KR20190113691A - 로봇 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

로봇 시스템 및 그 제어방법 Download PDF

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KR20190113691A
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이원희
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은, 복수개의 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하는 매니퓰레이터; 복수개의 오브젝트 및 매니퓰레이터가 수용된 챔버를 형성하고 터치 패널이 구비된 투명 커버; 챔버의 내부 영역을 향하게 설치된 카메라; 챔버의 내부의 일 영역에 광을 조사하는 프로젝터; 및 프로젝터가 터치 패널의 터치 포인트와 대응되는 타겟 영역에 광을 조사하도록 프로젝터를 제어하고, 카메라의 영상정보를 기반으로 타겟 영역에 위치한 타겟 오브젝트를 인식하며, 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하도록 매니퓰레이터를 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

로봇 시스템 및 그 제어방법{ROBOT SYSTEM AND CONTROL METHOD OF THE SAME}
본 발명은 매니퓰레이터를 포함하는 로봇 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전기적 또는 자기적인 작용을 이용하여 인간의 동작과 닮은 운동을 행하는 기계장치를 로봇이라고 한다. 최근 들어 로봇은 제어기술의 발달로 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 예로는 수술 로봇, 가사 도우미 로봇, 서비스 로봇, 우주 항공 원격 로봇, 위험물 처리 로봇 등을 들 수 있다. 이러한 로봇은 전기적·기계적 메커니즘에 의해서 팔이나 손의 동작에 가깝게 운동할 수 있도록 만들어진 매니퓰레이터(manipulator)를 이용하여 작업을 수행한다.
특히 가사 로봇은 특정 툴을 상기 매니퓰레이터에 체결시켜 특정 작업을 수행할 수 있다. 일례로, 쿠킹 로봇은 매니퓰레이터에 국자, 집게, 냄비 등과 같이 다양한 툴들을 체결시켜 쿠킹을 수행할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는, 직관적인 제어가 가능한 로봇 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 사용자의 안전을 보장하는 로봇 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템은, 복수개의 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하는 매니퓰레이터; 상기 복수개의 오브젝트 및 상기 매니퓰레이터가 수용된 챔버를 형성하고 터치 패널이 구비된 투명 커버; 상기 챔버의 내부 영역을 향하게 설치된 카메라; 상기 챔버의 내부의 일 영역에 광을 조사하는 프로젝터; 및 상기 프로젝터가 상기 터치 패널의 터치 포인트와 대응되는 타겟 영역에 광을 조사하도록 상기 프로젝터를 제어하고, 상기 카메라의 영상정보를 기반으로 상기 타겟 영역에 위치한 타겟 오브젝트를 인식하며, 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역은, 상기 터치 패널에 직교하는 방향으로 상기 터치 포인트와 오버랩될 수 있다.
상기 컨트롤러는, 기설정된 제1제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 제1제스쳐에 대응되는 제1액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하고, 상기 제1제스쳐와 상이한 제2제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 제2제스쳐에 대응되고 상기 제1액션과 상이한 제2액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어할 수 있다.
상기 매니퓰레이터는, 복수개의 암; 및 상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함할 수 있다. 상기 컨트롤러는, 상기 그리퍼에 기설정된 오브젝트가 파지된 상태에서 상기 터치 스크린에 기설정된 패턴이 입력되면, 상기 패턴에 대응되는 액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어할 수 있다.
상기 매니퓰레이터는, 복수개의 암; 및 상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함할 수 있다. 상기 컨트롤러는, 상기 터치 패널에 핀치 투 줌(pinch-to-zoom) 제스쳐가 입력되면, 상기 그리퍼가 상기 타겟 오브젝트를 그립 또는 릴리즈하도록 상기 매니퓰레이터를 제어할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 그리퍼에 상기 타겟 오브젝트가 그립된 상태에서, 상기 터치 패널에 드래그(drag) 제스쳐가 입력되면, 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 방향으로 이동시키도록 상기 매니퓰레이터를 제어할 수 있다.
상기 컨트롤러는, 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 시점과 종점 사이의 거리만큼 이동시키도록 상기 매니퓰레이터를 제어할 수 있다.
상기 프로젝터는 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비되고, 상기 카메라는 서로 이격되며 상호간에 사각지대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비될 수 있다.
상기 투명 커버의 하측에 위치하며 상기 챔버의 저면을 커버하는 베이스; 및 상기 베이스에 안착되고 상기 매니퓰레이터가 장착되는 로봇 본체를 더 포함할 수 있다. 상기 투명 커버는 상기 챔버의 둘레면 중 적어도 일부 및 상기 챔버의 상면을 커버할 수 있다.
상기 투명 커버의 하측에 위치하며 상기 챔버의 저면을 커버하는 베이스; 및 상기 투명 커버의 상측에 위치하고 상기 챔버의 상면을 커버하며 상기 매니퓰레이터가 매달려 지지되는 천장(ceiling)를 더 포함할 수 있다. 상기 투명 커버는 상기 챔버의 둘레면 중 적어도 일부를 커버할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 로봇 시스템의 제어방법은, 투명 커버에 구비된 터치 패널에 입력된 터치 포인트에 대응되는 타겟 영역을 설정하는 설정 단계; 프로젝터가, 상기 투명 커버에 의해 커버되는 챔버 내에 위치한 상기 타겟 영역에 광을 조사하는 포인팅 단계; 카메라의 영상 정보를 기반으로 상기 타겟 영역에 위치한 타겟 오브젝트를 인식하는 타겟팅 단계; 및 상기 챔버 내에 수용된 매니퓰레이터가, 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하는 작업 단계를 포함할 수 있다.
