KR102497430B1 - 로봇 충전기 도킹 제어 - Google Patents

Abstract

로봇을 충전기 도킹 스테이션에 도킹시키기 위한 방법 및 시스템은 초기 포즈를 수신하는 것, 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 수신하는 것, 소정의 위치로부터 초기 포즈까지의 로봇의 제 1 내비게이션을 수행하는 것, 및 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 로봇의 제 2 내비게이션을 수행하는 것을 포함한다. 제 2 내비게이션은 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 실질적인 원호 경로를 따라 진행할 수 있으며, 이에 따라 체결 포즈에 도달하면, 로봇의 전기 충전 포트는 전기 충전 어셈블리와 체결된다. 원호 경로는 초기 포즈 및 체결 포즈로부터 등거리인 반경 및 중심을 갖는 고유한 원의 섹션과 연관될 수 있다. 에러에 대한 제어는 비례 제어 및/또는 가중 제어를 포함할 수 있거나 또는 임계치 아래로 오차를 유지하기 위해 제어 사이의 전환을 포함할 수 있다.

Description

로봇 충전기 도킹 제어

[관련 출원에 대한 상호 참조]

본 출원은 2017년 11월 22일 출원된 미국 특허 출원 번호 제15/821,650호의 우선권을 주장하며, 이 미국 출원은 본원에 참고로 포함된다.

[기술분야]

본원에 기술된 본 발명은 전기 충전 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 로봇을 전기 충전 시스템으로 내비게이션하고 로봇을 전기 충전 시스템에 도킹시키는 것에 관한 것이다.

많은 애플리케이션에서, 로봇은 인간 대신 기능을 수행하거나 생산성 및 효율성을 높이기 위해 인간을 지원하는 데 사용된다. 이러한 하나의 애플리케이션은 전형적으로 가정 배달(home delivery)을 위해 인터넷을 통해 주문한 고객에게 배송할 제품으로 채워진 대형 창고에서 수행되는 주문 풀필먼트(order fulfillment)이다. 적시에, 정확하고 효율적인 방식으로 그러한 주문을 이행(fulfilling)하는 것은 논리적으로 최소한으로 말하기가 어려운 과제가 된다.

온라인 인터넷 쇼핑 애플리케이션에서, 예를 들어, 가상 쇼핑 카트(virtual shopping cart)의 "체크 아웃" 버튼을 클릭하면 "주문"이 생성된다. 주문은 특정 주소로 배송될 품목 목록을 포함한다. "풀필먼트(fulfillment)"의 프로세스는 대형 창고에서 이러한 품목을 물리적으로 가져 오거나 "피킹(picking)"하고, 이를 포장(packing)하고, 그리고 이를 지정된 주소로 배송(shipping)하는 과정을 포함한다.

따라서, 주문 풀필먼트 프로세스의 중요한 목표는 가능한 한 짧은 시간 내에 많은 품목을 배송하는 것이다. 주문을 접수하고, 그 풀필먼트를 계획하고, 보관 선반이나 빈을 찾고, 제품을 피킹하고, 그리고 주문된 각각의 품목에 대한 그러한 프로세스를 반복한 다음 그 주문을 배송 스테이션에 전달하는 프로세스는 반복적이고 노동 집약적이다. 재고가 빠르게 회전되고 있는 수천 또는 수만 개의 품목이 비축되어 있는 창고에서, 로봇은 적시의 효율적인 주문 풀필먼트를 보장하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 궁극적으로 가장 먼저 배송될 제품이 창고에 입고되고 창고 전체에 걸쳐 보관 빈(storage bins)에 순차적인 방식(orderly fashion)으로 보관되거나 "배치"되어야 하며, 따라서 그 제품들은 배송을 위해 쉽게 검색될 수 있다.

로봇을 사용하여 피킹(picking) 및 배치(placing) 기능을 수행하는 것은 로봇 단독에 의해 수행될 수 있거나 또는 인간 조작자의 지원과 함께 수행될 수 있다. 인간과의 상호 작용으로 수행되든 아니든 간에, 피킹 및 배치 또는 보관 기능을 위해서는 로봇이 현재 위치에서 타겟 제품 보관소 또는 "빈" 위치로 내비게이션할 것이 요구된다. 주문 풀필먼트 창고에서 로봇에 의한 하나의 내비게이션 방법은 로봇에 의해 로컬로 저장되고 업데이트되는 창고의 공간 모델 또는 "맵"을 이용하여, 로봇이 할당된 주문 풀필먼트 태스크를 수행할 때 자율적으로 또는 반 자율적으로 동작할 수 있게 한다. 맵은 창고, 보관 위치, 장애물 및 다른 특징들의 디지털 표현이다. 고정식 및 동적 장애물이 존재하는 경우 제품 빈(product bin)에 도달하기 위해, 로봇은 맵 상에서 프로세싱 동작을 수행하여 자신의 현재 위치를 결정하고 목표 경로를 따라 계속해서 자신의 이동을 재조정한다.

로봇은 로봇에 탑재된 배터리에 저장된 전기로 구동된다. 로봇은 창고의 모든 곳을 돌아 다니기 때문에 정기적으로 재충전되어야 한다. 따라서, 원활한 작동을 위해서는 로봇을 효율적이고 효과적으로 충전하는 방법이 요구된다. 창고 내에서의 일반적인 내비게이션의 경우, 맵의 크기 및 해상도는 로봇이 자신의 목표 경로에 따른 장애물을 피하면서 목표 위치로 성공적으로 탐색할 수 있도록 정해질 수 있다. 그러나, 창고 맵에 대한 프로세싱은 너무 많은 프로세싱을 필요로 할 수 있으며, 로봇을 로봇 충전 스테이션에 도킹할 때와 같이, 보다 정확한 로컬화 및 제어가 필요한 경우 로컬화 및 제어가 너무 거칠어 질 수 있다.

로봇을 로봇 충전 스테이션에 도킹하는 동안 로봇을 로컬화하고 제어하기 위한 계산적으로 효율적인 접근법이 필요하다.

기존 시스템과 비교할 때 본 발명의 이익 및 장점은 본 발명의 개요 및 후속되는 상세한 설명으로부터 쉽게 알 수 있을 것이다. 본 기술 분야의 기술자는 본 교시가 아래에 요약되거나 개시된 것 이외의 실시예와 함께 실시될 수 있음을 이해할 것이다.

본 발명의 일 양태에 따라, 충전기 도킹 스테이션과의 도킹을 위해 로봇을 내비게이션하는 방법이 제공된다. 이 방법은 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 수신하는 단계, 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈(mating pose)를 수신하는 단계, 현재 포즈로부터 초기 포즈까지의 로봇의 제 1 내비게이션을 수행하는 단계, 및 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 로봇의 제 2 내비게이션을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 로봇의 제 2 내비게이션은 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 실질적인 원호 경로(arc path)를 따라 진행할 수 있으며, 이에 따라 체결 포즈에 도달하면, 로봇의 전기 충전 포트는 충전기 도킹 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결된다.

제 1 양태의 일 실시예에서, 초기 포즈로부터 체결 포즈로의 원호 경로는 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 및 체결 포즈와 연관된 제 2 위치로부터 등거리인 반경 및 중심을 갖는 고유한 원(unique circle)의 섹션과 연관될 수 있다. 일부 실시예에서, 원호 경로를 따르는 포즈에서의 로봇의 순간 선속도 및 순간 각속도는 반경과 실질적으로 일정한 관계로 유지된다. 이러한 관계를 사용하여 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은 비례 제어(proportional control) 및/또는 가중 제어(weighted control)를 발행하는 것을 포함할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 가중 제어의 가중 파라미터(weighting parameters)는 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있다.

전술한 실시예에서, 원호 경로에 따른 로봇의 오차를 제어하는 방법은 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 비례 제어로 회전 오차를 좁히는 단계, 선속도를 고정 값으로 설정하는 단계, 가중 제어에 따라 로봇을 제어하는 단계, 반경 및 회전 오차를 지속적으로 업데이트하는 단계, 임계치를 초과할 경우, 회전 오차가 임계치 아래로 리턴할 때까지 제어를 가중 제어에서 비례 제어로 전환하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 제 2 양태에 따르면, 재충전을 위해 현재 위치에서 충전기 도킹 스테이션으로 내비게이션하여 충전기 도킹 스테이션과 도킹하도록 구성된 이동 로봇이 제공된다. 이동 로봇은 전기 충전 포트 및 프로세서를 갖는 휠형 이동 베이스(wheeled mobile base)를 포함할 수 있다. 휠형 이동 베이스의 프로세서는 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 획득하고, 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 획득하고, 휠형 이동 베이스를 현재 위치에서 초기 포즈로 내비게이션하고, 그리고 휠형 이동 베이스를 초기 포즈에서 체결 포즈로 내비게이션하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 휠형 이동 베이스는 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 실질적인 원호 경로를 따라 진행할 수 있으며, 이로써 휠형 이동 베이스의 전기 충전 포트가 로봇 충전기 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결되게 할 수 있다.

제 2 양태의 일 실시예에서, 초기 포즈로부터 체결 포즈로의 원호 경로는 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 및 체결 포즈와 연관된 제 2 위치로부터 등거리인 반경 및 중심을 갖는 고유한 원의 섹션과 연관될 수 있다. 일부 실시예에서, 원호 경로를 따르는 포즈에서 로봇의 순간 선속도 및 순간 각속도는 반경과 실질적으로 일정한 관계로 유지된다. 이러한 관계를 사용하여 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은 비례 제어 및/또는 가중 제어를 발행하는 것을 포함할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 가중 제어의 가중 파라미터는 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있다.

전술한 실시예에서, 원호 경로에 따른 로봇의 오차를 제어하는 것은, 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 비례 제어로 회전 오차를 좁히는 것, 선속도를 고정 값으로 설정하는 것, 가중 제어에 따라 로봇을 제어하는 것, 반경 및 회전 오차를 지속적으로 업데이트하는 것, 임계치를 초과할 경우, 회전 오차가 임계치 아래로 리턴할 때까지 제어를 가중 제어에서 비례 제어로 전환하는 것을 포함할 수 있다.

제 3 양태에 따르면, 트랜시버, 데이터 프로세서, 및 데이터 프로세서에 의해 실행되기 위한 명령어를 저장한 데이터 저장 디바이스를 포함하는 로봇 시스템이 제공된다. 프로세서에 의한 실행을 위한 명령어는 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 수신하고, 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 수신하고, 현재 포즈로부터 초기 포즈까지의 로봇의 제 1 내비게이션을 수행하고, 그리고 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 로봇의 제 2 내비게이션을 수행하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 제 2 내비게이션은 초기 포즈로부터 체결 포즈까지의 실질적인 원호 경로를 따라 진행할 수 있으며, 이로써 휠형 이동 베이스의 전기 충전 포트가 로봇 충전기 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결되게 할 수 있다.

제 3 양태의 일 실시예에서, 초기 포즈로부터 체결 포즈로의 원호 경로는 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 및 체결 포즈와 연관된 제 2 위치로부터 등거리인 반경 및 중심을 갖는 고유한 원의 섹션과 연관될 수 있다. 일부 실시예에서, 원호 경로를 따르는 포즈에서 로봇의 순간 선속도 및 순간 각속도는 반경과 실질적으로 일정한 관계로 유지된다. 이러한 관계를 사용하여 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은 비례 제어 및/또는 가중 제어를 발행하는 것을 포함할 수 있다.

추가적인 실시예에서, 가중 제어의 가중 파라미터는 로봇 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있다. 전술한 실시예에서, 원호 경로에 따른 로봇의 오차를 제어하는 것은, 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 비례 제어로 회전 오차를 좁히는 것, 선속도를 고정 값으로 설정하는 것, 가중 제어에 따라 로봇을 제어하는 것, 반경 및 회전 오차를 지속적으로 업데이트하는 것, 임계치를 초과할 경우, 회전 오차가 임계치 아래로 리턴할 때까지 제어를 가중 제어에서 비례 제어로 전환하는 것을 포함할 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 특징들은 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면으로부터 알 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예는 이제 첨부된 도면을 참조하여 예로서만 기술될 것이다.
도 1은 주문 풀필먼트(order-fulfillment) 창고의 평면도이다.
도 2a는 도 1에 도시된 창고에서 사용되는 로봇들 중 하나의 베이스(base)의 정면도이다.
도 2b는 도 1에 도시된 창고에서 사용되는 로봇들 중 하나의 베이스의 사시도이다.
도 3은 뼈대가 장착되고 도 1에 도시된 선반(shelf) 앞에 파킹된 도 2a 및 도 2b의 로봇의 사시도이다.
도 4는 로봇 상의 레이저 레이더를 사용하여 생성된 도 1의 창고의 부분 맵이다.
도 5는 창고 전체에 분산된 기준 마커(fiducial markers)를 찾고 기준 마커 포즈(fiducial marker poses)를 저장하는 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 6은 기준 식별자 대 포즈 매핑(fiducial identification to pose mapping)의 테이블이다.
도 7은 빈 위치 대 기준 식별자 매핑(bin location to fiducial identification mapping)의 테이블이다.
도 8은 제품 SKU 대 포즈 매핑의 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명에 따른 전기 충전 어셈블리의 정면도이다.
도 10은 도 9의 전기 충전 어셈블리의 측면도이다.
도 11은 도 10과 관련한 전기 충전 포트의 사시도이다.
도 12는 전기 충전 포트와 체결된 전기 충전 어셈블리의 단면도이다.
도 13a는 본 발명에 따른 충전기 도킹 스테이션의 사시도이다.
도 13b는 도 14a의 충전기 도킹 스테이션의 사시도로서, 외부 커버가 제거된 채 충전기 도킹 스테이션의 내부를 도시하고 있다.
도 14a는 도 13a의 충전기 도킹 스테이션의 정면도이다.
도 14b는 도 14a의 충전기 도킹 스테이션의 정면도로서, 외부 커버가 제거된 채 충전기 도킹 스테이션의 내부를 도시하고 있다.
도 15a는 도 13a의 충전기 도킹 스테이션의 좌측면도이다.
도 15b는 도 15a의 충전기 도킹 스테이션의 좌측면도로서, 외부 커버가 제거된 채 충전기 도킹 스테이션의 내부를 도시하고 있다.
도 16a는 도 13a의 충전기 도킹 스테이션의 후방 사시도이다.
도 16b는 도 16a의 충전기 도킹 스테이션의 후방 사시도로서, 외부 커버가 제거된 채 충전기 도킹 스테이션의 내부를 도시하고 있다.
도 17은 도킹된 로봇과 함께 도시된 도 13a의 충전기 도킹 스테이션의 평면도이다.
도 18은 본 발명의 일 양태에 따른 충전 스테이션과 도킹하는 로봇의 개략도이다.
도 19는 본 발명의 방법 및 시스템과 함께 사용하기 위한 로봇 시스템의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 20은 공간 맵에 의해 표현된 창고 환경을 통한 현재 위치로부터 타겟 위치로의 로봇의 내비게이션을 도시한 도면이다.
도 21은 본 발명의 일 양태에 따른 SLAM 맵으로 표현된 창고 환경에서 로봇의 내비게이션을 도시한 도면이다.
도 22a 및 도 22b는 공간 환경 내의 위치에서 로봇의 레이저 레이더 스캐너로부터의 로컬 스캔에 의한 거리 측정치(range finding)를 획득하는 것을 도시한 도면이다.
도 23a 및 도 23b는 결정된 현재 포즈에 대해 오정렬된 스캔을 정렬된 스캔으로 변환하여 로봇의 포즈를 탐색하기 위한 스캔 매칭을 예시하고 있다.
도 24는 본 발명의 일 양태에 따라 로봇을 목표 경로를 따라 이동시키도록 로봇을 내비게이션시키는 방법을 예시하고 있다.
도 25는 보다 높은 해상도의 로컬화를 사용하는 도킹의 일 실시예에 따른 충전기 도킹 스테이션으로의 로봇의 도킹을 도시하고 있다.
도 26은 보다 높은 해상도의 로컬화를 사용하는 정밀 도킹의 대안적인 실시예에 따른 충전기 도킹 스테이션으로의 로봇의 도킹을 도시하고 있다.
도 27은 정밀 도킹의 일 양태에 따라, 충전기 도킹 스테이션에 근접한 초기 포즈로부터 도킹 스테이션의 체결 포즈로 로봇을 이동시키도록 로봇을 내비게이션시키는 방법을 예시하고 있다.
도 28은 스캔 매칭을 사용하는 도킹의 일 실시예에 따른 충전기 도킹 스테이션으로의 로봇의 도킹을 도시하고 있다.
도 29는 원호 제어를 사용하는 정밀 도킹의 일 실시예에 따른 충전기 도킹 스테이션으로의 로봇의 도킹을 도시하고 있다.
도 30은 오차 제어를 사용하는 정밀 도킹의 일 실시예에 따라, 로봇을 충전기 도킹 스테이션에 도킹하기 위해 원호 제어를 사용하는 정밀 도킹의 한 방법을 예시하고 있다.
도 31은 오차 제어를 사용하는 정밀 도킹을 사용하여 로봇을 충전기 도킹 스테이션에 도킹하기 위해 원호 제어를 사용하는 정밀 도킹의 일 실시예를 예시하고 있다.

