KR102368082B1

KR102368082B1 - Autonomous driving control method of a Robot and System therefor

Info

Publication number: KR102368082B1
Application number: KR1020200035230A
Authority: KR
Inventors: 이상민; 김형진; 유동건; 최성범; 강기혁
Original assignee: (주)뉴빌리티
Priority date: 2020-03-23
Filing date: 2020-03-23
Publication date: 2022-02-25
Also published as: KR20210118672A

Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 주행 로봇의 자율 주행 방법은, 서버에서,　각 주행 로봇으로부터 기본 정보 및 이동 경로 내지 상기 이동 경로 내 구간 단위의 해당 주행 로봇에 의해 센싱된 주행 요인 정보를 수신하는 단계; 상기 서버에서,　상기 수신한 주행 요인 정보에 기초하여 상기 이동 경로 내지 구간을 포함한 지도맵을 생성하여 저장하는 단계; 상기 서버에서,　특정 주행 로봇으로부터 시작 위치와 목적 위치를 포함한 경로 요청을 수신하는 단계; 상기 서버에서,　상기 저장한 지도맵에 기초하여 상기 주행 로봇에 최적 경로 데이터를 전송하는 단계;　및 상기 주행 로봇에서,　상기 서버로부터 전송된 최적 경로 데이터에 기초하여 주행하는 단계;를 포함하여 이루어지 것을 특징으로 한다. 여기서, 상기 기본 정보는, 상기 각 주행 로봇의 식별자 데이터와,　주행 로봇 타입 및 성능에 관한 하드웨어 스펙 데이터를 포함하고, 상기 주행 요인 정보는, 상기 이동 경로 내지 구간 단위의 노면 데이터와 주행 환경 데이터를 포함하고, 상기 노면 데이터는,　노면 상태 데이터 및 경사 구간과 경사 각도를 포함한 경사도 데이터를 포함하고, 상기 주행 환경 데이터는,　이동 시간,　보행자 수,　이동 수단의 수와 밀도 및 장애물 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.The autonomous driving method of a driving robot according to an embodiment of the present invention includes, in a server, basic information from each driving robot and receiving driving factor information sensed by the driving robot in units of a moving path or a section within the moving path ; generating and storing, in the server, a map map including the moving route or section based on the received driving factor information; In the server, 　 receiving a route request including a starting position and a destination position from a specific driving robot; transmitting, in the server, optimal route data to the driving robot based on the stored map map; and in the driving robot, driving based on the optimal path data transmitted from the server. Here, the basic information includes identifier data of each driving robot and hardware specification data related to a driving robot type and performance, and the driving factor information includes road surface data and driving environment data in units of the moving path or section. Including, wherein the road surface data includes, 　 road surface state data and slope data including slope sections and inclination angles, and the driving environment data includes 　 travel time, 　 number of pedestrians, 　 number and density of moving means, and obstacle data. characterized.

Description

Autonomous driving control method of a Robot and System therefor

본 발명은 로봇의 자율 주행에 관한 것으로,　특히 로봇에 의해 요청된 목적지까지 주행을 위한 최적 경로 제공과 경로 제공을 위한 맵 데이터 생성 및 업데이트를 통한 로봇의 자율 주행 제어 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to autonomous driving of a robot, and more particularly, to a method and a system for autonomous driving of a robot by providing an optimal route for driving to a destination requested by the robot and generating and updating map data for providing a route.

사람을 대신하여 고정된 위치에서 특정 기능만을 반복 수행하는 산업용 로봇에서 출발하여 최근에는 다양한 목적을 가지고 실내 또는 실외에서 주행 가능한 주행 로봇 내지 주행 로봇으로 발전하고 있다. 주행 로봇은 목적지까지의 경로를 자율 또는 비자율 주행을 할 수 있는데, 종래 주행 로봇은 차도 및 인도 위주로 제작된 지도에 기초하여 설정된 주행 경로로 주행하였다. 다만, 종래 주행 로봇을 위한 지도는 주로 신설되거나 큰 도로 위주로 업데이트가 이루어졌을 뿐만 아니라 그 업데이트 주기(예를 들어, 1년 주기) 역시 매우 길었다.Starting from an industrial robot that repeatedly performs only a specific function in a fixed position on behalf of a person, it has recently developed into a driving robot or a driving robot capable of running indoors or outdoors for various purposes. The driving robot can autonomously or non-autonomously drive a route to a destination, and the conventional driving robot drives on a driving route set based on a map made mainly of roadways and sidewalks. However, the map for the conventional driving robot was updated mainly on new or large roads, and the update cycle (eg, one year cycle) was also very long.

통상 주행 경로는 거리를 최소화하는 알고리즘을 통해 생성되며 교통정보를 파악하여 시간을 최소화하는 방법도 존재하나 이는 일부 구간에서만 유의미하게 작동한다.Usually, the driving route is created through an algorithm that minimizes the distance, and there is also a method of minimizing the time by identifying traffic information, but this only works meaningfully in some sections.

또한, 종래 지도는 로봇이 아닌 차량을 대상으로 하여 생성됨에 따라 제공되는 경로가 실제 로봇이 주행하기에 적합하지 않는 구간이 포함될 가능성이 존재하였다. 즉, 종래 지도에 기초하여 로봇에 제공된 경로에는 법적으로 로봇이 주행할 수 없거나 상기 로봇이 물리적으로 주행하거나 통과가 불가능한 구간을 포함하는 경우가 있다. 예를 들어, 종래 기술에 의해 제공된 경로 상의 일부 구간에 포함된 비포장 도로, 울퉁불퉁한 구간 등은 로봇의 고장을 야기할 수 있는데 이를 배제하지 못하는 문제점이 있었다.In addition, as the conventional map is generated for a vehicle, not a robot, there is a possibility that the provided route includes a section not suitable for the actual robot to travel. That is, there are cases in which the path provided to the robot based on the conventional map includes a section in which the robot cannot legally travel or the robot cannot physically travel or pass through. For example, an unpaved road, an uneven section, etc. included in some sections on the route provided by the prior art may cause robot failure, but there is a problem in that it cannot be excluded.

더불어, 전술한 바와 같이, 통상 지도의 업데이트 주기가 느리기 때문에 제공되는 경로나 구간에 대한 실시간 상황 반영이 어려워 경사나 장애물의 방해를 받아 로봇 주행에 어려움이 있거나 주행이 불가능한 경우가 존재하여 문제점이 있었다. 다시 말해, 종래 기술은, 제공된 경로에 따른 로봇 주행의 안정성을 떨어뜨릴 뿐망 아니라 사고를 야기하고 주행 시간 지연, 기계 고장 등의 원인이 되어 이에 대한 해결책이 요구된다. In addition, as described above, because the update cycle of the map is usually slow, it is difficult to reflect the real-time situation on the provided route or section, so there are cases where the robot has difficulties or is impossible to drive due to obstacles such as slopes or obstacles. . In other words, the prior art not only lowers the stability of the robot traveling along the provided path, but also causes an accident and causes a driving time delay, machine failure, and the like, so a solution is required.

본 발명의 일과제는, 종래 지도맵과 별개로 또는 그에 기초하여 로봇의 주행에 영향을 줄 수 있는 다양한 요인들을 고려한 맵 데이터를 생성하고, 이렇게 생성된 맵 데이터에 기초하여 목적지까지의 로봇 주행 최적 경로를 제공하는 것이다.One task of the present invention is to generate map data in consideration of various factors that may affect the driving of the robot separately from or based on the conventional map map, and optimize robot driving to a destination based on the map data generated in this way to provide a path.

본 발명의 다른 과제는, 상기 로봇이 제공된 최적 경로에 따라 주행 과정에서 실시간으로 센싱하여 획득되는 데이터에 기초하여 상기 생성한 맵 데이터를 업데이트하고, 필요에 따라 업데이트된 맵 데이터를 참조하여 경로를 재설정하여 상기 로봇의 주행 편의를 높이도록 하는 것이다.Another object of the present invention is to update the generated map data based on data obtained by sensing in real time in the course of driving according to the optimal route provided by the robot, and to reset the route by referring to the updated map data if necessary This is to increase the driving convenience of the robot.

