KR102564814B1

KR102564814B1 - 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102564814B1
Application number: KR1020210073685A
Authority: KR
Inventors: 박성주; 권인환; 김지선; 장승호
Original assignee: 주식회사 유진로봇
Priority date: 2021-03-02
Filing date: 2021-06-07
Publication date: 2023-08-08
Also published as: KR102564813B1; KR102559013B1; KR20220124064A; KR20220124063A; KR20220124062A

Abstract

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법은, 맵의 서브 영역별로 획득한 주행 경로 패턴을 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 실제 주행 경로를 결정함으로써, 로봇의 회전 반경(turning radius)을 고려하여 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다.

Description

로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법{Moving path planning apparatus and method for robot}

본 발명은 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 로봇의 주행 경로를 결정하는, 장치 및 방법에 관한 것이다.

물 청소 로봇의 가장 중요한 이슈는 물을 뿌리면서 솔로 청소하고, 바닥에 뿌려진 물을 후방의 물 흡입구를 통해 전부 빨아들여야 하는 것이다. 종래의 물 청소 로봇은 제자리 회전을 통해 다음 청소 라인으로 위치를 변경하고 있다. 이에 따라, 물 청소 로봇의 청소 라인 변경 시, 물 청소 로봇이 바닥에 뿌려진 물을 전부 흡입하지 못하는 문제가 있다.

본 발명이 이루고자 하는 목적은, 맵의 서브 영역별로 획득한 주행 경로 패턴을 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 실제 주행 경로를 결정하는, 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치는, 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득하고, 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득하는 주행 경로 패턴 획득부; 및 미리 설정된 로봇 파라미터 및 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴을 기반으로 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 상기 로봇의 실제 주행 경로를 결정하는 주행 경로 결정부;를 포함한다.

여기서, 상기 주행 경로 결정부는, 상기 로봇의 현재 위치를 기반으로 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득하고, 상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 결정부는, 상기 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 상기 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득하고, 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 상기 로봇과 상기 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득하며, 상기 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 상기 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 상기 복수개의 예비 경로로 획득할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 결정부는, 상기 로봇의 2개의 조향 바퀴의 중심점을 기준으로 상기 복수개의 전방 지점을 획득하고, 기하학적 경로 추종 방법(pure pursuit algorithm)을 이용하여 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대한 호(arc)를 생성하여 상기 예비 경로 후보군을 획득할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 결정부는, 상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득하고, 상기 복수개의 예비 경로 중 상기 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 결정부는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리를 기반으로 획득되는 제1 거리 점수, 상기 제1 거리 점수에 대한 미리 설정된 제1 가중치, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리를 기반으로 획득되는 제2 거리 점수 및 상기 제2 거리 점수에 대한 미리 설정된 제2 가중치를 기반으로 상기 평가 점수를 획득하며, 상기 제1 거리 점수는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리가 가까울수록 더 높은 점수가 부여되고, 상기 제2 거리 점수는, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리가 멀어질수록 더 높은 점수가 부여될 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 패턴 획득부는, 상기 맵의 대상 영역에 대한 중심점을 획득하고, 상기 대상 영역에 대한 중심점을 기준으로 다각형의 크기를 미리 설정된 단위 크기만큼 늘려가며 상기 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형을 획득하며, 획득한 상기 최대 크기의 다각형을 상기 서브 영역으로 획득하고, 상기 서브 영역으로 획득한 상기 최대 크기의 다각형을 상기 대상 영역에서 제외하는 과정을, 상기 대상 영역의 크기가 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 로봇 크기보다 작아질 때까지 상기 대상 영역에 대해 반복적으로 수행하여 상기 맵에서 상기 하나 이상의 서브 영역을 획득할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 패턴 획득부는, 상기 대상 영역의 형태를 기반으로 상기 다각형의 유형을 결정할 수 있다.

