KR20180094329A - 대상체를 추종하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

대상체를 추종하는 방법 및 디바이스 Download PDF

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Abstract

대상체의 단말기로부터 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신하는 통신부, 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보를 획득하는 위치 정보 획득부, 디바이스의 회전 움직임 정보를 획득하는 엔코더, 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보에 기초하여 디바이스의 위치를 결정하고, 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 결정된 디바이스의 위치에 따라 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 프로세서 및 생성된 경로에 따라 디바이스를 이동시키는 주행 구동부를 포함하는 대상체를 추종하는 디바이스가 개시된다.

Description

대상체를 추종하는 방법 및 디바이스 {METHOD AND DEVICE FOR FOLLOWING OBJECT}
개시된 실시예는 대상체를 추종하는 방법, 대상체를 추종하는 디바이스 및 대상체를 추종하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.
최근 지능로봇기술의 발달로 인해, 로봇에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에 로봇을 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 특히, 공공시설, 병원 및 골프장 등의 장소에서 내방객을 안내하며 설명하는 안내 로봇에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있는 실정이다. 안내 로봇은 해당 장소에서 대상체(예를 들어, 내방객)를 자율적으로 추종(follow)하면서, 대상체에게 필요한 정보 등을 제공하는 로봇을 의미할 수 있다.
기존의 안내 로봇에서 대상체를 추종하는데 사용하는 추종 기술은 대상체 또는 대상체에 부착된 특수 표식을 타겟으로 추종하는 방식이므로 대상체와 안내 로봇 사이에 장애물이 존재하거나 대상체가 안내 로봇의 전면에 위치하지 않으면 추적이 불가능하다는 문제점이 있다. 뿐만 아니라, 기존의 추종 기술은 타겟을 인식하는데 사용되는 카메라나 레이저 등의 고가의 센서가 필요하고, 인식을 위한 특수 표식을 대상체에 부착해야 한다는 단점이 존재한다는 점에서, 새로운 추종 기술에 대한 개발이 필요한 실정이다.
본 발명의 일 실시예는, 대상체로부터 수신한 DGPS 정보를 이용하여 대상체의 위치를 결정하고, 디바이스의 DGPS 정보 및 엔코더 정보를 이용하여 디바이스의 위치를 결정하며, 결정된 대상체 및 디바이스의 위치를 기초로 생성된 경로에 따라 대상체를 추종하는 방법 및 디바이스를 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스는 대상체의 단말기로부터 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS (Differential Gloval Positioning System) 정보를 수신하는 통신부; 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보를 획득하는 위치 정보 획득부; 디바이스의 회전 움직임 정보를 획득하는 엔코더; 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보에 기초하여 디바이스의 위치를 결정하고, 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 결정된 디바이스의 위치에 따라 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 프로세서; 및 생성된 경로에 따라 디바이스를 이동시키는 주행 구동부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서, 프로세서는, 확장 칼만 필터(Extended kalman filter)를 기반으로 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보를 조합하여, 디바이스의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서, 제 1 DGPS 정보는, 대상체의 단말기의 식별 정보를 포함하고, 프로세서는, 복수의 DGPS 정보가 수신되는 경우, 수신된 복수의 DGPS 정보 중 디바이스에 기 저장된 대상체의 단말기의 식별 정보와 대응되는 식별 정보를 포함하는 제 1 DGPS 정보를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서, 대상체의 단말기의 위치와 디바이스의 위치 사이에 존재하는 장애물에 관한 정보를 획득하는 센싱부를 더 포함하고, 프로세서는, 장애물에 관한 정보를 기초로 장애물의 존재 여부를 판단하며, 장애물이 존재하지 않는 경우 최단 거리로 경로를 설정하고, 장애물이 존재하는 경우 장애물을 회피하여 경로를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서, 프로세서는, 장애물의 이동 여부를 판단하고, 판단 결과 장애물이 이동형 장애물인 경우, 기 설정된 임계 시간 동안 대기 후에 경로를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서, 프로세서는, 디바이스의 이동에 따라 변경된 디바이스의 위치와 경로에 설정된 목표 위치를 비교하여 변경된 디바이스의 위치를 평가하고, 평가 결과 변경된 디바이스의 위치와 목표 위치 간의 차이가 기 설정된 값 미만인 경우 경로 상의 다음 목표 위치를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법은, 대상체의 단말기로부터 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신하는 단계; 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보 및 디바이스의 회전 움직임 정보에 기초하여 디바이스의 위치를 결정하는 단계; 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 결정된 디바이스의 위치에 따라 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 단계; 및 생성된 경로에 따라 디바이스를 이동시키는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법에 있어서, 결정하는 단계는, 확장 칼만 필터(Extended kalman filter)를 기반으로 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보를 조합하여, 디바이스의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법은, 복수의 DGPS 정보가 수신되는 경우, 수신된 복수의 DGPS 정보 각각에 포함된 식별 정보를 검출하는 단계; 및 검출된 식별 정보를 기초로, 수신된 복수의 DGPS 정보 중, 디바이스에 기 저장된 대상체의 단말기의 식별 정보와 대응되는 식별 정보를 포함하는 제 1 DGPS 정보를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법은, 