KR20200092857A

KR20200092857A - 로봇의 이동 경로를 결정하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체

Info

Publication number: KR20200092857A
Application number: KR1020190144402A
Authority: KR
Inventors: 하정우
Original assignee: 주식회사 베어로보틱스코리아
Priority date: 2019-01-25
Filing date: 2019-11-12
Publication date: 2020-08-04
Also published as: JP7242667B2; WO2020153832A1; US20200238523A1; US11338438B2; JP2023060291A; JP2021514495A; KR102330161B1

Abstract

본 발명의 일 태양에 따르면, 로봇의 이동 경로를 결정하는 방법으로서, 로봇의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정하는 단계, 상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보 및 상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출하는 단계, 및 상기 산출되는 장애 반경 및 상기 로봇에게 부여된 태스크를 참조하여 상기 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

로봇의 이동 경로를 결정하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR DETERMINING A MOVEMENT PATH OF A ROBOT}

본 발명은 로봇의 이동 경로를 결정하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것이다.

로봇은 어려운 작업이나 반복적인 조작 등을 자동화하여 수행할 수 있기 때문에, 다양한 분야에서 인간을 대신하거나 보조하는데 활용되고 있다. 이러한 로봇을 활용하는데 있어 기본적이면서도 중요한 과제 중 하나는 로봇에게 부여된 태스크(또는 임무)를 수행하기 위한 안전하고 효율적인 경로 계획(path planning)의 수립에 관한 것이다. 이를 위해서는 로봇과 그 로봇의 주변에 대한 다양한 정보가 필요한데, 특히 그 중에서도 장애물의 반경에 관한 정보는 로봇이 장애물과 충돌하지 않도록 경로 계획을 세우는데 있어 중요한 기초 자료가 된다.

근래에 들어, 4차 산업 혁명이 대두되고, 이러한 로봇이 차세대 먹거리 산업으로 주목받으면서, 로봇의 이동 경로를 효율적으로 결정하고 제어하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다.

이에 관한 종래 기술의 일 예로서, 한국 공개특허공보 제2016-144848호에 개시된 기술을 예로 들 수 있는데, 이에 따르면, 제1 면적을 가지는 이동 로봇 영역과 장애물 사이의 거리를 이용하여 이동 로봇의 경로를 결정하는 이동 로봇 제어 장치가 제공되며, 상기 이동 로봇 제어 장치는, 상기 이동 로봇 영역을 상기 제1 면적보다 작은 제2 면적을 가지는 적어도 하나의 원으로 채우기 위하여, 상기 제1 면적에서 상기 제2 면적을 제외한 제3 면적의 최대 크기인 오차의 크기를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 사용자 인터페이스, 및 상기 이동 로봇 영역을 특정하고, 상기 이동 로봇 영역 내에서 상기 적어도 하나의 원의 중심점이 위치하는 이동 로봇 골격을 추출하고, 상기 오차의 크기를 이용하여 상기 이동 로봇 골격 상에 놓여질 상기 적어도 하나의 원의 개수 및 위치를 계산하고, 상기 적어도 하나의 원의 중심점을 포함하는 픽셀이 가지는 상기 픽셀과 상기 장애물 사이의 거리 값을 상기 적어도 하나의 원의 반지름과 비교하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

하지만, 위와 같은 종래 기술을 비롯하여 지금까지 소개된 기술에 의하면, 장애물의 외형으로부터 특정되는 경계선(boundary) 또는 그 특정되는 경계선으로부터 일정 거리만큼 떨어진 지점을 기준으로 해당 장애물이 영향을 미칠 수 있는 반경(radius)을 설정하고, 이러한 반경에 기초하여 해당 장애물과 로봇 사이의 거리를 측정한 것을 바탕으로 경로 계획을 결정하였다. 즉, 장애물에 부착된 바퀴, 기어 등에 따라 결정되는 해당 장애물의 모션 속성이나, 장애물과 주변의 다른 장애물 사이의 관계(예를 들어, 장애물인 의자와 주변의 다른 장애물인 테이블 사이의 관계)에 의해 해당 장애물이 영향을 미칠 수 있는 반경이 달라질 수 있음에도 불구하고, 이를 고려하지 않은 채 일정한 기준만을 적용하여 장애물의 반경을 정하고 있을 뿐이었다.

