KR20200133840A - 이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법 - Google Patents

이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이동 로봇 주변의 영상 정보를 획득하는 센싱부; 상기 영상 정보를 이용하여 제어 신호를 생성하는 제어부; 및 상기 제어 신호를 상기 이동 로봇과 유무선 통신 방법으로 연결된 단말기에 전송하고, 상기 단말기로부터 단말기 신호를 수신하는 통신부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 영상 정보에서 미확인 사용자의 특성 정보를 추출하고, 상기 특성 정보를 기준으로 침입자인지 판단하는 것을 특징으로 한다.

Description

이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법 {A MOVING-ROBOT AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 이동 로봇의 보안 관련 기술에 관한 것이다.
로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다. 이러한 로봇 중에서 자력으로 주행이 가능한 것을 이동 로봇이라고 한다. 가정에서 사용되는 이동 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기이다.
이동 로봇에 구비된 여러 센서를 통하여 이동 로봇 주변의 환경 및 사용자를 감지하는 여러 기술들이 알려져 있다. 또한, 이동 로봇이 스스로 주행 구역을 학습하여 맵핑하고, 맵 상에서 현재 위치를 파악하는 기술들이 알려져 있다.
특히, 특허문헌에서, 로봇 청소기는 주변의 환경을 카메라로 촬영하고, 센서로 인지하여서, 주변 장애물을 피하고, 예약된 시간에 청소를 수행하는 것을 개시하고 있다.
그러나, 종래기술은 단순이 로봇 청소기가 청소에 국한된 기능만 수행하고 있고, 사용자의 부재 중에 외부의 침입을 감지하는 기능이 없고, 외부의 침입을 사용자에게 알려줄 수 있는 수단이 없는 문제점이 존재한다.
또한, 로봇 청소기가 사물 또는 사람을 인식하여 실내에 사물의 움직임이나, 사람이 존재할 때 사용자가 알려줄 수 있다. 그러나, 이 경우, 실내와 외부가 투명 유리 등으로 구분되는 경우 실외에서 실내로 들어오지 않고 실외에서 움직이는 경우, 외부인이 실내에 침입한 것으로 판단하고 사용자에게 경고를 전송할 수 있다. 이렇게 되면, 사용자는 외부인이 침입한 것이 아닌데도 경고를 받는 불편함이 존재한다.
즉, 로봇 청소기가 카메라를 통해 촬영한 영상을 분석하여 단순히 사물, 사람만 인식하는 경우, 이 것이 외부인의 침입인지 정확히 알 수 없고, 사물의 정확한 상태를 판단할 수 없어, 경보의 정확성이 떨어지는 문제점이 존재한다.
한국특허 공개 제20190015930호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사용자의 부재 중에 사용자의 집에 외부의 침입이 있는 것을 로봇 청소기가 감지하고, 이를 사용자에게 알리는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 사용자의 부재 중에 사용자의 집에 외부의 침입을 사람과 사물을 인식하고 사람과 사물의 움직이는 방향성을 기준으로 정확하게 외부인의 침입인지, 경고를 출력해야 할 상황인지 판단할 수 있는 것이다.
본 발명은 로봇 청소기가 사물 또는 사람의 움직임의 방향을 분석하여 경보를 발생해야 할 상황힌지 판단하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 기 설정된 주기마다 본체가 위치하는 청소영역과 관련된 영상을 촬영하는 카메라; 상기 영상의 분석을 위한 미리 설정된 알고리즘과 관련된 정보를 저장하는 메모리; 및 상기 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상 들의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제1 피사체의 특정은, 상기 제1 영상과 상기 제2 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제1 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 상기 제1 차이 영상의 유사도를 판단하고, 판단된 유사도에 근거하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제2 영상과 상기 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제2 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제2 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출할 수 있다.
본 발명은 외부와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어하는 이동 로봇.
본 발명은 상기 본체를 이동시키는 구동부를 더 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 상기 구동부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 청소기의 모니터링 주행이 개시되면, 상기 본체가 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하도록 상기 구동부를 제어하고, 상기 복수의 지점마다 상기 제1 내지 제3 영상을 촬영하도록 상기 카메라를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제2 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 위치를 특정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.
상기 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 상기 제1 피사체의 종류 정보 및 상기 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다.
상기 해결 수단을 통해서, 본 발명은 사용자가 부재 중인 경우, 다른 별도의 장비를 추가하지 않고, 로봇 청소기의 다양한 센서를 활용하여서, 집 안에 위험상황을 감지할 수 있고, 사용자가 집안 상태를 인지할 수 있게 하는 이점이 존재한다.
또한, 본 발명은 로봇 청소기가 가정 내에 외부인이 침입한 경우 사용자에게 보고할 수 있고, 사용자가에 외부인의 침입 발생 시 그 상황을 촬영한 이미지를 제공하므로, 사용자가 그 상황을 보고 위험상황을 인지하고 가전기기에 위험 상황에 대응되는 명령을 내릴 수 있는 장점이 존재한다.
또한, 본 발명은, 부재 시에 사물 및 사람의 움직이는 방향을 감지하여서, 사람의 경우, 외부인이 외부에서만 움직이는 경우인지, 내부로 침입하는 것인지 정확하게 판단하여서, 외부에서 움직이는 외부인을 침입자로 오판하는 경우를 방지할 수 있다.
또한, 본 발명은 출입문의 열림 방향을 감지하여서, 출입문 주변의 이미지 변화를 출입문의 열림의 잘못 판단하는 것을 방지하는 이점이 존재한다.
도 1은 본 발명에 따른 이동 로봇의 일 예를 보인 사시도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 로봇의 평면도이다.
도 3은 도 1에 도시된 이동 로봇의 측면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇의 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말기의 제어화면을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 이동 로봇의 제어방법을 도시한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성 요소들과 다른 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및/또는 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및/또는 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도면에서 각 구성요소의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었다. 또한 각 구성요소의 크기와 면적은 실제크기나 면적을 전적으로 반영하는 것은 아니다.
이하, 첨부도면은 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하면 다름과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기(100)의 일 예를 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 평면도이며, 도 3은 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 측면도이다.
본 발명의 이동 로봇은 로봇 청소기를 포함할 수 있고, 이하 로봇 청소기를 기준으로 본 발명을 설명한다.
참고로, 본 명세서에서는 이동 로봇, 로봇 청소기 및 자율 주행을 수행하는 청소기가 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇 청소기(100)는 일정 영역을 스스로 주행하면서 바닥을 청소하는 기능을 수행한다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다.
로봇 청소기(100)는 청소기 본체(110), 흡입 유닛(120), 센싱 유닛(130) 및 먼지통(140)을 포함한다.
청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)의 제어를 위한 제어부 및 로봇 청소기(100)의 주행을 위한 휠유닛(111)이 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 로봇 청소기(100)는 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다.
휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다.
메인 휠(111a)은 청소기 본체(110)의 양측에 각각 구비되어, 제어부의 제어 신호에 따라 일 방향 또는 타 방향으로 회전 가능하게 구성된다. 각각의 메인 휠(111a)은 서로 독립적으로 구동 가능하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 메인 휠(111a)은 서로 다른 모터에 의해서 구동될 수 있다.
서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 청소기 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)] 에 의한 로봇 청소기(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(120)에도 구비될 수 있다.
살펴본 바와 같이, 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 로봇 청소기(100)는 바닥을 자율 주행하도록 이루어진다.
한편, 청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)에 전원을 공급하는 배터리(미도시)가 장착된다. 배터리는 충전 가능하게 구성되며, 청소기 본체(110)의 저면부에 착탈 가능하게 구성될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)의 일측으로부터 돌출된 형태로 배치되어, 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 이루어진다. 상기 일측은 상기 청소기 본체(110)가 정방향(F)으로 주행하는 측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽이 될 수 있다.
본 도면에서는, 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)의 일측에서 전방 및 좌우 양측방으로 모두 돌출된 형태를 가지는 것을 보이고 있다. 구체적으로, 흡입 유닛(120)의 전단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치되고, 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치된다.
청소기 본체(110)가 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측이 청소기 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다.
