KR20190106920A - 로봇 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

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KR20190106920A
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김정식
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Abstract

로봇 시스템은 조리 용구가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터를 갖는 로봇과; 조리 용구가 세척되는 세척공간이 형성된 세척모듈과; 조리 용구가 세척공간으로 삽입된 후 세척공간에서 세척되는 세척모드로 로봇을 동작시키는 컨트롤러를 포함한다.

Description

로봇 시스템 및 그 제어 방법{Robot system and Control method of the same}
본 발명은 로봇 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는　기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로, 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등으로 분류될 수 있고, 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
최근에는 로봇을 이용하여 조리를 행할 수 있는 조리 로봇이 점차 증가되는 추세이고, 이러한 로봇의 일 예는 일본 특허공보 특허제4531832호(2010년8월25일 발행일)에 개시된 조리 보조 로봇이 있다.
일본 특허공보 특허제4531832호에 개시된 조리 보조 로봇은 조리용 가열 버너 위에 배치된 조리 용기를 이용하여 조리를 보조하는 로봇이고, 핸드부와, 핸드부의 위치 및 자세를 변화시키는 암부 및 암부를 지지하는 지지부를 포함하고, 핸드부의 위치 및 자세를 임의로 변화시킬 수 있는 적어도 6개의 가동부를 포함한다.
일본 특허공보 특허 제4531832호(2010년8월25일 발행일)
본 발명은 조리 용구를 신속하게 세척할 수 있는 로봇 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템은 조리 용구가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터를 갖는 로봇과, 조리 용구가 세척되는 세척공간이 형성된 세척모듈과; 조리 용구가 세척공간으로 삽입된 후 세척공간에서 세척되는 세척모드로 로봇을 동작시키는 컨트롤러를 포함한다.
로봇의 세척모드시, 컨트롤러는 조리 용구가 세척공간으로 삽입되는 삽입 궤적으로 앤드 이팩터를 이동시킨 후, 앤드 이팩터를 세척 모션으로 작동시킬 수 있다.
앤드 이팩터가 조리 용구를 세척공간으로 삽입시키는 각도는 조리 용구의 종류 및 세척모듈의 종류에 따라 결정될 수 있다.
로봇의 세척모드 도중에 컨트롤러는 앤드 이팩터가 세척공간 위에서 회전되는 회전 모션으로 앤드 이팩터를 회전시킬 수 있다.
로봇의 세척모드 도중에 컨트롤러는 앤드 이팩터가 세척공간 위에서 복수회 승강되는 승강모션으로 앤드 이팩터를 승강시킬 수 있다.
로봇의 세척모드 완료시, 컨트롤러는 조리 용구가 세척공간에서 인출되는 인출궤적으로 앤드 이팩터를 이동시킬 수 있다.
로봇의 세척모드 완료시, 컨트롤러는 조리 용구를 싱크대에 넣거나 조리 용구가 식기세척기에 투입되는 이동 궤적으로 앤드 이팩터를 이동시킬 수 있다.
세척 모듈은 상기 로봇과 제1거리 만큼 이격될 수 있고, 제1거리는 로봇의 최대 길이 보다 짧을 수 있다.
세척 모듈은 세척 모듈을 제어하는 세척모듈 컨트롤러와, 로봇과 통신하는 통신소자를 포함할 수 있다.
세척 모듈은 상면이 개방되고 내부에 상기 세척공간이 형성된 세척 하우징을 포함할 수 있다.
세척 모듈은 세척 하우징에 배치되고 세척공간을 향해 세척수를 분사하는 복수개 노즐을 포함할 수 있다.
세척 모듈은 세척 하우징에 세척공간으로 진퇴되게 배치된 적어도 하나의 세척롤러를 포함할 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 조리 용구가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터를 갖는 로봇과, 조리 용구가 세척되는 세척공간이 형성된 세척모듈을 포함하는 로봇 시스템을 제어하는 로봇 시스템을 제어할 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 로봇이 조리 용구를 이용하여 조리 동작을 수행하는 조리 단계와; 앤드 이팩터가 조리 용구를 상기 세척공간으로 삽입하는 삽입 단계와; 앤드 이팩터가 세척 모션으로 동작되는 모션 단계와; 앤드 이팩터가 조리 용구를 세척공간에서 인출하는 인출 단계를 포함할 수 있다.
삽입 단계시, 컨트롤러는 조리 용구가 세척공간으로 삽입되는 삽입 궤적으로 앤드 이팩터를 이동시킬 수 있다.
삽입 단계시, 앤드 이팩터가 조리 용구를 세척공간으로 삽입시키는 각도는 조리 용구의 종류 및 상기 세척모듈의 종류에 따라 결정될 수 있다.
세척 모션은 앤드 이팩터가 세척공간 위에서 회전되는 모션일 수 잇다.
세척 모션은 앤드 이팩터가 세척공간 위에서 복수회 승강되는 모션일 수 있다.
모션 단계시, 세척모듈의 복수개 노즐은 세척공간을 향해 세척수를 분사할 수 있다.
모션 단계시, 세척모듈의 세척롤러는 세척공간에서 이동될 수 있다.
인출 단계시 컨트롤러는 조리 용구가 상기 세척공간에서 인출되는 인출 궤적으로 앤드 이팩터를 이동시킬 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 인출 단계 후, 컨트롤러가 조리 용구를 싱크대나 식기세척기에 투입하는 투입 궤적으로 앤드 이팩터를 이동시키는 이동단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 로봇이 조리 용구를 이용하여 조리 동작을 수행한 후, 조리 용구에 뭍은 이물질을 세척모듈에 넣어 세척 모듈에서 간편하게 분리할 수 있다.
또한, 로봇과 세척 모듈이 함께 작동되면서 조리 용구의 이물질을 조리 용구에서 떼어내므로, 조리 용구의 이물질을 보다 신속하게 조리 용구에서 분리할 수 있다.
또한, 조리 용구의 회전이나 승강과, 세척수나 세척롤러의 조합에 의해 조리 용구의 이물질을 신뢰성 높게 분리할 수 있다.