대상체의 단말기의 위치와 디바이스의 위치 사이에 존재하는 장애물에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 경로를 생성하는 단계는, 장애물에 관한 정보를 기초로, 장애물이 존재하지 않는 경우 최단 거리로 경로를 설정하고, 장애물이 존재하는 경우 장애물을 회피하여 경로를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법에 있어서, 경로를 생성하는 단계는, 장애물에 관한 정보를 기초로 장애물의 이동 여부를 판단한 결과 장애물이 이동형 장애물인 경우, 기 설정된 임계 시간 동안 대기 후에 상기 경로를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따라 디바이스가 대상체를 추종하는 방법은, 디바이스의 이동에 따라 변경된 디바이스의 위치와 경로에 설정된 목표 위치를 비교하여 변경된 디바이스의 위치를 평가하는 단계; 및 평가 결과 변경된 디바이스의 위치와 목표 위치 간의 차이가 기 설정된 값 미만인 경우 경로 상의 다음 목표 위치를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 대상체를 추종하는 방법 및 디바이스를 통해 경사, 장애물 등 다양한 환경에서도 신뢰성 있게 대상체의 위치를 평가하고, 평가된 위치를 기반으로 생성된 최적의 경로에 따라 대상체를 추종할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 대상체를 추종하는 디바이스의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 디바이스가 대상체를 추종하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 디바이스가 엔코더 정보를 기반으로 디바이스의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 디바이스가 확장 칼만 필터를 기반으로 디바이스의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 디바이스가 장애물이 존재하지 않는 경우 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 디바이스가 장애물이 존재하는 경우 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따라 디바이스가 이동후의 위치를 평가하고 새로운 목표 지점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 해당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따라 대상체를 추종하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참고하면, 대상체를 추종하는 시스템은 대상체를 추종하는 디바이스(100, 이하 디바이스) 및 대상체의 단말기(200)를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 대상체를 추종하는 시스템의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 단말기(200)로부터 대상체(10)의 추종을 요청하는 원격 조정 요청 신호를 수신할 수 있다. 이에 따라, 디바이스(100)는 대상체(10)를 추종하기 위해, 대상체(10) 및 디바이스(100)의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스(100)는 대상체(10)의 위치 결정을 위해 대상체(10)가 구비한 단말기(200)로부터 단말기(200)의 제 1 DGPS(Differential global positioning system) 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 디바이스(100)와 단말기(200) 간에 설정된 무선 통신을 통해 단말기(200)의 제 1 DGPS 정보를 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 무선 통신을 통해 단말기(200)의 제 1 DGPS 정보를 수신함에 따라, 디바이스(100)의 인식 범위(예를 들어, 센싱 가능한 시야 범위)에 무관하게 대상체(10)의 위치를 인식할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 디바이스(100)의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보 및 디바이스(100)의 회전 움직임에 관한 엔코더 정보를 획득할 수 있다. 디바이스(100)는 제 2 DGPS 정보와 엔코더 정보를 조합하여 보다 정확하게 디바이스(100)의 위치를 결정할 수 있다. 디바이스(100)가 제 2 DGPS 정보와 엔코더 정보를 조합하는 방법에 대해서는 도 4 및 도 5를 참고하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
한편, 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 단말기(200)와 디바이스(100)의 위치가 결정됨에 따라, 결정된 위치를 기반으로 대상체(10)를 추종하기 위한 경로를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 단말기(200)를 최단 경로로 추종하기 위해, 디바이스(100)와 단말기(200)의 위치를 연결하는 직선 경로를 생성할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 디바이스(100)와 단말기(200) 간에 장애물이 존재하는 경우, 장애물을 회피하는 경로를 생성할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 단말기(200)와 디바이스(100)의 위치를 기초로 경로를 생성하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 이에 대해서는 도 6 내지 도 7을 참고하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
또한, 디바이스(100)는 생성된 경로에 따라, 디바이스(100)를 이동시켜가면서 대상체(10)를 추종할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 생성된 경로 상에 적어도 하나의 목표 지점을 설정하고, 설정된 적어도 하나의 목표 지점에 디바이스(100)를 이동시킬 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 디바이스(100)가 목표 지점에 도달한 경우, 설정된 목표 지점과 실제 도달한 목표 지점간의 오차 등을 결정하여, 디바이스(100)의 이동 방향 등을 설정함으로써, 대상체(10) 추종의 신뢰도를 높일 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 단말기(200)를 추종하면서, 단말기(200)가 요청하는 정보를 단말기(200)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 단말기(200)로부터 대상체(10)가 현재 위치한 지형의 정보를 요청받은 경우, 단말기(200)에게 지형에 관한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스(100)는 공공시설, 병원 및 골프장 등의 다양한 장소에서 대상체를 추종하는 안내 로봇을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일 실시예에 따른 대상체를 추종하는 디바이스(100)의 블록도이다.
