KR102519064B1

KR102519064B1 - 사용자에게 서비스를 제공하는 이동형 로봇 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102519064B1
Application number: KR1020180047650A
Authority: KR
Inventors: 최현미; 주희주
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-04-25
Filing date: 2018-04-25
Publication date: 2023-04-06
Also published as: CN112020411B; WO2019208950A1; EP3753688A4; EP3753688A1; US11931906B2; US20210008723A1; CN112020411A; KR20190130214A

Abstract

본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 이동형 로봇 장치의 주행 중에 이동형 로봇 장치의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득하는 단계; 센싱된 센싱 정보에 기초하여, 이동형 로봇 장치의 안전 동작 레벨을 변경하는 단계; 및 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치의 동작을 제어하는 단계; 를 포함하고, 안전 동작 레벨은, 이동형 로봇 장치의 이동 및 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이고, 이동형 로봇 장치는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 센싱 정보를 적용함으로써 안전 동작 레벨을 변경하는 것인, 암(arm) 장치를 포함하는 이동형 로봇 장치가 사용자에게 서비스를 제공하는 방법이 제공된다.

Description

사용자에게 서비스를 제공하는 이동형 로봇 장치 및 방법{MOBILE ROBOT DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING A SERVICE TO A USER}

본 개시는 사용자에게 서비스를 제공하는 이동형 로봇 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 이동형 로봇 장치의 주행 중에 주변 환경을 센싱함으로써, 사용자에게 안전하게 서비스를 제공하는 이동형 로봇 장치 및 방법에 관한 것이다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.

인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.

기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.

인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.

멀티 미디어 기술 및 네트워크 기술이 발전함에 따라, 사용자는 이동형 로봇 장치를 이용하여 다양한 서비스를 제공받을 수 있게 되었다.

하지만, 종래에는, 안전 메커니즘을 개발하였음에도 이동형 로봇 장치의 오동작으로 인한 사고 발생 가능성을 배제할 수 없는 문제가 있었다. 이에 따라, 이동형 로봇 장치의 오동작으로 인한 피해가 큰 경우를 고려하여 이동형 로봇 장치를 제어함으로써, 사용자가 안전하면서도 효과적으로 서비스를 제공받을 수 있는 기술이 요구되고 있다.

일부 실시예는, 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여, 사용자에게 서비스를 제공하는 이동형 로봇 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1 측면은 적어도 하나의 인스트럭션이 저장되는 메모리; 센싱부; 및 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 센싱부를 통하여 이동형 로봇 장치의 주행 중에 이동형 로봇 장치의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득하고, 센싱된 센싱 정보에 기초하여, 이동형 로봇 장치의 안전 동작 레벨을 변경하고, 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치의 동작을 제어하는 프로세서; 를 포함하고, 안전 동작 레벨은, 이동형 로봇 장치의 이동 및 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이고, 이동형 로봇 장치는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 센싱 정보를 적용함으로써 안전 동작 레벨을 변경하는 것인, 사용자에게 서비스를 제공하는 암(arm) 장치를 포함하는 이동형 로봇 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제 2 측면은, 이동형 로봇 장치의 주행 중에 이동형 로봇 장치의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득하는 단계; 센싱된 센싱 정보에 기초하여, 이동형 로봇 장치의 안전 동작 레벨을 변경하는 단계; 및 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치의 동작을 제어하는 단계; 를 포함하고, 안전 동작 레벨은, 이동형 로봇 장치의 이동 및 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이고, 이동형 로봇 장치는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 센싱 정보를 적용함으로써 안전 동작 레벨을 변경하는 것인, 암(arm) 장치를 포함하는 이동형 로봇 장치가 사용자에게 서비스를 제공하는 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제 3 측면은, 제 2 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.

주행 중 주변 환경을 센싱하는 이동형 로봇 장치를 이용하여 사용자에게 안전하게 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 사용자에게 서비스를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른, 이동형 로봇 장치(1000)가 사용자에게 서비스를 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 주변의 이미지를 촬영하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 단일 학습 모델을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 일부 실시예에 따른, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 복수의 학습 모델들을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 사람 종류에 관한 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8는 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 주변 환경에 관한 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 일부 실시예에 따른 안전 동작 레벨에 따른 이동형 로봇 장치의 동작의 예시를 나타내는 테이블을 나타내는 도면이다.
도 10은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 서버(2000)와 연동함으로써, 사용자에게 서비스를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11 및 도 12는 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)의 블록도이다.
도 13은 일부 실시예에 따른 프로세서(1300)의 블록도이다.
도 14는 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)의 블록도이다.
도 15는 일부 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)의 블록도이다.
도 16은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000) 및 서버(2000)가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 인식하는 예시를 나타내는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 사용자에게 서비스를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)는 암(arm)장치를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 사용자에게 커피를 배달할 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 주변 환경을 센싱함으로써, 이동형 로봇 장치(1000)가 안전하게 주행하기에 적합한 안전 동작 레벨로 변경할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행으로 인해 주변에 사고 발생 위험이 있으면, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨을 증가시킬 수 있다.

안전 동작 레벨은, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 및 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨로서, 숫자로 표기될 수 있으나 이에 제한되지 않는다.

