KR20180061949A - 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 및 이를 구비한 이동로봇 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일실시에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치는, 이동로봇의 장애물 정보를 포함하는 3차원 환경정보를 검출하기 위하여, 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 구비하는 다채널 라이더부, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들의 수신 정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 투영지도 생성부, 및 상기 투영지도를 기반으로 장애물의 공간 상의 위치를 판단하고, 상기 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 주행경로 생성부를 포함한다.

Description

다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 및 이를 구비한 이동로봇{Obstacle Sensing Apparatus and Method for Multi-Channels Based Mobile Robot, Mobile Robot including the same}

본 발명은 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 이를 구비한 이동로봇에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법에 것이다.

청소로봇은 비전센서, 적외선, 초음파 등의 센서들을 이용하여 주변 환경을 인지하고 주변 환경과의 충돌 없이 돌아다니면서 청소를 수행하는 로봇이다.

청소로봇은 주로 핀 포인트(pin point)로 거리를 측정이 가능한 적외선 또는 초음파 센서 들의 배열을 이용하여 주변 환경 장애물과의 충돌을 회피하면서 청소를 하는 방식을 채용해 왔다. 이러한 pin point 거리 측정 기반의 센서 구성은 환경 장애물과의 충돌을 방지하지만, 장착된 센서 들의 높이보다 낮은 장애물에 대한 감지가 불가능하고, 작업 영역에 대한 지도 정보를 생성하는 것이 어렵기 때문에 청소시간이 오래 걸리고 청소 커버리지가 낮다.

청소로봇은 카메라를 장착하고 V-SLAM(visual SLAM, Simultaneous Localization And Mapping)을 적용함으로써, 전체 작업 영역에 대한 지도를 생성하고 이를 바탕으로 전체 청소영역에 대한 정보를 저장한 후, 이를 위치 추정이나, 청소위치 결정에 사용하였다. 그러나 여전히 청소로봇은 장애물을 감지하기 위하여 pin point 거리 측정 센서 들을 탑재하였으나, 센서 보다 낮은 장애물을 감지하지 못하였다. 또한, 청소로봇은 장애물과의 충돌을 미리 알 수 없고 장애물에 직면해서야 충돌을 감지하게 되어 주행 안정성이 저하된다.

청소로봇에 채용되는 카메라 기반의 위치 추정 시스템은 빛에 의한 지도 생성 및 위치 추정 성능 변화가 발생한다. 이러한 빛에 의한 위치 추정 성능 변화는 단채널 레이저 스캔 센서를 청소로봇에 적용함으로써 많이 개선되었고, 장애물 정보를 지도 작성에 바로 사용할 수 있게 되면서 청소로봇의 청소 속도와 효율성이 향상 되었다.

이와 같은 기존의 레이저 스캔 센서 기반의 청소로봇들은 낮은 장애물을 감지하지 못하고, 수직적 환경(문턱, 절벽, 경사 등)에 직면하기 전까지는 이와 같은 상황을 미리 알지 못하였다.

대한민국 공개특허 제10-2013-0034573호 대한민국 공개특허 제10-2013-0020062호

상기 문제들은 모두 주변 환경을 2차원적 평면 데이터로 회득하고 표현하기 때문에 발생하는 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 주변 환경을 3차원적 공간 정보로 획득하기 위한 다채널 라이더(LiDAR)를 장착한 청소로봇을 소개하고, 이를 이용하여 환경정보를 획득하고 표현하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 이를 구비한 이동로봇을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 획득된 3차원 환경 정보로부터 벽, 장애물(낮은 장애물 포함), 수직 환경들을 구분하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 이를 구비한 이동로봇을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 미리 측정된 환경 장애물 정보를 바탕으로 충돌을 회피하면서 청소로봇의 효율성을 높이는 충돌 경로 회피 알고리즘을 구비한 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 이를 구비한 이동로봇을 제공하는 데 있다.

