KR20180109118A - QR Code Tag, 비콘단말기, 엔코더와 관성센서를 융합하여 로봇의 정확한 현재위치를 식별하기 위한 방법 - Google Patents

Abstract

위치 정보를 활용하는 서비스, 즉, LBS(Location Based Service)가 최근 핀테크 이슈와 맞물려 급부상하고 있다. 주로 GPS 를 기반으로 실외용으로 개발되었던 LBS 가 실내용으로 진화하고 있으며, 그에 따라 다양한 실내 측위 기술의 상용화 되고 있다.
현재 가장 주목을 받고 있는 실내 측위 기술은 무선 통신을 이용한 측위 방법이다. WLAN, UWB(Ultra-Wideband), Bluetooth 등의 무선 통신규격을 활용하고 있으며, 주로 Fingerprinting 과 삼각측위 알고리즘을 이용해 위치를 계산한다.
하지만, Fingerprinting 방법의 경우 측위 대상 공간에 Fingerprinting Map을 인력을 동원하여 구축해줘야 하고, 구축 후 새로운 장애물이 생길 경우 Fingerprinting Map을 새로 갱신해줘야 하기 때문에 설치 및 유지 보수 비용이 크다는 문제점이 있다.
한편 비콘을 이용한 삼각 측위 방법의 경우는 전파차단, 굴절, 흡수 등의 요인들로 인한 RSS(Received Signal Strength) 오차로 정확도가 크게 떨어지는 단점이 있다.
이러한 문제점을 극복하고자 매장이나 창고의 통로에 건물 기둥이나 상품을 전시하는 공간에 일정한 높이에 일정간격으로 마커를 배치하고, 이를 영상처리를 통해 인식하여 실내 측위를 보정을 하고자 한다.
카메라에서 촬상 된 QR 코드 스캔을 통해 QR Code에서 위치정보를 얻고, QR 이미즈를 아핀변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여, 로봇의 정밀한 현재 위치 좌표를 계산한다.
본 고안에서 로봇의 실내 위치식별 방법은 비콘무선단말기, QR Code 위치정보, 관성센서와 타코메터를 융합된 로봇의 위치정보 보정 방법으로 아래와 같은 순서로 로봇의 위치를 보정한다.
1) 로봇은 자율주행 시 건물보 또는 매대에 로봇의 카메라에 쉽게 인지할 수 있는 높이에 QR Code를 부착한다.
2) 비콘 무선신호를 이용하여 로봇의 실내위치를 식별한다.
3) 비콘 무선신호는 오차범위가 크므로 현재의 위치정보와 비교하여 실내 위치를 추정하고, QR Code를 인식한 경우 현재 위치 값을 보정하도록 하는 실내 위치 추정방법이다.

Description

QR Code Tag, 비콘단말기, 엔코더와 관성센서를 융합하여 로봇의 정확한 현재위치를 식별하기 위한 방법 { A method for identifying the exact position of robot by combining QR Code Tag, beacon terminal, encoder and inertial sensor}

모바일 로봇의 기본이자 꽃은 바로 내비게이션이라고 할 수 있다. 로봇 공학에서 내비게이션은 빼놓을 수 없을 만큼 중요하다.

내비게이션은 로봇이 정해진 목적지까지 이동하게 한다.

로봇 스스로 어디에 있는지, 주어진 환경의 지도를 가지고 있어야 한다는 것, 다양한 경로 중에 최적화된 경로는 어떤 것인지, 그리고 도중에 로봇에게 장애물이 되는 벽, 가구, 물체 등을 피하여 이동하는 등 다양한 형태의 기능을 지원한다.

로봇마다 내비게이션 알고리즘에 따라 다르겠지만, 다음 기능 정도는 필수로 갖추고 있어야 할 것이다.

로봇의 내비게이션 기능을 구현하기 위해서는 4가지 기능을 지원하는 것으로 분류하였다.

