KR20190103105A - 로봇 및 그를 이용한 물품 관리 방법 - Google Patents

로봇 및 그를 이용한 물품 관리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 로봇은, 본체를 형성하는 베이스, 상기 베이스의 상부에 탈착되고, 내부에 보관 대상 물품을 수용하는 수용 공간을 갖는 물품 수용부, 주행을 위한 구동력을 제공하는 모터, 호출 요청을 수신하는 통신부, 및 상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 기초하여, 사용자에 대응하는 위치로 이동하도록 상기 모터를 제어하고, 상기 사용자로부터 상기 보관 대상 물품이 상기 물품 수용부에 수용되면, 기 정의된 로커 스테이션으로 이동하도록 상기 모터를 제어하는 프로세서를 포함한다.

Description

로봇 및 그를 이용한 물품 관리 방법{ROBOT AND METHOD FOR MANAGING GOODS USING SAME}
본 발명은 로봇에 관한 것으로서, 특히 공항이나 쇼핑몰 등의 공공장소에서 사용자의 물품을 관리하는 로봇에 관한 것이다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등 다양한 분야로 분류된다.
최근에는 자율 주행 기술이나 센서를 이용한 자동 제어 기술, 통신 기술 등의 발전으로 인해, 보다 다양한 분야에 로봇을 적용하기 위한 연구가 지속되고 있다.
한편, 공항이나 백화점, 쇼핑몰 등의 공공장소에서, 이용자들은 소정 시간 이상 해당 공공장소에 체류하는 것이 일반적이다. 이 때, 이용자들은 많은 부피 또는 무거운 무게의 짐(물품)을 소지하게 된다.
이러한 물품을 소지하며 이동하는 경우, 이용자의 이동성이 저하되고 피로도가 증가할 수 있다. 또한, 이용자는 물품의 분실이나 도난에 대해서도 우려할 수 있다.
상기 공공장소는 소정 위치에 로커(locker)를 설치하여, 이용자들의 물품을 원하는 시간 동안 보관할 수 있도록 한다.
한편, 로봇이 배치되는 빌딩에는 다양한 사람들이 존재할 수 있다. 이러한 사람들 중에는 빌딩 내 특정 구획 공간(아파트 동/호수, 호텔 객실 등)에 대한 이용 권한을 갖는 사람과, 일회성 방문자와 같이 이용 권한이 없는 사람이 혼재될 수 있다. 이러한 다양한 사람들에 대해, 효과적인 관리 및 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 로봇이 구현될 경우, 상기 로봇의 보급이 확대될 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사용자의 물품을 로커 스테이션으로 스스로 운반하여 보관할 수 있는 로봇 및 그를 이용한 물품 관리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 로커 스테이션에 보관 중인 사용자의 물품을 사용자가 원하는 위치로 운반하는 로봇 및 그를 이용한 물품 관리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 로봇은, 본체를 형성하는 베이스, 상기 베이스의 상부에 탈착되고, 내부에 보관 대상 물품을 수용하는 수용 공간을 갖는 물품 수용부, 주행을 위한 구동력을 제공하는 모터, 호출 요청을 수신하는 통신부, 및 상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 기초하여, 사용자에 대응하는 위치로 이동하도록 상기 모터를 제어하고, 상기 사용자로부터 상기 보관 대상 물품이 상기 물품 수용부에 수용되면, 기 정의된 로커 스테이션으로 이동하도록 상기 모터를 제어하는 프로세서를 포함한다.
상기 호출 요청은 상기 보관 대상 물품에 대한 정보를 더 포함하고, 상기 정보는 상기 보관 대상 물품의 종류, 부피, 무게, 수량, 취급 주의 여부, 및 보관 온도 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 로봇의 현재 위치, 및 상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 기초하여 주행 경로를 설정하고, 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 모터를 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 사용자에 대응하는 위치로의 이동 후, 물품의 수용을 유도하는 메시지를 출력하도록 디스플레이 및 스피커 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 보관 대상 물품에 대한 물품 보관 정보를 상기 통신부 또는 입력부를 통해 획득하고, 상기 물품 보관 정보는 상기 사용자의 식별 정보, 상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드, 반출 예정 시각 정보, 및 수령 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부는, 상기 로커 스테이션에 배치된 스테이션 관리 로봇에 의해 상기 베이스로부터 분리될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 보관 대상 물품에 대한 반출 요청, 또는 기 수신된 상기 보관 대상 물품의 반출 예정 시각 정보에 기초하여 상기 로커 스테이션으로 이동하도록 상기 모터를 제어하고, 상기 스테이션 관리 로봇에 의해 상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부가 장착되면, 상기 반출 요청에 포함된 수령 위치 정보 또는 기 수신된 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하도록 상기 모터를 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동 후, 상기 보관 대상 물품을 상기 물품 수용부로부터 반출하도록 유도하는 메시지를 디스플레이 또는 스피커를 통해 출력할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 물품 수용부의 입력부를 통해 상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드를 수신하고, 수신된 패스워드에 기초하여 상기 물품 수용부의 커버의 잠금을 해제할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 로봇을 이용한 물품 관리 방법은, 로봇 호출 요청을 수신하는 단계; 복수의 로봇들 각각의 상태에 기초하여, 이용가능한 어느 하나의 로봇을 선택하는 단계; 선택된 로봇으로 상기 로봇 호출 요청에 대응하는 호출 정보를 전송하는 단계; 상기 호출 정보를 수신한 로봇이, 상기 호출 정보에 포함된 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하는 단계; 상기 로봇의 물품 수용부에 수용되는 보관 대상 물품에 대한 물품 보관 정보를 획득하는 단계; 및 상기 로봇이 기 정의된 로커 스테이션으로 이동하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 로봇 및 그를 포함하는 시스템은 백화점, 쇼핑몰이나 공항 등의 공공장소를 이용하는 사용자의 물품을 수용하고, 로커 스테이션에 상기 물품을 보관 및 관리하는 서비스를 제공할 수 있다. 이에 따라 공공장소의 운영자는 상기 공공장소에 존재하는 사용자들의 물품들로 인한 공간 혼잡을 방지하고 보다 쾌적한 환경을 사용자들에게 제공할 수 있다.
또한, 사용자는 상기 서비스를 통해 부피가 크거나 무거운 물품들을 안전하게 보관할 수 있고, 원하는 시점에 원하는 위치에서 상기 물품들을 편리하게 제공받을 수 있다. 따라서 공공장소의 이용 시 사용자의 편의성이 극대화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 시스템을 나타낸다.
*도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템의 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 사시도이다.
도 6은 도 5에 도시된 로봇의 물품 수용부의 내부 구획 공간의 예들을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템의 물품 관리 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템이 사용자의 보관 대상 물품을 로커 스테이션으로 운반하는 동작을 설명하기 위한 래더 다이어그램이다.
