KR102565250B1 - Robot cleaner - Google Patents

Robot cleaner Download PDF

Info

Publication number
KR102565250B1
KR102565250B1 KR1020180041221A KR20180041221A KR102565250B1 KR 102565250 B1 KR102565250 B1 KR 102565250B1 KR 1020180041221 A KR1020180041221 A KR 1020180041221A KR 20180041221 A KR20180041221 A KR 20180041221A KR 102565250 B1 KR102565250 B1 KR 102565250B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
landmark
composite
cloud data
point cloud
distance
Prior art date
Application number
KR1020180041221A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20190123365A (en
Inventor
홍지혜
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020180041221A priority Critical patent/KR102565250B1/en
Priority to EP19784952.4A priority patent/EP3777630A4/en
Priority to PCT/KR2019/004216 priority patent/WO2019199027A1/en
Priority to US17/045,830 priority patent/US20210138640A1/en
Publication of KR20190123365A publication Critical patent/KR20190123365A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102565250B1 publication Critical patent/KR102565250B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2836Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means characterised by the parts which are controlled
    • A47L9/2852Elements for displacement of the vacuum cleaner or the accessories therefor, e.g. wheels, casters or nozzles
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2805Parameters or conditions being sensed
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/008Manipulators for service tasks
    • B25J11/0085Cleaning
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1679Programme controls characterised by the tasks executed
    • B25J9/1692Calibration of manipulator
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection

Abstract

실시 예는, 센서모듈 및 상기 센서모듈로부터 설정 시간 동안 입력된 제1 및 제2 거리별 점군 데이터들로 생성한 복합 랜드마크가 저장된 위치별 복합 랜드마크 중 특정 복합 랜드마크와 매칭되면, 청소 맵 상의 현재 위치를 상기 특정 복합 랜드마크에 따른 특정 위치로 보정하는 제어모듈을 포함하는 로봇 청소기를 제공한다.In an embodiment, when a sensor module and a composite landmark generated from point cloud data for each first and second distance input from the sensor module for a set time are matched with a specific composite landmark among the composite landmarks for each stored location, the cleaning map Provided is a robot cleaner including a control module for correcting the current position of the image to a specific position according to the specific composite landmark.

Description

로봇 청소기{Robot cleaner}Robot cleaner {Robot cleaner}

실시 예는 로봇 청소기에 관한 것이다.The embodiment relates to a robot cleaner.

일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.In general, robots have been developed for industrial use and have been in charge of a part of factory automation. In recent years, the field of application of robots has been further expanded, and medical robots, space robots, etc. have been developed, and household robots that can be used at home are also being made.

가정용 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로서, 일정 영역을 스스로 주행하면서 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하여 청소하는 가전기기의 일종이다 이러한 로봇 청소기는 일반적으로 충전 가능한 배터리를 구비하고, 주행 중 장애물을 피할 수 있는 장애물 센서를 구비하여 스스로 주행하며 청소할 수 있다.A representative example of a household robot is a robot vacuum cleaner, which is a type of home appliance that cleans by sucking in dust or foreign substances while traveling in a certain area by itself. Such robot cleaners generally have a rechargeable battery and can avoid obstacles while driving. It is equipped with an obstacle sensor, so it can drive and clean itself.

근래에는 이동 로봇, 특히 로봇 청소기를 이용한 응용 기술이 개발되고 있다.In recent years, application technologies using mobile robots, particularly robot cleaners, have been developed.

종래발명인 한국등록특허 제10-1697857호(등록일 2017.01.18)에는 이동 로봇 및 그의 위치인식방법이 개시된다.Korean Patent Registration No. 10-1697857 (registration date 2017.01.18), a prior invention, discloses a mobile robot and its location recognition method.

도 1은 종래 발명에 따른 이동 로봇의 이동 과정 및 위치 보정 과정을 나타낸 도이다.1 is a diagram illustrating a movement process and a position correction process of a mobile robot according to the related art.

도 1(a)와 같이 이동 로봇(1)은 벽의 직선과 나란하게 주행할 수 있다.As shown in FIG. 1 (a), the mobile robot 1 can travel parallel to the straight line of the wall.

이후, 도 1(b)와 같이 이동 로봇(1)은 바닥과의 미끄러짐에 의해서 자세가 틀어질 수 있다. 이후, 이동 로봇(1)은 도 1(c)와 같은 형태의 직선을 인식하며, 이동 로봇(1)의 이동 예상 방향이 변환되어 위치 인식 오류가 누적될 수 있다.After that, as shown in FIG. 1(b), the mobile robot 1 may change its posture by sliding with the floor. Thereafter, the mobile robot 1 recognizes a straight line in the form of FIG. 1(c), and the expected movement direction of the mobile robot 1 is converted so that position recognition errors may be accumulated.

종래 발명의 이동 로봇은 추출한 직선과 이전에 추출된 직선의 정합을 수행하여 각도를 보정함으로써, 이동 로봇의 현재 위치를 인식하여, 도 1(d) 같이 보정할 수 있다.The mobile robot according to the related art can recognize the current position of the mobile robot by matching the extracted straight line with the previously extracted straight line and correcting the angle, thereby correcting the current position as shown in FIG.

그런데, 종래 발명은, 직선 들 간의 정합으로 위치를 인식하므로, 모서리 또는 가장자리 영역에서의 위치 인식에 대한 정확도가 떨어지는 문제가 있다.However, since the conventional invention recognizes the location by matching between straight lines, there is a problem in that the accuracy of location recognition in the corner or edge area is low.

