KR102591118B1 - 작업 로봇의 안전관리 방법 - Google Patents

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KR102591118B1
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Abstract

이 발명은 작업 로봇의 안전관리 방법에 관하여 개시한다.
이 발명은 작업 로봇의 안전관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 작업 로봇의 작업 반경 근처에 작업자 등 사람이 접근하였을 경우에 감시 카메라를 통해 촬영된 영상에서 등급별로 설정된 영역 내에서 사람이 감지되는 상황에 따라 경고의 정도 및 작업의 정도 등이 자동으로 제어될 수 있도록 한 작업 로봇의 안전관리 방법에 관한 것이다.

Description

작업 로봇의 안전관리 방법{Method for safety management of working robot}
이 발명은 작업 로봇의 안전관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 작업 로봇의 작업 반경 근처에 작업자 등 사람이 접근하였을 경우에 감시 카메라를 통해 촬영된 영상에서 등급별로 설정된 영역 내에서 사람이 감지되는 상황에 따라 경고의 정도 및 작업의 정도 등이 자동으로 제어될 수 있도록 한 작업 로봇의 안전관리 방법에 관한 것이다.
로봇 기술 및 정보통신 기술이 발달되면서 여러 산업 현장에서는 다양한 형태로 제작된 작업 로봇이 이용되고 있다. 초기에는 사람이 수행하기 힘들고 단순한 제조 작업들(예를 들어, 중량물의 이동, 부품 공급, 용접 등)을 로봇이 작업을 수행하도록 제작되었으나, 최근에는 제조업에서의 제품 제조 공정에서 뿐만 아니라 여러 서비스 산업도 로봇이 이용될 정도로 로봇 산업이 발전하고 있다.
작업 로봇은 고정된 위치에서 작업을 수행하는 고정식 작업 로봇, 특정 경로를 따라 이동하면서 작업을 수행하는 이동식 작업 로봇, 스스로 경로를 찾아 이동하면서 작업을 수행하는 자율이동식 작업 로봇 등으로도 구분될 수 있다.
특히, 작업 로봇의 용도 또는 작업 로봇이 수행하는 작업 등에 따라서 작업 로봇의 작업 반경 내에 사람의 접근이 허용될 수도 있고 사람의 접근이 허용되지 않을 수도 있는데, 안전사고가 발생할 수 있으므로 항상 주의가 필요하게 된다.
한편, 작업 로봇의 작업 등의 과정에서 발생할 수 있는 안전사고의 방지를 위해 최근에는 감시 카메라에서 촬영된 영상 내에서 동적 물체가 감지되면 알람으로 경고하는 등의 기술이 적용되고 있는 실정이다.
대한민국 특허청 등록특허공보 10-2147065(2020.08.24. 공고) 대한민국 특허청 등록특허공보 10-2101584(2020.04.16. 공고) 대한민국 특허청 등록특허공보 10-1582454(2016.01.06. 공고) 대한민국 특허청 등록특허공보 10-1716365(2017.03.15. 공고) 대한민국 특허청 등록특허공보 10-1394242(2014.05.27. 공고) 대한민국 특허청 등록특허공보 10-1808587(2017.12.13. 공고)
이 발명은 전술한 바와 같은 종래기술의 제반 문제점들을 감안하여 창안된 것으로서, 작업 로봇의 작업 반경 근처에 작업자 등 사람이 접근하였을 경우에 감시 카메라를 통해 촬영된 영상에서 등급별로 설정된 영역 내에서 사람이 감지되는 상황에 따라 경고의 정도 및 작업의 정도 등이 자동으로 제어될 수 있도록 한 작업 로봇의 안전관리 방법을 제공하는데 발명의 목적이 있다.
이 발명은 전술한 바와 같은 발명의 목적을 달성하기 위한 수단으로 다음과 같이 구성될 수 있다.