도 10a 내지 도 10b는 사용자로부터 수신되는 로봇 호출 요청을 처리하는 동작과 관련된 예시도들이다.
도 11은 로봇이 사용자로부터 보관 대상 물품을 제공받는 동작과 관련된 예시도이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템이 사용자의 보관 대상 물품을 로커 스테이션에 보관 및 반출하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 13 내지 도 14는 스테이션 관리 로봇이 물품 수용부를 로봇으로부터 분리하여 보관 영역에 보관하는 동작을 보여주는 예시도들이다.
도 15 내지 도 16은 로커 스테이션에 보관 중인 물품을 사용자에게 운반 및 제공하는 동작을 보여주는 예시도들이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명한다. 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth?), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 시스템을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
*AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템의 개념도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 물품 관리 방법을 수행하는 시스템은 로봇(400), 서버(200a), 단말기(500), 및 스테이션 관리 로봇(600) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
로봇(400)은, 공항이나 쇼핑몰 등의 공공장소에 배치되어, 사용자의 물품을 운반 및 보관하는 서비스를 제공할 수 있다.
로봇(400)은 사용자가 보관하고자 하는 물품(보관 대상 물품)을 사용자 등으로부터 제공받고, 상기 보관 대상 물품을 수용한 상태로 로커 스테이션으로 주행할 수 있다. 상기 보관 대상 물품은 로커 스테이션에 안전하게 보관될 수 있다. 로봇(400)은 사용자의 요청이나 예정된 반출 시간에 따라 상기 로커 스테이션에 보관 중인 보관 대상 물품을 사용자가 원하는 위치로 운반하여 반출할 수 있다.
서버(200a)는, 상기 공공장소에 구비되는 적어도 하나의 로봇(400)에 대한 관리를 수행할 수 있다. 예컨대, 서버(200a)는 사용자 또는 매장의 단말기(500)로부터 로봇 호출 요청이 수신되는 경우, 적어도 하나의 로봇(400) 중 현재 이용가능한 로봇(400)을 상기 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 서버(200a)는 물품을 보관한 사용자들의 정보, 상기 사용자들이 보관한 물품에 대한 정보, 및 사용자의 물품 반출 예정 시간 정보 등에 기초하여 본 발명의 실시 예에 따른 물품 관리 방법을 전반적으로 제어할 수 있다.
서버(200a)는 공공장소의 관리자, 로봇(400)의 운영자 등에 의해 관리될 수 있다.
실시 예에 따라, 서버(200a)는 도 2에서 상술한 AI 서버(200)의 일례에 해당할 수 있다. 즉, 도 2에서 상술한 AI 서버(200)의 구성 및 내용은 서버(200a)에도 마찬가지로 적용될 수 있다.
단말기(500)는 사용자 등으로부터 로봇(400)의 호출 요청을 입력받고, 입력된 호출 요청을 서버(200a)나 로봇(400) 등으로 전송할 수 있다. 또한, 단말기(500)는 사용자 등으로부터 물품의 반출 요청을 입력받고, 입력된 반출 요청을 서버(200a)나 로봇(400) 등으로 전송할 수 있다.
또한, 단말기(500)는 서버(200a)나 로봇(400) 등으로부터 로봇(400)의 위치 정보, 보관 중인 물품의 보관 상태 정보 등 다양한 정보를 수신하고, 수신된 정보를 출력함으로써 사용자에게 제공할 수 있다.
이러한 단말기(500)는 사용자가 소지한 단말기(스마트폰, 태블릿 PC 등)이거나, 쇼핑몰의 매장 등에 구비되는 단말기(예컨대 POS(point of sales) 단말기 등)를 포함할 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은, 공공장소의 소정 위치에 존재하는 로커 스테이션에 배치될 수 있다. 스테이션 관리 로봇(600)은 사용자의 물품이 수용된 로봇(400)이 로커 스테이션에 도착한 경우, 상기 로봇(400)으로부터 물품을 분리하고, 분리된 물품을 상기 로커 스테이션 내의 보관 영역에 보관할 수 있다.
한편, 로봇(400), 서버(200a), 단말기(500), 및 스테이션 관리 로봇(600)은 네트워크를 통해 서로 통신하거나, 근거리 무선 통신 등을 통해 직접 통신할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 이하에서는 로봇(400), 단말기(500), 및 스테이션 관리 로봇(600)은 서버(200a)를 통해 서로 통신가능한 것으로 가정하여 설명한다.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 로봇(400)의 구성 및 상기 로봇(400)의 동작과 관련된 실시 예들을 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 사시도이다. 도 6은 도 5에 도시된 로봇의 물품 수용부의 내부 구획 공간의 예들을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 로봇(400)은 본체를 형성하는 베이스(401)를 포함할 수 있다. 예컨대 베이스(401)는 사각형 플레이트 형태로 형성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 실시 예에 따라, 베이스(401)의 내부에는 로봇(400)의 제어와 관련된 각종 구성들(예컨대 프로세서, 메모리 등)이 배치될 수 있다.
베이스(401)의 상부에는 물품을 수용하는 수용 공간을 갖는 물품 수용부(402)가 구비될 수 있다.
예컨대, 물품 수용부(402)는 직육면체 형상을 갖고, 내부에 적어도 하나의 물품을 수용할 수 있다. 사용자는 물품 수용부(402)의 상면 또는 일 측면에 형성된 커버를 개방하고, 커버가 개방됨에 따라 외부로 노출된 수용 공간으로 보관하고자 하는 물품(보관 대상 물품)을 투입할 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 물품 수용부(402a, 402b)는 저면을 형성하는 베이스 플레이트(404)를 포함할 수 있다. 상기 베이스 플레이트(404)는 로봇(400)의 베이스(401) 상에 안착 또는 장착될 수 있다.
물품 수용부(402a, 402b) 내에는 적어도 하나의 구획판(405a, 405b)이 형성되어, 수용 공간을 복수 개로 구획할 수 있다. 사용자는 상기 복수의 수용 공간 중 적어도 하나의 수용 공간으로 상기 물품을 투입할 수 있다.
실시 예에 따라, 로봇(400)은 사용자가 보관할 물품의 부피에 기초하여 상기 구획판(405a, 405b)의 위치를 이동시킬 수도 있다. 이를 위해, 물품 수용부(402)에는 구획판(405a, 405b)의 위치를 이동시키기 위한 이동 수단(미도시)이 구비될 수 있다.