상기 작업 단계 도중에, 기설정된 제1제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면 상기 매니퓰레이터는 상기 제1제스쳐에 대응되는 제1액션을 수행하고, 기설정되고 상기 제1제스쳐와 상이한 제2제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면 상기 매니퓰레이터는 상기 제2제스쳐에 대응되고 상기 제1액션과 상이한 제2액션을 수행할 수 있다.
상기 매니퓰레이터는, 복수개의 암; 및 상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함할 수 있다. 상기 작업 단계 도중에, 상기 그리퍼에 기설정된 오브젝트가 파지된 상태에서 상기 터치 스크린에 기설정된 패턴이 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 패턴에 대응되는 액션을 수행할 수 있다.
상기 매니퓰레이터는, 복수개의 암; 및 상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함할 수 있다. 상기 작업 단계 도중에, 상기 터치 패널에 핀치 투 줌(pinch-to-zoom) 제스쳐가 입력되면, 상기 상기 그리퍼는 상기 타겟 오브젝트를 그립 또는 릴리즈시킬 수 있다.
상기 작업 단계 도중에, 상기 그리퍼에 상기 타겟 오브젝트가 그립된 상태에서, 상기 터치 패널에 드래그(drag) 제스쳐가 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 방향으로 이동시킬 수 있다.
상기 매니퓰레이터는, 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 시점과 종점 사이의 거리만큼 이동시킬 수 있다.
상기 프로젝터는 수평 방향으로 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비될 수 있다. 상기 포인팅 단계는, 복수개의 프로젝터 중 상기 타겟 영역에 광 조사가 가능한 일 프로젝터를 결정하는 과정; 및 상기 일 프로젝터가 상기 타겟 영역에 광을 조사하는 하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 카메라는 수평 방향으로 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비될 수 있다. 상기 타겟팅 단계는, 복수개의 카메라 중 상기 타겟 영역의 영상 정보를 획득 가능한 일 카메라를 결정하는 과정; 및 상기 일 카메라의 영상 정보를 기반으로 상기 타겟 영역을 인식하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 프로젝터가 타겟 영역에 광을 조사하므로 사용자는 투명 커버를 통해 챔버 내의 타겟 영역을 즉각적으로 확인할 수 있다. 이로써, 사용자의 제어에 대한 실시간 피드백을 제공할 수 있ㄷ.
또한, 매니퓰레이터는 투명 커버 내부의 챔버에 위치하므로, 매니퓰레이터의 구동에 의해 사용자가 상해를 입을 우려를 해소할 수 있다.
또한, 타겟 영역은 상기 터치 패널에 직교하는 방향으로 상기 터치 포인트와 오버랩될 수 있다. 이로써, 사용자는 타겟 영역을 직관적으로 인지 및 제어할 수 있다.
또한, 터치 패널에 입력된 패턴 및 제스쳐에 따라 매니퓰레이터의 액션이 달라질 수 있다. 이로써 사용자는 매니퓰레이터를 용이하고 직관적으로 제어할 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 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 개략도이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 작용의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 작용의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 개략적으로 도시된 순서도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 시스템의 개략도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
이하에서 설명하는 구성 요소들과 관련하여, 접미사 "유닛"은 설명의 용이성을 고려하여 기재된 것이며, 다른 의미를 가지지 않는다.
이하에서, 일 요소가 타 요소에 "체결" 또는 "연결"된다고 기재된 것은, 두 요소가 직접 체결되거나 연결된 것을 의미하거나, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하고 상기 제3의 요소에 의해 두 요소가 서로 연결되거나 체결된 것을 의미할 수 있다. 반면, 일 요소가 타 요소에 "직접 체결" 또는 "직접 연결"된다고 기재한 것은, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하지 않는다고 이해될 수 있을 것이다.
<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 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치(100)를 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 서버(200)를 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 AI 시스템(1)을 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.
<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(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.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 개략도이고, 도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 작용의 일 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 작용의 다른 예를 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 블록도이다.
본 실시예에 따른 로봇 시스템은, 앞서 설명한 로봇(100a)을 의미할 수 있다. 이하에서는 로봇 시스템이 쿠킹 로봇 시스템인 경우를 예로 들어 설명하나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
본 실시예에 따른 로봇 시스템은, 베이스(11)와, 투명커버(12)와, 매니퓰레이터(15)와, 프로젝터(21)와, 카메라(23)를 포함할 수 있다.
베이스(11)는 로봇 시스템을 지지할 수 있다.
투명 커버(12)는 베이스(11)의 상측에 위치할 수 있다. 투명 커버(12)는 내부 공간인 챔버(13)를 형성할 수 있다. 일례로, 투명 커버(12)는 저면이 개방된 박스 형상일 수 있고, 투명 커버(12)의 개방된 저면은 베이스(11)에 의해 커버될 수 있다. 즉, 베이스(11)는 챔버(13)의 저면을 커버할 수 있다. 투명 커버(12)는 챔버(13)의 둘레면 중 적어도 일부 및 챔버(13)의 상면을 커버할 수 있다.
투명 커버(12)는 투명한 재질을 포함할 수 있다. 따라서, 사용자는 투명 커버(12)를 통해 챔버(13) 내부를 직접 볼 수 있다.
좀 더 상세히, 투명 커버(12)는 투명 커버(12)의 외면을 형성하는 윈도우(12a) 및 윈도우(12a)의 내측에 구비된 터치 패널(12b)를 포함할 수 있다.
