KR20100098997A - 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법 - Google Patents

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Abstract

로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법이 개시된다. 본 발명은 위치 및 자세 변화를 감지하는 다양한 센서들을 구비하고, 상기 센서 정보에 따라 로봇 청소기의 주행 조건을 판단하며, 판단된 주행 조건에 따라 적합한 센서 조합을 선택하거나 불확실성을 고려한 센서 융합을 수행함으로써 미끄러짐, 충돌 등에 강인하게 로봇 청소기의 위치를 검출하고, 환경 지도를 생성한다.
로봇 청소기, 위치, 카메라, OFS

Description

로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법{ROBOT CLEANER AND METHOD FOR DETECTING POSITION THEREOF}
본 발명은 미끄러짐이나 충돌 등에 강인하게 정밀한 위치를 검출하는 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법에 관한 것이다.
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.
상기 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.
상기 로봇 청소기가 스스로 주행하면서 영역을 모두 청소하기 위해서는 청소가 된 영역과 청소를 하여야 할 영역 등 청소 영역을 판단할 수 있어야 하고, 이러한 청소 영역을 파악하기 위해서는 자기 위치를 파악하는 기능을 보유하여야 한다.
종래 기술에 따른 로봇 청소기는 위치인식을 위하여 바퀴 회전을 감지하는 인코더(Encoder), 자이로 스코프 (Gyroscope, 각속도 센서)등 상대적인 로봇 동작의 변화를 추정할 수 있는 센서들만을 이용하거나 상기 상대 센서와 카메라를 같이 이용하여 로봇의 위치를 추정하였다.
그러나, 종래 기술에 따른 로봇 청소기는 미끄러짐 상황을 판단할 수 있는 센서정보가 없고 이동에 대한 상보적인 센서 정보가 부족하여 카메라를 사용하여도 위치 오차가 크게 발생하는 문제점이 있다.
본 발명은 위치 및 자세 변화를 감지하는 다양한 센서들을 구비하여 주행 조건에 따라 적합한 센서 조합을 선택하거나 불확실성을 고려한 센서 융합을 수행함으로써 미끄러짐, 충돌 등에 강인한 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 예에 따른 로봇 청소기는, 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출유닛과, 하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출유닛과, 바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출유닛과, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 근거로 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하고, 주행 상태를 판단하는 제어유닛을 포함하여 구성된다.
또한, 본 발명의 일 예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법은, 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출단계와, 하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출단계와, 바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출단계와, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하고, 상기 비교결과에 따라 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하는 위치결정단계를 포함하여 구 성된다.
본 발명에 따라 위치 및 자세 변화를 감지하는 다양한 센서들을 구비하고, 상기 센서 정보에 따라 로봇 청소기의 주행 조건을 판단하며, 판단된 주행 조건에 따라 적합한 센서 조합을 선택하거나 불확실성을 고려한 센서 융합을 수행함으로써 미끄러짐, 충돌 등에 강인하게 로봇 청소기의 위치를 검출할 수 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법을 상세히 설명한다.
도 1 및 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 예에 따른 로봇 청소기는, 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출유닛(100)과, 하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출유닛(200)과, 바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출유닛(300)과, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 근거로 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하고, 주행 상태를 판단하는 제어유닛(500)을 포함하여 구성된다.
상기 제1 검출유닛(100)은, 도 2에 도시한 바와 같이, 상방을 촬영하여 상방 영상 정보를 출력하는 카메라(110)와, 상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 근거로 제1 위치 정보를 생성하는 영상처리유닛(120)을 포함하여 구성된다. 또한, 상기 제1 검출유닛(100)은 상기 카메라(110)에 연결되어 피사 체의 촛점을 맞추는 렌즈(130)와, 상기 카메라(110)를 조절하는 카메라조절유닛(140)과, 상기 렌즈(130)를 조절하는 렌즈조절유닛(150)을 더 포함할 수 있다.
상기 렌즈(130)는 소정의 위치에서도 상방의 모든 영역, 예를 들어 천장의 모든 영역이 촬영될 수 있도록 화각이 넓은 렌즈를 사용한다. 예를 들어 화각이 160도 이상인 렌즈를 포함한다. 상기 영상처리유닛(120)은 임의의 표식으로부터 특징점을 추출할 수 있는데, 특히 천장면을 포함하는 상방 영역에 존재하는 형광등, 인테리어 구조물 등의 자연 표식을 이용하여 특징점을 추출한다.
