KR20090120255A - 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법 - Google Patents

센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20090120255A
KR20090120255A KR1020080046197A KR20080046197A KR20090120255A KR 20090120255 A KR20090120255 A KR 20090120255A KR 1020080046197 A KR1020080046197 A KR 1020080046197A KR 20080046197 A KR20080046197 A KR 20080046197A KR 20090120255 A KR20090120255 A KR 20090120255A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensor data
real
intelligent mobile
mobile robot
processing
Prior art date
Application number
KR1020080046197A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100979629B1 (ko
Inventor
전재욱
송태훈
김기훈
박종현
박지환
정순묵
Original Assignee
성균관대학교산학협력단
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 성균관대학교산학협력단 filed Critical 성균관대학교산학협력단
Priority to KR1020080046197A priority Critical patent/KR100979629B1/ko
Publication of KR20090120255A publication Critical patent/KR20090120255A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100979629B1 publication Critical patent/KR100979629B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0242Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

본 발명은 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도(Environment Map) 작성 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 입력되는 센서 데이터 기반 영상 처리 알고리즘으로서 이진 모폴로지(binary morphology) 기법을 채택하되, 병렬처리가 가능하도록 한 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법{SENSOR DATA REAL-TIME MORPHOLOGY PROCESSING DEVICE AND METHOD AND SYSTEM OF DRAWING REAL-TIME ENVIRONMENT MAP FOR INTELLIGENT MOBILE ROBOT USING THE SAME}
본 발명은 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도(Environment Map) 작성 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 입력되는 센서 데이터 기반 영상 처리 알고리즘으로서 이진 모폴로지(binary morphology) 기법을 채택하되, 병렬처리가 가능하도록 한 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
자신이 위치한 주변 환경에 대한 사전 정보를 갖고 있지 않은 지능형 이동 로봇이 센서를 이용하여 자신의 위치 주변의 환경 지도를 작성하기 위한 종래 기술로서, 첫째, 지능형 이동 로봇에 장착된 다양한 거리 측정 센서(초음파 센서, 레이저 센서, 적외선 센서)를 이용하여 장애물과의 거리를 측정하고, 상기 측정된 거리를 바탕으로 격자 지도를 작성하는 경우; 둘째, 근거리의 장애물을 감지하는 적외 선 센서의 감지 영역과 원거리의 장애물을 감지하는 초음파 센서의 감지 영역의 중첩에 의하여, 장애물 인식률을 높이는 경우; 셋째, 다수의 적외선 발광 소자의 배열을 이용하여 장애물의 인식률을 높이는 경우; 넷째, 초음파 거리 센서로부터 얻어지는 데이터를 여러 번 측정하여, 측정된 값들의 평균값을 산출하여 데이터 변동량을 줄이는 경우가 있다. 또 다른 종래 기술로는, 다섯째, 지능형 이동 로봇이 속한 영역(10)에서 인공표식(11) 인식을 통하여 생성하는 지역좌표계(local coordinate)를 이용하여 환경지도를 작성하는 경우(도 1); 및 여섯째, 레이저 스캐너를 이용하여 환경 지도를 작성하는 경우가 있었다.
그러나, 첫째, 지능형 이동 로봇에 장착된 다양한 거리 측정 센서를 이용하여 장애물과의 거리를 측정하고, 측정된 거리를 바탕으로 격자 지도를 작성하는 경우는, 여러 종류의 거리 측정 센서를 이용하여 획득한 데이터를 그대로 융합(fusion)하여 사용하므로, 센서들이 갖고 있는 불확실성과 정보간의 모순에 의해서 타당한 결과를 얻지 못하는 경우가 많다.
둘째, 근거리의 장애물을 감지하는 적외선 센서의 감지 영역과 원거리의 장애물을 감지하는 초음파 센서의 감지 영역의 중첩을 이용하는 경우는, 적외선 센서가 상대적으로 짧은 거리의 장애물은 비교적 정확하게 감지할 수 있으나 원거리의 장애물은 정확하게 검출하지 못하고, 초음파 센서는 넓은 거리, 즉 원거리의 장애물을 감지할 수 있으나 정확도가 떨어지는 점에서 단점이 있는데다가, 적외선 센서 및 초음파 센서의 광폭이 좁기 때문에, 양 센서 간의 사각지대가 발생하게 되어 폭 이 좁은 장애물을 감지하지 못하는 단점이 있다.
셋째, 다수의 적외선 발광 소자의 배열을 이용하여 장애물의 인식률을 높이는 경우, 센서들의 부착위치에 따라 사각지대의 장애물을 감지못하게 되거나(적외선 센서가 전방에 부착된 경우 측면의 장애물을 감지하지 못함), 주위의 밝은 빛이나 다른 종류의 적외선 리모컨 등의 간섭으로 인해 오동작하거나, 다수의 적외선 센서를 지능형 이동 로봇의 제어부에서 각기 다른 I/O 핀으로 제어하기 위해 많은 배선이 필요한데다가 그 제어가 어려운 문제점이 있다.
넷째, 초음파 거리 센서로부터 얻어지는 데이터들의 평균값을 산출하여 데이터 변동량을 줄이는 경우는, 센서 데이터의 변동량을 상당히 줄이는 효과는 있지만, 지능형 이동 로봇이 빠르게 이동할 필요가 있는 조건에서, 평균값을 계산하기 위한 초음파 거리 센서의 데이터가 증가하는 경우, 이동 중에 빠르게 변화하는 거리를 산출할 수 없게 되어, 제대로 된 환경 지도를 작성할 수 없는 문제점이 있다.
다섯째, 인공표식 인식을 통하여 생성하는 지역좌표계를 이용하여 환경지도를 작성하는 경우는, 지역좌표계를 위해 인위적인 인공 표식(11)이 필요하게 된다.
여섯째, 레이저 스캐너를 이용하여 환경 지도를 작성하는 경우는, 상기 레이저 스캐너가 고가이고, 상기 환경 지도를 구성하는 데에 장시간의 사후 작업(post-processing)을 수행해야 하는 문제점이 있다.