여기서, 상기 주행 경로 패턴 획득부는, 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대하여, 상기 서브 영역에 대한 중심점을 획득하고, 상기 서브 영역에 대한 중심점을 기준으로 동일한 거리 값을 가지는 지점들로 이루어지는 경로 패턴을 미리 설정된 거리 간격을 단위로 복수개 획득하며, 획득한 복수개의 경로 패턴을 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴으로 획득할 수 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 방법은, 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득하고, 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득하는 단계; 및 미리 설정된 로봇 파라미터 및 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴을 기반으로 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 상기 로봇의 실제 주행 경로를 결정하는 단계;를 포함한다.

여기서, 상기 실제 주행 경로 결정 단계는, 상기 로봇의 현재 위치를 기반으로 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득하는 제1 단계; 및 상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는 제2 단계;를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 제1 단계는, 상기 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 상기 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득하고, 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 상기 로봇과 상기 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득하며, 상기 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 상기 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 상기 복수개의 예비 경로로 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.

여기서, 상기 제2 단계는, 상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득하고, 상기 복수개의 예비 경로 중 상기 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는 것으로 이루어질 수 있다.

여기서, 상기 제2 단계는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리를 기반으로 획득되는 제1 거리 점수, 상기 제1 거리 점수에 대한 미리 설정된 제1 가중치, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리를 기반으로 획득되는 제2 거리 점수 및 상기 제2 거리 점수에 대한 미리 설정된 제2 가중치를 기반으로 상기 평가 점수를 획득하는 것으로 이루어지며, 상기 제1 거리 점수는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리가 가까울수록 더 높은 점수가 부여되고, 상기 제2 거리 점수는, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리가 멀어질수록 더 높은 점수가 부여될 수 있다.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장되어 상기한 로봇의 주행 경로 결정 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에서 실행시킨다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법에 의하면, 맵의 서브 영역별로 획득한 주행 경로 패턴을 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 실제 주행 경로를 결정함으로써, 로봇의 회전 반경(turning radius)을 고려하여 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 서브 영역 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 주행 경로 패턴 획득 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 3의 (a)는 맵에 대응되는 서브 영역의 일례를 나타내고, 도 3의 (b)는 도 3의 (a)에 도시한 서브 영역별 주행 경로 패턴의 일례를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 예비 경로 획득 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 4의 (a)는 전방 지점의 일례를 나타내고, 도 4의 (b)는 도 4의 (a)에 도시한 전방 지점에 대응되는 호의 일례를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 주시 거리에 따른 호의 길이 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 실제 주행 경로 결정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 실제 주행 경로에 따라 로봇이 주행되는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 도 8에 도시한 실제 주행 경로 결정 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 명세서에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.

본 명세서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다" 또는 "포함할 수 있다"등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

또한, 본 명세서에 기재된 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터 구조들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다.

이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.

먼저, 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치를 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 서브 영역 획득 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 주행 경로 패턴 획득 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 3의 (a)는 맵에 대응되는 서브 영역의 일례를 나타내고, 도 3의 (b)는 도 3의 (a)에 도시한 서브 영역별 주행 경로 패턴의 일례를 나타내며, 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 예비 경로 획득 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 4의 (a)는 전방 지점의 일례를 나타내고, 도 4의 (b)는 도 4의 (a)에 도시한 전방 지점에 대응되는 호의 일례를 나타내며, 도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 주시 거리에 따른 호의 길이 변화를 설명하기 위한 도면이고, 도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 실제 주행 경로 결정 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 실제 주행 경로에 따라 로봇이 주행되는 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 장치(이하 '주행 경로 결정 장치'라 한다)(100)는 맵의 서브 영역별로 획득한 주행 경로 패턴을 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 실제 주행 경로를 결정할 수 있다.

여기서, 미리 설정된 로봇 파라미터는 로봇 크기, 로봇 형태(직사각형, 원형 등), 전방 주시 거리, 최소 회전 반경(minimum turning radius), 속도 정보(최대 속도, 가속도) 등을 포함할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 주행 경로 결정 장치(100)는 하드웨어 또는 소프트웨어 형태로 구현되어 청소 로봇, 이동 로봇 등과 같은 로봇(도시하지 않음)에 탑재될 수 있다. 이 경우, 로봇에 탑재된 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇이 이동하면서 구축한 격자 맵의 서브 영역별로 주행 경로 패턴을 획득하고, 서브 영역별로 획득한 주행 경로 패턴과 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 실제 주행 경로를 결정할 수 있다. 그러면, 로봇은 실제 주행 경로에 따라 주행을 할 수 있다.