이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여, 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 학습 모델은, 이동형 로봇 장치(1000)가 제공하는 복수의 서비스 별로 각각 학습된 복수의 학습 모델 중에서 현재 실행된 서비스에 대응되는 것일 수 있다. 이동형 로봇 장치(1000)는 위험 상황 학습을 통해, 위험 상황을 미리 예측하여 회피할 수 있도록 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 및 암 장치의 움직임을 제어함으로써, 보다 안전하고 효율적인 로봇 주행 환경을 제공할 수 있다.

또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨에 기초하여, 주행 경로를 변경하여 주행하거나, 이동 속도를 변경할 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는, 배달 로봇, 청소 로봇, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동 가능하고, 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 모든 종류의 기기를 포함할 수 있다.

또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨을 변경하기 위하여, 소정의 네트워크를 통하여 중개 서버(2000) 및 다른 장치(미도시)와 통신할 수 있다. 이 경우, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2는 일부 실시예에 따른, 이동형 로봇 장치(1000)가 사용자에게 서비스를 제공하는 방법의 흐름도이다.

동작 S200에서 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 주행 중에 실시간으로 주변 환경을 센싱할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변을 촬영한 이미지 및 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경의 온도 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 이동형 로봇 장치(1000)가 주변의 이미지를 촬영하는 예시는 도 3에서 후술하기로 한다.

동작 S210에서 이동형 로봇 장치(1000)는 센싱 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 센싱 정보를 적용함으로써 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘으로서, 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 안전을 강화하는 방향으로 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000) 주변에 위험한 상황이 없다고 판단되면, 안전 동작 레벨을 변경하지 않고, 이동형 로봇 장치(1000)의 서비스 제공 동작을 최적으로 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 센싱 정보에 기초하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시는 도 4 및 도 13 내지 도 16에서 후술하기로 한다.

동작 S220에서 이동형 로봇 장치(1000)는 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다. 일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨에 기초하여, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도, 이동 방향, 이동형 로봇 장치(1000)에 포함된 암 장치의 움직임 속도, 움직임 각도, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 소음, 이동형 로봇 장치(1000)의 알림 출력 등을 제어할 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 이동형 로봇 장치(1000)의 머리 부분의 움직임 각도를 제어할 수도 있다.

일 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 예시는 도 9에서 후술하기로 한다.

도 3은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 주변의 이미지를 촬영하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)가 주행하는 중에, 이동형 로봇 장치(1000)는 실시간으로 주변의 복수의 이미지들(300)을 획득할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 전방, 후방, 좌측, 우측 중 적어도 하나를 촬영할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 복수의 이미지들(300)을 획득함으로써, 실시간으로 주변 환경이 위험한 상황인지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 복수의 이미지들(300)을 획득함으로써, 주변에 위치한 물체의 움직임을 파악할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 주행 중에 촬영되는 복수의 이미지들(300)을 메모리에 저장하고, 미리 설정된 용량이 초과되면, 오래된 이미지 데이터부터 삭제할 수 있다.

도 4는 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 단일 학습 모델을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보(400)를 학습 모델(410)의 입력 데이터로 적용할 수 있다.

학습 모델(410)은, 센싱 정보(400)를 기초로 안전 동작 레벨을 결정하는 기준을 학습시킨 결과 생성된 것일 수 있다. 이 경우, 학습 모델(410)은 인공 지능 알고리즘을 이용하여 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(410)은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지)를 입력 받아, 안전 동작 레벨(420)을 출력할 수 있도록 미리 구축된 모델일 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(410)에 센싱 정보(400)를 입력한 결과 출력된 안전 동작 레벨(420)을 획득할 수 있다. 이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(410)에서 출력된 안전 동작 레벨(420)로 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(410)에 주변에 지팡이를 짚고 있는 사람이 걸어가고 있고, 주변에 온도가 높으며, 주행 경로의 경사도가 높다는 센싱 정보(400)가 입력되면, 안전 동작 레벨(420)이 5로 출력될 수 있다.

도 5는 일부 실시예에 따른, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 방법의 흐름도이다.

동작 S500에서 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득할 수 있다.

동작 S500은 도 2의 동작 S200에 대응되므로, 자세한 설명은 생략하기로 한다.

동작 S510에서 이동형 로봇 장치(1000)는 센싱 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보 및 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보를 획득할 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 센싱 정보를 적용함으로써 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘으로서, 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 획득할 수 있다.

도 4에서는 단일 학습 모델에 센싱 정보를 입력함으로써 안전 동작 레벨을 출력하는 것으로 설명하였으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 도 6에서 후술하는 바와 같이 복수의 학습 모델들을 이용하여 센싱 정보로부터 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 이 경우, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 획득하기 위한 학습 모델에 센싱 정보를 입력함으로써, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 출력할 수 있다.

일 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 센싱 정보에 기초하여 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 획득하는 예시는 도 6에서 후술하기로 한다.

동작 S520에서 이동형 로봇 장치(1000)는 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 획득된 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보를 적용함으로써 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 인공 지능 알고리즘으로서, 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다.

도 4에서는 단일 학습 모델에 센싱 정보를 입력함으로써 안전 동작 레벨을 출력하는 것으로 설명하였으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 도 6에서 후술하는 바와 같이 복수의 학습 모델들을 이용하여 센싱 정보로부터 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 이 경우, 안전 동작 레벨을 결정하기 위한 학습 모델에 사람 종류에 관한 정보 및/또는 주변 환경에 관한 정보를 입력함으로써, 안전 동작 레벨을 출력할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보가 유아를 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 암 장치의 각도를 변경하지 않도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보가 장애인을 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 소음을 증가시키도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 혼잡도가 높음을 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 방향을 변경하도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 경로의 경사도가 높음을 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키도록 제어할 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 주행 경로의 경사도 뿐만 아니라, 주행 경로의 바닥 재질도 고려하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000)의 주변에 위치한 물체의 위험도가 높음을 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 방향을 변경할 수 있다.