상기 기술한 문제점 이외에도, 지능형 이동 로봇은 센서의 데이터를 실시간으로 획득하고, 이를 실시간 처리한 후 보상된 환경지도를 획득해야 하는 제약이 있다. 만약, 획득한 센서 데이터를 실시간으로 처리하지 못하는 경우에는, 연속적인 이동이 불가능해지거나, 부정확한 환경 지도를 바탕으로 인한 이동으로 인해 장애물과 충돌하게 되는 확률이 높아진다. 또한, 불확실한 환경 지도를 이용한 지능형 이동 로봇의 주행은, 상기 로봇이 주행할 수 있는 열린 공간(주행이 가능한 공간)을 닫힌 공간(주행이 불가능한 공간)으로 인식하여 비효율적인 경로로 주행 경로를 변경하거나, 국부최소점(닫힌 공간에 둘러싸여 더 이상 주행할 수 없게 되는 지점)에 빠지게 된다.
본 발명은, 저가형 센서를 이용하여 주변 환경을 인식하면서 자율 주행하는 지능형 이동 로봇과 관련하여, 입력되는 센서 데이터 기반 영상 처리 알고리즘으로서 이진 모폴로지(binary morphology) 기법을 채택하되, 병렬처리가 가능하도록 함으로써, 지능형 이동 로봇을 위한 환경 지도를 실시간으로 유효하게 작성하지 못하던 종래의 문제점을 해결하고자 한다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예로서, 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법으로서, 지능형 이동 로봇에 부착된 센서를 통해 측정된 센서 데이터의 유효성을 판별하는 단계; 상기 판별 단계에서 유효한 것으로 판별된 센서 데이터를 입력 메모리 유닛에 저장하는 단계; 상기 저장된 센서 데이터에 대하여 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행하는 단계; 상기 이진화 처리된 센서 데이터에 대해 팽창(Dilation) 연산 및 침식(Erosion) 연산을 수행하는 단계; 및, 상기 팽창 연산 및 침식 연산이 수행된 결과를 출력 메모리 유닛에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법을 제공한다.
바람직하게는, 상기 유효성을 판별하는 단계는, 상기 측정된 센서 데이터 값이 미리 정해진 기준 센서 데이터 범위 이내일 경우에 유효한 데이터로 판별하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 방법은 상기 출력 메모리 유닛에 저장된 연산 수행 결과를 환경 지도로서 사용자 인터페이스에 출력하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 유효성을 판별하는 단계 이전에, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 나눠, 상기 센서 데이터가 어느 처리 영역으로부터의 센서 데이터인지 판별하는 단계를 더 포함하고, 상기 유효성을 판별하는 단계, 이진화 처리를 수행하는 단계 및 팽창 연산과 침식 연산을 수행하는 단계를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하도록 구성될 수 있다.
다르게는, 상기 유효성을 판별하는 단계 이후에, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 나눠, 상기 센서 데이터가 어느 처리 영역으로부터의 센서 데이터인지 판별하는 단계를 더 포함하고, 상기 이진화 처리를 수행하는 단계 및 팽창 연산과 침식 연산을 수행하는 단계를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 센서 데이터를 상기 입력 메모리 유닛에 저장하는 단계는, 상기 입력 메모리 유닛의 N개의 메모리 중 각 처리 영역별로 할당된 각 메모리에 해당 데이터를 병렬적으로 저장하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 연산수행 결과를 상기 출력 메모리 유닛에 저장하는 단계는, 상기 출력 메모리 유닛의 N개의 메모리 중 각 처리 영역별로 할당된 각 메모리에 해당 연산수행 결과를 병렬적으로 저장하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 팽창 연산 및 침식 연산을 수행하는 단계는, 침식 연산, 팽창 연산, 팽창 연산, 침식 연산의 순서로 수행되도록 구성될 수 있다.
다른 실시예로서, 지능형 이동 로봇용 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치로서, 지능형 이동 로봇용 센서를 통해 획득된 센서 데이터를 저장하는 입력 메모리 유닛; 상기 입력 메모리 유닛에 저장된 센서 데이터에 대해 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행하는 이진화 처리기; 및 상기 이진화 처리기에 의해 이진화된 센서 데이터에 대해 모폴로지 처리를 수행하는 모폴로지 처리기를 포함하되, 상기 센서를 통해 측정된 센서 데이터 중 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내의 센서 데이터가 상기 입력 메모리 유닛에 저장되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치가 제공된다.
바람직하게는, 상기 모폴로지 처리기에 의해 모폴로지 처리된 센서 데이터를 저장하는 출력 메모리 유닛을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 입력 메모리 유닛은, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하는 경우, 각 처리 영역으로부터 획득한 센서 데이터를 저장하기 위한 N개의 메모리를 포함하되, 각 메모리에 저장된 센서 데이터들에 대한 이진화 처리 및 모폴로지 처리는 병렬적으로 수행되도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 출력 메모리 유닛은, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하여, 각 처리 영역으로부터 획득한 센서 데이터에 대한 이진화 처리 및 모폴로지 처리를 병렬적으로 수행하는 경우, 이진화 처리 및 모폴로지 처리가 병렬적으로 수행된 결과를 병렬적으로 저장하기 위한 N개의 메모리를 포함하도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 모폴로지 처리기에서 수행되는 모폴로지 처리는, 닫힘 연산 후 열림 연산의 순서로 수행되도록 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 모폴로지 처리 장치는 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현되도록 구성될 수 있다.