한편, 도시되지는 않았으나 물품 수용부(402)는 투입된 물품의 온도를 유지 또는 조절하기 위한 온도조절수단(미도시)을 더 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 온도조절수단은 수용 공간 내부를 냉각하거나, 수용된 물품의 온도 증가를 방지하는 쿨링 장치, 및/또는 수용 공간 내부를 히팅하거나 수용된 물품의 온도 감소를 방지하는 히팅 장치를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 물품 수용부(402)는 상기 쿨링 장치와 히팅 장치 중 어느 하나만을 구비할 수 있다. 이 경우, 로봇(400) 또는 서버(200a)는 보관 대상 물품의 종류 또는 특성에 대응하는 온도조절수단을 구비한 로봇(400)을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 5를 계속 참조하면, 물품 수용부(402)는 표면에 배치되는 적어도 하나의 디스플레이(452a~452c)를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 디스플레이(452a~452c) 각각은 로봇(400)의 상태(이용 가능 여부 등), 로봇(400)이 배치된 공공장소와 관련된 정보, 광고 콘텐츠 등을 출력할 수 있다.
예컨대, 물품 수용부(402)의 상면에 배치된 제1 디스플레이(452a)는 로봇(400)의 상태를 출력할 수 있다. 예컨대 상기 상태는, 로봇(400)이 이용가능함을 나타내는 제1 상태(S1; 예컨대 물품을 수용할 수 있는 상태), 사용자의 호출 요청에 의해 예약됨을 나타내는 제2 상태(S2), 물품 수용부(402)에 취급 주의 물품이 수용됨을 나타내는 제3 상태(S3), 및 물품 수용부(402)에 사용자의 물품이 수용되어 다른 사용자가 이용할 수 없음을 나타내는 제4 상태(S4) 등을 포함할 수 있다.
한편, 물품 수용부(402)는 베이스(401)에 탈착 가능하게 구비될 수 있다.
예컨대, 물품 수용부(402)는 스테이션 관리 로봇(600)에 의해 분리될 수 있다. 이를 위해, 베이스(401)(또는 물품 수용부(402)의 일 면)에는 스테이션 관리 로봇(600)의 암(602; 도 13 참조)이 삽입되는 적어도 하나의 삽입 홈(401a)이 형성될 수 있다. 스테이션 관리 로봇(600)은 삽입 홈(401a)으로 암(602)을 삽입하고, 암(602)을 상측으로 이동시키는 등의 조작에 의해 물품 수용부(402)를 로봇(400)의 베이스(401)로부터 분리시킬 수 있다. 스테이션 관리 로봇(600)은 분리된 물품 수용부(402)를 로커 스테이션 내의 보관 영역에 위치시킴으로써, 물품 수용부(402) 및 내부의 물품을 보관할 수 있다.
실시 예에 따라, 베이스(401)와 물품 수용부(402) 사이에는 단자가 형성될 수 있다. 상기 단자는, 베이스(401) 내의 프로세서 등의 제어 구성과, 물품 수용부(402) 내의 디스플레이(452) 및/또는 온도조절수단(미도시) 사이의 인터페이스를 제공할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 물품 수용부(402) 내의 구성들의 동작을 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 베이스(401)에는 물품 수용부(402)를 로봇(400)의 외부로 이동시키는 이동 수단(예컨대 레일(rail) 등)이 형성되는 등의 다양한 수단이 형성될 수도 있다.
실시 예에 따라, 로봇(400)은 사용자로 하여금 로봇(400)을 잡거나 이동시키기 위한 힘을 가하게 하는 홀더(403)를 더 포함할 수도 있다. 예컨대, 상기 홀더(403)는 베이스(401)의 일 측으로부터 상부로 연장되어 형성될 수 있다. 상기 홀더(403)의 상부에는 가로 방향으로 형성된 바(bar)가 형성되고, 사용자는 상기 바를 손으로 쥐고 로봇(400)을 이동시키거나 정지시키기 위한 힘을 가할 수 있다.
한편, 로봇(400)은 베이스(401)의 저면에 구비되는 적어도 하나의 휠(464)을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 휠(464)은 로봇(400)에 구비된 모터(462)로부터 제공되는 구동력에 의해 회전함으로써, 로봇(400)의 주행을 가능하게 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇(400)은 통신부(410), 입력부(420), 러닝 프로세서(430), 센싱부(440), 출력부(450), 주행부(460), 메모리(470), 및 프로세서(480)를 포함할 수 있다. 도 5에 도시된 구성들은 설명의 편의를 위한 일례로서, 로봇(400)은 도 5에 도시된 구성들보다 많거나 적은 구성들을 포함할 수 있다.
한편, 로봇(400)은 도 1에서 상술한 AI 장치(100)의 일례에 해당할 수 있다. 이 경우, 도 1에서 상술한 구성들 각각에 대한 내용은, 로봇(400)의 구성들 중 대응하는 구성들 각각에 대해서도 마찬가지로 적용될 수 있다.
통신부(410)는 로봇(400)을 네트워크를 통해 서버(200a), 단말기(500), 스테이션 관리 로봇(600), 다른 로봇들 등과 연결하기 위한 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 상기 통신 모듈들 각각은 도 1에서 상술한 통신 기술 중 어느 하나를 지원할 수 있다.
예컨대, 로봇(400)은 공유기 등의 액세스 포인트를 통해 네트워크와 연결될 수 있다. 이에 따라, 로봇(400)은 입력부(420)나 센싱부(440) 등을 통해 획득되는 각종 정보 및/또는 데이터를, 상기 네트워크를 통해 서버(200a) 등으로 제공할 수 있다.
입력부(420)는 다양한 종류의 데이터를 획득하는 적어도 하나의 입력 수단을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 적어도 하나의 입력 수단은 버튼이나 다이얼 등의 물리 입력 수단, 터치 패드나 터치 패널과 같은 터치 입력부 등을 포함할 수 있다. 사용자는 입력부(420)를 통해 각종 요청이나 명령, 정보 등을 로봇(400)으로 입력할 수 있다.
센싱부(440)는 로봇(400) 주변의 다양한 정보를 센싱하는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예컨대 센싱부(440)는 카메라(442), 마이크로폰(444), 및 주행 환경 감지 센서(446) 등을 포함할 수 있다.
카메라(442)는 로봇(400) 주변의 영상을 획득할 수 있다. 예컨대, 로봇(400)은 적어도 하나의 카메라(442)를 구비할 수 있고, 적어도 하나의 카메라(442)는 스테레오 카메라, 2D 카메라, 적외선 카메라 등으로 구현될 수 있다.
마이크로폰(444)은 로봇(400) 주변의 소리(사람의 음성, 특정 오브젝트로부터 발생하는 음향 등)를 감지할 수 있다.
