KR20210021169A - 로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

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서민아
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Abstract

본 발명은, 로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 특히 자율 주행을 통해 스스로 충전 여부 판단 및 충전을 진행하는 로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 사용자의 탑승 정보를 저장하는 서버; 상기 서버로부터 상기 탑승 정보를 수신하고 충전된 전원에 의한 자율 주행으로 상기 사용자를 상기 탑승 정보에 포함된 목적지로 이동시키며, 상기 전원의 방전을 판단하고 충전을 위해 스스로 이동이 가능한 로봇; 및 상기 로봇에 무선으로 전원을 공급하기 위한 급전 코일을 구비하고, 복수의 로봇이 순차적으로 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 이동 레일을 구비하는 충전스테이션을 포함하는 로봇의 충전시스템을 제공한다.
본 발명에 따르면, 로봇이 충전량을 스스로 판단하여 자율 주행을 통해 충전스테이션으로 이동할 수 있고, 무선으로 복수의 로봇을 충전시킬 수 있으며, 충전 후 다음 사용자를 위해 스스로 보관소나 보조 기기 필요 여부에 따라 장착소로 이동하는 이점이 있다.

Description

로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법{CHARGING SYSTEM FOR ROBOT AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로서, 특히 자율 주행을 통해 스스로 충전 여부 판단 및 충전을 진행하는 로봇의 충전 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술, 자율 주행 기술, 자동 제어 기술, 사물인터넷 등의 발전으로 로봇의 기능이 확대되고 있다.
각각의 기술을 구체적으로 설명하면, 딥러닝은 기계학습의 한 분야에 해당한다. 딥러닝은 프로그램에 미리 조건을 확인하고 명령을 설정해두는 방식이 아니라, 다양한 상황에 대해 프로그램이 유사한 판단을 내리도록 하는 기술이다. 따라서, 딥러닝에 따르면 컴퓨터가 인간의 뇌와 유사하게 사고할 수 있고, 방대한 양의 데이터 분석을 가능하게 한다.
자율 주행은 기계가 스스로 판단하여 이동하고, 장애물을 피할 수 있는 기술이다. 자율 주행 기술에 따르면 로봇은 센서를 통해 자율적으로 위치를 인식하여 이동하고 장애물을 피할 수 있게 된다.
자동 제어 기술은 기계에서 기계 상태를 검사한 계측 값을 제어 장치에 피드백하여 기계의 동작을 자동으로 제어하는 기술을 말한다. 따라서 사람의 조작 없는 제어가 가능하고, 목적하는 제어 대상을 목적하는 범위 내 즉, 목표 값에 이르도록 자동적으로 조절할 수 있다.
사물인터넷(Internet of Things)은 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스를 말한다. 사물인터넷에 의해 인터넷에 연결된 기기들은 사람의 도움 없이 알아서 정보를 주고 받으며 자율적인 소통을 하게 된다.
로봇의 응용분야는 대체로 산업용, 의료용, 우주용, 해저용으로 분류된다. 예를 들면, 자동차 생산과 같은 기계 가공 공업에서는 로봇이 반복작업을 수행할 수 있다. 즉, 사람의 팔이 하는 작업을 한 번만 가르쳐 주면 몇 시간이든 같은 동작을 반복하는 산업로봇이 이미 많이 가동되고 있다.
특히, 자율 주행을 하는 로봇의 경우, 배터리로 주행을 하는 경우가 대부분이기 때문에, 주행 중 방전이 일어날 수 밖에 없고, 따라서 충전은 필수적이다.
이와 관련, 종래의 한국공개특허 제10-2008-0060535호(자율 이동 로봇의 자동 충전 장치 및 그를 이용한 자동충전 방법)는 충전스테이션에서 송출하는 적외선 신호를 감지하여 충전스테이션으로 자동으로 유도되어 배터리를 충전하는 기술을 개시하고 있다.
다만, 종래 기술은, 적외선 신호를 사용하기 때문에 항상 적외선 신호를 감지해야 하는 불편함이 있다. 또한 도킹이 이뤄져야 하기 때문에, 여러 대가 한꺼번에 충전을 할 수 없으며, 충전 전후 이동을 제어하지 못하는 문제점이 있다.