일 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보에 기초하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시는 도 6에서 후술하기로 한다.

동작 S530에서 이동형 로봇 장치(1000)는 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

동작 S530은 도 2의 동작 S220에 대응되므로, 자세한 설명은 생략하기로 한다.

도 6은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 복수의 학습 모델들을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 6를 참조하면, 도 4에서 단일 학습 모델을 이용한 것과는 달리 이동형 로봇 장치(1000)는 복수의 학습 모델들(610, 630)을 이용하여 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보(600)를 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 획득하기 위한 학습 모델(610)의 입력 데이터로 적용할 수 있다.

사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 획득하기 위한 학습 모델(610)은, 센싱 정보(600)를 기초로 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 획득하기 위한 기준을 학습시킨 결과 생성된 것일 수 있다. 이 경우, 학습 모델(610)은 인공 지능 알고리즘을 이용하여 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(610)은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지)를 입력 받아, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 출력할 수 있도록 미리 구축된 모델일 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(610)에 센싱 정보(600)를 입력한 결과 출력된 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(610)로부터 사람 종류에 관한 정보만을 출력할 수도 있고, 주변 환경에 관한 정보만을 출력할 수도 있으며, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보 모두를 출력할 수도 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(610)에서 출력된 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 안전 동작 레벨(640)을 결정하기 위한 학습 모델(630)의 입력 데이터로 적용할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(630)에 사람 종류에 관한 정보만을 입력할 수도 있고, 주변 환경에 관한 정보만을 입력할 수도 있으며, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보 모두를 입력할 수도 있다.

안전 동작 레벨(640)을 결정하기 위한 학습 모델(630)은, 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 기초로 안전 동작 레벨(640)을 결정하기 위한 기준을 학습시킨 결과 생성된 것일 수 있다. 이 경우, 학습 모델(630)은 인공 지능 알고리즘을 이용하여 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(630)은 기본 학습 데이터(예를 들어, 주변에 유아가 위치한다는 정보, 주행 경로의 경사도가 높다는 정보)를 입력 받아, 안전 동작 레벨(640)을 출력할 수 있도록 미리 구축된 모델일 수 있다.

이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(610)에 사람 종류에 관한 정보 및 주변 환경에 관한 정보(620)를 입력한 결과 출력된 안전 동작 레벨(640)을 획득할 수 있다. 이동형 로봇 장치(1000)는 학습 모델(630)에서 출력된 안전 동작 레벨(640)로 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다.

예를 들어, 학습 모델(610)에 주변에 지팡이를 짚고 있는 사람이 걸어가고 있고, 주변에 온도가 높다는 센싱 정보(600)가 입력되면, 주변에 시각 장애인이 이동하고 있다는 사람 종류에 관한 정보 및 주변에 혼잡도가 높다는 주변 환경에 관한 정보(620)가 출력될 수 있다. 또한, 예를 들어, 학습 모델(630)에 주변에 시각 장애인이 이동하고 있다는 사람 종류에 관한 정보 및 주변에 혼잡도가 높다는 주변 환경에 관한 정보(620)가 입력되면, 안전 동작 레벨(420)이 5로 출력될 수 있다.

도 7은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 사람 종류에 관한 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 7을 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)는 센싱 정보를 통해 획득한 사람 종류에 관한 정보에 기초하여, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 전방을 촬영한 이미지에 유아가 포함되어 있을 수 있다. 이에 따라, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보가 유아를 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시킬 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동을 멈추게 할 수도 있다. 또한, 암 장치의 각도를 변경하지 않고, 유지하도록 제어할 수도 있다. 또한, 암 장치에 각도를 자동으로 변경하지는 않고, 사용자 입력에 의해서만 변경되도록 제어할 수도 있다. 또는, 암 장치의 각도를 20도만 변경하도록 제어할 수도 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨에 따라 기 설정된 동작으로 제어될 수도 있다. 또는, 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작은, 안전 동작 레벨을 변경하는 동작 없이도, 기 설정된 기준에 따른 학습에 기초하여 사람 종류에 관한 정보에 따라 제어될 수 있다.

도 8은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 주변 환경에 관한 정보에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)는 센싱 정보를 통해 획득한 주변 환경에 관한 정보에 기초하여, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 주변을 촬영한 이미지에 유리 재질의 벽면이 포함되어 있을 수 있다. 이에 따라, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 주변 환경에 관한 정보가 벽면 재질이 유리임을 나타내는 경우, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시킬 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동을 멈추게 할 수도 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)가 벽면에 다가가도록 주행하고 있는 경우, 이동 방향을 변경하도록 제어할 수도 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 안전 동작 레벨에 따라 기 설정된 동작으로 제어될 수도 있다. 또는, 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 동작은, 안전 동작 레벨을 변경하는 동작 없이도, 기 설정된 기준에 따른 학습에 기초하여 주변 환경에 관한 정보에 따라 제어될 수 있다.

도 9는 일부 실시예에 따른 안전 동작 레벨에 따른 이동형 로봇 장치의 동작의 예시를 나타내는 테이블을 나타내는 도면이다.

