KR20180135755A

KR20180135755A - 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법 및 이를 구현하는 로봇

Info

Publication number: KR20180135755A
Application number: KR1020170074431A
Authority: KR
Inventors: 손병곤; 심정민; 최규천
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2017-06-13
Filing date: 2017-06-13
Publication date: 2018-12-21
Also published as: WO2018230845A1; US20210149413A1; US11500391B2; KR102350533B1

Abstract

본 발명은 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법 및 이를 구현하는 로봇에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법은 로봇의 제어부가 로봇의 센싱 모듈의 비전 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성하는 단계, 로봇의 제어부가 제1비전 정보를 맵 저장부의 비전 정보 저장부에 저장된 제2비전 정보와 매칭하여 비전 후보위치를 생성하는 단계, 및 비전 후보위치가 하나인 경우 제어부는 비전 후보위치를 로봇의 위치 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

비전 정보에 기반한 위치 설정 방법 및 이를 구현하는 로봇{METHOD OF CONFIGURING POSITION BASED ON VISION INFORMATION AND ROBOT IMPLEMENTING THEREOF}

본 발명은 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법 및 이를 구현하는 로봇에 관한 기술이다.

공항, 학교, 관공서, 호텔, 사무실, 공장, 체육관, 공연장과 같은 문화시설 등 인적, 물적 교류가 활발하게 발생하는 공간에서 로봇이 동작하기 위해서는 전체 공간에 대한 맵을 가져야 한다. 한편, 맵은 일정한 시점을 기준으로 작성된 것이며, 로봇은 보유한 맵에 기반하여 현재 로봇의 위치를 설정하는 것이 필요하다. 맵 상에서 로봇의 위치를 설정하기 위해 로봇이 확인한 주변 정보와 맵을 비교할 수 있다.

한편, 전술한 공항이나 항만, 기차역 등의 대규모 공간은 반복되는 구조물이 배치될 수 있으며, 이로 인해 맵 상에서 로봇이 자신의 위치를 설정하는 과정에서 정확도가 낮아질 수 있다. 왜냐하면 특정한 복도 혹은 특정한 사각형의 공간이 대규모 공간 내에서는 반복하여 형성되지만, 이를 구분하는 것에 있어서는 한계가 있기 때문이다.

특히, 유사한 형상으로 된 맵 내의 공간이지만 로봇이 이들을 구분하여 동작하는 것이 필요한 경우, 로봇이 맵 내의 구조적인 정보 외에 위치를 확인하는데 필요한 정보를 더 확보하는 것이 필요하다. 그러나, 실내 공간에서 GPS와 같은 정보를 사용하는 것은 한계가 있으므로, 보다 정밀하게 로봇이 위치를 설정하는 방법이 필요하다.

본 명세서에서는 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 로봇이 초기 위치를 설정하기 위해 비전 정보를 이용하는 방법 및 이를 구현하는 로봇을 제공하고자 한다.

또한, 본 명세서에서는 넓은 공간에서 부분적으로 생성된 라이다 센싱 결과를 이용하여 보다 정확하고 신속하게 로봇의 초기 위치를 설정할 수 있도록 비전 정보를 이용하는 방법 및 이를 구현하는 로봇을 제공하고자 한다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법은 로봇의 제어부가 로봇의 센싱 모듈의 비전 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성하는 단계, 로봇의 제어부가 제1비전 정보를 맵 저장부의 비전 정보 저장부에 저장된 제2비전 정보와 매칭하여 비전 후보위치를 생성하는 단계, 및 비전 후보위치가 하나인 경우 제어부는 비전 후보위치를 로봇의 위치 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 의한 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법은 로봇의 제어부가 로봇의 센싱 모듈의 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하는 단계, 제어부가 맵 저장부의 맵에서 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하는 단계, 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우 제어부는 센싱 모듈의 비전 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성하는 단계, 및 맵 저장부의 비전 정보 저장부에서 라이다 후보위치에 대응하여 저장된 제2비전 정보와 제1비전 정보를 비교하여 비전 후보위치를 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또다른 실시예에 의한 비전 정보에 기반한 위치를 설정하는 로봇은 로봇의 주행 기능을 제공하는 이동부, 외부에 배치된 객체의 이미지 정보를 센싱하는 센싱모듈, 로봇이 주행하는 공간의 객체들의 위치 정보를 저장하는 맵 저장부, 및 센싱모듈이 센싱한 객체의 이미지 정보에서 생성된 제1비전 정보를 이용하여 맵 저장부에서 로봇의 현재 위치를 설정하는 제어부를 포함한다.

본 발명의 실시예들을 적용할 경우, 로봇이 주변의 객체에 대한 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 설정하고 로봇의 이동 경로를 제어할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들을 적용할 경우 넓은 공간에서 부분적으로 생성된 라이다 센싱 결과를 이용하여 보다 정확하고 신속하게 로봇의 초기 위치를 설정할 수 있다.

본 발명의 효과는 전술한 효과에 한정되지 않으며, 본 발명의 당업자들은 본 발명의 구성에서 본 발명의 다양한 효과를 쉽게 도출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇을 구성하는 센싱 모듈의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 구성 요소들을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 센싱부의 이미지 정보에 기반하여 현재 위치를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 비전 센싱부의 이미지 정보에 기반하여 현재 위치를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 맵 저장부에 저장되는 맵의 구성을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보 저장부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇이 위치를 인식하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보에 기반하여 라이다 센싱부의 위치 정보를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보를 생성하여 저장하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보 저장부의 위치 정보가 로봇이 객체를 센싱한 위치를 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 센싱부의 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 설정하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 의한 비전 센싱부의 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 설정하는 과정을 보여주는 도면이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.

본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 발명을 구현함에 있어서 설명의 편의를 위하여 구성요소를 세분화하여 설명할 수 있으나, 이들 구성요소가 하나의 장치 또는 모듈 내에 구현될 수도 있고, 혹은 하나의 구성요소가 다수의 장치 또는 모듈들에 나뉘어져서 구현될 수도 있다.

이하, 본 명세서에서 로봇은 특정한 목적(청소, 보안, 모니터링, 안내 등)을 가지거나 혹은 로봇이 이동하는 공간의 특성에 따른 기능을 제공하며 이동하는 장치를 포함한다. 따라서, 본 명세서에서의 로봇은 소정의 정보와 센서를 이용하여 이동할 수 있는 이동수단을 보유하며 소정의 기능을 제공하는 장치를 통칭한다.

본 명세서에서 로봇은 맵을 보유하면서 이동할 수 있다. 맵은 공간에서 이동하지 않는 것으로 확인된 고정된 벽, 문, 혹은 계단 등에 대한 정보를 의미한다. 또한, 로봇은 맵 위에 별도의 정보들을 저장할 수 있는데, 예를 들어 특정한 공간을 식별하는 비전 정보를 저장할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇을 구성하는 센싱 모듈의 구성을 보여주는 도면이다. 센싱 모듈(100)은 외부의 공간의 객체들을 센싱하여 맵을 생성할 수 있도록 한다. 뿐만 아니라, 센싱 모듈(100)은 외부의 공간의 객체들 중 특징이 될 수 있는 객체들의 비전 정보를 산출하여 비전 정보가 위치 정보와 함께 맵 상에 저장될 수 있도록 한다.