이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법은 로봇 안전관리 시스템에서 작업 로봇으로부터 일정거리 떨어진 위치에 설치된 카메라를 통해 상기 작업 로봇을 포함한 작업장 영상을 획득하는 영상 획득 단계; 로봇 안전관리 시스템에서 작업 로봇 안전관리 화면을 통해 상기 획득된 작업장 영상에 대해 영역설정도구를 사용하여 감시 영역을 설정하되 상기 감시 영역은 상기 작업 로봇으로부터 일정거리 이상 떨어진 작업 반경을 포함하며 주의 수준에 해당하는 엘로우 존, 상기 엘로우 존 범위 내에 상기 작업 로봇을 기준으로 설정되며 경고 수준에 해당하는 오렌지 존, 상기 오렌지 존 범위 내에 상기 작업 로봇을 기준으로 설정되며 비상 수준에 해당하는 레드 존으로 구분하여 설정하는 감시영역 설정 단계; 로봇 안전관리 시스템에서 상기 획득된 작업장 영상에서 동적 물체를 검출하고, 해당 동적 물체가 작업 로봇인지 사람인지가 구별되게 표시하는 동적물체 검출 단계; 로봇 안전관리 시스템에서 상기 설정된 감시영역 내에 검출되는 동적물체가 사람인 것으로 감지되는 경우에 상기 각 감시영역에 해당하는 수준의 주의, 경고, 비상을 단계적으로 알리는 신호를 표시하는 안전신호 표시 단계; 및 로봇 안전관리 시스템에서 상기 설정된 레드 존 내에 검출되는 동적물체에 사람이 포함된 경우에 상기 작업 로봇의 동작 속도를 일정속도 이하로 강제로 저하시키는 작업 로봇 제어 단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 작업 로봇의 안전관리 방법으로 구성된다.
상기 감시영역 설정 단계에서의 엘로우 존, 오렌지 존 및 레드 존의 영역이 중복된 영역에서는 상대적으로 상위 수준의 감시영역에 해당하는 안전신호가 표시되도록 설정될 수 있다.
상기 감시영역 설정 단계에서의 엘로우 존, 오렌지 존 및 레드 존은 각각 적층구조로 이루어지면서, 최종 설정된 존에 의해 기존에 설정된 다른 존이 영향을 받지 않도록 구성될 수 있다.
상기 카메라는 복수로 설치될 수 있으며, 상기 복수의 각 카메라에서 획득되는 작업장 영상에는 개별적으로 감시영역을 설정하도록 이루어질 수 있다.
작업장에 설치된 상기 각 카메라의 위치에 따라 사람의 신체구조에 기초한 사람 인식률을 설정하도록 이루어질 수 있다.
상기 로봇 안전관리 시스템은 상기 동적물체 검출 단계에서 동적물체의 검출은 상기 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상에서의 상기 작업 로봇 및 사람의 동작을 인공지능 학습을 진행하여 상기 동적물체를 인식하도록 설정되도록 구성하되, 상기 작업 로봇 안전관리 화면을 통해 상기 획득된 작업장 영상에 대해 작업 로봇 및 사람의 인식 정도가 숫자로 표시되도록 설정하며, 사람 및 로봇의 검출여부를 설정한 검출값과 상기 인식 정도를 비교하면서 사람 및 로봇의 검출여부를 판단하도록 구성될 수 있다.
이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법에 의하면 작업 로봇의 작업 반경 내에 진입한 작업자는 각 상황에 해당하는 안전신호(주의, 경고, 또는 비상)의 표시를 통해서 위험에 대비할 수 있다.
또한, 작업 로봇의 안전관리 방법에 의하면 각 카메라를 통해서 획득된 작업장 영상 내에서 위험도의 하위 수준에서 위험도의 상위 수준으로 감시 영역을 적층식으로 설정이 이루어짐에 따라 각 상황 별로 단계적이고 체계적인 대비를 할 수 있게 되는 장점이 있다.
도1은 이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법이 적용되는 작업 로봇의 안전관리 시스템의 메인 디스플레이 화면을 보인 도면.
도2 및 도3은 이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 카메라 구성을 설명하기 위한 도면.
도4는 이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 안전신호 표시 환경을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면.
도5는 이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 감시영역 설정이 이루어지는 과정을 설명하기 위한 도면.
도6은 이 발명에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 동적물체 검출이 이루어지는 과정을 설명하기 위한 도면.
이하에서는 이 발명의 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법에 대하여 첨부된 도면을 참고하면서 보다 구체적으로 설명한다.
이 발명의 실시 예를 설명하기 위한 도면에서 이 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면부호를 붙이기로 한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
도1은 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법이 적용되는 작업 로봇의 안전관리 시스템의 메인 디스플레이 화면을 보인 도면이며, 도2 및 도3은 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 카메라 구성을 설명하기 위한 도면이며, 도4는 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 안전신호 표시 환경을 설정하는 과정을 설명하기 위한 도면이며, 도5는 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 감시영역 설정이 이루어지는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도6은 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 시스템에서의 동적물체 검출이 이루어지는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도면 중에 표시되는 도면부호 100은 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템을 지시하는 것이며, 도면부호 200은 작업 로봇을 지시하는 것이다.