실시 예의 목적은, 센서모듈로부터 입력된 제1 및 제2 거리별 점군 데이터를 기반으로 벽면 및 벽면에 인접한 장애물의 형상에 대응하는 복합 랜드마크를 형성하여 위치를 인식 및 보정하기 용이한 로봇 청소기를 제공함에 있다.An object of the embodiment is to form a complex landmark corresponding to the shape of a wall and an obstacle adjacent to the wall based on the point cloud data for each first and second distance input from the sensor module to form a robot cleaner that can easily recognize and correct the location. is in providing

또한, 실시 예의 다른 목적은, 복합 랜드마크를 이용하여 모서리 또는 가장자리 영역에서도 위치를 인식하는 정확도를 높일 수 있는 로봇 청소기를 제공함에 있다.Another object of the embodiments is to provide a robot cleaner that can increase the accuracy of location recognition even in a corner or an edge area by using a complex landmark.

실시 예의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 실시 예의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 실시 예의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Objects of the embodiments are not limited to the above-mentioned purposes, and other objects and advantages of the embodiments not mentioned above can be understood by the following description and will be more clearly understood by the embodiments. In addition, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the embodiments can be realized by means and combinations thereof set forth in the claims.

실시 예에 따른 로봇 청소기의 제어모듈은, 센서모듈로부터 입력된 제1 및 제2 거리별 점군 데이터를 기반으로 제1 및 제2 랜드마크를 생성하고, 제1 및 제2 랜드마크를 병합한 복합 랜드마크를 생성하고, 위치별 복합 랜드마크 중 복합 랜드마크에 매칭되는 특정 복합 랜드마크의 특정 위치를 청소 맵 상에서 현재 위치로 보정할 수 있다.The control module of the robot cleaner according to the embodiment generates first and second landmarks based on point cloud data for each first and second distance input from the sensor module, and merges the first and second landmarks into a composite. A landmark may be created, and a specific location of a specific composite landmark matched to the composite landmark among composite landmarks for each location may be corrected to a current location on the cleaning map.

또한, 실시 예에 따른 로봇 청소기의 제어모듈은, 복합 랜드마크와 매칭되는 특정 복합 랜드마크가 등록되지 않았으면, 이전 복합 랜드마크에 복합 랜드마크를 연결한 신규 청소 맵을 생성할 수 있다.In addition, the control module of the robot cleaner according to the embodiment may generate a new cleaning map by connecting a complex landmark to a previous complex landmark if a specific complex landmark matching the complex landmark is not registered.

실시 예에 따른 로봇 청소기는, 센서모듈로부터 입력된 제1 및 제2 거리별 점군 데이터를 기반으로 벽면 및 벽면에 인접한 장애물의 형상에 대응하는 복합 랜드마크를 형성하여 위치를 인식 및 보정하기 용이한 이점이 있다.The robot cleaner according to the embodiment forms a complex landmark corresponding to the shape of a wall surface and an obstacle adjacent to the wall surface based on the first and second distance point cloud data input from the sensor module, so that the position is easily recognized and corrected. There is an advantage.

또한, 실시 예에 따른 로봇 청소기는, 복합 랜드마크를 이용하여 모서리 또는 가장자리 영역에서도 위치를 인식하는 정확도를 높일 수 있는 이점이 있다.In addition, the robot cleaner according to the embodiment has an advantage of increasing accuracy in recognizing a location even in a corner or edge area by using a complex landmark.

도 1은 종래 발명에 따른 이동 로봇의 이동 과정 및 위치 보정 과정을 나타낸 도이다.
도 2는 실시 예에 따른 로봇 청소기를 나타낸 사시도이다.
도 3은 실시 예에 따른 로봇 청소기의 제어구성을 나타낸 제어블록도이다.
도 4는 실시 예에 따른 로봇 청소기의 동작을 나타낸 동작도이다.
도 5는 실시 예에 따른 로봇 청소기의 내부 동작을 나타낸 동작도이다.
도 6은 실시 예에 따른 로봇 청소기의 동작방법을 나타낸 순서도이다.
1 is a diagram illustrating a movement process and a position correction process of a mobile robot according to the related art.
2 is a perspective view illustrating a robot cleaner according to an embodiment.
3 is a control block diagram showing a control configuration of a robot cleaner according to an embodiment.
4 is an operation diagram illustrating an operation of a robot cleaner according to an embodiment.
5 is an operation diagram illustrating an internal operation of a robot cleaner according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating an operating method of a robot cleaner according to an embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시 예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to indicate the same or similar components.

이하에서는, 실시예에 따른 로봇 청소기를 설명하도록 한다.Hereinafter, a robot cleaner according to an embodiment will be described.

도 2는 실시 예에 따른 로봇 청소기를 나타낸 사시도이다.2 is a perspective view illustrating a robot cleaner according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 로봇 청소기(10)는 본체(11), 집진 장치(14) 및 디스플레이부(19)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the robot cleaner 10 may include a main body 11, a dust collector 14, and a display unit 19.

본체(11)는 로봇 청소기(10)의 외관을 형성할 수 있다.The main body 11 may form the exterior of the robot cleaner 10 .

즉, 본체(11)는 지름에 비해 상대적으로 높이가 낮은 원통형, 즉 납작한 원통형상일 수 있다.That is, the body 11 may have a relatively low cylindrical height compared to its diameter, that is, a flat cylindrical shape.

또한, 본체(11)의 내부에는 흡입 장치(미도시), 흡입 노즐(미도시) 및 흡입 노즐(미도시)과 연통하는 집진 장치(14)가 구비될 수 있다.In addition, a suction device (not shown), a suction nozzle (not shown), and a dust collector 14 communicating with the suction nozzle (not shown) may be provided inside the main body 11 .

