KR20160072293A - 장애물 판별 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 장애물 판별 장치 및 방법에 관한 것으로, 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇의 전방에 위치한 장애물을 판별하는 장애물 판별 장치로서, 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보 변화율을 산출하는 변화율 산출부; 및 산출된 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교하여 장애물을 판별하는 장애물 판별부를 포함하는 장애물 판별 장치를 개시한다.

Description

장애물 판별 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DISTINCTION OF OBSTACLE}
본 발명은 장애물 판별 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 로봇에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇 주변의 장애물을 정확하게 판단할 수 있도록 하는 장애물 판별 장치 및 방법에 관한 것이다.
선박의 선저에는 해초나 물이끼, 패각류, 따개비와 같은 해양 생물이나 다양한 부착물(하울링)이 부착될 수 있다. 이와 같이 선저에 부착된 하울링(fouling)으로 인해 선체와 물 간의 저항이 증가하여 선박의 속력이 느려지고 연료 소모량이 증가될 수 있으므로, 하울링을 제거해줄 필요가 있다. 선저에 부착된 하울링을 제거하기 위해 수중로봇(선저청소로봇)이 사용된다. 선저청소로봇은 선체면을 따라 주행하면서 초음파 센서를 이용하여 빌지킬(bilge keel)과 같은 장애물을 인식하고, 인식한 장애물 정보에 따라 이동 경로를 제어하여 선저 청소 작업을 수행한다.
종래의 선저 청소 로봇은 부유물 및 공기방울 등을 장애물로 오인식하는 경우가 많다. 종래의 선저 청소 로봇은 공기방울이나 부유물(하울링)이 장애물로 오인식되는 것을 방지하기 위해, 필터링(filtering) 처리를 행하고 있다. 그러나, 간헐적으로 발생하는 부유물의 경우 필터링 처리에 의해 장애물로 오인식되는 것을 방지할 수 있지만, 연속적으로 발생하는 부유물의 경우 필터링만으로는 해결되지 않는 문제가 있다. 선저 청소 로봇이 부유물을 장애물로 오인식하는 경우, 선저 처소 로봇에 의한 청소 작업이 불필요하게 중단되어 청소 작업 시간이 지연될 수 있으며, 청소가 필요한 영역임에도 제대로 청소 작업이 수행되지 않을 수 있다.
본 발명은 공기방울, 하울링과 같은 부유물을 장애물로 오인식하는 것을 방지하여, 로봇에 의한 작업을 효율적, 효과적으로 수행할 수 있는 장애물 판별 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 다른 기술적 과제들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 장애물 판별 장치는 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇의 전방에 위치한 장애물을 판별하는 장애물 판별 장치로서, 상기 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보 변화율을 산출하는 변화율 산출부; 및 산출된 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교하여 상기 장애물을 판별하는 장애물 판별부를 포함한다.
상기 변화율 산출부는, 상기 소정의 시간 구간에 대한 거리측정 데이터를 직선 보간하는 보간부; 및 보간된 직선의 기울기를 산출하여 상기 거리 정보 변화율을 산출하는 기울기 산출부를 포함할 수 있다.
상기 거리측정 센서는 로봇의 주행 방향을 기준으로 로봇의 전방으로 초음파를 발생하여 초음파 데이터를 획득하는 초음파 센서를 포함할 수 있다.
상기 장애물 판별부는 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 장애물이 존재하는 것으로 판별할 수 있다.
상기 장애물 판별부는 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하지 않는 경우, 장애물이 존재하지 않는 것으로 판별할 수 있다.
상기 장애물 판별 장치는 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 로봇의 주행 속도를 변화시키는 속도 제어부를 더 포함하고, 상기 장애물 판별부는 주행 속도의 변화에 대응하여 상기 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 상기 장애물을 판별할 수 있다.
상기 장애물 판별 장치는 간헐적 부유물로 인한 장애물 오인식을 방지하도록, 상기 거리측정 데이터에 포함된 노이즈를 제거하는 저역통과필터를 더 포함할 수 있다.