다른 실시예로서, 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템으로서, 구비된 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하여, 상기 N개의 처리 영역에 대한 센서 데이터를 획득하며, 상기 공간 내를 주행하는 지능형 이동 로봇; 상기 지능형 이동 로봇에 구비된 상기 센서가 획득한 센서 데이터 중 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내의 데이터 값을 갖는 센서 데이터를 상기 처리 영역별로 저장하고, 상기 저장된 데이터에 대한 문턱 값을 이용한 이진화 처리 및 상기 이진화 처리된 센서 데이터에 대한 모폴로지 처리를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하는 실시간 모폴로지 처리 장치; 상기 실시간 모폴로지 처리 장치에 의해 처리된 센서 데이터를 이용하여 환경 지도를 작성하는 로봇 서버; 및 상기 로봇 서버에 의해 작성된 환경 지도가 출력되며, 상기 지능형 이동 로봇을 제어하는 제어 명령을 전송하는 로봇 사용자 인터페이스; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템이 제공된다.
바람직하게는, 상기 실시간 모폴로지 처리 장치는 각 처리 영역별로 병렬적 으로 수행된 모폴로지 처리 결과를 각 처리 영역에 대응되는 메모리에 저장하고, 상기 로봇 서버는 상기 각 메모리에 저장된 모폴로지 처리 결과를 통합하도록 구성될 수 있다.
본 발명에 따르면, 지능형 이동 로봇에 부착된 저가형 센서를 통해 측정한 데이터를 유효하게 반영함으로써 보다 정확한 환경 지도를 실시간으로 작성하고 이를 상기 지능형 이동 로봇을 제어하기 위한 사용자 인터페이스에 출력함으로써, 원격지의 사용자가 보다 효율적으로 가정이나 사무실 내에서 자율 주행하는 지능형 이동 로봇을 제어할 수 있도록 한다.
또한, 종래의 장애물 감지 센서들 간의 간섭 문제, 거리 센서 사용수의 증가로 인해 환경 지도가 부정확하게 작성되는 등의 문제점이 해결된다.
또한, 인위적인 인공 표식 또는 고가의 레이저 스캐너 센서의 사용 없이, 초음파 센서나 적외선 센서와 같이 저가형 센서를 이용하여 지능형 이동 로봇이 속한 환경에 대한 정확한 환경 지도 작성이 가능하게 되어, 사용자는 저비용으로 편리하게 지능형 이동 로봇을 제어할 수 있게 된다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 관해 상세히 설명하고자 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템을 개략적으로 나타낸 것 이다.
본 실시예에 따른 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템은, 가정, 사무실 또는 공장 내에서 자율 주행하는 지능형 이동 로봇(20); 상기 지능형 이동 로봇이 저가형 센서를 통하여 주변 환경에 대하여 인지한 결과인 센서 데이터를 실시간 병렬처리하는 실시간 모폴로지 처리 장치(21); 상기 실시간 모폴로지 처리 장치가 연산한 연산 결과를 출력하는 로봇 서버(26); 및 상기 로봇 서버의 연산결과 출력을 수신하여 원격으로 상기 지능형 이동 로봇(20)을 사용자가 제어할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스(27)로 구성된다.
상기 지능형 이동 로봇(20)은 자신이 위치한 영역의 주변 환경에 대한 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득 모듈(28)을 포함하도록 구성된다. 상기 센서 데이터 획득 모듈(28)은 초음파 센서, 적외선 센서 등 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 도출해 낼 수 있는 모든 센서로 구성될 수 있다.
상기 실시간 모폴로지 처리 장치(21)는, 지능형 이동 로봇의 센서 데이터 획득 모듈(28)을 통해 얻은 센서 데이터를 저장해 두는 입력 메모리 유닛(22); 상기 입력 메모리 유닛에 저장된 센서 데이터에 대해 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행하는 이진화 처리기(23); 상기 이진화 처리기에 의해 이진화된 센서 데이터에 의해 모폴로지 처리를 수행하는 모폴로지 처리기(24); 및 상기 모폴로지 처리기에 의해 모폴로지 처리된 센서 데이터를 저장하는 출력 메모리 유닛(25)을 포함하도록 구성된다.
상기 입력 메모리 유닛(22) 및 출력 메모리 유닛(25)은 각각 4개의 메모리를 포함하도록 구성되어 있어서, 상기 입력 메모리 유닛(22)의 각 메모리에 상기 지능형 이동 로봇의 센서 데이터 획득 모듈(28)로부터 수신한 센서 데이터를 소정 기준에 따라 구분하여 저장할 수 있게 된다. 이 경우, 출력 메모리 유닛(25) 또한 대응되는 상기 입력 메모리 유닛(22)의 메모리에 저장된 후에, 이진화 처리 및 모폴로지 처리된 센서 데이터를 각 메모리에 대응되게 저장할 수 있게 된다. 이로써, 입력 메모리 유닛(22)의 각 메모리에 저장된 센서 데이터들에 대한 이후의 병렬적 처리가 가능하다.
상기 입력 메모리 유닛(22)의 각 메모리에 저장되기 위한 상기 소정 기준은 여러가지가 있을 수 있으며, 그 중 지능형 이동 로봇(20)의 센서가 감지 가능한 영역 전체를 등분한 처리 영역을 기준으로 하는 경우에는, 예를 들어, 상기 지능형 이동 로봇(20)이 위치한 전체 영역을 4등분 한 후에, 1사분면에 대해 얻은 센서 데이터는 제1 메모리에, 2사분면에 대해 얻은 센서 데이터는 제2 메모리에, 3사분면에 대해 얻은 센서 데이터는 제3 메모리에, 4사분면에 대해 얻은 센서 데이터는 제4 메모리에 저장되도록 설정할 수 있다.
