KR20220088568A - 레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법 및 장치 - Google Patents

레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법은 레이저 거리 측정기의 빔을 이용한 측정거리가 유효 범위 인지 판단하는 단계; 측정거리와 현재위치를 이용하여 장애물이 위치한 절대 위치 좌표를 구하는 단계; 상기 절대 위치 좌표 상에서 상기 장애물이 측정된 격자 번호를 구하는 단계; 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는지 판단하는 단계; 상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 상기 레이저 거리 측정기를 포함하는 로봇이 정지 상태인지 판단하는 단계; 상기 로봇이 정지된 경우, 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 지 판단하는 단계; 및 상기 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 상기 장애물 가능성에 기초하여 투명 장애물을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF DETECTING TRANSPARENT OBSTACLES USING LASER RANGE FINDER}
본 발명은 레이저 레인지 파인더를 이용한 투명 장애물 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 모바일 로봇이 주행 중 충돌을 방지하기 위하여 사용하는 레이저 거리 측정기만을 이용하여 투명 장애물을 인식하는 방법 에 관한 것이다.
최근 청소 로봇, 서비스 로봇 등을 주축으로 해서 실내에서 사용하는 다양한 모바일 로봇이 개발되고 상용화되고 있다. 모바일 로봇은 주행 중 반드시 장애물을 회피해야 하는데 이를 위해서는 주변 환경을 인식하는 것이 필수적이다. 주변 환경 인식을 위해서 다양한 센서가 활용 되는 추세인데 그 중 모바일 로봇에 많이 사용되는 센서가 레이저 거리 측정기이다. 레이저 거리 측정기는 레이저를 이용하여 일정 영역의 장애물을 감지한다.
하지만, 최근에는 인테리어를 위해 다양한 재료들이 사용되고 있다. 그 중 유리 또는 플라스틱 재질과 같은 투명 장애물의 사용 비중 역시 높아지고 있는 추세이다. 이러한 투명장애물은 재질의 특성상 레이저 거리 측정기만을 이용하여 탐지하기 어렵다는 단점이 존재한다. 그로 인해 모바일 로봇에 투명장애물 탐지를 위한 별도의 센서를 부착하는 등의 이중 부담이 발생한다.
따라서, 본 발명의 목적은 주행중인 모바일 로봇에서 레이저 거리 측정기만을 이용하여 투명장애물을 인식하는 방법을 제시한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 투명 장애물이 포함되어 있는 환경에서 레이저 거리 측정기만을 이용하여 모바일 로봇이 이동 중 투명 장애물을 감지할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법은 레이저 거리 측정기의 빔을 이용한 측정거리가 유효 범위 인지 판단하는 단계; 측정거리와 현재위치를 이용하여 장애물이 위치한 절대 위치 좌표를 구하는 단계; 상기 절대 위치 좌표 상에서 상기 장애물이 측정된 격자 번호를 구하는 단계; 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는지 판단하는 단계; 상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 상기 레이저 거리 측정기를 포함하는 로봇이 정지 상태인지 판단하는 단계; 상기 로봇이 정지된 경우, 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 지 판단하는 단계; 및 상기 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 상기 장애물 가능성에 기초하여 투명 장애물을 판별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 투명 장애물 인식 장치는 레이저 거리 측정기; 및 상기 레이저 거리 측정기의 빔을 이용한 측정거리가 유효 범위 인지 판단하고, 측정거리와 현재위치를 이용하여 장애물이 위치한 절대 위치 좌표를 구하고, 상기 절대 위치 좌표 상에서 상기 장애물이 측정된 격자 번호를 구하고, 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는지 판단하고, 상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 상기 레이저 거리 측정기를 포함하는 로봇이 정지 상태인지 판단하고, 상기 로봇이 정지된 경우, 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 지 판단하고, 상기 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 상기 장애물 가능성에 기초하여 투명 장애물을 판별하는 장애물 판정부를
포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 레이저 거리 측정(LRF)에서 투명 장애물을 탐지를 시도 했을 때 발생하는 반사 노이즈를 누적시키는 방식을 이용하여, 레이저 거리 측정기 외에 별도의 센서를 부착하지 않은 모바일 로봇이 투명 장애물에 부딪히지 않고 자율 주행이 가능 하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물 인식 장치의 블록도를 나타내는 도면.
