KR102625298B1 - 로봇 및 그 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 실시예는 바디의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터 및 프론트 관절 모터; 리어 관절 모터에 의해 회전되는 리어 관절; 리어 관절의 하부에 배치된 리어 구동 모터; 리어 구동 모터에 의해 회전되는 리어 휠; 프론트 관절 모터에 의해 회전되는 프론트 관절; 프론트 관절의 하부에 배치된 프론트 구동 모터; 프론트 구동 모터에 의해 회전되는 프론트 휠; 바디의 하부에 리어 관절 및 프론트 관절과 이격되게 배치되고 리어 관절의 길이 및 프론트 관절의 길이 보다 짧은 길이를 갖는 서포터 및 프론트 구동 모터의 구동 중에, 바디의 이동거리가 설정거리 이내이거나 바디가 정지이면, 리어 관절 상승 모드를 실시하는 컨트롤러를 포함하고, 리어 관절 상승 모드는 서포터가 지면에 접촉되도록 리어 관절 모터가 리어 관절을 상승시킬 수 있다.

Description

로봇 및 그 제어방법{Robot And Control method of the same}

본 발명은 로봇 및 그 제어방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 프론트 휠과 리어 휠을 갖는 로봇 및 그 제어방법에 관한 것이다.

로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는　기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로, 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등으로 분류될 수 있고, 다양한 분야에서 사용될 수 있다.

로봇은 높이가 높은 장애물이나 단차가 있는 지형을 통과할 수 있고, 이러한 로봇의 일 예는 대한민국 공개특허공보 10-2017-0083854 A(2017년07월19일 공개)에는 가변형 바퀴가 장착된 이동로봇이 있고, 가변형 바퀴가 장착된 이동로봇은 평지에서는 원형의 바퀴형상을 유지하고, 계단 등의 장애물을 만나면 바퀴에 형성된 스포크의 길이를 조절하여 바퀴의 형상을 변형하여 주행할 수 있도록 한다.

상기 이동로봇의 바퀴유닛은 구동모터의 동력을 전달받아 회전되는 회전축과, 상기 회전축의 선단에 형성되는 바퀴허브와, 상기 바퀴허브의 외주면에 일정간격으로 이격되어 방사상으로 다수개 설치되는 길이가 조절되는 스포크와, 상기 스포크의 선단에 각각 형성되어 노면에 접지되는 접지부로 구성된다.

대한민국 공개특허공보 10-2017-0083854 A(2017년07월19일 공개)

본 발명은 간단한 구조로 단차가 있는 지형을 통과할 수 있는 로봇을 제공하는데 있다.

본 발명은 간단한 제어로 단차가 있는 지형을 통과할 수 있는 로봇의 제어방법을 제공하는데 있다.

본 실시 예는 바디의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터 및 프론트 관절 모터; 리어 관절 모터에 의해 회전되는 리어 관절; 리어 관절의 하부에 배치된 리어 구동 모터; 리어 구동 모터에 의해 회전되는 리어 휠; 프론트 관절 모터에 의해 회전되는 프론트 관절; 프론트 관절의 하부에 배치된 프론트 구동 모터; 프론트 구동 모터에 의해 회전되는 프론트 휠; 바디의 하부에 리어 관절 및 프론트 관절과 이격되게 배치되고 리어 관절의 길이 및 프론트 관절의 길이 보다 짧은 길이를 갖는 서포터 및 프론트 구동 모터의 구동 중에, 바디의 이동거리가 설정거리 이내이거나 바디가 정지이면, 리어 관절 상승 모드를 실시하는 프로세서를 포함한다.

리어 관절 상승 모드는 서포터가 지면에 접촉되도록 리어 관절 모터가 상기 리어 관절을 상승시킬 수 있다.

서포터는 프론트 구동 모터 보다 리어 구동 모터에 더 근접할 수 있다.

서포터는 상기 바디의 저면에 하측 방향으로 돌출되게 배치된 로봇.

서포터의 일 예는 바디의 저면에 배치된 캐스터일 수 있다.

서포터의 다른 예는 바디의 저면에 배치된 탄성부재를 포함할 수 있다. 서포터는 지면을 향해 볼록할 수 있다.

로봇은 프론트 구동 모터에 배치된 엔코더 및 바디에 설치된 관성센서 및 비젼 센서를 더 포함할 수 있다.

프로세서는 엔코더와, 관성센서 및 비젼 센서의 센싱결과에 따라, 리어 관절 상승 모드를 개시할 수 있다.

프로세서는 리어 관절 상승 모드 후, 프론트 구동 모터의 구동이고, 바디가 설정거리 이동되면, 리어 관절 하강 모드를 실시할 수 있고, 리어 관절 하강 모드시, 프로세서는 서포터가 지면과 이격되도록 리어 관절 모터를 리어 관절 하강 모드를 제어할 수 있다.

본 실시예는 바디의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터 및 프론트 관절 모터; 리어 관절 모터에 의해 회전되는 리어 관절; 리어 관절의 하부에 배치된 리어 구동 모터; 리어 구동 모터에 의해 회전되는 리어 휠; 프론트 관절 모터에 의해 회전되는 프론트 관절; 프론트 관절의 하부에 배치된 프론트 구동 모터; 프론트 구동 모터에 의해 회전되는 프론트 휠 및 바디의 하부에 리어 관절 및 프론트 관절과 이격되게 배치된 서포터를 포함하는 로봇을 제어하는 로봇의 제어 방법에 있어서, 프론트 구동 모터와 리어 모터를 구동하는 단계와 및 프론트 구동 모터의 구동 중 바디가 정지이면, 서포터가 지면에 닿도록 리어 관절 모터를 리어 관절 상승 모드를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

로봇의 제어방법은 리어 관절 상승 모드 후, 프론트 구동 모터가 구동되고 바디가 설정거리 이동되면, 서포터가 지면과 이격되도록 상기 리어 관절 모터를 리어 관절 하강 모드를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 실시 예에 따르면, 로봇이 단차가 있는 지형이 만나더라도, 리어 휠이 지면과 이격되고, 서포터로 하중이 분산되어, 로봇이 단차가 있는 지형을 수월하게 타고 올라설 수 있고, 로봇의 주행 능력이 향상될 수 잇다.