그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 한 관점에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치는 이동로봇의 장애물 정보를 포함하는 3차원 환경정보를 검출하기 위하여, 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 구비하는 다채널 라이더부, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들의 수신 정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 투영지도 생성부, 및 상기 투영지도를 기반으로 장애물의 공간 상의 위치를 판단하고, 상기 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 주행경로 생성부를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 다채널 라이더부는, 상기 이동로봇의 이동방향 전방 상부에 위치하며, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들은 각각 수평 하방으로 서로 상이한 송신신호 발사각을 갖도록 탑재되는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도 생성부는, 상기 다채널 라이더부의 수신신호를 분석하여 문턱, 경사, 절벽을 포함하는 장애물의 형태 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도 생성부는, 상기 3차원 환경정보를 n³의 정육면체를 이용하여 표현하는 3차원 환경정보 생성부를 포함하고, 상기 다채널 라이더부에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보 및 수직적인 위치정보의 각각을 이용하여 마킹 격자 위치 및 격자 마킹 값을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도 생성부는, 높이 정보가 포함된 투영지도를 1 또는 0의 이진 정보로 변경한 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도 생성부는, 청소지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높이는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 주행경로 생성부는, 각 레이저 모듈로부터 바닥면까지의 수직 거리, 상기 레이저 모듈들의 송신신호의 수평 하방 발사각을 기반으로 장애물의 존재 여부를 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게는, 상기 주행경로 생성부는 상기 장애물의 공간 상의 위치를 판단할 때 상기 장애물의 크기와 형태도 판단하며, 상기 장애물과의 충돌 없이 최소 거리로 접근하여 상기 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 다른 한 관점에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법은 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 이용하여 이동로봇 주변의 3차원 환경정보를 획득하는 단계, 상기 레이저 모듈들의 수신정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 단계, 및 상기 투영지도를 이용하여 2차원 정보 기반의 벽추출 알고리즘으로 벽 정보를 추출하고, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들이 획득한 3차원 환경정보를 이용하여 낮은 장애물 정보를 검출하는 주행경로 생성 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 환경정보를 획득하는 단계는, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들은 각각 수평 하방으로 서로 상이한 발사각으로 신호를 송신하고 수신하여, 상기 이동로봇의 전방 및 하방의 장애물을 검출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도를 생성하는 단계는, 상기 3차원 환경정보를 n³ 의 정육면체를 이용하여 표현하는 단계, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보를 이용하여 마킹할 격자 위치를 결정하는 단계, 및 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들에서 획득된 장애물의 수직적인 위치정보를 이용하여 격자에 마킹할 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도를 생성하는 단계는, 장애물의 높이 정보가 포함된 투영지도를 1 또는 0의 이진 정보로 변경한 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 투영지도를 생성하는 단계는, 청소지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높이는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 주행경로 생성 단계는, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들로부터 바닥면까지의 수직 거리, 상기 레이저 모듈들의 송신신호의 수평 하방 발사각을 기반으로 장애물의 존재 여부를 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

바람직하게, 상기 주행경로 생성 단계는, 상기 이동로봇이 청소를 한 영역과 하지 않은 영역 중 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이는 것을 특징으로 할 수 있다.

이를 통해, 본 발명은 회전 가능하며 다양한 각도로 신호를 송수신할 수 있는 다채널 라이더를 구비하여 이동로봇 주변환경에 대한 장애물 정보를 3차원 적으로 획득할 수 있어 이동로봇의 전방 장애물 및 전방 하단의 낮은 높이 장애물도 검출할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 다채널 라이더를 통하여 획득한 주변환경에 대한 3차원 정보를 격자지도에 포함하는 투영지도를 생성할 수 있어 낮은 저장용량 및 연산능력으로도 이동로봇 주변 환경 정보 및 전방 하단의 낮은 높이의 장애물 정보를 충분히 획득할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 다채널 라이더를 통하여 이동로봇의 주변환경에 대한 3차원 정보를 획득하는 경우에도 투영지도를 생성함으로써 기존 2차원 환경정보에 적용하는 기법들을 그대로 적용할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 다채널 라이더를 통하여 이동로봇의 주변환경에 대한 3차원 정보를 획득하는 경우에도 투영지도를 생성함으로써 이동로봇의 안전과 최대 청소영역을 확보할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법의 흐름도이다.
도 3(a) 및 (b)는 본 발명의 실시예에서 적용되는 다채널 라이더(LiDAR) 센서를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇가 다채널 라이더를 이용하여 장애물 감지하는 과정의 모식도이다.
도 5(a) 내지 (c)는 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇이 다채널 라이더에서 획득한 3차원 환경 정보에 기반한 수직 환경 구분 과정의 모식도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 3차원 환경정보를 1byte(8bit)로 표시한 경우의 격자 정보를 도시한 것이다.
도 7(a) 및 (b)은 본 발명의 실시예에 따라 2byte 투영지도의 높이 표현 방법을 도시한 것이다.
도 8(a) 및 (b)는 본 발명의 실시예에 따라 3차원 장애물의 1byte 투영지도 표시 결과를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 투영지도의 이진화한 결과를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 일실시예가 적용되는 청소로봇에 장착된 다채널 LiDAR가 낮은 장애물 정보를 검출하기 위하여 바닥을 감지하는 과정을 도시한 것이다.
도 11은 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇이 청소를 하는 경우 청소로봇과 장애물 간의 관계를 도시한 것이다.
도 12는 식(1)의 최적화 문제가 적용된 RRT로부터 최적의 경로를 선택하는 과정을 도시한 것이다.
도 13(a) 및 (b)는 식 (1)의 최적화 문제를 통한 potential field 기반의 경로 생성 과정을 도시한 것이다.

