KR102527951B1 - 자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법 - Google Patents

자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법 Download PDF

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Abstract

클라우드렛 영역에 위치한 위치 관리 시스템이 자율 주행 장치로 목적지 정보를 제공하는 방법으로서, 클라우드렛 영역에 위치한 자율 주행 장치로부터 목적지를 수신하면, 목적지가 클라우드렛 영역에 위치한 목적지인지 확인한다. 목적지가 클라우드렛 영역에 위치한 목적지가 아니면, 위치 관리 시스템의 글로벌 위치 정보와 복수의 이웃 클라우드렛 영역들에 각각 위치한 복수의 이웃 위치 관리 시스템들의 글로벌 위치 정보들을 관리하는 코어 클라우드로 목적지를 전달하고, 코어 클라우드로부터 목적지가 위치한 특정 위치 관리 시스템의 글로벌 위치 정보를 수신하면, 자율 주행 장치로 글로벌 위치 정보를 제공한다.

Description

자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법{Autonomous driving device, indoor position management system of autonomous driving device, and method for determining moving path of autonomous driving device using the same}
본 발명은 에지 컴퓨팅 환경에서 클라우드렛 영역을 기반으로 와이파이를 활용하여 실내에서 자율 주행하는 장치의 위치를 감지하고 목적지까지의 이동 경로를 결정하는 자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법에 대한 기술이다.
위치 기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라, 정확한 무선 실내 위치 정보가 필요하게 되었다. 위치 기반 서비스에는, 사람 또는 로봇을 위한 실내 내비게이션, 시각 장애인 안내, 공장 자동화, 작업장 안전, 병원 내 환자 찾기 또는 위치 기반 광고 등 다양한 서비스들이 있다. 이러한 위치 기반 서비스는 모바일 상거래, 택배 또는 차량 추적, 가장 가까운 상점이나 레스토랑 찾기, 소셜 네트워킹과 같은 다양한 분야에서 필수 요소로 사용되고 있다.
한편, GPS 응용 프로그램의 보급이 증가함에 따라, 높은 정확도를 보이는 위성 신호로 실외 위치 확인 시스템에는 상당한 영향을 미쳤다. 그러나, 실내 환경에서는 다중 경로 효과와 와이파이 신호 간섭과 같은 요인으로 인해, 위성 신호로 측위된 실내 위치는 신뢰성이 없다.
이러한 상황에서 다양한 포지셔닝 기술이 제안되었다. 포지셔닝 기술은 인프라 기반 기술과 인프라가 없는 기술의 두 가지 범주로 분류된다.
인프라 기반 기술을 사용하여 포지셔닝 기술을 구현하려면, RFID, 초음파, 블루투스, UWB(Ultra-Wide Band), ZigBee, 적외선 및 의사 위성 등의 특수 하드웨어를 사전 설치하고 구성해야 한다. 그리고, 인프라가 없는 기술로 포지셔닝 기술을 구현하려면, 와이파이(Wi-Fi), 자기장, 모션 센서 및 비전 기술을 기반으로 하며, 최근에는 오디오 신호와 같은 다른 많은 기술들이 사용된다.
와이파이 기반으로 실내의 객체 위치를 확인하는 시스템은 다양한 이유로 사용되고 있다. 먼저, 거의 모든 스마트 폰에는 와이파이 모듈이 내장되어 있고, 와이파이 액세스 포인트가 어디에나 설치되어 있으며, 와이파이 기반의 실내 위치 파악 시스템은 적절한 비용과 접근성을 가지고 있다. 또한, 와이파이는 추가적인 특수 목적 하드웨어가 필요하지 않으므로, 와이파이 액세스 포인트에서 수신된 신호 강도(RSSI: Receiver Signal Strength Indicator) 값을 측정하여 쉽게 객체의 위치를 추정할 수 있다.
와이파이 실내 측위 기술은 신호 전파 모델과 위치 핑거 프린팅의 두 가지 범주로 분류된다. 신호 전파 모델에서 도착 시간(ToA)과 도착 시간 차이(TDoA)를 사용하는 실내 측위 시스템은, 자율 주행 장치(100)에서 액세스 포인트까지의 거리를 측정하는 동안, 여러 경로에서 다중 경로 페이딩 문제를 겪는다.