또한, 세척모듈에서 1차 세척된 조리 용구를 싱크대나 식기 세척기로 이동하여, 조리 용구를 보다 청결하게 추가 세척되게 도울 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 구성하는 AI 장치가 도시된 도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 AI 서버가 도시된 도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템이 적용된 AI 시스템이 도시된 도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 로봇 및 세척 모듈이 도시된 도,
도 5는 도 4에 도시된 로봇이 로봇이 조리 용구를 세척 모듈 내부로 삽입하였을 때의 도,
도 6은 도 5에 도시된 로봇이 조리 용구를 세척 모듈 내부로 삽입하였을 때의 세척 모듈 내부가 도시된 세척 모듈의 단면도,
도 7은 도 6에 도시된 로봇이 조리 용구를 세척 모듈에서 인출하였을 때의 도,
도 8은 도 7에 도시된 로봇이 조리 용구를 싱크대로 이동시켰을 때의 도,
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 도시된 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 구성하는 AI 장치가 도시된 도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 AI 서버가 도시된 도이며, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템이 적용된 AI 시스템이 도시된 도이다.
<로봇(Robot)>
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 지능(AI: Artificial Intelligence)>
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.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 구성하는 AI 장치가 도시된 도이다.
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(500) 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(500)의 러닝 프로세서(540)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(500)의 러닝 프로세서(540)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(500) 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 실시 예에 따른 로봇 시스템의 AI 서버가 도시된 도이다.
도 2를 참조하면, AI 서버(500)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(500)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(500)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(500)는 통신부(510), 메모리(530), 러닝 프로세서(540) 및 프로세서(560) 등을 포함할 수 있다.
통신부(510)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(530)는 모델 저장부(531)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(531)는 러닝 프로세서(540)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 531a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(540)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(531a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(500)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(530)에 저장될 수 있다.
프로세서(560)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 실시 예에 따른 로봇 시스템이 적용된 AI 시스템이 도시된 이다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(500), 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, 500)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 500)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(500)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(500)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(500)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(500)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.
<AI+로봇>
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(500) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(500) 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.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 로봇 및 세척 모듈이 도시된 도이고, 도 5는 도 4에 도시된 로봇이 로봇이 조리 용구를 세척 모듈 내부로 삽입하였을 때의 도이며, 도 6은 도 5에 도시된 로봇이 조리 용구를 세척 모듈 내부로 삽입하였을 때의 세척 모듈 내부가 도시된 세척 모듈의 단면도이고, 도 7은 도 6에 도시된 로봇이 조리 용구를 세척 모듈에서 인출하였을 때의 도이며, 도 8은 도 7에 도시된 로봇이 조리 용구를 싱크대로 이동시켰을 때의 도이다.
로봇(100a)은 칼, 도마, 바가지, 냄비, 국자, 후라이팬 등의 각종 조리 용구(이하, 조리 용구(t)라 칭함)을 이용하여 커팅, 휘젖기, 재료 이동 등의 각종 조리 동작을 행할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나의 로봇 팔을 포함할 수 있다. 로봇(100a)은 한 쌍의 로봇 팔을 포함할 수 있다.
로봇(100a)은 상기와 같은 다양한 조리 동작을 수행할 수 있도록 복수개 아암(210)(220)(230) 및 복수개 아암을 연결하는 적어도 하나의 아암 커넥터(240)(250)을 포함할 수 있다. 복수개 아암(210)(220)(230)은 아암 커네터(240)(250)를 사이에 두고 순차적으로 배치될 수 있다.
로봇(100a)은 복수개 아암(210)(220)(230) 중 어느 하나(230)에 설치된 엔드 이팩터(260)를 더 포함할 수 있다.
엔드 이펙터(260)는 로봇 핸드 또는 그리퍼일 수 있고, 로봇(100a)이 조리와 관련된 각종 작업(이하, 조리 동작이라 칭함)을 수행할 수 있도록 로봇(100a)의 말단에 장착되어 조리와 관련된 다양한 기능을 수행할 수 있다.
로봇(100a)은 아암(210)(220)(230)과 아암 커넥터(240)(250) 및 엔드 이팩터(260)를 회전시킬 수 있는 적어도 하나의 모터나 액츄에이터를 포함할 수 있다.
로봇(100a)을 구성하는 로봇 팔(R)은 엔드 이팩터(260)를 3차원 이동 및 회전시킬 수 있는 구성이면, 복수개 아암(210)(220)(230)과, 적어도 하나의 아암 커넥터(240)(250), 모터나 액츄에이터 등의 개수나 형상에 한정되지 않고, 다양하게 적용 가능함은 물론이다.
로봇(100a)은 복수개 아암(210)(220)(230) 중 다른 하나(210)를 주변의 타 물체에 연결하는 로봇 커넥터(270)를 더 포함할 수 있다.
로봇 커넥터(270)가 연결/지지되는 타 물체는 조리기기(100e)가 설치된 실내에 구비되어 조리에 필요한 재료을 로봇(100a)로 공급할 수 있는 재료 모듈(미도시)인 것도 가능하다. 이 경우, 재료 모듈는 로봇(100a)로 재료를 공급할 수 있고, 로봇(100a)은 재료 모듈로부터 재료를 공급받아 조리에 이용하는 것이 가능하다.
로봇 커넥터(270)가 연결/지지되는 타 물체는 조리기기(100e)가 설치된 실내에 구비된 선반 또는 수납장 등의 가구(S)이거나 조리기기(100e)가 설치된 실내에 구비되고 재료 모듈이 내부에 수용되는 재료 모듈 케이스로 구성되는 것도 가능하다.
로봇(100a)의 앤드 이팩터(260)는 조리 용구(t)와 연결된 상태에서 조리 용구(t)를 3차원 이동시키거나 회전시킬 수 있다.
조리 용구(t)는 앤드 이팩터(260)에 분리 가능하게 연결될 수 있다.
로봇(100a)는 선반이나 헹어 등의 조리 용구 거치대(100f)에 위치하는 조리 용구(t)를 앤드 이팩터(260)로 파지하거나 앤드 이팩터(260)에 끼워서 앤드 이팩터(260)와 일체화 할 수 있고, 앤드 이팩터(260)를 3차원 이동 및 회전시키면서 조리 용구(t)를 이용한 각종 조리 동작을 행할 수 있다.