1) 지도

2) 로봇 위치 계측/추정 기능

3) 벽, 물체 등 장애물 계측 기능

4) 최적 경로를 계산하고 주행하는 기능

내비게이션은 주어진 환경에서 로봇이 현재 위치부터 지정한 목적지까지 이동하는 것이다.

이를 위해서는 주어진 환경의 가구, 물체, 벽 등의 기하학적인 정보(Geometry, geo-: 토지, metry: 측정)가 담긴 지도가 필요하다.

작성된 지도가 없으면 SLAM 기술을 이용하여 로봇이 자신의 위치 정보와 센서로부터 얻은 거리 정보에서 지도를 얻을 수 있었다.

내비게이션은 이 지도와 로봇의 엔코더, 관성 센서, 거리 센서 등을 이용하여 현재 위치부터 지도상에 지정된 목적지까지 이동하게 된다. 이를 수행하는 순서는 다음과 같다.

1) 센싱(Sensing)지도상에서 로봇은 엔코더와 관성 센서(IMU 센서) 등으로 자신의 오도메트리(Odometry) 정보를 갱신하면서, 거리 센서가 장착된 위치부터 장애물(벽, 물체, 가구 등)과의 거리를 계측한다.

2) 로봇의 위치 추정(Localization / Pose Estimation)은 이동체의 엔코더로부터 바퀴 회전량, 관성 센서로부터 관성 정보, 거리 센서로부터 장애물과의 거리 정보 등을 기반으로 기존에 작성해 둔 지도상에 로봇이 현재 어디에 있는지 위치를 추정(Localization / Pose Estimation)하게 된다.

3) 모션 계획(Motion Planning)이동 경로 계획(Path Planning)이라고도 불린다. 현재 위치에서부터 지도상에 지정 받은 목표 지점까지 이동 궤적(Trajectory)을 생성한다. 지도 전체상의 전역 이동 경로 계획(Global Path Planning)과 로봇 중심으로 일부 지역을 대상으로 한 국부 이동 경로 계획(Local Path Planning)으로 나누어 로봇의 이동 경로를 만든다.

4) 이동/장애물 회피(Move / Collision Avoidance)모션 계획에서 작성된 이동 궤적을 따라서 로봇에 속도 명령을 내리면 로봇은 그 이동 궤적을 따라 목적지까지 이동한다.

본 고안은 작성된 디지털 지도상에서 로봇의 현재 위치를 정확하게 인식하기 위한 기술이다.

본 고안은 위치정보를 가진 QR Code 태그, 비콘을 이용한 위치식별, 바퀴의 회전과 관성센서로 이동방향과 거리로 위치 식별하는 3가지의 위치식별 방법을 융합하여 로봇의 현재 위치를 정확하게 식별하고, 예외 발생시 현재 위치를 재설정 할 수 있도록 하여 신속한 위치 복구를 통한 로봇의 위치식별 능력을 향상하고자 한다.

로봇에 현재 위치 추정(Localization / Pose Estimation)은 이동체의 엔코더로부터 바퀴 회전량, 관성 센서로부터 관성 정보, 거리 센서로부터 장애물과의 거리 정보 등을 기반으로 기존에 작성해 둔 지도상에 로봇이 현재 어디에 있는지 위치를 추정(Localization / Pose Estimation)하게 된다.

이때 발생하는 오차를 보정하기 위해서, 다양한 방법과 융합하여 현재의 로봇위치 정확한 위치정보를 추정하기 위한 위치보정 방법에 관한 것이다.

즉 비콘단말기를 사용하여 로봇의 위치를 보정하는 기술과 일정한 높이와 일정한 간격으로 전 지역에 위치를 식별할 수 있는 QR코드를 부착하여, 이동 중에 로봇에 장착된 카메라에서 QR Code를 식별하여 현 위치를 참조하여 로봇의 위치값을 보정하는 기술과 융합하여 정확한 로봇의 위치 값을 구하는 것이다.