본 발명의 또 다른 과제는, 상기와 같은 내용에 기초한 로봇의 자율 주행 방법 및 그를 위한 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method for autonomous driving of a robot and a system therefor based on the above content.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 방법은, 서버에서,　각 주행 로봇으로부터 기본 정보 및 이동 경로 내지 상기 이동 경로 내 구간 단위의 해당 주행 로봇에 의해 센싱된 주행 요인 정보를 수신하는 단계; 상기 서버에서,　상기 수신한 주행 요인 정보에 기초하여 상기 이동 경로 내지 구간을 포함한 지도맵을 생성하여 저장하는 단계; 상기 서버에서,　특정 주행 로봇으로부터 시작 위치와 목적 위치를 포함한 경로 요청을 수신하는 단계; 상기 서버에서,　상기 저장한 지도맵에 기초하여 상기 주행 로봇에 최적 경로 데이터를 전송하는 단계;　및 상기 서버로부터 전송된 최적 경로 데이터에 기초하여 상기 주행 로봇의 주행을 제어하는 단계;를 포함하여 이루어지 것을 특징으로 한다. 여기서, 상기 기본 정보는, 상기 각 주행 로봇의 식별자 데이터와,　주행 로봇 타입 및 성능에 관한 하드웨어 스펙 데이터를 포함하고, 상기 주행 요인 정보는, 상기 이동 경로 내지 구간 단위의 노면 데이터와 주행 환경 데이터를 포함하고, 상기 노면 데이터는,　노면 상태 데이터 및 경사 구간과 경사 각도를 포함한 경사도 데이터를 포함하고, 상기 주행 환경 데이터는,　이동 시간,　보행자 수,　이동 수단의 수와 밀도 및 장애물 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment of the present invention comprises the steps of: receiving, in a server, basic information and moving path or driving factor information sensed by the corresponding driving robot in units of sections within the moving path from each driving robot; ; generating and storing, in the server, a map map including the moving route or section based on the received driving factor information; In the server, 　 receiving a route request including a starting position and a destination position from a specific driving robot; transmitting, in the server, optimal route data to the driving robot based on the stored map map; and controlling the traveling of the traveling robot based on the optimal path data transmitted from the server. Here, the basic information includes identifier data of each driving robot and hardware specification data related to a driving robot type and performance, and the driving factor information includes road surface data and driving environment data in units of the moving path or section. Including, wherein the road surface data includes, 　 road surface state data and slope data including slope sections and inclination angles, and the driving environment data includes 　 travel time, 　 number of pedestrians, 　 number and density of moving means, and obstacle data. characterized.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 방법에 따르면, 상기 주행 로봇에서,　상기 서버로부터 전송된 최적 경로 데이터에 따라 주행하는 과정에서,　이동간 실시간으로 주행 요인 정보를 센싱하여 수집하는 단계;　및 상기 주행 로봇에서,　상기 수집한 주행 요인 정보를 상기 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.According to a method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment of the present invention, in the driving robot, 　 in the process of driving according to the optimal route data transmitted from the server, 　 sensing and collecting driving factor information in real time during movement; and in the driving robot, transmitting the collected driving factor information to the server.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 방법에 따르면, 상기 각 주행 로봇은, 상기 주행 환경 데이터 중 보행자 수와 이동 수단의 수 및 밀도에 관한 데이터는 미리 정의된 구간 단위로 소정 시간 단위의 평균 데이터를 상기 서버로 전송하고,　상기 노면 데이터 중 노면 상태 데이터는 해당 주행 로봇의 센서에 의해 센싱된 값이 미리 정의된 시간 동안 지속적으로 임계치를 초과하는 경우에만 상기 서버로 전송하고, 상기 서버는, 상기 노면 데이터 중 경사도 데이터가 수신되면,　해당 구간에 대하여 데이터베이스에 기저장된 경사도 데이터 유무를 판단하고,　상기 판단 결과 기저장된 경사도 데이터가 없으면 상기 수신된 경사도 데이터를 즉시 저장하고,　상기 판단 결과 미리 저장된 경사도 데이터가 있고 기저장된 경사도 데이터와 상기 수신한 경사도 데이터가 상이하면,　상기 상이한 경사도 데이터가 미리 정의된 시간 내지 횟수 이상 지속적으로 수신되는 경우에만 상기 수신한 경사도 데이터에 기초하여 상기 기저장된 경사도 데이터를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.According to the method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment of the present invention, each of the driving robots includes the data on the number of pedestrians and the number and density of moving means among the driving environment data in a predetermined time unit in a predefined section unit. transmits average data of 　 to the server, and the road surface state data among the road surface data is transmitted to the server only when the value sensed by the sensor of the corresponding driving robot continuously exceeds a threshold for a predefined time, and the server , when the slope data among the road surface data is received, 　 determines whether there is pre-stored slope data in the database for the corresponding section, 　 If there is no pre-stored slope data as a result of the determination, the received slope data is immediately stored, 　 As a result of the determination, in advance If there is stored gradient data and the previously stored gradient data and the received gradient data are different, the pre-stored gradient data based on the received gradient data only when the different gradient data is continuously received for more than a predefined time or number of times. is characterized in that it is updated.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 방법에 따르면, 상기 서버는, 상기 주행 로봇에 의해 요청된 경로 내 적어도 하나 이상의 구간에 대한 해당 주행 로봇에 의해 기저장된 주행 요인 정보가 있으면,　상기 주행 로봇의 기저장된 주행 요인 정보와 해당 구간에 대하여 가장 최근에 업데이트된 주행 요인 정보를 비교하고, 상기 비교 결과가 임계치 미만이면,　상기 주행 로봇의 기저장된 주행 요인 정보를 상기 최적 경로 데이터와 함께 전송하여,　상기 주행 로봇이 해당 구간에서 상기 전송된 주행 요인 정보를 참조하여 주행하도록 제어하고,　상기 주행 로봇의 센서를 통해 센싱된 값이 상기 전송된 주행 요인 정보와 임계치 이상 차이나는 데이터만 전송하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.According to the method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment of the present invention, when there is driving factor information pre-stored by the corresponding driving robot for at least one section in the route requested by the driving robot, the server Compares the driving factor information stored in advance of the driving robot with the most recently updated driving factor information for the section, and if the comparison result is less than a threshold, transmits the driving factor information stored in advance of the driving robot together with the optimal route data Thus, 　 the driving robot is controlled to drive with reference to the transmitted driving factor information in the corresponding section, and 　 A value sensed through the sensor of the driving robot is controlled to transmit only data that differs from the transmitted driving factor information by more than a threshold characterized in that

본 발명의 일실시예에 따른 주행 로봇의 자율 주행 방법에 따르면, 상기 서버는, 상기 주행 로봇으로부터 요청된 시작 위치와 목적 위치가 모두 커버하는 경로에 관한 기저장된 최적 경로 데이터가 존재하지 않으면, 상기 경로 내 시작 위치와 목적 위치 사이의 적어도 하나의 구간이 포함된 각 주행 로봇의 최적 구간 데이터를 추출하여 조합하여 상기 경로에 대한 상기 주행 로봇의 최적 경로 데이터를 결정하여 전송하는 것을 특징으로 한다.According to the autonomous driving method of the driving robot according to an embodiment of the present invention, the server, if there is no pre-stored optimal path data for a path covered by both the starting position and the target position requested from the driving robot, the It is characterized in that the optimal path data of the driving robot for the path is determined and transmitted by extracting and combining the optimal section data of each driving robot including at least one section between the starting position and the target position in the path.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 시스템은, 시작 위치와 목적 위치 사이의 최적 경로로 주행하되,　센서를 통하여 이동간 주행 로봇의 주행 요인 정보를 수집하는 적어도 하나의 주행 로봇;　및 각 주행 로봇으로부터 기본 정보 및 이동 경로 내지 상기 이동 경로 내 구간 단위의 해당 주행 로봇에 의해 센싱된 주행 요인 정보를 수신하고,　상기 수신한 주행 요인 정보에 기초하여 상기 이동 경로 내지 구간을 포함한 지도맵을 생성하여 저장하고,　특정 주행 로봇으로부터 시작 위치와 목적 위치를 포함한 경로 요청이 수신되면,　상기 저장한 지도맵에 기초하여 상기 주행 로봇에 최적 경로 데이터를 전송하여 상기 주행 로봇의 최적 경로 데이터에 기초한 주행을 제어하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 상기 기본 정보는, 상기 각 주행 로봇의 식별자 데이터와,　주행 로봇 타입 및 성능에 관한 하드웨어 스펙 데이터를 포함하고, 상기 주행 요인 정보는, 상기 이동 경로 내지 구간 단위의 노면 데이터와 주행 환경 데이터를 포함하고, 상기 노면 데이터는,　노면 상태 데이터 및 경사 구간과 경사 각도를 포함한 경사도 데이터를 포함하고, 상기 주행 환경 데이터는,　이동 시간,　보행자 수,　이동 수단의 수와 밀도 및 장애물 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.An autonomous driving control system for a robot according to an embodiment of the present invention includes: at least one driving robot that travels on an optimal path between a start position and a target position, and collects driving factor information of the driving robot during movement through a 　 sensor; and receiving basic information and movement path or driving factor information sensed by the corresponding driving robot in units of sections within the moving path from each driving robot, 　Based on the received driving factor information, a map map including the moving path or section generated and stored, 　When a path request including the start position and destination position is received from a specific driving robot, 　Transmit the optimal path data to the driving robot based on the stored map map based on the optimal path data of the driving robot It characterized in that it includes; a server for controlling the driving. Here, the basic information includes identifier data of each driving robot and hardware specification data related to a driving robot type and performance, and the driving factor information includes road surface data and driving environment data in units of the moving path or section. Including, wherein the road surface data includes, 　 road surface state data and slope data including slope sections and inclination angles, and the driving environment data includes 　 travel time, 　 number of pedestrians, 　 number and density of moving means, and obstacle data. characterized.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 시스템에 따르면,　상기 주행 로봇은, 상기 서버로부터 전송된 최적 경로 데이터에 따라 주행하는 과정에서,　이동간 실시간으로 주행 요인 정보를 센싱하여 수집하고,　상기 수집한 주행 요인 정보를 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.According to the autonomous driving control system of the robot according to an embodiment of the present invention, in the process of driving according to the optimal route data transmitted from the server, the driving robot senses and collects driving factor information in real time during movement, 　 the above It is characterized in that the collected driving factor information is transmitted to the server.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 시스템에 따르면,　상기 각 주행 로봇은, 상기 주행 환경 데이터 중 보행자 수와 이동 수단의 수 및 밀도에 관한 데이터는 미리 정의된 구간 단위로 소정 시간 단위의 평균 데이터를 상기 서버로 전송하고,　상기 노면 데이터 중 노면 상태 데이터는 해당 주행 로봇의 센서에 의해 센싱된 값이 미리 정의된 시간 동안 지속적으로 임계치를 초과하는 경우에만 상기 서버로 전송하고, 상기 서버는, 상기 노면 데이터 중 경사도 데이터가 수신되면,　해당 구간에 대하여 데이터베이스에 기저장된 경사도 데이터 유무를 판단하고,　상기 판단 결과 기저장된 경사도 데이터가 없으면 상기 수신된 경사도 데이터를 즉시 저장하고,　상기 판단 결과 미리 저장된 경사도 데이터가 있고 기저장된 경사도 데이터와 상기 수신한 경사도 데이터가 상이하면,　상기 상이한 경사도 데이터가 미리 정의된 시간 내지 횟수 이상 지속적으로 수신되는 경우에만 상기 수신한 경사도 데이터에 기초하여 상기 기저장된 경사도 데이터를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.According to the autonomous driving control system of the robot according to an embodiment of the present invention, in each of the driving robots, data on the number of pedestrians and the number and density of moving means among the driving environment data is a predetermined time unit in a predefined section unit. transmits average data of 　 to the server, and the road surface state data among the road surface data is transmitted to the server only when the value sensed by the sensor of the corresponding driving robot continuously exceeds a threshold for a predefined time, and the server , when the slope data among the road surface data is received, 　 determines whether there is pre-stored slope data in the database for the corresponding section, 　 If there is no pre-stored slope data as a result of the determination, the received slope data is immediately stored, 　 As a result of the determination, in advance If there is stored gradient data and the previously stored gradient data and the received gradient data are different, the pre-stored gradient data based on the received gradient data only when the different gradient data is continuously received for more than a predefined time or number of times. is characterized in that it is updated.