이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 라이더 기반 청소로봇의 장애물 검출 장치 및 방법을 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는 데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면 임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성 요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.

이하에서는 본 발명의 실시예가 적용되는 이동로봇을 청소로봇으로 설명하고 있으나, 이는 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로 본 발명의 청구범위를 한정하는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법의 흐름도이다.

본 발명의 일실시예에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치(100)는 이동로봇의 장애물 정보를 포함하는 3차원 환경정보를 검출하기 위하여, 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 구비하는 다채널 라이더부(110), 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들의 수신 정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 투영지도 생성부(120) 및 최적 경로를 생성하기 위한 것으로서 상기 투영지도를 기반으로 장애물의 공간 상의 위치를 판단하고, 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 주행경로 생성부(130)를 포함할 수 있다.

상기에서 3차원 환경 정보는 장애물에 대한 정보를 포함하며, 장애물에 대한 정보로 장애물의 위치, 크기, 형태 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 2차원 공간 지도는 일 형태로 2차원 격자 지도로 형성될 수 있다. 주행경로 생성부(130)는 장애물의 공간 상의 위치를 판단할 때 장애물의 크기와 형태도 판단할 수 있으며, 장애물과의 충돌 없이 최소 거리로 접근하여 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성할 수 있다.

다채널 라이더부(110)는, 이동로봇(200)의 이동방향 전방 상부에 위치하며, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들(111,112)은 각각 수평 하방으로 서로 상이한 송신신호 발사각을 갖도록 탑재될 수 있다. 본 실시예에서 다채널 라이더는 다수의 레이저를 발광 또는 수광하는 레이저 모듈들을 포함하는 하나의 라이다(LiDAR)를 의미한다.

투영지도 생성부(120)는, 다채널 라이더부(110)의 수신신호를 분석하여 문턱, 경사, 절벽을 포함하는 장애물의 형태 정보를 생성하고, 상기 3차원 환경정보를 n³의 정육면체를 이용하여 표현하는 3차원 환경정보 생성부(122)를 포함할 수 있다.

투영지도 생성부(120)는 다채널 라이더부(110)에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보 및 수직적인 위치정보의 각각을 이용하여 마킹 격자 위치 및 격자 마킹 값을 결정할 수 있고, 또한 높이 정보가 포함된 투영지도를 1 또는 0의 이진 정보로 변경한 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출할 수 있다.

투영지도 생성부(120)는, 청소지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높일 수 있다.

주행경로 생성부(130)는, 적어도 두개의 레이저 모듈들(111,112)로부터 바닥면까지의 수직 거리, 상기 레이저 모듈들의 송신신호의 수평 하방 발사각을 기반으로 장애물의 존재 여부를 추정할 수 있다.

이동로봇(200)은 이동로봇(200)을 제어하는 이동로봇 제어부(150), 2차원 격자지도를 생성하는 격자지도 생성부(121)를 더 포함할 수 있다. 뿐만 아니라 이동로봇(200)은 다채널 라이더부(110)로부터 획득한 신호를 이용하여 3차원 환경정보를 생성하는 3차원 환경정보 생성부(122)를 더 포함할 수 있다.

도 3(a) 및 (b)는 본 발명의 실시예에서 적용되는 다채널 라이더(LiDAR) 센서의 구조를 도시한 것이고, 도 4는 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇가 다채널 라이더를 이용하여 장애물 감지하는 과정의 모식도이다.

우선, 본 발명의 실시예가 적용되는 청소로봇(200)이 채용하고 있는 다채널 라이더(LiDAR)의 구조를 소개한다. 청소로봇(200)에 적용되는 LiDAR(110)는 다수의(2개 이상) 레이저 발/수광 세트(111,112)를 360도 회전시켜 주변의 장애물 정보를 3차원 적으로 획득할 수 있다(S100). 본 실시예에서 3차원 환경 정보는 청소 로봇(200) 주변에 대한 3차원 정보를 의미하며, 이러한 3차원 환경 정보는 장애물에 대한 정보도 포함함은 물론이다.

이하 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다. 도 3에 도신된 소형화된 다채널 LiDAR(111,112)를 장착한 청소로봇(200)과 다채널 LiDAR(110)로부터 획득한 3차원 환경정보를 기반으로 하는 청소로봇의 주행 알고리즘을 제안한다. 도 3(b)에 도시된 다채널 LiDAR(110)는 두 개의 레이저 모듈들(111,112)를 포함하고 있으며, 수평 방향의 장애물을 검출하기 위하여 수평방향으로 신호를 송신하고 반사신호를 수신하는 제1 레이저 모듈(111)과 낮은 장애물을 검출하기 위하여 수평 하방으로 신호를 송신하고, 반사신호를 수신하는 제2 레이저 모듈(112)을 포함하여 구성된다. 청소로봇(200)은 주변 환경에 대한 3차원 point cloud를 얻을 수 있는데, 이를 이용하면 기존 청소로봇에서 할 수 없었던 다음의 장점들을 얻을 수 있다.