도 2는 도 1 에서 레이저 거리 측정(LRF)의 n번째 빔의 의미를 가시적으로 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇과 레이저 거리 측정(LRF)의 좌표계 사이의 관계를 나타내는 도면.
도 4은 도 1 중 n번째 빔에 의해 측정된 장애물이 포함된 격자의 번호를 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물이 포함된 환경에서의 최종 격자 맵을 나타내는 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물이 있는 환경에서 격자 맵을 만들어내는 전체 순서도를 나태내는 도면.
도 7 내지 도 8은 도 6 중 격자의 장애물 가능성을 통해 투명 장애물을 판별해내는 순서도를 나태내는 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명은 LRF를 통해 주변을 센싱하는 로봇이 자율 주행 중에 투명장애물을 만나면 LRF의 빔에 의해서 발생하는 반사 잡음을 이용하여 투명 장애물을 탐지하는 방법 및 장치이다. 이때 로봇은 자율 주행을 위해서 격자 지도 방식을 기반으로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물 인식 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 투명 장애물 인식 장치(100)를 포함하는 로봇은 레이저 거리 측정기(LRF: Laser Range Finder, 110) 및 장애물 판정부(120)을 포함할 수 있다.
로봇은 레이저 거리 측정기(110)의 빔을 이용해 장애물과의 거리를 측정할 수 있다.
도 2를 참조하면, 로봇은 레이저 거리 측정기(110)는 복수 개의 빔을 출력하여 장애물을 판단 할 수 있다. 레이저 거리 측정기(110)의 빔의 최대 개수는 레이저 거리 측정기(110)가 가진 고유한 분해능과 이식 범위에 따라 달라진다. 도2에 나타나 있는 빨간색 선의 길이는 레이저 거리 측정기(110)의 최대 인식 범위(유효 범위)를 나타내고 이 역시 레이저 거리 측정기(110)의 성능에 따라 다르다.
레이저 거리 측정기(110)는 현재 시점(t)에 n(상수) 개의 빔을 출력하게 된다 이때, n 번째 빔은 LRF에 발사되는 빔 번호를 의미한다. n의 범위는 레이저 거리 측정기(110)의 성능(분해능, 탐지범위) 및 기준점에 에 따라 최솟값과 최댓값은 달라진다.
레이저 거리 측정기(110)는 출력되는 모든 빔에 대해서 거리를 측정할 수 있다. 레이저 거리 측정기(110)는 거리를 측정하는 방법은 이하 도 6에서 자세히 설명하도록 한다.
장애물 판정부(120)는 측정된 거리가 레이저 거리 측정기 성능상의 유효 범위 인지 판단할 수 있다. 이때, 장애물 판정부(120)는 만약 유효 범위일 경우에는 수학식 1을 이용해 측정된 로봇의 현재 위치와 측정 거리, 방향을 통한 장애물의 절대 위치 좌표를 구할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, 수학식 1을 도 3를 참조하여 설명한다.
도3은 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇과 레이저 거리 측정(LRF)의 좌표계 사이의 관계를 나타내는 도면이다.
도3의 빨간색원은 로봇을 나타내고 xrobot, yrobot은 각각 로봇의 중심점 위치, d는 빔을 이용한 측정 거리, xlrf, ylrf는 장애물(obstacle)의 절대 위치 좌표 그리고 는 각각 로봇의 진행 방향과 빔의 방향의 각도, 로봇의 진행 방향을 나타낼 수 있다.
다시 도1을 참조하면, 장애물 판정부(120)는 수학식 1을 이용해 장애물의 절대 위치 좌표를 구하고 나면 해당 좌표가 포함되어 있는 격자 번호를 격자 지도상에서 구할 수 있다.
이때, 장애물 판정부(120)는 측정거리가 레이저 거리 측정기(110)의 유효범위에 속하지 않으면 의미 없는 격자 번호를 부여할 수 있다.