상기 장애물 판별 장치는 상기 거리측정 데이터로부터 상기 소정의 시간 구간에서의 거리 정보의 편차를 산출하는 편차 산출부를 더 포함하고, 상기 장애물 판별부는 산출된 편차를 설정된 기준값과 비교하고, 상기 편차가 상기 기준값을 초과하는 경우 장애물이 아닌 것으로 판별할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇의 전방에 위치한 장애물을 판별하는 장애물 판별 방법으로서, 상기 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보 변화율을 산출하는 단계; 및 산출된 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교하여 상기 장애물을 판별하는 단계를 포함하는 장애물 판별 방법이 제공된다.
상기 거리 정보 변화율을 산출하는 단계는, 상기 소정의 시간 구간에 대한 거리측정 데이터를 직선 보간하는 단계; 및 보간된 직선의 기울기를 산출하여 상기 거리 정보 변화율을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 장애물을 판별하는 단계는, 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는지를 비교하는 단계; 상기 거리측정 데이터로부터 상기 소정의 시간 구간에서의 거리 정보의 편차를 산출하고, 산출된 편차를 설정된 기준값과 비교하는 단계; 및 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하고, 상기 거리 정보의 편차가 상기 기준값을 초과하지 않는 경우, 로봇의 주행 속도를 변화시키고, 주행 속도의 변화에 대응하여 상기 거리 정보 변화율이 변화되는지를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하고, 상기 거리 정보의 편차가 상기 기준값을 초과하지 않으며, 상기 주행 속도의 변화에 대응하여 상기 거리 정보 변화율이 변화되는 것으로 판단되는 경우, 상기 장애물이 존재하는 것으로 판별하고, 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하지 않거나, 상기 편차가 상기 기준값을 초과하거나, 상기 주행 속도의 변화에 대응하여 상기 거리 정보 변화율이 변화되지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 장애물이 존재하지 않는 것으로 판별할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 공기방울, 하울링과 같은 부유물을 장애물로 오인식하는 것을 방지하여, 로봇에 의한 작업을 효율적, 효과적으로 수행할 수 있다.
본 발명의 효과는 상술한 효과들로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 방법에 따라 선저의 장애물과 부유물을 판별하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보 변화율과 로봇의 주행 속도로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보 변화율과 로봇의 주행 속도로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 또 다른 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보의 편차로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 또 다른 예시도이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 로봇의 주행 속도의 변화에 대응하여 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 장애물의 존재 여부를 판단하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 예시도이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술하는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되지 않으며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 공지된 구성에 대한 일반적인 설명은 본 발명의 요지를 흐리지 않기 위해 생략될 수 있다. 본 발명의 도면에서 동일하거나 상응하는 구성에 대하여는 가급적 동일한 도면부호가 사용된다. 본 발명의 이해를 돕기 위하여, 도면에서 일부 구성은 다소 과장되거나 축소되어 도시될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다", "가지다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서 전체에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부'가 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소와 '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소 및 '~부'들에 의해 분리되어 수행될 수도 있고, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 장애물 판별 장치는 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 거리 정보 변화율을 산출하고, 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교한 결과에 따라 장애물의 존재 여부를 판별한다. 본 발명의 실시 예에 의하면, 거리측정 데이터로부터 산출된 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 일치하지 않는 것을 장애물이 아닌 것으로 판별하여, 공기방울이나 하울링과 같은 부유물을 장애물(예를 들어, 선저의 빌지킬)로 오인식하는 것을 방지할 수 있으며, 로봇에 의한 작업을 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 장치(100)의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 장치(100)는 로봇(10)의 거리측정 센서(110)에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇(10)의 전방에 위치한 장애물을 판별한다. 거리측정 센서(110)는 로봇(10)의 주행 방향을 기준으로 로봇의 전방으로 초음파를 발생하여 초음파 데이터를 획득하는 초음파 센서를 포함할 수 있다.
거리측정 센서(110)는 로봇(10)의 전방 물체를 1차원적으로 탐지하는 초음파 센서일 수도 있고, 이미징 소나(imaging SONAR)와 같이 2차원 소나 영상을 생성하는 센서일 수도 있다. 거리측정 센서(110)에 의해 2차원의 거리측정 데이터가 획득되는 경우, 방위각별로 장애물/부유물을 판별하는 것도 가능하다.