따라서, 모바일 사용자 및 와이파이 액세스 포인트로부터 수신된 신호의 각도를 사용하여 객체의 위치를 추정할 수 있다. 여기에는 도착 각도(AoA) 및 출발 각도(AoD) 기술이 포함된다.
AoA를 기반으로 하는 대부분의 시스템은 여러 앵커 노드에서 오는 신호 사이의 상대적 각도를 측정하여, 모바일 사용자와 와이파이 액세스 포인트 모두의 안테나 방향을 알아야하는 위치를 추정한다. 그리고, 발신자에서 사용자로 이동하는 신호의 ToF(Time of Flight)를 측정하고, 신호의 왕복 ToF를 사용하여 위치를 측정한다. 그러나, 이를 위해서는 정확한 지연 및 처리 시간이 필요하다.
위치 핑거 프린팅에서는 무선 LAN 커버리지 영역의 다양한 기준점에서 측정된 무선 신호를 포함하는 데이터베이스가 먼저 설정되어야 한다. 그리고 위치 지문을 사용하는 실내 위치 확인 시스템은 무선 신호 측정을 기준 데이터와 비교한다.
위치 핑거 프린팅 방법에서는 데이터베이스 생성 및 유지 관리가 필요하다. 그리고 벽과 바닥을 통한 침투 손실과 같은 요인의 결과인 신호 전파와 다중 경로 전파의 구현이 매우 복잡하다. 따라서, 더 나은 성능을 달성하기 위해 새로운 와이파이 기반 실내 측위 시스템이 요구되고 있다.
따라서, 본 발명은 에지 컴퓨팅 환경에서 클라우드렛 영역으로 무선 네트워크 주변의 와이파이를 통해, 자율주행 카트와 같은 움직이는 물체의 실내 위치를 감지하고, 목적지까지 물체의 이동 경로를 결정하여 물체로 하여금 이동하게 제어하는, 자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 실내 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법을 제공한다.
상기 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 하나의 특징인 클라우드렛 영역에 위치한 위치 관리 시스템이 자율 주행 장치로 목적지 정보를 제공하는 방법으로서,
상기 클라우드렛 영역에 위치한 상기 자율 주행 장치로부터 목적지를 수신하면, 상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지인지 확인하는 단계, 상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지가 아니면, 상기 위치 관리 시스템의 글로벌 위치 정보와 복수의 이웃 클라우드렛 영역들에 각각 위치한 복수의 이웃 위치 관리 시스템들의 글로벌 위치 정보들을 관리하는 코어 클라우드로 상기 목적지를 전달하는 단계, 그리고 상기 코어 클라우드로부터 상기 목적지가 위치한 특정 위치 관리 시스템의 글로벌 위치 정보를 수신하면, 상기 자율 주행 장치로 상기 글로벌 위치 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지인지 확인하는 단계는, 상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치하면, 상기 목적지에 대한 로컬 위치 정보를 상기 자율 주행 장치로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 글로벌 위치 정보는 상기 특정 위치 관리 시스템이 연결된 이웃 클라우드렛 액세스 포인트의 위치 정보와 이웃 클라우드렛 액세스 포인트의 식별 정보를 포함하고, 상기 로컬 위치 정보는 상기 목적지에 설치된 로컬 액세스 포인트의 위치 정보일 수 있다.
상기 본 발명의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 특징인 자율 주행 장치가 목적지로 이동하는 방법으로서,
사용자에 의해 입력된 목적지를, 접속한 클라우드렛 액세스 포인트로 전송하는 단계, 상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트로부터 신호를 수신하여, 현재 위치에 해당하는 출발지 클라우드렛을 확인하는 단계, 상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트가 연결되어 있는 출발지 위치 관리 시스템으로 목적지를 전송하고, 상기 목적지가 위치한 목적지 클라우드렛을 수신하면, 상기 출발지 클라우드렛에서부터 상기 목적지 클라우드렛까지의 이동 경로를 계산하는 단계, 상기 계산한 이동 경로를 따라 상기 목적지가 위치한 상기 목적지 클라우드렛으로 이동하는 단계, 그리고 상기 목적지 클라우드렛의 목적지 클라우드렛 액세스 포인트에 연결되어 있는 목적지 위치 관리 시스템으로부터 상기 목적지에 대한 로컬 위치 정보를 수신하고, 상기 로컬 위치 정보를 기초로 상기 목적지로 이동하는 단계를 포함한다.