로봇을 제어하는 제어기에 로봇의 현 위치를 식별하는 여러 가지 방법을 융합하여, 최적의 위치보정 기술을 고안하였다.

1) 비콘단말기를 사용하여 로봇의 위치를 식별하는 기술은 전파의 오차로 인해서 정확한 위치 값의 오차는 크나, 반면 범위의 위치 값은 정확하다.

2) QR코드를 인식하여 보정하는 방법은 로봇의 현재 위치값은 정확하나, 실시간으로 현장의 정보를 영상분석을 하여야 함으로 로봇제어기에는 많은 부하를 준다. 또한 장애물로 인해서 QR Code를 보지 못하는 경우가 많이 발생한다.

3) 이동체의 엔코더로부터 바퀴 회전량, 관성 센서로부터 관성 정보 등을 활용하여 움직이는 동선과 방향을 추정하는 것 역시, 센서들의 오차로 인해서 시간에 비례하여 오차범위가 커진다. 따라서 상기의 3개의 위치식별 방안을 융합하여, 좀 더 정확한 로봇의 위치 값을 보정할 수 있는 방법을 고안하였다.

단계별 보정으로 최악의 로봇의 위치 값을 방지함으로 로봇의 현 위치 식별오류로 인한 사고예방이 가능하다.

정확한 현 위치식별기능은 다양한 응용분야에 로봇을 활용할 수 있게 되었다.

[도 1] 로봇의 정확한 현재의 위치보정을 위한 처리 순서도
[도 2] 카트로봇 하드웨어 구성과 프로그램 모듈
[도 3] 카트로봇 제어기에서 지원 프로그램모듈 연관도
[도 4] 비콘단말기를 이용하여 Triangulation(삼각측정)
[도 5] QR Code를 이용하여 로봇의 위치식별 개념도

로봇의 정확한 현재의 위치를 식별하기 위해서 기본적으로 로봇이 제공하여야 할 기능은 [도 2] 와 [도 3] 의 기능을 구비한 로봇이 있어야 한다.

[도 2] 는 카트로봇 제어기(230)가 제공하는 기능을 제어프로그램 모듈단위로 도식화한 내용이다.

관리서버연계모듈은 카트로봇관리서버, 매장관리서버간의 상품관련정보, 주문관련정보, 매장과 창고의 상품관리 위치정보 그리고 사용자관련 정보 등을 상호 정보제공 및 처리를 연계하는 모듈이다.

로봇간연계모듈(232)는 카트로봇이 매장과 창고를 이동시 상호간에 정보교류를 통해서 충돌을 예방하면서 임무를 수행할 수 있도록 로봇 간의 정보연계 처리를 수행하는 모듈이다.

서비스 제공모듈(233)는 고객이 원하는 상품위치까지 안내해 주는 상품위치안내서비스, 상품구매 후 정산/배송 대행서비스, 상품을 카트에 실시 않고 실시간구매서비스, 온라인고객과 방문고객에게 주문 받은 상품을 자동으로 카트로봇에 실어서, 포장센터 또는 배송센터로 이송하는 서비스 등을 제공한다.

음성인식/합성모듈(234)은 카트로봇에 장착된 마이크(320)와 스피커(321)를 활용하여, 상호간에 의사소통을 지원하는 모듈이다.

경비보안모듈(235)은 매장 운영시간이 종료 후, 매장 내에 진입하는 침입자를 열감지카메라와 3D카메라(Depth Camera)를 이용하여 감시하는 모듈이다.

객체식별모듈(236) 열감지카메라와 3D카메라(Depth Camera)에서 촬상 된 영상을 실시간으로 분석하여 영상 속의 객체를 식별하고, 상품으로 식별된 경우 상품바코드를 인식하여 상품코드를 인식하는 기능을 수행하는 모듈이다.

