KR20210037716A - 모바일 로봇 및 그 제어 방법 - Google Patents

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KR20210037716A
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제임스 로버트 카스웰
자일스 애쉬비
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다이슨 테크놀러지 리미티드
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Abstract

환경 내에서 동작을 수행할 수 있는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로서, 메모리에 환경 맵을 저장하는 단계 - 상기 환경 맵은 상기 로봇이 상기 환경에서 운행하게 하기 위한 데이터를 포함함 -; 메모리에, 이전의 동작 중에 상기 모바일 로봇이 만난 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 더 저장하는 단계; 및 상기 모바일 로봇이 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있을 경우, 상기 로봇의 틸트 임계를 감소시키는 단계를 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.

Description

모바일 로봇 및 그 제어 방법
본 발명은 모바일 로봇을 제어하는 방법, 및 특히 위험 회피에 관한 것이다.
모바일 로봇은 점점 더 흔해지고 있고, 우주 탐사, 원격현실(telepresence), 가정용 보조 분야, 잔디 깎기 및 바닥 청소와 같은 다양한 분야에서 사용된다. 최근에는 가정용 로봇의 분야에 빠른 진보가 있어 왔는데, 이것의 일차적인 목적은 가능한 인간 사용자의 지원이 적게 그리고 바람직하게는 지원이 없이 진공 흡입 및 청소와 같은 동작을 수행하면서 사용자의 가정을 자율적으로 그리고 방해받지 않으면서 네비게이션하는 것이다.
이러한 태스크를 수행할 때, 모바일 로봇은 그들의 환경 내에서 자율적으로 운행하면서 장애물을 통과할 수 있어야 한다. 모바일 로봇이 가능한 최고 표준에 달하는 기대된 모든 동작을 수행할 수 있으려면, 모바일 로봇이 위치된 환경 내의 가능한 많은 이용가능한 공간을 통해서 운행할 수 있는 것이 역시 중요하다. 이것은 흔히 "커버리지(coverage)"라고 지칭된다. 예를 들어, 로봇식 진공 청소기에는 바닥면의 최대 양이 자율적으로 세척되도록 보장하기 위해서 바닥 커버리지가 중요하다.
커버리지를 최대화하기 위하여, 작은 장애물에 대한 모바일 로봇의 거동성(manoeuvrability)을 증가시키는 것이 바람직하다. 예를 들어, 단단한 바닥면으로부터 카페트 또는 양탄자로 바뀌는 부분에서 바닥면의 높이에 약간의 차이가 있으면, 바닥면의 양자 모두의 구역이 세척될 수 있기 위해서는 이러한 천이 부분에 걸쳐 기동할 수 있으면 유익하다. 그러나, 장애물을 넘어가는 모바일 로봇의 거동성을 증가시키면, 모바일 로봇이 장애물을 넘어가려고 시도할 때 또는 모바일 로봇이 탈출할 수 없는 구역으로 운행할 때에 끼게 되는 것과 같은 문제를 겪을 수 있는 가능성도 증가된다. 이러한 타입의 문제 이벤트들은 모바일 로봇에게는 위험이라고 여겨질 수 있다. 이러한 종류의 위험은, 모바일 로봇이 계속 동작할 수 있기 이전에 복구하기 위해서 인간 개입이 요구되기 때문에, 모바일 로봇의 사용자 및 소유자에게 특히 실망스러운 일일 수 있다.
따라서, 모바일 로봇이 환경에서 운행할 때 위험을 경험할 위험성을 최소화하면서 모바일 로봇 커버리지를 최대화하는 것을 돕기 위한 개선이 모바일 로봇에 요구된다.
본 발명은, 본 발명에 환경 내에서 동작을 수행할 수 있는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로서, 메모리에 환경 맵을 저장하는 단계 - 상기 환경 맵은 상기 로봇이 상기 환경에서 운행하게 하기 위한 데이터를 포함함 -; 이전의 동작 중에 상기 모바일 로봇이 만난 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 메모리에 더 저장하는 단계; 및 상기 모바일 로봇이 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있을 경우, 상기 로봇의 틸트 임계를 감소시키는 단계를 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법을 제공한다.
결과적으로, 모바일 로봇은 자신의 기동 능력을 계속 발휘하는 방식으로 제어될 것이고, 따라서 모바일 로봇의 커버리지가 최대화될 것이다. 그러나, 모바일 로봇이 이전에 위험을 경험한 바 있는 구역에서는, 모바일 로봇이 틸트-임계를 감소시킴으로써 더 조심스럽게 동작할 것이고, 위험을 다시 겪을 가능성을 감소시킬 것이다. 중요하게도, 감소된 틸트 임계는 모바일 로봇이 위험을 겪을 수 있다고 결정한 환경 맵의 구역 내에만 적용될 것이고, 따라서 모바일 로봇이 위험을 경험할 위험성을 역시 감소시키면서 커버리지가 최대화될 수 있다.