도 9를 참조하면, 테이블(900)은 안전 동작 레벨 필드, 이동 속도 필드, 이동 방향 필드, 암 속도 필드, 암 각도 필드, 이동 소음 필드, 및 알림 필드를 포함할 수 있다.

안전 동작 레벨 필드에는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동, 암 장치의 움직임, 및 안전도 상향에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이 기록될 수 있다. 예를 들어, 안전 동작 레벨 필드에는 1, 2, 3, 4, …, N (예를 들어, N은 자연수) 등이 기록될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

이동 속도 필드, 이동 방향 필드, 암 속도 필드, 암 각도 필드, 이동 소음 필드, 및 알림 필드에는 특정 안전 동작 레벨에 대응되는 이동형 로봇 장치(1000)의 세부 동작 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 안전 동작 레벨이 1인 경우, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도는 48m/min, 이동 방향은 앞쪽, 암 장치의 움직임 속도는 5cm/sec, 암 장치의 각도는 90도, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 소음은 K db(예를 들어, K는 정수), 알림 방식은 디스플레이일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 안전 동작 레벨에 대응하는 이동형 로봇 장치(1000)의 동작은 기 설정된 기준에 따른 학습에 기초하여 설정되고 변경될 수 있다.

도 10은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)가 서버(2000)와 연동함으로써, 사용자에게 서비스를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 10을 참조하면, 이동형 로봇 장치(1000)는 서버(2000)와 네트워크를 통하여 연결될 수 있으며, 서버(2000)에 의해 기 설정된 기준에 따라 학습된 데이터를 이용하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다.

이 경우, 서버(2000)는, 도 1 내지 도 9에서 이동형 로봇 장치(1000)가 수행하는 기능인, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변이 위험한 상황인지를 판단하는 기능, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보 및 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보를 획득하는 기능, 안전 동작 레벨을 변경하는 기능 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

이 경우, 이동형 로봇 장치(1000) 및 서버(2000)는 각자 자신이 맡은 기능을 수행하기 위하여, 서로 필요한 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 서버(2000)가 수행하는 소정 기능에 필요한 데이터를 서버(2000)에게 제공할 수 있으며, 이동형 로봇 장치(1000)는 서버(2000)로부터 서버(2000)에 의해 수행된 기능에 따라 생성되는 결과 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 서버(2000)는 이동형 로봇 장치(1000)가 수행하는 소정 기능에 필요한 데이터를 디바이스(1000)에게 제공할 수 있으며, 서버(2000)는 이동형 로봇 장치(1000)로부터 이동형 로봇 장치(1000)에 의해 수행된 기능에 따라 생성되는 결과 데이터를 수신할 수 있다.

또한, 서버(2000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변이 위험한 상황인지를 판단하는데 필요한 데이터, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보 및 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보를 획득하기 위해 필요한 데이터, 안전 동작 레벨을 변경하기 위하여 필요한 데이터 중 적어도 하나를 관리할 수 있다.

도 11 및 도 12는 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)의 블록도이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)는, 센싱부(110), 프로세서(120), 암 장치(170), 및 이동 장치(180)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 11에 도시된 구성 요소 모두가 이동형 로봇 장치(1000)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 11에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 이동형 로봇 장치(1000)가 구현될 수도 있고, 도 11에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 이동형 로봇 장치(1000)가 구현될 수도 있다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000)는, 센싱부(110), 프로세서(120), 암 장치(170), 및 이동 장치(180) 이외에 출력부(130), 메모리(140), 입력부(150), 및 통신부(160)를 더 포함할 수도 있다.

일 실시예에 따라, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변을 촬영한 이미지 및 주변 환경의 온도 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 또한, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)가 주행하는 중에, 이동형 로봇 장치(1000)의 위치 정보를 획득할 수 있다.

센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱하기 위한 복수의 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변의 이미지를 촬영하기 위해, 카메라와 같은 이미지 센서(228)를 포함할 수 있다. 또한, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경의 온도 정보 및/또는 습도 정보를 획득하기 위해, 온/습도 센서(232)를 포함할 수 있다.

또한, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 위치 정보를 획득하기 위한 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(110)는 RADAR 센서(226), LIDAR 센서(227) 및 Odometery 센서(230)와 같은 거리 센서를 포함할 수 있다.

또한, 센싱부(110)는 다수의 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있는 바, 이동형 로봇 장치(1000)의 전방, 후방, 및 측방 각각의 방향의 이미지를 촬영할 수 있다.

센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)가 위치해 있는 주변 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 복수의 센서들을 포함할 수 있고, 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(110)는 GPS(Global Positioning System)(224), IMU(Inertial Measurement Unit)(225), RADAR 센서(226), LIDAR 센서(227), 이미지 센서(228) 및 Odometery 센서(230)를 포함할 수 있다. 또한, 센싱부(110)는 온/습도 센서(232), 적외선 센서(233), 기압 센서(235), 근접 센서(236), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(237) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

또한, 센싱부(110)는 이동형 로봇 장치(1000)의 움직임을 센싱할 수 있는 움직임 센싱부(238)를 포함할 수 있다. 움직임 센싱부(238)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(229), 가속도 센서(Acceleration sensor)(231), 및 자이로스코프 센서(234)를 포함할 수 있다.

GPS(224)는 이동형 로봇 장치(1000)의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 센서일 수 있다. 즉, GPS(224)는 지구에 대한 이동형 로봇 장치(1000)의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다.