상기 흡입 장치는 공기 흡입력을 발생시킬 수 있으며, 집진 장치(14)가 후방에 배치되는 경우 배터리(미도시)와 집진 장치(14) 사이에 경사지게 설치될 수 있다.The suction device may generate air suction power, and may be inclinedly installed between a battery (not shown) and the dust collector 14 when the dust collector 14 is disposed at the rear.

상기 흡입 장치는 상기 배터리에 전기적으로 연결되는 모터(미도시) 및 모터의 회전축에 연결되어 공기의 유동을 강제하는 팬(미도시)을 포함할 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.The suction device may include a motor (not shown) electrically connected to the battery and a fan (not shown) connected to a rotating shaft of the motor to force flow of air, but is not limited thereto.

상기 흡입 노즐은 상기 흡입 장치의 구동에 의해, 바닥의 먼지를 흡입할 수 있다.The suction nozzle may suck dust from the floor by driving the suction device.

구체적으로, 상기 흡입 노즐은 본체(11)의 바닥에 형성된 개구부(미도시)를 통해 본체(11)의 하측으로 노출됨으로써, 실내의 바닥에 접하게 되어, 바닥의 이물질을 공기와 함께 흡입할 수 있다Specifically, the suction nozzle is exposed to the lower side of the body 11 through an opening (not shown) formed in the bottom of the body 11, so that it comes in contact with the floor of the room and sucks foreign substances on the floor together with air.

집진 장치(14)는 상기 흡입 노즐에서 흡입한 공기 중의 이물질을 집진하기 위하여 하측에 상기 흡입 노즐을 구비할 수 있다.The dust collecting device 14 may include a suction nozzle at a lower side to collect foreign substances in the air sucked from the suction nozzle.

또한, 본체(11)의 상부에는 정보를 표시하는 디스플레이부(19)가 배치될 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.In addition, a display unit 19 displaying information may be disposed above the body 11, but is not limited thereto.

본체(11)의 외주면에는 실내의 벽이나 장애물과의 거리를 감지하는 센서(미도시), 충돌 시 충격을 완충하는 범퍼(미도시), 로봇 청소기(10)의 이동을 위한 구동 바퀴(미도시)가 구비될 수 있다.On the outer circumferential surface of the main body 11, a sensor (not shown) detects the distance to an indoor wall or an obstacle, a bumper (not shown) that absorbs shock in case of a collision, and driving wheels (not shown) for moving the robot cleaner 10. ) may be provided.

상기 구동 바퀴는 본체(11)의 하부에 설치될 수 있으며, 양측 하부, 즉 좌측과 우측에 각각 구비될 수 있다The driving wheels may be installed on the lower part of the main body 11, and may be provided on both lower parts, that is, on the left and right sides, respectively.

상기 구동 바퀴는 각각, 모터(미도시)에 의해 회전되도록 구성될 수 있다.Each of the driving wheels may be configured to be rotated by a motor (not shown).

이때, 상기 모터는 상기 구동 바퀴에 대응되게, 양측 하부, 즉 좌측과 우측에 각각 구비될 수 있으며, 좌측과 우측에 각각 구비된 상기 모터는 독립적으로 작동할 수 있다.At this time, the motors may be provided on both lower portions, that is, on the left and right sides, corresponding to the driving wheels, and the motors provided on the left and right sides may operate independently.

따라서, 로봇 청소기(10)는 전진 및 후진뿐만 아니라, 좌회전 또는 우회전이 가능함으로써, 상기 모터의 구동에 따라 스스로 방향 전환을 하면서 실내 청소를 수행할 수 있다.Therefore, the robot cleaner 10 can move left or right as well as forward and backward, so that the robot cleaner 10 can perform indoor cleaning while changing direction by itself according to driving of the motor.

본체(11)의 바닥에는 적어도 하나의 보조 바퀴(미도시)가 구비될 수 있으며, 로봇 청소기(10)와 바닥 사이의 마찰을 최소화하는 동시에, 로봇 청소기(10)의 움직임을 안내할 수 있다.At least one auxiliary wheel (not shown) may be provided on the bottom of the main body 11, and may minimize friction between the robot cleaner 10 and the floor and guide the movement of the robot cleaner 10.

도 3은 실시 예에 따른 로봇 청소기의 제어구성을 나타낸 제어블록도이다.3 is a control block diagram showing a control configuration of a robot cleaner according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 로봇 청소기(10)는 센서 모듈(110), 구동 모듈(120), 주행정보 감지 모듈(130) 및 제어모듈(140)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the robot cleaner 10 may include a sensor module 110, a driving module 120, a driving information detection module 130, and a control module 140.

센서 모듈(110)는 도 1에서 언급한 본체(11)의 내부에 배치되며, 본체(11)의 외부를 통하여 벽면 또는 장애물을 감지할 수 있다.The sensor module 110 is disposed inside the main body 11 mentioned in FIG. 1, and can detect a wall or an obstacle through the outside of the main body 11.

이때, 센서 모듈(110)은 제1 및 제2 센서(112, 114)를 포함할 수 있다.In this case, the sensor module 110 may include first and second sensors 112 and 114 .

실시 예에서, 제1 및 제2 센서(112, 114)는 적외선 센서나 초음파 센서, PSD 센서(Position sensitive device) 등일 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.In an embodiment, the first and second sensors 112 and 114 may be an infrared sensor, an ultrasonic sensor, or a position sensitive device (PSD sensor), but are not limited thereto.

여기서, 제1, 2 센서(112, 114)는 서로 다른 센싱각을 가지고 벽면 및 장애물에 대한 거리를 측정할 수 있다.Here, the first and second sensors 112 and 114 may measure distances to walls and obstacles with different sensing angles.