장애물 판정부(120)가 레이저 거리 측정기(110)의 n번째 빔에 의해 측정된 장애물이 포함된 격자 번호를 구하는 방법은 도4을 참조하여 설명한다.
도 4응 도 1 중 n번째 빔에 의해 측정된 장애물이 포함된 격자의 번호를 나타내는 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 장애물 판정부(120)는 레이저 거리 측정기(110)에서 출력된 LRF의n -1번째 빔과 n번째 빔에 의하여 N번째 빔에 의해 측정된 장애물이 있는 격자의 격자 번호를 구할 수 있다. 실시예에 따라, 격자 번호는 25개이고,장애물은 2번 격자 번호에 위치할 수 있다.
다시 도1을 참조하면, 장애물 판정부(120)는 n번째 빔에 대한 격자 번호를 구한 뒤 바로 직전 n-1번째 빔에 대한 격자 번호와 비교해서 두 격자 번호가 같으면 격자 번호에 해당하는 격자의 장애물 포함 가능성을 올려줄 수 있다.
장애물 판정부(120)는 두 격자 번호가 일치 하지 않으면 로봇이 정지해 있는가를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 로봇이 정지해 있다면 최종 격자 맵(지도)을 업데이트 하지 않는다. 이때, 최종 격자 맵이란 로봇이 자율 주행 시에 이용하는 맵이다. 이때, 최종 격자 맵을 업데이트 하지 않는 이유는 로봇이 정지 해 있을 경우에도 레이저 거리 측정기(110)는 지속적으로 작동 하고 있고 그렇게 되면 반사잡음이 지속 적으로 누적되어 잘못된 지도를 만들어 내기 때문이다.
장애물 판정부(120)는 로봇이 정지하지 않고 계속 이동 중이라면, 격자 번호에 해당 하는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물을 판별할 수 있는 수준만큼 충분히 높은가를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자의 장애물 가능성이 충분히 높다면 격자의 장애물 가능성을 최종 격자 맵에 업데이트할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물을 가려낼 만큼 충분히 높지 않은 경우, 투명 장애물을 판별할 수 있다. 투명 장애물을 판별하는 방법은 이하 도 7,8에서 자세히 설명하도록 한다.
장애물 판정부(120)는 구한 격자 번호에 해당되는 격자가 장애물 가능성이 충분히 높지는 않으나(불투명 장애물일 가능성은 낮으나) 일정수치 이상(투명장애물의 가능성 이상) 이거나 혹은 t-1 시점 (이전 시점)에 측정한 측정 되었던 격자들 중에 일치하는 격자가 존재하는지 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 장애물 가능성이 충분히 높은 경우, 일정수치 이상 인 경우 중 하나라도 만족 시키지 않는 경우 t시점(현재 시점)에서 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물 가능성이 0인가를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 가능성이 0 이라면 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물 가능성을 최소한의 크기로 증가시키고 최종 격자 맵을 업데이트 할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물 가능성이 0이 아닌 경우 해당되는 겨자의 장애물 가능성을 0으로 만들 수 있다.
한편, 장애물 판정부(120)는 장애물 가능성이 충분히 높은 경우, 일정수치 이상 인 경우 중 하나라도 만족 시키는 경우, 로봇이 위치해 있는 격자를 계산할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 로봇이 위치해 있는 격자와 격자 번호에 해당하는 격자 사이에 가상의 선분을 긋고 선분이 통과하는 모든 격자를 원소로 하는 격자 집합을 만들고 격자 집합에서 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 가져올 수 있다.
