KR102528181B1

KR102528181B1 - 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드 및 이를 이용한 자율주행 코딩로봇

Info

Publication number: KR102528181B1
Application number: KR1020220035087A
Authority: KR
Inventors: 이효선
Original assignee: 창의융합과학(주)
Priority date: 2022-03-22
Filing date: 2022-03-22
Publication date: 2023-05-03

Abstract

인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드에 관한 기술이 개시된다. 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부 및 상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함하며, 상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어한다. 한편, 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함할 수 있다. 상기 입력수단을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있다.
본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 컨트롤 보드를 상기 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련하고, 상기 컨트롤 보드에 마련되는 상기 인공지능 칩을 상기 연결부를 통하여 상기 코딩로봇과 상기 외부장치와 연결함으로써 다양한 종류의 코딩로봇에 적용이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

Description

인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드 및 이를 이용한 자율주행 코딩로봇{control board with embedded artificial intelligence chip and sensor and autonomous coding robot using the same}

본 명세서에 개시하는 기술은 대체로 컨트롤 보드 및 코딩로봇에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드 및 이를 이용한 자율주행 코딩로봇에 관한 것이다.

최근에 디지털 환경의 성장에 따라 이에 필요한 능력을 키우기 위한 교육으로서 코딩(coding) 교육이 활발히 진행되고 있다.

효과적인 코딩 교육을 위해서는 이론적인 강의나 단순히 소프트웨어를 제작하는 교육이 아닌 하드웨어를 통한 실습이 연계되는 교육이 필요하며 이에 따라 코딩 교육과 관련한 많은 실습 기자재들이 개발되고 있다.

특히 직접 만지고 느낄 수 있는 하드웨어로서 로봇, 자동차 등은 코딩 교육의 주된 대상자인 학생들이 학습에 흥미를 높일 수 있도록 하는 유용한 도구이므로 코딩 교육을 위한 로봇, 자동차 등과 관련한 실습 기자재들의 개발이 활발히 진행되고 있는 상황이다. 또한, 인공지능과 연계한 코딩교육에 대한 관심도 증대되고 있는 상황이다.

코딩로봇과 관련된 종래기술로는 대한민국등록특허 KR 제10-2166667호 “로봇들에서 코딩데이터의 실행을 동기화 하기 위한 코딩교육제공시스템 및 방법” 등이 있다. 종래기술은 코딩데이터를 활용한 제어를 통해 로봇들을 실행하는 기술을 개시하고 있으나 인공지능과 코딩을 연계한 내용에 대해서는 개시하고 있지 않다.

본 명세서에서 개시하는 기술은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드, 상기 컨트롤 보드에 마련되는 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩, 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치 및 센서 등과 같은 외부장치를 포함함으로써 코딩과 인공지능을 연계할 수 있는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드 및 이를 이용한 자율주행 코딩로봇에 관한 기술을 제공하는 것이다.

일 실시 예에 있어서, 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드에 관한 기술이 개시(disclosure)된다. 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부 및 상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함하며, 상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어한다.

상기 저장장치는 USB메모리 또는 SD카드를 포함할 수 있으며, 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 코딩교육용 애플리케이션을 통한 학습을 통해 마련될 수 있다.

상기 외부장치는 상기 컨트롤 보드 외부의 정보를 감지하는 센서를 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 인공지능 칩은 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 센서를 통해 감지한 상기 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 상기 코딩로봇을 제어할 수 있다.

한편, 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함할 수 있다. 상기 입력수단을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있다.

또 한편, 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함할 수 있다. 상기 외부장치는 상기 컨트롤 보드 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함할 수 있다. 상기 연결부는 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 상기 저장장치에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 상기 입력수단을 통하여 선택될 수 있다. 상기 인공지능 칩은 상기 입력수단을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어할 수 있다.

또 한편, 상기 외부장치는 상기 컨트롤 보드 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함할 수 있다. 상기 연결부는 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 미리 설정되어 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 상기 저장장치에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 대응되는 연결부-이하 대응연결부라 함-에 연결될 수 있다. 상기 인공지능 칩은 상기 대응연결부에 연결된 상기 연결센서를 감지하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 감지된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어할 수 있다.