보다 상세히 살펴보면, 객체의 비전 정보를 생성하는 비전 센싱부(110)가 센싱 모듈(100)을 구성한다. 비전 센싱부(110)는 로봇의 주변의 객체들을 촬영하여 이미지로 산출한다. 비전 센싱부(110)가 촬영한 이미지 정보 중에서 일부 이미지 정보는 위치를 설정함에 있어 필요한 특징점을 가지는 비전 정보로 변환된다. 이미지 정보는 픽셀 별로 색상을 가지는 정보이며, 비전 정보는 이미지 정보에서 유의미한 내용이 추출된 것을 의미한다.

센싱 데이터 분석부(150)는 비전 센싱부(110)에서 산출한 이미지 정보에서 특정한 문자, 특정한 도형, 또는 특정한 색상 등의 정보를 추가하여 로봇을 제어하는 제어부에게 제공할 수 있다. 로봇을 구성하는 다른 요소들과 센싱 모듈(100)의 상호 작용에 대해서는 후술한다. 물론, 후술할 도 2의 제어부(900)가 전술한 센싱 데이터 분석부(150)의 기능을 수행할 수도 있다.

라이다 센싱부(120)는 레이저 신호를 송신하고 레이저 신호를 반사시킨 객체의 거리와 재질 등을 제공한다. 이에 기반하여 로봇은 라이다 센싱부(120)가 센싱한 객체들의 거리와 위치, 방향 등을 파악하여 맵을 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의한 슬램(SLAM, Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 적용할 경우, 라이다 센싱부(120)는 주변의 공간에 대한 지도를 작성할 수 있는 센싱 데이터를 산출한다. 그리고 생성된 센싱 데이터를 맵 상에 저장할 경우 로봇은 맵 상에서 자신의 위치를 인식할 수 있다.

보다 상세히, 라이다 센싱부(120)는 송신한 레이저 신호가 객체로부터

반사되는 레이저 신호의 패턴, 예를 들어 시간차 혹은 신호의 강도(Intensity)를 센싱 데이터 분석부(150)에 제공하며, 센싱 데이터 분석부(150)는 센싱된 객체의 거리와 특성 정보를 로봇에게 제공할 수 있다.

뎁스 센싱부(130) 역시 로봇의 주변의 객체들의 뎁스(거리 정보)를 산출한다. 특히 비전 센싱부(110)가 촬영한 이미지 정보를 비전 정보로 변환하는 과정에서 비전 정보에 포함된 객체의 뎁스 정보가 비전 정보에 포함될 수 있다.

그 외에 전술한 3 종류의 센싱부들을 보조하기 위해, 혹은 센싱의 정확도를 높이기 위해 다수의 보조 센싱부들(141, 149)이 센싱 모듈(100)을 구성할 수 있다. 초음파 센서, 적외선 센서, 온도 센서 등이 전술한 보조 센싱부들을 구성할 수 있다. 이들 보조 센싱부들 및 전술한 비전 센싱부(110), 라이다 센싱부(120), 뎁스 센싱부(130)는 로봇이 SLAM에 기반하여 맵을 생성하고 로봇의 현재 위치를 확인할 수 있도록 하는 정보들을 로봇에게 제공한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇의 구성 요소들을 보여주는 도면이다. 로봇(1000)은 외부에 배치된 객체를 센싱하고 이들 객체들의 비전 정보를 생성하는 센싱 모듈(100), 맵을 저장하는 맵 저장부(200), 로봇의 주행 기능을 제공하는, 즉 로봇의 이동을 제어하는 이동부(300), 로봇의 소정의 기능을 수행하는 기능부(400), 다른 로봇과 외부의 객체들에 대한 비전 정보를 송수신하는 통신부(500), 그리고 이들 구성요소를 제어하는 제어부(900)로 구성된다.

센싱 모듈(100)은 앞서 도 1에서 살펴본 바와 같다. 맵 저장부(200)는 로봇이 이동하는 공간에 어떠한 객체들이 배치되는지에 대한 정보를 저장한다. 벽, 문 등과 같은 객체들의 위치 정보를 저장하며 뎁스 센싱부(130)에 기반하여 객체들의 높이 정보도 맵 저장부(200)에 저장될 수 있다. 센싱 모듈의 비전 센싱부(110)는 외부에 배치된 객체의 이미지 정보를 센싱하고, 이미지 정보에서 제어부(900)는 센싱 모듈(100)과의 협업으로 비전 정보를 생성한다.

맵 저장부(200)는 로봇이 주행하는 공간의 객체들의 위치 정보를 저장한다. 맵의 형태로 저장할 수 있다. 뿐만 아니라 맵 저장부(200)는 비전 정보 저장부(250)를 더 포함하며, 비전 정보 저장부(250)에 특정한 객체들에 대한 비전 정보를 저장한다. 즉, 맵 저장부(200)에 센싱 모듈(100)이 센싱한 객체의 위치 정보를 저장하며, 특정 위치에서 확인되는 비전 정보를 저장한다. 여기서 비전 정보는 반드시 로봇(1000)의 이동 경로에 배치될 수 있는 객체뿐만 아니라 천장이나 상향에 배치된 객체의 비전 정보를 포함한다.

따라서, 맵 저장부(200)는 로봇이 회피하거나 주행 경로를 산출하는데 있어 필요한 객체들의 위치가 저장되며, 비전 정보 저장부(250)는 로봇이 특정 위치에서 비전 센싱부(110)가 센싱할 수 있는 객체의 비전 정보를 저장한다. 비전 센싱부(110)는 로봇이 충돌할 수 없는 천장 혹은 로봇 보다 훨씬 높은 위치에 배치된 객체의 이미지 정보를 산출할 수 있으며, 비전 센싱부(110), 센싱 모듈(100) 또는 제어부(900) 중 어느 하나이상이 이미지 정보를 비전 정보로 생성할 수 있다.

본 명세서에서는 센싱 모듈(100)의 센싱 데이터 분석부(150)가 비전 센싱부(110)가 센싱한 이미지 정보를 비전 정보로 생성하는 것에 중점을 두지만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 또한, 센싱 데이터 분석부(150)의 기능이 제어부(900) 내에 포함될 수도 있다. 이하 본 명세서에서 비전 슬램(Vision Slam)이란 로봇이 주변의 이미지 정보를 비전 정보로 변환하고, 비전 정보를 맵 저장부의 비전 정보 저장부(250)에 저장된 비전 정보들과 비교하여 현재 위치, 즉 로봇의 초기 위치를 확인하는 일련의 프로세스를 지시한다.

제어부(900)는 전술한 센싱 모듈(100)을 이용하여 맵 상에서 로봇의 현재 위치를 확인하고 또한 SLAM 과정을 적용하여 맵을 업데이트 시킬 수 있다. 이 과정에서 비전 센싱부(110)가 생성한 비전 정보를 이용하여 로봇의 현재 위치를 정확하게 인식할 수 있다. 즉, 전술한 센싱 모듈(100)이 센싱한 객체의 이미지 정보에서 생성된 비전 정보를 이용하여 상기 맵 저장부에서 로봇의 현재 위치를 설정할 수 있다. 이 과정에서 이미지 정보에서 생성된 비전 정보에 기반한 객체의 위치 정보를 정확하게 산출하기 위해 제어부(900)는 뎁스 센싱부(130)를 이용할 수 있다.