1) 낮은 장애물(작은 장난감, 옷가지 등) 구분

2) 수직 환경(문턱, 경사, 절벽) 구분

3) 3차원 지역 지도 기반의 충돌 회피 경로 계획 가능

위 장점들에 대한 자세한 사항은 다음과 같다.

일반적으로, 낮은 장애물들은 (예를 들어, 장난감 블록, 양말, 옷가지 등) 청소로봇의 흡입구나 바퀴에 끼어 문제를 일으킬 수 있기 때문에 청소로봇의 안전한 주행을 위하여 반드시 고려되어야 한다. 그럼에도 불구하고, 기존의 적외선 또는 초음파 기반의 장애물 감지 청소로봇들은 센서들의 위치보다 낮은 장애물에 대한 감지가 불가능하였다.

특히, 지도 생성과 위치 추정 성능이 가장 우수한 단채널 레이저 스캔 센서 기반의 청소로봇은 SLAM 성능을 향상시키기 위하여 센서의 위치를 로봇의 가장 상단으로 설정하였기 때문에 낮은 장애물에 대한 감지 가 불가능하다.

기존 청소로봇들에 반하여, 본 발명의 일실시예가 적용되는 다채널 LiDAR 기반의 청소로봇(200)은 수평적인 장애물 감지 뿐만 아니라 청소로봇의 하단을 측정할 수 있기 때문에, 기존의 단채널 레이저 스캔 센서 기반의 청소로봇과 같이 우수한 SLAM 성능을 유지하면서 도 4와 같이 청소로봇의 높이와 센서의 위치에 무관하게 낮은 장애물들을 감지할 수 있다.

수직 환경은 청소로봇의 주행 및 위치 추정 성능에 많은 영향을 미치는 중요 환경이다. 수평적으로 장애물을 측정하는 청소로봇들(범퍼 기반, 적외선 또는 초음파 기반, 단채널 레이저 스캔 센서 기반 청소로봇 등)은 수직 환경을 미리 확인할 수 없기 때문에 그 환경에 직면하였을 때 상황을 인지하거나, 무시하고 지나치게 된다. 문턱을 올라가거나 경사(bar-chair의 고정 장치 등)에 올라가면 청소로봇의 위치 추정 성능에 영향을 미치게 되어 청소 성능이 저하된다. 또한, 절벽인 경우 청소로봇이 빠졌을 때 청소로봇의 동작이 더 이상 불가능하기 때문에 바닥 측정 센서를 장착하여 청소로봇이 절벽에 빠지는 일을 방지하도록 하였다. 바닥 측정 센서의 경우에도 청소로봇 내에 장착되어 바퀴 바로 앞의 상황만을 감지하기 때문에 청소로봇이 회전하거나 빠르게 움직일 경우 미리 대응하여 청소로봇의 안정성을 향상시키는 것이 불가능하다.

도 5(a) 내지 (c)는 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇이 다채널 라이더에서 획득한 3차원 환경 정보에 기반한 수직 환경 구분 과정의 모식도이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 3차원 환경정보를 1byte(8bit)로 표시한 경우의 격자 정보를 도시한 것이고, 도 7(a) 및 (b)은 본 발명의 실시예에 따라 2byte 투영지도의 높이 표현 방법을 도시한 것이고, 도 8(a) 및 (b)는 본 발명의 실시예에 따라 3차원 장애물의 1byte 투영지도 표시 결과를 도시한 것이다.

청소로봇(200)이 다채널 LiDAR(110)를 이용할 경우, 수직 환경에 대하여 도 5(a) 내지 (c)에 도시된 장애물 정보를 획득하는 것이 가능하고 이를 기준으로 청소로봇의 주행 경로를 미리 계획할 수 있다. 따라서 청소로봇이 수직 환경에 직면하기 전에 이를 감지하여 회피하는 것이 가능하다.

기존의 청소로봇들 중 레이저 스캔 센서 기반의 청소로봇은 주변의 장애물 정보를 거리를 둔 상태에서(직면하지 않는 상태)에서 장애물들을 감지할 수 있기 때문에 미리 충돌을 회피할 수 있는 이동경로를 계획할 수 있다. 그러나 앞서 언급되었던 것과 같이, 낮은 장애물을 감지할 수 없고, 수직 환경을 구분할 수 없기 때문에, 여전히 장애물과의 충돌 위험이 있다.