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 시스템에 따르면,　상기 서버는, 상기 주행 로봇에 의해 요청된 경로 내 적어도 하나 이상의 구간에 대한 해당 주행 로봇에 의해 기저장된 주행 요인 정보가 있으면,　상기 주행 로봇의 기저장된 주행 요인 정보와 해당 구간에 대하여 가장 최근에 업데이트된 주행 요인 정보를 비교하고, 상기 비교 결과가 임계치 미만이면,　상기 주행 로봇의 기저장된 주행 요인 정보를 상기 최적 경로 데이터와 함께 전송하여,　상기 주행 로봇이 해당 구간에서 상기 전송된 주행 요인 정보를 참조하여 주행하도록 제어하고,　상기 주행 로봇의 센서를 통해 센싱된 값이 상기 전송된 주행 요인 정보와 임계치 이상 차이나는 데이터만 전송하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.According to the autonomous driving control system of the robot according to an embodiment of the present invention, the server, if there is driving factor information pre-stored by the corresponding driving robot for at least one section in the route requested by the driving robot, 　 the above Compares the driving factor information stored in advance of the driving robot with the most recently updated driving factor information for the section, and if the comparison result is less than a threshold, transmits the driving factor information stored in advance of the driving robot together with the optimal route data Thus, 　 the driving robot is controlled to drive with reference to the transmitted driving factor information in the corresponding section, and 　 A value sensed through the sensor of the driving robot is controlled to transmit only data that differs from the transmitted driving factor information by more than a threshold characterized in that

본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 시스템에 따르면,　상기 서버는, 상기 주행 로봇으로부터 요청된 시작 위치와 목적 위치가 모두 커버하는 경로에 관한 기저장된 최적 경로 데이터가 존재하지 않으면, 상기 경로 내 시작 위치와 목적 위치 사이의 적어도 하나의 구간이 포함된 각 주행 로봇의 최적 구간 데이터를 추출하여 조합하여 상기 경로에 대한 상기 주행 로봇의 최적 경로 데이터를 결정하여 전송하는 것을 특징으로 한다.According to the autonomous driving control system of the robot according to an embodiment of the present invention, the server, if there is no pre-stored optimal path data for a path covered by both the start position and the destination position requested from the driving robot, the It is characterized in that the optimal path data of the driving robot for the path is determined and transmitted by extracting and combining the optimal section data of each driving robot including at least one section between the starting position and the target position in the path.

본 발명에 따르면,　다음과 같은 효과가 있다.According to the present invention, 　 has the following effects.

첫째, 종래 지도맵과 별개로 또는 그에 기초하여 로봇의 주행에 영향을 줄 수 있는 다양한 요인들을 고려한 맵 데이터를 생성하고, 이렇게 생성된 맵 데이터에 기초하여 목적지까지의 로봇 주행 최적 경로를 제공할 수 있는 효과가 있다.First, it is possible to generate map data considering various factors that may affect the driving of the robot separately from or based on the conventional map map, and provide an optimal route for robot driving to the destination based on the generated map data. there is an effect

둘째, 상기 로봇이 제공된 최적 경로에 따라 주행 과정에서 실시간으로 센싱하여 획득되는 데이터에 기초하여 상기 생성한 맵 데이터를 업데이트하고, 필요에 따라 업데이트된 맵 데이터를 참조하여 경로를 재설정하여 상기 로봇의 주행 편의를 높일 수 있는 효과가 있다.Second, according to the optimal route provided by the robot, the generated map data is updated based on data obtained by sensing in real time in the course of travel, and the route is reset by referring to the updated map data as needed to drive the robot. This has the effect of increasing convenience.

셋째, 상기와 같은 내용에 기초한 로봇의 자율 주행 방법 및 그를 위한 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.Third, there is an effect of providing a method for autonomous driving of a robot and a system for the same based on the above contents.

도　1은 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 자율 주행 제어 시스템을 설명하기 위해 간략히 도시한 도면이다.
도　2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 자율 주행 제어 시스템을 구성하는 주행 로봇과 컴퓨팅 디바이스의 구성 블록도이다.
도　3은 본 발명의 일실시예에 따른 경로 생성 시나리오를 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
도　4는 본 발명의 일실시예에 따른 지도 업데이트 시나리오를 설명하기 위한 순서도이다.
도　5는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 제어 방법을 설명하기 위해 도시한 순서도이다.1 is a diagram schematically illustrating a robot autonomous driving control system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a driving robot and a computing device constituting a robot autonomous driving control system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a path generation scenario according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a map update scenario according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment of the present invention.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로,　본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다.　또한,　본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한,　본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며,　과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나,　과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.　또한,　본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.　또한,　본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라,　또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며,　과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It should be noted that the technical terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. In addition, 　 technical terms used in the present invention should be interpreted as meanings generally understood by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs, unless otherwise defined in the present invention, and 　 excessively comprehensive It should not be interpreted as a meaning of 　 or an excessively reduced meaning. In addition, when the technical term used in the present invention is an incorrect technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood by being replaced with a technical term that can be correctly understood by those skilled in the art. In addition, 　the general terms used in the present invention, as defined in the dictionary, should be interpreted according to 　 or the context before and after, and should not be interpreted in an excessively reduced meaning.

또한,　본 발명에서 사용되는 단수의 표현은, 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함할 수 있다.　본 발명에서　"구성된다"　또는　"포함한다"　등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며,　그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고,　또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, 　 used in the present invention, the singular expression may include a plural expression unless the context clearly indicates otherwise. In the present invention, terms such as "consisting of" or "including" should not be construed as necessarily including all of the various elements or several steps described in the invention, and some of the elements or some steps may not be included. It should be construed as being able to further include additional elements or steps.

또한,　본 발명에서 사용되는 제1,　제2　등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만,　구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다.　용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.　예를 들어,　본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1　구성 요소는 제2　구성 요소로 명명될 수 있고,　유사하게 제2　구성 요소도 제1　구성 요소로 명명될 수 있다.Also, 　 used in the present invention, terms including ordinal numbers such as the first, 　 second 　, etc. may be used to describe the elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be named as a second element, and similarly, a second element may also be named as a first element.

이하,　첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설 명하되,　도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted.

또한,　본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.　또한,　첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐,　첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, it should be noted that the attached drawings are only for easy understanding of the spirit of the present invention, and should not be construed as limiting the spirit of the present invention by the attached drawings.

먼저, 본 명세서에서 기술하는 "주행 로봇"이라 함은, 일정한 위치에 설치되어 특정 기능만 수행하는 산업용 로봇이 아닌 본 발명에 따라 현재 위치에서 목적지까지의 경로, 최적 경로, 경로 내 적어도 일 구간을 자율 또는 비자율 방식으로 주행 가능한 모든 형태의 로봇을 포함한다.First, the "driving robot" described in this specification is not an industrial robot installed at a certain location and performing only a specific function, but a route from the current location to a destination, an optimal route, and at least one section in the route according to the present invention. It includes any form of robot capable of driving in an autonomous or non-autonomous manner.

도　1은 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)을 설명하기 위해 간략히 도시한 도면, 그리고 도　2는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)을 구성하는 주행 로봇(1 내지 n)과 컴퓨팅 디바이스(110)의 구성 블록도이다.1 is a schematic diagram for explaining a robot autonomous driving control system 100 according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram showing a robot autonomous driving control system 100 according to an embodiment of the present invention. It is a configuration block diagram of the traveling robots 1 to n and the computing device 110 .

도　1을 참조하면, 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)은, n개(여기서, n은 양의 정수)의 주행 로봇(1 내지 n)과 컴퓨팅 디바이스(110)를 포함하고, 상기 양 구성 사이에 데이터 커뮤니케이션을 지원하는 네트워크가 존재할 수 있다. 도 1에서는 본 발명의 이해를 돕고 설명의 편의를 위하여 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)을 간략하게 도시하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 비록 도시되지 않은 구성요소라 할지라도 본 발명을 구현하기 위해 필요한 경우 적어도 하나 이상의 구성요소가 더 포함되어 상기 시스템(100)을 구현할 수도 있다.Referring to FIG. 1 , the robot autonomous driving control system 100 includes n driving robots 1 to n (where n is a positive integer) and a computing device 110 , and between the two configurations. Networks that support data communication may exist. In FIG. 1 , the robot autonomous driving control system 100 is briefly illustrated for better understanding of the present invention and for convenience of description, but the present invention is not limited thereto. Accordingly, even if the components are not shown, if necessary to implement the present invention, at least one or more components may be further included to implement the system 100 .

도 1에 도시된 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)에 속한 모든 주행 로봇들이 반드시 동일한 하드웨어 및 소프트웨어를 구비할 필요는 없다. 다시 말해, 상기 각 주행 로봇의 하드웨어 스펙, 소프트웨어 내지 펌웨어 버전은 서로 상이할 수 있다.All the driving robots included in the robot autonomous driving control system 100 shown in FIG. 1 do not necessarily have the same hardware and software. In other words, the hardware specification, software, or firmware version of each driving robot may be different from each other.

한편, 각 주행 로봇은 컴퓨팅 디바이스(110)와의 데이터 커뮤니케이션을 위하여 반드시 동일한 네트워크를 이용하거나 지원하여야 하는 것은 아니다. Meanwhile, each traveling robot does not necessarily use or support the same network for data communication with the computing device 110 .

컴퓨팅 디바이스(110)는 본 발명에 따른 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)에서 상기 주행 로봇의 경로 설정, 주행 로봇을 위한 맵 데이터(지도 맵) 생성 및 업데이트 등 전 과정에 관여 및 제어하고 지원 가능한 하드웨어/소프트웨어를 말한다. 여기서, 상기 컴퓨팅 디바이스(110)는,　실시예에 따라 서버(server),　프로세서(processor)　등 다양한 이름으로 명명될 수 있으나 그 명칭에 본 발명의 권리범위가 제한되는 것은 아니다.The computing device 110 is hardware capable of participating in, controlling and supporting the entire process, such as path setting of the driving robot, generation and update of map data (map map) for the driving robot, in the robot autonomous driving control system 100 according to the present invention. /speaks software. Here, the computing device 110 may be named in various names, such as a server, a processor, etc., depending on the embodiment, but the scope of the present invention is not limited to the names.

컴퓨팅 디바이스(110)는 주행 로봇에 대한 적절한 제어를 위하여 상기 주행 로봇으로 필요한 프로그램, 소프트웨어, 펌웨어 등을 제공할 수 있다.The computing device 110 may provide programs, software, firmware, etc. necessary for the traveling robot in order to properly control the traveling robot.