다른 실시 예에 있어서, 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇에 관한 기술이 개시된다. 상기 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇은 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩, 상기 컨트롤 보드에 마련되며 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부 및 상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함한다. 상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어한다. 상기 코딩로봇은 상기 컨트롤 보드가 부착되는 몸체, 상기 몸체에 마련되는 동력부 및 상기 동력부로부터 동력을 전달받아 구동되는 구동부를 포함한다. 상기 외부장치는 주위의 이미지를 획득하는 카메라를 포함한다. 상기 인공지능 칩은 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 카메라에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값을 이용하여 상기 카메라로부터 획득된 상기 이미지로부터 표지를 인식하여 상기 동력부를 제어하여 상기 코딩로봇의 동작을 제어한다.

상기 동력부는 상기 몸체에 마련되는 제1모터부 및 상기 제1모터부에 의해 회전 가능하게 마련되는 제2모터부를 포함할 수 있다. 상기 구동부는 상기 제2모터부로부터 동력을 전달받아 회전 가능하게 마련되는 바퀴부를 포함할 수 있다.

한편, 상기 바퀴부는 서로 이격되게 마련되는 제1바퀴부 및 제2바퀴부를 포함할 수 있다. 상기 제1바퀴부 및 상기 제2바퀴부 중 적어도 어느 하나는 서로 대응되는 위치에 마련되는 한 쌍의 바퀴를 포함할 수 있다. 상기 제2모터부는 상기 한 쌍의 바퀴에 각각 동력을 전달하는 한 쌍의 제2모터를 포함할 수 있다. 상기 제1모터부는 상기 한 쌍의 제2모터에 각각 회전력을 전달하는 한 쌍의 제1모터를 포함할 수 있다.

한편, 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇은 상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함할 수 있다. 상기 외부장치는 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 더 포함할 수 있다. 상기 연결부는 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 추가적으로 마련되어 상기 저장장치에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 상기 입력수단을 통하여 선택될 수 있다. 상기 인공지능 칩은 상기 입력수단을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어할 수 있다.

본 명세서에서 개시하는 기술은 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드, 상기 컨트롤 보드에 마련되는 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩, 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부 및 상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함한다. 상기 저장장치에 저장되는 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 코딩교육용 애플리케이션을 통한 학습으로 마련하는 경우에 코딩교육의 결과물을 상기 코딩로봇과 연계하여 직접 확인할 수 있다. 이를 통해 본 명세서에서 개시하는 기술은 코딩 교육의 효과를 증대할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 연결부를 통하여 상기 외부장치와 상기 인공지능 칩을 서로 연결할 수 있어 상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 외부장치를 통해 실시간으로 감지하는 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 상기 코딩로봇을 제어함으로써 인공지능과 연계한 코딩 교육의 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 컨트롤 보드에 마련되는 인공지능기능을 포함하는 상기 인공지능 칩을 통해 상기 저장장치에 저장된 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 외부장치를 통해 실시간으로 감지하는 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 상기 코딩로봇을 제어하는 스마트 엣지 컴퓨팅을 진행함으로써 클라우드를 통한 방식에 비하여 데이터 트래픽 및 대기 시간을 줄일 수 있어 이벤트를 실시간으로 처리할 수 있으며, 인터넷 연결이 어려운 상황에서도 코딩로봇의 실행이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 컨트롤 보드를 상기 코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련하고, 상기 컨트롤 보드에 마련되는 상기 인공지능 칩을 상기 연결부를 통하여 상기 코딩로봇과 상기 외부장치와 연결함으로써 다양한 종류의 코딩로봇에 적용이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 통하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있어 코딩을 거치지 않고도 다양한 기능을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 코딩로봇으로 제1모터부와 상기 제1모터부에 의해 회전 가능하게 마련되는 제2모터부를 포함하는 자율주행 코딩로봇을 활용하고 이의 동작을 상기 인공지능 칩으로 제어함으로써 전진, 후진, 좌회전 및 우회전 동작 이외에 대각선 직진 이동, 좌우 직진 이동이 가능한 인공지능 교육용 자율주행 코딩로봇을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

전술한 내용은 이후 보다 자세하게 기술되는 사항에 대해 간략화된 형태로 선택적인 개념만을 제공한다. 본 내용은 특허 청구 범위의 주요 특징 또는 필수적 특징을 한정하거나, 특허청구범위의 범위를 제한할 의도로 제공되는 것은 아니다.