이동부(300)는 바퀴와 같이 로봇(1000)을 이동시키는 수단으로, 제어부(900)의 제어에 따라 로봇(1000)을 이동시킨다. 이때, 제어부(900)는 맵 저장부(200)에 저장된 영역에서 비전 센싱부(110) 및 라이다 센싱부(120)를 이용하여 로봇(1000)의 현재 위치를 확인하여 이동부(300)에 이동 신호를 제공할 수 있다. 또한, 센싱 모듈(100)이 센싱한 외부의 객체들에 대한 정보를 제어부(900)가 분석하여 진행 방향에 진입이 불가한 영역이 존재하는지를 확인한 후, 이동부(300)의 이동을 제어할 수 있다.

기능부(400)는 로봇의 특화된 기능을 제공하는 것을 의미한다. 예를 들어, 청소 로봇인 경우 기능부(400)는 청소에 필요한 구성요소를 포함한다. 안내 로봇인 경우 기능부(400)는 안내에 필요한 구성요소를 포함한다. 보안 로봇인 경우 기능부(400)는 보안에 필요한 구성요소를 포함한다. 기능부(400)는 로봇이 제공하는 기능에 따라 다양한 구성요소를 포함할 수 있으며, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.

통신부(500)는 로봇의 주행에 필요한 정보들을 외부의 로봇 또는 외부의 서버로부터 수신하거나 혹은 로봇(1000)이 취득한 정보를 외부로 전송한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 센싱부의 이미지 정보에 기반하여 현재 위치를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다. 로봇이 주행하기 전에, 혹은 주행 과정에서 맵 상의 위치와 로봇의 현재 위치가 일치하지 않은 경우 로봇은 현재의 위치를 새로이 확인하는 과정을 수행한다. 이를 로봇의 초기 위치 인식 프로세스라 한다. 초기 위치 인식을 위해 도 3은 비전 센싱부(110) 및 라이다 센싱부(120)를 이용하는 과정을 보여준다.

로봇은 비전 센싱부(110)를 이용하여 새로운 이미지 정보를 생성하고, 또한 로봇은 생성한 이미지 정보를 특징적인 요소들로 구성되는 비전 정보로 변환한다(S11). S11 과정에서는 하나의 이미지 정보에서 다수의 비전 정보가 생성될 수 있는데, 하나의 이미지 정보에서 글자나 도형 등 특징이 될 수 있는 비전 정보가 다수 포함될 수 있기 때문이다.

이후 로봇은 비전 슬램으로 초기 위치의 후보위치를 선정한다(S13). 일 실시예로 비전 정보 저장부(250) 내에 저장된 비전 정보들 중에서 S11에서 생성한 비전 정보와 유사하거나 동일한 비전 정보를 검색할 수 있다. 검색된 비전 정보에 대응하는 위치 정보가 존재하므로, 로봇은 위치 정보를 추출하여 초기 위치로 설정할 후보위치를 선정할 수 있다. 이 과정에서 만약 후보위치가 1개인 경우에는 초기 위치 인식을 완료하고(S18) 인식한 초기 위치를 맵 저장부(200)의 맵과 비교하여 이동 혹은 기능을 수행할 수 있다.

한편 S14에서 후보위치가 1개가 아니고 2개 이상인 경우(S15), 후보위치의 정확도를 높이기 위해 라이다 센싱부(120)를 이용하여 라이다 정보를 생성하고 이들을 각 후보위치와 매칭한다(S16). 예를 들어, 각 후보위치들의 맵 상의 위치와 이들 맵 상에서 산출 가능한 객체들의 위치와 라이다 센싱부(120)가 센싱한 주변 객체들의 위치를 비교하여 보다 유사도가 높은 위치를 후보위치로 매칭한다. 매칭된 후보위치가 1개인 경우(S17) 초기 위치 인식을 완료하고(S18) 인식한 초기 위치를 맵 저장부(200)의 맵과 비교하여 이동 혹은 기능을 수행할 수 있다.

한편 S15에서 후보위치가 2개 이상이 아닌 경우, 즉, 후보위치가 0개인 경우에는 S11 내지 S13 과정에서 생성한 비전 정보가 정확하지 않으므로, 로봇이 전후 또는 좌우 등으로 이동한 후(S19) 비전 센싱부(110)는 새로운 이미지 정보를 생성하고 비전 정보를 변환하는 S11 단계를 수행한다.

마찬가지로, S17에서 매칭된 후보위치가 다수개인 경우에도 S11 내지 S13 과정에서 생성한 비전 정보가 정확하지 않으므로, 로봇이 전후 또는 좌우 등으로 이동하여 비전 센싱부(110)는 새로운 이미지 정보를 생성한다(S19).

도 3의 과정을 정리하면, 다음과 같다. 비전 슬램으로 로봇은 현재 위치가 될 만한 후보위치를 지도에서 추출하고(S11~S13), 후보위치가 1개이면 해당 지역에 위치한 것으로 로봇이 확인하여 위치 인식을 완료한다. 반면, 후보위치가 여러 곳일 경우 후보위치별로 현재 입력되는 라이다 정보(라이다 센싱부가 센싱한 객체들의 위치)와 가장 비슷한 형태(shape)를 가진 지역을 현재 위치로 인식한다(S15~S18).

도 3의 비전 센싱부(110)와 라이다 센싱부(120)으로 인식한 후보위치가 2개 이상인 경우에 로봇은 전후 또는 좌우와 같이 추가적인 이미지 정보를 생성하기 위해 이동한 후, 새로이 생성된 이미지 정보에 기반하여 가장 정확한 초기 위치를 선정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 비전 센싱부의 이미지 정보에 기반하여 현재 위치를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다. 도 3은 비전 센싱부(110)가 초기 위치를 인식함에 있어 1차적으로 후보위치를 선택하는 기준을 제공했다. 도 4에서는 이와 반대로 라이다 센싱부(120)가 초기 위치를 인식함에 있어 1차적으로 후보위치를 선택하는 기준을 제공하고 후보위치가 둘 이상인 경우, 비전 센싱부(110)의 비전 정보에 기반하여 후보위치 중에서 초기 위치를 인식하는 과정을 보여준다.

로봇이 주행하기 전에, 혹은 주행 과정에서 맵 상의 위치와 로봇의 현재 위치가 일치하지 않은 경우 로봇은 현재의 위치를 새로이 확인하는 과정을 수행한다. 이를 로봇의 초기 위치 인식 프로세스라 한다. 초기 위치 인식을 위해 도 4는 비전 센싱부(110) 및 라이다 센싱부(120)를 이용하는 과정을 보여준다.