도 2를 참조하면, 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)을 구성하는 주행 로봇(1 내지 n)과 컴퓨팅 디바이스(110) 사이의 데이터 처리 프로세스 및 각 구성요소의 구조가 도시되었다. Referring to FIG. 2 , a data processing process between the traveling robots 1 to n constituting the robot autonomous driving control system 100 and the computing device 110 and the structure of each component are illustrated.

도 2에서는 본 발명의 이해를 돕고 설명의 편의를 위하여 필수 구성요소만을 개시하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 비록 도시되지 않았더라도 실시예에 따라 필요한 하나 또는 그 이상의 구성요소가 더 포함될 수 있다. 한편, 비록 도 2에서는 하나의 구성요소로 도시되었더라도 실시예에 따라 복수의 구성요소로 분리될 수 있으며 그 반대도 가능하다. 한편, 편의상 도 2에 도시된 일부 구성요소가 소프트웨어처럼 도시되고 설명되더라도 실제 구성은 그를 위한 하드웨어 구성으로 구현될 수 있다.In FIG. 2, only essential components are disclosed for the purpose of helping understanding of the present invention and for convenience of description, but the present invention is not limited thereto. Accordingly, although not shown, one or more components necessary according to the embodiment may be further included. Meanwhile, although illustrated as one component in FIG. 2 , it may be divided into a plurality of components according to an embodiment, and vice versa. Meanwhile, although some components shown in FIG. 2 are illustrated and described as software for convenience, the actual configuration may be implemented as a hardware configuration for the same.

도 2에서는 서버(210)와 주행 로봇(220)이 도시되었고, 각각은 도 1의 컴퓨팅 디바이스(110)와 주행 로봇(1 내지 n) 중 어느 하나의 주행 로봇에 해당할 수 있다. 비록 도시되진 않았으나, 전술한 바와 같이 하나의 서버(210)는 복수의 주행 로봇과 동시에 또는 이시에 데이터 커뮤니케이션을 수행할 수 있다.In FIG. 2 , the server 210 and the traveling robot 220 are illustrated, and each may correspond to any one of the computing device 110 and the traveling robots 1 to n of FIG. 1 . Although not shown, as described above, one server 210 may perform data communication with a plurality of driving robots at the same time or at this time.

먼저, 서버(210)는 주행 경로 생성 API (212), 지도 정보 갱신 소프트웨어부(214), 지도 데이터베이스(216) 등을 포함한다.First, the server 210 includes a driving route generation API 212 , a map information update software unit 214 , a map database 216 , and the like.

다음으로, 주행 로봇(220)은 자율 또는 반자율 주행 엔진(222), 영상 처리 및 데이터 분석 엔진(224), 센서부(226) 등을 포함한다.Next, the driving robot 220 includes an autonomous or semi-autonomous driving engine 222 , an image processing and data analysis engine 224 , a sensor unit 226 , and the like.

한편, 비록 도 2에서는 각각 서버(210)와 주행 로봇(220)의 구성요소로 도시되고 설명되더라도, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 상기 서버(210)의 일 구성요소가 상기 주행 로봇(220)의 일 구성요소가 될 수 있으며, 그 반대로 가능하다. 또는, 상기 서버(210)의 일부 또는 전부가 모두 주행 로봇(220)의 구성요소일 수도 있다. Meanwhile, although illustrated and described as components of the server 210 and the traveling robot 220 in FIG. 2 , the present invention is not necessarily limited thereto. That is, one component of the server 210 may be one component of the traveling robot 220 , and vice versa. Alternatively, some or all of the server 210 may be a component of the traveling robot 220 .

이 경우, 주행 로봇(220)은 자체적으로 판단하여 주행 경로를 생성하고, 지도 정보를 업데이트하여 데이터베이스에 저장할 뿐만 아니라 인공지능(AI: Artifical Intelligence) 모듈(미도시)을 이용하여 학습하고, 학습된 내용에 기초하여 다시 주행 경로 생성 및 설정, 지동 정보 업데이트 등을 수행할 수도 있다. In this case, the driving robot 220 determines by itself, creates a driving route, updates map information and stores it in the database, as well as learning using an artificial intelligence (AI) module (not shown), and Based on the contents, it is also possible to create and set a driving route again, and update information on local motion.

여기서 주행 로봇(220)은 반드시 자율 또는 반자율로 주행하는 로봇이 아니라 수동으로 조종되는 주행 로봇일 수 있고, 수동으로 조종되는 경우 상기 '자체적으로 판단하여 주행 경로를 생성'하는 것은 수동으로 조종되어 주행되는 것에 따라 주행 경로를 생성하는 것으로 볼 수 있다. 또한, 그 주행 경로에 따라 지도 정보를 업데이트 하여 데이터베이스에 저장할 뿐만 아니라 인공지능(AI: Artifical Intelligence) 모듈(미도시)을 이용하여 학습하고, 학습된 내용에 기초하여 최적의 주행 경로를 생성하고 상기 주행 로봇을 수동으로 조종하는 자로 하여금 생성된 최적의 주행 경로를 제공할 수 있다. 나아가, 본 발명 전체에서 기술된 것에 대해서 자체적으로 주행하는 것 외에 모든 구성을 수행할 수 있음은 물론이며, 단지 자율(반자율) 주행 엔진에 의해 자체적으로 판단하여 주행하는 것을 수동으로 조종하는 주행 로봇으로 대체된 경우에도 본 발명에서 현출된 기술적 사상을 수행하는 데에는 통상의 기술자에게 있어서는 자명하다.Here, the driving robot 220 may not necessarily be a robot that travels autonomously or semi-autonomously, but may be a driving robot that is manually controlled. It can be seen as generating a driving route according to the driving. In addition, the map information is updated and stored in the database according to the driving route, and it is learned using an artificial intelligence (AI) module (not shown), and an optimal driving route is generated based on the learned content, and the A person who manually controls the driving robot may provide the generated optimal driving route. Furthermore, as for what is described throughout the present invention, it is of course possible to perform all configurations other than driving by itself, and a driving robot that manually controls driving by judging by itself only by an autonomous (semi-autonomous) driving engine Even if replaced with, it is obvious to those skilled in the art to carry out the technical idea emerged in the present invention.

한편, 상기 경우, 주행 로봇(220)은 관리 단말(management terminal)에 보고하거나 제어 명령을 수신하여 수신된 제어 명령을 수행하기 위해 자율적으로 지도 데이터베이스를 참조하여 경로 설정 등을 수행할 수도 있다.On the other hand, in this case, the driving robot 220 may report to a management terminal or receive a control command to autonomously set a route by referring to a map database in order to execute the received control command.

도 2를 참조하여, 상기 서버(210)와 상기 주행 로봇(220) 사이의 데이터 처리 프로세스를 설명한다.A data processing process between the server 210 and the traveling robot 220 will be described with reference to FIG. 2 .

본 발명과 관련하여, 주행 로봇은 차도, 인도, 자전거 도로, 골목길 등을 이용하되 이에 한하지 아니하며, 그에 대한 정보를 파악하고 지도 정보로서 표기할 수 있다.In relation to the present invention, the driving robot may use, but is not limited to, a roadway, a sidewalk, a bicycle road, an alleyway, etc., and may grasp information about it and display it as map information.

더불어, 본 발명에서는 지도 정보를 구성하거나 주행 로봇을 위한 (최적) 경로를 설정함에 있어서, 상기 주행 로봇의 특성을 고려, 즉 주행 로봇의 주행에 영향을 줄 수 있는 경로 내지 구간의 노면의 상태, 보행자의 수나 밀도, 경사지의 존재, 경사지의 경사도 등의 요소를 파악하고 이를 지도 정보로서 이용하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, when configuring map information or setting an (optimal) route for the driving robot, the characteristics of the driving robot are taken into consideration, that is, the state of the road surface in the path or section that may affect the driving of the driving robot, It is desirable to grasp factors such as the number or density of pedestrians, the existence of a slope, and the slope of the slope, and use this as map information.

기본적으로, 서버(210)는 주행 로봇(220)이 현재 위치에서 목적지 위치까지의 경로 설정을 요청하면, 최적 경로 데이터를 제공하는 것이 바람직하나, 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 서버(210)는 주행 로봇(220)의 상기 경로 설정 요청에 대응하여 하나 또는 그 이상의 경로 데이터를 제공하고, 실시예에 따라 어떤 경로 데이터가 최적 경로 데이터인지 식별 가능하도록 제공할 수 있다.Basically, the server 210 preferably provides optimal route data when the driving robot 220 requests to set a route from the current location to the destination location, but the present invention is not necessarily limited thereto. In other words, the server 210 may provide one or more route data in response to the route setting request of the driving robot 220, and may provide which route data is the optimal route data according to an embodiment. .

본 명세서에서 최적 경로라 함은 기준에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 상기 최적 경로는 현재 위치에서 목적지 위치까지의 최단 시간 소요 경로가 될 수 있다. 또는, 상기 최적 경로는 현재 위치에서 목적지 위치까지의 주행 로봇(220)의 주행 안정성이 최대로 확보되는 경로가 될 수 있다. 또는, 상기 최적 경로는 상기한 주행 로봇(220)의 주행 안정성이 최대로 확보되면서 현재 위치에서 목적지 위치까지 최단 시간이 소요되는 경로일 수 있다. In the present specification, the term "optimal path" may vary according to criteria. For example, the optimal route may be a route that takes the shortest time from the current location to the destination location. Alternatively, the optimal path may be a path in which the driving stability of the driving robot 220 from the current position to the destination position is maximized. Alternatively, the optimal path may be a path that takes the shortest time from the current position to the destination position while maximally securing the driving stability of the driving robot 220 .

다만, 본 발명의 최적 경로는 관리자에 의해 설정되거나 다양한 요인을 고려하여 서버(210)에 의해 설정되거나 주행 로봇(220)의 하드웨어 특성, 타입, 주행 목적 내지 의도 및 기타 사항을 참고하여 결정될 수 있다. 상기 기타 사항에는 해당 주행 로봇(220)의 전원 잔량, 현재 위치에서 목적지 위치까지의 거리(예를 들어, 거리가 임계치 이하이면서 주행 목적이 긴급한 사항이 아니라면 주행 안정성 확보에 초점을 두어 최적 경로 설정 등) 등을 포함할 수 있다.However, the optimal route of the present invention may be set by an administrator, set by the server 210 in consideration of various factors, or determined by referring to hardware characteristics, type, driving purpose or intention of the driving robot 220 and other matters. . The other items include the remaining power of the corresponding driving robot 220, the distance from the current location to the destination location (for example, if the distance is less than a threshold and the driving purpose is not urgent, focus on securing driving stability and setting an optimal route, etc. ) and the like.