본 개시 내용 및 그 다양한 특징들 및 유리한 세부 사항들은 첨부 도면에서 설명되고 및/또는 예시되고 아래의 설명에서 상세히 설명되는 비 제한적인 실시예 및 예를 참조하여 보다 완전하게 설명된다. 주목해야 하는 것은 도면에 예시된 특징들은 반드시 축척대로 도시된 것은 아니며, 일 실시예의 특징들은 본원에서 명시적으로 언급되지 않더라도, 본 기술 분야의 기술자가 인식할 수 있을 다른 실시예들과 함께 이용될 수 있다는 것이다. 널리 알려진 컴포넌트 및 프로세싱 기술에 대한 설명은 본 개시 내용의 실시예를 불필요하게 모호하게 하지 않도록 생략될 수 있다. 본원에서 사용된 예는 단지 본 개시 내용이 실시될 수 있는 방식의 이해를 용이하게 하고, 추가로 본 기술 분야의 기술자가 본 개시 내용의 실시예를 실시할 수 있게 하기 위한 것이다. 따라서, 본원의 예 및 실시예는 본 개시 내용의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다. 더욱이, 주목되는 것은 유사한 참조 번호는 여러 도면 전체에 걸쳐 유사한 부분을 나타낸다는 것이다.

본 발명은 전기 충전 시스템으로의 로봇의 도킹에 관한 것이다. 임의의 특정 로봇 애플리케이션에 제한되지는 않지만, 본 발명이 사용될 수 있는 하나의 적합한 애플리케이션은 주문 풀필먼트(order fulfillment)이다. 본 출원에서 로봇의 사용은 전기 충전 시스템으로의 로봇의 도킹의 상황을 제공하도록 설명될 것이다.

본원에 제공된 설명은 고객에게 배송하기 위한 주문을 이행하기 위해 창고 내의 빈 위치(bin locations)에서 품목을 피킹(picking)하는 데 중점을 두고 있지만, 이 시스템은 창고로 입고된 품목을 나중의 검색 및 고객으로의 배송을 위해, 창고 전체의 빈 위치에 보관 또는 배치하는 데 동일하게 적용될 수 있다. 본 발명은 또한 제품의 통합, 계수, 검증, 검사 및 정화와 같은 창고 시스템과 연관된 재고 제어 태스크(inventory control tasks)에도 적용 가능하다. 이들 및 다른 이익 및 장점은 아래에 설명된 예 및 예시로부터 쉽게 알 수 있을 것이다.

도 1을 참조하면, 전형적인 주문 풀필먼트 창고(order-fulfillment warehouse)(10)는 주문(16)에 포함될 수 있는 다양한 품목으로 채워진 선반(12)을 포함한다. 동작시, 창고 관리 서버(15)로부터의 주문(16)은 주문 서버(order-server)(14)에 도달한다. 주문 서버(14)는 주문(16)을 창고(10)를 로밍하는 복수의 로봇으로부터 선택된 로봇(18)에 통신한다. 또한, 충전 구역(19)이 도시되며, 이 구역에는 본 발명의 일 양태에 따른 하나 이상의 충전 스테이션이 위치될 수 있다.

바람직한 실시예에서, 도 2a 및 도 2b에 도시된 로봇(18)은 레이저 레이더(22)를 갖는 자율 휠형 베이스(autonomous wheeled base)(20)를 포함한다. 베이스(20)는 또한 로봇(18)으로 하여금 주문 서버(14)로부터 명령어를 수신하게 하는 트랜시버(미도시), 및 한 쌍의 디지털 광학 카메라(24a 및 24b)를 특징으로 하고 있다. 로봇 베이스는 또한 자율 휠형 베이스(20)에 전력을 공급하는 배터리를 재충전하기 위한 전기 충전 포트(26)(도 10 및 도 11에 보다 상세히 설명됨)를 포함한다. 베이스(20)는 또한 로봇의 환경을 나타내는 정보를 캡처하기 위해 레이저 레이더 및 카메라(24a 및 24b)로부터 데이터를 수신하는 프로세서(미도시)를 특징으로 하고 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 창고(10) 내에서의 내비게이션과 연관된 다양한 태스크를 수행하고, 선반(12) 상에 배치된 기준 마커(fiducial marker)(30)로 내비게이션하도록 프로세서와 함께 동작하는 메모리(미도시)가 존재한다. 기준 마커(30)(예컨대, 2 차원 바코드)는 주문된 품목의 빈(bin)/위치(location)에 대응한다. 본 발명의 내비게이션 접근법은 도 4 내지 도 8과 관련하여 아래에서 상세하게 설명된다. 기준 마커는 또한 본 발명의 일 양태에 따른 충전 스테이션을 식별하는 데 사용되며, 이러한 충전 스테이션 기준 마커로의 내비게이션은 주문된 품목의 빈/위치로의 내비게이션과 동일하다. 로봇이 충전 스테이션으로 내비게이션하면, 로봇을 충전 스테이션에 도킹시키는 데 보다 정확한 내비게이션 접근법이 사용되며, 이러한 내비게이션 접근법은 아래에 설명되고 있다.

다시 도 2b를 참조하면, 베이스(20)는 품목을 운반하기 위한 토트(tote) 또는 빈(bin)이 보관될 수 있는 상부 표면(32)을 포함한다. 또한, 복수의 교환 가능한 뼈대(40) 중 어느 하나와 맞물리는 커플링(34)이 도시되어 있으며, 이러한 뼈대 중 하나가 도 3에 도시되어 있다. 도 3의 특정 뼈대(40)는 품목을 수용하는 토트(44)를 운반하기 위한 토트 홀더(tote-holder)(42)(이 경우, 선반), 및 태블릿(48)을 지지하기 위한 태블릿 홀더(tablet holder)(46)(또는 랩탑/다른 사용자 입력 디바이스)를 특징으로 하고 있다. 일부 실시예에서, 뼈대(40)는 품목을 운반하기 위한 하나 이상의 토트를 지지한다. 다른 실시예에서, 베이스(20)는 수용된 품목을 운반하기 위한 하나 이상의 토트를 지지한다. 본원에 사용된 용어 "토트"는 화물(cargo) 홀더, 빈(bins), 케이지(cages), 선반(shelves), 품목이 매달릴 수 있는 막대(rod), 캐디(caddies), 상자(crates), 랙(racks), 스탠드(stands), 가대(trestle), 컨테이너(containers), 박스(boxes), 캐니스터(canisters), 베슬(vessels), 및 리포지토리(repositories)를 제한 없이 포함한다.

로봇(18)이 현재의 로봇 기술을 사용하여 창고(10) 주위를 이동하는 데에는 우수하지만, 물체에 대한 로봇 조작과 관련된 기술적 어려움으로 인해 선반으로부터 품목을 피킹하고 그 품목을 토트(44)에 배치하는 것을 빠르고 효율적으로 수행하는 데에는 그다지 능숙하지가 않다. 품목을 피킹하는 보다 효율적인 방식은, 선반(12)으로부터 주문된 품목을 물리적으로 제거하고, 그것을 로봇(18) 상에, 예를 들어, 토트(44)에 배치하는 태스크를 수행하기 위해, 전형적으로 인간인 로컬 조작자(50)를 이용하는 것이다. 로봇(18)은, 로컬 조작자(50)가 판독할 수 있는 태블릿(48)(또는 랩탑/다른 사용자 입력 디바이스)을 통해, 또는 로컬 조작자(50)가 사용하는 핸드헬드 디바이스에 주문을 전송함으로써, 로컬 조작자(50)에게 주문을 통신한다.

주문 서버(14)로부터 주문(16)을 수신하면, 로봇(18)은, 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 제 1 창고 위치로 진행한다. 그것은 메모리에 저장되고 프로세서에 의해 수행되는 내비게이션 소프트웨어에 기반하여 수행된다. 내비게이션 소프트웨어는 레이저 레이더(22)에 의해 수집된 바와 같은 환경에 관한 데이터, 특정 품목이 발견될 수 있는 창고(10)의 위치에 대응하는 기준 마커(30)의 기준 식별자("ID")를 식별하는 메모리 내의 내부 테이블, 및 내비게이션하는 카메라(24a 및 24b)에 의존하고 있다.

정확한 위치에 도달하면, 로봇(18)은 품목이 보관되어 있는 선반(12) 앞에 스스로 파킹하고, 로컬 조작자(50)가 선반(12)으로부터 품목을 검색하여 이를 토트(44)에 배치하기를 기다린다. 로봇(18)이 검색할 다른 품목을 갖는 경우, 로봇은 그 위치로 진행한다. 로봇(18)에 의해 검색된 품목(들)은 그 후 포장 스테이션(100)(도 1)으로 배달되고, 그곳에서 품목들이 포장되어 배송된다.

본 기술 분야의 기술자는 각각의 로봇이 하나 이상의 주문을 이행할 수 있고 각각의 주문은 하나 이상의 품목으로 구성될 수 있음을 이해할 것이다. 전형적으로, 효율성을 증가시키기 위해 어떤 형태의 경로 최적화 소프트웨어가 포함될 수 있을 것이지만, 이것은 본 발명의 범위를 벗어나므로 여기서 설명되지는 않는다.

본 발명의 설명을 단순화하기 위해, 단일 로봇(18) 및 조작자(50)가 설명된다. 그러나, 도 1로부터 명백한 바와 같이, 전형적인 풀필먼트 동작은 연속적인 주문 흐름을 채우기 위해 창고에서 서로 간에 작업하는 많은 로봇 및 조작자를 포함한다.

본 발명의 내비게이션 접근법뿐만 아니라, 품목이 위치한 창고에서 기준 마커와 연관된 기준 ID/포즈에 대한 검색될 품목의 SKU의 시맨틱 매핑이 도 4 내지 도 8과 관련하여 아래에서 상세히 설명된다. 전술한 바와 같이, 로봇이 자신의 배터리를 재충전하기 위해 충전 스테이션으로 내비게이션하는 것을 가능하게 하는 데 동일한 내비게이션 접근법이 사용될 수 있다.

하나 이상의 로봇(18)을 사용하여, 창고 전체에 분산된 다양한 기준 마커의 위치뿐만 아니라, 정적 및 동적인 물체의 위치를 결정하기 위해, 창고(10)의 맵이 생성되고 동적으로 업데이트되어야 한다. 이를 위해, 로봇(18) 중 하나는 레이저 레이더(22) 및 SLAM(simultaneous localization and mapping)을 이용하여, 창고를 내비게이션하고 맵(10a)(도 4)을 구축/업데이트하며, 상기 SLAM은 알려지지 않은 환경의 가상 맵을 구성 또는 업데이트하는 계산적인 방법이다. 널리 사용되는 SLAM 근사화 솔루션 방법은 입자 필터(particle filter) 및 확장된 칼만 필터(extended Kalman filter)를 포함한다. SLAM GMapping 방식이 선호되는 방식이지만, 임의의 적합한 SLAM 방식이 사용될 수 있다.

로봇(18)은, 로봇(18)이 공간 전체를 이동하면서, 자신의 레이저 레이더(22)가 환경을 스캔함에 따라 수신하게 되는 반사에 기반하여, 개방 공간(112), 벽(114), 물체(116), 및 공간 내의 선반(12a)과 같은 다른 정적 장애물을 식별하므로, 레이저 레이더(22)를 이용하여 창고(10)의 맵(10a)을 생성/업데이트한다.

맵(10a)을 구성하는 동안 또는 그 이후에, 하나 이상의 로봇(18)은 환경을 스캔하는 카메라(24a 및 24b)를 사용하여 창고(10)를 내비게이션하여, 창고 전체에 걸쳐 분산되어 있으며 품목들이 보관되어 있는 빈(예컨대, 32 및 34)(도 3)에 인접한 선반 상의 기준 마커(2 차원 바코드)를 찾는다. 로봇(18)은 알려진 참조 포인트 또는 참조를 위한 원점, 예컨대, 원점(110)을 사용한다. 기준 마커, 예컨대, 기준 마커(30)(도 3 및 도 4)가 카메라(24a 및 24b)를 사용하는 로봇(18)에 의해 탐색되면, 원점(110)에 대한 창고 내의 위치가 결정된다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 로봇 베이스의 양측에 하나씩인 두 개의 카메라를 사용함으로써, 로봇(18)은 로봇의 양 측면으로부터 확장되는 비교적 넓은 시야(예를 들어, 120도)를 가질 수 있다. 이를 통해, 로봇은 선반의 통로를 따라 위아래로 이동할 때 통로의 양쪽에 있는 기준 마커를 볼 수 있다.

휠 인코더(wheel encoders) 및 헤딩 센서(heading sensors)를 사용함으로써, 벡터(120), 및 창고(10) 내에서의 로봇의 포지션(position)이 결정될 수 있다. 기준 마커/이차원 바코드의 캡처된 이미지 및 그것의 알려진 크기를 사용하여, 로봇(18)은 로봇으로부터 기준 마커/이차원 바코드에 대한 방향 및 거리, 즉 벡터(130)를 결정할 수 있다. 벡터들(120 및 130)이 알려지면, 원점(110)과 기준 마커(30) 간의 벡터(140)가 결정될 수 있다. 벡터(140) 및 로봇(18)에 대한 기준 마커/이차원 바코드의 결정된 방향으로부터, 기준 마커(30)에 대해 4원수(x, y, z, ω)에 의해 정의된 포즈(위치 및 방향)가 결정될 수 있다.

기준 마커 위치 프로세스를 설명하는 도 5의 흐름도(200)가 설명된다. 이것은 초기 매핑 모드에서 그리고 로봇(18)이 피킹, 배치, 및/또는 다른 태스크를 수행하는 동안 창고에서 새로운 기준 마커를 만나게 되면 수행된다. 단계(202)에서, 로봇(18)은 카메라(24a 및 24b)를 사용하여 이미지를 캡처하고, 단계(204)에서 캡처된 이미지 내의 기준 마커를 검색한다. 기준 마커가 이미지에서 발견되면(단계 204), 단계(206)에서, 기준 마커가 로봇(18)의 메모리(34)에 위치한 기준 테이블(300)(도 6)에 이미 저장되어 있는지가 결정된다. 기준 정보가 이미 메모리에 저장되어 있으면, 흐름도는 다른 이미지를 캡처하기 위해 단계(202)로 리턴한다. 기준 정보가 메모리에 있지 않으면, 포즈가 상술된 프로세스에 따라 결정되고, 단계(208)에서 기준 대 포즈 룩업 테이블(fiducial to pose lookup table)(300)에 추가된다.

각 로봇의 메모리에 저장될 수 있는 룩업 테이블(300)에는 각 기준 마커마다, 기준 식별자(1, 2, 3, 등), 및 각각의 기준 식별자와 연관된 기준 마커/바코드에 대한 포즈가 포함된다. 포즈는 방향과 함께 창고 내의 x, y, z 좌표, 즉, 4원수(x, y, z, ω)로 구성된다.

각각의 로봇의 메모리에 또한 저장될 수 있는 다른 룩업 테이블(400)(도 7)에는 특정 기준 ID(404)의, 예를 들어, 번호 "11"과 상관 관계에 있는 창고(10) 내의 빈 위치(bin locations)(예를 들어, 402a-f)의 목록이 존재한다. 이 예에서, 빈 위치는 7 개의 영숫자의 문자로 구성된다. 처음 6 개의 문자(예컨대, L01001)는 창고 내 선반 위치와 관련되며 마지막 문자(예컨대, A-F)는 선반 위치에서의 특정 빈을 식별한다. 이 예에서는 기준 ID "11"과 연관된 6 개의 상이한 빈 위치가 존재한다. 각 기준 ID/마커와 연관된 하나 이상의 빈이 있을 수 있다. 도 1의 충전 구역(19)에 위치한 충전 스테이션은 또한 테이블(400)에 저장될 수 있고 기준 ID와 상관될 수 있다. 기준 ID들로부터, 충전 스테이션의 포즈는 도 6의 테이블(300)에서 발견될 수 있다.

영숫자의 빈 위치는 인간(예컨대, 도 3의 조작자(50))에게는 품목이 보관되는 창고(10)의 물리적 위치에 대응하는 것으로 이해될 수 있다. 그러나, 이러한 빈 위치는 로봇(8)에는 의미가 없다. 위치를 기준 ID에 매핑함으로써, 로봇(18)은 도 6의 테이블(300) 내의 정보를 사용하여 기준 ID의 포즈를 결정할 수 있고, 그 후 본원에 설명된 바와 같이 포즈에 내비게이션할 수 있다.