Navigation모듈(237) 카트로봇이 원하는 목적지까지 안전하고, 최적의 경로로 이동할 수 있도록 지원하는 기능을 수행하는 모듈이다.

로봇자세/위치 인식모듈(238)은 카트로봇의 현재 자세를 식별하여야, 진행방향과 진행속도를 참조하여, 현재 지도상에서 카트로봇의 정확한 위치를 식별할 수 있는 기능을 제공하는 모듈이다.

로봇팔제어모듈(239)은 상품주문 목록의 상품의 위치로 이동하여, 상품을 3D카메라(Depth Camera)에서 촬상된 영상을 처리하여 주문상품과 동일한지를 식별하고, 로봇팔로 상품을 잡고, 다시 상품의 바코드를 식별하여 주문 목록에 기술된 상품과 동일 상품인지를 식별 후 카트로봇에 싣는 기능을 수행하는 모듈이다.

장애물회피모듈(240)은 목적지까지 이동 시, 이동 경로에 움직이는 물체와 장애물을 회피하는 기능을 수행하는 모듈이다.

지도Mapping모듈(241)은 매장이나 창고 영역의 디지털 지도를 기반으로 이동하는 카트로봇은 이동 중에 고정된 장애물이 있는 경우 지도에 위치를 표시하는 기능(SLAM)을 지원하는 모듈이다.

[도 3] 는 카트로봇제어기에서 카트로봇을 구성하는 구성요소를 제어하는 관점에서 프로그램 모듈을 분류하여 도식화하였다.

카트로봇의 제어기(380)에서 지원하는 다양한 처리모듈들을 지원한다.

UI처리모듈(310)은 카트로봇과 터치스크린으로 상호인터페이스를 지원하는 처리모듈로써 터치스크린(311)과 카메라(312)를 처리하는 모듈이다.

음성인식 및 합성모듈(320)은 마이크(321)로 입력된 음성을 분석하여 고객이 원하는 명령을 식별하고, 처리된 결과를 스피커(322)로 음성을 합성하여 결과를 고객에게 음성으로 알려준다. 이때 알려줄 내용이 많으면 터치스크린으로 정보를 표시하여 고객이 내용을 확인할 수 있도록 한다.

데이터베이스 관리모듈(330)은 외부시스템으로부터 상품관련정보, 주문관련정보, 고객관련정보 등을 보관하여 관리하고, 고객이 지시한 명령과 처리된 결과를 데이터베이스에서 관리하는 기능을 수행하는 모듈이다.

외부시스템 및 카트로봇 간 연동모듈(340)은 카트로봇이 외부시스템과의 정보를 무선통신으로 수집하여 정보처리를 수행할 수 있도록 지원하는 모듈이다.

로봇 및 고객의 위치식별 모듈(350)은 고객이 보유한 비콘단말기(스마트폰의 블루투스 기능 포함) ID를 식별하고, 고객과 로봇 간에 거리와 방향 등을 식별하여, 고객에게 상품위치까지 안내하기 위해서 일정한 거리를 두고 안내하는 기능을 수행하거나, 고객이 움직이면 일정한 거리를 두고 추종하는 기능을 수행하도록 처리하는 모듈이다.

로보팔제어모듈(360)은 주문목록의 상품을 로봇팔(361)과 3D카메라(3D Depth, 362)를 활용하여, 로봇카트에 실을 상품을 식별하고, 상품을 잡고, 상품바코드를 확인하고, 주문목록의 상품과 동일한지를 식별하고, 동일한 상품이면 카트에 싣는 작업을 수행하는 모듈이다.

자율주행제어 및 SLAM지도 작성모듈(370)은 쇼핑카트로봇 자율이동체(371)이 3D카메라(3D Depth, 362), 관성센서(372), 초음파센서(373), 로드셀센서(374), 열감지카메라(375), 타코메터(376)에서 발생되는 신호를 수집하여, 원하는 목적지까지 자율 주행하는 기능을 수행하고, 이동 도중에 장애물을 회피하고, 고정된 장애물인 경우 해당 장애물을 지도에 표시하는 기능을 수행한다.