일례로, 프로세서(480)는 카메라(442)를 통해 보관 대상 물품을 포함하는 이미지 데이터를 획득하고, 획득된 이미지 데이터에 기초하여 보관 대상 물품을 식별하거나, 보관 대상 물품과 관련된 정보를 획득할 수 있다. 또는 프로세서(480)는 획득된 이미지 데이터를 통신부(410)를 통해 서버(200a)로 전송하고, 서버(200a)는 수신된 이미지 데이터에 기초하여 보관 대상 물품을 식별하거나 보관 대상 물품과 관련된 정보를 획득할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(480)는 로봇(400) 내의 러닝 프로세서(430)에 의해 학습된 모델을 통해, 상기 이미지 데이터로부터 보관 대상 물품을 식별하거나 보관 대상 물품과 관련된 정보(예컨대 부피, 무게, 보관 온도 등)를 획득할 수 있다. 또는, 프로세서(480)는 상기 서버(200a)로부터 상기 학습된 모델에 대응하는 데이터를 수신하여 메모리(470)에 저장하고, 저장된 데이터를 통해 상기 이미지 데이터로부터 보관 대상 물품을 식별하거나 보관 대상 물품과 관련된 정보를 획득할 수도 있다.
주행 환경 감지 센서(446)는 로봇(400)의 안정적인 주행을 위해, 로봇(400) 주변이나 바닥면의 장애물, 바닥면의 단차 등을 감지하는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예컨대, 주행 환경 감지 센서(446)는 카메라, 초음파 센서, 근접 센서 등을 포함할 수 있다.
프로세서(480)는 주행 환경 감지 센서(446)의 센싱값에 기초하여, 로봇(400)의 주행 방향이나 주행 속도를 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(480)는 상기 센싱값에 기초하여 전방의 장애물을 감지하고, 감지된 장애물에 기초하여 주행 경로를 설정 또는 변경하고, 설정 또는 변경된 주행 경로에 기초하여 주행부(460; 예컨대 모터(462))를 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 센싱부(440)에 포함된 구성들 중 일부(예컨대, 카메라, 마이크로폰 등)는 입력부(420)로서 기능할 수도 있다.
출력부(450)는 로봇(400)의 동작이나 상태, 로봇(400)에서 실행되는 각종 서비스, 프로그램, 애플리케이션 등과 관련된 각종 정보를 출력할 수 있다.
예컨대 출력부(450)는 디스플레이(452) 및 스피커(454) 등을 포함할 수 있다.
디스플레이(452)는 상술한 각종 정보나 메시지를 그래픽 형태로 출력할 수 있다. 실시 예에 따라, 디스플레이(452)는 터치 입력부와 함께 터치 스크린 형태로 구현될 수 있고, 이 경우 디스플레이(452)는 출력 수단뿐만 아니라 입력 수단으로서도 기능할 수 있다. 스피커(454)는 상기 각종 정보나 메시지를 음성이나 음향 형태로 출력할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 디스플레이(452)는 물품 수용부(402)의 표면에 배치되는 적어도 하나의 디스플레이(452a~452c)를 포함할 수도 있다. 프로세서(480)는 상기 적어도 하나의 디스플레이(452a~452c)를 통해 로봇(400)의 상태, 공공 장소와 관련된 정보, 광고 콘텐츠 등을 출력할 수 있다.
주행부(460)는 로봇(400)의 이동(주행)을 위한 것으로서, 예컨대 모터(462)를 포함할 수 있다. 상기 모터(462)는 로봇(400)의 하부에 구비된 적어도 하나의 휠(464)과 연결되어, 로봇(400)의 주행을 위한 구동력을 상기 휠(464)로 제공할 수 있다. 예컨대, 주행부(462)는 적어도 하나의 모터(462)를 구비할 수 있고, 프로세서(480)는 상기 적어도 하나의 모터(462)를 제어하여 주행 방향 및/또는 주행 속도를 조절할 수 있다.
메모리(470)는 로봇(400)에 포함된 구성 요소들의 동작을 제어하기 위한 제어 데이터, 입력부(420)를 통해 획득된 입력이나 센싱부(440)를 통해 획득되는 정보에 기초한 동작을 수행하기 위한 데이터 등의 각종 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 메모리(470)는 프로세서(480)에 포함된 적어도 하나의 프로세서나 컨트롤러에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈이나 애플리케이션 등의 프로그램 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 메모리(470)는, 카메라(442)를 통해 획득된 보관 대상 물품을 포함하는 이미지 데이터로부터 상기 보관 대상 물품을 식별하거나 관련 정보를 획득하기 위한 이미지 인식 알고리즘을 저장할 수 있다.
또한, 메모리(470)는 주행 환경 감지 센서(446)를 통해 획득되는 센싱값에 기초하여 주행 속도나 주행 방향을 조절하는 알고리즘을 저장할 수 있다.
이러한 메모리(470)는 하드웨어적으로, ROM, RAM, EEPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기를 포함할 수 있다.
프로세서(480)는 로봇(400)의 동작을 제어하는 적어도 하나의 프로세서나 컨트롤러 등을 포함할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(480)는 적어도 하나의 CPU, AP(application processor), 마이크로컴퓨터(또는 마이컴), 집적 회로, ASIC(application specific integrated circuit) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(480)는 로봇(400)에 포함된 구성들의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(480)는 카메라(442)를 통해 획득되는 이미지 신호를 처리하여 이미지 데이터를 생성하는 ISP, 디스플레이(452)의 동작을 제어하는 디스플레이 컨트롤러 등을 포함할 수 있다.
이하, 도 8 내지 도 16을 참조하여, 본 발명의 실시 예에 따른 로봇(400) 및 그를 포함하는 시스템의 동작에 대해 보다 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템의 물품 관리 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 8을 참조하면, 로봇(400) 또는 서버(200a)는 사용자로부터 로봇 호출 요청을 수신할 수 있다(S100).
예컨대, 사용자는 단말기(500)에서 실행되는 어플리케이션을 통해 로봇 호출 요청을 입력할 수 있다.
또는, 매장의 직원은, 사용자의 물품 구매 및 결제 시, 단말기(500; POS 단말기 등)를 통해 로봇 호출 요청을 입력할 수 있다.
단말기(500)는 입력된 로봇 호출 요청을 서버(200a)(또는 로봇(400))로 전송할 수 있다.
예컨대, 로봇 호출 요청은 사용자 또는 매장의 위치 정보를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 로봇 호출 요청은 보관 대상 물품의 종류나 특성(부피, 무게, 보관 온도 등)과 관련된 정보를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 로봇(400)의 프로세서(480)는 입력부(420), 카메라(442), 및/또는 마이크로폰(444)을 통해 사용자로부터 로봇 호출 요청을 수신할 수도 있다. 이 경우, 상기 로봇 호출 요청은 입력부(420; 버튼이나 터치 입력부 등)의 조작 형태로 수신되거나, 제스쳐 및/또는 음성 형태로 수신될 수 있다.
로봇(400)은 상기 로봇 호출 요청에 응답하여 사용자에 대응하는 위치로 이동할 수 있다(S110).
예컨대, 단말기(500)는 상기 로봇 호출 요청의 전송 시, 사용자에 대응하는 위치를 나타내는 위치 정보를 함께 전송할 수 있다. 예컨대 상기 위치 정보는 사용자 또는 매장 등의 위치를 포함할 수 있다.