도 7을 참조하여 본 발명에 따른 특징점 추출 과정을 예를 들어 설명한다. 상방을 일 회 촬영한 후 특징점을 추출할 수 있으나, 설명의 편의를 위해 이동 중 2회 촬영하여 특징점을 추출하는 동작을 설명한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)를 비교할 때, 로봇 청소기가 이동하면서 상기 카메라(110)를 통해 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 천장면을 포함한 상방을 각각 촬영한다. 이때, 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 촬영되는 상방 영상 정보에서의 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)으로 나타나게 된다. 이때, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))으로 나타난다. 한편, 제2 시간(k+1)에서의 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))으로 나타난다.
상기 영상처리유닛(120)은 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)에 대한 상방 영상 정보의 특징점인 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))과, 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))을 각각 매칭하고, 비교하여 특징점 간의 이동거리를 산출한 다. 즉 도 7의 (c)에 도시한 바와 같이, 제1 시간(k) 및 제2 시간(k+1)에 촬영된 영상 정보의 특징점을 상호 비교하여 제1 특징점의 이동거리(PL1), 제2 특징점의 이동거리(PL2)를 연산한다. 이때, 로봇 청소기의 이동에 따른 제1 마크(C1) 및 제2 마크(N1)와 로봇 청소기 간의 이동거리(L1)는 일정하고 로봇 청소기의 실제 이동거리와 동일하다. 그러나, 촬영된 영상 정보의 특징점의 이동거리인 PL1과 PL2는 서로 상이하다. 마크의 거리가 멀수록 마크에 대한 특징점의 이동거리는 작은데 반하여 마크가 로봇 청소기에 가까이 있을 수록, 즉 천장면보다 낮은 벽면에 위치할 수록 특징점의 이동거리 차가 커지게 된다. 그에 따라, 상기 영상처리유닛(120)은 제2 마크(N1)와 같이 로봇 청소기의 이동에 따른 특징점의 이동비율이 소정비율 이상인 경우, 불필요한 특징점인 것으로 판단하여 제거한다.
또한, 상기 영상처리유닛(120)은 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1) 중 제1 마크(C1)는 천장면에 위치한 것이므로 로봇 청소기로부터 천장면까지의 거리를 이용하여 제2 마크(N1)의 높이를 연산하고, 연산된 높이가 기준 높이 이하인 경우에는 불필요한 특징점으로 판단하여 제거한다. 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)을 비교하면, 각각의 이동거리에 대하여 제1 특징점(M1)의 이동거리 PL1과 제2 특징점(M2)의 이동거리 PL2는 제1 마크, 제2 마크, 및 로봇 청소기의 실제 이동거리와 높이의 비에 비례한다. 이때, 실제 이동거리는 동일하고, 제1 특징점(M1)에 대한 높이는 천장높이 이므로, 제2 특징점(M2), 즉 제2 마크(N1)에 대한 높이 산출이 가능해진다. 여기서, 촬영된 상방 영상 정보의 중심부분에 위치하는 특징점은 천장면에 위치하는 것으로 판단하고, 중심부분에 위치한 특징점을 기준으로 특징점의 높이를 산출한다.
상기 제어유닛(500)은 상기 영상처리유닛(120)의 특징을 구비하거나, 상기 특징점 추출 알고리즘을 구비할 수 있으며, SLAM(Simultaneous Localizaion and Mapping)을 이용하여 위치 검출 및 환경 지도 생성을 동시에 수행할 수 있다.
상기 제2 검출유닛(200)은, 도 3에 도시한 바와 같이, 하방을 촬영하여 하방 영상 정보를 출력하는 영상센서(210)와, 상기 하방에 조사되는 광량을 조절하는 광량조절유닛(220)과, 상기 하방 영상 정보를 근거로 제2 위치 정보를 생성하는 영상제어유닛(230)을 포함하여 구성된다. 또한, 상기 제2 검출유닛(200)은 상기 영상센서(210)로부터 바닥면까지의 거리를 측정하는 거리측정유닛(240)을 더 구비하고, 상기 거리측정유닛(240)은 적외선 또는 초음파 등을 송출하여 송출신호가 반사되어 돌아오는 시간으로부터 거리를 측정한다.