주행부(120)는 설정된 경로 혹은 자율적 경로를 따라 로봇을 주행시킨다. 로봇은 선저를 청소하기 위한 수중 로봇일 수 있으나, 이는 예시적인 것이며, 본 발명의 실시 예에 따른 장애물 판별 장치(100)는 다양한 로봇에서 장애물을 판별하기 위한 목적으로 활용될 수 있다.
일 실시 예로, 장애물 판별 장치(100)는 저역통과필터(130), 변화율 산출부(140), 편차 산출부(150), 속도 제어부(160), 장애물 판별부(170) 및 메모리(180)를 포함할 수 있다. 도 1의 실시 예에서, 저역통과필터(130), 변화율 산출부(140), 편차 산출부(150), 속도 제어부(160), 장애물 판별부(170) 및 메모리(180)는 로봇(10)에 구비되어 있으나, 로봇(10) 외부, 예를 들어, 선박의 통제실 등에 구비될 수도 있다. 이러한 경우, 장애물 판별 장치(100)는 로봇(10)에서 측정한 거리측정 데이터를 유/무선 통신을 통해 전송받아 장애물을 판별할 수도 있다.
저역통과필터(130)는 간헐적 부유물로 인한 장애물 오인식을 방지하도록, 거리측정센서(110)에 의해 측정된 거리측정 데이터에 포함된 노이즈(noise)를 제거한다. 저역통과필터(130)는 거리측정 데이터의 고주파를 필터링(filtering)하여 노이즈를 제거할 수 있다. 필터링된 거리측정 데이터는 장애물의 판별을 위해 변화율 산출부(140)와 편차 산출부(150)로 제공된다.
변화율 산출부(140)는 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에 대한 거리 정보 변화율을 산출한다. 변화율 산출부(140)는 보간부(141)와 기울기 산출부(142)를 포함할 수 있다. 보간부(141)는 소정의 시간 구간에 대한 거리측정 데이터를 직선 보간한다. 기울기 산출부(142)는 보간부(141)에 의해 보간된 직선의 기울기를 산출하여 거리 정보 변화율을 산출한다. 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율(직선의 기울기 정보)은 장애물의 판별을 위하여 장애물 판별부(170)로 제공된다.
편차 산출부(150)는 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간 동안 거리 정보의 편차를 산출한다. 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차 정보는 장애물의 판별을 위하여 장애물 판별부(170)로 제공된다. 편차 산출부(150)에 의해 산출되는 거리측정 데이터의 편차 정보는 예를 들어 분산일 수 있으나 그 밖의 다양한 통계 값이 사용되는 것도 가능하다.
장애물 판별부(170)는 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율을 로봇(10)의 주행 속도와 비교하여 장애물을 판별한다. 장애물 판별부(170)는 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 장애물이 존재하는 것으로 판별할 수 있다. 장애물 판별부(170)는 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하지 않는 경우, 장애물이 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 만약, 거리측정 값이 낮은 값으로 나타나고, 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하지 않는 경우, 장애물 판별부(170)는 부유물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 장애물 판별부(170)는 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차를 설정된 기준값과 비교하고, 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차가 기준값을 초과하는 경우 장애물이 아닌 것으로 판별할 수 있다. 장애물과 부유물을 구별함에 있어, 거리 정보 변화율과 편차 정보를 동시에 활용함으로써, 장애물/부유물의 판별 정확도를 높일 수 있다.
속도 제어부(160)는 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 로봇(10)의 주행 속도를 변화시킨다. 장애물 판별부(170)는 로봇(10)의 주행 속도의 변화에 대응하여 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 장애물의 존재 여부를 판별할 수 있다.
일 실시 예로, 속도 제어부(160)는 주행부(120)로 주행 속도를 변화시킬 것을 명령하는 제어신호를 출력하거나, 로봇(10)의 주행 속도를 얼마로 변화시킬 것인지의 정보를 주행부(120)로 출력할 수 있다. 속도 제어부(160)의 지령에 따라, 로봇(10)의 주행부(120)는 모터 드라이브를 제어하여 로봇(10)의 주행 속도를 증감할 수 있다.