장애물 판정부(120)는 가장 가까운 격자가 최종 격자 맵 상에서 조금이라도 장애물일 가능성을 가지고 있는지를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 장애물일 가능성을 가지고 있지 않다면 격자 집합에서 가장 가까운 격자를 소거하고 남은 격자들로 새로운 격자 집합을 만들 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자 집합에 남은 격자가 있는지를 판단해서 남은 격자가 존재할 경우 남은 격자 집합에서 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 선택하는 과정부터 되풀이 할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 가장 가까운 격자가 최종 격자 맵에서 장애물 가능성이 있다고 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자 번호에 해당하는 격자의 장애물이 투명 장애물일 가능성이 있는 가를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 투명 장애물일 가능성이 있을 경우 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 충분히 높여주고 가능성이 없을 경우에는 가능성을 최소한으로만 높여준 뒤 최종 격자 맵을 업데이트 할 수 있다. 이 과정은 로봇이 투명 장애물의 표면과 가깝게 붙어서 이동하면서 레이저 거리 측정기(110)의 빔을 이용해서 장애물 위치를 판별 할 때 빔이 투명장애물에 부딪혀 발생하는 반복적인 패턴을 가진 노이즈를 이용해서 투명 장애물이 위치한 격자의 장애물 가능성을 높여주는 과정일 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자 집합에서 가장 가까운 격자를 제외시킨 부분 격자 집합을 구한 뒤 부분 격자 집합의 격자 중 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 구분할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합에서 격자 번호에 해당되는 격자가 존재하고, 격자가 투명 장애물일 가능성이 있는 가를 판단할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 투명 장애물일 가능성이 없다면 부분 격자 집합 중 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 가장 적게 줄여줄 수 있다.
장애물 판정부(120)는 투명 장애물일 가능성이 존재 한다면 부분 격자 집합 중 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 충분히 낮춘 뒤 결과를 최종 격자 맵을 업데이트 할 수 있다. 이 과정은 투명 장애물이 위치한 격자 이외의 다른 격자에서 발생한 노이즈로 인해 장애물이 없는 격자 임에도 불구하고 장애물이라고 판단되는 격자들의 장애물 가능성을 낮춰주는 과정일 수 있다.
장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합에서 로봇과 가장 가까운 격자를 제외시키고 다시 남은 원소들로 새로운 부분 격자 집합을 구할 수 있다. 이후, 장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합의 원소가 남아 있지 않을 때까지 반복한다.
장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합의 원소가 더 이상 남아 있지 않다면 원래의 격자 집합에 남은 격자가 있지를 판단하고 전체 과정을 반복할 수 있다.
장애물 판정부(120)는 격자 집합에 남은 격자가 없다면, 격자 집합의 모든 격자가 최종 격자 맵 상에서 장애물일 가능성이 0인 가를 따져서 모두 0이라면 격자 번호에 해당하는 격자의 장애물 가능성을 최소한으로 증가시키고 격자 맵에 업데이트 한 뒤 도면 2의 과정을 종료할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물이 포함된 환경에서의 최종 격자 맵을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 장애물 검출부의 장애물이 투명한 환경에서 환경지도 생성 알고리즘을 적용하여 생성한 결과이다. 이때, 검은색은 장애물이 있을 가능성이 높은 셀을 나타내고, 셀이 흰색에 가까울수록 격자에 장애물이 있을 확률이 낮은 셀이다
그 결과 투명한 장애물을 감지 한 로봇은 로봇이 시작되는 장소를 제외하는 것으로 나타났다. 그러나 알고리즘이 모든 반사 노이즈를 제거하지 못하여 장애물 후보로 남겨진 셀 중 일부는 투명 장애물의 반대편에서 판단 할 수 있다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 투명 장애물이 있는 환경에서 격자 맵을 만들어내는 전체 순서도를 나태내는 도면이다.
단계 S101에서, 장애물 판정부(120)는 레이저 거리 측정기(110)를 통해 t 시점에서LRF의N번째 빔을 이용해 장애물과의 거리를 측정할 수 있다.
단계 S102에서, n번째 빔의 측정 거리가 유효 범위인지 판단할 수 있다.
단계 S102에서 n번째 빔의 측정 거리가 유효 범위가 아닌 경우, 단계 S103에서, n번?? 빔에 의해 측정된 장애물이 포함된 격자 번호가 없음을 나타낼 수 있다.
단계 S102에서 n번째 빔의 측정 거리가 유효 범위인 경우, 단계 S104에서 측정된 거리와 로봇의 현재위치를 이용하여 장애물이 있는 절대 위치 좌표를 구할 수 있다.
단계 S105에서, 절대 위치 좌표를 이용해 격자 지도상에서 n번째 빔에 의해 측정된 장애물이 포함된 격자 번호를 구할 수 있다.