상기 빈 공간은 청소기 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 로봇 청소기(100)의 내측으로 리세스된 형태를 가진다.
상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 경우, 로봇 청소기(100)가 장애물에 걸려 움직이지 못하는 문제가 초래될 수 있다. 이를 방지하기 위하여, 커버부재(129)가 상기 빈 공간의 적어도 일부를 덮도록 배치될 수 있다. 커버부재(129)는 청소기 본체(110) 또는 흡입 유닛(120)에 구비될 수 있다. 본 실시예에서는, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측에 각각 커버부재(129)가 돌출 형성되어, 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치된 것을 보이고 있다.
커버부재(129)는 상기 빈 공간, 즉 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 간의 빈 공간의 적어도 일부를 메우도록 배치된다. 따라서, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 것이 방지되거나, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이더라도 장애물로부터 용이하게 이탈 가능한 구조가 구현될 수 있다.
흡입 유닛(120)에서 돌출 형성된 커버부재(129)는 청소기 본체(110)의 외주면에 지지될 수 있다. 만일, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)에서 돌출 형성되는 경우라면, 커버부재(129)는 흡입 유닛(120)의 후면부에 지지될 수 있다. 상기 구조에 따르면, 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪혀 충격을 받았을 때, 그 충격의 일부가 청소기 본체(110)로 전달되어 충격이 분산될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)로 분리되면, 분리된 흡입 유닛(120)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 사용자는 바닥의 먼지를 제거하고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 흡입 유닛(120)을 장착하고, 바닥을 닦고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 걸레 모듈을 장착할 수 있다.
흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)에 장착 시, 상술한 커버부재(129)에 의해 상기 장착이 가이드될 수 있다.
즉, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치됨으로써, 청소기 본체(110)에 대한 흡입 유닛(120)의 상대적 위치가 결정될 수 있다.
청소기 본체(110)에는 센싱 유닛(130)이 배치된다. 도시된 바와 같이, 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)이 위치하는 청소기 본체(110)의 일측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽에 배치될 수 있다.
센싱 유닛(130)은 청소기 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(120)과 오버랩되도록 배치될 수 있다. 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)의 상부에 배치되어, 로봇 청소기(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지하도록 이루어진다.
센싱 유닛(130)은 이러한 감지 기능 외의 다른 센싱 기능을 추가로 수행하도록 구성된다. 이에 대하여는 뒤에서 자세히 설명하기로 한다.
청소기 본체(110)에는 먼지통 수용부(113)가 구비되며, 먼지통 수용부(113)에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 도시된 바와 같이, 먼지통 수용부(113)는 청소기 본체(110)의 타측, 즉 청소기 본체(110)의 뒤쪽에 형성될 수 있다.
먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부(113)에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 청소기 본체(110)의 전방방향(F)에 반대되는 역방향(R)을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다.
먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구(140a)와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구(140b)가 형성되며, 먼지통 수용부(113)에 먼지통(140)이 장착 시 입구(140a)와 출구(140b)는 먼지통 수용부(113)의 내측벽에 형성된 제1개구(110a) 및 제2개구(110b)와 각각 연통되도록 구성된다.
청소기 본체(110) 내부의 흡기유로는 연통부(120b)와 연통되는 유입구(미도시)부터 제1개구(110a)까지의 유로에 해당하며, 배기유로는 제2개구(110b)부터 배기구(112)까지의 유로에 해당한다.
이러한 연결관계에 따라, 흡입 유닛(120)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 청소기 본체(110) 내부의 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 청소기 본체(110) 내부의 배기유로를 거쳐 최종적으로 배기구(112)를 통하여 외부로 배출된다.
이하의 도 4에서는 로봇 청소기(100)의 구성요소와 관련된 일 실시예가 설명된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기(100) 또는 이동 로봇은, 통신부(1100), 입력부(1200), 구동부(1300), 센싱부(1400), 출력부(1500), 전원부(1600), 메모리(1700) 및 제어부(1800) 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
이때, 도 4에 도시한 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 로봇 청소기가 구현될 수 있음은 물론이다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다.
우선, 전원부(1600)는 외부 상용 전원에 의해 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급한다.
전원부(1600)는 이동 로봇에 포함된 각 구성들에 구동 전원을 공급하여, 이동 로봇이 주행하거나 특정 기능을 수행하는데 요구되는 동작 전원을 공급할 수 있다.
이때, 제어부(1800)는 배터리의 전원 잔량을 감지하고, 전원 잔량이 부족하면 외부 상용 전원과 연결된 충전대로 이동하도록 제어하여, 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 배터리를 충전할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(1800)에 전달될 수 있다. 출력부(1500)은 제어부에 의해 상기 배터리 잔량을 화면에 표시할 수 있다.
배터리는 로봇 청소기 중앙의 하부에 위치할 수도 있고, 좌, 우측 중 어느 한쪽에 위치할 수도 있다. 후자의 경우, 이동 로봇은 배터리의 무게 편중을 해소하기 위해 균형추를 더 구비할 수 있다.
제어부(1800)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
제어부(1800)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 청소기 내에 저장된 정보, 이동 단말기 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅데이터, big data)를 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고, 제어부(1800)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 이용하여, 실행 가능한 적어도 하나의 청소기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 실현성이 가장 높은 동작이 실행되도록 청소기를 제어할 수 있다.
머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.
머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수 값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다.
머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망(Deap Neuron Network, DNN) 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망(DNN)은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망(DNN)을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.
제어부(1800)는 외부의 서버 또는 메모리에 저장된 트레이닝 데이터를 이용하며, 소정의 물체를 인식하기 위한 특징을 검출하는 학습 엔진을 탑재할 수 있다. 이때, 물체를 인식하기 위한 특징에는 물체의 크기, 형태 및 음영 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 청소기에 구비된 카메라를 통해 획득된 영상 중 일부를 학습 엔진에 입력하면, 상기 학습 엔진은 입력된 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다.
이와 같이, 학습 엔진을 청소기의 주행에 적용하는 경우, 제어부(1800)는 청소기의 주행에 방해되는 의자 다리, 선풍기, 특정 형태의 발코니 틈과 같은 장애물이 청소기 주변에 존재하는지 여부를 인식할 수 있으므로, 청소기 주행의 효율 및 신뢰도를 높일 수 있다.
한편, 위와 같은 학습 엔진은 제어부(1800)에 탑재될 수도 있고, 외부 서버에 탑재될 수도 있다. 학습 엔진이 외부 서버에 탑재된 경우, 제어부(1800)는 분석의 대상인 적어도 하나의 영상을 상기 외부 서버로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
외부 서버는 청소기로부터 전송 받은 영상을 학습 엔진에 입력함으로써, 해당 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다. 아울러, 외부 서버는 인식결과와 관련된 정보를 다시 청소기로 전송할 수 있다.
이때, 인식결과와 관련된 정보는 분석의 대상인 영상에 포함된 객체의 개수, 각 개체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
한편, 구동부(1300)는 모터를 구비하여, 상기 모터를 구동함으로써, 좌, 우측 바퀴를 양 방향으로 회전시켜 본체를 회전 또는 이동시킬 수 있다. 구동부(1300)는 이동 로봇의 본체를 전후좌우로 진행시키거나, 곡선 주행시키거나, 제자리 회전시킬 수 있다.
한편, 입력부(1200)는 사용자로부터 로봇 청소기에 대한 각종 제어 명령을 입력 받는다. 입력부(1200)는 하나 이상의 버튼을 포함할 수 있고, 예를 들어, 입력부(1200)는 확인버튼, 설정버튼 등을 포함할 수 있다. 확인버튼은 감지 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 맵 정보를 확인하는 명령을 사용자로부터 입력 받기 위한 버튼이고, 설정버튼은 상기 정보들을 설정하는 명령을 사용자로부터 입력 받기 위한 버튼이다.
또한, 입력부(1200)는 이전 사용자 입력을 취소하고 다시 사용자 입력을 받기 위한 입력재설정버튼, 기 설정된 사용자 입력을 삭제하기 위한 삭제버튼, 작동 모드를 설정하거나 변경하는 버튼, 충전대로 복귀하도록 하는 명령을 입력 받는 버튼 등을 포함할 수 있다.