또한, 리어 관절을 회전시키는 간단한 제어로, 로봇이 단차가 있는 지형을 피하지 않고, 단차가 있는 지형을 쉽게 통과할 수 있다.

또한, 서포터가 보조 휠로 기능하여, 로봇이 단차가 있는 지형을 통과할 때, 로봇의 원활한 주행을 도울 수 있다.

또한, 서포터가 탄성부재로 이루어져, 로봇이 단차가 있는 지형을 타고 올라설 때 발생될 수 있는 충격을 최소화할 수 있다.

도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 실시예의 로봇의 구동부가 도시도 도,
도 5은 본 실시예에 따른 로봇의 제어 블록도,
도 6은 본 실시예에 따른 로봇이 평지를 주행할 때의 측면도,
도 7는 도 6에 도시된 로봇의 프론트 휠이 장애물로 올라갈 때의 측면도,
도 8은 도 7에 도시된 로봇의 리어 휠이 장애물로 올라가지 못할 때의 측면도,
도 9는 도 8에 도시된 로봇이 리어 관절 상승 모드일 때의 측면도,
도 10는 도 9에 도시된 로봇이 리어 관절 하강 모드일 때의 측면도,
도 11은 도 1에 도시된 로봇의 변형예가 평지를 주행할 때의 측면도,
도 12는 도 11에 도시된 로봇의 프론트 휠이 장애물로 올라갈 때의 측면도,
도 13은 도 12에 도시된 로봇의 리어 휠이 장애물로 올라가지 못할 때의 측면도,
도 14는 도 13에 도시된 로봇이 리어 관절 상승 모드일 때의 측면도,
도 15는 도 14에 도시된 로봇이 리어 관절 하강 모드일 때의 측면도이다.
도 16은 본 실시예에 따른 로봇의 다양한 모드가 도시된 예이다.
도 17은 본 실시예에 따른 로봇이 경사 모드일 때의 도이다.
도 18은 본 실시예에 따른 로봇이 장애물을 타고 넘을 때 바디가 수평한 상태가 도시된 도이다.

이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.

이하에서, 일 요소가 타 요소에 "체결" 또는 "연결"된다고 기재된 것은, 두 요소가 직접 체결되거나 연결된 것을 의미하거나, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하고 상기 제3의 요소에 의해 두 요소가 서로 연결되거나 체결된 것을 의미할 수 있다. 반면, 일 요소가 타 요소에 "직접 체결" 또는 "직접 연결"된다고 기재한 것은, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하지 않는다고 이해될 수 있을 것이다.

<로봇(Robot)>

로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.

로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.

로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.

<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>

인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.

인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.

인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.

모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.

인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.

머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.

지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.

인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.

<자율 주행(Self-Driving)>

자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.

예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.

차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.

이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.

도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.

AI 장치(10)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.

도 1을 참조하면, AI장치(10)는 통신 인터페이스(11), 입력 인터페이스(12), 러닝 프로세서(13), 센서(14), 출력 인터페이스(15), 메모리(17) 및 프로세서(18) 등을 포함할 수 있다.

통신 인터페이스(11)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(10a 내지 10e)나 AI 서버(20) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신 인터페이스(11)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.

이때, 통신 인터페이스(11)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.

입력 인터페이스(12)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.

이때, 입력 인터페이스(12)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력 인터페이스 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.

입력 인터페이스(12)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력 인터페이스(12)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(18) 또는 러닝 프로세서(13)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.

러닝 프로세서(13)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.

이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.

이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 장치(10)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(13)는 메모리(17), AI 장치(10)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.

센서(14)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(10) 내부 정보, AI 장치(10)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.

이때, 센서(14)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.

출력 인터페이스(15)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.

이때, 출력 인터페이스(15)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.

메모리(17)는 AI 장치(10)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(17)는 입력 인터페이스(12)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.

프로세서(18)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(10)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(18)는 AI 장치(10)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.

이를 위해, 프로세서(18)는 러닝 프로세서(13) 또는 메모리(17)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(10)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.

이때, 프로세서(18)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.

프로세서(18)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.

이때, 프로세서(18)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.

이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(13)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.

프로세서(18)는 AI 장치(10)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(17) 또는 러닝 프로세서(13)에 저장하거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.

프로세서(18)는 메모리(17)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(10)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(18)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(10)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.

도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.

도 2를 참조하면, AI 서버(20)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(20)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.

AI 서버(20)는 통신 인터페이스(21), 메모리(23), 러닝 프로세서(24) 및 프로세서(26) 등을 포함할 수 있다.

통신 인터페이스(21)는 AI 장치(10) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.

메모리(23)는 모델 스토리지(23a)를 포함할 수 있다. 모델 스토리지(23a)는 러닝 프로세서(24)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 23b)을 저장할 수 있다.

러닝 프로세서(24)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(23b)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(20)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(10) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.

학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(23)에 저장될 수 있다.

프로세서(26)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.

도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.

도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(20), 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(2)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 등을 AI 장치(10a 내지 10e)라 칭할 수 있다.

클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.

즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.

AI 서버(20)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.

AI 서버(20)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(10a 내지 10e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.

이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(10a 내지 10e)에 전송할 수 있다.

이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(10a 내지 10e)로 전송할 수 있다.

또는, AI 장치(10a 내지 10e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.

이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(10a 내지 10e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(10a 내지 10e)는 도 1에 도시된 AI 장치(10)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.

<AI+로봇>

로봇(10a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.

로봇(10a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.

로봇(10a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(10a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.

여기서, 로봇(10a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.

로봇(10a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(10a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.

이때, 로봇(10a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.

로봇(10a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(10a)을 주행시킬 수 있다.

맵 데이터에는 로봇(10a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.

또한, 로봇(10a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(10a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.

<AI+로봇+자율주행>

로봇(10a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.

AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(10a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a) 등을 의미할 수 있다.

