KR20210067432A - 로봇의 비상 정지의 수행 - Google Patents

Abstract

비상 정지를 수행할 수 있는 로봇이 개시된다. 로봇은, 로봇의 움직임을 수행하도록 구성되는 구동 장치, 정지 스위치 신호를 출력하도록 구성되는 정지 스위치, 정지 신호를 출력하도록 구성되는 컨트롤러 및 구동 장치를 정지하기 위한 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 정지 회로를 포함하고, 정지 회로는, 정지 신호 및 정지 스위치 신호에 응답하여 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력한다.

Description

로봇의 비상 정지의 수행{PERFORMING AN EMERGENCY STOP OF ROBOT}

본 개시의 실시 예들은 로봇의 비상 정지의 수행에 관한 것이다.

일반적으로 로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등 다양한 분야로 분류된다. 최근에는 음성이나 제스쳐 등을 통해 사람과 커뮤니케이션이나 인터랙션을 수행할 수 있는 커뮤니케이션 로봇이 증가되는 추세이다.

한편, 로봇과 사람의 인터랙션 도중에 비상 상황이 발생하는 경우, 사람의 안전을 위해서는 로봇이 신속하게 정지할 필요가 있다.

본 개시가 해결하고자 하는 과제는 로봇의 비상 정지의 수행을 제공하는 것에 있다.

본 개시의 실시 예들에 따른 비상 정지를 수행할 수 있는 로봇은, 로봇의 움직임을 수행하도록 구성되는 구동 장치, 정지 스위치 신호를 출력하도록 구성되는 정지 스위치, 정지 신호를 출력하도록 구성되는 컨트롤러 및 구동 장치를 정지하기 위한 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 정지 회로를 포함하고, 정지 회로는, 정지 신호 및 정지 스위치 신호에 응답하여 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력한다.

본 개시의 실시 예들에 따른 로봇의 비상 정지를 수행하기 위한 정지 제어 회로는, 정지 스위치 신호에 기초하여 제1정지 신호를 출력하도록 구성되는 프로세서, 프로세서의 상태를 모니터링하고, 프로세서의 상태에 따라 제2정지 신호를 출력하도록 구성되는 전력 관리 회로 및 정지 스위치 신호, 제1정지 신호 및 제2정지 신호 중 적어도 하나에 응답하여 로봇의 구동 장치를 정지하기 위한 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 정지 회로를 포함한다.

본 개시의 실시 예들에 따르면 정지 스위치의 출력 뿐만 아니라, 센서의 감지 결과 및 로봇의 상태를 추가적으로 고려하여 로봇의 정지를 수행할 수 있으므로, 로봇에 대한 안정성이 향상되는 효과가 있다.

본 개시의 실시 예들에 따르면 비상 상황이 발생한 경우, 자동적으로 로봇의 구동 장치를 정지시킬 수 있고, 나아가, 로봇 전체를 정지시킬 수도 있는 효과가 있다.

본 개시의 실시 예들에 따르면 다양한 신호들에 기초하여 로봇의 비상 정지를 수행할 수 있으므로, 비상 상황에서 보다 안정적으로 비상 정지를 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇을 나타낸다.
도 5는 본 개시의 실시 예들에 따른 컨트롤러를 나타낸다.
도 6은 본 개시의 실시 예들에 따른 정지 회로 및 구동 장치를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 실시 예들에 따른 정지 회로를 나타낸다.
도 8은 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇의 일부를 나타낸다.
도 9는 본 개시의 실시 예들에 따른 타이밍 도를 나타낸다.
도 10은 본 개시의 실시 예들에 따른 타이밍 도를 나타낸다.

이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 개시에 따른 운송장치의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하도록 한다.

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 높이는이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 개시에 따른 운송장치의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하도록 한다.

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 함수값을 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.

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 구동 장치를 포함하는 조작기(manipulator)를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 휠, 브레이크, 프로펠러 등을 포함하여 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.

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.

확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.

MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.

XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.

도 1은 본 개시의 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 통신 회로(110), 입력 장치(120), 러닝 프로세서(130), 센서(140), 출력 장치(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.

통신 회로(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신 회로(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.

이때, 통신 회로(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.

입력 장치(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.

이때, 입력 장치(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.

입력 장치(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력 장치(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)와 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.

센서(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, 센서(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.

출력 장치(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.

이때, 출력 장치(150)에는 정보를 시각적으로 출력하는 디스플레이, 정보를 청각적으로 출력하는 스피커, 정보를 촉각적으로 출력하는 햅틱 액추에이터(actuator) 등이 포함될 수 있다. 예컨대, 디스플레이는 이미지 또는 동영상을 출력할 수 있고, 스피커는 음성 또는 음향을 출력할 수 있고, 햅틱 액추에이터는 진동을 발생할 수 있다.

메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력 장치(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 개시의 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 통신 회로(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.

통신 회로(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.

메모리(230)는 러닝 프로세서(240)를 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231)을 저장할 수 있다.

러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231)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 개시의 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)를 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.

자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.

자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.

자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.

여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.

특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.

자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.

이때, 자율 주행 차량(100b)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.

자율 주행 차량(100b)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 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.

맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.

또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.

XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.

XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.

XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.

이때, XR 장치(100c)는 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 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 내부 또는 외부에서 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.

로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.

XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.

XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.

예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.

자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.

XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.

XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.

이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.

XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.

도 4는 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇을 나타낸다. 도 4를 참조하면, 로봇(300)은 센서(310), 정지 스위치(320), 재구동 스위치(330), 구동 장치(340), 정지 회로(350), 배터리(360) 및 컨트롤러(370)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서, 정지 회로(350) 및 컨트롤러(370)를 통칭하여 정지 제어 회로로 할 수 있다.