터치 패널(12b)은 정전식 터치 패널임이 바람직하다. 터치 패널(12b)은 사용자의 손(H)에 의한 터치를 입력받을 수 있다. 좀 더 상세히, 사용자의 손(H)은 윈도우(12a)를 터치할 수 있고, 터치 패널(12b)은 이를 감지할 수 있다. 따라서, 터치 패널(12b)의 터치 또는 터치 패널(12b)의 입력은 터치 패널(12b) 상측의 윈도우(12a)를 터치한 것으로 이해될 수 있을 것이다.
다만 터치 패널(12b)의 터치 입력이 손(H)에 한정되는 것은 아니며, 터치 패널(12b)은 터치팬 등과 같은 입력툴을 통해 터치를 입력 받는 것도 가능하다. 터치 패널(12b)의 상세한 구성 및 원리는 주지기술이므로 상세한 설명은 생략한다.
터치 패널(12b)은 투명 커버(12)의 적어도 하나의 면에 구비될 수 있다. 일례로, 터치 패널(12b)은 투명 커버(12)의 상면에 구비될 수 있다.
투명 커버(12)에 의해 정의된 챔버(13)에는 매니퓰레이터(15) 및 복수개의 오브젝트(16)가 수용될 수 있다.
매니퓰레이터(15)는, 베이스(11)에 안착된 로봇 본체(14)에 장착될 수 있다. 즉, 매니퓰레이터(15)는 로봇 암일 수 있다. 일례로, 매니퓰레이터(15)는 로봇 본체(14)의 양측면에 각각 장착된 한 쌍이 구비될 수 있다. 로봇 본체(14)는 매니퓰레이터(15)와 마찬가지로 챔버(13) 내에 수용될 수 있다.
좀 더 상세히, 매니퓰레이터(15)는 복수개의 암(15a)(15b)(15c) 및 그리퍼(15d)를 포함할 수 있다. 이하에서는 복수개의 암(15a)(15b)(15c)이 제1암(15a), 제2암(15b) 및 제3암(15c)을 포함하는 경우를 예로 들어 설명한다.
제1암(15a)은 로봇 본체(14)에 연결될 수 있다. 로봇 본체(14)에는 제1암(15a)을 로봇 본체(14)에 대해 회전시키는 제1액츄에이터(미도시)가 구비될 수 있다.
제2암(15b)는 제1암(15a)의 단부에 연결될 수 있다. 제1암(15a)에는 제2암(15b)을 제1암(15a)에 대해 회전시키는 제2액츄에이터(미도시)가 구비될 수 있다.
제3암(15c)은 제2암(15b)의 단부에 연결될 수 있다. 제2암(15b)에는 제3암(15c)을 제2암(15b)에 대해 회전시키는 제3액츄에이터(미도시)가 구비될 수 있다. 제3암(15c)는 엔드 암(end arm)일 수 있다.
제1암(15a), 제2암(15b) 및 제3암(15c) 각각의 회전축은 서로 동일하거나 다를 수 있다. 예를 들어, 제1암(15a) 및 제2암(15b)의 회전축은 좌우 방향으로 길게 형성될 수 있고, 제3암(15c)의 회전축은 상하 방향으로 길게 형성될 수 있다. 즉, 제1암(15a) 및 제2암(15b)은 상하로 회동할 수 있고, 제3암(15c)은 좌우로 회동할 수 있다.
그리퍼(15d)는 복수개의 암(15a)(15b)(15c) 중 엔드 암에 구비될 수 있다. 즉, 그리퍼(15d)는 제3암(15c)의 단부에 구비될 수 있다. 그리퍼(15d)는 오브젝트(16)를 선택적으로 그립 또는 릴리즈하도록 구성될 수 있다. 그리퍼(15d)는 로봇 핸드일 수 있다. 그리퍼(15d)의 구성은 한정되지 않는다. 일례로, 그리퍼(15d)는 한 쌍의 핑거와, 상기 한 쌍의 핑거 사이의 거리를 조절하는 액츄에이터를 포함할 수 있다.
매니퓰레이터(15)는 복수개의 오브젝트(16) 각각에 대해 기설정된 작업을 수행할 수 있다. 좀 더 상세히, 매니퓰레이터(15)는 복수개의 오브젝트(16) 중 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행할 수 있다.
이하에서는 복수개의 오브젝트(16)가 제1오브젝트(16a) 내지 제6오브젝트(16f)를 포함하는 경우를 예로 들어 설명한다.
제1오브젝트(16a) 내지 제6오브젝트(16f)는 서로 다른 타입의 오브젝트일 수 있다. 예를 들어, 제1오브젝트(16a)는 그릇이고, 제2오브젝트(16b)는 조리용기(예를 들어, 냄비나 후라이팬)이고, 제3오브젝트(16c)는 가열 유닛(19)의 제어를 위한 입력유닛이고, 제4오브젝트(16d)는 조리용 툴(예를 들어, 나이프나 국자)이고, 제5오브젝트(16e)는 재료(예를 들어, 채소)이고, 제6오브젝트(16f)는 조리용 보드(예를 들어, 도마)일 수 있다.
제1오브젝트(16a) 내지 제6오브젝트(16f) 각각은 하나가 구비되거나, 복수개가 구비될 수 있다.
그릇(16a)은 베이스(11)의 상측에 안착될 수 있다. 매니퓰레이터(15)는 그릇(16a)을 그립하여 그릇(16a)을 이동시킬 수 있다.