한편, 본 발명은 서버(210)에서 주행 로봇(220)의 경로 설정 요청에 따라 최적 경로 데이터를 제공함에 그치지 아니하고, 전술한 바와 같이 상기 최적 경로 데이터 제공 이후에 실시간으로 해당 경로에 대한 주행 로봇(220)의 획득 데이터를 참고하여 제2, 제3의 최적 경로 데이터가 제공될 수도 있다.On the other hand, in the present invention, the server 210 does not only provide the optimal route data according to the route setting request of the driving robot 220, but as described above, after providing the optimal route data, the driving robot for the corresponding route in real time ( 220), the second and third optimal path data may be provided with reference to the acquired data.

이하 도 2에 도시된 바와 같은, 로봇 자율 주행 제어 시스템(100)을 구성하는 주행 로봇(1 내지 n)과 컴퓨팅 디바이스(110) 사이의 데이터 처리 프로세스 및 각 구성요소의 구조를 설명한다.Hereinafter, as shown in FIG. 2 , a data processing process between the traveling robots 1 to n constituting the robot autonomous driving control system 100 and the computing device 110 and the structure of each component will be described.

영상 처리 및 데이터 분석 엔진(224)은, 주행 로봇(220)의 센서부(226)에 의하여 획득되는 정보를 가공하여 주행에 사용 및 서버(210)의 지도 정보 업데이트 소프트웨어(214)에 전송한다.The image processing and data analysis engine 224 processes the information obtained by the sensor unit 226 of the driving robot 220 to use it for driving and transmits it to the map information update software 214 of the server 210 .

주행 경로 생성 API(212)는 지도 DB(216)에서 도로 정보 및 주행 위치의 관련 요소 정보를 추출하여 최적 경로 데이터를 생성한다.The driving route creation API 212 generates optimal route data by extracting road information and related element information of the driving location from the map DB 216 .

지도 정보 업데이트 SW(214)는 실제 주행 중인 로봇(220)으로부터 이동 간 경로, 경로 내 구간과 그 주변에 대한 주행 환경 데이터를 수신하여 지도 정보의 업데이트에 이용한다. 이 경우, 상기 지도 정보 업데이트는 주행 로봇(220)에 제공되더라도 반드시 수행될 수도 있고, 실시예에 따라서는 검증 과정을 거쳐서 검증 결과에 따라 지도 정보를 업데이트할 수도 있다.The map information update SW 214 receives the driving environment data about the moving path, the section within the path, and its surroundings from the robot 220 that is actually driving, and uses it to update the map information. In this case, even if the map information update is provided to the driving robot 220 , it may be performed without fail, or according to an embodiment, the map information may be updated according to the verification result through a verification process.

센서부(226)는 실내 및 실외를 주행하는 주행 로봇의 주행을 위해 주변 상황을 인식, 즉 주변 상황 내지 환경에 대하여 센싱하여 데이터를 획득한다.The sensor unit 226 acquires data by recognizing a surrounding situation, that is, sensing the surrounding situation or environment for driving of the driving robot traveling indoors and outdoors.

이러한 센서부(226)는 카메라/이미지 센서, 충격 센서, 자이로 센서 등이 포함될 수 있다. 한편, 센서부(226)는 실시예에 따라 라이다(LiDAR), 레이다(Radar), 뎁쓰 카메라(depth camera) 등이 더 포함될 수 있다.The sensor unit 226 may include a camera/image sensor, an impact sensor, a gyro sensor, and the like. Meanwhile, the sensor unit 226 may further include a lidar (LiDAR), a radar (Radar), a depth camera (depth camera), etc. according to an embodiment.

상기에서, 센서부(226) 내 자이로 센서와 충격 센서의 경우에는, 칼만 필터(Kalman filter)를 사용하여 센서에서 발생하는 노이즈(noise)를 제거할 수 있다.In the above, in the case of the gyro sensor and the impact sensor in the sensor unit 226, noise generated from the sensor may be removed by using a Kalman filter.

또한, 주행 로봇(220)의 주행 환경에 따라 영상에 블러(Blur)가 발생할 수 있으므로, 이미지 스테이빌리제이션(image stabilization)이 적용된 카메라를 사용하거나 필터(filter), 딥-러닝(deep-learning) 기반의 디블러링(deblurring) 기법 등에 기초하여 획득되는 이미지를 가공하여 사용할 수 있다.In addition, since blur may occur in the image depending on the driving environment of the driving robot 220, use a camera to which image stabilization is applied, filter, or deep-learning An image obtained based on a deblurring technique or the like may be processed and used.

영상 처리 및 데이터 분석 엔진(224)은, 센서부(226) 또는 그 카메라를 통해 획득되는 이미지로부터 사람, 도로 표지판, 차량 등에 대해 객체 인식(object detection) 기법에 기초하여 해당 위치 내지 구간 주변의 상황, 환경 내지 교통 상황을 추정한다. 카메라를 통해 획득되는 이미지의 표지판에 대해 객체 인식 기법을 통하여 관심 영역(ROI: Region of Interest)를 추출하고, 추출된 관심 영역에 대한 이미지 프로세싱을 통하여 해당 위치, 구간 등에서의 공사중, 공사 예정, 사고 발생 등 다양한 상황 내지 환경 데이터를 획득할 수 있다.The image processing and data analysis engine 224, based on an object detection technique for a person, a road sign, a vehicle, or the like, from an image obtained through the sensor unit 226 or a camera thereof, a situation around a corresponding location or section , to estimate the environment or traffic conditions. A region of interest (ROI) is extracted from the sign of the image acquired through the camera through object recognition, and through image processing of the extracted region of interest, under construction, construction scheduled, accident at the corresponding location, section, etc. It is possible to acquire various situations or environmental data such as occurrence.

그 밖에, 상기 카메라를 통해 획득되는 이미지로부터 손상 부분, 크랙(crack), 노면 종류 등 다양한 도로 내지 노면 상태 데이터를 획득할 수 있다.In addition, various road or road surface condition data such as a damaged part, a crack, and a road surface type may be acquired from the image acquired through the camera.

한편, 충격 센서를 통해 획득되는 데이터는, 주행 로봇(220)이 주행 중인 도로 내지 노면의 손상 상태, 포장 상태 등에 대한 데이터가 포함될 수 있다.Meanwhile, data obtained through the impact sensor may include data on a road or road surface on which the driving robot 220 is traveling, a damaged state, a pavement state, and the like.

예를 들어, 충격 센서에 의해 획득되는 데이터는, 로봇이 주행하고 있는 도로의 주행 적합성을 파악하기 위해 참조될 수 있다. 만약 진동이 심한 도로에서 로봇의 주행이 지속되는 경우에는, 주행 로봇(220) 내 센서나 로봇 자체의 내구성, 기능 이상, 자체 파손 가능성이 있기 때문에 주행 적합성 판단에 이용 가능하다. 따라서, 충격 센서에 의해 획득되는 데이터로부터 진동이 임계치 이상인 경우에는, 서버(210)에 의해 제공되는 경로 단위 내지 경로 내 구간 단위 추천에서 배제되도록 할 수 있다.For example, data obtained by the impact sensor may be referenced to determine driving suitability of a road on which the robot is traveling. If the robot continues to run on a road with severe vibration, it can be used to determine driving suitability because there is a possibility of durability, malfunction, or self-damage of a sensor in the driving robot 220 or the robot itself. Therefore, when the vibration from the data obtained by the shock sensor is greater than or equal to the threshold, it may be excluded from the path unit or section unit within the path recommendation provided by the server 210 .

한편, 자이로 센서의 경우에는, 로봇이 주행하고 있는 도로의 기울기와 같은 경사도 데이터 획득에 참조될 수 있다. 통상 지도상에는 경사도 데이터가 제공되지 않으나, 로봇의 경우 그 하드웨어 스펙에 따라 경사도에 대처할 수 있는 정도가 다르다. 따라서, 서버(210)는 주행 로봇(220)의 하드웨어 스펙을 참조하여, 임계치를 넘어서는 경사지가 포함된 경로 내지 구간은 추천 경로 내지 추천 경로 내 구간에서 배제되도록 제어할 수 있다.On the other hand, in the case of the gyro sensor, it may be referred to for obtaining slope data such as the slope of the road on which the robot is traveling. In general, inclination data is not provided on the map, but in the case of a robot, the degree to which it can cope with the inclination varies according to its hardware specifications. Accordingly, the server 210 may control the route or section including the slope exceeding the threshold to be excluded from the recommended route or section within the recommended route with reference to the hardware specifications of the driving robot 220 .

라이다(LiDAR) 센서나 이미지 센서 등에 의해 획득되는 데이터는, 도로 내지 노면의 크랙 인식에 참조될 수 있다. 카메라 영상, 라이다 포인트 클라우드(LiDAR point cloud)를 프로세싱(processing)하거나 머신-러닝(machine learning)을 통해 도로의 크랙 부분을 인식할 수 있으며, 이렇게 인식된 크랙 부분은 서버(210)에서 주행 로봇(2200으로의 경로 추천에 이용되거나 도로 내지 노면의 상태 파악에 참조될 수 있다.Data obtained by a LiDAR sensor or an image sensor may be referred to for recognizing cracks in a road or a road surface. The crack part of the road can be recognized by processing the camera image, the LiDAR point cloud, or through machine learning, and the recognized crack part is the driving robot in the server 210 . (It may be used to recommend a route to 2200, or may be referenced to determine the condition of a road or road surface.

또한, 자이로 센서를 통해 획득되는 데이터는, 주행 로봇(220)이 주행 중인 도로 내지 노면의 경사, 포장 상태 등에 대한 데이터가 포함될 수 있다.In addition, the data obtained through the gyro sensor may include data on the road or the inclination of the road surface on which the driving robot 220 is traveling, the pavement state, and the like.

그 밖에, 상기 카메라를 통해 획득되는 이미지에 블러(blur), 글래어(glare)로 인한 노이즈가 심한 경우는 인식(detecting) 알고리즘을 이용하여 추후 지도 정보의 업데이트에 이용되지 않도록 할 수 있다.In addition, when the noise due to blur or glare is severe in the image acquired through the camera, a detection algorithm may be used to prevent it from being used for future map information update.