도 2에 도시된 대상체를 추종하는 디바이스(100)에는 본 실시예와 관련된 구성 요소들만이 도시되어 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 대상체를 추종하는 디바이스(100)는 통신부(110), 위치 정보 획득부(120), 엔코더(130), 프로세서(140), 주행 구동부(150) 및 센싱부(160)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 대상체를 추종하는 디바이스(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 대상체를 추종하는 디바이스(100)는 구현될 수 있다.
통신부(110)는 대상체를 추종하는 디바이스(100)와 외부 디바이스(예를 들어, 도 1의 단말기(200)) 간의 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 통신부(110)는 대상체의 단말기로부터 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 대상체의 위치를 실시간으로 결정하기 위해, 기 설정된 시간 주기마다 대상체의 단말기로부터 제 1 DGPS 정보를 수신할 수 있다. 한편, 통신부(110)가 대상체의 단말기로부터 수신한 제 1 DGPS 정보에는 대상체 또는 대상체의 단말기의 식별 정보가 포함될 수 있다. 제 1 DGPS 정보에 포함된 식별 정보는 복수의 대상체가 존재하는 경우, 디바이스(100)가 추종해야 하는 대상체를 식별하는데 이용될 수 있다.
위치 정보 획득부(120)는 디바이스(100)의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 위치 정보 획득부(120)는 DGPS 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 위치 정보 획득부(120)는 디바이스(100)의 위치를 실시간으로 평가하기 위해, 기 설정된 시간 주기 마다 제 2 DGPS 정보를 획득할 수 있다.
엔코더(130)는 디바이스(100)의 회전 움직임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 엔코더(130)는 디바이스(100)의 회전 각도 및 회전 방향 등에 관한 정보를 획득할 수 있다. 엔코더(130)는 디바이스(100)의 회전 움직임 정보를 획득하기 위해, 주행 구동부(150)에 부착될 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐, 엔코더(130)의 위치가 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(140)는 통상적으로 디바이스(100)의 전반적인 동작을 제어한다.
프로세서(140)는 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보에 기초하여 디바이스(100)의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(140)는 확장 칼만 필터를 기반으로 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보를 조합할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(140)는 결정된 디바이스(100)의 위치 및 제 1 DGPS 정보를 기초로 결정된 단말기의 위치에 기초하여 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(140)는 복수의 대상체가 존재하는 환경에서, 복수의 대상체 각각의 단말기로부터 수신된 복수의 DGPS 정보가 존재하는 경우, 복수의 DGPS 정보 각각에 포함된 식별 정보와 디바이스(100)에 기 설정된 대상체 또는 대상체의 단말기의 식별 정보를 비교할 수 있다. 프로세서(140)는 복수의 DGPS 정보 중에서, 기 설정된 식별 정보와 대응되는 식별 정보를 갖는 제 1 DGPS 정보를 선택하여, 대상체의 위치를 결정함으로써, 복수의 대상체가 존재하는 환경에서도 기 설정된 대상체를 추종할 수 있다.
또한, 프로세서(140)는 경로를 생성하기 위해, 센싱부(160)를 통해 대상체의 단말기와 디바이스(100) 사이에 위치한 장애물에 관한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(140)는 획득한 장애물에 관한 정보를 기초로 판단한 결과, 장애물이 존재하지 않는 경우, 단말기와 디바이스(100)를 연결하는 최단 거리로 경로를 설정할 수 있다. 다른 예에 따라, 프로세서(140)는 획득한 장애물에 관한 정보를 기초로 판단한 결과, 장애물이 존재하는 경우, 장애물을 회피하여 경로를 설정할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 프로세서(140)가 경로를 생성하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 프로세서(140)는 디바이스(100)와 단말기 사이에 존재하는 장애물이 이동형 장애물인 경우, 임계 시간 동안 장애물이 사라지기를 기다린 후에, 경로를 생성할 수도 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(140)는 디바이스(100)가 생성된 경로에 따라 이동하는 경우, 이동으로 인해 변경된 디바이스(100)의 위치와 경로에 설정된 목표 위치를 비교하여, 변경된 디바이스(100)의 위치를 평가할 수 있다. 프로세서(140)는 변경된 디바이스(100)의 위치와 목표 위치 간의 차이가 기 설정된 값 미만인 경우 경로 상의 다음 목표의 위치를 설정할 수 있다.