조리 용기(16b)는 베이스(11)의 상면에 구비된 가열 유닛(19)의 상측에 안착될 수 있다. 상기 가열 유닛(19)은 가스 레인지 또는 인덕션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 가열 유닛(19)은 조리 용기(16b)를 가열할 수 있고, 조리 용기(16b)에 담긴 음식물이 조리될 수 있다.
매니퓰레이터(15)는 조리 용기(16b)를 그립하여 제2오브젝트(16b)를 이동시킬 수 있다. 일례로, 매니퓰레이터(15)는 조리 용기(16b)를 파지한 상태로 그릇(16a)의 상측으로 이동시킬 수 있고, 조리 용기(16b)를 기울여 조리 용기(16b)내의 음식물을 그릇(16a)에 ?겨 담을 수 있다.
가열 유닛(19)은 입력 유닛(16c)를 통해 입력된 명령에 따라 온오프 및 가열 온도가 제어될 수 있다. 예를 들어, 입력 유닛(16c)는 로터리놉(rotary knob) 또는 버튼(button) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 매니퓰레이터(15)는 로터리놉을 회전시키거나 버튼을 눌러 가열 유닛(19)을 제어할 수 있다.
조리용 툴(16d)는 베이스(11)의 상측에 구비된 마운터(18)에 거치될 수 있다. 마운터(18)는 베이스(11)의 상측으로 이격되어 위치할 수 있다. 마운터(18)는 후술할 서포터(17)에 체결될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 마운터(18)가 로봇 본체(14)에 체결되는 것도 가능하다.
매니퓰레이터(15)는 조리용 툴(16d)를 그립한 상태로 기설정된 작업을 수행할 수 있다. 일례로, 매니퓰레이터(15)는 나이프를 그립한 상태에서 재료(16e)를 손질할 수 있다. 다른 예로, 매니퓰레이터(15)는 국자를 그립한 상태에서 조리 욕기(16b)에 담긴 스프를 퍼담아 그릇(16a)에 ?겨 담을 수 있다.
재료(16e)는 베이스(11)의 상면에 구비된 바스켓(미도시)이나 보관함(미도시)에 담겨 보관될 수 있다. 매니퓰레이터(15)는 재료(16e)를 그립하여 재료(16e)를 이동시킬 수 있다. 또한, 매니퓰레이터(15)는 조리용 툴(16d)를 그립한 상태에서 재료(16e)를 다듬을 수 있다.
조리용 보드(16f)는 베이스(11)의 상면에 안착될 수 있다. 매니퓰레이터(15)는 조리용 보드(16f)를 그립하여 조리용 보드(16f)를 이동시킬 수 있다. 또한, 매니퓰레이터(15)는 재료(16e)를 조리용 보드(16f)로 이동시킬 수 있고, 조리용 툴(16d)를 그립한 상태에서 조리용 보드(16f)에 놓인 재료(16e)를 손질할 수 있다.
프로젝터(21)는 챔버(13)의 내부의 일 영역에 광을 조사할 수 있다. 즉, 프로젝터(21)는 챔버(13)의 내부의 일 영역을 포인팅 할 수 있다. 프로젝터(21)는 챔버(13)의 내부에 배치될 수 있다. 좀 더 상세히, 프로젝터(21)는 챔버(13)의 상부 내측에 배치될 수 있고, 하측을 향할 수 있다.
프로젝터(21)는 광이 조사되는 영역, 즉 포인팅 영역을 가변시킬 수 있다. 포인팅 영역은 타겟 영역(TA)을 의미할 수 있다. 이를 위한 프로젝터(21)의 내부 구성은 주지 기술이므로, 상세한 설명은 생략한다.
좀 더 상세히, 프로젝터(21)의 렌즈(22)에서 출사된 광은, 후술할 타겟 영역(TA)에 조사될 수 있고, 사용자는 투명 커버(12)를 통해 광이 조사된 타겟 영역(TA)을 즉각적으로 확인할 수 있다. 타겟 영역(TA)의 크기는 복수개의 오브젝트(16) 중 타겟 오브젝트를 명확히 구분할 수 있는 크기로 형성됨이 바람직하다.
타겟 영역(TA)은, 터치 패널(12b)에 직교하는 방향으로 터치 포인트(TP)와 오버랩될 수 있다. 즉, 터치 패널(12b)에 직교하며 터치 포인트(TP)를 통과하는 가상선은 타겟 영역(TA)을 통과할 수 있다. 상기 터치 포인트(TP)는 투명 커버(12)에서 터치 입력된 지점을 의미할 수 있다.
프로젝터(21)가 타겟 영역(TA)을 표시하므로, 사용자는 터치 포인트(TP)과 매칭되는 타겟 영역(TA)을 즉각적으로 확인할 수 있다.
카메라(23)는 챔버(13)의 내부 영역을 향하게 설치될 수 있다. 즉, 카메라(23)는 챔버(13)의 내부를 실시간으로 관찰하고, 챔버(13) 내부의 영상정보를 획득할 수 있다. 카메라(23)는 챔버(13)의 내부에 배치될 수 있다. 좀 더 상세히, 카메라(23)는 챔버(13)의 상부 내측에 배치될 수 있고, 하측을 향할 수 있다.
프로젝터(21)는 각각 서로 이격된 복수개가 구비될 수 있다. 복수개의 프로젝터(21)는 상호간에 사각지대를 보완하도록 배치될 수 있다. 이로써 프로젝터(21)에 의해 포인팅 되는 타겟 영역(TA)의 가변 범위가 넓어질 수 있다.