상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트와 상기 목적지 클라우드렛 액세스 포인트로부터 각각 전송되는 신호들의 수신 신호 강도 표시(RSSI)를 기초로, 상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트와 목적지 클라우드렛 액세스 포인트까지의 거리를 계산할 수 있다.
상기 목적지로 이동하는 단계는, 상기 목적지 위치 관리 시스템이 연결된 상기 목적지 클라우드렛 액세스 포인트로 상기 목적지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 이동 경로를 결정하는 단계는, 상기 목적지까지의 이동 경로가 복수 개이면, 다익스트라 알고리즘으로 상기 목적지까지의 최단 경로를 상기 이동 경로로 결정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 에지 컴퓨팅 환경에서 자율 주행하는 장치의 위치를 감지하고 이동 경로를 결정할 수 있다.
이에 따라, 오랜 시간 훈련하여 특정한 한 명에 한정된 안내견 대신 오랜 훈련 없이 다수의 시각 장애인 안내, 진료를 위해 병실에 없는 병원 실내 환자 위치 추적 등 다양한 분야에서 IoT 기반 헬스케어 서비스 기술에 대한 가치 창출 모델을 제시할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 위치 관리 시스템이 적용되는 클라우드렛 영역을 기반으로 하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 예시도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 물체의 이동 경로 결정 방법에 대한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구조도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치의 구조도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치의 위치 추정의 예시도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 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 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, 도면을 참조로 하여, 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치, 자율 주행 장치의 실내 위치 관리 시스템 및 이를 이용한 자율 주행 장치의 이동 경로 결정 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 위치 관리 시스템이 적용되는 클라우드렛 영역을 기반으로 하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 예시도이다.
컴퓨팅 패러다임 시대에 클라우드렛은 모바일 클라우드 서비스 배포를 위한 인터넷 에지의 기술로 알려져 있다. 와이파이 연결을 통해 액세스되는 클라우드렛을 사용하는 목적은, 클라우드 기술을 최종 사용자에게 더 가깝게 제공하고, 리소스 및 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 제공하는 것이다. 또한 클라우드렛은 지리적으로 가까운 거리에 있는 스마트 폰, 태블릿 및 웨어러블 장치, 자동 운전 카트 등과 같은 자율 주행 장치(100)에 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션을 빠르게 제공하도록 설계된 소규모 데이터 센터이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 클라우드렛 기반 와이파이를 활용하여 물체의 위치를 관리하는 위치 관리 시스템은 에지 컴퓨팅 환경에 배치된다.
에지 컴퓨팅 환경은 자율 주행 장치(100)가 위치하는 무빙 엣지 클라우드, 로컬 정보를 저장하는 데이터베이스와 클라우드렛 웹 서버의 기능을 수행하는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)이 위치하는 복수의 클라우드렛(200, 210, 220), 그리고 글로벌 정보를 저장하는 데이터베이스와 코어 웹 서버의 기능을 수행하는 코어 클라우드인 원격 클라우드(300)의 3 계층으로 구성된다. 여기서, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 클라우드렛(200, 210, 220)에 각각 구현되는 것을 예로 하여 설명하나, 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예에서는 자율 주행 장치(100)로 자율주행 실내 카트를 예로 하여 설명하나, 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다. 자율주행 실내 카트인 자율 주행 장치(100)에는 라즈베리 파이(Raspberry Pi)와 같은 초소형 컴퓨터, 초음파 센서(예를 들어, HC-SR04), 그리고 자율 주행 장치(100)의 주행을 제어하는 모터 컨트롤러 등의 구성 요소들이 포함될 수 있다.
자율 주행 장치(100)는 사용자에게 목적지 리스트를 제공한다. 그리고, 사용자에 의해 목적지가 입력되면, 자율 주행 장치(100)는 클라우드렛(200, 210, 220)에 있는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)으로 목적지의 위치 정보를 포함하여 네트워크 정보를 요청한다.
자율 주행 장치(100)는 클라우드렛(200, 210, 220)의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)이 관리하는 로컬 정보를 수신한다. 자율 주행 장치(100)는 원격 클라우드(300)가 클라우드렛(200)에 제공한 목적지의 클라우드렛(200, 210, 220)에 해당하는 글로벌 위치 정보를 수신할 수도 있다.