또한, 입력부(1200)는 하드 키나 소프트 키, 터치패드 등으로 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 또, 입력부(1200)는 출력부(1500)와 함께 터치 스크린의 형태를 가질 수 있다.
한편, 출력부(1500)는, 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 물론 설치 위치나 설치 형태는 달라질 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 배터리 상태 또는 주행 방식 등을 화면에 표시할 수 있다.
또한, 출력부(1500)는, 센싱부(1400)가 검출한 이동 로봇 내부의 상태 정보, 예를 들어 이동 로봇에 포함된 각 구성들의 현재 상태를 출력할 수 있다. 또, 출력부(1500)는 센싱부(1400)가 검출한 외부의 상태 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 화면에 디스플레이할 수 있다. 출력부(1500)는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다.
출력부(1500)는, 제어부(1800)에 의해 수행되는 이동 로봇의 동작 과정 또는 동작 결과를 청각적으로 출력하는 음향 출력 수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 제어부(1800)에 의해 생성된 경고 신호에 따라 외부에 경고음을 출력할 수 있다.
이때, 음향 출력 수단은 비퍼(beeper), 스피커 등의 음향을 출력하는 수단일 수 있고, 출력부(1500)는 메모리(1700)에 저장된 소정의 패턴을 가진 오디오 데이터 또는 메시지 데이터 등을 이용하여 음향 출력 수단을 통해 외부로 출력할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 출력부(1500)를 통해 주행 영역에 대한 환경 정보를 화면에 출력하거나 음향으로 출력할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 이동 로봇은 출력부(1500)를 통해 출력할 화면이 나 음향을 단말 장치가 출력하도록, 지도 정보 또는 환경 정보를 통신부(1100)릍 통해 단말 장치에 전송할 수 있다.
한편, 통신부(1100)는 단말 장치 및/또는 특정 영역 내 위치한 타 기기(본 명세서에서는 "가전 기기"라는 용어와 혼용하기로 한다)와 유선, 무선, 위성 통신 방식들 중 하나의 통신 방식으로 연결되어 신호와 데이터를 송수신한다.
통신부(1100)는 특정 영역 내에 위치한 타 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 타 기기는 네트워크에 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 장치이면 어느 것이어도 무방하며, 일 예로, 공기 조화 장치, 난방 장치, 공기 정화 장치, 전등, TV, 자동차 등과 같은 장치일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 문, 창문, 수도 밸브, 가스밸브 등을 제어하는 장치 등일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 온도, 습도, 기압, 가스 등을 감지하는 센서 등일 수 있다.
한편, 메모리(1700)는 로봇 청소기를 제어 또는 구동하는 제어 프로그램 및 그에 따른 데이터를 저장한다. 메모리(1700)는 오디오 정보, 영상 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 저장할 수 있다. 또, 메모리(1700)는 주행 패턴과 관련된 정보를 저장할 수 있다.
상기 메모리(1700)는 비휘발성 메모리를 주로 사용한다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지할 수 있는 저장 장치로서, 일 예로, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱테이프), 광디스크 드라이브, 마그네틱 RAM, PRAM 등일 수 있다.
한편, 센싱부(1400)는, 외부 신호 감지 센서, 전방 감지 센서, 낭떠러지 감지 센서, 2차원 카메라 센서 및 3차원 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
외부 신호 감지 센서는 이동 로봇의 외부 신호를 감지할 수 있다. 외부 신호 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서(Infrared Ray Sensor), 초음파 센서(Ultra Sonic Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor) 등일 수 있다.
이동 로봇은 외부 신호 감지 센서를 이용하여 충전대가 발생하는 안내 신호를 수신하여 충전대의 위치 및 방향을 확인할 수 있다. 이때, 충전대는 이동 로봇이 복귀 가능하도록 방향 및 거리를 지시하는 안내 신호를 발신할 수 있다. 즉, 이동 로봇은 충전대로부터 발신되는 신호를 수신하여 현재의 위치를 판단하고 이동 방향을 설정하여 충전대로 복귀할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 전방, 구체적으로 이동 로봇의 측면 외주면을 따라 일정 간격으로 설치될 수 있다. 전방 감지 센서는 이동 로봇의 적어도 일 측면에 위치하여, 전방의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 전방 감지 센서는 이동 로봇의 이동 방향에 존재하는 물체, 특히 장애물을 감지하여 검출 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
전방 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서 등일 수 있고, 이동 로봇은 전방 감지 센서로 한 가지 종류의 센서를 사용하거나 필요에 따라 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있다.
일 예로, 초음파 센서는 일반적으로 원거리의 장애물을 감지하는 데에 주로 사용될 수 있다. 초음파 센서는 발신부와 수신부를 구비하여, 제어부(1800)는 발신부를 통해 방사된 초음파가 장애물 등에 의해 반사되어 수신부에 수신되는 지의 여부로 장애물의 존부를 판단하고, 초음파 방사 시간과 초음파 수신 시간을 이용하여 장애물과의 거리를 산출할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 발신부에서 방사된 초음파와, 수신부에 수신되는 초음파를 비교하여, 장애물의 크기와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 수신부에 더 많은 초음파가 수신될수록, 장애물의 크기가 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수(일 예로, 5개)의 초음파 센서가 이동 로봇의 전방 측면에 외주면을 따라 설치될 수 있다.
이때, 바람직하게 초음파 센서는 발신부와 수신부가 교대로 이동 로봇의 전면에 설치될 수 있다.
즉, 발신부는 본체의 전면 중앙으로부터 좌, 우측에 이격되도록 배치될 수 있고, 수신부의 사이에 하나 또는 둘 이상의 발신부가 배치되어 장애물 등으로부터 반사된 초음파 신호의 수신 영역을 형성할 수 있다. 이와 같은 배 치로 센서의 수를 줄이면서 수신 영역을 확장할 수 있다. 초음파의 발신 각도는 크로스토크(crosstalk) 현상을 방지하도록 서로 다른 신호에 영향을 미치지 아니하는 범위의 각을 유지할 수 있다. 또한, 수신부들의 수신 감도는 서로 다르게 설정될 수 있다.
또한, 초음파 센서에서 발신되는 초음파가 상향으로 출력되도록 초음파 센서는 일정 각도만큼 상향으로 설치될 수 있고, 이때, 초음파가 하향으로 방사되는 것을 방지하기 위해 소정의 차단 부재를 더 포함할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 전술한 바와 같이, 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있고, 이에 따라, 전방 감지 센서는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서 등 중 어느 한 가지 종류의 센서를 사용할 수 있다.
일 예로, 전방 감지 센서는 초음파 센서 이외에 다른 종류의 센서로 적외선 센서를 포함할 수 있다.
적외선 센서는 초음파 센서와 함께 이동 로봇의 외주면에 설치될 수 있다. 적외선 센서 역시, 전방이나 측면에 존재하는 장애물을 감지하여 장애물 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 적외선 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달한다. 따라서, 이동 로봇은 본체가 장애물과의 충돌 없이 특정 영역 내에서 이동할 수 있다.
한편, 낭떠러지 감지 센서(또는 클리프 센서(Cliff Sensor))는, 다양한 형태의 광 센서를 주로 이용하여, 이동로봇의 본체를 지지하는 바닥의 장애물을 감지할 수 있다.
즉, 낭떠러지 감지 센서는, 바닥의 이동 로봇의 배면에 설치되되, 이동 로봇의 종류에 따라 다른 위치에 설치될 수 있음은 물론이다. 낭떠러지 감지 센서는 이동 로봇의 배면에 위치하여, 바닥의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 낭떠러지 감지 센서는 상기 장애물 감지 센서와 같이 발광부와 수광부를 구비한 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, PSD(Position Sensitive Detector) 센서 등일 수 있다.
일 예로, 낭떠러지 감지 센서 중 어느 하나는 이동 로봇의 전방에 설치되고, 다른 두 개의 낭떠러지 감지 센서는 상대적으로 뒤쪽에 설치될 수 있다.
예를 들어, 낭떠러지 감지 센서는 PSD 센서일 수 있으나, 복수의 서로 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다.
