KR20210146141A - 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법 - Google Patents

이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법 Download PDF

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김정식
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Abstract

본 명세서는 코너 구역을 3D 카메라 센서로 센싱한 결과를 누적하여 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보에서 장애물의 식별을 위한 영역을 추출하여 장애물을 감지하는 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법에 관한 것이다.

Description

이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법{MOVING ROBOT AND METHOD FOR DRIVING IN CORNER AREAS THEREOF}
본 발명은 주행 영역을 청소하며 주행하는 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법에 관한 것이다.
일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.
상기 가정용 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로서, 일정 영역을 스스로 주행하면서 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하여 청소하는 가전기기의 일종이다. 이러한 로봇 청소기는 주행 중 장애물을 피할 수 있는 장애물 센서를 구비하여 스스로 주행하며 청소할 수 있다.
이러한 로봇 청소기는 다양한 환경/특성으로 이루어진 청소 대상 구역 각각에 대응한 다양한 주행 모드가 적용되어, 청소 대상 영역을 청소하게 된다. 이를테면, 벽면을 따라 주행하는 경우, 월 팔로잉(Wall Following) 주행 모드로 주행하며 청소를 수행하게 된다. 이와 관련하여, 한국공개특허공보 10-2019-0134870호(공개일자 2019년 12월 05일)(이하, 선행문헌이라 칭한다)에서는 코너 구역에 대한 주행을 수행하는 로봇 청소기를 개시하고 있다.
그러나, 상기 선행문헌에 개시된 주행 모드에 따라 주행하는 경우, 코너 구역에 존재하는 장애물의 특성상 감지가 어려워, 장애물의 여부에 따른 대응이 어려운 한계가 있었다. 특히, 코너 구역에는 책상, 옷장, 서랍장, 또는 식탕 등과 같이 레그(leg)만 인식되는 장애물이나, 화병, 유리컵 등과 같은 투명 재질의 장애물이 존재할 가능성이 높은데, 이러한 장애물들은 감지 및 구분이 어려워, 로봇 청소기가 이를 감지하지 못하고 주행을 하게 될 우려가 있다.
한편, 종래에는 3D 센서 방식으로 장애물을 검출하는 기술이 적용되어졌다. 구체적으로는, 발광부와 수광부로 이루어진 장애물 감지부를 포함하여, 상기 장애물 감지부의 발광 및 수광을 통한 삼각 측량법 및 TOF 방식 중 적어도 하나로 장애물을 검출하는 원리로 장애물을 검출하게 된다. 이러한 종래의 기술은 라인 광을 이용하여 장애물을 검출하게 되므로, 장애물의 형태가 라인으로 감지하기 어려운 경우 장애물의 검출이 부정확하게 이루어지는 한계가 있다. 이를테면, 두 벽면이 만나 복수의 라인이 감지되는 코너 구역의 경우, 장애물의 유무 감지 자체가 정확하게 이루어지기 어려운 문제가 있다. 게다가, 코너 구역에는 다양한 종류의 장애물들이 배치될 가능성이 높아, 장애물의 식별 자체가 어려워지는 문제도 있다.
이처럼 코너 구역을 주행할 시 장애물의 감지가 정확하게 이루어지지 않는 경우, 로봇 청소기가 장애물에 충돌하여 로봇 청소기 또는 장애물의 파손이 일어날 우려가 있고, 결과적으로는 코너 구역에 대한 청소가 원활히 이루어질 수 없게 되는 문제가 따르게 된다.
본 발명은, 상술한 바와 같은 종래기술의 한계를 개선하는 것을 과제로 한다.
즉, 본 발명은 코너 구역에서의 장애물 오감지 및 이에 따른 오주행을 방지할 수 있는 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 코너 구역에서 장애물에 대응한 적절한 주행이 이루어질 수 있는 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법을 제공하고자 한다.
상술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 제어 방법은, 센서의 센싱 결과를 누적한 결과를 이용하여 장애물을 감지하는 것을 해결 수단으로 한다.
구체적으로는, 코너 구역을 3D 카메라 센서로 센싱한 결과를 누적하여 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보에서 장애물의 식별을 위한 영역을 추출하여 장애물을 감지하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법은, 코너 구역에 대한 센싱부의 조사 결과를 누적한 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체가 상기 코너 구역을 주행하도록 제어하게 된다.
상술한 바와 같은 기술적 특징은 이동 로봇, 청소 로봇, 로봇 청소기 및 이의 제어 방법에 적용되어 실시될 수 있으며, 본 명세서는 상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법의 실시 예를 제공하고자 한다.
상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 본 발명에 따른 이동 로봇의 실시 예는, 본체, 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부 및 상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 주행 환경 중 코너 구역의 주행을 제어하는 경우, 상기 코너 구역에 대한 조사 결과를 누적한 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체가 상기 코너 구역을 주행하도록 제어한다.
또한, 상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 본 발명에 따른 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법의 실시 예는, 본체, 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부 및 상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법으로, 상기 코너 구역에 대한 조사 결과를 누적하여 이미지 정보를 생성하는 단계, 상기 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하는 단계, 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 단계 및 감지 결과에 대응하여 상기 코너 구역을 주행하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법은, 코너 구역을 3D 카메라 센서로 센싱한 결과를 누적하여 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보에서 장애물의 식별을 위한 영역을 추출하여 장애물을 감지함으로써, 코너 구역에서의 장애물 감지 및 주행의 정확성을 향상시킬 수 있게 되는 효과가 있다.
이에 따라, 코너 구역에서의 장애물 오감지 및 이에 따른 오주행을 방지할 수 있게 됨은 물론, 오주행으로 인한 장애물 또는 이동 로봇의 파손/고장 등을 방지할 수 있게 되는 효과가 있다.
또한, 코너 구역에서 장애물에 대응한 적절한 주행이 이루어질 수 있게 되는 효과가 있다.
즉, 본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 제어 방법은, 주행의 정확성, 안정성 및 신뢰성이 증대될 수 있게 되는 효과가 있다.
게다가, 3D 카메라 센서의 활용성 및 효용성이 증대될 수 있게 되는 효과도 있다.
도 1은 본 발명에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기의 일 예를 보인 사시도이다.
도 2는 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 평면도이다.
도 3은 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 측면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 청소기와 충전 스테이션이 청소 영역에 설치되는 일 예를 나타내는 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 이동 로봇의 실시 예를 나타낸 예시도.
도 7은 본 발명에 따른 이동 로봇의 코너 구역 주행 예시를 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명에 따른 이동 로봇의 식별 정보 생성 개념을 나타낸 개념도.
도 9a 내지 도 9h는 본 발명에 따른 이동 로봇의 기준 정보의 예시를 나타낸 예시도 a 내지 h.
도 10은 본 발명에 따른 이동 로봇의 장애물 감지에 따른 주행 예시를 나타낸 예시도.
도 11은 본 발명에 따른 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법의 순서를 나타낸 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기(100)의 일 예를 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 평면도이며, 도 3은 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 측면도이다.