여기서, 로컬 정보는 클라우드렛(200, 210, 220) 영역 내에 있는 상점, 카페, 화장실 등에 설치되어 있는 로컬 액세스 포인트들의 로컬 식별 정보, 각 로컬 액세스 포인트의 로컬 위치 정보, 상태 정보 등을 포함한다. 로컬 액세스 포인트는 와이파이 액세스 포인트를 의미한다.
자율 주행 장치(100)는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)으로부터 전송된 액세스 포인트(201, 211, 221) 정보를 기반으로, 클라우드렛(200)의 와이파이 액세스 포인트(201, 211, 221)에 각각 매핑된 식별 정보를 기초로, 자율 주행 장치(100) 자신의 현재 위치를 파악한다. 여기서 와이파이 액세스 포인트(201, 211, 221)는 위치 감관리 시스템(202, 212, 222)이 연결되어 있는 액세스 포인트로, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의를 위하여 '클라우드렛 AP'라 지칭한다.
자율 주행 장치(100)는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)으로부터 목적지의 로컬 위치 정보 또는 목적지가 위치한 목적지 클라우드렛의 글로벌 위치 정보를 수신하면, 현재 위치에서 목적지까지의 경로를 설정한다. 만약 현재 위치에서부터 목적지까지 여러 경로가 존재하면, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra Algorithm)을 사용하여 현재 위치에서부터 목표 위치 사이의 최단 경로를 찾는다.
자율 주행 장치(100)는 이동 엣지 클라우드 영역에서 클라우드렛 AP(201, 211, 221)의 적용 범위 내에서 이동할 때, 현재 위치와 목표 위치를 비교한 결과를 기반으로 경로에 따라 직진, 좌회전 또는 우회전의 세 가지 방향 중 어느 하나의 방향으로 이동 방향을 결정한다. 자율 주행 장치(100)가 이동 방향을 결정하는 방법은 다양한 방법으로 실행할 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 방법으로 한정하지 않는다.
자율 주행 장치(100)는 클라우드렛 AP(201, 211, 221)에서 전송되는 신호 강도를 기초로, 현재 위치를 추정할 수도 있다. 자율 주행 장치(100)가 신호 강도를 기초로 위치를 추정하는 방법은 다양한 방법으로 실행될 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 방법으로 한정하지 않는다. 그리고 전송 지연을 줄여 실시간 쌍방향 응답을 제공하기 위해, 자율 주행 장치(100)는 와이파이(WiFi)를 통해 클라우드렛(200) 영역의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 액세스할 수 있다.
클라우드렛(200) 영역의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)로부터 하나의 무선 홉만큼 떨어진 곳에 배치되어 있다. 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 일반적으로 쇼핑센터, 극장, 사무실 건물 또는 회의실과 같은 공공장소에 설치되어, 복수의 공공장소에 대한 정보를 관리하며, 자율 주행 장치(100)로 용이하게 액세스할 수 있다.
위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 클라우드렛(200) 영역 내에 위치한 상점, 카페, 화장실 등의 장소에 각각 설치되어 있는 액세스 포인트(이하, '로컬 AP'라 지칭함)(도면 미도시)들에 대한 로컬 정보(예를 들어, 로컬 AP의 위치 정보, 상태 정보, 식별 정보 등)를 저장, 관리한다. 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)로부터 전송되는 목적지를 기초로 목적지에 대한 위치 정보를 로컬 AP의 위치 정보로 제공한다.
만약, 자율 주행 장치(100)로부터 전송되는 목적지에 대한 정보가 클라우드렛(200, 210, 220) 영역 내의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 저장되어 있지 않다면, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 코어 클라우드인 원격 클라우드(300)로 목적지에 대한 글로벌 위치 정보를 받아, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)로 제공할 수도 있다.
클라우드렛(200, 210, 220)의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 클라우드렛(200, 210, 220) 영역에 위치한 복수의 장소들에 대한 로컬 정보와 위치 관리 시스템(202, 212, 222)이 연결되어 있는 클라우드렛 AP(201, 211, 221)에 대한 클라우드렛 정보를 관리한다. 여기서 복수의 장소들은 자율 주행 장치(100)를 사용하는 사용자가 선택하는 목적지에 해당한다.