자율 주행 기능을 가진 로봇(10a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.

자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.

자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(10b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.

이때, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(10b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(10b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.

또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(10b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(10b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(10a)이 제어하는 자율 주행 차량(10b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(10b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.

또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)의 외부에서 자율 주행 차량(10b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(10b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.

도 4는 본 실시예의 로봇의 구동부가 도시도 도이고, 도 5은 본 실시예에 따른 로봇의 제어 블록도이다.

로봇(10a)은 바디(30)와, 바디(30)에 장착된 구동부(40)를 포함할 수 있다.

로봇(10a)의 예는 음식물 등의 다양한 물품을 운반할 수 있는 배송로봇이나 로봇(10a) 주변의 사람에게 각종 정보를 제공할 수 있고 사람을 특정 장소로 안내할 수 있는 안내로봇 등일 수 있다.

로봇(10a)이 배송로봇일 경우, 바디(30)에는 물품이 놓여지는 캐리어(또는 브래킷)이 배치될 수 있다.

바디(30)는 복수개 부재의 결합체로 구성될 수 있고, 로봇 본체일 수 있다.바디(30)는 바디(30)의 바닥면 외관을 형성하는 베이스(31)를 포함할 수 있다.

구동부(40)는 베이스(31)에 배치될 수 있다.

구동부(40)는 바디(30)에 복수개 제공될 수 있다. 복수개의 구동부 일 예는 좌측 구동부(40a)와, 우측 구동부(40b)를 포함할 수 있다. 좌측 구동부(40a)와 우측 구동부(40b)는 좌우 대칭되게 배치될 수 있다.

이하, 좌측 구동부(40a)와 우측 구동부(40b)의 공통된 구성에 대해서는 구동부(40)로 칭하여 설명한다.

구동부(40)는 리어 모듈과 프론트 모듈을 포함할 수 있다.

리어 모듈은 리어 관절 모터(50), 리어 관절(55), 리어 구동 모터(60) 및 리어 휠(65)를 포함한다.

프론트 모듈은 프론트 관절 모터(70), 프론트 관절(75), 프론트 구동 모터(80) 및 프론트 휠(85)를 포함한다.

리어 모듈과 프론트 모듈은 전후 대칭되게 배치될 수 있다. 리어 관절 모터(50)는 바디(30)의 하부에 배치될 수 있다. 바디(30)의 하부에는 리어 브래킷(32)가 돌출되게 배치될 수 있고, 리어 관절 모터(50)은 리어 브래킷(32)에 장착될 수 있다.

리어 관절 모터(50)는 리어 관절(55)과 연결될 수 있고, 리어 관절(55)를 회전시킬 수 있다. 리어 관절 모터(50)의 회전축은 리어 관절(65)의 일측에 연결될 수 있다.

리어 관절(55)는 바아 형상 또는 막대 형상으로 형성될 수 있다. 리어 관절(55)은 리어 관절 모터(50)에 의해 시계방향 혹은 반시계방향으로 회전될 수 있다.

리어 관절(55)는 리어 관절 모터(50)에 후방 방향으로 연장될 수 있고, 리어 관절 모터(50)에 후방 하측 방향으로 경사지게 연장될 수 있다.

리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 시계방향으로 회전시키면, 리어 관절(55)은 수직에 가깝게 세워질 수 있고, 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 반시계방향으로 회전시키면, 리어 관절(55)은 수평에 가깝게 눕혀질 수 있다.

리어 관절 모터(50)는 바디(30)의 높이를 조절하는 높이 조절 모터일 수 있다. 리어 관절 모터(50)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격을 조절하는 간격 조절 모터일 수 있다. 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 세울 경우, 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격은 짧아질 수 있고, 바디(30)의 높이는 높아질 수 있다. 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 ?똑? 경우, 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격은 길어질 수 있고, 바디(30)의 높이는 낮아질 수 있다.

리어 관절(55)은 리어 관절 모터(50)에 연결된 연결부가 상부 연결부(56) 또는 전방 연결부일 수 있고, 리어 구동 모터(60)가 연결된 연결부가 하부 연결부(57) 또는 후방 연결부일 수 있다.

리어 관절 모터(50)의 회전축은 상부 연결부(56)와 연결될 수 있고, 리어 구동 모터(50)은 하부 연결부(57)에 장착될 수 있다.

리어 구동 모터(60)는 리어 관절(55)에 배치될 수 있고, 리어 관절(55)의 하부에 배치될 수 있다.

리어 휠(65)은 리어 구동 모터(60)의 회전축에 연결될 수 있고, 리어 구동 모터(60)에 의해 회전될 수 있다.

프론트 관절 모터(70)는 바디(30)의 하부에 배치될 수 있다. 프론트 관절 모터(70)는 바디(2)의 하부에 리어 관절 모터(50)와 이격되게 설치될 수 있다. 바디(30)의 하부에는 프론트 브래킷(34)가 돌출되게 배치될 수 있고, 프론트 관절 모터(70)은 프론트 브래킷(34)에 장착될 수 있다. 프론트 브래킷(34)는 리어 브래킷(32)와 전후 방향 이격될 수 있다.

프론트 관절 모터(70)는 프론트 관절(75)과 연결될 수 있고, 프론트 관절(75)를 회전시킬 수 있다. 프론트 관절 모터(70)의 회전축은 프론트 관절(75)의 일측에 연결될 수 있다.

프론트 관절(75)는 바아 형상 또는 막대 형상으로 형성될 수 있다. 프론트 관절(75)은 프론트 관절 모터(70)에 의해 시계방향 혹은 반시계방향으로 회전될 수 있다.

프론트 관절(75)는 프론트 관절 모터(70)에 전방 방향으로 연장될 수 있고, 프론트 관절 모터(70)에 전방 하측 방향으로 경사지게 연장될 수 있다.

프론트 관절 모터(70)가 프론트 관절(75)을 시계방향으로 회전시키면, 프론트 관절(75)은 수평에 가깝게 눕혀질 수 있고, 프론트 관절 모터(70)가 프론트 관절(75)을 반시계방향으로 회전시키면, 프론트 관절(75)은 수직에 가깝게 세워질 수 있다.

