 유형적 저장 매체에 구현될 수 있다.
도 6b는 예시적인 실시예에 따른, 클라우드 기반 서버 시스템을 도시하고 있다. 도 6b에서, 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 기능이 3개의 컴퓨팅 클러스터(609a, 609b, 609c) 간에 분산될 수 있다. 컴퓨팅 클러스터(609a)는 로컬 클러스터 네트워크(612a)에 의해 연결된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(600a), 클러스터 스토리지 어레이(610a), 및 클러스터 라우터(611a)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 컴퓨팅 클러스터(609b)는 로컬 클러스터 네트워크(612b)에 의해 연결된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(600b), 클러스터 스토리지 어레이(610b), 및 클러스터 라우터(611b)를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 컴퓨팅 클러스터(609c)는 로컬 클러스터 네트워크(612c)에 의해 연결된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(600c), 클러스터 스토리지 어레이(610c), 및 클러스터 라우터(611c)를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 및 609c) 각각은 동일한 수의 컴퓨팅 디바이스, 동일한 수의 클러스터 스토리지 어레이, 및 동일한 수의 클러스터 라우터를 가질 수 있다. 그렇지만, 다른 실시예들에서, 각각의 컴퓨팅 클러스터는 상이한 수의 컴퓨팅 디바이스, 상이한 수의 클러스터 스토리지 어레이, 및 상이한 수의 클러스터 라우터를 가질 수 있다. 각각의 컴퓨팅 클러스터에 있는 컴퓨팅 디바이스들, 클러스터 스토리지 어레이들, 및 클러스터 라우터들의 수는 각각의 컴퓨팅 클러스터에 할당된 컴퓨팅 작업 또는 작업들에 의존할 수 있다.
컴퓨팅 클러스터(609a)에서, 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(600a)은 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 다양한 컴퓨팅 작업들을 수행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 다양한 기능들이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(600a, 600b, 및 600c) 간에 분산될 수 있다. 각자의 컴퓨팅 클러스터들(609b 및 609c)에 있는 컴퓨팅 디바이스들(600b 및 600c)은 컴퓨팅 클러스터(609a)에 있는 컴퓨팅 디바이스들(600a)과 유사하게 구성될 수 있다. 다른 한편으로, 일부 실시예들에서, 컴퓨팅 디바이스들(600a, 600b, 및 600c)은 상이한 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자와 연관된 컴퓨팅 작업들 및/또는 저장된 데이터는, 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 처리 요구사항들, 컴퓨팅 디바이스들(600a, 600b, 및 600c)의 처리 능력들, 각각의 컴퓨팅 클러스터 내의 컴퓨팅 디바이스들 간의 그리고 컴퓨팅 클러스터들 자체 간의 네트워크 링크들의 레이턴시(latency), 및/또는 전체적인 시스템 아키텍처의 비용, 속도(speed), 장애 허용(fault-tolerance), 탄력성(resiliency), 효율, 및/또는 다른 설계 목표들에 기여할 수 있는 다른 인자들에 적어도 부분적으로 기초하여, 컴퓨팅 디바이스들(600a, 600b, 및 600c) 간에 분산될 수 있다.
컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 및 609c)의 클러스터 스토리지 어레이들(610a, 610b, 및 610c)은 하드 디스크 드라이브들의 그룹들에의 판독 및 기입 액세스를 관리하도록 구성된 디스크 어레이 제어기들을 포함하는 데이터 스토리지 어레이들일 수 있다. 디스크 어레이 제어기들은 또한, 단독으로 또는 그 각자의 컴퓨팅 디바이스들과 관련하여, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스가 하나 이상의 클러스터 스토리지 어레이에 액세스하지 못하게 하는 디스크 드라이브 또는 다른 클러스터 스토리지 어레이 고장들 및/또는 네트워크 고장들로부터 보호하기 위해, 클러스터 스토리지 어레이들에 저장된 데이터의 백업 또는 중복적 사본들을 관리하도록 구성될 수 있다.