단말기(500)가 서버(200a)로 상기 로봇 호출 요청 및 위치 정보를 전송한 경우, 서버(200a)는 상기 로봇 호출 요청 및 위치 정보를 로봇(400)으로 전송할 수 있다.
프로세서(480)는 수신된 로봇 호출 요청 및 위치 정보에 응답하여, 상기 사용자에 대응하는 위치로 이동하도록 주행부(460)를 제어할 수 있다.
로봇(400)은 사용자로부터 보관 대상 물품을 제공받아 물품 수용부(402)에 수용하고, 상기 로봇(400) 또는 서버(200a)는 상기 보관 대상 물품과 관련된 물품 보관 정보를 획득할 수 있다(S120).
프로세서(480)는 사용자에 대응하는 위치로 이동한 후, 물품 수용부(402)에 보관 대상 물품을 수용하도록 사용자에게 요청할 수 있다.
사용자는 물품 수용부(402)의 커버를 개방하고, 수용 공간 내로 보관 대상 물품을 투입할 수 있다.
한편, 로봇(400) 또는 서버(200a)는 보관 대상 물품과 관련된 물품 보관 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 사용자는 로봇(400)의 입력부(420)를 통해 상기 물품 보관 정보를 입력하거나, 단말기(500)를 통해 상기 물품 보관 정보를 로봇(400) 또는 서버(200a)로 전송할 수 있다.
예컨대, 상기 물품 보관 정보는 보관 대상 물품의 소유자(사용자)를 식별하기 위한 정보(계정 등), 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드, 보관 대상 물품의 반출 예정 시각 정보, 반출될 보관 대상 물품의 수령 장소 등을 포함할 수 있다.
로봇(400)은 기 설정된 로커 스테이션으로 이동하고, 상기 보관 대상 물품을 로커 스테이션에 보관할 수 있다(S130).
프로세서(480)는 보관 대상 물품이 물품 수용부(402)에 수용된 후, 로커 스테이션으로 이동하도록 주행부(460)를 제어할 수 있다.
로봇(400)이 로커 스테이션에 도착한 경우, 상기 보관 대상 물품이 수용된 물품 수용부(402)는 스테이션 관리 로봇(600) 등에 의해 로봇(400)으로부터 분리될 수 있다. 분리된 물품 수용부(402)는 로커 스테이션 내의 보관 영역에 보관될 수 있다.
이후, 로봇(400)에는 물품이 수용되지 않은 새로운 물품 수용부가 장착되어, 다른 사용자의 물품을 보관하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
또는, 로봇(400)에는 다른 사용자의 보관 대상 물품이 수용된 물품 수용부가 장착되고, 로봇(400)은 상기 다른 사용자의 위치로 주행하여 상기 보관 대상 물품을 사용자에게 반출할 수도 있다.
로봇(400) 또는 서버(200a)는 보관 중인 물품에 대한 반출 요청에 응답하여, 보관 대상 물품을 사용자에게 제공(반출)할 수 있다(S140).
물품 보관 정보에 반출 예정 시각 정보가 포함된 경우, 서버(200a)는 상기 반출 예정 시각 정보에 기초하여 보관 대상 물품을 사용자에게 반출하기 위해 로봇(400)을 로커 스테이션으로 호출할 수 있다.
또는, 서버(200a)는 사용자의 단말기(500)로부터 반출 요청을 수신하고, 수신된 반출 요청에 응답하여 상기 보관 대상 물품을 사용자에게 반출하기 위해 로봇(400)을 로커 스테이션으로 호출할 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 사용자의 보관 대상 물품이 수용된 물품 수용부(402)를 로봇(400)에 장착할 수 있다.
물품 수용부(402)가 장착된 로봇(400)의 프로세서(480)는 기 설정된 수령 장소 또는 반출 요청과 함께 수신되는 수령 장소의 정보에 기초하여, 상기 수령 장소로 이동하도록 주행부(460)를 제어할 수 있다.
로봇(400)이 상기 수령 장소에 도착한 경우, 프로세서(480)는 사용자로 하여금 물품 수용부(402)에 수용된 보관 대상 물품을 반출하도록 요청할 수 있다. 실시 예에 따라, 타인이 상기 보관 대상 물품을 무단으로 반출하는 것을 방지하기 위해, 물품 수용부(402)의 커버는 잠금 상태일 수 있고, 프로세서(480)는 반출을 위한 계정이나 패스워드 정보를 입력하도록 요청할 수 있다. 사용자는 입력부(420) 등을 통해 상기 계정이나 패스워드 정보를 입력할 수 있다. 프로세서(480)는 입력된 정보가 설정된 정보와 일치하는 경우, 상기 보관 대상 물품의 반출이 가능하도록 물품 수용부(402)의 잠금을 해제할 수 있다.
도 8에 도시된 물품 관리 방법은 실제 구현 시 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 이하 도 9 내지 도 16을 참조하여 상기 물품 관리 방법과 관련된 일부 실시 예들에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템이 사용자의 보관 대상 물품을 로커 스테이션으로 운반하는 동작을 설명하기 위한 래더 다이어그램이다. 도 10a 내지 도 10b는 사용자로부터 수신되는 로봇 호출 요청을 처리하는 동작과 관련된 예시도들이다. 도 11은 로봇이 사용자로부터 보관 대상 물품을 제공받는 동작과 관련된 예시도이다.
도 9 내지 도 11을 참조하면, 단말기(500)는 사용자 등으로부터 보관 대상 물품에 대한 정보 및 로봇 호출 요청을 획득하고(S200), 획득된 정보 및 로봇 호출 요청(CALL_REQ)을 서버(200a)로 전송할 수 있다(S210).
상기 보관 대상 물품에 대한 정보는, 보관 대상 물품의 종류, 부피, 무게, 수량, 취급 주의 여부, 보관 온도 등 보관 대상 물품의 특성과 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다.
예컨대, 도 10a에 도시된 바와 같이, 사용자는 단말기(500)의 카메라를 통해 보관 대상 물품(900)을 포함하는 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 사용자는 단말기(500)의 디스플레이에 표시된 로봇 호출 아이템(910)을 터치함으로써, 로봇 호출 요청을 단말기(500)로 입력할 수 있다.
단말기(500)는 로봇 호출 요청(CALL_REQ)을 서버(200a)로 전송할 수 있다. 이 때, 단말기(500)는 보관 대상 물품(900)을 포함하는 영상을 함께 전송하거나, 상기 영상으로부터 추출되는 보관 대상 물품(900)에 대한 정보를 서버(200a)로 전송할 수도 있다. 상기 영상이 서버(200a)로 전송되는 경우, 서버(200a)는 상기 영상으로부터 보관 대상 물품(900)에 대한 정보를 추출할 수도 있다.