로컬 정보에는 장소에 매핑되어 있는 식별 정보, 해당 장소에 설치된 로컬 AP의 위치 정보, 그리고 상태 정보를 포함한다. 클라우드렛 정보에는 클라우드렛(200, 210, 220) 영역의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 매핑되어 있는 식별 정보, 클라우드렛 AP(201, 211, 221)의 위치 정보, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 부여된 IP와 포트 정보가 포함되어 있다. 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 연결되어 있는 클라우드렛 AP(201, 211, 221)에 할당된 IP는 자율 주행 장치(100)가 실내에서 이동할 때 경로를 확인하는데 도움이 된다.
복수의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)들 중 하나인 위치 관리 시스템 1(202)이 관리하는 로컬 정보는 다음 표 1과 같고, 코어 클라우드(300)에서 관리하는 글로벌 정보는 다음 표 2와 같다.
인덱스 로컬 AP 식별 정보 로컬 AP 위치 정보 상태
1 위치 관리 시스템 1 1, 1 117.163.125.25/8000
2 Shop 1 6, 1 Open
3 Cafe 1 11, 1 Close
4 Toilet 17, 1
인덱스 로컬 AP 식별 정보 로컬 AP 위치 정보 상태
1 위치 관리 시스템 1 1, 1 117.163.125.25/8000
2 Shop 1 6, 1 Open
3 Cafe 1 11, 1 Close
4 Toilet 17, 1
5 위치 관리 시스템 2 25, 1 117.163.126.25/8000
6 Shop 2 25, 1 Open
7 Shop 3 25, 1 Open
8 Shop 4 25, 1 Open
9 위치 관리 시스템 3 40, 1 117.163.127.25/8000
10 Shop 5 40, 1 Closed
11 Shop 6 40, 1 Open
위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)의 요청에 따라 하나 이상의 사용자 지정 가상 머신을 즉시 인스턴스화하고, 해당 사용자는 자신에게 할당된 가상 머신을 통해 응용 프로그램을 원격에서 실행할 수 있다. 즉, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 요청 또는 접근하려는 사용자가 있는 경우, 해당 사용자가 원격에서 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 접근할 수 있도록 가상머신을 제공한다. 이 가상머신은 특정 사용자만 접근하고 사용할 수 있도록 한다.
이때, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 무선 네트워크 주변에 있는 와이파이를 통해 강력한 컴퓨팅 리소스를 자율 주행 장치(100)로 제공하고, 자율 주행 장치(100)에서 구동되는 모바일 애플리케이션 실행 속도를 높일 수 있다.
위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)에서 오프로드된 복잡한 계산 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. 즉, 자율 주행 장치(100)의 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)에서 수행해야하는 계산의 일부를 원격지인 코어 클라우드(300) 또는 인근 클라우드렛 영역에 위치한 또 다른 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에서 처리한 후 결과를 반환 받을 수 있다.
또한, 위치 관리 시스템(202)은 정보를 요청할 때 매번 코어 클라우드(300)로 정보를 요청하는 것이 아니라 인근 클라우드렛(210, 220) 영역에 위치한 위치 관리 시스템(212, 222)으로 정보를 요청하여 처리할 수도 있어, 클라우드렛이 먼 광역 네트워크 지연 시간 및 셀룰러 에너지 소비 문제를 극복할 수 있다. 또한, 클라우드렛 기반 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 계산 작업이 인근 클라우드 서버로 오프로드 될 때, 클라우드렛을 사용하는 것이 기존보다 최적화 및 효율적으로 처리할 수 있다. 그리고 클라우드렛은 연결된 자율 주행 장치(100)의 계산 능력을 활용한다.
위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)로부터 목적지의 위치 정보 제공을 요청 받으면, 해당 목적지에 대한 정보가 저장되어 있는지 확인한다. 목적지의 위치 정보가 저장되어 있으면 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 자율 주행 장치(100)로 해당 목적지에 대한 로컬 위치를 반환한다.
그러나, 위치 정보가 저장되어 있지 않으면, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 원격 클라우드(300)로 목적지를 전달하여, 해당 목적지가 위치한 클라우드렛 영역의 글로벌 위치를 수신한다. 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 수신한 글로벌 위치를 자율 주행 장치(100)로 전달한다.
