KR20160031156A - 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇 및 이의 구동 방법 - Google Patents

Abstract

재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇 및 이의 구동 방법이 개시된다. 본 발명은 N(N은 자연수)개의 초음파 센서; 및 상기 초음파 센서로부터 출력되는 정보를 바탕으로 주변 환경의 변화를 인지하여 확률적으로 로봇의 위치를 추정하는 위치추정부를 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면 기존의 주행 성능 이외에 압력의 변화가 온도의 변화가 큰 대형 공정장비의 챔버 내부를 파악하는 기능을 사업화 한다면 기존의 대형 설비 업체 및 원자력 발전소와 같은 곳에 응용이 가능하다.

Description

재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇 및 이의 구동 방법{Robot for navigating disaster area and large equipment inside the chamber and method thereof}

본 발명은 로봇 및 이의 구동 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 작업자가 들어 갈 수 없는 지역이거나 눈에 보이지 않는 곳에 들어가서 안의 장애물을 외부 디스플레이로 보여주어 내부에 있는 장애물을 식별하는 로봇 및 이의 구동 방법에 관한 것이다.

사회가 발전함에 기술고도화는 필연적으로 따르는데, 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 원치않는 고장이나 사고가 발생하곤 한다. 특히 후쿠시마 원자력 발전소 사고와 같이 작업자 투입이 위험하거나 내부를 볼 수 없는 상황의 경우 로봇의 투입이 필수적이다. 사람 대신 로봇이 투입 된다면 인명 피해의 위험도 적고 쉽고 빠르게 일을 처리할 수 있다. 이때, 자율 이동 로봇이 부여받은 임무를 수행하기 위해서는 주위 상황을 알아야 하고 스스로의 위치를 정확히 파악할 수 있어야 한다. 기존의 로봇의 경우 자율주행 기능에 초점을 맞추었다.

따라서 본 발명의 목적은 압력센서와 온도센서, 조도센서의 통합적 센싱을 통해 주변 환경을 인지하고 이에 대한 정보를 외부의 단말기에 전송하는 기능을 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 목적은 주변 환경이 변하는 것을 관찰해 자신의 위치를 추정하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)을 적용한 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇 및 이의 구동 방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇은 N(N은 자연수)개의 초음파 센서; 및 상기 초음파 센서로부터 출력되는 정보를 바탕으로 주변 환경의 변화를 인지하여 확률적으로 로봇의 위치를 추정하는 위치추정부를 포함할 수 있다.

상기 로봇은, 상기 위치추정부에 의해 추정된 위치에 기초하여 지도 정보를 생성한느 지도정보 생성부를 더 포함할 수 있다.

본 발명은 향후 실내에서 물건을 나르는 로봇, 세월호 참사와 같은 사고 상황에서 내부 상황을 파악하기 위해 투입되는 로봇, 화재가 발생한 지역의 상황을 파악하기 위해 투입되는 로봇 등 여러 가지 상황에 이용되는 로봇의 기반 알고리즘으로 사용할 수 있다. 이런 로봇을 이용함으로써 사람이 해 왔던 힘든 일을 로봇에게 맡길 수 있으므로 인간의 삶의 질은 더 높아질 것이다.

본 발명은 작업자가 투입 될 수 없는 지역이거나 대형챔버 내부와 같이 보이지 않는 곳에서 내부의 장애물이나 형상을 파악하는데 도움을 주는 독립 주행장치로 실용화가 된다면 그 응용처가 매우 다양하다.

본 발명은 기존의 주행 성능 이외에 압력의 변화가 온도의 변화가 큰 대형 공정장비의 챔버 내부를 파악하는 기능을 사업화 한다면 기존의 대형 설비 업체 및 원자력 발전소와 같은 곳에 응용이 가능할 것이며 본 로봇에 적용된 알로리즘은 여러 가지 재난 상황에 응용이 가능할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇의 구동 방법이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 Extended Kalman Filter의 적용 예이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇의 구현 예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇의 구동 방법의 예이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하되, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 한편 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술 분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.

명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

자율 이동 로봇이 이동하면서 자신의 위치를 인식하고 모르는 환경의 지도를 작성해야만 한다. 이 문제는 몇 십년 동안 로봇을 연구하는 주제로서 가장 중요한 논쟁거리로 많이 언급되고 있다. 로봇이 스스로의 위치를 예측하고 환경의 변화를 인지한 뒤 센서의 오차 공분산을 이용해 예측되는 위치를 더 정확하게 추정하게 된다. 이를 위한 알고리즘으로 Extended Kalman Filter, Fast Slam, 몬테카를로 추정법 등 다양한 이론이 제안되었다. 본 연구에서는 Extended Kalman Filter를 사용하였다. 그리고 로봇이 효과적으로 이동하기 위해 퍼지 이론을 위해 경로를 설정하게 된다.

본 연구에서는 차량 형태의 플랫폼으로 8개의 초음파 센서를 이용해 주변 환경을 인지해 실내에서 주행하며 지도를 작성하는 로봇을 제작하였다. 바퀴의 회전량을 엔코더를 이용해 측정하긴 하나 바퀴의 slip등으로 발생한 엔코더는 오차가 누적되는 특성이 있다. 따라서 초음파 센서로부터 출력되는 정보를 바탕으로 주변 환경의 변화를 인지하여 확률적으로 로봇의 위치를 추정한다. 이후에 로봇이 계산한 지도 정보를 컴퓨터로 송신해 컴퓨터에서는 지도를 그리게 된다.

상술한 예시적인 시스템에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다.

또한, 당업자라면 순서도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (2)

1. N(N은 자연수)개의 초음파 센서; 및
   상기 초음파 센서로부터 출력되는 정보를 바탕으로 주변 환경의 변화를 인지하여 확률적으로 로봇의 위치를 추정하는 위치추정부를 포함하는 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇.
2. 제1항에 있어서, 상기 로봇은,
   상기 위치추정부에 의해 추정된 위치에 기초하여 지도 정보를 생성한느 지도정보 생성부를 더 포함하는 재난지역 및 대형장비 챔버 내부 탐색이 가능한 로봇.

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