제1 센서(112)는 실시간으로 측정한 제1 거리별 점군 데이터(d1)를 제어모듈(140)로 출력할 수 있다.The first sensor 112 may output point cloud data d1 for each first distance measured in real time to the control module 140 .

또한, 제2 센서(114)는 실시간으로 측정한 제2 거리별 점군 데이터(d2)를 제어모듈(140)로 출력할 수 있다.In addition, the second sensor 114 may output point cloud data d2 for each second distance measured in real time to the control module 140 .

제1 및 제2 거리별 점군 데이터(d1, d2)는 제1 및 제2 센서(112, 114) 각각이 벽면 또는 장애물을 감지한 데이터로써, 소정시간 간격으로 발산된 신호에 대한 반사 신호를 한 점으로 표현한 데이터일 수 있다.The first and second point cloud data (d1, d2) for each distance is data obtained by the first and second sensors 112 and 114 detecting a wall or an obstacle, and a reflected signal for a signal emitted at a predetermined time interval is obtained. It may be data expressed as dots.

구동 모듈(120)은 도 1에서 언급한 구동바퀴 및 모터를 구동시켜, 자율 주행하여 본체(11)를 이동시킬 수 있다.The driving module 120 may move the main body 11 by autonomous driving by driving the driving wheels and the motor mentioned in FIG. 1 .

주행 정보 감지 모듈(130)은 가속도 센서(미도시)를 포함할 수 있다.The driving information detection module 130 may include an acceleration sensor (not shown).

상기 가속도 센서는 로봇 청소기(10)의 주행 시 속도변화, 예를 들어, 출발, 정지, 방향 전환, 물체와의 충돌 등에 따른 이동 속도의 변화를 감지하여 제어모듈(140)로 출력할 수 있다.The acceleration sensor may detect a change in speed during driving of the robot cleaner 10, for example, a change in moving speed due to start, stop, change of direction, collision with an object, and the like, and output the result to the control module 140.

제어모듈(140)은 랜드마크 생성부(142), 랜드마크 판단부(144) 및 위치 보정부(146)를 포함할 수 있다.The control module 140 may include a landmark generation unit 142 , a landmark determination unit 144 and a location correction unit 146 .

랜드마크 생성부(142)는 제1 센서(112)로부터 설정 시간 간격으로 입력된 제1 거리별 점군 데이터들(a1)을 군집화 알고리즘에 적용하여 제1 군집화 그룹을 생성할 수 있다.The landmark generator 142 may generate a first clustering group by applying the point cloud data a1 for each first distance input from the first sensor 112 at set time intervals to a clustering algorithm.

이후, 랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 군집화 그룹의 제1 첫점부터 제1 끝점까지 서로 인접한 점들 사이의 제1 기울기 편차와 설정된 임계값을 비교하여 제1 랜드마크를 생성할 수 있다.Thereafter, the landmark generator 142 may generate a first landmark by comparing a first gradient deviation between adjacent points from the first first point to the first end point of the first clustering group with a set threshold.

랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 기울기 편차가 상기 임계값 미만이고 일정하게 유지되면 직선을 나타내는 상기 제1 랜드마크를 생성하거나, 또는 상기 제1 기울기 편차가 상기 임계값 이상이면 곡선을 나타내는 상기 제1 랜드마크를 생성할 수 있다.The landmark generation unit 142 generates the first landmark representing a straight line when the first tilt deviation is less than the threshold and remains constant, or represents a curve when the first tilt deviation is greater than or equal to the threshold. The first landmark may be created.

또한, 랜드마크 생성부(142)는 제2 센서(114)로부터 설정 시간 간격으로 입력된 제2 거리별 점군 데이터들(a2)을 군집화 알고리즘에 적용하여 제2 군집화 그룹을 생성할 수 있다.In addition, the landmark generator 142 may generate a second clustering group by applying the point cloud data a2 for each second distance input from the second sensor 114 at set time intervals to a clustering algorithm.

랜드마크 생성부(142)는 상기 제2 군집화 그룹의 제2 첫점부터 제2 끝점까지 서로 인접한 점들 사이의 제2 기울기 편차와 상기 임계값을 비교하여 제2 랜드마크를 생성할 수 있다.The landmark generator 142 may generate a second landmark by comparing a second gradient deviation between adjacent points from a second first point to a second end point of the second clustering group with the threshold value.

랜드마크 생성부(142)는 상기 제2 기울기 편차가 상기 임계값 미만이고 일정하게 유지되면 직선을 나타내는 상기 제2 랜드마크를 생성하거나, 또는 상기 제2 기울기 편차가 상기 임계값 이상이면 곡선을 나타내는 상기 제2 랜드마크를 생성할 수 있다.The landmark generation unit 142 generates the second landmark representing a straight line when the second tilt deviation is less than the threshold and remains constant, or represents a curve when the second tilt deviation is greater than or equal to the threshold. The second landmark may be created.

이후, 랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 및 제2 랜드마크를 병합하여 복합 랜드마크(fm)를 생성할 수 있다.Thereafter, the landmark generator 142 may generate a composite landmark fm by merging the first and second landmarks.

실시 예에서, 랜드마크 생성부(142)는 2개의 제1 및 제2 센서(112, 114)로부터 서로 다른 제1 및 제2 거리별 점군 데이터(d1, d2)들을 입력받아 제1 및 제2 랜드마크를 생성한 후 복합 랜드마크를 생성하는 것으로 설명하지만, 1개의 센서로부터 입력된 거리별 점군 데이터들에 따라 하나의 랜드마크를 생성할 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.In an embodiment, the landmark generation unit 142 receives first and second point cloud data d1 and d2 for each different first and second distances from the two first and second sensors 112 and 114 and receives first and second point cloud data d1 and d2 from the two first and second sensors 112 and 114. Although it is explained that a composite landmark is created after the landmark is created, one landmark can be created according to point cloud data for each distance inputted from one sensor, but is not limited thereto.

