KR102302199B1 - 이동 장치 및 이동 장치의 객체 감지 방법 - Google Patents

이동 장치 및 이동 장치의 객체 감지 방법 Download PDF

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Abstract

이동 장치 및 이동 장치의 객체 감지 방법이 제공된다. 이동 장치가 작업 공간 내의 객체에 관한 지도를 생성하는 방법은, 상기 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작; 상기 작업 공간의 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하는 동작; 및 상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 상기 지도를 생성하는 동작;을 포함한다.

Description

이동 장치 및 이동 장치의 객체 감지 방법{MOVING DEVICE AND METHOD OF DETECTING OBJECT THEREOF}
개시된 발명은 이동 장치에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 작업 공간의 지상 및 지하의 객체를 감지하는 이동 장치에 관한 것이다.
이동 장치는 자율적으로 이동하면서 작업을 수행하는 장치이다. 특히, 이동 장치의 일 예로서 청소 로봇은 사용자의 조작 없이 청소 공간을 주행하면서 바닥에 쌓인 먼지 등의 이물질을 흡입함으로써 청소 영역을 자동으로 청소할 수 있는 장치이다.
청소 로봇이 청소 영역을 청소하는 동안, 청소 로봇의 주행 경로 상에 위치하는 가구, 문턱, 전선 등과 같은 장애물은 청소 로봇의 이동을 방해하므로 청소 로봇은 장애물을 감지하고, 장애물을 회피하는 회피 주행을 수행할 필요가 있다. 이에 따라, 종래의 청소 로봇은 장애물을 감지하고, 장애물을 회피하기 위하여 청소 로봇의 전방을 향하여 적외선 또는 초음파 등을 방사하고, 반사되는 반사광 또는 반사파를 이용하여 장애물의 존부 및 장애물의 위치를 검출하였다.
그러나, 이와 같이 적외선 또는 초음파를 이용하는 경우, 청소 공간의 색상, 햇빛 등의 외관광, 외부의 소음, 온도 등의 영향으로 장애물의 존부 및 장애물의 위치를 검출하는 정확도가 낮아질 염려가 있다.
본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 개시의 목적은, 이동 장치가 RF 센서를 이용하여 작업 공간의 지상 및 지하에 위치한 객체를 감지하고, 지상 및 지하에 위치한 객체를 나타내는 지도를 생성하는 방법에 관한 것이다.
또한, 본 개시의 목적은, 이동 장치가 RF 센서로부터 검출된 신호를 보정하여 객체를 감지하고, 객체의 특성을 고려하여 지도를 생성하는 방법에 관한 것이다.
또한, 본 개시의 목적은, 작업 공간의 지하 객체로부터 반사되는 신호를 고려하여, 작업 공간 내의 객체를 구별하고, 객체의 특성을 고려하여 지도를 생성하는 방법에 관한 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1 측면은, 본체; 상기 본체를 이동시키는 주행부; 이동 장치의 주변으로 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 감지부; 적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및 상기 적어도 하나의 명령어를 실행하는 프로세서;를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 감지부를 제어함으로써, 상기 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 센싱 신호를 방사하고, 작업 공간의 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하며, 상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 지도를 생성하는, 작업 공간 내의 객체에 관한 지도를 생성하는 이동 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 제2 측면은, 상기 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작; 상기 작업 공간의 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하는 동작; 및 상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 상기 지도를 생성하는 동작;을 포함하는, 이동 장치가 작업 공간 내의 객체에 관한 지도를 생성하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 제3 측면은, 제2 측면의 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공할 수 있다.
본 개시에 따르면, 이동 장치가 RF 센서를 이용하는 경우, RF 센서를 이용하여 측정된 신호의 특성을 고려하여 작업 공간의 지상 및 지하에 위치한 객체의 특성을 예측하는 것이 가능할 수 있다.
또한, 이동 장치가 RF 센서를 이용하는 경우, 상대적으로 좁은 대역의 다른 신호와의 간섭이 최소화될 수 있다.
또한, 이동 장치가 RF 전파를 방사한 결과로서 검출된 반사 신호에서, 작업 공간 내의 지하 객체에 대응되는 지하 반사 신호의 적어도 일부를 제거함으로써, 보정된 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 이로 인하여, 객체의 특성을 정확하게 예측하는 것이 가능하게 된다.
또한, 이동 장치가 RF 전파를 방사한 결과로서 검출된 반사 신호에서, 지하 객체에 대응되는 지하 반사 신호의 적어도 일부 및 간섭 신호와 같은 노이즈 신호를 제거함으로써, 보정된 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 이로 인하여, 객체의 특성을 더욱 정확하게 예측하는 것이 가능하게 된다.
또한, 지하 객체를 감지하는 전용 RF 센서가 구비되는 경우, 지하 객체를 나타내는 지도 정보의 정확도가 향상되고, 특히, 지하 객체를 나타내는 지도 정보를 수집하기 위한 별도의 초기 동작 모드를 생략하고 주행 과정에서 보정된 지상 반사 신호를 획득하는 것이 가능하게 된다.
또한, 지하 객체에 대응되는 지하 반사 신호들의 분포 정보를 이용하여 이동 장치가 작업을 수행하는 관심 영역에 대한 지도의 보정이 가능함에 따라, 이동 장치의 작업 수행 능력이 향상되고, 정확한 지도의 생성이 가능하게 된다.
또한, 이동 장치가 객체의 특성을 예측하는 경우, 이동 장치가 객체의 특성을 고려하여 다양한 주행 절차를 수행하는 것이 가능하게 된다. 예로, 이동 장치는 객체의 특성을 고려하여, 객체를 회피하거나, 객체를 넘어가거나, 또는 객체를 대상으로 작업(예로, 청소 작업)을 수행할 수 있다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 의한 이동 장치의 예들을 나타내는 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 블록도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 동작을 나타내는 개념도이다.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 백그라운드 지도를 생성하는 흐름도이다.
도 5는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 주행 정보 및 지하 반사 신호를 수집하는 개념도이다.
도 6은, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 주행에 따라 생성되는 지하 지도를 나타내는 도면이다.
도 7은, 본 개시의 일 실시예에 따른 서브 지하 지도를 이용하여 생성된 통합된 지하 지도를 나타내는 도면이다.
도 8은, 본 개시의 일 실시예에 따른 지상 객체에 대응되는 지상 반사 신호를 검출하는 흐름도이다.
도 9는, 본 개시의 일 실시예에 따른 검출된 반사 신호들을 나타내는 도면이다.
도 10 내지 도 12는, 본 개시의 일 실시예에 따른 복수 개의 RF 센서들을 이용하는 이동 장치를 나타내는 도면이다.
도 13은, 본 개시의 일 실시예에 따른 지하 반사 신호의 히스토리를 나타내는 도면이다.
도 14는, 본 개시의 일 실시예에 따른 영역 별 지하 반사 신호들을 나타내는 도면이다.
도 15는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 흐름도이다.
도 16는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 흐름도이다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 작업 공간의 지도를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 작업 공간에 관련된 지도를 생성하는 방법의 세부 흐름도이다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 지상 객체 및 지하 객체를 식별하는 방법의 흐름도이다.
도 20은, 본 개시의 일 실시예에 따른 물질에 따른 신호 감쇄 정도 및 대기에서의 신호 감쇄 정도에 관한 데이터를 나타내는 도면이다.
도 21 및 도 22는 이동 장치가 지상 객체 및 지하 객체를 식별하는 예시를 나타내는 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
또한, 본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서, 객체는, 이동 장치가 이동하는 작업 공간에 위치한 물체일 수 있다. 객체는 작업 공간의 지상에 위치한 지상 객체 및 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체를 포함할 수 있다. 또한, 지상 객체는, 이동 장치의 이동을 방해하는 장애물 및 이동 장치의 작업 대상인 작업 물체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장애물은 작업 공간의 벽면, 가구 및 가전제품과 같이 고정된 고정 물체, 및 사람, 동물과 같이 스스로 이동할 수 있는 이동 물체를 포함할 수 있으며, 작업 물체는 작업 공간 내의 쓰레기 및 오염 물질을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 지하 객체는, 예를 들어, 작업 공간의 지하에 위치한 배관 및 철골을 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 지하 객체는 작업 공간의 바닥을 포함할 수 있다.
본 문서에서, 지도는, 작업 영역을 나타내는 지도일 수 있다. 지도는, 작업 영역 내의 지상에 위치한 지상 객체 및 지하 객체에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 지도는, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 정보, 작업 영역 내의 지상에 위치한 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 분포 정보, 및 작업 영역 내의 지하에 위치한 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 분포 정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 지도는, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 지도, 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 지도, 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도 중 적어도 둘이 통합된 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 지도는, 작업 공간의 지상 객체 및 지하 객체의 특성을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 의한 이동 장치의 예를 나타내는 도면이다.
도 1에서, 이동 장치(1)는 도 1의 (a)와 같은 청소용 로봇(2)이 될 수 있다. 또는, 이동 장치는 도 1의 (b)와 같은 가사용 로봇(3)이 될 수 있다. 그 밖에, 이동 장치는, 공공 장소용 서비스 로봇, 생산 현장에서의 반송 로봇, 작업자 지원 로봇, 자율 주행 차량 등 다양한 형태가 가능하나 전술한 예에 제한되지 않는다.
도 1의 (a)에서, 청소용 로봇(2)은 자동으로 주행하면서 관심 영역(예: 댁 내의 바닥 면)(101)을 청소할 수 있다. 청소용 로봇(2)은 바닥 면을 청소하는 동안에 바닥면의 객체를 마주할 수 있다. 청소용 로봇(2)은 객체를 인식하고 객체를 회피하거나 또는 객체를 넘어갈 수 있다. 한편, 청소용 로봇(2)과 함께 청소용 로봇(2)을 위한 충전 장치(2-1)가 존재할 수 있다. 충전 장치(2-1)는 청소용 로봇(2)의 배터리를 충전시키는 충전 스테이션(이하, 도킹 스테이션 또는 베이스 스테이션 이라고도 한다)을 포함할 수 있다.
도 1 의 (b)에서, 가사용 로봇(3)은 관심 영역(예: 댁 내)(101)을 돌아다니면서 사용자의 가사 업무를 보조할 수 있다. 예로, 가사용 로봇(3)는 댁 내에서의 심부름, 청소, 요리 등을 도와주거나, 세탁기, 텔레비젼과 같은 스마트 가전 기기와 연동하여 상기 가전 기기들을 제어할 수 있다. 가사용 로봇(3)이 댁 내를 주행하는 경우, 가사용 로봇(3)은 자율적인 판단에 따라 댁 내를 주행할 수도 있으며, 사용자의 호출에 따라 지정된 방향을 향하여 댁 내를 주행할 수도 있다.
본 개시에 따르면, 청소용 로봇(2) 및 가사용 로봇(3) 등과 같은 이동 장치(1)는 RF 센서를 이용하여 작업 공간 내의 객체를 감지할 수 있다. RF 센서는 기존의 이동 장치(1)에서 주로 이용되었던 센서들과 비교하여 다양한 장점을 가지고 있다. 예로, 라이다(LIDAR) 센서는 오브젝트에 대한 2D line 형성 및 거리 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있으나, 검정색, 투명색 또는 금속에 대한 센싱이 불가하다는 단점이 있다. 다른 예로, 초음파 센서는 검정색, 투명, 금속에 대한 감지가 가능하다는 장점이 있으나, 센싱 범위가 상대적으로 제한된다는 단점이 있다.