이상에 기술된 기능을 지원하는 카트로봇은 매장 내 전시상품 또는 창고 내 적재된 상품의 위치를 찾아서, 자동으로 상품을 싣고, 상품을 포장하는 장소로 이동할 수 있는 자율형 카트로봇이다.

카트로봇을 구성하는 요소는 물건을 실을 수 있는 카트를 포함한 복수의 바퀴와 전기모터로 구성된 카트로봇의 이동본체(도면2의 외형도), 카트로봇이 안전하게 원하는 목적지까지 이동하기 위해서 외부환경 정보 즉 장애물, 사람 그리고 위치정보를 포함하는 QR Code와 상품바코드를 인식하기 위한 3D카메라(또는 Depth Camera, 362), 자율 주행 중 장애물과 사람과의 충돌을 예방하는 여러 개의 초음파센서372), 움직이는 사람객체를 식별하기 위한 열감지카메라(375), 매장 내 매대 또는 창고에 전시된 상품을 쇼핑카트에 실을 수 있는 로봇팔 또는 Manipulator(375), 움직이는 로봇의 매장 또는 창고 지도상에서 현 위치를 식별하기 위한 비콘단말기(351), 카트로봇의 움직이는 방향과 속도를 파악할 수 있는 관성센서(372), 바퀴의 회전을 인식하여 로봇이 움직인 거리를 측정할 수 있는 타코메터(Tachometer,376), 카트로봇과 UI(User Interface)가 가능한 터치스크린(311)과 카메라(312)가 장착된 테블릿컴퓨터, 음성을 이용하여 로봇과 UI(User Interface) 하기 위한 스피커(321)와 마이커(322), 카트로봇이 이동하기 위한 동력원인 배터리(390),

상기에 모든 구성요소와 결합된 카트로봇으로 모든 구성요소에서 발생하는 정보를 수집하고 제어할 수 있는 카트로봇 제어기(380),

그리고 혼잡한 매장 내에 방문고객으로 인해서 카트로봇이 이동하지 못할 때 손잡이 부분에 로드셀을 작동시키면 카트로봇을 수동운전이 가능한 구조,

높은 위치에 있는 상품을 잡기 위한 리니어모터를 활용하여 로봇의 상체를 상하로 움직이거나, PAN모터를 이용하여 상체를 좌우로 움직일 수 있는 구조,

타 시스템간 또는 카트로봇 간에 상호정보 교환을 위한 무선통신(341)이 가능한 구조의 카트로봇이다.

카트로봇의 제어기에 적용할 각 개별적인 위치식별에 대한 기술은 아래와 같다.

첫 번째 위치식별 기술은 매장 또는 창고에 로봇이 이동하는 경로에서 쉽게 인지할 수 있는 위치에 일정한 간격으로 위치정보를 가진 QR Code를 일정 높이에 부착한다.

이동 중인 로봇의 카메라에서 QR code 태그를 발견하면, QR Code 측위 방식은 카메라로부터 영상을 획득한 후 QR Code Scan으로 인식한다.

[그림 5]에서 나타난 QR Code의 Z 축을 보정(QR Code의 회전 보정)을 한 다음 QR code 의 실제 Y 축 길이LR 와 QR code의 영상 픽셀의 Y 축 길이LP 를 영상 전체 픽셀X 축 길이 WP와의 비례식을 이용해 영상에 찍힌 실제 가로축 거리WR 를 구한다. 실제 가로축 거리WR로 삼각함수, 피타고라스 정리를 이용하여 QR Code 와 카메라위치와의 거리 D, QR Code의 평면과 카메라위치와의 이루는 각도를 측정해 현재 위치를 추정한다. QR Code 안의 디지털 값이 절대 좌표값이 있으므로 그 값을 기준으로 촬영 카메라의 위치를 계산한다.