또한, 카메라(23)는 각각 서로 이격된 복수개가 구비될 수 있다. 복수개의 카메라(23)는 상호간에 사각지대를 보완하도록 배치될 수 있다. 이로써 카메라(23)가 관찰 가능한 범위가 넓어질 수 있다.
일례로, 복수개의 프로젝터(21)는 제1프로젝터(21a) 및 제1프로젝터(21a)와 이격된 제2프로젝터(21b)를 포함할 수 있다. 또한, 복수개의 카메라(23)는 제1카메라(23a) 및 제1카메라(23a)와 이격된 제2카메라(23b)를 포함할 수 있다.
제1프로젝터(21a) 및 제1카메라(23a)는 로봇 본체(14)의 상측에 배치될 수 있다. 좀 더 상세히, 로봇 본체(14)의 상측에는 로봇 헤드가 구비될 수 있고, 상기 로봇 헤드는 제1프로젝터(21a) 및 제1카메라(23b)를 포함할 수 있다.
로봇 본체(14)는 챔버(13)의 후방부에 배치될 수 있고, 제1프로젝터(21a) 및 제1카메라(23a)는 전방 하측을 향할 수 있다. 따라서, 제1프로젝터(21a)는 챔버(13)의 하측 중앙부 및 하측 전방부에 타겟 영역(TA)을 표시할 수 있고, 제1카메라(23a)는 챔버(13)의 하측 중앙부 및 하측 전방부를 관찰할 수 있다.
서포터(17)는 베이스(11)의 상측에 세워질 수 있다. 서포터(17)는 수직하게 배치될 수 있다. 서포터(17)는 로봇 본체(14)의 전방에 위치할 수 있다. 서포터(17)는 로봇 본체(14)와 이격될 수 있다.
제2프로젝터(21b) 및 제2카메라(23b)는 서포터(17)에 장착될 수 있다. 좀 더 상세히, 제2프로젝터(21b) 및 제2카메라(23b)는 서포터(17)의 상부에 장착될 수 있다. 즉, 제2프로젝터(21b) 및 제2카메라(23b)는 마운터(18)보다 상측에 위치할 수 있다.
제2프로젝터(21b) 및 제2카메라(23b)는 후방 하측을 향할 수 있다. 따라서, 제2프로젝터(21b)는 챔버(13)의 하측 중앙부 및 하측 후방부에 타겟 영역(TA)을 표시할 수 있고, 제1카메라(23a)는 챔버(13)의 하측 중앙부 및 하측 전방부를 관찰할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 로봇 시스템은 컨트롤러(30)를 더 포함할 수 있다. 컨트롤러(30)는 마이컴(micro-computer) 또는 프로세서(processor)일 수 있다. 컨트롤러(30)는 로봇 본체(14)에 구비될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 컨트롤러(30)가 베이스(11) 또는 그 외 구성에 구비되는 것도 가능함은 물론이다.
컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)과 통신할 수 있다. 컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)의 터치 입력을 전달 받을 수 있다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)의 터치 포인트(TP)의 좌표를 전달받거나 감지할 수 있고, 챔버(13) 내에서 터치 포인트(TP)의 좌표에 대응되는 영역을 타겟 영역(TA)으로 설정할 수 있다. 컨트롤러(30)는, 터치 패널(12b)에 직교하는 방향으로 터치 포인트(TP)와 오버랩되는 영역을 타겟 영역(TA)으로 설정할 수 있다.
컨트롤러(30)는 카메라(23)와 통신할 수 있다. 컨트롤러(30)는 카메라(23)에서 획득한 영상 정보를 전달받을 수 있다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(30)는 카메라(23)의 영상 정보를 기반으로 타겟 오브젝트를 감지할 수 있다. 상기 타겟 오브젝트는, 복수개의 오브젝트(16) 중 타겟 영역(TA)에 위치한 오브젝트(16)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 타겟 오브젝트는 조리용기(16b)이고, 도 5a에 도시된 타겟 오브젝트는 재료(16e)일 수 있다.
컨트롤러(30)는 복수개의 카메라(23) 중 타겟 영역(TA)의 영상 정보를 획득 가능한 일 카메라(23)를 결정할 수 있다. 즉, 컨트롤러(30)는 복수개의 카메라(23) 중 타겟 오브젝트를 감지 가능한 일 카메라(23)를 결정할 수 있다.
컨트롤러(30)는 프로젝터(21)와 통신할 수 있다. 컨트롤러(30)는 프로젝터(21)가 포인팅하는 영역을 제어할 수 있다. 좀 더 상세히, 컨트롤러(30)는 타겟 영역(TA)에 광을 조사하도록 프로젝터(21)를 제어할 수 있다.
또한, 컨트롤러(30)는 복수개의 프로젝터(21) 중 타겟 영역(TA)에 광 조사가 가능한 일 프로젝터(21)를 결정할 수 있다. 즉, 컨트롤러(30)는 복수개의 프로젝터(21) 중 타겟 오브젝트에 광 조사가 가능한 일 프로젝터(21)를 결정할 수 있다.
컨트롤러(30)는 매니퓰레이터(15)와 통신할 수 있다. 컨트롤러(30)는 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
좀 더 상세히, 컨트롤러(30)는 매니퓰레이터(15)를 타겟 오브젝트에 접근시킬 수 있다. 컨트롤러(30)는 매니퓰레이터(15)가 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 상기 작업은 타겟 오브젝트을 대상으로 매니퓰레이터(15)가 수행 가능한 액션을 의미할 수 있다.
컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)에 입력된 제스쳐의 타입에 따라 매니퓰레이터(15)의 제어를 달리할 수 있다.