다시 설명하면, 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇이 서브 영역에 대응되는 주행 경로 패턴을 따라가며 이동하고, 제자리 회전을 통해 다른 주행 경로 패턴으로 변경하는 것이 아니라 타원 경로를 통해 이동하면서 다른 주행 경로 패턴으로 변경되도록 하기 위해 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다. 예컨대, 물 청소 로봇의 가장 중요한 이슈는 물을 뿌리면서 솔로 청소하고, 바닥에 뿌려진 물을 후방의 물 흡입구를 통해 전부 빨아들여야 하는 것이다. 물 청소 로봇이 제자리 회전을 통해 다음 청소 라인으로 위치를 변경하게 되면, 바닥에 뿌려진 물을 전부 흡입하지 못하게 된다. 이에 반면, 본 발명과 같이, 전구 모양 등과 같은 타원 경로를 통해 이동하면서 다음 주행 경로 패턴으로 위치를 변경하게 되면, 바닥에 뿌려진 물을 전부 흡입하면서 다음 주행 경로 패턴으로 위치를 변경할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇의 회전 반경(turning radius)을 고려하여 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다.

이를 위해, 주행 경로 결정 장치(100)는 주행 경로 패턴 획득부(110), 주행 경로 결정부(130) 및 주행 제어부(150)를 포함할 수 있다.

주행 경로 패턴 획득부(110)는 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득할 수 있다.

보다 자세히 설명하면, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 맵의 대상 영역에 대한 중심점을 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 대상 영역에 대한 중심점을 기준으로 다각형의 크기를 미리 설정된 단위 크기만큼 늘려가며 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형을 획득할 수 있다.

이때, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 대상 영역의 형태를 기반으로 다각형의 유형을 결정할 수 있다. 예컨대, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 대상 영역의 형태와 다각형 유형들(삼각형, 사각형, 오각형 등) 각각과의 유사도를 평가하고, 가장 유사도가 높은 다각형 유형을 해당 대상 영역에 대응되는 다각형의 유형으로 결정할 수 있다.

그리고, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 획득한 최대 크기의 다각형을 서브 영역으로 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 서브 영역으로 획득한 최대 크기의 다각형을 대상 영역에서 제외할 수 있다.

위와 같은 "대상 영역의 중심점을 획득하는 과정" -> "대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형을 획득하는 과정" -> "최대 크기의 다각형을 서브 영역으로 획득하는 과정" -> "대상 영역에서 최대 크기의 다각형을 제외하는 과정"을, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 대상 영역의 크기가 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 로봇 크기보다 작아질 때까지 대상 영역에 대해 반복적으로 수행하여 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득할 수 있다.

예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 맵의 초기 대상 영역(즉, 맵의 전체 영역)에 대한 중심점을 획득할 수 있다. 맵이 격자 맵(grid map)인 경우, 격자 맵에서 벽 등과 같은 장애물(흑색 영역)과의 거리 값을 격자 맵의 픽셀 단위로 측정할 수 있다. 그러면, 도 2의 좌측에 표시된 바와 같이 파란색 영역이 주어진 격자 맵의 중심점이 되게 된다. 그리고, 대상 영역에 대한 중심점을 기준으로 사각형의 크기를 늘려가며 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형(즉, 서브 영역)을 획득할 수 있다. 그런 다음, 맵의 초기 대상 영역에서 최대 크기의 다각형(즉, 서브 영역)을 제외한 나머지 대상 영역을 대상으로. "대상 영역의 중심점을 획득하는 과정" -> "대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형을 획득하는 과정" -> "최대 크기의 다각형을 서브 영역으로 획득하는 과정" -> "대상 영역에서 최대 크기의 다각형을 제외하는 과정"을 남은 대상 영역의 크기가 로봇 크기보다 작아질 때까지 반복적으로 수행하여, 맵에 대응되는 하나 이상의 서브 영역을 획득할 수 있다.