상기 영상센서(210)는 상기 카메라(110)와 동일한 기능의 카메라를 사용할 수 있으나, 상기 카메라(110)와 달리 하방, 즉 바닥을 촬영하여 하방 영상 정보를 획득하는 것이므로, 다른 사양의 이미지를 획득하는 센서를 사용한다. 상기 영상센서로는 빛을 이용하여 상기 하방 영상 정보를 획득하는 옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor; OFS)를 사용하는 것이 좋다.
이하, 제2 검출유닛(200)의 동작을 설명한다. 상기 영상센서(210)는 로봇 청소기의 배면에 구비되어, 로봇 청소기의 이동 중에 하방, 즉 바닥을 촬영한다. 상기 영상센서(210)는 하방 영상을 촬영하여 소정 형식의 하방 영상 정보를 생성한다. 이때, 상기 제2 검출유닛(200)은 렌즈(미도시)와 상기 렌즈를 조절하는 렌즈조 절부(미도시)를 더 구비하는데, 상기 렌즈로는 초점거리가 짧고 심도가 깊은 팬포커스형 렌즈를 사용하는 것이 적절하고, 상기 렌즈조절부는 전후 이동되도록 하는 소정 모터와 이동수단을 구비하여 상기 렌즈를 조절한다. 또한, 상기 광량조절부(220)는 상기 영상센서(210)에 인접하여 설치되고, 하나 이상의 광원(미도시)을 조절하여 상기 영상센서(210)에 의해 촬영되는 바닥면의 영역에 빛을 조사한다. 즉, 로봇 청소기가 평탄한 바닥을 이동하는 경우에는 상기 영상센서(210)가 바닥면까지 일정한 거리가 유지되는 반면, 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥물의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 광량조절유닛(220)은 상기 거리측정유닛(240)으로부터 측정된 거리에 대응하여 하나 이상의 광원을 동작시켜 상기 조사되는 빛의 양을 조절한다. 반면, 상기 영상센서(210), 특히 옵티컬 플로우 센서는 미끄러짐과 무관하에 상대 위치를 검출할 수 있다. 즉, 상기 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 로봇 청소기의 하방을 관찰하도록 함으로써, 미끄러짐에 강인한 위치 보정이 가능하다.
상기 제어유닛(500)은 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하는 비교유닛(미도시)과, 상기 비교 결과를 근거로 환경 지도를 생성하는 지도생성유닛(미도시)을 구비하여 상기 위치 정보들을 근거로 환경 지도를 작성한다. 즉, 상기 제어유닛(500)은 상기 제1 검출유닛(100)을 통해 상방 영상 정보로부터 추출된 특징점들을 이용하여 환경 지도를 생성하고, 상기 제2 검출유닛(200)을 통해 하방 영상 정보로부터 검출된 미끄러짐에 강인한 위치 정보를 융합하여 상기 로봇 청소기의 위치를 결정하고, 상기 환경 지도를 다시 생성할 수 있다.
반대로, 예를 들어 레이저 타입이 아닌 옵티컬 플로우 센서의 경우에 바닥이 반사 재질일 때 신호가 끊기는 현상이 있다. 이 때, 상기 제1 검출유닛(100)의 영상 정보를 이용하면 슬립에 의해 신호가 끊긴 것인지, 바닥이 반사 재질이기 때문에 끊긴 것인지를 명확히 알 수 있다.
상기 제3 검출유닛(300)은 로봇 청소기의 주행유닛(620)에 구비된 휠모터의 회전을 감지하여 회전속도 또는 직진속도를 검출하고, 상기 회전속도 또는 직진속도를 이중 적분 등의 소정 연산을 이용하여 제3 위치 정보를 생성한다. 상기 제3 검출유닛(300)으로는 일반적으로 인코더(Encoder)를 사용한다.
또한, 본 발명의 다른 예에 따른 로봇 청소기는, 상기 로봇 청소기의 방향 정보를 근거로 위치를 검출하여 제4 위치 정보를 출력하는 제4 검출유닛(400)을 더 포함하여 구성된다. 다른 구성에 대한 설명은 상기 일 예에 따른 로봇 청소기의 구성을 참조한다.
즉, 상기 제4 검출유닛(400)은 로봇 청소기의 이동 중에 방향의 변화를 감지하여 회전속도, 즉 각속도를 검출하고, 상기 각속도로부터 이중 적분 등의 소정 연산을 통하여 제4 위치 정보를 생성한다. 상기 제4 검출유닛(400)으로는 일반적으로 자이로스코프(Gyroscope, 각속도 센서)를 사용한다.
