KR102330607B1 - Artificial intelligence Moving Robot and controlling method - Google Patents

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KR102330607B1 KR1020180017204A KR20180017204A KR102330607B1 KR 102330607 B1 KR102330607 B1 KR 102330607B1 KR 1020180017204 A KR1020180017204 A KR 1020180017204A KR 20180017204 A KR20180017204 A KR 20180017204A KR 102330607 B1 KR102330607 B1 KR 102330607B1
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Abstract

본 발명의 장애물을 학습하는 인공지능 이동 로봇 및 그 제어방법은 영상획득부를 통해 주행중 영상을 촬영하여 촬영되는 복수의 영상데이터를 저장하고, 장애물 감지유닛에 의해 장애물이 소정거리 내에 위치하는 것으로 판단되는 시점에, 상기 영상데이터를 바탕으로 판단되는 장애물에 따라 어느 하나의 대응모션을 시작하고, 주행 상태에 대응하여 위험상황을 판단하여 위험상황이 발생되는 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 적어도 하나의 영상데이터를 서버로 전송하여 장애물 및 위험상황에 대한 학습을 수행하는 인공지능 이동 로봇으로서, 위험상황이 발생된 장애물을 회피하도록 대응모션을 설정하고, 위험상황이 발생하지 않도록 방지하여 주행이 계속되도록 한다. The artificial intelligence mobile robot for learning obstacles of the present invention and its control method store a plurality of image data captured by shooting an image while driving through an image acquisition unit, and the obstacle is determined to be located within a predetermined distance by the obstacle detection unit At a time point, at least one response motion is started according to an obstacle determined based on the image data, and a dangerous situation is determined in response to the driving condition, and at least one It is an artificial intelligence mobile robot that transmits image data to the server to learn about obstacles and dangerous situations. It sets the response motion to avoid the obstacles in which dangerous situations occur, and prevents dangerous situations from occurring so that driving continues. do.

Description

장애물을 학습하는 인공지능 이동 로봇 및 그 제어방법{Artificial intelligence Moving Robot and controlling method}Artificial intelligence Moving Robot and controlling method that learns obstacles

본 발명은 이동 로봇 및 그 제어방법에 관한 것으로, 청소영역을 주행하여 청소를 수행하는 이동 로봇 및 그 제어방법에 관한 것이다. The present invention relates to a mobile robot and a method for controlling the same, and to a mobile robot for performing cleaning by running in a cleaning area, and a method for controlling the same.

일반적으로 이동 로봇은 사용자의 조작 없이도 청소하고자 하는 구역 내를 스스로 주행하면서 바닥면으로부터 먼지 등의 이물질을 흡입하여 자동으로 청소하는 기기이다.In general, a mobile robot is a device that automatically cleans by sucking foreign substances such as dust from a floor while driving in an area to be cleaned without user's manipulation.

이러한 이동 로봇은 청소구역 내에 설치된 가구나 사무용품, 벽 등의 장애물까지의 거리를 감지하고, 장애물 회피 동작을 수행한다. This mobile robot senses the distance to obstacles such as furniture, office supplies, and walls installed in the cleaning area, and performs an obstacle avoidance operation.

이동 로봇은, 장애물을 감지하기 위한 수단으로, 적외선, 레이저 등의 장애물 감지수단을 구비하고 있다. 이동 로봇은 적외선 또는 레이저 등의 센서에 의한 감지신호를 바탕으로, 소정 거리 내의 장애물을 감지하여 장애물을 회피한다. The mobile robot is a means for detecting an obstacle, and is provided with an obstacle detecting means such as infrared rays or a laser. The mobile robot avoids the obstacle by detecting an obstacle within a predetermined distance based on a detection signal by a sensor such as infrared or laser.

장애물을 감지 시 즉시 경로를 변경하는 경우 해당 영역에 대한 청소를 수행할 수 없으므로, 최대한 장애물에 근접하거나 또는 충돌한 후에 경로를 변경하게 된다. If the path is changed immediately upon detecting an obstacle, cleaning of the corresponding area cannot be performed, so the path is changed after approaching or colliding with the obstacle as much as possible.

이러한 이동 로봇은 장애물의 회피하여 주행하도록 기본적으로 설계되기는 하지만, 모든 장애물의 종류를 인식하는데에는 한계가 있다. 그에 따라 일부 장애물에 의해 주행이 방해받을 수 있고, 심하게는 더 이상 주행하지 못하는 구속 상황에 처할 수 있다. Although these mobile robots are basically designed to run while avoiding obstacles, there is a limit to recognizing all types of obstacles. As a result, driving may be obstructed by some obstacles, and in severe cases, you may be in a restrained situation where you can no longer drive.

그에 따라 최근에는 제품이 출시되기 전에 다양한 실험을 통해 테스트가 이루어짐에 따라 장애물에 대한 정보를 선행 학습하도록 한다. As a result, recently, as tests are conducted through various experiments before products are released, information about obstacles is taught in advance.

그러나 테스트 환경은 제한적으로 모든 장애물에 대한 정보를 선행 학습을 통해 축적할 수 없으므로 이동 로봇의 장애물에 대한 대응에는 한계가 있다.However, since the test environment cannot accumulate information on all obstacles through prior learning, there is a limit to the response of the mobile robot to obstacles.

또한, 실제 이동 로봇이 사용되는 사용자의 주거 환경은 집집마다 상이하고 발생할 수 있는 위험상황 또한 상이하므로 각각의 환경에 따른 장애물에 대한 정보가 지속적으로 추가되어야 할 필요성이 있다.
In addition, since the user's residential environment in which the actual mobile robot is used is different from house to house, and dangerous situations that may occur are also different, there is a need to continuously add information about obstacles according to each environment.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 주행중에 주기적으로 영상을 촬영하여 복수의 영상을 통해 장애물의 특징을 분석하여 새로운 장애물에 대한 정보를 획득함으로써, 다양한 대응모션으로 장애물을 회피하거나, 위험상황으로부터 탈출할 수 있도록 하는 이동 로봇 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.
The problem to be solved by the present invention is to obtain information on new obstacles by periodically capturing images while driving and analyzing the characteristics of obstacles through a plurality of images, thereby avoiding obstacles with various response motions or escaping from dangerous situations An object of the present invention is to provide a mobile robot and a method for controlling the same.

본 발명이 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 이동 가능한 본체, 주행방향에 대한 영상을 촬영하는 영상획득부, 주행방향에 위치한 장애물을 감지하는 장애물 감지유닛, 상기 영상획득부를 통해 주기적으로 촬영되는 복수의 영상데이터가 저장되는 데이터부, 주행상태에 대응하여 상기 장애물에 의한 본체의 구속 여부를 판단하고, 구속에 대한 판단시점으로부터 이전에 촬영된 적어도 하나의 상기 영상데이터를 서버로 전송하며, 상기 서버로부터 수신되는 장애물 정보에 대응하여 상기 본체의 구속을 방지하도록 대응모션을 설정하여 상기 장애물을 회피하는 제어부를 포함한다. A mobile robot according to an embodiment of the present invention includes a movable body, an image acquisition unit that captures an image of a traveling direction, an obstacle detection unit that detects an obstacle located in the traveling direction, and a plurality of images periodically photographed through the image acquisition unit. A data unit in which image data of the image data is stored, determines whether the main body is restrained by the obstacle in response to the driving state, and transmits at least one image data previously photographed from the time of determining restraint to the server, the server and a control unit configured to avoid the obstacle by setting a corresponding motion to prevent restraint of the main body in response to the obstacle information received from the .

상기 제어부는 상기 장애물 감지유닛에 의해 상기 장애물이 소정거리 내에 위치하는 것으로 판단되는 소정 시점에 대응모션을 시작하되, 상기 소정 시점 이전에 획득된 상기 영상데이터를 바탕으로 판단되는 상기 장애물에 따라 상기 대응모션을 결정하는 것을 특징으로 한다. The control unit starts a corresponding motion at a predetermined time when it is determined by the obstacle detection unit that the obstacle is located within a predetermined distance, and responds according to the obstacle determined based on the image data obtained before the predetermined time. It is characterized by determining the motion.

상기 제어부는 구속상황이 발생되면, 상기 본체의 구속이 판단된 시점으로부터, 이전 일정시간 또는 이전 일정거리 이동중 촬영된 적어도 하나의 영상데이터를 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다. When a restraint situation occurs, the control unit transmits to the server at least one image data photographed during a previous predetermined time or a previous predetermined distance from the time when the restraint of the main body is determined.

상기 제어부는 상기 서버로부터 수신되는 장애물 정보에 근거하여 지정된 대응모션을 수행하여 구속 상황으로부터 탈출하는 것을 특징으로 한다. The control unit performs a designated response motion based on the obstacle information received from the server to escape from the restraint situation.

상기 제어부는 상기 장애물이 구속의 원인이 되는 장애물인 경우, 상기 장애물을 회피하도록 상기 복수의 대응모션 중 지정된 어느 하나의 대응모션을 수행하는 것을 특징으로 한다. When the obstacle is an obstacle causing the restraint, the control unit may perform any one of the corresponding motions designated among the plurality of corresponding motions to avoid the obstacle.

상기 제어부는 상기 대응모션으로, 상기 장애물에 일정거리 접근 후 회피하거나 또는 상기 장애물 감지 시 즉시 회피하도록 하는 것을 특징으로 한다. The control unit is characterized in that, as the corresponding motion, it avoids the obstacle after approaching a certain distance or immediately avoids it when the obstacle is detected.

상기 제어부는 상기 장애물이 구속상황이 발생될 수 있는 후보에 포함된 경우 상기 복수의 대응모션 중, 구속에 대한 경고를 출력하도록 어느 하나의 대응모션을 수행하는 것을 특징으로 한다. When the obstacle is included in a candidate in which a restraint situation may occur, the controller performs any one of the corresponding motions to output a warning about restraint among the plurality of corresponding motions.

본 발명은, 주행 중, 영상획득부를 통해 주행방향에 대한 영상을 주기적으로 촬영하여 영상데이터를 저장하는 단계, 상기 영상데이터를 분석하여 주행방향에 위치한 장애물을 인식하는 단계, 장애물 감지유닛에 의해 상기 장애물을 감지하는 단계, 상기 장애물 감지 시, 상기 영상데이터로부터 기 인식된 상기 장애물의 종류에 대응하여 복수의 대응모션 중 어느 하나의 대응모션을 수행하는 단계, 주행상태에 대응하여, 상기 장애물에 의한 본체의 구속 여부를 판단하는 단계, 구속으로 판단되면, 구속에 대한 판단시점으로부터 이전에 촬영된 적어도 하나의 상기 영상데이터를 서버로 전송하는 단계 및 상기 서버로부터 수신되는 장애물 정보에 대응하여 상기 본체의 구속을 방지하도록 대응모션을 설정하여 상기 장애물을 회피하는 단계를 포함한다. The present invention includes the steps of periodically capturing an image for the driving direction through an image acquisition unit while driving and storing image data, analyzing the image data to recognize an obstacle located in the driving direction, and using the obstacle detection unit to detect the obstacle. Detecting an obstacle, when detecting the obstacle, performing any one of a plurality of corresponding motions in response to the type of the obstacle previously recognized from the image data, corresponding to the driving state, Determining whether the main body is restrained, if it is determined that the restraint is determined, transmitting at least one of the image data previously photographed from the time of determining restraint to the server, and in response to the obstacle information received from the server, and avoiding the obstacle by setting a corresponding motion to prevent restraint.

본 발명은, 주행중 주기적으로 영상을 촬영하여 복수의 영상데이터를 저장하고, 상기 영상데이터로부터 장애물은 인식하여, 소정거리 내의 장애물 감지시 기 인식된 장애물에 따라 어느 하나의 대응모션을 수행하고, 주행 중 상기 장애물에 의해 구속되는 경우, 그 이전에 촬영된 복수의 영상데이터를 서버로 전송하는 이동 로봇, 및 상기 복수의 영상데이터를 분석하여 상기 구속의 원인이 된 상기 장애물의 특징을 분석하고, 상기 구속을 해소하거나 또는 상기 장애물을 회피하기 위한 대응모션을 설정하는 서버를 포함한다. According to the present invention, an image is taken periodically while driving, a plurality of image data is stored, an obstacle is recognized from the image data, and any one corresponding motion is performed according to the recognized obstacle when an obstacle within a predetermined distance is detected, and driving In the case of being restrained by the obstacle, a mobile robot that transmits a plurality of image data captured before it to a server, and analyzes the plurality of image data to analyze the characteristics of the obstacle causing the restraint, and and a server for setting a corresponding motion for relieving restraint or avoiding the obstacle.

상기 서버는 상기 적어도 하나의 영상데이터를 분석하여, 상기 본체가 구속되기 전 촬영된 영상데이터로부터 주변의 장애물을 인식하여 구속의 원인이 되는 장애물을 판단하는 것을 특징으로 한다. The server analyzes the at least one image data, recognizes an obstacle in the vicinity from the image data taken before the main body is restrained, and determines an obstacle that causes restraint.

상기 서버는 구속의 원인이 되는 상기 장애물의 특징을 추출하여 상기 장애물에 대한 인식모델을 생성하고, 상기 장애물을 회피하기 위한 대응모션 또는 구속상황으로부터 탈출하기 위한 대응모션을 포함하여 상기 장애물 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다. The server generates a recognition model for the obstacle by extracting the characteristics of the obstacle that is the cause of the restraint, and generates the obstacle information including a corresponding motion for avoiding the obstacle or a corresponding motion for escaping from a restrained situation characterized in that

상기 서버는 상기 장애물의 특징에 대응하여, 상기 장애물과 유사한 형태의 다른 장애물에 대하여 구속이 발생할 수 있는 후보로 설정하여 상기 장애물 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
In response to the characteristics of the obstacle, the server generates the obstacle information by setting other obstacles having a similar shape to the obstacle as candidates for which restraint can occur.

본 발명의 이동 로봇 및 그 제어방법은 주행중에 영상을 주기적으로 촬영하고, 장애물이 소정 거리 내에 위치하는 경우 기 촬영된 영상을 분석하여 장애물에 대하여 설정된 복수의 모션 중 어느 하나를 선택하여 수행함에 따라, 상이한 복수의 장애물에 대하여 장애물 감지 시 동일한 감지신호가 입력되더라도 영상을 통해 장애물을 판단하여 장애물에 따라 상이한 동작이 수행되도록 하여 다양한 장애물에 대응할 수 있다. The mobile robot and its control method of the present invention periodically photograph an image while driving, and when an obstacle is located within a predetermined distance, it analyzes a pre-photographed image and selects any one of a plurality of motions set for the obstacle. , even when the same detection signal is input when detecting an obstacle for a plurality of different obstacles, it is possible to respond to various obstacles by determining the obstacle through the image and performing different operations according to the obstacle.

본 발명은 주행상태에 따라 구속 여부를 판단하고, 구속된 시점으로부터 그 이전에 촬영된 적어도 하나의 영상을 분석하여 구속의 원인이 되는 장애물을 추출하고, 구속의 원인이 되는 장애물을 회피할 수 있도록 대응모션을 설정함으로써, 다음 주행 시 구속이 발생하지 않도록 한다. The present invention determines whether or not to be restrained according to the driving state, analyzes at least one image taken before that from the time of restraint, extracts an obstacle that causes restraint, and avoids the obstacle that causes restraint. By setting the corresponding motion, restraint does not occur during the next driving.

본 발명은, 본체의 이동이 구속된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 적어도 하나의 영상을 분석하여 구속상황을 탈출할 수 있도록 하는 대응모션을 설정하여, 구속상황을 해소할 수 있다. The present invention can solve the restraint situation by analyzing at least one image taken before that based on the time when the movement of the main body is restrained and setting a corresponding motion to escape the restraint situation.

본 발명은 구속의 원인이 되는 장애물과 동일하거나 유사한 형태의 다른 장애물에 대하여 구속발생에 대한 후보를 설정하고, 다른 장애물에 대한 대응모션을 설정하여 구속이 발생하지 않도록 한다. The present invention sets candidates for constraint generation with respect to other obstacles having the same or similar shape as the obstacle causing the constraint, and sets a corresponding motion for the other obstacle so that the constraint does not occur.

본 발명은 본체가 주행하지 못하고 구속되는 상황을 사전에 방지함으로써, 본체가 지속적으로 주행할 수 있도록 한다. The present invention prevents a situation in which the body cannot travel and is constrained in advance, so that the body can continuously travel.

본 발명은 서버를 통한 장애물의 분석 및 학습을 통해, 이동 로봇이 새로운 장애물에 대한 정보를 획득하고, 기존의 장애물에 대한 정보를 갱신함으로써, 장애물에 대하여 다양한 대응이 가능하고, 위험상황을 회피할 수 있다.
According to the present invention, through the analysis and learning of obstacles through the server, the mobile robot acquires information on new obstacles and updates information on existing obstacles, thereby enabling various responses to obstacles and avoiding dangerous situations. can

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇 시스템의 이동 로봇이 도시된 사시도이다.
도 2 는 도 1의 이동 로봇의 수평 화각을 도시한 도이다.
도 3 은 도 1의 이동 로봇의 전면도이다.
도 4 는 도 1의 이동 로봇의 저면을 도시한 도이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇 및 장애물 인식을 위한 시스템이 간략하게 도시된 도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 주요부들을 도시한 블록도이다.
도 7 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇 및 장애물 인식을 위한 기기간의 신호 흐름을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 8 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 장애물 인식을 위한 영상 전송을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 9 는 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 영상을 통한 구속상황판단방법을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 10 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 제어방법을 설명하는데 참조되는 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 에러판단방법을 설명하는데 참조되는 순서도이다.
1 is a perspective view illustrating a mobile robot of a mobile robot system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a horizontal angle of view of the mobile robot of FIG. 1 .
FIG. 3 is a front view of the mobile robot of FIG. 1 .
FIG. 4 is a view showing a bottom surface of the mobile robot of FIG. 1 .
5 is a diagram schematically illustrating a system for recognizing a mobile robot and an obstacle according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating main parts of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram referenced for explaining a signal flow between a mobile robot and a device for recognizing an obstacle according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram referenced for explaining image transmission for obstacle recognition of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram referenced for explaining a method for determining a restraint situation through an image of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart referenced to explain a method for controlling a mobile robot according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart referenced to explain an error determination method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 본 발명의 제어구성은 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout. The control configuration of the present invention may consist of at least one processor.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 사시도이다. 도 2는 도 1의 이동 로봇의 수평 화각을 도시한 것이다. 도 3은 도 1의 이동 로봇의 전면도이다. 도 4는 도 1의 이동 로봇의 저면을 도시한 것이다. 1 is a perspective view of a mobile robot according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 illustrates a horizontal angle of view of the mobile robot of FIG. 1 . 3 is a front view of the mobile robot of FIG. 1 . 4 is a view showing a bottom surface of the mobile robot of FIG. 1 .

도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇(1)은 청소구역의 바닥을 따라 이동하며, 바닥 상의 먼지 등의 이물질을 흡입하는 본체(10)와, 본체(10)의 전면에 배치되어 장애물을 감지하는 감지수단을 포함한다. 1 to 4, the mobile robot 1 according to an embodiment of the present invention moves along the floor of the cleaning area, and the main body 10 for sucking foreign substances such as dust on the floor, and the main body 10 ) is disposed on the front side and includes a sensing means for detecting an obstacle.

본체(10)는 외관을 형성하며 내측으로 본체(10)를 구성하는 부품들이 수납되는 공간을 형성하는 케이싱(11)과, 케이싱(11)에 배치되어 먼지나 쓰레기 등의 이물질을 흡입하는 흡입유닛(34)과, 케이싱(11)에 회전 가능하게 구비되는 좌륜(36(L))과 우륜(36(R))을 포함할 수 있다. 좌륜(36(L))과 우륜(36(R))이 회전함에 따라 본체(10)가 청소구역의 바닥을 따라 이동되며, 이 과정에서 흡입유닛(34)을 통해 이물질이 흡입된다.The main body 10 forms an exterior and a casing 11 which forms a space in which the parts constituting the main body 10 are accommodated, and a suction unit disposed in the casing 11 to suck foreign substances such as dust or garbage. 34 , and a left wheel 36 (L) and a right wheel 36 (R) rotatably provided in the casing 11 . As the left wheel 36(L) and the right wheel 36(R) rotate, the main body 10 moves along the floor of the cleaning area, and foreign substances are sucked through the suction unit 34 in this process.