주행 구동부(150)는 프로세서(140)에서 생성된 경로에 따라 디바이스(100)를 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 주행 구동부(150)는 디바이스(100)를 이동시키기 위해, 바퀴(wheel) 형태를 가질 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐, 주행 구동부(150)의 형태가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
센싱부(160)는 디바이스(100)와 단말기 사이에 위치한 장애물에 관한 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 장애물에 관한 정보에는 장애물의 존재 여부, 장애물의 크기, 장애물의 위치, 장애물의 이동 여부 및 장애물의 움직임 정보 등에 관한 정보가 포함될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 디바이스가 대상체를 추종하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S310에서, 디바이스는 대상체의 단말기로부터 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 단말기와 디바이스 사이에 설정된 무선 통신을 통해 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신할 수 있다. 또한, 디바이스는 수신한 제 1 DGPS 정보에 포함된 식별 정보가 대상체의 식별 정보와 일치하는지 여부를 판단함으로써, 수신한 제 1 DGPS 정보가 추종 대상이 되는 대상체의 위치에 관한 정보인지 여부를 확인할 수 있다.
단계 S320에서, 디바이스는 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보 및 디바이스의 회전 움직임 정보에 기초하여 디바이스의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 디바이스의 위치에 관한 정확도를 높이기 위해, 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보를 조합할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 확장된 칼만 필터를 기반으로 제 2 DGPS 정보 및 회전 움직임 정보를 조합할 수 있다. 이에 대해서는 도 4 및 도 5를 참고하여 구체적으로 후술하도록 한다.
단계 S330에서, 디바이스는 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 결정된 디바이스의 위치에 따라 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 단말기의 제 1 DGPS 정보를 기초로 대상체의 위치를 결정할 수 있다. 또한, 디바이스는 대상체의 위치 및 디바이스의 위치를 기초로 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성할 수 있다.
한편, 디바이스는 경로를 생성하기에 앞서, 대상체와 디바이스 사이에 장애물이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 디바이스는 디바이스에 구비된 센싱부 또는 외부의 센서로부터 획득된 장애물에 관한 정보를 기초로 대상체와 디바이스 사이에 장애물이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 디바이스는 장애물이 존재하지 않는 경우, 대상체와 디바이스를 연결하는 직선 거리로 경로를 설정할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스는 장애물이 존재하는 경우, 장애물을 우회하도록 경로를 설정하거나, 장애물이 이동 가능한 경우, 장애물이 이동하기를 기다린 후에 경로를 설정할 수도 있다.
단계 S340에서, 디바이스는 생성된 경로에 따라 디바이스를 이동시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 경로가 생성된 경우, 생성된 경로 상에 적어도 하나의 목표 지점을 설정할 수 있다. 디바이스는 설정된 적어도 하나의 목표 지점 상에 디바이스가 위치하도록 순차적으로 디바이스를 이동시킬 수 있다.
또한, 디바이스는 이동에 따른 디바이스의 위치와 설정된 목표 지점을 비교하여, 디바이스의 위치를 평가할 수 있다. 디바이스는 평가된 디바이스의 위치를 기초로 디바이스의 이동 방향을 재설정하거나, 다음 목표 지점으로 디바이스를 이동시킬 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 디바이스가 엔코더 정보를 기반으로 디바이스의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 디바이스는 엔코더 정보 및 DR(Dead-Reckoning) 위치 평가 원리를 기반으로, 디바이스의 위치를 결정할 수 있다. DR 위치 평가 원리는 디바이스의 초기 위치를 설정한 후에, 엔코더 정보를 통해 디바이스의 이동 거리와 방향을 검출하여 디바이스의 현재 위치를 추정하는 방법이다. DR 위치 평가 원리는 짧은 시간 동안에는 비교적 정밀한 정보를 제공하나, 장시간 사용할 경우에는 오차가 누적될 수 있다는 단점이 존재할 수 있다. 예를 들어, 바퀴의 불균형, 바퀴와 바닥사이의 미끄러짐, 바닥의 불균일성, 엔코더의 오류 등에 의해 오차가 누적될 수 있다. 일 실시예에 따른 대상체를 추종하는 디바이스는 DR 위치 평가 원리를 기반으로 결정된 디바이스의 위치와 도 5를 참고하여 후술할 DGPS 정보를 조합하여 디바이스의 위치를 결정함으로써, 위치 결정의 신뢰도를 높일 수 있다.