후술하는 바와 같이, 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)은 비상 상황이 발생한 경우, 자동적으로 구동 장치(340)를 정지시킬 수 있고, 나아가, 구동 장치(340) 뿐만 아니라 로봇(300) 전체가 정지될 수도 있다.

예컨대, 로봇(300)이 자율 주행 로봇인 경우, 비상 상황이 발생하면 자동으로 로봇(300)의 주행이 중지될 수 있다. 또한, 로봇(300)이 로봇 암을 포함하는 로봇인 경우, 비상 상황이 발생하면 자동으로 로봇 암의 동작이 중지될 수 있다.

또한, 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)은 정지 스위치(320)의 출력 뿐만 아니라, 센서(310)의 감지 결과, 프로세서(360) 및 구동 장치(340)의 상태를 추가적으로 고려하여 정지를 수행할 수 있으므로, 로봇(300)에 대한 안정성이 향상되는 효과가 있다.

센서(310)는 로봇(300)의 주변 환경을 감지하고, 감지된 주변 환경에 대한 정보를 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 센서(310)는 카메라, 라이다(LIDAR), 레이더(RADAR), 초음파 센서, 근접 센서, 리미트 센서 또는 광센서 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

센서(310)는 로봇(300)의 주변 환경을 감지하고, 감지 결과에 해당하는 감지 값을 생성할 수 있다. 상기 감지 값은 로봇(300)에 포함된 메모리(미도시)에 저장될 수 있다.

정지 스위치(320)는 정지 스위치 신호를 출력하도록 구성될 수 있다. 실시 예들에 따라, 정지 스위치(320)는 누름에 응답하여, 정지 스위치 신호를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 정지 스위치(320)는 정지 스위치(320)의 누름에 응답하여 소정의 시간 동안 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 정지 스위치 신호를 출력할 수 있다. 예컨대, 정지 스위치(320)는 정지 스위치의 누름이 유지되는 동안 제1레벨의 정지 스위치 신호를 출력할 수 있다.

재구동 스위치(330)는 재구동 스위치 신호를 출력하도록 구성될 수 있다. 실시 예들에 따라,재구동 스위치(330)는 누름에 응답하여, 재구동 스위치 신호를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 재구동 스위치(330)는 재구동 스위치(330)의 누름에 응답하여 소정의 시간 동안 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 재구동 스위치 신호를 출력할 수 있다. 예컨대, 재구동 스위치(330)는 재구동 스위치(330)의 누름이 유지되는 동안 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 재구동 스위치 신호를 출력할 수 있다.

구동 장치(340)는 로봇(300)의 움직임을 구현하기 위한 동력을 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 구동 장치(340)는 로봇(300)을 움직이거나, 로봇(300)을 진동시키거나 또는 로봇(300)을 회전시키는 데 요구되는 동력을 생성할 수 있다. 예컨대, 구동 장치(340)는 모터, 액추에이터 또는 조향 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

실시 예들에 따라, 구동 장치(340)는 기계적인 움직임을 수행하도록 구성되는 로봇 암(robot arm)과 같은 조작기(manipulator) 또는 로봇(300)의 보행 또는 주행을 수행하도록 구성되는 휠, 벨트 또는 레그와 같은 주행 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

정지 회로(350)는 로봇(300)의 움직임을 정지시키기 위한 제어 신호를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 정지 회로(350)는 구동 장치(340)의 움직임을 정지시키기 위한 제어 신호를 출력할 수 있다.

배터리(360)는 로봇(300)에 사용되는 전력을 공급할 수 있다. 실시 예들에 따라, 배터리(360)는 외부로부터 공급된 전력을 충전하고, 충전된 전력을 로봇(300)의 각 구성요소로 공급할 수 있다. 예컨대, 배터리(360)는 센서(310), 정지 스위치(320), 재구동 스위치(330), 구동 장치(340), 정지 회로(350) 및 컨트롤러(370)로 전력을 공급할 수 있다.

예컨대, 배터리(360)는 2차 전지일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 전력을 충전 및 방전할 수 있는 임의의 전지일 수 있다.

컨트롤러(370)는 로봇(300)의 전반적인 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 연산 처리 기능을 가지는 프로세서를 포함할 수 있다. 예컨대, 컨트롤러(370)는 CPU(central processing unit), MCU(micro controller unit), GPU(graphics processing unit), ASIC(application specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 연산처리 기능을 가지는 회로를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

컨트롤러(370)는 센서(310)에 의해 생성된 센서 데이터를 이용하여 로봇(300)의 주위에 물체가 있는지 여부를 판단할 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 로봇(300)의 안전 영역을 설정하고, 센서 데이터에 기초하여 로봇(300)의 안전 영역 내에 물체가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

컨트롤러(370)는 정지 스위치(320)의 누름을 모니터링할 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 정지 스위치(320)로부터 출력된 정지 스위치 신호를 수신하고, 정지 스위치 신호의 출력을 모니터링할 수 있다.

컨트롤러(370)는 재구동 스위치(330)의 누름을 모니터링할 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 재구동 스위치(330)로부터 출력된 재구동 스위치 신호를 수신하고, 재구동 스위치 신호의 출력을 모니터링할 수 있다.

컨트롤러(370)는 구동 장치(340)의 상태를 모니터링할 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 구동 장치(340)의 온도, 전압, 전류, 동작 상태 또는 시작/정지 여부를 모니터링 할 수 있다.

컨트롤러(370)는 정지 신호를 생성하고, 정지 신호를 정지 회로(350)로 출력할 수 있다. 정지 신호의 생성 및 출력에 대해서는 후술하도록 한다.