로봇은 라이다 센싱부(120)를 이용하여 라이다 정보를 생성하고(S20), 로봇은 라이다 정보를 이용하여 맵 상의 초기 위치의 후보위치를 선정한다(S21). 라이다 센싱부가 센싱한 외부의 객체들의 위치가 기록된 정보와 맵 상에 저장된 객체들의 위치를 비교하여 후보위치를 선정할 수 있다. 이 과정에서 만약 후보위치가 1개인 경우에는 로봇은 초기 위치 인식을 완료하고(S27) 인식한 초기 위치를 맵 저장부(200)의 맵과 비교하여 이동 혹은 기능을 수행할 수 있다.

한편 S22에서 후보위치가 1개가 아니고 2개 이상인 경우(S23), 후보위치의 정확도를 높이기 위해 로봇은 비전 센싱부(110)를 이용하여 새로운 이미지 정보를 생성하고, 로봇은 생성한 이미지 정보를 특징적인 요소들로 구성되는 비전 정보로 변환한다(S24). S24 과정에서는 하나의 이미지 정보에서 다수의 비전 정보가 생성될 수 있는데, 하나의 이미지 정보에서 글자나 도형 등 특징이 될 수 있는 비전 정보가 다수 포함될 수 있기 때문이다.

이후 로봇은 비전 슬램으로 앞서 라이다 센싱부(120)에서 도출된 각각의 후보위치들과 매칭을 수행한다(S25). 일 실시예로 비전 정보 저장부(250) 내에 저장된 비전 정보들 중에서 후보위치에 대응하여 저장된 비전 정보들 중에서 S24에서 생성한 비전 정보와 유사하거나 동일한 비전 정보를 검색할 수 있다. 비전 정보에 대응하는 위치 정보가 존재하므로, 로봇은 초기 위치의 후보위치들의 위치 정보에 대응하여 저장된 비전 정보들과 S24에서 생성한 비전 정보를 비교할 수 있으며 이 중에서 매칭되는 후보위치를 확인할 수 있다. 확인 결과 매칭된 후보위치가 1개인 경우(S26) 로봇은 초기 위치 인식을 완료하고(S27) 인식한 초기 위치를 맵 저장부(200)의 맵과 비교하여 이동 혹은 기능을 수행할 수 있다.

한편 S23에서 후보위치가 2개 이상이 아닌 경우, 즉, 후보위치가 0개인 경우에는 S20 내지 S21 과정에서 생성한 라이다 정보가 정확하지 않으므로, 로봇이 전후 또는 좌우 등으로 이동하여(S29) 라이다 센싱부(120)는 새로운 라이다 정보를 생성하는 S20 단계를 수행한다.

또한, S26에서 매칭된 후보위치가 다수개인 경우에는 S24 내지 S25 과정에서 생성한 비전 정보가 정확하지 않으므로, 로봇이 전후 또는 좌우 등으로 이동하여(S28) 비전 센싱부(110)가 새로운 이미지 정보를 생성하는 S24 단계를 수행한다.

도 4의 과정을 정리하면, 다음과 같다. 라이다 센싱부(120)를 이용한 슬램으로 로봇은 현재 위치가 될 만한 후보위치를 지도에서 추출하고(S20~S21), 후보위치가 1개이면 해당 지역에 위치한 것으로 로봇이 확인하여 위치 인식을 완료한다. 반면, 후보위치가 여러 곳일 경우 후보위치별로 비전 정보 저장부(250)에 저장된 비전 정보들 중에서 현재 입력되는 비전 정보(비전 센싱부가 센싱한 이미지 정보에서 추출된 정보)와 가장 비슷한 비전 정보를 검색하여 검색된 비전 정보의 위치에 대응하는 후보위치를 현재 위치로 인식한다(S24~S27).

도 3 및 도 4의 실시예를 적용할 경우, 라이다 센싱부 하나만을 사용할 때의 초기 위치 부정확성과 비전 슬램 하나만을 사용했을 때 로봇이 여러 곳을 이동해야 하는 문제를 해결할 수 있다. 즉, 라이다 센싱부(120)와 카메라 센싱을 이용하는 비전 센싱부(110)를 융합하여 빠르게 정확한 초기 위치를 인식 할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 맵 저장부에 저장되는 맵의 구성을 보여주는 도면이다. 맵(210)은 다수가 맵 저장부(200)에 저장될 수 있으며 로봇이 이동하는 과정에서 업데이트 될 수 있다. 맵은 로봇이 이동하는 과정에서 라이다 센싱부(120)를 이용하여 센싱한 객체들의 위치를 저장하고 있다.

맵(210)에 대해 살펴보면, 맵은 로봇(1000)이 이동할 수 있는 공간에 대한 정보를 의미한다. 맵은 전체 공간을 세분화된 단위 영역으로 나누어 단위 영역에 객체가 배치되어 로봇이 주행할 수 없는 공간을 나타낸다. 또한, 로봇이 주행하는 과정에서 취득한 비전 정보가 비전 정보 저장부에 저장되어 있음을 확인할 수 있도록 비전 정보를 지시하는 문자 혹은 숫자가 각 맵의 단위 영역에 저장될 수 있다.

도 5에서 라이다 센싱부(120)가 센싱한 객체들의 위치는 검은 색으로 표시되어 있으며, 비전 정보를 지시하는 숫자는 1, 2, ..., 10 까지 있다. 숫자를 할당하는 방식은 다양한데, 비전 정보를 소정의 그룹으로 나누어 그룹을 지시할 수 있다. 비전 정보가 원형인 그룹, 비전 정보가 문자인 그룹, 비전 정보가 사각형이 그룹, 비전 정보가 특정한 색상을 가지는 등 분류가 가능할 경우 해당 위치에서 센싱 가능한 비전 정보의 그룹 정보를 맵 상에 기재할 수 있다. 도 5는 숫자를 맵의 단위 영역에 저장하여 특정한 비전 정보가 해당 위치에서 확인될 수 있음을 지시한다. 반면, 비전 정보 각각을 지시하는 시리얼 번호(serial number)가 맵의 단위 영역에 저장될 수 있다.

도 5는 1 및 2로 표시되어 있는데, 1은 문자가 식별되는 비전 정보의 그룹을 지시하며 2는 문자가 식별되지 않는 비전 정보의 그룹을 지시한다. R1, R2 및 R3는 후술할 실시예에서 로봇이 초기 위치로 인식한 지점을 표시한다.

도 5에서 실시예로 제시한 맵(210)은 일정한 공간을 가로(x 축) 및 세로(y 축)으로 20개씩 나누어 구획되어 있다. 각 셀이 검은 색으로 표시된 것은 객체가 배치되어 로봇이 주행할 수 없는 영역을 나타낸다. 각 단위 영역인 셀은 일정한 크기의 정보를 저장할 수 있다. 즉, 맵은 다양한 방식으로 구성될 수 있으며, 도 5와 같이 일정한 단위 영역(셀)으로 나누어 각 단위 영역에 객체가 존재하는지, 그리고 비전 정보가 저장되어 있는 등에 대한 정보를 저장할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보 저장부의 구성을 보여주는 도면이다. 비전 정보 저장부(250)에 저장된 내용을 살펴보면, 시리얼 번호(Serial), 그룹 번호(Group Number), 위치(Pos), 문자(Character), 형태(Shape), 그리고 비전 데이터로 구성된다.