이에 본 발명자(들)는, 장애물의 모션 속성 정보 및 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 해당 장애물이 영향을 미치는 장애 반경(radius of obstacle)을 산출하고, 이를 기반으로 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 기술을 제안하는 바이다.

본 발명은, 전술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 장애물의 모션 속성 정보 및 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 동적으로 산출하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 장애물이 영향을 미칠 수 있는 장애 반경을 보다 정교하게 산출해내는 것을 또 다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 로봇의 이동 경로를 결정하는 시스템으로서, 로봇의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정하는 장애물 특정부, 상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보 및 상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출하는 장애 반경 산출부, 및 상기 산출되는 장애 반경 및 상기 로봇에게 부여된 태스크를 참조하여 상기 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 경로 결정부를 포함하는 시스템이 제공된다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.

본 발명에 의하면, 장애물의 모션 속성 정보 및 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 동적으로 산출할 수 있게 된다.

또한, 본 발명에 의하면, 장애물이 영향을 미칠 수 있는 장애 반경을 보다 정교하게 산출할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 로봇의 이동 경로를 결정하기 위한 전체 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 경로 관리 시스템의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 로봇의 이동 경로가 결정되는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

전체 시스템의 구성

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 로봇의 이동 경로를 결정하기 위한 전체 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 로봇 경로 관리 시스템(200) 및 로봇(300)을 포함할 수 있다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 통신망(100)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(100)은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(100)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.

예를 들면, 통신망(100)은 무선 데이터 통신망으로서, 와이파이(WiFi) 통신, 와이파이 다이렉트(WiFi-Direct) 통신, 롱텀 에볼루션(LTE, Long Term Evolution) 통신, 블루투스 통신(더 구체적으로는, 저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 통신), 적외선 통신, 초음파 통신 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 경로 관리 시스템(200)은 통신망(100)을 통해 후술할 로봇(300)과 통신을 수행할 수 있고, 해당 로봇(300)의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정하고, 특정된 장애물의 모션 속성 정보 및 해당 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 해당 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출하고, 그 산출되는 장애 반경 및 해당 로봇(300)에게 부여된 태스크를 참조하여 해당 로봇(300)의 최적 이동 경로를 결정하는 기능을 수행할 수 있다.

한편, 로봇 경로 관리 시스템(200)에 관하여 위와 같이 설명하였으나, 이러한 설명은 예시적인 것이고, 로봇 경로 관리 시스템(200)에 요구되는 기능이나 구성요소의 적어도 일부가 필요에 따라 후술할 로봇(300) 내에서 실현되거나 외부 시스템(미도시됨) 내에 포함될 수도 있음은 당업자에게 자명하다. 또한, 경우에 따라서는, 로봇 경로 관리 시스템(200)의 모든 기능과 모든 구성요소가 로봇(300) 내에서 전부 실행되거나 로봇(300) 내에 전부 포함될 수도 있다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇(300)은 통신망(100)을 통해 로봇 경로 관리 시스템(200)과 통신할 수 있고, 사용자에 의한 조작 없이도 소정의 기능이나 부여된 태스크를 자율적으로 수행할 수 있는 기기로서, 이동 경로를 따라 움직이기 위한 구동 모듈(미도시됨)(예를 들어, 모터 등)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 로봇(300)은 로봇 청소기, 로봇 의료기기, 안내 로봇 등과 적어도 일부가 유사할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 로봇(300)에는 본 발명에 따른 로봇(300)의 이동 경로의 결정을 지원하기 위한 애플리케이션이 포함되어 있을 수 있다. 이와 같은 애플리케이션은 로봇 경로 관리 시스템(200) 또는 외부의 애플리케이션 배포 서버(미도시됨)로부터 다운로드된 것일 수 있다.

