KR20230056272A - 로봇 친화형 건물, 건물을 주행하는 로봇 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 로봇 친화형 건물, 건물을 주행하는 로봇의 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다. 보다 구체적으로 본 발명은 같은 공간 속에서 로봇과 사람이 함께 공존하며 사람에게 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 하는 로봇 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다. 상술한 목적을 달성하기 위하여, 건물에 대한 지도에 기반하여, 상기 건물을 주행하는 로봇을 제어하는 방법을 제공할 수 있다. 본 발명은 서버로부터 상기 로봇의 주행 경로를 수신하는 단계, 상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계 및 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법을 제공할 수 있다.

Description

로봇 친화형 건물, 건물을 주행하는 로봇 제어 방법 및 시스템{ROBOT-FRIENDLY BUILDING, METHOD AND SYSTEM FOR CONTROLING ROBOT DRIVING IN THE BUILDING}

본 발명은 로봇 친화형 건물, 건물을 주행하는 로봇의 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다. 보다 구체적으로 본 발명은 같은 공간 속에서 로봇과 사람이 함께 공존하며 사람에게 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 하는 로봇 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.

기술이 발전함에 따라, 다양한 서비스 디바이스들이 나타나고 있으며, 특히 최근에는 다양한 작업 또는 서비스를 수행하는 로봇에 대한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

나아가 최근에는, 인공 지능 기술, 클라우드 기술 등이 발전함에 따라, 로봇을 보다 정밀하고, 안전하게 제어하는 것이 가능해지고 있으며, 이에 따라 로봇의 활용도가 점차적으로 높아지고 있다. 특히, 기술의 발전으로 인하여, 로봇은 실내 공간에서 인간과 안전하게 공존할 수 있을 정도의 수준에 이르렀다.

이에, 최근에는 로봇이 인간의 업무 또는 작업을 대체하고 있으며, 특히 실내 공간에서 사람을 대상으로 로봇이 직접 서비스를 제공하는 다양한 방법들이 활발하게 연구되고 있다.

예를 들어, 공항, 역사, 백화점 등 공공 장소에서는 로봇들이 길안내 서비스를 제공하고 있으며, 음식점에서는 로봇들이 서빙 서비스를 제공하고 있다. 나아가, 오피스 공간, 공동 주거 공간 등에서는 로봇들이 우편물, 택배 등을 배송하는 배송 서비스를 제공하고 있다. 이 밖에도 로봇들은 청소 서비스, 방범 서비스, 물류 처리 서비스 등 다양한 서비스들을 제공하고 있으며, 로봇이 제공하는 서비스의 종류 및 범위는 앞으로도 기하급수적으로 늘어날 것이며, 서비스 제공 수준 또한 계속적으로 발전할 것으로 기대된다.

이러한, 로봇들은 실외 공간 뿐만 아니라, 사무실, 아파트, 백화점, 학교, 병원, 놀이시설 등과 같은 건물(또는 빌딩(building))의 실내 공간 내에서 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 이 경우, 로봇들은 건물의 실내 공간을 이동하며 다양한 서비스들을 제공하도록 제어되고 있다.

한편, 자율 주행 로봇의 발달에 따라, 로봇의 주변의 장애물을 감지하여, 장애물을 회피하여 자유롭게 이동하는 로봇이 다수 출현하고 있다. 로봇의 이동을 위해 로봇 주변의 모든 물체를 고려하여 경로 계획을 생성하는 경우, 불필요한 경로 계획이 발생할 수 있다. 이에, 보다 효율적으로 로봇이 장애물을 고려할 수 있는 방법에 대한 니즈가 존재한다.

이에, 건물 내에서 로봇을 이용한 보다 수준 높은 서비스를 제공하기 위해서는 서비스 단위(예를 들어, 길안내 서비스, 배송 서비스, 서빙 서비스 등)의 로봇 제어 기술에 대한 연구 뿐만 아니라, 로봇이 서비스를 제공하는 건물 자체에서, 로봇에 필요한 다양한 인프라를 지원할 수 있는 본질적인 연구가 필요하다.

한편, 로봇들이 실내 공간에서 다양한 서비스를 제공하거나, 생활하기 위해서는 로봇들은, 건물의 실내 공간을 자유롭게 이동하거나, 통과해야 하며, 경우에 따라 건물에 구비된 다양한 설비 인프라들(예를 들어, 엘리베이터, 에스컬레이터, 출입 통제 게이트 등)을 이용해야 하는 니즈가 존재한다.

이에, 건물 내에서 로봇을 이용한 보다 수준 높은 서비스를 제공하기 위해서는 서비스 단위(예를 들어, 길안내 서비스, 배송 서비스, 서빙 서비스 등)의 로봇 제어 기술에 대한 연구 뿐만 아니라, 로봇이 서비스를 제공하는 건물 자체에서, 로봇에 필요한 다양한 인프라를 지원할 수 있는 본질적인 연구가 필요하다.

본 발명은 건물 내에서 주행하는 로봇에 대한 제어 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

보다 구체적으로, 본 발명은 로봇이 속한 환경에서 로봇에 영향을 미칠 수 있는 요소에 대해서만 선택적으로 고려할 수 있는 로봇 제어 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.

나아가, 본 발명은 로봇과 사람이 함께 공존하며, 사람에게 유용한 서비스를 제공하는 로봇 친화형 건물을 제공하기 위한 것이다.

나아가, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은, 로봇이 이용 가능한 로봇 친화형의 다양한 설비 인프라를 제공함으로써, 로봇이 제공할 수 있는 서비스의 종류 및 범위를 확장할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은 다수의 로봇과 연동하는 클라우드 시스템을 이용하여, 다수의 로봇 및 설비 인프라를 유기적으로 제어함으로써, 보다 체계적으로 서비스를 제공하는 로봇의 주행을 관리할 수 있다. 이를 통해, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은, 보다 안전하고, 신속하게, 그리고 정확하게 사람들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 건물에 적용된 로봇은 클라우드 서버에 의해 제어되는 브레인리스(brainless) 형식으로 구현될 수 있으며, 이에 의하면, 건물에 배치되는 다수의 로봇을 값비싼 센서 없이 저렴하게 제조할 수 있을 뿐만 아니라, 고성능/고정밀로 제어할 수 있다.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 건물에 대한 지도에 기반하여, 상기 건물을 주행하는 로봇을 제어하는 방법을 제공할 수 있다. 본 발명은 서버로부터 상기 로봇의 주행 경로를 수신하는 단계, 상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계 및 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법을 제공할 수 있다.

또한, 클라우드 서버에 의해 제어되는 로봇이 주행하는 건물을 제공할 수 있다. 상기 건물은 상기 클라우드 서버로부터 상기 로봇의 주행과 제어 명령을 수신하여, 상기 로봇으로 전송하는 통신부를 포함하고, 상기 클라우드 서버는 상기 로봇으로 주행 경로를 전송하고, 상기 로봇에 구비된 센서를 통해 생성된 센싱 데이터를 수신하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하고, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하고, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하고, 상기 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 본 발명은 건물에 대한 지도에 기반하여, 상기 건물을 주행하는 로봇을 제어하는 시스템을 제공할 수 있다. 본 발명은 서버로부터 상기 로봇의 주행 경로를 수신하는 통신부, 상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하고, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하고, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하고, 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 시스템을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 전자기기에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 컴퓨터로 판독될 수 있는 매체에 저장 가능한 프로그램을 제공할 수 있다. 본 발명은, 서버로부터 로봇의 주행 경로를 수신하는 단계, 상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계 및 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계를 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독될 수 있는 매체에 저장 가능한 프로그램을 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 건물, 건물을 주행하는 로봇 제어 방법 및 시스템은, 위험도에 기반하여 설정된 관심 영역에 대한 센싱 데이터만 선택적으로 활용하고, 관심 영역과 관련 없는 센싱 데이터는 활용하지 않음으로써, 로봇 주행 시 불필요한 연산을 최소화 할 수 있다.

또한, 본 발명은 관심 영역 설정에 기반이 되는 위험도를 로봇과 장애물 간의 거리에 기반하여 설정함으로써, 로봇과 장애물간 거리가 상대적으로 가까운 경우 장애물의 주변 영역에 대한 센싱 데이터까지 장애물 회피를 위한 제어에 활용하고, 로봇과 장애물간 거리가 상대적으로 먼 경우 장애물이 위치한 영역에 대한 센싱 데이터만 고려하여 로봇의 주행 제어를 수행함으로써, 로봇의 현재 상황에 따라 처리해야하는 센싱 데이터의 양을 가변시킬 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 로봇의 상황에 따라 최적의 연산량으로 장애물 회피를 위한 제어를 수행할 수 있도록 한다.

나아가, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은 로봇, 자율주행, AI, 클라우드 기술이 융합되고, 연결되는 테크 컨버전스(Technological Convergence)를 이용하며, 이러한 기술과, 로봇 그리고 건물내 구비되는 설비 인프라가 유기적으로 결합되는 새로운 공간을 제공할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은 다수의 로봇과 연동하는 클라우드 서버를 이용하여, 다수의 로봇 및 설비 인프라를 유기적으로 제어함으로써, 보다 체계적으로 서비스를 제공하는 로봇의 주행을 체계적으로 관리할 수 있다. 이를 통해, 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물은, 보다 안전하고, 신속하게, 그리고 정확하게 사람들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 건물에 적용된 로봇은 클라우드 서버에 의해 제어되는 브레인리스(brainless) 형식으로 구현될 수 있으며, 이에 의하면, 건물에 배치되는 다수의 로봇을 값비싼 센서 없이 저렴하게 제조할 수 있을 뿐만 아니라, 고성능/고정밀로 제어할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 건물에서는 건물에 배치된 다수의 로봇에 할당된 임무와 이동 상황을 고려함은 물론, 사람을 배려하도록 주행이 제어됨으로써, 같은 공간 속에서 자연스럽게 로봇과 사람이 공존 할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 건물에서는 로봇에 의한 사고 방지 및 예기치 못한 상황에 대응할 수 있도록 다양한 제어를 수행함으로써, 사람들에게 로봇이 위험한 것이 아닌, 친근하고 안전하다는 인식을 심어줄 수 있다.

도 1, 도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 설명하기 위한 개념도들이다.
도 4, 도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 주행하는 로봇 및 로봇 친화형 건물에 구비된 다양한 설비를 제어하는 시스템을 설명하기 위한 개념도들이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물에 구비된 설비 인프라를 설명하기 위한 개념도들이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 주행하는 로봇의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 개념도들이다.
도 12는 본 발명에 따른 로봇 시스템에 의해 제어되는 로봇을 설명하기 위한 개념도이다.
도 13은 로봇의 이동 경로 설정에 활용되는 노드맵을 설명하기 위한 개념도이다.
도 14는 본 발명에 따른 로봇 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 15는 본 발명에 따른 로봇 제어 방법을 나타내는 개념도이다.
도 16 및 17은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 위험도를 산출하고, 관심 영역을 설정하는 모습을 나타내는 개념도이다.
도 18은 움직이는 장애물을 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 19는 건물 내 혼잡도를 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 20은 로봇의 임무를 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 21 내지 23은 로봇에 구비된 센서의 감지 범위 내에서 로봇의 관심 영역에 대응되는 센싱 데이터만 선택적으로 활용하는 실시 예를 나타내는 개념도들이다.
도 24는 로봇의 주행 속도에 따라 관심 영역을 변경하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 25는 로봇이 주행 경로를 따라 주행하면서 관심 영역을 변경하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 26a 내지 26는 관심 영역이 변경됨에 따라 위험도 산출에 활용되는 장애물이 변경되는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1 , 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명은 로봇 친화형 건물에 관한 것으로서, 사람과 로봇이 안전하게 공존하고, 나아가 건물 내에서 로봇이 유익한 서비스를 제공할 수 있는 로봇 친화형 건물을 제안한다.

보다 구체적으로, 본 발명은 로봇, 로봇 친화 인프라 및 이를 제어하는 다양한 시스템을 이용하여, 사람에게 유용한 서비스를 제공하는 방법을 제공한다. 본 발명에 따른 건물에서는 사람과 다수의 로봇이 공존할 수 있으며, 다수의 로봇이 건물 내에서 자유롭게 이동할 수 있는 다양한 인프라(또는 설비 인프라)가 제공될 수 있다.

본 발명에서, 건물은 지속적인 거주, 생활, 업무 등을 위하여 만들어진 구조물로서, 상업용 건물, 산업용 건물, 기관용 건물, 거주용 건물 등과 같이 다양한 형태를 가질 수 있다. 또한, 상기 건물은 복수의 층을 가진 다층 건물과 이에 반대되는 단층 건물이 될 수 있다. 다만, 본 발명에서는 설명의 편의상 다층 건물에 적용되는 인프라 또는 설비 인프라를 예시로서 설명한다.

본 발명에서, 인프라 또는 설비 인프라는, 서비스 제공, 로봇의 이동, 기능 유지, 청결 유지 등을 위하여 건물에 구비되는 시설로서, 그 종류 및 형태는 매우 다양할 수 있다. 예를 들어, 건물에 구비되는 인프라는 이동 설비(예를 들어, 로봇 이동 통로, 엘리베이터, 에스컬레이터 등), 충전 설비, 통신 설비, 세척 설비, 구조물(예를 들어, 계단 등) 등과 같이 다양할 수 있다. 본 명세서에서는 이러한 설비들은 시설, 인프라, 시설 인프라 또는 설비 인프라로 명명하도록 하며, 경우에 따라 용어를 혼용하여 사용하도록 한다.

나아가, 본 발명에 따른 건물에서는 건물, 건물에 구비된 다양한 설비 인프라 및 로봇 중 적어도 하나가 서로 연동하여 제어됨으로써, 로봇이 안전하고, 정확하게 건물 내에서 다양한 서비스를 제공하도록 이루어질 수 있다.

본 발명은 다수의 로봇이 건물 내에서 주행하고, 임무(또는 업무)에 따른 서비스를 제공하며, 필요에 따라 대기 또는 충전 기능, 나아가 로봇에 대한 수리 및 세척 기능을 지원할 수 있는 다양한 설비 인프라가 구비된 건물을 제안한다. 이러한 건물은 로봇에 대한 통합 솔루션(또는 시스템)을 제공하며, 본 발명에 따른 건물은 다양한 수식어로서 명명될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 건물은, i)로봇이 이용하는 인프라를 구비하는 건물, ii)로봇 친화 인프라를 구비하는 건물, iii)로봇 친화형 건물, iv) 로봇과 사람이 함께 생활하는 건물, v)로봇을 이용한 다양한 서비스를 제공하는 건물과 등과 같이, 다양하게 표현될 수 있다.

한편, 본 발명에서 “로봇 친화”의 의미는, 로봇이 공존하는 건물에 대한 것으로서, 보다 구체적으로, 로봇의 주행을 허용하거나, 로봇이 서비스를 제공하거나, 로봇이 이용 가능한 설비 인프라가 구축되어 있거나, 로봇에게 필요한 기능(ex: 충전, 수리, 세척 등)을 제공하는 설비 인프라가 구축되어 있음을 의미할 수 있다. 이 경우에, 본 발명에서 “로봇 친화”는 로봇과 사람의 공존을 위한 통합 솔루션을 가지고 있다는 의미로 사용될 수 있다.

이하에서는 첨부된 도면과 함께, 본 발명에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.

도 1, 도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 설명하기 위한 개념도들이고, 도 4, 도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 주행하는 로봇 및 로봇 친화형 건물에 구비된 다양한 설비를 제어하는 시스템을 설명하기 위한 개념도들이다. 나아가, 도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물에 구비된 설비 인프라를 설명하기 위한 개념도들이다.

먼저, 설명의 편의를 위하여, 대표적인 도면 부호를 정의하기로 한다.

본 발명에서, 건물은 도면 부호 “1000”을 부여하며, 건물(1000)의 공간(실내 공간 또는 실내 영역)은 도면 부호 “10”을 부여한다(도 8참조). 나아가, 건물(1000)의 실내 공간을 구성하는 복수의 층들(floors)에 각각 해당하는 실내 공간은 도면 부호 10a, 10b, 10c등을 부여한다(도 8 참조). 본 발명에서 실내 공간 또는 실내 영역은 건물의 외부와 반대되는 개념으로 외벽에 의하여 보호되는 건물의 내부를 의미하는 것으로서, 공간을 의미하는 것으로 한정되지 않는다.