좀 더 상세히, 컨트롤러(30)는, 기설정된 제스쳐가 터치 패널(12b)에 입력되면, 상기 제스쳐에 대응되는 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
더욱 상세히, 컨트롤러(30)는, 기설정된 제1제스쳐가 터치 패널(12b)에 입력되면, 상기 제1제스쳐에 대응되는 제1액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 컨트롤러는, 제1제스쳐와 상이한 제2제스쳐가 터치 패널(12b)에 입력되면, 상기 제2제스쳐에 대응되고 상기 제1액션과 상이한 제2액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 5b 및 도 5c에 도시된 바와 같이, 사용자는 터치 패널에 핀치 투 줌(pinch to zoom) 제스쳐를 입력할 수 있다. 상기 제1제스쳐는 두 손가락을 벌리는 동작일 수 있고, 상기 제2제스쳐는 두 손가락을 좁히는 동작일 수 있다. 상기 제1액션은 매니퓰레이터(15)의 그리퍼(15d)의 그립 동작일 수 있고, 상기 제2액션은 그리퍼(15d)의 릴리즈 동작일 수 있다.
즉, 컨트롤러(30)는, 터치 패널(12b)에 핀치 투 줌(pinch-to-zoom) 제스쳐가 입력되면, 그리퍼(15d)가 오브젝트(16)를 그립 또는 릴리즈하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 좀 더 상세히, 도 5a에 도시된 바와 같이 터치 패널(12b)을 터치하여 타겟 오브젝트를 설정하면, 매니퓰레이터(15)는 타겟 오브젝트의 근처로 이동할 수 있고 타겟 오브젝트를 그립 가능하도록 준비될 수 있다. 이 상태에서, 도 5b에 도시된 바와 같이 양 손가락을 좁히면, 컨트롤러(30)는 타겟 오브젝트를 그립하도록 그리퍼(15d)를 제어할 수 있다. 이후, 도 5c에 도시된 바와 같이 양 손가락을 벌리면, 컨트롤러(30)는 타겟 오브젝트를 릴리즈하도록 그리퍼(15d)를 제어할 수 있다.
또한, 도 5b에 도시된 바와 같이, 컨트롤러(30)는 그리퍼(15d)에 오브젝트(16)가 그립된 상태에서 터치 패널(12b)에 드래그(drag) 제스쳐가 입력되면, 오브젝트(16)를 드래그 제스쳐의 방향으로 이동시키도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
컨트롤러(30)는, 오브젝트(16)를 드래그 제스쳐의 시점(HP1)과 종점(HP2) 사이의 거리만큼 이동시키도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 즉, 드래그 제스쳐의 시점(HP1)과 종점(HP2) 사이의 거리는, 그리퍼(15d)에 파지된 오브젝트(16)의 이동 경로의 시점(mp1)과 종점(mp2) 사이의 거리와 동일할 수 있다. 이로써, 사용자는 그리퍼(15d)에 파지된 오브젝트(16)를 직관적으로 이동시킬 수 있다.
한편, 컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)에 입력된 패턴에 따라 매니퓰레이터(15)의 제어를 달리할 수 있다.
좀 더 상세히, 터치 패널(12b)에 설정 패턴이 입력되면, 컨트롤러(30)는 상기 설정 패턴에 대응되는 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
더욱 상세히, 컨트롤러(30)는, 기설정된 오브젝트(16)가 그리퍼(15d)에 파지된 상태에서 터치 패널(12b)에 설정 패턴이 입력되면, 컨트롤러(30)는 상기 설정 패턴에 대응되는 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 6a 및 도 6b에 도시된 바와 같이, 그리퍼(15d)에 나이프(16d)가 파지된 상태에서 터치 패널(12b)에 지그재그 패턴(R)이 입력되면, 컨트롤러(30)는 그리퍼(15d)에 파지된 나이프(16d)가 조리용 보드(16f)에 놓여진 재료(16e)를 자르도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
또한, 컨트롤러(30)는, 제1패턴이 터치 패널(12b)에 입력되면, 상기 제1패턴에 대응되는 제1설정 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 컨트롤러(30)는, 제1패턴와 상이한 제2패턴이 터치 패널(12b)에 입력되면, 상기 제2패턴에 대응되고 상기 제1설정 액션과 상이한 제2설정 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 6a 및 도 6b에 도시된 바와 같이, 사용자는 터치 패널(12b)에 지그재그 패턴(R)를 입력할 수 있다. 상기 지그재그 패턴(R)은 서로 나란한 복수개의 제1경로(R1)와, 서로 나란한 복수개의 제2경로(R2)를 포함할 수 있다. 제1경로(R1)와 제2경로(R2)는 서로 번갈아가며 입력될 수 있다. 서로 이웃한 한 쌍의 제1경로(R1) 중 어느 하나의 종점과 다른 하나의 시점은 제2경로(R2)에 의해 연결될 수 있다.
상기 제1패턴은 서로 이웃한 제1경로(R1) 간 거리(d1)가 상대적으로 먼 지그재그 패턴(R)일 수 있다. 상기 제2패턴은 서로 이웃한 제1경로(R1)간 거리(d2)가 상대적으로 가까운 지그재그 패턴(R)일 수 있다. 상기 제1설정 액션은 그리퍼(15d)에 그립된 나이프(16d)가 재료를 상대적으로 잘게 써는 동작일 수 있다. 상기 제2설정 액션은 그리퍼(15d)에 그립된 나이프(16d)가 재료를 상대적으로 두껍게 써는 동작일 수 있다.