로봇 경로 관리 시스템의 구성

이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 로봇 경로 관리 시스템(200)의 내부 구성 및 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 경로 관리 시스템(200)의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 경로 관리 시스템(200)은 장애물 특정부(210), 반경 산출부(220), 경로 결정부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장애물 특정부(210), 반경 산출부(220), 경로 결정부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)는 그 중 적어도 일부가 외부 시스템(미도시됨)과 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 로봇 경로 관리 시스템(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 로봇 경로 관리 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 특정부(210)는 로봇(300)의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정할 수 있다.

예를 들어, 장애물 특정부(210)는 로봇(300)에게 부여된 태스크에 기초하여 해당 로봇(300)의 위치를 기준으로 적어도 하나의 예상 이동 경로를 특정할 수 있고, 그 특정되는 적어도 하나의 예상 이동 경로로부터 소정 거리 이내에 존재하는 장애물을 위의 적어도 하나의 장애물로 특정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 로봇(300)에게 부여되는 태스크는 해당 로봇(300)이 위치하는 장소, 해당 로봇(300)의 기능 및 해당 로봇(300)의 구조 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것일 수 있고, 필요에 따라 해당 로봇(300)과 연관된 사용자(예를 들어, 식당 서빙 로봇인 경우 식당 주인, 의료 로봇인 경우 의사 등)에 의해 부여되는 것일 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물 특정부(210)는 카메라 모듈(미도시됨) 또는 스캐닝 모듈(미도시됨)을 통해 로봇(300)의 위치를 중심으로 소정 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 장애물을 특정할 수 있다. 예를 들어, 위의 카메라 모듈은 2차원 또는 3차원(예를 들어, 깊이 측정이 가능한) 카메라 모듈을 포함할 수 있고, 위의 스캐닝 모듈은 2차원 또는 3차원 레이저, 전자파 또는 백색광 스캐너 모듈을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 위의 카메라 모듈은 스테레오 비전(stereo vision) 방식의 카메라 센서, TOF(Time-Of-Flight) 방식의 카메라 센서, 구조광 패턴(structured pattern) 방식의 카메라 센서 등을 포함할 수 있고, 스캐닝 모듈은 스캐닝 라이다(LiDAR; Light Detection And Ranging) 방식의 스캐닝 센서, 구조광 패턴 방식의 스캐닝 센서 등을 포함할 수 있다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 반경 산출부(220)는 장애물의 모션 속성 정보 및 그 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 해당 장애물이 영향을 미치는 장애 반경(radius of obstruction)을 산출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장애물의 모션 속성 정보는, 해당 장애물이 이동 가능한 장애물인지 여부, 해당 장애물이 갖는 이동 수단(예를 들어, 바퀴 등), 그 이동 수단의 구조(예를 들어, 바퀴 축의 구조) 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보는, 장애물이 해당 장애물의 주변(또는 소정 거리 이내)에 존재하는 다른 장애물로부터 직접적 또는 간접적으로 영향을 받게 됨으로써 제한되거나 확장되는 해당 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 반경 산출부(220)는 장애물의 외형, 기능 및 구조 중 적어도 하나에 기초하여 해당 장애물의 모션 속성 정보를 결정할 수 있고, 그 모션 속성 정보에 따라 특정되는, 해당 장애물이 이동할 수 있는 방향이나 각도 및 해당 장애물이 이동할 수 있는 거리 중 적어도 하나를 참조하여 해당 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 결정할 수 있다.

보다 구체적으로, 장애물이 유모차인 경우에, 반경 산출부(220)는 유모차의 바퀴의 수, 바퀴의 형태 또는 바퀴의 축에 관한 정보에 기초하여 해당 유모차가 움직일 수 있는 방향(예를 들어, 한 방향(one way direction)으로만 움직일 수 있는 경우 그 방향)과 해당 유모차가 움직일 수 있는 거리(예를 들어, 바퀴가 수 초간 회전하게 되면 움직일 수 있는 거리)를 특정할 수 있고, 그 특정되는 방향 및 거리를 기반으로 해당 유모차의 장애 반경을 산출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같이 한 방향으로만 움직일 수 있는 유모차의 경우 그 장애 반경은 타원형 또는 직사각형과 유사한 형태를 나타낼 수 있다.