한편, 본 개시에서 제1회로가 제2회로로부터 출력된 신호를 수신하는 경우는 상기 제1회로와 상기 제2회로 사이에 증폭 회로 또는 버퍼 회로들이 연결되고, 상기 제2회로로부터 출력된 신호가 상기 증폭 회로 또는 버퍼 회로를 통해 상기 제1회로로 출력되는 경우를 포함한다. 즉, 본 명세서에서 특정 신호의 역할 또는 기능의 변화가 없는 증폭(또는 버퍼링)이 있는 경우, 상기 증폭 전후의 신호는 실질적으로 동일한 신호로서 취급될 수 있다.

도 5는 본 개시의 실시 예들에 따른 컨트롤러를 나타낸다. 도 4 및 도 5를 참조하면, 컨트롤러(370)는 프로세서(371) 및 전력 관리 회로(373)을 포함할 수 있다.

프로세서(371)는 로봇(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 적어도 두 개의 코어들을 포함하는 이중화 프로세서일 수 있다. 즉, 프로세서(371)는 제1코어, 제2코어 및 코어 제어 회로를 포함할 수 있고, 코어 제어 회로는 외부러부터 명령에 응답하여 제1코어 및 제2코어 중 어느 하나를 활성화시켜 작동시킬 수 있다. 또한, 코어 제어 회로는 제1코어 및 제2코어의 상태를 모니터링할 수 있다. 실시 예들에 따라, 코어 제어 회로는 프로세서(371)의 기능이 수행될 때, 제1코어를 활성화시켜 제1코어가 상기 기능을 수행하도록 제1코어를 제어할 수 있다. 이 때, 제1코어가 정상적으로 작동하지 않을 때, 코어 제어 회로는 제1코어를 비활성화시키고, 대신 제2코어를 활성화시킨다. 이후, 코어 제어 회로는 활성화된 제2코어가 상기 기능을 이어서 수행하도록 제2코어를 제어할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(371)의 오작동이 감소할 수 있는 효과가 있다. 특히, 본 개시의 로봇(300)은 특정 조건이 달성되는 경우 자동으로 정지(즉, 비상 정지)할 수 있는 로봇으로서, 본 개시의 실시 예들에 따른 이중화 프로세서는 사용자의 안전과 직결된 정지 기능을 구현하는 데 있어서 효과적일 수 있다.

프로세서(371)은 센서(320)에 의해 생성된 센서 데이터(SDATA), 정지 스위치(320)로부터 출력된 정지 스위치 신호(SS1) 및 재구동 스위치(330)로부터 출력된 재구동 스위치 신호(SS2)를 수신할 수 있다.

프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)를 생성하고, 제1정지 신호(STO1)를 정지 회로(350)로 출력할 수 있다. 정지 회로(350)는 제1정지 신호(STO1)에 응답하여 구동 장치(340)의 작동을 중지시킬 수 있다.

프로세서(371)은 센서 데이터(SDATA)에 기초하여 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 센서 데이터(SDATA)을 리드하고, 리드된 센서 데이터(SDATA)에 기초하여 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다. 예컨대, 프로세서(371)는 센서 데이터(SDATA)를 이용하여 로봇(300)의 미리 정해진 안전 영역에 물체가 있는지 여부를 판단하고, 물체가 있는 경우 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다.

프로세서(371)는 정지 스위치 신호(SS1)에 기초하여 정지 신호를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 컨트롤러(370)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 정지 스위치 신호(SS1)가 수신되면, 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다.

프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)의 출력을 유지할 수 있다. 예컨대, 프로세서(371)는 제1레벨의 제1정지 신호(STO1)를 출력하고, 제1정지 신호(STO1)의 레벨을 상기 제1레벨로 유지할 수 있다.

실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1정지 신호(STO1)가 한번 출력되면, 정지 스위치 신호(SS1)가 이후 수신되지 않더라도 제1정지 신호(STO1)의 출력을 유지할 수 있다. 또한, 프로세서(371)는 센서 데이터(SDATA)를 이용한 판단에 따라 제1정지 신호(STO1)가 한번 출력되면, 제1정지 신호(STO1)의 출력을 유지할 수 있다.

프로세서(371)는 재구동 스위치 신호(SS2)에 응답하여, 제1정지 신호(STO1)의 출력을 중단할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1)가 출력되면, 재구동 스위치 신호(SS2)에 응답하여 제1정지 신호(STO1)의 레벨을 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)로 변경하거나 또는 제1정지 신호(STO1)의 출력을 중단할 수 있다. 달리 말하면, 프로세서(371)는 재구동 스위치 신호(SS2)가 수신될 때 까지 제1정지 신호(STO1)의 출력을 유지할 수 있다.

전력 관리 회로(373)는 로봇(300)의 각 구성요소의 전력을 관리할 수 있다. 실시 예들에 따라, 전력 관리 회로(373)는 배터리(360)로부터 공급되는 전력을 이용하여, 로봇(300)의 각 구성요소로 공급될 전력을 결정하고, 로봇(300)의 각 구성요소에서 사용되는 전류 및 전압을 제어할 수 있다.

실시 예들에 따라, 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 상태를 모니터링할 수 있다. 예컨대, 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전류, 전압 또는 온도를 포함하는 프로세서(371)의 상태를 모니터링할 수 있다.

전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전력 상태에 기초하여 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전력 상태와 기준 상태를 비교하고, 비교 결과에 따라 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다. 예컨대, 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전류(또는 전압)가 기준 전류(또는 기준 전압)보다 낮거나 또는 높을 때, 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다.

본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)은 적어도 두 개의 코어들을 포함하는 프로세서(371)를 이용하여 정지 신호를 생성할 뿐만 아니라, 또한 프로세서(371)의 상태를 모니터링하는 전력 관리 회로(373)를 이용하여 추가적으로 정지 신호를 생성할 수 있으므로, 높은 신뢰도로 정지를 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 6은 본 개시의 실시 예들에 따른 정지 회로 및 구동 장치를 나타내고, 도 7은 본 개시의 실시 예들에 따른 정지 회로를 나타낸다. 도 4 내지 도 7을 참조하면, 정지 회로(350)는 제1정지 신호(STO1) 및 제2정지 신호(STO2)를 수신하고, 제1정지 신호(STO1) 및 제2정지 신호(STO2)에 기초하여 구동 장치(340)의 작동을 중지시킬 수 있다.