IMU(225)는 관성 가속도에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 위치 및 배향 변화들을 감지하도록 구성되는 센서들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 센서들의 조합은, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다.

RADAR 센서(226)는 무선 신호를 사용하여 이동형 로봇 장치(1000)가 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 센서(226)는, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다.

LIDAR 센서(227)는 레이저를 사용하여 이동형 로봇 장치(1000)가 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 잇다. 보다 구체적으로, LIDAR 센서(227)는 레이저를 방출하도록 구성되는 레이저 광원 및/또는 레이저 스캐너와, 레이저의 반사를 검출하도록 구성되는 검출기를 포함할 수 잇다. LIDAR 센서(227)는 코히런트(coherent)(예컨대, 헤티로다인 검출을 사용함) 또는 비코히런트(incoherent) 검출 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다.

이미지 센서(228)는 이동형 로봇 장치(1000) 외부의 환경을 기록하도록 구성되는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라가 될 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(228)는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 이동형 로봇 장치(1000) 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다.

Odometery 센서(230)는 이동형 로봇 장치(1000)의 위치를 추정하고, 이동 거리를 측정할 수 있다. 예를 들어, Odometery 센서(230)는 이동형 로봇 장치(1000)의 바퀴의 회전 수를 이용하여 이동형 로봇 장치(1000)의 위치 변화 값을 측정할 수 있다.

입력부(150)는 이동형 로봇 장치(1000)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력부(150)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 입력부(150)는 마이크를 포함할 수 있는 바, 마이크는, 사용자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령)를 수신하도록 구성될 수 있다.

출력부(130)는 오디오 신호 또는 비디오 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(130)는 디스플레이(281) 및 음향 출력부(282)를 포함할 수 있다.

디스플레이(281)는 이동형 로봇 장치(1000)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 예를 들어, 디스플레이(281)는, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 이동형 로봇 장치(1000) 주변에 위치한 사람에게 위험한 상황을 알리는 알림 메시지를 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이(281)는 알림에 관련된 동작을 실행하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다.

디스플레이(281)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 출력부(130)의 구현 형태에 따라, 출력부(130)는 디스플레이(281)를 2개 이상 포함할 수도 있다.

음향 출력부(282)는 통신부(160)로부터 수신되거나 메모리(140)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 예를 들어, 음향 출력부(282)는, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 중에 이동형 로봇 장치(1000) 주변에 위치한 사람에게 위험한 상황을 알리는 알림 메시지를 음향으로 출력할 수 있다. 또한, 음향 출력부(282)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.

입력부(150) 및 출력부(130)는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있고, 터치 스크린으로 구현될 수 있다.

통신부(160)는 다른 디바이스와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(160)는 와이파이 또는 블루투스를 통해 무선으로 셀룰러 네트워크 또는 다른 무선 프로토콜 및 시스템과 통신하기 위해 이용될 수 있다. 프로세서(120)에 의해 제어되는 통신부(160)는 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 통신부(160)가 셀룰러 네트워크와 무선 신호를 송수신하기 위해, 메모리(140)에 포함된 프로그램을 실행시킬 수 있다.

프로세서(120)는, 통상적으로 이동형 로봇 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 메모리(140)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 센싱부(110), 출력부(130), 입력부(150), 통신부(160), 암 장치(170), 이동 장치(180) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 메모리(140)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 1 내지 도 10에 기재된 이동형 로봇 장치(1000)의 기능을 수행할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(120)는 센싱부(110)를 통하여 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센싱 정보는, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변을 촬영한 이미지 및 주변 환경의 온도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(120)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 센싱 정보를 적용함으로써 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 안전 동작 레벨에 기초하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보가 유아를 나타내는 경우, 프로세서(120)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 암 장치의 각도를 변경하지 않도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 사람 종류에 관한 정보가 장애인을 나타내는 경우, 프로세서(120)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 소음을 증가시키도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 혼잡도가 높음을 나타내는 경우, 프로세서(120)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 방향을 변경하도록 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 경로의 경사도가 높음을 나타내는 경우, 프로세서(120)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키도록 제어할 수 있다. 또한, 이동형 로봇 장치(1000)는 주행 경로의 경사도뿐만 아니라, 주행 경로의 바닥 재질도 고려하여 이동형 로봇 장치(1000)의 동작을 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경에 관한 정보가 이동형 로봇 장치(1000)의 주변에 위치한 물체의 위험도가 높음을 나타내는 경우, 프로세서(120)는 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 속도를 감소시키고, 이동형 로봇 장치(1000)의 이동 방향을 변경할 수 있다.

메모리(140)는, 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 이동형 로봇 장치(1000)로 입력되거나 이동형 로봇 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다.

메모리(140)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)는 이동형 로봇 장치(100)가 주행하는 중에 촬영한 이동형 로봇 장치(1000) 주변의 이미지을 저장할 수 있다.

메모리(140)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, 알림 모듈을 포함할 수 있다.

알림 모듈은 디스플레이부(281)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(282)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 진동 모터를 통해 진동 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다.

암 장치(170)는 이동형 로봇 장치(1000)의 팔 부분으로서, 프로세서(120)에 의해 암 장치(170)의 움직임 속도, 각도, 방향 등이 제어될 수 있다. 또한, 헤드 장치(미도시)는, 이동형 로봇 장치(1000)의 머리 부분으로서, 프로세서(120)에 의해 헤드 장치(미도시)의 움직임 각도, 방향 등이 제어될 수 있다.