참고로, 본 명세서에서는 이동 로봇, 로봇 청소기 및 자율 주행을 수행하는 청소기가 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇 청소기(100)는 일정 영역을 스스로 주행하면서 바닥을 청소하는 기능을 수행한다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다.
로봇 청소기(100)는 청소기 본체(110), 흡입 유닛(120), 센싱 유닛(센싱부)(130) 및 먼지통(140)을 포함한다.
청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)의 제어를 위한 제어부(미도시) 및 로봇 청소기(100)의 주행을 위한 휠 유닛(111)이 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 로봇 청소기(100)는 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다.
휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다.
메인 휠(111a)은 청소기 본체(110)의 양측에 각각 구비되어, 제어부의 제어 신호에 따라 일 방향 또는 타 방향으로 회전 가능하게 구성된다. 각각의 메인 휠(111a)은 서로 독립적으로 구동 가능하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 메인 휠(111a)은 서로 다른 모터에 의해서 구동될 수 있다.
서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 청소기 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)에 의한 로봇 청소기(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(120)에도 구비될 수 있다.
살펴본 바와 같이, 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 로봇 청소기(100)는 바닥을 자율 주행하도록 이루어진다.
한편, 청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)에 전원을 공급하는 배터리(미도시)가 장착된다. 배터리는 충전 가능하게 구성되며, 청소기 본체(110)의 저면부에 착탈 가능하게 구성될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)의 일측으로부터 돌출된 형태로 배치되어, 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 이루어진다. 상기 일측은 상기 청소기 본체(110)가 정방향(F)으로 주행하는 측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽이 될 수 있다.
본 도면에서는, 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)의 일측에서 전방 및 좌우 양측방으로 모두 돌출된 형태를 가지는 것을 보이고 있다. 구체적으로, 흡입 유닛(120)의 전단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치되고, 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치된다.
청소기 본체(110)가 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측이 청소기 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다. 상기 빈 공간은 청소기 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 로봇 청소기(100)의 내측으로 리세스된 형태를 가진다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)로 분리되면, 분리된 흡입 유닛(120)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 사용자는 바닥의 먼지를 제거하고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 흡입 유닛(120)을 장착하고, 바닥을 닦고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 걸레 모듈을 장착할 수 있다.
청소기 본체(110)에는 센싱 유닛(130)이 배치된다. 도시된 바와 같이, 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)이 위치하는 청소기 본체(110)의 일측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽에 배치될 수 있다.
센싱 유닛(130)은 청소기 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(120)과 오버랩되도록 배치될 수 있다. 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)의 상부에 배치되어, 로봇 청소기(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지하도록 이루어진다.
센싱 유닛(130)은 이러한 감지 기능 외의 다른 센싱 기능을 추가로 수행하도록 구성된다. 이에 대하여는 뒤에서 자세히 설명하기로 한다.
청소기 본체(110)에는 먼지통 수용부가 구비되며, 먼지통 수용부에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 도시된 바와 같이, 먼지통 수용부는 청소기 본체(110)의 타측, 즉 청소기 본체(110)의 뒤쪽에 형성될 수 있다.
먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 청소기 본체(110)의 후방[즉, 정방향(F)에 반대되는 역방향(R)]을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다.
먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구가 형성되며, 먼지통 수용부에 먼지통(140)이 장착시 입구와 출구는 먼지통 수용부의 내측벽에 형성된 제1개구 및 제2개구와 각각 연통되도록 구성된다.
이러한 연결관계에 따라, 흡입 유닛(120)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 청소기 본체(110) 내부의 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호 분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 청소기 본체(110) 내부의 배기유로를 거쳐 최종적으로 배기구를 통하여 외부로 배출된다.
이하의 도 4에서는 로봇 청소기(100)의 구성요소와 관련된 일 실시예가 설명된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기(100) 또는 이동 로봇은, 통신부(1100), 입력부(1200), 구동부(1300), 센싱부(1400), 출력부(1500), 전원부(1600), 메모리(1700) 및 제어부(1800) 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다
이때, 도 4에 도시한 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 로봇 청소기가 구현될 수 있음은 물론이다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다
우선, 전원부(1600)는 외부 상용 전원에 의해 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급한다. 전원부(1600)는 이동 로봇에 포함된 각 구성들에 구동 전원을 공급하여, 이동 로봇이 주행하거나 특정 기능을 수행하는데 요구되는 동작 전원을 공급할 수 있다.
이때, 제어부(1800)는 배터리의 전원 잔량을 감지하고, 전원 잔량이 부족하면 외부 상용 전원과 연결된 충전대로 이동하도록 제어하여, 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 배터리를 충전할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(1800)에 전달될 수 있다. 출력부(1500)은 제어부에 의해 상기 배터리 잔량을 화면에 표시할 수 있다
배터리는 로봇 청소기 중앙의 하부에 위치할 수도 있고, 좌, 우측 중 어느 한쪽에 위치할 수도 있다. 후자의 경우, 이동 로봇은 배터리의 무게 편중을 해소하기 위해 균형추를 더 구비할 수 있다
제어부(1800)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다
제어부(1800)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 청소기 내에 저장된 정보, 이동 단말기 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅데이터, big data)를 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고, 제어부(1800)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 이용하여, 실행 가능한 적어도 하나의 청소기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 실현성이 가장 높은 동작이 실행되도록 청소기를 제어할 수 있다.
머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.
머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공 신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다.
머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망(Deap Neuron Network, DNN) 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망(DNN)은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망(DNN)을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.
제어부(1800)는 외부의 서버 또는 메모리에 저장된 트레이닝 데이터를 이용하며, 소정의 물체를 인식하기 위한 특징을 검출하는 학습 엔진을 탑재할 수 있다. 이때, 물체를 인식하기 위한 특징에는 물체의 크기, 형태 및 음영 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 청소기에 구비된 카메라를 통해 획득된 영상 중 일부를 학습 엔진에 입력하면, 상기 학습 엔진은 입력된 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다.
이와 같이, 학습 엔진을 청소기의 주행에 적용하는 경우, 제어부(1800)는 청소기의 주행에 방해되는 의자 다리, 선풍기, 특정 형태의 발코니 틈과 같은 장애물이 청소기 주변에 존재하는지 여부를 인식할 수 있으므로, 청소기 주행의 효율 및 신뢰도를 높일 수 있다.
한편, 위와 같은 학습 엔진은 제어부(1800)에 탑재될 수도 있고, 외부 서버에 탑재될 수도 있다. 학습 엔진이 외부 서버에 탑재된 경우, 제어부(1800)는 분석의 대상인 적어도 하나의 영상을 상기 외부 서버로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
외부 서버는 청소기로부터 전송받은 영상을 학습 엔진에 입력함으로서, 해당 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다. 아울러, 외부 서버는 인식결과와 관련된 정보를 다시 청소기로 전송할 수 있다. 이때, 인식결과와 관련된 정보는 분석의 대상인 영상에 포함된 객체의 개수, 각 개체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
한편, 구동부(1300)는 모터를 구비하여, 상기 모터를 구동함으로써, 좌, 우측 주바퀴를 양 방향으로 회전시켜 본체를 회전 또는 이동시킬 수 있다. 구동부(1300)는 이동 로봇의 본체를 전후좌우로 진행시키거나, 곡선주행시키거나, 제자리 회전시킬 수 있다.