다른 예를 들어, 반경 산출부(220)는 장애물 특정부(210)에 의해 특정되는 제1 장애물과 그 제1 장애물의 주변에 존재하는 적어도 하나의 다른 제2 장애물 사이의 관계를 결정하고, 이러한 관계로 인해 제1 장애물이 움직일 수 있는 방향 및 거리가 제한되거나 확장되는 정도에 기초하여 제1 장애물의 장애 반경을 산출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위의 제1 장애물과 제2 장애물 사이의 관계를 결정하기 위하여, 복수의 장애물 사이의 관계에 관한 정보가 기설정되어 있는 룩업 테이블(lookup table)을 참조할 수도 있다.

보다 구체적으로, 위의 제1 및 제2 장애물이 각각 의자 및 책상인 경우에, 의자(즉, 제1 장애물)는 책상(즉, 제2 장애물)의 구조에 의해. 구체적으로는 의자를 기준으로 좌우 방향에 각각 2개씩 존재하는 책상의 다리에 의해, 좌우 방향으로 움직일 수 있는 거리가 일부 제한되는 관계를 가지게 될 수 있다. 이 경우에, 반경 산출부(220)는 위의 관계에 따라 의자가 움직일 수 있는 좌우 방향을 일부 제한하여 의자의 장애 반경을 산출할 수 있다. 또한, 제1 장애물이 의자이고 제2 장애물이 책상과 의자(즉, 제1 장애물)에 앉아 있는 (또는 서 있는) 사람인 경우에, 앞서 살펴본 경우와 같이 좌우 방향으로는 의자(즉, 제1 장애물)가 움직일 수 있는 거리가 일부 제한되지만, 사람의 신체의 폭(즉, 의자에 앉아 있는 경우 몸통의 앞뒤 폭, 또는 의자에서 일어서 있는 경우 다리의 앞뒤 폭)에 의해 의자가 전후 방향으로 움직일 수 있는 거리가 확장(또는 증가)되는 관계를 가질 수 있다. 이 경우에, 반경 산출부(220)는 위의 관계에 따라 의자가 좌우 방향으로 움직일 수 있는 거리는 제한하되, 전후 방향으로 움직일 수 있는 거리는 확장하여(또는 증가시켜) 의자의 장애 반경을 산출할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 반경 산출부(220)는 장애물의 모션 속성 정보를 참조하여 해당 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나를 특정하고, 해당 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보를 참조하여 위의 특정되는 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나를 제한하거나 확장함으로써, 해당 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장애물의 모션 속성 정보 및 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나에 기초하여 장애 반경을 산출하는 과정이 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning)을 포함하는 인공지능(AI; Artificial Intelligent)을 기반으로 수행될 수 있다.

예를 들어, 바퀴가 달린 의자가 장애물이고, 그 의자의 주변에 테이블이나 사람이 위의 장애물과 연관되는 다른 장애물로서 존재하는 경우에, 의자에 존재하는 바퀴의 수, 바퀴의 형태 및 바퀴의 축에 따른 의자의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리, 테이블에 의해 제약되거나 확장되는 의자의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리(예를 들어, 테이블 다리가 있는 방향으로는 의자의 이동이 제한될 수 있음), 의자에 사람이 존재하는 경우에 테이블과 사람에 의해 제약되거나 확장되는 의자의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 등을 인공지능에 의해 반복하여 학습함으로써, 장애물의 모션 속성 정보 및 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나에 기초하여 장애 반경을 산출할 수 있게 된다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 결정부(230)는 위의 반경 산출부(22)에 의해 산출되는 장애 반경 및 로봇(300)에게 부여된 태스크를 참조하여 해당 로봇(300)의 최적 이동 경로를 결정할 수 있다.