상기 제1 내지 제3 검출유닛, 또는 상기 제1 내지 제4 검출유닛들을 조합하거나, 또는 선택적으로 적용하여 로봇 청소기의 위치를 정밀하게 검출할 수 있다. 예를 들어, 로봇 청소기는 제1 검출유닛(100)에 구비된 카메라(110)를 이용하면 영상처리를 통해 특징점을 획득하고 환경지도를 그릴 수 있으며, 상기 환경지도를 근 거로 로봇 청소기의 위치를 검출할 수 있으나, 로봇 청소기의 이동에 따라 미끄러짐, 충돌 등에 의해 환경 지도가 부정확해지면서 위치 검출 오차가 발생한다. 이러한 위치 검출 오차는 상기 인코더(300)를 이용하거나, 상기 자이로스코프(400)를 이용하거나, 상기 인코더와 자이로스코프를 이용하여 용이하게 속도로부터 로봇 청소기의 위치를 검출하고, 바닥의 재질 등에 의해 발생하는 미끄러짐에 강인한 상기 영상센서(210)를 이용하여 보정한다. 한편, 상기 제3 검출유닛(300)인 인코더나, 상기 제4 검출유닛(400)으로 사용된 자이로스코프 등의 상대 위치를 검출하는 검출 유닛만으로는 카펫과 같이 바퀴의 미끄리짐이 큰 바닥과 같은 조건에서 오차가 크게 발생하나, 상기 제2 검출유닛(200)인 옵티컬 플로우 센서는 미끄러짐과 무관하게 위치 정보를 생성할 수 있다.
상기 제어유닛(500)은 상기 제1 내지 제3 검출유닛, 또는 상기 제1 내지 제4 검출유닛으로부터 생성된 위치 정보들을 비교하여 현재 로봇 청소기의 주행 조건을 판단하고, 이 판단에 따라 적절한 센서 조합을 선택하거나 각 센서 정보 별 불확실성을 조정하여 센서 융합을 수행한다. 또한, 상기 제어유닛(500)은 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하는 비교유닛(미도시)과, 상기 비교 결과를 근거로 환경 지도를 생성하는 지도생성유닛(미도시)을 구비하여 상기 위치 정보들을 근거로 환경 지도를 작성한다.
예를 들어, 상기 제어유닛(500)은 상기 인코더로부터 계산된 주행 거리가 상기 옵티컬 플로우 센서로부터 계산된 주행거리보다 현저히 작다면, 로봇 청소기가 카펫과 같이 미끄러운 바닥을 지나고 있다고 판단하여, 상기 인코더를 제외하고, 상기 자이로스코프와 옵티컬 플로우 센서의 위치 정보들만으로 위치를 결정하거나 인코더 정보의 불확실성을 높여서 센서 융합을 수행한다.
한편, 상기 제1 검출유닛으로부터 생성된 제1 위치 정보인 영상정보는 다른 검출유닛들의 위치 정보보다 갱신 주기가 길기 때문에 센서 융합되는 빈도가 적고, 영상정보의 밝기 정도, 매칭되는 특징점의 숫자 등에 따라 불확실성이 조정될 수 있다. 또한, 제1 검출유닛이 동작하지 못하는 어두운 환경에서도 상기 제2 내지 제3 검출유닛, 또는 상기 제2 내지 제4 검출유닛의 위치 정보들을 이용하면 위치 인식 오차를 줄일 수 있다.
다른 예로, 문턱 등반 등 로봇 청소기가 평면 바닥이 아닌 곳을 주행할 때는 제1 위치 정보와 다른 위치 정보들이 크게 달라지므로 위치 검출 오차가 크게 발생하고, 불확실성도 이에 따라 조정된다.
또한, 상기 로봇 청소기는 충전 가능한 배터리 형식의 전원 공급 수단을 구비한 전원유닛(610)과, 다수의 바퀴를 구비하여 로봇 청소기를 이동시키는 주행유닛(620)과, 이동 중 주변과 바닥면의 먼지 및 이물질을 흡입하는 청소유닛(630)과, 하나 이상의 버튼을 구비하여 데이터 입력이 가능한 입력유닛(640)과, 현재 동작 상태 및 설정 모드에 대한 정보 등을 표시하는 출력유닛(650)과, 상기 환경 지도와 주행 경로 등을 저장하는 저장유닛(660)을 더 포함한다.