또한, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득할 수 있다.

보다 자세히 설명하면, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 하나 이상의 서브 영역 각각에 대하여, 서브 영역에 대한 중심점을 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 서브 영역에 대한 중심점을 기준으로 동일한 거리 값을 가지는 지점들로 이루어지는 경로 패턴을 미리 설정된 거리 간격을 단위로 복수개 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 획득한 복수개의 경로 패턴을 서브 영역에 대한 주행 경로 패턴으로 획득할 수 있다.

예컨대, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 맵으로부터 3개의 서브 영역(서브 영역 1, 서브 영역 2, 서브 영역 3)을 획득한 경우, 주행 경로 패턴 획득부(110)는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 3개의 서브 영역(서브 영역 1, 서브 영역 2, 서브 영역 3) 각각에 대한 주행 경로 패턴을 획득할 수 있다.

주행 경로 결정부(130)는 미리 설정된 로봇 파라미터 및 서브 영역에 대한 주행 경로 패턴을 기반으로 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다.

즉, 주행 경로 결정부(130)는 로봇의 현재 위치를 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득할 수 있다. 여기서, 전방 주시 거리가 높을수록 충돌 회피를 위한 충분한 거리의 확보가 가능하다.

보다 자세히 설명하면, 주행 경로 결정부(130)는 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정부(130)는 로봇의 2개의 조향 바퀴의 중심점을 기준으로 복수개의 전방 지점을 획득할 수 있다. 조향 바퀴는 로봇에 장착된 바퀴들 중에서 로봇의 방향 선회가 가능하도록 각도 조절이 가능한 바퀴를 말한다.

예컨대, 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 2개의 조향 바퀴의 중심점을 기준으로 바퀴 축에 수직한 축의 좌우 방향으로 일정 각도에서 전방 주시 거리만큼 떨어진 지점에 위치하는 복수개의 전방 지점을 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정부(130)는 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 로봇과 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정부(130)는 로봇으로부터 해당 전방 지점으로 이동하는 곡률을 기하학적으로 결정하는 방법인 기하학적 경로 추종 방법(pure pursuit algorithm)을 이용하여 복수개의 전방 지점 각각에 대한 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득할 수 있다.

예컨대, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 기하학적 경로 추종 방법(pure pursuit algorithm)을 이용하여 로봇과 전방 지점을 연결하는 호를 생성할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정부(130)는 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 복수개의 예비 경로로 획득할 수 있다.

예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 전방 주시 거리가 길어질수록 로봇과 전방 지점을 연결하는 호의 길이가 변화하게 된다. 이때, 주행 경로 결정부(130)는 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 최소 회전 반경보다 작은 예비 경로를 제거할 수 있다.

또한, 주행 경로 결정부(130)는 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 로봇의 실제 주행 경로로 결정할 수 있다.

보다 자세히 설명하면, 주행 경로 결정부(130)는 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득할 수 있다.

이때, 주행 경로 결정부(130)는 제1 거리 점수, 제1 가중치, 제2 거리 점수 및 제2 가중치를 기반으로 평가 점수를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 거리 점수는 예비 경로와 주행 경로 패턴 간의 거리를 기반으로 획득되며, 예비 경로와 주행 경로 패턴 간의 거리가 가까울수록 더 높은 점수가 부여될 수 있다. 제1 가중치는 제1 거리 점수에 대한 가중치로 미리 설정될 수 있다. 제2 거리 점수는 예비 경로와 장애물 간의 거리를 기반으로 획득되며, 예비 경로와 장애물 간의 거리가 멀어질수록 더 높은 점수가 부여될 수 있다. 제2 가중치는 제2 거리 점수에 대한 가중치로 미리 설정될 수 있다.