로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 기능들이 컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 및 609c)의 컴퓨팅 디바이스들(600a, 600b, 및 600c)에 걸쳐 분산될 수 있는 방식과 유사하게, 이 컴포넌트들의 다양한 활성 부분들 및/또는 백업 부분들이 클러스터 스토리지 어레이들(610a, 610b, 및 610c)에 걸쳐 분산될 수 있다. 예를 들어, 일부 클러스터 스토리지 어레이들은 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 데이터 중 한 부분을 저장하도록 구성할 수 있는 반면, 다른 클러스터 스토리지 어레이들은 로봇, 안전 시스템 서버, 로봇 디바이스, 특수 로봇, 및/또는 로봇 행위자의 데이터의 다른 부분(들)을 저장할 수 있다. 그에 부가하여, 일부 클러스터 스토리지 어레이들은 다른 클러스터 스토리지 어레이들에 저장된 데이터의 백업 버전들을 저장하도록 구성될 수 있다.
컴퓨팅 클러스터들(609a, 609b, 및 609c) 내의 클러스터 라우터들(611a, 611b, 및 611c)은 컴퓨팅 클러스터들에 대한 내부 및 외부 통신을 제공하도록 구성된 네트워킹 장비를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 클러스터(609a) 내의 클러스터 라우터들(611a)은 (i) 로컬 클러스터 네트워크(612a)를 통한 컴퓨팅 디바이스들(600a)과 클러스터 스토리지 어레이들(610a) 간의 근거리 네트워크 통신, 및 (ⅱ) 네트워크(614)에의 원거리 네트워크 연결(613a)을 통한 컴퓨팅 클러스터(609a)와 컴퓨팅 클러스터들(609b 및 609c) 간의 원거리 네트워크 통신을 제공하도록 구성된 하나 이상의 인터넷 스위칭 및 라우팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 클러스터 라우터들(611b 및 611c)은 클러스터 라우터들(611a)과 유사한 네트워크 장비를 포함할 수 있고, 클러스터 라우터들(611b 및 611c)은 클러스터 라우터들(611a)이 컴퓨팅 클러스터(609a)를 위해 수행하는 유사한 네트워킹 기능들을 컴퓨팅 클러스터들(609b 및 609b)을 위해 수행할 수 있다.
일부 실시예들에서, 클러스터 라우터들(611a, 611b, 및 611c)의 구성은 컴퓨팅 디바이스들 및 클러스터 스토리지 어레이들의 데이터 통신 요구사항들, 클러스터 라우터들(611a, 611b, 및 611c) 내의 네트워크 장비의 데이터 통신 능력들, 로컬 네트워크들(612a, 612b, 612c)의 레이턴시 및 스루풋(throughput), 원거리 네트워크 링크들(613a, 613b, 및 613c)의 레이턴시, 스루풋, 및 비용, 및/또는 중재 시스템 아키텍처(moderation system architecture)의 비용, 속도, 장애 허용, 탄력성, 효율, 및/또는 다른 설계 목표들에 기여할 수 있는 다른 인자들에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다.
예시적인 작동 방법들
도 7은 예시적인 실시예에 따른, 방법(700)의 플로차트이다. 방법(700)은 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행될 수 있다. 예시적인 컴퓨팅 디바이스들은 컴퓨팅 디바이스(600), 안전 시스템 서버(180)와 같은 안전 시스템 서버, 본 명세서에 기술된 로봇, 로봇 행위자, 로봇 디바이스, 특수 로봇에 탑재된 컴퓨팅 디바이스, 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(들)를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 컴퓨팅 디바이스는 안전 시스템의 일부일 수 있다.
방법(700)은, 적어도 도 1 내지 도 4와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 컴퓨팅 디바이스가 하나 이상의 센서를 사용하여 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정할 수 있는, 블록(710)에서 시작될 수 있다.