한편, 입력부(1200)는 사용자로부터 로봇 청소기에 대한 각종 제어 명령을 입력받는다. 입력부(1200)는 하나 이상의 버튼을 포함할 수 있고, 예를 들어, 입력부(1200)는 확인버튼, 설정버튼 등을 포함할 수 있다. 확인버튼은 감지 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 맵 정보를 확인하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이고, 설정버튼은 상기 정보들을 설정하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이다.
또한, 입력부(1200)는 이전 사용자 입력을 취소하고 다시 사용자 입력을 받기 위한 입력재설정버튼, 기 설정된 사용자 입력을 삭제하기 위한 삭제버튼, 작동 모드를 설정하거나 변경하는 버튼, 충전대로 복귀하도록 하는 명령을 입력받는 버튼 등을 포함할 수 있다.
또한, 입력부(1200)는 하드 키나 소프트 키, 터치패드 등으로 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 또, 입력부(1200)는 출력부(1500)와 함께 터치 스크린의 형태를 가질 수 있다.
한편, 출력부(1500)는, 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 물론 설치 위치나 설치 형태는 달라질 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 배터리 상태 또는 주행 방식 등을 화면에 표시할 수 있다.
또한, 출력부(1500)는, 센싱부(1400)가 검출한 이동 로봇 내부의 상태 정보, 예를 들어 이동 로봇에 포함된 각 구성들의 현재 상태를 출력할 수 있다. 또, 출력부(1500)는 센싱부(1400)가 검출한 외부의 상태 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 화면에 디스플레이할 수 있다. 출력부(1500)는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다.
출력부(1500)는, 제어부(1800)에 의해 수행되는 이동 로봇의 동작 과정 또는 동작 결과를 청각적으로 출력하는 음향 출력 수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 제어부(1800)에 의해 생성된 경고 신호에 따라 외부에 경고음을 출력할 수 있다.
이때, 음향 출력 수단은 비퍼(beeper), 스피커 등의 음향을 출력하는 수단일 수 있고, 출력부(1500)는 메모리(1700)에 저장된 소정의 패턴을 가진 오디오 데이터 또는 메시지 데이터 등을 이용하여 음향 출력 수단을 통해 외부로 출력할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 출력부(1500)를 통해 주행 영역에 대한 환경 정보를 화면에 출력하거나 음향으로 출력할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 이동 로봇은 출력부(1500)를 통해 출력할 화면이나 음향을 단말 장치가 출력하도록, 지도 정보 또는 환경 정보를 통신부(1100)릍 통해 단말 장치에 전송할 수 있다.
한편, 통신부(1100)는 단말 장치 및/또는 특정 영역 내 위치한 타 기기(본 명세서에서는 "가전 기기"라는 용어와 혼용하기로 한다)와 유선, 무선, 위성 통신 방식들 중 하나의 통신 방식으로 연결되어 신호와 데이터를 송수신한다.
통신부(1100)는 특정 영역 내에 위치한 타 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 타 기기는 네트워크에 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 장치이면 어느 것이어도 무방하며, 일 예로, 공기 조화 장치, 난방 장치, 공기 정화 장치, 전등, TV, 자동차 등과 같은 장치일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 문, 창문, 수도 밸브, 가스 밸브 등을 제어하는 장치 등일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 온도, 습도, 기압, 가스 등을 감지하는 센서 등일 수 있다.
한편, 메모리(1700)는 로봇 청소기를 제어 또는 구동하는 제어 프로그램 및 그에 따른 데이터를 저장한다. 메모리(1700)는 오디오 정보, 영상 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 저장할 수 있다. 또, 메모리(1700)는 주행 패턴과 관련된 정보를 저장할 수 있다.
상기 메모리(1700)는 비휘발성 메모리를 주로 사용한다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지할 수 있는 저장 장치로서, 일 예로, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱 테이프), 광디스크 드라이브, 마그네틱 RAM, PRAM 등일 수 있다.
한편, 센싱부(1400)는, 외부 신호 감지 센서, 전방 감지 센서, 낭떠러지 감지 센서, 2차원 카메라 센서 및 3차원 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
외부 신호 감지 센서는 이동 로봇의 외부 신호를 감지할 수 있다. 외부 신호 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서(Infrared Ray Sensor), 초음파 센서(Ultra Sonic Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor) 등일 수 있다.
이동 로봇은 외부 신호 감지 센서를 이용하여 충전대가 발생하는 안내 신호를 수신하여 충전대의 위치 및 방향을 확인할 수 있다. 이때, 충전대는 이동 로봇이 복귀 가능하도록 방향 및 거리를 지시하는 안내 신호를 발신할 수 있다. 즉, 이동 로봇은 충전대로부터 발신되는 신호를 수신하여 현재의 위치를 판단하고 이동 방향을 설정하여 충전대로 복귀할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 전방, 구체적으로 이동 로봇의 측면 외주면을 따라 일정 간격으로 설치될 수 있다. 전방 감지 센서는 이동 로봇의 적어도 일 측면에 위치하여, 전방의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 전방 감지 센서는 이동 로봇의 이동 방향에 존재하는 물체, 특히 장애물을 감지하여 검출 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
전방 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서 등일 수 있고, 이동 로봇은 전방 감지 센서로 한 가지 종류의 센서를 사용하거나 필요에 따라 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있다.
일 예로, 초음파 센서는 일반적으로 원거리의 장애물을 감지하는 데에 주로 사용될 수 있다. 초음파 센서는 발신부와 수신부를 구비하여, 제어부(1800)는 발신부를 통해 방사된 초음파가 장애물 등에 의해 반사되어 수신부에 수신되는 지의 여부로 장애물의 존부를 판단하고, 초음파 방사 시간과 초음파 수신 시간을 이용하여 장애물과의 거리를 산출할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 발신부에서 방사된 초음파와, 수신부에 수신되는 초음파를 비교하여, 장애물의 크기와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 수신부에 더 많은 초음파가 수신될수록, 장애물의 크기가 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수(일 예로, 5개)의 초음파 센서가 이동 로봇의 전방 측면에 외주면을 따라 설치될 수 있다. 이때, 바람직하게 초음파 센서는 발신부와 수신부가 교대로 이동 로봇의 전면에 설치될 수 있다.
즉, 발신부는 본체의 전면 중앙으로부터 좌, 우측에 이격되도록 배치될 수 있고, 수신부의 사이에 하나 또는 둘 이상의 발신부가 배치되어 장애물 등으로부터 반사된 초음파 신호의 수신 영역을 형성할 수 있다. 이와 같은 배치로 센서의 수를 줄이면서 수신 영역을 확장할 수 있다. 초음파의 발신 각도는 크로스토크(crosstalk) 현상을 방지하도록 서로 다른 신호에 영향을 미치지 아니하는 범위의 각을 유지할 수 있다. 또한, 수신부들의 수신 감도는 서로 다르게 설정될 수 있다.