도 1은 일 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 보여주는 도면이다.
도 2는 연결부를 통하여 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드에 연결되는 다양한 외부장치를 보여주는 도면이다.
도 3은 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드가 부착된 코딩로봇의 일례를 보여주는 도면이다.
도 4는 다른 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇을 보여주는 도면이다.
도 5 및 도 6은 다른 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇의 동작을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 명세서에 개시된 실시 예들을 도면을 참조하여 상세하게 설명하고 자 한다. 본문에서 달리 명시하지 않는 한, 도면의 유사한 참조번호들은 유사한 구성요소들을 나타낸다. 상세한 설명, 도면들 및 청구항들에서 상술하는 예시적인 실시 예들은 한정을 위한 것이 아니며, 다른 실시 예들이 이용될 수 있으며, 여기서 개시되는 기술의 사상이나 범주를 벗어나지 않는 한 다른 변경들도 가능하다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 본 개시의 구성요소들, 즉 여기서 일반적으로 기술되고, 도면에 기재되는 구성요소들을 다양하게 다른 구성으로 배열, 구성, 결합, 도안할 수 있으며, 이것들의 모두는 명백하게 고안되며, 본 개시의 일부를 형성하고 있음을 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 도면에서 여러 층(또는 막), 영역 및 형상을 명확하게 표현하기 위하여 구성요소의 폭, 길이, 두께 또는 형상 등은 과장되어 표현될 수도 있다.

일 구성요소가 다른 구성요소에 "마련"이라고 언급되는 경우, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접 마련되는 경우는 물론, 이들 사이에 추가적인 구성요소가 개재되는 경우도 포함할 수 있다.

일 구성요소가 다른 구성요소에 "연결"이라고 언급되는 경우, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접 연결되는 경우는 물론, 이들 사이에 추가적인 구성요소가 개재되는 경우도 포함할 수 있다.

개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시 예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시 예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시 예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

여기서 사용된 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 기술자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.

도 1은 일 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 보여주는 도면이다. 도 2는 연결부를 통하여 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드에 연결되는 다양한 외부장치를 보여주는 도면이다. 도 2의 (a)는 외부장치의 예로서 디스플레이 및 카메라를 보여주는 도면이며, 도 2의 (b)는 외부장치의 예로서 배터리, USB, SD카드, 초음파센서, DC 모터 및 서보모터를 보여주는 도면이다. 도 3은 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드가 부착된 코딩로봇의 일례를 보여주는 도면이다. 도 4는 다른 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇을 보여주는 도면이다. 도 5 및 도 6은 다른 실시 예에 따른 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 구동부(230)에 표시된 화살표는 동력부(220)에 의해 구동되는 구동부(230)의 구동방향을 의미한다.

이하 도면을 참조하여 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드에 대하여 설명하기로 한다. 이하 설명의 편의상 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드는 임베디드 컨트롤 보드라 칭하기로 한다.

도면을 참조하면, 임베디드 컨트롤 보드(100)는 컨트롤 보드(110), 인공지능 칩(120), 연결부(130) 및 저장장치(140)를 포함한다. 몇몇 다른 실시 예들에 있어서, 임베디드 컨트롤 보드(100)는 선택적으로(optionally) 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다.

컨트롤 보드(110)는 코딩로봇(10)에 탈부착 가능하게 마련된다.

인공지능 칩(120)은 컨트롤 보드(110)에 마련되며, 인공지능기능을 포함한다. 인공지능 칩(120)으로는 상용화된 인공지능 칩을 활용할 수 있다. 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩(120)을 이용하여 카메라를 통한 얼굴인식, 사물인식, 색상인식, 라인인식, QR코드인식과 마이크를 통한 음성인식 등의 기능을 구현할 수 있다.

연결부(130)는 컨트롤 보드(110)에 마련되며, 유선 또는 무선으로 코딩로봇(10)과 외부장치를 인공지능 칩(120)과 연결한다. 연결부(130)는 예로서 포트와 같은 코딩로봇(10)과 외부장치를 인공지능 칩(120)과 유선으로 연결하는 유선연결부(132), 와이파이 또는 블루투스 등과 같은 무선통신을 통해 코딩로봇(10)과 외부장치를 인공지능 칩(120)과 무선으로 연결하는 무선연결부(134)가 사용될 수 있다.

도 2에 예로서 도시한 바와 같이 상기 외부장치로는 코딩로봇(10)의 구동과 관련된 DC 모터와 서보 모터, 카메라 영상출력을 위한 디스플레이, 영상촬영을 위한 카메라, 거리측정을 위한 초음파 센서, 인공지능과 하드웨어 제어에 대한 코드를 업로드 하기 위한 USB 등이 활용될 수 있다. 도면에는 예시하지 않았지만, 상기 외부장치로는 음성 및 주변소리를 감지하기 위한 마이크, 부저음 출력을 위한 부저, 소리 및 음악 재생을 위한 스피커, 다양한 빛을 출력하기 위한 RGB LED 등이 활용될 수 있다.