본 발명은 서버의 제어로 인해 자율 주행과 충전을 동시에 할 수 있는 로봇의 충전시스템을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자가 목적지에 이동을 완료한 이후 충전량을 판단하여 스스로 충전을 진행하고, 충전이 완료된 이후 다시 지정된 위치로 이동하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 사용자의 탑승 정보를 저장하는 서버; 상기 서버로부터 상기 탑승 정보를 수신하고 충전된 전원에 의한 자율 주행으로 상기 사용자를 상기 탑승 정보에 포함된 목적지로 이동시키며, 상기 전원의 방전을 판단하고 충전을 위해 스스로 이동이 가능한 로봇; 및 상기 로봇에 무선으로 전원을 공급하기 위한 급전 코일을 구비하고, 복수의 로봇이 순차적으로 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 이동 레일을 구비하는 충전스테이션을 포함하는 로봇의 충전시스템을 제공한다.
실시 예에 따라, 상기 로봇은, 상기 서버와 상기 사용자의 탑승 정보 또는 상기 로봇의 위치 정보를 송수신하는 통신부; 상기 통신부로부터 수신된 탑승 정보 또는 위치 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 목적지에 도착했는지 인식하는 센싱부; 및 상기 센싱부의 도착 완료 판단에 따라 상기 전원의 충전량을 판단하고 상기 충전스테이션의 이동을 제어하는 프로세서를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는, 상기 사용자의 목적지 도착 후 예약된 사용자의 목적지 이동 가능 여부를 판단하여 상기 충전스테이션으로 이동을 제어하며, 상기 로봇과 가장 가까운 충전스테이션으로 이동을 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는, 상기 로봇의 충전이 완료된 이후 예약된 사용자의 대기를 위해 보관소로 이동을 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는, 상기 예약된 사용자가 이동을 위해 필요한 보조 기구의 필요 여부를 판단하여 상기 로봇을 장착소로 이동하도록 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 충전스테이션은, 상기 복수의 로봇을 동시에 충전시키도록 무선을 전력을 공급하는 급전 코일; 상기 복수의 로봇이 순차적으로 이동하며 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 설치되는 이동 레일을 더 포함하고, 상기 이동 레일의 움직임에 따라 대기 후 순차적으로 충전이 진행될 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 충전스테이션은, 상기 이동 레일의 양측면 상부에 설치되며, 상기 이동 레일의 이동에 따라 상기 로봇을 살균하도록 자외선을 조사하는 살균 모듈을 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 로봇은, 상기 충전이 완료된 이후 상기 서버로부터 보관소의 위치 정보를 수신 받아 상기 충전스테이션을 벗어나 상기 보관소로 이동할 수 있다.
또한 본 발명은, 로봇의 통신부가 서버로부터 탑승 정보를 수신하고, 상기 로봇의 센싱부에서 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 목적지에 도착했는지 판단하는 제1 단계; 상기 센싱부의 도착 완료 판단에 따라 상기 로봇의 프로세서에서 상기 로봇의 전원의 충전량을 판단하여 충전스테이션으로의 이동 및 충전을 제어하는 제2 단계; 및 상기 로봇의 충전 완료 후 예약된 사용자를 위해 상기 로봇을 보관소로 이동시키거나 상기 예약된 사용자의 이동에 필요한 보조 기기의 필요 여부에 따라 보조 기기를 장착하는 장착소로 이동시키는 제3 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법을 제공한다.
실시 예에 따라, 상기 제1 단계는, 상기 센싱부가 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 목적지에 상기 로봇이 위치했는지 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제1 단계는, 상기 센싱부가 상기 사용자가 상기 로봇의 탑승 자리에서 이탈했는지 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 센싱부가 상기 목적지에 상기 로봇의 도착 여부를 상기 사용자에게 승인 받는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제2 단계는, 상기 충전스테이션에 구비된 이동 레일을 움직여 복수의 로봇을 급전 코일의 상부로 이동시키는 단계; 및 상기 복수의 로봇을 동시에 충전시키도록 급전 코일에서 무선으로 전력을 공급하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제2 단계는, 상기 충전스테이션의 양측면 상부에 설치된 살균 모듈에서 상기 이동 레일의 움직임에 따라 이동하는 복수의 로봇을 살균하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제2 단계는, 상기 로봇의 충전 완료 후 상기 서버로부터 예약된 사용자의 탑승 정보를 수신하는 단계; 및 상기 로봇의 프로세서에서 상기 탑승 정보에 따라 상기 로봇의 다음 목적지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제3 단계는, 상기 예약된 사용자의 탑승 정보에 따라 예약 장소 및 예약 시간을 고려하여 복수의 보관소 중 하나의 보관소를 선택하여 상기 로봇을 이동시키는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 제3 단계는, 상기 예약된 사용자가 이동하고자 하는 장착소에서 보관 중인 보조 기기의 수량을 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및 상기 수량이 부족한 경우 차 순위 장착소로 이동하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따르면, 로봇이 충전량을 스스로 판단하여 자율 주행을 통해 충전스테이션으로 이동하는 이점이 있다.