또한, 초음파 센서에서 발신되는 초음파가 상향으로 출력되도록 초음파 센서는 일정 각도만큼 상향으로 설치될 수 있고, 이때, 초음파가 하향으로 방사되는 것을 방지하기 위해 소정의 차단 부재를 더 포함할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 전술한 바와 같이, 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있고, 이에 따라, 전방 감지 센서는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서 등 중 어느 한 가지 종류의 센서를 사용할 수 있다.
일 예로, 전방 감지 센서는 초음파 센서 이외에 다른 종류의 센서로 적외선 센서를 포함할 수 있다.
적외선 센서는 초음파 센서와 함께 이동 로봇의 외주면에 설치될 수 있다. 적외선 센서 역시, 전방이나 측면에 존재하는 장애물을 감지하여 장애물 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 적외선 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달한다. 따라서, 이동 로봇은 본체가 장애물과의 충돌없이 특정 영역 내에서 이동할 수 있다.
한편, 낭떠러지 감지 센서(또는 클리프 센서(Cliff Sensor))는, 다양한 형태의 광 센서를 주로 이용하여, 이동 로봇의 본체를 지지하는 바닥의 장애물을 감지할 수 있다.
즉, 낭떠러지 감지 센서는, 바닥의 이동 로봇의 배면에 설치되되, 이동 로봇의 종류에 따라 다른 위치에 설치될 수 있음은 물론이다. 낭떠러지 감지 센서는 이동 로봇의 배면에 위치하여, 바닥의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 낭떠러지 감지 센서는 상기 장애물 감지 센서와 같이 발광부와 수광부를 구비한 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, PSD(Position Sensitive Detector) 센서 등일 수 있다.
일 예로, 낭떠러지 감지 센서 중 어느 하나는 이동 로봇의 전방에 설치되고, 다른 두 개의 낭떠러지 감지 센서는 상대적으로 뒤쪽에 설치될 수 있다.
예를 들어, 낭떠러지 감지 센서는 PSD 센서일 수 있으나, 복수의 서로 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다.
PSD 센서는 반도체 표면저항을 이용해서 1개의 p-n접합으로 입사광의 단장거리 위치를 검출한다. PSD 센서에는 일축 방향만의 광을 검출하는 1차원 PSD 센서와, 평면상의 광위치를 검출할 수 있는 2차원 PSD 센서가 있으며, 모두 pin 포토 다이오드 구조를 가질 수 있다. PSD 센서는 적외선 센서의 일종으로서, 적외선을 이용하여, 적외선을 송신한 후 장애물에서 반사되어 돌아오는 적외선의 각도를 측정하여 거리를 측정한다. 즉, PSD 센서는 삼각측량방식을 이용하여, 장애물과의 거리를 산출한다.
PSD 센서는 장애물에 적외선을 발광하는 발광부와, 장애물로부터 반사되어 돌아오는 적외선을 수광하는 수광부를 구비하되, 일반적으로 모듈 형태로 구성된다. PSD 센서를 이용하여, 장애물을 감지하는 경우, 장애물의 반사율, 색의 차이에 상관없이 안정적인 측정값을 얻을 수 있다.
제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서가 지면을 향해 발광한 적외선의 발광신호와 장애물에 의해 반사되어 수신되는 반사신호 간의 적외선 각도를 측정하여, 낭떠러지를 감지하고 그 깊이를 분석할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 감지한 낭떠러지의 지면 상태에 따라 통과 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 따라 낭떠러지의 통과 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 통해 낭떠러지의 존재 여부 및 낭떠러지 깊이를 판단한 다음, 낭떠러지 감지 센서를 통해 반사 신호를 감지한 경우에만 낭떠러지를 통과하도록 한다.
다른 예로, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 이동 로봇의 들림 현상을 판단할 수도 있다.
한편, 2차원 카메라 센서는, 이동 로봇의 일면에 구비되어, 이동 중 본체 주변과 관련된 이미지 정보를 획득한다.
옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor)는, 센서 내에 구비된 이미지 센서로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 영상 데이터는 메모리(1700)에 저장될 수 있다.
또한, 하나 이상의 광원이 옵티컬 플로우 센서에 인접하여 설치될 수 있다. 하나 이상의 광원은, 이미지 센서에 의해 촬영되는 바닥면의 소정 영역에 빛을 조사한다. 즉, 이동 로봇이 바닥면을 따라 특정 영역을 이동하는 경우에, 바닥면이 평탄하면 이미지 센서와 바닥면 사이에는 일정한 거리가 유지된다. 반면, 이동 로봇이 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥면의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 하나 이상의 광원은 조사되는 빛의 양을 조절하도록 제어부(1800)에 의해 제어될 수 있다. 상기 광원은 광량 조절이 가능한 발광 소자, 예를 들어 LED(Light Emitting Diode) 등일 수 있다.
옵티컬 플로우 센서를 이용하여, 제어부(1800)는 이동 로봇의 미끄러짐과 무관하게 이동 로봇의 위치를 검출할 수 있다. 제어부(1800)은 옵티컬 플로우 센서에 의해 촬영된 영상 데이터를 시간에 따라 비교 분석하여 이동 거리 및 이동 방향을 산출하고, 이를 근거로 이동 로봇의 위치를 산출할 수 있다. 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 이동 로봇의 하방에 대한 이미지 정보를 이용함으로써, 제어부(1800)는 다른 수단에 의해 산출한 이동 로봇의 위치에 대하여 미끄러짐에 강인한 보정을 할 수 있다.
3차원 카메라 센서는 이동 로봇의 본체 일면 또는 일부분에 부착되어, 상기 본체의 주위와 관련된 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
즉, 3차원 카메라 센서는 이동 로봇과 피촬영 대상체의 원근거리를 산출하는 3차원 뎁스 카메라(3D Depth Camera)일 수 있다.
구체적으로, 3차원 카메라 센서는 본체의 주위와 관련된 2차원 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영된 2차원 영상에 대응되는 복수의 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 3차원 카메라 센서는 기존의 2차원 영상을 획득하는 카메라를 2개 이상 구비하여, 상기 2개 이상의 카메라에서 획득되는 2개 이상의 영상을 조합하여, 3차원 좌표 정보를 생성하는 스테레오 비전 방식으로 형성될 수 있다.