PSD 센서는 반도체 표면저항을 이용해서 1개의 p-n접합으로 입사광의 단장거리 위치를 검출한다. PSD 센서에는 일축 방향만의 광을 검출하는 1차원 PSD 센서와, 평면상의 광위치를 검출할 수 있는 2차원 PSD 센서가 있으며, 모두 pin 포토 다이오드 구조를 가질 수 있다. PSD 센서는 적외선 센서의 일종으로서, 적외선을 이용하여, 적외선을 송신한 후 장애물에서 반사되어 돌아오는 적외선의 각도를 측정하여 거리를 측정한다. 즉, PSD 센서는 삼각측량방식을 이용하여, 장애물과의 거리를 산출한다.
PSD 센서는 장애물에 적외선을 발광하는 발광부와, 장애물로부터 반사되어 돌아오는 적외선을 수광하는 수광부를 구비하되, 일반적으로 모듈 형태로 구성된다. PSD 센서를 이용하여, 장애물을 감지하는 경우, 장애물의 반사율, 색의 차이에 상관없이 안정적인 측정값을 얻을 수 있다.
제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서가 지면을 향해 발광한 적외선의 발광신호와 장애물에 의해 반사되어 수신되는 반사신호 간의 적외선 각도를 측정하여, 낭떠러지를 감지하고 그 깊이를 분석할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 감지한 낭떠러지의 지면 상태에 따라 통과 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 따라 낭떠러지의 통과 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지센서를 통해 낭떠러지의 존재 여부 및 낭떠러지 깊이를 판단한 다음, 낭떠러지 감지 센서를 통해 반사 신호를 감지한 경우에만 낭떠러지를 통과하도록 한다.
다른 예로, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 이동 로봇의 들림 현상을 판단할 수도 있다.
한편, 2차원 카메라 센서는, 이동 로봇의 일면에 구비되어, 이동 중 본체 주변과 관련된 이미지 정보를 획득한다.
옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor)는, 센서 내에 구비된 이미지 센서로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 영상 데이터는 메모리(1700)에 저장될 수 있다.
또한, 하나 이상의 광원이 옵티컬 플로우 센서에 인접하여 설치될 수 있다. 하나 이상의 광원은, 이미지 센서에 의해 촬영되는 바닥면의 소정 영역에 빛을 조사한다. 즉, 이동 로봇이 바닥면을 따라 특정 영역을 이동하는 경우에, 바닥면이 평탄하면 이미지 센서와 바닥면 사이에는 일정한 거리가 유지된다. 반면, 이동 로봇이 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥면의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 하나 이상의 광원은 조사되는 빛의 양을 조절하도록 제어부(1800)에 의해 제어될 수 있다. 상기 광원은 광량 조절이 가능한 발광 소자, 예를 들어 LED(Light Emitting Diode) 등일 수 있다.
옵티컬 플로우 센서를 이용하여, 제어부(1800)는 이동 로봇의 미끄러짐과 무관하게 이동 로봇의 위치를 검출할수 있다. 제어부(1800)은 옵티컬 플로우 센서에 의해 촬영된 영상 데이터를 시간에 따라 비교 분석하여 이동 거리 및 이동 방향을 산출하고, 이를 근거로 이동 로봇의 위치를 산출할 수 있다. 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 이동 로봇의 하방에 대한 이미지 정보를 이용함으로써, 제어부(1800)는 다른 수단에 의해 산출한 이동 로봇의 위치에 대하여 미끄러짐에 강인한 보정을 할 수 있다.
3차원 카메라 센서는 이동 로봇의 본체 일면 또는 일부분에 부착되어, 상기 본체의 주위와 관련된 3차원 좌표정보를 생성할 수 있다.
즉, 3차원 카메라 센서는 이동 로봇과 피촬영 대상체의 원근거리를 산출하는 3차원 뎁스 카메라(3D Depth Camera)일 수 있다.
구체적으로, 3차원 카메라 센서는 본체의 주위와 관련된 2차원 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영된 2차원 영상에 대응되는 복수의 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 3차원 카메라 센서는 기존의 2차원 영상을 획득하는 카메라를 2개 이상 구비하여, 상기 2개 이상의 카메라에서 획득되는 2개 이상의 영상을 조합하여, 3차원 좌표 정보를 생성하는 스테레오 비전 방식으로 형성될 수 있다.
구체적으로, 상기 실시예에 따른 3차원 카메라 센서는 본체의 전방을 향해 하측으로 제1 패턴의 광을 조사하는 제1 패턴 조사부와, 상기 본체의 전방을 향해 상측으로 제2 패턴의 광을 조사하는 제2 패턴 조사부 및 본체의 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부를 포함할 수 있다. 이로써, 상기 영상 획득부는 상기 제1 패턴의 광과 상기 제2 패턴의 광이 입사된 영역의 영상을 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 적외선 패턴을 조사하는 적외선 패턴 방출부를 구비하고, 적외선 패턴 방출부에서 조사된 적외선 패턴이 피촬영 대상체에 투영된 모양을 캡쳐함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 IR(Infra Red) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 빛을 방출하는 발광부를 구비하고, 발광부에서 방출되는 레이저 중 피촬영 대상체로부터 반사되는 일부를 수신하며, 수신된 레이저를 분석함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 TOF(Time of Flight) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
구체적으로, 위와 같은 3차원 카메라 센서의 레이저는 적어도 일 방향으로 연장된 형태의 레이저를 조사하도록 구성된다. 일 예에서, 상기 3차원 카메라 센서는 제1 및 제2 레이저를 구비할 수 있으며, 상기 제1 레이저는 서로 교차하는 직선 형태의 레이저를 조사하고, 제2 레이저는 단일의 직선 형태의 레이저를 조사할 수 있다. 이에 따르면, 최하단 레이저는 바닥 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용되고, 최상단 레이저는 상부의 장애물을 감지하는 데에 이용되며, 최하단 레이저와 최상단 레이저 사이의 중간 레이저는 중간 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용된다.
이하의 도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기를 포함하는 시스템이 설명된다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소 시스템(50)은, 자율 주행을 수행하는 청소기(100), AP장치(400), 서버(500), 네트워크(550), 이동 단말기들(200a, 200b)을 포함할 수 있다.
이 중 청소기(100), AP 장치(400), 이동 단말기들(600a) 등은 집과 같은 건물(10) 내에 배치될 수 있다.
청소기(100)는, 자동으로 청소가 이루어지는 청소기로서, 자동 주행 및 자동 청소를 수행할 수 있다. 한편, 청소기(100)는, 주행 기능 및 청소 기능 외에, 내부에 통신부(1100)를 구비하고, 내부 네트워크(10) 내의 전자기기들 또는 외부 네트워크(550)를 통해 접속 가능한 전자기기들과 데이터를 교환할 수 있다. 이를 위해, 통신부(1100)는, AP 장치(400)와 유, 무선으로 데이터 교환을 수행할 수 있다.
액세스 포인트(access point; AP) 장치(400)는, 인접한 전자 기기(electric device)에 내부 네트워크(10)를 제공할 수 있다. 특히, 무선 네트워크를 제공할 수 있다.
한편, AP 장치(400)는, 내부 네트워크(10) 내의 전자 기기들에, 소정 통신 방식에 의한 무선 채널을 할당하고, 해당 채널을 통해, 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 소정 통신 방식은, WiFi 통신 방식일 수 있다.
이때, 내부 네트워크(10) 내에 위치하는 이동 단말기(600b)는, AP 장치(400)를 통해, 청소기(100)에 접속함으로써, 청소기(100)에 대한 모니터링, 원격제어 등을 수행할 수 있게 된다.
한편, AP 장치(400)는, 내부 네트워크(10) 외에, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부 전자기기와 데이터 통신을 수행할 수 있다.
예를 들어, AP 장치(400)는, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부에 위치하는 이동 단말기(200a)와 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다.
이때, 외부 네트워크(550)에 위치하는 이동 단말기(200a)는, 외부 네트워크(550), 및 AP 장치(400)를 통해, 청소기(100)에 접속함으로써, 청소기(100)에 대한 모니터링, 원격제어 등을 수행할 수 있게 된다.