저장장치(140)는 코딩로봇(10)의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장한다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 예로서 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩(120)의 제조사가 제공하는 소프트웨어를 통해 코딩로봇(10)의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 지도, 비지도, 준지도, 강화 등의 학습모델을 적용하여 얻을 수 있다.

인공지능 칩(120)은 저장장치(140)에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 코딩로봇(10)을 제어한다.

저장장치(140)는 USB메모리 또는 SD카드를 포함할 수 있다. 저장장치(140)에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 코딩교육용 애플리케이션을 통한 학습을 통해 마련될 수 있다.

상기 외부장치는 컨트롤 보드(110) 외부의 정보를 감지하는 센서를 포함할 수 있다. 이 경우, 인공지능 칩(120)은 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 센서를 통해 감지한 상기 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다.

입력수단(150)은 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결될 수 있다. 입력수단(150)은 예로서 터치패널, 버튼 등일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 입력수단(150)의 기능과 관련하여 이하 예로서 설명하기로 한다.

일례로, 임베디드 컨트롤 보드(100)는 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결되는 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다. 입력수단(150)을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있다. 이를 통해 본 명세서에서 개시하는 기술은 터치패널 등과 같은 입력수단(150)을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있어 코딩을 거치지 않더라도 다양한 기능을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

이하 입력수단(150)을 통한 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터 변경을 통한 다양한 기능을 구현하는 과정을 구체적인 예시로 설명하면 다음과 같다. 일례로, 얼굴인식 객체인식의 경우, 인식되는 영역의 ‘x축’, ‘y축’ 파라미터값 및 ‘영역의 넓이’ 파라미터의 변경을 통해 자율주행 자동차의 동작을 제어할 수 있다. 또한 ‘인식 개체수’ 및 ‘인식결과 라벨’ 파라미터를 변경하여 제어가 가능하다. 다른 예로, 숫자인식의 경우, 한 개의 숫자부터 여러 개의 숫자를 인식하도록 최대 자릿수 인식 파라미터를 변경하여 자율주행 자동차의 속도 제어가 가능하다. 또 다른 예로, 색상인식의 경우, 트레시홀드(threshold) 파라미터를 조절하여 원하는 색상을 추출하고 색상을 팔로우(follow)하는 제어가 가능하다. 또 다른 예로, QR인식의 경우, 페이로드(payload) 및 컬러(color) 파라미터를 조절하여 인식 후 자율주행자동차의 전후좌우 동작의 제어가 가능하다. 또 다른 예로, 음성인식의 경우, 음성인식의 개수, 볼륨 파라미터를 조절하여 원하는 음성패턴을 입력하고 음성인식을 통해 자율주행자동차의 주행 및 센서제어가 가능하다. 또 다른 예로, 직선 검출의 경우, LCD화면에 나타나는 직선의 시작점 ‘x1’, ‘y1’, 끝점 ‘x2’, ‘y2’ 파라미터값 변경을 통해 직선의 방향 벡터 및 각도 제어가 가능하다.

다른 예로, 임베디드 컨트롤 보드(100)는 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결되는 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다. 상기 외부장치는 컨트롤 보드(110) 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함할 수 있다. 연결부(130)는 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 저장장치(140)에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 입력수단(150)을 통하여 선택될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 입력수단(150)을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다.

다시 말하면, 본 명세서에서 개시하는 기술은 복수개 마련되는 연결부(130)를 통하여 인공지능 칩(120)과 연결될 수 있는 상기 복수의 센서들과 관련한 인공지능 및 센서제어에 대한 코딩 결과인 상기 학습된 인공지능 결과값을 저장장치(140)에 저장할 수 있다. 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 입력수단(150)를 통하여 선택되어 인공지능 칩(120)에 로딩될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 로딩된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값 및 상기 연결센서가 감지하는 외부의 정보를 통하여 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다. 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 복수의 센서들 각각에 대한 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장장치(140)에 저장하고, 입력수단(150)을 통해 상기 연결센서에 대응되는 인공지능 모델 결과값을 인공지능 칩(120)에 로딩함으로써 별도의 컴퓨터나 휴대용 스마트 기기의 도움 없이도 코딩로봇(10)을 제어할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

한편, 본 명세서에서 개시하는 임베디드 컨트롤 보드(100)는 상기 외부장치로서 컨트롤 보드(110) 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함할 수 있다. 연결부(130)는 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 미리 설정되어 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 저장장치(140)에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부(130) 중 대응되는 연결부-이하 대응연결부라 함-에 연결될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 상기 대응연결부에 연결된 상기 연결센서를 감지하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 감지된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다.