프론트 관절 모터(70)는 바디(30)의 높이를 조절하는 높이 조절 모터일 수 있다. 프론트 관절 모터(70)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격을 조절하는 간격 조절 모터일 수 있다. 프론트 관절 모터(70)가 프론트 관절(75)을 세울 경우, 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격은 짧아질 수 있고, 바디(30)의 높이는 높아질 수 있다. 프론트 관절 모터(70)가 프론트 관절(75)을 ?똑? 경우, 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)의 간격은 길어질 수 있고, 바디(30)의 높이는 낮아질 수 있다.

프론트 관절(75)은 프론트 관절 모터(70)에 연결된 연결부가 상부 연결부(76) 또는 후방 연결부일 수 있고, 프론트 구동 모터(80)가 연결된 연결부가 하부 연결부(77) 또는 전방 연결부일 수 있다.

프론트 관절 모터(70)의 회전축은 상부 연결부(76)와 연결될 수 있고, 프론트 구동 모터(80)은 하부 연결부(77)에 장착될 수 있다.

프론트 구동 모터(80)는 프론트 관절(75)에 배치될 수 있고, 프론트 관절(75)의 하부에 배치될 수 있다.

프론트 휠(85)은 프론트 구동 모터(60)의 회전축에 연결될 수 있고, 프론트 구동 모터(80)에 의해 회전될 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 리어 구동 모터(55)와, 프론트 관절 모터(70) 및 프론트 구동 모터(80)의 각각에는 엔코더가 배치될 수 있다. 엔코더는 이러한 모터의 회전속도, 회전방향을 감지할 수 있는 센서이다. 엔코더는 모터의 구동시 회전자의 회전속도를 센싱하여 프로세서(18)로 송출할 수 있다.

로봇은 서포터(90)를 포함할 수 있다.

서포터(90)는 바디(30)의 하부에 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)과 이격되게 배치될 수 있다.

서포터(90)의 길이(H)는 리어 관절(55)의 길이(L) 및 프론트 관절(75)의 길이 보다 짧을 수 있다. 서포터(90)의 길이(H)는 리어 관절(55)의 폭(W) 및 프론트 관절(75)의 폭 보다 길 수 있다.

서포터(90)의 길이(H)는 서포터(90)의 상하 방향 길이로 정의될 수 있다.

서포터(90)의 길이(H)는 리어 브래킷(32)의 상하 방향 길이 및 프론트 브래킷(34)의 상하 방향 길이 보다 길 수 있다.

서포터(90)는 프론트 구동 모터(80) 보다 리어 구동 모터(60)에 더 근접할 수 있다. 서포터(90)는 프론트 브래킷(34) 보다 리어 브래킷(32)에 더 근접할 수 있다.

서포터(90)는 전후 방향(X)으로 바디(30)의 전단 보다 바디(30)의 후단에 근접한 리어 서포터일 수 있다.

서포터(90)는 바디(30)의 저면에 하측 방향으로 돌출되게 배치될 수 있다. 서포터(90)는 리어 모듈과 프론트 모듈의 사이에 배치될 수 있다. 서포터(90)는 바디(30)의 저면에 하측 방향으로 돌출되게 배치될 수 있다.

좌측 모듈의 리어 관절(55)과 우측 모듈의 리어 관절(55) 각각이 리어 브래킷(32)을 중심으로 수평하게 회전되었을 때, 서포터(90)는 좌측 모듈의 리어 관절(55)과 우측 모듈의 리어 관절(55)에 사이에 위치될 수 있다.

리어 관절(55)이 수평하게 회전되었을 때, 서포터(90)의 하단(90a)은 리어 관절(55)의 하단 보다 낮을 수 있고, 리어 휠(65)의 하단 보다 낮을 수 있다.

서포터(90)의 일 예는 바디(30)의 저면에 배치된 회전되게 배치된 캐스터일 수 있다. 서포터(90)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)과 이격된 위치에서 로봇(10a)의 주행을 돕는 보조 휠 또는 롤러로 작용할 수 있다.

로봇(10a)은 바디(30)에 설치된 관성센서(100) 및 비젼 센서(110)를 더 포함할 수 있다.

관성센서(100)는 로봇의 속도와 방향, 중력 가속도를 측정할 수 있는 장치로서, 일 예로 IMU(Inertial　Measurement　Unit)일 수 있으며, 가속도계, 각속도계, 지자기계 및 고도계를 이용하여 로봇(10a)의 움직임 상황을 인식할 수 있다. 관성센서(100)의 일예는 T265일 수 있다.

비젼 센서(110)는 이미지를 촬영할 수 있는 장치로서, 카메라 센서 또는 화상센서일 수 있고, 로봇(10a) 주변의 이미지를 촬영할 수 있다.

프로세서(18)는 리어 관절 모터(50), 리어 구동 모터(60), 프론트 관절 모터(70) 및 프론트 구동 모터(80) 각각을 독립적으로 제어할 수 있다.

리어 관절 모터(50), 리어 구동 모터(60), 프론트 관절 모터(70) 및 프론트 구동 모터(80)의 각각은 모터 컨트롤러를 포함할 수 있다.

로봇(10a)는 각각의 모터 컨트롤러와, 프로세서(18)의 사이에서 통신 변환할 수 있는 통신 변환기(예를 들면, MCP)를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(18)는 통신변환기와 SPI 통신할 수 있고, 통신변환기는 리어 관절 모터(50), 리어 구동 모터(60), 프론트 관절 모터(70) 및 프론트 구동 모터(80) 각각의 모터 컨트롤러와 CAN 통신할 수 있다.

도 6은 본 실시예에 따른 로봇이 평지를 주행할 때의 측면도이고, 도 7는 도 6에 도시된 로봇의 프론트 휠이 장애물로 올라갈 때의 측면도이며, 도 8은 도 7에 도시된 로봇의 리어 휠이 장애물로 올라가지 못할 때의 측면도이고, 도 9는 도 8에 도시된 로봇이 리어 관절 상승 모드일 때의 측면도이고, 도 10는 도 9에 도시된 로봇이 리어 관절 하강 모드일 때의 측면도이다.