나아가, 본 발명에서 로봇은 도면 부호 “R”을 부여하며, 도면 또는 명세서에서는 로봇에 대하여 도면 부호를 기입하지 않더라도, 모두 로봇(R)으로 이해되어질 수 있다.

나아가, 본 발명에서 사람 또는 인간은 도면 부호 “U”를 부여하며, 사람 또는 인간은 동적인 객체로서 명명이 가능하다. 이때 동적인 객체는 반드시 사람만을 의미하는 것이 아니라, 강아지, 고양이와 같은 동물 또는 다른 적어도 하나의 로봇(예를 들어, 사용자의 개인 로봇, 다른 서비스를 제공하는 로봇 등), 드론, 청소기(예를 들어, 로봇 청소기)와 같이 움직임이 가능한 사물을 포함하는 의미로 받아들여질 수 있다.

한편, 본 발명에서 설명되는 건물(建物, building, structure, edifice, 1000)은 특별한 종류에 제한을 두지 않으며, 사람이 들어 살거나, 일을 하거나, 동물을 사육하거나, 또는 물건을 넣어 두기 위하여 지은 구조물을 의미할 수 있다.

예를 들어, 건물(1000)은 사무실, 오피스, 오피스텔, 아파트, 주상복합 아파트, 주택, 학교, 병원, 음식점, 관공서 등이 될 수 있으며, 본 발명은 이러한 다양한 종류의 건물들에 적용될 수 있다.

도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)에서는 로봇이 주행하며 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

건물(1000)내에는 하나 또는 그 이상의 서로 다른 종류의 복수의 로봇들이 위치할 수 있으며, 이러한 로봇들은 서버(20)의 제어 하에, 건물(1000) 내를 주행하고, 서비스를 제공하며, 건물(1000)에 구비된 다양한 설비 인프라를 이용할 수 있다.

본 발명에서 서버(20)의 위치는 다양하게 존재할 수 있다. 예를 들어, 서버(20)는 건물(1000)의 내부 및 건물(1000)의 외부 중 적어도 하나에 위치할 수 있다. 즉, 서버(20)의 적어도 일부는 건물(1000)의 내부에 위치하고, 나머지 일부는 건물(1000)의 외부에 위치할 수 있다. 또는, 서버(20)는 건물(1000) 내부에 모두 위치하거나, 건물(1000) 외부에만 위치할 수 있다. 이에, 본 발명에서는, 서버(20)의 구체적인 위치에 대해서는 특별한 한정을 두지 않기로 한다.

나아가, 본 발명에서 서버(20)는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 방식의 서버(클라우드 서버, 21) 및 엣지 컴퓨팅(Edge computing) 방식의 서버(엣지 서버, 22) 중 적어도 하나의 방식을 이용하도록 이루어질 수 있다. 나아가, 서버(20)는 클라우드 컴퓨팅 또는 엣지 컴퓨팅 방식 외에도, 로봇을 제어 가능한 방식이기만 하면 본 발명에 적용될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 서버(20)는 경우에 따라, 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 방식의 서버(21) 및 엣지 컴퓨팅(Edge computing) 방식을 혼합하여 로봇 및 건물(1000)내 구비된 설비 인프라 중 적어도 하나에 대한 제어를 수행할 수 있다.

한편, 클라우드 서버(21)와 엣지 서버(22)에 대해서 보다 구체적으로 살펴보면, 엣지 서버(22)는 전자 장치로서, 로봇(R)의 브레인(brain)으로 동작할 수 있다. 즉 각각의 엣지 서버(22)는 적어도 하나의 로봇(R)을 무선으로 제어할 수 있다. 이 때 엣지 서버(22)는 정해지는 제어 주기에 기반하여, 로봇(R)을 제어할 수 있다. 제어 주기는 로봇(R)과 관련된 데이터를 처리(processing)하도록 주어지는 시간과 로봇(R)에 제어 명령을 제공하도록 주어지는 시간의 합으로 결정될 수 있다. 클라우드 서버(21)는 로봇(R) 또는 엣지 서버(22) 중 적어도 어느 하나를 관리할 수 있다. 이 때 엣지 서버(22)는 로봇(R)에 대응하여 서버로서 동작하고, 클라우드 서버(21)에 대응하여 클라이언트로 동작할 수 있다.

로봇(R)과 엣지 서버(22)는 무선으로 통신할 수 있으며, 엣지 서버(22)와 클라우드 서버(21)는 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 이 때 로봇(R)과 엣지 서버(22)는, 초고신뢰 저지연 통신(ultra-reliable and low latency communications; URLLC)이 가능한 무선 네트워크를 통하여, 통신할 수 있다. 예를 들면, 무선 네트워크는 5G 네트워크 또는 WiFi-6(WiFi ad/ay) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 5G 네트워크는, 초고신뢰 저지연 통신이 가능할 뿐 아니라, 초광대역 이동 통신(enhanced mobile broadband; eMBB) 및 대규모 사물 통신(massive machine type communications; mMTC)이 가능한 특징들을 가질 수 있다. 일 예로, 엣지 서버(22)는 MEC(mobile edge computing, multi-access edge computing) 서버를 포함하며, 기지국에 배치될 수 있다. 이를 통해, 로봇(R)과 엣지 서버(22) 간 통신에 따른 지연(latency) 시간이 단축될 수 있다. 이 때 엣지 서버(22)의 제어 주기에서, 로봇(R)으로 제어 명령을 제공하도록 주어지는 시간이 단축됨에 따라, 데이터를 처리하도록 주어지는 시간이 확대될 수 있다. 한편, 엣지 서버(22)와 클라우드 서버(21)는, 예컨대 인터넷(internet)과 같은 무선 네트워크를 통하여, 통신할 수 있다.

한편, 경우에 따라, 복수 개의 엣지 서버들은 무선 메시 네트워크(mesh network)를 통하여 연결될 수 있으며, 클라우드 서버(21)의 기능은 복수 개의 엣지 서버들에 분산될 수 있다. 이러한 경우, 어떤 로봇(R)에 대하여, 엣지 서버들 중 어느 하나가 로봇(R)을 위한 엣지 서버(22)로서 동작하고, 엣지 서버들 중 적어도 다른 하나가 엣지 서버들 중 어느 하나와 협력 하에, 로봇(R)을 위한 클라우드 서버(21)로서 동작할 수 있다.

본 발명에 따른 건물(1000)에 형성되는 네트워크 또는 통신망은 데이터를 수집하도록 구성되는 적어도 하나의 로봇(R), 로봇(R)을 무선으로 제어하도록 구성되는 적어도 하나의 엣지 서버(22), 및 엣지 서버(22)와 연결되고, 로봇(R)과 엣지 서버(22)를 관리하도록 구성되는 클라우드 서버(21) 간의 통신을 포함할 수 있다.

엣지 서버(22)는, 로봇(R)으로부터 상기 데이터를 무선으로 수신하고, 상기 데이터를 기반으로 제어 명령을 결정하고, 로봇(R)에 상기 제어 명령을 무선으로 전송하도록 구성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 엣지 서버(22)는, 상기 데이터에 기반하여, 클라우드 서버(21)와 협력할 지의 여부를 판단하고, 클라우드 서버(21)와 협력하지 않아도 되는 것으로 판단되면, 정해진 제어 주기 내에서, 상기 제어 명령을 결정하고 상기 제어 명령을 전송하도록 구성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 엣지 서버(22)는, 클라우드 서버(21)와 협력해야 하는 것으로 판단되면, 상기 데이터를 기반으로 클라우드 서버(21)와 통신하여, 상기 제어 명령을 결정하도록 구성될 수 있다.

한편, 로봇(R)은 제어 명령에 따라 구동될 수 있다. 예를 들면, 로봇(R)은 움직임을 변경함으로써 위치를 이동하거나 자세를 변경할 수 있으며, 소프트웨어 업데이트를 수행할 수 있다.

본 발명에서는, 설명의 편의를 위하여, 서버(20)를 “클라우드 서버”로 통일하여 명명하도록 하며, 도면 부호 “20”을 부여하도록 한다. 한편, 이러한 클라우드 서버(20)는 엣지 컴퓨팅의 엣지 서버(22)의 용어로도 대체될 수 있음은 물론이다.

나아가, “클라우드 서버”의 용어는 클라우드 로봇 시스템, 클라우드 시스템, 클라우드 로봇 제어 시스템, 클라우드 제어 시스템 등의 용어로 다양하게 변경될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 클라우드 서버(20)는 건물(1000)을 주행하는 복수의 로봇에 대한 통합 제어를 수행하는 것이 가능하다. 즉, 클라우드 서버(20)는 건물(1000)내 위치한 i)복수의 로봇(R)에 대한 모니터링을 수행하고, ii)복수의 로봇에 대해 임무(또는 업무)를 할당하며, iii)복수의 로봇(R)이 임무를 성공적으로 수행하도록 건물(1000)내 구비된 설비 인프라를 직접적으로 제어하거나, iv)설비 인프라를 제어하는 제어 시스템과 통신을 통하여 설비 인프라가 제어되도록 할 수 있다.

나아가, 클라우드 서버(20)는 건물에 위치한 로봇들의 상태 정보를 확인하고, 로봇들에 필요한 다양한 기능을 제공(또는 지원)할 수 있다. 여기에서, 다양한 기능은, 로봇들에 대한 충전 기능, 오염된 로봇에 대한 세척 기능, 임무가 완료된 로봇들에 대한 대기 기능 등이 존재할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 로봇들에 대해 다양한 기능을 제공하기 위하여, 로봇들이 건물(1000)에 구비된 다양한 설비 인프라를 이용하도록, 로봇들을 제어할 수 있다. 나아가, 클라우드 서버는, 로봇들에 대해 다양한 기능을 제공하기 위하여, 건물(1000)내 구비된 설비 인프라를 직접적으로 제어하거나, 설비 인프라를 제어하는 제어 시스템과 통신을 통하여 설비 인프라가 제어되도록 할 수 있다.

이와 같이, 클라우드 서버(20)에 의해 제어되는 로봇들은 건물(1000)을 주행하며, 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 데이터베이스에 저장된 정보를 근거로, 다양한 제어를 수행할 수 있으며, 본 발명에서 데이터베이스의 종류 및 위치에는 특별한 한정을 두지 않는다. 이러한 데이터베이스의 용어는 메모리, 저장부, 저장소, 클라우드 저장소, 외부 저장소, 외부 서버 등, 정보가 저장되는 수단을 의미하는 용어이면 자유롭게 변형되어 사용되어질 수 있다. 이하에서는 “데이터베이스”의 용어로 통일하여 설명하도록 한다.

한편, 본 발명에 따른 클라우드 서버(20)는 로봇들이 제공하는 서비스의 종류, 로봇에 대한 제어의 종류 등 다양한 기준에 근거하여 로봇에 대한 분산 제어를 수행할 수 있으며, 이 경우, 클라우드 서버(20)에는 하위 개념의 종속적인 서브 서버들이 존재할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 클라우드 서버(20)는 다양한 인공지능 알고리즘에 근거하여, 건물(1000)을 주행하는 로봇을 제어할 수 있다.

나아가, 클라우드 서버(20)는 로봇을 제어하는 과정에서 수집되는 데이터들을 학습 데이터로서 활용하는 인공지능 기반의 학습을 수행하고, 이를 로봇의 제어에 활용함으로써, 로봇에 대한 제어가 이루어질수록 로봇을 보다 정확하고, 효율적으로 운용할 수 있다. 즉, 클라우드 서버(20)는 딥러닝 또는 머신 러닝을 수행하도록 이루어질 수 있다. 또한, 클라우드 서버(20)는 시뮬레이션 등을 통하여 딥러닝 또는 머신 러닝을 수행하고, 그 결과로서 구축된 인공지능 모델을 이용하여 로봇에 대한 제어를 수행할 수 있다.

한편, 건물(1000)에는 로봇의 주행, 로봇의 기능 제공, 로봇의 기능 유지, 로봇의 임무 수행 또는 로봇과 사람의 공존을 위하여 다양한 설비 인프라가 구비될 수 있다.

예를 들어, 도 1의 (a)에 도시된 것과 같이, 건물(1000) 내에는 로봇(R)의 주행(또는 이동)을 지원할 수 있는 다양한 설비 인프라(1, 2)가 구비될 수 있다. 이러한 설비 인프라(1, 2)는 건물(1000)의 층 내에서 로봇(R)의 수평 방향으로의 이동을 지원하거나, 건물(1000)의 서로 다른 층 사이를 로봇(R)이 이동하도록 수직 방향으로의 이동을 지원할 수 있다. 이와 같이, 상기 설비 인프라(1, 2)는 로봇의 이동을 지원하는 운송체계를 구비할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 이러한 다양한 설비 인프라(1, 2)를 이용하도록 로봇(R)을 제어하여, 도 1의 (b)에 도시된 것과 같이, 로봇(R)이 서비스를 제공하기 위하여 건물(1000) 내를 이동하도록 할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 로봇들은 클라우드 서버(20) 및 로봇 자체에 구비된 제어부 중 적어도 하나에 근거하여 제어되어, 건물(1000) 내를 주행하거나, 부여된 임무에 해당하는 서비스를 제공하도록 이루어질 수 있다.

나아가, 도 1의 (c)에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따른 건물은 로봇과 사람들이 공존하는 건물로서, 로봇들은 사람(U), 사람이 사용하는 물건(예를 들어 유모차, 카트 등), 동물과 같은 장애물을 피하여 주행하도록 이루어지며, 경우에 따라 로봇의 주행과 관련된 알림 정보(3)를 출력하도록 이루어질 수 있다. 이러한 로봇의 주행은 클라우드 서버(20) 및 로봇에 구비된 제어부 중 적어도 하나의 근거 하에 장애물을 피하도록 이루어질 수 있다. 클라우드 서버(20)는 로봇에 구비된 다양한 센서(예를 들어, 카메라(이미지 센서), 근접 센서, 적외선 센서 등)를 통해 수신되는 정보에 근거하여, 로봇이 장애물을 피하여 건물(1000) 내를 이동하도록 로봇에 대한 제어를 수행할 수 있다.

또한, 도 1의 (a) 내지 (c)의 과정을 거쳐 건물 내를 주행하는 로봇은, 도 1의 (d)에 도시된 것과 같이, 건물 내에 존재하는 사람 또는 타겟 객체에게 서비스를 제공하도록 이루어질 수 있다.

로봇이 제공하는 서비스의 종류는, 로봇 마다 상이할 수 있다. 즉, 로봇은 용도에 따라 다양한 종류가 존재할 수 있으며, 로봇은 용도 마다 상이한 구조를 가지고, 로봇에는 용도에 적합한 프로그램이 탑재될 수 있다.

예를 들어, 건물(1000)에는 배송, 물류 작업, 안내, 통역, 주차지원, 보안, 방범, 경비, 치안, 청소, 방역, 소독, 세탁, 음료 제조, 음식 제조, 서빙, 화재 진압, 의료 지원 및 엔터테인먼트 서비스 중 적어도 하나의 서비스를 제공하는 로봇들이 배치될 수 있다. 로봇들이 제공하는 서비스는 위에서 열거된 예들 외에도 다양할 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 로봇들 각각의 용도를 고려하여, 로봇들에게 적절한 임무를 할당하고, 할당된 임무가 수행되도록 로봇들에 대한 제어를 수행할 수 있다.

본 발명에서 설명되는 로봇들 중 적어도 일부는 클라우드 서버(20)의 제어 하에 주행하거나, 임무를 수행할 수 있으며, 이 경우, 로봇 자체에서 주행 또는 임무를 수행하기 위하여 처리되는 데이터의 양은 최소화될 수 있다. 본 발명에서는 이러한 로봇을 브레인리스(brainless) 로봇이라고 명명할 수 있다. 이러한 브레인리스 로봇은, 건물(1000) 내에서 주행, 임무 수행, 충전 수행, 대기, 세척 등의 행위를 하는데 있어서, 적어도 일부의 제어를 클라우드 서버(20)의 제어에 의존할 수 있다.

다만, 본 명세서에서는 브레인리스 로봇을 구분하여 명명하지 않고, 모두 “로봇”으로 통일하여 명명하도록 한다.