여기서, 랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 및 제2 랜드마크가 직선을 나타내며 상기 제1 및 제2 랜드마크 사이의 끼임각이 설정된 임계값 범위에 속하면 "ㄱ"자 형상의 복합 랜드마크를 생성할 수 있다.Here, the landmark generation unit 142 determines that the first and second landmarks represent straight lines and the included angle between the first and second landmarks falls within a set threshold value range to form an “L”-shaped composite land. marks can be created.

랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 및 제2 랜드마크가 직선을 나타내며 상기 제1 및 제2 랜드마크 사이의 끼임각이 상기 임계값 범위에 속하지 않으면, 상기 제1 및 제2 랜드마크가 서로 연관되지 않은 것으로 복합 랜드마크를 생성하지 않거나, 이전 생성한 제1 이전 랜드마크 및 제2 이전 랜드마크와 병합하여 복합 랜드마크를 생성할 수 있다.When the first and second landmarks represent straight lines and the included angle between the first and second landmarks does not fall within the threshold value range, the landmark generation unit 142 generates the first and second landmarks. A compound landmark may be created by not generating a compound landmark that is not related to each other, or by merging a first previous landmark and a previously generated second previous landmark.

또한, 랜드마크 생성부(142)는 상기 제1 랜드마크가 곡선을 나타내며 상기 제2 랜드마크가 직선을 나타내면 직선 및 곡선을 혼합한 복합 랜드마크를 생성할 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.Also, if the first landmark represents a curve and the second landmark represents a straight line, the landmark generation unit 142 may generate a composite landmark in which a straight line and a curve are mixed, but is not limited thereto.

랜드마크 판단부(144)는 랜드마크 생성부(142)에서 생성된 상기 복합 랜드마크의 등록 여부를 판단할 수 있다.The landmark determining unit 144 may determine whether the complex landmark generated by the landmark generating unit 142 is registered.

즉, 랜드마크 판단부(144)는 등록된 위치별 복합 랜드마크 중 상기 복합 랜드마크와 매칭되는 특정 복합 랜드마크의 등록 여부를 판단하여, 위치 보정부(146)로 출력할 수 있다.That is, the landmark determining unit 144 may determine whether or not a specific complex landmark matching the complex landmark is registered among the registered complex landmarks for each location, and output the result to the location correcting unit 146 .

위치 보정부(146)는 랜드마크 판단부(144)의 판단결과, 상기 특정 복합 랜드마크가 등록된 것으로 판단하면, 청소 맵 상의 현재 위치를 상기 특정 복합 랜드마크에 따른 특정 위치로 보정할 수 있다.If the landmark determining unit 144 determines that the specific composite landmark is registered, the location correction unit 146 may correct the current location on the cleaning map to a specific location according to the specific complex landmark. .

또한, 위치 보정부(146)는 랜드마크 판단부(144)의 판단결과, 상기 특정 복합 랜드마크가 등록되지 않은 것으로 판단하면, 상기 복합 랜드마크를 저장 등록하고, 이전 복합 랜드마크에 상기 복합 랜드마크를 연결한 신규 청소 맵을 생성할 수 있다.In addition, if the location correction unit 146 determines that the specific complex landmark is not registered as a result of the determination of the landmark determination unit 144, the complex landmark is stored and registered, and the complex landmark is stored in the previous complex landmark. A new cleaning map can be created by connecting the marks.

실시 예에 따른 로봇 청소기(10)는 센서모듈(110)에서 감지한 거리별 점군 데이터를 기반으로 생성한 복합 랜드마크가 등록된 특정 복합 랜드마크와 매칭되면, 특정 복합 랜드마크에 따른 특정위치로 현재위치를 보정함으로써, 위치 보정 성능을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.The robot cleaner 10 according to the embodiment moves to a specific location according to the specific complex landmark when the complex landmark generated based on the point cloud data for each distance detected by the sensor module 110 is matched with the registered specific complex landmark. By correcting the current location, there is an advantage of improving the location correction performance.

도 4는 실시 예에 따른 로봇 청소기의 동작을 나타낸 동작도 및 도 5는 실시 예에 따른 로봇 청소기의 내부 동작을 나타낸 동작도이다.4 is an operation diagram illustrating an operation of a robot cleaner according to an embodiment, and FIG. 5 is an operation diagram illustrating an internal operation of the robot cleaner according to an embodiment.

도 4(a)는 로봇 청소기(10)가 실내 공간을 자율 주행하여 청소를 수행하는 것을 나타낸다.4(a) shows that the robot cleaner 10 autonomously travels in an indoor space to perform cleaning.

여기서, 로봇 청소기(10)는 벽면을 따라 이동하는 것으로 나타내지만 이에 한정을 두지 않는다.Here, the robot cleaner 10 is shown as moving along the wall surface, but is not limited thereto.

즉, 로봇 청소기(10)는 ① 지점에서 ② 지점으로 이동하며 청소를 수행하고, 벽면을 감지하여 현재 위치를 설정된 청소 맵 상에서 보정할 수 있다.That is, the robot cleaner 10 may move from point ① to point ② to perform cleaning, detect a wall surface, and correct a current location on a set cleaning map.

도 4(b) 및 도 4(c)는 도 4(a)의 원 블록을 확대하여 나타낸다.4(b) and 4(c) enlarge the original block of FIG. 4(a).