이에 비하여, RF 센서는, 투과성에 강점을 가지고 있어서 물체의 감지 정도가 뛰어날 수 있다. 또한, RF 센서를 이용하여 측정된 신호의 특성을 고려하여 물체의 물질(또는, 매질)을 예측하는 것이 가능할 수 있다. 단, RF 센서는 뛰어난 투과성 때문에 실제 활용 시에 불필요한 물체까지 감지되는 문제가 있을 수 있다.
예로, 전방을 향하여 방사형으로 RF 전파가 방사됨에 따라, RF 센서에 의하여 검출된 신호는 바닥 위의 지상 객체에서 반사된 신호뿐만 아니라 바닥 아래의 물체(예로, 배관)(5)에서 반사된 신호까지 포함할 수 있다. 이에 따라, 반사된 신호로부터 지상 객체 및 지하 객체를 식별할 필요성이 요구되며, 바닥 위의 지상 객체를 감지하기 위하여, RF 센서에 의하여 검출된 신호를 보정할 필요성이 요구된다.
특히, 이동 장치(1)가 주행하는 환경(특히, 바닥 아래의 환경)이 주행 영역 별로 서로 다르기 때문에, 주행 환경에 따라 다르게 배치된 바닥 아래에 물체에서 반사된 신호를 고려하여, RF 센서에 의하여 검출된 신호를 보정할 필요성이 요구된다.
또한, 이동 장치(1)는 적어도 하나의 학습 모델을 이용하여, 작업 공간 내의 지상 객체 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지도를 생성하고 작업 공간에서 작업을 수행할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 적어도 하나의 학습 모델을 이용하여, 작업 공간 내의 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도 및 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 지도를 각각 생성할 수도 있다. 학습 모델은, 학습 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 블록도이다.
도 2에서, 이동 장치(1)는, 외형을 형성하고 제반 구성이 설치되는 본체(201), 이동 장치(1)의 주변 환경을 검출하는 감지부(210), 이동 장치(1)의 각각의 구성의 동작을 제어하는 프로세서(220), 이동 장치(1)를 소정 방향을 향하여 이동시키는 주행부(230) 및 이동 장치(1)의 동작을 위한 데이터 예를 들어, 제어 프로그램, 어플리케이션, 알고리즘 등이 저장되는 메모리(240)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 특정 목적에 따른 작업을 수행하는 작업부(250)를 더 포함할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 통신부(260) 및 디스플레이부(270)를 더 포함할 수 있다.
감지부(210)는 주변 환경을 파악할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함한다. 감지부(210)는 이동 중이거나 작업 중인 이동 장치(1) 주변 환경을 검출할 수 있도록 마련될 수 있다.
감지부(210)는 RF 센서(211)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예로, 감지부(210)는 라이더(LiDAR) 센서(212) 및 카메라(213)를 더 포함할 수 있다. 그 밖에, 감지부(210)는 3D 센서, 지자기 센서, 적외선(IR, infrared ray) 센서, 초음파 센서, 레이저 센서(laser sensor), 레이더 센서(radar sensor), PSD(position sensitive detector) 센서 등을 더 포함할 수 있으나 전술한 예에 제한되지는 않는다.
RF 센서(211)는 수 GHz 내지 수십 GHz의 전파를 이용하여 물체를 감지할 수 있다. RF 센서(211)는, 예로, 초광대역(UWB, ultra-wideband) RF 신호로 구현될 수 있다. 또는, FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 신호 혹은 PMCW(Phase Modulation Continuous Wave)로 구현될 수 있다. RF 센서(211)는 투과성이 뛰어난 특성을 가지고 있어, 바닥 아래의 물체까지의 감지가 가능할 수 있다. 또한, RF 센서(211)를 이용하는 경우, 상대적으로 좁은 대역의 다른 신호(GPS, 블루투스, 지그비, WLAN 등)와의 간섭이 최소화될 수 있다. 도 2에서, RF 센서(211)는 RF 전파를 방사하기 위한 발신 안테나(211-1) 및 Tx 모듈(211-2), 전방의 지상 객체 또는 지하 객체로부터 반사된 반사 신호를 수신하기 위한 수신 안테나(211-3) 및 Rx 모듈(211-4)를 포함할 수 있다. 발신 안테나(211-1)와 수신 안테나(211-3)은 복수 개로 배치 될 수 있고, Tx 모듈(211-2)와 Rx 모듈(211-4)도 안테나 개수와 동일하거나, 하나의 모듈에 스위치를 배치하여 구성할 수도 있다. 신호처리부(211-5)는 신호의 대역 변환, 증폭 등 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능을 수행할 수 있다. 예로, 신호처리부(211-5)는 기저대역 신호를 RF 대역 신호로 상향 변환한 후 안테나를 통해 송신하고, 안테나를 통해 수신되는 RF 대역 신호를 기저대역 신호로 하향 변환할 수 있다. 신호처리부(211-5)는 송신 필터, 수신 필터, 증폭기, 믹서(mixer), 오실레이터(oscillator), DAC(digital to analog convertor), ADC(analog to digital convertor) 등을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 제한되지 않으며, 신호 처리부(211-5)의 기능의 일부가 Tx 모듈(211-2) 또는 Rx 모듈(211-4)에서 수행될 수도 있다.
카메라(213)는 촬상된 이미지가 투과되는 렌즈 및 이미지센서를 포함할 수 있다. 이미지센서는 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 센서 또는 CCD(Charge Coupled Device) 센서가 적용될 수 있으며, 이동 장치(1)는 카메라(213)를 이용하여 전방의 모습을 캡쳐하고, 캡쳐 결과를 디지털 이미지로 생성할 수 있다.
카메라(213)에는 주위 환경을 보다 넓은 범위로 캡쳐하거나 또는 보다 정밀한 이미지로 캡쳐하기 위해, 다양한 종류의 광학렌즈가 마련될 수 있다. 일 실시예로 카메라(213)에는 소정의 위치에서도 주변의 모든 영역이 촬영될 수 있도록 화각이 넓은 렌즈가 사용될 수 있다. 또한, 카메라(213)가 상방으로 설치되어, 천장의 모든 영역이 촬영될 수도 있다. 이동 장치(1)은 천장을 촬영한 영상 데이터를 근거로 자체적으로 위치를 인식하거나, 작업 영역에 대한 지도(또는, 맵(map))을 생성할 수 있다. 또한, 기생성된 지도가 영상데이터를 이용하여 수정될 수 있으며, 이동 장치(1)는 다른 이동 장치에서 촬영된 영상데이터를 이용하여 전체 작업 영역에 대한 통합된 지도를 생성할 수도 있다.
주행부(230)는 이동 장치(1)의 이동을 위해, 기본적으로 바닥면에 접촉하는 하나 이상의 바퀴, 이동을 위한 구동력을 생성하는 구동부로서의 모터, 모터의 구동력을 바퀴에 전달하는 링크 및 축 구조를 포함할 수 있다. 일 예로, 주행부(230)는 복수의 바퀴를 가지고 각 바퀴가 개별적으로 구동함으로써, 이동 장치(1)가 전진 이동, 후진 이동, 회전 이동, 제자리 이동 등 다양한 주행이 가능하게 한다. 주행부(230)에 의한 이동 장치(1)의 이동 방향 및 이동 속도는, 프로세서(220)로부터 모터에 전달되는 제어신호에 의해 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 주행부(230)는 프로세서(220)의 제어신호에 의해 물리적으로 복수의 바퀴 각각의 각도를 변경하는 조향 기구를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서(220)의 제어신호를 통해 주행부(230)를 구성하는 복수의 바퀴 각각의 회전수가 제어됨으로써, 이동 중인 이동 장치(1)의 주행방향 제어 즉, 조향이 용이할 수 있다.
메모리(240)는 데이터의 저장 또는 로딩이 수행되는 장소로서 마련된다. 메모리(240)는 시스템 전원의 인가 여부와 무관하게 데이터를 저장되는 비휘발성 메모리와, 프로세서(220)에 의해 처리되는 데이터, 예를 들어 제어 프로그램이 임시로 로딩되는 휘발성 메모리를 포함한다. 비휘발성 메모리에는 플래시메모리, EPROM, HDD, SDD, ROM 등이 있으며, 휘발성 메모리에는 RAM, 버퍼 등이 있다. 또한, 메모리(240)에는 청소, 충전, 주행 등과 관련된 이동 장치(1)의 동작을 위한 데이터 예를 들어, 제어 프로그램, 어플리케이션, 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
본 개시 실시예에 따른, 메모리(240)에는 작업 영역에 대한 지도가 저장될 수 있다. 지도는, 작업 영역 내의 지상에 위치한 지상 객체 및 지하 객체를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 지도는, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 정보, 작업 영역 내의 지상에 위치한 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 분포 정보, 및 작업 영역 내의 지하에 위치한 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 분포 정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 지도는, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 지도, 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 지도, 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도 중 적어도 둘이 통합된 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 지도는, 작업 공간의 지상 객체 및 지하 객체의 특성을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
작업부(250)는, 예로, 바닥 면을 청소하는 목적을 달성하기 위한 구성들을 포함할 수 있다. 예로, 작업부(250)는 바닥면에 존재하는 먼지 등의 이물질을 비산시키는 브러시, 비산되는 이물질을 흡입하는 흡입모듈, 흡입되는 이물질을 저장하는 먼지통 등을 포함할 수 있다. 작업부(250)는 주행부(230)에 의해 이동 장치(1)가 이동할 때 또는 이동 장치(1)가 정지해 있을 때에 동작함으로써, 바닥면을 청소할 수 있다. 구체적으로, 작업부(250)는 작업 공간의 먼지를 비산시키는 드럼 브러시, 작업 공간의 먼지를 드럼 브러시를 향하여 안내하는 한 쌍의 사이드 브러시, 드럼 브러시가 비산시키는 먼지를 흡입하여 저장하는 먼지통을 포함할 수 있다. 드럼 브러시는 본체(201)의 저면에 형성된 먼지 흡입구에 마련되어 본체(201)의 저면과 수평한 회전축을 중심으로 회전하면서 작업 공간의 먼지를 먼지 흡입구의 내부로 비산시킬 수 있다. 사이드 브러시는 본체(201) 저면의 전방 좌우 가장자리에 설치될 수 있다. 사이드 브러시는 한 쌍의 주행 바퀴의 전방에 설치되어 본체(201)의 저면과 수직한 회전축을 중심으로 회전하면서 드럼 브러시가 청소하지 못하는 청소 영역의 먼지를 드럼 브러시로 안내할 수 있다. 또한, 사이드 브러시는 본체(201) 외부로 돌출 가능하게 설치됨으로써 이동 장치(1)가 청소하는 영역을 확장시킬 수 있다.
프로세서(220)는 CPU 및 칩셋, 마이크로컨트롤러의 조합 또는 SoC 중 적어도 하나로 구현된 회로일 수 있다. 프로세서(220)는 메모리(240)에 저장된 제어 프로그램에 따라 이동 장치(1)에 의해 수행되는 제반 동작을 위한 연산과 지시 동작을 수행할 수 있다. 제어 프로그램은, BIOS, 디바이스 드라이버, 운영체계, 펌웨어, 플랫폼 또는 응용프로그램(어플리케이션) 중 적어도 하나의 형태로 구현되는 프로그램(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 응용 프로그램은, 이동 장치(1)의 제조 시에 미리 설치 또는 저장되거나, 혹은 추후 사용 시에 외부로부터 수신된 응용프로그램의 데이터에 기초하여 이동 장치(1)에 설치될 수 있다. 응용 프로그램의 데이터는, 예컨대, 어플리케이션 마켓과 같은 외부 서버로부터 이동 장치(1)로 다운로드될 수도 있다.