본 발명에 따른 주문 풀필먼트 프로세스는 도 8의 흐름도(500)에 도시되어 있다. 단계(502)에서, 도 1의 창고 관리 시스템(15)은 검색될 하나 이상의 품목으로 구성될 수 있는 주문을 획득한다. 단계(504)에서, 품목의 SKU 번호(들)는 창고 관리 시스템(15)에 의해 결정되며, 그리고 단계(506)에서 SKU 번호(들)로부터 빈 위치(들)가 결정된다. 그 후 주문에 대한 빈 위치의 목록이 로봇(18)으로 전송된다. 단계(508)에서, 로봇(18)은 빈 위치를 기준 ID에 상관시키고, 단계(510)에서 기준 ID로부터 각각의 기준 ID의 포즈가 획득된다. 단계(512)에서, 로봇(18)은 도 3에 도시된 바와 같은 포즈에 내비게이션하고, 여기서, 조작자는 적절한 빈으로부터 검색될 품목을 피킹하여 로봇 상에 배치할 수 있다.

창고 관리 시스템(15)에 의해 획득되는 품목 특정 정보, 예컨대, SKU 번호 및 빈 위치는 로봇(18) 상의 태블릿(48)으로 전송될 수 있고, 그에 따라 로봇(50)이 각각의 기준 마커 위치에 도달할 때 검색될 특정 품목이 조작자(50)에게 통지될 수 있다.

SLAM 맵과 기준 ID의 포즈가 알려지면, 로봇(18)은 다양한 로봇 내비게이션 기술을 사용하여 기준 ID 중 임의의 하나에게로 쉽게 내비게이션할 수 있다. 바람직한 접근법은 창고(10) 내의 개방 공간(112) 및 벽(114), 선반(예컨대, 선반(12)), 및 다른 장애물(116)에 대한 지식을 감안하여, 기준 마커 포즈로의 초기 루트(initial route)를 설정하는 것을 포함한다. 로봇이 레이저 레이더(22)를 사용하여 창고를 가로 지르기 시작함에 따라, 로봇은 자신의 경로 내에 고정 또는 동적인 임의의 장애물, 예컨대, 다른 로봇(18) 및/또는 조작자(50)가 있는지를 결정하고, 기준 마커의 포즈로의 자신의 경로를 반복적으로 업데이트한다. 로봇은 약 50 밀리초마다 한 번씩 자신의 경로를 재계획하며(re-plans), 장애물을 피하면서 가장 효율적이고 효과적인 경로를 지속적으로 검색한다.

일반적으로, 창고(10a) 내의 로봇의 로컬화는 SLAM 가상 맵 상에서 동작되는 다 대 다 다중 해상도 스캔 매칭(many-to-many multiresolution scan matching)(M3RSM)에 의해 달성된다. 무작위 대입(brute force) 방법에 비해, M3RSM은 로봇이 로봇 포즈와 포지션을 결정하는 데 있어 두 가지 중요한 단계인 SLAM 루프 클로저(SLAM loop closure) 및 스캔 매칭(scan matching)을 수행하는 계산 시간을 획기적으로 감소시킨다. 로봇 로컬화는 2017년 9월 22일에 출원된 "배제 존을 가진 다해상도 스캔 매칭(MULTI-RESOLUTION SCAN MATCHING WITH EXCLUSION ZONES)"이라는 명칭의 관련 미국 출원 번호 제15/712,222호에 개시된 방법에 따라 M3SRM 검색 공간을 최소화함으로써 더욱 개선되며, 이 미국 출원은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.

본 명세서에서 모두 기술되는, SLAM 내비게이션 기술과 결합된 제품 SKU/기준 ID 대 기준 포즈 매핑 기술로 인해, 로봇(18)은 창고 내 위치를 결정하기 위한 그리드 라인 및 중간 기준 마커를 포함하여 통상적으로 사용되는 보다 복잡한 내비게이션 접근법을 사용할 필요 없이, 창고 공간에 매우 효율적이고 효과적으로 내비게이션할 수가 있다.

일반적으로, 창고 내에 다른 로봇 및 움직이는 장애물이 존재하는 경우의 내비게이션은 동적 윈도우 접근법(dynamic window approach)(DWA) 및 최적의 상호 충돌 방지(optimal reciprocal collision avoidance)(ORCA)를 포함한 충돌 방지 방법에 의해 달성된다. DWA는 실행 가능한 로봇 모션 궤적 중에서 장애물과의 충돌을 방지하고 타겟 기준 마커에 대한 원하는 경로를 선호하는 증분 이동(incremental movement)을 계산한다. ORCA는 다른 로봇(들)과 통신할 필요없이 다른 움직이는 로봇과의 충돌을 최적으로 방지한다. 내비게이션은 대략 50 ms 업데이트 간격으로 계산된 궤적에 따른 일련의 증분 이동으로서 진행된다. 충돌 방지는 2017년 9월 22일에 출원된 "최적의 상호 충돌 방지 비용-비평을 사용한 동적 윈도우 접근법(DYNAMIC WINDOW APPROACH USING OPTIMAL RECIPROCAL COLLISION AVOIDANCE COST-CRITIC)"이라는 명칭의 미국 출원 번호 제15/712,256호에 설명된 기술에 의해 추가로 개선될 수 있으며, 이 미국 출원은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.

전술한 바와 같이, 로봇(50)은 주기적으로 재충전될 필요가 있다. 품목이 보관되어 있는 창고 내의 위치를 마킹하는 것 외에도, 기준 마커는 창고 내의 하나 이상의 전기 충전 스테이션(들)에 배치될 수 있다. 로봇(18)은 전력이 부족할 때, 전기 충전 스테이션에 위치한 기준 마커로 내비게이션하여 재충전될 수 있다. 일단 로봇은, 조작자가 로봇을 전기 충전 시스템에 연결하거나 또는 로봇이 자신의 내비게이션을 사용하여 전기 충전 스테이션에 스스로 도킹할 수 있도록 하여, 매뉴얼에 따라 재충전될 수 있다.

도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 전기 충전 어셈블리(200)는 전기 충전 스테이션에서 사용될 수 있다. 전기 충전 어셈블리(200)는 제 1 수형 단자 부재(first male terminal member)(204) 및 제 2 수형 단자 부재(second male terminal member)(206)가 배치되는 충전기 베이스(202)를 포함한다. 이 도면에 도시되지는 않았지만, 창고 내의 전기 서비스로부터의 포지티브 전기 입력단은 충전기 베이스(202)에 부착되고 제 1 수형 단자 부재(204) 또는 제 2 수형 단자 부재(206) 중 하나에 전기적으로 연결될 것이다. 또한, 네거티브 전기 입력단은 충전기 베이스(202)에 부착되고 제 1 수형 단자 부재(204) 또는 제 2 수형 단자 부재(206) 중 나머지 하나에 전기적으로 연결될 것이다.

제 1 수형 단자 부재(204)는, 충전기 베이스(202)의 표면(214)에 부착되고 충전기 베이스(202)의 표면(214)으로부터 직교 방향으로 제 1 축(212)을 따라 연장되어 제 1 전기 접점(216)에서 종결되는 제 1 베이스(210)를 갖는다. 제 1 전기 접점(216)은 포지티브 또는 네거티브 전기 커넥션 중 하나가 부착될 충전기 베이스(202) 내로 연장되는 구리 버스 바(copper bus bar)의 형태일 수 있다. 제 2 수형 단자 부재(206)는, 충전기 베이스(202)의 표면(214)에 부착되고 충전기 베이스(202)의 표면(214)으로부터 직교 방향으로 제 2 축(222)을 따라 연장되어 제 2 전기 접점(226)에서 종결되는 제 2 베이스(220)를 갖는다. 제 2 전기 접점(226)은 또한 포지티브 또는 네거티브 전기 커넥션 중 하나가 부착될 충전기 베이스(202) 내로 연장되는 구리 버스 바의 형태일 수 있다.

제 1 수형 단자 부재(204)는 복수의 외부 표면을 가지며, 그 중 적어도 2 개는 제 1 베이스(210)로부터 제 1 전기 접점(216)으로의 곡면 형상을 가져, 오목 표면을 형성한다. 도 9 및 도 10에 도시된 실시예에는 3 개의 곡면; 즉, 상부 곡면(230) 및 대향하는 측면 곡면(232, 234)이 존재하며, 이들 세 개의 곡면은 제 1 베이스(210)로부터 제 1 전기 접점(216)으로 만곡되며, 특정 곡률 반경이 오목 표면을 형성한다. 이 실시예에서, 대향하는 측면 곡면(232 및 234)의 곡률 반경은 대략 63.9 mm이다. 상부 곡면(230)의 곡률 반경은 대략 218.7 mm이다. 이들은 최적화된 정렬 보정을 제공하기 위해 경험적으로 결정되었다. 수직 방향에 비해 수평 방향에서 더 많은 오정렬이 예상되며; 따라서, 대향하는 측면 곡면에는 더 작은 곡률 반경이 제공된다. 물론, 곡면의 곡률 반경은 애플리케이션에 따라 달라질 수 있다.

또한, 제 1 수형 단자 부재(204)는, 제 1 축(212)에 실질적으로 평행하고 충전기 베이스(202)의 표면(214)에 직교하는 평평한 표면(236)을 갖는다. 평평한 표면(236)은 제 1 전기 접점(216)에 인접한 오목한 표면 부분(238)을 포함한다.

제 2 수형 단자 부재(206)는 복수의 외부 표면을 가지며, 그 중 적어도 2 개는 제 2 베이스(220)로부터 제 2 전기 접점(226)으로의 곡면 형상을 가져, 오목 표면을 형성한다. 도 9 및 도 10에 도시된 실시예에는 3 개의 곡면; 즉, 하부 곡면(240) 및 대향하는 측면 곡면(242, 244)이 존재하며, 이들 세 개의 곡면은 제 1 베이스(220)로부터 제 1 전기 접점(226)으로 만곡되며, 특정 곡률 반경이 오목 표면을 형성한다. 이 실시예에서, 대향하는 측면 곡면(242 및 244)의 곡률 반경은 대략 63.9 mm이다. 하부 곡면(240)의 곡률 반경은 대략 218.7 mm이다. 이들은 최적화된 정렬 보정을 제공하기 위해 경험적으로 결정되었다. 수직 방향에 비해 수평 방향에서 더 많은 오정렬이 예상되며; 따라서, 대향하는 측면 곡면에는 더 작은 곡률 반경이 제공된다. 물론, 곡면의 곡률 반경은 애플리케이션에 따라 달라질 수 있다.

또한, 제 2 수형 단자 부재(206)는, 제 2 축(222)에 실질적으로 평행하고 충전기 베이스(202)의 표면(214)에 직교하는 평평한 표면(246)을 갖는다. 평평한 표면(246)은 제 2 전기 접점(226)에 인접한 나팔 모양의 표면 부분(flared surface portion)(248)을 포함한다.

제 1 수형 단자 부재(204)와 제 2 수형 단자 부재(206) 사이에는 제 1 수형 단자 부재(204)의 적어도 하나의 평평한 표면(236) 및 제 2 수형 단자 부재(206)의 적어도 하나의 평평한 표면(246)에 의해 정의되는 캐비티(cavity)(250)가 형성되어 있다. 캐비티(250)는 제 1 전기 접점(216)과 제 2 전기 접점(226) 사이의 개구(252)를 갖는다. 개구(252)에는, 평평한 표면(236)의 오목한 표면 부분(238) 및 평평한 표면(246)의 나팔 모양의 표면 부분(248)이 존재한다.

다시 도 9 및 도 10을 참조하면, 금속 접점(260a-e)이 충전기 베이스(202) 상에 배치된다. 이들 금속 접점은 후술하는 전기 충전 포트(300)상의 대응하는 자석과 맞물리고, 충전하는 동안 전기 충전 어셈블리(200) 및 전기 충전 포트(300)를 제자리에 고정시킨다. 대안적으로, 자석은 충전 포트(300) 상의 금속 접점과 함께 충전기 베이스(202) 상에 배치될 수 있다.

로봇이 고정된 전기 충전 스테이션에 도킹중이라면, 로봇은 카메라(24a 및 24b)를 사용하여, 전기 충전 포트(300)가 전기 충전 어셈블리(200)와 체결될 수 있도록 하는 위치로 자신을 기동시킬 수 있다. 카메라는 전기 충전 스테이션과 관련된 기준 마커를 미세 로컬화를 위한 참조 포인트로 사용할 수 있으며, 이에 대해서는 아래에서 보다 상세히 설명한다. 로봇이 제자리로 기동함에 따라, 전기 어셈블리(200)의 전기 접점(216 및 226)을 제각기 전기 충전 포트(300)의 전기 접점(304 및 306)과 체결시키기 위한 완벽한 정렬을 달성하는 것은 어려울 수 있다. 따라서, 전기 충전 어셈블리(200) 및 전기 충전 포트(300)는 로봇이 보다 신속하게 전기적으로 재충전할 수 있게 보다 쉽고, 보다 효율적이며, 덜 문제가 되는 체결을 보장하도록 특별히 설계되었다.

도 11 및 도 12에서 알 수 있는 바와 같이, 전기 충전 포트(300)는 제 1 캐비티(308) 및 제 2 캐비티(310)를 포함하고, 이들은, 로봇 베이스(20a)가 도킹중일 때, 제각기 전기 충전 어셈블리(200)의 제 1 수형 단자 부재(204) 및 제 2 수형 단자 부재(206)를 수용하여 이와 맞물리도록 구성된다. 캐비티(308)는 제 1 수형 단자 부재(204)의 곡면(230, 232 및 234)에 상보적인 오목한 곡면(312)을 갖는다. 다시 말해서, 제 1 캐비티(308)는 제 1 수형 단자 부재(204)의 외부 곡면(230, 232 및 234)의 곡률 반경과 실질적으로 동일한 곡률 반경을 갖는 곡면(312)을 포함할 수 있다. 이 경우 실질적으로 동일한 것은 캐비티(308) 내에 제 1 수형 단자 부재(204)의 삽입 및 제거를 허용하기 위해 단지 약간 더 크다는 것을 의미한다. 캐비티(310)는 또한 제 2 수형 단자 부재(206)의 곡면(240, 242 및 244)에 상보적인 오목한 곡면(314)을 갖는다. 다시 말해서, 제 2 캐비티(310)는 제 2 수형 단자 부재(206)의 외부 곡면(240, 242 및 244)의 곡률 반경과 실질적으로 동일한 곡률 반경을 갖는 곡면(314)을 포함할 수 있다. 이 경우에 실질적으로 동일한 것은 캐비티(310) 내에 제 2 수형 단자 부재(206)의 삽입 및 제거를 허용하기 위해 단지 약간 더 큰 것을 의미한다.

캐비티(308, 310)의 개구는 제 1 수형 단자 부재(204) 및 제 2 수형 단자 부재(206)의 전기 접점(216/226)의 폭/길이보다 더 넓고 길다. 여분의 폭/길이는, 제 1 수형 단자 부재(204) 및 제 2 수형 단자 부재(206)가 체결 프로세스 동안 수평/수직 방향에서 다소 오정렬되어 있더라도, 제 1 수형 단자 부재(204) 및 제 2 수형 단자 부재(206)가 캐비티(308 및 310) 내에서 보다 쉽게 수용될 수 있게 한다. 로봇이 전기 충전 어셈블리(200)를 향해 이동함에 따라, 상보적으로 만곡된 표면들의 맞물림은 제 1 수형 단자 부재(204)와 제 2 수형 단자 부재(206)가 정렬되도록 안내되게 하여, 전기 충전 어셈블리의 전기 접점(216/226)과 전기 충전 포트(300)의 전기 접점(304/306) 간의 맞물림이 발생되게 할 것이다.

따라서, 체결 파트들(수형 단자 부재 및 캐비티)의 반경은 수형 단자 부재가 캐비티 내로 처음 삽입될 때 대략적 정렬을 제공하고, 완전 삽입에 접근함에 따라 미세한 조정을 제공하도록 설계된다.

전기 충전 시스템은 보다 쉬운 수직 정렬을 위한 추가적인 특징을 제공한다. 이는 전기 충전 어셈블리(200)의 캐비티(350)의 개구(352)와 조합하여 캐비티(308)와 캐비티(310) 사이에 있는 분할기(divider)(320)의 상호 작용에 의해 달성된다. 나팔 모양의 표면 부분(248)은 더 넓은 개구를 제공하여, 만약 수직 오정렬이 있는 경우, 도킹 프로세스가 발생할 때 분할기(320)가 수직 상방으로 상승하여 캐비티(350) 내의 제자리로 가게 한다.