하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는 위치 데이터일 수 있다. 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는 환경 맵 위의 계층으로서 저장될 수 있다. 결과적으로, 위험 구역의 위치는 환경 맵 내에, 그리고 위험 구역에 대한 제 2 전체 맵을 요구하지 않고서 더 쉽게 매핑될 수 있다. 그러면 저장될 필요가 있는 데이터의 양이 감소될 수 있고, 모바일 로봇에 있는 제어 시스템으로부터 요구되는 처리량도 감소될 수 있다.
위험 구역은 모바일 로봇이 위험 이벤트를 경험한 바 있는 구역일 수 있다. 위험 이벤트는 모바일 로봇이 움직일 수 없게 되는 것을 포함할 수 있고, 또는 위험 이벤트는 모바일 로봇이 오버-틸트 임계 이벤트를 경험하는 것을 포함할 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇은 이전에 움직일 수 없게 되거나 오버-틸팅된 바 있는 구역 내의 틸트-임계를 감소시킬 것이고, 동작 중에 이러한 구역을 운행할 때에 이러한 구역에서는 더 조심스럽게 운행할 것이다.
메모리는 로봇에 있는 온-보드 메모리일 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇은 환경에서 운행하고, 네트워크로의 연결을 잃어도, 예를 들어 모바일 로봇이 무선 네트워크가 연장되지 않는 환경의 구역 내로 운행하는 경우에도, 전술된 유리한 방식으로 계속 제어될 수 있을 것이다.
위험 구역은, 미리 결정된 크기의 구역이고, 구역이 중심이 위험을 만나는 위치일 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇은 위험을 둘러싸는 구역 내에서는 자신의 거동이 더 조심스러워지게 조절할 것이다. 그러면, 로봇의 국지화(localisation)에서의 오차에 대해 일부 마진이 존재하게 되거나, 또는 문제가 되는 장애물이 해당 환경 내에서 조금 움직일 수 있게 된다. 예를 들어 모바일 로봇이 통과하기에 곤란한 휘어진 밑면이 있는 막대형 스툴은 매번 사용된 이후에 정확한 동일한 포지션에서 교체되지 않을 수도 있다.
제 9 항에 있어서, 미리 결정된 크기의 구역은 0.1m와 0.5m 사이의 반경을 가지는 원이다. 이러한 크기 구역은, 커버리지를 확장하는 것과 모바일 로봇이 위험을 경험할 위험성을 감소시키는 것의 균형점을 찾는 데 있어서 특히 유용하다는 것이 밝혀졌다.
이러한 방법은, 동작 중에 모바일 로봇에 의해서 새로운 위험이 조우되면, 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 업데이트하는 것을 더 포함할 수 있다. 결과적으로, 환경 내의 새로운 위험, 예를 들어 환경 내에 새로운 장애물을 도입함으로써 생긴 위험이 추후의 동작을 위해서 고려될 수 있다.
하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는, 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자를 포함할 수 있고, 이러한 방법은, 상기 모바일 로봇이 추가적인 위험을 만나지 않고서 특정 위험 구역을 통과하여 운행하는 경우, 특정 위험 구역에 대한 확률 인자를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다. 결과적으로, 예를 들어 가구를 제거함으로써 환경으로부터 위험이 제거되면, 대응하는 위험 구역에 대응하는 데이터가 시간이 지남에 따라서 제거될 수 있다. 이것은 위험이 제거된 후에는 구역 내에서 모바일 로봇이 계속 조심스럽게 움직일 필요가 없다는 것을 의미한다. 그러면, 모바일 로봇의 커버리지를 개선하는 데에 도움이 될 것이다.
로봇의 틸트 임계는, 모바일 로봇이, 미리 결정된 임계를 초과하는 확률 인자를 갖는 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있는 경우에만 감소될 수 있다. 결과적으로, 위험이 제거되면, 이것은 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터로부터 시간이 지남에 따라서 제거될 수 있고, 모바일 로봇은 위험을 더 이상 포함하지 않는 임의의 과거의 위험 구역을 무시할 수 있다.
이러한 방법은, 모바일 로봇이 환경 내에서 동작을 수행하는 동안에, 자이로(gryo), IMU 및 가속도계를 포함하는 목록 중 하나 이상을 사용하여 모바일 로봇의 틸트를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 결과적으로, 온 보드 컴포넌트는 정확한 틸트 측정치를 모바일 로봇의 제어 시스템에 즉시 제공할 수 있고, 그러면 모바일 로봇이 위험을 만날 수 있었는지를 신속하게 식별하여, 인간의 개입을 요구하지 않고 문제 자체를 스스로 해결할 최적의 기회를 허용하는 것을 도울 수 있다.