흡입유닛(34)은 흡입력을 발생시키는 흡입 팬(미도시)과, 흡입 팬의 회전에 의해 생성된 기류가 흡입되는 흡입구(10h)를 포함할 수 있다. 흡입유닛(34)은 흡입구(10h)를 통해 흡입된 기류 중에서 이물질을 채집하는 필터(미도시)와, 필터에 의해 채집된 이물질들이 축적되는 이물질 채집통(미도시)을 포함할 수 있다.The suction unit 34 may include a suction fan (not shown) that generates a suction force, and a suction port 10h through which an airflow generated by the rotation of the suction fan is sucked. The suction unit 34 may include a filter (not shown) for collecting foreign substances from the airflow sucked through the suction port 10h, and a foreign substance collecting container (not shown) in which the foreign substances collected by the filter are accumulated.

또한, 본체(10)는 좌륜(36(L))과 우륜(36(R))을 구동시키는 주행부를 포함할 수 있다. 주행부는 적어도 하나의 구동모터를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 구동모터는 좌륜(36(L))을 회전시키는 좌륜 구동모터와 우륜(36(R))을 회전시키는 우륜 구동모터를 포함할 수 있다.In addition, the main body 10 may include a driving unit for driving the left wheel 36 (L) and the right wheel 36 (R). The driving unit may include at least one driving motor. The at least one driving motor may include a left wheel driving motor rotating the left wheel 36(L) and a right wheel driving motor rotating the right wheel 36(R).

좌륜 구동모터와 우륜 구동모터는 제어부의 주행제어부에 의해 작동이 독립적으로 제어됨으로써 본체(10)의 직진, 후진 또는 선회가 이루어질 수 있다. 예를들어, 본체(10)가 직진 주행하는 경우에는 좌륜 구동모터와 우륜 구동모터가 같은 방향으로 회전되나, 좌륜 구동모터와 우륜 구동모터가 다른 속도로 회전되거나, 서로 반대 방향으로 회전되는 경우에는 본체(10)의 주행 방향이 전환될 수 있다. 본체(10)의 안정적인 지지를 위한 적어도 하나의 보조륜(37)이 더 구비될 수 있다.The operation of the left wheel drive motor and the right wheel drive motor is independently controlled by the driving control unit of the control unit, so that the main body 10 can move forward, backward, or turn. For example, when the main body 10 travels straight, the left wheel drive motor and the right wheel drive motor rotate in the same direction, but when the left wheel drive motor and the right wheel drive motor rotate at different speeds or rotate in opposite directions, The traveling direction of the main body 10 may be switched. At least one auxiliary wheel 37 for stable support of the main body 10 may be further provided.

케이싱(11)의 저면부 전방측에 위치하며, 방사상으로 연장된 다수개의 날개로 이루어진 솔을 갖는 복수의 브러시(35)가 더 구비될 수 있다. 복수의 브러시(35)의 회전에 의해 청소구역의 바닥으로부터 먼지들이 제거되며, 이렇게 바닥으로부터 분리된 먼지들은 흡입구(10h)를 통해 흡입되어 채집통에 모인다.A plurality of brushes 35 positioned on the front side of the bottom surface of the casing 11 and having a brush composed of a plurality of radially extending wings may be further provided. The dust is removed from the floor of the cleaning area by the rotation of the plurality of brushes 35, and the dust separated from the floor is sucked through the suction port 10h and collected in the collection container.

케이싱(11)의 상면에는 사용자로부터 이동 로봇(1)의 제어를 위한 각종 명령을 입력받는 조작부(160)를 포함하는 컨트롤 패널이 구비될 수 있다.A control panel including a manipulation unit 160 that receives various commands for controlling the mobile robot 1 from a user may be provided on the upper surface of the casing 11 .

감지수단은, 도 1의 (a)와 같이 복수의 센서를 이용하여 장애물을 감지하는 센서부(150), 영상을 촬영하는 영상획득부(170)를 포함한다. The sensing means includes a sensor unit 150 for detecting an obstacle by using a plurality of sensors, as shown in FIG. 1A , and an image acquisition unit 170 for capturing an image.

또한, 감지수단은, 도 1의 (b)와 같이, 본체(10)의 전면에 배치되어, 장애물을 감지하는 장애물 감지유닛(100), 영상을 촬영하는 영상획득부(170)를 포함할 수 있다. 장애물 감지유닛(100)은 광패턴을 조사하고 촬영되는 영상을 통해 장애물을 감지한다. 장애물 감지유닛(100)은 패턴획득부(140)를 포함하고, 또한, 센서부(150)를 포함할 수 있다. In addition, the detection means, as shown in Fig. 1 (b), is disposed on the front of the main body 10, it may include an obstacle detection unit 100 for detecting an obstacle, and an image acquisition unit 170 for taking an image. have. The obstacle detection unit 100 irradiates a light pattern and detects an obstacle through a photographed image. The obstacle detecting unit 100 may include a pattern acquisition unit 140 , and may also include a sensor unit 150 .

영상획득부(170)는 각각 전방을 향하도록 구비되어 주행방향을 촬영하고, 또한, 경우에 따라 천장을 향하도록 구비될 수 있다. 경우에 따라 전방과 천장을 향하는 두개의 영상획득부(170)가 구비될 수도 있다. 두개의 영상획득부가 구비되는 경우, 본체의 전면과 상단부에 각각 설치되어 전방과 천장의 영상을 각각 촬영할 수 있다. The image acquisition unit 170 is provided to face forward, respectively, to photograph the driving direction, and, in some cases, may be provided to face the ceiling. In some cases, two image acquisition units 170 facing the front and the ceiling may be provided. When two image acquisition units are provided, they are installed on the front and upper portions of the main body, respectively, so that images of the front and the ceiling can be captured, respectively.

장애물 감지유닛(100)은 본체(10)의 전면에 배치될 수 있다. The obstacle detecting unit 100 may be disposed on the front side of the main body 10 .

장애물 감지유닛(100)은 케이싱(11)의 전면에 고정되고, 제 1 패턴 조사부(120), 제 2 패턴 조사부(130) 및 패턴획득부(140)를 포함한다. 이때 패턴획득부(140)는 도시된 바와 같이 패턴 조사부의 하부에 설치되거나 또는 제 1 및 제 2 패턴 조사부 사이에 배치될 수 있다. The obstacle detecting unit 100 is fixed to the front surface of the casing 11 , and includes a first pattern irradiation unit 120 , a second pattern irradiation unit 130 , and a pattern acquisition unit 140 . In this case, the pattern acquisition unit 140 may be installed under the pattern irradiation unit as shown or disposed between the first and second pattern irradiation units.

도 2에서, 표시된 조사각(θh)은 제 1 패턴 조사부(120)로부터 조사된 제 1 패턴 광(P1)의 수평조사각을 표시한 것으로, 수평선의 양단이 제 1 패턴 조사부(120)와 이루는 각도를 나타내며, 130˚ 내지 140˚ 범위에서 정해지는 것이 바람직하나, 반드시 이에 한정되어야 하는 것은 아니다. 도 2에 표시된 점선은 이동 로봇(1)의 전방을 향하는 것이며, 제 1 패턴 광(P1)은 점선에 대해 대칭인 형태로 구성될 수 있다.In FIG. 2 , the displayed irradiation angle θh indicates the horizontal irradiation angle of the first pattern light P1 irradiated from the first pattern irradiation unit 120 , and both ends of the horizontal line form the first pattern irradiation unit 120 . It represents an angle, and it is preferable to be set in the range of 130˚ to 140˚, but it is not necessarily limited thereto. The dotted line indicated in FIG. 2 is directed toward the front of the mobile robot 1 , and the first pattern light P1 may be configured to be symmetrical with respect to the dotted line.

본체(10)에는 재충전이 가능한 배터리(38)가 구비되며, 배터리(38)의 충전 단자(33)가 상용 전원(예를 들어, 가정 내의 전원 콘센트)과 연결되거나, 상용 전원과 연결된 별도의 충전대(400)에 본체(10)가 도킹되어, 충전 단자(33)가 충전대의 단자(410)와의 접촉을 통해 상용 전원과 전기적으로 연결되고, 배터리(38)의 충전이 이루어질 수 있다. 이동 로봇(1)을 구성하는 전장 부품들은 배터리(38)로부터 전원을 공급받을 수 있으며, 따라서, 배터리(38)가 충전된 상태에서 이동 로봇(1)은 상용 전원과 전기적으로 분리된 상태에서 자력 주행이 가능하다.The main body 10 is provided with a rechargeable battery 38 , and the charging terminal 33 of the battery 38 is connected to commercial power (eg, a power outlet in the home) or a separate charging station connected to commercial power. The main body 10 is docked at 400 , the charging terminal 33 is electrically connected to commercial power through contact with the terminal 410 of the charging station, and the battery 38 can be charged. Electrical components constituting the mobile robot 1 may be supplied with power from the battery 38 . Therefore, in a state in which the battery 38 is charged, the mobile robot 1 has a magnetic force in a state electrically separated from commercial power. driving is possible

도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇 및 장애물 인식을 위한 시스템이 간략하게 도시된 도이다. 5 is a diagram schematically illustrating a system for recognizing a mobile robot and an obstacle according to an embodiment of the present invention.

이동 로봇(1)은 주행영역(H) 중 소정의 청소영역에 대한 청소명령을 수신하여 청소를 수행한다. 이동 로봇(1)은 주행 중 촬영되는 영상을 분석하여 장애물의 종류를 판단한다. The mobile robot 1 receives a cleaning command for a predetermined cleaning area among the traveling areas H and performs cleaning. The mobile robot 1 analyzes an image captured while driving to determine the type of obstacle.

이동 로봇(1)은 주행영역(H)에 존재하는 복수의 장애물(2, 3)을 감지하여 장애물을 인식하고, 장애물의 종류에 따라 접근, 통과, 회피 중 어느 하나의 동작을 수행한다. 이때, 이동 로봇(1)은 장애물에 접근하지 않고 회피하거나, 소정거리 접근한 후 소정의 동작을 수행할 수 있고, 장애물에 근접한 이후에 회피할 수 있으며, 장애물의 형태에 따라 장애물을 통과할 수 있다. The mobile robot 1 detects a plurality of obstacles 2 and 3 existing in the traveling area H, recognizes the obstacles, and performs any one of approach, passage, and avoidance according to the type of obstacle. At this time, the mobile robot 1 may avoid without approaching the obstacle, or may perform a predetermined operation after approaching a predetermined distance, may avoid after approaching the obstacle, and may pass through the obstacle depending on the shape of the obstacle. have.

이동 로봇(1)은 주행 중에 구비되는 영상획득부(170)를 통해 주행방향을 촬영하고 장애물 감지유닛(100)을 통해 소정거리 내에 위치하는 장애물을 감지한다. 이동 로봇(1)은 영상획득부(170)를 통해 연속적으로 주행방향을 촬영할 수 있고, 설정에 따라 소정시간 간격으로 영상을 촬영할 수 있다. The mobile robot 1 takes a driving direction through an image acquisition unit 170 provided while driving, and detects an obstacle located within a predetermined distance through the obstacle detecting unit 100 . The mobile robot 1 may continuously photograph the driving direction through the image acquisition unit 170 and may photograph images at predetermined time intervals according to settings.

이동 로봇(1)은 주행중에 촬영되는 영상을 저장하고, 장애물 감지유닛(100)을 통해 장애물이 감지되면, 대응 가능한 대응모션을 선별한 후, 영상분석을 통해 판단된 장애물에 따라, 특히 장애물의 종류에 따라 장애물에 대한 대응모션을 결정하여 동작한다. The mobile robot 1 stores an image taken while driving, and when an obstacle is detected through the obstacle detection unit 100, selects a corresponding corresponding motion, and then, according to the obstacle determined through image analysis, especially of the obstacle. It operates by determining the response motion to the obstacle according to the type.

이동 로봇(1)은 상이한 장애물에 대하여 장애물 감지유닛(100)에 의해 동일한 감지신호가 입력되는 경우라도, 기 촬영된 영상을 바탕으로 장애물을 분석하여, 장애물에 따른 대응모션을 설정하고, 그에 따라 장애물에 대응하는 동작을 수행한다. Even when the same detection signal is input by the obstacle detection unit 100 for different obstacles, the mobile robot 1 analyzes the obstacle based on the pre-photographed image, sets a corresponding motion according to the obstacle, and accordingly Perform actions in response to obstacles.

또한, 이동 로봇(1)은 영상이 촬영되면, 소정 시간 간격으로 영상을 분석하여 영상에 포함된 장애물을 인식하고, 장애물 감지유닛(100)에 의해 소정 거리 내에 장애물이 위치하는 것이 감지되면, 기 판단된 장애물의 종류를 바탕으로 대응모션에 대한 동작을 수행할 수 있다. In addition, when an image is captured, the mobile robot 1 analyzes the image at a predetermined time interval to recognize an obstacle included in the image, and when it is detected that an obstacle is located within a predetermined distance by the obstacle detection unit 100, the Based on the determined type of obstacle, an operation for the corresponding motion may be performed.

예를 들어, 이동 로봇(1)은 장애물에 따라 위험장애물인 경우 접근하지 않고 회피하도록 하고, 일반 장애물인 경우 근접거리까지 접근하거나 또는 장애물에 충돌 후 회피하도록 한다. For example, depending on the obstacle, the mobile robot 1 avoids a dangerous obstacle without approaching it, and in the case of a general obstacle, it approaches up to a close distance or avoids it after colliding with the obstacle.

이동 로봇(1)은 자체 저장되는 데이터를 바탕으로 장애물의 종류를 판단하고 또한, 서버(90) 또는 단말(80)과 연결되어 장애물의 종류를 판단할 수 있다. 이동 로봇(1)은 네트워크(N)를 통해 서버(90)와의 통신하기 위해 별도의 통신장치(미도시)와 연결될 수 있다. The mobile robot 1 may determine the type of obstacle based on data stored therein, and may be connected to the server 90 or the terminal 80 to determine the type of the obstacle. The mobile robot 1 may be connected to a separate communication device (not shown) in order to communicate with the server 90 through the network N.

이동 로봇(1)은 주행 중 촬영되는 영상에 대하여, 각 영상데이터를 필터링하여, 소정 시간 간격으로 서버 또는 단말로 전송하여 장애물 정보를 요청함으로써, 영상데이터에 포함된, 장애물에 대한 정보를 서버 또는 단말로부터 수신한다. 이동 로봇(1)은 장애물 감지유닛(100)에 의해 장애물이 소정거리 내에 위치하는 것으로 판단되는 때에, 영상데이터를 통해 장애물을 즉시 확인할 수 있다. The mobile robot 1 filters each image data for an image taken while driving and transmits it to a server or a terminal at predetermined time intervals to request obstacle information, thereby transmitting information on obstacles included in the image data to the server or received from the terminal. When it is determined by the obstacle detecting unit 100 that the obstacle is located within a predetermined distance, the mobile robot 1 can immediately identify the obstacle through the image data.

단말(80)은 이동 로봇(1)을 제어하기 위한 어플리케이션을 구비하고, 어플리케이션의 실행을 통해 이동 로봇(1)이 청소할 주행구역에 대한 맵을 표시하고, 맵 상에 특정 영역을 청소하도록 영역을 지정할 수 있다. 또한, 이동 로봇으로부터 수신되는 데이터를 바탕으로 이동 로봇의 위치를 표시하고, 청소상태에 대한 정보를 표시한다. The terminal 80 includes an application for controlling the mobile robot 1, displays a map for the traveling area to be cleaned by the mobile robot 1 through the execution of the application, and selects an area to clean a specific area on the map can be specified. In addition, the position of the mobile robot is displayed based on the data received from the mobile robot, and information about the cleaning state is displayed.

단말은 통신모듈이 탑재되어 네트워크 접속이 가능하고 이동 로봇을 제어하기 위한 프로그램, 또는 이동 로봇 제어용 어플리케이션이 설치된 기기로, 컴퓨터, 랩탑, 스마트폰, PDA, 태블릿PC 등의 기기가 사용될 수 있다. 또한, 단말은, 스마트 워치 등의 웨어러블(wearable) 장치 또한 사용될 수 있다. The terminal is equipped with a communication module to allow network connection and is a device in which a program for controlling a mobile robot or an application for controlling a mobile robot is installed, and devices such as a computer, a laptop, a smart phone, a PDA, and a tablet PC may be used. In addition, the terminal may also use a wearable device such as a smart watch.

단말(80)은 이동 로봇과, 가정 내 구축되는 네트워크를 통해 상호 연결될 수 있다. 단말과 이동 로봇은 WIFI로 연결됨은 물론, 블루투스, 적외선통신, 지그비 등의 근거리 무선통신방식을 이용하여 상호 통신할 수 있다. 단말과 이동 로봇의 통신 방식은, 이에 한정되지 않음을 명시한다. The terminal 80 may be interconnected with the mobile robot through a network built in the home. The terminal and the mobile robot are not only connected through WIFI, but also can communicate with each other using short-range wireless communication methods such as Bluetooth, infrared communication, and Zigbee. It is specified that the communication method between the terminal and the mobile robot is not limited thereto.

또한, 단말(80)은 이동 로봇(1)으로부터 수신되는 영상에 대응하여 장애물의 종류를 판단할 수 있다. 단말(80)은 기 저장된 데이터를 바탕으로 장애물의 종류를 판단하거나, 서버와 연결되어 장애물의 종류를 판단할 수 있다. 예를들어 이동 로봇(1)이 네트워크 접속을 통한 서버연결이 불가능한 경우, 단말(80)이 이동 로봇의 데이터를 수신하여 서버로 전송할 수 있다. Also, the terminal 80 may determine the type of obstacle in response to the image received from the mobile robot 1 . The terminal 80 may determine the type of obstacle based on pre-stored data, or may be connected to the server to determine the type of obstacle. For example, when the mobile robot 1 cannot connect to a server through a network connection, the terminal 80 may receive data of the mobile robot and transmit it to the server.

또한, 단말(80)은 영상을 화면에 표시하여 사용자의 입력을 통해 장애물의 종류를 입력하여 이동 로봇으로 전송할 수 있고, 어플리케이션의 메뉴를 통해 특정 장애물에 대한 동작을 지정할 수 있다. In addition, the terminal 80 may display an image on the screen, input the type of obstacle through the user's input, and transmit it to the mobile robot, and may designate an operation for a specific obstacle through the menu of the application.

서버(90)는 소정 네트워크(N)를 통해 접속되는, 이동 로봇(1)으로부터 수신되는 영상데이터를 분석하여 장애물의 종류를 판단하고, 그에 대한 응답을 이동 로봇(1)으로 전송한다. 서버(90)는 단말로부터 요청이 있는 경우 장애물의 종류를 판단하여 응답할 수 있다. The server 90 analyzes the image data received from the mobile robot 1 connected through a predetermined network N to determine the type of obstacle, and transmits a response thereto to the mobile robot 1 . When there is a request from the terminal, the server 90 may respond by determining the type of obstacle.

서버(90)는 복수의 이동 로봇(1)으로부터 수신되는 영상데이터를 누적하고 복수의 영상데이터를 분석하여 장애물에 대하여 학습한다. The server 90 accumulates image data received from the plurality of mobile robots 1 and analyzes the plurality of image data to learn about obstacles.

서버(90)는 복수의 영상데이터를 바탕으로 하는 장애물 인식을 위한 데이터베이스(미도시)를 구비하여, 영상데이터로부터 추출되는 장애물에 대한 특징을 인식하여 장애물의 종류를 판단한다. The server 90 includes a database (not shown) for obstacle recognition based on a plurality of image data, and determines the type of obstacle by recognizing the characteristics of the obstacle extracted from the image data.

서버(90)는 장애물 정보를 누적하여 저장하고, 장애물 정보를 분석하여 장애물의 종류를 판단한다. 또한, 서버(90)는 장애물을 종류에 따라 분류하여 장애물에 대한 이동 로봇(1)의 동작을 적어도 하나의 대응모션으로 설정할 수 있다. The server 90 accumulates and stores obstacle information and analyzes the obstacle information to determine the type of obstacle. In addition, the server 90 may classify obstacles according to types and set the motion of the mobile robot 1 to the obstacles as at least one corresponding motion.