다채널 LiDAR(110)가 적용된 청소로봇(200)은 주변에 대한 3차원 정보를 제공하기 때문에 낮은 장애물들과, 수직 환경들을 포함한 로봇의 안전한 주행에 영향을 미치는 장애물들과의 충돌을 회피할 수 있는 경로를 장애물들에 직면하기 전에 계획하는 것이 가능하다.

본 발명에서 개시하고 있는 다채널 LiDAR(110)를 통하여 획득된 청소로봇의 주변 3차원 환경정보를 작은 저장 공간에 정보 손실 없이 표시하는 투영지도를(projective map) 제안한다. 청소로봇은 낮은 제조 단가를 유지해야 하기 때문에 큰 메모리 사이즈와 높은 연산 능력을 보장할 수 없다. 즉, 기존의 이동로봇 연구들에서 사용되어온 큰 저장 용량과 좋은 연산 성능을 필요로 하는 point cloud를 그대로 적용하는데 한계가 있다. 본 발명의 개시에서는 청소로봇 주변의 장애물 정보와 지도 정보를 정보의 손실 없이 작은 저장 공간에 저장하기 위한 투영지도(projective map)를 제안하고 있다.

일반적인 청소로봇에서는 저장 용량이 작고, 작은 연산 성능으로도 활용이 가능하기 때문에 격자지도(grid map)가 주로 사용되어 왔다. 그러나 환경을 3차원으로 표현하는 point cloud는 2차원 격자지도에 비해 공간적 차수가 1차 더 많기 때문에 더 많은 저장 공간을 필요로 하기 때문에 청소로봇에서는 연산 능력과 저장 공간의 제약이 발생한다. 따라서 다음과 같은 방법으로 격자지도에 3차원 정보를 포함할 수 있는 투영지도를 생성하도록 한다.(S200)

1) 3차원 공간을 n³ 의 정육면체를 이용하여 표현한다.(S210)

2) LiDAR에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보를 이용하여 마킹할 격자 위치를 결정한다.(S220)

3) LiDAR에서 획득된 장애물의 수직적인 위치정보를 이용하여 격자에 마킹할 값을 결정한다.(S230)

예를 들어, 3차원의 주변공간을 3³(cm³)의 정육면체를 이용하여 표현하면 3cm x 3cm x 3cm의 정육면체의 격자들로 3차원 주변환경을 표현하는 것이다.

여기서, 각 격자가 1byte(8bit)로 표현된 경우를 살펴보면 도 6에 도시된 바와 같이 결정할 수 있다.

도 6에서 나타난 것과 같이 높이 정보 격자 사이즈를 이용하여 각 bit로 할당하여 표시하면 정보의 손실 없이 2차원 격자지도를 이용하여 3차원 정보를 표시한수 있다. 다음의 예를 이용하여, 도 6의 투영지도 생성방법을 더 자세히 나타낸다.

예를 들면, 격자의 크기가 1.5cm라고 할 때(n=1.5), 장애물이 수직위치가 지면에서부터 4.5cm라면 아래와 같이 표현 가능 하다. 이를 16진수를 이용하여 표현하면, 격자에 들어갈 값은 0x70이다.

0 : 1 : 1 : 1 : 0 : 0 : 0 : 0

도 7에 도시된 바와 같이, 격자지도를 2byte (16bit)로 표현하면 1byte 격자와 같은 측정 범위를 가진다면 더 세밀하게 표현하는 것이 가능하고, 1byte 격자와 같은 격자 사이즈를 가진다면 더 넓은 범위를 표현할 수 있다.

도 6 및 7에 도시된 바와 같이, 3차원 주변 환경정보를 3차원 배열 또는 3차원 point cloud없이 2차원적 격자지도를 이용하여 위치 정보의 손실 없이 투영지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 도 6 및 7의 방법을 이용하여 청소로봇에서 3차원 정보를 표현하는 방법을 도시하면 도 7과 같이 나타낼 수 있다.

도 8(a) 및 (b)에 도시된 바와 같이 청소로봇에서 측정된 3차원 장애물은 2차원 투영지도에 정보 손실 없이 표현하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있다. 도 8(a)에서 보는 것과 같이 지역 지도의 (2, 1)위치의 장애물은 1n의 높이 내에 있기 때문에, M(2,1) = 00010000 이므로 (여기서 M은 지역지도를 나타낸다), 16진수로 표현 시 도 8와 같이 M(2,1)=0x10이 된다.

청소로봇에 있어서 벽을 구분하는 것은 매우 중요한 능력 중 하나이다. 먼지가 많이 모이는 벽과 바닥의 경계나 구석진 곳에 붙어서 청소하는 능력은 먼지를 많이 모아 담아야 하는 청소로봇의 청소 성능을 가늠하는 중요한 척도가 된다. 따라서 주변 환경 정보로부터 벽을 구분하고 벽에 가까이 접근하여 충돌 없이 벽을 따라 이동하는 wall following 기능이 매우 중요하다.