도 6은 지능형 이동 로봇(20)에 부착된 센서(초음파 센서(70) 및 적외선 센서(72))의 위치를 고려한 메모리 할당을 설명하기 위한 것으로, 각 센서 데이터를 획득한 센서의 위치에 따라 각 센서 데이터가 저장될 메모리가 정해짐을 나타낸 것이다. 상기 지능형 이동 로봇(20)의 센서가 감지 가능한 영역을 4개의 사분면으로 나누고, 예를 들어, 제1 사분면에 위치한 센서로부터 얻은 센서 데이터는 제1 메모리에, 제2 사분면에 위치한 센서로부터 얻은 센서 데이터는 제2 메모리에, 제3 사 분면에 위치한 센서로부터 얻은 센서 데이터는 제3 메모리에, 제4 사분면에 위치한 센서로부터 얻은 센서 데이터는 제4 메모리에 저장되도록 구성될 수 있다. 여기서, 참조부호 71 및 73에 의해 표시된 영역은 각각 초음파 센서 및 적외선 센서에 의해 측정 가능한 영역을 나타내며, 각 사분면의 경계에 있는 센서들(74, 75, 76, 77, 78)로부터 얻은 센서 데이터들은 중첩된 사분면에 해당하는 메모리 모두에 저장되도록 구성될 수 있다. 특정 센서에 의해 얻은 센서 데이터를 대응 메모리에 구분하여 저장하도록 설정하는 것이 가능함은, 센서 데이터 획득 모듈(28)에 의해 얻어진 센서 데이터가 어느 센서로부터 얻어진 것인지, 즉 어느 처리영역으로부터의 센서 데이터인지 판별하는 단계가 수행될 수 있음을 의미한다.
또한, 상기 사분면들의 구분은 지능형 이동 로봇(20)을 중심으로 구분되는 것이어서, 지능형 이동 로봇(20)이 위치한 전체 영역 내에서 각 사분면들이 차지하는 영역은 지능형 이동 로봇(20)이 주행함에 따라 시시각각 변하게 되나, 지능형 이동 로봇(20)의 중심의 좌표 추적을 통한 위치 파악 및 지능형 이동 로봇의 자세 변화 파악(예를 들어, 2개의 바퀴를 이용하여 주행하는 경우, 상기 양 바퀴의 중심의 좌표 이용하여 로봇의 자세 파악)을 통해, 실시간으로 획득되는 각 사분면에 대한 센서 데이터들을 전체 영역에 대한 센서 데이터로 용이하게 매칭시켜 활용하게 된다.
각 사분면 및 대응되는 메모리의 순서는 상기 기재에 한정되지 않고 임의로 변경할 수 있을 것이며, 지능형 이동 로봇(20)이 현재 위치한 지점을 중심으로 임의로 나눈 네 영역에 대해 상기 설정을 하는 것도 가능함은 이 분야에서 통상의 지 식을 가진 자라면 본 명세서의 기재로부터 명확히 이해할 것이다. 또한, 상기 입력 메모리 유닛(22) 및 출력 메모리 유닛(25)을 구성하는 메모리의 수 및 이에 대응되어 분할되는 영역의 수가 조정되거나, 상기 입력 메모리 유닛(22) 내의 각 메모리에 별도로 저장되기 위해 다른 기준이 적용될 수 있음은 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 명세서의 기재로부터 명확히 이해할 것이다.
한편, 상기 입력 메모리 유닛(22)의 각 메모리에 저장되는 센서 데이터는 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내의 값(유효한 값으로 인정할 수 있는 범위 내의 값)인지 여부를 판별하는 과정을 거친 후에, 상기 기준 센서 데이터 범위 이내의 값을 갖는 센서 데이터만이 저장되도록 설정될 수 있다. 이를 위해, 상기 센서로서 적외선 센서 및 초음파 센서가 채용되는 경우, 상기 적외선 센서 및 초음파 센서는 하나의 쌍(pair)으로 동작하도록 배치되어, 센서 데이터 값이 유효한 값으로 인정할 수 있는 범위 내의 값인지를 판단하게 된다. 예를 들어, 한 장애물이 적외선 센서 및 초음파 센서 모두에 의해 감지되었으나, 주로 근거리 감지용인 적외선 센서의 유효 감지 범위(예를 들어, 30cm 이내)를 벗어난 거리에 있는 것으로 표시되는 경우에는, 해당 센서 데이터는 유효한 센서 데이터가 아닌 것으로 판단하게 되는 것이다. 이 때, 채용되는 적외선 센서의 유효 감지 범위 및 초음파 센서의 유효 감지 범위(예를 들어, 30cm~300cm)가 상기 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위가 된다. 본 실시예에서, 상기 초음파 센서 및 적외선 센서가 하나의 쌍으로서 동작함을 설명하고 있으나, 본 발명은 초음파 센서 및 적외선 센서가 하나의 쌍으로 동작해야 하는 것에만 제한되지 않으며, 별개로 동작하는 경우 또한 본 발명 의 범위에 속함을 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
상기 이진화 처리기(23)는 상기 입력 메모리 유닛의 각 메모리에 저장된 센서 데이터에 대해 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행한 후에, 상기 이진화 처리된 센서 데이터들을 상기 모폴로지 처리기(24)로 전달한다.
상기 이진화 처리기(23)의 이진화 처리는 문턱 값을 이용하게 되는데, 상기 문턱 값은 설계자에 의해 사전에 설정될 수 있는 것으로서, 예를 들어, 센서 데이터 획득 모듈(28)이 모든 센서의 값을 한 번 획득하는 데 200ms가 소요되는 경우(즉, 단위 초(second)당 센서 데이터 저장이 5회 가능한 경우), 상기 문턱 값은 5이하의 범위 내에서 결정될 수 있다. 상기와 같은 조건에서, 문턱 값을 3으로 설정한다면, 동일 지점에 있는 장애물을 3회 이상 감지한 경우(동일 장애물에 대한 로봇 및 장애물간 거리에 대한 센서 데이터가 3회 이상 저장되어 있는 경우)에만 해당 센서 데이터에 대한 이진화 처리를 수행하게 된다. 이진화 처리를 위한 문턱 값을 높게 설정할 수록, 실시간 모폴로지 처리의 정확도는 높아지게 되나, 불필요하게 높게 설정하여 시스템 운용에 불필요한 부담을 주는 것을 방지하기 위해 실험에 의해 장애물에 대한 정확한 정보 획득에 적합한 값으로 설정하는 단계 또한 포함될 수 있다.