이로써, 사용자는 매니퓰레이터(15)에 파지된 오브젝트(16)를 사용한 작업을 보다 직관적으로 제어할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 개략적으로 도시된 순서도이다.
본 실시예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법은, 설정 단계(S1)와, 포인팅 단계(S2)와, 타겟팅 단계(S3)와, 작업 단계(S4)를 포함할 수 있다.
설정 단계(S1) 시, 컨트롤러(30)는 터치 패널(12b)에 입력된 터치 포인트(TP)에 대응되는 타겟 영역(TA)을 설정할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 컨트롤러(30)는, 터치 패널(12b)에 직교하는 방향으로 터치 포인트(TP)와 오버랩되는 영역을 타겟 영역(TA)으로 설정할 수 있다. 사용자가 터치 스크린(12b)의 터치 포인트(TP)를 움직이거나 변경하면 타겟 영역(TA)도 그에 맞추어 실시간으로 움직이거나 변경될 수 있다.
포인팅 단계(S2) 시, 컨트롤러(30)는 타겟 영역(TA)에 광을 조사하도록 프로젝터(21)를 제어할 수 있다. 타겟 영역(TA)이 움직이거나 변경되면, 프로젝터(21)의 광 조사 영역도 그에 맞추어 실시간으로 움직이거나 변경될 수 있다.
또한, 포인팅 단계(S2)는, 복수개의 프로젝터(21) 중 타겟 영역(TA)에 광 조사가 가능한 일 프로젝터(21)를 결정하는 과정과, 상기 일 프로젝터(21)가 타겟 영역(TA)에 광을 조사하는 하는 과정을 포함할 수 있다. 즉, 컨트롤러(30)는 복수개의 프로젝터(21) 중 타겟 영역(TA)에 광 조사가 가능한 일 프로젝터(21)를 우선적으로 결정하고, 상기 일 프로젝터(21)를 제어하여 타겟 영역(TA)에 광을 조사할 수 있다. 타겟 영역(TA)에 광 조사가 가능한 프로젝터(21)가 복수개일 경우, 컨트롤러(30)는 기설정된 우선순위에 따라 상기 일 프로젝터(21)를 결정할 수 있다.
타겟팅 단계(S3) 시, 컨트롤러(30)는 카메라(23)의 영상 정보를 기반으로 타겟 영역(TA)에 위치한 타겟 오브젝트를 인식할 수 있다. 타겟 영역(TA)이 변경되면 타겟 오브젝트도 그에 맞추어 실시간으로 변경될 수 있다.
또한, 타겟팅 단계(S3)는, 복수개의 카메라(23) 중 타겟 영역(TA)의 영상 정보를 획득 가능한 일 카메라(23)를 결정하는 과정과, 상기 일 카메라(23)의 영상 정보를 기반으로 타겟 영역(TA)을 인식하는 과정을 포함할 수 있다. 즉, 컨트롤러(30)는 복수개의 카메라(23) 중 타겟 영역(TA)의 영상 정보를 획득 가능한 일 카메라(23)를 우선적으로 결정하고, 상기 일 카메라(23)의 영상 정보를 기반으로 타겟 오브젝트를 인식할 수 있다. 타겟 영역(TA)의 영상 정보를 획득 가능한 카메라(23)가 복수개일 경우, 컨트롤러(30)는 기설정된 우선순위에 따라 상기 일 카메라(23)를 결정할 수 있다.
작업 단계(S4) 시, 컨트롤러(30)는 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 작업 단계(S4) 도중에 터치 스크린(12b)에 기설정된 제스쳐나 패턴이 입력되면, 컨트롤러(30)는 상기 제스쳐나 패턴에 대응되는 액션을 수행하도록 매니퓰레이터(15)를 제어할 수 있다. 이에 대해서는 앞서 상세히 설명하였으므로 이를 원용한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 로봇 시스템의 개략도이다.
이하, 앞서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략하고 차이점을 중심으로 설명한다.
본 실시예에 따른 로봇 시스템은, 앞서 설명한 로봇 본체(14) 대신에, 투명 커버(12)의 상측에 위치하고 챔버(13)의 상면을 커버하는 천장(ceiling)(41)을 포함할 수 있다.
천장(41)은 리어 바디(42)에 의해 베이스(11)와 연결될 수 있다. 리어 바디(42)는 챔버(13)의 배면을 커버할 수 있다. 리어 바디(42)에는 마운터(18)가 구비될 수 있다.
제1프로젝터(21a) 및 제1카메라(23a)는 천장(41)의 후방부 또는 리어 바디(42)에 장착될 수 있다. 제2프로젝터(21b) 및 제2카메라(23b)는 천장(41)의 전방부에 장착될 수 있다.
매니퓰레이터(15)는 천장(41)에 매달려 지지될 수 있다.
투명 커버(12)는 챔버(13)의 둘레면 중 적어도 일부를 커버할 수 있다. 터치 패널(12b)은 투명 커버(12)의 전면, 일 측면 또는 반대편 측면 중 적어도 하나에 구비될 수 있다.
컨트롤러(30)는 천장(41)에 구비될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 컨트롤러(30)가 베이스(11) 또는 리어 바디(42)에 구비되는 것도 가능함은 물론이다.