일부 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 센서는 프레즌스 정보를 결정하기 위한 2개 이상의 센서를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 여기서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 센서는 행위자 유형 정보를 결정하기 위한 2개 이상의 센서를 포함한다. 또 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 미리 결정된 구역의 크기는 하나 이상의 센서의 도달거리에 기초할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스가 안전 시스템의 일부인 실시예들과 같은, 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 안전 시스템은 또한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있으며; 하나 이상의 센서는 환경 전체에 걸쳐 분산될 수 있다. 이 실시예들에서 상세하게는, 환경은 미리 결정된 구역을 포함하는 복수의 구역으로 분할될 수 있다. 그러면, 하나 이상의 센서는 제1 도달거리를 갖는 제1 센서 및 제2 도달거리를 갖는 제2 센서를 포함할 수 있다. 그에 부가하여, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 복수의 구역 중 제1 구역은 제1 센서와 연관될 수 있고 제1 도달거리에 기초하는 크기를 가질 수 있으며, 미리 결정된 구역은 제2 센서와 연관될 수 있고 제2 도달거리에 기초하는 크기를 가질 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 센서는 행위자 유형 정보의 적어도 일부를 제공하도록 구성된 RFID 센서를 포함할 수 있다. 이 실시예들에서 상세하게는, 하나 이상의 행위자 각각은 RFID 디바이스를 제공받을 수 있고, 그러면, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, RFID 센서는 RFID 디바이스로부터 행위자 유형 정보의 적어도 일부를 획득하도록 구성될 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 센서는 하나 이상의 라이트 패턴을 검출하도록 구성된 센서를 포함할 수 있다. 그러면, 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자는 라이트 패턴을 방출하도록 구성된 광원을 제공받을 수 있으며, 여기서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 라이트 패턴은 행위자 유형 정보의 적어도 일부를 전달한다.
또 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 센서는 하나 이상의 사운드 패턴을 검출하도록 구성된 센서를 포함할 수 있다. 그러면, 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자는 하나 이상의 사운드를 방출하도록 구성된 사운드 발생기를 제공받을 수 있으며, 여기서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하나 이상의 사운드는 행위자 유형 정보의 적어도 일부를 전달한다.
블록(720)에서, 컴퓨팅 디바이스는 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 프레즌스 및 행위자 유형 정보에 기초하여 미리 결정된 구역의 특정의 안전 분류를 결정할 수 있다. 특정의 안전 분류는: 적어도 도 2 내지 도 3h과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류, 및 프레즌스 및 행위자 유형 정보가 미리 결정된 구역 내에 하나 이상의 행위자가 존재하고 하나 이상의 행위자 중 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함할 수 있다.
블록(730)에서, 컴퓨팅 디바이스는, 도 1 내지 도 4와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 미리 결정된 구역에 대한 특정의 안전 분류를 결정한 후에, 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스에 제공할 수 있고, 여기서 안전 규칙은 특정의 안전 분류에 대응할 수 있다.
일부 실시예들에서, 안전 규칙은: 도 1 내지 도 4와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하위 안전 분류에 대응하는 하위 안전 규칙, 중간 안전 분류에 대응하는 중간 안전 규칙, 및 상위 안전 분류에 대응하는 상위 안전 규칙을 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 적어도 도 1 내지 도 5b와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하위 안전 규칙은 중간 안전 규칙보다 더 적은 로봇 디바이스의 안전 관련 조항들에 관련될 수 있고, 중간 안전 규칙은 상위 안전 규칙보다 더 적은 로봇 디바이스의 안전 관련 조항들에 관련될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 로봇 디바이스는 로컬 안전 시스템을 포함한다. 그러면, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하위 안전 규칙, 중간 안전 규칙, 및 상위 안전 규칙 중 적어도 하나는 로컬 안전 시스템에 관련된 규칙을 포함한다. 또 다른 실시예들에서, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 하위 안전 규칙, 중간 안전 규칙, 및 상위 안전 규칙 중 적어도 하나는 로봇 디바이스의 최대 속도에 관련된 규칙을 포함한다.