상기 모폴로지 처리기(24)는 상기 이진화 처리기(23)로부터 전달받은 이진화 처리된 센서 데이터들에 대해, 연관된 센서 데이터들은 연결하고 무의미한 데이터는 삭제하는 방식으로 모폴로지 처리를 수행하게 된다. 상기 모폴로지 처리는, 닫 힘 연산(closing operation)을 수행함에 의해 서로 연관성 있는 센서 데이터들을 연결해주고, 이후에 열림 연산(opening operation)을 수행함에 의해 불필요하게 증가된 센서 데이터의 외곽 영역을 제거하는 순서로 진행되어, 상기 지능형 이동 로봇(20)이 위치한 영역에 대한 환경 지도가 보다 정확해지도록 한다.
상기 출력 메모리 유닛(25)은 상기 입력 메모리 유닛(22)의 각 메모리에 대응되는 메모리를 포함하고 있어서, 대응되는 입력 메모리 유닛(22)의 메모리에 저장된 후에 이진화 처리 및 모폴로지 처리된 센서 데이터를 각 대응되는 메모리에 저장하게 된다. 즉, 예를 들어, 상기 입력 메모리 유닛(22)의 제1 메모리에 저장되어 있던 센서 데이터는 나머지 메모리에 저장된 센서 데이터와 별개로 이진화 처리 및 모폴로지 처리된 후 대응되는 상기 출력 메모리 유닛(25)의 제1 메모리에 저장되고, 상기 입력 메모리 유닛(22)의 제2 메모리에 저장되어 있던 센서 데이터는 나머지 메모리에 저장된 센서 데이터와 별개로 이진화 처리 및 모폴로지 처리된 후 대응되는 상기 출력 메모리 유닛(25)의 제2 메모리에 저장되며, 상기 입력 메모리 유닛(22)의 제3 메모리에 저장되어 있던 센서 데이터는 나머지 메모리에 저장된 센서 데이터와 별개로 이진화 처리 및 모폴로지 처리된 후 대응되는 상기 출력 메모리 유닛(25)의 제3 메모리에 저장되는 방식이다.
입력 메모리 유닛(22), 이진화 처리기(23), 모폴로지 처리기(24), 및 출력 메모리 유닛(25)의 동작은 지능형 이동 로봇(20)에 대해 수행되는 자기 위치(및 자세) 인식 수단 내지 방법과 연동하게 된다. 즉, 상기 실시간 모폴로지 처리 장치(21) 내의 구성요소들이 각 메모리 별로 병렬처리되어야 하되, 각 메모리에 대응 되는 처리 영역의 절대 좌표가 실시간으로 변하므로, 앞서 언급한 바와 같이 지능형 이동 로봇(20)의 위치 및 자세에 대한 정보를 이용하게 되는 것이다. 이를 위해, 지능형 이동 로봇(20)은 오도메트리(odometry)와 기타 센서(자이로 스코프, 나침반 센서 등)를 병용하게 되며, 상기 수단 이외에도 다양한 수단을 이용한 위치 및 자세 인식이 가능하다.
상기 로봇 서버(26)는 연산 데이터 출력 모듈(29)을 구비하며, 상기 연산 데이터 출력 모듈(29)은 실시간 모폴로지 처리 장치(21)의 출력 메모리 유닛(25)에 저장되어 있던 연산 데이터(모폴로지 처리된 센서 데이터)를 통합하여 사용자 인터페이스(27)로 출력한다. 상기 로봇 서버(26)는 상기 실시간 모폴로지 처리 장치(21) 및 지능형 이동 로봇(20)과 일체로 구성될 필요가 없으므로, 상기 실시간 모폴로지 처리 장치가 지능형 이동 로봇과 일체로 구성되는 경우, 상기 실시간 모폴로지 처리 장치 및 지능형 이동 로봇과 소정의 거리를 두고 떨어져 블루투스 및 RS232C 등의 근거리 통신(31) 또는 USB 2.0, 1394 방식의 유선 통신을 통해 데이터를 주고받도록 구성될 수 있으며, 다르게는, 상기 실시간 모폴로지 처리 장치 및 로봇 서버가 일체형으로 구성되되, 지능형 이동 로봇과 상기 언급한 유형의 근거리 통신(30)을 통해 데이터를 주고받도록 구성될 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 근거리 통신을 위한 모듈이 로봇 서버나 지능형 이동 로봇에 구비되어야 할 것이며, 상기 근거리 통신을 위한 모듈은 본 명세서에 구체적으로 기재하지 않지만 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명을 실시하기 위해 용이하게 채용할 수 있을 것이다.
또한, 상기 로봇 서버(26)는 사용자 인터페이스(27)로의 연산 데이터 출력 및 상기 사용자 인터페이스로부터의 제어 명령을 수신(로봇 서버로부터 지능형 이동 로봇에 상기 제어 명령을 전달하도록 구성된 경우)하므로, 사용자 인터페이스(27)와의 상호 또는 일방 통신을 위한 모듈(도시하지 않음) 또한 구비하게 된다. 물론, 상기 로봇 서버(26) 및 사용자 인터페이스(27)는 일체로 구성될 수 있으며, 상기 로봇 서버(26) 및 사용자 인터페이스(27)가 상기 지능형 이동 로봇(20) 및 실시간 모폴로지 처리 장치와는 멀리 떨어진 원격지에 구비될 수 있다. 이 경우, 상기 로봇 서버(26)는 상기 지능형 이동 로봇(20) 또는 실시간 모폴로지 처리 장치와의 통신을 위해 적합한 형태의 통신 모듈을 구비하게 된다.
이 또한, 본 명세서 내에 구체적으로 기재하지 않지만, 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명을 실시하기 위해 해당 구성을 채택하는 데 있어서 큰 어려움이 없을 것이다. 한편, 상기 로봇 서버(26)가 상기 사용자 인터페이스(26)로부터 상기 지능형 이동 로봇에 대한 제어 명령을 전달받지 않고, 상기 사용자 인터페이스로부터 상기 지능형 이동 로봇(20)으로 직접 제어 명령을 전달하도록 구성하는 경우에는, 상기 지능형 이동 로봇에 상기 사용자 인터페이스와의 통신을 위한 통신 모듈(도시하지 않음)이 구비된다.