일 실시예로, 프로세서(220)는 이동 장치(1)의 움직임 즉, 이동을 제어하는 제어 신호를 생성하는 내비게이션(navigation) 모듈과, 이동 장치(1)의 현재위치를 판단하도록 하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 모듈을 포함한다. 프로세서(220)은 내비게이션 모듈에서 생성된 제어 신호에 따라 청소구역을 이동 즉, 주행하며, 그에 따라 작업 영역에 관한 지도를 생성할 수 있다. SLAM 모듈은 감지부(210)를 통해 획득한 데이터에 기초하여 이동 장치(1)의 현재 위치를 판단하는 로컬라이제이션(Localization) 기능과, 지상 객체 및/또는 지하 객체의 특성에 관한 정보를 더 활용하여 현재 위치를 다시 판단하는 리-로컬라이제이션(Re-Localization) 기능을 지원할 수 있도록 마련될 수 있다. SLAM 모듈의 동작에 의해 지상 객체 및/또는 지하 객체의 특성에 관한 특성 정보가 생성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 감지부(210)는 RF 전파를 방사하고, 이동 장치(1)의 전방의 객체, 및 지하 객체로부터 반사된 반사 신호를 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 감지부(210)로부터 검출된 반사 신호 및 메모리(240)에 저장된 지도에서 이동 장치(1)의 위치에 대응되는 지하 반사 신호에 기반하여, 객체의 특성을 결정할 수 있다. 객체의 특성은, 예로, 객체의 위치 정보, 이동 장치(1)로부터 객체까지의 거리 정보, 객체를 구성하는 물질 정보 또는 객체의 종류 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예로, 프로세서(220)는, 감지부(210)로부터 검출된 반사 신호로부터 지하 반사 신호의 적어도 일부를 제거하여, 반사 신호를 보정할 수 있다. 그리고, 프로세서(220)는 보정된 반사 신호에 기반하여, 객체의 특성을 결정할 수 있다.
다양한 실시예로, 감지부(210)는, RF 전파를 방사하고, 이동 장치(1)의 전방 또는 하방의 적어도 하나의 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 검출할 수 있다. 프로세서(220)는 감지부(210)로부터 검출된 지하 반사 신호, 및 상기 지하 반사 신호를 감지하는 상황에서 이동 장치(1)의 위치에 기반하여 지하 객체를 나타내는 지하 지도를 생성할 수 있다.
다양한 실시예로, 프로세서(220)는, 지하 반사 신호들로부터 추정되는 지하 객체를 랜드마크로서 이용하여, 이동 장치(1)가 작업을 수행하는 관심 영역에 대한 지도를 보정할 수 있다.
다양한 실시예로, 프로세서(220)는, 지하 지도를 생성하기 위하여, 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예로, 감지부(210)는 제1 RF 센서 및 제2 RF 센서를 포함할 수 있다. 이 경우, 지하 객체를 검출하는 제1 RF 센서 및 지상 객체를 검출하는 제2 RF 센서는 서로 다른 방향으로 RF 전파를 방사하도록 서로 다른 위치에 실장될 수 있다. 예로, 제1 RF 센서는 이동 장치(1)의 전방을 향하여 RF 전파를 방사하도록 실장되고, 제2 RF 센서는 이동 장치의 하방을 향하여 RF 전파를 방사하도록 실장될 수 있다.
그 외에도 이동 장치(1)은 다양한 구성을 추가로 가질 수 있는 바, 예를 들면 본체(201)에 설치되어, 사용자 입력을 수신하고 이동 장치(1)의 상태(status) 정보를 표시하는 사용자 인터페이스부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예로 사용자 인터페이스부는 이동 장치(1)의 전원의 턴온 및 턴오프를 위한 전원 버튼, 이동 장치(1)의 동작의 기동 및 정지를 위한 동작 토글 버튼, 이동 장치(1)를 충전 스테이션(미도시)으로 복귀시키는 복귀 버튼 등의 입력 버튼을 포함할 수 있다. 버튼에는 사용자의 가압에 의한 조작 명령을 검출하는 마이크로 스위치(micro switch) 또는 멤브레인 스위치(membrane switch), 사용자의 터치에 의한 조작 명령을 검출하는 터치 패드(touch pad) 등이 채용될 수 있다. 사용자 인터페이스부는 사용자로부터 발화된 음성/사운드를 수신하는 음성 입력부를 더 포함할 수 있다. 음성 입력부는 음성신호를 수신하는 마이크로폰(microphone)으로 구현될 수 있다.
사용자 인터페이스부는 이동 장치(1)의 현재 상태 및 사용자 지시에 따른 상태를 표시하는 디스플레이부를 포함할 수 있다. 디스플레이부는 현재 시간, 배터리의 상태, 작업 모드 등 이동 장치(1)의 동작 정보를 표시할 수 있다. 이와 같은 디스플레이부에는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 등이 채용될 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 충전 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다. 충전 장치는 이동 장치(1)의 작업 환경 내 일 위치에 고정 설치되며, 외부 전원이 접속된다. 일 실시예에서, 충전 장치는 어느 하나의 개별 작업 영역의 소정 위치에 설치될 수 있다. 충전 장치는 기본적으로 본체(201)가 도킹되어 있을 때에 이동 장치(1)의 배터리를 충전시키며, 그 외에도 이동 장치(1)의 다양한 메인테넌스(maintenance) 동작을 수행할 수 있다. 충전 장치(미도시)는 본체(201)에 마련된 충전용 단자에 연결 가능한 충전용 커넥터, 외부전원(AC)을 변환하여 충전용 커넥터를 통해 이동 장치(1)의 배터리에 충전전원(DC)으로 공급되도록 하는 전원제어회로를 더 포함할 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 통신부는 외부 장치(예로, 다른 가전 기기 또는 다른 이동 장치)와 다양한 무선 프로토콜에 기반한 무선통신을 수행하기 위한 통신회로 또는 통신칩과 같은 하드웨어를 포함할 수 있다. 통신부는 지원 프로토콜에 따라서, AP에 접속함으로써 소정 네트워크를 통해 다른 외부 장치와 통신을 수행하거나, 또는 다이렉트로 다른 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신부가 지원하는 무선통신 프로토콜에는, 와이파이, 블루투스, 적외선, RF, 지그비(Zigbee), 와이파이 다이렉트, LTE 등 다양한 종류의 예시가 가능할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 이동 장치(1)는 통신부를 통해 일 외부장치, 예를 들면 충전 스테이션(미도시), 사용자의 단말 장치(미도시), 또는 서버 중 적어도 하나와 더 통신을 수행할 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 동작을 위한 전원을 공급하는 배터리(미도시)를 포함할 수 있다. 배터리는 이동 장치(10)의 내부 전력이 소모되면 충전에 의한 재사용이 가능하도록 마련될 수 있다. 배터리는 프로세서(220)로부터의 제어신호에 따라서 이동 장치(1)의 각 구성요소들에 대해 기 설정된 전압의 전원을 제공한다. 배터리는 이동 장치(1)가 충전 스테이션에 도킹되어 있는 동안에 충전 스테이션의 충전커넥터를 통해 제공받는 전원을 배터리에 전달하기 위한 단자를 구비할 수 있다. 배터리에는 충전잔량을 감지하는 센서가 마련될 수 있으며, 그에 따라 프로세서(220)가 배터리의 충전 잔량 정보를 확인할 수도 있다.
통신부(260)는 이동 장치(1)가 외부 장치(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(260)는, 근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(미도시) 및 이동 통신부(미도시)를 포함할 수 있다. 이동 장치(1)와 통신하는 외부 장치(미도시)는, 예를 들어, 모바일 디바이스 및 서버를 포함할 수 있다. 이 경우, 모바일 디바이스는 이동 장치(1)의 동작을 제어하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 서버는 이동 장치(1)가 지도를 생성하고 작업을 수행하는데 필요한 정보를 이동 장치(1)에게 제공할 수 있다.
근거리 통신부(미도시)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
디스플레이부(270)는, 디스플레이부(270)는 이동 장치(1)에서 처리되는 정보를 표시 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(270)는, 이동 장치(1)가 작업 공간을 이동하면서 작업을 수행하도록 하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다.
한편, 디스플레이부(270)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(270)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(270)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 이동 장치(1)의 구현 형태에 따라 이동 장치(1)는 디스플레이부(270)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 동작을 나타내는 개념도이다.
먼저, 도 3의 (a-1)과 같이, 이동 장치(예로, 청소용 로봇)(1)은 관심 영역(예로, 댁 내를) 이동하면서 지하 반사 신호를 검출할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)의 감지부(210)는 이동 장치(1)의 전방 또는 하방을 향하여 RF 전파를 방사할 수 있다. 그리고, 도 3의 (a-2)와 같이, 감지부(210)는 전방 또는 하방의 지하 객체(또는, 지하 반사 신호 소스)(5)로부터 반사된 지하 반사 신호(S5)를 검출할 수 있다. 지하 객체(5)는, 고정된 물체로서, 예로, 바닥 아래의 배관, 철근 등이 될 수 있다.
이동 장치(1)의 프로세서(220)는 지하 객체(5)를 감지하는 상황에서의 이동 장치(1)의 위치에 대응되도록 검출된 지하 반사 신호(S5)를 저장할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)의 프로세서(220)는 이동 장치(1)의 위치와 지하 반사 신호(S5)를 페어(pair)로 형성하여 저장할 수 있다.
여기서, 지하 객체(5)를 감지하는 상황에서의 이동 장치(1)의 위치는, 예로, RF 전파를 방사할 때의 이동 장치(1)의 위치, 지하 반사 신호(S5)를 검출할 때의 이동 장치(1)의 위치, 또는 RF 전파를 방사할 때와 상기 지하 반사 신호(S5)를 검출할 때 사이의 일 시점의 이동 장치(10)의 위치를 포함할 수 있다. 또한, RF 전파의 속도가 이동 장치(1)의 속도보다 매우 빠르기 때문에, RF 전파를 방사한 때의 이동 장치(1)의 위치 및 지하 반사 신호(S5)를 검출한 때의 이동 장치(1)의 위치는 실질적으로 동일할 수 있다. RF 전파를 방사한 때에 대응되는 이동 장치(1)의 위치 및 지하 반사 신호(S5)를 검출한 때에 대응되는 이동 장치(1)의 위치는 실질적으로 동일할 수 있다.
이동 장치(1)의 프로세서(220)는 페어(pair)로 형성된 이동 장치(1)의 위치와 지하 반사 신호(S5)를 이용하여 관심 영역에서 검출된 지하 반사 신호들의 분포 정보를 포함하는 지도를 생성할 수 있다. 이동 장치(1)의 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도를 생성할 수 있다. 이에 대한 상세 예는 도 6 및 도 7에서 상세히 후술할 예정이다.
이후, 도 3의 (b-1)과 같이, 이동 장치(1)는 다시 관심 영역으로 재이동할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)는 관심 영역을 청소하거나 또는 사용자의 호출에 응답하기 위하여 관심 영역을 이동할 수 있다. 관심 영역을 이동하는 동안에, 이동 장치(1)의 감지부(210)는 지상 객체(6)를 감지하기 위하여, 이동 장치(1)의 전방을 향하여 RF 전파를 방사할 수 있다. 그리고, 도 3의 (b-2)와 같이, 이동 장치(1)는 전방의 지상 객체(6) 및 지하 객체(5)로부터 반사된 반사 신호를 검출할 수 있다. 반사 신호는, 지상 객체(6)로부터 반사된 지상 반사 신호(S6) 및 지하 객체(5)로부터 반사된 지하 반사 신호(S5’)를 포함할 수 있다.