구동 장치(340)는 모터(341)와 모터 제어 회로(343)를 이용하여 로봇(300)을 움직이기 위한 구동력을 생성할 수 있다.

모터(341)는 배터리(360)로부터 공급된 (또는 배터리(360)에 저장된) 전력을 이용하여 구동력을 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 모터(341)는 교류 모터, 직류 모터, 기어 모터, 스테퍼 모터, 서보 모터, 브러쉬 모터, 브러쉬-리스 모터 등 구동력을 발생할 수 있는 임의의 장치를 의미할 수 있다. 예컨대, 모터(341)는 3상 모터로 구현되거나 또는 BLDC(brushless direct current) 모터로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

모터 제어 회로(343)는 모터(341)를 제어하기 위한 모터 제어 신호를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 모터 제어 회로(343)는 컨트롤러(370)의 제어에 따라 모터(341)를 제어하기 위한 모터 제어 신호를 모터(341)로 출력할 수 있고, 모터(341)는 모터 제어 신호에 기초하여 구동력을 생성할 수 있다.

실시 예들에 따라, 모터 제어 회로(343)에 의해 생성되는 모터 제어 신호는 모터(341)로 공급되는 전압의 크기 및 방향 중 적어도 하나를 조절하기 위한 신호이거나 또는 모터(341)에 흐르는 전류의 크기 및 방향 중 적어도 하나를 조절하기 위한 신호일 수 있다. 예컨대, 모터 제어 회로(343)는 펄스 형태의 모터 제어 신호를 모터(341)로 출력할 수 있고, 이러한 모터 제어 신호의 펄스 폭을 변조함으로써 모터(341)를 제어할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

스위치 회로(345)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나에 응답하여 구동 장치(340)를 중지시킬 수 있다. 실시 예들에 따라, 스위치 회로(345)는 제1제어 신호(CS1)가 입력되거나 또는 제2제어 신호(CS2)가 입력되는 경우, 구동 장치(340)를 중지시킬 수 있다. 예컨대, 스위치 회로(345)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1제어 신호(CS1) 또는 제1레벨의 제2제어 신호(CS2)에 응답하여 구동 장치(340)를 중지시킬 수 있다.

스위치 회로(345)는 구동 장치(340)로 공급되는 전력을 차단하거나 또는 모터 제어 회로(343)로부터 구동 장치(340)로 인가되는 모터 제어 신호를 차단함으로써 구동 장치(340)를 중지할 수 있다.

실시 예들에 따라, 스위치 회로(345)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나에 응답하여, 모터(341) 또는 모터 제어 회로(343)로 인가되는 전원을 차단할 수 있다. 예컨대, 스위치 회로(345)는 배터리(360)로부터 공급되는 전력을 수신하도록 구성되는 제1스위치 회로 및 제1스위치 회로로부터 공급되는 전력을 수신하도록 구성되는 제2스위치 회로를 포함할 수 있고, 상기 제1스위치 회로는 제1제어 신호(CS1)에 응답하여 상기 제2스위치 회로로 전력을 공급하거나 차단할 수 있고, 상기 제2스위치 회로는 제2제어 신호(CS2)에 응답하여 모터(341) 또는 모터 제어 회로(343)로 전력을 공급하거나 차단할 수 있다. 제1스위치 회로는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1제어 신호(CS1)가 인가되면 상기 제2스위치 회로로 공급되는 전력을 차단하고, 제2스위치 회로는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제2제어 신호(CS2)가 인가되면 모터(341) 또는 모터 제어 회로(343)로 공급되는 전력을 차단할 수 있다.

이 때, 제1스위치 회로와 제2스위치 회로는 제너 다이오드, 다이오드 및 트랜지스터와 같은 스위치 기능을 수행할 수 있는 소자를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1스위치 회로와 제2스위치 회로는 FET(field effect transistor)로 구현될 수 있다.

실시 예들에 따라, 스위치 회로(345)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나에 응답하여, 모터 제어 회로(343)로부터 모터(341)로 전송되는 모터 제어 신호를 차단할 수 있다. 예컨대, 스위치 회로(345)는 모터 제어 회로(343)로부터 출력된 모터 제어 신호를 수신하도록 구성되는 제1스위치 회로 및 모터 제어 회로(343)로부터 출력된 모터 제어 신호를 수신하도록 구성되는 전력을 수신하도록 구성되는 제2스위치 회로를 포함할 수 있고, 상기 제1스위치 회로는 제1제어 신호(CS1)에 응답하여 모터(341)로의 모터 제어 신호의 출력을 차단할 수 있고, 상기 제2스위치 회로는 제2제어 신호(CS2)에 응답하여 모터(341)로의 모터 제어 신호의 출력을 차단할 수 있다. 제1스위치 회로는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1제어 신호(CS1)가 인가되면 펄스 형태의 모터 제어 신호가 모터(341)로 출력되지 않도록 할 수 있고, 제2스위치 회로는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제2제어 신호(CS2)가 인가되면 펄스 형태의 모터 제어 신호가 모터(341)로 출력되지 않도록 할 수 있다.

이 때, 제1스위치 회로와 제2스위치 회로는 제너 다이오드, 다이오드 및 트랜지스터와 같은 스위치 기능을 수행할 수 있는 소자를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1스위치 회로와 제2스위치 회로는 BJT(bipolar junction transistor)로 구현될 수 있다.

정지 회로(350)는 제1구동 제어 회로(351), 제2구동 제어 회로(353) 및 모니터링 회로(357)를 포함할 수 있다.