메모리(180)는 장애물의 존재 여부를 판별하기 위하여 필요한 프로그램, 거리 정보 변화율을 비교하기 위한 오차 정보, 편차 정보를 비교하기 위한 기준값 등의 각종 정보를 저장할 수 있다. 장애물 판별부(170)는 메모리(180)에 기록된 프로그램을 실행하고, 메모리(180)로부터 필요한 정보를 독출하여 장애물/부유물을 판단하는 적어도 하나의 프로세서(processor)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 방법의 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 장애물 판별 방법에 따라 선저의 장애물과 공기방울(30)과 같은 부유물을 판별하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇(10)의 거리측정 센서(110)에 의해 거리측정 데이터가 획득된다(S11). 저역통과필터(130)는 간헐적 부유물로 인한 장애물 오인식을 방지하도록, 거리측정센서(110)에 의해 측정된 거리측정 데이터에 포함된 노이즈를 제거한다(S12).
변화율 산출부(140)는 로봇(10)에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에 대한 거리 정보 변화율을 산출한다(S13). 변화율 산출부(140)는 소정의 시간 구간에 대한 거리측정 데이터를 직선 보간하고, 보간된 직선의 기울기를 산출함으로써 거리 정보 변화율을 산출할 수 있다.
장애물 판별부(170)는 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율과, 로봇의 주행 속도를 비교하고(S14), 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 오차 범위에서 벗어난 경우, 장애물이 아닌 부유물인 것으로 판단한다(S21). 만약, 단계 S14에서 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 오차 범위에 속하는 경우, 장애물 판별부(170)는 잠정적으로 로봇(10)의 전방에 장애물, 예를 들어 빌지킬(21)이 존재하는 것으로 판별할 수 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보 변화율과 로봇의 주행 속도로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 예시도이다. 도 4를 참조하면, 거리 정보가 일정 레벨보다 낮은 시간 구간(A, B, C)이 존재한다. 종래의 장애물 판별 방법에 의하면, 이러한 시간 구간(A, B, C)은 모두 장애물인 것으로 판별된다.
종래의 장애물 판별 방법에 의하면, 선저에 부착된 하울링(fouling)이 선저 청소 작업에 따라 부유하거나, 선저 청소 로봇의 주행에 따라 선저 청소 로봇의 주변에 다량의 공기방울이 형성되는 경우, 이를 장애물로 인식하여 선저 청소 로봇의 주행을 정지하거나 방향을 전환하도록 되어 있어, 선저 청소 작업을 효율적으로 수행하기 어려우며, 청소가 필요한 구간임에도 청소 작업이 이루어지지 않을 우려가 있다.
그러나, 본 발명의 실시 예에 의하면, 거리측정 데이터로부터 산출된 거리 정보 변화율, 즉 일정 시간 구간(A, B, C)에 대한 직선 보간(LI1,LI2,LI3)의 기울기를 로봇(10)의 주행 속도와 비교하고, 그 결과에 따라 실제 장애물인지, 아니면 부유물인지를 정확하게 판단할 수 있으며, 이에 따라 선저 청소 작업을 효율적, 효과적으로 수행할 수 있다. 도 4의 실시 예에서, 시간 구간(A, B, C)에 대한 거리 정보의 변화율은 로봇(10)의 주행 속도와 다르기 때문에, 장애물이 존재하지 않고 공기방울이나 하울링과 같은 부유물이 존재하는 것으로 판별하여, 선저 청소 작업을 지속적으로 수행할 수 있게 된다.