도 4를 참고하면, 디바이스에 구비된 왼쪽 및 오른쪽 바퀴의 이동거리를 각각
Figure pat00001
,
Figure pat00002
로 설정하고, 두 바퀴 사이의 거리를 L이라고 설정한 경우, 다음 수학식 1 및 수학식 2에 기초하여, 중심 x와 디바이스 간의 거리 및 이동 각도인 R과
Figure pat00003
을 결정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00004
[수학식 2]
Figure pat00005
Figure pat00006
또한, 이전 시점인 i-1에서의 디바이스의 위치인
Figure pat00007
에 대한 다음 위치
Figure pat00008
는 수학식 3 내지 수학식 5에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00009
[수학식 4]
Figure pat00010
[수학식 5]
Figure pat00011
또한, 기준 좌표에 대한 디바이스의 위치는 수학식 6 및 수학식 7에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00012
[수학식 7]
Figure pat00013
도 5는 일 실시예에 따른 디바이스가 확장 칼만 필터를 기반으로 디바이스의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
확장 칼만 필터는 두 가지 이상의 정보를 결합하여 최적으로 값을 평가하는 알고리즘을 나타낸다. 일 실시예에 따른 디바이스는 확장 칼만 필터를 기반으로 엔코더 정보와 DGPS 정보를 조합하여, 디바이스의 위치의 신뢰도를 높일 수 있다.
도 5를 참고하면, 디바이스는 시간 k에서 시간 k+1 사이에 위치가 변경될 수 있다. 본 실시예에서는 디바이스의 위치를 나타내는 상태 변수가
Figure pat00014
로 정의되며, 이동거리가
Figure pat00015
로 정의되고, 이동방향이
Figure pat00016
로 정의될 수 있다. 시간 k+1에서의 디바이스의 위치는 다음의 수학식 8에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 8]
Figure pat00017
상기의 수학식 8에서, 상태천이 함수인
Figure pat00018
는 수학식 9에 따라 정의될 수 있다. 하기의 수학식 9에서,
Figure pat00019
및
Figure pat00020
는 제어 입력으로서 상수로 가정할 수 있다.
[수학식 9]
Figure pat00021
또한, 오차
Figure pat00022
는 수학식 10에 따라 정의될 수 있다.
Figure pat00023
는 평균이 0이고 공분산이
Figure pat00024
인 가우시안일 수 있다.
[수학식 10]
Figure pat00025
한편, DGPS와 디지털 컴퍼스(compass)로부터 위치 및 방위 정보를 측정하는 측정모델은 수학식 11에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 11]
Figure pat00026
수학식 11에서,
Figure pat00027
는 평균이 0이고 공분산이
Figure pat00028
인 가우시안 잡음이며,
Figure pat00029
는 각 측정변수의 오차의 표준편차로 구성되는 대각 행렬이다. DGPS는 정확한 위치에 랜덤 오차만 개입된 것으로 가정하여,
Figure pat00030
를 다음의 수학식 12에 기초하여 결정할 수 있다.
[수학식 12]
Figure pat00031
수학식 12에 기초하여 결정된 시스템 모델과 측정 모델을 확장 칼만 필터 알고리즘에 적용하여 다음과 같이 로봇의 위치를 평가할 수 있다. 우선, 디바이스는 시스템 모델과 제어 입력
Figure pat00032
로부터 시간 k+1에서의 로봇의 위치를 다음의 수학식 13에 따라 예측할 수 있다.
[수학식 13]
Figure pat00033
상기의 수학식 13에서 예측에 수반되는 공분산 행렬
Figure pat00034
)는 다음의 수학식 14에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 14]
Figure pat00035
상기의 수학식 14에서,
Figure pat00036
는 상태 천이함수
Figure pat00037
의 자코비안으로서 다음의 수학식 15에 기초하여 결정될 수 있다.
[수학식 15]
Figure pat00038
다음으로, 디바이스는 시스템 모델과 제어 입력
Figure pat00039
로부터 예측된 측정 모델을 다음의 수학식 16에 기초하여 산출할 수 있다.
[수학식 16]
Figure pat00040
또한, 디바이스에서 획득한 제 2 DGPS로부터 실제 측정된 센서 실측 모델은 다음의 수학식 17에 따라 나타낼 수 있다.