본 발명에 따른 센서부(226)는 전술한 센서에만 한정되는 것은 아니며, 주행 로봇의 목적이나 하드웨어 스펙 등에 따라 하나 또는 그 이상의 센서를 더 포함할 수 있다. The sensor unit 226 according to the present invention is not limited to the aforementioned sensors, and may further include one or more sensors according to the purpose or hardware specifications of the traveling robot.

지도 정보 업데이트 SW(214)는, 각 주행 로봇에 의해 획득되는 데이터에 기초하여 즉시 업데이트 경우도 존재하나, 통상 검증 이후에 지동 정보 업데이트에 이용한다. 이때, 상기 검증을 위하여 지도 정보 업데이트 SW(214)는, 동일한 경로, 동일 구간, 동일 시간, 동일 타입 로봇, 동일 하드웨어 스펙 구비 로봇 등 다양한 기준을 고려하여 데이터를 검증할 수 있다. 지도 정보 업데이트 SW(214)는 이렇게 검증된 데이터에 대하여는 지도 정보 업데이트를 위해 이용하고, 이를 위하여 해당 데이터를 지도 DB(216)로부터 추출하여 비교하고, 검증 후에 다시 업데이트된 지도 정보가 지도 DB(216)에 저장되도록 제어할 수 있다.The map information update SW 214 may be updated immediately based on data acquired by each traveling robot, but is usually used for updating the guidance information after verification. In this case, for the verification, the map information update SW 214 may verify the data in consideration of various criteria such as the same route, the same section, the same time, the same type of robot, and a robot having the same hardware specifications. The map information update SW 214 uses the verified data to update the map information, extracts the corresponding data from the map DB 216 for comparison, and returns the updated map information to the map DB 216 after verification. ) can be controlled to be stored in

지도 DB(216)는, 크게 도로 정보 DB와 주행 요소 DB로 구분하여 저장하는데, 전자의 도로 정보 DB는 종래 지도와 유사하나 로봇이 주행 가능한 도로들로 이루어지며 각 도로에 대한 파손 정보, 경사도 데이터 등을 저장하고, 후자의 주행 요소 DB는 해당 도로 구간의 교통 정보(보행자, 차량의 수 및 밀도 등), 공사 현장 정보 등의 정보를 저장한다.The map DB 216 is largely divided into a road information DB and a driving element DB and stored. The former road information DB is similar to a conventional map, but consists of roads on which the robot can drive, and damage information and slope data for each road. etc. are stored, and the latter driving element DB stores information such as traffic information (number and density of pedestrians and vehicles, etc.) of the corresponding road section, construction site information, and the like.

상기 지도 DB(216)에 저장되는 지도 정보와 관련하여, 현재 지도 정보는 예를 들어, 도로의 위치, 도로 간 연결 정보, 건물, 가게 이름 내지 주소와 연결된 좌표 정보 등을 참고할 수 있다. 관련하여, 종래 GPS(Global Positioning System) 정보뿐만 아니라 IoT(Internet of Things) 기술 및 ICT 기술과 관련된 내용을 지도 정보 내지 주행 로봇(220)의 위치 정보 파악을 위한 레퍼런스 데이터(reference data)로 참고하거나 이용할 수 있다.With respect to the map information stored in the map DB 216 , the current map information may refer to, for example, the location of a road, information on connection between roads, coordinate information associated with a building, shop name or address, and the like. In this regard, not only conventional Global Positioning System (GPS) information, but also Internet of Things (IoT) technology and ICT technology are referenced as reference data for map information or location information of the driving robot 220, or Available.

이하,　본 발명에 따른 로봇 자율 주행 제어 시나리오 내지 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, a robot autonomous driving control scenario and method according to the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

도　3은 본 발명의 일실시예에 따른 경로 생성 시나리오를 설명하기 위해 도시한 순서도, 도　4는 본 발명의 일실시예에 따른 지도 업데이트 시나리오를 설명하기 위한 순서도, 그리고 도　5는 본 발명의 일실시예에 따른 로봇 자율 주행 제어 방법을 설명하기 위해 도시한 순서도이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a route creation scenario according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is a flowchart illustrating a map update scenario according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is an exemplary embodiment of the present invention. It is a flowchart illustrating a method for controlling autonomous driving of a robot according to an embodiment.

이하 전술한 도　1　및　2의 내용을 기초로 도 3 내지 5를 참조하여 본 발명에 따른 주행 로봇의 자율 주행과 관련된 다양한 시나리오 내지 실시예를 설명한다.Hereinafter, various scenarios and embodiments related to autonomous driving of the driving robot according to the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 5 based on the contents of FIGS. 1 and 2 described above.

첨부된 순서도에서 각 단계는 비록 시계열적으로 표시되어 그 순서에 따라 수행되는 것이 바람직하나, 본 발명은 반드시 그에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 첨부된 순서도에서 일부 단계들은 함께 수행될 수도 있고, 도시된 바와 다른 순서로 수행될 수도 있다. 그 밖에, 비록 도 3 내지 5에 명시적으로 도시되었다고 하더라도 실시예에 따라서는 일부 단계(들)이 생략될 수도 있으며, 반대로 비록 도시되진 않았으나 실시예에 따라서는 일부 단계(들)이 추가될 수도 있다.Although each step in the accompanying flowchart is indicated chronologically and preferably performed according to the order, the present invention is not necessarily limited thereto. Accordingly, some steps in the accompanying flowchart may be performed together or in an order different from that shown. In addition, although explicitly shown in FIGS. 3 to 5 , some step(s) may be omitted depending on the embodiment, and conversely, although not shown, some step(s) may be added according to the embodiment. there is.

먼저, 도 3을 참조하면, 경로 생성 시나리오를 설명하기 위한 순서도가 도시되었다.First, referring to FIG. 3 , a flowchart for explaining a path generation scenario is shown.

본 발명의 경로 생성 시나리오는, 특정 로봇이 자신의 위치, 목적지의 주소, 하드웨어(HW) 스펙(예를 들어, 주행 가능한 경사도, 주행 가능 시간, 주행 최고 속력 등)을 서버(210)에 전송한다.In the path creation scenario of the present invention, a specific robot transmits its location, destination address, and hardware (HW) specifications (eg, drivable gradient, drivable time, maximum driving speed, etc.) to the server 210 .

서버(210)는 주행 로봇(220)을 위하여 현재 위치에서 목적지까지 경로를 생성하되, 해당 로봇(220)이 주행이 불가능한 도로(법 내지 규제에 의해, 경사도 고려)는 배제한다. The server 210 creates a route from the current location to the destination for the driving robot 220 , but excludes a road on which the robot 220 cannot travel (by law or regulation, considering the slope).

따라서, 서버(210)는, 주행 로봇(220)에 주행 가능한 경로들 중 최적의 경로(교통 상황, 도로 상태 등을 고려)를 선택하여 제공한다. 다만, 서버(210)는 만약 주행 로봇(220)의 경로 설정 요청에도 불구하고 주행 가능한 경로가 존재하지 않을 경우, 해당 사실을 주행 로봇(220)에 피드백(feedback)한다. 이 경우, 서버(210)와 주행 로봇(220) 중 적어도 하나는, 현재 위치에서 목적지 사이의 전체 경로가 아닌 일부 경로 내지 주행 가능한 경로 내 구간에 대한 데이터만 제공 또는 요청할 수 있다. 따라서, 나머지 구간에 대하여는, 주행 로봇(220)이 실제 주행을 통하여 실시간으로 획득하는 데이터를 서버(210)와 실시간으로 데이터 커뮤니케이션을 통하여 제어 커맨드를 수신하여 주행할 수 있다. Accordingly, the server 210 selects and provides an optimal route (considering traffic conditions, road conditions, etc.) from among possible routes to the driving robot 220 . However, if there is no traversable path despite the path setting request of the driving robot 220 , the server 210 feeds back the fact to the driving robot 220 . In this case, at least one of the server 210 and the driving robot 220 may provide or request data for only a portion of a route or a section within a drivable route, rather than the entire route between the current location and the destination. Accordingly, for the remaining sections, the driving robot 220 may receive data acquired in real time through actual driving and a control command through data communication with the server 210 in real time to drive.

또는, 이 경우, 상기 주행 로봇(220)은 서버(210)에 의해 적절한 경로 데이터가 수신되지 않는 경우에는, 미리 설정된 범위에서 검색되는 타 주행 로봇과 데이터 커뮤니케이션을 수행하여 그로부터 획득하는 데이터를 주행에 참고할 수 있다. 한편, 상기의 경우에, 주행 중 주행 로봇(220)이 아닌 건물이나 도로 표지판 등 다양한 참조점이나 참조 데이터를 수신 내지 디텍트하여 주행에 이용할 수 있다. 다만, 이러한 데이터는 서버(210)에서 지도 정보 업데이트를 위한 데이터로서 참조하기에는 신뢰성이 부족하여 최종 지도 DB(216)에 업데이트하여 저장하지는 않고, 타 주행 로봇에서 해당 경로에 관한 데이터를 요청하는 경우에 참조 데이터로 제공할 수는 있다.Alternatively, in this case, when the appropriate route data is not received by the server 210, the driving robot 220 performs data communication with other driving robots searched in a preset range to transfer data obtained therefrom to driving. You can refer to Meanwhile, in the above case, various reference points or reference data, such as a building or road sign, rather than the driving robot 220 , may be received or detected while driving and used for driving. However, this data is not reliable enough to be referred to as data for updating map information in the server 210, so it is not updated and stored in the final map DB 216. When other driving robots request data on the corresponding route It can be provided as reference data.

도 3의 순서도를 참조하면, 로봇(220)의 위치, 목적지 주행 가능 거리 등의 정보를 서버(210)에 전달한다(S301).Referring to the flowchart of FIG. 3 , information such as the position of the robot 220 and the possible travel distance to the destination is transmitted to the server 210 ( S301 ).

서버(210)는 주행 가능한 경로들을 생성한다(S302).The server 210 creates drivable routes (S302).

서버(210)는 생성된 경로들 중 주행 로봇(220)이 목적지까지 도달 가능한 경로가 존재하는지 판단하고(S303), 보행자 수, 도로 상태, 공사 여부, 교통 상황 등을 고려하여 최적 경로를 생성한다(S304).The server 210 determines whether there is a path that the driving robot 220 can reach to the destination among the generated paths (S303), and creates an optimal path in consideration of the number of pedestrians, road conditions, construction status, traffic conditions, etc. (S304).