다시 말하면, 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 미리 설정되어 복수개 마련되는 연결부(130)를 통하여 인공지능 칩(120)과 연결될 수 있는 상기 복수의 센서들과 관련한 인공지능 및 센서제어에 대한 코딩 결과인 상기 학습된 인공지능 결과값을 저장장치(140)에 저장할 수 있다. 인공지능 칩(120)은 상기 대응연결부에 센서의 장착을 감지하면 상기 대응연결부에 대응되는 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 저장장치(140)을 통해 선택하여 로딩할 수 있다. 인공지능 칩(120)은 로딩된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값 및 상기 연결센서가 감지하는 외부의 정보를 통하여 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다. 본 명세서에서 개시하는 기술은 상기 복수의 센서들 각각에 대한 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장장치(140)에 저장하고, 복수개 마련되는 연결부(130)를 미리 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 설정함으로써 상기 대응연결부에 상기 연결센서가 연결된 것을 감지하면 상기 연결센서에 대응되는 인공지능 모델 결과값을 저장장치(140)로부터 인공지능 칩(120)에 로딩함으로써 입력수단(150)을 통한 입력명령 및 별도의 컴퓨터나 휴대용 스마트 기기의 도움 없이도 코딩로봇(10)을 제어할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

이하 도면을 참조하여 본 명세서에서 개시하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇에 대하여 설명하기로 한다. 이하 설명의 편의상 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇은 자율주행 코딩로봇이라 칭하기로 한다.

도면을 참조하면, 자율주행 코딩로봇(200)은 코딩로봇(10), 컨트롤 보드(110), 인공지능 칩(120), 연결부(130) 및 저장장치(140)를 포함한다. 몇몇 다른 실시 예들에 있어서, 자율주행 코딩로봇(200)은 입력수단(150)을 선택적으로 더 포함할 수 있다. 코딩로봇(10)은 몸체(210), 동력부(220), 구동부(230) 및 외부장치로서 카메라(240)를 포함한다. 컨트롤 보드(110), 인공지능 칩(120), 연결부(130) 및 저장장치(140)에 대해서는 앞서 임베디드 컨트롤 보드(100)와 관련한 상세한 설명에서 설명한 바, 이하 공통되는 내용은 설명의 편의상 설명을 생략하기로 한다.

몸체(210)에는 컨트롤 보드(110)가 부착된다.

동력부(220)는 몸체(210)에 마련된다. 동력부(220)로는 DC모터, 서보모터 등의 모터가 사용될 수 있으나, 구동부(230)를 구동할 수 있는 한 이에 한정되는 것은 아니다.

구동부(230)는 동력부(220)로부터 동력을 전달받아 구동된다. 구동부(230)로는 바퀴 등이 사용될 수 있으나, 동력부(220)로부터 동력을 전달받아 구동될 수 있는 한 이에 한정되는 것은 아니다.

카메라(240)는 주위의 이미지를 획득한다.

인공지능 칩(120)은 학습된 인공지능 모델 결과값 중 카메라(240)에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값을 이용하여 카메라(240)로부터 획득된 상기 이미지로부터 표지(240a)를 인식하여 동력부(220)를 제어하여 코딩로봇(10)의 동작을 제어한다.

동력부(220)는 몸체(210)에 마련되는 제1모터부(222) 및 제1모터부(222)에 의해 회전 가능하게 마련되는 제2모터부(224)를 포함할 수 있다. 예로서, 제1모터부(222)로는 0~180도 회전이 가능한 서보모터가 사용될 수 있고, 제2모터부(224)로는 DC모터가 사용될 수 있으나, 후술하는 기능을 수행할 수 있는 한 이에 한정되는 것은 아니다.

구동부(230)는 제2모터부(224)로부터 동력을 전달받아 회전 가능하게 마련되는 바퀴부를 포함할 수 있다.

일례로, 상기 바퀴부는 서로 이격되게 마련되는 제1바퀴부(232) 및 제2바퀴부(234)를 포함할 수 있다. 제1바퀴부(232) 및 제2바퀴부(234) 중 적어도 어느 하나는 서로 대응되는 위치에 마련되는 한 쌍의 바퀴를 포함할 수 있다. 제2모터부(224)는 상기 한 쌍의 바퀴에 각각 동력을 전달하는 한 쌍의 제2모터를 포함할 수 있다. 제1모터부(222)는 상기 한 쌍의 제2모터에 각각 회전력을 전달하는 한 쌍의 제1모터를 포함할 수 있다.