이하, 조리 용구(t)와 앤드 이팩터(260)의 연결은 조리 용구(t)가 앤드 이팩터(260)와 일체로 이동되거나 회전되도록 조리 용구(t)가 앤드 이펙터(260)에 고정되는 것으로 정의될 수 있고, 앤드 이팩터(260)가 조리 용구(t)를 파지하는 것이나 조리 용구(t)가 앤드 이팩터(260)에 끼워지는 것을 포함하는 것으로 정의될 수 있다.
로봇(100a)은 조리기기(100e), 조리 용구 거치대(100f), 싱크대(100g) 및 식기세척기(100e'), 세척 모듈(400)의 주변에서 조리 용구(t)를 사용하여 각종 조리 동작을 행할 수 있다.
조리기기(100e)는 그 위나 내부에 놓인 조리 용기(F)을 가열하는 가전기기일 수 있고, 가스를 이용하여 프라이팬이나 냄비 등의 조리용기(F, 이하, 조리용기(F)이라 칭함)을 가열하는 가스레인지나, 인덕션 히터나 전기 히터에 의해 그 위에 놓인 조리용기(F)을 가열하는 전기레인지 등일 수 있다.
로봇(100a)는 조리 용구(t)를 조리 기기(100e)나 도마 위에서 3차원 이동시키거나 회전시키면서 음식물을 조리하는 조리 동작을 실행할 수 있다.
로봇(100a)은 조리 기기(100e) 나 도마 등의 위에서 조리 동작을 실행한 후 조리 용구(t)를 세척 모듈(400)에서 세척하거나 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')로 옮길 수 있다.
로봇(100a)은 조리 용구(t)를 세척 모듈(400)에 넣어 조리 용구(t)에 묻은 각종 잔여물을 조리 용구(t)에서 떼어내는 세척(예비 세척)을 실행할 수 있다.
로봇(100a)은 세척 모듈(400)에서 1차 세척된 조리 용구(t)를 세척 모듈(400)에서 꺼낸 후, 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')에 넣을 수 있고, 로봇(100a) 또는 사용자는 물 및 세제 등을 이용하여 조리 용구(t)를 2차 세척(본 세척) 할 수 있다.
로봇(100a)은 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(100f)로 이동시킨 후 조리 용구 거치대(100f)에 거치하는 동작을 실시할 수 있다.
로봇(100a)은 조리 용구(t)를 이용하여 음식물을 조리하는 조리 동작과, 세척모둘(400)을 이용하여 조리 용구(t)를 세척하는 세척 동작과, 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(100f)에 거치하는 거치 동작, 조리 용구(t)를 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')에 이동시키는 이동 동작, 로봇(100a)이 싱크대(100g) 내의 조리 용구(t)를 물 및 세제를 이용하여 세척하는 세척 동작 및 로봇(100a)이 식기 세척기(100e')를 조작하는 조작 동작 등을 실시할 수 있다.
일 예로, 로봇(100a)은 조리 용구(t)를 사용하는 조리 동작을 실행한 후 조리 용구(t)를 세척 모듈(400)에 넣어 세척할 수 있고, 세척이 완료된 조리 용구(t)를 사용하여 새로운 조리 동작을 다시 실행하거나, 세척이 완료된 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(H)에 걸거나, 싱크대(100g)나 식기세척기(100e') 등으로 이동시키는 것이 가능하다.
세척 모듈(400)에는 조리 용구(t)가 세척되는 세척공간(402)이 형성될 수 있다. 세척 모듈(400)은 조리 용구(t)를 간이 세척할 수 있는 기기일 수 있고, 식기세척기(100e')와 별도의 구성일 수 있다.
세척 모듈(400)은 로봇(100a)과 제1거리(L1) 만큼 이격될 수 있다. 제1거리(L1)는 로봇(100a)의 최대 길이 보다 짧을 수 있다.
제1거리(L1)은 로봇(100a) 중 타 물체(S)와 연결되는 부분과 세척 모듈(300) 사이의 거리로 정의될 수 있다.
세척 모듈(400)은 로봇(100a)에 연결된 조리 용구(t)가 도달될 수 있는 위치에 배치될 수 있다.
세척 모듈(400)은 별도의 세제를 사용하지 않고, 고압의 유체 또는 마찰에 의해 조리 용구(t)의 이물질을 조리 용구(t)에서 떼어내는 기기일 수 있다.
식기세척기(100e')는 세제를 이용하여 조리 용구(t)를 세척하는 기기일 수 있고, 세척 모듈(400)과 식기세척기(100e')는 세제의 사용 및 세제 공급부의 여부로 구분될 수 있다.
세척 모듈(400)은 상면이 개방되고 내부에 세척공간(402)이 형성된 세척 하우징(410)을 포함할 수 있다. 세척 하우징(410)는 내부에 세척공간(402)가 형성된 이너 바디(414)와, 이너 바디(414)의 외부에 배치된 아우터 바디(416)를 포함할 수 있다.
세척 모듈(400)은 세척 하우징(410)에 배치되고 세척공간(402)을 향해 물 등의 세척수나 고압의 에어를 분사하는 적어도 하나의 노즐(420)을 포함할 수 있다. 노즐(420)은 세척 하우징(410)에 복수개 제공될 수 있고, 복수개 노즐(420)은 이너 바디(414)에 서로 이격되게 배치될 수 있다. 노즐(402)은 세척공간(402) 특히, 세척공간(402)의 중앙을 향해 세척수나 에어를 분사할 수 있다.
세척 모듈(400)에는 노즐(420)에 연결된 공급튜브(422), 공급 튜브(422)에 연결된 워터 펌프(424) 및 워터 펌프(424)에 연결된 급수 튜브(426)를 포함할 수 있다.
급수 튜브(426)는 수조(미도시)의 물(w)을 워터 펌프(424)로 안내하도록 연결되는 것이 가능하고, 수도꼭지 등의 수전에 연결되어 워터 펌프(424)로 물을 안내하는 것도 가능하다.
워터 펌프(424)의 구동시, 급수 튜브(426)를 통해 급수된 물은 노즐(420)을 통해 세척공간(402)로 고압 분사될 수 있다.
세척 모듈(400)에는 노즐(420)에 연결된 공급튜브와, 공급튜브에 연결된 에어 펌프를 포함할 수 있고, 에어 펌프의 구동시, 외부의 공기는 노즐(420)을 통해 세척공간(402)로 고압 분사될 수 있다.