본 발명의 실시예에서는 자율 주행 장치(100)가 글로벌 위치로 이동한 후, 해당 글로벌 위치에 있는 위치 관리 시스템으로 목적지에 대한 위치 정보를 요청하는 것을 예로 하여 설명하나, 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다. 즉, 코어 클라우드(300)가 글로벌 위치에 매핑되어 있는 또 다른 위치 관리 시스템(202, 212, 222)으로 자율 주행 장치(100)의 식별 정보를 제공하여, 자율 주행 장치(100)가 해당 위치 관리 시스템(202, 212, 222)이 위치한 클라우드렛 영역에 진입할 경우, 자율 주행 장치(100)로 목적지에 대한 로컬 위치를 제공할 수도 있다.
원격 클라우드(300)는 복수의 클라우드렛 영역들에 각각 설치되어 있는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)들과 연동한다. 그리고 원격 클라우드(300)는 각 위치 관리 시스템(202, 212, 222)의 식별 정보, 각 위치 관리 시스템(202, 212, 222)과 연결되어 있는 클라우드렛 AP(201, 211, 221)들의 위치, 그리고 각 위치 관리 시스템(202, 212, 222)의 IP와 포트(Port) 정보를 포함하는 위치 관리 시스템(202, 212, 222)들의 모든 정보를 저장, 관리한다.
이와 같은 구조의 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에서 클라우드렛 기반으로 와이파이를 활용하여 움직이는 물체의 실내 위치를 감지하고, 이동 경로를 결정하는 방법에 대해 도 2 및 도 3을 참조로 설명한다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 물체의 이동 경로 결정 방법에 대한 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 클라우드렛(200, 210)에 위치한 위치 관리 시스템(202, 212)들은 각각 클라우드렛 영역에 대한 정보를 코어 클라우드(300)로 전달한다(S100, S101). 코어 클라우드(300)는 자신에 연결되어 있는 모든 복수의 클라우드렛(200, 210)들에서 관리되는 정보를 통합 관리한다.
자율 이동 카트인 자율 주행 장치(100)는 처음 구동되면, 복수의 클라우드렛 AP(201, 211)들로부터 전송되는 신호를 수신한다(S102, S103). 클라우드렛 AP(201, 211)들이 전송하는 신호에는 클라우드렛 AP(201, 211) 각각에 대한 식별 정보와 위치 정보가 포함되어 있다.
자율 주행 장치(100)는 S102 단계 또는 S103 단계에서 수신한 신호의 신호 수신 세기를 확인하여, 가장 가까운 클라우드렛 AP(201)를 확인한다. 자율 주행 장치(100)가 신호의 수신 세기를 계산하는 방법은 다양하게 실행할 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 방법으로 한정하지 않는다.
자율 주행 장치(100)가 최초 실행되면, 자율 주행 장치(100)에는 목적지에 대한 리스트만 저장되어 있고 네트워크에 대한 정보가 저장되어 있지 않다. 클라우드렛(200, 210) 영역으로 설정된 복수의 장소들에 대한 로컬 위치 정보는 각 장소들이 위치한 클라우드렛(200, 210)의 위치 관리 시스템(202, 212)에 저장되어 있다. 그리고, 각 위치 관리 시스템(202, 212)에 연결된 클라우드렛 AP(201, 211)들에 대한 글로벌 위치는 코어 클라우드(300)에 저장되어 있다.
사용자가 자율 주행 장치(100)를 이용하여 목적지를 선택하면(S105), 자율 주행 장치(100)는 S104 단계에서 확인한 클라우드렛 위치에 있는 클라우드렛 AP인 출발지 클라우드렛 AP(201)로 목적지를 전송한다(S106). 출발지 클라우드렛 AP(201)에 연결된 출발지 위치 관리 시스템(202)은 출발지 클라우드렛 AP(201)로부터 목적지를 전달받아, 해당 목적지가 출발지 클라우드렛(200) 영역에 위치한 장소에 해당하는지 확인한다(S107).
해당 목적지가 출발지 클라우드렛(200) 영역에 위치한 장소가 아니면, 출발지 위치 관리 시스템(202)은 코어 클라우드(300)로 목적지를 전달한다(S108). 코어 클라우드(300)는 저장되어 있는 클라우드렛 정보를 기초로, S108 단계에서 수신한 목적지가 위치한 목적지 클라우드렛 AP의 위치 정보를 출발지 위치 관리 시스템(202)에 제공한다(S109). 그러면, 출발지 위치 관리 시스템(202)은 출발지 클라우드렛 AP(201)로 목적지 클라우드렛 AP의 위치 정보를 전달하여, 자율 주행 장치(100)로 제공한다(S110).
자율 주행 장치(100)는 현재 클라우드렛 위치인 출발지 클라우드렛 위치와 목적지 클라우드렛 위치를 기초로, 이동 경로를 계산한다(S111). 이때, 자율 주행 장치(100)는 목적지 클라우드렛 위치까지의 이동 경로가 복수 개 있을 경우, 다익스트라 알고리즘을 사용하여 복수의 이동 경로 중 이동 시간을 최소화하는 이동 경로를 선택한다. 자율 주행 장치(100)가 다익스트라 알고리즘을 사용하여 이동 시간이 최소인 이동 경로를 선택하는 방법은 이미 알려진 것으로, 본 발명의 실시예에서는 상세한 설명을 생략한다.
자율 주행 장치(100)는 S111 단계에서 계산한 이동 경로를 기초로 목적지 클라우드렛으로 이동한다(S112). 그리고 목적지 클라우드렛 AP(211)로 목적지를 다시 전송한다(S113). 이때 목적지는 목적지 클라우드렛(210) 영역 내에 위치한 장소이므로, 목적지 위치 관리 시스템(212)은 목적지 클라우드렛 AP(211)를 통해 자율 주행 장치(100)로 목적지에 설치된 로컬 AP의 위치 정보인 로컬 위치 정보를 전송한다(S114). 자율 주행 장치(100)는 S114 단계에서 수신한 로컬 위치 정보와 목적지 클라우드렛 AP(211)의 위치 정보를 기초로, 목적지 위치로 이동한다(S115).
한편, S107 단계에서 확인한 결과, 목적지가 출발지 클라우드렛(200) 영역 내에 위치한 장소인 경우, 도 3에 도시된 바와 같이 자율 주행 장치(100)는 출발지 클라우드렛 AP(201)를 통해 출발지 위치 관리 시스템(202)으로부터 목적지에 설치된 로컬 AP의 위치 정보인 목적지 로컬 위치 정보를 수신한다(S200).
자율 주행 장치(100)는 현재 위치와 S200 단계에서 수신한 목적지 로컬 위치 정보를 기초로 이동 경로를 계산한다(S201). 그리고 목적지로 이동한다(S202). 이때, 자율 주행 장치(100)는 출발지 클라우드렛 영역에 위치한 복수의 로컬 AP들로부터 전송되는 신호를 기초로 현재 자신의 위치를 확인할 수 있으며, 위치를 확인하는 방법은 다양한 방법으로 실행될 수 있으므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 방법으로 한정하지 않는다.
다음은, 상술한 바와 같이 네트워크 환경에 위치한 위치 관리 시스템(202, 212, 222)에 대해 도 4를 참조로 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구조도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 위치 관리 시스템(202, 212, 222)은 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치(400)에서, 본 발명의 동작을 실행하도록 기술된 명령들(instructions)이 포함된 프로그램을 실행한다.
컴퓨팅 장치(400)의 하드웨어는 적어도 하나의 프로세서(410), 메모리(420), 스토리지(430), 통신 인터페이스(440)를 포함할 수 있고, 버스를 통해 연결될 수 있다. 이외에도 입력 장치 및 출력 장치 등의 하드웨어가 포함될 수 있다. 컴퓨팅 장치(400)는 프로그램을 구동할 수 있는 운영 체제를 비롯한 각종 소프트웨어가 탑재될 수 있다.
프로세서(410)는 컴퓨팅 장치(400)의 동작을 제어하는 장치로서, 프로그램에 포함된 명령들을 처리하는 다양한 형태의 프로세서(410)일 수 있고, 예를 들면, CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 등 일 수 있다. 메모리(420)는 본 발명의 동작을 실행하도록 기술된 명령들이 프로세서(410)에 의해 처리되도록 해당 프로그램을 로드한다. 메모리(420)는 예를 들면, ROM(read only memory), RAM(random access memory) 등 일 수 있다. 스토리지(430)는 본 발명의 동작을 실행하는데 요구되는 각종 데이터, 프로그램 등을 저장한다. 통신 인터페이스(440)는 유/무선 통신 모듈일 수 있다.
다음은 자율 주행 장치(100)의 구조에 대해 도 5를 참조로 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치의 구조도이다.
본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치(100)는 도 5와 같은 컴퓨터 시스템(500)으로 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템(500)은 버스(510)를 통해 통신하는 프로세서(520), 메모리(530), 사용자 인터페이스 입력 장치(540), 사용자 인터페이스 출력 장치(550), 저장 장치(560), 그리고 모터(570) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(520)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(530) 또는 저장 장치(560)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 프로세서(520)는 상기 도 1에서 설명한 기능들 및 방법을 구현하도록 구성될 수 있다.
메모리(530) 및 저장 장치(560)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(530)는 ROM(read only memory)(531) 및 RAM(random access memory)(532)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 메모리(530)는 프로세서(520)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(530)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서(520)와 연결될 수 있다.
모터(570)는 프로세서(520)의 제어에 따라 자율 주행 장치(100)를 현재 위치에서 목적지까지 이동시킨다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자율 주행 장치(100)의 위치 추정의 예시도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 클라우드렛 AP(201, 211, 221)로부터 전송되는 신호를 수신한 RSSI를 기초로, 자율 주행 장치(100)는 자신의 현재 위치 정보를 수집한다. 자율 주행 장치(100)가 RSSI를 이용하여 위치 정보를 수집하는 방법은 이미 알려진 기술로, 본 발명의 실시예에서는 상세한 설명을 생략한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (7)

  1. 클라우드렛 영역에 위치한 위치 관리 시스템이 자율 주행 장치로 목적지 정보를 제공하는 방법으로서,
    상기 클라우드렛 영역에 위치한 상기 자율 주행 장치로부터 목적지를 수신하면, 상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지인지 확인하는 단계,
    상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지가 아니면, 상기 위치 관리 시스템의 글로벌 위치 정보와 복수의 이웃 클라우드렛 영역들에 각각 위치한 복수의 이웃 위치 관리 시스템들의 글로벌 위치 정보들을 관리하는 코어 클라우드로 상기 목적지를 전달하는 단계, 그리고
    상기 코어 클라우드로부터 상기 목적지가 위치한 특정 위치 관리 시스템이 연결된 이웃 클라우드렛 액세스 포인트의 위치 정보와 이웃 클라우드렛 액세스 포인트의 식별 정보를 포함하는 글로벌 위치 정보를 수신하면, 상기 자율 주행 장치로 상기 글로벌 위치 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 클라우드렛 영역에 위치한 목적지인지 확인하는 단계는,
    상기 목적지가 상기 클라우드렛 영역에 위치하면, 상기 목적지에 대한 로컬 위치 정보를 상기 자율 주행 장치로 제공하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 로컬 위치 정보는 상기 목적지에 설치된 로컬 액세스 포인트의 위치 정보인, 방법.
  4. 자율 주행 장치가 목적지로 이동하는 방법으로서,
    사용자에 의해 입력된 목적지를, 접속한 클라우드렛 액세스 포인트로 전송하는 단계,
    상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트로부터 신호를 수신하여, 현재 위치에 해당하는 출발지 클라우드렛을 확인하는 단계,
    상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트가 연결되어 있는 출발지 위치 관리 시스템으로 목적지를 전송하고, 상기 목적지가 위치한 목적지 클라우드렛을 수신하면, 상기 출발지 클라우드렛에서부터 상기 목적지 클라우드렛까지의 이동 경로를 계산하는 단계,
    상기 계산한 이동 경로를 따라 상기 목적지가 위치한 상기 목적지 클라우드렛으로 이동하는 단계,
    상기 목적지 클라우드렛의 목적지 클라우드렛 액세스 포인트에 연결되어 있는 목적지 위치 관리 시스템으로부터 상기 목적지에 대한 로컬 위치 정보를 수신하는 단계, 그리고
    상기 목적지 위치 관리 시스템이 연결된 상기 목적지 클라우드렛 액세스 포인트로 상기 목적지를 전송하고, 상기 로컬 위치 정보를 기초로 상기 목적지로 이동하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트와 상기 목적지 클라우드렛 액세스 포인트로부터 각각 전송되는 신호들의 수신 신호 강도 표시(RSSI)를 기초로, 상기 접속한 클라우드렛 액세스 포인트와 목적지 클라우드렛 액세스 포인트까지의 거리를 계산하는, 방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 이동 경로를 결정하는 단계는,
    상기 목적지까지의 이동 경로가 복수 개이면, 다익스트라 알고리즘으로 상기 목적지까지의 최단 경로를 상기 이동 경로로 결정하는, 방법.
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