구체적으로, 상기 실시예에 따른 3차원 카메라 센서는 본체의 전방을 향해 하측으로 제1 패턴의 광을 조사하는 제1 패턴 조사부와, 상기 본체의 전방을 향해 상측으로 제2 패턴의 광을 조사하는 제2 패턴 조사부 및 본체의 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부를 포함할 수 있다. 이로써, 상기 영상 획득부는 상기 제1 패턴의 광과 상기 제2 패턴의 광이 입사된 영역의 영상을 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 적외선 패턴을 조사하는 적외선 패턴 방출부를 구비하고, 적외선 패턴 방출부에서 조사된 적외선 패턴이 피촬영 대상체에 투영된 모양을 캡쳐함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 IR(Infra Red) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 빛을 방출하는 발광부를 구비하고, 발광부에서 방출되는 레이저 중 피촬영 대상체로부터 반사되는 일부를 수신하며, 수신된 레이저를 분석함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 TOF(Time of Flight) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
구체적으로, 위와 같은 3차원 카메라 센서의 레이저는 적어도 일방향으로 연장된 형태의 레이저를 조사하도록 구성된다. 일 예에서, 상기 3차원 카메라 센서는 제1 및 제2 레이저를 구비할 수 있으며, 상기 제1 레이저는 서로 교차하는 직선 형태의 레이저를 조사하고, 제2 레이저는 단일의 직선 형태의 레이저를 조사할 수 있다. 이에 따르면, 최하단 레이저는 바닥 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용되고, 최상단 레이저는 상부의 장애물을 감지하는 데에 이용되며, 최하단 레이저와 최상단 레이저 사이의 중간 레이저는 중간 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용된다.
이하의 도 5에서는 청소 영역(500) 내에서 청소기(100)와 충전 스테이션(510)의 설치 양태를 나타내는 일 실시예가 설명된다.
도 5에 도시된 것과 같이, 청소기(100)의 배터리를 충전시키기 위한 충전 스테이션(510)은 주행 환경에 해당하는 청소 영역(500) 내에 설치될 수 있다. 일 실시예에서, 충전 스테이션(510)은 상기 주행 환경(500)의 외곽에 설치될 수 있다.
도 5에 도시되지는 않았으나, 충전 스테이션(510)은 서로 다른 종류의 신호를 방출할 수 있는 통신장치(미도시)를 구비하며, 상기 통신장치는 청소기(100)의 통신부(1100)와 무선 통신을 수행할 수 있다.
제어부(1800)는 충전 스테이션(510)으로부터 상기 통신부(1100)에 수신된 신호에 근거하여, 청소기(100)의 본체가 충전 스테이션(510)에 도킹되도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
제어부(1800)는 배터리의 잔여 용량이 한계 용량 이하로 떨어지는 경우, 본체를 충전 스테이션(510) 방향으로 이동시킬 수 있으며, 본체가 충전 스테이션(510)에 근접한 경우, 도킹 기능을 개시하도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
한편, 도 5에 도시된 바와 같은 상기 주행 환경(500)에는 하나 이상의 코너 구역(CN#1 내지 #4)이 형성 되는데, 상기 코너 구역(CN)은 두 벽면이 교차하게 되는 점 및 오염도가 높은 가능성이 있는 점에서 주행 및 청소에 제약이 따르게 되고, 따라서 특정한 주행 및 청소 수행이 요구되어 진다.
특히, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 코너 구역(CN) 중 일부 구역(CN#3 및 CN#4)에 장애물(OB)이 존재하는 경우, 상기 코너 구역(CN)의 환경적 특성으로 인해 상기 장애물(OB)의 인식이 부정확하게 이루어질 우려가 있고, 또한 주행 모션이 방해될 우려가 있어, 상기 코너 구역(CN)의 청소가 제대로 이루어지지 않을 가능성이 높아지게 된다.
따라서, 상기 장애물(OB)이 존재하는 상기 코너 구역(CN)에 대한 특정 운전이 필요하게 된다.
이하, 본 발명에 따른 이동 로봇의 일 실시 예를 설명한다.
본 발명에 따른 이동 로봇(100)(이하, 로봇이라 칭한다)은, 상기 로봇(100)의 본체(110), 상기 본체(110)를 이동시키는 구동부(111), 상기 본체(110)의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부(130) 및 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 근거로 상기 본체(110)의 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어하는 제어부(1800)를 포함한다.
이와 같이 상기 본체(110), 상기 구동부(111), 상기 센싱부(130) 및 상기 제어부(1800)를 포함하는 상기 로봇(100)은, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 센싱부(130)가 상기 감지 광(SL)을 조사하여, 상기 제어부(1800)가 상기 감지 광(SL)의 조사 결과에 따라 상기 로봇(100)의 전방에 존재하는 장애물을 감지할 수 있다.
여기서, 상기 감지 광(SL)은, 상기 센싱부(130)에서 조사되는 레이저 광일 수 있으며, 직선 형태로 조사될 수 있다.
상기 센싱부(130)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 본체(110)의 주행 중 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사하여, 상기 본체(110)의 전방에 존재하는 장애물에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 근거로 장애물 유무를 감지하게 될 수 있다.
구체적으로는, 상기 본체(110)가 전진하는 중 상기 센싱부(130)가 상기 본체(110)의 전방에 상기 감지 광(SL)을 조사하여 조사 결과를 생성하면, 상기 제어부(130)가 일정 시간 동안의 상기 조사 결과를 이용하여 3D 이미지 정보를 생성하여, 상기 3D 이미지 정보를 근거로 상기 감지 광(SL)이 조사된 영역의 장애물 여부를 감지하게 될 수 있다.
이처럼 상기 감지 광(SL)을 조사하여 상기 조사 결과를 생성하는 상기 센싱부(130)는, 3D 카메라 센서를 포함하여, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사할 수 있다.
즉, 상기 센싱부(130)는, 상기 3D 카메라 센서를 통해 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사할 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 본체의 전방의 지면을 지향하도록 구비되어 상기 지면에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 도 3에 도시된 바와 같이, 지면과 수평으로 지향된 상태에서, 일정 각도(θ) 만큼 지면 쪽을 향하도록 구비되어, 상기 지면에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 지면에 상기 감지 광(SL)을 라인 광 형태로 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 감지 광(SL)이 직선 형태로 바닥면에 조사될 수 있다.
이에 따라, 상기 본체(110)가 전진하는 동안, 상기 감지 광(SL)이 상기 바닥면을 스캔하는 형태로 조사될 수 있게 된다.
이 경우, 상기 본체(110)가 이동하는 거리와 상기 감지 광(SL)의 길이의 곱 만큼의 면적이 조사될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 본체(110)에서 일정 거리 만큼 이격된 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 바닥면의 지향 각도에 의해 결정된 거리 만큼 이격된 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 바닥면의 일정 범위에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 바닥면에 일정 길이의 상기 감지 광(SL)을 직선 형태로 조사하여, 상기 감지 광(SL)이 조사되는 크기에 해당하는 만큼의 일정 범위에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 센싱부(130)는, 기설정된 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
즉, 상기 감지 주기는, 상기 조사 결과가 생성되는 단위 시간일 수 있다.
상기 감지 주기는, 20 내지 40[ms]의 시간으로 설정될 수 있다.