도 4(b)는 로봇 청소기(10)가 ① 지점에서 ② 지점으로 이동하는 경우, 센서 모듈(110)에서 벽면을 센싱하는 범위를 나타낸다.FIG. 4(b) shows the range in which the sensor module 110 senses the wall surface when the robot cleaner 10 moves from point ① to point ②.

또한, 도 4(c)는 로봇 청소기(10)가 ② 지점에서 센서 모듈(110)에서 벽면을 센싱하는 범위를 나타낸다.In addition, FIG. 4(c) shows a range in which the robot cleaner 10 senses the wall surface in the sensor module 110 at point ②.

여기서, 도 5(a)를 참조하면, 로봇 청소기(10)의 센서모듈(110)은 ① 지점에서 ② 지점까지 이동 시 벽면과의 거리별 점군 데이터들을 설정 시간 간격으로 제어모듈(140)로 출력할 수 있다.Here, referring to FIG. 5 (a), when the sensor module 110 of the robot cleaner 10 moves from point ① to point ②, it outputs point cloud data for each distance from the wall to the control module 140 at set time intervals. can do.

이때, 상기 거리별 점군 데이터들은 센서모듈(110)에 포함된 센서들의 개수에 따라 일부분이 중첩되거나, 서로 다른 거리별 점군 데이터들이 혼합될 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.At this time, according to the number of sensors included in the sensor module 110, part of the point cloud data for each distance may overlap or point cloud data for each different distance may be mixed, but is not limited thereto.

도 5(b)를 참조하면, 제어모듈(140)에 포함된 랜드마크 생성부(142)는 상기 거리별 점군 데이터들을 군집화 알고리즘에 적용하여 제1 내지 제5 군집화 그룹(g1 내지 g5)을 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5(b), the landmark generation unit 142 included in the control module 140 generates first to fifth clustering groups g1 to g5 by applying the point cloud data for each distance to a clustering algorithm. can do.

실시 예에서, 랜드마크 생성부(142)는 5개의 제1 내지 제5 군집화 그룹(g1 내지 g5)을 생성하는 것으로 설명하지만, 1개의 군집화 그룹을 생성할 수 있으며, 이에 한정을 두지 않는다.In the embodiment, the landmark generation unit 142 is described as generating five first to fifth clustering groups g1 to g5, but one clustering group may be generated, but is not limited thereto.

도 5(c)를 참조하면, 랜드마크 생성부(142)는 제1 내지 제5 군집화 그룹(g1 내지 g5) 각각에 해당되는 제1 내지 제5 랜드마크를 생성하고, 상기 제1 내지 제5 랜드마크를 병합하여 복합 렌드마크(gs)를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5(c) , the landmark generator 142 generates first to fifth landmarks corresponding to the first to fifth clustering groups g1 to g5, respectively, and the first to fifth landmarks are generated. A composite landmark (gs) may be created by merging the landmarks.

실시 예에서, 복합 랜드마크(gs)의 생성 과정은 도 3에서 자세하게 설명한바 생략하기로 한다.In the embodiment, the process of generating the composite landmark gs is omitted as it has been described in detail with reference to FIG. 3 .

랜드마크 생성부(142)는 평면(2D) 타입으로 로봇 청소기(10)의 현재 위치를 나타낼 수 있다.The landmark generator 142 may indicate the current location of the robot cleaner 10 in a plane (2D) type.

이후, 랜드마크 판단부(144)는 위치별 복합 랜드마크 중 복합 랜드마크(gs)와 매칭되는 특정 복합 랜드마크(L-gs)의 등록 여부를 판단할 수 있다.Thereafter, the landmark determination unit 144 may determine whether to register a specific composite landmark (L-gs) matching the composite landmark (gs) among the composite landmarks for each location.

도 5(c)에는 복합 랜드마크(gs)와 매칭되는 특정 복합 랜드마크(L-gs)가 등록된 것으로 나타낸다.5(c) shows that a specific complex landmark (L-gs) matching the complex landmark (gs) is registered.

도 5(d)를 참조하면, 제어모듈(140)에 포함된 위치 보정부(146)는 복합 랜드마크(gs)와 매칭되는 특정 복합 랜드마크(L-gs)가 등록되어 있으며, 특정 복합 랜드마크(L-gs)에 특정 위치로 현재 위치를 보정할 수 있다.Referring to FIG. 5(d), the location correction unit 146 included in the control module 140 registers a specific complex landmark L-gs that matches the complex landmark gs, and registers a specific complex landmark. The current position can be corrected with a specific position on the mark (L-gs).

도 6은 실시 예에 따른 로봇 청소기의 동작방법을 나타낸 순서도이다.6 is a flowchart illustrating an operating method of a robot cleaner according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 로봇 청소기(10)의 제어모듈(140)은 센서모듈(110)로부터 입력된 거리별 점군 데이터들을 군집화 알고리즘을 적용하여 군집화 그룹들을 생성할 수 있다(S110).Referring to FIG. 6 , the control module 140 of the robot cleaner 10 may generate clustering groups by applying a clustering algorithm to point cloud data for each distance input from the sensor module 110 (S110).

제어모듈(140)은 군집화 그룹들 각각에 대한 랜드마크들을 생성할 수 있다(S120).The control module 140 may generate landmarks for each of the clustering groups (S120).

제어모듈(140)은 랜드마크들을 서로 병합한 복합 랜드마크를 생성할 수 있다(S130).The control module 140 may generate a composite landmark by merging landmarks with each other (S130).

제어모듈(140)은 위치별 복합 랜드마크 중 복합 랜드마크와 매칭되는 특정 복합 랜드마크의 등록 여부를 판단할 수 있다(S140).The control module 140 may determine whether to register a specific composite landmark that matches the composite landmark among composite landmarks for each location (S140).