본 발명은 환경 내에서 동작을 수행할 수 있는 모바일 로봇으로서, 환경 맵을 저장하기 위한, 메모리 내의 저장소; 이전의 동작 중에 상기 모바일 로봇이 만난 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 저장하기 위한, 메모리 내의 저장소; 환경 내에서, 동작을 수행하는 동안에 상기 모바일 로봇을 제어하기 위한 제어 시스템을 포함하고, 상기 제어 시스템은, 상기 모바일 로봇을 정상 동작 모드에서 제어하는 동안에 제 1 틸트 임계를 사용하도록 구성되고, 상기 모바일 로봇이 위험 구역 내에서 운행하고 있는 경우에, 상기 모바일 로봇을 주의 동작 모드에서 제어하는 동안에 제 2 틸트 임계를 사용하도록 구성되는, 모바일 로봇을 더 제공한다.
결과적으로, 모바일 로봇의 기동 능력은 가능한 경우에는 촉진될 것이고, 모바일 로봇의 커버리지가 최대화될 것이다. 그러나, 모바일 로봇이 이전에 위험을 경험한 바 있는 구역에서는, 모바일 로봇이 틸트-임계를 감소시킴으로써 더 조심스럽게 동작할 것이고, 위험을 다시 겪을 가능성을 감소시킬 것이다. 중요하게도, 감소된 틸트 임계는 모바일 로봇이 위험을 겪을 수 있다고 결정한 환경 맵의 구역 내에만 적용될 것이고, 따라서 모바일 로봇이 위험을 경험할 위험성을 역시 감소시키면서 커버리지가 최대화될 수 있다.
제 2 틸트 임계는 제 1 틸트 임계보다 적을 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇은 로봇의 틸트가 변하는 이벤트에 더 신속하게 반응할 수 있을 것이다. 그러면, 로봇이 해당 환경 내의 이전의 동작 중에 위험을 경험한 구역 내에서는 더 조심스럽게 움직이게 할 수 있다.
위험 구역에 대응하는 데이터는 환경 맵의 위의 계층으로서 저장될 수 있다. 결과적으로, 위험 구역에 대한 별개의 맵이 요구되지 않고, 그러면 저장될 데이터의 양이 감소될 수 있으며, 또한 모바일 로봇에 의해 수행되어야 하는 처리의 양도 감소될 수 있다.
제어 시스템은, 모바일 로봇이 환경에서 동작을 수행할 때 모바일 로봇이 새로운 위험을 만나면, 위험 구역에 대응하는 데이터를 업데이트하도록 구성될 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇은 이제 해당 환경 내에서 동작을 다음 번에 수행할 때 새로운 위험 주위에서 조심스럽게 동작할 수 있을 것이다. 새로운 위험은 예를 들어 환경 내에 새로운 장애물을 도입함으로써 생긴 위험일 수 있고, 추후의 동작을 위해서 고려될 수 있다.
위험 구역에 대응하는 데이터는, 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자를 포함할 수 있고, 제어 시스템은 상기 모바일 로봇이 추가적인 위험을 만나지 않고서 특정 위험 구역을 통과하여 운행하는 경우, 특정 위험 구역에 대한 확률 인자를 감소시키도록 구성될 수 있다. 결과적으로, 예를 들어 가구를 제거함으로써 환경으로부터 위험이 제거되면, 대응하는 위험 구역에 대응하는 데이터가 시간이 지남에 따라서 제거될 수 있다. 이것은 위험이 제거된 후에는 구역 내에서 모바일 로봇이 계속 조심스럽게 움직일 필요가 없다는 것을 의미한다. 그러면, 모바일 로봇의 커버리지를 개선하는 데에 도움이 될 것이다.
모바일 로봇은, 로봇의 현재의 틸트에 대응하는 틸트 측정치를 제어 시스템에 제공하기 위하여, 자이로(gryo), IMU 및 가속도계 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 결과적으로, 모바일 로봇의 온 보드 컴포넌트는 정확한 틸트 측정치를 모바일 로봇의 제어 시스템에 즉시 제공할 수 있고, 그러면 모바일 로봇이 위험을 만날 수 있었는지를 신속하게 식별하여, 인간의 개입을 요구하지 않고 문제 자체를 스스로 해결할 최적의 기회를 허용하는 것을 도울 수 있다.
본 발명이 더 용이하게 이해될 수도 있게 하기 위하여, 본 발명의 실시예는 이제 후속 첨부 도면들을 참조하여 예를 들어서 설명될 것이다:
도 1은 모바일 로봇의 개략도이다;
도 2는 도 1의 모바일 로봇의 메모리의 개략도이다;
도 3은 바닥 청소 시스템의 개략도이다;
도 4는 구동 시스템의 개략도이다;
도 5는 로봇 진공 청소기이다;
도 6은 위험 구역의 표현이다;
도 7a는 도 6의 위험 구역을 통과하는 모바일 로봇의 경로를 보여준다;
도 7b는 모바일 로봇이 도 7a에 도시되는 경로를 따라서 이동하는 동안에 모바일 로봇에 의해서 사용되는 틸트 임계를 보여주는 그래프이다;
도 8은 환경 맵을 도시한다; 그리고
도 9는 도 8의 환경 맵 및 환경 내의 공지된 위험 구역을 보여주는 맵 계층을 보여준다.
도 1에 개략적으로 예시된 모바일 로봇(1)은 제어 시스템(2), 태스크 실행 시스템(3), 드라이브 시스템(4), 메모리(5), 및 틸트 측정 모듈(6)을 가진다. 제어 시스템(2)은 프로세서(20) 및 네비게이션 유닛(21)을 포함한다.
태스크 실행 시스템(3)은 모바일 로봇에 할당된 태스크 또는 동작을 수행하도록 모바일 로봇에 제공된 시스템이다. 예를 들어, 모바일 로봇(1)은, 태스크 실행 시스템(3)이 예초 및/또는 수집 시스템일 수 있는 로봇식 잔디깎기일 수 있다. 추가적인 예에서, 모바일 로봇(1)은 로봇식 바닥 청소기일 수 있고, 태스크 실행 시스템(3)은 바닥 청소 시스템일 것이다. 이러한 바닥 청소 시스템(30)의 개략도가 도 3에 도시된다. 바닥 청소 시스템(30)은 청소기 헤드(32), 분리 시스템(33) 및 진공 모터(34)를 포함한다. 바닥 청소 시스템의 이러한 피쳐들은 바닥 청소 시스템의 일반적인 피쳐들이고, 본 명세서에서는 이러한 시스템의 추가적인 설명이 제공되지 않을 것이다. 태스크 실행 시스템의 다른 예가 명백하게 드러날 것이다.
네비게이션 유닛(21)은 드라이브 시스템(4)과 함께, 모바일 로봇이 기동하고 동작을 수행해야 하는 환경 주위에서 운행하게 한다. 구동 시스템의 개략도가 도 4에 제공된다. 구동 시스템(4)에는 구동 액츄에이터(40) 및 여러 네비게이션 센서(42A-E)가 제공된다. 구동 액츄에이터(40)는, 예를 들어 피동 휠 또는 탱크 트랙일 수 있고, 주행기록 측정치를 모바일 로봇(1)의 제어 시스템(2)에 제공할 수 있다. 이러한 주행기록 측정치는 모바일 로봇(1)이 이동한 거리 및 경로를 추정하도록 제어 시스템(2)에, 특히 네비게이션 유닛(21)에 의해 사용될 수 있다. 네비게이션 센서(42A-E)는 모바일 로봇(1) 주위의 환경에 대한 정보를 제어 시스템(2)에 제공할 수 있는 센서이다. 예를 들어, 네비게이션 센서(42A)는 비젼 카메라일 수 있고, 네비게이션 센서(42B 및 42C)는 비행 시간(TOF) 센서와 같은 근접 센서일 수 있으며, 네비게이션 센서(42D 및 42E)는 낙하 센서 또는 절벽(cliff) 센서일 수 있다. 이러한 센서에 추가적으로 또는 대체예로서 다른 네비게이션 센서도 사용될 수 있다. 예를 들어, 모바일 로봇(1)은 레이저 거리 측정기를 포함할 수 있다. 대안적인 실시형태들에서, 네비게이션 센서(42A-E)는 모바일 로봇(1)의 네비게이션 유닛(21)의 일부를 형성할 수 있다. 통상적으로 모바일 로봇(1)은 환경에서 더 성공적으로 자율적으로 운행할 수 있기 위해서 다른 여러 타입의 네비게이션 센서를 사용할 것이다. 네비게이션 센서(42A-E)는, 운행하기 위해서 모바일 로봇(1)에 의해 사용될 수 있는 환경의 맵을 제어 시스템(2)이 구축하게 하는, 로봇(1) 주위의 환경에 대한 정보를 제어 시스템(2)에 제공한다. 이러한 환경 맵은 모바일 로봇(1)의 메모리(5)에 저장될 수 있다. 도 2는 모바일 로봇(1)의 메모리(5)의 표현을 도시한다. 메모리(5)는 환경 맵(22)을 포함하는 것으로 도시된다. 위험 구역 데이터(24)도 메모리(20)에 저장된다. 위험 구역 데이터는, 모바일 로봇이 해당 환경 내에서의 이전의 동작 중에 마주쳤던 위험을 포함하는, 환경 맵 내의 구역에 대응하는 데이터이다. 위험은, 예를 들어 로봇이 장애물에 걸려 움직이지 못하게 되는 경우, 또는 오버-틸트 임계 이벤트를 경험한 경우일 수 있다.
모바일 로봇(1)은 틸트 측정 모듈을 가진다. 이러한 모듈은 모바일 로봇(1)의 현재의 틸트의 측정치를 제어 시스템(2)에 제공한다. 제어 시스템(2)은, 로봇의 틸트가 크게 변하면, 로봇이 위험 또는 문제점을 겪고 있는지를 자주 결정할 수 있다. 예를 들어, 모바일 로봇(1)이 걸릴 수 있는 장애물을 타고 넘어가려고 시도한다면, 틸트 측정 모듈은 모바일 로봇(1)이 장애물 위로 기동하려고 할 때 로봇의 틸트의 변화를 기록할 것이다. 틸트 측정치는 틸트 측정 모듈 내의 여러 컴포넌트 중 하나 이상에 의해 제공될 수 있다. 이러한 컴포넌트들은 자이로미터 또는 자이로스코프(gyro), 관성 측정 유닛(IMU), 및 가속도계 중 하나 이상일 수 있다. 틸트 임계는, 모바일 로봇의 자세가 모바일 로봇의 틸트가 틸트 임계를 초과하도록 변한다면, 이러한 위험이 로봇이 스스로 해결할 수 없는 오차를 초래하는 것을 피하기 위해서 액션이 취해질 수 있도록 설정될 수 있다. 로봇의 틸트를 모니터링함으로써, 제어 시스템은 위험 이벤트에 반응할 수 있고, 문제점을 해결하기 위해서 인간 개입이 요구되는 방식으로 위험이 발생되는 것을 피하게 하는 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 틸트 임계가 초과되었다고 결정하면, 제어 시스템(2)은 구동 시스템이 멈추고 역회전하여 모바일 로봇(1)이 위험 안으로 계속해서 더 들어가지 않도록 제어할 수 있다.
위험 구역 데이터(24)는, 제어 시스템(2) 내의 네비게이션 유닛(21)이 환경 맵(22) 내에서 위험 구역이 어디에 있는지, 그리고 또한 모바일 로봇(1)이 위험 구역에 진입하는지를 결정하게 하는 위치 데이터이다. 그러면, 제어 시스템은 위험을 다시 경험하는 것을 피하도록 로봇의 거동을 조절하도록 구성될 수 있다. 이러한 구역을 모두 피하는 것이 가능할 것이지만, 이것은 로봇의 커버리지에는 부정적인 영향을 줄 것이다. 그 대신에, 로봇의 거동은 모바일 로봇(1)이 위험 구역 내에 있는 동안 로봇의 틸트 임계를 감소시킴으로써 조절될 수 있다. 그러면 결과적으로, 모바일 로봇(1)이 더 조심스럽게 거동하게 된다. 그러므로, 더 낮은 틸트 임계를 채택하는 것은 모바일 로봇을 주의(cautious) 동작 모드에서 실행시키는 것이라고 여겨질 수 있다. 이것이 도 7b에 대해서 추후에 더 상세하게 후술될 것이다.
도 5는 모바일 로봇의 일 예를 도시한다. 모바일 로봇은 로봇식 진공 청소기(50)이고, 사이클로닉 분리 시스템(52) 및 청소기 헤드(54)를 포함하는 바닥 청소 시스템을 가진다. 로봇 진공 청소기(50)의 몸체 내에 제공된 진공 모터(미도시)가 청소기 헤드(54)로부터 오염된 공기를 빨아들이고, 먼지 입자가 공기흐름으로부터 제거되는 사이클로닉 분리기(52)를 거쳐서, 깨끗한 에어를 로봇의 후면에 있는 통기구(미도시)를 통해 방출한다. 로봇 진공 청소기(50)는, 로봇식 진공 청소기(50)를 그것이 위치된 환경 주위에서 이동시키도록 구동될 수 있는 탱크 트랙(56)의 형태인 구동 액츄에이터를 가진다. 로봇 진공 청소기(50)는 로봇 진공 청소기(50) 주위의 구역의 이미지를 캡쳐할 수 있는 어안 렌즈 카메라(58)를 포함하는 네비게이션 센서를 가진다. 로봇의 제어 시스템은, 환경의 맵을 구축하고 해당 맵 내에서의 로봇의 위치를 식별하기 위하여, 카메라(58)에 의해 캡쳐된 이미지에 동시 국지화 및 매핑(Simultaneous Localisation and Mapping; SLAM) 기법을 사용한다. 제어 시스템에 의해 수행되는 SLAM 기법은 피동 탱크 트랙으로부터 제공되는 주행기록 측정치, 및 사이클로닉 분리기(52)의 한 쪽에 위치된 센서 하우징(59) 내에 위치된 다른 센서, 예컨대 근접 센서로부터 제공된 정보를 더 사용한다.
도 6은 위험 구역(60)의 표현을 도시한다. 위험 구역(60) 중앙에는 십자(62)로 표시된 포인트가 있다. 이러한 포인트는 모바일 로봇이 위험을 경험한 정확한 위치이다. 위험을 겪는 것은, 예를 들어 환경 내에 위치된 장애물 등에 의해 초래된 오차를 만나는 것일 수 있다. 예를 들어, 오차는, 모바일 로봇이 그 구동 액츄에이터들이 바닥면과 더 이상 유효하게 접촉할 수 없게 하는 방식으로 장애물 위로 스스로 올라간 것일 수 있다. 이것은 장애물 위로 "밀려가는 것(beached)"이라고 불릴 수 있다. 이러한 오차는 오차를 해소하고 로봇이 동작을 계속하게 하기 위해서 인간 개입을 요구할 것이다. 그러나, 위험을 경험했다고 이러한 방식으로 오차가 생기는 것은 아닐 수 있으며, 로봇이 동작을 정상적으로 재개하는 것을 곤란하게 하는 상황에 자신이 놓여 있는 것을 알게 되는 것을 검출하는 것일 수 있다. 예를 들어, 로봇이 오버-틸트 임계 이벤트를 경험하면, 이것은 로봇이 실제로 이러한 오차를 경험하지 않는 경우에도 오차가 초래될 가능성이 높은 상황이 존재한다는 표시일 수 있다. 그러므로, 모바일 로봇이 장래의 환경의 이러한 구역 내에서 운행할 때 더 주의를 가지는 것이 신중한 자세일 것이다.
도 6에 도시되는 위험 구역(60)은 미리 결정된 반경 R의 원형 구역을 표시함으로써 결정되는데, 그 중심은 모바일 로봇이 위험을 경험한 정확한 위치이다. 도 6에 도시되는 실시예에서, 위험 구역은 미리 결정된 반경의 원이다. 그러나, 대안적인 형상이 채택될 수도 있다는 것이 이해될 것이다. 위험 구역에 대해서 0.1m 및 0.5m 사이의 반경이, 로봇이 맵의 요구되는 구역 내에서 조심스럽게 거동하게 하고 모바일 로봇의 네비게이션 시스템에 작은 공차 및 오차를 허용하기 위해서 특히 유용하다는 것이 밝혀졌다. 전술된 예는 위험 구역의 반경이 고정된 미리 결정된 반경인 일 실시형태이다. 그러나, 위험 구역의 크기가 고정되지 않을 수도 있고, 다른 인자에 의존할 수도 있다는 것이 역시 인정될 것이다.
도 7a는 위험 구역(60)을 통과하는 경로(70)에서 이동하는 모바일 로봇(50)을 도시한다. 도 7b는 모바일 로봇이 여행 경로(70)를 따라 이동할 때 모바일 로봇의 제어 시스템에 의해 채택되는 틸트 임계를 표시하는 그래프를 도시한다. 모바일 로봇(50)은 S로 표시된 포인트에서 위험 구역(60)에 진입한다. 도 7a 및 도 7b 사이에서 연장되는 점선과 파선은 도 7a의 여행 경로(70) 및 도 7b의 그래프 사이의 대응하는 포인트들을 표시한다. 포인트 S 이전에는, 모바일 로봇(50)의 제어 시스템이 모바일 로봇(50)을 제어하면서 제 1 틸트 임계(T1)를 사용하여 정상 동작 모드에서 제어 시스템에 의해 제어된다. 모바일 로봇(50)이 포인트 S에서 위험 구역에 진입하면, 모바일 로봇(50)의 제어 시스템은 하부 틸트 임계(T2)를 채택한다. 이러한 하부 틸트 임계(T2)는 로봇이 위험 구역(60)을 통과하여 운행하는 동안에 사용된다. 하부 틸트 임계(T2)를 채택함으로써, 이것은, 로봇이 위험을 경험하고 있을 때에 더 빠르게 반응할 것이고 오차를 초래하는 위험의 가능성이 크게 감소되는 주의 동작 모드를 모바일 로봇(50)이 채택한다는 것을 의미한다. 모바일 로봇(50)이 T로 표시된 포인트에서 위험 구역(60)의 다른 경계에 도달하면, 틸트 임계는 더 높은 임계 T1으로 복귀하고, 모바일 로봇(50)은 정상 동작 모드로 복귀한다.
전술된 바와 같이, 모바일 로봇은 환경 맵을 생성하고 자신의 메모리 내에 저장한다. 모바일 로봇은 환경 맵 내에서 자신의 위치를 삼각측량할 수 있고, 따라서 자신이 환경에서 운행하는 것을 돕기 위해서 맵을 사용할 수 있게 된다. 도 8은 환경 맵(80)의 일 예를 도시한다. 여러 별개의 구역(82, 84, 86, 88)이 환경 맵(80) 내에 표시되고, 예를 들어 주택 내의 방을 표현할 수도 있다. 도 8에 도시되는 환경 맵(80)은 간략화된 표현이다. 그러나, 환경 맵(80)은 환경의 다른 양태, 예를 들어 가구의 위치, 복도의 위치에 대한 데이터, 바닥면 타입에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
도 9는 도 8의 환경 맵(80)을 보여주지만, 환경 내에서 발견된 위험 구역의 위치를 보여주는, 맵에 오버레이되어 적용된 추가적인 맵 계층이 있다. 이러한 위험 구역은 H1-H6으로 명명된 점선 원으로 표현된다. 위험의 성질은 환경 맵 뷰로부터 명백하게 드러나지 않는다. 그러나, 모바일 로봇이 위험의 타입을 결정하게 하는 추가적인 데이터가 저장될 수 있다. 이것은, 예를 들어 룩업 테이블 등에 저장될 수 있고, 또는 로봇의 메모리에 저장된 위험 구역 데이터와 연관된 메타데이터로서 저장될 수 있다. 방(82)은 방의 구석에 위치된 하나의 위험 구역(H1)을 가지고, 방(84)은 하나의 위험 구역(H2)을 가지며, 방(86)은 자신과 연관된 위험 구역을 가지지 않고, 방(88)은 자신과 연관된 네 개의 위험 구역(H3, H4, H5, H6)을 가진다. 위험 구역(H3, H4, H5 및 H6)은 중첩하는 것으로 도시되고, 예를 들어 모바일 로봇이 의자 다리 또는 밑판 주위에서 운행할 때에 곤란하게 하는 의자들의 세트에 대응할 수 있다.
위험 구역 데이터는 도 9에서 맵 계층으로서 오버레이된다. 그러나, 위험 구역 데이터는 다음 표 1에 표시되는 것과 같이 룩업 테이블 내에 저장될 수 있다.
위험 구역 위치 데이터 확률 인자
H1 [LOC1] 80%
H2 [LOC2] 40%
H3 [LOC3] 100%
H4 [LOC4] 100%
H5 [LOC5] 100%
H6 [LOC6] 100%
표 1에서, 도 9의 위험 구역 각각은 표의 엔트리로서 표시되고, 각각의 위험 구역 엔트리는 [LOC1]-[LOC6]로 표현되는 대응하는 위치 데이터를 가지며, 이들은 모바일 로봇이 언제 위험 구역을 통과하여 운행하는지를 모바일 로봇이 결정하게 한다.
또한 표 1에는 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자가 표시된다. 이러한 확률 인자는, 대응하는 위험이 환경으로부터 제거되면 위험 구역이 위험 구역 데이터로부터 효과적으로 제거되게 한다. 이것이 수행될 수 있는 여러 방법들이 존재한다는 것이 이해될 것이고, 이들 중 하나가 이제 설명될 것이다. 모바일 로봇이 환경에서 운행할 때 식별되는 각각의 위험에는 전술된 바와 같이 위험 구역이 지정된다. 확률 인자도 각각의 새로운 위험 구역과 연관되고, 새롭게 식별된 위험 구역에 대해서 이러한 확률 인자는 100%로 설정된다. 모바일 로봇이 해당 구역 내에서 다음에 운행할 경우, 이것이 위험을 다시 겪지 않고서 공지된 위험 구역을 통과하면, 위험 구역에 대한 대응하는 확률 인자가 미리 결정된 양, 예를 들어 5%만큼 감소된다. 일 실시형태에서, 위험 구역의 확률 인자가 임계 레벨, 예를 들어 10% 아래로 떨어지면, 위험 구역이 위험 구역 데이터로부터 삭제된다. 또는, 이력 데이터를 유지하는 것이 바람직할 수 있고, 이러한 데이터를 삭제하는 대신에, 모바일 로봇의 제어 시스템이 특정 레벨 미만의 대응하는 확률 인자를 가지는 임의의 위험 구역을 무시하도록 구성될 수도 있다. 각각의 위험 구역 내에서 모바일 로봇에 의해 채용되는 틸트 임계도 역시 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자에 상대적일 수 있다.
그러면 시간이 지남에 따라서 업데이트될 수 있는 동적 위험 구역 데이터, 및 또한 동적 위험 구역 맵이 생길 수 있다. 전술된 파라미터들이, 동적 데이터가 어떻게 변할지, 및 얼마나 빠르게 변할 수 있는지를 변경하기 위해서 조절될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
지금까지 특정한 예 및 실시예들이 설명되었지만, 청구 범위에 의해 규정되는 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고서 전술된, 몇 가지 다양한 변형이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다.

Claims (20)

  1. 환경 내에서 동작을 수행할 수 있는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로서,
    메모리에 환경 맵을 저장하는 단계 - 상기 환경 맵은 상기 로봇이 상기 환경에서 운행하게 하기 위한 데이터를 포함함 -;
    이전의 동작 중에 상기 모바일 로봇이 만난 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 메모리에 더 저장하는 단계; 및
    상기 모바일 로봇이 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있을 경우, 상기 로봇의 틸트 임계를 감소시키는 단계를 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는 위치 데이터인, 모바일 로봇 제어 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는 환경 맵 위의 계층으로서 저장되는, 모바일 로봇 제어 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    위험 구역은 그 안에서 모바일 로봇이 위험 이벤트를 경험한 구역인, 모바일 로봇 제어 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    위험 이벤트는 모바일 로봇이 움직일 수 없게 되는 것을 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    위험 이벤트는 모바일 로봇이 오버-틸트(over-tilt) 임계 이벤트를 경험하는 것을 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 메모리는 로봇에 있는 온-보드 메모리인, 모바일 로봇 제어 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    위험 구역 미리 결정된 크기의 구역이고, 구역의 중심이 위험을 만나는 위치인, 모바일 로봇 제어 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    미리 결정된 크기의 구역은 0.1m와 0.5m 사이의 반경을 가지는 원인, 모바일 로봇 제어 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은,
    동작 중에 상기 모바일 로봇이 새로운 위험을 만나는 경우, 상기 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터는, 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자를 포함하고,
    상기 방법은, 상기 모바일 로봇이 추가적인 위험을 만나지 않고서 특정 위험 구역을 통과하여 운행하는 경우, 상기 특정 위험 구역에 대한 확률 인자를 감소시키는 단계를 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 로봇의 틸트 임계는, 상기 모바일 로봇이, 미리 결정된 임계를 초과하는 확률 인자를 갖는 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있는 경우에만 감소되는, 모바일 로봇 제어 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 모바일 로봇이 환경 내에서 동작을 수행하는 동안에, 자이로(gryo), IMU 및 가속도계를 포함하는 목록 중 하나 이상을 사용하여 상기 모바일 로봇의 틸트를 측정하는 단계를 포함하는, 모바일 로봇 제어 방법.
  14. 환경 내에서 동작을 수행할 수 있는 모바일 로봇으로서,
    환경 맵을 저장하기 위한, 메모리 내의 저장소;
    이전의 동작 중에 상기 모바일 로봇이 만난 하나 이상의 위험 구역에 대응하는 데이터를 저장하기 위한, 메모리 내의 저장소; 및
    환경 내에서, 동작을 수행하는 동안에 상기 모바일 로봇을 제어하기 위한 제어 시스템을 포함하고,
    상기 제어 시스템은,
    상기 모바일 로봇을 정상 동작 모드에서 제어할 때에 제 1 틸트 임계를 사용하도록 구성되고,
    상기 모바일 로봇이 위험 구역 내에서 운행하고 있는 경우, 상기 모바일 로봇을 주의 동작 모드에서 제어할 때에 제 2 틸트 임계를 사용하도록 구성되는, 모바일 로봇.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 2 틸트 임계는 상기 제 1 틸트 임계보다 작은, 모바일 로봇.
  16. 제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,
    상기 위험 구역에 대응하는 데이터는 상기 환경 맵 위의 계층으로서 저장되는, 모바일 로봇.
  17. 제 14 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어 시스템은,
    상기 모바일 로봇이 상기 환경에서 동작을 수행할 때 상기 모바일 로봇이 새로운 위험을 만나면, 상기 위험 구역에 대응하는 데이터를 업데이트하도록 구성되는, 모바일 로봇.
  18. 제 14 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 위험 구역에 대응하는 데이터는 각각의 위험 구역과 연관된 확률 인자를 포함하고,
    상기 제어 시스템은,
    상기 모바일 로봇이 추가적인 위험을 만나지 않고서 특정 위험 구역을 통과하여 운행하는 경우, 특정 위험 구역에 대한 확률 인자를 감소시키도록 구성되는, 모바일 로봇.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 제어 시스템은,
    상기 모바일 로봇이, 미리 결정된 임계를 초과하는 확률 인자를 갖는 이전에 만난 위험 구역에 대응하는 환경의 구역 내에서 운행하고 있는 경우에만 상기 제 2 틸트 임계를 사용하도록 구성되는, 모바일 로봇.
  20. 제 14 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모바일 로봇은,
    로봇의 현재의 틸트에 대응하는 틸트 측정치를 상기 제어 시스템에 제공하기 위한, 자이로(gryo), IMU 및 가속도계 중 하나 이상을 포함하는, 모바일 로봇.
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