이후, 도 3의 (c-2)와 같이, 프로세서(220)는 검출된 반사 신호 및 이동 장치(1)의 위치에 대응되어 저장된 지하 반사 신호에 기반하여, 보정된 반사 신호를 획득할 수 있다. 예로, 프로세서(220)는 이동 장치(1)의 위치에 대응되는 지하 반사 신호(S5)를 메모리로부터 추출하고, 도 3의 (b-2)에서 수신된 반사 신호로부터 지하 반사 신호(S5)의 적어도 일부를 제거함으로써, 반사 신호를 보정또는 캘리브레이션(calibration)할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(220)는 지상 객체(6)로부터 반사된 지상 반사 신호(S6) 및 하방의 지하 객체(5)로부터 반사된 지하 반사 신호(S5’)를 포함하는 반사 신호로부터, 지상 객체(6)을 감지하는 상황에서의 이동 장치(1)의 위치에 대응되는 지하 반사 신호(예로, 도 3의 (a)의 S5))를 제거하여 반사 신호가 보정된 객체 신호(S6)를 획득할 수 있다.
여기서, 지상 객체(6)을 감지하는 상황에서의 이동 장치(1)의 위치는, 예로, RF 전파를 방사할 때의 이동 장치(1)의 위치, 반사 신호를 검출할 때의 이동 장치(1)의 위치, 또는 RF 전파를 방사할 때와 상기 지상 반사 신호(S6)를 검출할 때 사이의 일 시점의 이동 장치(1)의 위치를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 지상 반사 신호(S6)에 기반하여, 지상 객체(6)의 특성을 결정할 수 있다. 지상 객체(6)의 특성은, 예로, 지상 객체(6)의 위치 정보, 이동 장치(1)로부터 지상 객체(6)까지의 거리 정보, 지상 객체(6)을 구성하는 물질 정보 또는 지상 객체(6)의 종류 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예로, 프로세서(220)는 지상 반사 신호에 따른 지상 객체의 유전율, 투자율 등을 분석하여, 지상 객체(6)을 구성하는 물질(또는, 매질)을 결정할 수 있다. 프로세서(220)는 지상 객체(6)이 고체(예로, 메탈 재질, 나무 재질 등)로 구성되었는지, 또는 액체로 구성되었는지 등을 결정할 수 있다.
지상 객체(6)의 특성이 결정되면, 프로세서(220)는 객체의 특성에 따라 이동 장치(1)의 주행을 제어할 수 있다.
예로, 도 3의 (c-1)과 같이, 프로세서(220)는 이동 장치(1)가 지상 객체(6)를 회피하여 이동하도록 주행부(230)를 제어할 수 있다. 회피하여야 할 지상 객체(6)는, 예로, 물, 액체류, 배설물 등이 될 수 있다. 또는, 프로세서(220)는 이동 장치(1)가 지상 객체(6)를 넘어가도록 주행부(230)를 제어할 수 있다. 또는, 프로세서(220)는 이동 장치(1)이 지상 객체(6)를 청소(예: 흡입)하도록 작업부(250)를 제어할 수 있다.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치가 지하 지도를 생성하는 흐름도이다.
도 4에서, 이동 장치(1)는 초기 주행 모드를 시작할 수 있다(401). 초기 주행 모드는, 이동 장치(1)(예로, 청소용 로봇)이 주요 작업을 수행하기 전에 지하 객체를 감지하기 위한 모드일 수 있다. 예를 들어, 초기 주행 모드는, 이동 장치(1)가 청소를 하기 전에, 작업 공간의 구조, 작업 공간 내의 지상 객체, 및 지하 객체에 관한 정보를 수집하기 위한 모드일 수 있다.
초기 주행 모드가 시작되면, 이동 장치(1)는 예로, 관심 영역(예로, 댁 내)을 이동하면서 RF 전파를 방사하고, 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 검출할 수 있다(402). 지하 반사 신호가 검출되면, 이동 장치(1)는 검출된 지하 반사 신호, 및 RF 전파를 방사한 시각과 지하 반사 신호를 수신한 시각 간의 시간 차이에 기반하여, 피크 신호 레벨(peak signal level)과 거리(distance) 정보를 수집할 수 있다(403).
또한, 초기 주행 모드가 시작되면, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 현재 위치를 확인할 수 있다(404). 예로, 이동 장치(1)는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기법을 이용하여 자기 위치를 인식할 수 있다. SLAM은 이동 장치(1)이 주변 환경 정보를 검출하고 얻어진 정보를 가공하여 임무 수행 공간에 대응되는 지도를 작성함과 동시에 자신의 위치를 추정하는 기법을 의미할 수 있다. 구체적으로, 이동 장치(1)는 화각이 넓은 카메라를 이용하여 천장을 촬영한 영상 데이터를 근거로 지도를 생성하고, 자신의 위치를 추정할 수 있다.
현재 위치가 확인되면, 이동 장치(1)는 현재 위치를 참조하여, 이동 장치(1)의 위치 좌표 및 주행 각도 정보를 수집할 수 있다(405). 주행 각도 정보는, 예로, 이동 장치가 중심축(예: Y축)을 기준으로 틸팅(또는, 기울여진)된 각도를 포함할 수 있다.
이동 장치(1)는 동작 403 및 동작 405에서, 수집된 정보를 이용하여 지하 지도(예로, 바닥 아래의 가상 맵(virtual under floor map))를 생성할 수 있다(406).
또한, 이동 장치(1)는 동작 403 및 동작 405에서 수집된 정보를, 지하 지도 생성을 위한 소정의 학습 모델에 입력함으로써, 지하 지도를 생성할 수 있다. 이 경우, 지하 지도를 생성하기 위한 학습 모델은 이동 장치(1)의 제조시에 이동 장치(1) 내에 미리 구비된 것일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 이동 장치(1)는 지하 지도를 생성하기 위한 학습 모델의 소정의 서버로부터 수신하고, 수신된 학습 모델을 이용하여 지하 지도를 생성하고, 수신된 학습 모델을 업데이트할 수 있다. 또는, 지하 지도를 생성하기 위한 학습 모델은 소정의 서버에 의해 운용될 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 동작 403 및 동작 405에서 수집된 정보를 서버로 제공하면서 지하 지도를 요청할 수 있으며, 서버에 의해 생성된 지하 지도를 서버로부터 수신할 수 있다. 지하 지도를 생성하기 위한 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
구체적으로, 도 5를 참조하면, 이동 장치(1)는 댁 내의 일 공간(102)에서 Y 방향으로 주행을 수행할 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 주행하면서 이동 장치(1)이 주행하는 위치(예: RF 센서의 위치)마다 피크신호 레벨, 거리 정보, 위치 좌표 및 주행 각도 정보를 수집할 수 있다. 위치 좌표는, 예로, 일 공간(102)의 좌하 지점 또는 특징점을 기준으로 하는 절대 위치 좌표가 될 수도 있고, 또는 상대 위치 좌표가 될 수도 있다.
예로, 도 5의 제1 지점(501)에서, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 위치 좌표(X1,Y1) 및 이동 장치의 주행 각도(θ1)을 수집할 수 있다. 이동 장치(1)은 지하 객체(예: 바닥 아래의 배관)(5)로부터 반사된 지하 반사 신호에 포함된 피크 신호 레벨(S1)를 수집할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 RF 전파를 방사한 시각과 지하 반사 신호를 수신한 시각 간의 시간 차이에 기반하여 지하 객체(5)까지의 거리(d1)을 수집할 수 있다. 유사하게, 제2 위치(502)에서, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 위치 좌표(X2, Y2) 및 주행 각도(θ2)를 수집하고, 제2 지점(502)에서의 지하 객체에 대한 피크 신호 레벨(S2) 및 거리(d2)를 수집할 수 있다. 유사하게, 제3 위치(503)에서, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 위치 좌표(X3,Y3) 및 주행 각도(θ3)를 수집하고, 제3 지점(503)에서의 지하 객체에 대한 피크 신호 레벨(S3) 및 거리(d3)를 수집할 수 있다.
이와 같이, 이동 장치(1)는 일 공간(102)을 주행하면서 일정 주기 또는 이벤트 발생 시마다 상기 정보들을 수집하여, 도 5의 510과 같이, 일 공간(102) 전체를 대상으로 피크신호 레벨, 거리 정보, 위치 좌표 및 주행 각도 정보를 획득할 수 있다.
일 공간(102) 전체를 대상으로 피크신호 레벨, 거리 정보, 위치 좌표 및 주행 각도 정보가 수집되면, 이동 장치(1)는 수집된 정보들을 이용하여 지하 지도를 생성할 수 있다. 예로, 도 6의 (a)와 같이, 이동 장치(1)는 일 공간(102)을 일정 경로(601)를 따라 주행하면서, 지하 객체(5)로부터 반사된 지하 반사 신호들(611,612,613)을 수집할 수 있다. 이동 장치(1)는 일 공간(102)의 각 지점에서 수집한 지하 반사 신호들을 모두 취합하여 일 공간(102)의 지하 반사 신호들의 분포 정보를 포함하는 지하 지도를 생성할 수 있다. 지하 지도는 지하 객체(5)의 분포를 나타낼 수 있다.
도 6의 (b)는 지하 반사 신호들의 분포 정보를 포함하는 지하 지도의 일 예를 나타낸다. 지하 지도는 일 공간(102)의 각 지점들의 지하 반사 신호들을 포함할 수 있다. 이 때, 일 공간(102)에서 지하 객체(5)가 위치한 지점에서의 지하 반사 신호들의 신호 레벨들은 타 지점에서의 지하 반사 신호들의 신호 레벨들과 비교하여 상대적으로 높은 값을 가질 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 지하 지도를 이용하여 이동 장치(1)가 작업(예: 청소)을 수행할 관심 영역(예: 댁 내)에 대한 지도의 생성을 보조할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호들로부터 추정되는 지하 객체들(예로, 예: 바닥 아래의 배관, 벽 등)을 랜드마크(또는, 특징 오브젝트, 기준 오브젝트 등)로 이용하여 상기 관심 영역에 대한 지도를 보정할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)가 지하 지도를 생성하기 위하여 지하 반사 신호들을 검출하는 상황에서, 관심 영역에 지상 객체가 존재하는 경우, 지상 객체로 인하여 지하 객체가 정확히 감지되기 어려울 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 지하 지도의 생성을 위한 초기 주행 모드의 동작에 앞서, 관심 영역에 놓여진 지상 객체를 제거하기를 요청하는 가이드 정보를 출력부(미도시)에게 제공할 수 있다. 출력부는 수신된 가이드 정보를 화면을 통하여 표시하거나 스피커를 통하여 출력할 수 있다. 예로, 출력부는 ‘댁 내 청소 지도를 생성하도록 객체를 제거해주세요’라는 음성 메시지를 출력할 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 지상 객체의 종류를 식별하고, 지상 객체의 종류에 따라, 가이드 정보를 출력할 지 여부를 결정할 수 있다.
다양한 실시예로, 관심 영역에 지상 객체가 존재함에도 불구하고, 이동 장치(1)가 지하 지도를 생성하기 위하여 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 출력하는 기능을 지원하지 않거나, 또는 사용자가 지상 객체를 제거하지 않는 상황이 발생될 수도 있다. 이 경우, 도 7과 같이, 이동 장치(1)는 다수의 서브 지하 지도를 이용하여 통합된 지하 지도를 생성할 수도 있다.