제어모듈(140)은 특정 복합 랜드마크가 등록된 것으로 판단하면, 특정 복합 랜드마크에 따른 특정 위치로 청소 맵 상의 현재 위치를 보정할 수 있다(S150).If it is determined that a specific composite landmark is registered, the control module 140 may correct the current location on the cleaning map to a specific location according to the specific composite landmark (S150).

또한, 제어모듈(140)은 특정 복합 랜드마크가 등록되지 않은 것으로 판단하면, 복합 랜드마크를 등록하고 이전 복합 랜드마크에 복합 랜드마크를 연결한 신규 청소 맵을 생성할 수 있다(S160).In addition, if it is determined that a specific composite landmark is not registered, the control module 140 may register the composite landmark and create a new cleaning map in which the composite landmark is connected to the previous composite landmark (S160).

전술한 실시 예는, 실시 예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The foregoing embodiment is limited by the foregoing embodiment and the accompanying drawings, since various substitutions, modifications, and changes are possible to those skilled in the art within the scope of the technical idea to which the embodiment belongs. It is not.

Claims (6)

로봇 청소기의 이동에 기반하여 벽면과의 거리 별 점군 데이터들을 설정 시간 간격으로 출력하는 센서모듈; 및
제어모듈을 포함하며,
상기 제어모듈은,
상기 점군 데이터들을 복수의 그룹들로 군집화하여 상기 복수의 그룹들 각각에 대한 랜드마크를 생성하고,
상기 복수의 그룹들 각각에 대한 랜드마크를 병합하여 복합 랜드마크를 생성하고,
기 저장된 위치별 복합 랜드마크 중에서 상기 생성된 복합 랜드마크와 매칭되는 특정 복합 랜드마크의 등록 여부를 판단하고,
청소 맵 상의 현재 위치를 상기 특정 복합 랜드마크에 따른 특정 위치로 보정하며,
상기 제어모듈은,
상기 센서모듈에서 출력되는 제1 거리별 점군 데이터들 및 제2 거리별 점군 데이터들을 획득하고,
상기 획득된 제1 거리별 점군 데이터들 및 상기 획득된 제2 거리별 점군 데이터들을 이용하여 제1 군집화 그룹 및 제2 군집화 그룹을 각각 생성하고,
상기 생성된 제1 군집화 그룹 및 상기 생성된 제2 군집화 그룹을 이용하여 제1 랜드 마크 및 제2 랜드마크를 각각 생성하고,
상기 생성된 제1 랜드마크 및 상기 생성된 제2 랜드마크를 서로 병합하여 상기 복합 랜드마크를 생성하는,
로봇 청소기.
A sensor module that outputs point cloud data for each distance from a wall at set time intervals based on the movement of the robot cleaner; and
It includes a control module,
The control module,
clustering the point cloud data into a plurality of groups and generating landmarks for each of the plurality of groups;
Creating a composite landmark by merging landmarks for each of the plurality of groups;
Determining whether to register a specific complex landmark matching the generated complex landmark among the previously stored complex landmarks for each location;
correcting the current position on the cleaning map to a specific position according to the specific composite landmark;
The control module,
Obtaining point cloud data for each first distance and point cloud data for each second distance output from the sensor module;
generating a first clustering group and a second clustering group respectively using the obtained point cloud data for each first distance and the obtained point cloud data for each second distance;
Creating a first landmark and a second landmark, respectively, using the generated first clustering group and the generated second clustering group;
Generating the composite landmark by merging the generated first landmark and the generated second landmark with each other,
robotic vacuum.
제 1 항에 있어서,
상기 센서모듈은,
상기 제1 거리별 점군 데이터들을 출력하는 제1 센서; 및
상기 제1 센서와 센싱각이 다르며, 상기 제2 거리별 점군 데이터들을 출력하는 제2 센서를 포함하는,
로봇 청소기.
According to claim 1,
The sensor module,
a first sensor outputting point cloud data for each first distance; and
A second sensor having a different sensing angle from the first sensor and outputting point cloud data for each second distance,
robotic vacuum.
제 2 항에 있어서,
상기 제어모듈은,
상기 제1 거리별 점군 데이터들 및 상기 제2 거리별 점군 데이터들을 군집화 알고리즘에 적용하여 생성한 제1 군집화 그룹 및 제2 군집화 그룹을 기반으로 상기 복합 랜드마크를 생성하는 랜드마크 생성부;
상기 위치별 복합 랜드마크 중 상기 복합 랜드마크와 매칭되는 상기 특정 복합 랜드마크의 등록 여부를 판단하는 랜드마크 판단부; 및
상기 특정 복합 랜드마크가 등록된 것으로 판단하면, 상기 현재 위치를 상기 특정 위치로 보정하는 위치 보정부를 포함하는,
로봇 청소기.
According to claim 2,
The control module,
a landmark generator configured to generate the composite landmark based on a first clustering group and a second clustering group generated by applying a clustering algorithm to the point cloud data by the first distance and the point cloud data by the second distance;
a landmark determination unit determining whether to register the specific composite landmark matching the composite landmark among the composite landmarks for each location; and
When it is determined that the specific composite landmark is registered, including a position correction unit for correcting the current position to the specific position,
robotic vacuum.
제 3 항에 있어서,
상기 랜드마크 생성부는,
상기 제1 군집화 그룹의 제1 첫점부터 제1 끝점까지 서로 인접한 점들 사이의 제1 기울기 편차와 설정된 임계값을 비교하여 상기 제1 랜드마크를 생성하고, 상기 제2 군집화 그룹의 제2 첫점부터 제2 끝점까지 서로 인접한 점들 사이의 제2 기울기 편차와 상기 임계값을 비교하여 상기 제2 랜드마크를 생성하는,
로봇 청소기.
According to claim 3,
The landmark generator,
The first landmark is generated by comparing a first gradient deviation between adjacent points from the first first point to the first end point of the first clustering group with a set threshold value, and Generating the second landmark by comparing a second gradient deviation between adjacent points to two end points and the threshold value,
robotic vacuum.
제 4 항에 있어서,
상기 랜드마크 생성부는,
상기 제1 기울기 편차 및 상기 제2 기울기 편차 각각이 상기 임계값 미만이고 일정하게 유지되면 직선을 나타내는 상기 제1 랜드 마크 및 상기 제2 랜드마크를 생성하거나, 또는 상기 제1 기울기 편차 및 상기 제2 기울기 편차가 상기 임계값 이상이면 곡선을 나타내는 상기 제1 랜드마크 및 상기 제2 랜드마크를 생성하는,
로봇 청소기.
According to claim 4,
The landmark generator,
When each of the first gradient deviation and the second gradient deviation is less than the threshold and maintained constant, the first landmark and the second landmark representing a straight line are generated, or the first gradient deviation and the second landmark are generated. Generating the first landmark and the second landmark representing a curve when the gradient deviation is greater than or equal to the threshold value;
robotic vacuum.
제 3 항에 있어서,
상기 위치 보정부는,
상기 특정 복합 랜드마크가 등록되지 않으면 상기 복합 랜드마크를 저장 등록하고, 이전 복합 랜드마크에 상기 복합 랜드마크를 연결한 신규 청소 맵을 생성하는,
로봇 청소기.
According to claim 3,
The position correction unit,
If the specific composite landmark is not registered, storing and registering the composite landmark and generating a new cleaning map connecting the composite landmark to a previous composite landmark,
robotic vacuum.
KR1020180041221A 2018-04-09 2018-04-09 Robot cleaner KR102565250B1 (en)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180041221A KR102565250B1 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Robot cleaner
EP19784952.4A EP3777630A4 (en) 2018-04-09 2019-04-09 Robot cleaner
PCT/KR2019/004216 WO2019199027A1 (en) 2018-04-09 2019-04-09 Robot cleaner
US17/045,830 US20210138640A1 (en) 2018-04-09 2019-04-09 Robot cleaner