도1에서 보이는 바와 같이 이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 작업 로봇(200)을 포함하여 작업장 내부를 촬영하는 다수의 카메라(미도시), 카메라를 통해 획득되는 영상을 처리하기 위한 영상처리장치, 처리된 영상을 저장하는 영상저장장치 및 카메라를 통해 획득된 영상이 표시되는 디스플레이를 포함하여 구성된다. 작업장 내부를 촬영하는 각 카메라는 작업장 전체를 촬영하도록 설치될 수도 있고, 작업 로봇으로부터 일정거리 떨어진 위치의 영역을 한정하여 촬영하도록 설치될 수도 있다.
이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 산업 현장에서 기존에도 많이 사용되고 있는 USB 카메라, IP카메라, Gig-E 카메라, CCTV를 포함한 여러 형태의 카메라가 지원되도록 구성될 수 있다. 또한, 작업 로봇 안전관리 시스템(100)는 작업장을 동시에 촬영하여 감시할 수 있는 복수의 카메라를 포함하여 구성될 수 있으며, 각 카메라의 지원환경은 도2에서 보이는 바와 같이 개별적인 설정이 가능하도록 구성될 수 있다.
전술한 각 카메라에는 객체인식 기능, 추적감시 기능 및 이상상황 감지 기능 등이 포함될 수 있다. 이를 위해, 각 카메라는 방향 및 각도 전환 기능 및 줌 기능 등이 포함되어 있을 수 있다.
이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)이 작동하게 되면, 영상 획득 단계에서 전술한 바와 같이 구성되는 카메라를 통해 작업 로봇(200)으로부터 일정거리 떨어진 위치의 영역을 포함한 작업장 영상(120)이 획득되고, 획득된 작업장 영상(120)은 디스플레이를 통해 작업 로봇 안전관리 화면(110)으로 표시된다. 이를 위해, 이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)의 작업 로봇 안전관리 화면(110)에는 도2에서 보이는 바와 같은 카메라 설정도구(122)가 구비될 수 있다.
이 발명의 일 실시 예에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 전술한 바와 같이 구성되는 각 카메라를 통해 획득된 작업장 영상에서 도면에서 보이는 바와 같이 주의(warning) 수준에 해당하는 엘로우 존(132), 경고(alarm) 수준에 해당하는 오렌지 존(134), 비상(emergency) 수준에 해당하는 레드 존(136)을 구분하여 감시 영역(130)을 설정할 수 있다. 즉, 엘로우 존(132), 오렌지 존(134), 레드 존(136)의 순으로 작업 로봇(200)의 작업 반경 내에 접근하는 사람에게 있어 상대적으로 높은 위험도를 갖게 된다.
엘로우 존(132), 오렌지 존(134), 레드 존(136)으로 구분되는 감시 영역(130)은 설명의 편의를 위해 표현되는 컬러에 기초하여 부여된 명칭으로, 경우에 따라서 감시 영역(130)은 1단계 존, 2단계 존, 3단계 존 등과 같은 다른 명칭으로도 사용될 수 있음을 물론이다.
또한, 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 각 설정된 영역 내에서 동적 물체를 검출한 후 해당 작업 로봇(200)을 향해 접근하는 사람(300)의 위치에 따라 각 설정영역에 해당하는 안전신호가 표시되도록 구성될 수 있다. 여기서, 안전신호는 경고음 발생, 경광신호 발생, 또는 로봇 작동속도 저하, 로봇 작동 정지 등을 포함하여 여러 형태로 표시 또는 표현될 수 있다. 경고음 발생을 위한 스피커를 포함하는 음성 출력장치, 경광신호 발생을 위한 경광 램프를 포함하는 경광신호 발생장치를 포함하여 구성될 수 있다.
특히, 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 비상 수준에 해당하는 레드 존(136)에서 사람(300)이 감지되는 경우에는 작업 로봇(200)의 동작 속도가 강제로 저하되거나 정지되도록 하는 구성을 포함할 수 있다.