서버(90)는 새로운 장애물 정보를 분석하여, 기 저장된 장애물 정보를 갱신한다. 또한, 서버(90)는 단말(80)에 의해 설정되거나 또는 변경되는 장애물에 대한 이동 로봇의 동작정보를 수신하여 저장하고, 기 저장된 장애물 정보에 매칭하여 장애물에 대한 이동 로봇의 동작에 대한 설정을 갱신한다. The server 90 analyzes the new obstacle information and updates the previously stored obstacle information. In addition, the server 90 receives and stores the motion information of the mobile robot for the obstacle set or changed by the terminal 80, and matches the pre-stored obstacle information to set the motion of the mobile robot for the obstacle. update

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 주요부들을 도시한 블록도이다.6 is a block diagram illustrating main parts of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 이동 로봇(1)은 장애물 감지유닛(100), 영상획득부(170), 청소부(260), 주행부(250), 데이터부(180), 출력부(190), 조작부(160), 통신부(280) 그리고 동작 전반을 제어하는 제어부(110)를 포함한다. As shown in FIG. 6 , the mobile robot 1 includes an obstacle detection unit 100 , an image acquisition unit 170 , a cleaning unit 260 , a driving unit 250 , a data unit 180 , and an output unit 190 . , an operation unit 160 , a communication unit 280 , and a control unit 110 for controlling overall operations.

조작부(160)는 적어도 하나의 버튼, 스위치, 터치입력수단을 포함하여, 이동 로봇(1)의 작동 전반에 필요한, 온/오프 또는 각종 명령을 입력받아 제어부(110)로 입력한다. The operation unit 160 includes at least one button, a switch, and a touch input means, and receives an on/off or various commands necessary for the overall operation of the mobile robot 1 and inputs it to the control unit 110 .

출력부(190)는 LED, LCD와 같은 디스플레이를 구비하고, 이동 로봇(1)의 동작모드, 예약 정보, 배터리 상태, 동작상태, 에러상태 등을 표시한다. 또한, 출력부(190)는 스피커 또는 버저를 구비하여, 동작모드, 예약 정보, 배터리 상태, 동작상태, 에러상태에 대응하는 소정의 효과음, 경고음 또는 음성안내를 출력한다. The output unit 190 has a display such as LED and LCD, and displays the operation mode, reservation information, battery state, operation state, error state, etc. of the mobile robot 1 . In addition, the output unit 190 is provided with a speaker or a buzzer, and outputs a predetermined sound effect, warning sound, or voice guidance corresponding to the operation mode, reservation information, battery state, operation state, and error state.

통신부(280)는, 무선통신 방식으로 단말(80)과 통신한다. 또한, 통신부(280)는 가정 내 네트워크를 통해, 인터넷망에 연결되어, 외부의 서버(90)와 통신할 수 있다. The communication unit 280 communicates with the terminal 80 in a wireless communication method. Also, the communication unit 280 may be connected to an Internet network through an in-home network and communicate with the external server 90 .

통신부(280)는 생성되는 지도를 단말(80)로 전송하고, 단말로부터 청소명령을 수신하며, 이동 로봇의 동작상태, 청소상태에 대한 데이터를 단말로 전송한다. 통신부(280)는 지그비, 블루투스 등의 근거리 무선통신뿐 아니라, 와이파이, 와이브로 등의 통신모듈을 포함하여 데이터를 송수신한다. The communication unit 280 transmits the generated map to the terminal 80 , receives a cleaning command from the terminal, and transmits data on the operation state and cleaning state of the mobile robot to the terminal. The communication unit 280 transmits and receives data including communication modules such as Wi-Fi and WiBro, as well as short-range wireless communication such as Zigbee and Bluetooth.

통신부(280)는 장애물 감지유닛(100)로부터 감지되는 장애물에 대한 정보를 통신부(280)를 통해 서버(90)로 전송하고, 서버로부터 장애물에 대한 데이터를 수신한다. 또한, 통신부(280)는 단말(80)로부터 주행구역 내에 존재하는 장애물에 대한 정보 및 그에 따른 동작정보를 수신하고, 이동 로봇의 동작데이터를 단말(80)로 전송한다. The communication unit 280 transmits information on the obstacle detected by the obstacle detecting unit 100 to the server 90 through the communication unit 280 and receives data on the obstacle from the server. In addition, the communication unit 280 receives information on obstacles existing in the driving zone and operation information corresponding thereto from the terminal 80 , and transmits operation data of the mobile robot to the terminal 80 .

주행부(250)는 적어도 하나의 구동모터를 포함하여 주행제어부(113)의 제어명령에 따라 이동 로봇이 주행하도록 한다. 주행부(250)는 앞서 설명한 바와 같이, 좌륜(36(L))을 회전시키는 좌륜 구동모터와 우륜(36(R))을 회전시키는 우륜 구동모터를 포함할 수 있다.The traveling unit 250 includes at least one driving motor to allow the mobile robot to travel according to a control command of the traveling control unit 113 . As described above, the driving unit 250 may include a left wheel driving motor rotating the left wheel 36(L) and a right wheel driving motor rotating the right wheel 36(R).

청소부(260)는 브러쉬를 동작시켜 이동 로봇 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하기 쉬운 상태로 만들고, 흡입장치를 동작시켜 먼지 또는 이물질을 흡입한다. 청소부(260)는 먼지나 쓰레기 등의 이물질을 흡입하는 흡입유닛(34)에 구비되는 흡입 팬의 동작을 제어하여 먼지가 흡입구를 통해 이물질 채집통(먼지통)에 투입되도록 한다. The cleaning unit 260 operates a brush to make it easy to suck dust or foreign substances around the mobile robot, and operates a suction device to suck the dust or foreign substances. The cleaning unit 260 controls the operation of the suction fan provided in the suction unit 34 for sucking foreign substances such as dust or garbage, so that the dust is put into the foreign material collecting bin (dust bin) through the suction port.

또한, 청소부(260)는 본체의 저면부 후방에 설치되어 바닥면과 접하여 바닥면을 물걸레질하는 물걸레청소부(미도시), 물걸레청소부로 물을 공급하는 물통(미도시)을 더 포함할 수 있다. In addition, the cleaning unit 260 is installed at the rear of the bottom surface of the main body and in contact with the floor surface to wet the mop cleaning unit (not shown) for wiping the floor, water bucket (not shown) for supplying water to the wet mop cleaner may further include. .

배터리(미도시)는 구동 모터뿐만 아니라, 이동 로봇(1)의 작동 전반에 필요한 전원을 공급한다. 배터리가 방전될 시, 이동 로봇(1)은 충전을 위해 충전대(400)로 복귀하는 주행을 할 수 있으며, 이러한 복귀 주행 중, 이동 로봇(1)은 스스로 충전대의 위치를 탐지할 수 있다. 충전대(400)는 소정의 복귀 신호를 송출하는 신호 송출부(미도시)를 포함할 수 있다. 복귀 신호는 초음파 신호 또는 적외선 신호일 수 있으나, 반드시 이에 한정되어야하는 것은 아니다.The battery (not shown) supplies power required for the overall operation of the mobile robot 1 as well as the driving motor. When the battery is discharged, the mobile robot 1 may travel to return to the charging station 400 for charging, and during this return driving, the mobile robot 1 may detect the position of the charging station by itself. The charging station 400 may include a signal transmitting unit (not shown) for transmitting a predetermined return signal. The return signal may be an ultrasonic signal or an infrared signal, but is not necessarily limited thereto.

데이터부(180)에는 장애물 감지유닛(100), 또는 센서부(150)로부터 입력되는 감지신호가 저장되고, 장애물을 판단하기 위한 기준데이터가 저장되며, 감지된 장애물에 대한 장애물정보가 저장된다. The data unit 180 stores a detection signal input from the obstacle detection unit 100 or the sensor unit 150, stores reference data for determining an obstacle, and stores obstacle information on the detected obstacle.

데이터부(180)는 장애물의 종류를 판단하기 위한 장애물데이터(181), 촬영되는 영상이 저장되는 영상데이터(182), 영역에 대한 지도데이터(183)가 저장된다. 지도데이터(183)에는 장애물정보가 포함되며, 이동 로봇에 의해 탐색되는 주행가능한 영역에 대한 기초맵, 기초맵으로부터 영역이 구분된 청소맵, 청소맵의 영역의 형상을 정리하여 사용자가 확인할 수 있도록 생성된 사용자맵, 그리고 청소맵과 사용자맵이 중첩되어 표시되는 가이드맵이 저장될 수 있다. The data unit 180 stores obstacle data 181 for determining the type of obstacle, image data 182 in which a photographed image is stored, and map data 183 for an area. The map data 183 includes obstacle information, and the basic map for the drivable area searched by the mobile robot, the cleaning map in which the area is separated from the basic map, and the shape of the area of the cleaning map are organized so that the user can check it. The generated user map and a guide map in which the cleaning map and the user map are overlapped and displayed may be stored.

장애물데이터(181)는 장애물 인식 및 장애물의 종류를 판단하기 위한 데이터이고, 인식된 장애물에 대한 이동 로봇의 동작, 예를 들어 주행속도, 주행방향, 회피 여부, 정지 여부 등에 대한 모션정보와, 스피커(173)를 통해 출력되는 효과음, 경고음, 음성안내에 대한 데이터가 포함된다. 영상데이터(182)는 촬영된 영상, 서버로부터 수신된 장애물 인식을 위한 인식정보가 포함된다. The obstacle data 181 is data for recognizing an obstacle and determining the type of the obstacle, and includes motion information on the motion of the mobile robot with respect to the recognized obstacle, for example, running speed, driving direction, avoidance, stop, etc., and a speaker. Data for sound effects, warning sounds, and voice guidance output through (173) are included. The image data 182 includes the captured image and recognition information for obstacle recognition received from the server.

또한, 데이터부(180)에는 이동 로봇의 동작을 제어하기 위한 제어데이터 및 이동 로봇의 청소모드에 따른 데이터, 센서부(150)에 의한 초음파/레이저 등의 감지신호가 저장된다. In addition, the data unit 180 stores control data for controlling the operation of the mobile robot, data according to the cleaning mode of the mobile robot, and detection signals such as ultrasonic/laser by the sensor unit 150 .

데이터부(180)는, 마이크로 프로세서(micro processor)에 의해 읽힐 수 있는 데이터를 저장하는 것으로, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치를 포함할 수 있다. The data unit 180 stores data that can be read by a microprocessor, and includes a hard disk drive (HDD), a solid state disk (SSD), a silicon disk drive (SDD), a ROM, a RAM, and a CD. - May contain ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device.

장애물 감지유닛(100)은 제 1 패턴 조사부(120), 제 2 패턴 조사부(130), 그리고 패턴획득부(140)를 포함한다. 앞서 설명한 도 1의 (a)와 같이 패턴 조사부가 구비되지 않는 경우에는 조사되는 패턴없이, 영상획득부가 촬영되는 영상으로부터 장애물을 감지할 수 있다. The obstacle detecting unit 100 includes a first pattern irradiation unit 120 , a second pattern irradiation unit 130 , and a pattern acquisition unit 140 . When the pattern irradiation unit is not provided as shown in FIG. 1 (a) described above, the image acquisition unit may detect an obstacle from the captured image without the irradiated pattern.

또한, 영상획득부는 복수로 구비될 수 있다. 패턴 조사부가 구비되는 경우, 패턴이 포함된 영상을 촬영하는 영상획득부와 주행방향 또는 전방의 상부를 촬영하는 별도의 영상획득부가 더 구비될 수 있다. In addition, a plurality of image acquisition units may be provided. When the pattern irradiation unit is provided, an image acquisition unit for photographing an image including a pattern and a separate image acquisition unit for photographing the driving direction or the upper part of the front may be further provided.

장애물 감지유닛(100)은 제 1 패턴 조사부(120), 제 2 패턴 조사부(130) 및 패턴획득부(140)를 포함한다. 또한, 장애물 감지유닛(100)은 적어도 하나의 센서로 구성된 센서부(150)를 포함할 수 있다. 경우에 따라 장애물 감지유닛(100)은 센서부로 구성될 수 있다. The obstacle detecting unit 100 includes a first pattern irradiation unit 120 , a second pattern irradiation unit 130 , and a pattern acquisition unit 140 . In addition, the obstacle detecting unit 100 may include a sensor unit 150 composed of at least one sensor. In some cases, the obstacle detecting unit 100 may be configured as a sensor unit.

장애물 감지유닛(100)은 앞서 설명한 바와 같이, 본체(10)의 전면에 설치되어, 이동 로봇의 전방에 제 1 및 제 2 패턴의 광(P1, P2)을 조사하고, 조사된 패턴의 광을 촬영하여 패턴이 포함된 영상을 획득한다. 장애물 감지유닛(100)은 획득영상을 장애물 감지신호로써 제어부(110)로 입력한다. As described above, the obstacle detection unit 100 is installed on the front side of the main body 10, irradiates the first and second patterns of light P1 and P2 in front of the mobile robot, and emits the light of the irradiated pattern. An image containing the pattern is obtained by photographing. The obstacle detection unit 100 inputs the acquired image as an obstacle detection signal to the controller 110 .

장애물 감지유닛(100)의 제 1 및 제 2 패턴 조사부(120, 130)는 광원과, 광원으로부터 조사된 광이 투과됨으로써 소정의 패턴을 생성하는 패턴생성자(OPPE: Optical Pattern Projection Element)를 포함할 수 있다. 광원은 레이져 다이오드(Laser Diode, LD), 발광 다이오드(Light Emitteing Diode, LED) 등 일 수 있다. 레이져 광은 단색성, 직진성 및 접속 특성에 있어 다른 광원에 비해 월등해, 정밀한 거리 측정이 가능하며, 특히, 적외선 또는 가시광선은 대상체의 색상과 재질 등의 요인에 따라 거리 측정의 정밀도에 있어서 편차가 크게 발생되는 문제가 있기 때문에, 광원으로는 레이져 다이오드가 바람직하다. 패턴생성자는 렌즈, DOE(Diffractive optical element)를 포함할 수 있다. 각각의 패턴 조사부(120, 130)에 구비된 패턴 생성자의 구성에 따라 다양한 패턴의 광이 조사될 수 있다.The first and second pattern irradiation units 120 and 130 of the obstacle detection unit 100 may include a light source and a pattern generator (OPPE: Optical Pattern Projection Element) that generates a predetermined pattern by transmitting the light irradiated from the light source. can The light source may be a laser diode (LD), a light emitting diode (LED), or the like. Laser light is superior to other light sources in monochromaticity, straightness, and connection characteristics, enabling precise distance measurement. Since there is a problem that is large, a laser diode is preferable as a light source. The pattern generator may include a lens and a diffractive optical element (DOE). Various patterns of light may be irradiated according to the configuration of the pattern generator provided in each of the pattern irradiation units 120 and 130 .

패턴획득부(140)는 본체(10) 전방의 영상을 획득할 수 있다. 특히, 패턴획득부(140)에 의해 획득된 영상(이하, 획득영상이라고 함.)에는 패턴 광(P1, P2)이 나타나며, 이하, 획득영상에 나타난 패턴 광(P1, P2)의 상을 광 패턴이라고 하고, 이는 실질적으로 실제 공간상에 입사된 패턴 광(P1, P2)이 이미지 센서에 맺힌 상이기 때문에, 패턴 광들(P1, P2)과 같은 도면 부호를 부여하여, 제 1 패턴 광(P1) 및 제 2 패턴 광(P2)과 각각 대응하는 상들을 제 1 광 패턴(P1) 및 제 2 광 패턴(P2)이라고 하기로 한다.The pattern acquisition unit 140 may acquire an image of the front of the main body 10 . In particular, pattern lights P1 and P2 appear in the image acquired by the pattern acquisition unit 140 (hereinafter, referred to as an acquired image), and hereinafter, the images of the patterned lights P1 and P2 appearing in the acquired image are light. It is called a pattern, and since the pattern light P1 and P2 incident on the real space is the image formed on the image sensor, the same reference numerals are given to the pattern light P1 and P2, and the first pattern light P1 ) and images corresponding to the second pattern light P2 will be referred to as a first light pattern P1 and a second light pattern P2 .

패턴 조사부가 구비되지 않는 경우, 패턴획득부(140)는 본체 전방의, 패턴광이 포함되지 않은 영상을 획득한다. When the pattern irradiation unit is not provided, the pattern acquisition unit 140 acquires an image of the front of the main body without pattern light.

패턴획득부(140)는 피사체의 상을 전기적 신호로 변환시킨 후 다시 디지털 신호로 바꿔 메모리소자에 기억시키는 카메라를 포함할 수 있다. 카메라는 적어도 하나의 광학렌즈와, 광학렌즈를 통과한 광에 의해 상이 맺히는 다수개의 광다이오드(photodiode, 예를들어, pixel)를 포함하여 구성된 이미지센서(예를 들어, CMOS image sensor)와, 광다이오드들로부터 출력된 신호를 바탕으로 영상을 구성하는 디지털 신호 처리기(DSP: Digital Signal Processor)를 포함할 수 있다. 디지털 신호 처리기는 정지영상은 물론이고, 정지영상으로 구성된 프레임들로 이루어진 동영상을 생성하는 것도 가능하다.The pattern acquisition unit 140 may include a camera that converts the image of the subject into an electrical signal and then converts the image into a digital signal and stores it in a memory device. The camera includes at least one optical lens, an image sensor (eg, CMOS image sensor) including a plurality of photodiodes (eg, pixels) that are imaged by light passing through the optical lens (eg, CMOS image sensor); It may include a digital signal processor (DSP) that configures an image based on the signals output from the diodes. The digital signal processor may generate a still image as well as a moving picture composed of frames composed of still images.

이미지센서는 광학 영상(image)을 전기적 신호로 변환하는 장치로, 다수개의 광 다이오드(photo diode)가 집적된 칩으로 구성되며, 광 다이오드로는 픽셀(pixel)을 예로 들 수 있다. 렌즈를 통과한 광에 의해 칩에 맺힌 영상에 의해 각각의 픽셀들에 전하가 축적되며, 픽셀에 축적된 전하들은 전기적 신호(예를들어, 전압)로 변환된다. 이미지센서로는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등이 잘 알려져 있다.An image sensor is a device that converts an optical image into an electrical signal, and is composed of a chip in which a plurality of photodiodes are integrated, for example, a pixel as the photodiode. Charges are accumulated in each pixel by the image formed on the chip by the light passing through the lens, and the charges accumulated in the pixels are converted into electrical signals (eg, voltage). As an image sensor, CCD (Charge Coupled Device), CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), etc. are well known.

영상처리부는 이미지센서로부터 출력된 아날로그 신호를 바탕으로 디지털 영상을 생성한다. 영상처리부는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 AD컨버터와, AD컨버터로부터 출력된 디지털 신호에 따라 일시적으로 디지털 정보(digital data)를 기록하는 버퍼 메모리(buffer memory)와, 버퍼 메모리에 기록된 정보를 처리하여 디지털 영상을 구성하는 디지털 신호처리기(DSP:Digital Signal Processor)를 포함할 수 있다.The image processing unit generates a digital image based on the analog signal output from the image sensor. The image processing unit includes an AD converter that converts an analog signal into a digital signal, a buffer memory that temporarily records digital data according to a digital signal output from the AD converter, and a buffer memory that stores the information recorded in the buffer memory. It may include a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor) configured to process the digital image.

장애물 감지유닛(100)은 획득영상을 통해 패턴을 분석하여 패턴의 형태에 따라 장애물을 감지하고, 센서부(150)는 각 센서의 감지거리에 위치하는 장애물을 구비되는 센서를 통해 감지한다. The obstacle detection unit 100 analyzes the pattern through the acquired image to detect the obstacle according to the shape of the pattern, and the sensor unit 150 detects the obstacle through the sensor provided at the sensing distance of each sensor.

센서부(150)는 복수의 센서를 포함하여 장애물을 감지한다. 센서부(150)는 레이저, 초음파, 적외선 중 적어도 하나를 이용하여 본체(10)의 전방, 즉 주행방향의 장애물을 감지한다. 또한, 센서부(150)는 주행구역 내 바닥에 낭떠러지의 존재 여부를 감지하는 낭떠러지 감지센서를 더 포함할 수 있다. 센서부(150)는 송출되는 신호가 반사되어 입사되는 경우, 장애물의 존재 여부 또는 장애물까지의 거리에 대한 정보를 장애물 감지신호로써 제어부(110)로 입력한다. The sensor unit 150 detects an obstacle including a plurality of sensors. The sensor unit 150 detects an obstacle in front of the main body 10 , that is, in a driving direction, using at least one of a laser, an ultrasonic wave, and an infrared ray. In addition, the sensor unit 150 may further include a cliff detection sensor for detecting whether a cliff exists on the floor in the driving zone. When the transmitted signal is reflected and incident, the sensor unit 150 inputs information on whether an obstacle exists or a distance to the obstacle as an obstacle detection signal to the control unit 110 .