실시 예에 따라, 서버(200a)는 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 학습 모델을 이용하여, 상기 영상으로부터 보관 대상 물품(900)에 대한 정보를 추출할 수도 있다.
실시 예에 따라, 단말기(500)는 위치 정보를 서버(200a)로 더 전송할 수 있다.
서버(200a)는 로봇들(400) 각각의 상태, 및 상기 보관 대상 물품에 대한 정보에 기초하여, 상기 로봇들 중 호출할 로봇(400)을 선택할 수 있다(S220). 서버(200a)는 선택된 로봇(400)으로 호출 정보(CALL_INFO)를 전송할 수 있다(S230).
서버(200a)는 공공 장소 내에 배치된 로봇들 중, 현재 이용가능한 상태인 로봇들을 확인할 수 있다. 서버(200a)는 이용가능한 로봇들 중, 상기 보관 대상 물품에 대한 정보에 기초하여 상기 보관 대상 물품을 수용가능한 어느 하나의 로봇(400)을 선택할 수 있다.
예컨대, 보관 대상 물품의 부피보다 큰 수용 공간을 갖는 로봇, 상기 보관 대상 물품의 보관 온도를 유지하기 위한 온도조절수단을 갖는 로봇 등이 상기 선택되는 로봇에 해당할 수 있다.
*서버(200a)는 선택된 로봇(400)으로 호출 정보(CALL_INFO)를 전송할 수 있다. 상기 호출 정보는 사용자 또는 매장 등의 위치 정보를 포함할 수 있다.
로봇(400)은 수신된 호출 정보(CALL_INFO)에 기초하여, 사용자에 대응하는 위치로 주행할 수 있다(S240).
프로세서(480)는 로봇(400)의 현재 위치와 상기 호출 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 주행 경로를 설정할 수 있다. 프로세서(480)는 설정된 주행 경로를 따라 주행하도록 주행부(460)를 제어함으로써 사용자에 대응하는 위치로 이동할 수 있다.
서버(200a)는 사용자에게로 제공될 로봇(400)에 대한 정보, 로봇(400)의 이동 정보 등을 포함하는 호출 결과 정보(CALL_RESULT)를 단말기(500)로 전송할 수 있다.
단말기(500)는 수신된 호출 결과 정보(CALL_RESULT)를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예컨대, 단말기(500)는 호출된 로봇(400)에 대한 정보(920), 및 로봇(400)의 이동 정보(922)를 표시할 수 있다.
실시 예에 따라, 서버(200a)는 로봇(400)으로부터 현재 위치나 주행 상태와 관련된 정보를 실시간 또는 주기적으로 수신하고, 수신된 정보를 단말기(500)로 지속적으로 전송할 수도 있다.
로봇(400)은 사용자로부터 제공되는 보관 대상 물품(900)을 물품 수용부(402)에 수용하고(S250), 보관 대상 물품(900)이 수용됨에 따라 물품 수용 알림을 서버(200a)로 전송할 수 있다(S255).
프로세서(480)는 물품 수용부(402)의 커버가 개방되고 보관 대상 물품(900)이 수용 공간에 수용된 후, 커버가 폐쇄됨에 따라 보관 대상 물품(900)이 수용됨을 감지할 수 있다. 이를 위해, 물품 수용부(402)에는 커버의 개폐를 감지하는 센서(홀 센서 등), 또는 보관 대상 물품(900)의 수용을 감지하는 센서(거리 센서, 무게 센서 등)가 구비될 수도 있다.
프로세서(480)는 보관 대상 물품(900)이 수용됨을 감지하면, 서버(200a)로 물품 수용 알림을 전송할 수 있다.
한편, 프로세서(480)는 보관 대상 물품(900)의 수용을 유도하기 위한 메시지(1002)를 출력부(450)를 통해 출력할 수 있다. 예컨대, 프로세서(480)는 스피커(454)를 통해 음성 형태의 메시지(1002)를 출력할 수 있다.
한편, 단말기(500)는 사용자로부터 보관 대상 물품에 대한 물품 보관 정보를 획득하고(S260), 획득된 물품 보관 정보를 서버(200a)로 전송할 수 있다(S265).
도 8에서 상술한 바와 같이, 상기 물품 보관 정보는 보관 대상 물품의 소유자(사용자)를 식별하기 위한 정보(계정 등), 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드, 보관 대상 물품의 반출 예정 시각 정보, 반출될 보관 대상 물품의 수령 장소 등을 포함할 수 있다.
서버(200a)는 수신된 물품 보관 정보를 메모리나 데이터베이스 등에 저장할 수 있다(S270).
서버(200a)는 복수의 사용자들에게 물품 관리 서비스를 제공함에 따라, 복수의 사용자들로부터 물품 보관 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 즉 서버(200a)는 저장된 물품 보관 정보에 기초하여 보관 대상 물품들의 보관 및 반출을 관리할 수 있다.
서버(200a)는 상기 물품 수용 알림 및 물품 보관 정보가 수신되면, 로봇(400)을 로커 스테이션으로 이동시키기 위해 로봇(400)으로 스테이션 이동 명령을 전송할 수 있다(S280).
로봇(400)은 수신된 스테이션 이동 명령에 응답하여 로커 스테이션으로 주생할 수 있다(S290).
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 및 그를 포함하는 시스템이 사용자의 보관 대상 물품을 로커 스테이션에 보관 및 반출하는 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 13 내지 도 14는 스테이션 관리 로봇이 물품 수용부를 로봇으로부터 분리하여 보관 영역에 보관하는 동작을 보여주는 예시도들이다. 도 15 내지 도 16은 로커 스테이션에 보관 중인 물품을 사용자에게 운반 및 제공하는 동작을 보여주는 예시도들이다.
도 12를 참조하면, 로봇(400)은 사용자의 보관 대상 물품이 수용된 상태로 로커 스테이션에 도착할 수 있다(S300).
스테이션 관리 로봇(600)은 로봇(400)의 물품 수용부(402)를 로봇(400)으로부터 분리하고(S310), 분리된 물품 수용부(402)를 로커 스테이션의 보관 영역에 보관할 수 있다(S320).
예컨대, 로봇(400)은 로커 스테이션에 도착한 경우, 서버(200a) 또는 스테이션 관리 로봇(600)으로 도착을 알리는 신호를 전송할 수 있다.
서버(200a)는 상기 신호에 응답하여, 로봇(400)의 물품 수용부(402)를 분리시키기 위한 제어 명령을 스테이션 관리 로봇(600)으로 전송할 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 상기 로봇(400)으로부터 수신된 신호 또는 서버(200a)로부터 수신된 제어 명령에 기초하여, 물품 수용부(402)를 로봇(400)으로부터 분리할 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 분리된 물품 수용부(402)를 로커 스테이션 내의 보관 영역에 위치시킴으로써, 상기 물품 수용부(402)를 보관할 수 있다.