이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에서의 감시 영역(130)의 설정은 감시 영역 설정도구(140)의 조작에 의해서 각 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상(120)에 따라 개별적으로 이루어질 수 있다. 또한, 각 작업장 영상(120) 내에 설정되는 엘로우 존(132), 오렌지 존(134), 레드 존(136)은 영역설정 도구(예를 들어, 브러쉬, 사각형, 다각형 등)를 사용하여 관리자가 작업 로봇(200)의 작업 동작, 작업 반경 등을 고려하여 설정하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같은 이루어지는 감시영역 설정 단계에서 엘로우 존(132), 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)은 적층구조로 이루어진다. 또한, 중복된 영역에서는 상대적으로 상위 수준의 감시영역에 해당하는 안전신호가 표시되도록 설정될 수 있다.
따라서, 작업 로봇 안전관리 화면(110)을 통해 보여지는 각각의 카메라의 영상에서 감시영역을 설정하는 경우에, 엘로우 존(132), 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)의 순으로 설정을 한 이후에, 사용자가 엘로우 존(132)의 범위만을 다시 변경설정하는 경우라도 적층구조로 인해 기존에 설정된 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)을 다시 설정할 필요없이 그대로 유지하게 됨으로써, 설정의 편의성을 제공하게 된다.
다시 부연 설명하면, 사용자가 작업 로봇 안전관리 화면(110)을 통해 감시영역을 최초로 엘로우 존(132), 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)의 순으로 설정을 한 이후에 다시 가장 큰 영역을 갖는 엘로우 존(132)만의 영역을 변경하고자 하는 경우에 적층구조가 아닌 단층구조라면 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)은 엘로우 존(132)의 재설정 이후에 마찬가지로 재설정을 해야 하는 번거로움이 발생한다.
따라서, 본 발명은 작업 로봇 안전관리 화면(110)을 통해 감시영역을 설정하는 경우에 엘로우 존(132), 오렌지 존(134) 및 레드 존(136)에 의하여 설정되는 영역을 적층구조로 구성하면서, 최후에 설정된 존에 의해 가려져 기설정된 타 존의 영역을 재설정해야하는 불편함을 없애고, 각각의 설정된 영역에 서로 영향을 미치지 않도록 독립성을 보장하고 있는 특징이 있다.
그리고 전술한 작업 로봇 안전관리 시스템(100)은 동적물체 검출 단계를 통해서 각 카메라에서 획득된 작업장 영상(120) 내에서 동적 물체를 검출하고, 해당 동적 물체가 작업 로봇(200)인지 사람(300)인지를 구별하여 도6에서 보이는 바와 같이 표시하도록 구성될 수 있다. 여기서, 작업 로봇 안전관리 화면(110)에는 도면에서 보이는 것처럼 작업 로봇(200) 및/또는 사람(300)의 인식 정도가 숫자로 표시되도록 설정될 수 있다.
상기 동적물체 검출 단계에서 동적물체의 검출은 상기 각 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상에서의 상기 작업 로봇 및 사람의 동작을 인공지능 학습을 진행하여 상기 동적물체를 사람 또는 로봇으로 인식하게 된다.
도 6을 부연 설명하면, 숫자 100을 기준으로 영상에서 검출된 물체를 사람으로 인식하는 인식정도, 기계로 인식하는 인식정도를 숫자로 각각 표시하도록 하는 것이다.
도시된 바처럼 인식정도에 대해, 이를 테면, 사람에 대한 인식정도가 49.33%의 경우를 사람으로 인식할 지 안할지 여부, 마찬가지로 25.42%의 로봇에 대해서 로봇으로 인식할 지 안할지 여부는 작업장이나 영역별 위험도 특성을 감안하여 설정할 수 있으며, 인식정도 값에 의한 사람/로봇의 검출은 검출값에 따라 달라질 수 있다.
이를 테면, 사람의 인식정도가 50% 이상인 경우만 사람으로 인식하도록 검출값을 설정했다면, 인식정도 49.33%의 물체의 경우는 사람으로 인식하지 않게 된다.
특히, 작업 로봇 안전관리 시스템(100)의 동적물체 검출 단계에서 검출되는 동적 물체가 사람인 것으로 판단되는 경우에는 앞에서 설명한 각 감시 영역(130, 엘로우 존, 오렌지 존, 레드 존)에 해당하는 주의 상황, 경고 상황, 비상 상황을 단계적으로 알리기 위한 안전신호를 표시되도록 설정된다.