도 5를 참조하면, 로봇(10)에 의해 획득된 거리측정 데이터에서 시간 구간(TS)에 대한 거리 정보의 변화율(G), 즉 보간된 직선의 기울기가 로봇(10)의 주행 속도와 일치하는 경우, 실제로 로봇(10)의 전방에 빌지킬과 같은 장애물이 존재하는 것으로 판단하여 로봇(10)을 정지하거나, 로봇(10)의 방향을 전환하여 선저 청소 작업을 수행할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보 변화율과 로봇의 주행 속도로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 또 다른 예시도이다. 도 6을 참조하면, 제1 시간 구간(TS1)의 경우 해당 시간 구간(TS1)의 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 일치하지 않는 것으로부터 장애물이 아닌 부유물이 존재하는 것으로 판단하고, 제2 시간 구간(TS2)의 경우 해당 시간 구간(TS2)의 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 일치하는 것으로부터 장애물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 편차 산출부(150)는 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보의 편차를 산출한다(S16). 장애물 판별부(170)는 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차를 설정된 기준값과 비교하고, 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차가 기준값을 초과하는 경우 장애물이 아닌 부유물인 것으로 판별할 수 있다(S21). 만약, 단계 S17에서 편차 산출부(150)에 의해 산출된 편차가 기준값 이내인 것으로 판단되면, 장애물 판별부(170)는 잠정적으로 장애물이 주변에 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 거리 정보의 편차로부터 장애물과 부유물을 판별하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 또 다른 예시도이다. 도 7을 참조하면, 일정 시간 구간(TS)에서 직선 보간의 기울기(G)가 로봇(10)의 주행 속도와 일치하더라도, 장애물이 아닌 부유물이 존재하는 경우가 존재할 수 있다. 이에 따른 장애물 오인식을 방지하기 위해, 거리측정 데이터의 해당 시간 구간(TS)에서의 데이터 편차(D1,D2)를 측정하여, 편차(D1,D2)가 기준값 이내이면 장애물인 것으로 판단할 수 있다. 도 7의 예와 같이, 일정 시간 구간(TS)에서의 데이터 편차(D1,D2)가 기준값을 초과하는 경우 장애물이 아닌 부유물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 데이터 편차는 거리 정보의 분산을 산출하여 얻을 수 있으나, 그 밖의 다양한 방식으로 편차를 산출할 수도 있다.
다시 도 2를 참조하면, 변화율 산출부(140)에 의해 산출된 거리 정보 변화율이 로봇(10)의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하고, 편차 산출부(150)에 의해 산출된 거리 정보 편차가 기준값 이내인 것으로 판단되면, 속도 제어부(160)는 는 경우, 로봇(10)의 주행 속도를 변화시킨다(S18).
장애물 판별부(170)는 로봇(10)의 주행 속도의 변화에 대응하여 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 장애물의 존재 여부를 판별할 수 있다(S19). 주행 속도의 변화에 대응하여 변화율 산출부(140)에 의해 산출되는 거리 정보 변화율이 변화되는 것으로 판단되는 경우, 장애물 판별부(170)는 로봇(10)의 전방에 장애물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다(S20).
만약, 로봇(10)의 주행 속도 변화에 대응하여 거리 정보 변화율이 변화되지 않는 것으로 판단되는 경우, 장애물 판별부(170)는 로봇(10)의 전방에 장애물이 존재하지 않고 부유물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 이에 따라, 장애물/부유물을 보다 정확하게 판별힐 수 있다. 단계 S11 내지 S21은 로봇(10)의 작업 종료시까지 반복적으로 수행될 수 있다(S22).