서버(210)는 이렇게 생성된 최적 경로 데이터를 상기 주행 로봇(220)에 전달한다(S305).The server 210 transmits the optimal route data generated in this way to the traveling robot 220 (S305).

다음으로, 도 4를 참조하면, 지도 업데이트 시나리오를 위한 순서도가 개시된다.Next, referring to FIG. 4 , a flowchart for a map update scenario is disclosed.

지도 업데이트는, 각 로봇(220)이 주행하며 수집하는 데이터를 서버(210)에 전송함에 의하여 수행 가능하다. 상기 데이터로 도로의 교통량(사람, 차량의 수 등)의 경우, 구역별로 검출된 사람 또는 차량의 수를 소정 간격(예를 들어, 1분 간격)으로 평균한 데이터만을 전송할 수 있다.The map update can be performed by transmitting the data collected by each robot 220 while driving to the server 210 . As the data, in the case of road traffic (the number of people, vehicles, etc.), only data obtained by averaging the number of people or vehicles detected for each zone at a predetermined interval (eg, one minute interval) may be transmitted.

서버(220)는 상기 로봇(220)에 의해 전송된 평균 데이터를 동일 구역의 다른 로봇 및 동일 시간대의 과거 데이터와 비교하여 유효성을 판단하고, 상기 판단 결과 유효하다고 판단되면, 지도 DB(226)를 갱신하는 것이 바람직하다.The server 220 compares the average data transmitted by the robot 220 with other robots in the same area and past data in the same time zone to determine the validity, and if the determination result is valid, the map DB 226 is It is advisable to update.

또한, 로봇(220)은, 충격 센서에 의한 측정값이, 소정 시간(예를 들어, 10초 이상) 동안 지속적으로 임계치(threshold)를 초과하면, 이를 신뢰하여 해당 측정값을 서버(210)로 전송한다. 이에 서버(210)는 전송된 충격 센서의 측정값에 기초하여 도로의 노면 상태 데이터를 업데이트할 수 있다.In addition, the robot 220, when the measured value by the impact sensor continuously exceeds a threshold for a predetermined time (eg, 10 seconds or more), trusts this and transmits the measured value to the server 210 send. Accordingly, the server 210 may update the road surface condition data of the road based on the transmitted shock sensor measurement value.

그 밖에, 지도 DB(216)에 기존 도로의 경사도가 아직 존재하지 않는 경우, 로봇(220)은, 자이로 센서에 의한 측정값을 서버(210)로 전송하고, 서버는 이러한 자이로 센서 측정값을 경사도 데이터로 적용 또는 업데이트되도록 한다. 한편, 기존 값과 다른 값이 측정된 경우에는, 서버(210)는 상기 다른 값 즉, 해당 값이 소정 시간 또는 소정 횟수 이상 지속적으로 전송 즉, 신뢰할 수 있는 경우에만, 이를 경사도 업데이트에 이용할 수 있다.In addition, when the existing road slope does not yet exist in the map DB 216 , the robot 220 transmits a measurement value by the gyro sensor to the server 210 , and the server converts the gyro sensor measurement value to the slope. Let it be applied or updated with data. On the other hand, when a value different from the existing value is measured, the server 210 can use the other value, that is, the value for the gradient update, only when the value is continuously transmitted for a predetermined time or more than a predetermined number of times, that is, is reliable. .

도 4를 참조하면, 로봇(220)은 해당 구역을 주행하며 다양한 센싱 데이터를 수집한다(S401).Referring to FIG. 4 , the robot 220 collects various sensing data while traveling in a corresponding area ( S401 ).

수집되는 데이터 중 자이로 센서 측정값은, 기울기 정보가 없는 도로 또는 기존 기울기와 임계치 이상 상이한 측정값이 측정(S402)되는 경우에만, 서버로 해당 측정값을 전송한다(S405).Among the collected data, the gyro sensor measurement value transmits the measurement value to the server only when a road without slope information or a measurement value different from the existing slope by more than a threshold is measured (S402) (S405).

수집되는 데이터 중 충격 센서 측정값은, 일정 시간 이상 임계치 초과 충격이 측정되면(S403), 서버(210)로 해당 측정값을 전송한다(S405).As for the shock sensor measurement value among the collected data, when the shock exceeding the threshold value is measured for more than a predetermined time (S403), the measured value is transmitted to the server 210 (S405).

수집되는 데이터 중 카메라 이미지 데이터는, 객체 인식을 통하여 해당 도로의 보행자 밀집도를 계산하고, 서버(210)로 해당 계산값을 전송한다(S405). 이 경우, 계산한 보행자 밀집도에 대한 시간 정보와 함께 임계치 이상인 밀집도의 경우에만 상기 서버(210)로 전송할 수 있다.Among the collected data, the camera image data calculates the pedestrian density of the corresponding road through object recognition, and transmits the calculated value to the server 210 (S405). In this case, only the density greater than or equal to the threshold may be transmitted to the server 210 together with the calculated time information on the pedestrian density.

이후, 동일 도로의 타 로봇이 측정한 데이터, 과거 시점의 데이터를 이용하여 어노말리 디텍션(anomaly detection)을 수행하고(S405), 이상이 없는 것, 즉 신뢰성이 보장되는 경우에만 지도 DB(216)의 업데이트를 수행한다(S407).After that, anomaly detection is performed using data measured by other robots on the same road and data from the past (S405), and only when there is no abnormality, that is, when reliability is guaranteed, map DB 216 update is performed (S407).

마지막으로, 도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 로봇의 자율 주행 방법을 설명하면, 다음과 같다.Finally, referring to FIG. 5 , an autonomous driving method of a robot according to an embodiment of the present invention will be described as follows.

서버(210)에서,　각 주행 로봇으로부터 기본 정보 및 이동 경로 내지 상기 이동 경로 내 구간 단위의 해당 주행 로봇(220)에 의해 센싱된 주행 요인 정보를 수신한다(S501).In the server 210, basic information and movement path or driving factor information sensed by the corresponding driving robot 220 in units of sections within the moving path are received from each driving robot (S501).

상기 서버(210)에서,　상기 수신한 주행 요인 정보에 기초하여 상기 이동 경로 내지 구간을 포함한 지도맵을 생성하여 저장한다(S502).In the server 210, a map map including the moving route or section is generated and stored based on the received driving factor information (S502).

상기 서버(210)에서,　특정 주행 로봇(220)으로부터 시작 위치와 목적 위치를 포함한 경로 요청을 수신한다(S503).In the server 210, a route request including a start position and a destination position is received from the specific traveling robot 220 (S503).

상기 서버(210)에서,　상기 저장한 지도맵에 기초하여 상기 주행 로봇(220)에 최적 경로 데이터를 전송한다(S504).The server 210 transmits optimal route data to the traveling robot 220 based on the stored map map (S504).

상기 서버(210)에서,　상기 전송한 최적 경로 데이터에 기초하여 상기 로봇(220)의 주행을 제어한다(S505).The server 210 controls the driving of the robot 220 based on the transmitted optimal path data (S505).

상기에서, 기본 정보는, 상기 각 주행 로봇의 식별자(ID: IDentifier) 데이터와,　주행 로봇 타입 및 성능(capability)에 관한 하드웨어 스펙 데이터를 포함할 수 있다.In the above, the basic information may include identifier (ID) data of each driving robot and hardware specification data related to the driving robot type and capability.

그리고 상기 주행 요인 정보는, 상기 이동 경로 내지 구간 단위의 노면 데이터와 주행 환경 데이터를 포함할 수 있다. 이때, 상기 노면 데이터는,　노면 상태 데이터와, 경사 구간 및 경사 각도가 포함된 경사도 데이터를 포함할 수 있다. 상기에서, 주행 환경 데이터는,　이동 시간,　보행자 수,　이동 수단의 수와 밀도 및 장애물 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the driving factor information may include road surface data and driving environment data in units of the moving route or section. In this case, the road surface data may include 　 road surface state data and gradient data including a slope section and an inclination angle. In the above, the driving environment data may include 　moving time, 　the number of pedestrians, 　the number and density of moving means, and obstacle data.

상기 주행 로봇(220)에서,　상기 서버(210)로부터 전송된 최적 경로 데이터에 따라 주행하는 과정에서,　이동 간 실시간으로 주행 요인 정보를 센싱하여 수집하고, 상기 수집한 주행 요인 정보를 상기 서버(210)로 전송할 수 있다.In the driving robot 220, in the process of driving according to the optimal route data transmitted from the server 210, the driving factor information is sensed and collected in real time between movements, and the collected driving factor information is collected by the server 210 ) can be transmitted.

상기 각 주행 로봇은, 상기 주행 환경 데이터 중 보행자 수와 이동 수단의 수 및 밀도에 관한 데이터는 미리 정의된 구간 단위로 소정 시간 단위의 평균 데이터를 상기 서버로 전송하고,　상기 노면 데이터 중 노면 상태 데이터는 해당 주행 로봇의 센서에 의해 센싱된 값이 미리 정의된 시간 동안 지속적으로 임계치를 초과하는 경우에만 상기 서버(210)로 전송하고, 상기 서버는, 상기 노면 데이터 중 경사도 데이터가 수신되면,　해당 구간에 대하여 데이터베이스에 기저장된 경사도 데이터 유무를 판단하고,　상기 판단 결과 기저장된 경사도 데이터가 없으면 상기 수신된 경사도 데이터를 즉시 저장하고,　상기 판단 결과 미리 저장된 경사도 데이터가 있고 기저장된 경사도 데이터와 상기 수신한 경사도 데이터가 상이하면,　상기 상이한 경사도 데이터가 미리 정의된 시간 내지 횟수 이상 지속적으로 수신되는 경우에만 상기 수신한 경사도 데이터에 기초하여 상기 기저장된 경사도 데이터를 업데이트할 수 있다.Each of the driving robots transmits, to the server, average data of a predetermined time unit in units of predefined sections for data on the number of pedestrians and the number and density of moving means among the driving environment data, 　 Road surface state data among the road surface data transmits to the server 210 only when the value sensed by the sensor of the corresponding driving robot continuously exceeds the threshold for a predefined time, and the server, when the slope data among the road surface data is received, 　 corresponding section determines whether there is gradient data pre-stored in the database for If the data are different, the pre-stored gradient data may be updated based on the received gradient data only when the different gradient data are continuously received for a predetermined time or more.