시리얼 번호는 비전 정보 저장부에서 각 데이터들 마다 유니크한 값을 가지도록 한다. 그룹은 앞서 살펴본 바와 같이 비전 정보들을 분류하는 기준이 될 수 있다. 위치 정보는 비전 정보에 대응하는 맵 상의 위치 정보를 나타낸다. 앞서 도 5에서 맵의 각 위치(x, y)에 1 또는 2가 표시되어 있는데, 이들에 대응하는 위치 정보가 Pos에 저장된다. 문자는 비전 정보를 구성하는 문자 정보를 문자 인식으로 추출한 것을 의미한다. 형태 역시 비전 정보를 구성하는 외곽선의 형태를 나타낸다. 비전 데이터(VisionData)는 비전 센싱부(110)가 취득한 이미지 정보에서 특징이 되는 부분을 추출하여 이미지 형태로 저장한 것을 의미한다. 특징이 되는 부분이란 색상, 경계, 글자(문자), 도형 등이 될 수 있다.

비전 정보 저장부(250)에 저장되는 비전 데이터들 중에서 250a와 같이 문자를 포함하지 않는 그룹인 그룹 2는 전 공간에서 반복되는 패턴일 수 있으므로, 이들이 특정 공간에서만 특징적으로 산출되지 않는다면 이를 비전 정보 저장부(250)에서 삭제할 수 있다. 반면, 그룹 1에 해당하며 문자를 포함하거나 특정한 형태(사각형 등)를 가지는 비전 데이터는 공간 내에서 유일한 특징이 될 수 있으므로 이들을 비전 정보 저장부(250)에 유지하며 위치 인식을 수행하여 비교할 비전 정보들의 개수를 줄일 수 있다.

도 5 및 도 6의 정보들을 이용하면 로봇은 현재 위치에서 비전 센싱부(110)를 이용하여 이미지 정보를 취득한 후, 이 중에서 비전 정보 저장부(250)에 저장된 정보들을 비교하여 로봇이 취득한 비전 정보와 동일하거나 유사한 비전 정보를 검색하여 그 위치를 확인할 수 있다.

특히, 대면적의 공간에서 로봇이 초기위치를 인식하기 위해서 라이다 센싱부(120)와 카메라를 이용하는 비전 센싱부(110)를 이용하여 로봇의 움직임을 최소화 하면서 초기위치를 인식할 수 있다. 만약, 어느 하나의 센싱부만을 이용할 경우에는 정확도와 속도에서 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, 라이다 센싱부(120)만을 이용하면 비슷한 구조의 공간이 다수 배치된 경우 초기 위치를 식별하기 어렵다. 비전 센싱부(110)만을 이용하면 다양한 이미지 정보를 취득하기 위해 로봇이 계속 비전 센싱을 해야하며 비전 센싱한 정보를 다수의 비전 정보들과 비교함에 있어 시간이 많이 소요된다. 따라서, 본 명세서의 실시예를 적용하면 라이다 센싱부(120)와 비전 센싱부(110)의 특징을 조합하여 빠른 위치 인식이 가능하다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 로봇이 위치를 인식하는 과정을 보여주는 도면이다. 도 4의 실시예를 구현한 것을 일 실시예로 한다. 도 7의 221은 로봇(1000)이 라이다 센싱부(120)를 이용하여 주변의 객체들에 대해 라이다 센싱한 어라운드맵을 지시한다. 로봇이 R의 위치에 있는 상태에서 생성한 어라운드맵(221)을 제어부(900)가 앞서 도 5에서 살펴보았던 맵(210)에서 위치를 확인할 경우, 도 5의 R1 또는 R2 중 어느 하나의 위치라는 것을 확인할 수 있다. 그런데, R1 또는 R2 중 어느 하나의 위치인지를 확인하기 위해서 로봇이 계속 이동할 필요 없이 비전 센싱부(110)를 이용하여 주변의 비전 정보를 취득한다.

비전 센싱부(110)가 취득한 이미지 정보가 상단의 이미지(31)인 경우, 제어부(900) 또는 센싱 모듈(100)이 특징점이 있는 "E"라는 글자를 중심으로 비전 정보(41)를 생성할 수 있다. 그리고 비전 정보(41)를 도 6의 비전 정보 저장부(250)에 저장된 정보들과 비교하여 (5, 11)에서 취득할 수 있는 비전 정보인 것을 제어부(900)가 확인한다. 그 결과 로봇의 제어부(900)는 현재 위치가 (5, 11)인 R1의 위치라는 것을 확인할 수 있다.

만약, 비전 센싱부(110)가 취득한 이미지 정보가 하단의 이미지(32)인 경우, 제어부(900) 또는 센싱 모듈(100)이 특징점이 있는 "M-D C-A"라는 글자를 중심으로 비전 정보(42)를 생성할 수 있다. 그리고 비전 정보(42)를 도 6의 비전 정보 저장부(250)에 저장된 정보들과 비교하여 (16, 5)에서 취득할 수 있는 비전 정보인 것을 제어부(900)가 확인한다. 그 결과 로봇의 제어부(900)는 현재 위치가 (16, 5)인 R2의 위치라는 것을 확인할 수 있다.

도 7의 과정을 통해 로봇은 라이다 센싱부 만으로는 맵 상의 로봇의 위치를 정확하게 확인할 수 없는 상태에서 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 인식할 수 있다. 역으로, 도 7과 반대로 로봇이 일차적으로 주변의 비전 정보를 생성하고 비전 정보 저장부에서 위치를 찾을 수도 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보에 기반하여 라이다 센싱부의 위치 정보를 확인하는 과정을 보여주는 도면이다. 만약, 로봇이 생성한 비전 정보 저장부에 유사한 비전 정보들이 배치된 경우에 로봇은 라이다 센싱부가 생성한 정보와 비교할 수 있다. 예를 들어, 로봇이 생성한 비전 정보가 도 6의 비전 정보 저장부에 저장된 시리얼 번호 1번의 비전 데이터와 유사하며, 마찬가지로 시리얼 번호 2번의 비전 데이터와도 로봇이 생성한 비전 정보가 유사한 경우, 즉 로봇의 위치가 (5, 11) 또는 (9, 3)을 후보위치로 하는 상태인 경우이다.

로봇의 라이다 센싱부(120)는 현재 위치에서 라이다 센싱을 수행하여 어라운드맵을 산출한다. 산출한 어라운드맵이 221과 같은 경우, 앞서 비전 센싱부(110)가 산출한 비전 정보에 기반하여 확인된 로봇의 두 개의 후보위치인 (5, 11) 및 (9, 3)에서의 맵(도 5의 210)과 어라운드맵을 비교한다. 그 결과 221은 (5, 11)에 적합한 결과이므로 현재 로봇의 위치를 (5, 11)로 확인한다.

반면, 로봇의 라이다 센싱부(120)가 산출한 어라운드맵이 222와 같은 경우, 맵(도 5의 210)과 어라운드맵을 비교하여 제어부(900)는 현재 위치가 (9, 3)인 것으로 확인할 수 있다.

