KR20190136386A - 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법 - Google Patents

해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법에 관한 것으로, 적어도 하나의 카메라로부터 해저에 위치한 오브젝트를 포함하는 영상데이터를 획득하고 영상데이터에 포함된 오브젝트와 기 저장된 학습데이터에 포함된 오브젝트가 동일하면 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 에이전트 및 에이전트로 학습데이터를 제공하고, 에이전트로부터 오브젝트에 대한 그립신호가 수신되면 에이전트에 연결된 연결선을 권취하여 에이전트 및 오브젝트를 회수하는 모선을 포함하고, 에이전트는, 그립부를 포함하고, 모선은, 연결선을 권취 및 권출하는 윈치를 포함하고, 다른 실시 예로도 적용이 가능하다.

Description

해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법{Underwater Robot and Method for Sampling of Weight Object in Underwater}
본 발명은 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법에 관한 것으로, 수중로봇이 모선과 에이전트로 구성되고, 에이전트에 구비된 그리퍼로 해저에 존재하는 중량 물체를 그립하여 중량 물체를 샘플링하는 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법에 관한 것이다.
해저의 생태계 조사 등을 위해 해양 생물을 채취하거나, 수중에서 분실된 물건을 찾기 위한 수중 조사는 일반적으로 다이버들에 의해 이루어진다. 이와 같은 수중 조사는 다이버들의 육안에 의지하기 때문에 조사에 소모되는 시간이 길어지는 문제가 있고, 객관적 데이터의 획득이 어려운 문제가 발생한다. 또한, 파도 등의 환경적인 원인으로 인해 다이버들이 수중 조사를 위한 위치에 접근하기 어려운 문제가 발생한다. 특히, 수중에서 분실된 물건을 찾을 시에는 다이버가 해당 위치에 접근하더라도 물건의 무게 및 물건에 발생되는 부력으로 인해 해상으로 회수하기 어려운 문제가 발생하기도 한다.
따라서, 수중로봇을 이용하여 수중 조사를 보다 용이하게 수행하고, 중량 물체의 발견 및 회수를 용이하게 수행할 수 있는 기술의 개발이 필요해지고 있는 실정이다.
이러한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다양한 실시 예들은 수중로봇이 모선과 에이전트로 구성되고, 모선에 구비된 윈치를 이용하여 에이전트에 그립된 중량 물체를 보다 쉽게 샘플링할 수 있는 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 에이전트에 카메라를 구비하여 에이전트가 해저의 중량 물체를 보다 쉽게 확인하여 샘플링할 수 있는 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중로봇은 적어도 하나의 카메라로부터 해저에 위치한 오브젝트를 포함하는 영상데이터를 획득하고 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 기 저장된 학습데이터에 포함된 오브젝트가 동일하면 상기 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 에이전트 및 상기 에이전트로 상기 학습데이터를 제공하고, 상기 에이전트로부터 상기 오브젝트에 대한 그립신호가 수신되면 상기 에이전트에 연결된 연결선을 권취하여 상기 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 모선을 포함하고, 상기 에이전트는, 그립부를 포함하고, 상기 모선은, 상기 연결선을 권취 및 권출하는 윈치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 에이전트는, 프로세서를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 기 저장된 학습데이터에 포함된 오브젝트와 상기 획득된 영상데이터에 포함된 오브젝트가 동일하면, 상기 그립부를 제어하는 것을 특징으로 한다.
또한, 모선은, 프로세서 및 초음파 카메라를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 그립신호가 수신되면, 상기 초음파 카메라에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 상기 에이전트의 위치를 확인하는 것을 특징으로 한다.