정지 회로(350)는 제1정지 신호(STO1), 제2정지 신호(STO2) 및 정지 스위치 신호(SS1) 중 적어도 하나에 응답하여, 구동 장치(340)의 작동을 중지시키기 위한 제어 신호들(CS1 및 CS2)을 생성할 수 있다.

제1구동 제어 회로(351)는 제1정지 신호(STO1) 및 정지 스위치 신호(SS1) 중 적어도 하나에 응답하여 제1제어 신호(CS1)를 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 제1구동 제어 회로(351)는 제1정지 신호(STO1)가 입력되거나 또는 정지 스위치 신호(SS1)가 입력되는 경우, 제1제어 신호(CS1)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제1구동 제어 회로(351)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1) 또는 제1레벨의 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1레벨의 제1제어 신호(CS1)를 구동 장치(340)로 출력할 수 있다.

실시 예들에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이, 제1구동 제어 회로(351)는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1전류(A1)를 제공하도록 구성되는 제1회로(CIR1), 제1정지 신호(STO1)에 응답하여 제2전류(A2)를 제공하도록 구성되는 제2회로(CIR2) 및 제1전류(A1)와 제2전류(A2)에 기초하여 제1제어 신호(CS1)를 출력하도록 구성되는 제3회로(CIR3)를 포함할 수 있고, 회로들(CIR1, CIR2 및 CIR3)은 제너 다이오드, 다이오드 및 트랜지스터와 같은 스위치 기능을 수행할 수 있는 소자를 포함할 수 있다.

제2구동 제어 회로(353)는 제2정지 신호(STO2) 및 정지 스위치 신호(SS1) 중 적어도 하나에 응답하여 제2제어 신호(CS2)를 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 제2구동 제어 회로(353)는 제2정지 신호(STO2)가 입력되거나 또는 정지 스위치 신호(SS1)가 입력되는 경우, 제2제어 신호(CS2)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제2구동 제어 회로(353)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제2정지 신호(STO2) 또는 제1레벨의 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1레벨의 제2제어 신호(CS2)를 구동 장치(340)로 출력할 수 있다.

실시 예들에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이, 제2구동 제어 회로(353)는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제3전류(A3)를 제공하도록 구성되는 제4회로(CIR4), 제2정지 신호(STO2)에 응답하여 제4전류(A4)를 제공하도록 구성되는 제5회로(CIR5) 및 제3전류(A3)와 제4전류(A4)에 기초하여 제2제어 신호(CS2)를 출력하도록 구성되는 제6회로(CIR6)를 포함할 수 있고, 회로들(CIR4, CIR5 및 CIR6)은 제너 다이오드, 다이오드 및 트랜지스터와 같은 스위치 기능을 수행할 수 있는 소자를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시 예들에 따르면, 구동 제어 회로들(351 및 353)은 정지 스위치 신호(SS1), 제1정지 신호(STO1) 및 제2정지 신호(STO2) 중 적어도 하나만 인가되더라도 구동 장치(340)를 정지시키기 위한 제어 신호들(CS1 및 CS2)을 출력할 수 있으므로, 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)의 정지의 신뢰도가 향상될 수 있으며 사용자의 안전이 확보되는 효과가 있다.

또한, 본 개시의 실시 예들에 따르면, 구동 장치(340)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나만 인가되더라도 정지할 수 있으므로, 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)의 정지의 신뢰도가 향상될 수 있으며 사용자의 안전이 확보되는 효과가 있다.

모니터링 회로(355)는 구동 장치(340)의 상태를 모니터링하고, 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 모니터링 회로(355)는 모터(341)로 인가되는 전압 또는 모터 제어 신호의 상태(또는 레벨)을 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력할 수 있다. 예컨대, 모니터링 회로(355)는 모터(341)로 전압 또는 모터 제어 회로가 정상적으로 인가되는지 여부를 모니터링할 수 있다.

실시 예들에 따라, 모니터링 회로(355)는 스위치 회로(345)와 모터(341) 사이의 노드의 전압을 측정하고, 스위치 회로(345)로부터 모터(341)로 인가되는 전압이 기준 전압 이상이면 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력하고, 스위치 회로(345)로부터 모터(341)로 인가되는 전압이 기준 전압 미만이면 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)의 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력할 수 있다.

실시 예들에 따라, 모니터링 회로(355)는 스위치 회로(345)와 모터(341) 사이의 노드의 파형을 측정하고, 스위치 회로(345)로부터 모터(341)로 전송되는 모터 제어 신호가 펄스 파형인 경우 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력하고, 스위치 회로(345)로부터 모터(341)로 전송되는 모터 제어 신호가 펄스 파형인 경우 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)의 구동 모니터링 신호(DMS)를 출력할 수 있다.

프로세서(371)는 모니터링 신호(DMS)를 수신할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 모니터링 신호(DMS)에 더 기초하여 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다.

프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)와 모니터링 신호(DMS)에 기초하여 배터리(360)로부터 로봇(300)으로 공급되는 전력을 제어할 수 있다. 이 때, 프로세서(371)는 전력 제어 회로(373)를 이용하여 배터리(360)로부터 로봇(300)으로 공급되는 전력을 제어할 수 있다.

실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 구동 장치(340)를 정지시키기 위한 제1정지 신호(STO1)가 출력되었음에도 불구하고 구동 장치(340)로 인가되는 전압이 기준 전압 이상인 경우(즉, 구동 장치(340)가 정상적으로 작동하는 경우), 구동 장치(340)에 대한 제어가 정상적으로 이루어지지 않는 것이므로, 프로세서(371)는 배터리(360)로부터 로봇(300)으로 전력이 공급되지 않도록 할 수 있다. 즉, 프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)가 출력되었음에도 불구하고 구동 장치(340)로 인가되는 전압이 기준 전압 이상인 경우, 로봇(300)의 전체 전력을 차단함으로써 로봇(300)을 파워-오프시킬 수 있다.