이와 관련하여 도 13 내지 도 14를 참조하면, 스테이션 관리 로봇(600)은 암(arm; 602)을 삽입 홈(401a; 도 5 참조)으로 삽입한 후, 암(602)을 상측으로 이동시킬 수 있다. 이에 따라, 물품 수용부(402)는 베이스(401)로부터 분리될 수 있다.
예컨대, 스테이션 관리 로봇(600)은 카메라 등의 센서를 이용하여 삽입 홈(401a)의 위치를 감지하고, 감지된 위치에 기초하여 암(602)을 삽입 홈(401a)으로 삽입할 수 있다.
또는, 로봇(400)은 로커 스테이션 내의 기 설정된 지점에서 기 설정된 방향을 향하도록 위치할 수 있다. 이 경우, 삽입 홈(401a)의 위치는 항상 일정하므로, 스테이션 관리 로봇(600)은 별도의 센서 없이 암(602)을 삽입 홈(401a)으로 삽입할 수도 있다.
도 14의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 스테이션 관리 로봇(600)은 물품 수용부(402)를 로커 스테이션 내의 보관 영역으로 운반할 수 있다. 예컨대, 보관 영역에는 적어도 하나의 물품 수용부(402)를 수용하는 로커(locker; 1400)가 구비될 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 물품 수용부들의 관리 정보에 기초하여 로커(1400) 내의 이용가능한 수용 공간(1401)을 검출할 수 있다. 또는 스테이션 관리 로봇(600)은 카메라를 통해 획득되는 영상으로부터 상기 수용 공간(1401)을 검출할 수도 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 검출된 수용 공간(1401)으로 물품 수용부(402)를 투입함으로써, 물품 수용부(402)를 보관 영역에 보관할 수 있다. 실시 예에 따라, 스테이션 관리 로봇(600)은 로커(1400)의 수용 공간들 중 상기 물품 수용부(402)의 수용 공간에 대한 정보를 포함하는 관리 정보를 생성 및 저장할 수 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 반출 요청 또는 기 수신된 반출 예정 시간에 대한 정보에 기초하여, 보관 영역에 보관 중인 물품 수용부(402)를 로봇(400)에 장착할 수 있다(S330).
예컨대, 쇼핑몰을 이용 중인 사용자는 쇼핑몰의 이용을 종료한 후 쇼핑몰 외부로 이동하고자 할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 단말기(500)를 통해 보관 대상 물품의 반출 요청을 서버(200a)로 전송할 수 있다.
서버(200a)는 수신된 반출 요청을 스테이션 관리 로봇(600) 및 로봇(400)으로 전송할 수 있다. 상기 반출 요청은 보관 대상 물품에 대한 정보, 보관 대상 물품의 수령 위치 정보 등을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 서버(200a)는 메모리 또는 데이터베이스에 저장된 물품 보관 정보 중 반출 예정 시각 정보에 기초하여, 상기 반출 요청을 스테이션 관리 로봇(600) 및 로봇(400)으로 전송할 수도 있다.
스테이션 관리 로봇(600)은 수신된 반출 요청에 응답하여, 보관 영역에 보관 중인 적어도 하나의 물품 수용부 중, 상기 사용자의 보관 대상 물품이 수용된 물품 수용부(402)를 상기 보관 영역으로부터 반출할 수 있다.
한편, 로봇(400)은 수신된 반출 요청에 응답하여, 로커 스테이션 내의 기 설정된 수령 위치로 이동할 수 있다. 도 9의 S220 단계와 유사하게, 서버(200a)는 복수의 로봇들의 상태에 기초하여, 이용 가능한 어느 하나의 로봇으로 반출 요청을 전송할 수 있다.
로봇(400)이 상기 수령 위치에 위치하면, 스테이션 관리 로봇(600)은 보관 영역으로부터 반출한 물품 수용부(402)를 로봇(400)에 장착할 수 있다.
로봇(400)은 반출 위치로 주행하여, 사용자에게 보관 대상 물품을 제공할 수 있다(S340).
프로세서(480)는 수신된 반출 요청에 포함된 수령 위치 정보에 기초하여 주행 경로를 설정하고, 설정된 주행 경로에 기초하여 주행부(460)를 제어할 수 있다.
예컨대 상기 수령 위치 정보는 상기 반출 위치를 포함할 수 있다. 상기 반출 위치는 사용자의 현재 위치, 사용자에 의해 설정되는 위치, 사용자의 차량이 주차된 위치 등일 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(480)는 로봇(400)의 이동 중 위치 정보를 서버(200a)로 전송할 수 있다.
도 15에 도시된 바와 같이, 서버(200a)는 로봇(400)으로부터 수신되는 위치 정보에 기초하여, 물품의 운반 정보(DELIVERY_INFO)를 생성하고, 생성된 운반 정보(DELIVERY_INFO)를 사용자의 단말기(500)로 전송할 수 있다.
운반 정보(DELIVERY_INFO)는 로봇(400)의 위치, 주행 경로, 예상 도착시간 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 단말기(500)는 디스플레이를 통해 상기 정보(920, 922)를 포함하는 화면을 표시할 수 있다.
로봇(400)이 상기 반출 위치에 도착한 경우, 프로세서(480)는 물품 수용부(402)에 수용된 보관 대상 물품을 사용자에게 제공함으로써 물품의 반출을 수행할 수 있다.
실시 예에 따라, 보관 대상 물품이 타인에 의해 무단으로 반출되는 것을 방지하기 위해, 프로세서(480)는 물품 수용부(402)의 커버의 잠금을 해제하기 위한 패스워드 정보를 입력부(420)를 통해 입력하도록 요청할 수 있다.
예컨대, 도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 프로세서(480)는 제1 디스플레이(452a; 터치 스크린)에 패스워드 입력 화면을 표시할 수 있다. 패스워드 입력 화면은 키패드(1620), 및 키패드(1620)의 입력에 따라 숫자가 표시되는 표시 창(1622)을 포함할 수 있다. 사용자(1600)는 키패드(1620)를 조작하여 패스워드를 입력할 수 있다.
도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 프로세서(480)는 입력된 패스워드가 기 설정된 패스워드와 일치하는 경우, 커버의 잠금을 해제할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(480)는 사용자(1600)가 보관 대상 물품(1610)을 용이하게 반출하기 위해, 물품 수용부(402) 내의 구획판(405a) 또는 베이스 플레이트(404)의 위치를 조절함으로써, 보관 대상 물품(1610)을 수용 공간 상측으로 이동시킬 수도 있다. 또한, 프로세서(480)는 사용자(1600)로 하여금 보관 대상 물품(1610)을 물품 수용부(402)로부터 반출하도록 유도하기 위한 메시지(1630; 예컨대 음성 메시지)를 출력부(450; 예컨대 스피커(454))를 통해 출력할 수도 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따르면, 로봇(400) 및 그를 포함하는 시스템은 백화점, 쇼핑몰이나 공항 등의 공공장소를 이용하는 사용자의 물품을 수용하고, 로커 스테이션에 상기 물품을 보관 및 관리하는 서비스를 제공할 수 있다. 이에 따라 공공장소의 운영자는 상기 공공장소에 존재하는 사용자들의 물품들로 인한 공간 혼잡을 방지하고 보다 쾌적한 환경을 사용자들에게 제공할 수 있다.