제 1 및 제 2 수형 단자 (204 및 206)가 캐비티(308 및 310)에 완전히 삽입될 때, 전기 충전 어셈블리(200)는 자석(360a-e)에 의해 전기 충전 포트(300)와 함께 제자리에 고정되며, 자석(360a-e)은 전기 충전 어셈블리(200) 상의 금속 접점(260a-e)과 맞물리게 된다. 자석은 전기 충전 포트(300)의 외부 표면 아래에 배치될 수 있으며, 따라서 그것들은 가상으로 도시된다.

전기 충전 시스템에는 추가적인 특징이 포함되어 있으며, 이는 조작자가 수동으로 충전할 때 유용하다. 전기 충전 어셈블리(200)가 전기 충전 포트(300)에 잘못 삽입된 경우, 즉 거꾸로 뒤집혀, 전기 충전 어셈블리(200)의 전기 접점(216)이 전기 충전 포트(300)의 전기 접점 (306)에 연결되고 그리고 전기 충전 어셈블리의 전기 접점(226)이 전기 충전 포트(300)의 접점(304)에 연결된 경우, 극성이 반전될 것이고, 로봇 베이스(20a)에 심각한 손상이 초래될 것이다.

이러한 것이 발생하는 것을 방지하기 위해, 전기 충전 포트(300)의 분할기(320)의 표면에는 정지부(stop)(330)(도 11 및 도 12 참조)가 포함된다. 정지부(330)는 경사진 표면 부분(angled surface portion)(332) 및 평평한 표면 부분(334)을 갖는다. 도 10에 도시된 바와 같이, 전기 충전 어셈블리(200)의 캐비티(250) 내에는, 전기 충전 포트(300) 내로 전기 충전 어셈블리(200)를 완전히 삽입할 수 있게 하는 오목한 표면 부분(238)이 존재한다. 오목부(recess)(238)는, 정지부(330)의 경사진 표면 부분(332) 및 평평한 표면 부분(334)이 퍼즐 조각처럼 오목한 표면 부분(238)의 경사진 부분 및 평평한 부분과 맞물릴 때, 정지부(330)의 제 1 수형 단자 부재(204)에 의한 간극을 허용한다. 전기 충전 어셈블리(200)가 거꾸로 뒤집혀 있다면, 전기 충전 포트(300) 내로 삽입될 때, 제 2 수형 단자 부재(206)의 표면(246)은 정지부(330)와 접촉하여 완전 삽입과 전기 접점(304)과의 접촉이 방지될 것이다.

도 12에 도시된 바와 같이, 수형 단자 부재(204 및 206)의 전기 접점(216 및 226)이 각각 전기 접점(304 및 306)과 맞물릴 때, 이러한 전기 접점은 스프링 장착형 핀의 형태일 수 있기 때문에 전기 접점(304 및 306)은 압축된다. 전기 접점(304 및 306)은 라인(400)에서의 완전히 확장된 위치로부터 라인(402)에서 압축된 위치(도시되지 않음)로 압축될 수 있다. 각각의 전기 접점(304 및 306)은 5 개의 스프링 장착형 핀을 포함하는 것으로 도시되어 있다. 사용되는 핀의 수는 충전 프로세스 동안 운반될 예상 전류 및 개별 핀의 용량에 의존하게 된다. 전기 접점에 대해 다수의 스프링 장착형 핀을 사용하는 것은 제조상의 변형 및 부품 마모의 경우에도 수형 단자 부재(204 및 206)의 전기 접점(216 및 226)과의 적절한 접촉을 보장하는 데 유리하다.

전기 접점(304 및 306)이 압축된 포지션에 있을 때, 전기 충전 포트(300)의 자석(360a-e)은 전기 충전 어셈블리(200)의 금속 접점(260a-e)과 인접해 있고 그들은 자기적으로(magnetically) 맞물려 전기 충전 어셈블리(200) 및 전기 충전 포트(300)를 제자리에 고정시킨다. 이 포지션에서, 수형 단자 부재(204 및 206)의 상부 및 하부 곡면(230 및 240)이 각각 캐비티(308 및 310)의 표면(312 및 314)과 상보적으로 맞물리는 것을 알 수 있다.

또한, 도 12에는 제 1 수형 단자 부재(204)의 버스 바(410) 및 제 2 수형 단자 부재(206)의 버스 바(412)가 도시되어 있다. 버스 바는 마운트(414)에 연결되어 전기 접점(216 및 226)의 반대쪽 단부에서 전기 충전 어셈블리(200) 내에 부착된다.

본 발명의 일 양태에 따른 충전기 도킹 스테이션(500)은 도 13 내지 도 16 및 도 17에 도시되어 있다. 특히 도 13 및 도 14를 참조하면, 충전기 도킹 스테이션(500)은 전술한 바와 같이, 충전기 도킹 스테이션(500)의 전면 커버(502)로부터 돌출하는 전기 충전 어셈블리(200)를 포함한다. 전기 충전 어셈블리(200)는, 전면 커버(502)의 개구(506)를 밀봉하면서, 전기 충전 어셈블리(200)가 (후술될) 6 개의 자유도로 이동할 수 있게 하여 재충전이 필요할 때 로봇의 원활한 도킹 프로세스를 가능하게 하기 위해, U 형상의 고무 벨로우즈 마운트(504) 상의 충전기 도킹 스테이션(500)에 장착된다.

또한, 금속으로 구성될 수 있는 보호 범퍼(508)가 도시되어 있는데, 이는 로봇이 원활하게 도킹되지 않을 경우에 충전기 도킹 스테이션(500)을 손상으로부터 보호하기 위해 전면 커버(502)의 하부 부분을 가로 질러 수평으로 장착되어 있다. 충전기 도킹 스테이션(500)은 우측 측면 커버(510) 및 좌측 측면 커버(512)(도 13a에는 보이지 않음)를 더 포함한다. 우측 측면 커버 개구(514a)에는 도 15a에 도시된 바와 같이, 충전기 도킹 스테이션(500)을 보다 용이하게 들어 올리기 위해 손이 삽입될 수 있는 그립 구역(516a)이 위치된다. 이 도면에서 보이지 않지만, 유사한 개구 및 그립 구역이 좌측 측면 커버(512)에 포함되며, 이는 도 16a에 개구(514b) 및 그립 구역(516b)으로 도시되어 있다. 또한, 우측 측면 커버(510)의 후방의 개구에는 충전기 도킹 스테이션(500) 내의 전기 컴포넌트를 냉각시키기 위한 벤트(518a)가 도시되어 있다. 유사한 벤트(518b)가 도 16a에 도시된 좌측 측면 커버(512)에 포함된다.

전면 프레임 부재(520a), 우측 측면 프레임 부재(520b), 좌측 측면 프레임 부재(520c) 및 후면 프레임 부재(520d)를 포함하는 금속 프레임은 충전기 도킹 스테이션(500)을 위한 베이스 구조를 형성하도록 상호 연결된다. 도 13b를 참조하면, 각각의 프레임 부재는 볼트(521a-d)에 의해 창고 내의 바닥에 고정되고, 보호 범퍼(508)는 전면 프레임 부재(520a)를 통해 금속 프레임(520)에 고정된다. 보호 범퍼(508)는 전면 커버(502)의 외부에 있고 전면 커버(502)로부터 외부로 돌출되기 때문에, 보호 범퍼(508)는 로봇이 충전기 도킹 스테이션(500)과 도킹할 때 로봇과의 첫 번째 충돌 포인트가 된다. 로봇에 의한 부주의한 강한 충격력이 존재하는 경우, 이러한 강한 충격력은 전면 커버(502)보다는 보호 범퍼에 부여될 것이다. 우측 측면 커버(510) 및 좌측 측면 커버(512)뿐만 아니라 전면 커버(502)는 전형적으로 경질 플라스틱 재료로 만들어지며, 로봇에 의해 충격을 받으면 깨지거나 부서지기 쉽다. 보호 범퍼(508)에 부여되는 충격력은 전면 프레임 부재(520a)를 통해 금속 프레임(520)으로 더 전환된다. 전면 프레임 부재(520a)는 충전 스테이션(500)의 폭을 가로 질러 연장되는 C 형상의 부재, 및 C 형상의 부재의 상부면과 일체형이고 그 상부면으로부터 연장되는 플랜지를 포함한다. 보호 범퍼(508)는 전면 커버(502)의 복수의 구멍을 통해 플랜지와 상호 연결된다. 범퍼(508)로부터의 충격력은 플랜지 및 C 형상의 부재를 통해 전면 프레임 부재로 전달되고, 추가적으로 우측 측면, 좌측 측면 및 후면 프레임 부재(520b-d)로 전달된다. 궁극적으로, 충격력은 볼트(521a-d)를 통해 창고 바닥으로 전달된다. 따라서, 이 보호 범퍼 시스템은 로봇에 의해 부여된 충격력을 흡수하여 경질 플라스틱 전면 커버(502)로부터 다른 곳으로 전환시켜 경질 플라스틱 전면 커버(502)를 손상으로부터 보호한다.

경질 플라스틱 재료로 구성된 상부 커버(524)는 상부 커버(524)의 표면의 캐비티에 배치된 사용자 인터페이스 패널(526)을 포함하며, 상기 사용자 인터페이스 패널(526)은 사용자가 충전기 도킹 스테이션을 동작시키기 위한 특정 표시기(certain indicators) 및 컨트롤(controls)을 포함할 수 있다. 예를 들어, "준비", "충전", "파워 온", "복구 모드", 및 "오류" 또는 "E-Stop"과 같은 다양한 상태를 나타내는 조명 신호(lighting signals)가 포함될 수 있다. "파워 온/오프", "수동 충전 시작", "도킹 해제", "재설정" 및 "E-Stop"과 같은 버튼이 포함될 수 있다.

상부 커버(524)의 후방 에지를 따라 후방 패널(528)이 존재하며, 이 후방 패널(528)은 중앙 패널 섹션(530) 및 중앙 패널(530)의 각각의 우측 측면 및 좌측 측면 상의 측면 패널 섹션(532 및 534)을 포함한다. 중앙 패널(530)은 전면 커버(502)와 실질적으로 평행한 직사각형 전면(536)을 갖는다. 우측 측면 패널(532)은 직사각형 전면(538)을 가지며, 좌측 측면 패널(534)은 직사각형 전면(540)을 갖는다.

우측 및 좌측 측면 패널(532 및 534)은 각각 일 측면 상에 넓은 측벽(542 및 544)을 가지며, 다른 측면 상에서 더 좁은 폭으로 수렴하여 중앙 패널 섹션(530)과 상호 연결된다. 따라서, 우측 및 좌측 측면 패널(532 및 534)은 쐐기 형상이 된다. 결과적으로, 그들의 전면(538, 540)은 중앙 패널(530)의 전면(536) 또는 전면 커버(502)와는 평행하지 않다. 이들은 각각 표면(536)에 대해 각도()로 배치된다. 전면(538 및 540)에 배치된 기준 마커(546 및 548)(예를 들어, 2 차원 바코드)는 제각기, 또한 전면(536) 및 전면 커버(502)에 대해 각도()로 배치된다.

아래에서 상세히 설명되는 바와 같이, 일 양태에서, 로봇은 충전기 도킹 스테이션과의 도킹 프로세스 동안 정밀 내비게이션을 위해 경사진 기준 마커를 사용할 수 있고 자신의 온보드 카메라로 이 경사진 기준 마커를 보면서 도킹을 수행한다. 재충전이 필요할 때 일반적으로 충전기 도킹 스테이션으로 내비게이션하기 위해, 로봇은 위에서 설명한 제품 빈으로 내비게이션할 때와 동일한 방식으로 내비게이션한다. 충전 스테이션(500)은, 전면 커버(502)에 근접하게 위치하여 로봇의 온보드 카메라가 후면 패널(528)을 향하도록 일반적으로 (회전가능하게) 정렬된 포즈와 연관될 수 있다.

도 13b 및 도 14b를 참조하면, 스프링을 포함할 수 있는 순응 부재(compliant members)(550a-d)가 전기 충전 어셈블리(200) 상의 각각의 레그(551a-d)(레그(551c 및 551d)는 보이지 않음))에 연결되어, 충전기 도킹 스테이션으로 로봇을 내비게이션할 때의 작은 오차를 보정하도록 6 개의 자유도로의 일정량의 이동을 허용하면서 여전히, 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같은, 전기 충전 어셈블리(200)와 전기 충전 포트(300) 간의 적절한 기계적 및 전기적 연결을 가능하게 한다.

또한, 도 15b에서 볼 수 있듯이, 가스 스프링(552)은 전기 충전 어셈블리(200)에 연결되어, 가스 스프링(552)의 축을 따라 화살표(554 및 555)로 표시된 바와 같이 이동하면서 전기 충전 어셈블리(200)를 안정화시킨다. 가스 스프링(552)은 충전기 도킹 스테이션(500)의 바닥 패널(558)에 부착된 프레임(556) 상에 장착된다. 로봇이 체결 프로세스(mating process) 동안 충전기 도킹 스테이션(500)을 향해 이동함에 따라, (전술한) 전기 충전 포트(300)는 전기 충전 어셈블리(200)와 접촉하고 화살표(554)의 방향으로 힘을 인가한다. 가스 스프링(552)은 전기 충전 어셈블리(200)와의 전기 충전 포트(300)의 체결 동안 어느 정도의 이동량을 허용하기에 충분한 화살표(555) 방향으로의 저항력을 제공하지만, 화살표(554) 방향으로의 과도한 이동을 방지하여 정지부로서 기능하고 적절한 체결을 보장한다.

또한, 전기 충전 포트(300)가 체결 해제(un-mating process) 동안 전기 충전 어셈블리 (200)로부터 후퇴중일 때, (전술한 바와 같은) 전기 충전 어셈블리(200)와 전기 충전 포트(300) 사이의 자기 연결(magnetic connection)로 인해, 전기 충전 어셈블리(200)는 자력이 압도당할 때까지 화살표(555)의 방향으로 당겨질 것이다. 가스 스프링(552)은 또한 화살표(554) 방향으로 힘을 제공함으로써 이동이 제한되는 것을 보장한다.

전기 충전 포트(300)(커넥터의 암형 부분(female portion)임)가 본원에서 로봇에 장착되는 것으로 설명되어 있고 전기 충전 어셈블리(200)(커넥터의 수형 부분(male portion)임)가 본원에서 전기 충전 스테이션에 장착되는 것으로 설명되지만, 물론 이러한 컴포넌트들은 역전될 수도 있다. 그러한 경우, 전기 충전 포트(300)는 전기 충전 스테이션에 장착되고 전기 충전 어셈블리(200)는 로봇에 장착될 것이다. 더욱이, 본 기술 분야의 기술자에게는 명백한 바와 같이, 다른 충전기 포트 및 설계가 본원에서 설명된 실시예와 관련하여 사용될 수 있다.

다시 도 13b를 참조하면, 바닥 패널(558)에 장착된 프레임 레그(562 및 564)에 의해 부분적으로 지지되는 상부 패널(560)은 컨트롤러 보드(572) 및 적외선(IR) 트랜시버 보드(574)가 수용되는 캐비티를 포함한다. 컨트롤러 보드(572)는 충전 프로토콜의 활성화, 충전 파라미터 및 프로파일의 선택, 충전 조건 및 상황(예를 들어, 충전 상태 및 배터리 온도)의 모니터링, 및 로봇과의 통신을 포함하여 충전기 도킹 스테이션(500)의 전반적인 제어를 제공하며, 이들 모두는 아래에서 보다 상세히 설명되고 있다. IR 트랜시버 보드(574)는 도킹 및 충전 프로세스 동안 로봇과의 통신에 사용되며 IrDA (Infrared Data Association) 통신 프로토콜을 이용할 수 있다.

도 13b 및 도 15b를 계속 참조하면, 후면 벽 패널(580)은 창고 전력(warehouse power)에 의해 전력을 공급받는 전원(582)을 지지하는 것으로 도시되어 있다. 후면 벽 패널(580)은 또한 전원(582)을 위한 방열판으로서 기능할 수 있고, 열을 더 잘 전도하기 위해 다른 패널과는 다른 금속으로 구성될 수 있다. 후면 벽 패널(580)은 프레임 레그(562 및 564)와 함께 상단 패널(560)을 추가로 지지한다. 창고 전력은, 예를 들어, IEC 커넥터일 수 있는 커넥터(584)를 통해 충전기 도킹 스테이션(500)에 공급된다. 바닥 패널(558)에 연결되고 커넥터(584)에 인접하여 위치된 벽(586)은 충전기 도킹 스테이션에 대한 전원을 추가적으로 보호하는 데 사용될 수 있다.

도 16a 및 도 16b는 각각 커버가 장착되고 커버가 제거된 충전기 도킹 스테이션(500)의 후방으로부터의 사시도를 제공한다. 이러한 사시도는 충전기 도킹 스테이션의 우측 측면을 나타낸다. 도 16a에서, 후면 벽 패널(580)은 포트(592)를 포함하는 것으로 도시되며, 이 포트(592)를 통해 집으로부터의 전원이 공급되어 전기 커넥터(584)에 연결된다. 전기 커넥터(584)의 후면은 후면 벽 패널(580)(도 16b)의 홀을 관통해 돌출되는 것으로 보여질 수 있다.