상기 서버(210)는, 상기 주행 로봇(220)에 의해 요청된 경로 내 적어도 하나 이상의 구간에 대한 해당 주행 로봇에 의해 기저장된 주행 요인 정보가 있으면,　상기 주행 로봇(220)의 기저장된 주행 요인 정보와 해당 구간에 대하여 가장 최근에 업데이트된 주행 요인 정보를 비교하고, 상기 비교 결과가 임계치 미만이면,　상기 주행 로봇(220)의 기저장된 주행 요인 정보를 상기 최적 경로 데이터와 함께 전송하여,　상기 주행 로봇(220)이 해당 구간에서 상기 전송된 주행 요인 정보를 참조하여 주행하도록 제어하고,　상기 주행 로봇(220)의 센서를 통해 센싱된 값이 상기 전송된 주행 요인 정보와 임계치 이상 차이나는 데이터만 전송하도록 제어할 수 있다.The server 210, if there is driving factor information pre-stored by the corresponding driving robot for at least one section within the route requested by the driving robot 220, 　 Pre-stored driving factor information of the driving robot 220 and the most recently updated driving factor information for the section, and if the comparison result is less than the threshold, 　transmitting the driving factor information stored in advance of the driving robot 220 together with the optimal route data, 　The driving robot Controls 220 to drive with reference to the transmitted driving factor information in the corresponding section, and transmits only data in which a value sensed through a sensor of the driving robot 220 differs from the transmitted driving factor information by more than a threshold can be controlled

상기 서버(210)는, 상기 주행 로봇(210)으로부터 요청된 시작 위치와 목적 위치가 모두 커버(cover)하는 경로에 관한 기저장된 최적 경로 데이터가 존재하지 않으면, 상기 경로 내 시작 위치와 목적 위치 사이의 적어도 하나의 구간이 포함된 각 주행 로봇의 최적 구간 데이터를 추출하여 조합하여 상기 경로에 대한 상기 주행 로봇의 최적 경로 데이터를 결정하여 전송할 수 있다.If there is no pre-stored optimal route data on a route covered by both the start location and the destination location requested from the traveling robot 210, the server 210 may By extracting and combining optimal section data of each driving robot including at least one section of

이상 상술한 본 발명에 따른 적어도 하나의 실시예에 따르면, 종래 지도에 존재하지 않으며 주행 로봇의 주행에 영향을 미치는 요소를 반영한 지도를 생성하고, 그러한 요소를 실시간 반영하여 상기 주행 로봇의 주행 안정성을 확보함과 동시에 목적지까지 상기 주행 로봇의 빠른 주행을 위한 최적 경로를 설정할 수 있으며, 상기 생성하는 지도를 통하여 목적지까지의 주행 로봇의 경로 또는 최적 경로 설정시에, 비인가 구역 또는 주행이 어려운 상태의 구역 내지 구간에 진입하는 것을 사전에 방지할 수 있고, 사고 지점, 경사도, 진동 정도 등 로봇의 주행에 영향을 미치는 여러 요소들을 상기 지도 생성에 참조하여, 목적지까지의 주행 로봇의 경로 또는 최적 경로 설정시에, 상기 주행 로봇의 사고율을 줄이고 주행 지연을 줄일 수 있다. 또한, 주행 중인 주행 로봇에 의해 획득되는 정보를 실시간으로 반영 또는 업데이트하여 도로 또는 시설물 파손, 장애물 위치의 변경, 교통 상황 등의 갑작스럽거나 다양한 상황에 보다 유연하게 대응할 수 있다.According to at least one embodiment of the present invention described above, a map that does not exist in a conventional map and reflects factors affecting the driving of the driving robot is generated, and the driving stability of the driving robot is improved by reflecting such factors in real time. At the same time, it is possible to set the optimal path for the rapid driving of the driving robot to the destination. It is possible to prevent entry into the section or section, and various factors affecting the driving of the robot, such as the accident point, the inclination, and the degree of vibration, are referred to in the map generation to set the path or the optimal path of the driving robot to the destination. Thus, it is possible to reduce the accident rate of the driving robot and reduce the driving delay. In addition, by reflecting or updating information acquired by the driving robot in real time, it is possible to more flexibly respond to sudden or various situations, such as road or facility damage, change in the location of obstacles, and traffic conditions.

전술한 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다.　따라서,　본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고,　이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.　본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며,　그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains may modify and modify the above-described contents without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent to it should be construed as being included in the scope of the present invention.

1 내지 n: 주행 로봇
100: 주행 로봇 자율 주행 시스템
110: 컴퓨팅 디바이스1 to n: traveling robot
100: driving robot autonomous driving system
110: computing device

Claims

In the autonomous driving method of a driving robot,
Receiving, in a server, basic information and moving path or driving factor information sensed by the corresponding driving robot in units of sections within the moving path from an autonomous or semi-autonomous driving robot or a manually controlled robot;
generating and storing, in the server, a map map including the moving route or section based on the received driving factor information;
receiving, in the server, a route request including a start position and a destination position from a specific driving robot;
transmitting, in the server, optimal route data to the traveling robot based on the stored map map; and
In the driving robot, driving based on the optimal route data transmitted from the server;
The basic information is
It includes identifier data of each driving robot, and hardware specification data related to driving robot type and performance,
The driving factor information is
Includes road surface data and driving environment data in units of the moving route or section,
The road surface data includes road surface condition data and slope data including slope sections and slope angles,
The driving environment data is characterized in that it includes movement time, the number of pedestrians, the number and density of moving means, and obstacle data,
in the driving robot, sensing and collecting driving factor information in real time between movements in the process of driving according to the optimal route data transmitted from the server; and
In the driving robot, transmitting the collected driving factor information to the server; further comprising,
Each of the traveling robots,
Among the driving environment data, data on the number of pedestrians and the number and density of moving means transmits average data of a predetermined time unit to the server in a predefined section unit, and the road surface data among the road surface data is a sensor of the corresponding driving robot. Transmits to the server only when the value sensed by continuously exceeds the threshold for a predefined time,
The server is
When the slope data among the road surface data is received, it is determined whether there is slope data pre-stored in the database for the corresponding section, and if there is no pre-stored slope data as a result of the determination, the received slope data is immediately stored, and as a result of the determination, the slope data stored in advance is stored. If there is data and the previously stored gradient data and the received gradient data are different, the previously stored gradient data is updated based on the received gradient data only when the different gradient data is continuously received for a predetermined time or more. characterized in that
The server is
If there is driving factor information pre-stored by the corresponding driving robot for at least one section within the route requested by the driving robot, the driving factor information stored in advance of the driving robot and the most recently updated driving factor information for the section compare,
If the comparison result is less than the threshold, the driving robot's pre-stored driving factor information is transmitted together with the optimal route data, and the driving robot is controlled to drive with reference to the transmitted driving factor information in the corresponding section, and the driving It is characterized in that only data in which the value sensed by the sensor of the robot is different from the transmitted driving factor information by more than a threshold is transmitted,
The server is
If there is no pre-stored optimal route data for a route covered by both the start location and the destination location requested from the traveling robot,
Extracting and combining the optimal section data of each driving robot including at least one section between the starting position and the target position in the path, determining and transmitting the optimal path data of the driving robot for the path,
The server compares the average data transmitted by the robot with other robots in the same area and past data in the same time zone to determine validity, and if the determination result is determined to be valid, updates the map DB,
Wherein the robot performs anomaly detection using data measured by other robots in the same area using data from the past, and updates the map DB only when there is no abnormality, the driving robot autonomous driving method.

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In the autonomous driving system of the driving robot,
The driving robot is an autonomous or semi-autonomous driving robot or a manually operated robot,
At least one driving robot that travels on an optimal path between the start position and the target position, and collects driving factor information of the driving robot during movement through a sensor; and
Receive basic information and movement path or driving factor information sensed by the corresponding driving robot in units of sections within the moving path from each driving robot, and generate a map map including the moving path or section based on the received driving factor information When a path request including a start position and a destination position is received from a specific driving robot, the optimal path data is transmitted to the driving robot based on the stored map map, and driving based on the optimal path data of the driving robot server to control; including,
The basic information is
It includes identifier data of each driving robot, and hardware specification data related to driving robot type and performance,
The driving factor information is
Includes road surface data and driving environment data in units of the moving route or section,
The road surface data includes road surface condition data and slope data including slope sections and slope angles,
The driving environment data is characterized in that it includes movement time, the number of pedestrians, the number and density of moving means, and obstacle data,
in the driving robot, sensing and collecting driving factor information in real time between movements in the process of driving according to the optimal route data transmitted from the server; and
In the driving robot, transmitting the collected driving factor information to the server; further comprising,
Each of the traveling robots,
Among the driving environment data, data on the number of pedestrians and the number and density of moving means transmits average data of a predetermined time unit to the server in a predefined section unit, and the road surface data among the road surface data is a sensor of the corresponding driving robot. Transmits to the server only when the value sensed by continuously exceeds the threshold for a predefined time,
The server is
When the slope data among the road surface data is received, it is determined whether there is slope data pre-stored in the database for the corresponding section, and if there is no pre-stored slope data as a result of the determination, the received slope data is immediately stored, and as a result of the determination, the slope data stored in advance is stored. If there is data and the previously stored gradient data and the received gradient data are different, the previously stored gradient data is updated based on the received gradient data only when the different gradient data is continuously received for a predetermined time or more. characterized in that
The server is
If there is driving factor information pre-stored by the corresponding driving robot for at least one section within the route requested by the driving robot, the driving factor information stored in advance of the driving robot and the most recently updated driving factor information for the section compare the
If the comparison result is less than the threshold, the driving robot's pre-stored driving factor information is transmitted together with the optimal route data, and the driving robot is controlled to drive with reference to the transmitted driving factor information in the corresponding section, and the driving It is characterized in that it controls to transmit only data in which the value sensed through the sensor of the robot differs from the transmitted driving factor information by more than a threshold,
The server is
If there is no pre-stored optimal route data for a route covered by both the start location and the destination location requested from the traveling robot,
Extracting and combining the optimal section data of each driving robot including at least one section between the starting position and the target position in the path, determining and transmitting the optimal path data of the driving robot for the path,
The server compares the average data transmitted by the robot with other robots in the same area and past data in the same time zone to determine validity, and if the determination result is determined to be valid, updates the map DB,
The robot performs an anomalous detection on data measured by other robots in the same area using data of a past time point and updates the map DB only when there is no abnormality.

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