또한, 모선은, 상기 프로세서에 의해 상기 확인된 에이전트의 위치에 수직한 위치로 이동하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명의 실시 예에 따른 해저의 중량 물체를 샘플링하는 방법은, 모선이 상기 모선과 연결선으로 연결된 에이전트로 학습데이터를 전송하는 단계, 상기 모선이 에이전트 분리신호에 따라 상기 연결선이 권취된 윈치를 제어하여 상기 에이전트를 해저로 하강시키는 단계, 상기 에이전트는 적어도 하나의 카메라로부터 상기 해저에 위치한 오브젝트에 대한 영상데이터를 획득하는 단계, 상기 에이전트는 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 상기 학습데이터에 포함된 에이전트가 동일하면, 상기 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 단계, 상기 모선이 상기 에이전트로부터 상기 오브젝트에 대한 그립신호가 수신되면 상기 윈치를 제어하여 상기 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 단계는, 상기 에이전트는 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 상기 학습데이터에 포함된 에이전트가 동일하면, 상기 에이전트에 포함된 그립부를 제어하여 상기 오브젝트를 그립하는 단계인 것을 특징으로 한다.
또한, 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 단계는, 상기 모선은 상기 에이전트로부터 상기 그립신호가 수신되면 상기 모선에 포함된 초음파 카메라에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 상기 에이전트의 위치를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 에이전트의 위치를 확인하는 단계 이후에, 상기 확인된 에이전트의 위치에 수직한 위치로 이동하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명의 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중 로봇 및 방법은, 수중로봇이 모선과 에이전트로 구성되고, 모선에 구비된 윈치를 이용함으로써, 에이전트에 그립된 중량 물체를 보다 쉽게 샘플링할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 해저의 중량 물체를 샘플링하는 수중 로봇 및 방법은, 에이전트에 카메라를 구비하여 에이전트에서 중량 물체에 대한 영상데이터를 획득함으로써, 해저의 중량 물체를 보다 쉽게 확인하여 샘플링할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 에이전트를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 모선에서 중량 물체를 샘플링하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 에이전트에서 중량 물체를 샘플링하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 그리고 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 나타낸 도면이다. 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 에이전트를 나타낸 도면이다. 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 수중로봇(10)은 모선(100)과 에이전트(200) 및 모선(100)과 에이전트(200)를 연결하는 연결선(120)을 포함할 수 있고, 모선(100)에 형성되고 연결선(120)이 권취 및 권출되는 윈치(110)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 모선(100)에 포함된 프로세서(미도시, 이하, 제1 프로세서라 함)는 에이전트(200)를 해저로 하강시키기 이전에 샘플링하고자 하는 오브젝트에 대한 학습데이터를 에이전트(200)로 전송한다. 이때, 학습데이터는 샘플링하고자 하는 오브젝트에 대한 이미지가 포함된 영상데이터일 수 있고, 딥러닝 알고리즘을 이용하여 학습된 오브젝트일 수 있다. 아울러, 학습데이터가 오브젝트에 대한 이미지가 포함된 영상데이터일 경우, 제1 프로세서는 오브젝트에 대한 특징점을 추출하여 모선(100)에 포함된 메모리(미도시)에 저장할 수 있다. 아울러, 학습데이터는 모선(100)과 에이전트(200)를 연결하는 광케이블(미도시) 등을 통하여 에이전트(200)로 전송될 수 있다. 광케이블은 연결선(120)과 케이블 타이 등으로 묶이거나, 접착제로 접착되어 연결선(120)과 함께 이동할 수 있다. 또한, 광케이블은 광케이블과 연결선(120)이 삽입될 수 있는 삽입홀이 형성된 피복에 삽입되어 일체형으로 형성됨으로써, 연결선(120)과 함께 이동할 수 있다.
제1 프로세서는 육상에 위치한 관리장치(미도시)로부터 수신되거나, 제1 프로세서에서 발생되는 에이전트 분리신호에 따라 윈치(110)를 제어한다. 제1 프로세서는 윈치(110)를 제어하여 윈치(110)에 권취된 연결선(120)을 권출하고 연결선(120)의 권출에 따라 에이전트(200)가 해저로 하강할 수 있다.