또한 본 발명은, 무선으로 복수의 로봇을 충전시킬 수 있으며, 충전 후 다음 사용자를 위해 스스로 이동하는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 구조를 나타낸 시스템도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 구성을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전스테이션의 모습을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전스테이션에서 복수의 로봇이 순차적으로 무선 충전되는 모습을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇의 충전시스템의 제어 방법에 대한 순서도를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 단계의 상세한 순서도를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 단계의 상세한 순서도를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제3 단계의 상세한 순서도를 나타낸다.
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 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.
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 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, 단말기(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 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.
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.
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 구조를 나타낸 시스템도이다.
도 4 참조하면, 로봇 시스템은 로봇(100a), 서버(200a), 카메라(300), 및 이동 단말기(400)를 포함할 수 있다.
로봇(100a)은 순찰, 안내, 청소, 방역, 운반 등의 역할을 할 수 있다.
로봇(100a)은 서버(200a) 또는 이동 단말기(400)와 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 로봇(100a)은 서버(200a)와 상황 정보 등을 포함한 신호를 송수신할 수 있다. 또한, 로봇(100a)은 카메라(300)로부터 각 구역들을 촬영한 영상 정보를 수신할 수 있다.
따라서, 로봇(100a)은 로봇(100a)이 촬영한 영상 정보 및 카메라(300)로부터 수신한 영상 정보를 종합하여 상황을 모니터링 할 수 있다.
로봇(100a)은 사용자로부터 직접 명령을 수신할 수 있다. 예를 들어, 로봇(100a)에 구비된 디스플레이부를 터치하는 입력 또는 음성 입력 등을 통해 사용자로부터 명령을 직접 수신할 수 있다.
로봇(100a)은 사용자, 서버(200a), 또는 이동 단말기(400) 등으로부터 수신된 명령에 따라 순찰, 안내, 청소 등의 동작을 수행할 수 있다.
다음으로, 서버(200a)는 로봇(100a), 카메라(300), 및/또는 이동 단말기(400)로부터 정보를 수신할 수 있다. 서버(200a)는 각 장치들로부터 수신된 정보들을 통합하여 저장 및 관리할 수 있다. 서버(200a)는 저장된 정보들을 로봇(100a) 또는 이동 단말기(400)에 전송할 수 있다. 또한, 서버(200a)는 배치된 복수의 로봇(100a)들 각각에 대한 명령 신호를 전송할 수 있다.
카메라(300)는 설치된 복수 개의 CCTV(closed circuit television) 카메라, 적외선 열감지 카메라 등을 모두 포함할 수 있다. 카메라(300)는 촬영된 영상을 서버(200a) 또는 로봇(100a)에 전송할 수 있다.
이동 단말기(400)는 서버(200a)와 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 이동 단말기(400)는 서버(200a)로부터 비행 시간 스케쥴, 지도 등과 같은 데이터를 수신할 수 있다.
사용자는 이동 단말기(400)를 통해 필요한 정보를 서버(200a)로부터 수신하여 얻을 수 있다. 또한, 이동 단말기(400)는 서버(200a)로 사진이나 동영상, 메시지 등과 같은 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 미아 사진을 서버(200a)로 전송하여 미아 접수를 하거나, 청소가 필요한 구역의 사진을 카메라로 촬영하여 서버(200a)로 전송함으로써 해당 구역의 청소를 요청할 수 있다.
또한, 이동 단말기(400)는 로봇(100a)과 데이터를 송수신할 수 있다.
예를 들어, 이동 단말기(400)는 로봇(100a)을 호출하는 신호나 특정 동작을 수행하도록 명령하는 신호 또는 정보 요청 신호 등을 로봇(100a)으로 전송할 수 있다. 로봇(100a)은 이동 단말기(400)로부터 수신된 호출 신호에 응답하여 이동 단말기(400)의 위치로 이동하거나 명령 신호에 대응하는 동작을 수행할 수 있다. 또는 로봇(100a)은 정보 요청 신호에 대응하는 데이터를 각 사용자의 이동 단말기(400)로 전송할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇(100a)의 구성을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 로봇(100a)의 충전시스템은 서버(200a), 로봇(100a) 및 충전스테이션(500)을 포함할 수 있다.