구체적으로, 경로 결정부(230)는 로봇(300)이 위치하는 장소와 연관되는 맵(map) 상에서 특정되는 장애물에 대하여 위의 산출되는 장애 반경을 적용할 수 있고, 그 장애 반경이 적용된 맵을 기준으로 해당 로봇(300)에게 부여된 태스크를 수행하기 위한 최적 이동 경로를 결정할 수 있다.

예를 들어, 위의 산출되는 장애 반경을 참조하여 로봇(300)이 위치하는 장소(또는 소정 영역)에 대응되는 코스트맵(cost map)이 생성될 수 있고, 경로 결정부(230)는 위의 생성되는 코스트맵을 기반으로 해당 로봇(300)에게 부여된 태스크를 수행하기 위한 최적 이동 경로를 결정할 수 있다. 보다 상세하게는, 로봇(300)이 맵 상에서 장애물의 장애 반경 가까이에 접근할수록 코스트맵 상에서의 코스트 값이 증가되도록 함으로써, 해당 로봇(300)이 해당 장애물을 효율적이면서도 정교하게 회피하여 이동할 수 있는 최적 이동 경로를 결정할 수 있게 된다. 한편, 위의 장애 반경이 반영된 코스트맵을 기반으로 하는 전역 경로 계획(GPP; Global Path Planning) 및 지역 경로 계획(LPP; Local Path Planning) 중 적어도 하나가 산출될 수 있고, 그러한 경로 계획에 기반하여 로봇(300)의 최적 이동 경로가 결정될 수도 있다.

한편, 이상에서는 코스트맵에 기반하여 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 실시예에 대하여 주로 설명하였으나, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 코스트맵 외의 다양한 방식이 사용될 수 있음을 밝혀 둔다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 통신부(240)는 장애물 특정부(210), 반경 산출부(220) 및 경로 결정부(230)로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다.

마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어부(250)는 장애물 특정부(210), 반경 산출부(220), 경로 결정부(230) 및 통신부(240) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 제어부(250)는 로봇 경로 관리 시스템(200)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름 또는 로봇 경로 관리 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 장애물 특정부(210), 반경 산출부(220), 경로 결정부(230) 및 통신부(240)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 로봇(300)의 이동 경로가 결정되는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 경로 관리 시스템(200)이 로봇(300)에 포함되고, 해당 로봇(300)에게는 식당에서 음식을 서빙하는 것에 관한 태스크가 부여된 상황을 가정해 볼 수 있다. 구체적으로, 고객에게 제공될 음식을 테이블(500)에 서빙하거나, 고객이 먹고 남은 음식을 테이블(500)로부터 정리하는 태스크가 로봇(300)에게 부여될 수 있다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 로봇(300)의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물이 특정될 수 있다.

예를 들어, 로봇(300)의 위치를 기준으로 해당 로봇(300)에게 부여된 태스크를 수행하기 위한 예상 이동 경로의 주변에 존재하는 의자 A(400), 의자 B(600) 및 테이블(500)이 장애물로서 특정될 수 있다.

그 다음에, 위의 장애물들(즉, 의자 A(400), 의자 B(600) 및 테이블(500)) 각각의 모션 속성 정보 및 각 장애물과 연관되는 다른 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나에 기초하여 위의 장애물들이 영향을 미치는 장애 반경이 산출될 수 있다.

예를 들어, 의자 A(400)는 바퀴가 없는 의자로서, 의자 A(400)가 전방향(omnidirectional)으로 움직일 수 있다는 것을 나타내는 모션 속성 정보와, 의자 A(400)의 주변에 존재하는 테이블(500)(구체적으로는, 테이블(500)의 다리(501a 및 501b)에 의해 의자 A(400)가 좌우 방향으로 움직일 수 있는 거리가 제한된다는 것을 나타내는 관계 정보에 기초하여 의자 A(400)의 장애 반경(410)이 산출될 수 있다. 한편, 의자 A(400)의 주변에 사람이 추가적인 장애물로 존재하는 경우에는, 그 사람이 의자에 앉게 되는 경우 몸통의 앞뒤 폭, 또는 의자에서 일어서게 되는 경우 다리의 앞뒤 폭에 의해 의자 A(400)가 전후 방향으로 움직일 수 있는 거리가 확장(또는 증가)된다는 것을 나타내는 관계 정보에 기초하여 의자 A(400)의 장애 반경(411)이 산출될 수 있다.