에이전트(200)는 도 2와 같이 원통형으로 형성된 몸체(210), 몸체(210)의 외주면에 형성된 복수개의 체결부(220), 체결부(220)에 체결되어 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 그립부(230), 해저에 대한 영상데이터를 획득하는 카메라(240) 및 카메라(240)가 물, 압력 등에 의해 손상되는 것을 방지하기 위한 보호캡(250)을 포함할 수 있다. 이와 같이, 에이전트(200)는 몸체(210)가 원통형으로 형성되어 해저에서 조류 등으로 인해 이동에 간섭이 발생되는 현상을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
연결선(120)의 권출에 따라 해저로 하강한 에이전트(200)는 에이전트(200)에 포함된 프로세서(미도시, 이하, 제2 프로세서라 함)에 의해 카메라(240)를 제어하여 해저에 대한 영상데이터를 실시간으로 획득한다. 제2 프로세서는 획득된 영상데이터를 분석하여 영상데이터에 오브젝트에 대한 이미지(이하, 오브젝트라 함)가 포함된 상태인지 확인한다. 제2 프로세서는 영상데이터 내에 오브젝트가 포함된 상태이고, 학습데이터가 영상데이터일 경우, 영상데이터 내에 포함된 오브젝트의 특징점을 추출할 수 있다. 제2 프로세서는 추출된 특징점과 학습데이터에서 확인된 특징점을 비교할 수 있다. 또한, 제2 프로세서는 학습데이터가 딥러닝 알고리즘을 이용하여 학습된 오브젝트일 경우, 영상데이터 내에 포함된 오브젝트가 학습된 오브젝트와 동일 및 유사한 오브젝트인지 확인할 수 있다.
제2 프로세서는 영상데이터 내에 포함된 오브젝트가 샘플링하고자 하는 오브젝트이면, 도 3의 (a)와 같이 그립부(230)를 제어하여 해저에 위치한 오브젝트(300)를 그립한다. 제2 프로세서는 오브젝트(300)를 그립하였음을 알리는 그립신호를 모선(100)으로 전송한다. 그립신호를 수신한 제1 프로세서는 에이전트(200)의 위치를 확인할 수 있다. 예컨대, 제1 프로세서는 모선(100)에 포함된 초음파 카메라(미도시)에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 에이전트(200)의 위치를 확인할 수 있다. 제1 프로세서에서 에이전트(200)의 위치가 확인되면, 제1 프로세서는 도 3의 (b)와 같이 모선(100)이 에이전트(200)의 위치에 수직한 수직위치로 이동하도록 모선(100)을 제어한다. 또한, 에이전트(200)는 오브젝트(300) 그립 시에 발생되는 부력중심과 무게중심이 일치하도록 설계되어 오브젝트(300)를 회수할 때 발생되는 부력으로 인해 오브젝트 회수가 어려운 문제점을 해소할 수 있다. 예컨대, 에이전트(200)는 에이전트(200)에 구비된 배터리(미도시)의 위치를 조정하거나, 무게중심을 조절할 수 있는 부재를 포함하여 부력중심과 무게중심을 일치시킬 수 있다.
제1 프로세서는 모선(100)이 수직위치로 이동이 완료되면, 도 3의 (c)와 같이 연결선(120)이 권출된 윈치(110)를 제어하여 연결선(120)을 권취한다. 이를 통해, 모선(100)은 에이전트(200) 및 에이전트(200)가 그립한 오브젝트(300)의 샘플링을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 모선에서 중량 물체를 샘플링하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 401단계에서 모선(100)에 포함된 프로세서는 에이전트(200)로 학습데이터를 전송한다. 이때, 학습데이터는, 에이전트(200)가 해저에서 샘플링할 오브젝트에 대한 정보일 수 있으며, 오브젝트에 대한 이미지가 포함된 영상데이터일 수 있다. 또한, 학습데이터는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 학습된 오브젝트일 수 있다. 아울러, 모선(100)과 에이전트(200)는 광케이블(미도시) 등을 통한 광통신을 수행할 수 있다. 광케이블은 연결선(120)과 케이블 타이 등으로 묶이거나, 접착제로 접착되어 연결선(120)과 함께 이동하거나, 광케이블과 연결선(120)이 삽입될 수 있는 삽입홀이 형성된 피복에 삽입되어 일체형으로 형성됨으로써, 연결선(120)과 함께 이동할 수 있다.