서버(200a)는 사용자의 탑승 정보를 저장할 수 있다. 서버(200a)는 복수의 사용자가 이용하는 로봇(100a)의 모든 탑승 정보를 관리하는데, 탑승 정보는 사용자가 탑승하는 위치뿐만 아니라, 충전을 진행하는 충전스테이션(500)의 위치, 그리고 로봇(100a)과 충전스테이션(500)의 각 위치를 저장하여 관리할 수 있다.
서버(200a)는 로봇(100a)과 통신을 하며, 근거리의 사용자나 충전스테이션(500)의 위치에 대한 탑승 정보를 제공할 수 있으며, 로봇(100a)은 서버(200a)와 통신할 수 있도록 통신부(110a)를 갖출 수 있다.
로봇(100a)은 상기 서버(200a)로부터 상기 탑승 정보를 수신하고 충전된 전원에 의한 자율 주행으로 상기 사용자를 상기 탑승 정보에 포함된 목적지로 이동시키며, 상기 전원의 방전을 판단하고 충전을 위해 스스로 이동할 수 있다.
로봇(100a)은, 통신부(110a), 센싱부(140a), 프로세서(180a)를 구비할 수 있다.
통신부(110a)는, 상기 서버(200a)와 상기 사용자의 탑승 정보 또는 상기 로봇(100a)의 위치 정보를 송수신할 수 있다. 탑승 정보는 서버(200a)로부터 제공 받으며, 이는 기존에 사용자가 예약을 통해 서버(200a)에 정보를 제공하거나, 실시간으로 모바일(400) 등을 이용하여 서버(200a)에 제공할 수 있다.
통신부(110a)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200a)(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110a)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110a)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.
센싱부(140a)는, 상기 통신부(110a)로부터 수신된 탑승 정보 또는 위치 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 목적지에 도착했는지 인식할 수 있다. 센싱부(140a)는 라이다, GPS 등을 포함할 수 있으며, 서버(200a)로부터 제공 받은 주행 맵을 통해 현재 위치를 인식할 수 있다.
센싱부(140a)는, 로봇(100a)의 후면, 측면, 하부 등에 설치될 수 있으며, 현재 로봇(100a)이 어디에 위치해 있는지 파악할 수 있는 모든 수단을 포함할 수 있다. 또한 사용자가 목적지에 도착하면 움직인다는 가정 하에 사용자의 움직임을 인식할 수 있는 압력 센서나 진동 센서 등 움직임을 감지하는 센서로 구성하는 것도 가능하다.
프로세서(180a)는, 상기 센싱부(140a)의 도착 완료 판단에 따라 상기 전원의 충전량을 판단하고 상기 충전스테이션(500)의 이동을 제어할 수 있다.
프로세서(180a)는, 실시 예에 따라 충전량에 대한 판단을 진행할 때 목적지 도착 완료 후, 앞으로 주행을 얼마나 할 수 있을지 판단하여 충전 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 1회에 한하여 로봇(100a)의 평균 이동 거리가 X 미터이고, 최대 Y 미터이며, 충전소까지의 거리가 최대 Z 미터라고 한다면, 남은 충전량이 X+Y+Z를 넘지 않는 경우 충전을 지시할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 설정은 변경할 수 있다.
상기 프로세서(180a)는, 상기 사용자의 목적지 도착 후 예약된 사용자의 목적지 이동 가능 여부를 판단하여 상기 충전스테이션(500)으로 이동을 제어하며, 상기 로봇(100a)과 가장 가까운 충전스테이션(500)으로 이동을 제어할 수 있다.
여기서, 통신부(110a)는 서버(200a)로부터 주변 환경에 대한 정보를 제공 받고, 현재 로봇(100a)의 위치를 고려하여 가장 가까운 충전스테이션(500)으로 이동을 제어할 수 있다.
프로세서(180a)는, 상기 로봇(100a)의 충전이 완료된 이후 예약된 사용자의 대기를 위해 보관소로 이동을 제어할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(180a)는 목적지 도착 완료 후 서버(200a)에 다음 사용자가 있는지 확인하여 충전량을 판단하고, 충전량이 충분한 경우, 보관소로 이동한다. 이 경우, 보관소는 다음 사용자의 탑승 위치와 가까운 곳으로 이동이 가능ㅎ다.
프로세서(180a)는, 상기 예약된 사용자가 이동을 위해 필요한 보조 기구의 필요 여부를 판단하여 상기 로봇(100a)을 장착소로 이동하도록 제어할 수 있다. 보관소로 이동을 제어할 수 있지만, 만약 다음 사용자가 유아 또는 장애인 등인 경우 기타 액세서리가 필요할 수도 있다.
프로세서(180a)는 다음 사용자가 액세서리가 필요한 경우, 이를 장착할 수 있는 장착소로 이동이 가능하며, 이때 재공량을 판단할 수도 있다. 목적지 도착 후 목적지와 가장 가까운 장착소부터 재고량을 판단하여 이동할 장착소를 지정할 수 있다.
액세서리 장착소로 이동 시, 현 위치 기반 거리와 액세서리 재고 상황을 모두 고려하여 적합한 곳으로 이동하게 되므로, 불필요한 이동이 줄어들어 이동 거리 및 시간, 이동에 필요한 배터리 소비량을 최소화할 수 있다.
충전스테이션(500)은, 상기 로봇(100a)에 무선으로 전원을 공급하기 위한 급전 코일을 구비하고, 복수의 로봇(100a)이 순차적으로 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 이동 레일(501)을 구비할 수 있다. 이하 도 6을 통해 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전스테이션(500)의 모습을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전스테이션(500)은, 도시되지는 않았으나 전원을 공급하는 급전 코일과 이동 레일(501), 그리고 살균 모듈을 포함할 수 있다.
급전 코일은, 복수의 로봇(100a)을 동시에 충전시키도록 무선을 전력을 공급할 수 있다. 급전 코일은, 일반적으로 철도나 자기 부상 열차와 같이 대형 수단에 적용을 하는 것으로 매설되어 자기장을 발생시켜 전력을 유도할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서는 이러한 급전 코일을 이용하여 하부에 장착된 집전 장치를 통해 자기장을 전기에너지로 변환시킬 수 있다. 급전 코일은 코일의 유도 전력을 이용하는 것으로 복수의 로봇(100a)이 이동하는 동안 로봇(100a)에 설치된 코일과의 유도 기전력을 발생시켜 로봇(100a)을 충전시킬 수 있다.
이동 레일(501)은, 충전스테이션(500)에서 로봇(100a)을 움직이는 역할을 하는 것으로, 충전 공간의 협소함을 극복하기 위해 순차적으로 로봇(100a)을 충전시킬 수 있다.
살균 모듈은, 본 발명의 일 실시 예에 따라 상기 이동 레일(501)의 양측면 상부에 설치되며, 상기 이동 레일(501)의 이동에 따라 상기 로봇(100a)을 살균하도록 자외선을 조사할 수 있다.
살균 모듈은, 상기 로봇(100a)이 이동하는 평균적인 시간을 고려하여, 그 시간 동안 살균이 완료될 수 있도록 조사량을 조절하여 설계될 수 있다.
충전스테이션(500)은, 각 로봇(100a)에 부착된 RFID 등을 통해 복수의 로봇(100a) 중 어느 로봇(100a)이 대기, 충전 또는 완료 상태인지 서버(200a)로 전송할 수 있다. 서버(200a)와의 통신을 통해 복수의 로봇(100a) 중 어느 로봇(100a)이 어떤 충전스테이션(500)에 있는지 파악하여, 다음 로봇(100a)의 충전 가용 여부를 각 충전스테이션(500) 별로 판단할 수 있다.
로봇(100a)은, 상기 충전이 완료된 이후 상기 서버(200a)로부터 보관소의 위치 정보를 수신 받아 상기 충전스테이션(500)을 벗어나 상기 보관소로 이동할 수 있다. 이 때도 서버(200a)에 저장된 보관소 별 보관 로봇(100a) 수량을 확인하여, 제1 순위로 위치, 제2 순위로 보관 가능 여부를 고려하여 이동할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전스테이션(500)에서 복수의 로봇(100a)이 순차적으로 무선 충전되는 모습을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 복수의 로봇(100a)은 순차적으로 이동 레일(501)을 따라 이동하며, 이동 중 하부의 급전 코일에 의해 무선 충전이 가능하다. 충전스테이션(500)의 충전 존의 경우 충전을 하는데 필요한 시간 및 이동 레일(501)의 속도를 고려하여 그 길이를 조절할 수 있다.
로봇(100a)은 각 진행 상황을 서버(200a)에 통신하고, 서버(200a)는 다른 로봇(100a)과 통신을 통해 현재 각 충전스테이션(500)의 상태를 다른 로봇(100a)에게 알려줄 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇(100a)의 충전시스템의 제어 방법에 대한 순서도를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 본 발명은, 목적지에 도착했는지 판단하는 단계(S10), 충전스테이션(500)으로의 이동 및 충전 제어하는 단계(S20) 및 보관소 또는 장착소로 이동하는 단계(S30)를 포함할 수 있다.
목적지에 도착했는지 판단하는 단계(S10)는, 로봇(100a)의 통신부(110a)가 서버(200a)로부터 탑승 정보를 수신하고, 상기 로봇(100a)의 센싱부(140a)에서 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 위치를 판단하는 과정이다.
이 경우, 센싱부(140a)는, 로봇(100a)의 후면, 측면, 하부 등에 설치될 수 있으며, 현재 로봇(100a)이 어디에 위치해 있는지 파악할 수 있는 모든 수단을 포함할 수 있다. 또한 사용자가 목적지에 도착하면 움직인다는 가정 하에 사용자의 움직임을 인식할 수 있는 압력 센서나 진동 센서 등 움직임을 감지하는 센서로 구성하는 것도 가능하다.
충전스테이션(500)으로의 이동 및 충전을 제어하는 단계(S20)는, 상기 센싱부(140a)의 도착 완료 판단에 따라 상기 로봇(100a)의 프로세서(180a)에서 상기 로봇(100a)의 전원의 충전량을 판단하는 과정이다.
프로세서(180a)는, 실시 예에 따라 충전량에 대한 판단을 진행할 때 목적지 도착 완료 후, 앞으로 주행을 얼마나 할 수 있을지 판단하여 충전 여부를 결정할 수 있다.
보관소 또는 장착소로 이동하는 단계(S30)는, 상기 로봇(100a)의 충전 완료 후 예약된 사용자를 위해 상기 로봇(100a)을 보관소로 이동시키거나 상기 예약된 사용자의 이동에 필요한 보조 기기의 필요 여부에 따라 보조 기기를 장착하는 장착소로 이동시키는 과정이다.
보관소는 다음 사용자를 위해 대기하는 공간이며, 장착소는 다음 사용자가 보조 기기가 필요한 경우 보관소로 가기 전 보조 기기를 장착하는 공간을 말한다. 이 때, 로봇(100a)은 목적지 도착 완료 후, 서버(200a)와의 통신을 통해 다음 사용자의 사용 정보를 수신 받아 결정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 단계(S10)의 상세한 순서도를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 로봇(100a)은 서버(200a)로부터 탑승 정보 수신, 사용자 탑승 이후 로봇(100a) 이동, 목적지 판단 및 다음 장소로 이동을 할 수 있다.
이 경우, 로봇(100a)이 목적지에 도착했는지 판단하는 과정을 본 발명의 실시 예에 따라 3가지를 포함할 수 있다.
센싱부(140a)가 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 목적지에 상기 로봇(100a)이 위치했는지 판단할 수 있는데, 센싱부(140a)는 GPS 또는 라이다와 같이 실제 로봇(100a)이 위치한 물리적인 좌표를 가지고 목적지 도착 여부를 판단할 수 있다.
다만 목적지에 도착하기 전이라도 사용자가 원하는 장소가 곧 목적지가 될 수도 있기 때문에, 사용자가 로봇(100a)으로부터 이탈하는 경우 또는 사용자가 목적지라고 승인하는 경우도 목적지가 될 수 있는 예를 포함시킬 수 있다.
이에, 상기 센싱부(140a)가 이탈을 감지할 수 있는 수단을 포함할 수 있으며, 상기 사용자가 상기 로봇(100a)의 탑승 자리에서 이탈했는지 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다. 또한, 센싱부(140a)가 목적지에 로봇(100a)의 도착 여부를 사용자에게 승인 받는 과정도 더 포함할 수 있다.
목적지 도착이 완료 된 경우는 다음 장소를 검색하는 단계를 진행하고, 도시되지는 않았으나 목적지가 아닌 경우, 로봇(100a)은 자동으로 설정된 목적지로의 이동을 시도할 수 있다. 만약 GPS 오류 등으로 설정된 목적지에 도착하였으나 사용자가 원하지 않는다면, 사용자는 수동 조작으로 목적지로 로봇(100a)을 이동시킬 수 있으며, 사용자 승인을 통해 목적지를 로봇(100a)에게 인식시킬 수도 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 단계(S20)의 상세한 순서도를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 로봇(100a)은 충전스테이션(500) 진입구에 대기하며, 이동 레일(501)의 움직임에 따라 무선 충전 및 살균을 진행하고, 충전이 완료되어 충전할 로봇(100a)이 없다면, 이동 레일(501)이 마지막 충전 로봇(100a)을 완료 장소로 이동시키고, 급전 코일과 살균 모듈을 정지 시킬 수 있다.
제2 단계(S20)는, 상기 충전스테이션(500)에 구비된 이동 레일(501)을 움직여 복수의 로봇(100a)을 급전 코일의 상부로 이동시키고, 상기 복수의 로봇(100a)을 동시에 충전시키도록 급전 코일에서 무선으로 전력을 공급할 수 있다.
제2 단계(S20)는, 상기 충전스테이션(500)의 양측면 상부에 설치된 살균 모듈에서 상기 이동 레일(501)의 움직임에 따라 이동하는 복수의 로봇(100a)을 살균할 수 있다. 살균 모듈은, 이동 레일(501)의 양측면 상부에 설치되며, 이동 레일(501)의 이동에 따라 상기 로봇(100a)을 살균하도록 자외선을 조사할 수 있다.
살균 모듈은, 상기 로봇(100a)이 이동하는 평균적인 시간을 고려하여, 그 시간 동안 살균이 완료될 수 있도록 조사량을 조절하여 설계될 수 있다.
충전이 완료된 이후에는 1단계와 달리 충전스테이션(500) 이동 여부를 검토할 필요가 없으며, 로봇(100a)의 충전 완료 후 서버(200a)로부터 예약된 사용자의 탑승 정보를 수신하여 로봇(100a)의 다음 목적지를 결정할 수 있다. 다음 목적지는 보관소 또는 장착소가 될 수 있으며, 이는 이하 도 11에서 다시 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제3 단계(S30)의 상세한 순서도를 나타낸다.
도 11을 참조하면, 제3 단계(S30)는 예약된 사용자의 탑승 정보에 따라 예약 장소 및 예약 시간을 고려하여 복수의 보관소 중 하나의 보관소를 선택하여 상기 로봇(100a)을 이동시킬 수 있다.
예약된 사용자의 탑승 정보는, 탑승 위치, 목적지 등 여러 가지가 있을 수 있으나, 이는 보관소를 가는 동안 장착소를 거칠지 여부에 대한 고려 요소가 아니므로, 여기서는 보조 기기의 사용 여부만을 검토할 수 있다.
예약된 사용자가 보조 기기가 필요한지 판단하여, 필요가 없다면 바로 가까운 보관소로 이동하여 사용자를 대기하면 되고, 만약 보조 기기가 필요하다면, 장착소에서 보조 기기를 장착 후 보관소로 이동할 수 있다.
이 경우, 로봇(100a)은 이동하고자 하는 장착소에서 보관 중인 보조 기기의 수량을 상기 서버(200a)로부터 수신할 수 있고, 수량이 부족한 경우 차 순위 장착소로 이동할 수 있다. 이 때도, 실시 예에 따라 가까운 장소를 1순위로 하고, 수량에 따라 이동 장소를 결정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 로봇(100a)이 충전량을 스스로 판단하여 자율 주행을 통해 충전스테이션(500)으로 이동할 수 있고, 무선으로 복수의 로봇(100a)을 충전시킬 수 있으며, 충전 후 다음 사용자를 위해 스스로 보관소나 보조 기기 필요 여부에 따라 장착소로 이동하는 편리함이 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.

Claims (17)

  1. 사용자의 탑승 정보를 저장하는 서버;
    상기 서버로부터 상기 탑승 정보를 수신하고 충전된 전원에 의한 자율 주행으로 상기 사용자를 상기 탑승 정보에 포함된 목적지로 이동시키며, 상기 전원의 방전을 판단하고 충전을 위해 스스로 이동이 가능한 로봇; 및
    상기 로봇에 무선으로 전원을 공급하기 위한 급전 코일을 구비하고, 복수의 로봇이 순차적으로 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 이동 레일을 구비하는 충전스테이션을 포함하는 로봇의 충전시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 로봇은,
    상기 서버와 상기 사용자의 탑승 정보 또는 상기 로봇의 위치 정보를 송수신하는 통신부;
    상기 통신부로부터 수신된 탑승 정보 또는 위치 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 목적지에 도착했는지 인식하는 센싱부; 및
    상기 센싱부의 도착 완료 판단에 따라 상기 전원의 충전량을 판단하고 상기 충전스테이션의 이동을 제어하는 프로세서를 더 포함하는 로봇의 충전 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자의 목적지 도착 후 예약된 사용자의 목적지 이동 가능 여부를 판단하여 상기 충전스테이션으로 이동을 제어하며,
    상기 로봇과 가장 가까운 충전스테이션으로 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충전시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로봇의 충전이 완료된 이후 예약된 사용자의 대기를 위해 보관소로 이동을 제어하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충전시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예약된 사용자가 이동을 위해 필요한 보조 기구의 필요 여부를 판단하여 상기 로봇을 장착소로 이동하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충전시스템.
  6. 제 1 항에 있어서
    상기 충전스테이션은,
    상기 복수의 로봇을 동시에 충전시키도록 무선을 전력을 공급하는 급전 코일;
    상기 복수의 로봇이 순차적으로 이동하며 충전이 가능하도록 상기 급전 코일의 상부에 설치되는 이동 레일을 더 포함하고,
    상기 이동 레일의 움직임에 따라 대기 후 순차적으로 충전이 진행되는 것을 특징으로 하는 로봇의 충전시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 충전스테이션은,
    상기 이동 레일의 양측면 상부에 설치되며, 상기 이동 레일의 이동에 따라 상기 로봇을 살균하도록 자외선을 조사하는 살균 모듈을 더 포함하는 로봇의 충전시스템.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 로봇은,
    상기 충전이 완료된 이후 상기 서버로부터 보관소의 위치 정보를 수신 받아 상기 충전스테이션을 벗어나 상기 보관소로 이동하는 것을 특징으로 하는 로봇의 충전시스템.
  9. 로봇의 통신부가 서버로부터 탑승 정보를 수신하고, 상기 로봇의 센싱부에서 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 목적지에 도착했는지 판단하는 제1 단계;
    상기 센싱부의 도착 완료 판단에 따라 상기 로봇의 프로세서에서 상기 로봇의 전원의 충전량을 판단하여 충전스테이션으로의 이동 및 충전을 제어하는 제2 단계; 및
    상기 로봇의 충전 완료 후 예약된 사용자를 위해 상기 로봇을 보관소로 이동시키거나 상기 예약된 사용자의 이동에 필요한 보조 기기의 필요 여부에 따라 보조 기기를 장착하는 장착소로 이동시키는 제3 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제1 단계는,
    상기 센싱부가 상기 탑승 정보에 포함된 사용자의 목적지에 상기 로봇이 위치했는지 판단하는 단계를 더 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 제1 단계는,
    상기 센싱부가 상기 사용자가 상기 로봇의 탑승 자리에서 이탈했는지 판단하는 단계를 더 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    제1 단계는,
    상기 센싱부가 상기 목적지에 상기 로봇의 도착 여부를 상기 사용자에게 승인 받는 단계를 더 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    상기 충전스테이션에 구비된 이동 레일을 움직여 복수의 로봇을 급전 코일의 상부로 이동시키는 단계; 및
    상기 복수의 로봇을 동시에 충전시키도록 급전 코일에서 무선으로 전력을 공급하는 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    상기 충전스테이션의 양측면 상부에 설치된 살균 모듈에서 상기 이동 레일의 움직임에 따라 이동하는 복수의 로봇을 살균하는 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    상기 로봇의 충전 완료 후 상기 서버로부터 예약된 사용자의 탑승 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 로봇의 프로세서에서 상기 탑승 정보에 따라 상기 로봇의 다음 목적지를 결정하는 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 예약된 사용자의 탑승 정보에 따라 예약 장소 및 예약 시간을 고려하여 복수의 보관소 중 하나의 보관소를 선택하여 상기 로봇을 이동시키는 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 예약된 사용자가 이동하고자 하는 장착소에서 보관 중인 보조 기기의 수량을 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및
    상기 수량이 부족한 경우 차 순위 장착소로 이동하는 단계를 포함하는 로봇의 충전시스템의 제어 방법.
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