다른 예를 들어, 테이블(500)이 식당 바닥에 고정되어 있는 경우에, 테이블(500)이 전방향(omnidirectional)으로 움직일 수 없어 전후좌우 방향으로 움직일 수 있는 거리가 제한된다는 것을 나타내는 모션 속성 정보에 기초하여 테이블(500)의 장애 반경(502)이 산출될 수 있다.

또 다른 예를 들어, 의자 B(600)가 식당 바닥에 고정되어 있는 경우에, 의자 B(600)가 전방향(omnidirectional)으로 움직일 수 없어 전후좌우 방향으로 움직일 수 있는 거리가 제한된다는 것을 나타내는 모션 속성 정보에 기초하여 의자 B(600)의 장애 반경(601)이 산출될 수 있다.

그 다음에, 위의 산출되는 장애 반경 및 위의 로봇(300)에게 부여된 태스크에 기초하여 위의 로봇(300)이 이동할 최적 경로가 결정될 수 있다.

즉, 앞서 살펴본 의자 A(400), 의자 B(600) 및 테이블(500)의 장애 반경에 기초하여 로봇이 음식을 서빙하기 위한 최적의 경로가 결정될 수 있다.

예를 들어, 고객이 음식을 먹고 테이블을 비운 경우에(즉, 의자에 사람이 앉아 있지 않은 경우에), 제1 경로(412)가 로봇이 음식을 서빙하기 위한 최적의 경로로 결정될 수 있다.

다른 예를 들어, 고객이 음식을 먹기 위해 테이블에 앉아 있는 경우에(즉, 의자에 사람이 앉아 있는 경우에), 제2 경로(413)가 로봇이 음식을 서빙하기 위한 최적의 경로로 결정될 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 통신망
200: 로봇 경로 관리 시스템
210: 장애물 특정부
220: 장애 반경 산출부
230: 경로 결정부
240: 통신부
250: 제어부
300: 로봇

Claims

로봇의 이동 경로를 결정하는 방법으로서,
로봇의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정하는 단계,
상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보 및 상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출하는 단계, 및
상기 산출되는 장애 반경 및 상기 로봇에게 부여된 태스크를 참조하여 상기 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 단계를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 장애물은, 상기 로봇에게 부여된 태스크에 기초하여 특정되는 적어도 하나의 예상 이동 경로로부터 소정 거리 이내에 존재하는 장애물인
방법.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보는, 상기 적어도 하나의 장애물의 외형, 기능 및 구조 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는
방법.
제1항에 있어서,
상기 산출 단계는, 상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나를 특정하는 단계를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보는, 제1 장애물이 상기 제1 장애물의 주변에 존재하는 제2 장애물로부터 영향을 받게 됨으로써 제한되거나 확장되는 상기 제1 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 산출 단계에서, 상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나를 특정하고, 상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물의 이동 가능 방향 및 이동 가능 거리 중 적어도 하나를 제한하거나 확장함으로써, 상기 장애 반경을 산출하는
방법.
제1항에 있어서,
상기 결정 단계에서, 상기 최적 이동 경로는 코스트맵(cost map) 기반으로 결정되는
방법.
제1항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
로봇의 이동 경로를 결정하는 시스템으로서,
로봇의 위치를 기준으로 적어도 하나의 장애물을 특정하는 장애물 특정부,
상기 적어도 하나의 장애물의 모션 속성 정보 및 상기 적어도 하나의 장애물과 연관되는 다른 적어도 하나의 장애물과의 관계 정보 중 적어도 하나를 참조하여 상기 적어도 하나의 장애물이 영향을 미치는 장애 반경을 산출하는 장애 반경 산출부, 및
상기 산출되는 장애 반경 및 상기 로봇에게 부여된 태스크를 참조하여 상기 로봇의 최적 이동 경로를 결정하는 경로 결정부를 포함하는
시스템.