영상획득부(170)는 이동 로봇이 동작하면, 연속적 영상을 촬영한다. 또한, 영상획득부(170)는 소정 주기로 영상을 촬영할 수 있다. 영상획득부(170)는 장애물 감지유닛(100)에 의해 장애물이 감지되지 않는, 주행 또는 청소상태에서도 영상을 촬영한다. The image acquisition unit 170 captures continuous images when the mobile robot operates. Also, the image acquisition unit 170 may capture an image at a predetermined cycle. The image acquisition unit 170 captures an image even when the obstacle is not detected by the obstacle detecting unit 100 , in a driving or cleaning state.

예를 들어 영상획득부(170)는 1회 촬영 후, 동일한 주행방향으로 이동하게 되면, 주행방향이 변경되지 않고 유지되는 동안 1회 촬영된 영상에 촬영된 장애물의 크기가 변화할 뿐 동일한 장애물이 촬영되므로, 주기적으로 영상을 촬영한다. 영상획득부(170)는 소정 시간 또는 소정 거리 단위로 영상을 촬영할 수 있다. 또한, 영상획득부(170)는 주행방향이 변경되는 경우, 새로운 영상을 촬영한다. For example, if the image acquisition unit 170 moves in the same driving direction after shooting once, the size of the obstacle captured in the image taken once changes while the driving direction is maintained without changing the same obstacle. Since it is photographed, images are taken periodically. The image acquisition unit 170 may capture an image in units of a predetermined time or a predetermined distance. In addition, when the driving direction is changed, the image acquisition unit 170 takes a new image.

영상획득부(170)는 이동 로봇의 이동 속도에 따라 촬영 주기를 설정할 수 있다. 또한, 영상획득부(170)는 센서부에 의한 감지거리와 이동 로봇의 이동속도를 고려하여 촬영 주기를 설정할 수 있다. The image acquisition unit 170 may set a shooting period according to the moving speed of the mobile robot. In addition, the image acquisition unit 170 may set the shooting period in consideration of the sensing distance by the sensor unit and the moving speed of the mobile robot.

영상획득부(170)는 본체가 주행하는 중에 촬영되는 영상을 영상데이터(182)로써 데이터부(180)에 저장한다. The image acquisition unit 170 stores the image captured while the main body is driving as image data 182 in the data unit 180 .

한편, 장애물 감지유닛(100)은 주행 중에 주행방향에 위치하는 장애물을 감지하여 제어부로 감지신호를 입력한다. 장애물 감지유닛(100)은 감지되는 장애물의 위치 또는 그 움직임에 대한 정보를 제어부(110)로 입력한다. 패턴획득부(140)는 패턴 조사부에 의해 조사된 패턴이 포함된 영상을 감지신호로써 제어부로 입력하고, 센서부(150)는 구비되는 센서에 의해 감지되는 장애물에 대한 감지신호를 제어부로 입력한다. Meanwhile, the obstacle detecting unit 100 detects an obstacle located in the driving direction while driving and inputs a detection signal to the controller. The obstacle detecting unit 100 inputs information on the position or movement of the detected obstacle to the controller 110 . The pattern acquisition unit 140 inputs an image including the pattern irradiated by the pattern irradiation unit as a detection signal to the control unit, and the sensor unit 150 inputs a detection signal for an obstacle detected by the provided sensor to the control unit. .

제어부(110)는 주행영역(H) 중 지정된 주행구역 내에서, 이동 로봇이 주행하도록 주행부(250)를 제어한다. The control unit 110 controls the traveling unit 250 so that the mobile robot travels within a specified traveling area of the traveling area H.

제어부(110)는 주행 중, 주행부(250) 및 청소부(260)를 제어하여, 이동 로봇 주변의 먼지 또는 이물질을 흡수하도록 함으로써 주행구역에 대한 청소를 수행한다. 그에 따라 청소부(260)는 브러쉬를 동작시켜 이동 로봇 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하기 쉬운 상태로 만들고, 흡입장치를 동작시켜 먼지 또는 이물질을 흡입한다. 주행 중에 이물질을 흡입하여 청소를 수행하도록 청소부를 제어한다. The controller 110 controls the driving unit 250 and the cleaning unit 260 while driving to absorb dust or foreign substances around the mobile robot, thereby cleaning the driving area. Accordingly, the cleaning unit 260 operates the brush to make it easy to suck dust or foreign substances around the mobile robot, and operates the suction device to suck the dust or foreign substances. Controls the cleaning unit to perform cleaning by sucking foreign substances while driving.

제어부(110)는 배터리의 충전용량을 체크하여 충전대로의 복귀 시기를 결정한다. 제어부(110)는 충전용량이 일정값에 도달하면, 수행중이던 동작을 중지하고, 충전대 복귀를 위해 충전대 탐색을 시작한다. 제어부(110)는 배터리의 충전용량에 대한 알림 및 충전대 복귀에 대한 알림을 출력할 수 있다. The control unit 110 checks the charging capacity of the battery to determine the time to return to the charging station. When the charging capacity reaches a predetermined value, the control unit 110 stops the operation being performed and starts searching for the charging station to return to the charging station. The controller 110 may output a notification about the charging capacity of the battery and a notification about returning to the charging station.

제어부(110)는 조작부(160)의 조작에 의해 입력되는 데이터를 처리하여 이동 로봇의 동작모드를 설정하고, 동작상태를 출력부(190)를 통해 출력하며, 동작상태, 에러상태 또는 장애물 감지에 따른 경고음, 효과음, 음성안내가 스피커를 통해 출력되도록 한다. The control unit 110 processes the data input by the operation of the operation unit 160 to set the operation mode of the mobile robot, outputs the operation state through the output unit 190, and detects the operation state, error state, or obstacle. Alerts, sound effects, and voice guidance are output through the speaker.

또한, 제어부(110)는 영상획득부(170) 또는 장애물 감지유닛(100)로부터 감지되는 장애물에 대하여, 장애물을 인식하고, 장애물에 대응하여 복수의 대응모션중 어느 하나를 설정하여 수행되도록 한다. In addition, the controller 110 recognizes the obstacle with respect to the obstacle detected by the image acquisition unit 170 or the obstacle detecting unit 100, and sets any one of a plurality of corresponding motions in response to the obstacle to be performed.

제어부(110)는 영상획득부(170)에 의해 촬영되는 영상으로부터 장애물을 판단하고, 장애물 감지유닛(100)에 의해 장애물이 소정거리 내에 위치하는 것으로 감지되면, 장애물에 대한 대응모션을 설정하여 동작하도록 한다. The control unit 110 determines an obstacle from the image captured by the image acquisition unit 170, and when the obstacle is detected to be located within a predetermined distance by the obstacle detection unit 100, sets a corresponding motion for the obstacle and operates let it do

제어부(110)는 장애물 감지유닛(100)에 의해 장애물이 감지되기 전, 영상획득부(170)를 통해 촬영된 영상, 즉 영상데이터를 분석하여 영상데이터에 포함된 장애물을 판단할 수 있다. 제어부(110)는 자체 구비되는 데이터를 통해 장애물을 판단할 수 있고, 또한 통신부를 통해 서버 또는 단말로 영상데이터를 전송하여 장애물의 종류를 판단할 수 있다. Before the obstacle is detected by the obstacle detecting unit 100 , the controller 110 may analyze the image captured by the image acquisition unit 170 , that is, the image data to determine the obstacle included in the image data. The control unit 110 may determine the obstacle through data provided by itself, and may also transmit image data to the server or terminal through the communication unit to determine the type of the obstacle.

제어부(110)는 영상이 촬영된 후, 장애물 감지유닛(100)에 의해, 장애물이 소정 거리 내에 위치하는 것으로 감지되면, 감지신호를 해당 장애물의 종류에 따라 대응모션을 설정하는 센서부에 의해 해당 장애물이 감지되는 경우, 미리 인식된 장애물의 종류에 따라 본체가 지정된 동작을 수행하도록 한다. After the image is captured, when the obstacle detection unit 100 detects that the obstacle is located within a predetermined distance, the controller 110 transmits the detection signal to the corresponding obstacle by the sensor unit for setting a corresponding motion according to the type of the obstacle. When an obstacle is detected, the main body performs a specified operation according to the type of the obstacle recognized in advance.

제어부(110)는 장애물 감지유닛의 감지거리에 따라, 장애물이 감지되는 때에 장애물에 대응하는 동작이 수행되도록 할 수 있고, 또한, 장애물 감지유닛에 의해 장애물이 감지되더라도, 장애물이 지정된 거리 내에 위치하는 경우에 장애물에 대응하는 동작이 수행되도록 할 수 있다. The control unit 110 may perform an operation corresponding to the obstacle when the obstacle is detected according to the sensing distance of the obstacle sensing unit, and also, even if the obstacle is detected by the obstacle sensing unit, the obstacle is located within a specified distance. In this case, an operation corresponding to the obstacle may be performed.

예를 들어 패턴획득부에 의한 감지신호로부터 장애물이 초기 감지되는 거리와, 초음파 센서에 의해 감지되는 거리가 상이한 경우 장애물에 대한 감지신호가 입력되는 시점이 상이해 진다. 그에 따라, 제어부(110)는 장애물을 감지할 수 있는 수단이 복수이거나, 또는 레이저센서와 같이 장애물을 감지할 수 있는 거리가 일정 거리 이상인 경우, 장애물 감지유닛(100)에 의해 감지되는 장애물까지의 거리를 바탕으로, 장애물이 지정된 거리, 예를 들어 30cm 에 위치하는 경우 복수의 대응모션 중 어느 하나가 수행되도록 한다. For example, when the distance at which the obstacle is initially detected from the detection signal by the pattern acquisition unit is different from the distance detected by the ultrasonic sensor, the timing at which the detection signal for the obstacle is input is different. Accordingly, when a plurality of means for detecting an obstacle or a distance capable of detecting an obstacle such as a laser sensor is greater than a predetermined distance, the control unit 110 may Based on the distance, when the obstacle is located at a specified distance, for example, 30 cm, any one of a plurality of corresponding motions is performed.

제어부(110)는 장애물에 대한 감지신호를 바탕으로, 감지신호의 형태에 따라 복수의 대응모션 중 수행 가능한 대응모션을 선별하고, 영상데이터를 분석하여 영상에 포함된 장애물을 인식하여 그에 따라 어느 하나의 대응모션을 선택하여 본체의 동작을 제어한다. The control unit 110 selects a corresponding motion that can be performed among a plurality of corresponding motions according to the shape of the detection signal based on the detection signal for the obstacle, analyzes the image data, recognizes the obstacle included in the image, and recognizes any one according to the motion. Select the corresponding motion of to control the operation of the main body.

예를 들어 제어부는 감지신호가 패턴에 포함된 영상인 경우 패턴의 형태에 따라 상이한 감지신호로써 판단할 수 있고, 감지신호, 즉 패턴의 형태에 따라 장애물을 구분할 수 있다. For example, when the detection signal is an image included in a pattern, the controller may determine that the detection signal is a different detection signal according to the shape of the pattern, and may classify an obstacle according to the detection signal, ie, the shape of the pattern.

제어부(110)는 영상을 통해 장애물을 인식하는 경우, 촬영된 영상에 대하여 소정 주기로, 장애물 감지유닛에 의해 감지신호가 입력되기 전, 수행할 수 있고, 또한, 장애물 감지신호가 입력되는 때에 판단할 수도 있다. 제어부(110)는 필요에 따라 서버(90) 또는 단말(80)로 데이터를 전송하여 장애물에 대한 데이터를 수신할 수 있다. When an obstacle is recognized through an image, the controller 110 may perform it before a detection signal is input by the obstacle detection unit at a predetermined period with respect to the photographed image, and also determines when an obstacle detection signal is input. may be The controller 110 may transmit data to the server 90 or the terminal 80 as necessary to receive data about the obstacle.

예를 들어 제어부(110)는 상이한 장애물, 문턱, 선풍기, 테이블에 대하여 동일한 감지신호가 입력되는 경우, 해당 감지신호에 대하여 동작 가능한 대응모션을 복수로 선별하고, 영상데이터를 통해 문턱, 선풍기, 테이블에 대하여 각각 대응모션을 설정하여 동작을 제어한다. For example, when the same detection signal is input to different obstacles, thresholds, fans, and tables, the control unit 110 selects a plurality of corresponding motions that can be operated with respect to the corresponding detection signals, and uses the image data to select a threshold, a fan, and a table. The corresponding motion is set for each to control the operation.

제어부(110)는 장애물인식부(111), 맵생성부(112), 주행제어부(113)를 포함한다. The control unit 110 includes an obstacle recognition unit 111 , a map generation unit 112 , and a driving control unit 113 .

맵생성부(112)는 초기 동작 시, 또는 청소영역에 대한 지도가 저장되어 있지 않은 경우, 청소영역을 주행하면서 장애물 정보를 바탕으로 청소영역에 대한 지도를 생성한다. 또한, 맵생성부(112)는 주행중 획득되는 장애물 정보를 바탕으로, 기 생성된 지도를 갱신한다. The map generator 112 generates a map for the cleaning area based on the obstacle information during the initial operation or when the map for the cleaning area is not stored while driving in the cleaning area. In addition, the map generator 112 updates the previously generated map based on obstacle information acquired while driving.

맵생성부(112)는 주행 중 장애물인식부(111)를 획득되는 정보를 바탕으로 기초맵을 생성하고, 기초맵으로부터 영역을 구분하여 청소맵을 생성한다. 또한, 맵생성부(112)는 청소맵에 대하여 영역을 정리하고, 영역에 대한 속성을 설정하여 사용자맵과 가이드맵을 생성한다. 기초맵은, 주행을 통해 획득되는 청소영역의 형태가 외곽선으로 표시되는 지도이고, 청소맵은 기초맵에 영역이 구분된 지도이다. 기초맵과 청소맵에는 이동 로봇의 주행 가능한 영역과 장애물정보가 포함된다. 사용자맵은 청소맵의 영역을 단순화하고 외각선의 형태를 정리하여 가공한 것으로 시각적 효과를 가미한 지도이다. 가이드맵은 청소맵과 사용자맵이 중첩된 지도이다. 가이드맵에는 청소맵이 표시되므로, 이동 로봇이 실제 주행할 수 있는 영역을 바탕으로 청소명령이 입력될 수 있다. The map generation unit 112 generates a basic map based on information obtained by the obstacle recognition unit 111 while driving, and generates a cleaning map by dividing an area from the basic map. In addition, the map generating unit 112 creates a user map and a guide map by organizing an area with respect to the cleaning map and setting properties for the area. The basic map is a map in which the shape of the cleaning area obtained through driving is displayed as an outline, and the cleaning map is a map in which the areas are divided in the basic map. The basic map and the cleaning map include the drivable area and obstacle information of the mobile robot. The user map is a map with visual effects added by simplifying the area of the cleaning map and arranging and processing the outlines. The guide map is a map in which the cleaning map and the user map are superimposed. Since the cleaning map is displayed on the guide map, a cleaning command can be input based on the area in which the mobile robot can actually travel.

맵생성부(112)는 기초맵 생성 후, 청소영역을 복수의 영역으로 구분하고, 복수의 영역을 연결하는 연결통로를 포함하며, 각 영역 내의 장애물에 대한 정보를 포함하여 지도를 생성한다. 맵생성부(112)는, 지도상의 영역 구분을 위해 소영역을 분리하여 대표영역을 설정하고, 분리된 소영역을 별도의 세부영역으로 설정하여 대표영역에 병합함으로써 영역이 구분된 지도를 생성한다.After generating the base map, the map generator 112 divides the cleaning area into a plurality of areas, includes a connection passage connecting the plurality of areas, and generates a map including information on obstacles in each area. The map generation unit 112 generates a map in which regions are divided by dividing a small region to set a representative region for region classification on the map, setting the separated small region as a separate detailed region, and merging the divided subregion into the representative region. .

맵생성부(112)는 구분된 각 영역에 대하여, 영역의 형태를 가공한다. 맵생성부(112)는 구분된 영역에 대하여 속성을 설정하고, 영역별 속성에 따라 영역의 형태를 가공한다.The map generating unit 112 processes the shape of each divided region. The map generator 112 sets properties for the divided areas, and processes the shape of the area according to the properties for each area.

장애물인식부(111)는 영상획득부(170) 또는 장애물 감지유닛(100)으로부터 입력되는 데이터를 통해 장애물을 판단하고, 맵생성부(112)는 주행구역에 대한 지도를 생성하고, 감지되는 장애물에 대한 정보가 지도에 포함되도록 한다. 또한, 주행제어부(113)는 장애물 정보에 대응하여 이동방향 또는 주행경로를 변경하여 장애물을 통과하거나 또는 장애물을 회피하여 주행하도록 주행부(250)를 제어한다. The obstacle recognition unit 111 determines an obstacle through data input from the image acquisition unit 170 or the obstacle detection unit 100 , and the map generation unit 112 generates a map for the driving area and detects the obstacle. information is included in the map. In addition, the driving controller 113 controls the driving unit 250 to pass through or avoid the obstacle by changing the moving direction or the driving route in response to the obstacle information.

주행제어부(113)는 주행부(250)를 제어하여 좌륜 구동모터와 우륜 구동모터의 작동을 독립적으로 제어함으로써 본체(10)가 직진 또는 회전하여 주행하도록 한다. 주행제어부(113)는 청소명령에 따라 주행부(250)와 청소부(260)를 제어하여 본체(10)가 청소영역을 주행하면서 이물질을 흡입하여 청소가 수행되도록 한다. The traveling control unit 113 controls the traveling unit 250 to independently control the operation of the left wheel drive motor and the right wheel drive motor so that the main body 10 travels in a straight line or rotates. The traveling control unit 113 controls the traveling unit 250 and the cleaning unit 260 according to the cleaning command so that the main body 10 sucks foreign substances while traveling in the cleaning area to perform cleaning.

장애물인식부(111)는 장애물 감지유닛(100)으로부터 입력되는 데이터를 분석하여 장애물을 판단한다. 장애물인식부(111)는 장애물 감지유닛의 감지신호, 예를 들어 초음파 또는 레이저 등의 신호에 따라 장애물의 방향 또는 장애물까지의 거리를 산출하고, 또한, 패턴이 포함된 획득영상을 분석하여 패턴을 추출하고 패턴의 형태를 분석하여 장애물을 판단한다. 장애물인식부(111)는 초음파 또는 적외선 신호를 이용하는 경우 장애물과의 거리 또는 장애물의 위치에 따라 수신되는 초음파의 형태, 초음파가 수신되는 시간에 차이가 있으므로 이를 바탕으로 장애물을 판단한다. The obstacle recognition unit 111 analyzes data input from the obstacle detection unit 100 to determine an obstacle. The obstacle recognition unit 111 calculates the direction of the obstacle or the distance to the obstacle according to the detection signal of the obstacle detection unit, for example, a signal such as an ultrasonic wave or a laser, and also analyzes the acquired image including the pattern to determine the pattern. It extracts and analyzes the shape of the pattern to determine the obstacle. When using an ultrasonic wave or infrared signal, the obstacle recognition unit 111 determines the obstacle based on the difference in the shape of the ultrasonic wave received and the ultrasonic wave reception time depending on the distance to the obstacle or the position of the obstacle.

또한, 장애물인식부(111)는 영상획득부(170)에 의해 장애물을 촬영한 영상데이터가 입력되면, 데이터부(180)에 저장한다. 영상획득부(170)는 전방의 장애물을 복수회 촬영하므로, 영상데이터 또한 복수개가 저장된다. 또한, 영상획득부(170)가 주행방향에 대한 영상을 연속 촬영하는 경우, 장애물인식부(111)는 입력되는 동영상을 영상데이터로써 저장하거나 또는 동영상을 프레임 단위로 구분하여 영상데이터로써 저장한다. 장애물인식부(111)는 동영상을 프레임 단위로 분석하여 불필요한 프레임, 즉 대상물이 흔들리거나 초점이 맞지 않는 프레임 또는 빈 프레임(장애물이 촬영되지 않은 프레임)은 제거하고, 소정 시간 단위로 프레임을 영상데이터로써 저장한다. In addition, when the obstacle recognition unit 111 receives image data obtained by photographing the obstacle by the image acquisition unit 170 , it is stored in the data unit 180 . Since the image acquisition unit 170 captures the obstacle in front a plurality of times, a plurality of image data is also stored. In addition, when the image acquisition unit 170 continuously shoots images for the driving direction, the obstacle recognition unit 111 stores the input video as image data or divides the video into frame units and stores it as image data. The obstacle recognition unit 111 analyzes the video frame by frame, removes unnecessary frames, that is, frames in which the object is shaken or out of focus, or empty frames (frames in which obstacles are not photographed), save it as

장애물인식부(111)는 복수의 영상데이터를 분석하여, 촬영된 대상, 즉 장애물을 인식할 수 있는지 여부를 판단한다. 이때 장애물인식부(111)는 영상데이터를 분석하여 영상데이터가 인식 가능한 것인지 아닌지 여부를 판단한다. 예를 들어, 장애물인식부(111)는 흔들린 영상, 초점이 맞지 않는 영상, 어두워서 장애물을 구분할 수 없는 영상을 분리하여 폐기한다. The obstacle recognition unit 111 analyzes a plurality of image data, and determines whether a photographed object, that is, an obstacle can be recognized. At this time, the obstacle recognition unit 111 determines whether the image data is recognizable by analyzing the image data. For example, the obstacle recognizing unit 111 separates and discards a shaken image, an out-of-focus image, and an image that cannot distinguish an obstacle because it is dark.