기존의 청소로봇에서 하나 또는 두 개의 적외선 또는 거리 측정 센서를 이용하여 센서의 오차에 따라 로봇이 벽을 따라 직선으로 이동하지 못하고 지그재그로 이동하는 방식과는 달리, 주변의 정보를 360도 획득할 수 있는 레이저 스캔 센서 기반의 청소로봇들은 더 많은 환경정보를 이용하여 주변의 벽을 정확히 구분하고, 더 많은 정보들 (예를 들어, 벽의 진행 방향 등)을 제공할 수 있다.

일반적으로, 3차원 다채널 라이더 기반의 청소로봇은 3차원 환경정보를 사용하기 때문에 기존의 2차원 레이저 스캔 센서 기반의 벽 추출 알고리즘들을 사용하는 것이 어렵다.

그러나 본 발명의 일실시예가 적용된 다채널 라이더 기반의 이동로봇(200)은 3차원 환경정보를 획득함에도 불구하고, 투영지도를 사용하여 용이하게 모든 정보를 종합하여 기존이 2차원 환경 정보에서 사용하는 기법들을 다음과 같은 과정을 거쳐 그대로 사용할 수 있다.

1) 높이 정보가 포함된 투영지도를 1또는 0으로 표현되는 이진 정보로 바꾼다.

2) 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출한다.

3) 청소 지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높인다.

더욱 상세히 설명하면, 벽에 대한 정보를 추출하기 위하여 3차원 정보를 담고 있는 투영지도를 1과 0으로 표시되는 이진화 과정을 통해 2차원 정보로 압축하는 과정을 거친다. 투영지도를 이진화하는 과정은 알고리즘 1)과 같이 나타낼 수 있다.(S300)

알고리즘 1)

if M(n,m) >0

B(n,m) = 1;

else

B(n,m) = 0;

여기서, B는 이진 지도로 지역지도를 모두 1과 0만을 이용하여 표시한 지도이다.

알고리즘 1)에서 보는 것과 같이, 투영지도 M의 위 과정을 거처 이진지도 B로 변환되며, 2차원 정보로 환원된다.(S310) 도 8(b)의 정보를 이진화 하면 다음 도 9와 같이 나타낼 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따라 투영지도의 이진화한 결과를 도시한 것이다.

도 9와 같이 표시된 이진 지도를 이용하여 우리는 기존에 많이 사용되어온 알고리즘들을 쉽게 적용할 수 있다. 보통의 경우 벽은 직선 성분이 매우 강하게 나타나기 때문에 본 문서에서는 기존 영상처리나 장애물 지도 분석에 많이 사용되어온 허프 변환을 통하여 직선 성분들을 추출한다.(S320)

3차원 환경정보를 표시하는 투영지도를 이진화를 통해 이진 지도로 변환하고 이를 허프 변환을 통하여 직선 성분들을 추출하여 벽을 추정하고 나면, 각 추정된 벽들에 대하여 우선 순위를 부여하도록 한다(S330). 각 벽들의 우선 순위는 다음의 사항들을 기준으로 구분한다.

1) 청소 유무, 청소가 되지 않은 곳의 우선순위를 높이 한다.

2) 거리 관계, 거리가 가까울수록 우선순위를 높이 한다.

위 두 사항을 기준으로 모든 추정된 벽들에 대하여 우선순위를 부여하고, 그 중 최고 우선순위의 벽을 추종할 수 있도록 한다.

기존 청소로봇들에서 감지되지 않은 낮은 장애물들은 로봇에 말려 들어갈 수 있는 옷가지, 장난감 블록, 또는 동물의 배설물 등 실제로 로봇의 안전한 주행과 청소 성능에 많은 영향을 미치고 있어 반드시 감지되고 회피되어야 한다. 본 발명의 일실시예가 적용된 다채널 LiDAR를 장착한 청소로봇(200)은 다채널 LiDAR가 장착된 위치보다 낮은 장애물들에 대한 정보를 획득할 수 있기 때문에 낮은 장애물과의 충돌 및 이에 따라 발생하는 다양한 문제들을 회피할 수 있다. 이를 위하여 3차원 지도 정보에서 바닥과 장애물을 구분하여 장애물을 표시하는 것이 매우 중요하다.

도 10은 본 발명의 일실시예가 적용되는 청소로봇에 장착된 다채널 LiDAR가 낮은 장애물 정보를 검출하기 위하여 바닥을 감지하는 과정을 도시한 것이다.