로봇 도킹

일 실시예에 따라, 재충전을 위해 로봇을 전기 충전 스테이션(500)에 도킹하는 것이 도 17 및 도 18과 관련하여 설명된다. 도 17에서, 전기 충전 포트(300)를 갖는 로봇(18)은 전기 충전 스테이션(500)의 전기 충전 어셈블리(200)에 체결된 것으로 도시되어 있다. 로봇(18)은, 예를 들어, 전기 충전 스테이션을 위해 저장된 포즈에 의해 정의되는 위치(600)로 내비게이션할 수 있다. 포즈(600)로의 내비게이션은 로봇을 창고 전체에 걸쳐 다양한 빈 위치로 내비게이션하기 위해 전술한 방식으로 수행된다. 일단 포즈(600)에서, 로봇(18)을 위치(602)에 포지션시키기 위해 정밀한 내비게이션 프로세스가 수행되며, 이 위치에서 전기 충전 포트(300)는 전기 충전 어셈블리(200)와 체결되고 로봇(18)은 충전을 위해 전기 충전 스테이션(500)에 도킹된다.

하나의 그러한 정밀 도킹 프로세스는 카메라들(24a 및 24b)에 대한 표면들(538 및 540)(및 각각의 기준 마커들(546 및 548))의 방향을 이용하며, 이는 도 18과 관련하여 설명된다. 도 18에 도시된 바와 같이, 로봇(18)은 위치(602)에 위치하고, 따라서 전기 충전 스테이션(500)에 도킹된다. 이 위치에서, 카메라(24a)의 시야(Φ)(약 79.4 도)는 표면(536 및 538)에 걸쳐 있는 것으로 도시되어 있다. 카메라(24a)의 광학 축(610)(즉, 시야의 중심선 또는 Φ/2)은 실질적으로 수직인 각도로 표면(38) 및 기준 마커(46)와 교차한다. 또한, 이 위치에서, 카메라(24b)의 시야(Φ)(약 79.4 도)는 표면(536 및 540)에 걸쳐 있으며, 카메라(24a)의 시야와 약간 중첩하는 것으로 도시되어 있다. 카메라의 결합된 시야는 로봇(18)에게 대략 120 도의 유효 시야를 제공한다. 결합된 시야는, 로봇의 사각 지대를 생성하는 중첩 부분으로 인해, 카메라들의 시야의 합보다 작다.

카메라(24b)의 광학 축(612)(즉, 시야의 중심선 또는 Φ/2)은 수직인 각도로 표면(40) 및 기준 마커(48)와 교차한다. 도킹될 때 카메라의 광학 축이 표면(538 및 540)에 수직으로 정렬될 것이라는 것을 보장하기 위해, 표면(536)에 대한 표면(538 및 540)의 방향인 각도(θ)가 적절하게 설정되어야 한다. 이 예에서, 각도(θ)는 대략 150 도이다. 이러한 방식으로 기준 마커를 포지셔닝함으로써, 카메라(24a 및 24b)에 의한 기준 마커의 가시성이 증가된다.

전술한 바와 같이, 카메라들은 로봇의 중심으로부터 오프셋되어 있기 때문에 넓은 시야를 제공하도록 결합된다. 그러나, 카메라들의 방향은 전기 충전 스테이션 상의 기준 마커를 보는 것을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해, 기준 마커는 카메라와 더 잘 정렬되도록 소정의 각도로 지향될 수 있으며, 이는 기준 마커가 보다 정확하게 판독되게 한다. 이것은 로봇이 도킹된 포지션에 있을 때, 도 18에 도시된 바와 같이, 카메라의 광학 축을 기준 마커에 대해 실질적으로 수직인 각도로 지향시키고 그리고 기준 마커의 중심 상으로 지향함으로써 달성될 수 있다.

일단 도 17의 포즈(600)에서, 로봇은 카메라 프레임에서 각각의 표면(538 및 540) 상의 기준 마커(546 및 548)의 인식된 포지션 및 방향을 이용할 수 있다. 포즈(600)에서, 로봇(18)은 기준 마커(546 및 548)를 인식하기에 충분히 가까우며, 전기 충전 스테이션(500)의 대략 중심 상에 위치한다. 이 초기 포즈 위치로 내비게이션하는 로봇의 오차를 허용하는 도킹 제어 알고리즘이 사용될 수 있다. 다시 말해서, 포즈(600)에 도달하는 데 사용되며 5 cm 해상도 맵을 사용할 수 있는 내비게이션 접근법은 포즈 위치에 로봇(18)을 정확하게 포지션시키지 못할 수도 있다. 로봇(18)은 명목상 포즈(600)에 포지션되는 동안, 카메라(24a, 24b)를 사용하여 기준 마커(546 및 548)의 포지션 및 방향에 관한 정보를 획득한다. 로봇(18)이 전기 충전 스테이션(500)으로 이동함에 따라, 다음과 같이 2 개의 오차량을 최소화하려고 시도한다:

(1) 각각의 카메라는 하나의 기준 마커를 검출할 것이다: 즉, 좌측 및 우측 카메라는 제각기 좌측 기준 마커 및 우측 기준 마커를 검출할 것이다. 기준 마커는, 일단 검출되면, 내부적으로 변환될 수 있고, 그에 따라, 그 기준 마커는 로봇에게는 로봇의 경로에 대해 완전히 수직인 것처럼 보이게 된다(즉, 카메라로부터 경사진 것으로 보이는 것보다는 "평평한" 것으로 인식된다). 그런 다음 각 기준 마커의 상대적 크기를 검출할 수 있고, 이를 사용하여 로봇이 다른 기준 마커보다 한 기준 마커에 더 가까운지를 결정할 수 있다. 이것은 로봇이 접근시에 중심에 완벽하게 위치되지 않으며 중심선을 향해 이동할 필요가 있음을 나타낸다. 보정된 좌측 기준 마커의 픽셀 영역을 SL이라 지칭하고 보정된 우측 기준 마커의 픽셀 영역을 SR이라 지칭하면, 로봇은 |SR - SL|을 최소화할 필요가 있다.

(2) 좌측 카메라 이미지 내에서, 좌측 도킹 기준 마커는 이미지의 우측 사이드로부터의 몇몇 개수의 픽셀이 될 것이다. 이 개수는 DL이라고 지칭될 것이다. 마찬가지로, 우측 카메라 이미지의 경우, 우측 도킹 기준 마커는 이미지의 좌측 사이드로부터의 몇몇 개수의 픽셀 DR이 될 것이다. 따라서, 로봇은 |DR - DL|을 최소화할 필요가 있다.

로봇이 먼저 (1)의 오차를 보정할 필요가 있으므로, 로봇에 대해 일정한 선속도가 발행되고, kS (SR - SL)의 회전 속도가 어떤 임계치 TS 아래로 떨어질 때까지 로봇에 발행된다. 용어 kS는 값이 (0, 1] 범위에 있는 비례 제어 상수이다. 임계치 TS가 충족되면, 로봇은 kD (DR - DL)의 회전 속도를 로봇에 발행함으로써 (2)의 오차를 최소화하려고 시도하며, 여기서 kD는 또한 (0, 1] 범위 내의 비례 제어 상수이다. 이러한 것은 (a) 로봇이 도킹에 도달하거나, (b) 오차 |SL - SR|이 임계치 TS를 넘어 증가할 때까지 지속되며, 이 임계치 tS의 지점에서 (1)의 오차를 최소화하는 것으로 다시 전환된다.

전술한 정밀한 내비게이션 접근법은 로봇(18)을 전기 충전 스테이션(500)으로 도킹하는 데 사용될 수 있는 다양한 접근법 중의 일 예이다. 다른 실시예에서, 로봇이 전기 충전 시스템에 도킹하게 하는 정밀 내비게이션 접근법은 창고를 내비게이션할 때 로봇에 의해 보다 일반적으로 사용되는 것과 유사한 기술을 이용할 수 있다.

로봇을 충전 시스템으로 내비게이션하기 위한 주어진 예를 포함하여, 로봇 시스템 및 로봇 내비게이션에 대한 다음의 설명은 정밀 도킹 동안 로봇을 로컬화하고 제어하기 위해 아래에 도시되고 설명된 기술로 제한되지는 않는다. 즉, 충전 시스템의 초기 포즈로 로봇을 내비게이션하기 위한 다른 기술이, 정밀 도킹을 위해 설명된 기술에 대한 본 발명의 적용성의 상실 없이, 대안적인 시스템 및 동작을 갖는 로봇에 의해 사용될 수 있다.

로봇 시스템

도 19는 전술한 주문 풀필먼트 창고 애플리케이션에 사용하기 위한 로봇(18)의 일 실시예의 시스템 도면을 도시한다. 로봇 시스템(614)은 데이터 프로세서(620), 데이터 스토리지(630), 프로세싱 모듈(640), 및 센서 지원 모듈(660)을 포함한다. 프로세싱 모듈(640)은 경로 계획 모듈(path planning module)(642), 구동 제어 모듈(drive control module)(644), 맵 프로세싱 모듈(map processing module)(646), 로컬화 모듈(localization module)(648), 및 상태 평가 모듈(state estimation module)(650)을 포함할 수 있다. 센서 지원 모듈(660)은 거리 센서 모듈(range sensor module)(662), 구동 트레인(drive train)/휠 인코더 모듈(wheel encoder module)(664), 및 관성 센서 모듈(inertial sensor module)(668)을 포함할 수 있다.

데이터 프로세서(620), 프로세싱 모듈(640) 및 센서 지원 모듈(660)은 로봇 시스템(614)을 위해 도시되거나 설명된 컴포넌트, 디바이스 또는 모듈 중 임의의 것과 통신할 수 있다. 트랜시버 모듈(670)은 데이터를 송신하고 수신하기 위해 포함될 수 있다. 트랜시버 모듈(670)은 감시 시스템 또는 하나 또는 다른 로봇들과 데이터 및 정보를 송신하고 수신할 수 있다. 송신 및 수신 데이터는 맵 데이터, 경로 데이터, 검색 데이터, 센서 데이터, 위치 및 방향 데이터, 속도 데이터, 및 프로세싱 모듈 명령어 또는 코드, 로봇 파라미터 및 환경 설정, 및 로봇 시스템(614)의 동작에 필요한 기타 데이터를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 거리 센서 모듈(662)은 스캐닝 레이저, 레이더, 레이저 거리 측정기, 거리 측정기, 초음파 장애물 검출기, 스테레오 비전 시스템, 단안 비전 시스템, 카메라, 및 이미징 유닛 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 거리 센서 모듈(662)은 로봇 주위 환경을 스캔하여 로봇에 대한 하나 이상의 장애물의 위치를 결정할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 구동 트레인/휠 인코더(664)는 휠 포지션을 인코딩하기 위한 하나 이상의 센서 및 하나 이상의 휠(예컨대, 지면과 맞물리는 휠)의 포지션을 제어하기 위한 액추에이터를 포함한다. 로봇 시스템(614)은 또한 속도계 또는 레이더 기반 센서 또는 회전 속도 센서를 포함하는 지면 속도 센서를 포함할 수 있다. 회전 속도 센서는 가속도계와 적분기의 조합을 포함할 수 있다. 회전 속도 센서는 관측된 회전 속도를 데이터 프로세서(620) 또는 그 임의의 모듈에 제공할 수 있다.

일부 실시예에서, 센서 지원 모듈(660)은 시간 경과에 따른, 속도 데이터, 병진(translation) 데이터, 포지션 데이터, 회전 데이터, 레벨 데이터, 헤딩 데이터, 및 관성 데이터에 대한 순간 측정치의 이력 데이터를 포함하여, 병진 데이터, 포지션 데이터, 회전 데이터, 레벨 데이터, 관성 데이터, 및 헤딩 데이터를 제공할 수 있다. 병진 속도 또는 회전 속도는 로봇 환경에서 하나 이상의 고정된 참조 포인트 또는 정지된 물체를 참조하여 검출될 수 있다. 병진 속도는 방향에서의 절대 속도로 또는 시간에 대한 로봇 포지션의 1 차 미분으로 표현될 수 있다. 회전 속도는 각도 단위의 속도로 또는 시간에 대한 각도 포지션의 1 차 미분으로 표현될 수 있다. 병진 속도 및 회전 속도는 절대 또는 상대 좌표계에 대한 0 도를 포함하는 원점 0,0(예를 들어, 도 4의 110)에 대해 표현될 수 있다. 프로세싱 모듈(640)은 검출된 회전 속도와 결합되는 관측된 병진 속도(또는 시간에 대한 포지션 측정치)를 사용하여 로봇의 관측된 회전 속도를 평가할 수 있다.

일부 실시예에서, 로봇 시스템(614)은 GPS 수신기, 차동 보정을 갖는 GPS 수신기, 또는 무선 신호를 송신하는 위성 또는 지상 비컨(satellite or terrestrial beacons)에 대한 로봇의 위치를 결정하기 위한 다른 수신기를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 위에서 설명된 창고 애플리케이션과 같은 또는 위성 수신이 신뢰될 수 없는 실내 애플리케이션에서, 절대 위치 정보가 글로벌 또는 로컬 센서 또는 시스템에 의해 신뢰성있게 제공되지 않는 경우, 로봇 시스템(614)은 전술한 바와 같은 비-GPS 센서 및 본원에 기술된 기술을 사용하여 로컬화를 개선한다.

다른 실시예에서, 도 19에 도시되지 않은 모듈은 조향 시스템, 제동 시스템, 및 추진 시스템을 포함할 수 있다. 제동 시스템은 유압식 제동 시스템, 전기 유압식 제동 시스템, 전기 기계식 제동 시스템, 전기 기계식 액추에이터, 전기식 제동 시스템, 브레이크 바이 와이어(brake-by-wire) 제동 시스템, 또는 구동 제어 모듈(644)과 통신하는 다른 제동 시스템을 포함할 수 있다. 추진 시스템은 전기 모터, 구동 모터, 교류 모터, 유도 모터, 영구 자석 모터, 직류 모터, 또는 로봇을 추진시키기 위한 다른 적합한 모터를 포함할 수 있다. 추진 시스템은 전기 모터의 모터 샤프트의 회전 속도, 회전 토크, 및 회전 방향 중 적어도 하나를 제어하기 위한 모터 컨트롤러(예를 들어, 인버터, 초퍼, 파형 생성기, 다상 컨트롤러, 가변 주파수 발진기, 가변 전류 공급, 또는 가변 전압 공급)를 포함할 수 있다. 바람직하게, 구동 제어 모듈(644) 및 추진 시스템(미도시)은 차동 구동(DD) 제어 및 추진 시스템이다. DD 제어 시스템에서, 로봇 제어는 비 홀로노믹(non-holonomic)(NH)이며, 원하는 병진 및 각속도를 감안할 때 달성 가능한 증분 경로에 대한 제약을 특징으로 하고 있다. 추진 시스템과 통신하는 구동 제어 모듈(644)은 경로 계획 모듈(642) 또는 데이터 프로세서(620)에 의해 결정된 하나 이상의 순간 속도를 변환함으로써 로봇의 증분 이동을 작동시킬 수 있다.

본 기술 분야의 기술자는 로봇 프로세싱, 데이터 저장, 감지, 제어 및 추진을 위한 다른 시스템 및 기술이 본원에 설명된 본 발명의 적용성의 상실없이 이용될 수 있음을 인식할 것이다.

맵

자율 또는 반 자율 로봇에 의한 내비게이션은 로봇 환경의 일부 형태의 공간 모델을 필요로 하고 있다. 공간 모델은 비트맵, 객체 맵, 랜드 마크 맵, 및 다른 형태의 2 차원 및 3 차원 디지털 표현으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 도 20에 도시된 바와 같이, 창고 시설의 공간 모델은 창고 및 장애물, 예컨대, 벽, 천장, 지붕 지지대, 창문 및 도어, 선반 및 보관 빈을 나타낼 수 있다. 장애물은, 예를 들어, 창고 내에서 동작하는 다른 로봇 또는 기계류와 같이 정지되거나 이동될 수 있거나, 또는 비교적 고정되지만 창고 품목이 비축, 피킹 및 보충될 때 임시 파티션, 팔레트, 선반 및 빈과 같이 변경될 수 있다.

창고 시설의 공간 모델은 또한 로봇이 제품을 피킹하거나 다른 태스크를 수행하도록 지향될 수 있거나 임시 유지 위치 또는 충전 스테이션의 위치로 지향될 수 있는 기준이 마킹된 선반 또는 빈과 같은 타겟 위치를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 20은 경로(712, 714, 716)를 따라 시작 위치(702)로부터 중간 위치(704, 706)를 거쳐 목적지 또는 타겟 위치(708)로의 로봇(18)의 내비게이션을 도시한다. 여기서, 공간 모델은 선반 또는 빈 또는 로봇 충전기 스테이션일 수 있는 목적지(708)에서의 구조물의 특징을 포함하여 로봇이 내비게이션해야 하는 환경의 특징을 캡처한다.