상기 사용자 인터페이스는 통상의 디스플레이 모듈(도시하지 않음), 제어 명령 입력 모듈(도시하지 않음) 및 상기 구성요소들과의 통신을 위한 통신 모듈(도시하지 않음)을 포함하도록 또는 일부와는 연동하도록 구성될 수 있으며, 경우에 따라서, 디스플레이 모듈 및 제어 명령 입력 모듈은 하나의 모듈로 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 것이다.
먼저, 지능형 이동 로봇에 부착된 적외선 센서 또는 초음파 센서와 같은 저가형 센서를 통해 센서 데이터를 획득한다(S30). 상기 센서들에 의해 측정된 센서 데이터가 유효한 센서 데이터인지를 판별하게 되는데(S31), 이는 측정된 센서 데이터의 값이 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내일 경우에 이를 유효한 센서 데이터로 판별하고, 상기 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 밖일 경우에는 유효한 센서 데이터가 아닌 것으로 판단하게 된다. 측정된 센서 데이터가 유효한 센서 데이터로 판별된 경우에는, 해당 센서 데이터를 입력 메모리 유닛에 저장한다(S32). 상기 판별 단계(S31)에서, 유효한 센서 데이터가 아닌 것으로 판단된 경우에는, 상기 입력 메모리 유닛에 저장되지 않고, 다시 유효한 센서 데이터를 얻기 위해 측정을 반복하게 된다.
상기 저장된 센서 데이터는 상기 지능형 이동 로봇이 위치한 영역의 환경을 정확히 나타내고 있는 것이 아니므로, 이진 모폴로지 기법을 이용하여 상기 지능형 이동 로봇을 위한 보다 정확한 환경 지도를 작성할 필요가 있다. 이를 위해, 상기 저장된 센서 데이터에 대해 미리 정의한 문턱 값(threshold value)에 의한 이진화 처리를 수행하는데(S33), 상기 입력 메모리 유닛에 N개의 메모리가 구비된 경우, 상기 저장 단계에서 센서 데이터들을 소정 기준에 따라 상기 N개의 메모리에 구분 하여 저장한 후에, 각 메모리별로 저장되어 있는 센서 데이터에 대해 이진화 처리를 병렬적으로 수행한다. 상기 이진화 처리가 완료된 센서 데이터는 모폴로지 처리되며(S34), 이 또한 이진화 처리와 마찬가지로 병렬처리된다. 상기 모폴로지 처리 단계를 거친 센서 데이터를 이용하여 상기 지능형 이동 로봇이 속한 환경에 대한 환경 지도가 작성되고 이는 사용자 인터페이스로 출력된다(S35).
상기 모폴로지 처리 단계(S34)는, 모폴로지 처리 기법 중 하나인 닫힘 연산을 수행함으로써 센서 데이터 중 서로 연관성 있는 센서 데이터를 서로 연결하게 되는데, 상기 닫힘 연산은 팽창(Dilation) 연산 후 침식(Erosion) 연산을 수행하게 된다. 상기 닫힘 연산을 거친 센서 데이터에 대해 다시 열림 연산을 수행함으로써 불필요한 센서 데이터들을 제거하는 한편 상기 닫힘 연산을 통해 불필요하게 증가된 센서 데이터의 외곽 영역을 제거하게 된다. 이와 같이, 닫힘 연산과 열림 연산의 순서로 수행함에 의해, 지능형 이동 로봇이 속한 영역의 환경 지도를 보다 정확하게 할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 과정을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 4에는 지능형 이동 로봇 및 장애물이 있는 동일 영역 내에서 이진 모폴로지 기법을 통해 환경 지도를 작성하는 과정이 도시되어 있는데, 상기 과정은 좌상단의 평면도, 우상단의 평면도, 좌하단의 평면도, 우하단의 평면도의 순서로 진행된다.
좌상단의 평면도(50)에 따르면, 지능형 이동 로봇(20)이 위치한 영역 내에 “ㄱ"자 모양의 장애물이 있고, 상기 장애물의 주변을 상기 지능형 이동 로봇(20)이 반시계 방향으로 주행하면서 환경 지도를 작성한다. 상기 지능형 이동 로봇(20)이 이동하면서 저가형 센서에 의한 측정을 통해 얻은 센서 데이터는 메모리에 저장되며 이때 얻은 센서 데이터가 상기 장애물의 실제 형상 위에 표시된다(51). 그러나, 상기 초기 센서 데이터의 단순 결합을 통해서는 실제 장애물의 형상과 다소 거리가 있어서 상기 지능형 이동 로봇을 위한 정확한 환경 지도를 작성하였다고 할 수 없으므로, 본 발명은 상기 메모리에 저장된 센서 데이터에 대해 이진 모폴로지 기법을 채택하여 상기 센서 데이터를 처리하게 된다. 본 실시예에 채용된 모폴로지 연산에 있어서는, 닫힘 연산 수행 후 열림 연산을 수행하는 순서로 진행되는 데, 좌하단의 평면도(52)는 우상단의 평면도(51)에 도시된 바와 같은 초기 센서 데이터에 대해 이진화 처리 후 닫힘 연산(팽창 연산 후 침식 연산 수행)을 수행한 결과이며, 적색 부분은 불명확한 센서 데이터에 대한 연결 및 확장이 이뤄졌음을 나타낸다. 우하단의 평면도(53)는 연이어 열림 연산(침식 연산 후 팽창 연산 수행)을 수행한 결과 얻은 환경 지도를 나타낸 것이다. 본 실시예에 따라 작성된 환경 지도가 실제 장애물의 형상과 매우 근사함을 알 수 있다.