앞서 설명한 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)은 로봇이 이용 가능한 다양한 설비 인프라가 구비될 수 있으며, 도 2, 도 3 및 도 4에 도시된 것과 같이, 설비 인프라는 건물(1000)내에 배치되어, 건물(1000) 및 클라우드 서버(20)와의 연동을 통해, 로봇의 이동(또는 주행)을 지원하거나, 로봇에게 다양한 기능을 제공할 수 있다.

보다 구체적으로, 설비 인프라는 건물 내에서 로봇의 이동을 지원하기 위한 설비들을 포함할 수 있다.

로봇의 이동을 지원하는 설비들은, 로봇이 전용으로 사용하는 로봇 전용 설비 및 사람과 공동으로 사용하는 공용 설비 중 어느 하나의 타입을 가질 수 있다.

나아가, 로봇의 이동을 지원하는 설비들은 로봇의 수평 방향으로의 이동을 지원하거나, 로봇의 수직 방향으로의 이동을 지원할 수 있다. 로봇들은 건물(1000)내에서 설비들을 이용하여, 수평 또는 수직 방향으로 이동할 수 있다. 수평 방향으로의 이동은, 동일 층 내에서의 이동을 의미하며, 수직 방향으로의 이동은 서로 다른 층간 사이를 이동하는 것을 의미할 수 있다. 따라서 본 발명에서는 동일 층 내에서 상하로 이동하는 것은 수평 방향의 이동으로 지칭할 수 있다.

로봇의 이동을 지원하는 설비들은 다양할 수 있으며, 예를 들어, 도 2 및 도 3에 도시된 것과 같이, 건물(1000)에는 로봇의 수평 방향으로의 이동을 지원하는 로봇 통로(로봇 도로, 201, 202, 203)가 구비될 수 있다. 이러한 로봇 통로는, 로봇이 전용으로 이용하는 로봇 전용 통로를 포함할 수 있다. 한편, 로봇 전용 통로는 사람의 접근이 원천적으로 차단되도록 이루어지는 것이 가능하나, 반드시 이에 한정되지 않을 수 있다. 즉, 로봇 전용 통로는 사람이 통행하거나, 접근할 수 있는 구조로 이루어질 수 있다.

한편, 도 3에 도시된 것과 같이, 로봇 전용 통로는 제1 전용 통로(또는 제1 타입 통로, 201) 및 제2 전용 통로(또는 제2 타입 통로, 202) 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다. 제1 전용 통로 및 제2 전용 통로(201, 202)는 동일 층에 함께 구비되거나, 서로 다른 층에 구비될 수 있다.

또 다른 예로서, 도 2 및 도 3에 도시된 것과 같이, 건물(1000)에는 로봇의 수직 방향으로의 이동을 지원하는 이동 수단(204, 205)이 구비될 수 있다. 이러한 이동 수단(204, 205)은 엘리베이터(elevator) 또는 에스컬레이터(escalator) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 로봇은 건물(1000)에 구비된 엘리베이터(204) 또는 에스컬레이터(205)를 이용하여, 서로 다른 층 사이를 이동할 수 있다.

한편, 이러한 엘리베이터(204) 또는 에스컬레이터(205)는 로봇 전용으로 이루어지거나, 사람과 함께 이용하는 공용으로 이루어질 수 있다.

예를 들어, 건물(1000)에는 로봇 전용 엘리베이터 또는 공용 엘리베이터 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. 마찬가지로, 나아가, 건물(1000)에는 로봇 전용 에스컬레이터 또는 공용 에스컬레이터 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.

한편, 건물(1000)은 수직 방향 이동과 수평 방향 이동에 모두 활용될 수 있는 형태의 이동 수단이 구비될 수 있다. 예를 들어, 무빙워크(moving walkway) 형태의 이동 수단이 로봇에게 층 내에서 수평 방향 이동을 지원하거나, 층 간에서 수직 방향 이동을 지원할 수 있다.

로봇은 자체적인 제어 또는 클라우드 서버(20)에 의한 제어 하에, 수평 방향 또는 수직 방향으로 건물(1000) 내를 이동할 수 있으며, 이때, 로봇의 이동을 지원하는 다양한 설비를 이용하여, 건물(1000) 내를 이동할 수 있다.

나아가, 건물(1000)에는 건물(1000) 또는 건물(1000)내 특정 영역으로의 출입을 제어하는 출입문(206, 또는 자동문) 및 출입 통제 게이트(gate, 207) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 출입문(206) 및 출입 통제 게이트(207) 중 적어도 하나는 로봇이 이용 가능하도록 이루어질 수 있다. 로봇은 클라우드 서버(20)의 제어 하에 출입문(또는 자동문, 206) 또는 출입 통제 게이트(207)를 통과하도록 이루어질 수 있다.

한편, 출입 통제 게이트(207)는 다양하게 명명될 수 있으며, 스피드 게이트(speed gate)등으로 명명될 수 있다.

나아가, 건물(1000)에는, 로봇이 대기하는 대기 공간에 해당하는 대기 공간 설비(208), 로봇의 충전을 위한 충전 설비(209), 로봇의 세척을 위한 세척 설비(210)가 더 포함될 수 있다.

나아가, 건물(1000)에는 로봇이 제공하는 특정 서비스에 특화된 설비(211)가 포함될 수 있으며, 예를 들어 배송 서비스를 위한 설비가 포함될 수 있다.

또한, 건물(1000)에는 로봇을 모니터링하기 위한 설비가 포함될 수 있으며(도면부호 212 참조), 이러한 설비의 예로는 다양한 센서들(예를 들어, 카메라(또는 이미지 센서, 121)가 존재할 수 있다.

도 2 및 도 3과 함께 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)에는 서비스 제공, 로봇의 이동, 주행, 기능 유지, 청결 유지 등을 위한 다양한 설비들이 구비될 수 있다.

한편, 도 4에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)은 클라우드 서버(20), 로봇(R), 설비 인프라(200)와 상호 연결되어, 건물(1000) 내에서 로봇들이 다양한 서비스를 제공함은 물론, 이를 위하여 설비들을 적절하게 이용하도록 할 수 있다.

여기에서, “상호 연결”된다고 함은, 건물 내에서 제공되는 서비스, 로봇의 이동, 주행, 기능 유지, 청결 유지 등과 관련된 다양한 데이터, 제어명령이 네트워크(또는 통신망)을 통하여 적어도 하나의 주체에서 다른 적어도 하나의 주체로 단방향 또는 쌍방향으로 송수신되는 것을 의미할 수 있다.

여기에서, 주체는, 건물(1000), 클라우드 서버(20), 로봇(R), 설비 인프라(200) 등이 될 수 있다.

나아가, 설비 인프라(200)는 도 2 및 도 3과 함께 살펴본 다양한 설비들(도면부호 201 내지 213 참조) 각각 및 이들을 제어하는 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

건물(1000)을 주행하는 로봇(R)은 네트워크(40)를 통하여, 클라우드 서버(20)와 통신하도록 이루어지며, 클라우드 서버(20)와의 제어 하에 건물(1000) 내에서 서비스를 제공할 수 있다.

보다 구체적으로, 건물(1000)은 건물(1000)에 구비된 다양한 설비들과 통신하거나, 설비들을 직접적으로 제어하기 위한 건물 시스템(1000a)을 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 것과 같이, 건물 시스템(1000a)은 통신부(110), 센싱부(120), 출력부(130), 저장부(140) 및 제어부(150)를 포함할 수 있다.

통신부(110)는 건물(1000) 내에서 유선 통신망 및 무선 통신망 중 적어도 하나를 형성함으로써, i)클라우드 서버(20)와 로봇(R) 사이, ii)클라우드 서버(20)와 건물(1000) 사이, iii)클라우드 서버(20)와 설비 인프라(200) 사이, iv)설비 인프라(200)와 로봇(R) 사이, v)설비 인프라(200)와 건물(1000) 사이를 연결할 수 있다. 즉, 통신부(110)는 서로 다른 주체 간에 통신의 매개체 역할을 수행할 수 있다. 이러한 통신부(110)는 기지국, 공유기 등으로도 명명될 수 있으며, 통신부(110)는 건물(1000) 내에서, 로봇(R), 클라우드 서버(20), 설비 인프라(200)가 상호 통신할 수 있도록 통신망 또는 네트워크를 형성할 수 있다.

한편, 본 명세서에서, 건물(1000)과 통신망을 통해 연결된다고 함은, 건물 시스템(1000a)에 포함된 구성요소 중 적어도 하나와 연결됨을 의미할 수 있다.

도 5에 도시된 것과 같이, 건물(1000)에 배치되는 복수의 로봇들(R)은 통신부(110)를 통해 형성되는 유선 통신망 및 무선 통신망 중 적어도 하나를 통하여, 클라우드 서버(20)와 통신을 수행함으로써, 클라우드 서버(20)에 의해 원격 제어되도록 이루어질 수 있다. 이러한 유선 통신망 또는 무선 통신망과 같은 통신망은 네트워크(40)라고 이해되어질 수 있다.

이와 같이, 건물(1000), 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200)는 건물(1000)내에 형성되는 통신망에 근거하여 네트워크(40)를 형성할 수 있다. 로봇(R)은 이러한 네트워크에 기반하여, 클라우드 서버(20)의 제어 하에 건물(1000)내에 구비된 다양한 설비를 이용하여, 할당된 임무에 해당하는 서비스를 제공할 수 있다.

한편, 설비 인프라(200)는 도 2 및 도 3과 함께 살펴본 다양한 설비들(도면부호 201 내지 213 참조) 각각 및 이들을 제어하는 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다(이러한 제어 시스템은 “제어 서버”로도 명명될 수 있다).

도 4에 도시된 것과 같이, 서로 다른 종류의 설비들은 고유의 제어 시스템을 구비할 수 있다. 예를 들어, 로봇 통로(또는 로봇 전용 통로, 로봇 도로, 로봇 전용 도로, 201, 202, 203)의 경우, 로봇 통로(201, 202, 203)를 각각 독립적으로 제어하기 위한 제어 시스템(201a, 202a, 203a)이 존재하고, 엘리베이터(또는 로봇 전용 엘리베이터, 204)의 경우, 엘리베이터(204)를 제어하기 위한 제어 시스템(204)이 존재할 수 있다.

이러한, 설비들을 제어하기 위한 고유의 제어 시스템들은 클라우드 서버(20), 로봇(R), 건물(1000) 중 적어도 하나와 통신하여, 로봇(R)이 설비를 이용하도록 각각의 설비에 대한 적절한 제어를 수행할 수 있다.

한편, 각각의 설비 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …)에 포함된 센싱부(201b, 202b, 203b, 204b, …)는, 설비 자체에 구비되어, 설비와 관련된 다양한 정보를 센싱하도록 이루어질 수 있다.

나아가, 각각의 설비 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …)에 포함된 제어부(201c, 202c, 203c, 204c, …)는 각각의 설비의 구동을 위한 제어를 수행하며, 클라우드 서버(20)와의 통신을 통하여, 로봇(R)이 설비를 이용하도록 적절한 제어를 수행할 수 있다. 예를 들어, 엘리베이터(204)의 제어 시스템(204b)은, 클라우드 서버(20)와의 통신을 통해, 로봇(R)이 엘리베이터(204)에 탑승하도록 로봇(R)이 위치한 층에, 엘리베이터(204)가 정차하도록 엘리베이터(204)를 제어할 수 있다.

각각의 설비 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …)에 포함된 제어부(201c, 202c, 203c, 204c, …) 중 적어도 일부는 각각의 설비(201, 202, 203, 204, …)와 함께 건물(1000)내에 위치하거나, 건물(1000)의 외부에 위치할 수 있다.

나아가, 본 발명에 따른 건물(1000)에 포함된 설비들 중 적어도 일부는, 클라우드 서버(20)에 의해 제어되거나, 건물(1000)의 제어부(150)에 의하여 제어되는 것 또한 가능하다. 이 경우, 설비는 별도의 설비 제어 시스템을 구비하지 않을 수 있다.

이하의 설명에서는 각각의 설비가 고유의 제어 시스템을 구비하는 것을 예를 들어 설명하도록 하나, 위에서 언급한 것과 같이, 설비를 제어하기 위한 제어 시스템의 역할은 클라우드 서버(20) 또는 건물(1000)의 제어부(150)에 의해 대체될 수 있음은 물론이다. 이 경우, 본 명세서에서 설명되는 설비 제어 시스템의 제어부(201c, 202c, 203c, 204c, …)의 용어는, 클라우드 서버(20) 또는 제어부(150, 또는 건물의 제어부(150))의 용어로 대체되어 표현될 수 있음은 물론이다.

한편, 도 4에서 각각의 설비 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …)의 구성요소들은 일 예에 대한 것으로서, 각각의 설비 특성에 따라 다양한 구성요소들이 추가되거나, 제외될 수 있다.

이와 같이, 본 발명에서는 로봇(R), 클라우드 서버(20) 및 설비 제어 시스템(201a, 202a, 203a, 204a, …)이 설비 인프라를 이용하여 건물(1000) 내에서 다양한 서비스를 제공한다.

이 경우에, 로봇(R)은 주로 건물 내를 주행하여 다양한 서비스를 제공하게 된다. 이를 위하여, 로봇(R)은 바디부, 구동부, 센싱부, 통신부, 인터페이스부 및 전원공급부 중 적어도 하나를 구비할 수 있다.

바디부는 외관을 이루는 케이스(케이싱, 하우징, 커버 등)를 포함한다. 본 실시예에서, 케이스는 복수의 파트로 구분될 수 있으며, 케이스에 의하여 형성된 공간에는 각종 전자부품들이 내장된다. 이 경우에, 바디부는 본 발명에서 예시하는 다양한 서비스에 따라 서로 다른 형태로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 배송 서비스를 제공하는 로봇의 경우에, 바디부의 상부에 물건을 보관하는 수용함이 구비될 수 있다. 다른 예로서, 청소 서비스를 제공하는 로봇의 경우에 바디부의 하부에 진공을 이용하여 먼지를 흡입하는 흡입구가 구비될 수 있다.

구동부는 클라우드 서버(20)에서 전송하는 제어 명령에 따른 특정 동작을 수행하도록 이루어진다.

구동부는 주행과 관련하여 로봇의 바디부가 특정 공간 내를 이동할 수 있는 수단을 제공한다. 보다 구체적으로, 구동부는 모터 및 복수의 바퀴를 포함하며, 이들이 조합되어, 로봇(R)을 주행, 방향 전환, 회전시키는 기능을 수행한다. 다른 예로서, 구동부는 주행 외의 다른 동작, 예를 들어 픽업 등의 수행을 위하여 엔드 이펙터, 매니퓰레이터, 액추에이터 중 적어도 하나를 구비할 수 있다.

센싱부는 로봇 내 정보(특히, 로봇의 구동상태), 로봇을 둘러싼 주변 환경 정보, 로봇의 위치 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.

예를 들어, 센싱부는 카메라(이미지 센서), 근접 센서, 적외선 센서, 레이저 스캐너(라이다 센서), RGBD 센서, 지자기 센서, 초음파 센서, 관성 센서, UWB 센서 등을 구비할 수 있다.

로봇의 통신부는 로봇(R)과 건물의 통신부 사이, 로봇(R)과 다른 로봇의 사이, 또는 로봇(R)과 설비의 제어 시스템의 사이에서 무선 통신을 수행하기 위하여, 로봇에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다. 이러한 예로서, 통신부는 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 등을 구비할 수 있다.

인터페이스부는 로봇(R)을 외부기기와 연결시킬 수 있는 통로로서 구비될 수 있다. 예를 들어, 상기 인터페이스부는 단자(충전단자, 접속단자, 전원단자), 포트 또는 커넥터 등이 될 수 있다. 전원공급부는 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 로봇(R)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급하는 장치가 될 수 있다. 다른 예로서, 전원공급부는 로봇(R)의 내부에서 전기에너지를 생성하여 각 구성요소에 공급하는 장치가 될 수 있다.

이상에서, 로봇(R)은 주로 건물 내를 주행하는 것을 기준으로 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 본 발명의 로봇은 드론 등과 같이 건물 내를 비행하는 로봇의 형태도 가능하다. 보다 구체적으로, 안내 서비스를 제공하는 로봇이 건물 내에서 사람의 주변을 비행하면서 사람에게 건물에 대한 안내를 제공할 수 있다.