로봇 내비게이션을 위해 가장 일반적으로 사용되는 공간 모델은 구역 또는 시설의 비트맵이다. 도 21은, 예를 들어, 도 20의 공간 모델에 도시된 구역에 대한 2 차원 맵의 일부를 도시하고 있다. 맵(720)은 블랙 또는 화이트를 나타내는 이진 범위 0,1의 픽셀 값을 갖는 비트맵에 의해, 또는 블랙(0) 내지 화이트(255)의 그레이 스케일 범위를 나타내는, 예컨대, 0- 255의 픽셀 값의 범위에 의해, 또는 컬러 범위에 의해 표현될 수 있으며, 그 범위는 픽셀 값으로 표시되는 위치에 특징이 존재하는지의 불확실성을 나타낼 수 있다. 도 21에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 블랙(0)의 픽셀은 장애물을 나타내고, 화이트(255)의 픽셀은 비어 있는 공간을 나타내며, 솔리드 그레이 구역(areas of solid gray)(몇몇 값은 0과 255 사이에 있으며, 통상적으로 128임)은 알려지지 않은 구역을 나타낸다.

도 21에 도시된 맵(720)의 스케일 및 입도는 환경의 범위 및 세부 사항에 적합한 임의의 스케일 및 치수일 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일부 실시예에서, 맵 내의 각각의 픽셀은 5 제곱 센티미터(cm²)를 나타낼 수 있다. 다른 실시예에서, 각각의 픽셀은 1 cm² 내지 5 cm²의 범위를 나타낼 수 있다. 그러나, 본 발명과 함께 사용하기 위한 맵의 공간 해상도는 방법의 적용성에 대한 일반성 또는 이익의 상실 없이 더 크거나 작을 수 있다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 바람직한 실시예에서, 로봇을 충전 스테이션에 도킹하는 동안 맵의 해상도는 필요한 정밀 내비게이션을 제공하기 위해 1 cm²를 나타낼 수 있다.

도 21에 도시된 바와 같이, 맵(720)은 로봇에 의해, 환경 내에서의 자신의 포즈를 결정하고 장애물을 피하면서 경로(712, 714, 716)를 따라 자신의 이동을 계획 및 제어하는 데 사용될 수 있다. 이러한 맵은 로봇 또는 타겟 위치의 바로 근처의 공간 특징을 나타내는 "로컬 맵"일 수 있거나, 또는 하나 이상의 로봇의 동작 범위를 포함하는 구역 또는 시설의 특징을 나타내는 "글로벌 맵"일 수 있다. 맵은 외부의 감시 시스템으로부터 로봇에게 제공될 수 있거나, 또는 로봇은 온보드 거리 측정 및 위치 센서를 사용하여 자신의 맵을 구성할 수 있다. 하나 이상의 로봇들이 공유 환경을 협력적으로 매핑할 수 있으며, 결과적인 맵은 로봇들이 환경에 대한 정보를 내비게이션, 수집 및 공유함에 따라 더욱 향상될 수 있다.

일부 실시예에서, 감시 시스템은 제조 창고 또는 다른 시설에서 복수의 로봇들의 감시를 수행하는 중앙 서버를 포함할 수 있거나, 또는 감시 시스템은, 본원에 기술된 방법 및 시스템의 적용성에서 일반성을 상실하지 않고, 시설 내에서 또는 시설없이 완전히 원격으로 또는 부분적으로 동작하는 하나 이상의 서버로 구성된 분산된 감시 시스템을 포함할 수 있다. 감시 시스템은 감시 시스템을 실행하기 위한 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서 및 메모리를 갖는 서버 또는 서버들을 포함할 수 있고, 창고 또는 다른 시설에서 동작하는 하나 이상의 로봇들에게 정보를 통신하는 하나 이상의 트랜시버를 더 포함할 수 있다. 감시 시스템들은 컴퓨터 서버들 상에서 호스팅될 수 있거나, 또는 클라우드에서 호스팅되고 인터넷을 포함한 유선 및/또는 무선 통신 매체를 통해 로봇 및 감시 시스템과 메시지를 송신 및 수신하도록 구성된 로컬 트랜시버를 통해 로컬 로봇들과 통신할 수 있다.

본 기술 분야의 기술자는 본 발명의 목적을 위한 로봇 매핑이 일반성의 상실없이 당해 기술 분야에 공지된 방법을 사용하여 수행될 수 있음을 인식할 것이다. 로봇 매핑 방법에 대한 추가적인 설명은 Sebastian Thrun에 의한 "로봇 매핑: 조사(Robotic Mapping: A Survey)"(2002년 2월 Cnegie-Mellon University, CMU-CS-02-111)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 참고로 포함된다.

스캔

위에서 설명한 바와 같이 센서가 장착된 로봇은 센서를 사용하여 로컬화할 수 있을 뿐만 아니라 환경 맵의 구축 및 유지 관리에 기여할 수 있다. 맵 구축 및 로컬화에 사용되는 센서는 광 검출 및 거리 측정("LIDAR" 또는 "레이저 스캔" 또는 "레이저 레이더") 센서를 포함할 수 있다. 레이저 레이더 스캐너는 로봇 로컬 환경의 일련의 개별 각도 스윕(a series of discrete, angular sweeps)으로 수평면에서 물체까지의 범위 및 거리를 측정한다. 거리 측정 센서는 로봇 주위의 180 도의 원호, 또는 보다 크거나 작은 원호, 또는 전체 360 도의 원호 상에서 개별 각도 증분치마다, 바람직하게는 1/4 (0.25)도의 증분치마다 행해진 "스캔"의 측정치들의 세트를 획득한다. 예를 들어, 레이저 레이더 스캔은 레이저 신호의 리턴 시간 및 강도를 나타내는 측정치들의 세트일 수 있으며, 개별 각도 증분치에서의 각각의 측정치는 로봇의 현재 위치로부터의 소정의 거리에 있는 잠재적 장애물을 나타낸다.

예를 들어, 도 22a 및 도 22b에 도시된 바와 같이, 위치(704)에서 행해진 레이저 레이더 스캔은 2 차원 비트맵(730)으로서 그래픽으로 표현될 수 있다. 도시된 스캔(730)은 중간 포즈(704)에서 로봇의 주행 방향으로 향하는 대략 180 도의 수평 원호를 도시한다. 방향성 파선으로 도시된 개별 레이저 레이더 측정치(731)는, 예를 들어, 구조물(722, 724, 726 및 728)에 있는 로봇 환경(700') 내의 장애물을 검출한다. 이들은 스캔(730)에서는 732, 734, 736 및 738에서의 픽셀로 표현된다. 일부 실시예에서, 스캔(730) 내에는 직선형 벽(724)의 스캔이 "채워질" 수 있으며, 이 스캔(730)에서, 연결된 지리적 구조물(734)은 다른 데이터로부터 알려질 수 있거나 또는 포인트 클라우드 픽셀들의 정렬에 의해 식별될 수 있다.

다른 형태의 거리 측정 센서는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 소나, 레이더, 및 촉각 센서를 포함한다. 본 발명과 함께 사용하기에 적합한 상업적으로 이용 가능한 거리 측정 및 위치 및 방향 센서의 예는 Hokuyo UST-10LX, the SICK LMS 100, 및 Velodyne VLP-16을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 로봇은 특정 타입의 하나 이상의 거리 또는 위치 센서를 가질 수 있거나, 또는 상이한 타입의 센서를 가질 수 있으며, 센서 타입들의 조합은 그 환경을 집단적으로 매핑하는 측정치들을 생성할 수 있다. LIDAR 및 다른 스캐너에 의한 로봇 매핑 방법에 대한 추가 설명은 Edwin B. Olson에 의한"견고하고 효율적인 로봇 매핑(Robust and Efficient Robotic Mapping)"(PhD Dissertation, Carnegie-Mellon University, 2008)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 참고로 포함된다.

스캔 매칭

"스캔 매칭(scan matching)"은 다른 로봇들에 의한 거리 측정 스캔들 또는 상이한 시간들에 행해진 단일 로봇의 스캔들을 SLAM 맵과 같은 환경 맵과 비교하는 프로세스이다. 스캔-투-스캔 매칭(scan-to-scan matching) 프로세스에서, 로봇이 한번에 행한 제 1 레이저 레이더 스캔은 이전에 행해진 제 2 스캔과 비교되어, 로봇이 맵 내의 동일한 위치로 리턴했는지를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 이 스캔을 제 2 로봇의 스캔과 매칭시키면, 두 로봇이 맵 내의 공통 위치로 내비게이션했는지를 결정할 수 있다. 맵에 대한 스캔 매칭은 매핑된 환경에서 로봇의 포즈를 결정하는 데 사용될 수 있다. 도 23a에 도시된 바와 같이, 스캔(730')은 맵 부분(720')에 대해 병진 및 회전된 것으로 도시되어 있다. 알려지지 않은 포즈(x, y, )에 있는 로봇의 경우, 맵(720')에 대해 로봇의 레이저 레이더 스캔을 매칭시키게 되면, 스캔(730')이 맵(720')과 가장 밀접하게 상관되게 하는 병진량 Δx, Δy 및 회전량 Δθ를 갖는 강체 변환 T를 찾을 수 있게 된다. 따라서, 도 23b에 도시된 바와 같은 맵(720')의 부분에 대한 로봇의 정확한 포즈(x+Δx, y+Δ y, θ+Δθ)가 결정될 수 있다.

레이저 레이더 스캔이 임의의 위치 및 방향에서 맵과 정확히 매칭될 가능성은 없다. 센서 측정치의 불확실성, 포즈 정확도의 요구, 및 제한된 계산 사이클 시간은 로봇의 감지된 환경과 그의 실제 포즈 간의 최상의 스캔 매치를 통계적으로 결정하기 위한 강력하고 효율적인 알고리즘을 필요로 한다. 그러나, 통계적 방법은 부정확한 포즈를 생성하기 쉽고 계산 비용이 많이 들 수 있다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 다양한 방법과 알고리즘이 개발되었다. 스캔 매칭 조사(survey of scan matching) 기술과 정확도를 보장하면서 로컬화를 위한 스캔 매칭에서의 계산상의 복잡도를 감소시키는 2-해상도 방법은 Edwin B. Olson에 의한 "실시간 상관 스캔 매칭(Real-Time Correlative Scan Matching)"(2009년 IEEE 국제 로봇 및 자동화 회의(International Conference on Robotics and Automation)(ICRA'09)의 회보, IEEE Press, Piscataway, NJ, USA, 2009, pp. 1233- 1239)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 참고로 포함된다.

M3RSM.

전술한 바와 같이, 스캔 매칭을 사용하여 로컬화하기 위한 그러한 다른 기술은 다 대 다 다중 해상도 스캔 매칭(many-to-many multiresolution scan matching), 즉, "M3RSM"이다. M3RSM은 계산 효율을 위해 데시메이션으로 각각 구성된 맵들의 피라미드를 사용하여, 2-해상도 상관 스캔 매칭 접근법을 다중 해상도로 확장하고 있다. M3RSM에 대한 설명은 Edwin Olson에 의한 "M3RSM: 다 대 다 다중 해상도 스캔 매칭(M3RSM: Many-to-many multi-resolution scan matching)"(2015년 6월의 IEEE 국제 로봇 및 자동화 회의(International Conference on Robotics and Automation)(ICRA)의 회보)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 참고로 포함된다. M3RSM은 맵의 낮은 해상도에 있는 후보 포즈를 고려 대상에서 제거함으로써 SLAM 맵에 대한 스캔 매칭을 수행하는 프로세싱 시간을 획기적으로 감소시키고 있다. 목표 포즈까지의 목표 경로를 따르는 로봇 로컬화 및 내비게이션은 2017년 9월 22일에 출원된 "배제 존을 가진 다해상도 스캔 매칭(MULTI-RESOLUTION SCAN MATCHING WITH EXCLUSION ZONES)"이라는 명칭의 관련 미국 출원 번호 제15/712,222호에 개시된 방법에 따라 M3SRM 검색 공간을 최소화함으로써 더욱 개선되며, 이 미국 출원은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.

충전 스테이션으로의 내비게이션

위에서 도 17 및 도 18을 참조하여 도시되고 설명된 바와 같이, 로봇(18)은 로봇 충전 스테이션으로 내비게이션하여, 충전 스테이션과 전기적으로 체결하고 로봇의 충전을 개시할 수 있다. 예시를 위해, 도 20은 현재 위치(702)로부터 위치(704, 706)를 통해 타겟 위치(708)로 진행하는, 경로(712, 714, 716)를 따라 이동하는 로봇(18)을 도시한다. 타겟 위치(708)는 대략 위치(718)에 위치될 수 있는 충전 스테이션(미도시) 앞의 포즈에 도달한 로봇의 위치일 수 있다. 위치(708)에 도달하면, 로봇은 충전 포트(300)가 전기 충전 어셈블리(200)와 체결하도록 하기 위해 자신의 포지션으로의 보다 정확한 도킹 내비게이션을 시작할 수 있다. 로봇(18)은 그 후 충전 스테이션(500)에 도킹되어 재충전할 준비가 된다.

로봇을 충전 스테이션으로 내비게이션하는 동안, 로봇은 전술한 바와 같이 타겟 제품 빈 또는 기준 마커와 연관된 임의의 다른 타겟 포즈를 위해 존재할 수도 있을 위치(708)로 내비게이션할 수 있다. 도 24는 현재 위치로부터 충전 스테이션의 포즈일 수 있는 목표 포즈로 목표 경로를 따라 로봇을 이동시키는 하나의 그러한 프로세스를 예시하고 있다. 단계(802)에서 시작하여, 로봇 시스템(614)은 로봇 환경의 맵을 나타내는 SLAM 맵을 트랜시버 모듈(670)을 통해 수신한다. 대안적으로, 이 맵은 이어서 데이터 프로세서(620) 또는 맵 프로세싱 모듈(646)에 의해, 데이터 스토리지(630)로부터 검색될 수 있다. 도 21에 도시된 바와 같이, 맵(720)은 자유 공간 및 장애물을 포함하는 창고의 일부를 나타낼 수 있다. 0,1의 이진 범위 내의 맵(720)의 픽셀 값은 장애물(0 또는 블랙)과 자유 공간(1 또는 화이트)을 나타낸다. 대안적으로, 맵(720)은 0-255 범위의 픽셀 값을 사용하여 창고 내의 장애물을 나타낼 수 있으며, 제로(0)의 값은 장애물을 나타내고 255의 값은 자유 공간을 나타낼 수 있다. 값이 128인 그레이 픽셀은(존재하는 경우)은 알려지지 않았거나 매핑되지 않았거나 액세스할 수 없는 구역을 나타낸다. 이 맵의 수신시, 단계(804)에서 맵 프로세싱 모듈(646)은 위에서 참조되고 포함된 바와 같은 M3RSM 또는 바람직하게는 개선된 M3RSM 기술에 따라 맵 피라미드를 구성할 수 있다. M3RSM과 함께 사용하기 위한 맵 피라미드를 구성하는 것은 위에서 이미 참고로 포함된 미국 출원 제15/712,222호에 추가로 기술되어 있다.

내비게이션 프로세스(800)를 계속하면, 단계(806)에서, 로봇은 로봇 시스템(614)을 사용하여, 목표 포즈, 예를 들어, 위치(718)에서의 충전 스테이션(500)의 포즈(600)를 수신한다. 단계(808)에서, 로봇 시스템(614)은 그 후, 경로 계획 모듈(646)을 사용하여, 초기 포즈로부터 충전 스테이션과 연관된 포즈까지의 목표 경로를 생성한다. 목표 경로는 그 후 나중의 프로세싱을 위해 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 목표 경로는 로봇에 대한 포즈 평가치에 기반하여 생성될 수 있거나, 또는 바람직하게는, 목표 경로를 생성하는 것은 "포즈 탐색" 단계(812)의 제 1 반복 후에 결정된 로봇의 포즈에 기반하고 있다. 경로 계획 모듈(642)은 A* 및 D* 경로 탐색 알고리즘을 포함하여 본 기술 분야의 기술자에게 공지된 다양한 기술에 의해 현재 포즈로부터 목표 포즈까지의 목표 경로를 생성할 수 있다. 대안적으로, 로봇은 트랜시버 모듈(670)을 통해 목표 경로를 수신할 수 있거나 데이터 스토리지(630)로부터 목표 경로를 검색할 수 있다. 맵을 수신하고 맵 피라미드 및 목표 경로를 생성한 후, 로봇 시스템(614)은 로봇을 목표 경로를 따라 증분식으로 이동시키도록 진행할 수 있다.