다른 예로, AP 장치(400)는, 외부 네트워크(550)를 통해, 외부에 위치하는 서버(500)와 무선 데이터 통신을 수행할 수 있다.
서버(500)는, 음성 인식 알고리즘을 구비할 수 있다. 그리고, 음성 데이터 수신시, 수신되는 음성 데이터를, 텍스트 형식의 데이터로 변환하여, 출력할 수 있다.
한편, 서버(500)는, 청소기(100)에 대한 펌웨어 정보, 운전 정보(코스 정보 등)를 저장하고, 청소기(100)에 대한 제품 정보를 등록할 수 있다. 예를 들어, 서버(500)는, 청소기(100) 제조자가 운영하는 서버일 수 있다. 다른 예로, 서버(500)는, 공개된 애플리케이션 스토어 운영자가 운영하는 서버일 수도 있다.
한편, 도면과 달리, 서버(500)는 댁 내에 구비되며, 댁 내 가전 기기들에 대한 상태 정보를 저장하거나, 댁 내가전 기기에서 공유되는 컨텐츠를 저장하는 홈 서버일 수도 있다. 서버(500)가 홈 서버인 경우, 이물질과 관련된 정보, 예를 들어, 이물질 이미지 등을 저장할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 청소기(100)는, 내부에 구비되는 카메라를 통해, 이물질을 포함하는 이미지를 캡쳐하고, 이물질을 포함하는 이미지와, 이미지 관련 정보를, 이동 단말기(200) 또는 서버(500)로 전송하며, 이동 단말기(200) 또는 서버(500)로부터의, 이물질에 대한 청소 실행 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하거나, 이물질에 대한 청소 회피 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하지 않을 수 있다. 이에 따라, 이물질에 대해 선택적으로 청소를 수행할 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 청소기(100)는, 내부에 구비되는 스테레오 카메라를 통해, 이물질을 포함하는 이미지를 캡쳐하고, 스테레오 카메라로부터 획득된 이물질을 포함하는 이미지에 대한 신호 처리를 수행하여, 이미지 내의 이물질과 관련된 오브젝트를 확인하고, 확인된 이물질과 관련된 오브젝트에 기초하여, 이물질에 대한 청소 실행 정보 또는 청소 회피 정보를 생성하고, 청소 실행 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하거나, 청소 회피 정보에 기초하여, 이물질 주변을 청소하지 않을 수 있다. 이에 따라, 이물질에 대해 선택적으로 청소를 수행할 수 있게 된다.
이하의 도 6에서는 본 발명에 따른 청소기(100)의 제어 방법이 설명된다.
도 6을 참조하면, 청소기(100)는 모니터링 주행을 개시할 수 있다(S601).
예를 들어, 청소기(100)는 사용자 단말기로부터 모니터링 주행을 개시시키기 위한 제어 명령을 수신하면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 청소기 본체에 구비된 버튼(미도시)에 사용자 입력이 인가되면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 미리 설정된 시간 대역에 진입될 때, 모니터링 주행을 개시할 수 있다. 또 다른 예에서, 청소기(100)는 본체 주변에서 위험 상황이 발생된 것으로 판단되면, 모니터링 주행을 개시할 수 있다.
구체적으로, 청소기(100)가 위험상황을 감지하는 다양한 실시예는 다음과 같이 설명된다.
일 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 청소기(100)의 주행 경로 상에 장애물이 존재하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 구동부(1300)의 바퀴가 구속된 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 구동부(1300)의 바퀴가 공회전하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 청소기(100)의 본체의 일 지점이 청소영역의 바닥으로부터 소정의 거리 이상 이격된 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체가 주행 경로를 이탈한 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체가 소정의 시간 간격 이상, 특정영역으로부터 탈출하지 못하는 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 청소기(100)가 침대 밑이나 좁은 영역에 갇힌 것으로 판단되면, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는, 본체가 움직이지 않는 상태에서 소정의 시간 간격으로 촬영되는 복수의 영상 사이에 유의미한 차이가 검출되는 경우, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 제어부(1800)는 복수의 영상 중 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상에 각각 포함되는 픽셀 값을 비교함으로써, 복수의 영상 사이에 유의미한 차이가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하고, 제1 피사체의 종류와 제1 피사체의 이동방향으로 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 센서(1400)의 감지결과에 근거하여, 본체 주변에서 이상 음원이 발생하는 경우, 청소기(100)에 위험상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
여기에서, 청소기(100)의 메모리(1700)는 이상 음원 및 비이상 음원을 포함하는 음원 데이터베이스를 저장할 수 있다.
예를 들어, 각종 물체들이 떨어지거나 부러지는 소리, 유리 따위 등이 깨지는 소리, 드릴 회전 소리, 개가 짖는 소리, 각종 센서를 가진 경보 장치 따위에 의해 발생하는 경보음 등과 같이 외부로부터의 침입자가 있는 상황임을 판단한 수 있는 각종 소음을 이상 음원으로 저장할 수 있고, 반대로 로봇 청소기(100) 내부에서 발생하는 소음, 냉장고, 세탁기, 정수기 등의 가전 제품에서 발생하는 소음 등과 같이 외부 침입 여부와 무관하게 발생할 수 있는 각종 소음을 비(非)이상 음원으로 저장할 수 있다.
이 경우, 제어부(1800)는 센서(1400)에 포함된 음향 획득 수단을 통해 획득된 음원이 음원 데이터베이스에 저장된 음원 중 적어도 하나와 유사한지 여부를 판단함으로써, 획득된 음원이 이상 음원인지 또는 비이상 음원인지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 음향 획득 수단을 통해 획득한 음원과 음원 데이터베이스에 저장된 음원 간에 유사도 산출을 통해 양 음원의 일치 여부 및/또는 유사 정도를 판단할 수 있다.
제어부(1800)는 위와 같이 설명된 위험상황과 관련된 정보가 주기적으로 수집될 수 있도록, 센서(1400)를 제어할 수 있다.
한편, 청소기(100)의 모니터링 주행이, 사용자 입력에 의해 개시되지 않고, 제어부(1800)의 결정에 의해 자동적으로 개시된 경우, 제어부(1800)는 사용자 단말기 및 서버 중 적어도 하나로, 모니터링 주행의 개시를 알리는 메시지가 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. 특히, 사용자 단말기는 청소기(100)로부터 위와 같은 메시지를 전송 받는 경우, 모니터링 화면이 단말기의 디스플레이에 출력되도록, 모니터링 주행과 관련된 앱을 실행하거나, 앱의 실행 여부를 확인하기 위한 버튼을 단말기의 화면에 출력할 수 있다.
도 6을 참조하면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다(S602). 즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행이 개시되면, 소정의 시간 간격마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(1800)는 청소기(100) 본체가 일 지점에 위치하는 상태에서 복수의 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 카메라가 지향하는 방향이 고정된 상태에서 복수의 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하면서, 복수의 지점마다 제1 내지 제3 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1800)는 청소기 본체가 복수의 지점 중 어느 한 지점에 위치하면, 본체의 일면이 복수의 지점마다 각각 설정된 방향을 대향하도록 구동부를 제어할 수 있다. 제어부(1800)는 본체의 일면이 설정된 방향을 대향하면, 기 설정된 주기마다 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 구동부 및 카메라를 제어할 수 있다.
한편, 모니터링 주행이 개시되면, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안 청소기(100)의 본체가 정지되도록 구동부를 제어할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안, 카메라가 지향하는 방향이 고정되도록 카메라의 구동을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상이 촬영되는 동안 카메라가 줌인 또는 줌 아웃을 수행하지 않도록, 카메라의 구동을 제어할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 복수의 영상이 촬영되는 동안에, 청소기(100)의 이동이나 카메라의 회전을 정지시킴으로써, 제1 영상과 제2 영상 사이에서 발생되는 청소기의 이동에 의한 차이를 최소화시킬 수 있다.
다음으로, 제어부(1800)는 현재 주기에서 촬영된 제2 영상과 이전 주기에서 촬영된 제1 영상 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다(S603).
구체적으로 제어부(1800)는 제1 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값과, 제2 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값을 각각 비교할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 지점과, 제2 영상이 촬영된 지점이 서로 다를 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향과, 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향이 다를 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 영상에 대응되는 청소영역의 제1 부분과, 제2 영상에 대응되는 청소영역의 제2 부분이 다른 경우, 제1 영상의 일부와 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지 청소기(100)의 이동과 관련된 정보에 근거하여, 제1 영상 중 일부와 제2 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. 제어부(1800)는 추출된 제1 영상의 일부와 추출된 제2 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제1 방향과 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제2 방향의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여, 제1 영상 중 일부와 제2 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다.
즉, 제1 영상으로부터 추출된 일부에 대응되는 청소영역의 제1 부분은, 제2 영상으로부터 추출된 일부에 대응되는 청소영역의 제2 부분과 대응될 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지의 청소기(100)의 이동 이력과 관련된 정보를 이용할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제1 설정 값과, 제2 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제2 설정 값을 비교할 수 있다.
또한, 제1 영상이 촬영된 시점을 제1 시점으로 정의하고, 제2 영상이 촬영된 시점을 제2 시점으로 정의한다.
제어부(1800)는 복수의 지점을 순회하며 복수의 영상을 촬영하는 경우, 동일한 지점에서 촬영된 복수의 영상들을 어느 하나의 비교대상 그룹으로 할당시킬 수 있다.
또한, 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생된 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상 사이의 차이에 근거하여, 제1 차이 영상을 생성할 수 있다(S604).
일 예에서, 제어부(1800)는 제2 영상 중 제1 영상과 차이가 발생된 부분을 크롭(Crop)함으로써, 제1 차이 영상을 생성할 수 있다. 이때, 제어부(1800)는 제2 영상 중 제1 영상과 차이가 발생된 부분만 크롭할 수 도 있고, 차이가 발생된 부분을 포함하는 최소의 직사각형을 크롭할 수도 있다.
또 다른 예에서, 제1 차이 영상은 제2 영상에 대응될 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제2 영상과 제1 영상 사이에 차이가 발생하는 경우, 제2 영상을 복사함으로써, 제1 차이 영상을 생성시킬 수 있다.
한편, 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생되지 않은 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제1 및 제2 영상은 삭제될 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상을 분석할 수 있다(S605). 제어부(1800)는 제1 차이 영상을 분석하여 제1 피사체를 특정할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 사물인지 생명체인지 여부와 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 생명체인 경우, 피사체와 대응되는 종(Species)과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체가 사물인 경우, 피사체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는 피사체의 크기, 형태와 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또 따른 예에서, 제1 피사체와 관련된 정보는, 제1 차이 영상에 포함된 객체의 개수와 관련된 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상에 포함된 오브젝트들을 추출하고, 추출된 객체들을 인식할 수 있다. 예를 들어, 추출된 오브젝트들은 사람 또는 사물, 배경에 해당되는 장소, 배경이 나타내는 시간(ex. 낮 또는 밤), 배경에 해당되는 장소의 위치 등이 포함될 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘에 의해, 메모리(1700)에 미리 저장된 복수의 트레이닝 데이터와 각각 제1 차이 영상을 비교함으로써, 트레이닝 데이터와 제1 차이 영상 사이의 유사도를 산출할 수 있다.
이때, 메모리(1700)에 미리 저장된 복수의 트레이닝 데이터는 영상의 분석을 위한 트레이닝 데이터를 포함할 수 있다.
참고로, 트레이닝 데이터는 제어부(1800)가 위험상황을 분석하기 위한 학습엔진을 구동시킬 때, 제어부(1800)에 의해 이용되는 데이터로 정의될 수 있다.
즉, 트레이닝 데이터는 과거 복수의 다른 청소기에서 위험상황이 발생되었을 때, 청소기(100)에 의해 수집된 데이터를 포함할 수 있다. 구체적으로 트레이닝 데이터는 청소영역에 대한 좌표정보, 장애물과 관련된 센싱 값, 본체 주변을 촬영한 영상을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 메모리(1700)에 저장된 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 제1 차이 영상의 유사도를 판단할 수 있다. 제어부(1800)는 위와 같이 판단된 유사도에 근거하여, 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
한편, 트레이닝 데이터는 청소기에 탑재된 메모리(1700)에 저장될 수도 있고, 서버(500)에 저장될 수도 있다.
제어부(1800)는 제1 차이 영상의 분석이 필요할 때, 서버(500)로부터 트레이닝 데이터를 요청할 수 있다.
또한, 메모리(1700)에 트레이닝 데이터가 저장되어 있는 경우, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터를 업데이트하기 위해, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생될 때마다, 서버(500)로 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 전송할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 모니터링 주행이 개시될 때마다, 서버(500)로 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 전송할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 차이 영상에 대응되는 피사체를 검출하기 어려운 경우, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송시킬 수 있다.
또 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터가 소정의 주기로 업데이트 되도록, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송시킬 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점으로부터 소정의 시간 간격이 경과하면, 트레이닝 데이터 업데이트 요청을 서버(500)로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다. 제어부(1800)는 위험상황이 감지되면 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점을 확인할 수도 있고, 위험상황과 관계 없이 주기적으로 트레이닝 데이터의 최근 업데이트 시점을 확인할 수도 있다.
한편, 트레이닝 데이터 업데이트 요청은, 청소기(100)의 식별정보, 청소기(100)의 메모리(1700)에 저장된 트레이닝 데이터의 버전과 관련된 정보, 청소기(100)에 탑재된 학습엔진의 버전과 관련된 정보, 위험상황과 관련된 정보, 위험상황과 관련된 정보의 종류를 나타내는 식별정보 및 청소기(100)가 배치된 청소영역과 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인지 여부를 판단할 수 있다(S606).
구체적으로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 청소영역에 존재하는 출입문(창문 또는 문)인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 영상 및 제2 영상의 차이가, 청소영역에 조사되는 광량의 변화에 의한 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 그림자인 것으로 판단되면, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람 또는 동물인 것으로 판단되더라도, 제1 차이 영상이 미리 등록 된 영상에 대응되는지 여부를 판단하고, 판단결과에 따라, 제1 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.
제1 차이 영상의 분석 결과가 이동 방향 분석 대상인 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 비교 대상에 포함되는 복수의 영상이 촬영되는 동안에, 청소기(100)의 이동이나 카메라의 회전을 정지시킴으로써, 제2 영상과 제3 영상 사이에서 발생되는 청소기의 이동에 의한 차이를 최소화시킬 수 있다.
다음으로, 제어부(1800)는 제3 영상과 이전 주기에서 촬영된 제3 영상 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다(S607).
구체적으로 제어부(1800)는 제2 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값과, 제3 영상에 포함된 복수의 픽셀 별 색상 값을 각각 비교할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 지점과, 제3 영상이 촬영된 지점이 서로 다를 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향과, 제3 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 방향이 다를 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제3 영상에 대응되는 청소영역의 제2 부분과, 제3 영상에 대응되는 청소영역의 제3 부분이 다른 경우, 제2 영상의 일부와 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점으로부터 제3 영상이 촬영된 시점까지 청소기(100)의 이동과 관련된 정보에 근거하여, 제2 영상 중 일부와 제3 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다. 제어부(1800)는 추출된 제2 영상의 일부와 추출된 제3 영상의 일부 사이에 차이가 발생했는지 여부를 판단할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제2 방향과 제3 영상이 촬영된 시점에서 카메라가 지향하는 제3 방향의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여, 제2 영상 중 일부와 제3 영상의 일부를 각각 추출할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점으로부터 제2 영상이 촬영된 시점까지의 청소기(100)의 이동 이력과 관련된 정보를 이용할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 제1 영상의 일부와, 제2 영상의 일부를 비교대상으로 추출하기 위해, 제1 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제1 설정 값과, 제2 영상이 촬영된 시점에서의 카메라의 설정 값인 제2 설정 값을 비교할 수 있다.
또한, 제2 영상과 제3 영상 사이에 차이가 발생된 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제2 영상과 제3 영상 사이의 차이에 근거하여, 제2 차이 영상을 생성할 수 있다(S608).
일 예에서, 제어부(1800)는 제3 영상 중 제2 영상과 차이가 발생된 부분을 크롭(Crop)함으로써, 제2 차이 영상을 생성할 수 있다. 이때, 제어부(1800)는 제3 영상 중 제2 영상과 차이가 발생된 부분만 크롭할 수 도 있고, 차이가 발생된 부분을 포함하는 최소의 직사각형을 크롭할 수도 있다.
또 다른 예에서, 제2 차이 영상은 제3 영상에 대응될 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제3 영상과 제2 영상 사이에 차이가 발생하는 경우, 제3 영상을 복사함으로써, 제2 차이 영상을 생성시킬 수 있다.
한편, 제2 영상과 제3 영상 사이에 차이가 발생되지 않은 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제2 및 제3 영상은 삭제될 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제2 차이 영상을 분석할 수 있다(S609). 제어부(1800)는 제2 차이 영상을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 피사체의 이동 방향 정보는 제1 피사체가 실내와 독립적인 생명체인 경우, 생명체의 이동 방향을 포함할 수 있다. 제1 피사체의 이동 방향 정보는 제1 피사체가 실내에 종속적인 사물(일 예로 출입문)인 경우, 출입문의 회전 방향, 열림 방향 일 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제2 차이 영상에 포함된 오브젝트들의 이동 방향을 추출할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인지 여부를 판단할 수 있다(S616).
구체적으로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제1 피사체가 출입문이고, 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제2 영상 및 제3 영상의 차이가, 청소영역에 조사되는 광량의 변화에 의한 것으로 판단되면, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 제3 영상, 제2 차이 영상 및 제1 피사체와 관련된 정보 중 적어도 하나를 서버(500) 및 사용자 단말기(200b) 중 적어도 하나로 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 보고의 대상이 발생한 것을 알리기 위해, 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 서버(500) 및 사용자 단말기(200b) 중 적어도 하나로 경고 메시지가 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상인 것으로 판단되면, 제1 피사체의 이미지가 단말기(200b)에 출력되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단되면, 새로운 영상이 촬영되도록 카메라를 제어할 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 제2 차이 영상의 분석 결과가 보고의 대상에 포함되지 않는 것으로 판단되면, 기 설정된 주기마다 영상을 촬영하는 단계(S602)를 다시 수행할 수 있다. 이때, 이전에 촬영된 제2 및 제3 영상과, 이전에 생성된 제3 차이 영상은 삭제될 수 있다.
물론, 제어부(1800)는 단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어할 수 있다. 즉, 단말기를 통해서 경보 출력이 기준이 되는 기준 정보를 입력 받을 수 있다. 여기서, 기준 정보는 경보 출력 대상인 제1 피사체의 종류 및 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다.
또한, 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 제1 피사체의 종류 정보 및 제1 피사체의 이동 방향 정보일 수 있다. 즉, 제어부(1800)는 각각의 경계 영역 별로 제1 피사체의 종류 정보 및 제1 피사체의 이동 방향 정보를 단말기를 통해 입력 받을 수 있다.
제어부(1800)는 제2 영상 또는 제3 영상을 분석하여, 제1 피사체의 위치를 특정할 수 있다. 제1 피사체의 위치가 영상이 촬영된 위치를 고려하여 특정된다.
제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 통신부를 제어할 수 있다.
여기서, 경계 영역은 사용자가 청소 영역 내에서 설정한 구역으로, 사용자의 외출, 사용자의 홈 가드 명령 시에 청소기의 감시 대상이 되는 구역이다. 경계 영역은 복수로 지정될 수 있고, 각 경계 영역에 대응하여 제1 피사체의 종류와, 제1 피사체의 이동 방향을 설정될 수 있다. 따라서, 사용자는 각 경계 영역 별로 사람의 침입 방향을 예측하여서, 제1 피사체의 이동 방향을 설정하면, 경보 발생의 오류를 줄일 수 있는 이점이 존재한다.
다른 예로, 제어부(1800)는 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기가 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 제어부(1800)는, 제1 피사체가 사람이고, 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 제1 피사체의 이동 방향이 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 통신부를 제어할 수 있다.
이하의 도 7에서는 본 발명의 일 실시예 따른 청소기가 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법이 설명된다.
도 7을 참조하면, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701), 제2 영상(702) 및 제3 영상(706)을 촬영할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행 중에, 미리 설정된 주기마다 영상을 촬영하도록 카메라를 제어할 수 있다. 일 예에서, 설정된 주기는 설계에 의해 변경될 수 있다. 또 다른 예에서, 설정된 주기는 사용자 입력에 의해 변경될 수 있다. 또 다른 예에서, 제어부(1800)는 이전에 촬영된 두 영상에서 차이가 발생된 경우, 영상을 촬영하는 주기를 감소시킬 수 있다.
또 다른 예에서, 제어부(1800)는 이전에 촬영된 두 영상에서 발생된 차이가 보고의 대상으로 판단되는 경우, 영상을 촬영하는 주기를 감소시킬 수 있다.
또한, 도 7에 도시된 것과 같이, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다.
아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706)을 비교하여, 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에 발생된 차이(705, 707)를 검출할 수 있다.
아울러, 제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제3 영상(706) 중 제2 영상(702)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다.
도 7에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 사람으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 우측에서 좌측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되지 않는 경우, 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이 아니라고 판단할 수 있다.
여기서, 기 설정된 제1 피사체의의 이동 방향은 상측에서 하측이다. 따라서, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이 아니라고 판단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 8을 참조하면, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701), 제2 영상(702) 및 제3 영상(706)을 촬영할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다.
아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706)을 비교하여, 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에 발생된 차이(705)를 검출할 수 있다.
아울러, 제어부(1800)는 제2 영상(702)과 제3 영상(706) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제3 영상(706) 중 제2 영상(702)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제2 차이 영상(708)을 생성할 수 있다.
제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다.
도 7에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 사람으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 상측에서 하측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되는 경우, 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.
여기서, 기 설정된 제1 피사체의의 이동 방향은 상측에서 하측이다. 따라서, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.
이하의 도 9는 본 발명의 일 실시예 따른 청소기가 복수의 이미지 사이에서 검출된 차이를 분석한 결과를 사용자 단말기로 전송하는 방법이 설명된다.
도 9를 참조하면, 제어부(1800)는 제2 차이 영상(708)의 제1 피사체와 관련된 정보가 보고의 대상인 것으로 판단되는 경우, 제2 영상, 제3 영상 및 제2 차이 영상 중 적어도 하나가 사용자 단말기(200a, 200b)로 전송되도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
사용자 단말기(200a, 200b)는 청소기(100)로부터 전송받은 영상을 단말기의 디스플레이에 출력할 수 있다. 사용자 단말기(200a, 200b)의 디스플레이는 청소기(100)로부터 전송받은 영상들 중 적어도 하나를 표시하는 제1 윈도우(301)를 출력할 수 있다.
이하, 도 10를 참고하여, 본 발명의 실시예들에 따른 이동 로봇(100)의 제어방법을 설명한다. 각 순서도들에서 서로 중복되는 내용은 동일한 도면 부호로 표기하고, 중복되는 설명은 생략한다.
도 10을 참고하면, 이동로봇의 제어 방법은, 홈 가드 모드의 설정을 위한 모드 입력 단계(미도시)를 포함한다. 모드 입력 단계에서, 홈 가드 모드의 On/Off 여부가 선택될 수 있다.
물론, 이동로봇의 제어 방법은 작업 수행 명령을 입력 받는 명령 입력 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다. 명령 입력 단계에서, 사용자는 이동 로봇(100)에 제1 작업을 명령할 수 있다.
이동 로봇(100)의 제어방법은 홈 가드 모드가 On된 경우에만 수행된다. 이동 로봇(100)은 홈 가드 모드가 On인지 여부를 판단하고, 홈 가드 모드가 On 된 경우에만 이하의 단계를 실행할 수 있다(S111).
침입 감지 정보를 검출하는 단계(S113)에서, 이동 로봇(100)은 정해진 구역을 순찰하면서 침임 감지 정보를 검출하거나, 정해진 위치에서 침입 감지 정보를 검출할 수 있다. 일예로, 이동 로봇은 현관 주변에서 대기하면서, 현관 주변의 영상 및 소리 정보를 수집하고, 이를 메모리에 저장할 수 있다. 여기서, 침입 감지 정보는 외부 침입이 의심되는 경우의 모든 정보들을 의미한다. 침입 감지 정보에는 제1 피사체의 종류, 제1 피사체의 이동 방향 정보를 포함할 수 있다.
침입 감지 정보를 전달하는 단계(S115)에서, 이동 로봇은 침입 감지 정보롤 바탕으로 위험상황 여부를 판단하고 위험 상황(예를 들면, 제2 차이영상 분석 결과가 보고 대상) 인 경우에 위험상황에 대응되는 침입 감지 정보(제어 신호)를 단말기에 전송한다.
침입 감지 정보를 전달 받은 단말기는 침임 감지 정보를 바탕으로 청소기(100)로부터 전송받은 영상을 단말기의 디스플레이에 출력할 수 있다. 이 때, 단말기의 디스플레이에는 경보 발생 명령을 입력 받는 아이콘이 함께 표시될 수 있다.
이후, 단말기는 사용자의 제어 명령을 입력 받을 수 있다(S119). 사용자의 제어명령은 다양한 입력부에 의해 입력 받을 수 있으나, 제어화면(301)을 통해 입력 받는 것이 바람직하다.
이후, 단말기는 제어 명령을 단말기 신호로 변환하고(S121), 단말기 신호를 이동 로봇 및 가전기기 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.
단말기에서 단말기 신호를 전송 받은 이동 로봇은 단말기에서 전송된 단말기 신호에서 경보 발생 명령을 추출한다(S125, S127).
이동 로봇은 경보 발생 명령에 따라 이동 로봇 및 가전기기 중 적어도 하나가 경보를 출력하도록 제어신호를 생성할 수 있다(S126, S128). 이동 로봇과 가전기기가 함께 경보를 출력하면 외부에서 침입한 사람에게 효과적으로 경보를 줄 수 있어, 침입자를 퇴출할 수 있는 이점이 존재한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예 따른 이동 로봇이 복수의 이미지 사이의 차이를 검출하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 11을 참조하면, 다른 실시예에서, 제어부(1800)는 제1 영상과 제2 영상의 차이에서 제1 피사체의 종류와 제1 피사체의 이동 방향 정보를 검출할 수 있다.
구체적으로, 청소기(100)의 카메라는 청소기(100)가 모니터링 주행을 수행하는 중에 제1 영상(701) 및 제2 영상(702)을 촬영할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 모니터링 주행 중에, 미리 설정된 주기마다 영상을 촬영하도록 카메라를 제어할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702)을 비교하여, 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에 발생된 차이(703)를 검출할 수 있다.
아울러, 제어부(1800)는 제1 영상(701)과 제2 영상(702) 사이에서 발생된 차이에 근거하여, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 제2 영상(702) 중 제1 영상(701)과 차이가 있는 부분을 크롭함으로써, 제1 차이 영상(704)을 생성할 수 있다.
제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 수행하는 딥 러닝 알고리즘 유닛과 영상 인식 유닛을 포함할 수 있다. 제어부(1800)는 딥 러닝 알고리즘을 이용하여, 제1 차이 영상(704)과 서버(500)에 저장된 복수의 트레이닝 데이터를 비교할 수 있다. 제어부(1800)는 복수의 트레이닝 데이터 중 제1 차이 영상(704)과 대응되는 적어도 하나의 트레이닝 데이터를 검출할 수 있다. 아울러, 제어부(1800)는 검출된 트레이닝 데이터의 라벨(Label) 정보를 이용하여, 제1 차이 영상(704)의 제1 피사체와 관련된 정보를 검출할 수 있다.
제어부(1800)는 제1 차이 영상(704)을 분석하여 제1 피사체의 이동 방향 관련 정보를 검출할 수 있다.
도 11에서 도시된 바와 같이, 제어부(1800)는 제1 피사체를 출입문으로 인식하고, 제1 피사체의 이동 방향을 우측에서 좌측 또는 좌측에서 우측으로 인식할 수 있다. 제어부(1800)는 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 방향과 일치되는 경우, 제1 차이 영상(704)의 분석 결과가 보고 대상이라고 판단할 수 있다.

Claims (19)

  1. 기 설정된 주기마다 본체가 위치하는 청소영역과 관련된 영상을 촬영하는 카메라;
    상기 영상의 분석을 위한 미리 설정된 알고리즘과 관련된 정보를 저장하는 메모리; 및
    상기 카메라에 의해 연속적으로 촬영된 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 피사체를 특정하고, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 제어부를 포함하는 이동 로봇.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 피사체의 특정은,
    상기 제1 영상과 상기 제2 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제1 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제1 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출하는 이동 로봇.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    트레이닝 데이터에 포함된 복수의 영상 정보와 상기 제1 차이 영상의 유사도를 판단하고, 판단된 유사도에 근거하여, 상기 제1 피사체와 관련된 정보를 검출하는 이동 로봇.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제2 영상과 상기 제3 영상의 차이를 검출하고, 검출된 차이에 근거하여 제2 차이 영상을 생성하며, 생성된 상기 제2 차이 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 이동방향 정보를 검출하는 이동 로봇.
  5. 제1항에 있어서,
    외부와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함하는 이동 로봇.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어하는 이동 로봇.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 출입문이고, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    단말기가 경보를 출력하는 기준이 되는 기준 정보를 입력 받는 기준 정보 입력 화면을 활성화하도록 제어하는 이동 로봇.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 본체를 이동시키는 구동부를 더 포함하는 이동 로봇.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상이 동일한 지점에서 동일한 카메라 지향방향으로 획득되도록 상기 구동부를 제어하는 이동 로봇.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는,
    청소기의 모니터링 주행이 개시되면, 상기 본체가 청소영역 내에 미리 설정된 복수의 지점을 순회하도록 상기 구동부를 제어하고,
    상기 복수의 지점마다 상기 제1 내지 제3 영상을 촬영하도록 상기 카메라를 제어하는 이동 로봇.
  15. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제2 영상을 분석하여, 상기 제1 피사체의 위치를 특정하는 이동 로봇.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이며, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 상기 제1 피사체와 관련된 정보가 서버 및 단말기 중 적어도 하나로 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기가 상기 제1 피사체의 이미지를 출력하도록 제어하는 이동 로봇.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 피사체가 사람이고, 상기 제1 피사체의 위치가 경계 영역 내이면, 상기 제1 피사체의 이동 방향이 상기 경계 영역에 대응되게 기 설정된 이동 방향이면, 단말기로 경고 메시지가 전송되도록 상기 통신부를 제어하는 이동 로봇.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 기준 정보는, 각 경계 영역에 대응되는 상기 제1 피사체의 종류 정보 및 상기 제1 피사체의 이동 방향 정보인 이동 로봇.


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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101735037B1 (ko) * 2010-04-22 2017-05-15 경북대학교 산학협력단 로봇 제어 장치 및 방법
KR20190010303A (ko) * 2017-07-21 2019-01-30 엘지전자 주식회사 인공지능 청소기 및 그 제어방법
KR20190015930A (ko) 2017-08-07 2019-02-15 엘지전자 주식회사 로봇청소기 및 그 제어방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004038761A (ja) * 2002-07-05 2004-02-05 Yokohama Rubber Co Ltd:The 家庭用ロボットを用いたセキュリティシステム
JP2006048308A (ja) * 2004-08-03 2006-02-16 Funai Electric Co Ltd 自走式掃除機
KR101842460B1 (ko) * 2011-04-12 2018-03-27 엘지전자 주식회사 로봇 청소기, 이의 원격 감시 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101735037B1 (ko) * 2010-04-22 2017-05-15 경북대학교 산학협력단 로봇 제어 장치 및 방법
KR20190010303A (ko) * 2017-07-21 2019-01-30 엘지전자 주식회사 인공지능 청소기 및 그 제어방법
KR20190015930A (ko) 2017-08-07 2019-02-15 엘지전자 주식회사 로봇청소기 및 그 제어방법

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