예컨대, 주행 경로 결정부(130)는 아래의 [수학식 1]과 같은 평가 함수를 통해 예비 경로에 대한 평가 점수를 획득할 수 있다.

[수학식 1]

f(P) = α * Ref(P) + β * Obs(P)

여기서, f(P)는 평가 함수, 즉 예비 경로 P에 대한 평가 점수를 나타낸다. Ref(P)는 예비 경로 P에 대한 제1 거리 점수를 나타낸다. Obs(P)는 예비 경로 P에 대한 제2 거리 점수를 나타낸다. α는 제1 거리 점수에 대한 가중치를 나타낸다. β는 제2 거리 점수에 대한 가중치를 나타낸다. 이때, 상수 게인(gain) 값인 α와 β의 값을 변경함으로써, 평가 함수 내의 제1 거리 점수와 제2 거리 점수의 비중을 조절할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정부(130)는 복수개의 예비 경로 중 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 로봇의 실제 주행 경로로 결정할 수 있다. 예컨대, 도 6에 도시된 바와 같이, 주행 경로 결정부(130)는 로봇의 현재 위치를 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터를 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득하고, 해당 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 복수개의 예비 경로 중에서 선택된 하나의 예비 경로를 실제 주행 경로로 획득할 수 있다.

주행 제어부(150)는 주행 경로 결정부(130)를 통해 결정된 실제 주행 경로에 따라 로봇이 주행하도록 제어할 수 있다.

즉, 주행 제어부(150)는 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 속도 정보를 기반으로 현재 위치에서 낼 수 있는 최적의 속도로 로봇이 실제 주행 경로에 따라 주행하도록 제어할 수 있다.

예컨대, 도 7에 도시된 바와 같이, 물 청소 로봇이 서브 영역의 주행 경로 패턴 중 하나의 경로 패턴에 따라 본 발명에 따른 실제 주행 경로를 기반으로 청소를 완료하면, 물 청소 로봇은 다음의 경로 패턴에 따라 청소를 하게 된다. 이후, 로봇이 서브 영역의 주행 경로 패턴 중 모든 경로 패턴에 따른 이동, 즉 서브 영역의 전체 영역에 대한 청소를 완료하면, 로봇은 현재 위치로부터 가장 가까우면서 청소를 하지 않은 다른 서브 영역으로 이동하게 된다.

그러면, 도 8 및 도 9를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 방법에 대하여 설명한다.

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로봇의 주행 경로 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 주행 경로 결정 장치(100)는 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득하고, 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득할 수 있다(S110).

보다 자세히 설명하면, 주행 경로 결정 장치(100)는 맵의 대상 영역에 대한 중심점을 획득하고, 대상 영역에 대한 중심점을 기준으로 다각형의 크기를 미리 설정된 단위 크기만큼 늘려가며 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형을 획득하며, 획득한 최대 크기의 다각형을 서브 영역으로 획득하고, 서브 영역으로 획득한 최대 크기의 다각형을 대상 영역에서 제외하는 과정을, 대상 영역의 크기가 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 로봇 크기보다 작아질 때까지 대상 영역에 대해 반복적으로 수행하여 맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정 장치(100)는 대상 영역의 형태를 기반으로 다각형의 유형을 결정할 수 있다.

또한, 주행 경로 결정 장치(100)는 하나 이상의 서브 영역 각각에 대하여, 서브 영역에 대한 중심점을 획득하고, 서브 영역에 대한 중심점을 기준으로 동일한 거리 값을 가지는 지점들로 이루어지는 경로 패턴을 미리 설정된 거리 간격을 단위로 복수개 획득하며, 획득한 복수개의 경로 패턴을 서브 영역에 대한 주행 경로 패턴으로 획득할 수 있다.

그런 다음, 주행 경로 결정 장치(100)는 미리 설정된 로봇 파라미터 및 서브 영역에 대한 주행 경로 패턴을 기반으로 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 실제 주행 경로를 결정할 수 있다(S130).