이를테면, 30[ms]로 설정되어, 상기 센싱부(130)가 30[ms]마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달하게 될 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 30[ms]마다 생성된 상기 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보를 생성하게 될 수 있다.
이처럼 상기 센싱부(130)가 기설정된 상기 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달하게 됨으로써, 상기 제어부(1800)가 상기 3D 이미지 정보를 정밀하게 생성하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 조사 결과를 근거로 상기 3D 이미지 정보를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보에 따라 상기 주행 환경(500) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 3D 이미지 정보를 분석하여 장애물(OB)을 인식하는 인식부(미도시)를 포함하여, 상기 인식부를 통해 상기 장애물(OB)을 감지할 수 있다.
상기 인식부는, 데이터를 저장하는 메모리로, 상기 제어부(1800)에 포함될 수 있다.
상기 인식부는, 딥러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘으로 지도 학습된 인공 신경망 기반의 인식 모델이 저장되어, 상기 인식 모델을 통해 상기 3D 이미지 정보에서 장애물(OB)을 인식할 수 있다.
한편, 상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)에서는 상기 주행 환경(500)의 일반 영역에서의 주행과 구분하여 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)의 주행을 제어하는 경우, 상기 코너 구역(CN)에 대한 조사 결과를 누적한 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)가 상기 코너 구역(CN)을 주행하도록 제어한다.
상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)의 주행을 제어하는 경우, 기설정된 주행 모드에 따라 상기 본체(110)가 상기 코너 구역(CN)을 주행하도록 제어할 수 있다.
즉, 상기 로봇(100)은, 상기 코너 구역(CN)에서 상기 주행 모드에 따라 상기 코너 구역(CN)을 주행하게 될 수 있다.
상기 주행 모드는, 상기 코너 구역(CN)을 주행 및 청소하기 위한 모드일 수 있다.
상기 주행 모드는, 상기 주행 환경(500)에서 상기 코너 구역(CN)을 제외한 일반 영역을 주행하는 모드와 달리 설정될 수 있다.
이를테면, 상기 코너 구역(CN)에서 특정 모션을 일정 순서에 따라 수행하거나, 또는 청소의 강도 및 횟수가 상기 코너 구역(CN)을 제외한 일반 영역을 주행하는 모드와 달리 설정될 수 있다.
상기 주행 모드는, 상기 코너 구역(CN)의 일 벽면에서 상기 본체(110)가 후진, 회전, 곡선 주행 및 전진 모션 순으로 주행하는 모드일 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)에서 상기 주행 모드에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어할 시, 상기 코너 구역(CN)의 일 벽면에서 상기 본체(110)가 후진, 회전, 곡선 주행 및 전진 모션 순으로 주행하도록 제어하게 될 수 있다.
즉, 상기 로봇(100)은, 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 경우, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 코너 구역(CN)의 일 벽면(WALL 1)에서 후진(①), 회전(②), 곡선 주행(③) 및 전진 모션(④) 순으로 주행하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)의 주행이 완료될 때까지, 상기 본체(110)가 상기 주행 모드에 따른 주행을 반복하도록 제어할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 로봇(100)이 상기 일 벽면(WALL 1)에서 타 벽면(WALL 2)에 이르기까지, 후진(①), 회전(②), 곡선 주행(③) 및 전진 모션(④) 순으로 주행을 반복하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있다.
이 경우, 상기 로봇(100)은, 상기 주행 모드에 따른 주행을 반복하여 상기 일 벽면(WALL 1)을 따라 일정 간격(X[cm])씩 상기 타 벽면(WALL 2) 방향으로 이동하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 본체(110)가 상기 회전(②) 및 상기 곡선 주행(③) 모션을 수행하는 동안 상기 식별 정보를 생성하여, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 기주행 지점에서 타 벽면(WALL 2) 방향으로 X[cm]만큼 이동하기 위해 상기 본체(110)가 상기 일 지점에서 후진(①)한 후, 회전(②) 및 곡선 주행(③) 모션을 수행하는 동안, 이동 대상 지점에 대한 상기 식별 정보를 생성하여 상기 기준 정보와 비교함으로써, 상기 이동 대상 지점에 위치한 장애물(OB)을 감지하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB)을 감지한 경우, 상기 본체(110)가 주행 방향을 상기 회전 모션(②) 수행 전 방향으로 전환한 후, 상기 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전진하도록 제어할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 본체가 상기 곡선 주행(③) 모션으로 주행하는 동안 상기 장애물(OB)을 감지한 경우, 상기 본체(110)가 상기 장애물(OB)을 감지한 위치에서 주행 방향을 상기 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전환한 후, 상기 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전진하도록 제어할 수 있다.
이에 따라, 상기 본체(110)가 상기 장애물(OB)에 충돌하지 않고 상기 장애물(OB)을 회피하여 상기 주행 모드에 따른 주행을 지속하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 센싱부(120)의 조사 결과를 일정 기준에 따라 누적한 결과를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 일정 기준에 따라 상기 조사 결과를 누적하여, 도 8에 도시된 바와 같이 상기 이미지 정보(CI)를 생성하고, 상기 이미지 정보(CI)를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상에서 상기 장애물(OB)의 유무를 감지할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN)에 대한 상기 조사 결과를 상기 일정 기준에 따라 누적하여 상기 이미지 정보(CI)를 생성하고, 상기 이미지 정보(CI)에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 상기 장애물(OB) 여부를 감지하게 될 수 있다.
상기 일정 기준은, 상기 코너 구역(CN)에 대한 정보를 식별할 수 있는 이미지 정보(CI)의 기준일 수 있다.
이를테면, 상기 이미지 정보(CI)의 크기, 또는 상기 센싱부(120)의 조사 시간, 또는 상기 조사 결과의 필요 데이터량에 대한 기준일 수 있다.
이에 따라 상기 제어부(1800)는, 도 8에 도시된 바와 같이 상기 이미지 정보(CI)를 일정 크기에 따라 생성하여, 상기 이미지 정보(CI)를 이용하여 상기 장애물(OB) 여부를 감지하게 될 수 있다.
상기 이미지 정보(CI)는, 상기 조사 결과가 상기 일정 기준에 따라 누적되어, 일정 크기 이상으로 생성될 수 있다.
이를테면, 도 8에 도시된 바와 같이, 세로 240 X 가로 320 [px] 의 크기로 생성될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 도 8에 도시된 바와 같은 상기 이미지 정보(CI)에서, 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 상기 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 이미지 정보(CI)에서 상기 기준 영역에 해당하는 일부 영역을 근거로 상기 장애물(OB)을 식별하여, 상기 코너 구역(CN) 상에서의 상기 장애물(OB) 여부를 감지하게 될 수 있다.
상기 기준 영역은, 상기 이미지 정보(CI)의 어느 일 지점을 기준으로 상부 및 하부 각각으로 일정 길이에 해당하는 영역일 수 있다.
즉, 상기 기준 영역은, 상기 이미지 정보(CI)의 일 부분에 해당할 수 있다.
이를테면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 이미지 정보(CI)의 세로 중심에서 하부에 해당하는 영역일 수 있다.