두 번째는 매장 내에 일정한 간격으로 비콘단말기를 설치하고, 로봇에 장착된 비콘단말기에서 수신된 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호 강도의 지표는 보통 -99 ~ -35이고 숫자가 높으면 높을수록 신호의 강도가 높다.

매장 내에 설치된 한 비콘단말기와 로봇의 비콘단말기 간의 거리를 측정할 때에 있어서 가장 기본적이자 유일하게 이용되는 지표값으로 사용된다.

Bluetooth Beacon 을 활용한 삼각측위 방식은 RSSI 수신신호 전력이 거리에 따라 감소하는 경로 손실을 이용한 방법으로 일반적으로 사용되는 Log-Distance 경로 손실모델 은 다음과 같이 주어진다.

PL(d)은 AP 에서 수신한 RSS 값을 dB 로 표현한 값이고, d 는 단말기와 AP 사이의 거리를 나타내며, d0는 기준거리이며 PL(d0)은 d0에서 측정된 RSS를 미리 저장된 값으로 나타낸다. n 은 경로손실 계수이며 자유공간 경로손실계수인 2로 정해둔다.

측정된 3개 이상의 송신기의 RSS 값을 이용해 송신하는 Bluetooth Beacon 과 단말기와의 거리를 계산한다.

아래의 그림같이 계산된 거리를 반지름으로 하는 3개의 원이 맞나는 교점을 이용해 단말기의 위치를 추정한다.

세 번째 위치식별방법은 엔코더(또는 타코메터)와 관성센서를 이용한 이동거리와 방향을 고려하여 이동거리를 반영한 위치식별을 수행한다.

엔코더로부터 측정된 우측 및 좌측 바퀴의 회전속도를 각 Wer 및 Wel이라 하면, 식 (1) 에 의하여 로봇 중심의 선속도 Ve 와 회전속도 We를 구할 수 있다.

자이로센서로부터 측정된 로봇의 회전속도를 ?Wg로 표시한다. 로봇의 선속도는 엔코더로 측정되나, 로봇의 회전속도는 엔코더와 자이로센서에 의하여 모두 측정된다.

따라서 로봇의 회전속도는 엔코더 측정치와 자이로측정치의 가중평균으로 구한다. 즉 내부주행센서로부터 측정되는 로봇의 선속도 VR? 및 회전속도 WR은 다음과 같다

단 α ∈[0,1]는 회전속도 대한 엔코더 측정값에 대한 관성센서의 가중치이다.

이 값은 실험을 통하여 적정한 값으로 결정될 수 있으며, 일반적으로 관성센서가 엔코더보다 각도측정을 보다 정확하게 할 수 있으므로, 1에 가까운 값이 설정된다.

내부주행센서로부터 측정된 로봇의 선속도 및 회전속도를 시간에 따라 적분하여 로봇의 위치 및 회전각을 다음과 같이 구할 수 있다.

Δt는 샘플링시간이며,υR,k 및 ωR,k는 k번째 샘플링시간에서의 로봇의 선속도 및 회전속도이다.

본 고안에서 상기의 3가지 식별방법을 복합적으로 융합한 처리절차를 [도 1]과 같이 도식화하였다.