도면에는 제1바퀴부(232)로서 몸체(210)를 사이에 두고 서로 마주보고 있는 한 쌍의 바퀴가 예로서 표현되어 있다. 또한, 도면에는 제2바퀴부(234)로서 몸체(210)를 사이에 두고 서로 마주보고 있는 한 쌍의 바퀴가 예로서 표현되어 있다. 또한, 도면에는 제2모터부(224)로서 제1바퀴부(232)의 상기 한 쌍의 바퀴 각각 및 제2바퀴부(234)의 상기 한 쌍의 바퀴 각각에 마련되는 제2모터가 예로서 표현되어 있다. 또한, 도면에는 제1모터부(222)로서 제2모터부(224)의 상기 제2모터에 각각 마련되는 제1모터가 예로서 표현되어 있다.

이하 자율주행 코딩로봇(200)의 동작을 구체적으로 살펴보기로 한다. 제1모터부(222)는 제2모터부(224)에 작용하여 제2모터부(224)를 회전시킬 수 있다. 제2모터부(224)는 구동부(230)에 동력을 전달하여 회전시킬 수 있다. 제1모터부(222) 및 제2모터부(224)를 통해 구동부(230)를 구동함으로써 자율주행 코딩로봇(200)은 전진, 후진, 좌회전, 우회전 이외에 대각선 직진 이동, 좌우 직진 이동이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

자율주행 코딩로봇(200)의 동작은 인공지능 칩(120)이 저장장치(140)에 저장된 카메라(240)에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값과 카메라(240)로부터 획득되는 이미지로부터 표지(240a)를 인식하고, 인공지능 칩(120)이 동력부(220)를 제어함으로써 수행될 수 있다. 구체적으로 설명하면, 인공지능 칩(120)은 카메라(240)로부터 획득되는 상기 이미지 및 저장장치(140)에 저장된 카메라(240)에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값을 이용하여 표지(240a)가 지시하는 방향을 추론하여 해당 방향으로 코딩로봇(200)이 이동하도록 동력부(220)를 제어할 수 있다. 자율주행 코딩로봇(200)은 인공지능 칩(120)을 통해 표지(240a)가 지시하는 방향을 추론하고, 추론된 결과를 통해 제1모터부(222) 및 제2모터부(224)를 포함하도록 마련된 동력부(220)를 제어하여 구동부(230)(예를 들어 구동부(230)의 제1바퀴부(232) 및 제2바퀴부(234))가 다양한 각도를 가지도록 할 수 있다. 이를 통해 본 기술의 자율주행 코딩로봇(200)은 도 5 및 도 6에 예로서 도시한 바와 같이 전진, 후진, 좌회전, 우회전 이외에 대각선 직진 이동, 좌우 직진 이동 등과 같이 다양한 방향으로 자율주행을 하도록 할 수 있다.

한편, 자율주행 코딩로봇(200)은 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다. 입력수단(150)은 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결될 수 있다.

일례로, 자율주행 코딩로봇(200)은 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결되는 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다. 입력수단(150)을 통해 카메라(240)에 대응되는 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있다. 이를 통해 본 명세서에서 개시하는 기술은 터치패널 등과 같은 입력수단(150)을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있어 코딩을 거치지 않더라도 다양한 기능을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

다른 예로, 자율주행 코딩로봇(200)은 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결되는 입력수단(150)을 더 포함할 수 있다. 상기 외부장치는 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 더 포함할 수 있다. 연결부(130)는 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 추가적으로 마련되어 저장장치(140)에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 입력수단(150)을 통하여 선택될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 입력수단(150)을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다. 일례로, 상기 연결센서는 초음파 센서일 수 있다. 상기 초음파 센서에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값은 저장장치(140)에 저장될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 저장장치(140)에 저장된 상기 초음파 센서에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값과 상기 초음파센서로 획득되는 초음파 반사시간으로부터 코딩로봇(10)과 표지(240a) 사이의 거리를 인식 또는 추론하여 코딩로봇(10)이 표지(240a)와 적절한 거리를 유지하면서 이동하도록 제어할 수 있다.

한편, 본 명세서에서 개시하는 자율주행 코딩로봇(200)은 상기 외부장치로서 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 더 포함할 수 있다. 연결부(130)는 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 미리 설정되어 복수개 마련될 수 있다. 상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 저장장치(140)에 저장될 수 있다. 상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부(130) 중 대응되는 연결부-이하 대응연결부라 함-에 연결될 수 있다. 인공지능 칩(120)은 상기 대응연결부에 연결된 상기 연결센서를 감지하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 감지된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 코딩로봇(10)을 제어할 수 있다.