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 로봇의 주행 속도의 변화에 대응하여 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 장애물의 존재 여부를 판단하는 방법을 설명하기 위한 거리측정 데이터의 예시도이다. 도 8을 참조하면, 제1 시간 구간(TS1)에 대한 거리 정보 변화율(G1)이 로봇의 주행 속도와 일치하는 경우, 장애물/부유물 최종 판별을 위해, 로봇(10)의 주행 속도(G1)를 다른 주행 속도(G2)로 낮출 수 있다. 로봇(10)의 주행 속도를 변화시킴에 따라 제2 시간 구간(TS2)에서의 거리 정보 변화율(G2)이 로봇(10)의 변화된 주행 속도와 일치하는 경우, 최종적으로 로봇(10)의 전방에 장애물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
반면에, 도 9에 도시된 바와 같이, 로봇(10)의 주행 속도를 변화시킴에 불구하고, 제2 시간 구간(TS2)에서의 거리 정보 변화율(G1)이 제1 시간 구간(TS1)에서의 거리 정보 변화율(G1)로부터 변화되지 않는 경우, 장애물 판별부(170)는 최종적으로 로봇(10)의 전방에 장애물이 존재하지 않고 부유물이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 의하면, 공기방울, 하울링과 같은 부유물을 장애물로 오인식하는 것을 방지할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 의하면, 선저 청소 로봇이 부유물을 장애물로 오인식하는 것을 방지하여, 선저 청소 로봇의 청소 작업이 불필요하게 중단되는 것을 방지할 수 있다. 따라서, 선저 청소 로봇의 청소 작업 시간을 단축하고, 선저를 효과적이고 효율적으로 청소할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 장애물 판별 방법은 예를 들어 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 SRAM(Static RAM), DRAM(Dynamic RAM), SDRAM(Synchronous DRAM) 등과 같은 휘발성 메모리, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리 장치, PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM), RRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferroelectric RAM)과 같은 불휘발성 메모리, 플로피 디스크, 하드 디스크 또는 광학적 판독 매체 예를 들어 시디롬, 디브이디 등과 같은 형태의 저장매체일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
이상의 실시 예들은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 제시된 것으로, 본 발명의 범위를 제한하지 않으며, 이로부터 다양한 변형 가능한 실시 예들도 본 발명의 범위에 속하는 것임을 이해하여야 한다. 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이며, 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 문언적 기재 그 자체로 한정되는 것이 아니라 실질적으로는 기술적 가치가 균등한 범주의 발명에 대하여까지 미치는 것임을 이해하여야 한다.
10: 로봇 20: 선체면
30: 공기방울 100: 장애물 판별 장치
110: 거리측정 센서 120: 주행부
130: 저역통과필터 140: 변화율 산출부
141: 보간부 142: 기울기 산출부
150: 편차 산출부 160: 속도 제어부
170: 장애물 판별부 180: 메모리

Claims (8)

  1. 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇의 전방에 위치한 장애물을 판별하는 장애물 판별 장치로서,
    상기 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보 변화율을 산출하는 변화율 산출부; 및
    산출된 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교하여 상기 장애물을 판별하는 장애물 판별부를 포함하는 장애물 판별 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 변화율 산출부는,
    상기 소정의 시간 구간에 대한 거리측정 데이터를 직선 보간하는 보간부; 및
    보간된 직선의 기울기를 산출하여 상기 거리 정보 변화율을 산출하는 기울기 산출부를 포함하는 장애물 판별 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 거리측정 센서는 로봇의 주행 방향을 기준으로 로봇의 전방으로 초음파를 발생하여 초음파 데이터를 획득하는 초음파 센서를 포함하는 장애물 판별 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 장애물 판별부는 상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 장애물이 존재하는 것으로 판별하는 장애물 판별 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 거리 정보 변화율이 로봇의 주행 속도와 설정된 오차 범위 내에 속하는 경우, 로봇의 주행 속도를 변화시키는 속도 제어부를 더 포함하고,
    상기 장애물 판별부는 주행 속도의 변화에 대응하여 상기 거리 정보 변화율이 변화되는지 여부에 따라 상기 장애물을 판별하는 장애물 판별 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    간헐적 부유물로 인한 장애물 오인식을 방지하도록, 상기 거리측정 데이터에 포함된 노이즈를 제거하는 저역통과필터를 더 포함하는 장애물 판별 장치.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 거리측정 데이터로부터 상기 소정의 시간 구간에서의 거리 정보의 편차를 산출하는 편차 산출부를 더 포함하고,
    상기 장애물 판별부는 산출된 편차를 설정된 기준값과 비교하고, 상기 편차가 상기 기준값을 초과하는 경우 장애물이 아닌 것으로 판별하는 장애물 판별 장치.
  8. 로봇의 거리측정 센서에 의해 획득된 거리측정 데이터로부터 로봇의 전방에 위치한 장애물을 판별하는 장애물 판별 방법으로서,
    상기 거리측정 데이터로부터 소정의 시간 구간에서의 거리 정보 변화율을 산출하는 단계; 및
    산출된 거리 정보 변화율을 로봇의 주행 속도와 비교하여 상기 장애물을 판별하는 단계를 포함하는 장애물 판별 방법.
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