403단계에서 프로세서는 에이전트 분리신호의 수신여부를 확인한다. 403단계에서 프로세서는 에이전트 분리신호가 수신되면 405단계를 수행하고, 에이전트 분리신호가 수신되지 않으면 에이전트 분리신호의 수신을 대기한다. 이때, 에이전트 분리신호는 육상에 위치한 관리장치(미도시)로부터 수신될 수 있고, 프로세서에서 발생되는 트리거링 신호일 수 있다.
405단계에서 프로세서는 윈치(110)를 제어하여 모선(100)과 연결선(120)으로 연결된 에이전트(200)를 해저로 하강시킨다. 에이전트(200)가 모선(100)에서 분리되기 이전에는 윈치(110)에 에이전트(200)가 연결된 연결선(120)이 권취되어 있고, 에이전트 분리신호에 따라 프로세서는 윈치(110)를 제어하여 연결선(120)을 권출함으로써 에이전트(200)를 해저로 하강시킬 수 있다.
407단계에서 프로세서는 에이전트(200)로부터 그립신호의 수신여부를 확인한다. 이때, 그립신호는 에이전트(200)가 해저에 위치한 오브젝트를 그립부(230)를 이용하여 그립함을 알리는 신호이다. 407단계의 확인결과, 그립신호가 수신되면 프로세서는 409단계를 수행하고, 그립신호가 수신되지 않으면 프로세서는 그립신호의 수신을 대기한다.
409단계에서 프로세서는 에이전트(200)의 위치를 확인한다. 이를 위해, 프로세서는 모선(100)에 구비된 초음파 카메라(미도시)에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 에이전트(200)의 위치를 확인할 수 있다. 411단계에서 프로세서는 확인된 에이전트(200)의 위치에 수직위치로 모선(100)을 이동한다. 413단계에서 프로세서는 연결선(120)이 권출된 윈치(110)를 제어하여 연결선(120)을 권취한다. 이를 통해, 모선(100)은 에이전트(200) 및 에이전트(200)가 그립한 오브젝트(300)의 샘플링을 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수중로봇을 구성하는 에이전트에서 중량 물체를 샘플링하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 501단계에서 에이전트(200)에 포함된 프로세서는 모선(100)으로부터 학습데이터를 수신한다. 프로세서는 학습데이터는 분석하여 샘플링하고자 하는 오브젝트를 확인할 수 있다. 보다 구체적으로, 학습데이터가 영상데이터일 경우, 프로세서는 영상데이터를 분석하여 오브젝트의 특징점들을 확인할 수 있다.
503단계에서 에이전트(200)는 모선(100)에서의 윈치(110) 제어에 의해 해저로 하강하면서, 해저면에 대한 영상데이터를 획득할 수 있다. 이를 위해, 에이전트(200)의 하부에는 카메라(240)가 구비될 수 있고, 카메라(240)가 물, 압력 등에 의해 손상되는 것을 방지하기 위해 보호캡(250)이 구비될 수 있다. 505단계에서 프로세서는 획득된 영상데이터를 학습데이터와 비교할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서는 해저면에 대한 영상데이터들을 실시간으로 획득하고, 획득된 영상데이터들을 분석하여 영상데이터 내에 오브젝트에 대한 이미지(이하, 오브젝트라 함)가 포함된 상태인지 확인한다. 프로세서는 영상데이터 내에 오브젝트가 포함된 상태이고, 학습데이터가 영상데이터일 경우, 영상데이터 내에 포함된 오브젝트의 특징점을 추출할 수 있다. 프로세서는 추출된 특징점과 학습데이터에서 확인된 특징점을 비교할 수 있다. 또한, 프로세서는 학습데이터가 딥러닝 알고리즘을 이용하여 학습된 오브젝트일 경우, 영상데이터 내에 포함된 오브젝트가 학습된 오브젝트와 동일 및 유사한 오브젝트인지 확인할 수 있다.