실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)의 레벨과 모니터링 신호(DMS)의 레벨에 기초하여 로봇(300)의 전체 전력을 차단함으로써 로봇(300)을 파워-오프시킬 수 있다. 본 개시의 경우, 프로세서(371)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1; 구동 장치(340)의 중지를 지시)와 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 구동 모니터링 신호(DMS; 구동 장치(340)로 공급되는 전압이 기준 전압 이상 임을 지시)에 기초하여 로봇(300)의 전체 전력을 차단함으로써 로봇(300)을 파워-오프시킬 수 있다.

도 8은 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇의 일부를 나타내고, 도 9는 본 개시의 실시 예들에 따른 타이밍 도를 나타낸다. 도 8과 도 9을 참조하여 본 개시의 실시 예들에 따른 로봇(300)의 작동을 설명한다.

도 8과 도 9를 참조하면, 구동 장치(340)는 컨트롤러(370)의 제어에 따라 작동하고 있다(MS=ON).

제1시점(T1)에 정지 스위치(320)로부터 정지 스위치 신호(SS1)가 출력된다. 즉, 제1시점(T1)에 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 정지 스위치 신호(SS1)가 출력된다. 제1시점(T1)에서 프로세서(371)는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1정지 신호(STO1)를 출력할 수 있다. 즉, 프로세서(371)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1레벨의 제1정지 신호(STO1)를 출력한다.

제1시점(T1)에서 구동 제어 회로들(351 및 353)은 제1정지 신호(STO1) 또는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제어 신호들(CS1 및 CS2)을 출력할 수 있다. 즉, 구동 제어 회로들(351 및 353)은 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1) 또는 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1레벨의 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2)를 출력할 수 있다. 스위치 회로(355)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나에 응답하여 구동 장치(340)를 중지할 수 있다. 실시 예들에 따라, 스위치 회로(355)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 중 적어도 하나에 응답하여 구동 장치(340)를 중지시킬 수 있다. 이에 따라, 제1시점(T1) 이후에 구동 장치(340)는 중지할 수 있다(MS=OFF).

제2시점(T2) 이후에 정지 스위치(320)로부터 정지 스위치 신호(SS1)가 출력되지 않더라도, 이미 출력된 정지 스위치(SS1)의 신호는 유지될 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 제1레벨의 제1정지 신호(STO1)의 출력을 유지할 수 있다. 제1정지 신호(STO1)의 출력이 유지되므로, 제어 신호들(CS1 및 CS2)의 출력 또한 유지되고, 이에 따라, 구동 장치(340)의 정지(MS=OFF)도 유지될 수 있다.

제3시점(T3)에서 재구동 스위치(330)로부터 재구동 스위치 신호(SS2)가 출력된다. 즉, 제3시점(T3)에 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 재구동 스위치 신호(SS2)가 출력된다. 프로세서(371)는 재구동 스위치 신호(SS2)에 응답하여, 제1정지 신호(STO1)의 출력을 중단할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(371)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제1정지 신호(STO1)가 출력되면, 재구동 스위치 신호(SS2)에 응답하여 제1정지 신호(STO1)의 레벨을 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)로 변경하거나 또는 제1정지 신호(STO1)의 출력을 중단할 수 있다.

제3시점(T3)에서 구동 제어 회로들(351 및 353)은 제1정지 신호(STO1)가 출력되지 않으므로, 제어 신호들(CS1 및 CS2)을 출력하지 않을 수 있다. 실시 예들에 따라, 구동 제어 회로들(351 및 353)은 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)의 제1정지 신호(STO1)에 응답하여 제어 신호들(CS1 및 CS2)의 레벨을 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)로 변경하거나 또는 제어 신호들(CS1 및 CS2)의 출력을 중단할 수 있다.

스위치 회로(355)는 제어 신호들(CS1 및 CS2) 모두가 출력되지 않으므로, 중지된 구동 장치(340)를 다시 구동시킬 수 있다. 실시 예들에 따라, 스위치 회로(355)는 제1제어 신호(CS1) 및 제2제어 신호(CS2) 모두가 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)일 때, 중지된 구동 장치(340)를 재구동시킬 수 있다. 이에 따라, 제3시점(T3) 이후에 구동 장치(340)는 재구동될 수 있다(MS=ON).

제3시점(T3) 이후에 재구동 스위치(330)로부터 재구동 스위치 신호(SS2)가 출력되지 않더라도, 프로세서(371)는 제1정지 신호(STO1)를 출력하지 않는다. 상술한 바와 같이, 프로세서(371)는 정지 스위치(320)에 의해 출력된 정지 스위치 신호(SS1)가 수신되기 전에는 제1정지 신호(STO1)를 출력하지 않는다.

도 9에 도시된 타이밍 도는 예시적으로 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제1정지 신호(STO1)가 출력되는 경우를 나타내나, 정지 스위치 신호(SS1)에 응답하여 제2정지 신호(STO2)가 출력되는 경우의 로봇(300)의 작동 또한 이와 마찬가지로 이해될 수 있다.

도 10은 본 개시의 실시 예들에 따른 타이밍 도를 나타낸다. 도 8 내지 도 10을 참조하면, 구동 장치(340)는 컨트롤러(370)의 제어에 따라 작동하고 있다(MS=ON).

제1시점(T1)에서 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전력 상태에 기초하여 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다. 실시 예들에 따라, 전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전력 상태가 기준 상태에 미치지 못할 때, 제1레벨의 제2정지 신호(STO2)를 출력한다. 전력 관리 회로(373)은 정지 스위치 신호(SS1)의 출력과 무관하게, 프로세서(371)의 전력 상태에 기초하여 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다.