이후, 주행 경로 결정 장치(100)는 결정된 실제 주행 경로에 따라 로봇이 주행하도록 제어할 수 있다(S150).

즉, 주행 경로 결정 장치(100)는 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 속도 정보를 기반으로 현재 위치에서 낼 수 있는 최적의 속도로 로봇이 실제 주행 경로에 따라 주행하도록 제어할 수 있다.

도 9는 도 8에 도시한 실제 주행 경로 결정 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇의 현재 위치를 기반으로 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득할 수 있다(S131).

즉, 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇의 2개의 조향 바퀴의 중심점을 기준으로 복수개의 전방 지점을 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정 장치(100)는 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 로봇과 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정 장치(100)는 로봇으로부터 해당 전방 지점으로 이동하는 곡률을 기하학적으로 결정하는 방법인 기하학적 경로 추종 방법(pure pursuit algorithm)을 이용하여 복수개의 전방 지점 각각에 대한 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정 장치(100)는 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 복수개의 예비 경로로 획득할 수 있다.

그런 다음, 주행 경로 결정 장치(100)는 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 로봇의 실제 주행 경로로 결정할 수 있다(S132).

즉, 주행 경로 결정 장치(100)는 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득할 수 있다. 이때, 주행 경로 결정 장치(100)는 제1 거리 점수, 제1 가중치, 제2 거리 점수 및 제2 가중치를 기반으로 평가 점수를 획득할 수 있다. 예컨대, 주행 경로 결정 장치(100)는 위의 [수학식 1]과 같은 평가 함수를 통해 예비 경로에 대한 평가 점수를 획득할 수 있다.

그리고, 주행 경로 결정 장치(100)는 복수개의 예비 경로 중 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 로봇의 실제 주행 경로로 결정할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록 매체로서는 자기기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 주행 경로 결정 장치,
110 : 주행 경로 패턴 획득부,
130 : 주행 경로 결정부,
150 : 주행 제어부