도 4에 본 발명의 실시예에 따른 환경 지도 작성 과정에 있어서 이진 모폴로지 기법의 적용 과정이 설명되어 있는데 반해, 도 5는 상기 이진 모폴로지 기법의 병렬 처리를 보다 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다. 즉, 도 5는 지능형 이동 로봇이 위치한 영역을 4개의 처리 영역으로 나누어, 각 처리 영역에 대한 환경 지도 작성을 위한 과정이 병렬적으로 진행됨을 나타낸 것이다.
도시된 바와 같이, 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 위치한 영역(60)은 4개의 처리 영역(61, 62, 63, 64)으로 나뉘며, 각 처리 영역에 대한 센서 데이터는 병렬적으로 처리되게 된다. 이를 위해, 센서에 의해 획득한 센서 데이터를 상기 4개의 처리 영역에 대응되는 4개의 메모리에 구분하여 저장하고(예를 들어, 제M 처리 영역에 관한 센서 데이터는 제M 메모리에 저장, M≤4), 각 메모리에 저장된 센서 데이터별로 이후의 이진화 처리 및 모폴로지 처리를 수행하게 된다. 참고로, 실제 도 5는 이진화 처리 및 모폴로지 처리가 수행되기 전의 모습을 나타낸 것이다.
이로써, 각 처리 영역에 대한 환경 지도 작성이 병렬적으로 진행되게 되므로, 실시간으로 환경 지도를 작성할 수 있으며, 장애물에 대한 영상 처리방식으로서 이진 모폴로지 처리 기법을 채택함으로써 보다 정확한 환경 지도를 작성할 수 있게 된다.
본 발명의 실시간 모폴로지 처리 장치는 FPGA(Field Programmable Gate Array)기반으로 구현될 수 있는 구조로, 로직화하는 경우 저렴한 가격으로 양산하는 것이 가능하다.
본 발명을 이용하여, 일반 가정, 사무실, 공장 등의 장소를 자율 주행하는 지능형 이동 로봇을 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간으로 효율적으로 제어할 수 있게 된다.
도 1은 지능형 이동 로봇이 위치한 주변 환경에 인공 표식을 통하여 지역좌표계를 생성한 후에 환경 지도를 작성하는 종래의 경우를 설명하기 위한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 과정을 개략적으로 나타낸 것이다.
도 5는 도 4의 이진 모폴로지 기법의 병렬 처리를 보다 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 지능형 이동 로봇(20)에 부착된 센서의 위치를 고려한 메모리 할당을 설명하기 위한 것이다.

Claims (16)

  1. 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법으로서,
    지능형 이동 로봇에 부착된 센서를 통해 측정된 센서 데이터의 유효성을 판별하는 단계;
    상기 판별 단계에서 유효한 것으로 판별된 센서 데이터를 입력 메모리 유닛에 저장하는 단계;
    상기 저장된 센서 데이터에 대하여 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행하는 단계;
    상기 이진화 처리된 센서 데이터에 대해 팽창(Dilation) 연산 및 침식(Erosion) 연산을 수행하는 단계; 및,
    상기 팽창 연산 및 침식 연산이 수행된 결과를 출력 메모리 유닛에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 유효성을 판별하는 단계는, 상기 측정된 센서 데이터 값이 미리 정해진 기준 센서 데이터 범위 이내일 경우에 유효한 데이터로 판별하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 출력 메모리 유닛에 저장된 연산 수행 결과를 환경 지도로서 사용자 인터페이스에 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 유효성을 판별하는 단계 이전에, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 나눠, 상기 센서 데이터가 어느 처리 영역으로부터의 센서 데이터인지 판별하는 단계를 더 포함하고,
    상기 유효성을 판별하는 단계, 이진화 처리를 수행하는 단계 및 팽창 연산과 침식 연산을 수행하는 단계를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 유효성을 판별하는 단계 이후에, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 나눠, 상기 센서 데이터가 어느 처리 영역으로부터의 센서 데이터인지 판별하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이진화 처리를 수행하는 단계 및 팽창 연산과 침식 연산을 수행하는 단계를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 센서 데이터를 상기 입력 메모리 유닛에 저장하는 단계는, 상기 입력 메모리 유닛의 N개의 메모리 중 각 처리 영역별로 할당된 각 메모리에 해당 데이터를 병렬적으로 저장하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  7. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 연산수행 결과를 상기 출력 메모리 유닛에 저장하는 단계는, 상기 출력 메모리 유닛의 N개의 메모리 중 각 처리 영역별로 할당된 각 메모리에 해당 연산수행 결과를 병렬적으로 저장하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 팽창 연산 및 침식 연산을 수행하는 단계는, 침식 연산, 팽창 연산, 팽창 연산, 침식 연산의 순서로 수행되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 기법을 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 방법.
  9. 지능형 이동 로봇용 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치로서,
    지능형 이동 로봇용 센서를 통해 획득된 센서 데이터를 저장하는 입력 메모리 유닛;
    상기 입력 메모리 유닛에 저장된 센서 데이터에 대해 문턱 값을 이용한 이진화 처리를 수행하는 이진화 처리기; 및
    상기 이진화 처리기에 의해 이진화된 센서 데이터에 대해 모폴로지 처리를 수행하는 모폴로지 처리기를 포함하되,
    상기 센서를 통해 측정된 센서 데이터 중 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내의 센서 데이터가 상기 입력 메모리 유닛에 저장되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 모폴로지 처리기에 의해 모폴로지 처리된 센서 데이터를 저장하는 출력 메모리 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 입력 메모리 유닛은, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하는 경우, 각 처리 영역으로부터 획득한 센서 데이 터를 저장하기 위한 N개의 메모리를 포함하되,
    각 메모리에 저장된 센서 데이터들에 대한 이진화 처리 및 모폴로지 처리는 병렬적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 출력 메모리 유닛은, 상기 지능형 이동 로봇의 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하여, 각 처리 영역으로부터 획득한 센서 데이터에 대한 이진화 처리 및 모폴로지 처리를 병렬적으로 수행하는 경우, 이진화 처리 및 모폴로지 처리가 병렬적으로 수행된 결과를 병렬적으로 저장하기 위한 N개의 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 모폴로지 처리기에서 수행되는 모폴로지 처리는, 닫힘 연산 후 열림 연산의 순서로 수행되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 모폴로지 처리 장치는 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치.