프로세서(18)는 주행 모드, 리어 관절 상승 모드, 리어 관절 하강 모드(RD)를 실시할 수 있다.

주행 모드는 리어 구동 모터(60) 및 프론트 구동 모터(80)가 함께 구동되는 모드일 수 있다.

리어 구동 모터(60) 및 프론트 구동 모터(80)는 주행 모드시 함께 구동될 수 있고, 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)은 함께 회전될 수 있으려, 로봇(10a)은 전진 주행할 수 있다.

주행 모드는 통상적인 로봇(10a)의 주행시 실시되는 모드일 수 있다.

주행 모드시, 로봇(10a)은 서포터(90)의 하단(90a)이 지면(G)이나 걸림턱(P)과 접촉되지 않도록 할 수 있다.

주행 모드시, 로봇(10a)은 리어 휠(65)의 높이와, 프론트 휠(85)의 높이가 서포터(90)의 높이 보다 낮도록 리어 관절 모터(50)와 프론트 관절 모터(70)를 제어할 수 있다.

로봇(10a)은 주행 모드의 도중에 도 7에 도시된 바와 같이, 단차가 있는 지형(이하, 걸림턱)을 만날 수 있고, 프론트 휠(85)은 걸림턱(P)을 타고 올라설 수 있고, 로봇(10a)은 일시적으로 앞부분의 높이가 뒷부분의 높이 보다 높을 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 로봇(10a)의 프론트 휠(85)이 걸림턱(P)에 올라선 후, 로봇(10a)의 리어 휠(65)은 도 8에 도시된 바와 같이, 걸림턱(P)에 걸릴 수 있고, 리어 휠(65)은 걸림턱(P)을 타고 올라서지 못할 수 있다.

걸림턱(P)의 높이가 리어 휠(65)의 반경 보다 클 경우, 리어 휠(65)은 걸림턱(P)을 타고 넘지 못할 수 있고, 걸림턱(P)의 벽면에 걸릴 수 있다.

상기와 같이 리어 휠(65)이 걸림턱(P)에 걸리면, 로봇(10a)은 전진되지 못하고 프론트 휠(85)과 리어 휠(65)은 헛돌 수 있고, 로봇(10a)은 리어 휠(65)이 걸림턱(P)을 타고 올라가지 못할 때, 특수한 모드인 리어 관절 상승 모드를 개시할 수 있다.

리어 관절 상승 모드는 일반 모드인 주행 모드와 구별되는 특수 모드로서, 주행 모드의 도중에 개시될 수 있다.

리어 관절 상승 모드는 프론트 구동 모터(90)의 구동 중에, 바디(50)의 이동거리가 설정거리 이내이거나 바디(30)가 정지 상태이면, 실시될 수 있다.

리어 관절 상승 모드는 서포터(90)가 걸림턱(P)의 상면에 접촉되도록 도 9에 도시된 바와 같이, 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 상승시키는 모드일 수 있다.

서포터(90)는 주행 모드시, 지면(G)이나 걸림턱(P)에 접촉되지 않고, 로봇(10a)이 리어 관절 상승 모드로 동작되면, 걸림턱(P)의 상면에 접촉될 수 있다.

프로세서(18)는 엔코더와, 관성센서(100) 및 비젼 센서(110)의 센싱결과에 따라, 리어 관절 상승 모드를 개시할 수 있다.

엔코더의 신호에 의해 프로세서(18)는 현재 프론트 구동 모터(80)가 프론트 휠(85)을 구동하고 있음을 확인할 수 있고, 관성센서(100) 및 비젼센서(110)에 의해 로봇(100a)이 설정 거리 만큼 이동되는 못하고 있음을 확인할 수 있다.

리어 관절 상승 모드가 개시되면, 리어 관절 모터(50)는 리어 관절(55)을 설정 각도(예를 들면, 25°) 만큼 반시계방향으로 회전시킬 수 있고, 리어 관절(55)이 회전됨에 따라 리어 휠(65)은 지면(G)과 떨어질 수 있으며, 서포터(90)의 하단(90a)은 걸림턱(P)의 상면과 접촉될 수 있다.

리어 휠(65)의 하단이 서포터(90)의 하단(90a) 보다 높을 경우, 리어 휠(65)은 걸림턱(P)에 간섭되지 않을 수 있고, 설정 각도는 리어 관절(65)의 반시계방향 회전시, 리어 휠(65)의 하단이 서포터(90)의 하단(90a) 보다 높은 각도로 설정되는 것이 바람직하다.

서포터(90)의 하단(90a)이 걸림턱(P)의 상면과 접촉되고, 리어 휠(65)이 지면(P)과 이격되면, 로봇(10a)의 무게중심(C)은 리어 휠(65)이 걸림턱(P)에 걸렸을 때 보다 낮게 되고, 로봇(100)은 서포터(90)로 인해 새로운 지지점을 확보할 수 있다.

로봇(10a)은 프론트 휠(85)의 회전에 따라 전방 방향으로 주행할 수 있고, 서포터(90)는 로봇(10a)의 뒷부분을 지지하면서 로봇(10a)의 주행을 도울 수 있다.

로봇(10a)은 걸림턱(P)의 위에서 전진될 수 있고, 프로세서(18)은 리어 관절 상승 모드의 도중에 리어 관절 상승 모드를 종료하고, 리어 관절 하강 모드를 실시할 수 있다.

프로세서(13)는 리어 관절 상승 모드의 도중에 프론트 구동 모터(80)의 구동이고, 바디(30)가 설정거리(D) 이동되거나 리어 관절 상승 모드가 개시된 후 설정시간이 경과되면, 서포터(90)가 걸림턱(P)과 이격되도록 리어 관절 모터(50)를 리어 관절 하강 모드를 제어할 수 있다.

리어 관절 하강 모드는 일반 모드인 주행 모드와 구별되는 특수 모드로서, 리어 관절 상승 모드에 연속되어 실시될 수 있다.