도 6에는 세척 모듈(400)이 공급튜브(422)와, 물 펌프(424)와, 급수 튜브(426)를 포함하고, 노즐(420)을 통과한 고압의 세척수가 세척 공간(402)으로 분사되는 예에 도시되지만, 본 실시예의 세척 모듈(400)은 고압의 세척수를 세척 공간(402)으로 분사는 것에 한정되지 않고, 고압의 에어를 세척 공간(402)으로 분사하는 것도 가능함은 물론이다.
세척 모듈(400)은 세척 하우징(410)에 세척공간(402)으로 진퇴되게 배치된 적어도 하나의 세척롤러(430)를 포함할 수 있다. 세척롤러(430)는 세척공간(402)으로 삽입된 조리 용구(t)와 마찰되는 세척솔(432)를 포함할 수 있다. 세척솔(432)는 외둘레가 직물 등의 연성 재질로 구성될 수 있다.
세척롤러(430)는 세척솔(432)에 연결되어 세척솔(432)를 지지하는 지지대(434)를 포함할 수 있다. 세척롤러(430)는 지지대(434)를 탄지하는 탄성부재(435) 예를 들면, 스프링을 더 포함할 수 있다.
지지대(434)는 탄성부재(435)에 의해 아우터 바디(416)를 향해 후퇴되는 방향으로 당겨질 수 있다.
세척롤러(430)는 세척 하우징(410)에 복수개 제공될 수 있다. 복수개 세척 롤러(430)는 수직방향으로 이격되게 제공되거나 수평방향으로 이격되게 제공될 수 있다.
세척 모듈(400)은 지지대(434)을 직선 이동시키는 지지대 이동기구(436)을 포함할 수 있다.
지지대 이동기구(436)은 지지대(434)가 세척공간(402)의 중심을 향해 전진되거나 아우터 바디(416)를 향해 후퇴되게 지지대(434)를 이동시킬 수 있다.
지지대 이동기구(436)는 외둘레에 지지대의 일단이 삽입될 수 있는 함몰부 및 지지대의 일단을 세척공간(402)의 중심을 향해 밀어낼 수 있는 돌출부가 구동축(437)과, 구동축(437)을 회전시키거나 이동시키는 리니어 모터나 솔레노이드 밸브, 서버 모터, 스텝 모터 등의 모터(438)를 포함할 수 있다.
세척 모듈(400)은 로봇(100a)과 통신하는 통신소자(440)을 더 포함할 수 있다. 통신소자(440)는 세척 하우징(410)에 배치될 수 있고, 로봇(100a)에 제공된 통신부(110) 또는 서버(500)의 통신부(510), 스마트폰(100d) 등의 단말기와 유선 통신하거나 무선 통신할 수 있다.
세척 모듈(400)은 세척 모듈(440)을 제어하는 세척모듈 컨트롤러(450)을 더 포함할 수 있다. 세척모듈 컨트롤러(450)는 통신소자(440)를 통해 신호를 수신할 수 있고, 워터 펌프(424)나 모터(438)을 제어할 수 있다.
세척 모듈(400)은 로봇(100a)과 연동하여 조리 용구(t)를 세척할 수 있고, 세척 모듈(400)과 로봇(100a)는 서로 협조하여 조리 용구(t)를 입체적으로 세척할 수 있다.
세척 모듈 컨트롤러(450)는 앤드 이팩터(260)의 회전이나 승강시 워터 펌프(424)나 모터(438)을 구동시킬 수 있다.
세척 모듈 컨트롤러(450)는 조리 용구(t)가 세척 공간(402) 위에 도달되거나 조리 용구(t)가 세척 공간(402)에 삽입 완료되는 등의 개시조건이 만족되면, 펌프(424)나 모터(438)을 구동시킬 수 있다. 펌프(424)나 모터(438)의 구동시, 세척 모듈 컨트롤러(450)는 펌프(424)나 모터(438)를 연속하여 구동하는 것이 가능하고, 설정주기로 펌프(424)나 모터(438)의 구동과 정지를 반복하는 것도 가능하다.
세척 모듈 컨트롤러(450)는 펌프(424)나 모터(438)을 설정시간 구동되거나 조리 용구(t)가 세척 공간(402) 위에 상승 완료되는 등의 해제조건이 만족되면, 펌프(424)나 모터(438)을 정지시킬 수 있다.
로봇(100a)은 컨트롤러에 의해 제어될 수 있다. 로봇은 인공신경망을 이용하여 운동과 관련된 모션 동작를 행하는 AI장치를 구성하는 것이 가능하고, 인공신경망을 이용하지 않고, 메모리(170)에 기저장된 데이터 및 프로세서(180)의 프로그램에 의해 각종 모션을 생성하는 것이 가능하다. 이하, 편의를 위해 컨트롤러에 대해서는 프로세서와 동일 부호인 180을 병기하여 설명한다.
컨트롤러(180)는 입력부(120)를 통해 입력된 요리 정보에 따라 메모리(170)에 저장된 다수의 레시피 중 하나를 선택하거나, 인공신경망을 이용하여 사용자가 입력된 요리 정보에 따른 레시피을 검색하거나 서버(500)로부터 레시피를 다운 받아 메모리(170)에 저장할 수 있다.
컨트롤러(180)는 로봇(100a)을 이용한 조리 동작시, 로봇(100a) 및 세척모듈(400)을 세척모드로 제어할 수 있다.
컨트롤러(180)는 세척모드시, 조리 용구(t)가 세척공간(402)으로 삽입된 후 세척공간(402)에서 세척되도록 로봇(100a) 및 세척모듈(400)을 작동시킬 수 있다.
로봇(100a)의 세척모드시, 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 세척공간(402)으로 삽입되는 궤적(P1, 삽입 궤적(P1))으로 이동되도록 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다.
컨트롤러(180)는 앤드 이팩터(160)의 위치 좌표(X,Y,Z) 및 앤드 이팩터(160)의 방향에 관한 정보와, 세척 모듈(400)의 위치 좌표(X,Y,Z)에 관한 정보를 이용하여, 조리 용구(t)가 세척 모듈(400)로 삽입될 수 있는 궤적을 산출할 수 있다. 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 산출된 궤적(P1, 도 5 참조)을 따라 이동되도록 로봇(100a)을 제어할 수 있다.