예로, 도 7의 (a-1)와 같이, 이동 장치(1)가 일 공간(103)을 주행하는 상황에서 지상 객체들(701,702,703)이 존재하는 경우, 이동 장치(1)는 지상 객체들(701,702,703)을 제외된 영역만을 대상으로 지하 객체(5)를 감지하여, 도 7의 (a-2)와 같은, 서브 지하 지도를 생성할 수 있다. 구체적으로, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)에 마련된 카메라를 이용하여 지상 객체들(701,702,703)의 위치를 확인할 수 있다. 이동 장치(1)는 확인된 지상 객체들(701,702,703)의 위치를 고려하여 RF 전파를 방사하고, 지하 객체(5)로부터 반사된 지하 반사 신호들 검출하여 서브 지하 지도를 생성할 수 있다. 또는, 이동 장치(1)는 지상 객체가 존재하는 상황에서 검출된 지하 반사 신호를 이용하여 지하 지도를 생성하고, 생성된 지하 지도로부터 지상 객체가 존재하는 영역을 제거하여 서브 지하 지도를 생성할 수도 있다.
유사하게, 도 7의 (b-1)와 같이, 이동 장치(1)가 일 공간(102)의 일부를 주행하는 상황에서 지상 객체들(704,705)이 존재하는 경우, 이동 장치(1)는 상기 지상 객체들(704,705)을 제외된 영역만을 대상으로 지하 객체(5)를 감지하여, 도 7의 (b-2)와 같은, 서브 지하 지도를 생성할 수 있다.
도 7의 (a-2) 및 도 7의 (b-2)와 같이, 각각의 서브 지하 지도가 생성되면, 이동 장치(1)는 생성된 서브 지하 지도를 합하여 도 7의 (c)와 같은 통합 지하 지도를 생성할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)는 도 7의 (a-1)의 지하 지도 및 도 7의 (b-1)의 지하 지도들에 포함된 지점들 중 중복하여 신호 레벨이 검출된 지점에서는 지하 반사 신호 레벨 값들을 평균한 값들을 신호 레벨 값으로 포함하도록 통합 지하 지도를 생성할 수 있다. 또는, 이동 장치(1)는 도 7의 (a-1)의 지하 지도 및 도 7의 (b-1)의 지하 지도들에 포함된 지점들 중 하나만 신호 레벨이 검출된 지점에서는, 검출된 값을 신호 레벨 값으로 포함하도록 통합 지하 지도를 생성할 수 있다.
도 8은, 본 개시의 일 실시예에 따른 지상 반사 신호를 검출하는 흐름도이다.
도 8에서, 이동 장치(1)는 RF 전파를 방사하고, 전방의 객체로부터 반사된 반사 신호를 검출할 수 있다(801). 전방의 객체는 지상 객체 및 지하 객체를 포함할 수 있다. 도 9의 (a)는 이동 장치(1)가 전방의 객체로부터 검출한 반사 신호를 나타낼 수 있다. 검출된 반사 신호는, 지상 반사 신호(901), 지하 반사 신호(902) 및 노이즈 신호(903)를 모두 포함할 수 있다.
이동 장치(1)는 검출된 반사 신호로부터 노이즈를 필터링(또는, 제거)할 수 있다(802). 여기서, 노이즈는, 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호가 아닌, 간섭, 신호 교란, 대기 중 잡음 요소 등에 발생될 수 있는 신호가 될 수 있다. 도 9의 (b)는 검출된 반사 신호로부터 노이즈가 필터링된 신호를 나타낼 수 있다. 노이즈가 필터링된 반사 신호는, 지상 반사 신호(901) 및 지하 반사 신호(902)를 포함할 수 있다.
이동 장치(1)는 이동 장치의 현재 위치를 확인하고, 이동 장치(1)의 현재 위치에 대응되어 미리 저장된 지하 반사 신호를 획득(또는, 호출)할 수 있다(803). 예로, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)에 미리 저장된 지하 지도에서 이동 장치(1)의 현재 위치에 대응되는 지하 반사 신호를 추출할 수 있다. 도 9의 (c)는 이동 장치(1)의 현재 위치에 대응되어 메모리에 미리 저장된 지하 반사 신호(911)를 나타낼 수 있다. 도 9의 (c) 에서, ‘d2’는 현재 위치로부터, 지하 반사 신호(911)에 대응되는 지하 객체까지의 거리를 나타낼 수 있다.
이동 장치(1)는 반사 신호로부터 지하 반사 신호를 보상(compensation)할 수 있다(804). 예로, 이동 장치(1)는 도 9의 (b)의 객체 신호(901) 및 지하 반사 신호(902)가 포함된 반사 신호로부터 도 9의 (c)의 지하 반사 신호를 제거할 수 있다.
보상 결과로서, 이동 장치(1)는 보정된 반사 신호(또는, 지상 반사 신호)를 획득할 수 있다(805).
도 9의 (d)는 도 9의 (b)의 노이즈가 제거된 반사 신호로부터 도 9의 (c)의 지하 반사 신호가 제거된 보정된 반사 신호(또는, 객체 신호)(901)를 나타낼 수 있다. 이 때, 도 9의 (d)에서,‘d1’은 현재 위치로부터, 보정된 반사 신호(901)에 대응되는 객체까지의 거리를 나타낼 수 있다.
도 10 내지 도 12는, 본 개시의 일 실시예에 따른 복수 개의 RF 센서들을 이용하는 이동 장치를 나타내는 도면이다.
도 10 내지 도 12에서, 이동 장치(1)의 감지부(210)는 복수 개의 RF 센서 또는 다중 안테나(MIMO antenna; Multiple input Multiple output) 센서를 이용하여 구현될 수 있다. 이동 장치(1)가 복수 개의 RF 센서들을 이용하는 경우, 제1 RF 센서(1001)는 지하 객체(1011)를 감지하는데 이용되고, 제2 RF 센서(1002)는 지상 객체(1021)을 감지하는데 이용될 수 있다. 이 때, 제1 RF 센서(1001) 및 제2 RF 센서(1002)는 서로 다른 위치에 실장될 수 있다. 예로, 제1 RF 센서(1001)는 지하 객체(1001)를 감지하도록 이동 장치(1)의 하방을 향하여 실장되고, 제2 RF 센서(1002)는 지상 객체(1021)을 감지하도록 이동 장치(1)의 전방을 향하여 실장될 수 있다. 이동 장치(1)는 제1 RF 센서(1001)를 이용하여 지하 객체(1001)을 감지하고, 제2 RF 센서(1002)를 이용하여 지상 객체(1021)를 함께 감지할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)의 감지부(210)가 다중 안테나 센서를 포함하는 경우, 제1 안테나는 지하 객체(1011)를 감지하도록 하방으로 RF 전파를 방사하도록 배치되고, 제2 안테나는 지상 객체(1021)를 감지하도록 전방으로 RF 전파를 방사하도록 배치될 수 있다.
이동 장치(1)가 복수 개의 RF 센서들을 이용하는 경우, 도 10의 (a)와 같이 이동 장치(1)가 관심 영역(104)을 주행하는 동안에, 도 10의 (b)와 같이, 이동 장치(1)의 제1 RF 센서(1001)는 지하 객체(1011)을 감지하고, 제2 RF 센서(1002)는 지상 객체(1021)을 감지할 수 있다. 이 경우, 도 10의 (c)와 같이, 이동 장치(1)는 제1 RF 센서(1001)의 감지로 인하여, 지하 객체(1011)로부터 반사된 지하 반사 신호(S1011)를 검출할 수 있다.
다른 예로, 이동 장치(1)는 제2 RF 센서(1002)를 이용하여 지상 객체(1021)만 감지할 수도 있다.
구체적으로, 도 11의 (a)와 같이 이동 장치(1)가 관심 영역(104)을 주행하는 동안에, 도 11의 (b)와 같이, 이동 장치(1)의 제2 RF 센서(1001)는 지상 객체(1021)을 감지할 수 있다. 그러나, 제1 RF 센서(1001)는 지하 객체가 없는 공간으로 RF 센서를 방사하여, 지하 객체(1011)를 감지 못할 수 있다. 이 경우, 도 11의 (c)와 같이, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호를 검출하지 못할 수 있다. 대신, 이동 장치(1)는 상기 공간에서의 노이즈 신호를 검출할 수도 있다.
다른 예로, 이동 장치(1)는 제1 RF 센서(1001) 및 제2 RF 센서(1002)를 이용하여 지하 객체들을 감지할 수도 있다.
구체적으로, 도 12의 (a)와 같이 이동 장치(1)가 관심 영역(104)을 주행하는 동안에, 도 12의 (b)와 같이, 이동 장치(1)의 제1 RF 센서(1001)는 지하 객체로서 바닥 아래의 배관(1012)을 감지하고, 제2 RF 센서(1002)는 지상 객체로서 바닥 위의 벽(1013)을 감지할 수 있다. 이 경우, 도 12의 (c)와 같이, 이동 장치(1)는 제1 RF 센서(1001)의 감지로 인하여, 지하 객체(1012)로부터 반사된 지하 반사 신호(S1012)를 검출할 수 있다.
도 10 내지 도 12에서, 복수 개의 RF 센서들(1001,1002)를 이용하여 지하 반사 신호들을 감지한 이동 장치(1)는 검출된 지하 반사 신호들의 분포 정보를 포함하는 지도를 생성할 수 있다.
이후, 이동 장치(1)가 작업을 수행하는 경우, 이동 장치(1)는 복수 개의 RF 센서들(1001,1002)을 이용하여 지하 객체 및 지상 객체 중 적어도 하나로부터 반사 신호를 검출할 수 있다. 반사 신호가 검출되면, 이동 장치(1)는 검출된 반사 신호로부터, 이동 장치(1)에 위치에 대응되는 지하 반사 신호를 제거하여 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다.
도 10 내지 도 12와 같이, 지하 객체를 감지하기 위하여 하 방향을 향하는 전용 RF 센서가 구비되는 경우에는, 이동 장치(1)의 지하 객체의 감지 정도가 크게 향상될 수 있다. 이와 같이, 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호의 정확한 검출이 가능한 경우, 정밀한 지하 지도의 생성이 가능할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)가 복수 개의 RF 센서들을 이용하여 제1 RF 센서(1001)는 하방을 향하여 방사하고, 제2 RF 센서(1002)는 전방을 향하여 방사하는 경우, 이동 장치(1)는 지하 지도의 생성과 별개로, 실시간으로 지상 객체의 특성을 결정할 수도 있다. 예로, 이동 장치(1)는 주행을 하면서 복수 개의 RF 센서들 중 제2 RF 센서(1002)에서 검출된 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호로부터, 제1 RF 센서(1001)에서 검출된 지하 반사 신호를 실시간으로 제거하여, 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 그리고, 획득된 지상 반사 신호에 기반하여, 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이에 따라, 이동 장치(1)가 백그라운드의 지도를 생성하는 별도의 시간을 단축하고, 신속하게 RF 센서를 이용하여 객체를 감지하는 것이 가능하게 된다.
또한, 도 10 내지 도 12에서 수집된 정보는, 지도 생성을 위한 적어도 하나의 학습 모델에 입력될 수 있다. 이동 장치(1)는 작업 공간을 주행하면서 수집되는 정보들을 지도 생성을 위한 학습 모델에 계속하여 입력함으로써, 학습 모델로부터 출력되는 지도 데이터를 획득할 수 있다. 학습 모델은, 예를 들어, 지상 지도를 생성하기 위한 학습 모델, 지하 지도를 생성하기 위한 학습 모델, 및 지상 지도와 지하 지도를 포함하는 지도를 생성하기 위한 학습 모델을 포함할 수 있다. 또한, 학습 모델은, 이동 장치(1) 및 서버 중 적어도 하나에 의해 운용될 수 있다.
도 13은, 본 개시의 일 실시예에 따른 지하 반사 신호의 히스토리를 나타내는 도면이다.
도 13에서, 이동 장치(1)는 제1 RF 센서(1101) 및 제2 RF 센서(1102) 중 적어도 하나를 이용하여 지하 객체(1111,1112,1113)를 감지하면서 주행할 수 있다.
예로, 시간이 경과할수록, 도 13의 (a)와 같이, 이동 장치(1)는 Y방향으로 주행할 수 있다. 이 경우, 도 13의 (b)와 같이, 이동 장치(1)의 제1 RF 센서(1101)는 지하 객체(1111,1112,1113)를 순차적으로 감지할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)의 제1 RF 센서(1101)는 지하 객체(1111)을 감지하고, 소정 시간 후 지하 객체(1112)를 감지하고, 다시 소정 시간 후 지하 객체(1113)을 감지할 수 있다. 이에 따라, 시간이 경과할수록, 도 13의 (c)와 같이, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호 히스토리를 생성할 수 있다.
이동 장치(1)는 지하 반사 신호 히스토리를 이용하여, 이동 장치(1)의 주행 예정 지역에 위치하는 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 보정할 수 있다. 즉, 이동 장치(1)는 평균을 상회하는 높은 신호 레벨의 지하 반사 신호가 측정되는 경우, 지하 객체를 재감지하거나, 높은 신호 레벨을 평균 레벨로 보정할 수 있다.
또는, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호 히스토리를 이용하여 이동 장치(1)의 현재 위치를 예측할 수 있다. 예로, 지하 반사 신호 히스토리가 생성되면, 이후, 작업을 수행하는 경우, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호가 검출된 횟수 및 주행 속도 등을 고려하여, 이동 장치(1)의 현재 위치를 예측할 수 있다.
또는, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호 히스토리를 이용하여 작업을 수행하는 관심 영역에 대한 지도를 보정할 수 있다. 예로, 이동 장치(1)는 주기적인 지하 반사 신호에 대응되는 지하 객체를 랜드마크로 이용하여, 관심 영역에 대한 지도(예로, 지상 지도 또는 특성 지도)를 보정할 수 있다.
또는, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호 히스토리를 이용하여, 이동 장치(1)가 주행하지 않은 영역의 지하 객체를 예측할 수 있다. 예로, 지하 반사 신호가 주기적으로 반복됨에 따라, 이동 장치(1)는 기존의 지하 반사 신호의 검출 시간 또는 거리 등을 이용하여, 다음에 검출된 지하 반사 신호를 예측할 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 예측된 지하 반사 신호에 대응되는 지하 객체를 예측할 수 있다.
도 14는, 본 개시의 일 실시예에 따른 영역 별 지하 반사 신호들을 나타내는 도면이다.
도 14를 참조하면, 이동 장치(1)의 관심 영역(101)의 각 영역에서 검출된 지하 반사 신호들을 이용하여 복수 개의 지하 지도들이 생성될 수도 있다. 지하 반사 신호는 반사 신호로부터 지상 반사 신호를 제거함으로써 생성될 수 있다. 또는, 지하 반사 신호는 반사 신호로부터 지하 반사 신호를 추출함으로써 생성될 수 있다. 또는, 지하 반사 신호는 지하 객체만을 향하여 센싱 신호를 방사함으로써 생성될 수 있다.
예로, 이동 장치(1)가 작업을 수행하는 관심 영역(101)이 복수 개의 서브 영역들로 구분된 경우, 이동 장치(1)는 구분된 복수 개의 서브 영역들 각각에 대한 복수 개의 지하 지도들을 생성할 수도 있다.
이 때, 복수 개의 서브 영역들 별로 지하 객체의 종류 또는 형태가 각각 다르기 때문에, 복수 개의 서브 영역들 별로 서로 형태(예로, 서로 다른 피크 레벨 등)의 지하 반사 신호들이 검출될 수 있다. 예로, 도 14에서, 제1 영역에서 검출된 지하 반사 신호(1201), 제2 영역에서 검출된 지하 반사 신호(1202), 제3 영역에서 검출된 지하 반사 신호(1203), 제4 영역에서 검출된 지하 반사 신호(1204) 및 제5 영역에서 검출된 지하 반사 신호(1205)가 각각 상이할 수 있다.
이 경우, 복수 개의 서브 영역들 별로, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호들의 분포 정보를 각각 포함하는 서브 지하 지도들을 생성하여 저장할 수 있다. 이 경우, 복수 개의 서브 영역들 별로 작업을 수행하는 경우, 이동 장치(1)는 작업을 수행 중인 영역에 대응되는 서브 지하 지도만을 추출하고, 추출된 서브 지하 지도를 이용하여 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예로, 복수 개의 서브 지하 지도들 중 적어도 일부가 결합하여 통합된 지하 지도를 생성할 수도 있다. 예로, 유사한 지하 반사 신호 히스토리를 갖는 서브 영역들 별로 지하 지도가 통합되어, 하나의 통합된 지하 지도를 생성할 수도 있다.
도 15은, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치의 흐름도이다.
도 15을 참조하면, 이동 장치(1)는 카메라를 이용하여 이동 장치(1)의 전방을 스캔할 수 있다(1301).
이동 장치(1)는 전방을 스캔한 결과, 지상 객체의 존재 여부를 판단할 수 있다(1302).
지상 객체가 존재하는 것으로 판단되면(1302-YES), 이동 장치(1)는 RF 센서를 이용하여 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다(1303). 예로, 이동 장치(1)는 지상 객체 및 지하 객체로부터 반사된 반사 신호를 획득할 수 있다. 그리고, 이동 장치(1)는 상기 반사 신호에서 이동 장치(1)의 위치에 대응되는 지하 반사 신호를 제거하여 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 이동 장치(1303)는 획득된 지상 반사 신호에 기반하여, 지상 객체까지의 거리 또는 지상 객체의 매질 등을 결정할 수 있다. 이에 따라, 이동 장치(1303)는 인식된 지상 객체가 벽면, 가구 및 가전제품과 같은 장애물인지, 쓰레기 및 오염 물질과 같은 작업 대상인지를 식별할 수 있다.
반면에, 객체가 존재하지 않는 것으로 판단되면(1302-NO), 이동 장치(1)는 RF 센서를 이용하여 지하 지도를 업데이트할 수 있다(1304). 예로, 이동 장치(1)는 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 이용하여 기존에 저장 중인 지하 지도를 업데이트할 수 있다.
이후, 이동 장치(1)는 작업(예: 청소)을 계속적인 수행 여부를 판단할 수 있다(1305). 작업을 계속 수행할 것으로 판단되면(1305-YES), 이동 장치(1)는 카메라를 이용한 전방의 스캔을 계속할 수 있다.
도 16는, 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치(1)의 흐름도이다.
도 16를 참조하면, 이동 장치(1)는 RF 전파를 방사할 수 있다(1401).
이동 장치(1)는 RF 전파의 방사에 대응되는, 이동 장치의 전방의 지상 객체 및 지하 객체로부터 반사된 반사 신호를 검출할 수 있다(1402).
반사 신호가 검출되면, 이동 장치(1)는 검출된 반사 신호, 및 지하 지도 내에 포함된 이동 장치(1)의 위치에 대응되는 지하 반사 신호에 기반하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다(1403). 이 때, 지하 지도는 지하 반사 신호들의 분포 정보를 포함할 수 있으며, 이동 장치(1)의 메모리(240) 또는 외부 서버(미도시)의 메모리(미도시)에 저장될 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 결정하는 경우, 검출된 반사 신호로부터 지하 반사 신호의 적어도 일부를 제거하여, 반사 신호가 보정된 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 그리고, 이동 장치(1)는 획득된 지상 반사 신호에 기반하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 결정하는 경우, 검출된 반사 신호로부터 지하 반사 신호 및 노이즈 신호의 적어도 일부를 제거하여, 반사 신호가 보정된 지상 반사 신호를 획득할 수 있다. 그리고, 이동 장치(1)는 획득된 지상 반사 신호에 기반하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 RF 전파를 방사할 수 있다. 이동 장치(1)는 RF 전파의 방사에 대응되는, 이동 장치(1)의 전방 또는 하방의 적어도 하나의 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 검출할 수 있다. 그리고, 이동 장치(1)는 검출된 지하 반사 신호, 및 지하 반사 신호를 감지하는 상황에서 이동 장치(1)의 위치에 기반하여 지하 지도를 생성할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 지하 반사 신호들로부터 추정되는 지하 객체를 랜드마크로서 이용하여, 이동 장치(1)가 작업을 수행하는 영역에 대한 지도를 보정할 수 있다.
다양한 실시예로, 이동 장치(1)는 지하 지도를 생성하기 위하여, 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 제공할 수 있다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치(1)가 작업 공간의 지도를 생성하는 방법의 흐름도이다.
동작 1700에서 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 주변으로 센싱 신호를 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 이동 장치의 전방 또는 하방을 향하여 센싱 신호를 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 주변으로 복수의 센싱 신호를 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 복수의 주파수를 가지는 복수의 센싱 신호를 한번에 조사하거나 순차적으로 조사할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 하나의 주파수를 가지는 복수의 센싱 신호를 순차적으로 조사할 수 있다. 이동 장치(1)에 의해 조사되는 센싱 신호는, 예를 들어, RF 신호일 수 있다.
동작 1710에서 이동 장치(1)는 지상 객체 및 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다. 이동 장치(1)에 의해 조사된 센싱 신호는, 지상 객체 및 지하 객체로부터 각각 반사될 수 있으며, 이동 장치(1)는 지상 객체로부터 반사된 지상 반사 신호 및 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 함께 수신할 수 있다. 동작 1710에서는 이동 장치(1)가 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호를 구별할 수 없을 수 있다.
동작 1720에서 이동 장치(1)는 수신된 반사 신호들에 기초하여, 지상 객체 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지도를 생성할 수 있다. 이동 장치(1)는 수신된 반사 신호들을 분석함으로써, 수신된 반사 신호들로부터 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호를 구별할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 수신된 반사 신호들을 분석함으로써, 지상 객체의 특성 및 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 이동 장치의 위치 및 수신된 반사 신호에 기초하여, 지상 객체의 위치 및 지하 객체의 위치를 결정할 수 있다. 이에 따라, 이동 장치(1)는 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 정보, 작업 영역 내의 지상에 위치한 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 분포 정보, 및 작업 영역 내의 지하에 위치한 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 분포 정보를 포함하는 지도를 생성할 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 작업 공간을 촬영한 이미지를 이용하여, 작업 공간을 나타내는 3D 지도를 생성할 수도 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 작업 공간을 촬영한 이미지를 이용하여, 지상 객체의 크기 및 모양을 식별할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 지상 객체가 바닥과 접하는 부분의 위치 및 면적을 식별할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 지상 객체의 바닥 부분 중에서 작업 공간의 바닥과 접하지 않는 부분의 높이를 식별할 수 있다. 예를 들어, 지상 객체가 테이블인 경우에, 이동 장치(1)는 테이블의 크기, 테이블의 다리의 위치, 테이블의 다리와 작업 공간의 바닥이 접한 부분의 면적, 테이블의 바닥 부분의 높이 등을 식별할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 작업 공간의 지도에서 지상 부분을 나타내는 정보에, 지상 객체의 크기 및 모양에 관한 3D 정보를 포함시킬 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 작업 공간의 지하 객체의 깊이 정보를 이용하여, 작업 공간의 지도에서 지하 부분을 나타내는 정보에, 지하 객체의 크기, 모양 및 깊이에 관한 3D 정보를 포함시킬 수 있다.
이동 장치(1)는, 예를 들어, 이동 장치(1) 주변을 촬영한 이미지, 촬영 시각, 이동 장치(1)의 위치, 수신된 반사 신호, 반사 신호의 수신 시각 등에 관한 정보를, 지도 생성을 위한 학습 모델에 입력함으로써, 학습 모델로부터 출력되는 지도를 획득할 수 있다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치(1)가 작업 공간에 관련된 지도를 생성하는 방법의 세부 흐름도이다.
동작 1800에서 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 주변으로 센싱 신호를 조사하며, 동작 1810에서 이동 장치(1)는 적어도 하나의 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다. 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 복수의 센싱 신호를 순차적으로 조사하고, 적어도 하나의 객체로부터 반사된 반사 신호들을 순차적으로 수신할 수 있다.
동작 1820에서 이동 장치(1)는 수신된 반사 신호들에 기초하여, 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호를 식별할 수 있다. 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 복수의 센싱 신호를 순차적으로 조사함으로써, 이동 장치(1)는 센싱 신호를 조사한 때의 이동 장치(1)와 객체와의 거리 값들을 산출할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 객체와의 거리 값들의 변화량을 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 객체와의 거리 값들의 변화 정도를 고려하여, 객체가 지상 객체인지 지하 객체인지를 식별할 수 있다. 예를 들어, 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 이동 속도, 이동 장치(1)의 가속도, 객체와의 거리 값들의 변화량을 고려하여, 객체가 지상 객체인지 지하 객체인지를 식별할 수 있다. 예를 들어, 이동 장치(1)가 등속도로 이동하면서 복수의 센싱 신호를 조사하는 경우에, 객체와의 거리 값이 이동 장치(1)의 이동 거리와 소정 수치 이상으로 동일 또는 유사하게 변화하면 객체가 지상 객체라고 판단할 수 있다. 예를 들어, 이동 장치(1)가 등속도로 이동하면서 복수의 센싱 신호를 조사하는 경우에, 객체와의 거리 값이 이동 장치(1)의 이동 거리와 소정 수치 이상으로 상이하게 변화하면 객체가 지하 객체라고 판단할 수 있다.
이동 장치(1)는 동작 1820을 신호 식별을 위한 학습 모델을 이용하여 수행할 수도 있다. 이 경우, 이동 장치(10)는 수신된 반사 신호들을 신호 식별을 위한 학습 모델에 입력함으로써, 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호를 식별할 수 있다. 신호 식별을 위한 학습 모델은, 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 신호 식별을 위한 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 신호 식별을 위한 학습 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
동작 1830에서 이동 장치(1)는 지상 반사 신호에 기초하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)는 지상 반사 신호의 신호 감쇄 정도에 기초하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)는 예를 들어, 도 20에서와 같은, 물질에 따른 신호 감쇄 정도 및 대기에서의 신호 감쇄 정도에 관한 데이터에 기초하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 조사된 센싱 신호의 주파수를 고려하여, 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)가 복수의 주파수의 센싱 신호들을 조사한 경우에는, 각 주파수 별로 반사 신호의 감쇄 정도를 고려하여 지상 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 효과적으로 결정하기 위하여, 다양한 주파수의 센싱 신호를 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 효과적으로 결정하기 위하여, 다양한 주파수의 센싱 신호를 이용하여 원거리 센싱 및 근거리 센싱을 복합적으로 수행할 수 있다.
동작 1840에서 이동 장치(1)는 지하 반사 신호에 기초하여, 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)는 지하 반사 신호의 신호 감쇄 정도에 기초하여, 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)는 예를 들어, 도 20에서와 같은, 물질에 따른 신호 감쇄 정도 및 대기에서의 신호 감쇄 정도에 관한 데이터에 기초하여, 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이 경우, 이동 장치(1)는 조사된 센싱 신호의 주파수를 고려하여, 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 이동 장치(1)가 복수의 주파수의 센싱 신호들을 조사한 경우에는, 각 주파수 별로 반사 신호의 감쇄 정도를 고려하여 지하 객체의 특성을 결정할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 지하 객체의 특성을 결정하기 위하여, 바닥의 매질 특성을 이용할 수 있다. 이 경우, 바닥의 매질 특성은 이동 장치(1)에 의해 미리 결정되어 메모리에 저장될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 이동 장치(1)는 바닥의 매질 특성을 별도로 식별할 수도 있다. 또한, 이동 장치(1)는 지하 객체의 특성을 효과적으로 결정하기 위하여, 다양한 주파수의 센싱 신호를 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성을 효과적으로 결정하기 위하여, 다양한 주파수의 센싱 신호를 이용하여 원거리 센싱 및 근거리 센싱을 복합적으로 수행할 수 있다.
이동 장치(1)는 동작 1830 및 동작 1840을 객체 특성을 식별하기 위한 학습 모델을 이용하여 수행할 수도 있다. 이 경우, 이동 장치(10)는 지상 반사 신호 및 지하 반사 신호 중 적어도 하나를 객체 특성을 식별하기 위한 학습 모델에 입력함으로써, 객체 특성을 식별할 수 있다. 객체 특성을 식별하기 위한 학습 모델은, 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 객체 특성을 식별하기 위한 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 신호 식별을 위한 학습 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
동작 1850에서 이동 장치(1)는 지상 객체의 특성, 지하 객체의 특성 및 이동 장치(1)의 위치에 기초하여, 작업 공간에 관한 지도를 생성할 수 있다. 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 위치, 센싱 신호의 조사 방향, 이동 장치(1)와 지상 객체와의 거리, 및 이동 장치(1)와 지하 객체와의 거리에 기초하여, 지상 객체의 위치 및 지하 객체의 위치를 결정할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 지상 객체의 위치, 지하 객체의 위치, 지상 객체의 특성, 지하 객체의 특성에 기초하여, 작업 공간에 관한 지도를 생성할 수 있다. 이동 장치(1)는, 예를 들어, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 지도, 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 지도, 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도를 생성할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는, 예를 들어, 작업 영역의 지상의 구조를 나타내는 구조 지도, 지상 객체의 분포를 나타내는 지상 지도, 및 지하 객체의 분포를 나타내는 지하 지도 중 적어도 둘이 통합된 지도를 생성할 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체에 관련된 지하 정보를 서버(미도시)로부터 수신하고, 수신된 지하 정보를 이용하여, 지하 객체의 특성 및 위치를 보정할 수 있다. 이 경우, 지하 정보는, 예를 들어, 작업 공간의 지하에 매립된 배관에 관한 배관 정보, 및 작업 공간의 지하에 매립된 철근에 관한 철근 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 지하 정보는, 예를 들어, 작업 공간이 건설될 당시에 이용된 설계도로부터 생성되어 서버(미도시)에 저장된 것일 수 있다.
이동 장치(1)는 동작 1850을 지도 생성을 위한 학습 모델을 이용하여 수행할 수도 있다. 이 경우, 이동 장치(10)는 수신된 반사 신호, 지상 반사 신호, 지하 반사 신호, 객체 특성 값, 및 지하 정보 중 적어도 일부를 학습 모델에 입력함으로써, 지도를 생성할 수 있다. 지도 생성을 학습 모델은, 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 지도 생성을 학습 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 지도 생성을 학습 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 이동 장치(1)는 동작 1820 내지 동작 1850을, 지도 생성을 위한 하나의 학습 모델을 이용하여 수행할 수도 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 이동 장치(1)가 지상 객체 및 지하 객체를 식별하는 방법의 흐름도이다.
동작 1900에서 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하는 도중에 복수의 센싱 신호를 순차적으로 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하는 도중에 제1 센싱 신호 및 제2 센싱 신호를 소정의 시간 간격으로 순차적으로 조사할 수 있다. 이동 장치(1)는 복수의 센싱 신호를 조사하면서, 복수의 센싱 신호를 조사한 때의 이동 장치(1)의 위치들을 각각 식별할 수 있다.
동작 1910에서 이동 장치(1)는 제1 센싱 신호에 기초하여 객체로부터 반사된 제1 반사 신호를 수신할 수 있으며, 동작 1920에서 이동 장치(1)는 제1 반사 신호를 수신한 때의 객체와의 제1 거리를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제1 센싱 신호의 신호 특성, 제1 센싱 신호를 조사한 시각 및 제1 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 객체와의 제1 거리를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제1 센싱 신호의 이동 속도, 제1 센싱 신호를 조사한 시각과 제1 반사 신호를 수신한 시각 간의 시간 차이에 기초하여, 객체와의 제1 거리를 산출할 수 있다. 제1 반사 신호를 수신한 때는 이동 장치(1)가 제1 센싱 신호를 조사하고 제1 반사 신호를 수신하는 상황에서의 어느 한 시점을 의미할 수 있다.
동작 1930에서 이동 장치(1)는 제2 센싱 신호에 기초하여 객체로부터 반사된 제2 반사 신호를 수신할 수 있으며, 동작 1940에서 이동 장치(1)는 제2 반사 신호를 수신한 때의 객체와의 제2 거리를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제2 센싱 신호의 신호 특성, 제2 센싱 신호를 조사한 시각 및 제2 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 객체와의 제2 거리를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제2 센싱 신호의 이동 속도, 제2 센싱 신호를 조사한 시각과 제2 반사 신호를 수신한 시각 간의 시간 차이에 기초하여, 객체와의 제1 거리를 산출할 수 있다. 제2 반사 신호를 수신한 때는 이동 장치(1)가 제2 센싱 신호를 조사하고 제2 반사 신호를 수신하는 상황에서의 어느 한 시점을 의미할 수 있다.
동작 1950에서 이동 장치(1)는 제1 거리, 제2 거리 및 이동 장치(1)의 이동 거리에 기초하여, 객체가 지상 객체인지 지하 객체인지를 식별할 수 있다. 이동 장치(1)는 이동 장치(1)의 이동 속도, 제1 반사 신호를 수신한 시각 및 제2 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 이동 장치(1)의 이동 거리를 산출할 수 있다. 또한, 이동 장치(1)는 제1 거리 및 제2 거리 간의 거리 변화량 및 산출된 이동 거리를 비교함으로써, 객체가 지상 객체인지 지하 객체인지를 식별할 수 있다.
도 19에서는 설명의 편의상 이동 장치(1)가 제1 센싱 신호 및 제2 센싱 신호를 조사하는 것으로 설명하였지만 이에 제한되지 않는다. 이동 장치(1)는 이동하면서 3개 이상의 센싱 신호를 순차적으로 조사하고, 조사된 센싱 신호들에 기초하여 반사된 반사 신호들을 분석함으로써, 객체가 지상 객체인지 지하 객체인지를 식별할 수도 있다.
도 21 및 도 22는 이동 장치(1)가 지상 객체 및 지하 객체를 식별하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 21을 참조하면, 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 지상 객체(5)를 향하여 제1 센싱 신호를 조사하고, 지상 객체(5)로부터 반사된 제1 반사 신호를 수신할 수 있다. 이동 장치(1)는 제1 센싱 신호의 이동 속도, 제1 센싱 신호를 조사한 시각 및 제1 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 이동 장치(1)와 지상 객체(5)와의 제1 거리(d11)를 산출할 수 있다.