주행 장치(180)는 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222) 및 스로틀(223)을 포함할 수 있다.

조향 유닛(222)은 이동형 로봇 장치(1000)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다.

브레이크 유닛(221)은 이동형 로봇 장치(1000)를 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(221)은 이동형 로봇 장치(1000)의 바퀴/휠의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다.

도 13은 일부 실시예에 따른 프로세서(1300)의 블록도이다.

도 13을 참조하면, 일부 실시예에 따른 프로세서(120)는 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)를 포함할 수 있다.

도 1 내지 도 12에서 전술한 학습 모델은, 도 13 내지 도 16에서 데이터 인식 모델로 지칭될 수 있다.

데이터 학습부(1310)는 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨 변경을 위한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 소정의 안전 동작 레벨을 변경하기 위한 상황을 판단하기 위하여 어떤 데이터를 이용할 지, 데이터를 이용하여 상황을 어떻게 판단할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 안전 동작 레벨 변경을 위한 기준을 학습할 수 있다.

데이터 인식부(1320)는 데이터에 기초한 안전 동작 레벨을 변경할 지를 판단할 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습된 데이터 인식 모델을 이용하여, 소정의 데이터로부터 안전 동작 레벨을 변경할 지를 인식할 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델을 이용함으로써, 소정의 데이터에 기초하여 안전 동작 레벨 변경할 지를 판단할 수 있다. 또한, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델에 의해 출력된 결과 값은, 데이터 인식 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.

데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.

이 경우, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 하나는 이동형 로봇 장치(1000)에 포함되고, 나머지 하나는 서버(2000)에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(1320)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.

한편, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

도 14는 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)의 블록도이다.

도 14를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)는 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5)를 포함할 수 있다.

데이터 획득부(1310-1)는 안전 동작 레벨을 변경할 지를 판단하기 위해 필요한 데이터를 획득할 수 있다. 데이터 획득부(1310-1)는 안전 동작 레벨을 변경할 지를 판단하기 위한 학습을 위하여 필요한 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따라, 데이터 획득부(1310-1)는, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 시에는 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1310-1)는, 이동형 로봇 장치(1000)의 주행 시에 실시간으로 주변을 촬영한 이미지를 입력 받을 수 있다. 또한, 데이터 획득부(1310-1)는 이동형 로봇 장치(1000)의 입력 기기(예: 마이크로폰, 카메라 또는 센서 등)를 통해 데이터를 입력 받을 수 있다. 또는, 데이터 획득부(1310-1)는 이동형 로봇 장치(1000)와 통신하는 외부 장치를 통해 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따라, 주변을 촬영한 이미지는 복수일 수 있으며, 복수의 이미지를 포함하는 비디오일 수 있다. 일 예로, 데이터 획득부(1310-1)는 데이터 학습부(1310)를 포함하는 이동형 로봇 장치(1000)의 카메라, 또는 데이터 학습부(1310)를 포함하는 이동형 로봇 장치(1000)와 통신 가능한 외부의 카메라(예로, CCTV 등)를 통하여 비디오를 입력 받을 수도 있다.

카메라는 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다.

전처리부(1310-2)는 안전 동작 레벨 변경을 위한 학습에 획득된 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(1310-2)는 후술할 모델 학습부(1310-4)가 안전 동작 레벨 변경을 위한 학습을 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(1310-2)는 입력된 비디오의 적어도 일부를 구성하는 복수의 이미지(또는 프레임(frame))들 각각에 포함된 공통 영역을 기초로, 복수의 이미지들의 적어도 일부를 중첩하여 하나의 합성 이미지를 생성할 수 있다. 이 경우, 하나의 비디오에서 복수 개의 합성 이미지들이 생성될 수도 있다. 공통 영역은, 복수의 이미지들 각각에서 동일 또는 유사한 공통 오브젝트(예로, 물체, 동식물 또는 사람 등)를 포함한 영역이 될 수 있다. 또는, 공통 영역은, 복수의 이미지들 각각에서 색, 음영, RGB 값 또는 CMYK 값 등이 동일 또는 유사한 영역이 될 수 있다.

학습 데이터 선택부(1310-3)는 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 모델 학습부(1310-4)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(1310-3)는 상황 판단을 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부(1310-3)는 후술할 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.

예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)의 주변에 위험한 영향을 끼칠 수 있는 물체, 구조물 등에 관한 데이터가 선택될 수 있다.

모델 학습부(1310-4)는 학습 데이터에 기초하여 어떻게 안전 동작 레벨을 변경할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는 안전 동작 레벨 변경을 위하여 어떤 학습 데이터를 이용해야 하는 지에 대한 기준을 학습할 수도 있다.

일 실시예에 따라, 모델 학습부(1310-4)는 센싱 정보에 기초하여, 어떤 안전 동작 레벨로 변경할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다.

또한, 모델 학습부(1310-4)는 안전 동작 레벨 변경에 이용되는 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, 데이터 인식 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 데이터 인식 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.

데이터 인식 모델은, 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 인식 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

다양한 실시예에 따르면, 모델 학습부(1310-4)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.

또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다.

또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 학습 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 별다른 지도 없이 안전 동작 레벨 변경을 위해 필요한 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 안전 동작 레벨 변경을 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 학습에 따른 안전 동작 레벨 변경의 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다.