여기서, 상기 일 지점은, 상기 감지 광이 맺힌 비율이 일정 기준 이상에 해당하는 지점일 수 있다.
즉, 상기 기준 영역은, 상기 이미지 정보(CI)에서 상기 감지 광이 맺힌 비율이 일정 기준 이상에 해당하는 지점을 기준으로, 상부 및 하부 각각으로 일정 길이에 해당하는 영역일 수 있다.
이를테면, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 이미지 정보(CI)의 세로 중심을 포함하여 세로로 80 [px] 길이에 해당하는 영역일 수 있다.
이 경우, 상기 기준 영역은, 상기 이미지 정보(CI)의 일 부분에 세로 80 x 가로 320 [px] 크기의 영역이 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 이미지 정보(CI)에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출한 후, 추출 결과의 사이즈를 일정 비율에 따라 감소시켜 상기 식별 정보를 생성할 수 있다.
이를테면, 상기 기준 영역의 사이즈를 0.5 비율로 감소시켜 상기 식별 정보를 생성하게 될 수 있다.
이 경우, 상기 기준 영역의 사이즈가 세로 80 x 가로 320 [px]이면, 상기 기준 영역을 0.5 비율로 감소시켜, 세로 40 x 가로 160 [px]의 크기로 상기 식별 정보를 생성하게 될 수 있다.
이에 따라, 상기 장애물(OB)의 식별을 위한 데이터의 크기를 감소시키게 되고, 상기 장애물(OB)의 식별 및 감지 속도를 향상시키게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 식별 정보를 생성한 후, 상기 식별 정보를 기저장된 상기 기준 정보와 비교하여, 비교 겨로가를 근거로 상기 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
상기 기준 정보는, 상기 식별 정보와 비교되는 이미지 형태의 정보일 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 상기 식별 정보와 상기 기준 정보의 일치 여부를 비교하여, 상기 식별 정보와 상기 기준 정보의 일치 여부에 따라 상기 장애물(OB) 여부를 감지하게 될 수 있다.
상기 기준 정보는, 상기 코너 구역(CN)의 지형, 지물 및 상기 장애물(OB)의 종류에 따른 하나 이상의 패턴 정보를 포함할 수 있다.
이를테면, 도 9a 내지 도 9h에 도시된 바와 같이, 상기 코너 구역(CN)의 지형, 지물 및 상기 장애물(OB)의 상태 각각의 패턴 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 도 9a는 상기 코너 구역(CN)에 장애물이 미존재하는 경우의 패턴에, 도 9b는 상기 코너 구역(CN)에서 어느 한 벽면의 패턴에, 도 9c는 상기 코너 구역(CN)에서 두 벽면이 만나는 구석 부분의 패턴에, 도 9d는 상기 코너 구역(CN)에서 상기 장애물(OB)이 존재하는 경우의 패턴에, 도 9e 내지 도 9h는 상기 코너 구역(CN)에 투명한 장애물(OB)이 존재하는 경우의 다양한 패턴에 해당할 수 있다.
또한, 상기 기준 정보는, 상기 장애물(OB)의 종류 각각에 따른 하나 이상의 패턴 정보를 포함할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 기준 정보 중 상기 식별 정보에 해당하는 패턴에 따라 상기 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
이를테면, 상기 식별 정보가 도 9c에 도시된 바와 같은 패턴에 해당하는 경우, 상기 장애물(OB)이 존재하지 않는 것으로 감지하고, 상기 식별 정보가 도 9d에 도시된 바와 같은 패턴에 해당하는 경우, 상기 장애물(OB)이 존재하는 것으로 감지하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 코너 구역(CN)의 지형, 지물 및 상기 장애물(OB)의 종류를 구분하여 감지할 수 있다.
이를테면, 상기 식별 정보가 상기 기준 정보에 포함된 하나 이상의 패턴 중 어느 패턴에 일치하는지 여부에 따라, 상기 장애물(OB)의 종류가 투명한 장애물인지, 또는 불투명한 장애물인지 구분하여 감지하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 코너 구역(CN) 상의 상기 장애물(OB) 여부를 감지한 결과를 상기 기준 정보에 반영하여 저장할 수 있다.
이에 따라, 상기 장애물(OB) 여부의 감지 결과가 학습될 수 있게 된다.
상기 제어부(1800)는, 이와 같이 상기 장애물(OB) 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)가 상기 코너 구역(CN)을 주행하도록 제어할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 감지 결과에 따라 상기 주행 모드의 수행을 제어하게 될 수 있다.
상기 로봇(100)이 상기 감지 결과에 따라 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 예시는, 도 10에 도시된 바와 같을 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 상기 로봇(100)이 상기 일 벽면(WALL 1)에서 후진(①)한 후, 일정 각도 만큼 회전(②)하여 곡선 주행(③)을 수행하는 동안(P10), 상기 식별 정보를 생성하여 상기 기준 정보와 비교하고, 비교 결과 상기 장애물(OB)이 존재하는 것으로 감지하면, 주행 방향을 상기 회전 모션(②) 수행 전 방향으로 전환(P11 및 P12)한 후, 상기 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전진(P13 및 P14)하고, 상기 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전진한 후 후진(P15)하여, 상기 코너 구역(CN)에 대한 주행을 완료하게 됨으로써, 상기 장애물(OB)과 충돌하지 않고 상기 코너 구역(CN)에 대한 주행을 수행하게 될 수 있다.
이와 같이 상기 코너 구역(CN)에 대한 상기 조사 결과를 누적한 이미지 정보(CI)에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 상기 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 기저장된 상기 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상의 상기 장애물(OB) 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 상기 로봇(100)은, 도 11에 도시된 바와 같은 코너 구역 주행 방법으로 상기 코너 구역(CN)을 주행하게 될 수 있다.
상기 코너 구역 주행 방법(이하, 주행 방법이라 칭한다)은, 상기 로봇(100)이 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 방법으로, 도 11에 도시된 바와 같이, 상기 코너 구역(CN)에 대한 조사 결과를 누적하여 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계(S10), 상기 이미지 정보(CI)에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하는 단계(S20), 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물 여부를 감지하는 단계(S30) 및 감지 결과에 대응하여 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 단계(S40)를 포함한다.
이와 같은 상기 주행 방법은, 상기 로봇(100)이 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 주행 모드의 주행 방법일 수 있다.
상기 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계(S10)는, 상기 코너 구역(CN)에 대한 주행 시작 후, 상기 로봇(100)이 상기 조사 결과를 누적하여 상기 코너 구역(CN)에 대한 상기 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계일 수 있다.
상기 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계(S10)는, 상기 조사 결과를 일정 기준에 따라 누적하여 상기 이미지 정보(CI)를 생성할 수 있다.
상기 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계(S10)는, 상기 조사 결과를 상기 일정 기준에 따라 누적하여, 도 8에 도시된 바와 같이 상기 이미지 정보(CI)를 생성할 수 있다.