또한, 사용자는 상기 서비스를 통해 부피가 크거나 무거운 물품들을 안전하게 보관할 수 있고, 원하는 시점에 원하는 위치에서 상기 물품들을 편리하게 제공받을 수 있다. 따라서 공공장소의 이용 시 사용자의 편의성이 극대화될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 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 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 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.

Claims (20)

  1. 본체를 형성하는 베이스;
    상기 베이스의 상부에 탈착되고, 내부에 보관 대상 물품을 수용하는 수용 공간을 갖는 물품 수용부;
    주행을 위한 구동력을 제공하는 모터;
    호출 요청을 수신하는 통신부; 및
    상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 기초하여, 사용자에 대응하는 위치로 이동하도록 상기 모터를 제어하고,
    상기 사용자로부터 상기 보관 대상 물품이 상기 물품 수용부에 수용되면, 기 정의된 로커 스테이션으로 이동하도록 상기 모터를 제어하는 프로세서를 포함하는 로봇.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 호출 요청은 상기 보관 대상 물품에 대한 정보를 더 포함하고,
    상기 정보는 상기 보관 대상 물품의 종류, 부피, 무게, 수량, 취급 주의 여부, 및 보관 온도 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 로봇.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로봇의 현재 위치, 및 상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 기초하여 주행 경로를 설정하고,
    설정된 주행 경로에 기초하여 상기 모터를 제어하는 로봇.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자에 대응하는 위치로의 이동 후, 물품의 수용을 유도하는 메시지를 출력하도록 디스플레이 및 스피커 중 적어도 하나를 제어하는 로봇.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 보관 대상 물품에 대한 물품 보관 정보를 상기 통신부 또는 입력부를 통해 획득하고,
    상기 물품 보관 정보는 상기 사용자의 식별 정보, 상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드, 반출 예정 시각 정보, 및 수령 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 로봇.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부는,
    상기 로커 스테이션에 배치된 스테이션 관리 로봇에 의해 상기 베이스로부터 분리되는 로봇.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 보관 대상 물품에 대한 반출 요청, 또는 기 수신된 상기 보관 대상 물품의 반출 예정 시각 정보에 기초하여 상기 로커 스테이션으로 이동하도록 상기 모터를 제어하고,
    상기 스테이션 관리 로봇에 의해 상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부가 장착되면, 상기 반출 요청에 포함된 수령 위치 정보 또는 기 수신된 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하도록 상기 모터를 제어하는 로봇.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동 후, 상기 보관 대상 물품을 상기 물품 수용부로부터 반출하도록 유도하는 메시지를 디스플레이 또는 스피커를 통해 출력하는 로봇.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 물품 수용부의 입력부를 통해 상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드를 수신하고,
    수신된 패스워드에 기초하여 상기 물품 수용부의 커버의 잠금을 해제하는 로봇.
  10. 로봇 호출 요청을 수신하는 단계;
    복수의 로봇들 각각의 상태에 기초하여, 이용가능한 어느 하나의 로봇을 선택하는 단계;
    선택된 로봇으로 상기 로봇 호출 요청에 대응하는 호출 정보를 전송하는 단계;
    상기 호출 정보를 수신한 로봇이, 상기 호출 정보에 포함된 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하는 단계;
    상기 로봇의 물품 수용부에 수용되는 보관 대상 물품에 대한 물품 보관 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 로봇이 기 정의된 로커 스테이션으로 이동하는 단계를 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 로봇 호출 요청을 수신하는 단계는,
    서버가 사용자 또는 매장의 단말기로부터 상기 로봇 호출 요청을 수신하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 로봇 호출 요청은 상기 보관 대상 물품의 종류, 부피, 무게, 수량, 취급 주의 여부, 및 보관 온도 중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
    상기 어느 하나의 로봇을 선택하는 단계는,
    이용가능한 상태인 적어도 하나의 로봇 중, 상기 보관 대상 물품의 적어도 하나의 정보에 대응하는 상기 어느 하나의 로봇을 선택하는 단계인 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 위치 정보는 사용자 또는 매장의 위치를 나타내고,
    상기 호출 정보에 포함된 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하는 단계는,
    상기 로봇의 현재 위치, 및 상기 호출 요청에 포함된 위치 정보에 대응하는 위치에 기초하여 주행 경로를 설정하는 단계; 및
    설정된 주행 경로에 기초하여 이동하는 단계를 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 물품 보관 정보는 사용자의 식별 정보, 상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드, 반출 예정 시각 정보, 및 수령 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 로커 스테이션에 배치된 스테이션 관리 로봇이, 상기 로봇의 물품 수용부를 상기 로봇으로부터 분리하는 단계; 및
    상기 분리된 물품 수용부를 상기 로커 스테이션 내의 보관 영역에 위치시키는 단계를 더 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 보관 대상 물품에 대한 반출 요청을 수신하는 단계;
    수신된 반출 요청에 응답하여, 상기 보관 영역에 위치한 상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부를 로봇에 장착하는 단계; 및
    상기 물품 수용부가 장착된 로봇이, 상기 반출 요청에 포함된 수령 위치 정보 또는 기 수신된 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하는 단계를 더 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 물품 수용부를 로봇에 장착하는 단계는,
    복수의 로봇들 중 이용가능한 어느 하나의 로봇을 선택하는 단계;
    선택된 로봇이 상기 로커 스테이션으로 이동하는 단계; 및
    상기 로커 스테이션으로 이동한 로봇에 상기 물품 수용부를 장착하는 단계를 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 보관 대상 물품의 반출을 위한 패스워드를 수신하는 단계; 및
    수신된 패스워드가 기 설정된 패스워드와 일치하는 경우, 상기 물품 수용부의 커버의 잠금을 해제하는 단계를 더 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 로봇이 상기 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동 중, 사용자의 단말기로 운반 정보를 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 운반 정보는 상기 로봇의 위치, 주행 경로, 예상 도착 시간 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 보관 대상 물품에 대해 기 설정된 반출 예정 시각 정보에 기초하여, 상기 보관 영역에 위치한 상기 보관 대상 물품이 수용된 상기 물품 수용부를 로봇에 장착하는 단계; 및
    상기 물품 수용부가 장착된 로봇이, 상기 반출 요청에 포함된 수령 위치 정보 또는 기 수신된 수령 위치 정보에 대응하는 위치로 이동하는 단계를 더 포함하는 로봇을 이용한 물품 관리 방법.
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