[수학식 17]
Figure pat00041
수학식 17에서, (x, y)는 제 2 DGPS로부터 측정된 위치 정보이며, 제 2 DGPS는 방향에 대한 정보를 주지 못하므로,
Figure pat00042
는 수학식 13으로 예측된 각도를 이용할 수 있다. 수학식 16을 기초로 결정된 예측 모델과 수학식 17을 기초로 결정된 실측 모델의 차이로 구성되는 innovation 행렬인
Figure pat00043
을 다음의 수학식 18에 따라 산출할 수 있다.
[수학식 18]
Figure pat00044
한편,
Figure pat00045
에 수반되는 공분산 행렬
Figure pat00046
은 다음의 수학식 19에 기초하여 결정할 수 있다.
[수학식 19]
Figure pat00047
상기의 수학식 19에서,
Figure pat00048
는 측정모델의 자코비안으로서, 다음의 수학식 20에서와 같이 단위행렬로 나타낼 수 있다.
[수학식 20]
Figure pat00049
디바이스는 확장 칼만 필터에 기반하여, 측정값과 예측값 사이의 연관성을 평가하여, 기 설정된 값 이상의 연관성이 존재하는 경우, innovation
Figure pat00050
를 이용하여 위치를 보정할 수 있다. 측정값과 예측값 사이의 연관성 평가는 다음의 수학식 21에 따른 validation gate를 이용할 수 있다. validation gate는 측정값과 예측값의 차와 측정 오차의 분산과의 비를 나타내는데, 측정 오차 값이 오차의 분산 값 보다 일정한 비율 이하일 ?만 위치 보정이 유효할 수 있다.
[수학식 21]
Figure pat00051
수학식 21에서 e는 설계 파라미터이다. 상기의 수학식 21을 만족하는 위치 정보를 이용하여 예측된 위치
Figure pat00052
로부터 시간 k+1에서의 위치
Figure pat00053
를 평가하고, 수반된 공분산 행렬
Figure pat00054
한편, 갱신을 위한 칼만 게인
Figure pat00055
[수학식 22]
Figure pat00056
디바이스는 예상된 위치에 대해 측정된 위치를 얼마만큼 비중을 두어 보정할 것인지 여부를 칼만 게인을 통해 결정할 수 있다. 디바이스는 칼만 게인을 이용하여 예측된 위치를 다음의 수학식 23에 기초하여 보정할 수 있다.
[수학식 23]
Figure pat00057
한편, 수학식 23에 따른 위치 보정에 수반된 공분산 행렬은 다음의 수학식 24에 기초하여 갱신될 수 있다.
[수학식 24]
Figure pat00058
도 6은 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 장애물이 존재하지 않는 경우 대상체(10)를 추종하기 위한 경로를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참고하면, 단말기(200)를 구비한 대상체(10)의 이동 경로(610)가 표시되어 있다. 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 대상체(10)를 추종하기 위한 경로를 생성하기 위해, 디바이스(100)에 구비된 센싱부 또는 디바이스(100) 외부의 센서로부터 디바이스(100)와 단말기(200) 사이에 위치한 장애물에 관한 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)와 단말기(200) 각각의 위치는 도 1 내지 도 5를 참고하여 전술한 방법에 따라 결정되는 것으로 가정한다.
한편, 디바이스(100)가 획득한 장애물에 관한 정보에는 장애물의 존재 여부, 장애물이 존재하는 경우 장애물의 크기, 위치 및 움직임에 관한 정보 등이 포함될 수 있다. 디바이스(100)는 획득한 장애물에 관한 정보를 기초로, 디바이스(100)와 단말기(200) 사이에 장애물이 존재하지 않는다는 것을 확인할 수 있다.
이에 따라, 디바이스(100)는 디바이스(100)의 위치와 단말기(200)의 위치를 직선 거리로 연결하는 경로(620)를 생성할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 장애물이 존재하는 경우 대상체(10)를 추종하기 위한 경로를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참고하면, 단말기(200)를 구비한 대상체(10)의 이동 경로(710)가 표시되어 있다. 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 대상체(10)를 추종하기 위한 경로를 생성하기 위해, 디바이스(100)에 구비된 센싱부 또는 디바이스(100) 외부의 센서로부터 디바이스(100)와 단말기(200) 사이에 위치한 장애물에 관한 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)와 단말기(200) 각각의 위치는 도 1 내지 도 5를 참고하여 전술한 방법에 따라 결정되는 것으로 가정한다.