도 10에서 보는 것과 같이 청소로봇에 장착된 다채널 LiDAR에로부터 측정된 청소로봇의 아래 방향 정보에서 센서에서 바닥까지의 거리가 d _n = h/cos(θ _n ) (여기서, n= 1, 2, 3) 가 되면 바닥으로 추정할 수 있다. 그렇지 않은 경우 바닥이 아닌 장애물로 표시 가능하다. 이를 투영지도를 이용하여 나타내면 다음과 같이 표현하는 것이 가능하다.(S400)

도 8을 참조하여 예를 들면, 다채널 LiDAR 센서의 위치가 3n인 경우, 낮은 장애물들은 0x80 (10000000)보다 작은 수로 표시된다. 또한, 보통의 청소로봇들과 같이 낮지 않은 장애물들은 모두 투영지도에 0x80보다 크거나 같은 값으로 표시될 것이다. 이러한 두 정보를 조합하여 장애물 정보를 획득할 수 있고 청소로봇은 다음 장과 같이 장애물에 직면하기 전에 미리 충돌 회피 경로를 계획할 수 있다.(S500)

더욱 상세하게, 청소로봇의 안전과 최대 청소영역을 확보할 수 있는 최적의 충돌 회피경로 생성 알고리즘을 설명하다.

전술한 바와 같이, 낮은 장애물을 포함한 모든 장애물 정보를 투영지도에 표현되기 때문에 이를 바탕으로 하여 장애물과의 충돌에 직면하기 전에 충돌 회피가 가능한 경로를 계획하는 것이 가능하다. 장애물로부터 가장 먼 곳들을 연결하여 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 기존의 이동로봇들과는 청소로봇은 가능한 많은 지역을 빠짐없이 청소해야 하기 때문에 장애물에 가까이 붙으면서 장애물과의 충돌을 회피하여야 하는 어려움이 있다.

도 11은 본 발명의 일실시예가 적용된 청소로봇이 청소를 하는 경우 청소로봇과 장애물 간의 관계를 도시한 것이다.

도 11에서 도시된 바와 같이, 장애물들은 모두 청소로봇의 safe zone의 바깥에 위치하여야 한다. 그러나 청소로봇에서 장애물까지의 가장 가까운 거리 d _o 가 최소가 되도록 경로를 생성하여야 최대한 넓은 면적을 청소할 수 있게 된다. 도 11을 기반으로 최적 경로는 식(1)의 최적화 문제로 환원된다.

minimize d _o (1)

subject to d _o > r + d _s

식(1)의 최적화 문제를 만족하면서 청소로봇의 이동경로를 결정해야 하는데, 이를 위하여 식(1)의 최적화 문제를 기존 이동로봇의 경로 계획 알고리즘에 적용할 수 있다. 특히, 본 발명에서는 RRT (rapid random tree)와 Potential field(참고, wavefront 방법과 유사하다.) 기법을 고려한다.

먼저, RRT의 경우, 다음과 같이 청소로봇이 이동할 수 있는 다양한 경로의 집합인 로드맵(roadmap)을 생성하고, 그 중 최적의 경로를 선택하기 위하여 식(1)의 최적화 문제 적용한다.

도 12는 식(1)의 최적화 문제가 적용된 RRT로부터 최적의 경로를 선택하는 과정을 도시한 것이다.

도 12에서 점선은 청소로봇이 이동할 수 있는 모든 경로들을 표시한 것이고, 실선은 가능한 모든 경로들 중에서 식(1)의 최적화 문제를 통해 선택된 청소로봇의 이동 경로 이다.

도 13(a) 및 (b)는 식 (1)의 최적화 문제를 통한 potential field 기반의 경로 생성 과정을 도시한 것이다.

Potential field를 적용하였을 때에는 장애물과 청소로봇의 거리에 따라 도 13(a)와 같은 potential을 부여하게 된다.

도 13(a)에 도시된 바와 같이 식(1)의 최적화 문제를 potential field에 적용하면 d _o 가 r + d _s 일때 potential이 최소가 되기 때문에 도 13 (b)와 같은 경로를 얻을 수 있다.

본 발명의 개시에서는 다채널 LiDAR를 장착하여 3차원 환경정보 획득이 가능한 청소로봇을 소개하고, 이를 이용한 청소 주행 알고리즘들을 제안하였다. 먼저, 투영지도를 제안함으로써 큰 저장 공간과 연산 능력이 필요한 3차원 공간정보를 기존의 2차원 격자지도에 정보 손실 없이 적용할 수 있게 되었다. 또한, 투영지도를 이용하여 3차원 정보를 쉽게 기존의 방법들을 적용하여 벽 정보를 추출하였고, 장애물을 구분할 수 있게 되었다. 또한 이러한 벽과 장애물 정보를 기반으로 하여 청소영역을 최대화하고 장애물과의 충돌을 회피할 수 있는 주행 경로를 계획하였다.