상기 식별 정보를 생성하는 단계(S20)는, 상기 이미지 정보(CI)를 생성(S10)한 후, 상기 로봇(100)이 상기 이미지 정보(CI)로부터 상기 식별 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
상기 식별 정보를 생성하는 단계(S20)는, 상기 이미지 정보(CI)의 어느 일 지점을 기준으로 상부 및 하부 각각으로 일정 길이에 해당하는 영역을 추출하여 상기 식별 정보를 생성할 수 있다.
상기 식별 정보를 생성하는 단계(S20)는, 상기 이미지 정보(CI)에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여, 추출 결과의 사이즈를 일정 비율에 따라 감소시켜 상기 식별 정보를 생성할 수 있다.
상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하는 단계(S30)는, 상기 식별 정보를 생성(S20)한 후, 상기 로봇(100)이 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 비교 결과에 따라 상기 코너 구역(CN) 상의 상기 장애물(OB) 여부를 감지하는 단계일 수 있다.
상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하는 단계(S30)는, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보에 포함된 상기 코너 구역(CN)의 지형, 지물 및 장애물(OB)의 종류에 따른 하나 이상의 패턴과 비교하여, 상기 기준 정보 중 상기 식별 정보에 해당하는 패턴에 따라 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지할 수 있다.
상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하는 단계(S30)는, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 코너 구역의 지형, 지물 및 장애물(OB)의 종류를 구분하여 감지할 수 있다.
상기 코너 구역(CN)을 주행하는 단계(S40)는, 상기 장애물(OB) 여부를 감지(S30)한 후, 상기 로봇(100)이 감지 결과에 따라 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 단계일 수 있다.
상기 코너 구역(CN)을 주행하는 단계(S40)는, 상기 장애물(OB)이 존재하는 것으로 감지한 경우, 주행 방향을 회전 모션 수행 전 방향으로 전환한 후, 일 벽면(WALL 1) 방향으로 전진하여, 상기 장애물(OB)을 회피하여 주행할 수 있다.
상기 이미지 정보(CI)를 생성하는 단계(S10), 상기 식별 정보를 생성하는 단계(S20), 상기 코너 구역(CN) 상의 장애물(OB) 여부를 감지하는 단계(S30) 및 상기 코너 구역(CN)을 주행하는 단계(S40)를 포함하는 상기 주행 방법은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 상기 제어부(1800)를 포함할 수도 있다.
상술한 바와 같은 본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법의 실시 예들은, 각 실시 예가 독립적으로, 또는 분리되어 실시될 수 있음은 물론이고, 하나 이상의 실시 예들이 조합되어 실시될 수도 있다. 또한, 상술한 바와 같은 실시 예에 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법에 관한 다른 실시 예들이 조합되어 실시될 수도 있다.
상술한 바와 같은 본 발명에 따른 이동 로봇 및 이의 코너 구역 주행 방법은, 로봇 청소기, 로봇 청소기를 제어하는 제어수단, 로봇 청소 시스템, 로봇 청소기를 제어하기 위한 제어 방법 등에 적용되어 실시될 수 있다. 그러나 본 명세서에 개시된 기술은 이에 한정되지 않고, 상기 기술의 기술적 사상이 적용될 수 있는 이동 로봇, 이동 로봇 시스템 및 이동 로봇의 제어 방법에도 적용되어 실시될 수 있다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시 예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 청구범위뿐 아니라 이 특허 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (20)

  1. 본체;
    상기 본체를 이동시키는 구동부;
    상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부; 및
    상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 주행 환경 중 코너 구역의 주행을 제어하는 경우,
    상기 코너 구역에 대한 조사 결과를 누적한 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하고, 상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체가 상기 코너 구역을 주행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    3D 카메라 센서를 포함하여, 상기 감지 광을 상기 본체의 전방에 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 코너 구역의 주행을 제어하는 경우,
    기설정된 주행 모드에 따라 상기 본체가 상기 코너 구역을 주행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 주행 모드는,
    상기 코너 구역의 일 벽면에서 상기 본체가 후진, 회전, 곡선 주행 및 전진 모션 순으로 주행하는 모드인 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 본체가 상기 회전 및 상기 곡선 주행 모션을 수행하는 동안 상기 식별 정보를 생성하여, 상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  6. 제4 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 코너 구역 상의 장애물을 감지한 경우,
    상기 본체가 주행 방향을 상기 회전 모션 수행 전 방향으로 전환한 후, 상기 일 벽면 방향으로 전진하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 센싱부의 조사 결과를 일정 기준에 따라 누적한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 기준 영역은,
    상기 이미지 정보의 어느 일 지점을 기준으로 상부 및 하부 각각으로 일정 길이에 해당하는 영역인 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 일 지점은,
    상기 감지 광이 맺힌 비율이 일정 기준 이상에 해당하는 지점인 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 이미지 정보에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출한 후, 추출 결과의 사이즈를 일정 비율에 따라 감소시켜 상기 식별 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 기준 정보는,
    상기 코너 구역의 지형, 지물 및 장애물의 종류에 따른 하나 이상의 패턴 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 기준 정보 중 상기 식별 정보에 해당하는 패턴에 따라 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 코너 구역의 지형, 지물 및 장애물의 종류를 구분하여 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  14. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지한 결과를 상기 기준 정보에 반영하여 저장하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  15. 본체;
    상기 본체를 이동시키는 구동부;
    상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부; 및
    상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법에 있어서,
    상기 코너 구역에 대한 조사 결과를 누적하여 이미지 정보를 생성하는 단계;
    상기 이미지 정보에서 기지정된 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여 식별 정보를 생성하는 단계;
    상기 식별 정보를 기저장된 기준 정보와 비교한 결과를 근거로 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 단계; 및
    감지 결과에 대응하여 상기 코너 구역을 주행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 이미지 정보를 생성하는 단계는,
    상기 조사 결과를 일정 기준에 따라 누적하여 상기 이미지 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
  17. 제15 항에 있어서,
    상기 식별 정보를 생성하는 단계는,
    상기 이미지 정보의 어느 일 지점을 기준으로 상부 및 하부 각각으로 일정 길이에 해당하는 영역을 추출하여 상기 식별 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 식별 정보를 생성하는 단계는,
    상기 이미지 정보에서 상기 기준 영역에 해당하는 영역을 추출하여, 추출 결과의 사이즈를 일정 비율에 따라 감소시켜 상기 식별 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
  19. 제15 항에 있어서,
    상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 단계는,
    상기 식별 정보를 상기 기준 정보에 포함된 상기 코너 구역의 지형, 지물 및 장애물의 종류에 따른 하나 이상의 패턴과 비교하여, 상기 기준 정보 중 상기 식별 정보에 해당하는 패턴에 따라 상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 코너 구역 상의 장애물 여부를 감지하는 단계는,
    상기 식별 정보를 상기 기준 정보와 비교하여, 상기 코너 구역의 지형, 지물 및 장애물의 종류를 구분하여 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 코너 구역 주행 방법.
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