디바이스(100)가 획득한 장애물에 관한 정보에는 장애물의 존재 여부, 장애물이 존재하는 경우 장애물의 크기, 위치 및 움직임에 관한 정보 등이 포함될 수 있다. 디바이스(100)는 획득한 장애물에 관한 정보를 기초로, 디바이스(100)와 단말기(200) 사이에 존재하는 장애물(720)의 크기 및 위치 등을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 장애물(720)의 크기 및 위치 등이 결정됨에 따라, 장애물(720)을 우회하여 대상체(10)를 추종하는 경로(730)를 생성할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따라 장애물이 움직임이 존재하는 이동형 장애물인 경우, 디바이스(100)는 기 설정된 임계 시간 동안 장애물이 디바이스(100)와 단말기(200)의 위치 사이에서 사라지길 대기할 수 있다. 디바이스(100)는 임계 시간 내에 장애물이 디바이스(100)와 단말기(200)의 위치 사이에서 사라지는 경우 도 6을 참고하여 전술한 바와 같이 직선 경로를 생성할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 임계 시간 내에 장애물이 디바이스(100)와 단말기(200)의 위치 사이에서 사라지지 않는 경우, 장애물을 우회하여 경로를 생성할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따라 디바이스가 이동후의 위치를 평가하고 새로운 목표 지점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S810에서, 디바이스는 단말기의 위치 및 디바이스의 위치를 기초로 생성된 경로 상의 목표 지점으로 디바이스를 이동시킬 수 있다.
단계 S820에서, 디바이스는 이동 후의 디바이스의 위치와 목표 지점 간의 차이가 임계 오차를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 이동 후의 디바이스의 실체 위치와 설정된 목표 지점의 위치 간의 차이를 산출할 수 있다. 디바이스는 산출된 차이가 임계 오차를 초과하는지 여부를 판단하여, 디바이스의 이동 위치의 정확도를 평가할 수 있다.
단계 S830에서, 디바이스는 경로 상의 다음 목표 지점이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 이동 후의 디바이스의 실제 위치와 설정된 목표 지점의 위치 간의 차이가 임계 오차를 초과하지 않는 경우, 디바이스의 위치가 적정한 것으로 판단하여 다음 목표 지점으로의 이동을 계획할 수 있다. 한편, 디바이스는 대상체가 정지하고 있거나, 대상체에 대한 추종 명령이 종료되어 이동할 다음 목표 지점이 존재하지 않는 경우, 프로세스를 종료할 수 있다.
단계 S840에서, 디바이스는 디바이스의 위치를 변경할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 이동 후의 디바이스의 실제 위치와 설정된 목표 지점의 위치 간의 차이가 임계 오차를 초과하는 경우, 디바이스의 위치가 적정하지 않은 것으로 판단하여 디바이스의 위치를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 디바이스의 실제 위치와 설정된 목표 지점의 위치 간의 차이를 기초로, 목표 지점에 근접하기 위해 디바이스의 이동 방향 및 이동 거리 등을 설정할 수 있다.
단계 S850에서, 디바이스는 다음 목표 지점으로 이동할 수 있다.
일 실시예에 따른 디바이스는 경로 상의 다음 목표 지점이 존재하는 경우, 다음 목표 지점으로 이동할 수 있다. 디바이스는 이동에 따라 디바이스의 위치가 변경된 경우, 전술한 단계 S820에 따라 이동 후의 디바이스의 위치와 목표 지점 간의 차이가 임계 오차를 초과하는지 여부를 판단하여, 목표 지점마다 디바이스의 위치의 정확도를 평가할 수 있다.
본 발명에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다.
소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 발명에서 인용하는 공개 문헌, 특허 출원, 특허 등을 포함하는 모든 문헌들은 각 인용 문헌이 개별적으로 및 구체적으로 병합하여 나타내는 것 또는 본 발명에서 전체적으로 병합하여 나타낸 것과 동일하게 본 발명에 병합될 수 있다.
본 발명의 이해를 위하여, 도면에 도시된 바람직한 실시 예들에서 참조 부호를 기재하였으며, 본 발명의 실시 예들을 설명하기 위하여 특정 용어들을 사용하였으나, 특정 용어에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 당업자에 있어서 통상적으로 생각할 수 있는 모든 구성 요소들을 포함할 수 있다.