도 8은 주변의 비전 정보를 산출하여 이를 비전 정보 저장부(250)에 저장된 비전 정보와 비교한 후, 후보위치를 산출하여 라이다 센싱부(120)가 생성한 어라운드맵을 전술한 맵(도 5의 210)의 후보위치에 매칭하여 매칭 시간을 줄이면서도 정확하게 로봇의 위치를 산출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 도 3 및 도 8과 같이 비전 센싱부(110)의 센싱 결과에 기반하여 후보위치를 산출한 후 라이다 센싱부(120)의 어라운드맵을 맵 저장부(200)에 저장된 전체 공간에 대한 맵(210)과 비교하여 현재 위치를 찾도록 로봇을 구현할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 의하면, 도 4 및 도 7과 같이 라이다 센싱부(120)의 센싱 결과에 기반하여 후보위치를 산출한 후 비전 센싱부(110)가 산출한 현재 위치에서의 비전 정보를 비전 정보 저장부(250)에 저장된 비전 정보와 비교하여 현재 위치를 찾도록 로봇을 구현할 수 있다.

라이다 센싱부(120) 및 비전 센싱부(110), 그리고 이들 센싱부들이 산출한 정보의 크기, 또는 제어부(900)가 맵 저장부(200)에 저장된 정보들에서 검색하거나 매칭하는데 필요한 시간 등에 따라 어느 센싱부에서 센싱한 정보를 이용하여 후보위치를 먼저 검색할 것인지를 결정할 수 있다.

특히, 맵(210)이 주어진 상황에서 로봇이 자율 주행을 하기 위해 스스로 초기 위치를 알아야 하는 환경에서 로봇이 주행해야 하는 공간이 매우 넓은 공간인 경우, 맵의 면적 또한 넓어지면서 초기 위치를 알아야 정상적인 자율주행이 가능하다. 하지만, Lidar 센서만을 사용한 초기 위치를 설정하는데 시간이 많이 소요될 수 있다. 본 발명의 실시예를 적용할 경우, 비전 정보와 라이다 정보를 조합하여 검색 및 매칭 시간을 줄이면서도 정확하기 초기 위치를 인식할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보를 생성하여 저장하는 과정을 보여주는 도면이다. 로봇은 주행하는 과정, 즉 이동 과정에서 맵 상의 위치에 대응하여 획득한 비전 정보를 비전 정보 저장부에 저장한다. 이는 추후 전술한 로봇의 초기 위치 설정 과정에서 로봇의 위치를 확인하는 과정에서 필요한 정보이다.

로봇이 주행하는 과정에서 비전 센싱부(110)가 전방의 상위에 배치된 객체의 이미지 정보를 생성한다(S51). 제어부(900)는 센싱 모듈(100)을 이용하여 해당 객체의 비전 정보를 생성한다(S52). 비전 정보는 문자, 색상, 형태 등 특징적인 부분을 가지는 것으로 비전 센싱부(110)가 센싱한 이미지 정보에서 일부를 추출한 것을 일 실시예로 한다.

다음으로 뎁스 센싱부(130)가 전술한 비전 정보가 생성되는 객체의 뎁스 정보를 생성하여 객체의 거리를 산출할 수 있다. 그리고 제어부(900)는 전진 주행 과정에서 객체의 위치를 보다 정확히 확인할 수 있다. 예를 들어, 전진 방향의 상방에 객체의 비전 정보를 지속적으로 확인하여, 객체의 바로 아래에 로봇이 위치할 경우 로봇이 해당 객체를 더 이상 비전 센싱할 수 없으며, 이때, 로봇의 위치를 객체의 위치로 저장할 수 있다. 물론, 이 과정에서 뎁스 센싱부(130)가 생성하는 뎁스 정보를 반영할 수 있다. 그 결과 객체의 위치 정보를 생성할 수 있다(S53).

이후 제어부(900)는 객체의 비전 정보와 위치 정보를 비전 정보 저장부(250)에 저장한다(S54).

비전 정보 저장부(250)에 저장되는 비전 정보의 위치 정보는 두 가지 실시예를 가진다. 비전 정보에 대응하는 객체의 맵 상의 실제 위치를 위치 정보로 저장하는 실시예와, 비전 정보에 대응하는 객체가 비전 센싱부를 통해 센싱되는 로봇의 위치를 위치 정보로 저장하는 실시예이다.

전자의 경우, 앞서 살펴본 뎁스 정보 및 주행 과정에서의 로봇이 센싱한 객체의 형태 변화 및 뎁스 값의 변화 등을 토대로 비전 정보의 위치를 확인할 수 있다.

후자의 경우, 비전 정보 저장부에 로봇이 해당 비전 정보를 센싱한 위치 및 방향에 대한 정보도 함께 저장할 수 있다.

정리하면, 로봇의 제어부는 주행 과정에서 지속적으로 비전 센싱부(110)를 제어하여 새로운 비전 정보를 생성하고, 이들 객체의 위치 정보를 계산하여 비전 정보 저장부에 객체의 비전 정보와 위치 정보를 함께 저장할 수 있다.

특히, 객체의 위치 정보를 저장하기 위해 제어부(900)는 뎁스 센싱부(130)를 이용하여 객체의 뎁스 정보를 이용하여 객체의 위치 정보를 계산할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 정보 저장부의 위치 정보가 로봇이 객체를 센싱한 위치를 보여주는 도면이다.

비전 정보 저장부(250)는 3개의 비전 정보를 저장하며, 각각의 위치(Pos) 및 방향(Direction)은 비전 정보의 객체가 센싱된 위치를 나타낸다. 시리얼 넘버 1의 경우 (5, 11)에서 북쪽(N)으로 로봇이 바라본 상태에서 센싱된 비전 정보를 나타낸다. 마찬가지로 시리얼 넘버 2=3의 경우 (16, 5)에서 북동쪽(NE)으로 로봇이 바라본 상태에서 센싱된 비전 정보를 나타낸다.

도 6에서는 객체의 객관적 위치를 위치 정보로 저장했으며, 도 10에서는 객체가 센싱된 상대적 위치를 위치 정보로 저장했다. 따라서, 로봇이 비전 정보 및 위치 정보를 저장하는 방식에 따라 로봇이 초기 위치를 인식하는 과정에서 비전 정보의 위치를 새로이 변환할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 비전 센싱부의 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 설정하는 과정을 보여주는 도면이다.

제어부(900)가 비전 센싱부(110)를 제어하여 이미지 정보를 생성하고(S61), 제어부(900)는 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성한다(S62). 제어부(900)는 제1비전 정보를 비전 정보 저장부(250)에 저장된 제2비전 정보와 매칭하여 비전 후보위치를 생성한다(S63). S63 과정에서 앞서 살펴본 바와 같이 제2비전 정보가 비전 정보 저장부(250)에 저장된 위치 정보의 특성에 따라 위치 정보를 변환하는 과정이 추가될 수 있다.

예를 들어, 객체의 위치 정보가 저장된 경우라면, 비전 후보위치는 객체의 위치가 되므로, 이를 중심으로 로봇이 생성한 제1비전 정보와의 거리를 역산하여 로봇의 위치를 확인할 수 있다.