한편, 본 발명의 로봇의 전반적인 동작은 클라우드 서버(20)에 의하여 제어된다. 이에 더하여, 로봇은 클라우드 서버(20)의 하위 제어기로서, 제어부를 별도로 구비할 수 있다. 예를 들어, 로봇의 제어부는 클라우드 서버(20)로부터 주행에 대한 제어 명령을 수신하여 로봇의 구동부를 제어한다. 이 경우에, 제어부는 로봇의 센싱부에서 센싱한 데이터를 이용하여, 모터에 인가할 토크 또는 전류를 계산할 수 있다. 계산된 결과를 이용하여 위치 제어기, 속도 제어기, 전류 제어기 등에 의하여 모터 등을 구동하게 되며, 이를 통하여 클라우드 서버(20)의 제어명령을 로봇이 수행하게 된다.

한편, 본 발명에서 건물(1000)은 건물(1000)에 구비된 다양한 설비들과 통신하거나, 설비들을 직접적으로 제어하기 위한 건물 시스템(1000a)을 포함할 수 있다. 도 4 및 도 5에 도시된 것과 같이, 건물 시스템(1000a)은 통신부(110), 센싱부(120), 출력부(130), 저장부(140) 및 제어부(150) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

통신부(110)는 건물(1000) 내에서 유선 통신망 및 무선 통신망 중 적어도 하나를 형성함으로써, i)클라우드 서버(20)와 로봇(R) 사이, ii)클라우드 서버(20)와 건물(1000) 사이, iii)클라우드 서버(20)와 설비 인프라(200) 사이, iv)설비 인프라(200)와 로봇(R) 사이, v)설비 인프라(200)와 건물(1000) 사이를 연결할 수 있다. 즉, 통신부(110)는 서로 다른 주체 간에 통신의 매개체 역할을 수행할 수 있다.

도 5 및 도 6에 도시된 것과 같이, 통신부(110)는 이동통신 모듈(111), 유선 인터넷 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113) 및 근거리 통신 모듈(114) 중 적어도 하나를 포함하도록 이루어질 수 있다.

통신부(110)는 위에서 열거된 통신 모듈들에 근거하여, 다양한 통신 방식을 지원할 수 있다.

예를 들어, 이동 통신 모듈(111)은, 이동 통신(Mobile Communications)을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, 5G, 4G, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 건물 시스템(1000a), 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신하도록 이루어질 수 있다. 이 때에, 보다 구체적인 예로서, 로봇(R)은 전술한 로봇(R)의 통신부를 이용하여 이동 통신 모듈(111)과 무선 신호를 송수신할 수 있다.

다음으로, 유선 인터넷 모듈(112)은 유선 방식으로 통신을 제공하는 방식으로서, 물리적인 통신선을 매개체로 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나와 신호를 송수신 하도록 이루어질 수 있다.

나아가, 무선 인터넷 모듈(113)은 이동 통신 모듈(111)을 포함하는 개념으로서, 무선 인터넷 접속이 가능한 모듈을 의미할 수 있다. 무선 인터넷 모듈(113)은 건물(1000) 내에 배치되어, 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 건물 시스템(1000a), 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.

무선 인터넷 기술은 매우 다양할 수 있으며, 앞서 살펴본 이동 통신 모듈(111)의 통신 기술을 뿐만 아니라, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Wi-Fi Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access) 등이 있다. 나아가, 본 발명에서는, 상기 무선 인터넷 모듈(113)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.

다음으로 근거리 통신 모듈(114)은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi, Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 건물 시스템(1000a), 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나와 근거리 통신을 수행할 수 있다.

통신부(110)는 위에서 살펴본 통신 모듈들 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이러한 통신 모듈들은 건물(1000) 내부의 다양한 공간에 배치되어, 통신망을 형성할 수 있다. 이러한 통신망을 통해, i)클라우드 서버(20)와 로봇(R), ii)클라우드 서버(20)와 건물(1000), iii)클라우드 서버(20)와 설비 인프라(200, iv)설비 인프라(200)와 로봇(R), v)설비 인프라(200)와 건물(1000)은 상호 통신하도록 이루어질 수 있다.

다음으로, 건물(1000)은 센싱부(120)를 포함할 수 있으며, 이러한 센싱부(120)는 다양한 센서들을 포함하도록 이루어질 수 있다. 건물(1000)의 센싱부(120)를 통해 센싱된 정보 중 적어도 일부는, 통신부(110)를 통해 형성되는 통신망을 통해, 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나로 전송될 수 있다. 클라우드 서버(20), 로봇(R) 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나는, 센싱부(120)를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 로봇(R)을 제어하거나 설비 인프라(200)를 제어할 수 있다.

센싱부(120)에 포함된 센서들의 종류는 매우 다양할 수 있다. 센싱부(120)는 건물(1000)에 구비되어, 건물(1000)에 대한 다양한 정보들을 센싱하도록 이루어질 수 있다. 센싱부(120)에 의해 센싱되는 정보는, 건물(1000)을 주행하는 로봇(R), 건물(1000)에 위치한 사람, 장애물, 등에 대한 정보일 수 있으며, 건물과 관련된 다양한 환경 정보(예를 들어, 온도, 습도 등)를 포함할 수 있다.

도 5에 도시된 것과 같이, 센싱부(120)는 이미지 센서(121), 마이크(122), 바이오 센서(123), 근접센서(124), 조도센서(125), 적외선 센서(126), 온도 센서(127) 및 습도 센서(128) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

여기에서, 이미지 센서(121)는 카메라에 해당할 수 있다. 도 3에서 살펴본 것과 같이, 건물(1000)에는 이미지 센서(121)에 해당하는 카메라가 배치될 수 있다. 본 명세서에서는 카메라에 대하여 이미지 센서(121)와 동일한 도면 부호 “121”를 부여하기로 한다.

한편, 건물(1000)에 배치되는 카메라(121)의 수는 그 제한이 없다. 건물(1000)에 배치된 카메라(121)의 종류는 다양할 수 있으며, 일 예로서, 건물(1000)에 배치된 카메라(121)는 CCTV(closed circuit television)일 수 있다. 한편, 카메라(121)가 건물(1000)에 배치되었다 함은, 건물(1000)의 실내 공간(10)에 카메라(121)가 배치됨을 의미할 수 있다.

다음으로, 마이크(122)는 건물(1000)에서 발생하는 다양한 소리 정보를 센싱하도록 이루어질 수 있다.

바이오 센서(123)는 생체 정보를 센싱하기 위한 것으로서, 건물(1000)에 위치한 사람 또는 동물에 대한 생체 정보(예를 들어, 지문 정보, 얼굴 정보, 홍채 정보 등)를 센싱할 수 있다.

근접 센서(124)는 근접 센서(124)에 대해 접근하거나 근접 센서(124) 주변에 위치한 대상(로봇 또는 사람 등)을 센싱하도록 이루어질 수 있다.

나아가, 조도 센서(125)는 조도 센서(125) 센서 주변의 조도를 센싱하도록 이루어지며, 적외선 센서(126)는 LED가 내장되어 이를 이용해 어두운 실내나 야간에 건물(1000)에 대한 촬영을 수행할 수 있다.

나아가, 온도 센서(127)는 온도 센서(127) 주변의 온도를 센싱하며, 습도 센서(128)는 습도 센서(128) 주변의 온도를 센싱할 수 있다.

한편, 본 발명에서 센싱부(120)를 구성하는 센서의 종류에는 특별한 제한이 없으며, 각각의 센서에 의해 정의되는 기능이 구현되기만 하면 족하다.

다음으로, 출력부(130)는 건물(1000)에서 사람 또는 로봇(R)에게, 시각적, 청각적 및 촉각적 정보 중 적어도 하나를 출력하기 위한 수단으로서, 디스플레이부(131), 음향 출력부(132) 및 조명부(133) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이러한 출력부(130)는 필요 또는 상황에 따라 건물(1000)의 실내 공간 상에 적절한 위치에 배치될 수 있다.

다음으로, 저장부(140)는 건물(1000), 로봇 및 설비 인프라 중 적어도 하나와 관련된 다양한 정보를 저장하도록 이루어질 수 있다. 본 발명에서 저장부(140)는 건물(1000) 자체에 구비될 수 있다. 이와 다르게, 이와 다르게, 저장부(140)의 적어도 일부는, 클라우드 서버(20) 또는 외부 데이터베이스 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 즉, 저장부(140)는 본 발명에 따른 다양한 정보가 저장되는 공간이면 충분하며, 물리적인 공간에 대한 제약은 없는 것으로 이해될 수 있다.

다음으로 제어부(150)는 건물(1000)에 대한 전반적인 제어를 수행하는 수단으로서, 통신부(110), 센싱부(120), 출력부(130) 및 저장부(140) 중 적어도 하나를 제어할 수 있다. 제어부(150)는 클라우드 서버(20)와 연동하여, 로봇에 대한 제어를 수행할 수 있다. 나아가, 제어부(150)는 클라우드 서버(20)의 형태로 존재할 수 있다. 이 경우, 건물(1000)은 로봇(R)의 제어 수단인 클라우드 서버(20)에 의해 함께 제어될 수 있다, 이와 다르게, 건물(1000)을 제어하는 클라우드 서버는 로봇(R)을 제어하는 클라우드 서버(20)와 별개로 존재할 수 있다. 이 경우, 건물(1000)을 제어하는 클라우드 서버와 로봇(R)을 제어하는 클라우드 서버(20)는 상호 통신을 통하여, 로봇(R)에 의해 서비스 제공되도록 서로 연동하거나, 로봇의 이동, 기능 유지, 청결 유지 등을 위하여 서로 연동될 수 있다. 한편, 건물(1000)의 제어부는 “프로세서(processor)”로도 명명될 수 있으며, 프로세서는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 다양한 명령을 처리하도록 구성될 수 있다

이상에서 살펴본 것과 같이, 건물(1000), 로봇(R), 클라우드 서버(20) 및 설비 인프라(200)는 중 적어도 하나는 통신망을 기반으로 네트워크(40)를 형성하여, 건물(1000)내에서 로봇을 이용한 다양한 서비스가 제공되도록 이루어질 수 있다.

이상에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)에서는, 로봇에 의해 다양한 서비스가 제공되도록, 로봇(R), 건물 내 구비되는 설비 인프라(200) 및 클라우드 서버(20)가 유기적으로 연결될 수 있다. 이러한 로봇(R), 설비 인프라(200) 및 클라우드 서버(20) 중 적어도 일부는 로봇 친화형 건물을 구축하기 위한 플랫폼 형태로 존재할 수 있다.

이하에서는, 위에서 살펴본 건물(1000), 건물 시스템(1000a), 설비 인프라(200), 클라우드 서버(20)의 내용을 참고하여, 로봇(R)이 설비 인프라(200)를 이용하는 과정에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다. 이때, 로봇(R)은, 임무 수행(또는 서비스 제공), 주행, 충전, 청결 유지, 대기 등의 목적으로, 건물(1000)의 실내 공간(10)을 주행거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다.

이와 같이, 로봇(R)은 어떠한 “목적”에 근거하여, “목적”을 달성하기 위하여, 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다.

이때, 로봇이 달성해야할 목적은 다양한 원인에 근거하여 특정될 수 있다. 로봇이 달성해야 할 목적은, 제1 타입의 목적과 제2 타입의 목적이 존재할 수 있다.

여기에서, 제1 타입의 목적은 로봇이 로봇 본연의 임무를 수행하기 위한 것이고, 제2 타입의 목적은 로봇이 로봇 본연의 임무 외의 임무 또는 기능을 수행하기 위한 것일 수 있다.

즉, 제1 타입에 따른 로봇이 달성해야하는 목적은, 로봇 본연의 임무를 수행하기 위한 목적일 수 있다. 이러한 목적은, 로봇의 “임무(task)”라고도 이해되어질 수 있다.

예를 들어, 로봇이 서빙 서비스를 제공하는 로봇인 경우, 로봇은 서빙 서비스를 제공하기 위한 목적 또는 임무을 달성하기 위하여, 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다. 또한, 로봇이 길 안내 서비스를 제공하는 로봇인 경우, 로봇은 길 안내 서비스를 제공하기 위한 목적 또는 임무을 달성하기 위하여, 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 건물에는 서로 다른 목적에 따른 운용되는 복수의 로봇이 위치할 수 있다. 즉, 건물에는 서로 다른 임무를 수행가능한 서로 다른 로봇들이 배치될 수 있으며, 이는 건물의 관리자, 건물에 입주한 다양한 주체들의 필요에 의하여, 건물에는 서로 다른 종류의 로봇들이 배치될 수 있다.

예를 들어, 건물에는 배송, 물류 작업, 안내, 통역, 주차지원, 보안, 방범, 경비, 치안, 청소, 방역, 소독, 세탁, 음료 제조, 음식 제조, 서빙, 화재 진압, 의료 지원 및 엔터테인먼트 서비스 중 적어도 하나의 서비스를 제공하는 로봇들이 배치될 수 있다. 로봇들이 제공하는 서비스는 위에서 열거된 예들 외에도 다양할 수 있다.

한편, 제2 타입의 목적은 로봇이 로봇 본연의 임무 외의 임무 또는 기능을 수행하기 위한 것으로서, 이는, 로봇 본연의 임무와 관련 없는 목적일 수 있다. 이러한 제2 타입의 목적은, 로봇이 로봇 본연의 임무를 수행하는 것과 직접적으로 연관되지는 않으나, 간접적으로 필요한 임무 또는 기능일 수 있다.

예를 들어, 로봇이 본연의 임무 수행을 위해서는, 동작에 필요한 충분한 전원이 필요하고, 로봇이 사람들에게 쾌적한 서비스를 제공하기 위해서는 청결을 유지해야 한다. 나아가, 복수의 로봇이 건물 내에서 효율적으로 운용되기 위해서는, 때로는 일정한 공간에서 대기하는 상황이 존재할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에서 로봇은 제2 타입의 목적을 달성하기 위하여, 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다.

예를 들어, 로봇은 충전 기능에 따른 목적을 달성하기 위하여, 충전 설비 인프라를 이용할 수 있고, 세척 기능에 따른 목적을 달성하기 위하여 세척 설비 인프라를 이용할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에서 로봇은 어떠한 목적을 달성하기 위하여, 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용할 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 데이터베이스(database) 상에 저장된 건물에 위치한 복수의 로봇들 각각에 대응되는 정보에 근거하여, 건물 내 위치한 로봇들 각각에 대한 적절한 제어를 수행할 수 있다.

한편, 데이터베이스 상에는 건물 내 위치한 복수의 로봇 각각에 대한 다양한 정보가 저장될 수 있으며, 로봇(R)에 대한 정보는 매우 다양할 수 있다. 일 예로서, i)공간(10)에 배치된 로봇(R)을 식별하기 위한 식별 정보(예를 들어, 일련번호, TAG 정보, QR코드 정보 등), ii)로봇(R)에 부여된 임무 정보(예를 들어, 임무의 종류, 임무에 따른 동작, 임무의 대상이 되는 타겟 유저 정보, 임무 수행 장소, 임무 수행 예정 시간 등), iii)로봇(R)에 설정된 주행 경로 정보, iv)로봇(R)의 위치 정보, v)로봇(R)의 상태 정보(예를 들어, 전원 상태, 고장 유무, 세척 상태, 배터리 상태 등), vi)로봇(R)에 구비된 카메라로부터 수신된 영상 정보, vii) 로봇(R)의 동작과 관련된 동작 정보 등이 존재할 수 있다.

한편, 로봇들에 대한 적절한 제어는, 앞서 살펴본 제1 타입의 목적 또는 제2 타입의 목적에 따라 로봇을 운용하는 제어와 관련된 것일 수 있다.

여기에서, 로봇의 운용은 로봇이 건물(1000)의 실내 공간을 주행하거나, 설비 인프라(200)를 이용하여 이동하고, 나아가, 설비 인프라(200)를 이용하도록 하는 제어를 의미할 수 있다.

로봇의 이동은 로봇의 주행으로 지칭될 수 있으며, 따라서 본 발명에서 이동 경로와 주행 경로는 혼용되어 사용될 수 있다.