본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 발명은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (13)

  1. 대상체를 추종하는 디바이스에 있어서,
    상기 대상체의 단말기로부터 상기 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS (Differential Gloval Positioning System) 정보를 수신하는 통신부;
    상기 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보를 획득하는 위치 정보 획득부;
    상기 디바이스의 회전 움직임 정보를 획득하는 엔코더;
    상기 제 2 DGPS 정보 및 상기 회전 움직임 정보에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하고, 상기 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 상기 결정된 디바이스의 위치에 따라 상기 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 프로세서; 및
    상기 생성된 경로에 따라 상기 디바이스를 이동시키는 주행 구동부를 포함하는 대상체를 추종하는 디바이스.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    확장 칼만 필터(Extended kalman filter)를 기반으로 상기 제 2 DGPS 정보 및 상기 회전 움직임 정보를 조합하여, 상기 디바이스의 위치를 결정하는, 대상체를 추종하는 디바이스.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 제 1 DGPS 정보는,
    상기 대상체의 단말기의 식별 정보를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    복수의 DGPS 정보가 수신되는 경우, 상기 수신된 복수의 DGPS 정보 중 상기 디바이스에 기 저장된 상기 대상체의 단말기의 식별 정보와 대응되는 식별 정보를 포함하는 상기 제 1 DGPS 정보를 선택하는, 대상체를 추종하는 디바이스.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 대상체의 단말기의 위치와 상기 디바이스의 위치 사이에 존재하는 장애물에 관한 정보를 획득하는 센싱부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 장애물에 관한 정보를 기초로 상기 장애물의 존재 여부를 판단하며, 상기 장애물이 존재하지 않는 경우 최단 거리로 상기 경로를 설정하고, 상기 장애물이 존재하는 경우 상기 장애물을 회피하여 상기 경로를 설정하는, 대상체를 추종하는 디바이스.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 장애물의 이동 여부를 판단하고, 상기 판단 결과 상기 장애물이 이동형 장애물인 경우, 기 설정된 임계 시간 동안 대기 후에 상기 경로를 생성하는, 대상체를 추종하는 디바이스.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 디바이스의 이동에 따라 변경된 상기 디바이스의 위치와 상기 경로에 설정된 목표 위치를 비교하여 상기 변경된 디바이스의 위치를 평가하고, 상기 평가 결과 상기 변경된 디바이스의 위치와 상기 목표 위치 간의 차이가 기 설정된 값 미만인 경우 상기 경로 상의 다음 목표 위치를 설정하는, 대상체를 추종하는 디바이스.
  7. 디바이스가 대상체를 추종하는 방법에 있어서,
    상기 대상체의 단말기로부터 상기 대상체의 위치에 관한 제 1 DGPS 정보를 수신하는 단계;
    상기 디바이스의 위치에 관한 제 2 DGPS 정보 및 상기 디바이스의 회전 움직임 정보에 기초하여 상기 디바이스의 위치를 결정하는 단계;
    상기 대상체의 단말기의 제 1 DGPS 정보 및 상기 결정된 디바이스의 위치에 따라 상기 대상체를 추종하기 위한 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 경로에 따라 상기 디바이스를 이동시키는 단계를 포함하는, 대상체를 추종하는 방법.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 결정하는 단계는,
    확장 칼만 필터(Extended kalman filter)를 기반으로 상기 제 2 DGPS 정보 및 상기 회전 움직임 정보를 조합하여, 상기 디바이스의 위치를 결정하는, 대상체를 추종하는 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    복수의 DGPS 정보가 수신되는 경우, 상기 수신된 복수의 DGPS 정보 각각에 포함된 식별 정보를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 식별 정보를 기초로, 상기 수신된 복수의 DGPS 정보 중, 상기 디바이스에 기 저장된 상기 대상체의 단말기의 식별 정보와 대응되는 식별 정보를 포함하는 상기 제 1 DGPS 정보를 선택하는 단계를 더 포함하는 대상체를 추종하는 방법.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 대상체의 단말기의 위치와 상기 디바이스의 위치 사이에 존재하는 장애물에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 경로를 생성하는 단계는,
    상기 장애물에 관한 정보를 기초로, 상기 장애물이 존재하지 않는 경우 최단 거리로 상기 경로를 설정하고, 상기 장애물이 존재하는 경우 상기 장애물을 회피하여 상기 경로를 설정하는, 대상체를 추종하는 방법.
  11. 제 7항에 있어서, 상기 경로를 생성하는 단계는,
    상기 장애물에 관한 정보를 기초로 상기 장애물의 이동 여부를 판단한 결과 상기 장애물이 이동형 장애물인 경우, 기 설정된 임계 시간 동안 대기 후에 상기 경로를 생성하는, 대상체를 추종하는 방법.
  12. 제 7항에 있어서,
    상기 디바이스의 이동에 따라 변경된 상기 디바이스의 위치와 상기 경로에 설정된 목표 위치를 비교하여 상기 변경된 디바이스의 위치를 평가하는 단계; 및
    상기 평가 결과 상기 변경된 디바이스의 위치와 상기 목표 위치 간의 차이가 기 설정된 값 미만인 경우 상기 경로 상의 다음 목표 위치를 설정하는 단계를 더 포함하는 대상체를 추종하는 방법.
  13. 제 7항 내지 제 12항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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