단계(810)에서, 로봇(600)은 로컬 환경의 레이저 레이더 스캔을 수신하고, 수신된 스캔에 최상으로 매칭되는 포즈를 탐색하도록 진행한다. 위에서 도 22a를 참조하여 예시된 바와 같이, 로컬 스캔은 레이저 레이더에 의해 장애물이 검출되는 로봇의 시야 내의 포인트들을 나타내는 레이저 레이더 "포인트 클라우드"로 구성될 수 있다. 포인트 클라우드는 로봇에 대한 위치 및 방향에서의 레이저 레이더 스캔의 포인트들을 나타낼 수 있으며, 포인트 클라우드의 각 포인트는 개별 각도 증분치마다 취해지고 로봇의 현재 포지션으로부터 소정의 거리에 있는 잠재적 장애물을 나타낼 수 있다.

단계(812)의 "포즈 탐색"에서, 로봇의 현재 포즈가 탐색된다. 먼저, 검색 구역은 후보 포즈를 위해 검색될 수신된 맵의 부분으로서 결정된다. 제 1 반복에서, 검색 구역은 전체 맵을 포함할 수 있다. 후속 반복에서, 로봇(600)은 맵의 일부에서만 그 포즈를 평가할 수 있다. 검색 구역을 결정하기 위한 포즈는 구동 트레인/휠 인코더 및/또는 구동 제어 정보와 같은 센서 데이터와 결합된 최종으로 알려진 포즈로부터 평가될 수 있다. 본 기술 분야의 기술자는 포즈의 평가 및 검색 구역의 결정이 다양한 방법 및 파라미터에 의해 수행될 수 있음을 이해할 것이다. 바람직한 실시예에서, 상태 평가 모듈(650)은 포즈 데이터를 휠 인코더 데이터 및 관성 센서 데이터와 융합하여, 로봇의 현재 포즈, 속도, 및 각각에 대해 평가된 오차를 결정할 수 있다. 따라서, 평가된 포즈는 검색을 맵의 일부로 한정하여, 검색 공간을 줄이고 스캔 매칭을 위한 프로세싱 시간을 감소시킨다. 포즈 평가에서 불확실성이 낮아질 수록 스캔 매칭이 요구될 수 있는 검색 구역은 작아진다. 불확실성이 커질 수록 스캔 매칭이 요구될 수 있는 검색 구역은 커지게 된다. 다음에, 검색 구역 내의 포즈는 위에서 참조된 바와 같은 M3RSM과 같은 스캔 매칭 기술에 따른 스캔 매칭에 의해 결정된다. 선택적인 단계(814)에서, 프로세스는 단계(808)로 리턴하여, 제 1 또는 후속의 포즈 탐색 결과에 기반하여 목표 경로를 생성 또는 업데이트할 수 있다.

포즈를 현재 포즈를 탐색한 후, 도 24의 단계(816)를 계속하면, 로봇은 목표 경로를 따라 로봇을 이동시키기 위한 순간적인 다음 속도를 계산한다. 바람직하게도, 다른 로봇 및 장애물이 존재하는 경우 목표 경로를 따르는 순간 속도는 동적 윈도우 접근법(dynamic window approach)(DWA) 및 최적의 상호 충돌 방지(optimal reciprocal collision avoidance)(ORCA)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 방법에 의해 달성된다. 바람직한 실시예에서, DWA는 실행 가능한 로봇 모션 궤적 중에서, 장애물과의 충돌을 방지하고 타겟 위치에 대한 원하는 목표 경로를 선호하는 증분 이동(incremental movement)을 계산한다. 다음 속도 및 로봇 이동을 결정할 때(단계(818)), 로봇 시스템(614)은 목표 포즈에 아직 도달하지 않았으면(단계(820)), 목표 포즈에 도달할 때까지(단계(820)), 새로운 로컬 스캔의 획득(단계(810)), 포즈 탐색(단계(812)), 및 다음 속도 탐색(단계(816))을 반복한다. 따라서, 내비게이션은 각 프로세싱 사이클에서의 순간 속도에 의해 결정되는 증분 궤적들을 따라 일련의 증분 이동으로 진행된다.

목표 경로가 충전 스테이션에 할당된 포즈인 목표 포즈에 포함되는 경우, 프로세스는 다음과 같이 정밀 도킹을 지속할 수 있다.

고해상도 로컬화를 이용한 정밀 도킹

도 25는 충전기 도킹 스테이션에 할당된 포즈(600)로 내비게이션한 후의 로봇(18)을 도시하며, 그 구조는 위에서 보다 완전하게 도시되고 설명된다. 도 17 및 도 18과 관련하여 위에 설명된 바와 같은 카메라 기반의 기준 도킹에 대한 대안으로서, 포즈(600)로부터 체결 포즈(602)로의 로봇(18)의 내비게이션은, 예를 들어, 창고 내의 소정의 위치에서의 현재 포즈로부터, 충전 스테이션과 연관된 초기 포즈(600)로 내비게이션하기 위해 전술한 내비게이션 방법에 따른 스캔 매칭 기술을 이용할 수 있다.

전기 충전 어셈블리 및 전기 충전 포트의 일 실시예의 상기 개시된 치수에 따라 전기 충전 어셈블리와 전기 충전 포트를 체결시키는 것은 창고 내비게이션에 사용되는 맵보다 높은 고해상도 맵을 요구할 수 있다. 즉, 예를 들어, 5 cm 해상도 맵을 사용할 수 있는 포즈(600)에 도달하기 위해 로봇에 의해 사용되는 내비게이션 접근법은 로봇을, 충전 스테이션(500)의 전기 충전 어셈블리(200)와 로봇(18)의 전기 충전 포트(300)가 신뢰성있게 체결될 수 있게 하는 체결 포즈(602)에 정확하게 위치시키지 못할 수 있다. 로컬화 및 스캔 매칭을 위해 5 cm 해상도를 사용하려면 충전 스테이션은 완벽하게 매핑되고 창고 바닥에 단단히 고정되어야 할 필요가 또한 있을 수 있다.

따라서, 정밀 도킹의 실시예에서, 충전 스테이션(500)의 포즈(600)에 도달하면, 로봇(18)은 환경의 고해상도 SLAM 맵, 바람직하게는 1 cm 해상도 SLAM 맵을 사용하고 전술한 바와 같은 스캔 매칭 기술에 의해 로컬화하는 것으로 전환할 수 있다. 고해상도, 예컨대, 1 cm 해상도 맵을 사용한 로컬화는 도 26의 프로세스(830)를 참조하여 설명된 바와 같이 진행될 수 있다. 프로세스(830)는 (단계(832)에서) 창고 내의 위치로부터 초기 포즈(600)로 내비게이션할 때 사용되는 환경의 맵보다 높은 고해상도의 창고 환경의 맵을 수신함으로써 진행된다. 맵 프로세싱 모듈(646)을 사용하는 로봇 시스템(614)은 그 후 위에서 참조되고 포함된 바와 같은 M3RSM 또는 바람직하게는 개선된 M3RSM 기술에 따라 맵 피라미드를 구성할 수 있다.

도 26의 단계(836)에서, 수신된 포즈는 충전 스테이션의 체결 포즈(602)이다. 단계(838)에서 목표 경로를 생성하는 것은 로봇의 현재 포즈, 즉, 초기 포즈(600)로부터 목표 포즈, 즉, 체결 포즈(602)까지의 목표 경로를 생성하는 것이다. 도 26의 단계(840, 842, 846, 848, 및 850)는 이어서 도 24 및 도 25를 참조하여 전술한 바와 같이 진행될 수 있다. 즉, 포즈(600)에 도달하면 로봇(18)은 창고의 1 cm 해상도 맵을 사용하도록 전환하고 수신된 맵 및 목표 경로를 사용하여 내비게이션을 계속함으로써 포즈(600)에서 포즈(602)로 전진 이동하며, 이로써 로봇의 전기 충전 어셈블리와 충전 스테이션의 전기 충전 포트를 체결하도록 로봇을 구동하는 데 필요한 보다 정확한 로컬화를 제공한다. 대안적인 실시예에서, 로봇의 초기 포즈가 충전 스테이션과 직접 대향되고 충전 스테이션의 중심에 있을 필요가 없음을 인식하면, 로봇(18)은 대신 충전 스테이션에 근접한 초기 포즈(604)로 내비게이션할 수 있다. 도 27에 예시된 바와 같이, 예를 들어, 로봇(18)은 먼저 창고 위치로부터 충전 스테이션(500)에 근접한 초기 포즈(604)로 내비게이션할 수 있고, 그 후, 고해상도 맵, 바람직하게는 1 cm 해상도 맵을 사용한 정밀 내비게이션을 이용하여 전술한 바와 같이 경로(742)를 따라 체결 포즈(602)로 내비게이션할 수 있다.

충전 스테이션에 도킹할 때 정밀 로컬화를 제공하는 한편, 고해상도 맵을 사용하면 계산 복잡성과 로봇 시스템 데이터 프로세서 및 데이터 메모리 리소스 요구가 추가될 수 있다. 예를 들어, 1 cm 해상도 맵 상에서의 스캔 매칭에 의한 로컬화를 위한 프로세싱 요구는 5 cm 해상도 맵을 사용하는 계산의 25 배를 요구한다. 따라서, 도킹 동안 스캔 매칭에 의해 고해상도 맵을 이용하게 되면 다른 중요한 프로세싱 태스크에 사용될 수 있는 프로세싱 시간을 낭비하게 된다. 또한, 충전 스테이션의 구역에서, 로봇이 충전 스테이션에 근접하면 전체 창고의 맵은 불필요하다. 더욱이, 충전기 도킹 스테이션의 맵을 포함한다고 가정하면, 전체 창고 맵에 대한 스캔 매칭에 의한 내비게이션은 도킹 동안 충전 스테이션의 이동을 허용하지 않을 것이다.

따라서, 도 28은 로컬화를 위해 고해상도 맵을 사용하는 정밀 도킹의 추가적인 실시예를 예시하며, 여기서 수신된 스캔 맵은 충전 스테이션만을 포함하고 로컬 스캔의 스캔 매칭은 고해상도 맵에서 수행된다. 충전 스테이션의 맵은 1 cm 해상도의 맵을 포함할 수 있으며, 여기서 맵의 픽셀은 충전 스테이션의 수직 표면을 나타낸다. 대안적으로, 충전 스테이션 맵은 충전 스테이션의 알려진 구조 및 치수로부터 구성될 수 있다. 충전 스테이션이 로봇의 레이저 레이더 스캐너에 의해 스캔될 때 그러한 임의의 맵은 충전 스테이션을 나타내는 데 사용될 수 있다.

예를 들어, 도 28에 도시된 바와 같이 그리고 도 17을 참조하면, 충전 스테이션 맵(740)(블랙으로 도시됨)은 충전 스테이션의 측면 패널 표면(538 및 540) 및 중앙 패널 표면(536)의 스캔에 의해 표현될 수 있다. 따라서, 충전기 도킹 스테이션에 대한 스캔 매칭에 사용되는 맵은 레이저 레이더(22)의 레벨에서 스캔된 도킹 스테이션의 후면 부분의 고해상도 맵(740)일 수 있다(도 2a 참조). 유사하게, 충전 스테이션 맵에 대한 스캔 매칭을 위한 로컬 스캔은 레이저 레이더(22)의 레벨에서 스캔된 충전 스테이션(500)의 후면에서의 각진 측면 패널 및 중앙 표면의 레이저 레이더 스캔(742)(적색으로 도시됨)일 수 있다.

다른 실시예에서, 충전 스테이션은 다른 치수 및 구성일 수 있으며, 즉, 도킹 스테이션의 후면에서의 측면은 중앙 표면에 대해 각진 표면이 아닐 수 있다는 것이 주목된다. 실제로, 로봇을 충전 스테이션에 도킹하기 위해 본원에 설명된 방법은 일반성의 상실 없이 충전기 도킹 스테이션의 다른 치수 및 구성에 적용될 수 있다. 이러한 다른 치수 및 구성으로 인해, 스캔 매칭에 사용되는 충전 스테이션의 맵은 로봇의 거리 탐색 스캔과 매칭되는 충전기 도킹 스테이션의 스캔 또는 스캔 표현만을 포함하거나 이로 구성된 스캔 맵만을 제공하면 된다. 이러한 로봇은 충전 스테이션의 맵에 대한 스캔 매칭을 위한 로컬 스캔을 생성하는 것과 일관되는 다른 거리 탐색 스캐닝 방법을 사용할 수 있다.

도 26을 참조하여 위에서 설명한 내비게이션 프로세스(830)를 고려하여, 초기 포즈(604)에 도달하면, 로봇은 충전 스테이션의 맵을 사용하여 내비게이션하는 것으로 전환할 수 있다. 이 실시예에서 단계(832)에서 수신된 맵은 충전기 도킹 스테이션만을 포함하는 고해상도 맵일 수 있다. 전술한 기술에 따른 스캔 매칭을 사용한 충전 스테이션의 맵에 대한 로봇의 로컬화는 바람직하게는 M3RSM을 사용하여 진행될 수 있으며, 따라서, 도 26의 단계(834)에서, 맵 피라미드는 위에서 참조된 바와 같이 구성될 수 있다. 단계(836)에서, 수신된 포즈는 충전 스테이션의 체결 포즈이다. 단계(838)에서 목표 경로를 생성하는 것은 로봇의 현재 포즈, 즉, 초기 포즈(600)로부터 목표 포즈, 즉, 체결 포즈(602)까지의 목표 경로를 생성하는 것이다. 도 26의 프로세스(830)에서 계속하면, 충전 스테이션 맵에 대한 스캔 매칭 또는 "도크에 대한 로컬화"를 위해 단계(840)에서 수신된 로컬 스캔은, 일 양태에서, 충전 스테이션의 레이저 레이더 스캔(742)이다. 이와 같이, 도 27의 충전 스테이션의 레이저 레이더 스캔(742)은 프로세스(830)의 각 반복에서 충전 스테이션 맵(740)에 대한 스캔 매칭에 의해 로봇의 포즈를 탐색(단계(842))하는 데 사용된다. 초기 포즈(604)로부터 체결 포즈(602)까지의 로봇의 증분 이동은 다음 증분 속도 탐색(단계(846))과 함께 진행되어, 로봇(18)이 경로(752)를 따라 증분식으로 이동하게 된다(단계(848)). 로봇(18)이 경로(752)를 따라 초기 포즈(604)로부터 체결 포즈(602)까지 증분식으로 이동함에 따라, 프로세스는 반복되고(단계 820), 이에 의해, 도 17에 도시된 바와 같이, 전기 충전 어셈블리(200)와 전기 충전 포트(300)가 체결된다.

일 실시예에서, 초기 포즈로부터 체결 포즈로 내비게이션할 때, 도킹 동안의 장애물 회피는, 각각의 반복시에 각각의 로컬 스캔으로부터, 장애물이 임계치 거리 d 내에 존재하는지를 결정함으로써 단순화될 수 있으며, 여기서 d는 로봇이 완전히 체결되었을 때 충전기 도킹 스테이션에 도달할 수 있는 거리보다 짧다. 따라서, 거리 d 내에 로컬 스캔에 나타나는 장애물은 도킹 스테이션 그 자체는 아니다. 예를 들어, 도 26에 도시된 바와 같이, 임계치 거리 d ₁ 은 체결 포즈로부터 충전기 도킹 스테이션의 전면까지로 측정될 수 있다. 대안적으로, 임계치 거리 d ₂ 는 로봇의 레이저 레이더 레벨에서 스캔한 수직 표면까지의 거리보다 짧을 수 있다. 이 양태에서, 임계치 거리 내에서 장애물을 검출하면, 로봇(18)은 정지하여 장애물이 제거될 때까지 대기하거나 또는 로봇은 다른 충전 스테이션 또는 타겟 위치로의 계속적인 내비게이션을 위해 새로운 포즈를 수신할 수 있다.

로봇은 충전 스테이션에 대해서만 로컬화하여, 충전기 도킹 스테이션에 대한 최종 접근시의 단기간 동안 최대 효율로 정밀 도킹을 수행할 수 있다. 충전 스테이션에만에 대한 국소화는 도킹 동안 고해상도 맵과 함께 사용될 수 있으며, "도크에 대한 로컬화"의 본 발명의 양태에 대한 일반성의 상실 없이, 이하에 추가로 설명되는 "원호 제어"와 같은 다른 로봇 제어 기술과 함께 사용될 수 있다.