반면, 객체를 센싱한 로봇의 위치 정보가 방향과 함께 저장된 경우라면, 비전 후보위치는 로봇의 위치가 되지만, 거리 상에서 일부 오차가 발생할 수 있다. 이는 특정한 객체와 로봇의 거리에 따라 이미지가 크게 찍히거나 작게 찍힐 수 있기 때문이다. 따라서, 제어부(900)는 로봇이 생성한 제1비전 정보와 제2비전 정보의 크기를 비교하여 로봇의 정확한 위치를 확인할 수 있다.

비전 후보위치가 하나인 경우 제어부(900)는 비전 후보위치를 로봇의 위치 정보를 생성할 수 있다. 반면, 비전 후보위치가 다수인 경우, 라이다 센싱부(120)를 이용할 수 있다.

일 실시예로, 제어부(900)는 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하고, 상기 비전 후보위치 중 어느 하나에 대응하는 상기 맵 저장부의 맵에서 상기 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성한다(S64). 앞서, 도 5 및 도 8에서 살펴본 바와 같이, 비전 정보가 유사하거나 동일한 객체가 공간 내에 배치되는 경우, 로봇은 둘 이상의 비전 후보위치를 생성하게 된다. 이 경우, 로봇은 주변의 객체들의 위치에 따른 어라운드 맵(도 8의 221 또는 222)를 생성한다(S64).

그리고 제어부(900)는 생성한 어라운드 맵을 앞서 비전 후보위치에 대응하는 맵(210) 상의 위치에 매칭을 시도한다. 어라운드 맵은 로봇의 주변에 대해 라이다 센싱부(120)가 생성한 맵인데, 이를 전체 맵(210)에 그대로 매칭을 시도할 경우 시간이 많이 소요된다. 그러나 앞서 비전 후보위치가 생성되므로, 이 후보위치들이 지시하는 맵(210) 상의 특정 위치들에 어라운드 맵을 매칭할 경우 보다 빨리 위치를 확인할 수 있다.

이 과정에서 제어부(900)는 어라운드 맵이 특정한 방향성을 가지지 않는 경우 어라운드 맵을 회전시키며 각각의 비전 후보위치의 맵과 비교할 수 있다.

만약, 매칭 결과 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우에는 새로이 로봇이 특이 위치로 이동하여 비전 센싱부(110) 또는 라이다 센싱부(120)를 이용하여 새로운 후보위치를 생성할 수 있다(S65). 즉, 새로운 비전 정보 또는 새로운 어라운드 맵을 생성하여 초기 위치를 확인할 수 있다.

S65를 보다 상세히 살펴보면, 제어부(900)는 맵 저장부(200)의 비전 정보 저장부(250) 또는 맵(210)을 이용하여 특이 후보위치를 확인하여 상기 로봇을 상기 특이 후보위치로 이동시키도록 이동부(300)를 제어할 수 있다. 특이 후보위치란 라이다 후보위치를 기준으로 미리 설정된 거리 이내에 비전 정보 저장부(250)에 비전 정보가 저장된 위치가 있다면 해당 위치가 특이 후보위치가 될 수 있다. 예를 들어, 현재 확인된 비전 정보 외에 1미터 전진하면 새로운 비전 정보가 있을 가능성이 있다면 이를 특이 후보위치로 이동할 수 있다.

예를 들어 도 5에서 로봇이 (7, 8)의 비전 정보를 센싱하였는지, (7, 3)의 비전 정보를 센싱하였는지 구분할 수 없어서 (7, 8) 및 (7, 3)의 비전 후보위치를 생성하였고, 라이다 센싱부(120)에서 센싱한 어라운드 맵 만으로 두 개의 비전 후보위치 중 하나를 확정할 수 없는 경우를 살펴본다.

이 경우, 로봇이 전진하여 (5, 11)의 비전 정보를 센싱할 수 있는지 여부에 따라 로봇의 위치를 확인할 수 있는 경우, 제어부(900)는 전진하도록 로봇의 이동부(300)를 제어할 수 있다. 이 경우, (5, 11)의 비전 정보가 특이 후보위치가 될 수 있다. 만약 로봇이 전진한후 (5, 11)의 비전 정보가 센싱되지 않는다면, 로봇의 이전 위치는 (7, 3)이 될 수 있다.

또한, 맵에 변곡점을 포함한 위치 역시 특이 후보위치가 될 수 있다. 도 5에서 맵 상에 모서리 혹은 열린 공간 등이 배치되어 로봇이 일정 범위 내에서 이동하여 새로운 어라운드 맵을 생성할 수 있는 경우 이러한 모서리 혹은 열린 공간을 센싱할 수 있는 위치가 특이 후보위치가 될 수 있다.

다만, 로봇을 기준으로 특이 후보위치와의 거리를 조절하는 것이 필요하므로 일정한 범위, 예를 들어 로봇이 이동 후 새로이 후보 위치를 생성하는데 필요한 시간과 이동 시간 등을 반영하여 로봇을 중심으로 1미터 혹은 3미터와 같이 이동 할 수 있는 거리를 미리 설정된 거리 이내로 할 수 있다.

도 12는 본 발명의 다른 실시예에 의한 비전 센싱부의 비전 정보를 이용하여 로봇의 초기 위치를 설정하는 과정을 보여주는 도면이다.

제어부(900)는 라이다 센싱부(120)를 이용하여 맵 상에 매칭되는 둘 이상의 라이다 후보 위치를 생성한다(S71). S71 과정을 보다 상세히 살펴보면, 로봇의 제어부(900)가 라이다 센싱부(120)를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하고, 제어부(900)가 맵 저장부(200)의 맵(210)에서 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하는 것을 포함한다.

다음으로, 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우 제어부(900)는 비전 센싱부(110)를 제어하여 이미지 정보를 생성하고(S72), 제어부(900)는 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성한다(S73).

그리고, 제어부(900)는 제1비전 정보를 비전 정보 저장부(250)에서 라이다 후보위치에 대응하여 저장된 제2비전 정보와 제1비전 정보를 비교하여 비전 후보위치를 생성한다(S74). S74 과정에서 앞서 살펴본 바와 같이 제2비전 정보가 비전 정보 저장부(250)에 저장된 위치 정보의 특성에 따라 위치 정보를 변환하는 과정이 추가될 수 있다.

비전 후보위치가 하나인 경우 제어부(900)는 비전 후보위치를 로봇의 위치 정보를 생성할 수 있다. 반면, 비전 후보위치가 다수인 경우 새로이 로봇이 특이 위치로 이동하여 비전 센싱부(110) 또는 라이다 센싱부(120)를 이용하여 새로운 후보위치를 생성할 수 있다(S75). 즉, 새로운 비전 정보 또는 새로운 어라운드 맵을 생성하여 초기 위치를 확인할 수 있다. 이는 앞서 도 11의 S65에서 살펴본 바와 같다.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, 맵의 면적이 넓은 경우에도 로봇 스스로 초기위치를 인식할 수 있다. 즉, 비전 센싱부(110)가 획득한 비전 정보에 기초하여 초기 위치의 후보가 되는 비전 후보위치를 선정하고, 이 중에서 라이다 센싱부(120)가 센싱하여 생성한 어라운드 맵을 비전후보위치의 맵과 비교하여 초기 위치 인식 정화도를 높일 수 있다.