상기 전원유닛(610)은 로봇 청소기가 이동하고, 청소를 수행하는데 따른 동작 전원을 공급하며, 상기 배터리 잔량이 부족하면 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 충전한다. 상기 주행유닛(620)은 복수의 주바퀴와 하나 이상의 보조바퀴를 포 함하는 상기 다수의 바퀴를 회전시키는 소정의 휠모터(Wheel Motor)를 구비하고, 상기 제어유닛(500)은 상기 휠모터를 구동하여 로봇 청소기가 이동하도록 한다. 상기 청소유닛(630)은 공기를 빨이들이기 위한 소정의 흡입 모터와, 먼지를 응집하는 수단을 구비하고, 주행 중 발생되는 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입한다. 또한, 상기 로봇 청소기는 다수의 센서를 구비하여 주변의 장애물을 감지하는 장애물감지유닛(미도시)을 더 포함할 수 있다. 상기 장애물감지유닛으로는 적외선 센서(Infra-RED Sensor), 초음파 센서(Supersonic Wave Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor)나 범퍼(Bumper) 등을 사용할 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 예에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법은, 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출단계(S100)와, 하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출단계(S200)와, 바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출단계(S300)와, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하고, 상기 비교결과에 따라 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하는 위치결정단계(S500)를 포함하여 구성된다. 또한, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 근거로 로봇 청소기의 주행 상태를 판단하는 상태판단단계(S600)를 더 포함한다. 아울러, 상기 위치 정보들을 근거로 환경지도를 생성하는 환경지도생성단계(S700)를 더 포함하여 구성된다. 이하, 장치의 구성은 도 1 및 도 2의 구성을 참조한다.
상기 제1 검출단계(S100)는, 상방을 촬영하여 상방 영상 정보를 생성하는 상 방촬영과정(S110)과, 상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출과정(S120)과, 상기 특징점을 근거로 제1 위치 정보를 생성하는 제1 위치정보생성과정(S130)을 포함하여 구성된다.
상기 상방촬영과정(S100)은 카메라를 이용하여 상방을 촬영하고, 촬영된 상방 영상으로부터 상방 영상 정보를 생성한다. 여기서, 상기 상방촬영과정(S100)은 소정의 위치에서도 상방의 모든 영역, 예를 들어 천장의 모든 영역이 촬영될 수 있도록 화각이 넓은 렌즈를 사용한다. 예를 들어 화각이 160도 이상인 렌즈를 포함한다.
상기 특징점추출과정(S120)은 임의의 표식으로부터 특징점을 추출할 수 있는데, 특히 천장면을 포함하는 상방 영역에 존재하는 형광등, 인테리어 구조물 등의 자연 표식을 이용하여 특징점을 추출한다.
도 7을 참조하여 본 발명에 따른 상기 특징점추출과정(S120)을 예를 들어 설명한다. 상방을 일 회 촬영한 후 특징점을 추출할 수 있으나, 설명의 편의를 위해 이동 중 2회 촬영하여 특징점을 추출하는 동작을 설명한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)를 비교할 때, 로봇 청소기가 이동하면서 상기 카메라(110)를 통해 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 천장면을 포함한 상방을 각각 촬영한다. 이때, 제1 시간(k)과 제2 시간(k+1)에 촬영되는 상방 영상 정보에서의 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)으로 나타나게 된다. 이때, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))으로 나타난다. 한편, 제2 시간(k+1)에서의 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1)는 제1 특징 점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))으로 나타난다.
상기 제1 마크(C1)과 제2 마크(N1)에 대한 상방 영상 정보의 특징점인 제1 특징점(M1(k)), 제2 특징점(M2(k))과, 제1 특징점(M1(k+1)), 제2 특징점(M2(k+1))을 각각 매칭하고, 비교하여 특징점 간의 이동거리를 산출한다. 즉 도 7의 (c)에 도시한 바와 같이, 제1 시간(k) 및 제2 시간(k+1)에 촬영된 영상 정보의 특징점을 상호 비교하여 제1 특징점의 이동거리(PL1), 제2 특징점의 이동거리(PL2)를 연산한다. 이때, 로봇 청소기의 이동에 따른 제1 마크(C1) 및 제2 마크(N1)와 로봇 청소기 간의 이동거리(L1)는 일정하고 로봇 청소기의 실제 이동거리와 동일하다. 그러나, 촬영된 영상 정보의 특징점의 이동거리인 PL1과 PL2는 서로 상이하다. 마크의 거리가 멀수록 마크에 대한 특징점의 이동거리는 작은데 반하여 마크가 로봇 청소기에 가까이 있을 수록, 즉 천장면보다 낮은 벽면에 위치할 수록 특징점의 이동거리 차가 커지게 된다. 그에 따라, 제2 마크(N1)와 같이 로봇 청소기의 이동에 따른 특징점의 이동비율이 소정비율 이상인 경우, 불필요한 특징점인 것으로 판단하여 제거한다.
또한, 제1 마크(C1)와 제2 마크(N1) 중 제1 마크(C1)는 천장면에 위치한 것이므로 로봇 청소기로부터 천장면까지의 거리를 이용하여 제2 마크(N1)의 높이를 연산하고, 연산된 높이가 기준 높이 이하인 경우에는 불필요한 특징점으로 판단하여 제거한다. 제1 특징점(M1)과 제2 특징점(M2)을 비교하면, 각각의 이동거리에 대하여 제1 특징점(M1)의 이동거리 PL1과 제2 특징점(M2)의 이동거리 PL2는 제1 마크, 제2 마크, 및 로봇 청소기의 실제 이동거리와 높이의 비에 비례한다. 이때, 실 제 이동거리는 동일하고, 제1 특징점(M1)에 대한 높이는 천장높이 이므로, 제2 특징점(M2), 즉 제2 마크(N1)에 대한 높이 산출이 가능해진다. 여기서, 촬영된 상방 영상 정보의 중심부분에 위치하는 특징점은 천장면에 위치하는 것으로 판단하고, 중심부분에 위치한 특징점을 기준으로 특징점의 높이를 산출한다.
상기 제2 검출단계(S200)는, 하방을 촬영하여 하방 영상 정보를 생성하는 하방촬영과정(S210)과, 상기 하방 영상 정보로부터 제2 위치 정보를 생성하는 제2 위치정보생성과정(S230)을 포함하여 구성된다. 또한, 상기 제2 검출단계(S200)는, 상기 하방 영상 정보의 상태를 판단하는 하방정보판단과정(S220)과, 상기 판단 결과를 근거로 상기 하방에 조사되는 광량을 조절하는 광량조절과정을 더 포함한다.
상기 제2 검출단계(S200)는 로봇 청소기의 배면에 구비된 영상센서(210)을 이용하여 로봇 청소기의 이동 중에 하방, 즉 바닥을 촬영한다. 촬영된 하방 영상으로부터 소정 형식의 하방 영상 정보를 생성한다(S210). 또한, 상기 제2 검출단계(S200)는 필요에 따라 상기 광량조절부(220)를 이용하여 하나 이상의 광원을 조절하여 상기 영상센서(210)에 의해 촬영되는 바닥면의 영역에 빛을 조사한다(S220). 즉, 로봇 청소기가 평탄한 바닥을 이동하는 경우에는 상기 영상센서(210)가 바닥면까지 일정한 거리가 유지되는 반면, 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥물의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 상기 하방촬영과정(S210)에서 생성된 하방 영상 정보가 정상인가, 또는 기준 영상 정보 이상인가를 비교 판단하고(S220), 판단 결과 이상이 있으면 하나 이상의 광원을 동작시켜 상기 조사되는 빛의 양을 조절한다. 반면, 상기 제2 검출단 계(S200)는 상기 하방 영상 정보를 이용하여 미끄러짐에 강인한 위치를 검출할 수 있다(S230).
상기 제3 검출단계(S300)는 로봇 청소기의 주행유닛(620)에 구비된 휠모터의 회전을 감지하여 회전속도 또는 직진속도를 검출하고(S310), 상기 회전속도 또는 직진속도를 이중 적분 등의 소정 연산을 이용하여 제3 위치 정보를 생성한다(S320). 상기 제3 검출단계(S300)는 일반적으로 인코더(Encoder)를 사용한다.
또한, 본 발명의 다른 예에 따른 로봇 청소기의 위치 결정 방법은, 로봇 청소기의 방향 정보를 근거로 위치를 검출하여 제4 위치 정보를 출력하는 제4 검출단계(S400)를 더 포함하여 구성된다. 다른 구성에 대한 설명은 상기 일 예에 따른 위치 검출 방법의 구성에 대한 설명에 갈음하고, 이하 생략한다.
즉, 상기 제4 검출단계(S400)는 로봇 청소기의 이동 중에 방향의 변화를 감지하여 회전속도, 즉 각속도를 검출하고(S410), 상기 각속도로부터 이중 적분 등의 소정 연산을 통하여 제4 위치 정보를 생성한다(S420). 상기 제4 검출단계(S400)는 일반적으로 자이로스코프(Gyroscope, 각속도 센서)를 사용한다.
상기 제1 내지 제3 위치 정보, 또는 상기 제1 내지 제4 위치 정보들을 조합하거나, 또는 선택적으로 적용하여 로봇 청소기의 위치를 정밀하게 검출할 수 있다. 예를 들어, 로봇 청소기는 상기 제1 위치 정보를 근거로 영상처리를 통해 특징점을 획득하고 환경지도를 그릴 수 있으며, 상기 환경지도를 근거로 로봇 청소기의 위치를 검출할 수 있으나, 로봇 청소기의 이동에 따라 미끄러짐, 충돌 등에 의해 환경 지도가 부정확해지면서 위치 검출 오차가 발생한다. 이러한 위치 검출 오차는 상기 제3 위치 정보를 이용하거나, 상기 제4 위치 정보를 이용하거나, 상기 제3 내지 제4 위치 정보를 함께 이용하여 더욱 용이하게 속도로부터 로봇 청소기의 위치를 검출하고, 바닥의 재질 등에 의해 발생하는 미끄러짐에 강인한 상기 제2 위치 정보를 이용하여 보정한다. 한편, 상기 제3 검출유닛(300)인 인코더나, 상기 제4 검출유닛(400)으로 사용된 자이로스코프 등의 상대 위치를 검출하는 검출 유닛만으로는 카펫과 같이 바퀴의 미끄리짐이 큰 바닥과 같은 조건에서 오차가 크게 발생하나, 상기 제2 검출유닛(200)인 옵티컬 플로우 센서는 미끄러짐과 무관하게 위치 정보를 생성할 수 있다.
상기 상태판단단계(S600)은 상기 제1 내지 제3 검출유닛, 또는 상기 제1 내지 제4 검출유닛으로부터 생성된 위치 정보들을 비교하여 현재 로봇 청소기의 주행 조건을 판단하고, 이 판단에 따라 적절한 센서 조합을 선택하거나 각 센서 정보 별 불확실성을 조정하여 센서 융합을 수행한다. 또한, 본 발명에 따른 위치 검출 방법은, 상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 상호 비교하는 정보비교단계(미도시)와, 상기 비교 결과를 근거로 환경 지도를 생성하는 지도생성단계(S700)를 더 포함하여 상기 위치 정보들을 근거로 환경 지도를 작성한다.
예를 들어, 본 발명에 따른 위치 검출 방법은, 상기 인코더로부터 계산된 주행 거리가 상기 옵티컬 플로우 센서로부터 계산된 주행거리보다 현저히 작다면, 로봇 청소기가 카펫과 같이 비끄러운 바닥을 지나고 있다고 판단하여, 상기 인코더를 제외하고, 상기 자이로스코프와 옵티컬 플로우 센서의 위치 정보들만으로 위치를 결정하거나 인코더 정보의 불확실성을 높여서 센서 융합을 수행한다.
한편, 상기 제1 위치 정보인 영상정보는 다른 위치 정보들보다 갱신 주기가 길기 때문에 센서 융합되는 빈도가 적고, 영상정보의 밝기 정도, 매칭되는 특징점의 숫자 등에 따라 불확실성이 조정될 수 있다. 또한, 상기 제1 위치 정보를 획득하기 어려운 어두운 환경에서도 상기 제2 내지 제3 위치 정보, 또는 상기 제2 내지 제4 위치 정보들을 이용하면 위치 인식 오차를 줄일 수 있다.
다른 예로, 문턱 등반 등 로봇 청소기가 평면 바닥이 아닌 곳을 주행할 때는 제1 위치 정보와 다른 위치 정보들이 크게 달라지므로 위치 검출 오차가 크게 발생하고, 불확실성도 이에 따라 조정된다.
상기와 같이, 본 발명에 따른 로봇 청소기 및 그의 위치 검출 방법은, 위치 및 자세 변화를 감지하는 다양한 센서들을 구비하고, 상기 센서 정보에 따라 로봇 청소기의 주행 조건을 판단하며, 판단된 주행 조건에 따라 적합한 센서 조합을 선택하거나 불확실성을 고려한 센서 융합을 수행함으로써 미끄러짐, 충돌 등에 강인하게 로봇 청소기의 위치를 검출할 수 있고, 이에 따라 더욱 정밀한 환경지도를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기의 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 2는 도 1의 제1 검출유닛의 세부 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 3은 도 1의 제2 검출유닛의 세부 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 4는 본 발명에 따른 로봇 청소기의 위치 검출 방법을 개략적으로 보인 흐름도;
도 5는 도 4의 일 예를 보인 흐름도;
도 6은 본 발명에 따른 로봇 청소기의 외관을 보인 사시도;
도 7은 본 발명에 따른 제2 위치 정보를 검출하는 동작을 설명하기 위한 도이다.

Claims (12)

  1. 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출유닛;
    하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출유닛;
    바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출유닛; 및
    상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 근거로 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하고, 주행 상태를 판단하는 제어유닛;을 포함하는 로봇 청소기.
  2. 제1 항에 있어서,
    로봇 청소기의 방향 정보를 근거로 위치를 검출하여 제4 위치 정보를 출력하는 제4 검출유닛;을 더 포함하는 로봇 청소기.
  3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서, 상기 제1 검출유닛은,
    상방을 촬영하여 상방 영상 정보를 출력하는 카메라; 및
    상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 근거로 제1 위치 정보를 생성하는 영상처리유닛;을 포함하는 로봇 청소기.
  4. 제1 항 또는 제2 항에 있어서, 상기 제2 검출유닛은,
    하방을 촬영하여 하방 영상 정보를 출력하는 영상센서;
    상기 하방에 조사되는 광량을 조절하는 광량조절유닛; 및
    상기 하방 영상 정보를 근거로 제2 위치 정보를 생성하는 영상제어유닛;을 포함하는 로봇 청소기.
  5. 제1 항 또는 제2 항에 있어서, 상기 제어유닛은,
    상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하는 비교유닛; 및
    상기 비교 결과를 근거로 환경 지도를 생성하는 지도생성유닛;을 포함하는 로봇 청소기.
  6. 상방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제1 위치 정보를 출력하는 제1 검출단계;
    하방 영상 정보를 근거로 위치를 검출하여 제2 위치 정보를 출력하는 제2 검출단계;
    바퀴를 구동하는 휠모터의 회전을 근거로 위치를 검출하여 제3 위치 정보를 출력하는 제3 검출단계; 및
    상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 비교하고, 상기 비교결과에 따라 로봇 청소기의 현재 위치를 결정하는 위치결정단계;를 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    로봇 청소기의 방향 정보를 근거로 위치를 검출하여 제4 위치 정보를 출력하는 제4 검출단계;를 더 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  8. 제6 항 또는 제7 항에 있어서,
    상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 근거로 로봇 청소기의 주행 상태를 판단하는 상태판단단계;를 더 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  9. 제8 항에 있어서, 상기 제1 검출단계는,
    상방을 촬영하여 상방 영상 정보를 생성하는 상방촬영과정;
    상기 상방 영상 정보로부터 특징점을 추출하는 특징점추출과정; 및
    상기 특징점을 근거로 제1 위치 정보를 생성하는 제1 위치정보생성과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  10. 제8 항에 있어서, 상기 제2 검출단계는,
    하방을 촬영하여 하방 영상 정보를 생성하는 하방촬영과정; 및
    상기 하방 영상 정보로부터 제2 위치 정보를 생성하는 제2 위치정보생성과정;을 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  11. 제10 항에 있어서, 상기 제2 검출단계는,
    상기 하방 영상 정보의 상태를 판단하는 하방정보판단과정; 및
    상기 판단 결과를 근거로 상기 하방에 조사되는 광량을 조절하는 광량조절과정;을 더 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 위치 정보들 중 둘 이상의 위치 정보들을 상호 비교하는 정보비교단계; 및
    상기 비교 결과를 근거로 환경 지도를 생성하는 지도생성단계;를 더 포함하는 로봇 청소기의 위치 검출 방법.
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