클라우드 서버(20)는 데이터베이스에 저장된 로봇 각각에 대한 정보에 근거하여, 로봇들 각각의 용도(또는 본연의 임무)에 따라 로봇들에게 적절한 임무를 할당하고, 할당된 임무가 수행되도록 로봇들에 대한 제어를 수행할 수 있다. 이때 할당되는 임무는 앞서 살펴본 제1 타입의 목적을 달성하기 위한 임무일 수 있다.

나아가, 클라우드 서버(20)는 데이터베이스에 저장된 로봇 각각에 대한 정보에 근거하여, 로봇들 각각에 제2 타입의 목적을 달성하기 위한 제어를 수행할 수 있다.

이때, 클라우드 서버(20)로부터 제2 타입의 목적을 달성하기 위한 제어명령을 수신한 로봇은, 제어 명령에 근거하여, 충전 설비 인프라로 이동하거나, 세척 설비 인프라 등으로 이동하여, 제2 타입의 목적을 달성할 수 있다.

한편, 이하에서는, 제1 타입 또는 제2 타입의 목적을 구분하지 않고, “목적” 또는 “임무”의 용어를 사용하도록 한다. 이하에서 설명되는 목적은, 제1 타입의 목적 또는 제2 타입의 목적 중 어느 하나일 수 있다.

마찬가지로, 이하에서 설명되는 임무 역시, 제1 타입의 목적을 달성하기 위한 임무 또는 제2 타입의 목적을 달성하기 위한 임무일 수 있다.

예를 들어, 서빙 서비스 제공이 가능한 로봇이 존재하고, 서빙할 대상(타겟 유저(target user))이 존재하는 경우, 클라우드 서버(20)는 로봇이 타겟 유저에게 서빙에 대응하는 임무를 수행하도록, 로봇에 대한 제어를 수행할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 충전이 필요한 로봇이 존재하는 경우, 클라우드 서버(20)는 로봇이 충전에 해당하는 임무를 수행하도록, 충전 설비 인프라로 로봇이 이동하도록 하는 제어를 수행할 수 있다.

이에, 이하에서는, 제1 타입의 목적 또는 제2 타입의 목적에 대한 구분 없이, 클라우드 서버(20)의 제어 하에, 로봇이 설비 인프라(200)를 이용하여 목적 또는 임무을 수행하는 방법에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다. 한편, 본 명세서에서 클라우드 서버(20)는 임무를 수행하기 위하여 클라우드 서버(20)에 의해 제어 되는 로봇은 “타겟 로봇”으로 명명되는 것 또한 가능하다.

클라우드서 서버(20)는 요청 또는 자체적인 판단하에, 임무를 수행할 적어도 하나의 로봇을 특정할 수 있다.

여기에서, 요청은 다양한 주체로부터 수신되는 것이 가능하다. 예를 들어, 클라우드 서버는 건물에 위치한 방문객, 관리자, 입주민, 근로자 등과 같은 다양한 주체로부터 다양한 방식(예를 들어, 전자기기를 통한 사용자 입력, 제스처 방식의 사용자 입력)으로 요청을 수신할 수 있다. 여기에서, 요청은 로봇에 의해 특정 서비스(또는 특정 임무)가 제공되도록 하는 서비스 요청일 수 있다.

클라우드 서버(20)는 이러한 요청에 기반하여, 건물(1000)내 위치한 복수의 로봇 중 해당 서비스를 수행 가능한 로봇을 특정할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 i)로봇이 수행 가능한 서비스 종류, ii)로봇이 기 할당받은 임무, iii)로봇의 현재 위치, iv)로봇의 상태(ex: 전원 상태, 청결 상태, 배터리 상태 등)에 근거하여, 상기 요청에 대응 가능한 로봇을 특정할 수 있다. 앞서 살펴본 것과 같이, 데이터베이스 상에는 로봇 각각에 대한 다양한 정보 존재하며, 클라우드 서버(20)는 이러한 데이터베이스에 근거하여, 상기 요청에 기반하여 임무를 수행할 로봇을 특정할 수 있다.

나아가, 클라우드 서버(20)는 자체적인 판단에 근거하여, 임무를 수행할 적어도 하나의 로봇을 특정할 수 있다.

여기에서, 클라우드 서버(20)는 다양한 원인에 근거하여 자체적인 판단을 수행할 수 있다.

일 예로서, 클라우드 서버(20)는, 건물(1000)내에 존재하는 특정 사용자 또는 특정 공간에 서비스의 제공이 필요한지를 판단할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 건물(1000)에 존재하는 센싱부(120, 도 4 내지 도 6 참조), 설비 인프라(200)에 포함된 센싱부 및 로봇에 구비된 센싱부 중 적어도 하나로부터 센싱 및 수신된 정보에 기반하여, 서비스의 제공이 필요한 특정 대상을 추출할 수 있다.

여기에서, 특정 대상은, 사람, 공간 또는 객체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 객체는, 건물(1000)내 위치하는 시설물, 물체 등을 의미할 수 있다. 그리고, 클라우드 서버(20)는 추출된 특정 대상에게 필요한 서비스의 종류를 특정하고, 특정 대상에게 특정 서비스가 제공되도록 로봇을 제어할 수 있다.

이를 위하여, 클라우드 서버(20)는 특정 대상에게 특정 서비스를 제공할 적어도 하나의 로봇을 특정할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 다양한 판단 알고리즘에 근거하여, 서비스의 제공이 필요한 대상을 판단할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(20)는 건물(1000)에 존재하는 센싱부(120, 도 4 내지 도 6 참조), 설비 인프라(200)에 포함된 센싱부 및 로봇에 구비된 센싱부 중 적어도 하나로부터 센싱 및 수신된 정보에 근거하여, 길 안내, 서빙, 계단 이동 등과 같이 서비스의 종류를 특정할 수 있다. 그리고, 클라우드 서버(20)는 해당 서비스가 필요한 대상을 특정할 수 있다. 나아가, 클라우드 서버(20)는 로봇에 의한 서비스가 제공이 제공되도록, 특정된 서비스의 제공이 가능한 로봇을 특정할 수 있다.

나아가, 클라우드 서버(20)는 다양한 판단 알고리즘에 근거하여, 서비스의 제공이 필요한 특정 공간을 판단할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(20)는 건물(1000)에 존재하는 센싱부(120, 도 4 내지 도 6 참조), 설비 인프라(200)에 포함된 센싱부 및 로봇에 구비된 센싱부 중 적어도 하나로부터 센싱 및 수신된 정보에 근거하여, 배송의 타겟 유저, 안내가 필요한 게스트, 오염된 공간, 오염된 시설물, 화재 구역 등과 같이 서비스의 제공이 필요한 특정 공간 또는 객체를 추출하고, 해당 특정 공간 또는 객체에 로봇에 의한 서비스가 제공되도록, 해당 서비스 제공이 가능한 로봇을 특정할 수 있다.

이와 같이, 특정 임무(또는 서비스)를 수행할 로봇이 특정되면, 클라우드 서버(20)는 로봇에 임무를 할당하고, 로봇이 임무를 수행하기 위하여 필요한 일련의 제어를 수행할 수 있다.

이때, 일련의 제어는 i)로봇의 이동 경로 설정, ii)임무가 수행될 목적지까지 이동하는데 이용되어야 할 설비 인프라 특정, iii)특정된 설비 인프라와의 통신, iv)특정된 설비 인프라에 대한 제어, v)임무를 수행하는 로봇 모니터링, vi)로봇의 주행에 대한 평가, vii)로봇의 임무 수행 완료여부 모니터링 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 로봇의 임무가 수행될 목적지를 특정하고, 로봇이 해당 목적지에 도달하기 위한 이동 경로를 설정할 수 있다. 로봇(R)은 클라우드 서버(20)에 의해 이동 경로가 설정되면, 임무의 수행을 위하여, 해당 목적지까지 이동하도록 제어될 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 로봇이 임무 수행을 시작(개시)하는 위치(이하, “임무 수행 시작 위치”로 명명함)부터 목적지까지 도달하기 위한 이동 경로를 설정할 수 있다. 여기에서, 로봇이 임무 수행을 시작하는 위치는 로봇의 현재 위치이거나, 로봇이 임무 수행을 시작하는 시점에서의 로봇의 위치일 수 있다.

클라우드 서버(20)는, 건물(1000)의 실내 공간(10)에 대응되는 지도(map, 또는 지도 정보))에 근거하여, 임무를 수행할 로봇의 이동 경로를 생성할 수 있다.

여기에서, 지도는, 건물의 실내 공간을 구성하는 복수의 층(10a, 10b, 10c, …) 각각의 공간에 대한 지도 정보를 포함할 수 있다.

나아가, 이동 경로는, 임무 수행 시작 위치로부터, 임무가 수행되는 목적지까지의 이동 경로 일 수 있다.

본 발명에서는 이러한 지도 정보와 이동 경로에 대하여, 실내 공간에 대한 것으로 설명하나, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 지도 정보는 실외 공간의 정보를 포함할 수 있으며, 이동 경로는 실내 공간에서 실외 공간까지 이어지는 경로가 될 수 있다.

도 8에 도시된 것과 같이, 건물(1000)의 실내 공간(10)은 서로 다른 복수의 층들(10a, 10b, 10c, 10d, …)로 구성될 수 있으며, 임무 수행 시작 위치와 목적지는 서로 동일한 층에 위치하거나, 서로 다른 층에 위치할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 복수의 층들(10a, 10b, 10c, 10d, …)에 대한 지도 정보를 이용하여, 건물(1000) 내에서 서비스를 수행할 로봇의 이동 경로를 생성할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 건물(1000)에 배치된 설비 인프라(복수의 설비) 중 로봇이 목적지까지 이동하기 위하여 이용 또는 통과해야 하는 적어도 하나의 설비를 특정할 수 있다.

예를 들어, 클라우드 서버(20)는 로봇이 1층(10a)에서 2층(10b)으로 이동해야 하는 경우, 로봇의 층간 이동을 보조할 적어도 하나의 설비(204, 205)를 특정하고, 특정된 설비가 위치한 지점을 포함하여 이동 경로를 생성할 수 있다. 여기에서, 로봇의 층간 이동을 보조하는 설비는 로봇 전용 엘리베이터(204), 공용 엘리베이터(213), 에스컬레이터(205) 중 적어도 하나일 수 있다. 이 밖에도, 로봇의 층간 이동을 보조하는 설비는 다양한 종류가 존재할 수 있다.

일 예로서, 클라우드 서버(20)는 실내 공간(10)의 복수의 층들(10a, 10b, 10c, …) 중 목적지에 해당하는 특정 층을 확인하고, 로봇의 임무 수행 시작 위치(ex: 서비스에 대응되는 임무를 개시하는 시점에서의 로봇의 위치)를 기준으로, 로봇이 서비스를 수행하기 위하여 층간 이동이 필요한지 판단할 수 있다.

그리고, 클라우드 서버(20)는 판단 결과에 근거하여, 상기 이동 경로 상에 로봇의 층간 이동을 보조하는 설비(수단)를 포함할 수 있다. 이때, 로봇의 층간 이동을 보조하는 설비는 로봇 전용 엘리베이터(204), 공용 엘리베이터(213), 에스컬레이터(205) 중 적어도 하나일 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(20)는 로봇의 층간 이동이 필요한 경우, 로봇의 층간 이동을 보조하는 설비가 로봇의 이동 경로 상에 포함되도록, 이동 경로를 생성할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 클라우드 서버(20)는 로봇의 이동 경로 상에 로봇 전용 통로(201, 202)가 위치하는 경우, 로봇 전용 통로(201, 202)를 이용하여 로봇이 이동하도록, 로봇 전용 통로(201, 202)가 위치한 지점을 포함하여 이동 경로를 생성할 수 있다. 앞서 도 3과 함께 살펴본 것과 같이, 로봇 전용 통로는 제1 전용 통로(또는 제1 타입 통로, 201) 및 제2 전용 통로(또는 제2 타입 통로, 202) 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다. 제1 전용 통로 및 제2 전용 통로(201, 202)는 동일 층에 함께 구비되거나, 서로 다른 층에 구비될 수 있다. 제1 전용 통로(201) 및 상기 제2 전용 통로(202)는 건물의 바닥면을 기준으로 서로 다른 높이를 가질 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 로봇이 이용하는 로봇 전용 통로의 타입 및 로봇 전용 통로 주변의 혼잡도에 근거하여, 로봇 전용 통로 상에서의 로봇의 주행 특성이 달라지도록 제어할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 도 3 및 도 8에 도시된 것과 같이, 제2 전용 통로를 로봇이 주행하는 경우, 로봇 전용 통로 주변의 혼잡도에 근거하여, 로봇의 주행 특성이 달라지도록 할 수 있다. 제2 전용 통로는, 사람 또는 동물이 접근 가능한 통로이기 때문에, 안전성 및 이동 효율성을 함께 고려하기 위함이다.

여기에서, 로봇의 주행 특성은, 로봇의 주행 속도와 관련될 수 있다. 나아가, 혼잡도는, 건물(1000)에 배치된 카메라(또는 이미지 센서, 121) 및 로봇에 배치된 카메라 중 적어도 하나로부터 수신되는 영상에 근거하여 산출될 수 있다. 클라우드 서버(20)는 이러한 영상에 근거하여, 로봇이 위치하는 지점 및 진행방향 측의 로봇 전용 통로가 혼잡한 경우, 로봇의 주행 속도를 기 설정된 속도 이하(또는 미만)으로 제어할 수 있다.

이와 같이, 클라우드 서버(20)는 복수의 층들(10a, 10b, 10c, 10d, …)에 대한 지도 정보를 이용하여, 건물(1000) 내에서 서비스를 수행할 로봇의 이동 경로를 생성하며, 이때, 건물(1000)에 배치된 설비 인프라(복수의 설비) 중 로봇이 목적지까지 이동하기 위하여 이용 또는 통과해야 하는 적어도 하나의 설비를 특정할 수 있다. 그리고, 특정된 적어도 하나의 설비가 이동 경로 상에 포함되도록 하는 이동 경로를 생성할 수 있다.

한편, 서비스를 수행하기 위하여 실내 공간(10)을 주행하는 로봇은 클라우드 서버(20)로부터 수신되는 이동 경로를 따라 상기 적어도 하나의 설비를 순차적으로 이용 또는 통과하며 목적지까지 주행을 수행할 수 있다.

한편, 로봇이 이용해야 하는 설비의 순서는, 클라우드 서버(20)의 제어 하에 결정될 수 있다. 나아가, 로봇이 이용해야 하는 설비의 순서는, 클라우드 서버(20)로부터 수신되는 이동 경로에 대한 정보에 포함될 수 있다.

한편, 도 7에 도시된 것과 같이, 건물(1000)에는 로봇이 전용하여 사용하는 로봇 전용 설비(201, 202, 204, 208, 209, 211)와 사람과 공동으로 사용하는 공용 설비(205, 206, 207, 213) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.

로봇이 전용하여 사용하는 로봇 전용 설비는, 로봇에 필요한 기능(ex: 충전 기능, 세척 기능, 대기 기능)을 제공하는 설비(208. 209)와 로봇의 이동에 이용되는 설비(201, 202, 204, 211)를 포함할 수 있다.

클라우드 서버(20)는, 로봇이 이동 경로를 생성함에 있어, 임무 수행 시작 위치로부터 목적지까지의 경로 상에, 로봇 전용 설비가 존재하는 경우, 로봇이 로봇 전용 설비를 이용하여 이동(또는 통과)하도록 하는 이동 경로를 생성할 수 있따. 즉, 클라우드 서버(20)는 로봇 전용 설비를 우선하여 이동 경로를 생성할 수 있다. 이는 로봇의 이동의 효율성을 높이기 위함이다. 예를 들어, 클라우드 서버(20)는 목적지까지의 이동 경로 상에 로봇 전용 엘리베이터(204)와 공용 엘리베이터(213)가 모두 존재하는 경우, 로봇 전용 엘리베이터(204)가 포함된 이동 경로를 생성할 수 있다.