또한, 데이터 인식 모델이 학습되면, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 데이터 인식부(1320)를 포함하는 이동형 로봇 장치(1000)의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 후술할 데이터 인식부(1320)를 포함하는 이동형 로봇 장치(1000)의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 이동형 로봇 장치(1000)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버(2000)의 메모리에 저장할 수도 있다.

이 경우, 학습된 데이터 인식 모델이 저장되는 메모리는, 예를 들면, 이동형 로봇 장치(1000)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 함께 저장할 수도 있다. 또한, 메모리는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다.

모델 평가부(1310-5)는 데이터 인식 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 인식 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(1310-4)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 데이터 인식 모델을 평가하기 위한 기 설정된 데이터일 수 있다.

예를 들어, 모델 평가부(1310-5)는 평가 데이터에 대한 학습된 데이터 인식 모델의 인식 결과 중에서, 인식 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다. 예컨대, 소정 기준이 비율 2%로 정의되는 경우, 학습된 데이터 인식 모델이 총 1000개의 평가 데이터 중의 20개를 초과하는 평가 데이터에 대하여 잘못된 인식 결과를 출력하는 경우, 모델 평가부(1310-5)는 학습된 데이터 인식 모델이 적합하지 않은 것으로 평가할 수 있다.

한편, 학습된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 모델 평가부(1310-5)는 각각의 학습된 데이터 인식 모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 데이터 인식 모델로서 결정할 수 있다. 이 경우, 소정 기준을 만족하는 모델이 복수 개인 경우, 모델 평가부(1310-5)는 평가 점수가 높은 순으로 미리 설정된 어느 하나 또는 소정 개수의 모델을 최종 데이터 인식 모델로서 결정할 수 있다.

한편, 데이터 학습부(1310) 내의 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 이동형 로봇 장치(1000)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 이동형 로봇 장치(1000)에 탑재될 수도 있다.

또한, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 일부는 이동형 로봇 장치(1000)에 포함되고, 나머지 일부는 서버(2000)에 포함될 수 있다.

또한, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

도 15는 일부 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)의 블록도이다.

도 15를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)는 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5)를 포함할 수 있다.

데이터 획득부(1320-1)는 안전 동작 레벨 변경에 필요한 데이터를 획득할 수 있으며, 전처리부(1320-2)는 안전 동작 레벨 변경을 위해 획득된 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(1320-2)는 후술할 인식 결과 제공부(1320-4)가 안전 동작 레벨 변경을 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.

인식 데이터 선택부(1320-3)는 전처리된 데이터 중에서 안전 동작 레벨 변경에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 인식 결과 제공부(1320-4)에게 제공될 수 있다. 인식 데이터 선택부(1320-3)는 안전 동작 레벨 변경을 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 데이터 중에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있다. 또한, 인식 데이터 선택부(1320-3)는 후술할 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.

인식 결과 제공부(1320-4)는 선택된 데이터를 데이터 인식 모델에 적용하여 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다. 인식 결과 제공부(1320-4)는 데이터의 인식 목적에 따른 인식 결과를 제공할 수 있다. 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 입력 값으로 이용함으로써, 선택된 데이터를 데이터 인식 모델에 적용할 수 있다. 또한, 인식 결과는 데이터 인식 모델에 의해 결정될 수 있다.

모델 갱신부(1320-5)는 인식 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 인식 결과에 대한 평가에 기초하여, 데이터 인식 모델이 갱신되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모델 갱신부(1320-5)는 인식 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 인식 결과를 모델 학습부(1310-4)에게 제공함으로써, 모델 학습부(1310-4)가 데이터 인식 모델을 갱신하도록 할 수 있다.

한편, 데이터 인식부(1320) 내의 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 이동형 로봇 장치(1000)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 이동형 로봇 장치(1000)에 탑재될 수도 있다.

또한, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 일부는 이동형 로봇 장치(1000)에 포함되고, 나머지 일부는 서버(2000)에 포함될 수 있다.

또한, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

도 16은 일부 실시예에 따른 이동형 로봇 장치(1000) 및 서버(2000)가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 인식하는 예시를 나타내는 도면이다.

도 16을 참조하면, 서버(2000)는 안전 동작 레벨 변경을 위한 기준을 학습할 수 있으며, 이동형 로봇 장치(1000)는 서버(2000)에 의한 학습 결과에 기초하여 안전 동작 레벨 변경할 수 있다.

이 경우, 서버(2000)의 모델 학습부(2340)는 도 13에 도시된 데이터 학습부(1310)의 기능을 수행할 수 있다. 서버(2000)의 모델 학습부(2340)는 소정의 안전 동작 레벨을 변경하기 위하여 어떤 데이터를 이용할 지, 데이터를 이용하여 안전 동작 레벨을 어떻게 결정할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 모델 학습부(2340)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 안전 동작 레벨 변경을 위한 기준을 학습할 수 있다.

또한, 이동형 로봇 장치(1000)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)에 의해 생성된 데이터 인식 모델에 적용하여 변경될 안전 동작 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들어, 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)에게 전송하고, 서버(2000)가 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 인식 모델에 적용하여 변경될 안전 동작 레벨을 판단할 것을 요청할 수 있다. 또한, 인식 결과 제공부(1320-4)는 서버(2000)에 의해 판단된 안전 동작 레벨에 관한 정보를 서버(2000)로부터 수신할 수 있다.