리어 관절 하강 모드시, 리어 관절 모터(50)는 도 10에 도시된 바와 같이, 리어 관절(55)을 설정 각도(예를 들면, 25°) 만큼 시계방향으로 회전시킬 수 있고, 리어 관절(55)이 역회전됨에 따라 리어 휠(65)은 걸림턱(P)의 상면과 접촉될 수 있고, 서포터(90)의 하단(90a)은 걸림턱(P)의 상면과 이격될 수 있다.

상기와 같은 리어 관절 하강 모드가 완료되면, 로봇의 주행 모드는 재개될 수 있고, 프론트 휠(85)과 리어 휠(55)은 걸림턱(P)의 상면을 따라 주행될 수 있다.

본 실시예에 따른 로봇의 제어 방법은 바디(30)의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터(50) 및 프론트 관절 모터(70); 리어 관절 모터(50)에 의해 회전되는 리어 관절(55); 리어 관절(55)의 하부에 배치된 리어 구동 모터(60); 리어 구동 모터(65)에 의해 회전되는 리어 휠(65); 프론트 관절 모터(70)에 의해 회전되는 프론트 관절(75); 프론트 관절(75)의 하부에 배치된 프론트 구동 모터(80); 프론트 구동 모터(80)에 의해 회전되는 프론트 휠(85) 및 바디(30)의 하부에 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)과 이격되게 배치된 서포터(90)를 포함하는 로봇(10a)을 제어할 수 있다.

로봇(10a)의 제어 방법은 프론트 구동 모터(80)와 리어 구동 모터(60)를 구동하는 단계와, 프론트 구동 모터(80)의 구동 중 바디(30)가 정지이면, 리어 관절 상승 모드를 실시하는 단계를 포함할 수 있다.

리어 관절 상승 모드시, 프로세서(18)는 리어 관절 모터(50)를 제어할 수 있다. 프로세서(18)는 도 9에 도시된 바와 같이, 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 반시계 방향으로 회전시키도록 리어 관절 모터(50)를 제어할 수 있다.

로봇의 제어 방법은, 리어 관절 상승 모드 후, 리어 관절 하강 모드를 실시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

리어 관절 하강 모드시, 프론트 구동 모터(80)가 구동되고 바디(90)가 설정거리(D) 이동되면, 개시될 수 있고, 프로세서(18)은 리어 관절 모터(50)를 제어할 수 있다. 프로세서(18)는 도 10에 도시된 바와 같이, 리어 관절 모터(50)가 리어 관절(55)을 시계 방향으로 회전시키도록 리어 관절 모터(50)를 제어할 수 있다.

도 11은 도 1에 도시된 로봇의 변형예가 평지를 주행할 때의 측면도이고, 도 12는 도 8에 도시된 로봇의 프론트 휠이 장애물로 올라갈 때의 측면도이며, 도 13은 도 9에 도시된 로봇의 리어 휠이 장애물로 올라가지 못할 때의 측면도이고, 도 14는 도 10에 도시된 로봇이 리어 관절 상승 모드일 때의 측면도이며, 도 15는 도 11에 도시된 로봇이 리어 관절 하강 모드일 때의 측면도이다.

도 11 내지 도 15에 도시된 로봇은 서포터(90')를 포함하고, 서포터(90')는 바디(30)의 저면에 배치된 탄성부재를 포함할 수 있다.

서포터(90')의 일예는 지면을 향해 볼록한 판 스프링일 수 있다.

외력이 서포터(90')이 작용하지 않을 때, 서포터(90')의 길이(H)는 리어 관절(55)의 길이(L) 및 프론트 관절(75)의 길이 보다 짧을 수 있다. 서포터(90')의 길이(H)는 리어 관절(55)의 폭(W) 및 프론트 관절(75)의 폭 보다 길 수 있다. 서포터(90')의 길이(H)는 서포터(90')의 상하 방향 길이로 정의될 수 있다. 서포터(90')의 길이(H)는 리어 브래킷(32)의 상하 방향 길이 및 프론트 브래킷(34)의 상하 방향 길이 보다 길 수 있다.

로봇(10a)은 도 11 내지 도 15에 도시된 바와 같이, 지면(G)을 주행하다가 걸림턱(P)을 타고 넘을 수 있다.

로봇(10a)은 도 14에 도시된 바와 같이, 리어 휠(65)이 반시계 방향으로 회전되어, 리어 휠(65)이 지면(G)과 이격될 수 있으며, 서포터(90')의 하단(90a)이 걸림턱(P)의 상면에 접촉될 수 있다.

서포터(90')는 탄성부재로 이루어져 걸림턱(P)의 상면에 접촉될 때, 그 충격을 흡수할 수 있다.

로봇(10a)은 도 15에 도시된 바와 같이, 리어 휠(65)이 반시계 방향으로 회전되어, 리어 휠(65)이 걸림턱(P)의 상면에 접촉될 수 있고, 서포터(90')의 하단(90a)이 걸림턱(P)의 상면과 이격될 수 있다.

로봇의 변형예는 서포터(90')가 탄성부재인 것 이외에 기타의 구성은 도 1 내지 도 10의 로봇(10a)와 동일할 수 있고, 중복된 설명을 피하기 위해 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 16에는 본 실시예에 따른 로봇의 다양한 모드가 도시된 예이다.

도 16의 (a)는 로봇이 실내 주행모드일 때의 도이고, 도 16의 (b)는 로봇이 지형 극복 주행모드일 때의 도이며, 도 16의 (c)는 로봇이 실외 평지 주행모드일 때의 도이다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 고 알피엠(RPM)과 고 토크(Torque)를 갖는 모터일 수 있고, 스프링 없이도 댐퍼나 스프링 특히, 토션 스프링과 같이 동작될 수 있고, 감속비(9 내지 6: 1)를 낮추고 고 알피엠을 구현하여 반응시간을 최소화할 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 장애물이나 걸림턱(P,도 8 및 도 9 참조) 등의 단턱를 넘을 때 리어 구동 모터(60)나 프론트 구동 모터(80)애 작용하는 토크를 상쇄하도록 동작될 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 평지를 주행하는 것과 같은 평상시에는 각도 제어(포지션 제어)의 가중치가 높고, 토크 제어의 비중이 낮을 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 외부 토크가 급격히 변화하면 토크 제어의 가중치가 높아질 수 있다. 따라서 리어 휠(65)이나 프론트 휠(85)이 갑자기 낙하할 경우, 이에 즉각적(실시간)으로 대응할 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 단일의 엔코더만으로 토크 제어가 가능하다.