단계 S103 또는 단계 S105 단계 이후, 단계 S106에서 n-1번째 빔으로 구한 격자 번호와 n번째 빔을 이용한 격자 번호가 일치하는지 판단할 수 있다.
단계 S106에서 격자 번호가 일치하는 경우, 단계 S107에서 격자 번호에 해당 되는 격자가 장애물을 포함하고 있을 가능성을 증가 시킬 수 있다.
단계 S106에서 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 단계 S108에서 로봇이 정지해 있는지 판단할 수 있다.
단계 S108에서 로봇이 정지한 경우, 단계 S109에서 최종 격자 맵 업데이트는 미 실시 될 수 있다.
단계 S108에서 로봇이 정지하지 않은 경우, 단계 S110에서 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값 보다 높은 지 판단할 수 있다.
단계 S110에서 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 경우, 단계 S111에서 최종 격자 맵 업데이트를 실시할 수 있다.
단계S110에서 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 단계 S112에서 장애물 가능성을 통한 투명 장애물 판별을 수행 할 수 있다.
단계 S107, 단계 S109, 단계 S111, 단계 S112 중 어느 하나의 단계 이후, 단계 S113에서 t시점에서 모든 LRF의 빔을 이용했는지 판단할 수 있다. 즉, n의 크기가 최대인지 판단할 수 있다.
단계 S113에서 모든 LRF의 빔을 이용한 경우, 단계 S114에서 최종 격자 맵을 바탕으로 로봇이 이동할 수 있다.
한편, 단계 S113에서 모든 LRF의 빔을 이용하지 않은 경우, 단계 S101를 다시 수행할 수 있다.
도7내지 도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 격자의 장애물 가능성을 통해 투명 장애물을 판별해내는 순서도를 나태내는 도면이다.
도 7내지 도8을 참조하면, 단계 201에서, 장애물 판정부(120)는 절대 위치 좌표를 이용하여 격자 지도상에서 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 투명 장애물 후보 임계 값 보다 높거나 혹은 t-1 시점에서 측정 되었던 격자들 중 일치하는 격자가 존재 하는지 판단할 수 있다.
단계 201에서 일치하는 격자가 존재하지 않는 경우, 단계S202 단계에서 장애물 판정부(120)는 t 시점에서 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물 가능성이 0인지 판단할 수 있다.
단계 S202에서 가능성이 0인경우, 단계 203에서 장애물 판정부(120)는 해당 되는 격자의 장애물 가능성을 지정된 크기만큼 증가시킬 수 있다.
단계 S204에서, 장애물 판정부(120)는 최종 격자 맵 업데이트를 실시할 수 있다.
한편, S202에서 가능성이 0이 아닌 경우, 장애물 판정부(120)는 해당 되는 격자의 장애물 가능성을 0으로 만들 수 있다.
또한, 단계 201에서 일치하는 격자가 존재하는 경우, 단계S206 단계에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 현재 중심정이 포함되는 격자의 위치를 계산할 수 있다.
단계 S207에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 중심이 위치하고 있는 격자와 격자 번호에 해당 되는 격자사이에 가상의 선분을 긋고 선분이 통과하는 격자 집합을 만들 수 있다.
단계 S210에서 장애물 판정부(120)는 격자 집합에서 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 가져올 수 있다.
단계 S211에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 위치와 가장 가까운 격자가 최종 격자 맵 상에서 장애물일 가능성이 0보다 큰지 판단할 수 있다.
단계 S211에서 가능성이 0보다 크지 않은 경우, 단계 S212에서 장애물 판정부(120)는 격자 집합에서 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 소거하고 남은 격자들로 새로운 격자 집합을 만들 수 있다.
단계 S213에서 장애물 판정부(120)는 격자 집합에 남은 격자가 있는지 판단할 수 있다.
단계 S213에서 격자 집합에 남은 격자가 있는 경우, 장애물 판정부(120)는 단계S210을 수행할 수 있다.
또한, 단계 S213에서 격자 집합에 남은 격자가 없는 경우, 단계 S214에서 장애물 판정부(120)는 격자 집합의 모든 격자가 최종 격자 맵 상에서 장애물일 가능성이 0인지 판단할 수 있다.