Claims

맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득하고, 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득하는 주행 경로 패턴 획득부; 및
미리 설정된 로봇 파라미터 및 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴을 기반으로 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 상기 로봇의 실제 주행 경로를 결정하는 주행 경로 결정부;를 포함하며,
상기 주행 경로 패턴 획득부가 서브 영역을 획득하는 것은,
상기 맵의 대상 영역의 중심점을 기준으로 상기 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형에 따른 서브 영역을 획득하고, 상기 획득된 서브 영역을 상기 대상 영역에서 제외하는 과정을 반복하여 수행하되, 상기 과정을 반복하여 수행하는 것은 상기 대상 영역의 크기가 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 로봇 크기 보다 작아질 때까지 수행하는 것을 특징으로 하는, 로봇의 주행 경로 결정 장치.
제1항에서,
상기 주행 경로 결정부는,
상기 로봇의 현재 위치를 기반으로 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득하고,
상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
제2항에서,
상기 주행 경로 결정부는,
상기 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 상기 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득하고, 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 상기 로봇과 상기 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득하며, 상기 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 상기 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 상기 복수개의 예비 경로로 획득하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
제3항에서,
상기 주행 경로 결정부는,
상기 로봇의 2개의 조향 바퀴의 중심점을 기준으로 상기 복수개의 전방 지점을 획득하고, 기하학적 경로 추종 방법(pure pursuit algorithm)을 이용하여 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대한 호(arc)를 생성하여 상기 예비 경로 후보군을 획득하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
제2항에서,
상기 주행 경로 결정부는,
상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득하고, 상기 복수개의 예비 경로 중 상기 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
제5항에서,
상기 주행 경로 결정부는,
예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리를 기반으로 획득되는 제1 거리 점수, 상기 제1 거리 점수에 대한 미리 설정된 제1 가중치, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리를 기반으로 획득되는 제2 거리 점수 및 상기 제2 거리 점수에 대한 미리 설정된 제2 가중치를 기반으로 상기 평가 점수를 획득하며,
상기 제1 거리 점수는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리가 가까울수록 더 높은 점수가 부여되고,
상기 제2 거리 점수는, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리가 멀어질수록 더 높은 점수가 부여되는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
삭제
제1항에서,
상기 주행 경로 패턴 획득부는,
상기 대상 영역의 형태를 기반으로 상기 다각형의 유형을 결정하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
제1항에서,
상기 주행 경로 패턴 획득부는,
상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대하여, 상기 서브 영역에 대한 중심점을 획득하고, 상기 서브 영역에 대한 중심점을 기준으로 동일한 거리 값을 가지는 지점들로 이루어지는 경로 패턴을 미리 설정된 거리 간격을 단위로 복수개 획득하며, 획득한 복수개의 경로 패턴을 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴으로 획득하는,
로봇의 주행 경로 결정 장치.
로봇의 주행 경로 결정 방법에 있어서,
맵에서 하나 이상의 서브 영역을 획득하고, 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 로봇의 주행 경로 패턴을 획득하는 단계; 및
미리 설정된 로봇 파라미터 및 상기 서브 영역에 대한 상기 주행 경로 패턴을 기반으로 상기 하나 이상의 서브 영역 각각에 대한 상기 로봇의 실제 주행 경로를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 서브 영역을 획득하는 것은,
상기 맵의 대상 영역의 중심점을 기준으로 상기 대상 영역에 대응되는 최대 크기의 다각형에 따른 서브 영역을 획득하고, 상기 획득된 서브 영역을 상기 대상 영역에서 제외하는 과정을 반복하여 수행하되, 상기 과정을 반복하여 수행하는 것은 상기 대상 영역의 크기가 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 로봇 크기 보다 작아질 때까지 수행하는 것을 특징으로 하는, 로봇의 주행 경로 결정 방법.
제10항에서,
상기 실제 주행 경로 결정 단계는,
상기 로봇의 현재 위치를 기반으로 상기 미리 설정된 로봇 파라미터에 따른 전방 주시 거리와 최소 회전 반경을 이용하여 복수개의 예비 경로를 획득하는 제1 단계; 및
상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 중 하나의 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는 제2 단계;
를 포함하는 로봇의 주행 경로 결정 방법.
제11항에서,
상기 제1 단계는,
상기 로봇의 중심점을 기준으로 미리 설정된 각도 단위로 상기 전방 주시 거리만큼 떨어져 있는 복수개의 전방 지점을 획득하고, 상기 복수개의 전방 지점 각각에 대하여 상기 로봇과 상기 전방 지점을 연결하는 호(arc)를 생성하여 예비 경로 후보군을 획득하며, 상기 예비 경로 후보군 중 예비 경로의 회전 반경이 상기 최소 회전 반경보다 큰 예비 경로를 상기 복수개의 예비 경로로 획득하는 것으로 이루어지는,
로봇의 주행 경로 결정 방법.
제11항에서,
상기 제2 단계는,
상기 주행 경로 패턴과의 거리 및 장애물과의 거리를 기반으로 상기 복수개의 예비 경로 각각에 대한 평가 점수를 획득하고, 상기 복수개의 예비 경로 중 상기 평가 점수가 가장 높은 예비 경로를 상기 로봇의 상기 실제 주행 경로로 결정하는 것으로 이루어지는,
로봇의 주행 경로 결정 방법.
제13항에서,
상기 제2 단계는,
예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리를 기반으로 획득되는 제1 거리 점수, 상기 제1 거리 점수에 대한 미리 설정된 제1 가중치, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리를 기반으로 획득되는 제2 거리 점수 및 상기 제2 거리 점수에 대한 미리 설정된 제2 가중치를 기반으로 상기 평가 점수를 획득하는 것으로 이루어지며,
상기 제1 거리 점수는, 예비 경로와 상기 주행 경로 패턴 간의 거리가 가까울수록 더 높은 점수가 부여되고,
상기 제2 거리 점수는, 예비 경로와 상기 장애물 간의 거리가 멀어질수록 더 높은 점수가 부여되는,
로봇의 주행 경로 결정 방법.
제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 로봇의 주행 경로 결정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.