프로세서(18)는 로봇(10a)에 설치된 가속도 센서를 통해 로봇(10a)의 기울어짐을 감지할 수 있고, 이때, 전체 바디 제어를 수행할 수 있다. 전체 바디 제어시, 로봇(10a)은 전체적으로 수평을 유지할 수 있고, 장애물이나 구덩이 등을 통과할 때, 리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)는 댐퍼 또는 스프링과 같이 기능할 수 있다.

리어 관절 모터(50)와, 프론트 관절 모터(70)은 바디(30)의 높이 다양한 모드로 조절할 수 있다.

로봇(10a)은 실내를 주행할 때, 도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 실내 주행모드를 실시할 수 있고, 실내 주행 모드시, 프로세서(18)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)이 전후 방향(X)으로 제1거리(L1)만큼 이격되고, 바디(30)의 하면 높이가 지면에서 제1높이(H1)에 위치되게 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)을 회전시킬 수 있다.

제1거리(L1)는 타 모드에 비해 짧을 수 있고, 제1높이(H1)는 타 모드에 비해 높을 수 있다.

실내 주행 모드시, 로봇(10a)의 리어 휠(65)이 프론트 휠(85)는 주변의 타 물체와 충돌되거나 간섭되는 것을 최소화할 수 있고, 좁은 협로를 안정감 있게 주행할 수 있다.

로봇(10a)은 장애물 등이 존재하는 지형을 주행할 때, 도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 지형 극복 주행모드를 실시할 수 있고, 지형 극복 주행모드시, 프로세서(18)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)이 전후 방향(X)으로 제2거리(L2)만큼 이격되고, 바디(30)의 하면 높이가 지면에서 제2높이(H2)에 위치되게 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)을 회전시킬 수 있다.

제2거리(L2)는 제1거리(L1) 보다 길 수 있고, 제2높이(H2)는 제1높이(H1) 보다 낮을 수 있다.

로봇(10a)은 실외 평지인 지형을 주행할 때, 도 16의 (c)에 도시된 바와 같이, 실외 평지 주행모드를 실시할 수 있고, 실외 평지 주행모드시, 프로세서(18)는 리어 휠(65)과 프론트 휠(85)이 전후 방향(X)으로 제3거리(L3)만큼 이격되고, 바디(30)의 하면 높이가 지면에서 제3높이(H3)에 위치되게 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)을 회전시킬 수 있다.

제3거리(L3)는 타 모드에 비해 길 수 있고, 제1거리(L1) 및 제2거리(L2)보다 길 수 있다. 제3높이(H3)는 타 모드에 비해 낮을 수 있고, 제1높이(H1) 및 제2높이(H2)보다 낮을 수 있다.

실외 평지 주행모드시, 로봇(10a)은 바디(30)의 높이가 낮고, 그 무게중심이 낮기 때문에, 실외에서 고속 주행할 수 있다.

도 17은 본 실시예에 따른 로봇이 경사 모드일 때의 도이다.

도 17의 (a)는 로봇이 좌우 경사 주행모드일 때의 도이고, 도 17의 (b)는 로봇이 전후 경사 주행모드일 때의 도이다.

로봇(10a)은 도 17의 (a)에 도시된 바와 같이, 좌우 방향으로 경사지거나 좌우 방향으로 단차진 지형을 통과할 수 있고, 로봇(10a)은 좌우 경사 주행모드일 수 있다.

우측이 높은 좌우 경사 주행모드시, 우측 구동부(40b)의 리어 관절 모터(50) 및 프론트 관절 모터(70)는 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)를 대략 수평하게 회전시키거나 수평에 가깝도록 회전시킬 수 있다. 반면에, 좌측 구동부(40a)의 리어 관절 모터(50) 및 프론트 관절 모터(70)는 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)를 우측 구동부(40b) 보다 경사지게 회전시킬 수 있다.

반대로, 좌측이 높은 좌우 경사 주행모드시, 좌측 구동부(40a)의 리어 관절 모터(50) 및 프론트 관절 모터(70)는 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)를 대략 수평하게 회치되거나 수평에 가깝게 회전시킬 수 있다. 반면에, 우측 구동부(40b)의 리어 관절 모터(50) 및 프론트 관절 모터(70)는 리어 관절(55) 및 프론트 관절(75)이 우측 구동부(40b) 보다 경사지게 회전시킬 수 있다.

상기와 같은 좌우 경사 주행모드시, 바디(30)는 좌측이나 우측으로 기울어지는 것이 최소화되고, 바디(30)가 좌우 방향(Y)으로 대략 수평한 상태일 수 있다.

로봇(10a)은 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이, 전후 방향으로 경사지거나 단차진 지형을 통과할 수 있고, 로봇(10a)은 전후 경사 주행모드일 수 있다.

전후 경사 주행모드시, 프론트 관절 모터(70)와 리어 관절 모터(50)는 프론트 관절(75)과 리어 관절(55)를 서로 상이한 각도로 회전시킬 수 있다.

로봇(10a)이 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이, 오르막 지형을 오를 때, 프론트 관절 모터(70)은 프론트 관절(75)를 대략 수평하거나 수평에 가깝게 회전시킬 수 있고, 리어 관절 모터(50)는 리어 관절(55)를 프론트 관절(75) 보다 경사지게 회전시킬 수 있다.

반대로, 로봇(10a)이 내리막 지형을 지날 때, 리어 관절 모터(50)는 리어 관절(55)를 대략 수평하거나 수평에 가깝게 회전시킬 수 있고, 프론트 관절 모터(70)은 프론트 관절(75)를 리어 관절(55) 보다 경사지게 회전시킬 수 있다 .