앤드 이팩터(260)가 조리 용구(t)를 세척공간(402)으로 삽입시키는 각도는 조리 용구(t)의 종류 및 세척모듈(400)의 종류에 따라 결정될 수 있다,
로봇(100a) 및 세척 모듈(400)에 의해 세척될 수 있는 조리 용구(t)는 다양한 종류의 조리 용구일 수 있고, 다양한 종류의 조리 용구는 그 길이나 폭 및 형상 등이 상이할 수 있다.
조리 용구(t)의 종류는 조리 용구(t)가 세척공간(402)으로 삽입시키는 각도를 결정하는 인자로 사용될 수 있다.
세척공간(402)의 크기나 형상 등은 세척 모듈(400)의 제조사나 모델별로 상이할 수 있고, 세척 모듈(400)의 종류는 조리 용구(t)가 세척공간(402)으로 삽입시키는 각도(θ)를 결정하는 인자로 사용될 수 있다.
컨트롤러(180)는 인공신경망을 이용하여 앤드 이팩터(260)에 연결된 조리 용구(t)의 최적 삽입 각도를 산출할 수 있다.
로봇(100a)의 세척모드시, 컨트롤러(180)는 앤드 이팩터(260)를 세척 모션으로 작동시킬 수 있다.
로봇(100a)의 세척모드 도중에 컨트롤러(180)는 앤드 이팩터(260)가 세척공간(402) 위에서 회전되는 회전 모션(r)으로 앤드 이팩터(260)를 작동시킬 수 있다.
로봇(100a)의 세척모드 도중에 컨트롤러(180)는 앤드 이팩터(260)를 세척공간(402) 위에서 복수회 승강되는 승강모션(d)으로 앤드 이팩터(260)를 작동시킬 수 있다.
로봇(100a)은 세척모드 완료시, 조리 용구(t)가 세척공간(402)에서 인출되도록 제어될 수 있다. 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 세척공간(402)에서 인출되는 궤적(P2, 인출 궤적(P2), 도 7 참조)으로 이동되도록 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다. 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 산출된 궤적(P2)을 따라 이동되도록 로봇(100a)을 제어할 수 있다.
로봇(100a)의 센싱부(140)는 세척 모듈(400)에 의한 세척 정도를 판단할 수 있는 센싱부(140)을 포함할 수 있고, 센싱부(140)는 조리 용구(t)의 형상, 색상, 두께 등을 센싱할 수 있는 RGB-D 카메라 센서를 포함할 수 있다.
로봇 시스템은 RGB-D 카메라 센서에 의해 조리 과정이 실행되기 이전의 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제1이미지라 칭함)와, 조리 과정을 실행한 이후의 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제2이미지라 칭함), 세척 모듈(400)에서 빠져 나온 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제3이미지라 칭함) 등을 획득할 수 있다.
컨트롤러(180)는 세척 모듈(400)에 의한 세척 이후의 이미지를 그 전과 비교할 수 있고, 세척 모듈(400)에 의한 세척 정도를 확인할 수 있다.
컨트롤러(180)는 제3이미지를 제1이미지나 제2이미지와 비교하여 조리 용구(t)의 이물질 잔존 여부를 판단할 수 있다.
컨트롤러(180)는 세척 모듈(400) 및 로봇(100a)에 의한 세척 후, 조리 용구(t)의 이물질 감소량이 설정치 초과이면, 조리 용구(t)를 세척 모듈(400)에 다시 삽입하여 세척한 후 인출할 수 있다.
컨트롤러(180)는 상기와 같은 조리 용구(t)를 반복 실시할 수 있고, 조리 용구(t)의 이물질 감소량이 설정치 미만이면, 세척 모듈(400)에 의한 1차 세척을 완료할 수 있다.
로봇(100a)은 로봇(100a)의 세척모드 완료시, 세척공간(402)에서 인출된 조리 용구(t)가 추가 세척될 수 있도록 조리 용구(t)를 싱크대(100g)에 넣거나 식기세척기(100e')에 투입할 수 있다. 이를 위해 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 싱크대(100g)에 놓여지거나 식기세척기에 투입될 수 있도록 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다. 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 싱크대(100g)에 놓여지거나 식기세척기로 옮겨지기 위한 궤적(P3, 이동 궤적(P3))을 산출할 수 있다.
컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 산출된 궤적(P3)을 따라 이동되도록 로봇(100a)을 제어할 수 있다.
컨트롤러(180)는 세척 모듈(400)에 의한 세척 과정 후, 컨트롤러(180)는 제3이미지를 제1이미지와 비교하여 조리 용구(t)의 상태를 판단할 수 있다.
컨트롤러(140)는 제3이미지와 제1이미지로부터 조리 용구(t)에 잔류하는 이물질의 량을 산출할 수 있고, 산출된 이물질의 량이 설정치 미만이지만 하한치 이상이면, 조리 용구(t)가 이동 궤적(P3))으로 이동되도록 로봇(100a)를 제어할 수 있다.
한편, 로봇(100a)은 로봇(100a)의 세척모드 완료시, 세척공간(402)에서 인출된 조리 용구(t)가 조리 용구 거치대(100f)에 거치되도록 할 수 있다.
이를 위해 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 조리 용구 거치대(100f)에 거치될 수 있도록 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다. 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 조리 용구 거치대(100f)에 거치되기 위한 궤적(P4, 거치 궤적(P4)를 산출할 수 있다.
컨트롤러(180)는 제3이미지와 제1이미지로부터 조리 용구(t)에 잔류하는 이물질의 량을 산출할 수 있고, 산출된 이물질의 량이 하한치 미만이면, 조리 용구(t)를 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')에서 추가 세척하지 않고, 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(100f)에 거치할 수 있다. 이 경우, 컨트롤러(140)는 조리 용구(t)가 복귀 궤적(P4))으로 이동되도록 로봇(100a)를 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 도시된 순서도이다.
본 실시예의 로봇 시스템의 제어 방법은 로봇(100a)과 세척모듈(400)을 갖는 로봇 시스템을 제어할 수 있다. 로봇(100a)는 조리 용구(t)가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터(260)를 갖을 수 있다. 세척모듈(400)은 조리 용구(t)가 세척되는 세척공간(402)이 형성될 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 크게, 조리 단계(S1)(S2)(S3)와, 삽입 단계(S5)와, 모션 단계(S6)와, 인출 단계(S7) 및 이동 단계(S10)를 포함할 수 있다.