장애물인식부(111)는 영상데이터를 분석하여 장애물의 특징으로 추출하고, 장애물의 형상(형태), 크기 및 색상 바탕으로 장애물을 판단하고 그 위치를 판단한다. 장애물인식부(111)는 기 촬영된 복수의 영상으로부터 장애물을 분석하고, 장애물이 지정거리에 위치하는 것으로 판단되는 시점을 기준으로 기 설정된 시간 이전에 촬영된 영상을 분석하여 장애물을 판단한다. The obstacle recognition unit 111 analyzes the image data and extracts the characteristics of the obstacle, determines the obstacle based on the shape (form), size, and color of the obstacle, and determines the position thereof. The obstacle recognizing unit 111 analyzes an obstacle from a plurality of pre-photographed images, and analyzes an image captured before a preset time based on a point in time when it is determined that the obstacle is located at a specified distance to determine the obstacle.

감지신호에 의해 장애물 판단 후 영상데이터를 통한 장애물 판단을 수행하는 것으로 기재하고 있으나, 그 순서에 한정되지 아니하고, 영상을 통한 장애물 판단을 수행한 후에 감지신호에 의한 장애물 판단은 수행할 수 있고, 또한, 동시에 수행 될 수 있다. Although it is described that obstacle determination is performed through image data after obstacle determination by a detection signal, the order is not limited, and obstacle determination by a detection signal can be performed after performing obstacle determination through an image, and , can be performed simultaneously.

장애물에 지정거리 이내로 접근한 상태에서는 장애물의 일부만 촬영될 수 있으므로, 기 설정된 시간 이전에 촬영된, 즉 지정거리보다 먼 거리에서 촬영되어 장애물의 전체형상이 촬영된 영상을 이용하여 장애물을 판단한다. 장애물인식부(111)는 구체적인 장애물의 종류를 판단할 수 있고, 경우에 따라 형상과 크기만을 판단할 수도 있다. Since only a part of the obstacle can be photographed while approaching the obstacle within the specified distance, the obstacle is determined using the image photographed before the preset time, that is, photographed at a distance greater than the specified distance, and the entire shape of the obstacle is photographed. The obstacle recognition unit 111 may determine a specific type of obstacle, and may determine only the shape and size in some cases.

장애물인식부(111)는 영상데이터로부터 영상의 배경을 제외하고, 기 저장된 장애물데이터를 바탕으로 장애물의 특징을 추출하여 장애물의 종류를 판단할 수 있다. 장애물데이터(181)는 서버로부터 수신되는 새로운 장애물데이터에 의해 갱신된다. 이동 로봇(1)은 감지되는 장애물에 대한 장애물데이터를 저장하고 그외 데이터에 대하여 서버로부터 장애물의 종류에 대한 데이터를 수신할 수 있다. The obstacle recognition unit 111 may determine the type of obstacle by excluding the background of the image from the image data, and extracting the characteristics of the obstacle based on pre-stored obstacle data. The obstacle data 181 is updated by new obstacle data received from the server. The mobile robot 1 may store obstacle data on the detected obstacle and receive data on the type of obstacle from the server for other data.

장애물인식부(111)는 영상을 구성하는 소정의 픽셀들에 대해 점, 선, 면 등의 특징을 검출 (feature detection)하고, 이렇게 검출된 특징을 바탕으로 장애물을 검출한다. The obstacle recognition unit 111 detects a feature such as a point, a line, or a plane with respect to predetermined pixels constituting an image, and detects an obstacle based on the detected feature.

장애물인식부(111)는 장애물의 외곽선을 추출하여 그 형태를 바탕으로 장애물을 인식하여 그 종류를 판단한다. 장애물인식부(111)는 형태를 바탕으로, 장애물의 색상, 크기에 따라 장애물의 종류를 판단할 수 있다. 또한, 장애물인식부(111)는 장애물의 형태와 움직임을 바탕으로 장애물의 종류를 판단할 수 있다. The obstacle recognition unit 111 extracts the outline of the obstacle, recognizes the obstacle based on the shape, and determines the type of the obstacle. The obstacle recognition unit 111 may determine the type of obstacle according to the color and size of the obstacle based on the shape. Also, the obstacle recognition unit 111 may determine the type of obstacle based on the shape and movement of the obstacle.

장애물인식부(111)는 장애물 정보를 바탕으로, 사람, 동물, 사물을 구분한다. 장애물인식부(111)는 장애물의 종류를, 일반장애물, 위험장애물, 생체장애물, 바닥장애물로 분류하고, 각 분류에 대하여 세부적인 장애물의 종류를 판단할 수 있다. The obstacle recognition unit 111 classifies a person, an animal, and an object based on the obstacle information. The obstacle recognition unit 111 classifies the types of obstacles into general obstacles, dangerous obstacles, biological obstacles, and floor obstacles, and may determine the detailed types of obstacles for each classification.

또한, 장애물인식부(111)는 인식 가능한 영상데이터를 통신부(280)를 통해 서버(90)로 전송하여 장애물의 종류를 판단하도록 한다. 통신부(280)는 적어도 하나의 영상데이터를 서버(90)로 전송한다.In addition, the obstacle recognition unit 111 transmits the recognizable image data to the server 90 through the communication unit 280 to determine the type of obstacle. The communication unit 280 transmits at least one image data to the server 90 .

서버(90)는 이동 로봇(1)으로부터 영상데이터가 수신되면, 영상데이터를 분석하여 촬영된 대상에 대한 외곽선 또는 형상을 추출하고, 기 저장된 장애물에 대한 데이터와 비교하여, 장애물의 종류를 판단한다. 서버(90)는 유사한 형태 또는 유사한 색상의 장애물을 우선 검색하고, 해당 영상데이터로부터 특징을 추출하여 비교함으로써, 장애물의 종류를 판단한다. When the image data is received from the mobile robot 1, the server 90 analyzes the image data to extract an outline or shape of the photographed object, and compares it with pre-stored data on the obstacle to determine the type of obstacle. . The server 90 determines the type of obstacle by first searching for obstacles of a similar shape or color, extracting features from the corresponding image data and comparing them.

서버(90)는 장애물의 종류를 판단한 후, 장애물에 대한 데이터를 이동 로봇(1)으로 전송한다. After determining the type of the obstacle, the server 90 transmits data on the obstacle to the mobile robot 1 .

장애물인식부(111)는 통신부를 통해 서버로부터 수신되는 장애물에 대한 데이터를 장애물데이터로써 데이터부(180)에 저장한다. 장애물인식부(111)는 서버에 의해 장애물의 종류가 판단되면, 그에 대응하는 동작을 수행하도록 한다. 주행제어부(113)는 장애물의 종류에 대응하여 장애물을 회피하거나, 접근하거나 또는 통과하도록 주행부를 제어하고, 경우에 따라 소정의 효과음 또는 경고음, 음성안내가 스피커를 통해 출력되도록 한다. The obstacle recognizing unit 111 stores data on obstacles received from the server through the communication unit as obstacle data in the data unit 180 . When the type of obstacle is determined by the server, the obstacle recognition unit 111 performs an operation corresponding thereto. The traveling control unit 113 controls the traveling unit to avoid, approach, or pass through the obstacle in response to the type of the obstacle, and in some cases, a predetermined sound effect, warning sound, or voice guidance is output through the speaker.

장애물인식부(111)는 앞서 설명한 바와 같이, 영상데이터를 인식 가능한지 여부를 판단하고, 저장된 장애물데이터에 따라 영상데이터를 서버로 전송함으로써, 서버의 응답에 따라 장애물의 종류를 인식한다. As described above, the obstacle recognition unit 111 determines whether the image data is recognizable and transmits the image data to the server according to the stored obstacle data, thereby recognizing the type of obstacle according to the response of the server.

또한, 장애물 인식부는 복수의 장애물 중 선택된 장애물에 대하여, 장애물 인식을 위한 장애물데이터를 저장함으로써, 서버로 영상데이터를 전송하지 않더라도 장애물인식데이터를 바탕으로, 장애물을 인식할 수 있다. In addition, the obstacle recognition unit can recognize obstacles based on the obstacle recognition data without transmitting image data to the server by storing obstacle data for obstacle recognition for the obstacle selected from among the plurality of obstacles.

제어부(110)는 데이터부(180)의 저장용량에 한계가 있으므로, 선택된 일부 장애물에 대한 정보를 장애물인식데이터로써 저장할 수 있다. 예를 들어 제어부(110)는 단말(80)을 통해 선택된 장애물, 또는 감지 횟수를 바탕으로 감지 횟수가 많은 장애물에 대하여 데이터부에 장애물인식데이터를 저장할 수 있다. Since the storage capacity of the data unit 180 is limited, the controller 110 may store information on some selected obstacles as obstacle recognition data. For example, the controller 110 may store obstacle recognition data in the data unit for an obstacle selected through the terminal 80 or an obstacle with a large number of detections based on the number of detections.

그에 따라 장애물인식부(111)는 청소영역에 존재하는 장애물, 반복적으로 감지되는 장애물에 대하여 데이터부에 저장함으로써, 장애물이 감지되면 즉시 그에 대응하는 동작을 수행할 수 있다. Accordingly, the obstacle recognizing unit 111 stores obstacles existing in the cleaning area and repeatedly sensed obstacles in the data unit, so that when an obstacle is detected, an operation corresponding thereto can be performed immediately.

주행제어부(113)는 영상데이터로부터 주행제어부(113)는 장애물의 종류가 인식되면, 장애물의 종류에 대응하여 주행부(250)를 제어하여, 본체(10)가 소정의 동작을 수행하도록 한다. When the type of obstacle is recognized from the image data, the traveling control unit 113 controls the traveling unit 250 in response to the type of obstacle so that the main body 10 performs a predetermined operation.

주행제어부(113)는 장애물 감지유닛(100)의 감지신호에 따라 장애물이 소정 거리 내에 위치하는 것으로 판단되면, 감지신호의 종류 또는 형태에 따라 실행 가능한 대응모션에 대하여, 영상데이터를 바탕으로 판단되는 장애물의 종류, 형태 크기에 따라 복수의 대응모션 중 어느 하나를 설정하여 동작을 수행한다. When it is determined that the obstacle is located within a predetermined distance according to the detection signal of the obstacle detection unit 100, the driving control unit 113 determines the corresponding motion that can be executed according to the type or shape of the detection signal based on the image data. An operation is performed by setting any one of a plurality of corresponding motions according to the type and size of the obstacle.

주행제어부(113)는 장애물인식부(111)로부터 인식되는 장애물에 대응하여, 주행 가능 여부 또는 진입가능 여부를 판단하여 장애물에 접근하여 주행하거나, 장애물을 통과하거나, 또는 장애물을 회피하도록 주행경로/청소경로를 설정하여 주행부(250)를 제어한다. In response to the obstacle recognized by the obstacle recognition unit 111, the driving control unit 113 determines whether driving is possible or enters the driving path / so as to approach the obstacle and drive, pass the obstacle, or avoid the obstacle. The driving unit 250 is controlled by setting a cleaning path.

예를 들어, 주행제어부(113)는 장애물에 대응하여, 본체(10)가 정지, 감속, 가속, 역주행, 유턴, 주행방향을 변경하도록 하며, 장애물에 대하여 일정거리 이상 접근하지 않도록 하고, 일정시간 대기하도록 할 수 있다. 또한, 주행제어부(113)는 장애물에 따라 지정된 소리가 스피커를 통해 출력되도록 하며, 지정된 동작과 함께 소리가 출력되도록 할 수 있다. For example, in response to the obstacle, the driving control unit 113 causes the main body 10 to stop, decelerate, accelerate, reverse run, U-turn, and change the driving direction, not to approach the obstacle more than a certain distance, and for a predetermined time. can make you wait. Also, the driving control unit 113 may output a sound designated according to an obstacle through a speaker and output the sound together with a designated operation.

주행제어부(113)는 장애물 감지유닛(100)을 통해 장애물이 지정된 거리 내에 위치하는 경우, 감지신호에 따라 회피, 접근, 접근거리에 대한 설정, 그리고 정지, 감속, 가속, 역주행, 유턴, 주행방향 변경과 같은 복수의 대응모션을 설정하고, 기 촬영된 영상데이터로부터 판단되는 장애물에 따라 어느 하나의 대응모션을 설정하여 주행부를 제어한다. When an obstacle is located within a designated distance through the obstacle detection unit 100, the driving control unit 113 sets the avoidance, approach, and approach distance according to the detection signal, and stops, decelerates, accelerates, reverse run, U-turn, and travel direction. A plurality of corresponding motions such as change are set, and any one corresponding motion is set according to an obstacle determined from pre-photographed image data to control the driving unit.

즉 주행제어부(113)는 입력되는 감지신호에 따라 복수의 대응모션을 설정하되, 기 촬영된, 감지신호가 입력되기 이전 시간의 영상데이터로부터 판단되는 장애물에 대응하여 복수의 대응모션 중 어느 하나의 대응모션이 수행되되도록 주행부를 제어한다. 주행제어부(113)는 영상데이터를 통해 장애물의 종류가 구체적으로 판단되는 경우 장애물의 종류에 따라 대응모션을 설정하고, 정확한 종류를 판단할 수 없는 경우라도, 장애물의 형상 또는 크기에 따라 대응모션을 설정할 수 있다. 예를 들어 구체적인 종류는 알 수 없으나, 바닥면으로부터 일정 크기 이상의 공간, 즉 이동 로봇이 통관 가능한 높이와 폭의 공간, 이 존재하는 경우 본체가 장애물을 통과하도록 설정할 수 있다. That is, the driving control unit 113 sets a plurality of corresponding motions according to the input detection signal, but selects any one of the plurality of corresponding motions in response to the obstacle determined from the pre-photographed image data of the time before the detection signal is input. The driving unit is controlled so that the corresponding motion is performed. When the type of obstacle is specifically determined through the image data, the driving control unit 113 sets the corresponding motion according to the type of the obstacle, and even when the exact type cannot be determined, the corresponding motion is set according to the shape or size of the obstacle. can be set. For example, the specific type is unknown, but if there is a space of a certain size or more from the floor, that is, a space of a height and a width that the mobile robot can pass through, the body can be set to pass through the obstacle.

주행제어부(113)는 주행중에 발생되는 다양한 상황에 대하여 위험상황을 구분하여, 위험상황이 발생하는 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 영상데이터를 서버로 전송하여 위험상황을 방지하거나 대비할 수 있도록 장애물 정보를 요청할 수 있다. The driving control unit 113 classifies dangerous situations with respect to various situations that occur during driving, and transmits the image data taken before that to the server based on the time when the dangerous situation occurs to prevent or prepare for obstacles. You can request information.

예를 들어, 주행제어부(113)는 소정 장애물 진입 후, 장애물에 의해 구속 상황이 발생하는 경우, 구속 상황으로 판단된 시점을 기준으로 이전의 일정시간 동안 촬영된 영상 또는 일정거리 이동하는 동안 촬영된 적어도 하나의 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. 주행제어부(113)는 일정시간 동안의 이동거리가 설정거리 미만이면 구속상황인 것으로 판단할 수 있다. For example, when a restrained situation occurs by an obstacle after entering a predetermined obstacle, the driving control unit 113 may control an image taken for a predetermined period of time or images taken while moving a certain distance based on the time determined as the restrained situation. At least one image data may be transmitted to the server. If the moving distance for a predetermined time is less than the set distance, the driving control unit 113 may determine that it is in a restrained state.

구속 상황이란, 본체의 이동이 구속된 것으로, 장애물에 의해 소정 거리 이상의 이동이 불가능하여 이동이 제한된 상태를 의미한다. The constrained situation refers to a state in which movement of the main body is restricted, and movement is restricted because it is impossible to move more than a predetermined distance by an obstacle.

또한, 주행제어부(113)는 주행 중에, 특정 물건이 본체 또는 본체의 전방에 낙하하는 위험상황이 발생하는 경우, 그 이전에 촬영된 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. 예를 들어 주행 중 장애물과의 충돌로 화병 등이 낙하하는 경우가 발생될 수 있다. In addition, when a dangerous situation in which a specific object falls in front of the main body or the main body occurs while driving, the driving control unit 113 may transmit image data captured before that to the server. For example, a case in which a vase or the like falls due to a collision with an obstacle while driving may occur.

주행제어부(113)는 에러를 출력하고, 필요에 따라 소정의 경고음 또는 음성안내를 출력할 수 있다. The driving control unit 113 may output an error and, if necessary, output a predetermined warning sound or voice guidance.

주행제어부(113)는 위험상황이 발생되면, 서버로 전송된 영상데이터를 기반으로 생성되는 장애물 정보를 수신하여 데이터부의 장애물 정보를 갱신하고, 해당 장애물에 대하여 위험상황이 발생한 원인이 되는 장애물인 것으로 판단하여 이후 회피하여 주행하도록 한다. When a dangerous situation occurs, the driving control unit 113 receives obstacle information generated based on the image data transmitted to the server, updates the obstacle information in the data unit, and determines that the obstacle is an obstacle that causes a dangerous situation with respect to the obstacle. Make a decision and avoid driving afterwards.

서버(90)는 수신되는 일정시간 또는 일정 이동거리에 대한 복수의 영상데이터를 분석하여 위험상황의 원인이 되는 장애물을 판단하고, 해당 장애물에 대하여 인식 모델을 생성하고 접근 또는 진입하지 않도록 대응모션을 설정하여 그에 대한 장애물 정보를 갱신하여 이동 로봇(1)으로 전송한다. The server 90 analyzes a plurality of image data for a predetermined time or movement distance received to determine an obstacle that is a cause of a dangerous situation, creates a recognition model for the obstacle, and performs a response motion so as not to approach or enter. After setting, the obstacle information is updated and transmitted to the mobile robot 1 .

서버(90)는 구속상황이 발생되는 원인이 되는 장애물을 판단하고, 해당 장애물에 진입하지 않고 회피하도록 해당 장애물의 특징과 그에 대한 대응모션이 포함된 장애물 정보를 설정하여 이동 로봇으로 전송할 수 있다. 또한, 서버(90)는 장애물 충돌 시 화병의 낙하가 발생한 경우, 영상을 분석하여 화병에 올려진 장애물을 판단하고 해당 장애물에는 접근하지 않도록 대응모션을 설정하여 장애물 정보를 생성할 수 있다. The server 90 may determine the obstacle causing the constraint situation to occur, set obstacle information including the characteristics of the obstacle and the corresponding motion to avoid it without entering the obstacle, and transmit it to the mobile robot. In addition, when the vase falls when the obstacle collides, the server 90 analyzes the image to determine the obstacle mounted on the vase, and sets a corresponding motion so as not to approach the obstacle to generate obstacle information.

주행제어부(113)는 서버로부터 수신된, 구속상황에 대한 대응모션에 따라 해당 장애물을 회피하여 주행할 수 있다. 감지된 장애물에서 구속상황이 발생한 경우, 주행제어부(113)는 해당 장애물에 일정거리 접근한 후 회피하거나, 감지한 즉시 주행방향을 변경하여 회피하도록 주행부를 제어할 수 있다. The driving controller 113 may drive while avoiding the obstacle according to the motion corresponding to the restraint condition received from the server. When a restrained situation occurs in the detected obstacle, the driving control unit 113 may control the driving unit to avoid the obstacle after approaching the obstacle for a predetermined distance, or to avoid by changing the driving direction immediately upon detection.

도 7 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇 및 장애물 인식을 위한 기기간의 신호 흐름을 설명하는데 참조되는 도이다. 7 is a diagram referenced for explaining a signal flow between a mobile robot and a device for recognizing an obstacle according to an embodiment of the present invention.