제1시점(T1)에서 제2구동 제어 회로(353)는 제2정지 신호(STO2)에 응답하여 제어 신호들(CS1 및 CS2)을 출력할 수 있다. 즉, 제2구동 제어 회로(353)는 제1레벨(예컨대, 하이 레벨)의 제2정지 신호(STO2)에 응답하여 제1레벨의 제2제어 신호(CS2)를 출력할 수 있다. 스위치 회로(355)는 제2제어 신호(CS2)에 응답하여 구동 장치(340)를 중지할 수 있다. 이에 따라, 제1시점(T1) 이후에 구동 장치(340)는 중지할 수 있다(MS=OFF).

전력 관리 회로(373)는 프로세서(371)의 전력 상태가 기준 상태에 미치지 못하는 동안은 계속하여 제2정지 신호(STO2)를 출력할 수 있다. 이에 따라, 제2제어 신호(CS2)의 출력도 유지되고, 구동 장치(340)는 계속 중지할 수 있다(MS=OFF).

제3시점(T3)에서 프로세서(371)의 전력 상태가 복구될 때, 즉, 프로세서(371)의 전력 상태가 기준 상태를 만족할 때, 전력 관리 회로(373)는 제2정지 신호(STO2)의 출력을 중단할 수 있다. 실시 예들에 따라, 전력 관리 회로(373)는 제2정지 신호(STO2)의 레벨을 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)로 변경하거나 또는 제2정지 신호(STO2)의 출력을 중단할 수 있다.

제3시점(T3)에서 제2구동 제어 회로(353)는 제2정지 신호(STO2)가 출력되지 않으므로, 제2제어 신호(CS2)를 출력하지 않을 수 있다. 실시 예들에 따라, 제2구동 제어 회로(353)는 제2제어 신호(CS2)의 레벨을 제2레벨(예컨대, 로우 레벨)로 변경하거나 또는 제2제어 신호(CS2)의 출력을 중단할 수 있다. 스위치 회로(355)는 제어 신호들(CS1 및 CS2) 모두가 출력되지 않으므로, 중지된 구동 장치(340)를 다시 구동시킬 수 있다. 이에 따라, 제3시점(T3) 이후에 구동 장치(340)는 재구동될 수 있다(MS=ON).

이에 따라, 본 개시의 실시 예들에 따른 정지 회로(350)는 프로세서(371)의 전력 상태에 기초하여 구동 장치(340)를 중지시키기 위한 제어 신호를 출력할 수 있으므로, 로봇(300)의 안정성 및 신뢰도가 향상할 수 있다.

본 개시의 실시 예들에 따른 로봇의 제어 방법 또는 프로세서의 제어 방법은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 저장되어 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령어들로 구현될 수 있다.

저장 매체는, 직접 및/또는 간접적이든, 원시 상태, 포맷화된 상태, 조직화된 상태 또는 임의의 다른 액세스 가능한 상태이든 관계없이, 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스, 인-메모리(in-memory) 데이터베이스, 또는 데이터를 저장할 수 있고 저장 제어기를 통해 이러한 데이터에 대한 액세스를 허용할 수 있는 다른 적절한 데이터베이스와 같이 분산형을 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 또한, 저장 매체는, 1차 저장 장치(storage), 2차 저장 장치, 3차 저장 장치, 오프라인 저장 장치, 휘발성 저장 장치, 비휘발성 저장 장치, 반도체 저장 장치, 자기 저장 장치, 광학 저장 장치, 플래시 저장 장치, 하드 디스크 드라이브 저장 장치, 플로피 디스크 드라이브, 자기 테이프, 또는 다른 적절한 데이터 저장 매체와 같은 임의의 타입의 저장 장치를 포함할 수 있다.

본 개시는 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100: AI 장치 110: 통신 회로
120: 입력 장치 130: 러닝 프로세서
140: 메모리 150: 출력 장치
160: 센서 180: 프로세서
300: 로봇 310: 센서
320: 정지 스위치 330: 재구동 스위치
340: 구동 장치 350: 정지 회로
360: 배터리 370: 컨트롤러

Claims (17)