507단계에서 프로세서는 영상데이터 내에 포함된 오브젝트가 샘플링하고자 하는 오브젝트임을 확인되면 509단계를 수행하고, 샘플링하고자 하는 오브젝트가 아님이 확인되면 503단계로 회귀하여 지속적으로 영상데이터를 획득할 수 있다. 509단계에서 프로세서는 에이전트(200)의 몸체(210)에 체결된 그립부(230)를 제어하여 영상데이터에 포함된 오브젝트 즉, 해저에 위치한 오브젝트(300)를 그립하고, 511단계를 수행한다. 511단계에서 프로세서는 오브젝트(300)가 그립됨을 알리는 그립신호를 모선(100)으로 전송한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
10: 수중로봇 100: 모선
110: 윈치 120: 연결선
200: 에이전트 210: 몸체
220: 체결부 230: 그립부
240: 카메라 250: 보호캡

Claims (8)

  1. 적어도 하나의 카메라로부터 해저에 위치한 오브젝트를 포함하는 영상데이터를 획득하고 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 기 저장된 학습데이터에 포함된 오브젝트가 동일하면 상기 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 에이전트; 및
    상기 에이전트로 상기 학습데이터를 제공하고, 상기 에이전트로부터 상기 오브젝트에 대한 그립신호가 수신되면 상기 에이전트에 연결된 연결선을 권취하여 상기 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 모선;
    을 포함하고,
    상기 에이전트는, 그립부를 포함하고,
    상기 모선은, 상기 연결선을 권취 및 권출하는 윈치를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 에이전트는,
    프로세서를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 기 저장된 학습데이터에 포함된 오브젝트와 상기 획득된 영상데이터에 포함된 오브젝트가 동일하면, 상기 그립부를 제어하는 것을 특징으로 하는 수중로봇.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모선은,
    프로세서 및 초음파 카메라를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 그립신호가 수신되면, 상기 초음파 카메라에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 상기 에이전트의 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 수중로봇.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 모선은,
    상기 프로세서에 의해 상기 확인된 에이전트의 위치에 수직한 위치로 이동하는 것을 특징으로 하는 수중로봇.
  5. 모선이 상기 모선과 연결선으로 연결된 에이전트로 학습데이터를 전송하는 단계;
    상기 모선이 에이전트 분리신호에 따라 상기 연결선이 권취된 윈치를 제어하여 상기 에이전트를 해저로 하강시키는 단계;
    상기 에이전트는 적어도 하나의 카메라로부터 상기 해저에 위치한 오브젝트에 대한 영상데이터를 획득하는 단계;
    상기 에이전트는 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 상기 학습데이터에 포함된 에이전트가 동일하면, 상기 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 단계; 및
    상기 모선이 상기 에이전트로부터 상기 오브젝트에 대한 그립신호가 수신되면 상기 윈치를 제어하여 상기 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 해저의 중량물체 샘플링 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 해저에 위치한 오브젝트를 그립하는 단계는,
    상기 에이전트는 상기 영상데이터에 포함된 오브젝트와 상기 학습데이터에 포함된 에이전트가 동일하면, 상기 에이전트에 포함된 그립부를 제어하여 상기 오브젝트를 그립하는 단계인 것을 특징으로 하는 해저의 중량물체 샘플링 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 에이전트 및 상기 오브젝트를 회수하는 단계는,
    상기 모선은 상기 에이전트로부터 상기 그립신호가 수신되면 상기 모선에 포함된 초음파 카메라에서 획득된 센싱데이터를 이용하여 상기 에이전트의 위치를 확인하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 해저의 중량물체 샘플링 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 에이전트의 위치를 확인하는 단계 이후에,
    상기 확인된 에이전트의 위치에 수직한 위치로 이동하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해저의 중량물체 샘플링 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112775968A (zh) * 2020-12-30 2021-05-11 深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司 机械手的控制方法、装置、拾取设备及存储介质
CN113084817A (zh) * 2021-04-15 2021-07-09 中国科学院自动化研究所 扰流环境下水下仿生机器人的物体搜索及抓取控制方法

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