도 7에 도시된 바와 같이, 이동 로봇(1)은 주행구역을 주행하면서 청소를 수행한다.As shown in FIG. 7 , the mobile robot 1 performs cleaning while traveling in a traveling area.

이동 로봇(1)은 주행 중 영상을 촬영하고, 영상을 영상데이터로 저장한다. The mobile robot 1 takes an image while driving and stores the image as image data.

이동 로봇(1)은 주행 중에 소정시간 또는 소정 이동거리 간격으로 지속적으로 영상을 촬영한다. The mobile robot 1 continuously captures images for a predetermined time or an interval of a predetermined movement distance while driving.

이동 로봇(1)은 장애물 감지 여부에 관계없이 영상을 촬영하고 영상으로부터 주행방향에 위치하는 장애물을 인식할 수 있다. The mobile robot 1 may take an image regardless of whether an obstacle is detected and recognize an obstacle located in the driving direction from the image.

제어부(110)는 영상을 통해 장애물을 판단하는 경우, 저장된 장애물 정보를 바탕으로 영상을 분석하여 장애물을 판단한다(S1).When determining the obstacle through the image, the controller 110 determines the obstacle by analyzing the image based on the stored obstacle information (S1).

제어부(110)는 영상데이터를 저장하고, 장애물 감지유닛에 의해 장애물이 감지되면, 장애물이 지정 거리 내에 위치하는 경우 기 촬영된 영상데이터를 분석하여 배경을 제거하고 특징을 추출한다. 장애물인식부(111)는 장애물에 대한 형상(형태), 크기, 종류를 판단할 수 있다. 경우에 따라 제어부(110)는 장애물 감지유닛(100)에 의해 감지신호가 입력되기 전, 소정 단위로 영상데이터를 분석하여 필터링하고 특징으로 추출하여, 장애물의 형상, 크기, 또는 종류를 판단할 수 있다. The control unit 110 stores image data, and when an obstacle is detected by the obstacle detection unit, when the obstacle is located within a specified distance, the image data is pre-photographed to remove the background and extract features. The obstacle recognition unit 111 may determine the shape (form), size, and type of the obstacle. In some cases, before the detection signal is input by the obstacle detection unit 100, the control unit 110 analyzes, filters, and extracts the image data in a predetermined unit to determine the shape, size, or type of the obstacle. have.

이동 로봇(1)은 영상으로부터 인식된 장애물에 대하여, 소정 거리 내에 장애물이 위치하는 것으로 감지되는 경우, 영상으로 통해 기 인식된 장애물의 종류에 따라 장애물을 회피하여 주행할 수 있다. When it is detected that the obstacle is located within a predetermined distance with respect to the obstacle recognized from the image, the mobile robot 1 may run while avoiding the obstacle according to the type of the obstacle previously recognized through the image.

장애물에 대한 판단이 완료된 상태에서 장애물 감지유닛(100)에 의해 감지신호가 입력되면, 제어부는 감지신호와 영상을 통한 장애물 판단을 근거로 장애물에 대한 대응모션을 설정하여 지정된 동작을 수행한다.When a detection signal is input by the obstacle detection unit 100 in a state where the determination of the obstacle is completed, the controller sets a corresponding motion for the obstacle based on the detection signal and the obstacle determination through the image and performs a designated operation.

한편, 제어부(1110)는 복수의 영상데이터는 서버로 전송하여, 서버로 장애물 판단을 요청할 수 있다. 서버로부터 장애물에 대한 데이터가 수신되면 장애물 정보(S16)를 저장하고, 그에 따라 장애물을 판단한다.Meanwhile, the controller 1110 may transmit a plurality of image data to the server and request the server to determine an obstacle. When data on the obstacle is received from the server, the obstacle information (S16) is stored, and the obstacle is determined accordingly.

제어부(110)는 장애물 감지유닛(100)의 감지신호와 영상을 통한 장애물 판단을 바탕으로 대응모션을 설정하고 그에 따라 동작한다.The control unit 110 sets a corresponding motion based on the detection signal of the obstacle detection unit 100 and the obstacle determination through the image, and operates accordingly.

또한, 이동 로봇(1)은 영상데이터를 서버(90) 또는 단말(80)로 전송하여 장애물 확인을 요청할 수 있다(S2).In addition, the mobile robot 1 may transmit the image data to the server 90 or the terminal 80 to request obstacle confirmation (S2).

서버(90)는 영상데이터를 분석하여 장애물에 대한 특징을 추출하여, 형태를 바탕으로 장애물의 종류를 판단한다. 서버(90)는 누적되는 장애물에 대한 데이터를 데이터베이스에 저장하여 장애물 판단에 활용한다. The server 90 analyzes the image data to extract features of the obstacle, and determines the type of the obstacle based on the shape. The server 90 stores data on the accumulated obstacles in the database and utilizes them for obstacle determination.

또한, 서버(90)는 영상으로부터 새로운 장애물을 인식하면, 새로운 장애물에 대한 인식 모델을 생성하고 장애물 정보를 갱신한다. 인식 모델이란, 영상으로부터 장애물의 종류를 판단할 수 있도록 장애물의 특징, 발생하는 환경 등에 대한 정보를 포함한다. 또한, 인식 모델은 해당 장애물에 대한 대응동작을 설정하는 것으로, 유사한 장애물에 대한 영상이 수신되면 기 생성된 장애물 모델을 바탕으로 특징을 분석하여 장애물의 종류를 판단하고 그에 대한 대응동작을 회피동작으로써 설정할 수 있다. 예를 들어 특정 장애물을 감지하면 해당 장애물에 접근하지 않고 즉시 회피할지, 또는 일정거리 접근한 후 회피할지, 소정의 경고음을 출력할지 여부에 대하여 대응모션을 설정할 수 있다. Also, when the server 90 recognizes a new obstacle from the image, it creates a recognition model for the new obstacle and updates the obstacle information. The recognition model includes information on the characteristics of the obstacle, the environment in which it occurs, and the like so that the type of the obstacle can be determined from the image. In addition, the recognition model sets a corresponding action for the obstacle, and when an image of a similar obstacle is received, the characteristics are analyzed based on the pre-created obstacle model to determine the type of the obstacle, and the corresponding action is used as an avoidance action. can be set. For example, when a specific obstacle is detected, a response motion may be set for whether to immediately avoid without approaching the obstacle, to avoid it after approaching a certain distance, or to output a predetermined warning sound.

단말(80)은 이동 로봇(1)이 서버에 접속할 수 없는 경우 이동 로봇으로부터 수신된 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. 또한, 단말(80)은 수신된 영상데이터를 바탕으로 장애물의 종류를 판단할 수 있고, 사용자 입력을 통해 장애물의 종류를 판단할 수 있다. When the mobile robot 1 cannot access the server, the terminal 80 may transmit image data received from the mobile robot to the server. Also, the terminal 80 may determine the type of the obstacle based on the received image data, and may determine the type of the obstacle through a user input.

서버(90) 또는 단말(80)은 이동 로봇의 요청 대응하여, 장애물의 종류에 대한 데이터를 이동 로봇(1)으로 전송한다(S3). 또한, 서버(90) 또는 단말(80)은 장애물의 종류에 대응하는 회피동작에 대한 데이터를 이동 로봇(1)으로 전송할 수 있다. The server 90 or the terminal 80 transmits data on the type of obstacle to the mobile robot 1 in response to the request of the mobile robot (S3). In addition, the server 90 or the terminal 80 may transmit data on the avoidance operation corresponding to the type of obstacle to the mobile robot 1 .

이동 로봇(1)은 수신되는 데이터에 따라 장애물의 종류를 판단하고, 그에 대응하여 회피 동작을 수행한다. 회피 동작 또한, 서버 또는 단말로부터 설정될 수 있고, 경우에 따라 복수의 동작 중 어느 하나를 선택하여 동작할 수 있다. 필요에 따라 단말을 통해 복수의 동작 중 어느 하나가 선택입력될 수 있다. The mobile robot 1 determines the type of obstacle according to the received data, and performs an avoidance operation corresponding thereto. The avoidance operation may also be set from the server or the terminal, and in some cases, may be operated by selecting any one of a plurality of operations. If necessary, any one of a plurality of operations may be selectively input through the terminal.

도 8 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 장애물 인식을 위한 영상 전송을 설명하는데 참조되는 도이다. 8 is a diagram referenced for explaining image transmission for obstacle recognition of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

이동 로봇(1)은 주행 중에 영상획득부(170)를 통해 복수의 영상을 촬영한다. 제어부(110)는 장애물 감지유닛을 통해 장애물이 감지되지 않더라고 주행중에 영상이 촬영되도록 한다. The mobile robot 1 takes a plurality of images through the image acquisition unit 170 while driving. The control unit 110 allows an image to be captured while driving even if an obstacle is not detected through the obstacle detecting unit.

도 8에 도시된 바와 같이, 이동 로봇(1)은, 주행 중 복수의 영상(301 내지 304)을 촬영한다. 이동 로봇(1)은 소정 시간 간격으로 촬영되는 영상을 영상데이터로써 저장하고, 영상데이터를 서버(90)로 전송하여 장애물에 대한 정보를 요청할 수 있다. As shown in FIG. 8 , the mobile robot 1 captures a plurality of images 301 to 304 while driving. The mobile robot 1 may store images taken at predetermined time intervals as image data, and transmit the image data to the server 90 to request information about obstacles.

이동 로봇(1)은 정지영상으로 영상을 주기적으로 촬영할 수 있고, 또한 연속 촬영을 통해 동영상으로 촬영할 수 있다. 영상획득부(170)는 촬영되는 영상을 복수의 영상데이터(301 내지 304)로 데이터부에 저장한다. The mobile robot 1 may periodically photograph an image as a still image, and may also photograph it as a moving image through continuous shooting. The image acquisition unit 170 stores the captured image as a plurality of image data 301 to 304 in the data unit.

영상획득부(170)에 구비되는 영상처리부는 촬영된 영상을 필터링하여 일정시간 또는 일정 이동거리 간격으로 영상데이터가 저장되도록 하고, 동영상이 촬영되는 경우 프레임 단위로 분석하여 불필요한 프레임은 제거한 후 영상데이터를 저장한다. The image processing unit provided in the image acquisition unit 170 filters the captured image so that the image data is stored at a predetermined time or interval of a predetermined movement distance, and when a video is captured, it analyzes it frame by frame, removes unnecessary frames, and then removes the image data. save the

이동 로봇(1)은 주행하는 중에 촬영된 영상데이터를 시간의 순서에 따라 서버로 전송할 수 있고, 복수의 영상데이터 중, 일부를 선택적으로 전송할 수 있다. The mobile robot 1 may transmit image data captured while driving to the server according to time sequence, and may selectively transmit some of the plurality of image data.

예를 들어 이동 로봇(1)은 영상으로부터 주행방향의 장애물을 인식하면, 해당 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. For example, when the mobile robot 1 recognizes an obstacle in the driving direction from the image, the mobile robot 1 may transmit the image data to the server.

서버(90)는 장애물의 종류를 분석하여 장애물정보를 이동 로봇(1)으로 전송하고, 이동 로봇(1)은 수신되는 장애물 정보에 대응하여 장애물에 대한 회피동작을 수행한다. 회피동작이란, 장애물의 종류에 대응하여 접근 후 주행방향을 변경하여 회피하거나 또는 지정된 거리까지만 접근한 후 회피할 수 있고, 장애물이 감지된 즉시 회피하여 주행할 수도 있다. 또한, 이동 로봇(1)은 장애물의 종류에 대응하여 소정의 경고음, 효과음, 음성안내를 출력할 수 있고, 소정 시간 정지 후 다시 주행할 수도 있다. The server 90 analyzes the type of obstacle and transmits obstacle information to the mobile robot 1 , and the mobile robot 1 performs an avoidance operation on the obstacle in response to the received obstacle information. The avoidance operation may be avoided by changing the driving direction after approaching in response to the type of obstacle, or may be avoided after approaching only a specified distance, and may be driven by avoiding the obstacle as soon as the obstacle is detected. In addition, the mobile robot 1 may output a predetermined warning sound, sound effect, and voice guidance in response to the type of obstacle, and may run again after stopping for a predetermined time.

또한, 이동 로봇(1)은 설정 시간 내에 동일한 영상이 반복적으로 촬영되는 경우, 일정 시간 내에 촬영된 복수의 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. Also, when the same image is repeatedly captured within a set time, the mobile robot 1 may transmit a plurality of image data captured within a predetermined time to the server.

예를 들어 이동 로봇(1)은 의자 또는 탁자 밑에 구속되어 이동이 불가능한 경우 에러를 출력하고, 또한 일정시간 내에 촬영된 영상데이터 또는 일정거리 이동하는 동안 촬영된 영상데이터를 서버로 전송하여 장애물에 대한 정보를 수신함으로써 현재의 구속상황을 판단할 수 있다. 이동 로봇(1)은 구속상황으로 인하여 이동이 불가능한 것으로 판단하고 그에 따른 에러를 출력할 수 있다. For example, the mobile robot 1 outputs an error when it is constrained under a chair or table and cannot move, and also transmits image data photographed within a certain time or image data photographed while moving a certain distance to the server to protect against obstacles. By receiving the information, it is possible to determine the current detention situation. The mobile robot 1 may determine that movement is impossible due to the constraint situation and output an error accordingly.

한편, 서버(90)는 수신되는 영상데이터를 분석하여 이동 로봇의 구속상황에 대한 인식모델을 생성할 수 있다. Meanwhile, the server 90 may analyze the received image data to generate a recognition model for the restraint situation of the mobile robot.

서버(90)는 이동 로봇이 구속된 위치뿐 아니라, 이동 로봇이 일정거리 또는 일정시간 동안 촬영한 복수의 영상데이터를 분석하여 구속상황이 발생하기 전의 영상을 분석하고, 영상을 통해 이동 로봇이 해당 장애물을 회피할 수 있도록 인식모델을 생성한다. 서버(90)는 생성된 인식모델을 기반으로 장애물 정보를 생성하여 이동 로봇으로 전송한다. The server 90 analyzes not only the location where the mobile robot is restrained, but also a plurality of image data captured by the mobile robot for a certain distance or for a certain time to analyze the image before the restraint situation occurs, and the mobile robot is the corresponding image through the image. A recognition model is created to avoid obstacles. The server 90 generates obstacle information based on the generated recognition model and transmits it to the mobile robot.

서버(90)는 구속상황이 발생된 주변의 장애물에 대한 정보, 구속상황이 발생하기 전의 주변의 장애물에 대한 정보를 바탕으로 구속상황의 원인을 분석할 수 있다. 서버(90)는 해당 장애물과 유사한 형태와 크기의 장애물에 대하여 구속상황이 발생할 수 있는 것으로 판단하여 구속상황에 대한 대응모션을 추가 설정하여 장애물 정보를 갱신할 수 있다. The server 90 may analyze the cause of the restraint situation based on information about the obstacles around the restraint situation and the information about the obstacles around the restraint situation before the occurrence. The server 90 may determine that a restraint situation may occur with respect to an obstacle having a shape and size similar to that of the obstacle, and may update the obstacle information by additionally setting a corresponding motion for the restraint situation.

이동 로봇(1)은 서버로부터 수신되는 장애물 정보에 대응하여 구속상황이 발생했던 장애물에 대하여 접근 전에 회피하여 주행하여 구속상황이 발생하지 않도록 한다. In response to the obstacle information received from the server, the mobile robot 1 avoids and runs before approaching the obstacle in which the restraint situation has occurred so that the restraint situation does not occur.

또한, 서버(90)는 구속상황이 발생했던 장애물에 대한 분석하여 통계를 산출하고, 구속상황이 발생할 수 있는 장애물에 대한 후보군을 지정하여 경고가 출력되도록 할 수 있다. In addition, the server 90 may calculate statistics by analyzing the obstacles in which the restraint situation occurred, and designate a candidate group for the obstacles in which the restraint situation may occur so that a warning is output.

예를 들어 테이블에 대한 복수의 영상데이터를 분석하여 구속상황이 발생한 테이블의 영상과, 구속상황이 발생하지 않은 테이블의 영상을 분류하고 상호 비교 분석하여, 장애물의 종류가 테이블인 경우 구속상황이 발생하게 되는 장애물의 특징을 추출하여 구속상황에 대한 후보군을 지정할 수 있다. For example, by analyzing multiple image data for a table, the image of the table where the restraint situation occurred and the image of the table where the restraint situation did not occur are classified and compared and analyzed, and when the type of obstacle is a table, the restraint situation occurs. It is possible to designate a candidate group for the restraint situation by extracting the characteristics of the obstacles.

예를 들어 테이블의 높이가 20cm 이하인 경우, 테이블 다리의 간격이 35cm 이하인 경우, 테이블 밑에 다른 장애물이 존재하는 경우, 테이블의 다리가 5개 이상인 경우 등으로 특징으로 추출하여 구속상황에 대한 후보군을 설정할 수 있다. 서버는 해당 후보군에 대하여 구속상황에 대한 대응모션을 지정할 수 있다. For example, if the height of the table is 20 cm or less, if the table legs are less than 35 cm apart, if there are other obstacles under the table, if there are 5 or more legs of the table, etc. can The server may designate a response motion for the constraint situation for the candidate group.

필요에 따라, 서버는 구속상황이 발생하지는 않았으나, 다른 유사한 형태의 장애물에서 구속상황이 발생한 경우, 구속상황이 발생할 수 있는 장애물에 대한 후보군을 생성하여 해당 장애물을 회피하도록 대응모션을 설정할 수 있다. 또한, 서버는 해당 장애물에 진입하되 진입하기 전에 경고음 또는 음성안내를 출력하고 일정 시간 대기 후, 진입하도록 대응모션을 설정할 수도 있다. If necessary, the server may set a response motion to avoid the obstacle by creating a candidate group for the obstacle in which the restraint situation may not occur, but the restraint situation occurs in another similar type of obstacle. In addition, the server enters the obstacle, but outputs a warning sound or voice guidance before entering, and waits for a certain period of time, then may set a response motion to enter.

그에 따라 이동 로봇(1)은 구속상황이 발생했던 장애물에 대하여, 해당 장애물을 감지하면 일정거리 접근 후, 또는 감지한 즉시 주행방향을 변경하여 회피주행을 수행한다. 이동 로봇(1)은 장애물 회피 시 그에 대한 음성안내를 출력할 수 있다. 예를 들어 이동 로봇(1)은 '구속상황이 발생하는 장애물을 회피하여 주행합니다.'와 같은 음성안내를 출력할 수 있다. Accordingly, the mobile robot 1 performs avoidance driving by changing the driving direction after approaching a certain distance or immediately upon detecting an obstacle in which the restraint situation has occurred. The mobile robot 1 may output a voice guidance for the obstacle avoidance. For example, the mobile robot 1 may output a voice guidance such as 'It runs while avoiding obstacles that cause a restraint situation.'

또한, 이동 로봇(1)은 수신된 장애물 정보를 바탕으로 구속상황이 발생한 장애물과 유사한 장애물을 감지하는 경우, 일시 정지한 상태에서 '계속 주행 시, 구속상황이 발생할 수 있습니다.'와 같은 음성안내를 출력한 후 주행할 수 있다. 이동 로봇은 음성안내 후, 사용자에 의해 소정의 명령이 입력되는 경우 그에 대응하여 계속 주행하거나 또는 주행방향을 변경하여 주행할 수 있다. In addition, when the mobile robot (1) detects an obstacle similar to an obstacle in which a restrained situation has occurred based on the received obstacle information, it is temporarily stopped and voice guidance such as 'If you continue driving, a restrained situation may occur.' After printing, you can drive. When a predetermined command is input by the user after the voice guidance, the mobile robot may continue to travel or change the traveling direction in response.

또한, 이동 로봇(1)은 주행 중, 물체의 낙하가 발생하는 경우, 위험상황으로 판단하여 그 이전에 촬영된 복수의 영상데이터를 서버로 전송할 수 있다. In addition, when an object falls while driving, the mobile robot 1 may determine that it is a dangerous situation and transmit a plurality of image data captured before that to the server.

서버(90)는 복수의 영상데이터를 분석하여 물체의 낙하를 발생시키는 원인이 되는 장애물을 판단하고, 해당 장애물에 대한 특징으로 추출한 후, 대응모션을 설정하여 장애물 정보를 생성할 수 있다. The server 90 analyzes a plurality of image data to determine an obstacle that causes the object to fall, extracts it as a feature of the obstacle, and sets a corresponding motion to generate obstacle information.