또 다른 실시예들에서, 환경은 미리 결정된 구역을 포함하는 복수의 구역으로 분할될 수 있다. 그러면, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙은 복수의 구역 중 다수의 구역에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 포함할 수 있고, 여기서 다수의 구역은 미리 결정된 구역을 포함한다. 이 실시예들에서 상세하게는, 하나 이상의 센서는 제1 도달거리를 갖는 제1 센서 및 제2 도달거리를 갖는 제2 센서를 포함할 수 있다. 그러면, 복수의 구역 중 제1 구역은 제1 센서와 연관될 수 있고 제1 도달거리에 기초하는 크기를 가질 수 있다. 또한, 적어도 도 1과 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 미리 결정된 구역은 제2 센서와 연관될 수 있고 제2 도달거리에 기초하는 크기를 가질 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 적어도 도 3a 내지 도 3h와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 행위자의 유형은 적어도 제1 유형, 제2 유형, 및 제3 유형 중에서 선택될 수 있고, 여기서 제3 유형은 제1 유형 및 제2 유형 둘 다와 상이할 수 있다. 이 실시예들에서 상세하게는, 적어도 도 3a 내지 도 3h와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 제1 유형은 로봇 행위자에 관련될 수 있으며, 여기서 제2 유형은 인간 행위자에 관련될 수 있고, 제3 유형은 미지의 유형의 행위자에 관련될 수 있다. 보다 특정의 실시예들에서, 방법(700)은: 적어도 도 3c 내지 도 3e와 관련하여 앞서 논의된 것과 같이, 행위자의 유형이 미지의 유형이라고 결정한 후에, 컴퓨팅 디바이스가 로봇 디바이스를 정지시키기 위해 긴급 안전 규칙을 제공하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
또 다른 실시예들에서, 환경은 미리 결정된 구역을 포함하는 복수의 구역으로 분할된다. 그러면, 환경의 미리 결정된 구역 내의 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 단계는: 복수의 구역에 관한 전역적 정보를 수신하는 단계 - 전역적 정보는 환경의 미리 결정된 구역 내의 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 포함함 - 를 포함할 수 있다. 이 실시예들에서, 방법(700)은 전역적 정보에 기초하여 환경 내의 복수의 구역 중 적어도 하나의 구역에 대한 안전 분류들을 동적으로 변경하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
본 개시내용이, 다양한 양태들의 예시로서 의도되어 있는, 본 출원에 기술되는 특정의 실시예들에 의해 제한되어서는 안 된다. 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것인 같이, 많은 수정들 및 변형들이 본 개시내용의 사상 및 범주를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 본 명세서에 열거된 것들에 부가하여, 본 개시내용의 범주 내의 기능적으로 동등한 방법들 및 장치들이 전술한 설명들로부터 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 이러한 수정들 및 변형들은 첨부된 청구항들의 범주 내에 속하는 것으로 의도되어 있다.
이상의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 개시된 시스템들, 디바이스들, 및 방법들의 다양한 특징들 및 기능들을 첨부 도면들을 참조하여 기술한다. 도면들에서, 유사한 심벌들은, 문맥이 달리 언급하지 않는 한, 전형적으로 유사한 컴포넌트들을 가리킨다. 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 도면들, 및 청구항들에 기술되는 예시적인 실시예들은 제한하려는 것으로 의도되어 있지 않다. 본 명세서에 제시된 발명 요지의 사상 또는 범주를 벗어남이 없이, 다른 실시예들이 이용될 수 있고, 다른 변경들이 행해질 수 있다. 본 명세서에 전반적으로 기술되고 도면들에 예시되는 바와 같은, 본 개시내용의 양태들이 아주 다양한 상이한 구성들 - 이들 전부가 본 명세서에서 명시적으로 생각되고 있음 - 로 배열(arrange), 치환(substitute), 조합(combine), 분리(separate), 및 설계될 수 있다는 것을 즉각 알 것이다.
도면들에서의 래더 다이어그램(ladder diagram)들, 시나리오들, 및 플로차트들 중 임의의 것 또는 모든 것과 관련하여 그리고 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 각각의 블록 및/또는 통신은 예시적인 실시예들에 따른 정보의 처리 및/또는 정보의 전송을 나타낼 수 있다. 대안의 실시예들은 이 예시적인 실시예들의 범주 내에 포함된다. 이 대안의 실시예들에서, 예를 들어, 블록들, 전송들, 통신들, 요청들, 응답들, 및/또는 메시지들로서 기술된 기능들이, 수반된 기능에 따라, 실질적으로 동시에 또는 역순으로를 비롯하여, 도시되거나 논의된 것과 상이한 순서로 실행될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 논의된 래더 다이어그램들, 시나리오들, 및 플로차트들 중 임의의 것에서 보다 많은 또는 보다 적은 블록들 및/또는 기능들이 사용될 수 있으며, 이 래더 다이어그램들, 시나리오들, 및 플로차트들은, 부분적으로 또는 전체적으로, 서로 조합될 수 있다.
정보의 처리를 나타내는 블록은 본 명세서에 기술된 방법 또는 기법의 특정의 논리적 기능들을 수행하도록 구성될 수 있는 회로부에 대응할 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 정보의 처리를 나타내는 블록은 프로그램 코드(관련 데이터를 포함함)의 모듈, 세그먼트, 또는 일부분에 대응할 수 있다. 프로그램 코드는 방법 또는 기법에서의 특정 논리적 기능들 또는 액션들을 구현하기 위해 프로세서에 의해 실행가능한 하나 이상의 명령어를 포함할 수 있다. 프로그램 코드 및/또는 관련 데이터는 디스크 또는 하드 드라이브 또는 다른 저장 매체를 비롯한 저장 디바이스와 같은 임의의 유형의 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는 또한 레지스터 메모리, 프로세서 캐시, 및/또는 RAM(random access memory)처럼 짧은 기간 동안 데이터를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들과 같은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 또한, 예를 들어, ROM(read only memory), 광학 또는 자기 디스크들, CD-ROM(compact-disc read only memory)처럼, 보조 또는 영속적 장기 스토리지와 같은, 보다 긴 기간 동안 프로그램 코드 및/또는 데이터를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 또한 임의의 다른 휘발성 또는 비휘발성 저장 시스템들일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 또는 유형적 저장 디바이스로 간주될 수 있다.
더욱이, 하나 이상의 정보 전송을 나타내는 블록은 동일한 물리적 디바이스 내의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈들 간의 정보 전송들에 대응할 수 있다. 그렇지만, 상이한 물리적 디바이스들 내의 소프트웨어 모듈들 및/또는 하드웨어 모듈들 간에 다른 정보 전송들이 있을 수 있다.
다양한 양태들 및 실시예들이 본 명세서에 개시되어 있지만, 다른 양태들 및 실시예들이 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 본 명세서에 개시된 다양한 양태들 및 실시예들은 설명을 위해 제공되고 제한하려는 것으로 의도되어 있지 않으며, 진정한 범주는 이하의 청구항들에 의해 나타내어진다.

Claims (19)

  1. 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법으로서,
    하나 이상의 센서들을 사용하여, 제1 영역을 포함하는 복수의 영역으로 분할되는 환경의 상기 제1 영역 내에 존재하는 행위자에 대한 프레즌스 정보(presence information) 및 행위자 유형 정보(actor type information)를 결정하는 단계;
    적어도 상기 프레즌스 정보 및 상기 행위자 유형 정보에 기초하여, 상기 제1 영역의 특정의 안전 분류(safety classification)을 결정하는 단계 - 상기 특정의 안전 분류는:
    상기 행위자 유형 정보가 상기 제1 영역에 존재하는 상기 행위자가 미리 결정된 제1 유형임을 나타내는 경우에는 제1 안전 분류를, 또는
    상기 행위자 유형 정보가 상기 제1 영역에 존재하는 상기 행위자가 미리 결정된 제2 유형임을 나타내는 경우에는 제2 안전 분류를 포함하고, 상기 제2 안전 분류는 상기 제1 안전 분류보다 더욱 제한적임 -;
    상기 행위자의 궤적과 연관된 궤적 데이터를 결정하는 단계;
    상기 궤적 데이터 및 상기 특정의 안전 분류를 사용하여, 상기 제1 영역에 인접한 상기 환경의 상기 영역들 중의 제2 영역에 대한 부가적인 특정의 안전 분류를 결정하는 단계 - 상기 부가적인 특정의 안전 분류는 상기 제1 영역에 인접한 상기 제2 영역에 기초하여 상기 제2 영역에 대해 결정되고, 상기 제1 영역 내에 있는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관되는 상기 궤적 데이터를 사용하여 결정됨 -; 및
    로봇 디바이스가 상기 제1 영역에서는 상기 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하고, 상기 제2 영역에서는 상기 부가적인 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하게 하기 위해 상기 로봇 디바이스에 데이터를 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 궤적 데이터 및 상기 특정의 안전 분류를 사용하여, 상기 제1 영역과 인접한 또 다른 영역인 제3 영역에 대한 추가의 특정의 안전 분류를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 추가의 특정의 안전 분류는 상기 제1 영역에 인접한 상기 제3 영역에 기초하여 상기 제3 영역에 대해 결정되고, 상기 제1 영역 내에 있는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관되는 상기 궤적 데이터를 사용하여 결정되고,
    상기 추가의 특정의 안전 분류는 상기 제2 영역을 향해서 상기 제3 영역으로부터 멀어지는 상기 행위자의 움직임을 나타내는 상기 궤적 데이터에 기초하는 상기 부가적인 특정의 안전 분류보다 덜 제한적인,
    방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는: 상기 행위자의 속도, 상기 행위자의 속력, 상기 행위자의 이동 방향, 상기 행위자의 가속도, 또는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 명령어들 중 하나 또는 여럿을 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는 적어도 상기 행위자의 상기 속도 및 상기 행위자의 상기 이동 방향을 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 미리 결정된 제1 유형은 인간 행위자(human actor)와 연관되고, 상기 미리 결정된 제2 유형은 미지의 유형의 행위자와 연관되는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 미리 결정된 제1 유형은 로봇 행위자(robotic actor)와 연관되고, 상기 미리 결정된 제2 유형은 인간 행위자와 연관되는, 방법.
  7. 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법으로서,
    하나 이상의 센서들을 사용하여, 제1 영역을 포함하는 복수의 영역들로 분할되는 환경의 상기 제1 영역 내에 존재하는 행위자에 대한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 단계;
    적어도 상기 행위자 유형 정보에 기초하여 상기 제1 영역의 특정의 안전 분류를 결정하는 단계 - 상기 특정의 안전 분류를 결정하는 단계는 상기 제1 영역 내에 존재하는 상기 행위자가 상기 특정의 안전 분류에 대응하는 미리 결정된 유형임을 나타내는 상기 행위자 유형 정보에 기초하여 결정됨 -;
    상기 행위자의 궤적과 연관된 궤적 데이터를 결정하는 단계;
    상기 궤적 데이터 및 상기 특정의 안전 분류를 사용하여, 상기 제1 영역을 둘러싸는 복수의 부가적인 영역을 포함하는, 상기 환경의 상기 영역들 중의 안전 완충지대(safety buffer)를 결정하는 단계 - 상기 안전 완충지대를 결정하는 단계는 상기 부가적인 영역들에 대한 하나 이상의 부가적인 특정의 안전 분류들을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 부가적인 특정의 안전 분류들 각각은 상기 특정의 안전 분류이거나 또는 하나 이상의 덜 제한적인 안전 분류들 중의 각 하나이고, 적어도 하나의 상기 부가적인 특정의 안전 분류는 상기 궤적 데이터를 사용하여 결정됨 -; 및
    로봇 디바이스가 상기 제1 영역에서는 상기 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하고, 상기 부가적인 영역들에서는 상기 부가적인 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하게 하기 위해 상기 로봇 디바이스에 데이터를 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 완충 지대를 결정하는 단계는 상기 제1 영역에 바로 인접한 상기 부가적인 영역들 전부에 대해 상기 하나 이상의 덜 제한적인 안전 분류들 중의 제1 각각의 하나(first respective one)를 결정하는 단계 및 상기 궤적 데이터에 기초하여 하나 이상의 추가의 상기 부가적인 영역들에 대한 상기 하나 이상의 덜 제한적인 안전 분류의 상기 제1 각각의 하나를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  9. 제7항에 있어서, 상기 부가적인 영역들은 상기 제1 영역을 바로 둘러싸는 상기 환경의 상기 영역들을 포함하고, 상기 제1 영역을 바로 둘러싸는 상기 환경의 상기 영역들을 바로 둘러싸는 상기 환경의 상기 영역들의 서브세트를 포함하고, 상기 서브세트는 상기 궤적 데이터에 기초하여 결정되는, 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는: 상기 행위자의 속도, 상기 행위자의 이동 방향, 상기 행위자의 가속도, 또는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 명령어들 중 하나 또는 여럿을 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는 적어도 상기 행위자의 상기 속도 및 상기 행위자의 상기 이동 방향을 포함하는, 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는 상기 행위자의 상기 이동 방향을 포함하는, 방법.
  13. 제7항에 있어서, 상기 미리 결정된 유형은 인간 행위자, 미지의 유형의 행위자, 또는 로봇 행위자와 연관되는, 방법.
  14. 안전 시스템으로서: 컴퓨팅 디바이스를 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스는:
    하나 이상의 프로세서들 및 적어도 컴퓨터-실행가능 명령어들이 저장된 데이터 저장소를 포함하고, 상기 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 디바이스가 기능들을 수행하게 하고, 상기 기능들은:
    하나 이상의 센서들을 사용하여, 제1 영역을 포함하는 복수의 영역으로 분할되는 환경의 상기 제1 영역 내에 존재하는 행위자에 대한 프레즌스 정보 및 행위자 유형 정보를 결정하는 것;
    적어도 상기 프레즌스 정보 및 상기 행위자 유형 정보에 기초하여, 상기 제1 영역의 특정의 안전 분류를 결정하는 것 - 상기 특정의 안전 분류는:
    상기 행위자 유형 정보가 상기 제1 영역에 존재하는 상기 행위자가 미리 결정된 제1 유형임을 나타내는 경우에는 제1 안전 분류를, 또는
    상기 행위자 유형 정보가 상기 제1 영역에 존재하는 상기 행위자가 미리 결정된 제2 유형임을 나타내는 경우에는 제2 안전 분류를 포함하고, 상기 제2 안전 분류는 상기 제1 안전 분류보다 더욱 제한적임 -;
    상기 행위자의 궤적과 연관된 궤적 데이터를 결정하는 것;
    상기 궤적 데이터 및 상기 특정의 안전 분류를 사용하여, 상기 제1 영역에 인접한 상기 환경의 상기 영역들 중의 제2 영역에 대한 부가적인 특정의 안전 분류를 결정하는 것 - 상기 부가적인 특정의 안전 분류는 상기 제1 영역에 인접한 상기 제2 영역에 기초하여 상기 제2 영역에 대해 결정되고, 상기 제1 영역 내에 있는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관되는 상기 궤적 데이터를 사용하여 결정됨 -; 및
    로봇 디바이스가 상기 제1 영역에서는 상기 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하고, 상기 제2 영역에서는 상기 부가적인 특정의 안전 분류에 기초하여 동작하게 하기 위해 상기 로봇 디바이스에 데이터를 제공하는 것
    을 포함하는, 안전 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 컴퓨터-실행가능 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 디바이스가 추가의 기능들을 수행하게 하고, 상기 추가의 기능들은:
    상기 궤적 데이터 및 상기 특정의 안전 분류를 사용하여, 상기 제1 영역과 인접한 또 다른 영역인 제3 영역에 대한 추가의 특정의 안전 분류를 결정하는 것을 포함하고, 상기 추가의 특정의 안전 분류는 상기 제1 영역에 인접한 상기 제3 영역에 기초하여 상기 제3 영역에 대해 결정되고, 상기 제1 영역 내에 있는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터를 사용하여 결정되고,
    상기 추가의 특정의 안전 분류는 상기 제2 영역을 향해서 상기 제3 영역으로부터 멀어지는 상기 행위자의 움직임을 나타내는 상기 궤적 데이터에 기초하는 상기 부가적인 특정의 안전 분류보다 덜 제한적인,
    안전 시스템.
  16. 제14항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는: 상기 행위자의 속도, 상기 행위자의 속력, 상기 행위자의 이동 방향, 상기 행위자의 가속도, 또는 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 명령어들 중 하나 또는 여럿을 포함하는, 안전 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 행위자의 상기 궤적과 연관된 상기 궤적 데이터는 적어도 상기 행위자의 상기 속도 및 상기 행위자의 상기 이동 방향을 포함하는, 안전 시스템.
  18. 제14항에 있어서, 상기 미리 결정된 제1 유형은 인간 행위자와 연관되고, 상기 미리 결정된 제2 유형은 미지의 유형의 행위자와 연관되는, 안전 시스템.
  19. 제14항에 있어서, 상기 미리 결정된 제1 유형은 로봇 행위자와 연관되고, 상기 미리 결정된 제2 유형은 인간 행위자와 연관되는, 안전 시스템.
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