단계S214에서 장애물일 가능성이 0인 경우, 단계 S215에서 장애물 판정부(120)는 격자 번호 해당하는 격자의 장애물 가능성을 지정된 크기만큼 증가시키고 이를 최종 격자 맵에 업데이트 할 수 있다.
한편, 단계 S211에서 가능성이 0보다 큰 경우, 단계 S220에서 장애물 판정부(120)는 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물이 투명 장애물 표면 임계 값 이상인지 판단할 수 있다.
단계 S220에서 장애물 표면 임계 값 이상인 경우, 단계 S221에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성에 가중치만큼 높일 수 있다.
또한, S220에서 장애물 표면 임계 값 이상이 아닌 경우, 단계 S222에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 지정된 수치만큼 지정된 크기만큼 증가시킬 수 있다.
단계 S221 또는 단계 S222 이후, 단계 S223에서 장애물 판정부(120)는 최종 격자 맵 업데이트를 실시할 수 있다.
단계 S224에서 장애물 판정부(120)는 격자 집합에서 로봇과 가장 가까운 격자를 제외시키고 나머지 격자를 포함하는 부분 격자 집합을 구할 수 있다.
단계 S225에서 장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합 중 다음으로 로봇의 위치와 가장 가까운 격자를 구할 수 있다.
단계 S226에서 장애물 판정부(120)는 격자 번호에 해당되는 격자의 장애물이 투명 장애물 표면 임계 값 이상인지 판단할 수 있다.
단계 S226에서 투명 장애물 표면 임계 값 이상인 경우, 단계 S227에서 장애물 판정부(120)는 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 가중치만큼 낮출 수 있다.
단계 S226에서 투명 장애물 표면 임계 값 이상이 아닌 경우, 단계 S228에서 장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합 중 로봇의 위치와 가장 가까운 격자의 장애물 가능성을 지정된 수치만큼 낮출 수 있다.
단계 S227 또는 단계 S228 이후, 단계 S230에서 장애물 판정부(120)는 최종 격자 맵 업데이트를 실시할 수 있다.
단계 S231에서 장애물 판정부(120)는 남은 부분 격자 집합에서 로봇과 가장 가까운 격자를 제외시키고 나머지 격자를 포함하는 부분 격자 집합을 구할 수 있다.
단계 S232에서 장애물 판정부(120)는 부분 격자 집합의원소가 남아 있는지 판단하 수 있다.
단계 S232에서 부분 격자 집합의 원소가 남아 있는 경우, 장애물 판정부(120)는 단계 S225를 수행할 수 있다.
단계 S232에서 부분 격자 집합의 원소가 남아 있지 않는 경우, 장애물 판정부(120)는 단계 S213를 수행할 수 있다.
상술한 나이 추정 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시 예 들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 레이저 거리 측정기의 빔을 이용한 측정거리가 유효 범위 인지 판단하는 단계;
    측정거리와 현재위치를 이용하여 장애물이 위치한 절대 위치 좌표를 구하는 단계;
    상기 절대 위치 좌표 상에서 상기 장애물이 측정된 격자 번호를 구하는 단계;
    이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는지 판단하는 단계;
    상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 상기 레이저 거리 측정기를 포함하는 로봇이 정지 상태인지 판단하는 단계;
    상기 로봇이 정지된 경우, 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 지 판단하는 단계; 및
    상기 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 상기 장애물 가능성에 기초하여 투명 장애물을 판별하는 단계를 포함하는
    레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는 경우, 현재 단계의 빔과 이전 단계의 빔이 가리키는 격자를 비교해 격자에 장애물이 포함 될 가능성을 증가시키는 단계를 더 포함하는
    레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 불투명 장애물 임계 값보다 높은 경우, 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는 단계를 더 포함하는
    레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 투명 장애물을 판별하는 단계는
    상기 로봇의 현재 위치와 상기 장애물이 측정된 격자 번호에 해당하는 격자를 이용해서 격자 집합을 만드는 단계;
    상기 격자 집합에서 투명 장애물이 위치해 있는 격자의 장애물 가능성을 높여주는 단계; 및
    높여진 장애물 가능성에 기초하여 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는 단계를 포함하는
    레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    최종 격자 맵 업데이트 실시 이후, 상기 투명 장애물이 위치해 있는 격자 이외의 격자에 장애물 가능성을 낮춰주는 단계; 및
    낮춰진 장애물 가능성에 기초하여 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는 단계를 더 포함하는
    레이저 거리 측정기를 이용한 투명 장애물 인식 방법.