예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 서버(2000)에게 전송하고, 서버(2000)가 센싱 정보를 데이터 인식 모델에 적용하여 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 결정할 것을 요청할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 서버(2000)에 의해 결정된 안전 동작 레벨을 서버(2000)로부터 수신할 수 있다.

또는, 전자 장치(100)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 서버(2000)에 의해 생성된 인식 모델을 서버(2000)로부터 수신하고, 수신된 인식 모델을 이용하여 변경될 안전 동작 레벨을 결정할 수 있다. 이 경우, 이동형 로봇 장치(1000)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)로부터 수신된 데이터 인식 모델에 적용하여 상황을 판단할 수 있다.

예를 들어, 이동형 로봇 장치(1000)는 이동형 로봇 장치(1000)의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를, 서버(2000)로부터 수신된 데이터 인식 모델에 적용하여, 이동형 로봇 장치(1000)의 안전 동작 레벨을 변경할 수 있다.

일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

암(arm) 장치를 포함하는 이동형 로봇 장치가 사용자에게 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
상기 이동형 로봇 장치의 주행 중에 상기 이동형 로봇 장치의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득하는 단계;
상기 센싱 정보에 기초하여, 상기 이동형 로봇 장치 주변의 사람 종류에 관한 정보 및 상기 이동형 로봇 장치의 주변 환경에 관한 정보를 획득하는 단계;
상기 획득된 사람 종류에 관한 정보 및 상기 획득된 주변 환경에 관한 정보에 기초하여, 상기 이동형 로봇 장치의 안전 동작 레벨을 변경하는 단계; 및
상기 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 상기 이동형 로봇 장치의 동작을 제어하는 단계; 를 포함하고,
상기 안전 동작 레벨은, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 및 상기 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이고,
상기 이동형 로봇 장치는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 상기 획득된 사람 종류에 관한 정보 및 상기 획득된 주변 환경에 관한 정보를 적용함으로써 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 것인, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 인공 지능 알고리즘으로서, 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 상기 학습 모델을 이용하여 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계; 를 포함하는, 방법.
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제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 이동형 로봇 장치 주변의 상기 사람 종류에 관한 정보가 유아를 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키는 단계; 및
상기 암 장치의 각도를 변경하지 않도록 제어하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,
상기 이동형 로봇 장치 주변의 상기 사람 종류에 관한 정보가 장애인을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 소음을 증가시키는 단계를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치 주변의 혼잡도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 방향을 변경하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치의 주행 경로의 경사도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키는 단계; 를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치의 주변에 위치한 물체의 위험도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 방향을 변경하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 센싱 정보를 획득하는 단계는,
상기 이동형 로봇 장치의 주변을 촬영한 이미지 및 상기 주변 환경의 온도 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 단계는,
상기 센싱 정보를 서버에게 전송하는 단계; 및
상기 학습 모델을 이용하여 결정된 상기 안전 동작 레벨을 상기 서버로부터 수신하는 단계; 를 포함하는, 방법.
사용자에게 서비스를 제공하는 암(arm) 장치를 포함하는 이동형 로봇 장치에 있어서,
적어도 하나의 인스트럭션이 저장되는 메모리;
센싱부; 및
상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 센싱부를 통하여 상기 이동형 로봇 장치의 주행 중에 상기 이동형 로봇 장치의 주변 환경을 센싱한 센싱 정보를 획득하고, 상기 센싱 정보에 기초하여, 상기 이동형 로봇 장치 주변의 사람 종류에 관한 정보 및 상기 이동형 로봇 장치의 주변 환경에 관한 정보를 획득하고, 상기 획득된 사람 종류에 관한 정보 및 상기 획득된 주변 환경에 관한 정보에 기초하여, 상기 이동형 로봇 장치의 안전 동작 레벨을 변경하고, 상기 변경된 안전 동작 레벨에 기초하여 상기 이동형 로봇 장치의 동작을 제어하는 프로세서;
를 포함하고,
상기 안전 동작 레벨은, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 및 상기 암 장치의 움직임에 관련된 동작을 제어하기 위한 레벨이고,
상기 이동형 로봇 장치는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델에, 상기 획득된 사람 종류에 관한 정보 및 상기 획득된 주변 환경에 관한 정보를 적용함으로써 상기 안전 동작 레벨을 변경하는 것인, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 인공 지능 알고리즘으로서, 기계학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 상기 학습 모델을 이용하여 상기 안전 동작 레벨을 변경하는, 이동형 로봇 장치.
삭제
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 이동형 로봇 장치 주변의 상기 사람 종류에 관한 정보가 유아를 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 암 장치의 각도를 변경하지 않도록 제어하는, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 이동형 로봇 장치 주변의 상기 사람 종류에 관한 정보가 장애인을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 소음을 증가시키는, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치 주변의 혼잡도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 방향을 변경하는, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치의 주행 경로의 경사도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키는, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 이동형 로봇 장치의 상기 주변 환경에 관한 정보가 상기 이동형 로봇 장치의 주변에 위치한 물체의 위험도가 높음을 나타내는 경우, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 속도를 감소시키고, 상기 이동형 로봇 장치의 이동 방향을 변경하는, 이동형 로봇 장치.
제 11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 센싱부를 통하여 상기 이동형 로봇 장치의 주변을 촬영한 이미지 및 상기 주변 환경의 온도 정보 중 적어도 하나를 획득하는, 이동형 로봇 장치.
제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.