상기와 같은 전후 경사 주행모드시, 바디(30)는 전방이나 후방으로 기울어지는 것이 최소화되고, 바디(30)가 전후 방향(X)으로 대략 수평한 상태일 수 있다.

도 18은 본 실시예에 따른 로봇이 돌출부을 타고 넘을 때 바디가 수평한 상태가 도시된 도이다.

로봇(10a)은 지면을 전진 주행시 도 18의 (a)에 도시된 바와 같이, 지면에서 돌출된 돌출부(Q)를 만날 수 있고, 프론트 관절 모터(70)와 리어 관절 모터(50)는 도 18의 (b)와 같이 프론트 관절(75)과 리어 관절(55)를 서로 상이한 각도로 회전시킬 수 있다.

도 18의 (b)와 같이 프론트 관절 모터(70)는 프론트 관절(75)을 리어 관절(55) 보다 수평에 가깝게 회전시킬 수 있고, 리어 관절 모터(50)는 리어 관절(55)를 프론트 관절(75) 보다 수직에 가깝게 유지시킬 수 있다.

이 경우, 바디(30)는 전방이나 후방으로 기울어지는 것이 최소화되고, 바디(30)는 전후 방향(X)으로 대략 수평한 상태를 유지할 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 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.

따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 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.

30: 바디 50: 리어 관절 모터
55: 리어 관절 60: 리어 구동 모터
65: 리어 휠 70: 프론트 구동 모터
75: 프론트 관절 80: 프론트 구동 모터
85: 프론트 휠 90: 서포터
100: 관성 센서 110: 비젼 센서

Claims (10)

1. 바디의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터 및 프론트 관절 모터;
   상기 리어 관절 모터에 의해 회전되는 리어 관절;
   상기 리어 관절의 하부에 배치된 리어 구동 모터;
   상기 리어 구동 모터에 의해 회전되는 리어 휠;
   상기 프론트 관절 모터에 의해 회전되는 프론트 관절;
   상기 프론트 관절의 하부에 배치된 프론트 구동 모터;
   상기 프론트 구동 모터에 의해 회전되는 프론트 휠;
   상기 바디의 하부에 상기 리어 관절 및 프론트 관절과 이격되게 배치되고 상기 리어 관절의 길이 및 프론트 관절의 길이 보다 짧은 길이를 갖는 서포터 및
   상기 프론트 구동 모터의 구동 중에, 상기 바디의 이동거리가 설정거리 이내이거나 상기 바디가 정지이면, 리어 관절 상승 모드를 실시하는 프로세서를 포함하고,
   상기 리어 관절 상승 모드는 상기 리어 휠이 지면과 이격되도록 상기 리어 관절 모터가 상기 리어 관절을 상승시키고,
   상기 서포터는 상기 프론트 구동 모터 보다 상기 리어 구동 모터에 더 근접하고,
   상기 서포터는 상기 바디의 전단과 후단 중 상기 후단에 더 근접하고, 상기 서포터와 후단 사이의 거리는 상기 리어 관절 모터와 후단 사이의 거리 보다 짧고,
   상기 프로세서는
   실내 주행 모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제1거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키고,
   지형 극복 주행모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제1거리 보다 먼 제2거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키고,
   실외 평지 주행모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제2거리보다 먼 제3거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키는
   로봇.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 서포터는 상기 바디의 저면에 하측 방향으로 돌출되게 배치된 로봇.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 서포터는 상기 바디의 저면에 배치된 캐스터인 로봇.
5. 삭제
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 프론트 구동 모터에 배치된 엔코더 및
   상기 바디에 설치된 관성센서 및 비젼 센서를 더 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 엔코더와, 상기 관성센서 및 상기 비젼 센서의 센싱결과에 따라, 상기 리어 관절 상승 모드를 개시하는 로봇.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로세서는 상기 리어 관절 상승 모드 후, 상기 프론트 구동 모터의 구동이고, 상기 바디가 설정거리 이동되면, 상기 리어 관절 모터를 리어 관절 하강 모드를 제어하는 로봇.
9. 바디의 하부에 이격되게 설치된 리어 관절 모터 및 프론트 관절 모터; 상기 리어 관절 모터에 의해 회전되는 리어 관절; 상기 리어 관절의 하부에 배치된 리어 구동 모터; 상기 리어 구동 모터에 의해 회전되는 리어 휠; 상기 프론트 관절 모터에 의해 회전되는 프론트 관절; 상기 프론트 관절의 하부에 배치된 프론트 구동 모터; 상기 프론트 구동 모터에 의해 회전되는 프론트 휠; 상기 바디의 하부에 상기 리어 관절 및 프론트 관절과 이격되게 배치된 서포터; 상기 프론트 구동 모터에 배치된 엔코더 및 상기 바디에 설치된 관성센서 및 비젼 센서를 포함하는 로봇을 제어하는 로봇 제어 방법에 있어서,
   상기 프론트 구동 모터와 리어 모터를 구동하는 단계 및
   상기 프론트 구동 모터의 구동 중 상기 바디가 정지이면, 상기 서포터가 지면에 닿도록 상기 리어 관절 모터를 리어 관절 상승 모드를 제어하는 단계를 포함하고,
   프로세서는 상기 엔코더와, 상기 관성센서 및 비젼 센서의 센싱결과에 따라, 상기 리어 관절 상승 모드를 개시하고,
   상기 프로세서는
   실내 주행 모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제1거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키고,
   지형 극복 주행모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제1거리 보다 먼 제2거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키고,
   실외 평지 주행모드시, 리어 휠과 프론트 휠이 전후 방향으로 제2거리 보다 먼 제3거리만큼 이격되게 리어 관절 및 프론트 관절을 회전시키는
   로봇 제어방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 리어 관절 상승 모드 후, 상기 프론트 구동 모터가 구동되고 상기 바디가 설정거리 이동되면, 상기 리어 관절 모터를 리어 관절 하강 모드를 제어하는 단계를 더 포함하는 로봇의 제어방법.

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