조리 단계(S1)(S2)(S3)는 로봇(100a)이 조리 용구(t)를 이용하여 조리 동작을 수행하는 단계일 수 있다.
사용자나 관리자 등(이하, 사용자라 칭함)는 입력부(120)을 통해 희망하는 요리의 종류나, 재료 등의 조리 정보를 입력할 수 있고, 컨트롤러(180)는 사용자가 입력한 조리 정보에 따르는 레시피를 메모리(170)로부터 로딩하거나 서버(500)로부터 메모리(170)에 다운 받을 후, 메모리(170)로부터 로딩할 수 있다.(S1) 조리 단계(S1)(S2)(S3)는 레시피를 로딩하는 레시피 로딩 과정을 포함할 수 있다. 컨트롤러(180)는 레시피에 따른 조리 용구(t)의 선택 및 조리 용구(t)의 세척 알고리즘도 함께 로딩할 수 있다.
로봇(100a) 특히, 컨트롤러(180)는 로딩된 레시피에 따라 조리 동작을 수행할 수 있고, 조리 용구(t)를 필요로 하는 레시피일 경우, 다양한 조리 용구 중 해당 레시피로 조리되기 위한 조리 용구(t)를 선택할 수 있다.(S2) 조리 단계(S1)(S2)(S3)는 조리 용구를 선택하는 조리 용구 선택 과정(S2)을 포함할 수 있다.
로봇(100a)이 수행하는 전체 조리 동작은 다양한 조리 동작들이 순차적으로 진행될 수 있고, 로봇(100a)이 사용하는 조리 용구의 종류는 다양한 조리 동작 별로 상이할 수 있다.
예를 들면, 로봇(100a)이 수행하는 전체 조리 동작은 바가자에 담긴 재료를 냄비에 넣는 동작과, 국자를 냄비 내에 넣어 휘젓는 동작과, 조리가 완료되면 냄비 내의 요리를 별도의 용기에 옮기는 동작을 포함할 수 있다.
이 경우, 로봇이 전체 조리 동작은 바가지(제1조리 용구)를 이동시키는 제1조리 동작과, 국자(제2조리 용구)를 이동시킨 후 특정 조리 모션을 수행하는 제2조리 동작과, 냄비를 들어 냄비를 용기 근처로 이동시킨 후 냄비 내 요리를 용기 내부로 붙거나 국자를 이용하여 냄비 내의 요리를 용기로 옮기는 제3조리 동작 등으로 구분될 수 있고, 로봇(100a) 상기 제1 조리 동작과, 제2 조리 동작과 제3 조리 동작 각각 사용하는 조리 용구가 상이할 수 있다.
컨트롤러(180)는 현재 조리 동작에 맞는 조리 용구(t)를 조리 동작 별로 선택할 수 있다.
컨트롤러(180)는 선택된 조리 용구(t)를 이용하여 로딩된 레시피에 따른 조리가 행해지도록 로봇(100a)을 작동시킬 수 있고, 로봇(100a)은 요리를 수행할 수 있다.(S3) 조리 단계(S1)(S2)(S3)는 선택된 조리 용구(t)를 이용하는 요리 과정(S3)을 포함할 수 있다.
컨트롤러(180)는 해당 조리 동작(S3)이 완료되면, 해당 조리 동작시 사용된 조리 용구(t)가 세척되도록 하는 세척 모드로 로봇(100a)를 작동시키거나 조리 용구 거치대(100f)에 조리 용구(t)를 거치할 수 있다.
조리 동작(S3)의 완료시, 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)에 뭍은 이물질의 량에 따라 로봇(100a)을 상이하게 제어할 수 있다.
예를 들어, 로봇(100a)는 조리 용구(t)에 뭍은 이물질의 량이 많을 경우, 조리 용구(t)를 세척모듈(400)에 넣어 1차 세척한 후, 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')로 이동시킬 수 있다.(S4))(S5)(S6)(S7)(S8))(S9)(S10)
로봇(100a)은 조리 용구(t)에 뭍은 이물질의 량이 적을 경우, 조리 용구(t)를 세척모듈(400)에 넣어 1차 세척한 후, 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')로 이동시킬 수 있다. (S4)(S9)(S10)
로봇(100a)은 조리 용구(t)에 뭍은 이물질이 없거나 미미할 경우, 조리 용구(t)를 세척모듈(400)나 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')로 이동시키지 않고, 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(100f)에 거치할 수 있다. (S4)(S9)(S11)
이하, 세척모듈(400)을 이용한 세척과, 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')나 조리 용구 거치대(100f)로 이동에 대해 설명한다.
삽입 단계(S5)는 앤드 이팩터(260)가 조리 용구(t)를 세척공간(402)으로 삽입하는 단계일 수 있다.
삽입단계(S5)는 조리 단계(S1)(S2)(S3) 후 곧바로 실시되는 것이 가능하고, 조리 용구(t)가 세척 모듈(400)에 의해 세척될 필요가 있을 경우, 실시되는 것도 가능하다.
컨트롤러(180)은 조리 동작(S3)의 도중 또는 조리 동작(S3)을 수행한 이후에 조리 용구(t)의 1차 세척이 필요한지 판단할 수 있다.
컨트롤러(180)은 조리 용구(t)의 사용 이전과 이후의 이미지를 비교할 수 있고, 이미지 비교를 통해 조리 용구(t)에 붙은 이물질(즉, 재료 중 조리 용구에 붙은 부분)의 양을 산출할 수 있다. 컨트롤러(180)는 이러한 이물질의 양에 따라 조리 용구(t)의 1차 세척이 필요한지 판단할 수 있다.
로봇 시스템은 RGB-D 카메라 센서에 의해 조리 동작이 실행되기 이전의 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제1이미지라 칭함)와, 조리 동작을 실행한 이후의 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제2이미지라 칭함)을 획득할 수 있다.
조리 단계(S1)(S2)(S3) 후, 컨트롤러(180)은 제2이미지를 제1이미지와 비교할 수 있고, 조리단계(S1)(S2)(S3) 이후에 조리 용구(t)에 남은 이물질의 량을 산출할 수 있다.
컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 설정치 이상이면, 조리 용구(t)를 세척 모듈(400) 및 로봇 팔(100a)에 의해 세척하는 1차 세척이 필요한 것으로 판단할 수 있다.(S4)
컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 설정치 이상이면, 삽입 단계(S5)를 실시할 수 있다. 여기서, 설정치는 로봇(100a)이 세척 모듈(400)을 이용하여 조리 용구(t)를 1차 세척할지를 판단하는 기준이 될 수 있다.
삽입 단계(S5)시, 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 세척공간(402)으로 삽입되는 삽입 궤적(P1)으로 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다. 삽입 단계(S5)시, 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 소정 각도로 삽입되도록 앤드 이팩터(260)의 위치 및 각도를 제어할 수 있다.
삽입 단계(S5)시, 앤드 이팩터(260)가 조리 용구(t)를 세척공간(402)으로 삽입시키는 각도는 조리 용구(t)의 종류 및 세척모듈의 종류에 따라 결정될 수 있다.
컨트롤러(180)는 삽입 단계(S5)가 완료되면, 모션 단계(S6)를 실시할 수 있다. 모션 단계(S6)는 앤드 이팩터(260)가 세척 모션으로 동작되는 단계일 수 있다.
세척 모션의 예는 앤드 이팩터(260)가 세척공간(402) 위에서 회전되는 모션일 수 있다.
세척 모션의 다른 예는 앤드 이팩터(260)가 세척공간(402) 위에서 복수회 승강되는 모션일 수 있다.
세척 모션의 또 다른 예는 앤드 이팩터(260)가 세척공간(402) 위에서 회전되면서 복수회 승강되는 복합 모션이 있다.
모션 단계(S6)시, 세척모듈(400)의 복수개 노즐(420)은 세척공간(402)을 향해 세척수(w)를 분사할 수 있다. 그리고, 모션 단계(S6)시, 세척모듈(400)의 세척롤러(430)는 세척공간(402)에서 이동될 수 있다.
모션 단계(S6)시, 조리 용구(t)는 조리 공간(302)에서 세척수 및 세척롤러(430)에 의해 입체적으로 세척될 수 있고, 조리 용구(t)에 붙어 있던 이물질은 조리 용구(t)에서 떨어질 수 있다.
모션 단계(S6)는 설정시간 실시될 수 있고, 설정시간이 경과되면 종료될 수 있다.
설정시간은 이물질의 량에 따라 상이하게 결정될 수 있고, 예를 들면, 이물질의 많은 경우의 설정시간은 이물질이 적은 경우 설정시간 보다 길 수 있다.
컨트롤러(180)는 모션 단계(S6)시, 복수의 모션으로 조리 용구(t)를 세척할 수 있다.
복수의 모션은 로봇(100a)이 조리 용구(t)를 직선 이동시키면서 회전시키는 제1모션과, 로봇(100a)이 조리 용구(t)를 회전시키는 제2모션과, 로봇(100a)이 조리 용구(t)를 회전시키는 동안 노즐(420)에서 고압의 세척수가 분사되는 제3모션과, 로봇(100a)이 조리 용구(t)를 직선 이동시키는 동안 동안 노즐(420)에서 고압의 세척수가 분사되는 제4모션을 포함할 수 있다.
컨트롤러(180)는 제1모션과 제2모션과 제3모션 및 제4모션의 순서로 조리 용구(t)를 세척할 수 있다.
상기와 같은 세척모듈(300)과 로봇(100a)에 의한 세척이 완료되면, 인출 단계(S7)가 실시될 수 있다.
인출 단계(S7)는 앤드 이팩터(260)가 조리 용구(t)를 세척공간(402)에서 인출하는 단계일 수 있다.
인출 단계(S7)시 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 세척공간(402)에서 인출되는 인출 궤적(P2)으로 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다.
인출 단계(S7) 후, 컨트롤러(180)는 세척 모듈(400)에 의한 세척 후의 조리 용구(t)의 이미지를 그 전과 비교할 수 있고, 세척 모듈(400)에 의한 세척 정도를 확인할 수 있다.
로봇 시스템은 인출 단계(S7)를 실행한 이후에, 조리 용구(t)의 이미지(이하, 제3이미지라 칭함)을 획득할 수 있다.
컨트롤러(180)는 제3이미지를 제1이미지나 제2이미지와 비교하여 조리 용구(t)의 이물질 제거 여부를 판단할 수 있다.(S8) 컨트롤러(180)는 세척모듈(400)에 의한 조리 용구(t)를 세척한 후, 이물질이 충분히 제거되었는지 판단하는 이물질 판단 단계(S8)을 실시할 수 있다.
컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 설정치 초과이면, 조리 용구(t)가 세척모듈(400)에 의해 충분히 세척되지 못하였으므로, 삽입 단계(S5)로 복귀하여 삽입 단계(S5)와, 모션 단계(S6) 및 인출 단계(S7) 및 이물질 판단 단계(S8)를 순차적으로 반복할 수 있다.
컨트롤러(180)는 이물질 판단 단계(S8)시 산출된 이물질의 량이 설정치 이하이면, 해당 조리 용구(t)의 1차 세척을 완료할 수 있다.
컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 하한치 이상이고, 설정치 이하이면, 이동단계(S10)를 실시할 수 있다.
이동단계(S10)는 인출 단계(S7) 후, 실시될 수 있고, 이동단계(S10)는 인출 단계(S7) 후, 이동조건이 만족되면 실시될 수 있다. 이동조건은 세척 모듈(400)에서 세척된 후 세척 모듈(400) 외부로 인출된 조리 용구(t)에 이물질이 남아있되, 이물질의 양이나 두께 등이 설정 범위일 경우 실시될 수 있다.
컨트롤러(180)는 이동단계(S10)시, 조리 용구(t)가 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')에 투입되는 이동 궤적(P3)으로 앤드 이팩터(260)를 이동시킬 수 있다.