예를 들어 탁자 위에 화병에 놓인 상태에서, 이동 로봇이 탁자에 충돌하는 경우 화병이 추락할 수 있다. 서버는 화병이 놓인 탁자에 대한 새로운 인식모델을 생성하고, 그에 대하여 일정거리 이상 접근하지 않도록 대응모션을 생성하여 장애물 정보를 이동 로봇으로 전송할 수 있다. For example, if a mobile robot collides with a table while placed in a vase on a table, the vase may fall. The server may generate a new recognition model for the table on which the vase is placed, and generate a corresponding motion so as not to approach it more than a certain distance with respect to it, and transmit obstacle information to the mobile robot.

그에 따라 이동 로봇(1)은 화병이 놓인 탁자를 감지하는 경우 일정거리 이상 접근하지 않고 회피하여 주행할 수 있다. Accordingly, when the mobile robot 1 detects the table on which the vase is placed, it can avoid and run without approaching more than a certain distance.

도 9 는 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 영상을 통한 구속상황판단방법을 설명하는데 참조되는 도이다. 9 is a diagram referenced for explaining a method for determining a restraint situation through an image of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 9에 도시된 바와 같이, 이동 로봇(1)은 소정 시간 간격으로 영상(311 내지 315)을 촬영하고, 복수의 영상데이터를 저장한다. 이동 로봇(1)은 영상데이터를 시간정보와 함께 저장할 수 있다. As shown in FIG. 9 , the mobile robot 1 captures images 311 to 315 at predetermined time intervals and stores a plurality of image data. The mobile robot 1 may store image data together with time information.

영상획득부(170)는 영상을 연속하여 촬영하거나, 또는 소정 주기에 따라 반복하여 촬영할 수 있다. 이동 로봇(1)이 일정거리 이동하면, 장애물에 가까워짐에 따라 장애물이 확대된 형태로 촬영된다. The image acquisition unit 170 may shoot images continuously or repeatedly according to a predetermined period. When the mobile robot 1 moves a certain distance, the obstacle is photographed in an enlarged form as it approaches the obstacle.

이동 로봇(1)은 촬영된 영상을 분석하여 장애물을 인식할 수 있고, 또한, 서버(90)로 전송하여 장애물 정보를 수신할 수 있다. The mobile robot 1 may recognize an obstacle by analyzing the captured image, and may also receive obstacle information by transmitting it to the server 90 .

이동 로봇(1)은 주행 중, 소정 시간 또는 소정 이동거리 간격으로 영상획득부(170)를 통해 제 0 시간(t0), 제 11 시간(t11), 제 12 시간(t12), 제 13시간(t13), 제 14 시간(t14)에 각각 제 1 내지 제 5 영상(311 내지 315)을 촬영하여 저장한다. 예를 들어 이동 로봇(1)은 10cm 이동거리마다 영상을 촬영할 수 있다. 또한, 이동 로봇(1)은 주행 중, 10초 간격으로 영상을 촬영할 수 있다. The mobile robot 1 is operated at the 0th time (t0), the 11th time (t11), the 12th time (t12), the 13th time ( t13) and at the 14th time t14, the first to fifth images 311 to 315 are captured and stored, respectively. For example, the mobile robot 1 may take an image every 10 cm moving distance. In addition, the mobile robot 1 may take images at 10-second intervals while driving.

이동 로봇(1)은 주행 중, 일정 시간 동안 이동한 거리가 설정거리 미만인 경우, 구속상황으로 판단할 수 있다. 예들 들어 이동 로봇(1)은 일정 시간 동안 5cm 이상 이동하지 못한 경우 구속상황으로 판단할 수 있다. The mobile robot 1 may determine a restrained situation when the distance moved for a certain period of time is less than a set distance while driving. For example, if the mobile robot 1 does not move more than 5 cm for a certain period of time, it may be determined as a restrained situation.

이동 로봇(1)은 구속상황으로 판단되는 경우, 구속상황으로 판단한 시점(P11)으로부터 일정시간 이전, 또는 일정 이동거리 이전에 촬영된 영상데이터를 서버(90)로 전송한다. When it is determined that the mobile robot 1 is in a restrained state, it transmits image data taken before a predetermined time or a predetermined moving distance from the time P11 determined as a restrained state to the server 90 .

이동 로봇(1)은 이동거리를 기준으로, 일정 이동거리 이전에 촬영된 영상, 제 12 영상 내지 제 14 영상(312 내지 314)을 서버(90)로 전송할 수 있다. 또한, 이동 로봇(1)은 제 11 시간(t11) 내지 제 13 시간(t13) 동안의 영상, 즉 제 12 내지 제14 영상(312 내지 314)을 서버(90)로 전송할 수 있다.Based on the moving distance, the mobile robot 1 may transmit images taken before a predetermined moving distance and the twelfth to fourteenth images 312 to 314 to the server 90 . Also, the mobile robot 1 may transmit images for the eleventh time t11 to the thirteenth time t13 , that is, the twelfth to fourteenth images 312 to 314 to the server 90 .

또한, 이동 로봇(1)은 단말 등으로 영상데이터와 에러정보를 전송하여, 구속상황에 따른 에러와 현재 위치에 대한 정보를 단말을 통해 출력되도록 할 수 있다. In addition, the mobile robot 1 may transmit image data and error information to a terminal or the like, so that information on an error and a current position according to a restraint condition may be output through the terminal.

서버(90)는 각 영상으로부터 장애물을 인식하고, 구속상황이 발생하게 된 원인이 되는 장애물을 분석하여, 해당 장애물에 접근 또는 진입하지 않도록 인식모델을 생성할 수 있다. 서버(90)는 해당 장애물에 대한 특징을 분석하여 유사한 장애물에 대하여 동일한 인식모델이 적용되도록 한다. The server 90 may recognize an obstacle from each image, analyze the obstacle causing the constraint situation to occur, and generate a recognition model so as not to approach or enter the obstacle. The server 90 analyzes the characteristics of the obstacle so that the same recognition model is applied to the similar obstacle.

서버(90)는 도시된 바와 같이, 테이블 밑에서 구속상황이 발생하는 경우, 해당 테이블을 감지하고, 테이블 밑으로 진입하지 않도록 하는 대응모션이 설정된 인식모델을 생성한다. 서버(90)는 해당 테이블에 대한 장애물 정보가 기 생성되어 있는 경우, 구속상황에 대한 정보를 추가하여 인식 모델을 다시 생성할 수 있다. As shown in the figure, when a constraint situation occurs under the table, the server 90 detects the corresponding table and generates a recognition model in which a corresponding motion is set so as not to enter under the table. The server 90 may regenerate the recognition model by adding information on the restraint situation when the obstacle information for the corresponding table has been previously generated.

이동 로봇은 새로운 장애물 정보, 또는 기 저장된 장애물 정보를 갱신하여 구속상황이 발생하지 않도록 장애물을 회피하여 주행한다. 또한, 기 저장된 지도(맵)에 구속발생위치를 설정할 수 있다. The mobile robot runs while avoiding obstacles so that a restraint situation does not occur by updating new obstacle information or pre-stored obstacle information. In addition, it is possible to set the constraint occurrence location on a pre-stored map (map).

그에 따라 이동 로봇(1)은 다음 주행 시, 제 12 영상(312)과 같이 영상이 촬영되면, 영상을 통해 테이블을 감지하고, 해당 테이블에 대한 대응모션에 따라 테이블로 진입하지 않고 일정거리 접근 후 회피하여 주행할 수 있다. 이동 로봇(1)은 필요에 따라 회피주행 시, 구속상황에 대한 음성안내를 출력할 수 있다. Accordingly, when an image is taken as in the twelfth image 312 during the next driving, the mobile robot 1 detects the table through the image, and approaches the table by a certain distance without entering the table according to the corresponding motion for the table. You can avoid driving. When necessary, the mobile robot 1 may output a voice guidance regarding the restraint situation during evasive driving.

또한, 이동 로봇(1)은 테이블과 유사한 형태의 장애물이 감지되면 동일하게 회피하여 주행할 수 있다. Also, when an obstacle having a shape similar to that of a table is detected, the mobile robot 1 may run while avoiding the same.

도 10 은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 제어방법을 설명하는데 참조되는 순서도이다. 10 is a flowchart referenced to explain a method for controlling a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 10에 도시된 바와 같이, 이동 로봇(1)은 주행 중(S450), 주기적으로 주행방향에 대한 영상을 촬영하여 영상정보를 획득한다(S460). 영상획득부(170)는 영상을 촬영하여 영상을 처리하고 인식가능한 영상데이터로써 데이터부에 저장한다.As shown in FIG. 10 , the mobile robot 1 acquires image information by periodically photographing an image of the driving direction while driving ( S450 ) ( S460 ). The image acquisition unit 170 takes an image, processes the image, and stores it in the data unit as recognizable image data.

장애물 감지유닛(100)은 주행 중, 주행방향에 위치하는 장애물을 감지하여 소정의 감지신호를 장애물인식부로 인가한다. 패턴 조사부(120, 130)는 소정 형태의 패턴을 주행방향에 조사하고, 해당 패턴을 패턴획득부(140)를 통해 촬영하여 장애물인식부(111)로 입력한다. The obstacle detecting unit 100 detects an obstacle positioned in the driving direction while driving and applies a predetermined detection signal to the obstacle recognition unit. The pattern irradiation units 120 and 130 irradiate a pattern of a predetermined shape in the driving direction, photograph the pattern through the pattern acquisition unit 140 , and input the pattern into the obstacle recognition unit 111 .

장애물인식부(111)는 영상획득부(170)로부터 입력되는 영상을 분석하여 특징을 추출하고, 데이터부(180)에 기 저장된 장애물데이터를 바탕으로 촬영된 장애물의 종류를 판단한다(S470).The obstacle recognition unit 111 analyzes the image input from the image acquisition unit 170, extracts features, and determines the type of the photographed obstacle based on the obstacle data pre-stored in the data unit 180 (S470).

또한, 제어부(110)는 영상데이터를 서버로 전송하여 장애물 정보를 요청할 수 있다. 제어부(110)는 서버로부터 수신되는 데이터를 바탕으로 영상에 촬영된 장애물에 대한 종류를 판단한다. 제어부(110)는 장애물정보로부터 장애물의 종류는 물론 장애물에 대하여 수행 가능한 적어도 대응모션에 대한 정보를 수신하여 설정할 수 있다. Also, the controller 110 may request obstacle information by transmitting the image data to the server. The control unit 110 determines the type of the obstacle photographed in the image based on the data received from the server. The control unit 110 may receive and set information on at least a corresponding motion that can be performed with respect to the obstacle as well as the type of the obstacle from the obstacle information.

장애물인식부(111)는 기 판단된 장애물에 대하여, 장애물 감지유닛(100)에 의해 해당 장애물이 소정 거리 내에 위치하는지 여부를 감지한다(S480). The obstacle recognition unit 111 detects whether the obstacle is located within a predetermined distance by the obstacle detecting unit 100 with respect to the previously determined obstacle (S480).

주행제어부(113)는 장애물인식부(111)에 소정 거리 내에 위치하면, 영상으로부터 미리 인식된 장애물인 것으로 판단하고(S490), 해당 장애물의 종류에 대응하여 복수의 대응모션 중 어느 하나의 대응모션을 설정하여 장애물을 회피하도록 주행부(250)를 제어한다(S500). When the driving control unit 113 is located within a predetermined distance from the obstacle recognition unit 111, it is determined that the obstacle is recognized in advance from the image (S490), and corresponding to any one of a plurality of corresponding motions corresponding to the type of the obstacle. to control the driving unit 250 to avoid obstacles by setting (S500).

주행제어부(113)는 기 판단된 장애물의 종류에 대응하여 장애물에 대하여, 접근, 진입, 통과, 회피 중 어느 적어도 하나의 조합으로 구성된 대응모션을 수행할 수 있다. 또한, 제어부(110)는 출력부(190)를 통해 소정의 경고음, 효과음, 음성안내를 출력할 수 있다. The driving controller 113 may perform a corresponding motion composed of a combination of at least one of approach, entry, passage, and avoidance with respect to the obstacle in response to the pre-determined type of the obstacle. In addition, the control unit 110 may output a predetermined warning sound, sound effect, and voice guidance through the output unit 190 .

주행제어부(113)는 감지된 장애물에 대하여 진입하도록 대응모션이 설정된 경우, 본체가 계속 주행하도록 주행부(250)를 제어한다. When the corresponding motion is set to enter the detected obstacle, the driving controller 113 controls the driving unit 250 so that the main body continues to travel.

예를 들어 테이블이 감지되면, 주행제어부(113)는 본체가 테이블에 근접한 후 주행방향을 변경하도록 할 수 있고, 또한 테이블 밑으로 진입하여 주행을 계속하도록 할 수 있다. For example, when the table is detected, the driving control unit 113 may change the driving direction after the main body approaches the table, and may also allow the body to continue driving by entering under the table.

장애물인식부(111)는 주행 중 촬영되는 영상을 지속적으로 분석하여 장애물의 종류를 판단하고, 장애물 감지유닛(100)에 의해 장애물이 소정 거리 내에서 감지되면 주행제어부(113)는 해당 장애물에 대한 대응모션을 설정하여 주행부를 제어한다. The obstacle recognition unit 111 continuously analyzes the image taken while driving to determine the type of the obstacle, and when the obstacle is detected within a predetermined distance by the obstacle detecting unit 100, the driving control unit 113 is configured for the obstacle. Control the driving unit by setting the corresponding motion.

또한, 제어부(110)는 영상데이터를 서버(90)로 전송하여 장애물에 대한 정보를 요청한다(S510). In addition, the controller 110 transmits the image data to the server 90 to request information on the obstacle (S510).

서버(90)는 복수의 이동 로봇으로부터 수신되는 영상데이터를 분석하여 장애물의 종류를 판단하고, 기 판단된 장애물에 대한 정보를 갱신하며 새로운 장애물에 대한 인식모델을 생성한다. 서버(90)는 이동 로봇의 요청에 따라 새로 생성된 인식모델을 바탕으로 하는 장애물 정보 또는 갱신된 장애물 정보를 이동 로봇으로 전송한다. The server 90 analyzes the image data received from the plurality of mobile robots to determine the type of obstacle, updates information on the previously determined obstacle, and creates a new obstacle recognition model. The server 90 transmits obstacle information based on the newly created recognition model or updated obstacle information to the mobile robot according to the request of the mobile robot.

이동 로봇(1)은 서버로부터 수신되는 데이터를 저장하고, 기 저장된 장애물 정보를 갱신한다. 이동 로봇(1)은 새로운 데이터를 바탕으로 장애물을 판단하고, 또한, 서버로 전송하여 장애물의 정보를 확인할 수 있다. The mobile robot 1 stores data received from the server and updates pre-stored obstacle information. The mobile robot 1 may determine an obstacle based on the new data, and transmit information about the obstacle to the server.

이동 로봇(1)은 기 인식된 장애물에서 구속상황이 발생하는 경우 구속상황을 기준으로 이전에 촬영된 복수의 영상데이터를 서버로 전송하여 구속상황에 대한 새로운 정보를 요청할 수 있다. When a restraint situation occurs in a previously recognized obstacle, the mobile robot 1 may transmit a plurality of image data previously photographed based on the restraint state to the server to request new information on the restraint state.

서버(90)는 복수의 영상데이터를 분석하여 구속상황이 발생되기 전, 주변의 장애물을 판단하고, 구속상황의 원인이 되는 장애물을 구분하여 그에 대한 대응모션을 설정할 수 있다. The server 90 may analyze a plurality of image data to determine the surrounding obstacles before the constraint situation occurs, classify the obstacles causing the constraint situation, and set a corresponding motion therefor.

서버(90)는 구속상황이 발생한 장애물에 대한 인식모델을 신규 생성하고, 그에 대응모션을 새로 설정하여, 장애물 정보로써 이동 로봇으로 전송할 수 있다. The server 90 may newly create a recognition model for an obstacle in which a restraint situation has occurred, set a corresponding motion thereto, and transmit it to the mobile robot as obstacle information.

그에 따라 이동 로봇(1)은 기 저장된 데이터를 변경하여 새로운 장애물 정보에 따라 장애물에 대한 대응모션을 수행할 수 있다. 또한, 이동 로봇은 구속상황 발생 시, 해당 위치에 구속상황이 발생되었음을 표시하고, 필요에 따라 가상벽을 설정할 수 있다. Accordingly, the mobile robot 1 may change the pre-stored data to perform a corresponding motion for the obstacle according to new obstacle information. In addition, when a constraint situation occurs, the mobile robot may display that a constraint situation has occurred at the corresponding position and set a virtual wall as necessary.

이동 로봇(1)은 주행 중 영상으로부터 인식된 장애물이 구속상황이 발생했던 장애물인 경우, 장애물 감지유닛(100)에 해당 장애물이 감지되는 때에 설정된 대응모션에 따라 해당 장애물을 회피하여 주행할 수 있다. When the obstacle recognized from the image while driving is an obstacle in which a restraint situation has occurred, the mobile robot 1 avoids the obstacle according to the corresponding motion set when the obstacle is detected by the obstacle detection unit 100. .

도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 이동 로봇의 에러판단방법을 설명하는데 참조되는 순서도이다. 11 is a flowchart referenced to explain an error determination method of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 11에 도시된 바와 같이, 주행 중(S550), 이동 로봇(1)은 영상획득부(170)를 통해 주기적으로 주행방향에 대한 영상을 촬영한다(S560). 영상획득부는 일정기간 간격 또는 일정거리 간격으로 영상을 촬영하여 영상데이터를 저장한다.As shown in FIG. 11 , while driving (S550), the mobile robot 1 periodically captures an image of the driving direction through the image acquisition unit 170 (S560). The image acquisition unit stores image data by capturing images at intervals of a predetermined period or at intervals of a predetermined distance.

이동 로봇(1)은 촬영된 영상데이터로부터 장애물을 인식하여 장애물의 종류를 판단한다. 영상획득부(170)는 주행 중에 촬영되는 영상데이터를 저장하고, 제어부는 소정 주기에 따라 영상데이터를 분석하여 장애물을 판단하거나 또는 장애물이 지정거리에 위치하는 것으로 장애물 감지유닛(100)에 의해 감지되면 기 촬영된 영상데이터를 이용하여 장애물을 판단할 수 있다. 또한, 제어부(110)는 영상데이터를 서버로 전송하여 장애물 정보를 수신하고, 장애물 정보를 바탕으로, 촬영된 장애물의 종류를 판단할 수 있다. The mobile robot 1 recognizes the obstacle from the photographed image data and determines the type of the obstacle. The image acquisition unit 170 stores image data captured while driving, and the control unit analyzes the image data according to a predetermined period to determine an obstacle or to detect an obstacle as being located at a specified distance by the obstacle detection unit 100 . Then, the obstacle can be determined using the pre-photographed image data. Also, the controller 110 may transmit image data to the server to receive obstacle information, and determine the type of the photographed obstacle based on the obstacle information.

제어부는 영상데이터를 통해 장애물의 종류, 형태, 크기 등에 대한 정보를 판단하므로, 주행중 장애물 감지유닛에 의해 장애물이 소정 거리 내에 위치하는 것으로 감지되면 그에 대응하여 대응모션이 수행되도록 주행부를 제어한다. Since the control unit determines information on the type, shape, size, etc. of the obstacle through the image data, when the obstacle is detected to be located within a predetermined distance by the obstacle detecting unit while driving, the control unit controls the driving unit to perform a corresponding motion in response thereto.

예를 들어 제어부(110)는 테이블에 대하여, 장애물에 대한 감지신호가 입력되면, 접근 후 회피, 진입의 두 가지 대응모션을 선별하고, 영상데이터를 분석하여 탁자 밑으로 진입 가능한지 여부에 따라 어느 하나의 대응모션을 결정하여 동작할 수 있다. For example, when a detection signal for an obstacle is input to the table, the control unit 110 selects two corresponding motions of approach, avoidance, and entry, and analyzes the image data to analyze any one depending on whether it is possible to enter under the table. It can operate by determining the corresponding motion of

또한, 주행제어부(113)는 주행 중, 주행부의 바퀴의 회전횟수, 또는 이동속도를 바탕으로 이동거리를 산출한다. In addition, the traveling control unit 113 calculates the moving distance based on the number of rotations or the moving speed of the wheels of the traveling unit during driving.