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180041221A KR102565250B1 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Robot cleaner

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190123365A KR20190123365A (en) 2019-11-01
KR102565250B1 true KR102565250B1 (en) 2023-08-08

Family

ID=68535416

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180041221A KR102565250B1 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Robot cleaner

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102565250B1 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111958610A (en) * 2020-07-24 2020-11-20 深圳乐动机器人有限公司 Method and device for cleaning edge of robot, robot and storage medium
CN112148005B (en) * 2020-09-11 2024-02-27 珠海一微半导体股份有限公司 Robot edge control method based on line laser
CN112515558A (en) * 2020-10-26 2021-03-19 深圳市银星智能科技股份有限公司 Robot path planning method, robot and master control chip
CN115137267B (en) * 2022-07-13 2024-03-26 浙江欣奕华智能科技有限公司 Obstacle avoidance walking method and device of cleaning robot, electronic equipment and medium
CN115592687B (en) * 2022-11-16 2023-02-28 深圳市思傲拓科技有限公司 System and method for fault alarming and removing of swimming pool robot

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170332866A1 (en) * 2016-05-20 2017-11-23 Lg Electronics Inc. Autonomous cleaner

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3082537B1 (en) * 2013-12-19 2020-11-18 Aktiebolaget Electrolux Robotic cleaning device and method for landmark recognition
KR102548936B1 (en) * 2016-08-25 2023-06-27 엘지전자 주식회사 Artificial intelligence Moving robot and control method thereof

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170332866A1 (en) * 2016-05-20 2017-11-23 Lg Electronics Inc. Autonomous cleaner

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190123365A (en) 2019-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102565250B1 (en) Robot cleaner
US7239105B2 (en) Method compensating gyro sensor for robot cleaner
KR102325130B1 (en) Method for detecting a measurement error in a robotic cleaning device
KR101566207B1 (en) Robot cleaner and control method thereof
KR100788791B1 (en) The control method of cleaning action for cleaning robot
KR100654676B1 (en) Mobile robot having body sensor
KR101813922B1 (en) Robot cleaner and controlling method of the same
US10303179B2 (en) Moving robot and method of recognizing location of a moving robot
EP3777630A1 (en) Robot cleaner
JP2007213236A (en) Method for planning route of autonomously traveling robot and autonomously traveling robot
KR20100066134A (en) Robot cleaner system
JP2020010982A (en) Self-propelled cleaner
KR102492947B1 (en) Robot cleaner
JP2007244722A (en) Self-propelled vacuum cleaner
US20220100197A1 (en) Self-propelled device and method for controlling the same
WO2020059292A1 (en) Autonomous traveling cleaner
JP2019046381A (en) Autonomous vacuum cleaner and map correction method
KR20040087171A (en) Mapping method by path trace for mobile robot
CN111031878B (en) Autonomous traveling vacuum cleaner and cumulative floor probability updating method
JP2005346477A (en) Autonomous travelling body
KR102431988B1 (en) A robot cleaner
JP7107658B2 (en) AUTONOMOUS RUNNING VACUUM CLEANER, AUTONOMOUS RUNNING TYPE VACUUM CLEANER SYSTEM, AND MOVING OBJECT
KR102203438B1 (en) a Moving robot and Controlling method for the moving robot
JP7093195B2 (en) Self-propelled electronic device
KR950012988B1 (en) Method of controlling running of auto-run cleaner

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant