KR20140116623A - 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇 - Google Patents

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KR20140116623A
KR20140116623A KR1020130031398A KR20130031398A KR20140116623A KR 20140116623 A KR20140116623 A KR 20140116623A KR 1020130031398 A KR1020130031398 A KR 1020130031398A KR 20130031398 A KR20130031398 A KR 20130031398A KR 20140116623 A KR20140116623 A KR 20140116623A
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KR1020130031398A
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고낙용
노성우
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조선대학교산학협력단
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
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Abstract

본 발명은 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 이를 이용하는 로봇에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따르면, (a) 스캐닝을 통한 기준 지도 데이터 생성 단계, (b) 로봇이 다음 시간에 이동할 이동위치를 예측하는 단계, (c) 예측된 로봇의 예측 위치, 기준 지도 데이터 및 상기 로봇이 이동한 위치에서 측정한 측정 데이터를 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 비교하여 로봇이 이동한 위치 정보를 보정하는 단계 및 (d) 보정된 위치의 로봇에서 스캐닝을 통해 지도를 보정하는 단계를 포함하는 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇을 제공할 수 있다.
본 발명의 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇은 신속하고 정확한 지도를 생성할 수 있다.

Description

위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇{METHOD AND ROBOT FOR DRAWING A MAP BASED ON LOCATION ANTICIPATION}
본 발명은 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇에 관한 것으로, 특히 지도작성 시간 및 정확성이 향상된 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇에 관한 것이다.
자율주행 이동로봇은 다양한 외부 환경 변화를 인지하여 자신의 위치를 파악하고 장애물을 회피하며 경로를 생성하여 목적지까지 스스로 주행해야 한다. 이를 위해서는 지도정보가 반드시 필요하다.
이동로봇은 주위에 관한 정보를 이미 알고 있거나 인식할 수 있는 형태의 정보로 제공되더라도 지도를 개선, 변형, 확장하는 것은 중요하다. 예를 들어 책상, 의자와 같은 가구, 장식물, 방문의 손잡이 등 로봇의 이동 및 서비스에 필요한 세세한 공간 정보는 설계도에 반영하기 어렵고 대상물의 위치와 방향이 수시로 바뀔 수 있다. 또한, 외부 환경정보는 로봇에게 자세한 정보를 제공할 수 없는 경우도 존재한다. 해저탐사, 폐광, 화성 탐사는 환경에 대한 공간 정보를 전혀 주지 않을 수 있다. 따라서 이동로봇은 작업환경에 대한 정보를 로봇 스스로 알아내고 지도 작성을 수행해야 한다.
기존의 이동로봇을 위한 지도 작성은 센서와 데이터저장 방법에 따라 점유 격자지도(Occupancy grid map), 특이점 지도(Feature based map), 위상지도(Topological map), 스캔 매칭지도(Scan matching map)로 나눌 수 있다.
점유 격자 지도는 로봇의 이동 경로가 정확하다는 가정하에 잡음이 섞인 불확실한 거리 센서 데이터를 이용하여 환경 정보를 작성하는 기술이다. 이 방법은 로봇이 이동하는 환경을 2차원적인 격자로 나누고 각 격자의 점유 상태를 거리 센서 정보를 이용하여 지속적으로 업데이트하여 환경 지도를 작성하는 방식이다. 점유 격자 지도는 환경 지도 정보에 대한 접근이 용이하고 쉽게 지도정보를 수정할 수 있으며 상대적으로 쉬운 알고리즘으로 빠르게 지도를 작성할 수 있다. 그러나 점유 격자 지도는 격자 화에 대한 부정확성이 있으며, 정확도를 높이기 위해 고밀도 격자지도를 만들기 위해서는 데이터량 증가에 따른 메모리 문제가 존재한다.
특이점 지도 작성 방법은 여러 개의 점 데이터를 획득한 후 주변 환경의 특이점(모서리, 원, 호) 등을 찾아 직선화하여 지도를 작성하는 방법이다. 대부분의 실내 환경은 인공적으로 만들어진 벽과 바닥을 기본적인 구조로 되어있어 직선의 조합으로 지도를 작성하기에 유리하다. 특이점 지도 작성 방법은 여러 개의 점이 직선으로 이루어져 있기 때문에 점유 격자지도에 비해 효율적으로 환경을 표시할 수 있다. 또한, 점유 격자지도와는 다르게 격자 화로 인한 오차를 가지고 있지 않다. 하지만 특이점 지도 작성 방법은 구현의 어려움이 있고 복잡성이 따른다.
위상지도 작성 방법은 지하철 노선도 혹은 고속도로와 같이 장소와 장소를 선으로 연결한 그래프 모양의 지도이다. 로봇의 주변 환경은 노드와 호의 집합으로 모델링 된다. 이렇게 함으로써, 간결성, 빠른 계산시간, 또한 사용자에게 자연스러운 인터페이스를 제공할 수 있다는 등의 장점을 얻을 수 있다. 예를 들어, ‘앞에 보이는 골목(노드)을 따라가면(호), 문(노드)이 있다’와 같은 모델링 기법이 위상지도이다. 하지만 지도표현 방법이 실제 지도환경이 아닌 추상적으로 표현만 가능하다는 단점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 로봇 이동 위치를 예측하고, 이동된 로봇과 예측 위치를 ICP 알고리즘을 이용하여 보정함으로써, 신속하고 정확하게 지도를 작성할 수 있는 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇을 제공하는 데 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, (a) 스캐닝을 통한 기준 지도 데이터 생성 단계; (b) 상기 로봇이 다음 시간에 이동할 이동위치를 예측하는 단계; (c) 상기 예측된 로봇의 예측 위치, 상기 기준 지도 데이터 및 상기 로봇이 이동한 위치에서 측정한 측정 데이터를 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 비교하여 상기 로봇이 이동한 위치 정보를 보정하는 단계; 및 (d) 상기 보정된 위치의 로봇에서 스캐닝을 통해 지도를 보정하는 단계를 포함하는 위치 예측 기반 지도 작성 방법을 제공할 수 있다.
상기 단계(b)는 상기 로봇의 이전 지점의 위치 정보에서 상기 로봇의 이동 속도 정보를 이용하여 상기 로봇의 이동 위치를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 속도 정보는 상기 로봇의 직진 속도 정보와 회전 속도 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 로봇의 전면에 부착되어 지도로 나타내야할 대상까지의 거리 정보를 감지하는 센서부; 상기 로봇을 이동시키는 주행부; 상기 주행부에 이동 속도 정보를 전송하며, 상기 로봇 이동시 상기 센서부에서 감지된 거리 정보를 이용하여 지도를 작성하는 제어부; 및 상기 작성된 지도를 저장하는 저장부를 포함하되, 상기 제어부는 기본 지도 데이터를 작성한 후, 상기 로봇의 이동속도 정보와 로봇의 이전시간 위치를 통해 상기 로봇의 이동 위치를 예측한 후, 상기 기본 지도 데이터와 상기 로봇의 이동 후 측정한 데이터를 ICP 방법으로 비교하여 로봇의 현재 위치를 보정한 후, 상기 로봇의 현재 위치에서 측정되는 대상까지의 거리 정보를 이용하여 지도를 보정하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇을 제공할 수 있다.
상기 주행부는 상기 로봇을 이동시키며, 서로 독립적으로 구동되는 두 개의 바퀴; 및 상기 두 바퀴 각각에 동력을 전달하는 구동부를 포함할 수 있다.
상기 이동 속도 정보는 상기 로봇의 직진 속도 정보 및 회전 속도 정보를 포함할 수 있다.
상기 로봇의 직진 속도(v)는
Figure pat00001
이며, 상기 로봇의 회전 속도(w)는
Figure pat00002
일 수 있다.(이때, wR은 상기 두 바퀴 중 어느 하나의 바퀴의 회전속도정보, wL은 나머지 바퀴의 회전속도정보, r은 상기 두 바퀴의 반지름, d는 두 바퀴 사이의 거리를 나타냄)
상기 로봇의 현재 위치(xt, yt θt)는
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
일 수 있다.(여기서, xt는 현재 로봇의 x좌표이며, xt-1은 이전 시간에서 로봇의 x좌표, 상기 yt는 현재시간에서 로봇의 y좌표이고, yt-1은 이전 시간에서 로봇의 y좌표, θt는 현재 로봇의 회전각, θt-1은 이전 시간의 로봇의 회전각을 나타냄)
본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇은 종래와 달리 로봇의 이동 위치를 미리 예측하여 로봇 이동 이후의 로봇의 위치를 보정하여 정확한 지도를 작성할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 지도 작성 로봇은 로봇의 이동 속도가 빠를 경우에도 로봇의 위치 보정이 가능하며, 빠른 지도 생성이 가능한 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 로봇의 구성부를 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 로봇에서 수행되는 위치 기반 위치 예측 기반 지도 작성 방법을 순차적으로 도시한 흐름도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 위치 예측 기반 지도 작성 로봇의 예를 설명한 도면.
도 4는 실험공간을 도시한 사진.
도 5는 도 4의 실험공간을 도시한 지도 환경 평면도.
도 6 내지 도 8은 도 4 및 도 5에 도시된 환경에서 데드레코닝 지도 작성 방식, ICP 알고리즘을 이용한 지도 작성 방식 및 본 발명에 따른 지도 작성 방식 각각을 도시한 도면.
도 9 내지 도 11는 종래 ICP 방식으로 로봇의 이동 속도에 따른 지도 작성 결과를 도시한 도면들.
도 12 내지 도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 지도 작성 방법으로 로봇의 이동 속도에 따른 지도 작성 실험 결과를 도시한 도면들.
이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도 1 내지 도 14를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 로봇의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 로봇은 제어부(100), 센서부(200), 주행부(300) 및 저장부(400)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 센서부(200)는 로봇의 전면에 위치하여 장애물 정보를 측정할 수 있다. 이를 위하여, 센서부(200)는 영상카메라, 적외선센서, 레이저센서 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
센서부(200)는 로봇의 현재 위치에서 주변을 스캔하여 장애물의 거리를 측정할 수 있다. 센서부(200)는 측정된 거리를 제어부(100)에 제공할 수 있다.
주행부(300)는 제어부(100)에서 전송되는 속도정보, 방향정보를 통해 로봇을 이동시킬 수 있다. 주행부(300)는 도면에 도시되지 않았으나, 복수의 바퀴 및 구동부를 포함할 수 있다. 구동부는 모터 또는 엔진 등을 포함할 수 있다.
바퀴는 구동부에 개별적으로 연결될 수 있다. 본 발명의 실시 예에서는 전단에 2개의 바퀴와 후단에 지지용 바퀴를 구비한 것을 예를 들어 설명하기로 한다. 전단의 2개의 바퀴는 구동부와 연결되어 동력에 의해 속도 제어가 가능하며, 좌우 회전이 가능하도록 구비될 수 있다. 지지용 바퀴는 동력이 전달되지 않으며, 자세 제어를 위해 부착된다.
저장부(400)는 기준 지도 데이터, 측정 데이터 및 지도 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(400)는 통상의 메모리 소자 등이 사용될 수 있다. 저장부(400)는 제어부(100)의 요청에 따라 기준 지도 데이터, 측정 데이터 및 지도 데이터를 제공할 수 있으며, 제어부(100)에서 측정된 데이터를 시간, 위치 등과 매치하여 저장할 수 있다.
제어부(100)는 사용자 인터페이스와 연결되어 로봇의 속도 및 방향을 제어할 수 있다.
제어부(100)는 로봇의 위치에서 센서부(200)를 통해 입력되는 지도로 나타내야할 대상까지의 거리 정보를 이용하여 기준 지도 데이터를 생성할 수 있다. 제어부(100)는 로봇을 기준으로 센서부(200)에서 스캐닝되어 입력되는 좌표 정보를 통해 기준 지도 데이터를 생성하고 이를 저장부(400)에 전송하여 저장하도록 한다.
제어부(100)는 정확한 지도 작성을 위하여 로봇의 이동 위치를 예측할 수 있다. 제어부(100)는 로봇의 이전 위치(Xt-1)와 로봇의 속도정보를 이용하여 이동할 위치를 예측할 수 있다. 제어부(100)는 속도 정보에 포함된 직진속도정보와 회전속도정보를 이용하여 로봇의 이전 위치로부터 방향 및 거리를 계산하여 로봇의 다음 시간 이동 위치를 예측할 수 있다.
또한, 제어부(100)는 로봇이 이동한 현재 위치의 정보와 이전에 계산한 로봇의 예측 위치 사이의 오차를 계산하여 로봇이 이동하면서 측정한 지도로 나타내야할 대상까지의 거리 정보 등을 통해 지도를 작성할 수 있다. 이때, 제어부(100)는 기준 지도 데이터와 로봇이 이동하면서 측정한 측정 데이터를 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 비교하여 로봇의 현재 위치를 찾을 수 있다.
제어부(100)는 현재 로봇의 위치 정보와 로봇에서 측정한 측정 데이터를 통해 지도를 작성하고 이를 저장부(400)에 전송한다.
상기와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 로봇은 데드레코닝으로 기준 지도 데이터를 작성하고, 로봇이 이동할 예측 위치 정보와 로봇이 이동한 이후 위치에서의 로봇의 위치를 ICP 알고리즘을 통해 계산하여 예측 위치와 기준 지도 데이터를 통해 로봇의 위치를 보정하여 지도를 작성함으로써, 지도의 정확도를 높일 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 로봇에서 수행되는 위치 기반 위치 예측 기반 지도 작성 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 기준 지도 데이터 생성 단계(S100), 로봇 이동 위치 예측 단계(S200), 로봇의 현재 위치 보정 단계(S300) 및 지도 생성 단계(S400)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 기준 지도 데이터 생성 단계(S100)는 현 위치의 로봇에서 스캐닝 방법을 이용하여 기준 지도 데이터를 생성한다. 기준 지도 데이터는 로봇의 현재 위치에서 센서부를 통해 입력되는 데이터를 통해 생성될 수 있다. 이때, 기준 지도 데이터는 현재 위치의 로봇에서 관측된 지도로 나타내야할 대상까지의 거리 정보를 포함할 수 있다.
이어서, 로봇 이동 위치 예측 단계(S200)는 로봇이 이동할 위치를 예측한다. 이때, 로봇은 이전 시간(t-1)의 위치 정보에서 로봇의 속도정보(Ut)를 이용하여 로봇이 이동할 위치를 예측한다. 여기서, 로봇의 속도정보(Ut)는 로봇의 무게중심에서 직진 속도 정보와 로봇의 회전 속도 정보등을 이용하여 계산할 수 있다.
다음으로, 로봇의 현재 위치 보정 단계(S300)는 상기 로봇 이동 위치 예측 단계에서 예측한 로봇의 위치 정보, 기준 지도 데이터 및 이동한 이후에 로봇이 위치하는 위치 정보를 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 이용하여 보정할 수 있다.
즉, 로봇이 예측된 위치로 이동하지 않았을 경우에 신속하게 위치를 보정하기 위하여 ICP 방법을 이용한다.
다음으로, 지도 보정 단계(S400)는 로봇의 현재 위치의 즉, 보정된 위치 정보와 현재 위치에서 측정된 데이터를 이용하여 지도를 생성한다. 생성된 지도는 위치가 보정된 상태에서 작성된 지도로서, 기존 기준 지도 데이터와 로봇이 이동한 위치에서 생성된 데이터는 상기 ICP 알고리즘에 의해 로봇의 위치가 보정됨으로써, 지도 또한 보정되어 작성된다.
본 발명에서 상기 단계 S400은 기준 데이터가 되고, 다시 단계 S200 내지 S400을 반복하여 연속된 지도 데이터를 작성할 수 있다.
이하의 설명에서는 차륜형 로봇을 예를 들어 본 발명의 실시 예에 따른 지도 작성 방법을 설명하기로 한다.
본 발명의 실시 예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 2개의 구동 바퀴 및 1개의 지지용 바퀴로 동작하는 차륜형 로봇을 예를 들어 설명하기로 한다. 차륜형 로봇은 각각의 바퀴들이 개별적으로 동작하여 로봇의 위치(x, y)와 진행 각도(θ)가 시간에 따라 달라질 수 있다.
이때, 로봇의 직진속도와 회전속도에 의해 로봇의 위치를 예측할 수 있다. 수학식 1은 로봇의 무게중심에서 직진속도(v)를 나타내며, 수학식 2는 로봇의 회전속도(w)를 나타낸다. 수학식 1 및 수학식 2에 따라 로봇의 속도정보를 획득하고, 이를 로봇의 위치 예측과 로봇의 현재 위치를 측정하는 데 사용할 수 있다.
Figure pat00006
Figure pat00007
(이때, wR은 오른쪽 바퀴의 회전속도정보, wL은 왼쪽바퀴의 회전속도정보, r은 바퀴의 반지름, d는 왼쪽 바퀴와 오른쪽 바퀴 사이의 거리를 나타냄.)
한편, 상기에서 로봇의 직진속도 및 회전속도가 계산되면 로봇이 이동한 위치를 검출할 수 있다. 즉 시간 t에서 로봇위치(xt, yt, θt)는 수학식 3 내지 5를 통해 계산할 수 있다.
Figure pat00008
Figure pat00009
Figure pat00010
여기서, xt는 현재 로봇의 x좌표이며, xt-1은 이전 시간에서 로봇의 x좌표, 상기 yt는 현재시간에서 로봇의 y좌표이고, yt-1은 이전 시간에서 로봇의 y좌표, θt는 현재 로봇의 회전각, θt-1은 이전 시간의 로봇의 회전각을 나타낸다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 위치 예측 기반 지도 작성 방법을 실험한 예를 도시한 도면들이다. 도 4는 실험공간을 도시한 사진이고, 도 5는 도 4의 실험공간을 도시한 지도 환경 평면도이다.
도 4에서 지도 환경은 가로 4m 세로 5m 공간이며, 로봇은 붉은선 방향으로 1회, 파란선 방향으로 1회 이동하면서 지도작성을 수행하였다.
도 6은 데드레코닝 지도 작성 방식, 도 7은 ICP 알고리즘을 이용한 지도 작성 방식, 도 8는 본 발명에 따른 지도 작성 방식 각각을 상기 도 4 및 도 5에 도시된 환경에서 각각 실험하여 작성된 지도를 도시한 도면이다.
도 6에서 갈색의 경우 실제 환경을 표시한 선이며, 파란색으로 표시된 점들은 지도 데이터를 나타낸 것이고, 초록색의 경우 로봇의 주행 경로를 표시한 선이다. 도 7에서 갈색의 경우 실제 환경을 표시한 선이며, 검정색 선은 로봇에서 작성된 지도 데이터를 나타낸 선이다. 도 8에서 갈색은 상기 도 6 및 도 7에서와 같이 실제 환경을 표시한 선이며, 검정색은 로봇에서 작성된 지도 데이터를 나타낸 선이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 데드레코닝 지도 작성 방식을 통해 작성된 지도는 실제 환경에 비해 오차가 매우 큰 것을 알 수 있다.
이에 비해, 도 7의 ICP 지도 작성 방법에 따라 작성된 지도는 실제 환경과 유사하게 작성되고 있으나, 도 8의 본 발명에 따른 지도 작성 방법에 비해 오차가 존재하는 것을 확인할 수 있다.
표 1은 ICP 지도 작성 방법과 본 발명에 따른 지도 작성 방법의 지도 작성 오차를 11개의 지점에서 측정하여 비교한 표이다. 단위는 cm이다.
표 1에서와 같이, 각 지점(코너)에서 지도 작성 오차 거리를 측정한 결과를 보면, 종래 ICP 지도 작성 방법에 비해 본 발명에 따른 지도 작성 방법에 의해 작성된 지도의 오차가 더 작은 것을 확인할 수 있다.
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11
ICP 지도작성방법 25 8 27 12 8 37 14 17 5 12 30
본 발명의 지도 작성 방법 8 3 7 3 2 6 4 3 3 3 3
도 9 내지 도 11는 종래 ICP 방식으로 로봇의 이동 속도에 따른 지도 작성 결과를 도시한 도면이고, 도 12 내지 도 14는 본 발명의 실시 예에 따른 지도 작성 방법으로 로봇의 이동 속도에 따른 지도 작성 실험 결과를 도시한 도면들이다. 실험에서 로봇의 직진속도는 0.4m/s, 회전속도는 0.6rad/s이다.
도 9 내지 도 11의 붉은선은 기준데이터를 나타내며, 녹색선은 이동하는 로봇에서 측정한 측정 데이터이고, 검정색은 두 데이터를 이용하여 작성된 최종 지도를 도시한 데이터이다.
도 9는 로봇이 이동하여 로봇에서 측정되는 데이터가 변하는 것으로 도시한 도면이고, 도 10은 ICP 방법을 이용하여 로봇의 위치를 보정한 것을 도시한 도면이며, 도 11은 기준 지도 데이터와 새로 측정된 측정 데이터를 매칭한 결과를 도시한 도면이다.
도 9 내지 도 11에 도시된 바와 같이, ICP 지도 작성 방법은 기준 지도 데이터와 새로 측정된 측정 데이터간의 매칭이 불일치된 것을 확인할 수 있다
한편, 도12 내지 도 14에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 지도 작성 방법에 따르면, 기준 지도 데이터와 새로 측정된 데이터 사이의 위치 보정이 이루어져 정확하게 지도가 작성된 것을 확인할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 이를 이용하는 로봇은 종래와 달리 로봇의 이동 위치를 미리 예측하여 로봇 이동 이후의 로봇의 위치를 보정하여 정확한 지도를 작성할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 예측 기반 지도 작성 방법 및 이를 이용하는 로봇은 로봇의 이동 속도가 빠를 경우에도 로봇의 위치 보정이 가능하며, 빠른 지도 생성이 가능한 장점이 있다.
100: 제어부
200: 센서부
300: 주행부
400: 저장부

Claims (8)

  1. (a) 스캐닝을 통한 기준 지도 데이터 생성 단계;
    (b) 상기 로봇이 다음 시간에 이동할 이동위치를 예측하는 단계;
    (c) 상기 예측된 로봇의 예측 위치, 상기 기준 지도 데이터 및 상기 로봇이 이동한 위치에서 측정한 측정 데이터를 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 통해 비교하여 상기 로봇이 이동한 위치 정보를 보정하는 단계; 및
    (d) 상기 보정된 위치의 로봇에서 스캐닝을 통해 지도를 보정하는 단계를 포함하는 위치 예측 기반 지도 작성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계(b)는
    상기 로봇의 이전 지점의 위치 정보에서 상기 로봇의 이동 속도 정보를 이용하여 상기 로봇의 이동 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 속도 정보는 상기 로봇의 직진 속도 정보와 회전 속도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 방법.
  4. 로봇의 전면에 부착되어 지도로 나타내야할 대상까지의 거리 정보를 감지하는 센서부;
    상기 로봇을 이동시키는 주행부;
    상기 주행부에 이동 속도 정보를 전송하며, 상기 로봇 이동시 상기 센서부에서 감지된 거리 정보를 이용하여 지도를 작성하는 제어부; 및
    상기 작성된 지도를 저장하는 저장부를 포함하되,
    상기 제어부는 기본 지도 데이터를 작성한 후, 상기 로봇의 이동속도 정보와 로봇의 이전시간 위치를 통해 상기 로봇의 이동 위치를 예측한 후, 상기 기본 지도 데이터와 상기 로봇의 이동 후 측정한 데이터를 ICP 방법으로 비교하여 로봇의 현재 위치를 보정한 후, 상기 로봇의 현재 위치에서 측정되는 대상까지의 거리 정보를 이용하여 지도를 보정하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 주행부는
    상기 로봇을 이동시키며, 서로 독립적으로 구동되는 두 개의 바퀴; 및
    상기 두 바퀴 각각에 동력을 전달하는 구동부를 포함하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 이동 속도 정보는
    상기 로봇의 직진 속도 정보 및 회전 속도 정보를 포함하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 로봇의 직진 속도(v)는
    Figure pat00011
    이며,
    상기 로봇의 회전 속도(w)는
    Figure pat00012

    인 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇.
    (이때, wR은 상기 두 바퀴 중 어느 하나의 바퀴의 회전속도정보, wL은 나머지 바퀴의 회전속도정보, r은 상기 두 바퀴의 반지름, d는 두 바퀴 사이의 거리를 나타냄)
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 로봇의 현재 위치(xt, yt θt)는
    Figure pat00013

    Figure pat00014


    인 것을 특징으로 하는 위치 예측 기반 지도 작성 로봇.
    (여기서, xt는 현재 로봇의 x좌표이며, xt-1은 이전 시간에서 로봇의 x좌표, 상기 yt는 현재시간에서 로봇의 y좌표이고, yt-1은 이전 시간에서 로봇의 y좌표, θt는 현재 로봇의 회전각, θt-1은 이전 시간의 로봇의 회전각을 나타냄)
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20200120073A (ko) * 2019-04-11 2020-10-21 주식회사 에이티엠 자동차 윈드쉴드 장착 방법
KR20210048967A (ko) 2019-10-24 2021-05-04 마스코리아 주식회사 도로의 위험구간 추정방법 및 시스템

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