정리하면, 본 명세서에서 개시하는 기술은 코딩로봇(10)에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드(110), 컨트롤 보드(110)에 마련되는 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩(120), 코딩로봇(10)과 외부장치를 인공지능 칩(120)과 연결하는 연결부(130) 및 코딩로봇(10)의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치(140)를 포함한다. 저장장치(140)에 저장되는 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 코딩교육용 애플리케이션을 통한 학습으로 마련하는 경우에 코딩교육의 결과물을 코딩로봇(10)과 연계하여 직접 확인할 수 있다. 이를 통해 본 명세서에서 개시하는 기술은 코딩 교육의 효과를 증대할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다. 한편, 도 2의 (b)에 예로서 도시한 바와 같이, 저장장치(140)로서 SD 카드가 활용될 수 있다. SD 카드는 컨트롤 보드(110)에 마련되는 연결부(130)를 통하여 인공지능 칩(120)과 연결될 수 있다. 사용자는 코딩 교육 과정에서 코딩교육용 애플리케이션을 통해 카메라, 초음파 센서, LED 등과 같은 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 생성하고 이를 SD 카드에 저장할 수 있다. 본 기술은 저장장치(140)로서 SD 카드와 같은 이동식 저장장치를 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 본 기술은 다양한 센서를 포함하는 외부장치와 관련한 인공지능 및 센서제어에 대한 코딩결과를 착탈식 저장장치(140)에 저장하고 필요한 경우에 인공지능 칩(120)에 로딩함으로써 컴퓨터 또는 휴대용 스마트 기기 없이도 코딩 교육이 가능한 환경을 제공해 줄 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 연결부(130)를 통하여 상기 외부장치와 인공지능 칩(120)을 서로 연결할 수 있어 인공지능 칩(120)은 저장장치(140)에 저장된 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 외부장치를 통해 실시간으로 감지하는 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 코딩로봇(10)을 제어함으로써 인공지능과 연계한 코딩 교육의 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 컨트롤 보드(110)에 마련되는 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩(120)을 통해 저장장치(140)에 저장된 상기 외부장치에 대하여 학습된 인공지능 모델 결과값 및 상기 외부장치를 통해 실시간으로 감지하는 외부의 정보를 통해 인공지능 결과를 예측하여 코딩로봇(10)을 제어하는 스마트 엣지 컴퓨팅을 진행함으로써 클라우드를 통한 방식에 비하여 데이터 트래픽 및 대기 시간을 줄일 수 있어 이벤트를 실시간으로 처리할 수 있으며, 인터넷 연결이 어려운 상황에서도 코딩로봇의 실행이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 컨트롤 보드(110)를 코딩로봇(10)에 탈부착 가능하게 마련하고, 컨트롤 보드(110)에 마련되는 인공지능 칩(120)을 연결부(130)를 통하여 코딩로봇(10)과 상기 외부장치와 연결함으로써 다양한 종류의 코딩로봇(10)에 적용이 가능한 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 인공지능 칩(120) 또는 저장장치(140)와 연결되는 입력수단(150)을 통하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있어 코딩을 거치지 않고도 다양한 기능을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

또한, 본 명세서에서 개시하는 기술은 코딩로봇(10)으로 제1모터부(222)와 제1모터부(222)에 의해 회전 가능하게 마련되는 제2모터부(224)를 포함하는 자율주행 코딩로봇(200)을 활용하고 이의 동작을 인공지능 칩(120)으로 제어함으로써 전진, 후진, 좌회전 및 우회전 동작 이외에 대각선 직진 이동, 좌우 직진 이동 등 다양한 방향으로 이동이 가능한 인공지능 교육용 자율주행 코딩로봇(200)을 구현할 수 있는 효과를 제공해 줄 수 있다.

상기로부터, 본 개시의 다양한 실시 예들이 예시를 위해 기술되었으며, 아울러 본 개시의 범주 및 사상으로부터 벗어나지 않고 가능한 다양한 변형 예들이 존재함을 이해할 수 있을 것이다. 그리고 개시되고 있는 상기 다양한 실시 예들은 본 개시된 사상을 한정하기 위한 것이 아니며, 진정한 사상 및 범주는 하기의 청구항으로부터 제시될 것이다.