작업 로봇 안전관리 시스템(100)의 안전신호 표시 단계에서의 안전신호의 설정은 도3 및 도4에서 보이는 바와 같이 각 카메라로부터 획득된 작업장 영상(120) 별로, 그리고 각 감시영역에서의 위험도 수준에 따라 안전신호 설정도구(150) 및 제어 포트 설정도구(152)를 통해 설정할 수 있게 구성된다.
또한, 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에서 각 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상(120)의 감시 영역(130) 별로 사람의 신체구조에 기초한 사람 인식률을 설정하도록 구성이 이루어질 수 있다.
예를 들어, 도1, 도7에서 보이는 바와 같이 구성되는 충돌 감지 영역 설정도구(160)를 통해서 사람의 신체 중에서 포함되는 정도를 숫자로 표시하고, 해당 숫자의 조정을 통해서 사람이 검출되도록 설정될 수 있다.
부연 설명하면, 작업장 내부를 촬영하는 다수의 카메라(미도시)에 대해 각각의 카메라의 위치가 작업장의 천정에 있을때와 작업장의 측면에 있을때 등에 카메라의 위치에 따라 충돌 감지 영역 설정도구(160)를 통해서 사람 인식률이 달라지도록 구성된다.
이를 테면, 카메라의 위치가 작업장 측면에 있을때는 사람의 신체가 넓게 보이는 상황이며, 이런 경우에는 사람의 다리가 설정된 영역안에 들어갈때 사람으로 인식할 필요가 있어, 이에 사람 인식률을 낮게 설정하게 된다.
사람 인식률을 다리부위로 낮게 설정하게 되면 사람의 상체는 영역안에 있고 다리는 영역바깥에 있는 경우는 사람으로 인식하지 않게 된다.
반대로 카메라의 위치가 작업장 천정에 있을때는 사람의 신체가 머리를 위주로 작은 폭으로 보여지는 상황이며, 이런 경우에는 사람의 다리 뿐 아니라 머리, 어깨 등 영역안에 들어갈때 사람의 신체만 보이면 사람으로 인식할 필요가 있어, 이에 사람 인식률을 높게 설정하게 된다.
사람 인식률을 신체 전체 부위로 높게 설정하게 되면 사람의 신체 어느부분이든지 영역안에 있는 경우는 사람으로 인식하게 되면서 안전신호(주의 또는 경고)가 표시되도록 구성된다.
이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에서 충돌 감지 영역 설정을 위해서 충돌 감지 영역 설정도구(160)의 조작을 통해 표시되는 작업 로봇 안전관리 화면(110) 또는 디스플레이에 표시되는 신체는 각 카메라가 설치되는 위치 및 높이 등에 따라서 3D 구조로 표현될 수 있다.
또한, 해당 작업장 영상(120) 내에 사람이 검출되는 경우에도 일정 설정시간 동안 검출이 유지될 경우에 해당하는 안전신호가 표시되도록 설정될 수도 있다.
전술한 바와 같은 동적물체 검출 단계에서 동적물체의 검출은 각 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상(120)에서의 작업 로봇(200) 및 사람(300)의 동작을 인공지능 학습을 진행하여 더 정확한 동적물체를 인식하도록 설정될 수 있다.
이를 위해, 각 카메라를 통해 획득되는 작업장 영상(120)은 영상처리장치에 의해 처리되고, 처리된 영상 데이터는 영상저장장치에 저장된다. 전술한 영상처리 과정에서는 작업장 영상 내에서 동적 물체 및 배경을 검출하고, 검출된 동적 물체에 대해서 객체 블록화 과정, 객체 그룹화 과정 등을 수행하고, 딥러닝 알고리즘 등의 인공지능 학습 알고리즘에 통해서 동적 물체인 작업 로봇과 사람의 동작을 학습하고, 학습된 데이터와의 패턴 매칭을 통해 동적 물체에 대한 객체인식 및 판별을 수행하도록 구성될 수 있다.
한편, 전술한 영장저장장치에는 각 카메라에서 획득된 작업장 영상(120)이 원본 형태로 저장될 수도 있고, 특정 이벤트가 발생할 경우에 선택적으로 영상이 저장되도록 설정될 수도 있다.
그리고 이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에서는 작업 로봇 제어 단계를 통해서 레드 존(136) 내에 사람이 감지되면, 작업 로봇(200)의 동작을 제어하는 제어부에서는 작업 로봇(200)의 동작 속도를 설정정도 이하로 낮추는 제어신호를 출력하여 레드 존(136) 내에 진입한 사람으로 하여금 비상 상황에 대비하도록 한다.
전술한 바와 같이 구성되는 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에 의한 작업 로봇의 안전관리 방법은 전술한 바와 같은 영상 획득 단계, 감시영역 설정 단계, 동적물체 검출 단계, 안전신호 표시 단계 및 작업 로봇 제어 단계를 포함하여 이루어진다.
이와 같은 작업 로봇의 안전관리 방법에 의해서 작업 로봇(200)의 작업 반경 내에 진입한 작업자는 각 상황에 해당하는 안전신호(주의, 경고, 또는 비상)의 표시를 통해서 위험에 대비할 수 있게 된다.
특히, 이 발명에 따른 작업 로봇 안전관리 시스템(100)에서는 각 카메라를 통해서 획득된 작업장 영상 내에서 위험도의 하위 수준에서 위험도의 상위 수준으로 감시 영역을 나누어 설정하도록 함에 따라 각 상황 별로 단계적이고 체계적인 대비를 할 수 있게 되는 장점이 있다.
이상에서는 첨부된 도면들을 참조하면서 이 발명의 실시 예에 따른 작업 로봇의 안전관리 방법에 대하여 설명하였다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능 점을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적으로 이해해서는 안 된다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합이 된 형태로 실시될 수 있다.
100 : 로봇 안전관리 시스템 110 : 작업 로봇 안전관리 화면
120 : 작업장 영상 122 : 커메라 설정도구
130 : 감시 영역 132 : 엘로우 존
134 : 오렌지 존 136 : 레드 존
140 : 감시 영역 설정도구 150 : 안전신호 설정도구
152 : 제어 포트 설정도구 160 : 충돌 감지 영역 설정도구
200 : 작업 로봇 300 : 사람

Claims (6)

  1. 로봇 안전관리 시스템에서 작업 로봇으로부터 일정거리 떨어진 위치에 설치된 카메라를 통해 상기 작업 로봇을 포함한 작업장 영상을 획득하는 영상 획득 단계;
    로봇 안전관리 시스템에서 작업 로봇 안전관리 화면을 통해 상기 획득된 작업장 영상에 대해 영역설정도구를 사용하여 감시 영역을 설정하되 상기 감시 영역은 상기 작업 로봇으로부터 일정거리 이상 떨어진 작업 반경을 포함하며 주의 수준에 해당하는 엘로우 존, 상기 엘로우 존 범위 내에 상기 작업 로봇을 기준으로 설정되며 경고 수준에 해당하는 오렌지 존, 상기 오렌지 존 범위 내에 상기 작업 로봇을 기준으로 설정되며 비상 수준에 해당하는 레드 존으로 구분하여 설정하는 감시영역 설정 단계;
    로봇 안전관리 시스템에서 상기 획득된 작업장 영상에서 동적 물체를 검출하고, 해당 동적 물체가 작업 로봇인지 사람인지가 구별되게 표시하는 동적물체 검출 단계;
    로봇 안전관리 시스템에서 상기 설정된 감시영역 내에 검출되는 동적물체가 사람인 것으로 감지되는 경우에 상기 각 감시영역에 해당하는 수준의 주의, 경고, 비상을 단계적으로 알리는 신호를 표시하는 안전신호 표시 단계; 및
    로봇 안전관리 시스템에서 상기 설정된 레드 존 내에 검출되는 동적물체에 사람이 포함된 경우에 상기 작업 로봇의 동작 속도를 일정속도 이하로 강제로 저하시키는 작업 로봇 제어 단계; 를 포함하며,
    상기 감시영역 설정 단계에서의 엘로우 존, 오렌지 존 및 레드 존은 각각 적층구조로 이루어지면서, 최종 설정된 존에 의해 기존에 설정된 다른 존이 영향을 받지 않도록 구성되며,
    상기 카메라는 복수로 설치될 수 있으며, 상기 복수의 각 카메라에서 획득되는 작업장 영상에는 개별적으로 감시영역을 설정하도록 이루어지며, 작업장에 설치된 상기 각 카메라의 위치에 따라 사람의 신체구조 중에서 포함되는 정도에 기초하여 사람 인식률을 설정하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 작업 로봇의 안전관리 방법.
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