이후에, 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 지상 객체(5)를 향하여 제2 센싱 신호를 조사하고, 지상 객체(5)로부터 반사된 제2 반사 신호를 수신할 수 있다. 이동 장치(1)는 제2 센싱 신호의 이동 속도, 제2 센싱 신호를 조사한 시각 및 제2 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 이동 장치(1)와 지상 객체(5)와의 제2 거리(d12)를 산출할 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 제1 반사 신호를 수신한 때로부터 제2 반사 신호를 수신한 때까지의 이동 장치의 이동 거리(d15)를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제1 반사 신호를 수신한 때의 이동 장치(1)의 위치 및 제2 반사 신호를 수신한 때의 이동 장치(1)의 위치에 기초하여, 이동 거리(d15)를 산출할 수 있다.
이후에, 이동 장치(1)는 제2 거리(d12)와 제1 거리(d11)의 차이 값(d12-d11) 및 이동 거리(d15)을 비교함으로써, 지상 객체(5)가 지상에 위치한 객체임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 이동 장치(1)는 제2 거리(d12)와 제1 거리(d11)의 차이 값(d12-d11)이 이동 거리(d15)와 실질적으로 동일한 경우에, 지상 객체(5)가 지상에 위치한 객체라고 식별할 수 있다.
도 22를 참조하면, 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 지하 객체(6)를 향하여 제3 센싱 신호를 조사하고, 지하 객체(6)로부터 반사된 제3 반사 신호를 수신할 수 있다. 이동 장치(1)는 제3 센싱 신호의 이동 속도, 제3 센싱 신호를 조사한 시각 및 제3 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 이동 장치(1)와 지하 객체(6)와의 제3 거리(d13)를 산출할 수 있다.
이후에, 이동 장치(1)는 작업 공간을 이동하면서 지하 객체(6)를 향하여 제4 센싱 신호를 조사하고, 지하 객체(6)로부터 반사된 제4 반사 신호를 수신할 수 있다. 이동 장치(1)는 제4 센싱 신호의 이동 속도, 제4 센싱 신호를 조사한 시각 및 제4 반사 신호를 수신한 시각에 기초하여, 이동 장치(1)와 지하 객체(6)와의 제4 거리(d14)를 산출할 수 있다.
제3 센싱 신호의 이동 속도가 지하의 바닥 물질을 통과하면서 약간 변화할 수 있으므로, 이동 장치(1)에 의해 산출된 제3 거리(d13)는 이동 장치(1)와 지하 객체(6)와의 실제 거리와는 약간의 오차가 있을 수 있다. 또한, 제4 센싱 신호의 이동 속도가 지하의 바닥 물질을 통과하면서 약간 변화할 수 있으므로, 이동 장치(1)에 의해 산출된 제4 거리(d14)는 이동 장치(1)와 지하 객체(6)와의 실제 거리와는 약간의 오차가 있을 수 있다.
또한, 이동 장치(1)는 제3 반사 신호를 수신한 때로부터 제4 반사 신호를 수신한 때까지의 이동 장치의 이동 거리(d16)를 산출할 수 있다. 이동 장치(1)는 제3 반사 신호를 수신한 때의 이동 장치(1)의 위치 및 제4 반사 신호를 수신한 때의 이동 장치(1)의 위치에 기초하여, 이동 거리(d16)를 산출할 수 있다.
이후에, 이동 장치(1)는 제4 거리(d14)와 제3 거리(d13)의 차이 값(d14-d13) 및 이동 거리(d16)을 비교함으로써, 지하 객체(6)가 지하에 위치한 객체임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 이동 장치(1)는 제4 거리(d14)와 제3 거리(d13)의 차이 값(d14-d13)이 이동 거리(d16)와 소정 수치 이상으로 상이한 경우에, 지하 객체(6)가 지하에 위치한 객체라고 식별할 수 있다.
한편, 본 문서에서의 학습 모델을 이용하기 위하여, 이동 장치(1)의 프로세서(220)는 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시)를 포함할 수 있다. 이 경우, 데이터 학습부(미도시)는 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 위한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(미도시)는 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 위하여 어떤 데이터를 이용할 지, 데이터를 이용하여 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(미도시)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 학습 모델에 적용함으로써, 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 위한 기준을 학습할 수 있다.
또한, 데이터 인식부(미도시)는 데이터에 기초하여 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 할 수 있다. 데이터 인식부(미도시)는 학습된 학습 모델을 이용하여, 소정의 데이터로부터 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 할 수 있다. 데이터 인식부(미도시)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 학습 모델을 이용함으로써, 학습 모델로부터 객체 분석, 지도 생성 및 작업 수행을 위한 출력 값을 획득할 수 있다. 또한, 학습 모델에 의해 출력된 결과 값은, 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
이 경우, 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시) 중 하나는 전자 장치에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(미도시)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(미도시)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(미도시)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(미도시)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(미도시) 및 데이터 인식부(미도시) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈" 또는 “부”는 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 이동 장치(1)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 메모리(240) 또는 외장 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(또는, 프로그램)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 이동 장치(1))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서의 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 객체에 관한 지도를 생성하는 이동 장치에 있어서,
    본체;
    상기 본체를 이동시키는 주행부;
    상기 이동 장치의 주변으로 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 감지부;
    적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및
    상기 적어도 하나의 명령어를 실행하는 프로세서;
    를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 센싱 신호를 방사하고, 상기 이동 장치의 작업 공간인 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하도록 상기 감지부를 제어하며,
    상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체의 분포 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 상기 지도를 생성하며,
    상기 지도는 상기 지하 객체에 관련된 정보를 포함하며,
    상기 프로세서는 상기 지하 객체에 관련된 정보를 획득을 위하여 상기 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 출력하는, 이동 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들은, 상기 지상 객체로부터 반사된 지상 반사 신호 및 상기 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 포함하는, 이동 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 이동 장치가 이동하는 도중에, 복수의 센싱 신호를 순차적으로 방사하도록 상기 감지부를 제어하며,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터 산출되는 거리 값들의 변화 정도에 기초하여, 상기 지상 반사 신호 및 상기 지하 반사 신호를 구별하는, 이동 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 센싱 신호의 주파수, 상기 지상 반사 신호의 신호 감쇄 정도 및 상기 지하 반사 신호의 신호 감쇄 정도에 기초하여, 상기 지상 객체 및 지하 객체의 특성을 결정하는, 이동 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터 산출되는 거리 값들 및 상기 이동 장치의 위치에 기초하여, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체의 위치를 식별하는, 이동 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터, 상기 메모리에 미리 저장된 지하 반사 신호 및 소정의 노이즈 신호를 제거함으로써, 상기 지상 반사 신호를 보정하고,
    상기 보정된 지상 반사 신호에 기초하여, 상기 지상 객체의 특성을 결정하는 것인, 이동 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 장치의 하방을 향하여 RF 신호를 방사하고, 상기 지하 객체로부터 반사된 상기 지하 반사 신호를 수신하도록 상기 감지부를 제어하고, 상기 RF 신호를 방사한 때에 대응되는 상기 이동 장치의 위치를 식별하고, 상기 수신된 지하 반사 신호 및 상기 식별된 위치에 기초하여, 상기 작업 공간의 지하에 위치한 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 분포 정보를 생성하는, 이동 장치.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지하 반사 신호에 기초하여 식별된 상기 지하 객체의 위치를 이용하여, 상기 작업 공간 내의 상기 지상 객체의 분포를 나타내는 분포 정보를 생성하는, 이동 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지하 반사 신호로부터 식별된 지하 객체를 랜드마크로 이용하여, 상기 생성된 지도를 업데이트하는, 이동 장치.
  10. 제4항에 있어서,
    상기 지상 객체의 특성은,
    상기 지상 객체를 구성하는 물질 정보 또는 상기 지상 객체의 종류 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 이동 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 감지부는,
    제1 RF 센서 및 제2 RF 센서를 포함하고,
    상기 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 검출하는 상기 제1 RF 센서 및 상기 객체를 검출하는 상기 제2 RF 센서는 서로 다른 방향으로 RF 전파를 방사하도록 서로 다른 위치에 실장된, 이동 장치.
  12. 이동 장치가 객체에 관한 지도를 생성하는 방법에 있어서,
    상기 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작;
    상기 이동 장치의 작업 공간인 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하는 동작; 및
    상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체의 분포 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 상기 지도를 생성하는 동작;
    을 포함하며,
    상기 지도는 상기 지하 객체에 관련된 정보를 포함하며,
    상기 방법은 상기 지하 객체에 관련된 정보를 획득하기 위하여 상기 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 출력하는 동작;
    을 더 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들은, 상기 지상 객체로부터 반사된 지상 반사 신호 및 상기 지하 객체로부터 반사된 지하 반사 신호를 포함하는, 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작은, 상기 이동 장치가 이동하는 도중에, 복수의 센싱 신호를 순차적으로 방사하며,
    상기 지상 반사 신호 및 상기 지하 반사 신호를 구별하는 동작은, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터 산출되는 거리 값들의 변화 정도에 기초하여, 상기 지상 반사 신호 및 상기 지하 반사 신호를 구별하는 것인, 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 센싱 신호의 주파수, 상기 지상 반사 신호의 신호 감쇄 정도 및 상기 지하 반사 신호의 신호 감쇄 정도에 기초하여, 상기 지상 객체 및 지하 객체의 특성을 결정하는 동작;
    을 더 포함하는, 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터 산출되는 거리 값들 및 상기 이동 장치의 위치에 기초하여, 상기 지상 객체 및 상기 지하 객체의 위치를 식별하는 동작;
    을 더 포함하는, 방법,
  17. 제13항에 있어서,
    상기 지상 객체 및 상기 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들로부터, 노이즈 신호 및 상기 이동 장치의 메모리에 미리 저장된 지하 반사 신호를 제거함으로써, 상기 지상 반사 신호를 보정하는 동작; 및
    상기 보정된 지상 반사 신호에 기초하여, 상기 지상 객체의 특성을 결정하는 동작;
    을 더 포함하는, 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 수신하는 동작은, 상기 이동 장치의 하방을 향하여 방사된 RF 전파에 기초하여 상기 지하 객체로부터 반사된 상기 지하 반사 신호를 수신하며,
    상기 지도를 생성하는 동작은, 상기 지하 반사 신호를 수신한 때에 대응되는 상기 이동 장치의 위치를 식별하고, 상기 수신된 지하 반사 신호 및 상기 식별된 위치에 기초하여, 상기 작업 공간의 지하에 위치한 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 분포 정보를 생성하는 것인, 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작은, 상기 이동 장치의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 RF 센서를 이용하여, 상기 지상 및 상기 지하를 향하여 상기 센싱 신호를 각각 방사하는 것인, 방법.
  20. 이동 장치의 주변의 지상 및 지하를 향하여 적어도 하나의 센싱 신호를 방사하는 동작;
    상기 이동 장치의 작업 공간인 지상에 위치한 지상 객체 및 상기 작업 공간의 지하에 위치한 지하 객체로부터 반사된 반사 신호들을 수신하는 동작;
    상기 지하 객체에 관련된 정보를 획득하기 위하여 상기 지상 객체의 제거를 요청하는 가이드 정보를 출력하는 동작; 및
    상기 수신된 반사 신호들에 기초하여, 상기 지상 객체의 분포 및 상기 지하 객체의 분포를 나타내는 지도를 생성하며, 상기 지도는 상기 지하 객체에 관련된 정보를 포함하는 동작;
    을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체.
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