로봇의 실내 위치식별 방법은 비콘무선단말기, QR Code 위치정보, 관성센서와 타코메터를 융합된 로봇의 위치정보 값을, 기존에 작성해 둔 지도상에 로봇이 현재 어디에 있는지 위치를 추정하는 방법으로서,

a) 로봇이 정해진 목적지로 자율 주행 시작단계(111);

b) Beacon신호를 받아서 오차범위를 고려한 현재위치정보를 식별하는 단계(112);

c) 로봇에 부착된 카메라가 자율주행중에 일정한 높이에 현 위치정보를 가진 QR Code를 판독하는 단계(113);

d) 현 위치 값을 기록된 QR Code를 판독한 경우, QR Code로 식별된 값을 보정하여, 현 로봇의 위치 값을 설정하고, ①로 점프하는 단계(114);

e) QR Code를 판독하지 못한 경우, 현 로봇의 위치값이 비콘신호에 의해서 얻어진 오차를 고려한 위치값의 범위 내에 있는지를 판단하는 단계(115);

f) 현 식별된 로봇의 위치값이 비콘신호의 위치범위 값 내에 있으면, 현재위치에서 타코메터와 관성센서를 활용하여, 이동거리와 방향을 계산하고, 현재의 위치를 추정하여 현위치 값을 갱신하는 단계(116);

g) 현 식별된 로봇의 위치값이 비콘신호의 위치범위 값 밖에 있으면, 현재 로봇의 위치 값을 비콘신호으로 식별된 위치값을 고려하여, 현 위치값을 보정하고, ② 로 점프하는 단계(117);

h) 로봇은 목적지로 자율 주행하면서 이동하는 단계(118);를 포함하는 것을 특징으로 하는 카트로봇의 정확한 현재의 위치를 식별한다.

RSSI(Received Signal Streangth Indicator)
QR(Quick Response)

Claims (3)

1. 로봇의 실내 위치식별 방법은 비콘무선단말기, QR Code 위치정보, 관성센서와 타코메터(또는 Encoder)를 융합된 로봇의 위치정보 값을, 기존에 작성해 둔 지도상에 로봇이 현재 어디에 있는지 위치를 추정하는 방법으로서,
   a) 로봇이 정해진 목적지로 자율 주행 시작단계(111);
   b) Beacon신호를 받아서 오차범위를 고려한 현재위치정보를 식별하는 단계(112);
   c) 로봇에 부착된 카메라가 자율주행중에 일정한 높이에 현 위치정보를 가진 QR Code를 판독하는 단계(113);
   d) 현 위치 값을 기록된 QR Code를 판독한 경우, QR Code로 식별된 값을 보정하여, 현 로봇의 위치 값을 설정하고, ①로 점프하는 단계(114);
   e) QR Code를 판독하지 못한 경우, 현 로봇의 위치값이 비콘신호에 의해서 얻어진 오차를 고려한 위치값의 범위 내에 있는지를 판단하는 단계(115);
   f) 현 식별된 로봇의 위치값이 비콘신호의 위치범위 값 내에 있으면, 현재위치에서 타코메터와 관성센서를 활용하여, 이동거리와 방향을 계산하고, 현재의 위치를 추정하여 현위치 값을 갱신하는 단계(116);
   g) 현 식별된 로봇의 위치값이 비콘신호의 위치범위 값 밖에 있으면, 현재 로봇의 위치 값을 비콘신호으로 식별된 위치값을 고려하여, 현 위치값을 보정하고, ② 로 점프하는 단계(117);
   h) 로봇은 목적지로 자율 주행하면서 이동하는 단계(118);를 포함하는 것을 특징으로 하는 카트로봇의 정확한 현재의 위치를 식별하기 위한 방법
2. 청구 1항에서,
   비콘신호를 활용한 위치정보신호를 한 점의 위치 값이 아닌, 오차발생 범위 값을 고려한 위치 범위 값으로 활용하는 것을 특징으로 하는 카트로봇의 정확한 현재의 위치를 식별하기 위한 방법
3. 청구 1항에서,
   현 위치 값이 기록된 QR Code태그를 로봇이 이동하는 경로에 부착함과 동시에 로봇에 장착된 카메라와 수평 하게 일정한 높이에 부착하도록 함으로써, 로봇이 주행중에 QR Code를 쉽게 인지할 수 있는 것을 특징으로 하는 카트로봇의 정확한 현재의 위치를 식별하기 위한 방법
   
   

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