주행제어부(113)는 이동거리를 기준으로 영상을 촬영하는 경우 설정된 제 1 이동거리를 이동하는 경우(S570), 제 1 이동거리 단위로 영상획득부(170)가 영상을 촬영하도록 제어명령을 인가할 수 있다. 또한, 주행제어부(113)는 이동시간을 기준으로, 일정시간 이동한 경우 영상획득부(170)를 제어할 수 있다. The driving control unit 113 applies a control command so that the image acquisition unit 170 captures an image in units of the first moving distance when moving the set first moving distance (S570) when capturing an image based on the moving distance (S570). can do. In addition, the driving control unit 113 may control the image acquisition unit 170 when moving for a predetermined time based on the moving time.

주행제어부(113)는 주행 중, 소정 시간, 즉 제 1 시간 동안의 이동거리가 설정거리(제 2 이동거리) 미만인지 여부를 판단한다(S580). The driving controller 113 determines whether a moving distance for a predetermined time, ie, a first time, is less than a set distance (a second moving distance) while driving ( S580 ).

주행제어부(113)는 제 1 시간 동안의 이동거리가 제 2 이동거리 미만인 경우, 정상적인 주행이 이루어지지 못하였으므로, 에러로 판단한다. 주행제어부(113)는 주변의 장애물로 인하여 이동하지 못한 것으로 판단하여 구속상황으로 판단할 수 있다(S590).When the moving distance for the first time period is less than the second moving distance, the driving controller 113 determines that it is an error because the normal driving is not performed. The driving control unit 113 may determine that it is not possible to move due to an obstacle in the vicinity and may determine it as a restrained state (S590).

이때, 본체가 장애물에 진입한 이후, 주행제어부(113)는 시간당 이동거리를 바탕으로 본체가 구속된 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어 테이블이 너무 낮거나, 테이블의 다리 간격이 좁은 경우, 테이블 밑에 다른 종류의 장애물이 존재하는 경우 본체가 정상적으로 주행할 수 없는 구속상황이 발생할 수 있다. In this case, after the main body enters the obstacle, the driving controller 113 may determine whether the main body is in a restrained state based on the moving distance per hour. For example, if the table is too low, the distance between the legs of the table is narrow, or there are other kinds of obstacles under the table, a restraint situation may occur in which the body cannot run normally.

주행제어부(113)는 설정된 시간 동안, 이동한 거리가 설정거리 미만이면, 주행제어부(113)는 본체가 구속된 상태인 것으로 판단할 수 있다. 주행제어부(113)는 장애물의 종류에 대응하여 회피주행을 수행한다. If the distance moved during the set time is less than the set distance, the driving control unit 113 may determine that the main body is in a restrained state. The driving controller 113 performs avoidance driving in response to the type of obstacle.

주행제어부(113)는 구속상황으로 판단되면, 이전 일정시간 동안 또는 일정거리 동안의 복수의 영상데이터를 데이터부로부터 호출하여 통신부를 통해 서버(90)로 전송한다(S600). 이동 로봇(1)은 제 1 시간 동안 이동한 거리가 제 2 이동거리 미만이므로, 구속상황이 발생하기 이전의 영상데이터를 포함하여 서버로 전송하게 된다. When it is determined that the driving control unit 113 is in a restrained state, it calls a plurality of image data for a predetermined time or a predetermined distance from the data unit and transmits it to the server 90 through the communication unit (S600). Since the moving distance of the mobile robot 1 during the first time is less than the second moving distance, the mobile robot 1 transmits the image data before the occurrence of the constraint to the server.

서버(90)는 수신되는 복수의 영상을 분석하고, 다른 이동 로봇으로부터 수신되는 영상데이터를 분석하여 장애물의 종류를 분류하고, 장애물의 종류에 따라 필요한 정보를 산출하여 대응모션을 각각 설정할 수 있다. The server 90 may analyze a plurality of received images, classify the types of obstacles by analyzing image data received from other mobile robots, calculate necessary information according to the types of obstacles, and set corresponding motions, respectively.

서버(90)에 의해 영상 분석 및, 복수의 영상데이터를 통한 학습이 진행됨에 따라 테이블이라 하더라도 테이블의 형태, 크기 등에 따라 상이한 대응모션을 수행하도록 인식 모델이 각각 생성되어, 그에 따라 장애물 정보가 신규생성되거나 기 저장된 장애물 정보가 갱신될 수 있다. 서버는 이동 로봇이 실행 가능한 대응모션을 복수로 설정하여 장애물 정보를 제공함으로써 이동 로봇에 의해 어느 하나의 대응모션을 수행하도록 할 수 있다. As image analysis and learning through a plurality of image data are performed by the server 90, recognition models are respectively generated to perform different corresponding motions depending on the shape and size of the table, even if it is a table, and accordingly, obstacle information is newly created. The generated or pre-stored obstacle information may be updated. The server may set a plurality of corresponding motions executable by the mobile robot to provide obstacle information so that any one of the corresponding motions is performed by the mobile robot.

제어부(110)는 통신부를 통해 서버로부터 수신되는 장애물 정보를 데이터부에 저장한다(S610). The control unit 110 stores the obstacle information received from the server through the communication unit in the data unit (S610).

이동 로봇은 수신되는 데이터를 바탕으로 구속상황을 회피 또는 탈출하여 주행할 수 있다(S620). 제어부는 탈출이 불가능한 경우 에러를 출력하고, 경고음이 출력되도록 한다. 또한, 제어부는 현재 위치와 기 촬영된 영상을 단말로 전송하여 사용자로 하여금 본체의 구속상황이 해제되도록 할 수 있다. The mobile robot can avoid or escape the restraint situation based on the received data and run (S620). When escape is impossible, the control unit outputs an error and outputs a warning sound. In addition, the control unit may transmit the current location and the pre-captured image to the terminal to allow the user to release the restraint condition of the main body.

장애물인식부는 테이블이 촬영되는 경우, 기 저장된 장애물 정보를 바탕으로 영상을 통해, 구속상황이 발생된 테이블을 감지할 수 있다. When the table is photographed, the obstacle recognizing unit may detect the table in which the restraint situation is generated through an image based on pre-stored obstacle information.

주행제어부는 장애물이 소정 거리 내에 위치하는 것으로 판단되면, 변경된 장애물 정보를 바탕으로 장애물인 테이블을 회피하여 주행하도록 한다. When it is determined that the obstacle is located within a predetermined distance, the driving controller avoids the obstacle table based on the changed obstacle information and drives the vehicle.

즉, 본체는 초기 감지 시, 진입하도록 대응모션을 설정하여 수행한 후, 구속상황이 발생된 경우, 다음 감지시에는 해당 장애물에 대하여 접근 후 회피 또는 회피 중 어느 하나로 대응모션을 설정하여 회피 또는 탈출하여 주행하도록 할 수 있다.That is, when the main body is initially detected, the response motion is set to enter and then, when a restrained situation occurs, when the next detection is made, the response motion is set to either avoid or avoid the obstacle after approaching the obstacle to avoid or escape. so you can drive it.

종류가 동일한 탁자라도, 그 크기가 상이하고, 탁자 밑의 공간의 크기가 상이하며, 이동 로봇의 크기 또한 상이할 수 있으므로 이동 로봇의 진입 가능 여부가 상이하므로, 제어부는 장애물 감지유닛(100)의 감지신호를 바탕으로 복수의 대응모션, 예를 들어 접근 후 회피하거나 진입 또는 통과하도록 하는, 수행 가능한 대응모션을 설정하되, 영상분석을 통해 장애물의 종류, 형태(형상), 크기에 따라 복수의 대응모션 중 어느 하나의 대응모션을 지정하여 수행하도록 결정할 수 있다. Even if the table is of the same type, the size is different, the size of the space under the table is different, and the size of the mobile robot may also be different. Based on the detection signal, a plurality of response motions, for example, avoiding after approaching, entering or passing through, are set, but multiple responses are made according to the type, shape (shape), and size of the obstacle through image analysis. It can be determined to perform any one of the motions by designating a corresponding motion.

또한, 제어부(110)는 동일하지 않고 유사한 다른 테이블이 감지된 경우, 테이블에 의하여 구속상황이 발생할지 여부를 판단하여 진입하지 않고 회피하도록 설정할 수 있다. 또한, 이동 로봇은 소정의 경고음을 출력할 수도 있다. In addition, when another table that is not identical and similar is detected, the control unit 110 may determine whether a constraint situation will occur due to the table and set it to avoid without entering. In addition, the mobile robot may output a predetermined warning sound.

따라서 이동 로봇(1)은 동일한 감지신호가 입력되는 경우라도, 영상분석을 통해 장애물에 따라 상이한 동작이 수행할 수 있고, 동일한 감지신호 및 장애물의 종류라 하더라도 장애물의 크기나 형태에 따라 대응모션을 상이하게 수행할 수 있다. Therefore, even when the same detection signal is input, the mobile robot 1 can perform different motions depending on the obstacle through image analysis, and can perform a corresponding motion according to the size or shape of the obstacle even with the same detection signal and type of obstacle. can be done differently.

본 발명은 기 촬영된 영상을 통해 장애물에 대하여 즉각적으로 대응할 수 있고, 구속상황 발생 시, 기 촬영된 일정시간 또는 일정거리를 이동하는 동안 촬영된 영상을 통해 구속상황의 원인이 되는 장애물을 분류하여 해당 장애물 감지시 사전에 회피하여 주행하도록 함으로써, 구속상황이 발생되는 것을 방지할 수 있다. The present invention can respond immediately to obstacles through pre-recorded images, and when a restraint situation occurs, by classifying obstacles that cause restraint situations through images captured while moving for a predetermined time or a predetermined distance, When the obstacle is detected, it is possible to prevent a restraint situation from occurring by avoiding the vehicle in advance.

또한, 서버를 통해 장애물에 대한 새로운 인식모델을 생성하여 장애물 정보를 갱신함으로써, 유사한 상황에서 장애물을 회피하도록 함으로써 구속상황의 발생을 방지하고 계속하여 주행할 수 있도록 한다.
In addition, by creating a new recognition model for the obstacle through the server and updating the obstacle information, the obstacle is avoided in a similar situation, thereby preventing the occurrence of a restrained situation and allowing the vehicle to continue driving.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains.

1: 이동 로봇 10: 본체
100: 장애물 감지유닛 110: 제어부
111: 장애물인식부 113: 주행제어부
120, 130: 패턴 조사부 140: 패턴 획득부
150: 센서부 170: 영상획득부
180: 데이터부
250: 주행부 260: 청소부
1: mobile robot 10: main body
100: obstacle detection unit 110: control unit
111: obstacle recognition unit 113: driving control unit
120, 130: pattern irradiation unit 140: pattern acquisition unit
150: sensor unit 170: image acquisition unit
180: data part
250: driving unit 260: cleaning unit

Claims (24)

이동 가능한 본체;
주행방향에 대한 영상을 촬영하는 영상획득부;
주행방향에 위치한 장애물을 감지하는 장애물 감지유닛;
상기 영상획득부를 통해 주기적으로 촬영되는 복수의 영상데이터가 저장되는 데이터부;
주행 중 설정시간 동안의 이동거리가 설정거리 미만인 경우 상기 본체가 장애물에 의해 구속된 것으로 판단하고, 상기 본체가 구속된 것으로 판단되면, 상기 본체의 구속이 판단된 시점으로부터, 이전 일정시간 동안 촬영되거나 또는 이전 일정거리 이동중 촬영된 적어도 하나의 상기 영상데이터를 서버로 전송하며, 상기 서버로부터, 상기 영상데이터를 바탕으로 상기 본체가 구속되기 전 주변의 장애물 중 구속의 원인이 되는 제 1 장애물이 판단되면, 상기 제1 장애물에 대한 장애물 정보에 대응하여 구속상황으로부터 탈출하도록 제어하는 제어부;
를 포함하며,
상기 제어부는 상기 서버로부터 수신되는 상기 장애물 정보에 대응하여 상기 본체의 구속을 방지하도록 대응모션을 설정하고,
다음 주행 시, 상기 제 1 장애물에 대하여 상기 대응모션으로 동작하도록 하고, 감지되는 장애물이 구속상황이 발생될 수 있는 후보에 포함된 경우 구속에 대한 경고를 출력하도록 하는 이동 로봇.
movable body;
an image acquisition unit that captures an image of the driving direction;
an obstacle detecting unit for detecting an obstacle located in a driving direction;
a data unit storing a plurality of image data periodically photographed through the image acquisition unit;
If the moving distance for the set time during driving is less than the set distance, it is determined that the main body is constrained by an obstacle, and if it is determined that the main body is constrained, from the time when the constraint of the main body is determined, it is taken for a predetermined time or Or, at least one of the image data captured during the previous movement is transmitted to the server, and the first obstacle that causes the restraint is determined from the server based on the image data before the main body is restrained among the obstacles in the vicinity. , a control unit for controlling to escape from the restraint situation in response to the obstacle information on the first obstacle;
includes,
The control unit sets a corresponding motion to prevent restraint of the main body in response to the obstacle information received from the server,
A mobile robot configured to operate in the corresponding motion with respect to the first obstacle and output a warning about restraint when the detected obstacle is included in a candidate that can cause a restraint situation when driving next.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 기 저장된 상기 장애물 정보에 근거하여 상기 영상데이터를 분석하여 주행방향에 위치한 상기 장애물의 종류를 판단하고, 상기 장애물 감지유닛에 의해 상기 장애물이 소정거리 내에 위치하는 것으로 판단되는 시점에, 상기 장애물에 대한 복수의 대응모션 중 어느 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The control unit analyzes the image data based on the previously stored obstacle information to determine the type of the obstacle located in the driving direction, and when it is determined by the obstacle detecting unit that the obstacle is located within a predetermined distance, the A mobile robot, characterized in that it performs any one of a plurality of corresponding motions for obstacles.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 대응모션에 따라, 상기 제 1 장애물에 일정거리 접근 후 회피하거나 또는 상기 제 1 장애물이 감지되면 즉시 회피하도록 하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The control unit avoids the first obstacle after approaching a predetermined distance according to the corresponding motion, or immediately avoids the first obstacle when the first obstacle is detected.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 상기 대응모션으로 구속에 대한 경고음 또는 음성안내를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The control unit is a mobile robot, characterized in that for outputting a warning sound or voice guidance for restraint in the corresponding motion.
제 1 항에 있어서,
상기 서버는 상기 적어도 하나의 영상데이터를 분석하여, 상기 본체가 구속되기 전 촬영된 영상데이터로부터 주변의 장애물을 인식하여 구속의 원인이 되는 상기 제 1 장애물을 판단하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The server analyzes the at least one image data, recognizes surrounding obstacles from the image data taken before the main body is restrained, and determines the first obstacle as a cause of restraint.
제 1 항에 있어서,
상기 서버는, 상기 제 1 장애물을 회피하기 위한 대응모션 또는 상기 제 1 장애물에 의한 구속상황으로부터 탈출하기 위한 대응모션을 포함하여 상기 장애물 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The server, mobile robot, characterized in that for generating the obstacle information, including a corresponding motion for avoiding the first obstacle or a corresponding motion for escaping from a restrained situation by the first obstacle.
제 1 항에 있어서,
상기 서버는, 상기 제 1 장애물의 특징을 추출하여 상기 제 1 장애물에 대한 인식모델을 생성하고, 상기 제 1 장애물의 특징에 대응하여, 상기 제 1 장애물과 유사한 형태의 다른 장애물에 대하여 구속이 발생할 수 있는 후보로 설정하여 상기 장애물 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The server generates a recognition model for the first obstacle by extracting the characteristics of the first obstacle, and in response to the characteristics of the first obstacle, restraint occurs on other obstacles having a similar shape to the first obstacle. A mobile robot, characterized in that it generates the obstacle information by setting it as a possible candidate.
제 1 항에 있어서,
상기 영상획득부는 소정 시간 또는 소정 이동거리 간격으로 상기 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The mobile robot, characterized in that the image acquisition unit captures the image at a predetermined time or a predetermined moving distance interval.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는 정지, 감속, 가속, 역주행, 대기, 회피, 근거리 접근 금지, 음성안내 중 적어도 하나가 조합된 상기 대응모션을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The controller is a mobile robot, characterized in that it controls to perform the corresponding motion in which at least one of stop, deceleration, acceleration, reverse running, waiting, avoidance, short-range approach prohibition, and voice guidance is combined.
제 1 항에 있어서,
상기 장애물 감지유닛은 초음파센서, 레이저센서, 적외선센서 및 패턴광을 이용한 센서 중 적어도 하나를 포함하는 이동 로봇.
The method of claim 1,
The obstacle detecting unit is a mobile robot comprising at least one of an ultrasonic sensor, a laser sensor, an infrared sensor, and a sensor using pattern light.
주행 중, 영상획득부를 통해 주행방향에 대한 영상을 주기적으로 촬영하여 영상데이터를 저장하는 단계;
상기 영상데이터를 분석하여 주행방향에 위치한 장애물을 인식하는 단계;
장애물 감지유닛에 의해 상기 장애물을 감지하는 단계;
상기 장애물이 감지되면, 상기 영상데이터로부터 기 인식된 상기 장애물의 종류에 대응하여 복수의 대응모션 중 어느 하나의 대응모션을 수행하는 단계;
주행상태에 대응하여, 설정시간 동안의 이동거리를 설정거리와 비교하고,
설정시간 동안의 이동거리가 설정거리 미만인 경우 상기 본체가 구속된 것으로 판단하고, 구속에 대한 판단시점으로부터 이전 일정시간 또는 이전 일정거리 이동중 촬영된 적어도 하나의 영상데이터를 서버로 전송하는 단계;
상기 영상데이터를 바탕으로 상기 서버로부터, 상기 본체가 구속되기 전 주변의 장애물 중 구속의 원인이 되는 제 1 장애물에 대한 장애물 정보를 수신하는 단계;
상기 장애물 정보에 대응하여 구속상황으로부터 탈출하는 단계;
상기 장애물 정보에 대응하여 상기 본체의 구속을 방지하도록 상기 제 1 장애물에 대하여 대응모션을 설정하는 단계; 및
다음 주행 시, 상기 제 1 장애물에 대하여 상기 대응모션으로 동작하여 상기 제 1 장애물을 회피하는 단계;를 포함하며,
상기 장애물 감지유닛에 의해 감지된 상기 장애물이 구속상황이 발생될 수 있는 후보에 포함된 경우, 상기 복수의 대응모션 중, 구속에 대한 경고를 출력하도록 어느 하나의 대응모션을 수행하는 단계를 포함하는 이동 로봇의 제어방법.
During driving, the image acquisition unit periodically captures an image of the driving direction and stores the image data;
recognizing an obstacle located in a driving direction by analyzing the image data;
detecting the obstacle by an obstacle detecting unit;
performing any one of a plurality of corresponding motions in response to the type of the obstacle previously recognized from the image data when the obstacle is detected;
In response to the driving condition, the moving distance during the set time is compared with the set distance,
determining that the main body is constrained when the moving distance during the set time is less than the set distance, and transmitting at least one image data photographed during the moving for a predetermined time or a previous predetermined distance from the time of determining the restraint to the server;
receiving, from the server based on the image data, obstacle information on a first obstacle that is a cause of restraint among nearby obstacles before the main body is restrained;
escaping from a restraint situation in response to the obstacle information;
setting a corresponding motion with respect to the first obstacle to prevent restraint of the main body in response to the obstacle information; and
In the next driving, avoiding the first obstacle by operating in the corresponding motion with respect to the first obstacle;
When the obstacle detected by the obstacle detection unit is included in a candidate for which a restraint situation can occur, performing any one of the plurality of corresponding motions to output a warning about restraint Control method of mobile robot.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 16 항에 있어서,
상기 서버가, 상기 제 1 장애물을 회피하기 위한 대응모션 또는 구속상황으로부터 탈출하기 위한 대응모션 중 적어도 하나를 포함하여 상기 장애물 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는 이동 로봇의 제어방법.
17. The method of claim 16,
and generating, by the server, the obstacle information including at least one of a corresponding motion for avoiding the first obstacle and a corresponding motion for escaping from a restrained situation.
제 23 항에 있어서,
상기 서버가, 상기 제 1 상기 장애물의 특징을 추출하여 상기 장애물에 대한 인식모델을 생성하는 단계;
상기 제 1 장애물의 특징에 대응하여, 상기 제 1 장애물과 유사한 형태의 다른 장애물에 대하여 구속이 발생할 수 있는 후보로 설정하는 단계; 및
상기 후보에 대한 상기 장애물 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 이동 로봇의 제어방법.

24. The method of claim 23,
generating, by the server, a recognition model for the obstacle by extracting the features of the first obstacle;
setting, in response to the characteristic of the first obstacle, as a candidate in which restraint can occur with respect to another obstacle having a shape similar to that of the first obstacle; and
The control method of the mobile robot further comprising the step of generating the obstacle information for the candidate.

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