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 (18)

  1. 복수개의 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하는 매니퓰레이터;
    상기 복수개의 오브젝트 및 상기 매니퓰레이터가 수용된 챔버를 형성하고 터치 패널이 구비된 투명 커버;
    상기 챔버의 내부 영역을 향하게 설치된 카메라;
    상기 챔버의 내부의 일 영역에 광을 조사하는 프로젝터; 및
    상기 프로젝터가 상기 터치 패널의 터치 포인트와 대응되는 타겟 영역에 광을 조사하도록 상기 프로젝터를 제어하고, 상기 카메라의 영상정보를 기반으로 상기 타겟 영역에 위치한 타겟 오브젝트를 인식하며, 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 컨트롤러를 포함하는 로봇 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 영역은,
    상기 터치 패널에 직교하는 방향으로 상기 터치 포인트와 오버랩되는 로봇 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    기설정된 제1제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 제1제스쳐에 대응되는 제1액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하고,
    상기 제1제스쳐와 상이한 제2제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 제2제스쳐에 대응되고 상기 제1액션과 상이한 제2액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 로봇 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 매니퓰레이터는,
    복수개의 암; 및
    상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함하고,
    상기 컨트롤러는,
    상기 그리퍼에 기설정된 오브젝트가 파지된 상태에서 상기 터치 스크린에 기설정된 패턴이 입력되면, 상기 패턴에 대응되는 액션을 수행하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 로봇 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 매니퓰레이터는,
    복수개의 암; 및
    상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함하고,
    상기 컨트롤러는,
    상기 터치 패널에 핀치 투 줌(pinch-to-zoom) 제스쳐가 입력되면, 상기 그리퍼가 상기 타겟 오브젝트를 그립 또는 릴리즈하도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 로봇 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 그리퍼에 상기 타겟 오브젝트가 그립된 상태에서, 상기 터치 패널에 드래그(drag) 제스쳐가 입력되면, 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 방향으로 이동시키도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 로봇 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 시점과 종점 사이의 거리만큼 이동시키도록 상기 매니퓰레이터를 제어하는 로봇 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로젝터는 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비되고,
    상기 카메라는 서로 이격되며 상호간에 사각지대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비된 로봇 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 투명 커버의 하측에 위치하며 상기 챔버의 저면을 커버하는 베이스; 및
    상기 베이스에 안착되고 상기 매니퓰레이터가 장착되는 로봇 본체를 더 포함하고,
    상기 투명 커버는 상기 챔버의 둘레면 중 적어도 일부 및 상기 챔버의 상면을 커버하는 로봇 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 투명 커버의 하측에 위치하며 상기 챔버의 저면을 커버하는 베이스; 및
    상기 투명 커버의 상측에 위치하고 상기 챔버의 상면을 커버하며 상기 매니퓰레이터가 매달려 지지되는 천장(ceiling)를 더 포함하고,
    상기 투명 커버는 상기 챔버의 둘레면 중 적어도 일부를 커버하는 로봇 시스템.
  11. 투명 커버에 구비된 터치 패널에 입력된 터치 포인트에 대응되는 타겟 영역을 설정하는 설정 단계;
    프로젝터가, 상기 투명 커버에 의해 커버되는 챔버 내에 위치한 상기 타겟 영역에 광을 조사하는 포인팅 단계;
    카메라의 영상 정보를 기반으로 상기 타겟 영역에 위치한 타겟 오브젝트를 인식하는 타겟팅 단계; 및
    상기 챔버 내에 수용된 매니퓰레이터가, 상기 타겟 오브젝트를 대상으로 기설정된 작업을 수행하는 작업 단계를 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 작업 단계 도중에,
    기설정된 제1제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 제1제스쳐에 대응되는 제1액션을 수행하고,
    기설정되고 상기 제1제스쳐와 상이한 제2제스쳐가 상기 터치 패널에 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 제2제스쳐에 대응되고 상기 제1액션과 상이한 제2액션을 수행하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 매니퓰레이터는,
    복수개의 암; 및
    상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함하고,
    상기 작업 단계 도중에,
    상기 그리퍼에 기설정된 오브젝트가 파지된 상태에서 상기 터치 스크린에 기설정된 패턴이 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 패턴에 대응되는 액션을 수행하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 매니퓰레이터는,
    복수개의 암; 및
    상기 복수개의 암 중 엔드 암에 구비된 그리퍼를 포함하고,
    상기 작업 단계 도중에,
    상기 터치 패널에 핀치 투 줌(pinch-to-zoom) 제스쳐가 입력되면, 상기 상기 그리퍼는 상기 타겟 오브젝트를 그립 또는 릴리즈시키는 로봇 시스템의 제어 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 작업 단계 도중에,
    상기 그리퍼에 상기 타겟 오브젝트가 그립된 상태에서, 상기 터치 패널에 드래그(drag) 제스쳐가 입력되면, 상기 매니퓰레이터는 상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 방향으로 이동시키는 로봇 시스템의 제어 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 매니퓰레이터는,
    상기 타겟 오브젝트를 상기 드래그 제스쳐의 시점과 종점 사이의 거리만큼 이동시키는 로봇 시스템의 제어 방법.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로젝터는 수평 방향으로 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비되고,
    상기 포인팅 단계는,
    복수개의 프로젝터 중 상기 타겟 영역에 광 조사가 가능한 일 프로젝터를 결정하는 과정; 및
    상기 일 프로젝터가 상기 타겟 영역에 광을 조사하는 하는 과정을 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 카메라는 수평 방향으로 서로 이격되며 상호간에 사각시대를 보완하도록 배치된 복수개가 구비되고,
    상기 타겟팅 단계는,
    복수개의 카메라 중 상기 타겟 영역의 영상 정보를 획득 가능한 일 카메라를 결정하는 과정; 및
    상기 일 카메라의 영상 정보를 기반으로 상기 타겟 영역을 인식하는 과정을 포함하는 로봇 시스템의 제어 방법.
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