  15. 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치를 이용한 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템으로서,
    구비된 센서가 감지 가능한 영역을 N개의 처리 영역으로 구분하여, 상기 N개의 처리 영역에 대한 센서 데이터를 획득하며, 상기 공간 내를 주행하는 지능형 이동 로봇;
    상기 지능형 이동 로봇에 구비된 상기 센서가 획득한 센서 데이터 중 미리 정의된 기준 센서 데이터 범위 이내의 데이터 값을 갖는 센서 데이터를 상기 처리 영역별로 저장하고, 상기 저장된 데이터에 대한 문턱 값을 이용한 이진화 처리 및 상기 이진화 처리된 센서 데이터에 대한 모폴로지 처리를 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행하는 실시간 모폴로지 처리 장치;
    상기 실시간 모폴로지 처리 장치에 의해 처리된 센서 데이터를 이용하여 환경 지도를 작성하는 로봇 서버; 및
    상기 로봇 서버에 의해 작성된 환경 지도가 출력되며, 상기 지능형 이동 로봇을 제어하는 제어 명령을 전송하는 로봇 사용자 인터페이스; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 실시간 모폴로지 처리 장치는 각 처리 영역별로 병렬적으로 수행된 모폴로지 처리 결과를 각 처리 영역에 대응되는 메모리에 저장하고,
    상기 로봇 서버는 상기 각 메모리에 저장된 모폴로지 처리 결과를 통합하는 것을 특징으로 하는 지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템.
KR1020080046197A 2008-05-19 2008-05-19 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법 KR100979629B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080046197A KR100979629B1 (ko) 2008-05-19 2008-05-19 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080046197A KR100979629B1 (ko) 2008-05-19 2008-05-19 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090120255A true KR20090120255A (ko) 2009-11-24
KR100979629B1 KR100979629B1 (ko) 2010-09-01

Family

ID=41603614

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080046197A KR100979629B1 (ko) 2008-05-19 2008-05-19 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100979629B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111643008A (zh) * 2020-05-13 2020-09-11 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种扩展分区清洁方法、装置及计算机可读存储介质
KR20210059588A (ko) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 파워인스 인공지능을 이용한 터빈 블레이드 루트부의 초음파 신호 평가 장치 및 평가 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103792943B (zh) * 2014-02-19 2017-01-11 北京工业大学 基于距离信息和实例学习的机器人自主运动控制方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100534463B1 (ko) * 2003-07-21 2005-12-08 주식회사 한울로보틱스 다수개의 거리 측정용 센서를 이용한 이동로봇의 장애물검출 및 자세보정방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210059588A (ko) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 파워인스 인공지능을 이용한 터빈 블레이드 루트부의 초음파 신호 평가 장치 및 평가 방법
CN111643008A (zh) * 2020-05-13 2020-09-11 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种扩展分区清洁方法、装置及计算机可读存储介质
CN111643008B (zh) * 2020-05-13 2021-11-16 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种扩展分区清洁方法、装置及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR100979629B1 (ko) 2010-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100877072B1 (ko) 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법및 장치
CN108290294B (zh) 移动机器人及其控制方法
CN109414142B (zh) 用于训练机器人沿着路线自主行进的系统和方法
CN106227212B (zh) 基于栅格地图和动态校准的精度可控室内导航系统及方法
Montemerlo et al. Large-scale robotic 3-d mapping of urban structures
KR100823739B1 (ko) 주변 환경 변화에 신속하게 적응하여 환경 지도를 작성할수 있는 이동체의 환경 지도 작성 장치 및 그 방법
US20200233061A1 (en) Method and system for creating an inverse sensor model and method for detecting obstacles
KR101658578B1 (ko) 복합 센서의 캘리브레이션 장치 및 방법
US11500391B2 (en) Method for positioning on basis of vision information and robot implementing same
KR102303432B1 (ko) 장애물의 특성을 고려한 dqn 및 slam 기반의 맵리스 내비게이션 시스템 및 그 처리 방법
JP5276931B2 (ja) 移動体および移動体の位置推定誤り状態からの復帰方法
KR102075844B1 (ko) 다종 센서 기반의 위치인식 결과들을 혼합한 위치 측위 시스템 및 방법
Ye et al. 6-DOF pose estimation of a robotic navigation aid by tracking visual and geometric features
CN112740274A (zh) 在机器人设备上使用光流传感器进行vslam比例估计的系统和方法
Li et al. A YOLO-GGCNN based grasping framework for mobile robots in unknown environments
Fauadi et al. Intelligent vision-based navigation system for mobile robot: A technological review
CN111429515A (zh) 基于深度学习的机器人避障行为的学习方法
KR100979629B1 (ko) 센서 데이터 실시간 모폴로지 처리 장치 및 이를 이용한지능형 이동 로봇용 실시간 환경 지도 작성 시스템 및 방법
Gutmann et al. Challenges of designing a low-cost indoor localization system using active beacons
Tuvshinjargal et al. Hybrid motion planning method for autonomous robots using kinect based sensor fusion and virtual plane approach in dynamic environments
Zhang et al. TriHelper: Zero-Shot Object Navigation with Dynamic Assistance
Delibasis et al. Real time indoor robot localization using a stationary fisheye camera
JP2013073250A (ja) 自己位置推定装置、方法、及びプログラム
Nafais et al. An IoT Based Intelligent Cargo Carrier
KR102408327B1 (ko) 자율주행 판매를 위한 제스처 인식을 지원하는 ai 기반 자율주행 로봇 시스템

Legal Events

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

Payment date: 20130530

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140617

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee