KR20210055430A - Method and autonomous mobile robot for generating indoor map - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 실내지도 생성 방법 및 이를 위한 자율주행 로봇에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating an indoor map and an autonomous robot for the same.
일반적으로, 지도 데이터는 도로를 중심으로 도로 주변의 POI(Point of Interest) 및 교통안내 표지판 등을 화면에 출력할 수 있도록 생성되어 있다. 이러한 지도 데이터를 사용하는 내비게이션은 차량이 도로를 주행할 때, 차량의 현재 위치 정보와 함께, 관련된 정보를 화면에 출력할 수 있으나, 건축 구조물 또는 지하 공간 등의 실내에 진입하는 경우에는 GPS(Global Positioning System) 신호 수신이 곤란하여 현재 위치 정보를 획득할 수 없는 문제점이 있다.In general, the map data is generated so that POI (Point of Interest) around the road and traffic guide signs can be displayed on a screen centering on a road. Navigation using such map data can output related information on the screen along with the current location information of the vehicle when the vehicle travels on the road. However, when entering an interior such as a building structure or an underground space, GPS (Global Positioning System) There is a problem in that the current position information cannot be obtained because it is difficult to receive signals.
이러한 문제점을 보완하기 위해서, 종래에는 건축물의 CAD 도면 등을 이용하여 구성된 실내 지도 데이터에 기반한 2차원 또는 3차원의 내비게이션 화면이 사용자에게 제공되었다. 그런데, 이러한 방식으로 실내 지도 데이터를 구축하기 위해서는, 건축물의 설계와 관련된 CAD 도면 등의 자료를 이용해야 하므로, CAD 도면을 보유하고 있지 않은 건축물에 대한 실내 지도 생성은 어려움이 있었다. 더욱이, CAD 도면은 건축물 구조의 세부내용을 포함하고 있기 때문에, 건물주가 외부에는 쉽게 공개하지 않는다는 제한이 있어서, 현실적으로 실내 지도를 생성하기 위해서 해당 건축물의 CAD 도면을 활용하는 것은 사실상 불가능 하였다.In order to compensate for this problem, conventionally, a two-dimensional or three-dimensional navigation screen based on indoor map data constructed using CAD drawings of a building or the like has been provided to a user. However, in order to construct the indoor map data in this way, it is difficult to create an indoor map for a building that does not have a CAD drawing, since data such as CAD drawings related to the design of the building must be used. Moreover, since the CAD drawing includes details of the structure of the building, there is a limitation that the building owner does not easily disclose it to the outside, so it was practically impossible to use the CAD drawing of the building in order to create an indoor map in reality.
이에 따라, 최근에는 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)를 탑재한 장치를 이용하여 사람이 직접 실내를 스캔하여 실내 지도를 작성하는 기술이 이용되고 있다.Accordingly, in recent years, a technology in which a person directly scans an indoor room using a device equipped with a LiDAR (Light Detection and Ranging) to create an indoor map has been used.
라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 빛을 이용하여 거리를 측정하고 물체를 감지하는 센서이다. 1930년대 기상 관측을 위해 처음 개발되었다가 레이저 기술이 등장한 1960년대 이르러서 본격적으로 활용되기 시작했다. 당시에는 주로 항공분야와 위성에 적용되었으나, 이후 영역을 넓히며 지구환경, 탐사, 자동차, 로봇 등에 적용되었다. 라이다는 레이더와 비슷한 원리를 가지고 있다. 레이더는 전자기파를 외부로 발사해 재수신되는 전자기파로 거리, 방향 등을 확인한다. 반면에, 라이다는 펄스 레이저를 사용한다는 차이점이 있다. 라이다는 파장이 짧은 레이저를 사용함으로써, 정밀도 및 해상도를 높이고 사물에 따라 입체적인 파악도 가능한 특징이 있다.LiDAR (Light Detection and Ranging) is a sensor that measures distance and detects objects using light. It was first developed for meteorological observation in the 1930s, but in the 1960s, when laser technology appeared, it began to be used in earnest. At that time, it was mainly applied to the aviation field and satellites, but after that, it was applied to the global environment, exploration, automobiles, and robots. Rida has a similar principle to radar. The radar emits electromagnetic waves to the outside and checks the distance and direction with the re-received electromagnetic waves. On the other hand, the difference is that Rida uses a pulsed laser. By using a laser with a short wavelength, Rida has a feature that increases precision and resolution, and enables three-dimensional grasp of objects depending on the object.
이와 같은 라이다를 이용하여 실내나 실외의 지도를 작성하는 다양한 기술이 개발되어 이용되고는 있으나, 실질적으로 사람이 라이다를 탑재한 장치를 조작하여 환경 데이터가 수집되어 지도가 작성되므로, 예상치 못한 시행착오로 인하여 작성된 지도의 품질 저하가 발생할 수 있고, 이를 예방하기 위하여 필요이상의 반복 측정이 이루어질 수 있는 문제점이 있다.Although various technologies for creating indoor or outdoor maps using such a lidar have been developed and used, in practice, environmental data is collected and a map is created by manipulating a device equipped with a lidar. There is a problem in that the quality of the created map may be deteriorated due to trial and error, and repeated measurements more than necessary to prevent this may occur.
따라서, 실내 환경 데이터를 정확하게 측정하고 수집하여 실내 지도를 작성할 수 있는 기술이 필요하다.Therefore, there is a need for a technology capable of accurately measuring and collecting indoor environment data to create an indoor map.
본 발명은 실내를 자동으로 주행하면서 주변환경의 형태 데이터를 획득하여 수집하는 한편, 한번 주행한 경로를 다시 주행하지 않도록 주행경로를 제어하며, 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 작성하는 실내지도 생성 방법 및 이를 위한 자율주행 로봇을 제공하기 위한 것이다.The present invention automatically travels indoors while acquiring and collecting shape data of the surrounding environment, while controlling the driving route so that the route once traveled is not driven again, and creating an indoor map using the obtained surrounding shape data. It is to provide a map generation method and an autonomous robot for the same.
본 발명의 일 측면에 따르면, 라이다(Lidar) 센서를 탑재한 자율주행 로봇이 수행하는 실내지도 생성 방법이 개시된다.According to an aspect of the present invention, a method for generating an indoor map performed by an autonomous driving robot equipped with a Lidar sensor is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 실내지도 생성 방법은, 실내에서 주행을 시작하는 단계, 상기 라이다 센서를 이용하여 주변형태 데이터를 획득하는 단계, 상기 주행을 하면서 상기 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 실시간 획득되는 주변형태 데이터를 분석하여 주요지점을 결정하는 단계, 상기 결정된 주요지점을 노드로 설정하고, 상기 설정된 노드를 선으로 연결하여 상기 기주행경로를 생성하는 단계, 새로운 주요지점 결정에 따라 새롭게 생성된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리를 산출하는 단계, 상기 산출된 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 상기 새로운 노드가 상기 임계거리 이하인 기설정된 노드의 위치에 중복 생성되어 폐루프(loop closure)가 형성된 것으로 판단하는 단계, 상기 폐루프 형성에 따라 상기 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 상기 주행예정경로를 설정하는 단계 및 상기 주행이 완료되면, 상기 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 생성하는 단계를 포함한다.An indoor map generation method according to an embodiment of the present invention includes starting driving indoors, acquiring peripheral shape data using the lidar sensor, acquiring the peripheral shape data while driving, Determining a main point by analyzing the surrounding shape data acquired in real time, setting the determined main point as a node, and creating the host route by connecting the set node with a line, newly according to the determination of a new main point Calculating the distance between the generated new node and a preset node, if there is a preset node whose calculated distance is less than or equal to a preset threshold distance, the new node is duplicated at a location of a preset node less than or equal to the threshold distance Determining that a loop closure has been formed, setting the scheduled traveling route so that the host traveling route and the scheduled traveling route do not intersect according to the formation of the closed loop, and when the traveling is completed, the acquired surroundings And generating an indoor map using the shape data.
상기 주요지점을 결정하는 단계는, 상기 실시간 획득되는 주변형태 데이터와 미리 설정된 주요지점 형태정보를 비교하여 주요지점을 결정한다.In the determining of the main point, the main point is determined by comparing the surrounding shape data acquired in real time with preset main point shape information.
상기 주요지점은 출입구이고, 상기 출입구의 상기 주요지점 형태정보는 상기 출입구 형상을 나타내는 좁은 틈 형태 및 상기 좁은 틈의 양측에 각각 연결된 방 또는 복도 형상을 나타내는 면에 근사하는 형태를 포함하여 표현된다.The main point is a doorway, and the main point shape information of the doorway is expressed including a shape of a narrow gap representing the shape of the entrance and a shape approximating a surface representing the shape of a room or corridor connected to both sides of the narrow gap, respectively.
상기 주행예정경로를 설정하는 단계는, 상기 폐루프를 검출한 시점에 새롭게 설정된 노드를 상기 기주행경로에서 삭제하고, 상기 폐루프를 형성한 새로운 노드와 기설정된 노드의 위치를 회피하여 상기 주행예정경로를 설정한다.In the step of setting the scheduled traveling route, the node newly set at the time when the closed loop is detected is deleted from the original traveling route, and the location of the new node and the preset node forming the closed loop is avoided, and the traveling schedule is performed. Set the path.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 라이다(Lidar) 센서를 탑재한 자율주행 로봇이 개시된다.According to another aspect of the present invention, an autonomous driving robot equipped with a Lidar sensor is disclosed.
본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇은, 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, 실내에서 주행을 시작하는 단계, 상기 라이다 센서를 이용하여 주변형태 데이터를 획득하는 단계, 상기 주행을 하면서 상기 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 실시간 획득되는 주변형태 데이터를 분석하여 주요지점을 결정하는 단계, 상기 결정된 주요지점을 노드로 설정하고, 상기 설정된 노드를 선으로 연결하여 상기 기주행경로를 생성하는 단계, 새로운 주요지점 결정에 따라 새롭게 생성된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리를 산출하는 단계, 상기 산출된 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 상기 새로운 노드가 상기 임계거리 이하인 기설정된 노드의 위치에 중복 생성되어 폐루프(loop closure)가 형성된 것으로 판단하는 단계, 상기 폐루프 형성에 따라 상기 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 상기 주행예정경로를 설정하는 단계 및 상기 주행이 완료되면, 상기 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 생성하는 단계를 포함하는 실내지도 생성 방법을 수행한다.An autonomous driving robot according to an embodiment of the present invention includes a memory storing a command and a processor that executes the command, wherein the command is a step of starting driving indoors, and peripheral shape data using the lidar sensor. Acquiring, while acquiring the peripheral shape data while driving, determining a main point by analyzing the peripheral shape data acquired in real time, setting the determined main point as a node, and selecting the set node Generating the host route by connecting to, calculating a distance between a newly created new node and a preset node according to determination of a new main point, and a preset node whose calculated distance is less than a preset threshold distance exists. In this case, determining that the new node is duplicated at a location of a predetermined node that is less than the threshold distance to form a loop closure, so that the host travel path and the scheduled travel path do not intersect according to the formation of the closed loop. An indoor map generation method is performed, including the step of setting the estimated driving route and when the driving is completed, generating an indoor map using the obtained surrounding shape data.
본 발명의 실시예에 따른 실내 지도 생성 방법 및 이를 위한 자율주행 로봇은, 실내를 자동으로 주행하면서 주변환경의 형태 데이터를 획득하여 수집하는 한편, 한번 주행한 경로를 다시 주행하지 않도록 주행경로를 제어하며, 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 작성함으로써, 정확도가 높은 실내 지도를 작성할 수 있다.An indoor map generation method according to an embodiment of the present invention and an autonomous driving robot for the same, while automatically driving indoors, acquires and collects shape data of the surrounding environment, while controlling the driving route so that the route once traveled is not driven again. And, by creating an indoor map using the acquired peripheral shape data, it is possible to create an indoor map with high accuracy.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇이 실내에서 실내지도 작성을 위하여 주변환경 데이터를 수집하는 동작을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇이 수행하는 실내지도 생성 방법을 나타낸 흐름도.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 실내지도 생성 방법을 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 실내 지도를 생성하는 자율주행 로봇의 구성을 개략적으로 예시한 도면.1 is a diagram schematically illustrating an operation of an autonomous driving robot according to an embodiment of the present invention to collect ambient environment data for indoor map creation.
2 is a flowchart showing a method of generating an indoor map performed by an autonomous driving robot according to an embodiment of the present invention.
3 to 7 are views for explaining a method of generating an indoor map according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram schematically illustrating the configuration of an autonomous driving robot that generates an indoor map according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Singular expressions used in the present specification include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as “consisting of” or “comprising” should not be construed as necessarily including all of the various elements or various steps described in the specification, and some of the elements or some steps It may not be included, or it should be interpreted that it may further include additional components or steps. In addition, terms such as "... unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software. .
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇이 실내에서 실내지도 작성을 위하여 주변환경 데이터를 수집하는 동작을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating an operation of an autonomous driving robot according to an embodiment of the present invention to collect ambient environment data to create an indoor map indoors.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇(100)은 실내 지도 작성을 위하여, 시작지점(START)부터 방1, 복도1, 복도2 및 방2를 거쳐 종료지점(END)까지 이동함으로써, 실내를 골고루 돌아다니면서 주변형태 데이터를 획득하여 수집한다.Referring to FIG. 1, the
여기서, 자율주행 로봇(100)은 실내 지도 작성을 위한 주변형태 데이터를 획득하기 위하여 라이다(Lidar) 센서를 탑재하며, 자율주행을 위하여, 실내에서 스스로 위치를 측정하기 위한 다양한 측위용 센서 및 주행장치를 구비할 수 있다.Here, the
그래서, 자율주행 로봇(100)은 다양한 측위용 센서 및 주행장치를 이용하여 실내를 주행하면서 라이다 센서를 통해 주행중 주변형태 데이터를 획득하여 수집할 수 있다.Thus, the
예를 들어, 자율주행 로봇(100)은 2차원 평면에서 라이다를 반시계 방향으로 360도 회전시키면서, 라이다를 통해 펄스 레이저를 외부로 발사하여 현재 자신의 위치를 기준으로 주변형태 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 자율주행 로봇(100)은 주변의 물체에서 반사된 펄스 레이저를 라이다를 통해 수신하여, 자신의 위치에서 어느 방향으로 어느 거리에 물체가 있다는 것을 파악할 수 있다. 보다 상세하게, 자율주행 로봇(100)은 제1 지점에서 라이다를 이용한 측정을 수행하여 제1 점군을 획득하고, 다시 이동하면서 제2 지점에서 라이다를 이용한 측정을 수행하여 제2 점군을 획득하는 것을 주행 완료때까지 반복할 수 있다. 이후, 자율주행 로봇(100)은 이렇게 각각의 위치에서 측정한 복수의 점군을 누적해서 병합하여 점군으로 구성된 3차원 지도를 생성할 수 있다.For example, the
다시, 도 1을 참조하면, 자율주행 로봇(100)은 시작지점에서 출발하여 출입구를 통과하여 복도1로 진입한다. 이어, 자율주행 로봇(100)은 복도1을 주행하다가 출입구를 통과하여 복도2로 진입한다. 이어, 자율주행 로봇(100)은 복도2를 주행하다가 출입구를 통과하여 방2로 진입한 후, 방2를 주행하다가 종료지점에서 정지한다.Again, referring to FIG. 1, the
이때, 자율주행 로봇(100)은 주행 중에, 주요지점(10)을 결정하고, 결정된 주요지점(10)을 노드로 설정하고, 설정된 노드를 선으로 연결한 기주행경로를 생성할 수 있다.At this time, the
여기서, 주요지점(10)은 도 1에 도시된 바와 같이, 방1과 복도1 사이, 복도1과 복도2 사이 및 복도2와 방2 사이의 출입구의 주변 지점일 수 있다. 자율주행 로봇(100)은 라이다 센서를 통해 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내에서 출입구를 검출할 수 있다.Here, the
이와 같이 주요지점(10)의 결정을 통해 생성한 기주행경로를 기반으로 자율주행 로봇(100)은 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 자신의 주행예정경로를 설정할 수 있으며, 주행 종료 후 최종적으로 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 작성할 수 있다.Based on the host travel path generated through the determination of the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇이 수행하는 실내지도 생성 방법을 나타낸 흐름도이고, 도 3 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 실내지도 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 2를 중심으로 본 발명의 실시예에 따른 실내 지도 생성 방법을 설명하되, 도 3 내지 도 7을 참조하기로 한다.2 is a flowchart illustrating a method of generating an indoor map performed by an autonomous driving robot according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIGS. 3 to 7 are diagrams for explaining a method of generating an indoor map according to an exemplary embodiment of the present invention. Hereinafter, a method of generating an indoor map according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2, but with reference to FIGS. 3 to 7.
S210 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 실내 지도 작성을 위한 주변형태 데이터를 획득하기 위하여, 실내에서 자율주행을 시작한다.In step S210, the
예를 들어, 자율주행 로봇(100)은 저장된 자율주행 알고리즘에 따라 다양한 측위용 센서 및 주행장치를 이용하여 실내를 주행할 수 있다.For example, the
S220 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 실내에서 주행을 하면서 라이다 센서를 이용하여 주변형태 데이터를 획득한다.In step S220, the
이때, 자율주행 로봇(100)은 실내에서 주행을 하면서 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 자신의 주행예정경로를 설정하기 위하여, 하기 S230 단계 내지 S260 단계에 따른 폐루프(loop closure) 검사를 수행한다.At this time, the
예를 들어, 도 3은 자율주행 로봇(100)이 시작지점부터 종료지점까지 주행을 완료한 후의 전체 주행경로에 폐루프가 형성된 예를 나타낸다. 자율주행 로봇(100)이 도 3에 도시된 바와 같이 주행경로에 폐루프가 형성된 것을 검출하지 못하고, 주행경로에 폐루프가 형성된 상태로 주행을 완료한 경우, 폐루프가 형성된 상태에서 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 작성된 실내 지도는 부정확할 수 있다. 따라서, 자율주행 로봇(100)은 주행경로에 폐루프가 형성되지 않도록, 폐루프 형성 여부를 검사하고 폐루프가 형성되면 주행예정경로를 수정해야 한다.For example, FIG. 3 shows an example in which a closed loop is formed on the entire driving path after the
S230 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 실내에서 주행을 하면서 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 실시간 획득되는 주변형태 데이터를 분석하여 주요지점을 결정한다. 즉, 자율주행 로봇(100)은 실시간 획득되는 주변형태 데이터와 미리 설정된 주요지점 형태정보를 비교하여 주요지점을 결정할 수 있다.In step S230, the
예를 들어, 도 4는 라이다 센서를 이용하여 획득되는 주변형태 데이터로 표현된 실내의 주요지점 형태정보의 예를 나타낸다. 도 4를 참조하면, 주요지점은 실내에서 방, 복도, 출입구 등이 될 수 있다. 여기서, 방의 주요지점 형태정보(30)는 방 형상을 나타내는 면에 근사하는 형태로 표현될 수 있고, 복도의 주요지점 형태정보(40)는 복도 형상을 나타내는 기다란 축 형태를 포함하여 표현될 수 있고, 출입구의 주요지점 형태정보(50)는 출입구 형상을 나타내는 좁은 틈 형태와, 좁은 틈의 양측에 각각 연결된 방 또는 복도 형상을 나타내는 면에 근사하는 형태를 포함하여 표현될 수 있다.For example, FIG. 4 shows an example of the shape information of main points in the room expressed as peripheral shape data acquired using a lidar sensor. Referring to FIG. 4, the main points may be rooms, corridors, entrances, etc. indoors. Here, the main
본 발명의 실시예에 따르면, 폐루프 검사 수행을 위하여 사용되는 주요지점은 방과 복도 사이 또는 제1 복도와 제2 복도 사이와 같이, 하나의 공간에서 다른 공간으로의 이동이 이루어지는 출입구 주변으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 자율주행 로봇(100)은 미리 설정된 출입구의 주요지점 형태정보(50)를 이용하여 출입구를 식별한 후, 출입구 통과 전후 각각의 지점을 주요지점으로 결정할 수 있다. 즉, 자율주행 로봇(100)은 방1과 복도1 사이의 출입구를 중심으로 방1 및 복도1에 각각 주요지점을 설정할 수 있고, 마찬가지로, 복도1과 복도2 사이의 출입구를 중심으로 복도1 및 복도2에 각각 주요지점을 설정할 수 있고, 복도2와 방2 사이의 출입구를 중심으로 복도2 및 방2에 각각 주요지점을 설정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the main point used to perform the closed-loop inspection may be determined around an entrance where movement from one space to another, such as between a room and a corridor or between a first and a second corridor. have. For example, as shown in FIG. 1, the
S240 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 결정된 주요지점을 노드로 설정하고, 설정된 노드를 선으로 연결하여 기주행경로를 생성한다.In step S240, the
S250 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 자율주행 로봇(100)은 기주행경로를 생성함과 동시에, 새로운 주요지점 결정에 따라 새롭게 생성된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리를 산출한다. 예를 들어, 자율주행 로봇(100)은 노드 설정 시, 설정되는 노드에 좌표값을 부여할 수 있으며, 부여된 좌표값을 이용하여 새로운 노드와 기설정된 노드의 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 산출할 수 있다.In step S250, the
S260 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 각 기설정된 노드에 대하여 산출된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인지 여부를 판단한다. 여기서, 임계거리는 실질적으로 동일한 위치로 판정되는 측정된 위치값들의 위치오차값으로 설정될 수 있다.In step S260, the
S270 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 산출된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 주행예정경로를 수정하여 설정한다.In step S270, the
즉, 자율주행 로봇(100)은 산출된 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 새로운 노드가 해당 기설정된 노드의 위치에 중복 생성되어 폐루프가 형성된 것으로 판단할 수 있고, 산출된 거리가 모든 기설정된 노드에 대하여 미리 설정된 임계거리를 초과하는 경우, 새로운 노드가 새로운 위치에 생성되어 폐루프가 미형성된 것으로 판단할 수 있다.That is, when there is a predetermined node whose calculated distance is less than a predetermined threshold distance, the
그리고, 자율주행 로봇(100)은 폐루프를 검출한 시점에 새롭게 설정된 노드를 기주행경로에서 삭제하고, 폐루프를 형성한 새로운 노드와 기설정된 노드의 위치를 회피하여 주행예정경로를 설정할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 도 5를 참조하면, 자율주행 로봇(100)은 순차적으로1번부터 18번까지의 노드를 설정하면서 주행할 수 있다. 이때, 자율주행 로봇(100)은 새로운 노드와 기설정된 노드의 유클리디안 거리를 산출할 수 있다. 즉, 자율주행 로봇(100)은 4번 노드를 생성할 때, 새로운 노드인 4번 노드와 기설정된 노드인 1번, 2번 및 3번 노드 각각의 유클리디안 거리를 산출하고, 1번, 2번 및 3번 노드 중에서 4번 노드와의 유클리디안 거리가 임계거리 이하인 노드가 존재하는지 여부를 확인하여 폐루프 형성 여부를 판단할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 만약, 15번 노드 및 16번 노드 설정 시, 15번 노드와 1번 노드의 거리 및 16번 노드와 2번 노드의 거리가 임계거리 이하인 경우, 자율주행 로봇(100)은 폐루프가 검출된 것으로 판단할 수 있다. 그래서, 자율주행 로봇(100)은 15번 및 16번 노드를 삭제하여 기주행경로를 수정하고, 15번 및 16번 노드의 위치(즉, 1번 및 2번 노드의 위치)를 회피하여 17번 및 18번 노드를 생성하기 위하여 주행예정경로를 수정하여 설정할 수 있다.For example, referring to FIG. 5, the
S280 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 주행 완료 여부를 판단한다. 예를 들어, 자율주행 로봇(100)은 저장된 자율주행 알고리즘에 따라, 실내를 자율주행하여 실내 전체를 모두 주행했다고 판단한 경우, 주행을 완료할 수 있다.In step S280, the
S290 단계에서, 자율주행 로봇(100)은 주행을 완료한 경우, 주행 완료에 따라 최종적으로 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 생성한다.In step S290, when the driving is completed, the
예를 들어, 라이다 센서를 통해 획득되는 주변형태 데이터는 도 6에 도시된 바와 같은 raw 맵 이미지로 획득될 수 있다. 그리고, 자율주행 로봇(100)은 raw 맵 이미지로 획득된 주변형태 데이터에서 노이즈를 제거하여 도 7에 도시된 바와 같은 실내 지도를 생성할 수 있다. 이때, 자율주행 로봇(100)은 도 7에 도시된 바와 같이, 주행 완료에 따라 생성되는 주행 시작지점부터 주행 종료지점까지의 주행경로(20)를 실내 지도에 표시할 수 있다.For example, the peripheral shape data acquired through the lidar sensor may be acquired as a raw map image as shown in FIG. 6. In addition, the
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 실내 지도를 생성하는 자율주행 로봇의 구성을 개략적으로 예시한 도면이다.8 is a diagram schematically illustrating a configuration of an autonomous driving robot that generates an indoor map according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇(100)은 프로세서(110), 메모리(120), 센서부(130), 주행부(140), 통신부(150) 및 인터페이스부(160)를 포함한다.8, the
프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 처리 명령어를 실행시키는 CPU 또는 반도체 소자일 수 있다.The
메모리(120)는 다양한 유형의 휘발성 또는 비휘발성 기억 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 ROM, RAM 등을 포함할 수 있다.The
예를 들어, 메모리(120)는 본 발명의 실시예에 따른 실내 토폴로지맵 생성 방법을 수행하는 명령어들을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇(100)의 자율주행 알고리즘을 저장할 수 있다.For example, the
센서부(130)는 실내 지도 작성을 위하여 주변형태 데이터를 획득하는 라이다 센서를 포함할 수 있고, 자율주행 로봇(100)이 자율주행을 위하여 실내에서 위치를 측정하기 위한 다양한 측위용 센서를 포함할 수 있다.The
주행부(140)는 자율주행 로봇(100)을 주행시키기 위한 수단이다.The driving
통신부(150)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.The
인터페이스부(160)는 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.The
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.Meanwhile, the constituent elements of the above-described embodiment can be easily grasped from a process point of view. That is, each component can be identified as a respective process. In addition, the process of the above-described embodiment can be easily grasped from the viewpoint of the components of the device.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, the above-described technical contents may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention are disclosed for the purpose of illustration, and those skilled in the art who have ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention. It should be seen as falling within the scope of the following claims.
10: 주요지점
100: 자율주행 로봇
110: 프로세서
120: 메모리
130: 센서부
140: 주행부
150: 통신부
160: 인터페이스부10: main points
100: autonomous driving robot
110: processor
120: memory
130: sensor unit
140: driving unit
150: communication department
160: interface unit
Claims (5)
실내에서 주행을 시작하는 단계;
상기 라이다 센서를 이용하여 주변형태 데이터를 획득하는 단계;
상기 주행을 하면서 상기 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 실시간 획득되는 주변형태 데이터를 분석하여 주요지점을 결정하는 단계;
상기 결정된 주요지점을 노드로 설정하고, 상기 설정된 노드를 선으로 연결하여 상기 기주행경로를 생성하는 단계;
새로운 주요지점 결정에 따라 새롭게 생성된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리를 산출하는 단계;
상기 산출된 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 상기 새로운 노드가 상기 임계거리 이하인 기설정된 노드의 위치에 중복 생성되어 폐루프(loop closure)가 형성된 것으로 판단하는 단계;
상기 폐루프 형성에 따라 상기 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 상기 주행예정경로를 설정하는 단계; 및
상기 주행이 완료되면, 상기 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 생성하는 단계를 포함하는 실내지도 생성 방법.
In the indoor map generation method performed by an autonomous driving robot equipped with a Lidar sensor,
Starting driving indoors;
Acquiring peripheral shape data using the lidar sensor;
Determining a main point by analyzing the peripheral shape data acquired in real time while acquiring the peripheral shape data while driving;
Setting the determined main point as a node and connecting the set node with a line to generate the host route;
Calculating a distance between a newly created new node and a preset node according to determination of a new main point;
Determining that the new node is duplicated at a location of a predetermined node that is less than or equal to the threshold distance, thereby forming a loop closure when there is a predetermined node whose calculated distance is less than or equal to a preset threshold distance;
Setting the scheduled traveling route so that the host traveling route and the scheduled traveling route do not intersect according to the formation of the closed loop; And
When the driving is completed, generating an indoor map using the obtained surrounding shape data.
상기 주요지점을 결정하는 단계는,
상기 실시간 획득되는 주변형태 데이터와 미리 설정된 주요지점 형태정보를 비교하여 주요지점을 결정하는 것을 특징으로 하는 실내지도 생성 방법.
The method of claim 1,
The step of determining the main point,
The indoor map generation method, characterized in that the main point is determined by comparing the surrounding shape data acquired in real time with the preset main point shape information.
상기 주요지점은 출입구이고,
상기 출입구의 상기 주요지점 형태정보는 상기 출입구 형상을 나타내는 좁은 틈 형태 및 상기 좁은 틈의 양측에 각각 연결된 방 또는 복도 형상을 나타내는 면에 근사하는 형태를 포함하여 표현되는 것을 특징으로 하는 실내지도 생성 방법.
The method of claim 2,
The main point is the entrance,
The interior map generating method, characterized in that the information on the shape of the main point of the entrance is expressed including a shape of a narrow gap representing the shape of the entrance and a shape approximating a surface representing the shape of a room or corridor connected to both sides of the narrow gap, respectively. .
상기 주행예정경로를 설정하는 단계는,
상기 폐루프를 검출한 시점에 새롭게 설정된 노드를 상기 기주행경로에서 삭제하고, 상기 폐루프를 형성한 새로운 노드와 기설정된 노드의 위치를 회피하여 상기 주행예정경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 실내지도 생성 방법.
The method of claim 1,
The step of setting the scheduled driving route,
An indoor map, characterized in that, at the time when the closed loop is detected, a newly set node is deleted from the host route, and the position of the new node forming the closed loop and a preset node is avoided to set the scheduled driving route. How to create.
명령어를 저장하는 메모리; 및
상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 명령어는,
실내에서 주행을 시작하는 단계;
상기 라이다 센서를 이용하여 주변형태 데이터를 획득하는 단계;
상기 주행을 하면서 상기 주변형태 데이터를 획득함과 동시에, 실시간 획득되는 주변형태 데이터를 분석하여 주요지점을 결정하는 단계;
상기 결정된 주요지점을 노드로 설정하고, 상기 설정된 노드를 선으로 연결하여 상기 기주행경로를 생성하는 단계;
새로운 주요지점 결정에 따라 새롭게 생성된 새로운 노드와 기설정된 노드의 거리를 산출하는 단계;
상기 산출된 거리가 미리 설정된 임계거리 이하인 기설정된 노드가 존재하는 경우, 상기 새로운 노드가 상기 임계거리 이하인 기설정된 노드의 위치에 중복 생성되어 폐루프(loop closure)가 형성된 것으로 판단하는 단계;
상기 폐루프 형성에 따라 상기 기주행경로와 주행예정경로가 교차되지 않도록 상기 주행예정경로를 설정하는 단계; 및
상기 주행이 완료되면, 상기 획득된 주변형태 데이터를 이용하여 실내 지도를 생성하는 단계를 포함하는 실내지도 생성 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
In an autonomous driving robot equipped with a Lidar sensor,
A memory for storing an instruction; And
Including a processor that executes the instruction,
The above command is:
Starting driving indoors;
Acquiring peripheral shape data using the lidar sensor;
Determining a main point by analyzing the peripheral shape data acquired in real time while acquiring the peripheral shape data while driving;
Setting the determined main point as a node and connecting the set node with a line to generate the host route;
Calculating a distance between a newly created new node and a preset node according to determination of a new main point;
Determining that the new node is duplicated at a position of a predetermined node that is less than or equal to the threshold distance, thereby forming a loop closure when there is a predetermined node whose calculated distance is less than or equal to a preset threshold distance;
Setting the scheduled traveling route so that the host traveling route and the scheduled traveling route do not cross according to the formation of the closed loop; And
When the driving is completed, the autonomous driving robot, characterized in that performing an indoor map generating method comprising the step of generating an indoor map using the obtained surrounding shape data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190141859A KR102253621B1 (en) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | Method and autonomous mobile robot for generating indoor map |
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KR20210055430A true KR20210055430A (en) | 2021-05-17 |
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KR1020190141859A KR102253621B1 (en) | 2019-11-07 | 2019-11-07 | Method and autonomous mobile robot for generating indoor map |
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101286135B1 (en) * | 2011-10-28 | 2013-07-15 | 포항공과대학교 산학협력단 | Autonomous topological mapping method of medium-large size space using upward single camera |
KR101983785B1 (en) | 2012-05-02 | 2019-05-29 | 현대엠엔소프트 주식회사 | Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment |
-
2019
- 2019-11-07 KR KR1020190141859A patent/KR102253621B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
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KR101286135B1 (en) * | 2011-10-28 | 2013-07-15 | 포항공과대학교 산학협력단 | Autonomous topological mapping method of medium-large size space using upward single camera |
KR101983785B1 (en) | 2012-05-02 | 2019-05-29 | 현대엠엔소프트 주식회사 | Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Wolfgang Hess 외 3, "Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM", 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Stockholm, Sweden, May 16-21, 2016.* * |
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KR102253621B1 (en) | 2021-05-18 |
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