이를 위해 도 9에서 살펴본 바와 같이 로봇은 주행 과정에서 비전 센싱부(110)가 센싱한 비전 정보들을 누적하여 비전 정보 저장부(250)에 저장한다. 이때, 비전 정보들은 이미지 정보에서 특이점이 되는 영역을 추출한 것으로, 이는 로봇이 특이점을 쉽게 검색하도록 이동할 수 있도록 한다. 특이점의 일 실시예로는 색상, 경계선의 형태, 글자, 문자 또는 도형 등이 될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 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. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 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, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다.

이상에서는 본 발명의 실시예를 중심으로 설명하였지만, 통상의 기술자의 수준에서 다양한 변경이나 변형을 가할 수 있다. 따라서, 이러한 변경과 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한 본 발명의 범주 내에 포함되는 것으로 이해할 수 있을 것이다.

100: 센싱모듈 110: 비전 센싱부
120: 라이다 센싱부 130: 뎁스 센싱부
141~149: 보조 센싱부 150: 센싱 데이터 분석부
200: 맵 저장부 300: 이동부
400: 기능부 500: 통신부
900: 제어부 1000: 로봇

Claims

로봇의 제어부가 상기 로봇의 센싱 모듈의 비전 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성하는 단계;
상기 로봇의 제어부가 상기 제1비전 정보를 맵 저장부의 비전 정보 저장부에 저장된 제2비전 정보와 매칭하여 비전 후보위치를 생성하는 단계; 및
상기 비전 후보위치가 하나인 경우 상기 제어부는 상기 비전 후보위치를 상기 로봇의 위치 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제1항에 있어서,
상기 비전 후보위치가 둘 이상인 경우,
상기 제어부는 상기 센싱모듈의 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 비전 후보위치 중 어느 하나에 대응하는 상기 맵 저장부의 맵에서 상기 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제2항에 있어서,
상기 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우,
상기 제어부는 상기 맵 저장부의 비전 정보 저장부 또는 맵 저장부를 이용하여 특이 후보위치를 확인하여 상기 로봇을 상기 특이 후보위치로 이동시키도록 이동부를 제어하는 단계; 및
상기 이동한 위치에서 상기 센싱 모듈의 비전 센싱부 또는 라이다 센싱부를 이용하여 후보위치를 생성하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제3항에 있어서,
상기 특이 후보위치는
상기 라이다 후보위치를 기준으로 미리 설정된 거리 이내에서
상기 비전 정보 저장부에 비전 정보가 저장된 위치 또는 상기 맵에 변곡점을 포함한 위치 중 어느 하나인, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제1항에 있어서,
상기 로봇의 제어부는 주행 과정에서 상기 비전 센싱부를 제어하여 제3비전 정보를 생성하는 단계; 및
상기 로봇의 제어부는 상기 제3비전 정보에 포함된 객체의 위치 정보를 계산하여 상기 비전 정보 저장부에 상기 위치 정보와 상기 제3비전 정보를 함께 저장하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제4항에 있어서,
상기 로봇의 센싱 모듈은 뎁스 센싱부를 더 포함하며,
상기 제어부는 상기 뎁스 센싱부가 센싱한 상기 객체의 뎁스 정보를 이용하여 상기 객체의 위치 정보를 계산하는 단계를 더 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
로봇의 제어부가 상기 로봇의 센싱 모듈의 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하는 단계;
상기 제어부가 상기 맵 저장부의 맵에서 상기 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하는 단계;
상기 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우 상기 제어부는 상기 센싱 모듈의 비전 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 이미지 정보를 이용하여 제1비전 정보를 생성하는 단계; 및
상기 맵 저장부의 비전 정보 저장부에서 상기 라이다 후보위치에 대응하여 저장된 제2비전 정보와 상기 제1비전 정보를 비교하여 비전 후보위치를 생성하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제7항에 있어서,
상기 비전 후보위치가 둘 이상인 경우,
상기 제어부는 상기 맵 저장부의 비전 정보 저장부 또는 맵 저장부를 이용하여 특이 후보위치를 확인하여 상기 로봇을 상기 특이 후보위치로 이동하는 단계; 및
상기 이동한 위치에서 상기 센싱 모듈의 비전 센싱부 또는 라이다 센싱부를 이용하여 후보위치를 생성하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제9항에 있어서,
상기 특이 후보위치는
상기 라이다 후보위치를 기준으로 미리 설정된 거리 이내에서
상기 비전 정보 저장부에 비전 정보가 저장된 위치 또는 상기 맵에 변곡점을 포함한 위치 중 어느 하나인, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제7항에 있어서,
상기 로봇의 제어부는 주행 과정에서 상기 비전 센싱부를 제어하여 제3비전 정보를 생성하는 단계; 및
상기 로봇의 제어부는 상기 제3비전 정보에 포함된 객체의 위치 정보를 계산하여 상기 비전 센싱부에 상기 위치 정보와 상기 제3비전 정보를 함께 저장하는 단계를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
제10항에 있어서,
상기 로봇의 센싱 모듈은 뎁스 센싱부를 더 포함하며,
상기 제어부는 상기 뎁스 센싱부가 센싱한 상기 객체의 뎁스 정보를 이용하여 상기 객체의 위치 정보를 계산하는 단계를 더 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치 설정 방법.
로봇의 주행 기능을 제공하는 이동부;
외부에 배치된 객체의 이미지 정보를 센싱하는 센싱모듈;
상기 로봇이 주행하는 공간의 객체들의 위치 정보를 저장하는 맵 저장부; 및
상기 센싱모듈이 센싱한 객체의 이미지 정보에서 생성된 제1비전 정보를 이용하여 상기 맵 저장부에서 로봇의 현재 위치를 설정하는 제어부를 포함하는, 비전 정보에 기반한 위치를 설정하는 로봇.
제12항에 있어서,
상기 제어부는 상기 제1비전 정보를 이용하여 상기 맵 저장부에 저장된 제2비전 정보와 매칭하여 비전 후보위치를 생성하며,
상기 비전 후보위치가 둘 이상인 경우, 상기 제어부는 상기 센싱모듈의 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하고, 상기 비전 후보위치 중 어느 하나에 대응하는 상기 맵 저장부의 맵에서 상기 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하는, 비전 정보에 기반한 위치를 설정하는 로봇.
제12항에 있어서,
상기 제어부가 상기 센싱 모듈의 라이다 센싱부를 제어하여 센싱한 객체의 라이다 정보를 이용하여 어라운드 맵을 생성하여 상기 제어부가 상기 맵 저장부의 맵에서 상기 어라운드 맵과 매칭하는 라이다 후보위치를 생성하며,
상기 라이다 후보위치가 둘 이상인 경우, 상기 제어부는 비전 정보 저장부에서 상기 라이다 후보위치에 대응하여 저장된 제2비전 정보와 상기 제1비전 정보를 비교하여 비전 후보위치를 생성하는, 비전 정보에 기반한 위치를 설정하는 로봇.