위에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따른 건물(1000)을 주행하는 로봇은, 건물(1000)에 구비된 다양한 설비를 이용하여, 임무 수행을 위하여 건물(1000)이 실내 공간을 주행할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 로봇의 원활한 이동을 위하여, 로봇이 이용하는 또는 이용이 예정된 적어도 하나의 설비의 제어 시스템(또는 제어 서버)와 통신하도록 이루어질 수 있다. 앞서, 도 4와 함께 살펴본 것과 같이, 설비들을 제어하기 위한 고유의 제어 시스템들은 클라우드 서버(20), 로봇(R), 건물(1000) 중 적어도 하나와 통신하여, 로봇(R)이 설비를 이용하도록 각각의 설비에 대한 적절한 제어를 수행할 수 있다.

한편, 클라우드 서버(20)는 건물(1000) 내에서 로봇의 위치 정보를 확보해야 하는 니즈가 존재한다. 즉, 클라우드 서버(200은 실시간 또는 기 설정된 시간 간격으로 건물(1000)을 주행하는 로봇의 위치를 모니터링할 수 있다. 클라우드 서버(1000은 건물(1000)을 주행하는 복수의 로봇 모두에 대한 위치 정보를 모니터링하거나, 필요에 따라 선택적으로 특정 로봇에 대해서만 위치 정보를 모니터링할 수 있다. 모니터링 되는 로봇의 위치 정보는 로봇의 정보가 저장된 데이터베이스 상에 저장될 수 있으며, 로봇의 위치 정보는 시간의 흐름에 따라 연속적으로 업데이트될 수 있다.

건물(1000)에 위치한 로봇의 위치 정보를 추정하는 방법은 매우 다양할 수 있으며, 이하에서는 로봇의 위치 정보를 추정하는 실시 예에 대하여 살펴보도록 한다.

도 9 내지 도 11은 본 발명에 따른 로봇 친화형 건물을 주행하는 로봇의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 개념도들이다.

일 예로서, 도 9에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따른 클라우드 서버(20)는 로봇(R)에 구비된 카메라(미도시됨)를 이용하여 공간(10)에 대한 영상을 수신하고, 수신된 영상으로부터 로봇의 위치를 추정하는 Visual Localization을 수행하도록 이루어진다. 이때, 카메라는 공간(10)에 대한 영상, 즉, 로봇(R) 주변에 대한 영상을 촬영(또는 센싱)하도록 이루어진다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여, 로봇(R)에 구비된 카메라를 이용하여 획득된 영상을 “로봇 영상”이라고 명명하기로 한다. 그리고, 공간(10)에 배치된 카메라를 통하여 획득된 영상을 “공간 영상”이라고 명명하기로 한다.

클라우드 서버(20)는 도 9의 (a)에 도시된 것과 같이, 로봇(R)에 구비된 카메라(미도시)를 통하여 로봇 영상(910)을 획득하도록 이루어진다. 그리고, 클라우드 서버(20)는 획득된 로봇 영상(910)을 이용하여, 로봇(R)의 현재 위치를 추정할 수 있다.

클라우드 서버(20)는 로봇 영상(910)과 데이터베이스에 저장된 지도 정보를 비교하여, 도 9의 (b)에 도시된 것과 같이, 로봇(R)의 현재 위치에 대응하는 위치 정보(예를 들어, “3층 A구역 (3, 1, 1)”)를 추출할 수 있다.

앞서 살펴본 것과 같이, 본 발명에서 공간(10)에 대한 지도는 사전에 공간(10)을 이동하는 적어도 하나의 로봇에 의해, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에 기반하여 작성된 지도일 수 있다. 특히, 공간(10)에 대한 지도는, 영상 정보를 기반으로 생성된 지도일 수 있다.

즉, 공간(10)에 대한 지도는 vision(또는 visual)기반의 SLAM기술에 의하여 생성된 지도일 수 있다.

따라서, 클라우드 서버(20)는 로봇(R)에서 획득된 로봇 영상(910)에 대해 도 9의 (b)에 도시된 것과 같이 좌표 정보(예를 들어, (3층, A구역(3, 1,1,))를 특정할 수 있다. 이와 같이, 특정된 좌표 정보는 곧, 로봇(R)의 현재 위치 정보가 될 수 있다.

이때, 클라우드 서버(20)는, 로봇(R)에서 획득된 로봇 영상(910)과 vision(또는 visual)기반의 SLAM 기술에 의하여 생성된 지도를 비교함으로써, 로봇(R)의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이 경우, 클라우드 서버(20)는 i)로봇 영상(910)과 기 생성된 지도를 구성하는 이미지들 간의 이미지 비교를 이용하여, 로봇 영상(910)과 가장 비슷한 이미지를 특정하고, ii)특정된 이미지에 매칭된 위치 정보를 획득하는 방식으로 로봇(R)의 위치 정보를 특정할 수 있다.

이와 같이, 클라우드 서버(20)는 도 9의 (a)에 도시된 것과 같이, 로봇(R)에서 로봇 영상(910)이 획득되면, 획득된 로봇 영상(910)을 이용하여, 로봇의 현재 위치를 특정할 수 있다. 앞서 살펴본 것과 같이, 클라우드 서버(20)는 데이터베이스에 기 저장된 지도 정보(예를 들어, “참조 맵”으로도 명명 가능)로부터, 상기 로봇 영상(910)에 대응되는 위치 정보(예를 들어, 좌표 정보)를 추출할 수 있다.

한편, 위의 설명에서는, 클라우드 서버(20)에서 로봇(R)의 위치를 추정하는 예에 대하여 설명하였으나, 앞서 살펴본 것과 같이, 로봇(R)의 위치 추정은 로봇(R) 자체에서 이루어질 수 있다. 즉, 로봇(R)은 로봇(R) 자체에서 수신되는 영상에 근거하여, 앞서 살펴본 방식으로 현재 위치를 추정할 수 있다. 그리고, 로봇(R)은, 추정된 위치 정보를 클라우드 서버(20)에 전송할 수 있다. 이 경우, 클라우드 서버(20)는 로봇으로부터 수신되는 위치 정보에 기반하여, 일련의 제어를 수행할 수 있다.

이와 같이, 로봇 영상(910)으로부터 로봇(R)의 위치 정보가 추출되면, 클라우드 서버(20)는 상기 위치 정보와 대응되는 실내 공간(10)에 배치된 적어도 하나의 카메라(121)를 특정할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 데이터베이스에 저장된 카메라(121)와 관련된 매칭 정보로부터, 상기 위치 정보에 대응되는 실내 공간(10)에 배치된 카메라(121)를 특정할 수 있다.

이러한 영상들은, 로봇의 위치 추정 뿐만 아니라, 로봇에 대한 관제에도 활용될 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(20)는, 로봇(R)의 관제를 위하여, 로봇(R) 자체에서 획득되는 로봇 영상(910) 및 로봇(R)이 위치한 공간에 배치된 카메라(121)로부터 획득된 영상을 관제 시스템의 디스플레이부에 함께 출력시킬 수 있다. 따라서, 건물(1000) 내에서 또는 외부에서 로봇(R)을 원격으로 관리 및 제어하는 관리자가, 로봇(R)에서 획득되는 로봇 영상(910) 뿐만 아니라, 로봇(R)이 위치한 공간에 대한 영상을 고려하여 로봇(R)에 대한 원격 제어를 수행하도록 할 수 있다.

다른 예로서, 실내 공간(10)을 주행하는 로봇의 위치 추정은, 도 10의 (a)에 도시된 것과 같이, 실내 공간(10)에 구비된 태그(1010)에 기반하여 이루어질 수 있다.

도 10을 참조하면, 태그(1010)에는 도 10의 (b)에 도시된 것과 같이, 태그(1010)가 부착된 지점에 대응되는 위치 정보가 매칭되어 존재할 수 있다. 즉, 건물(1000)의 실내 공간(10)의 서로 다른 복수의 지점에는 서로 다른 식별 정보를 갖는 태그(1010)들이 각각 구비될 수 있다. 태그 각각의 식별 정보 및 태그가 부착된 지점의 위치 정보는 서로 매칭되어, 데이터베이스 상에 존재할 수 있다.

나아가, 태그(1010)에는, 각각의 태그(1010)에 매칭된 위치 정보를 포함하도록 이루어질 수 있다.

로봇(R)은 로봇(R)에 구비된 센서를 이용하여, 공간(10)에 구비된 태그(1010)를 인식할 수 있다. 이러한 인식을 통해, 로봇(R)은 태그(1010)에 포함된 위치 정보를 추출함으로써, 로봇(R)의 현재 위치를 파악할 수 있다. 이러한 추출된 위치 정보는 통신부(110)를 통해, 로봇(R)에서 클라우드 서버(20)로 전송될 수 있다. 따라서, 클라우드 서버(20)는 태그를 센싱한 로봇(R)으로부터 수신된 위치 정보에 근거하여, 건물(20)을 주행하는 로봇들의 위치를 모니터링할 수 있다.

나아가, 로봇(R)은 인식된 태그(1010)의 식별 정보를, 클라우드 서버(20)로 전송할 수 있다. 클라우드 서버(20)는 데이터베이스로부터, 태그(1010)의 식별 정보에 매칭된 위치 정보를 추출하여, 건물(1000) 내에서 로봇의 위치를 모니터링할 수 있다.

한편, 위에서 설명한 태그(1010)의 용어는 다양하게 명명될 수 있다. 예를 들어, 이러한 태그(1010)는 QR코드, 바코드, 식별 표지 등으로 다양하게 명명되는 것이 가능하다. 한편, 위에서 살펴본 태그의 용어는 “마커(marker)”로 대체되어 사용되어질 수 있다.

이하에서는, 건물(1000)의 실내 공간(10)에 위치한 로봇(R)의 위치를 모니터링 하는 방법 중 로봇(R)에 구비된 식별 표지를 이용하여, 로봇(R)을 모니터링 하는 방법에 대하여 살펴본다.

앞서, 데이터베이스에는, 로봇(R)에 대한 다양한 정보가 저장될 수 있음을 살펴보았다. 로봇(R)에 대한 다양한 정보는 실내 공간(10)에 위치한 로봇(R)을 식별하기 위한 식별 정보(예를 들어, 일련번호, TAG 정보, QR코드 정보 등),를 포함할 수 있다.

한편, 로봇(R)의 식별 정보는 도 11에 도시된 것과 같이, 로봇(R)에 구비된 식별 표지(또는 식별 마크)에 포함될 수 있다. 이러한 식별 표지는 건물 제어 시스템(1000a), 설비 인프라(200)에 의하여 센싱되거나, 스캔되는 것이 가능하다. 도 11의 (a), (b) 및 (c)에 도시된 것과 같이, 로봇(R)의 식별 표지(1101. 1102. 1103)는 로봇의 식별 정보를 포함할 수 있다. 도시와 같이, 식별 표지(1101. 1102. 1103)는 바코드 (barcode, 1101), 일련 정보(또는 시리얼 정보, 1102), QR코드(1103), RFID태그(미도시됨) 또는 NFC 태그(미도시됨) 등으로 나타내어 질 수 있다. 바코드 (barcode, 1101), 일련 정보(또는 시리얼 정보, 1102), QR코드(1103), RFID태그(미도시됨) 또는 NFC 태그(미도시됨) 등은 식별 표지가 구비된(또는 부착된) 로봇의 식별 정보를 포함하도록 이루어질 수 있다.

로봇의 식별 정보는, 로봇 각각을 구분하기 위한 정보로서, 동일한 종류의 로봇이더라도, 서로 다른 식별 정보를 가질 수 있다. 한편, 식별 표지를 구성하는 정보는, 위에서 살펴본 바코드, 일련 정보, QR코드, RFID태그(미도시됨) 또는 NFC 태그(미도시됨) 외에도 다양하게 구성될 수 있다.

클라우드 서버(20)는 실내 공간(10)에 배치된 카메라, 다른 로봇에 구비된 카메라, 또는 설비 인프라에 구비된 카메라로부터 수신되는 영상으로부터 로봇(R)의 식별 정보를 추출하여, 실내 공간(10)에서 로봇의 위치를 파악하고, 모니터링할 수 있다. 한편, 식별 표지를 센싱하는 수단은 반드시 카메라에 한정될 필요 없으며, 식별 표지의 형태에 따라 센싱부(예를 들어, 스캔부)가 이용될 수 있다. 이러한 센싱부는, 실내 공간(10), 로봇들 및 설비 인프라(200) 중 적어도 하나에 구비될 수 있다.

일 예로서, 카메라에서 촬영된 영상으로부터 식별 표지가 센싱된 경우, 클라우드 서버(20)는 카메라로부터 수신되는 영상으로부터 로봇(R)의 위치를 파악할 수 있다. 이때, 클라우드 서버(20)는 카메라가 배치된 위치 정보 및 영상에서의 로봇의 위치 정보(정확하게는, 로봇을 피사체로하여 촬영된 영상에서, 로봇에 대응되는 그래픽 객체의 위치 정보) 중 적어도 하나에 근거하여, 로봇(R)의 위치를 파악할 수 있다.

데이터베이스 상에는, 실내 공간(10)에 배치된 카메라에 대한 식별 정보와 함께, 카메라가 배치된 장소에 대한 위치 정보가 매칭되어 존재할 수 있다. 따라서, 클라우드 서버(20)는 영상을 촬영한 카메라의 식별정보와 매칭된 위치 정보를 데이터베이스로부터 추출하여, 로봇(R)의 위치정보를 추출할 수 있다.

다른 예로서, 스캔부에 의해 식별 표지가 센싱된 경우, 클라우드 서버(20)는 스캔부로터 센싱된 스캔 정보로부터 로봇(R)의 위치를 파악할 수 있다. 데이터베이스 상에는, 실내 공간(10)에 배치된 스캔부에 대한 식별 정보와 함께, 스캔부가 배치된 장소에 대한 위치 정보가 매칭되어 존재할 수 있다. 따라서, 클라우드 서버(20)는 로봇에 구비된 식별 표지를 스캔한 스캔부에 매칭된 위치 정보를 데이터베이스로부터 추출하여, 로봇(R)의 위치정보를 추출할 수 있다.

위에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따른 건물에서는, 건물에 구비된 다양한 인프라를 이용하여, 로봇의 위치를 추출하고, 모니터링하는 것이 가능하다. 나아가, 클라우드 서버(20)는 이러한 로봇의 위치를 모니터링 함으로써, 건물 내에서 로봇을 효율적이고, 정확하게 제어하는 것이 가능하다.

본 발명에 따른 로봇 제어 방법에 대하여 설명하기에 앞서, 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템에 의해 제어되는 로봇에 대하여 살펴본다.

도 12는 본 발명에 따른 로봇 시스템에 의해 제어되는 로봇을 설명하기 위한 개념도이다.

도 12를 참조하면, 로봇은 통신부(1201), 저장부(1202), 주행부(1203), 제어부(1204) 및 센서부를 포함할 수 있다. 통신부(1201) 및 저장부(1202)는 앞서 설명하였는 바, 구체적인 설명은 생략한다.

주행부(1203)는 로봇을 공간 내에서 이동할 수 있도록 이루어진다. 주행부(1203)는 로봇의 이동 방향 및 이동 속도 중 적어도 하나를 제어할 수 있도록 이루어지며, 제어부(1204)는 주행부(1203)를 제어하여 로봇이 설정된 이동 경로대로 주행할 수 있도록 한다.

주행부(1203)는 로봇에 포함된 제어부(1204) 및 클라우드 서버(20)에 의해 제어될 수 있다. 본 명세서에서 별도로 한정하지 않는 한, 로봇에 포함된 제어부(1204) 및 클라우드 서버(20) 중 어느 하나에 의한 로봇 제어는 다른 하나에 의해서도 가능하다. 이때, 클라우드 서버(20)는 앞서 살펴본 것과 같이, 메인 서버 및 서브 서버 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다음으로, 제어부(1204)는 본 발명과 관련된 로봇의 전반적인 동작을 제어하도록 이루어질 수 있다. 제어부(1204)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다. 본 명세서에서 별도로 한정하지 않는 한, 제어부(1204)는 로봇에 구비된 제어부를 의미 한다.

한편, 위에서 살펴본 것과 같이, 본 발명은 서버(20)에 기 저장된 지도 정보를 이용하여, 공간 내에서 로봇의 주행 경로를 설정할 수 있다. 이하에서는, 서버(20)가 로봇의 주행 경로를 설정함에 있어서 노드맵을 활용하는 실시 예에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 13은 로봇의 이동 경로 설정에 활용되는 노드맵을 설명하기 위한 개념도이다.