상술한 본 발명의 실시예에 따른 장애물 검출을 위한 방법은, 컴퓨터에서 판독가능한 소프트웨어의 형태로 구현될 수 있으며, 이러한 소프트웨어는 자율 주행 청소로봇 내에 탑재된 프로세서에서 실행될 수 있다.

한편, 이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.

이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

110 : 다채널 라이더부
111 : 레이저 모듈 1
112 : 레이저 모듈 2
120 : 투영지도 생성부
121 : 격자지도 생성부
122 : 3차원 환경정보 생성부
130 : 주행경로 생성부
150 : 이동로봇 제어부
200 : 이동로봇

Claims (16)

1. 이동로봇의 장애물 정보를 포함하는 3차원 환경정보를 검출하기 위하여, 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 구비하는 다채널 라이더부;
   상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들의 수신 정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 투영지도 생성부; 및
   상기 투영지도를 기반으로 장애물의 공간 상의 위치를 판단하고, 상기 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 주행경로 생성부;
   를 포함하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 다채널 라이더부는, 상기 이동로봇의 이동방향 전방 상부에 위치하며, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들은 각각 수평 하방으로 서로 상이한 송신신호 발사각을 갖도록 탑재되는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 투영지도 생성부는, 상기 다채널 라이더부의 수신신호를 분석하여 문턱, 경사, 절벽을 포함하는 장애물의 형태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 투영지도 생성부는,
   상기 3차원 환경정보를 n³의 정육면체를 이용하여 표현하는 3차원 환경정보 생성부를 포함하고,
   상기 다채널 라이더부에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보 및 수직적인 위치정보의 각각을 이용하여 마킹 격자 위치 및 격자 마킹 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 투영지도 생성부는, 높이 정보가 포함된 투영지도를 1 또는 0의 이진 정보로 변경한 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
6. 제4항에 있어서,
   상기 투영지도 생성부는, 청소지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높이는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 주행경로 생성부는, 각 레이저 모듈로부터 바닥면까지의 수직 거리, 상기 레이저 모듈들의 송신신호의 수평 하방 발사각을 기반으로 장애물의 존재 여부를 추정하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 주행경로 생성부는 상기 장애물의 공간 상의 위치를 판단할 때 상기 장애물의 크기와 형태도 판단하며, 상기 장애물과의 충돌 없이 최소 거리로 접근하여 상기 장애물을 회피하여 주행하기 위한 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치.
9. 송신신호의 발사각이 상이한 적어도 두 개의 레이저 모듈들을 이용하여 이동로봇 주변의 3차원 환경정보를 획득하는 단계;
   상기 레이저 모듈들의 수신정보를 기초로 장애물을 3차원 상에서 정의하기 위한 상기 3차원 환경정보를 생성하고, 2차원 공간 지도에 상기 3차원 환경정보가 포함된 투영지도를 생성하는 단계; 및
   상기 투영지도를 이용하여 2차원 정보 기반의 벽추출 알고리즘으로 벽 정보를 추출하고, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들이 획득한 3차원 환경정보를 이용하여 낮은 장애물 정보를 검출하는 주행경로 생성 단계;
   를 포함하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 환경정보를 획득하는 단계는, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들은 각각 수평 하방으로 서로 상이한 발사각으로 신호를 송신하고 수신하여, 상기 이동로봇의 전방 및 하방의 장애물을 검출하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
11. 제9항에 있어서,
    상기 투영지도를 생성하는 단계는,
    상기 3차원 환경정보를 n³ 의 정육면체를 이용하여 표현하는 단계;
    상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들에서 획득된 장애물의 수평적인 위치정보를 이용하여 마킹할 격자 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들에서 획득된 장애물의 수직적인 위치정보를 이용하여 격자에 마킹할 값을 결정하는 단계를 포함하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 투영지도를 생성하는 단계는, 장애물의 높이 정보가 포함된 투영지도를 1 또는 0의 이진 정보로 변경한 이진 투영지도를 허프 변환하여 직선 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
13. 제11항에 있어서,
    상기 투영지도를 생성하는 단계는, 청소지도와 비교하여 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이고, 거리가 가까운 곳의 직선의 우선순위를 높이는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
14. 제9항에 있어서
    상기 주행경로 생성 단계는, 상기 적어도 두 개의 레이저 모듈들로부터 바닥면까지의 수직 거리, 상기 레이저 모듈들의 송신신호의 수평 하방 발사각을 기반으로 장애물의 존재 여부를 추정하는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
15. 제14항에 있어서
    상기 주행경로 생성 단계는, 상기 이동로봇이 청소를 한 영역과 하지 않은 영역 중 청소를 하지 않은 영역에 대한 우선순위를 높이는 것을 특징으로 하는 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 방법.
16. 제1항 내지 제8항 중 어느 하나의 항에 따른 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치를 구비하는 이동로봇.

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