10: 코딩로봇
100: 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드
110: 컨트롤 보드
120: 인공지능 칩
130: 연결부
132: 유선연결부
134: 무선연결부
140: 저장장치
150: 입력수단
200: 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇
210: 몸체
220: 동력부
222: 제1모터부
224: 제2모터부
230: 구동부
232: 제1바퀴부
234: 제2바퀴부
240: 카메라
240a: 표지

Claims

코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부; 및
상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함하며,
상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하되,
상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함하며,
상기 외부장치는 상기 컨트롤 보드 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함하며,
상기 연결부는 복수개 마련되며,
상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 상기 저장장치에 저장되며,
상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결되되,
상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 상기 입력수단을 통하여 선택되며,
상기 인공지능 칩은 상기 입력수단을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드.
코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부; 및
상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함하며,
상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하되,
상기 외부장치는 상기 컨트롤 보드 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 포함하며,
상기 연결부는 상기 복수의 센서들 각각에 대응하여 미리 설정되어 복수개 마련되며,
상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 마련되어 상기 저장장치에 저장되며,
상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 대응되는 연결부-이하 대응연결부라 함-에 연결되며,
상기 인공지능 칩은 상기 대응연결부에 연결된 상기 연결센서를 감지하여 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 감지된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 입력수단을 통해 상기 학습된 인공지능 모델 결과값의 파라미터를 변경할 수 있는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드.
삭제
삭제
코딩로봇에 탈부착 가능하게 마련되는 컨트롤 보드;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 인공지능기능을 포함하는 인공지능 칩;
상기 컨트롤 보드에 마련되며, 유선 또는 무선으로 상기 코딩로봇과 외부장치를 상기 인공지능 칩과 연결하는 연결부; 및
상기 코딩로봇의 동작제어와 연계되는 상기 외부장치에 대해 학습된 인공지능 모델 결과값을 저장하는 저장장치를 포함하며,
상기 인공지능 칩은 상기 저장장치에 저장된 상기 학습된 인공지능 모델 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하되,
상기 코딩로봇은
상기 컨트롤 보드가 부착되는 몸체;
상기 몸체에 마련되는 동력부; 및
상기 동력부로부터 동력을 전달받아 구동되는 구동부를 포함하며,
상기 외부장치는 주위의 이미지를 획득하는 카메라를 포함하며,
상기 인공지능 칩은 상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 카메라에 대응되는 학습된 인공지능 모델 결과값을 이용하여 상기 카메라로부터 획득된 상기 이미지로부터 표지를 인식하여 상기 동력부를 제어하여 상기 코딩로봇의 동작을 제어하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇.
제8항에 있어서,
상기 동력부는
상기 몸체에 마련되는 제1모터부; 및
상기 제1모터부에 의해 회전 가능하게 마련되는 제2모터부를 포함하며,
상기 구동부는 상기 제2모터부로부터 동력을 전달받아 회전 가능하게 마련되는 바퀴부를 포함하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇.
제9항에 있어서,
상기 바퀴부는 서로 이격되게 마련되는 제1바퀴부 및 제2바퀴부를 포함하며,
상기 제1바퀴부 및 상기 제2바퀴부 중 적어도 어느 하나는 서로 대응되는 위치에 마련되는 한 쌍의 바퀴를 포함하며,
상기 제2모터부는 상기 한 쌍의 바퀴에 각각 동력을 전달하는 한 쌍의 제2모터를 포함하며,
상기 제1모터부는 상기 한 쌍의 제2모터에 각각 회전력을 전달하는 한 쌍의 제1모터를 포함하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇.
제8항에 있어서,
상기 인공지능 칩 또는 상기 저장장치와 연결되는 입력수단을 더 포함하며,
상기 외부장치는 외부의 정보를 감지하는 복수의 센서들을 더 포함하며,
상기 연결부는 복수개 마련되며,
상기 학습된 인공지능 모델 결과값은 상기 복수의 센서들 각각에 대해 추가적으로 마련되어 상기 저장장치에 저장되며,
상기 복수의 센서들 중 적어도 하나-이하 연결센서라 함-는 상기 복수개의 연결부 중 어느 하나에 연결되되,
상기 학습된 인공지능 모델 결과값 중 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값은 상기 입력수단을 통하여 선택되며,
상기 인공지능 칩은 상기 입력수단을 통하여 선택된 상기 연결센서에 대응되는 학습된 인공지능 결과값을 통해 상기 코딩로봇을 제어하는 인공지능 칩과 센서가 임베디드된 컨트롤 보드를 이용한 자율주행 코딩로봇.