서버(20)는 로봇이 현재 위치로부터, 특정 목적지까지 이동하도록 제어할 수 있다. 구체적으로, 본 발명은 로봇의 현재 위치 정보와 목적지 위치 정보를 특정하고, 목적지에 도달하는 경로를 설정하여, 로봇이 설정된 경로에 따라 이동하여 목적지에 도달할 수 있도록 제어한다.

이에, 본 발명은 로봇의 주행 경로를 효율적으로 설정하기 위한 지도 정보(노드맵)에 대하여 제안한다. 다만, 후술하는 지도 정보는 로봇의 주행 경로를 설정하기 위해 활용되는 지도 정보의 일 예를 설명하는 것일 뿐, 본 발명에 따른 로봇 주행 제어 방법이 후술하는 지도 정보에 의해서만 수행되는 것은 아니다.

앞서 설명한 바와 같이, 서버(20)에는, 건물에 대한 지도(map, 또는 지도 정보)가 저장될 수 있다. 도 13을 참조하면, 서버(20)에 저장되는 건물에 대한 지도는 2차원 평면도 형태로 이루어질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

한편, 도 13과 같이, 지도 정보는 복수의 노드(node)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 ‘노드’란 로봇의 이동에 단위 목표가 되는 지점 또는 영역을 의미한다. 노드는 두 가지 정보를 포함할 수 있다.

첫 번째로, 노드는 좌표 정보를 포함한다. 단일 노드는 지도 상의 특정 좌표 또는 좌표 범위를 지정한다. 예를 들어, 노드는 지도 상에서 소정 면적을 가지는 원형의 영역을 지정하도록 이루어질 수 있다. 이를 위해, 노드에 포함된 좌표 정보는 특정 좌표 또는 좌표 범위로 이루어질 수 있다. 즉, 각각의 노드는 건물의 서로 다른 위치에 대응된다.

두 번째로, 노드는 연결 정보를 포함한다. 단일 노드는 해당 노드로부터 로봇이 이동 가능한 다른 노드를 정의하는 정보를 포함한다. 연결 정보는 로봇이 해당 노드로부터 이동 가능한 다른 노드의 고유 번호 또는 상기 다른 노드가 지정하는 좌표 정보를 포함할 수 있다.

서버(20)는 로봇이 어느 하나의 노드에서 다른 하나의 노드로 이동하도록 제어하고, 이러한 과정을 반복하여 로봇이 목표 지점에 도달할 수 있도록 제어한다. 본 명세서에서 로봇이 특정 노드로 이동한다 함은 특정 노드가 지정하는 좌표 정보 또는 좌표 범위 내로 로봇이 이동함을 의미한다.

본 발명은 상술한 위치 정보 추정 방법, 지도 정보를 이용하여 로봇을 현재 위치(S)로부터 목적지(A)까지 이동시키기 위한 이동 경로를 설정한 후, 로봇으로 전송한다. 다만, 노드맵을 활용한 방법은 로봇의 주행을 제어하는 일 실시 예에 해당하며, 본 발명은 상술한 노드맵 이외의 다른 방법을 이용하여 로봇의 이동 경로를 설정할 수 있다. 즉, 로봇의 이동 경로를 설정하기 위한 맵(지도)의 구현 방식은 매우 다양할 수 있다.

본 명세서에서는 설명의 편의를 위하여 상술한 노드맵을 활용하여 가상 장애물의 위치, 형태 등을 특정하는 것으로 설명하나, 가상 장애물과 관련된 설정이 반드시 노드맵을 통해 이루어질 필요는 없다.

본 발명에서는 로봇의 위험도에 따라 로봇에 구비된 센서의 관심영역을 조절함으로써, 로봇의 주행 중 불필요한 연산의 발생을 최소화할 수 있도록 하는 로봇 제어 방법을 제공할 수 있다. 이하에서는, 이에 대하여 첨부된 도면과 함께 보다 구체적으로 살펴본다. 도 14는 본 발명에 따른 로봇 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 15는 본 발명에 따른 로봇 제어 방법을 나타내는 개념도이고, 도 16 및 17은 본 발명의 일 실시 예에 따라, 위험도를 산출하고, 관심 영역을 설정하는 모습을 나타내는 개념도이다.

먼저, 상기 서버(20)로부터서 상기 로봇의 주행 경로를 수행하는 단계가 진행된다(S110).

서버(20)는 건물을 주행하는 로봇들에 대한 임무를 할당하고, 로봇들에 대한 경로 계획을 생성할 수 있다. 경로 계획은 로봇이 임무를 수행하기 위하여 건물을 주행하기 위한 전역(global) 경로에 대한 계획을 의미할 수 있다. 이러한 경로 계획은, 로봇이 통과 또는 주행해야 하는 건물내 구비된 복수의 영역들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 명세서에서는 상술한 경로 계획을 로봇의 “주행 경로”라 칭한다.

일 실시 예로, 서버(20)는 상술한 노드맵을 활용하여 주행 경로를 생성할 수 있다. 구체적으로, 서버(20)는 노드맵에 포함된 복수의 노드 중 선택하고, 선택된 노드의 순서를 설정함으로써, 로봇의 주행 경로를 생성할 수 있다. 주행 경로를 수신한 로봇은 순서대로 배열된 노드 각각에 대응되는 건물 내 영역을 순차적으로 지나게 된다.

한편, 건물 내 환경은 시간 흐름에 따라 변화하기 때문에, 로봇이 상술한 주행 경로를 따라 주행하는 것은 어렵다. 예를 들어, 서버(20)가 주행 경로를 생성하는 시점에 존재하지 않은 장애물이 로봇의 주행 경로 상에 나타날 수 있으며, 이러한 경우 로봇은 새롭게 나타난 장애물 회피를 위한 제어를 수행해야 한다.

이와 같이, 건물 내 환경이 실시간으로 변하기 때문에, 서버(20)는 로봇의 전역 경로 계획을 세운 후, 상기 전역 경로 계획을 수행하기 위한 로봇 제어는 건물 내 환경을 모니터링하며 실시간으로 수행할 수 있다. 구체적으로, 서버(20)는 로봇의 주행 방향, 주행 속도, 회전 방향, 회전 속도, 주행 거리 및 회전 각도 중 적어도 하나를 실시간으로 제어하여 로봇이 전역 경로 계획을 달성할 수 있도록 할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고, 상기 전역 경로 계획을 달성하기 위한 로봇의 세부 제어는 로봇에 포함된 제어부에 의해서도 수행될 수 있다.

본 명세서에서 로봇의 전역 경로 계획을 달성하기 위해 주행 방향, 주행 속도, 회전 방향, 회전 속도, 주행 거리 및 회전 각도 중 적어도 하나를 실시간으로 제어하는 것을 로봇에 대한 “세부 주행 제어”라 표현한다. 로봇에 대한 세부 주행 제어는 서버(20) 또는 로봇에 포함된 제어부에 의해 수행될 수 있다. 이하에서는, 로봇에 대한 세부 주행 제어를 로봇에 포함된 제어부가 수행하는 것으로 설명하지만, 로봇에 포함된 제어부가 수행하는 로봇에 대한 제어는 서버(20)에 의해서도 수행될 수 있다.

도 15를 참조하면, 로봇은 서버로부터 주행 경로(1510)를 수신할 수 있다. 주행 경로(1510)는 노드맵을 기반으로 생성될 수 있으며, 이 경우, 주행 경로(1510)는 로봇이 주행해야하는 노드(N1, N5, N9, N10, N11, N15, N16)와 관련된 정보와, 상기 노드에 대한 주행 순서와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 한편, 로봇(R)은 주행 경로(1510)를 따라 주행하기 위한 세부 제어를 수행한다. 여기서, 로봇은 주행 경로 상에 위치하는 장애물을 회피하기 위한 회피 제어(1531 및 1532)를 수행할 수 있다.

한편, 로봇의 세부 주행 제어를 위해, 제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터를 활용할 수 있다. 이를 위해, 상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계가 수행된다(S120).

상기 로봇 주변에 위치한 장애물은 크게 두 가지로 정의될 수 있다.

첫 번째로, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 위치, 로봇의 주행 방향을 중심으로 정의될 수 있다. 구체적으로, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 위치를 기준으로 소정 거리 이내에 위치하거나, 로봇의 주행 방향을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 장애물일 수 있다. 또한, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 위치를 기준으로 소정 거리 이내에 위치하면서, 로봇의 주행 방향을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 장애물 일 수 있다.

두 번째로, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 주행 경로를 중심으로 정의될 수 있다. 구체적으로, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 주행 경로를 기준으로 소정 거리 이내에 위치하는 장애물일 수 있다. 나아가, 로봇 주변에 위치한 장애물은 로봇의 주행 경로를 기준으로 소정 거리 이내에 위치하면서, 로봇의 위치를 기준으로 소정 거리 이내에 위치하는 장애물일 수 있다.

한편, 제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터에 기반하여, 장애물을 센싱할 수 있다. 여기서, 장애물을 센싱한다 함은 장애물의 존재 여부를 판단하는 것, 장애물의 크기를 산출하는 것, 장애물의 위치를 판단하는 것, 장애물과 로봇 간의 상대거리를 산출하는 것, 장애물의 이동 방향을 산출하는 것 및 장애물의 이동 속도를 산출하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고, 제어부는 센싱 데이터에 기반하여 장애물과 관련된 다양한 정보를 생성할 수 있다.

예를 들어, 도 15를 참조하면, 로봇(R)이 N1 주변에 위치하는 경우, N5에 위치한 장애물(1521)을 센싱하지만, 로봇(R)으로부터 소정 거리 이상 떨어진 다른 장애물들(1522, 1523, 1524)은 센싱하지 않는다. 한편, 로봇(R)이 N10 주변으로 이동하는 경우, N10 주변에 위치한 장애물(1522, 1523)을 센싱하지만, 로봇(R)으로부터 소정 거리 이상 떨어진 다른 장애물(1521)은 센싱하지 않는다. 여기서, N10 주변에 위치한 특정 장애물(1524)은 센싱하지 않을 수 있다. 이에 대하여는 후술한다.

장애물을 센싱한 후, 상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계가 진행된다(S130).

로봇에 포함된 제어부는 센싱 데이터를 이용하여 장애물과 로봇 간의 거리를 산출할 수 있다. 센싱 데이터에서 복수의 장애물이 센싱되는 경우, 제어부는 복수의 장애물 각각과 로봇 간의 상대거리를 산출할 수 있다.

한편, 상기 위험도는 로봇과 장애물 간의 상대거리를 기반으로 산출될 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 상기 위험도는 로봇의 크기를 상기 로봇과 장애물 간의 상대거리로 나눈 값일 수 있다. 여기서, 로봇의 크기는 로봇의 길이 또는 로봇의 너비일 수 있다.

한편, 센싱 데이터에서 복수의 장애물이 센싱되는 경우, 상기 위험도는 복수의 장애물 중 기 설정된 거리 조건을 만족하는 어느 하나의 장애물을 기준으로 산출될 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 센싱 데이터에서 복수의 장애물이 센싱되는 경우, 상기 위험도는 복수의 장애물 중 로봇과 가장 가까운 장애물을 기준으로 산출될 수 있다.

한편, 상기 위험도는 기설정된 조건을 만족하는 경우, 업데이트될 수 있다. 여기서, 기설정된 조건은 마지막으로 위험도가 업데이트된 시점으로부터 기설정된 시간이 지난 것, 로봇의 주행 속도, 주행 방향, 회전 속도 및 회전 방향 중 적어도 하나가 변하는 것, 로봇이 기설정된 거리만큼 주행 한 것 중 적어도 하나일 수 있다. 즉, 위험도는 일정 주기로 업데이트되거나, 로봇 또는 서버의 제어에 의해 실시간으로 업데이트되거나, 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 기설정된 조건을 만족하거나, 로봇의 주행 환경이 변하거나, 로봇이 일정 거리 이상 주행하였을 때 업데이트될 수 있다.

예를 들어, 도 15를 참조하면, 로봇(R)이 N1 주변에 위치하는 경우, N5에 위치한 장애물(1521)과 로봇(R) 간의 상대거리(d1)에 기반하여 위험도를 산출하고, 로봇(R)이 N10 주변으로 이동하는 경우, N10 주변에 위치한 장애물(1522, 1523)과 로봇(R) 간 상대거리(d2 및 d3) 중 어느 하나를 이용하여 위험도를 산출할 수 있다. 구체적으로, 로봇(R)과 가장 가까운 장애물(1522)과 로봇 간 상대거리(d2)가 위험도 산출에 활용될 수 있다. 여기서, N10 주변에 위치한 특정 장애물(1524)와 로봇(R) 간 상대거리는 산출되지 않거나, 산출되더라도 위험도 산출에 활용되지 않을 수 있다. 이에 대하여는 후술한다.

다음으로, 상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계가 수행된다(S140).

상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역은 소정 면적을 가지는 가상의 영역일 수 있다. 관심 영역은 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터 중 일부 데이터를 처리하지 않거나, 일부 데이터만 선택적으로 처리하기 위해 활용될 수 있다.

관심 영역은 크게 두 가지 영역을 포함할 수 있다.

첫 번째로, 관심 영역은 상기 주행 경로 및 상기 위험도에 기반하여 설정되는 제1 영역을 포함할 수 있다. 관심 영역의 적어도 일부는 주행 경로를 기준으로 설정될 수 있다. 주행 경로와 관련된 제1 영역은 주행 경로를 따라 설정될 수 있다.

예를 들어, 주행 경로가 노드맵을 기반으로 생성된 경우, 제1 영역은 로봇이 주행해야하는 복수의 노드를 순서대로 연결한 선을 따라 연장되도록 생성될 수 있다. 도 15를 참조하면, 제1 영역(1541a)은 로봇의 주행 경로(1510)가 연장되는 방향을 따라 생성될 수 있다. 여기서, 제1 영역은 로봇의 주행 경로(1510) 전체와 오버랩될 필요는 없다.

본 명세서에서는 제1 영역이 연장되는 방향(주행 경로 방향)을 제1 영역의 길이 방향으로 정의하고, 제1 영역이 길이 방향을 따라 연장된 거리를 제1 영역의 길이라고 정의한다. 한편, 본 명세서에서는 상기 길이 방향과 수직한 방향을 제1 영역의 너비 방향으로 정의하고, 상기 너비 방향을 따라 연장된 길이를 제1 영역의 너비라고 정의한다.

상기 제1 영역의 길이는 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리를 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리는 로봇의 주행 속도, 로봇의 주행 방향, 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리, 장애물의 이동 속도, 장애물의 이동 방향 및 로봇이 위치한 건물 내 영역의 구조 중 적어도 하나를 고려하여 산출될 수 있다.

상기 제1 영역의 너비는 상기 로봇의 크기, 로봇에 구비된 센서의 노이즈 및 상기 위험도 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다. 구체적으로, 제1 영역의 너비는 로봇의 크기가 클수록, 상기 센서의 노이즈가 클수록, 상기 위험도가 높을수록 넓게 설정될 수 있다.

상기 제1 영역은, 상기 주행 경로에 따른 주행 방향을 기준으로 소정 너비 및 소정 길이로 정의되는 면적을 갖도록 형성될 수 있다.

두 번째로, 관심 영역은 상기 로봇의 상기 로봇의 크기, 상기 로봇의 주행 방향, 상기 로봇의 주행 속도 중 적어도 하나와 상기 위험도에 기반하여 설정되는 제2 영역을 포함할 수 있다. 관심 영역의 적어도 일부는 로봇이 향하는 방향을 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 제2 영역은 로봇이 향하는 방향으로 연장되며, 소정 너비를 가질 수 있다. 또한, 제2 영역의 위치는 로봇의 위치를 기준으로 설정될 수 있다.

예를 들어, 제어부는 주행 경로를 따라 주행하기 위해 실시간으로 로봇의 주행 방향, 주행 속도, 회전 속도 및 회전 방향 중 적어도 하나를 설정한다. 이에 따라, 로봇이 주행하는 방향, 즉, 로봇이 향하는 방향은 매시간 달라질 수 있다. 제2 영역은 매시간 달라지는, 로봇이 향하는 방향을 기준으로 설정될 수 있다. 도 15를 참조하면, 제2 영역(1542a)은 로봇의 위치를 기준으로, 로봇이 현재 주행 중인 방향으로 연장되도록 설정될 수 있다.