원호 제어를 사용한 정밀 도킹

도 26 및 도 27을 참조하여 위에 설명한 실시예에 따른 정밀 도킹은 항상 전기 충전 어셈블리와 전기 충전 포트를 신뢰성있게 맞물리게 유도하는 경로를 따라 로봇을 이동시킬 수 있는 것은 아니다. 예를 들어, 로봇(18)은 고해상도 맵 및 충전 스테이션 맵에 대한 스캔 매칭만을 사용하여 포즈(604)로부터 포즈(602)로 내비게이션할 수 있다. 그러나, 체결 포즈(602)에 접근할 때, 로봇(18)은 충전 스테이션과 직접 대면하지 않을 수 있으며, 이는 신뢰할 수 없는 체결을 초래할 수 있다. 따라서, 충전 스테이션으로의 로봇의 체결은 실질적으로 초기 포즈로부터 충전 스테이션의 체결 포즈로의 제어된 원호를 따라 내비게이션함으로써 개선될 수 있다. 예를 들어, 도 29에 도시된 바와 같이, 포즈(604)로부터 포즈(602)로 경로(762)를 따라 내비게이션하게 되면, 로봇의 방향이 체결 포즈(602)로의 최종 접근시에 충전 스테이션(500)에 직각이 될 것을 보장하게 된다.

도 30은 초기 포즈로부터 체결 포즈로의 실질적인 원호를 따라 내비게이션함으로써 로봇을 충전 스테이션에 대해 수직으로 배향시키는 바람직한 정밀 도킹 제어 방법을 예시하고 있다. 도 30에 도시된 바와 같이, 초기 포즈(604)는 포즈 좌표 X _R , Y _R , θ _R 에 의해 식별되며, 여기서 X _R , Y _R 은 충전 스테이션 근처로 내비게이션할 때 로봇의 현재 또는 초기 위치이며, θ _R 은 초기 포즈의 각도 방향이다. 결합 포즈(602)는 포즈 좌표 X _D , Y _D , θ _D 에 의해 식별되며, 여기서, X _D , Y _D 는 전기 충전 스테이션의 충전 어셈블리 또는 "돌출부(snout)"와 정렬된 위치이며, 체결 포즈의 각도 방향 θ _D 는 충전 스테이션에 대해 수직이다. 경로(762)에 의해 기술된 원호가 반경 R 및 중심 X _C , Y _C 를 가지며 X _R , Y _R 에서 시작하여 X _D , Y _D 에서 종료하는 원(764)의 섹션을 추적한다는 것을 관찰할 때, 경로(762)를 탐색할 때의 제 1 단계는 X _R , Y _R 및 X _D , Y _D 를 통과하는 원의 중심 X _C , Y _C 를 탐색하는 것이다.

불행히도, X _R , Y _R 및 X _D , Y _D 를 통과하는 원호 섹션을 갖는 반경 r의 원은 무한 개로 존재하고 있다. 포즈 X _D , Y _D 에서 원에 대한 접선이 tan (θ _D )의 기울기를 가져야만 하고, 즉, 로봇의 최종 방향이 충전 포트에 대해 수직이어야 한다는 제약을 도입하고, 추가로 원(764)의 중심 X _C , Y _C 가 X _R , Y _R 및 X _D , Y _D 로부터 거리가 동일할 것이라는 제약을 사용함으로써, 반경 r이 다음과 같이 탐색될 수 있다:

제 3 제약은 X _D , Y _D 및 X _C , Y _C 를 통과하는 라인의 식이 tan (θ _D )의 접선 기울기에 대해 수직인 기울기를 갖는다는 것이다. 변수 p를 정의하면 다음과 같다:

그리고 X _C 및 Y _C 에 대해 풀면 다음과 같다:

반경 r에 대해 풀기 위해서는 전술한 식 (1) 또는 식 (2) 내에 전술한 것을 간단히 대체하면 된다.

이와 같이, X _R , Y _R 및 X _D , Y _D 를 통과하는 중심 X _C , Y _C 를 갖는 고유한 원의 반경 r은 포즈(604)로부터 체결 포즈(602)까지의 원하는 원호 경로(762)를 정의한다. 따라서, 경로(762)를 따르는 로봇의 증분 이동에 대한 제어는 각각의 반복시에 원(764)의 접선으로부터 결정될 수 있다. 즉, 각각의 반복시에 로봇의 제어는 순간 위치 x' _R , y' _R 에서 각속도 θ' _T 로 로봇을 접선 방향으로 전진시킴으로써 탐색될 수 있으며, 여기서, θ' _T 는 x' _R , y' _R 에서 원(764)의 접선이 된다.

실제로, 로봇이 제어 경로(762)를 따라 포즈(604)로부터 포즈(602)까지 증분식으로 이동함에 따라 실제 경로에서 일부 변화가 발생할 수 있다. 그러나, 경로(762)를 따르는 각각의 증분 포즈에서의 로봇의 순간 속도는 제어 경로로부터의 작은 오차 내의 순간 궤적을 생성해야 한다. 예를 들어, 도 31은 경로(772)(명확성을 위해 원호 경로(762)로부터 과장된 변화로 도시됨)를 따라 포즈 x' _R , y' _R , θ' _R 로 전진한 로봇(18)을 나타내며, 이는 위치 x' _R , y' _R 에서 원(764)의 접선(766)과 방향 θ' _R 의 방향으로 연장된 궤적 간의 작은 각도 오차를 초래할 수 있다. 각 반복시 및 증분 이동시에 반경 r은 변경해서는 안된다. 각각의 증분 이동 후 반경 r이 변경되지 않는다는 것은 로봇(18)이 실질적으로 원호 경로(762) 상에서 유지된다는 것을 의미하며, 이는 로봇이 체결 포즈(602)에 접근할 때 충전 스테이션에 대해 원하는 방향에 있음을 보장한다.

반경 r이 변경되지 않음을 보장하기 위해서는 다음이 관찰되어야 한다:

여기서, x' _R 은 주어진 반경 r에 대하여, 로봇의 순간 선속도이며, θ' _R 는 주어진 반경 r에 대하여, 순간 각속도이며, 순간 선속도 x' _R 은 순간 각속도 θ' _R 을 조정함으로써 고정으로 유지될 수 있거나 또는 각속도 θ' _R 은 선속도 x' _R 을 조정함으로써 고정으로 유지될 수 있다. 따라서, 다음에 따라 로봇에 대한 제어를 발행하고:

여기서, k는 비례 제어 상수이며, 위의 식 (7) 및 식 (8)으로부터 회전 제어를 다음과 같이 결합하며:

여기서, α 및 β 는 가중 파라미터이며, 결합된 제어 식 (9)는 로봇의 실제 경로(772)와 원하는 원호 경로(762) 사이의 오차를 좁히게 된다. 바람직한 실시예에서, 가중 파라미터 α 및 β는 하나(1)일 수 있다.

로봇(18)이 충전 스테이션에 더 가까워짐에 따라, 식 (8)의 비례 제어는 식 (9)에서 더 많이 해명될 수 있다. 추가적인 실시예에서, 가중 파라미터 α 및 β는 충전 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있다. 대안적으로, 오차가 임계치 아래로 될 때까지 식 (8)에 따라 회전 오차를 먼저 좁힘함으로써 제어 방식이 적용될 수 있고, 그 후 X' _R 을 고정 값으로 설정하고, 다음에 식 (7)에 따라 로봇을 제어하고, r 및 Φ를 지속적으로 업데이트하며, 그 후 임계치가 다시 다시 초과되면 제어 방식을 식 (8)로 다시 전환한다. 이러한 방식으로, 원호 경로(762)를 따라 그리고 최종 포즈(602)에서 로봇의 궤적에서의 오차 Φ가 최소화된다.

전술한 본 발명의 설명은 통상의 기술자가 현재 최선의 모드인으로 간주되는 것을 만들고 사용할 수 있게 하지만, 통상의 기술자는 본원의 특정 실시예 및 예의 변형, 조합 및 등가물의 존재를 이해하고 인식할 것이다. 본 발명의 전술한 실시예는 단지 예일 뿐이다. 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 본 기술 분야의 기술자에 의해 특정 실시예에 대한 변경, 수정 및 변형이 행해질 수 있으며, 본 발명의 범위는 본원에 첨부된 청구항에 의해서만 정의된다.

본 발명은 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 발명의 양태는 완전한 하드웨어 실시예, (펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로 코드 등을 포함하는) 완전한 소프트웨어 실시예 또는 소프트웨어 및 하드웨어 양태를 결합한 실시예의 형태를 취할 수 있으며, 이들 모두는 일반적으로 본원에서 "회로", "모듈" 또는 "시스템"으로 지칭될 수 있다. 본 기술 분야의 기술자라면 알 수 있는 바와 같이, 발명의 양태는 시스템, 방법 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다.

본 발명의 양태는 방법 및 장치(시스템)의 흐름도, 예시 및/또는 블럭도를 참조하여 설명된다. 흐름도 및 블럭도는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템 구조, 기능 또는 동작을 예시할 수 있다. 흐름도의 각 단계는 특정 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능 명령어를 포함하는 모듈을 나타낼 수 있다. 일부 구현예에서, 연속적으로 도시된 단계들은 실제로 실질적으로 동시에 실행될 수 있다. 단계들은 지정된 기능이나 동작을 수행하는 특수 목적 하드웨어 기반 시스템에 의해 수행될 수 있거나, 또는 특수 목적 하드웨어와 컴퓨터 명령어의 조합에 의해 수행될 수 있다.

본 발명의 동작을 수행하는 프로세서에 의한 실행을 위한 컴퓨터 명령어는 C#, C++, Python, 또는 자바(Java) 프로그래밍 언어와 같은 객체 지향 프로그래밍 언어를 포함하는 하나 이상의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있다. 본원에 설명된 흐름도 및/또는 시스템 블럭도에 지정된 단계를 구현하는 실행 명령어를 포함하여, 로봇 시스템이 데이터 프로세서를 통해 특정 방식으로 기능하도록 지시할 수 있는 컴퓨터 프로그램 명령어가 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 데이터 프로세서에 의해 사용되거나 그와 관련하여 사용하기 위한 명령어를 포함하거나 저장할 수 있는 임의의 유형적인 매체(tangible medium)일 수 있다.

그러므로, 본 발명은 다음과 같이 청구되는 본 발명의 범주 및 사상 내에서 상술된 실시예 및 예, 실시예 및 적용례에 의해서는 제한되지 않는다.

Claims (15)

1. 로봇 충전기 도킹 스테이션과의 도킹을 위해 로봇을 내비게이션하기 위한 방법으로서,
   로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 수신하는 단계;
   상기 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 수신하는 단계;
   일정 위치로부터 상기 초기 포즈까지의 로봇의 제 1 내비게이션을 수행하는 단계; 및
   상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 상기 로봇의 제 2 내비게이션을 수행하는 단계를 포함하며,
   상기 제 2 내비게이션은 실질적으로 상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 원호 경로를 따라 진행하며, 이로써 상기 로봇의 전기 충전 포트가 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결되게 하고;
   상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 상기 원호 경로는, 상기 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 X_R, Y_R 및 상기 체결 포즈와 연관된 제 2 위치 X_D, Y_D 로부터 등거리인 반경 r 및 중심 X_C, Y_C 를 갖는 고유한 원의 섹션을 포함하고,
   상기 원호 경로를 따르는 포즈에서, 상기 로봇의 순간 선속도 x'_R 및 순간 각속도 θ'_R 는,
   

   

   
   로 반경 r과 실질적으로 일정한 관계로 유지되며,
   상기 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은,
   

   

   
   에 따라 비례 제어 - k는 비례 제어 상수이고, Φ는 회전 오차임 - , 및/또는
   

   

   
   에 따라 가중 제어 - α 및 β는 가중 파라미터임 - 를 발행하는 것을 포함하는, 로봇을 내비게이션하기 위한 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 가중 파라미터 α 및 β는, 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있는, 로봇을 내비게이션하기 위한 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 로봇을 제어하는 것은,
   상기 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 식 (8)에 따라 상기 회전 오차를 좁히는(closing) 것;
   선속도 x'_R 을 고정 값으로 설정하는 것; 및
   반경 r 및 회전 오차 Φ를 지속적으로 업데이트하여 상기 로봇을 식 (7)에 따라 제어하는 것을 포함하며;
   상기 임계치가 초과될 경우, 상기 회전 오차가 상기 임계치 아래로 리턴할 때까지 상기 제어를 식 (8)로 전환하는, 로봇을 내비게이션하기 위한 방법.
4. 일정 위치로부터 재충전을 위한 로봇 충전기 도킹 스테이션으로 내비게이션하여 도킹하도록 구성된 이동 로봇으로서,
   전기 충전 포트 및 프로세서를 갖는 휠형 이동 베이스를 포함하며, 상기 프로세서는,
   상기 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 획득하고;
   상기 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 획득하고;
   상기 휠형 이동 베이스를 상기 위치로부터 상기 초기 포즈로 내비게이션하고;
   상기 휠형 이동 베이스를 상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈로 내비게이션하도록 구성되며,
   상기 휠형 이동 베이스는 실질적으로 상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 원호 경로를 따라 진행하며, 이로써 상기 휠형 이동 베이스의 전기 충전 포트가 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결되게 하고;
   상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 상기 원호 경로는, 상기 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 X_R, Y_R 및 상기 체결 포즈와 연관된 제 2 위치 X_D, Y_D 로부터 등거리인 반경 r 및 중심 X_C, Y_C 를 갖는 고유한 원의 섹션을 포함하고,
   상기 원호 경로를 따르는 포즈에서, 상기 로봇의 순간 선속도 x'_R 및 순간 각속도 θ'_R 는,
   

   

   
   로 반경 r과 실질적으로 일정한 관계로 유지되며,
   상기 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은,
   

   

   
   에 따라 비례 제어 - k는 비례 제어 상수이고, Φ는 회전 오차임 - , 및/또는
   

   

   
   에 따라 가중 제어 - α 및 β는 가중 파라미터임 - 를 발행하는 것을 포함하는, 이동 로봇.
5. 제4항에 있어서,
   상기 가중 파라미터 α 및 β는, 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있는, 이동 로봇.
6. 제4항에 있어서,
   상기 로봇을 제어하는 것은,
   상기 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 식 (8)에 따라 상기 회전 오차를 좁히는 것;
   선속도 x'_R 을 고정 값으로 설정하는 것; 및
   반경 r 및 회전 오차 Φ를 지속적으로 업데이트하여 상기 로봇을 식 (7)에 따라 제어하는 것을 포함하며;
   상기 임계치가 초과될 경우, 상기 회전 오차가 상기 임계치 아래로 리턴할 때까지 상기 제어를 식 (8)로 전환하는, 이동 로봇.
7. 로봇의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 로봇으로 하여금 동작들을 실행하게 하는 명령어가 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 동작들은,
   로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 초기 포즈를 수신하는 것;
   상기 로봇 충전기 도킹 스테이션과 연관된 체결 포즈를 수신하는 것;
   일정 위치로부터 상기 초기 포즈까지의 로봇의 제 1 내비게이션을 제어하는 것; 및
   상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 상기 로봇의 제 2 내비게이션을 제어하는 것을 포함하며,
   상기 제 2 내비게이션은 실질적으로 상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 원호 경로를 따라 진행하며, 이로써 상기 로봇의 전기 충전 포트가 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션의 전기 충전 어셈블리와 체결되게 하고;
   상기 초기 포즈로부터 상기 체결 포즈까지의 상기 원호 경로는, 상기 초기 포즈와 연관된 제 1 위치 X_R, Y_R 및 상기 체결 포즈와 연관된 제 2 위치 X_D, Y_D 로부터 등거리인 반경 r 및 중심 X_C, Y_C 를 갖는 고유한 원의 섹션을 포함하고,
   상기 원호 경로를 따르는 포즈에서, 상기 로봇의 순간 선속도 x'_R 및 순간 각속도 θ'_R 는,
   

   

   
   로 반경 r과 실질적으로 일정한 관계로 유지되며,
   상기 로봇의 회전 오차를 제어하는 것은,
   

   

   
   에 따라 비례 제어 - k는 비례 제어 상수이고, Φ는 회전 오차임 - , 및/또는
   

   

   
   에 따라 가중 제어 - α 및 β는 가중 파라미터임 - 를 발행하는 것을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
8. 제7항에 있어서,
   상기 가중 파라미터 α 및 β는, 상기 로봇 충전기 도킹 스테이션까지의 거리의 함수로서 비선형 관계로 조정될 수 있는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
9. 제7항에 있어서,
   상기 로봇을 제어하는 것은,
   상기 회전 오차가 임계치 아래로 될 때까지 식 (8)에 따라 상기 회전 오차를 좁히는 것;
   선속도 x'_R 을 고정 값으로 설정하는 것; 및
   반경 r 및 회전 오차 Φ를 지속적으로 업데이트하여 상기 로봇을 식 (7)에 따라 제어하는 것을 포함하며;
   상기 임계치가 초과될 경우, 상기 회전 오차가 상기 임계치 아래로 리턴할 때까지 상기 제어를 식 (8)로 전환하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
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