1. 비상 정지를 수행할 수 있는 로봇에 있어서,
   상기 로봇의 움직임을 수행하도록 구성되는 구동 장치;
   정지 스위치 신호를 출력하도록 구성되는 정지 스위치;
   정지 신호를 출력하도록 구성되는 컨트롤러; 및
   상기 구동 장치를 정지하기 위한 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 정지 회로를 포함하고,
   상기 정지 회로는,
   상기 정지 신호 및 상기 정지 스위치 신호에 응답하여 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호를 출력하는,
   로봇.
2. 제1항에 있어서,
   상기 정지 신호는 제1정지 신호와 제2정지 신호를 포함하고,
   상기 컨트롤러는,
   상기 정지 스위치 신호에 기초하여 상기 제1정지 신호를 출력하도록 구성되는 프로세서; 및
   상기 프로세서의 상태를 모니터링하고, 상기 프로세서의 상태에 따라 상기 제2정지 신호를 출력하도록 구성되는 전력 관리 회로를 포함하는,
   로봇.
3. 제2항에 있어서,
   상기 로봇은 상기 로봇 주위의 물체를 검출하도록 구성되는 센서를 더 포함하고,
   상기 프로세서는,
   상기 로봇의 안전 영역 내에 상기 물체가 존재하는 경우 상기 제1정지 신호를 출력하는,
   로봇.
4. 제2항에 있어서,
   상기 프로세서는 제1코어, 제2코어 및 코어 제어 회로를 포함하고,
   상기 코어 제어 회로는,
   상기 제1코어 및 상기 제2코어 중 상기 제1코어가 상기 제1정지 신호를 출력하도록 상기 제1코어를 활성화시키고,
   상기 제1코어가 활성화되지 않을 때 상기 제1코어를 비활성화시키고,
   상기 제2코어가 상기 제1정지 신호를 출력하도록 상기 제2코어를 활성화시키는,
   로봇.
5. 제2항에 있어서, 상기 정지 회로는,
   상기 정지 스위치 신호 및 상기 제1정지 신호에 기초하여 제1제어 신호를 출력하도록 구성되는 제1구동 제어 회로; 및
   상기 정지 스위치 신호 및 상기 제2정지 신호에 기초하여 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 제2구동 제어 회로를 포함하는,
   로봇.
6. 제5항에 있어서, 상기 구동 장치는,
   구동력을 생성하도록 구성되는 모터;
   상기 모터를 제어하기 위한 모터 제어 신호를 생성하도록 구성되는 모터 제어 회로; 및
   상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호에 응답하여 상기 구동 장치를 정지시키도록 구성되는 스위치 회로를 포함하는,
   로봇.
7. 제6항에 있어서, 상기 스위치 회로는,
   상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호 중 적어도 하나가 입력될 때, 상기 구동 장치로 공급되는 전력을 차단하거나 또는 상기 구동 장치로 전송되는 모터 제어 신호를 차단하는,
   로봇.
8. 제6항에 있어서,
   상기 정지 회로는 상기 모터로 전송되는 전력 또는 모터 제어 신호의 상태를 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 구동 모니터링 신호를 출력하도록 구성되는 모니터링 회로를 더 포함하고,
   상기 컨트롤러는 상기 제1정지 신호 및 상기 제2정지 신호와 상기 모니터링 신호의 관계에 기초하여 상기 로봇을 파워-오프 시키는,
   로봇.
9. 제2항에 있어서,
   상기 로봇은 재구동 스위치 신호를 출력하도록 구성되는 재구동 스위치를 더 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 재구동 스위치 신호를 수신하고, 상기 재구동 스위치 신호에 응답하여 중지된 상기 구동 장치가 재구동되도록 상기 정지 회로를 제어하는,
   로봇.
10. 제9항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 정지 스위치 신호가 출력되는 동안 상기 정지 신호를 출력하고, 상기 정지 스위치 신호가 출력된 후 부터 상기 재구동 스위치 신호의 출력 전까지 상기 정지 신호의 출력을 유지하고, 상기 재구동 스위치 신호가 출력되면, 상기 정지 신호의 출력을 중단하고,
    상기 정지 회로는,
    상기 정지 신호가 출력되는 동안 상기 구동 장치를 정지시키기 위한 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호를 출력하고,
    상기 정지 신호의 출력이 중단되면, 상기 구동 장치가 재구동 되도록 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호의 출력을 중단하는,
    로봇.
11. 로봇의 비상 정지를 수행하기 위한 정지 제어 회로에 있어서,
    정지 스위치 신호에 기초하여 제1정지 신호를 출력하도록 구성되는 프로세서;
    상기 프로세서의 상태를 모니터링하고, 상기 프로세서의 상태에 따라 제2정지 신호를 출력하도록 구성되는 전력 관리 회로; 및
    상기 정지 스위치 신호, 상기 제1정지 신호 및 상기 제2정지 신호 중 적어도 하나에 응답하여 상기 로봇의 구동 장치를 정지하기 위한 제1제어 신호 및 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 정지 회로를 포함하는,
    정지 제어 회로.
12. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 로봇에 탑재된 센서의 검출 결과에 기초하여, 상기 로봇의 안전 영역 내에 물체가 존재하는 경우 상기 제1정지 신호를 출력하는,
    정지 제어 회로.
13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 제1코어, 제2코어 및 코어 제어 회로를 포함하고,
    상기 코어 제어 회로는,
    상기 제1코어 및 상기 제2코어 중 상기 제1코어가 상기 제1정지 신호를 출력하도록 상기 제1코어를 활성화시키고,
    상기 제1코어가 활성화되지 않을 때 상기 제1코어를 비활성화시키고,
    상기 제2코어가 상기 제1정지 신호를 출력하도록 상기 제2코어를 활성화시키는,
    정지 제어 회로.
14. 제11항에 있어서, 상기 정지 회로는,
    상기 정지 스위치 신호 및 상기 제1정지 신호 중 적어도 하나에 기초하여 제1제어 신호를 출력하도록 구성되는 제1구동 제어 회로; 및
    상기 정지 스위치 신호 및 상기 제2정지 신호 중 적어도 하나에 기초하여 제2제어 신호를 출력하도록 구성되는 제2구동 제어 회로를 포함하는,
    정지 제어 회로.
15. 제11항에 있어서,
    상기 정지 회로는 상기 구동 장치로 전송되는 전력 또는 모터 제어 신호의 상태를 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 구동 모니터링 신호를 출력하도록 구성되는 모니터링 회로를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 제1정지 신호 및 상기 제2정지 신호와 상기 모니터링 신호의 관계에 기초하여 상기 로봇을 파워-오프 시키는,
    정지 제어 회로.
16. 제11항에 있어서, 상기 프로세서는,
    재구동 스위치 신호를 수신하고,
    상기 재구동 스위치 신호에 응답하여 중지된 상기 구동 장치가 재구동되도록 상기 정지 회로를 제어하는,
    정지 제어 회로.
17. 제16항에 있어서,
    상기 정지 스위치 신호가 출력되는 동안 상기 정지 신호를 출력하고, 상기 정지 스위치 신호가 출력된 후부터 상기 재구동 스위치 신호의 출력 전까지 상기 정지 신호의 출력을 유지하고, 상기 재구동 스위치 신호가 출력되면, 상기 정지 신호의 출력을 중단하고,
    상기 정지 회로는,
    상기 정지 신호가 출력되는 동안 상기 구동 장치를 정지시키기 위한 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호를 출력하고,
    상기 정지 신호의 출력이 중단되면, 상기 구동 장치가 재구동 되도록 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호의 출력을 중단하는,
    정지 제어 회로.
    
    
    

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