한편, 컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 하한치 미만이면, 세척모듈(400)에 의한 세척에 의해 이물질이 충분히 제거되었으므로, 조리 용구(t)를 더 이상 세척하지 않고, 조리 용구(t)를 조리 용구 거치대(100f)에 거치할 수 있다.(S9)(S11)
컨트롤러(180)는 산출된 이물질의 량이 하한치 미만이면, 거치 단계(S11)을 실시할 수 있다. 거치 단계(S11)시, 컨트롤러(180)는 조리 용구(t)가 조리 용구 거치대(100f)에 거치되는 거치 궤적(P4)로 앤드 이팩터(260)을 이동시킬 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 상기와 같이, 조리 용구(t)를 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')나 조리 용구 거치대(100f)로 이동시킨 후, 요리 완료(즉, 전체 조리 동작 완료)가 완료되지 않았으면, 다음 조리 동작을 위해, 조리 단계, 특히 조리 용구 선택 과정(S2)으로 복귀될 수 있다. (S12)(S12)
로봇 시스템의 제어 방법은 요리 완료(즉, 전체 조리 동작 완료)가 완료되었으면, 로봇(100a)의 주변에 세척이 필요한 타 조리 용구가 잔존하는지 센싱 및 판단할 수 있다.(S13)
센싱부(140)는 센싱값을 컨트롤러(180)으로 전송할 수 있고, 컨트롤러(180)는 로봇(100a)의 주변에 세척이 필요한 타 조리 용구가 있을 경우, 로봇 팔(100a)를 이를 잡아 세척모듈(400)이나 싱크대(100g)나 식기세척기(100e')로 이동시키도록 로봇 팔(100a)를 작동시킬 수 있다.(S13)(S4)
로봇 시스템의 제어 방법은 요리 완료(즉, 전체 조리 동작 완료)가 완료되었으면, 로봇(100a)의 주변에 세척이 필요한 타 조리 용구가 없으면, 로봇 팔(100a)을 이용한 조리를 완료하고, 로봇 팔(100a)을 대기모드로 대기시킬 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.
100a: 로봇 260: 앤드 이팩터
400: 세척모듈 402: 세척 공간
t: 조리 용구

Claims (20)

  1. 조리 용구가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터를 갖는 로봇과,
    상기 조리 용구가 세척되는 세척공간이 형성된 세척모듈과;
    상기 조리 용구가 세척공간으로 삽입된 후 상기 세척공간에서 세척되는 세척모드로 상기 로봇을 동작시키는 컨트롤러를 포함하는 로봇 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇의 세척모드시,
    상기 컨트롤러는 상기 조리 용구가 상기 세척공간으로 삽입되는 삽입 궤적으로 상기 앤드 이팩터를 이동시킨 후, 상기 앤드 이팩터를 세척 모션으로 작동시키는 로봇 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 앤드 이팩터가 상기 조리 용구를 상기 세척공간으로 삽입시키는 각도는
    상기 조리 용구의 종류 및 상기 세척모듈의 종류에 따라 결정되는 로봇 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇의 세척모드 도중에
    상기 컨트롤러는 상기 앤드 이팩터가 상기 세척공간 위에서 회전되는 회전 모션으로 상기 앤드 이팩터를 회전시키는 로봇 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇의 세척모드 도중에
    상기 컨트롤러는 상기 앤드 이팩터를 상기 세척공간 위에서 복수회 승강되는 승강모션으로 상기 앤드 이팩터를 승강시키는 로봇 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇의 세척모드 완료시,
    상기 컨트롤러는 상기 조리 용구가 상기 세척공간에서 인출되는 인출 궤적으로 상기 앤드 이팩터를 이동시키는 로봇 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇의 세척모드 완료시,
    상기 컨트롤러는 상기 조리 용구를 싱크대에 넣거나 식기세척기에 투입하는 로봇 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 세척 모듈은 상기 로봇과 제1거리 만큼 이격되고,
    상기 제1거리는 상기 로봇의 최대 길이 보다 짧은 로봇 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 세척 모듈은
    상기 세척 모듈을 제어하는 세척모듈 컨트롤러와,
    상기 로봇과 통신하는 통신소자를 포함하는 로봇 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 세척 모듈은 상면이 개방되고 내부에 상기 세척공간이 형성된 세척 하우징과;
    상기 세척 하우징에 배치되고 상기 세척공간을 향해 세척수를 분사하는 복수개 노즐을 포함하는 로봇 시스템.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 세척 모듈은 상면이 개방되고 내부에 상기 세척공간이 형성된 세척 하우징과;
    상기 세척 하우징에 세척공간으로 진퇴되게 배치된 적어도 하나의 세척롤러를 포함하는 로봇 시스템.
  12. 조리 용구가 분리 가능하게 연결되는 앤드 이?터를 갖는 로봇과,
    상기 조리 용구가 세척되는 세척공간이 형성된 세척모듈을 포함하는 로봇 시스템을 제어하는 로봇 시스템의 제어 방법에 있어서,
    상기 로봇이 조리 용구를 이용하여 조리 동작을 수행하는 조리 단계와;
    상기 앤드 이팩터가 상기 조리 용구를 상기 세척공간으로 삽입하는 삽입 단계와;
    상기 앤드 이팩터가 세척 모션으로 동작되는 모션 단계와;
    상기 앤드 이팩터가 상기 조리 용구를 상기 세척공간에서 인출하는 인출 단계를 포함하는
    로봇 시스템의 제어 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 삽입 단계시,
    컨트롤러는 상기 조리 용구가 상기 세척공간으로 삽입되는 삽입 궤적으로 상기 앤드 이팩터를 이동시키는 로봇 시스템의 제어 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 삽입 단계시,
    상기 앤드 이팩터가 상기 조리 용구를 상기 세척공간으로 삽입시키는 각도는 상기 조리 용구의 종류 및 상기 세척모듈의 종류에 따라 결정되는 로봇 시스템의 제어 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 세척 모션은 상기 앤드 이팩터가 상기 세척공간 위에서 회전되는 모션인 로봇 시스템의 제어 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 세척 모션은 상기 앤드 이팩터가 상기 세척공간 위에서 복수회 승강되는 모션인 로봇 시스템의 제어 방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 모션 단계시,
    세척모듈의 복수개 노즐은 상기 세척공간을 향해 세척수를 분사하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 모션 단계시,
    세척모듈의 세척롤러는 상기 세척공간에서 이동되는 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 인출 단계시
    컨트롤러는 상기 조리 용구가 상기 세척공간에서 인출되는 인출 궤적으로 상기 앤드 이팩터를 이동시키는 로봇 시스템의 제어 방법.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 인출 단계 후,
    컨트롤러는 상기 조리 용구를 싱크대나 식기세척기에 투입하는 이동 궤적으로 상기 앤드 이팩터를 이동시키는 이동단계를 더 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
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