  6. 레이저 거리 측정기; 및
    상기 레이저 거리 측정기의 빔을 이용한 측정거리가 유효 범위 인지 판단하고, 측정거리와 현재위치를 이용하여 장애물이 위치한 절대 위치 좌표를 구하고, 상기 절대 위치 좌표 상에서 상기 장애물이 측정된 격자 번호를 구하고, 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는지 판단하고, 상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하지 않는 경우, 상기 레이저 거리 측정기를 포함하는 로봇이 정지 상태인지 판단하고, 상기 로봇이 정지된 경우, 격자 번호에 해당 되는 격자의 장애물 가능성이 불투명 장애물 임계 값보다 높은 지 판단하고, 상기 불투명 장애물 임계 값보다 높지 않은 경우, 상기 장애물 가능성에 기초하여 투명 장애물을 판별하는 장애물 판정부를 포함하는
    투명 장애물 인식 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 장애물 판정부는
    상기 이전 빔으로 구한 격자 번호와 상기 측정된 격자 번호가 일치하는 경우, 현재 단계의 빔과 이전 단계의 빔이 가리키는 격자를 비교해 격자에 장애물이 포함 될 가능성을 증가시키는
    투명 장애물 인식 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 장애물 판정부는
    상기 불투명 장애물 임계 값보다 높은 경우, 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는
    투명 장애물 인식 장치.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 장애물 판정부는
    상기 로봇의 현재 위치와 상기 장애물이 측정된 격자 번호에 해당하는 격자를 이용해서 격자 집합을 만들고
    상기 격자 집합에서 투명 장애물이 위치해 있는 격자의 장애물 가능성을 높여주고,
    높여진 장애물 가능성에 기초하여 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는
    투명 장애물 인식 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 장애물 판정부는
    최종 격자 맵 업데이트 실시 이후, 상기 투명 장애물이 위치해 있는 격자 이외의 격자에 장애물 가능성을 낮춰주고,
    낮춰진 장애물 가능성에 기초하여 최종 격자 맵 업데이트를 실시하는
    투명 장애물 인식 장치.
  11. 제1항 내지 제5항 중 어느 하나의 투명 장애물 인식 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116945208A (zh) * 2023-09-19 2023-10-27 湖南固工机器人有限公司 一种机器人系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008004078A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Samsung Electronics Co Ltd 移動ロボットの格子マップ作成方法及び装置及び媒体とこれを利用した領域分離方法及び装置及び媒体
KR20090010367A (ko) * 2007-07-23 2009-01-30 한국전자통신연구원 실내 환경지도 작성 시스템 및 방법
KR20170058612A (ko) * 2015-11-19 2017-05-29 (주)예사싱크 영상 기반 실내측위 방법 및 그의 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008004078A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Samsung Electronics Co Ltd 移動ロボットの格子マップ作成方法及び装置及び媒体とこれを利用した領域分離方法及び装置及び媒体
KR20090010367A (ko) * 2007-07-23 2009-01-30 한국전자통신연구원 실내 환경지도 작성 시스템 및 방법
KR20170058612A (ko) * 2015-11-19 2017-05-29 (주)예사싱크 영상 기반 실내측위 방법 및 그의 시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
박정수, 정진우, "이저 거리 측정기 기반 투명 장애물 인식 방법," Journal of Korean Instiute of Inteligent Systems, Vol. 24, No. 2, April 2014* *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116945208A (zh) * 2023-09-19 2023-10-27 湖南固工机器人有限公司 一种机器人系统
CN116945208B (zh) * 2023-09-19 2023-12-15 湖南固工机器人有限公司 一种机器人系统

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