본 명세서에서는 제2 영역이 연장되는 방향(로봇이 향하는 방향)을 제2 영역의 길이 방향으로 정의하고, 제2 영역이 길이 방향을 따라 연장된 거리를 제2 영역의 길이라고 정의한다. 한편, 본 명세서에서는 상기 길이 방향과 수직한 방향을 제2 영역의 너비 방향으로 정의하고, 상기 너비 방향을 따라 연장된 길이를 제2 영역의 너비라고 정의한다.

상기 제2 영역의 길이는 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리를 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리는 로봇의 주행 속도, 로봇의 주행 방향, 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리, 장애물의 이동 속도, 장애물의 이동 방향 및 로봇이 위치한 건물 내 영역의 구조 중 적어도 하나를 고려하여 산출될 수 있다.

상기 제2 영역의 너비는 상기 로봇의 크기, 로봇에 구비된 센서의 노이즈 및 상기 위험도 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다. 구체적으로, 제2 영역의 너비는 로봇의 크기가 클수록, 상기 센서의 노이즈가 클수록, 상기 위험도가 높을수록 넓게 설정될 수 있다.

상기 제2 영역은 상기 로봇의 주행 방향을 기준으로 소정 너비 및 소정 길이로 정의되는 면적을 갖도록 형성될 수 있다.

상술한 제1 및 제2 영역의 적어도 일부는 오버랩될 수 있다.

마지막으로, 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계가 수행된다(S150).

로봇은 주행 중, 로봇에 구비된 센서로부터 실시간으로 센싱 데이터를 수신한다. 상기 센서로부터 수신된 센싱 데이터 중 일부는 로봇의 주행에 활용될 수 있고, 나머지는 제어부에 의해 처리되지 않을 수 있다.

상기 센싱 데이터 중 로봇의 주행에 활용될 데이터와 활용되지 않을 데이터는 상기 관심 영역을 기준으로 구분될 수 있다. 구체적으로, 상기 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역을 센싱한 데이터인 경우, 상기 데이터는 로봇의 주행에 활용될 수 있다. 이와 달리, 상기 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역 이외의 영역을 센싱한 데이터인 경우, 상기 데이터는 로봇의 주행에 활용되지 않을 수 있다.

여기서, 관심 영역과 관련된 일부 데이터는, 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수집된, 상기 로봇에 구비된 센서의 감지 가능한 영역 중 상기 관심 영역과 오버랩되는 영역에 대한 센싱 데이터일 수 있다.

로봇에 구비된 센서는 소정 감지 범위를 가진다. 이에 따라, 로봇의 위치를 기준으로 로봇에 구비된 센서의 감지 가능한 영역이 형성될 수 있다. 제어부는 센서의 감지 가능한 영역과 관심 영역이 오버랩되는 영역에 대한 센싱 데이터를 관심 영역과 관련된 데이터로 판단할 수 있다.

제어부는 로봇에 구비된 센서의 종류, 센서의 위치, 센서의 측정 범위, 센서가 센싱 정보를 수집할 때 로봇의 위치, 센서가 센싱 정보를 수집할 때 로봇이 향하는 방향 및 센서로부터 수신된 센싱 데이터의 세부적인 내용 중 적어도 하나를 고려하여, 센서로부터 수신된 센싱 데이터 중 관심 영역과 관련된 데이터와 관련되지 않은 데이터를 구분할 수 있다.

한편, 제어부는 상기 로봇에 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 상기 관심 영역과 관련된 일부 데이터에 기반하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물의 회피와 관련된 제어를 수행할 수 있다. 제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 상기 관심 영역과 관련된 일부 데이터를 이용하여 관심 영역에 위치한 장애물을 센싱한다. 구체적으로, 제어부는 상기 관심 영역과 관련된 일부 데이터를 이용하여, 관심 영역 내 장애물의 존재 여부, 장애물의 위치, 크기, 종류, 이동 방향 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.

한편, 제어부는 관심 영역과 관련된 센싱 데이터만 선택적으로 처리하기 때문에, 관심 영역의 넓이에 따라 제어부가 처리해야하는 센싱 데이터의 데이터 양이 달라질 수 있다. 구체적으로, 상기 관심 영역의 넓이가 제1 값인 경우, 상기 관심 영역과 관련된 센싱 데이터를 이용하여 로봇의 주행과 관련된 제어를 수행하는 단계에서 이용되는 센싱 데이터의 양은 제1 데이터양이고, 상기 관심 영역의 넓이가 상기 제1 값보다 큰 제2 값인 경우, 상기 관심 영역과 관련된 센싱 데이터를 이용하여 로봇의 주행과 관련된 제어를 수행하는 단계에서 이용되는 데이터의 양은 상기 제1 데이터량보다 큰 제2 데이터량일 수 있다. 즉, 본 발명은 관심 영역의 면적이 넓을수록 더 많은 양의 센싱 데이터를 로봇 주행과 관련된 제어에 활용할 수 있다.

이후, 제어부는 관심 영역 내 장애물의 존재 여부, 장애물의 위치, 크기, 종류, 이동 방향 중 적어도 하나를 기반으로, 관심 영역 내에 위치한 장애물을 회피하기 위한 제어를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 제어부는 관심 영역 내 장애물의 존재 여부, 장애물의 위치, 크기, 종류, 이동 방향 중 적어도 하나를 기반으로 로봇의 주행 속도, 주행 방향, 회전 속도, 회전 방향 및 주행 거리 중 적어도 하나를 설정하여, 로봇이 관심 영역 내 위치한 장애물을 회피하여 주행할 수 있도록 할 수 있다.

다른 일 실시 예에 있어서, 제어부는 관심 영역 내 장애물의 존재 여부, 장애물의 위치, 크기, 종류, 이동 방향 중 적어도 하나를 기반으로 로봇의 주행 속도, 주행 방향, 회전 속도, 회전 방향 및 주행 거리 중 적어도 하나를 설정하여, 장애물을 회피하기 위한 단기적인 주행 경로를 설정할 수 있다. 여기서, 상기 단기적인 주행 경로는 로봇이 관심 영역 내 장애물을 회피한 후 기존 주행 경로로 복귀하도록 하는 경로일 수 있다.

한편, 제어부는 관심 영역과 관련된 센싱 데이터 이외의 센싱 데이터는 별도의 처리를 수행하지 않을 수 있다. 이에 따라, 로봇 주변에 장애물이 위치하더라도, 관심 영역 밖에 위치한 경우, 로봇은 해당 장애물에 대한 대응을 하지 않을 수 있다.

한편, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물의 회피와 관련된 제어는, 상기 로봇의 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 상기 제1 영역과 관련된 데이터 및 상기 제2 영역과 관련된 데이터 각각에 기반하여 수행될 수 있다. 제어부는 상기 로봇에 구비된 센서로부터 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역 중 적어도 하나에 위치한 장애물이 감지되는 경우 상기 관심 영역에 위치한 장애물 회피와 관련된 제어를 수행할 수 있다.

한편, 상기 관심 영역과 관련된 데이터는, 상기 관심 영역에 위치한 상기 관심 대상 장애물을 센싱한 센싱 데이터일 수 있다. 제어부는 관심 영역과 관련된 장애물에 대한 센싱 데이터만 활용하여, 상기 관심 영역과 관련된 장애물의 회피와 관련된 제어를 수행할 수 있다. 여기서, 관심 영역과 관련된 장애물은 상기 관심 영역 내에 위치하는 장애물을 의미한다.

본 명세서에서 상기 관심 영역 내에 위치하는 장애물을 “관심 대상 장애물”이라 칭한다. 관심 대상 장애물은 로봇 주행 시 관심을 가져야하는 장애물로, 상기 관심 영역 내에 위치하거나, 상기 관심 영역에 대한 거리 조건을 만족하는 장애물일 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 관심 대상 장애물은 관심 영역 내에 장애물의 모든 부위가 위치하는 장애물이거나, 장애물의 적어도 일부가 관심 영역 내에 위치하는 장애물일 수 있다.

다른 일 실시 예에 있어서, 관심 대상 장애물은 관심 영역으로부터 기 설정된 거리 이내에 위치한 장애물일 수 있다.

상기 로봇에 구비된 센서로부터, 상기 관심 영역을 벗어난 영역에 위치한 비관심 대상 장애물에 대한 센싱 데이터가 수신되더라도, 제어부는 상기 비관심 대상 장애물에 대한 센싱 데이터를 상기 장애물의 회피와 관련된 제어에 이용하지 않을 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 관심 영역과 관련된, 관심 대상 장애물만 선택적으로 고려하여 로봇의 주행을 제어 함으로써, 로봇 주행 시 연산을 최소화할 수 있다.

예를 들어, 도 15를 참조하면, 로봇(R)이 N1 주변에 위치하는 경우, 제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터 중 관심 영역(1541a 및 1542a)과 관련된 센싱 데이터를 이용하여 상기 관심 영역(1541a 및 1542a) 내에 위치한 장애물(1521)을 센싱한다. 제어부는 관심 영역(1541a 및 1542a)내에 위치한 장애물(1521)을 회피하기 위한 제어를 수행한다. 이에 따라, 로봇(R)은 관심 영역(1541a 및 1542a)내에 위치한 장애물(1521)을 회피하는 경로(1531)로 주행하게 된다.

한편, 로봇(R)이 N10 주변에 위치하는 경우, 제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터 중 관심 영역(1541b 및 1542b)과 관련된 센싱 데이터를 이용하여 상기 관심 영역(1541b 및 1542b) 내에 위치한 복수의 장애물(1522 및 1523)을 센싱한다. 제어부는 관심 영역(1541b 및 1542b)내에 위치한 복수의 장애물(1522 및 1523)을 회피하기 위한 제어를 수행한다. 여기서, 제어부는 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1524)와 관련된 센싱 데이터를 수신하더라도, 별도의 처리를 수행하지 않을 수 있다. 제어부는 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1524)을 고려하지 않고, 장애물 회피를 위한 제어를 수행한다. 이에 따라, 로봇(R)은 관심 영역(1541b 및 1542b)내에 위치한 복수의 장애물(1522 및 1523)을 회피하는 경로(1532)로 주행하게 된다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 위험도에 기반하여 설정된 관심 영역에 대한 센싱 데이터만 선택적으로 활용하고, 관심 영역과 관련 없는 센싱 데이터는 활용하지 않음으로써, 로봇 주행 시 불필요한 연산을 최소화 할 수 있다.

또한, 본 발명은 관심 영역 설정에 기반이 되는 위험도를 로봇과 장애물 간의 거리에 기반하여 설정함으로써, 로봇과 장애물간 거리가 상대적으로 가까운 경우 장애물의 주변 영역에 대한 센싱 데이터까지 장애물 회피를 위한 제어에 활용하고, 로봇과 장애물간 거리가 상대적으로 먼 경우 장애물이 위치한 영역에 대한 센싱 데이터만 고려하여 로봇의 주행 제어를 수행함으로써, 로봇의 현재 상황에 따라 처리해야하는 센싱 데이터의 양을 가변시킬 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 로봇의 상황에 따라 최적의 연산량으로 장애물 회피를 위한 제어를 수행할 수 있도록 한다.

한편, 본 발명은 로봇 주행과 관련된 위험도 산출 시, 관심 영역을 활용한다. 구체적으로, 제어부는 로봇의 크기, 주행 경로, 주행 방향 및 주행 속도 중 적어도 하나에 기반하여, 기본 관심 영역을 설정할 수 있다.

기본 관심 영역은 로봇이 구동을 시작하거나, 로봇 주변에 장애물이 감지되지 않을 때, 기본값으로 설정되는 영역이다. 상기 기본 관심 영역은 위험도를 기반으로 설정되지 않고, 로봇의 주행 경로 및 로봇이 향하는 방향을 기반으로 설정될 수 있다.

기본 관심 영역은 상술한 관심 영역과 마찬가지로 두 가지 영역을 포함할 수 있다.

첫 번째로, 기본 관심 영역은 상기 주행 경로에 기반하여 설정되는 제1 영역을 포함할 수 있다. 기본 관심 영역의 적어도 일부는 주행 경로를 기준으로 설정될 수 있다. 주행 경로와 관련된 제1 영역은 주행 경로를 따라 설정될 수 있다.

본 명세서에서는 제1 영역이 연장되는 방향(주행 경로 방향)을 제1 영역의 길이 방향으로 정의하고, 제1 영역이 길이 방향을 따라 연장된 거리를 제1 영역의 길이라고 정의한다. 한편, 본 명세서에서는 상기 길이 방향과 수직한 방향을 제1 영역의 너비 방향으로 정의하고, 상기 너비 방향을 따라 연장된 길이를 제1 영역의 너비라고 정의한다.

상기 제1 영역의 길이는 로봇의 주행 상태만을 고려하여 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리를 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리는 로봇의 주행 속도, 로봇의 주행 방향이 위치한 건물 내 영역의 구조 중 적어도 하나를 고려하여 산출될 수 있다.

상기 제1 영역의 너비는 상기 로봇의 크기, 로봇에 구비된 센서의 노이즈 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다. 구체적으로, 제1 영역의 너비는 로봇의 크기가 클수록, 상기 센서의 노이즈가 클수록 넓게 설정될 수 있다.

두 번째로, 기본 관심 영역은 상기 로봇의 상기 로봇의 크기, 상기 로봇의 주행 방향, 상기 로봇의 주행 속도 중 적어도 하나에 기반하여 설정되는 제2 영역을 포함할 수 있다. 기본 관심 영역의 적어도 일부는 로봇이 향하는 방향을 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 제2 영역은 로봇이 향하는 방향으로 연장되며, 소정 너비를 가질 수 있다. 또한, 제2 영역의 위치는 로봇의 위치를 기준으로 설정될 수 있다.

본 명세서에서는 제2 영역이 연장되는 방향(로봇이 향하는 방향)을 제2 영역의 길이 방향으로 정의하고, 제2 영역이 길이 방향을 따라 연장된 거리를 제2 영역의 길이라고 정의한다. 한편, 본 명세서에서는 상기 길이 방향과 수직한 방향을 제2 영역의 너비 방향으로 정의하고, 상기 너비 방향을 따라 연장된 길이를 제2 영역의 너비라고 정의한다.

상기 제2 영역의 길이는 로봇의 주행 상태만을 고려햐여 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리를 기준으로 설정될 수 있다. 구체적으로, 로봇이 장애물을 회피하는데 필요한 거리는 로봇의 주행 속도, 로봇의 주행 방향이 위치한 건물 내 영역의 구조 중 적어도 하나를 고려하여 산출될 수 있다.

상기 제2 영역의 너비는 상기 로봇의 크기 및 로봇에 구비된 센서의 노이즈 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다. 구체적으로, 제2 영역의 너비는 로봇의 크기가 클수록, 상기 센서의 노이즈가 클수록 넓게 설정될 수 있다.

기본 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역은 서로 오버랩될 수 있다.

기본 관심 영역은 위험도 산출을 수행되지 않았더라도, 로봇 제어에 활용될 수 있다. 구체적으로, 기본 관심 영역은 상술한 관심 영역과 마찬가지로 로봇에 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 일부만 선택적으로 활용하기 위해 활용되거나, 위험도 산출을 위한 장애물을 특정하는데 활용될 수 있다.

한편, 상기 위험도는 상기 기본 관심 영역에 위치한 장애물과 상기 로봇간 상대거리에 기반하여 산출될 수 있다. 즉, 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물은 위험도 산출 시 고려되지 않을 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 도 16의 (a)를 참조하면, 제어부는 제1 영역(1641a) 및 제2 영역(1642a)로 이루어진 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1621a 및 1622a)과 관련된 센싱 데이터는 위험도 산출에 활용하지 않는다. 제어부는 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1621a 및 1622a)과 로봇 간 거리를 산출하지 않을 수 있다. 이에 따라, 도 16의 (a) 상황에서는 위험도가 산출되지 않을 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 도 16의 (b)를 참조하면, 제어부는 제1 영역(1641b) 및 제2 영역(1642b)로 이루어진 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1622b)과 관련된 센싱 데이터는 위험도 산출에 활용하지 않고, 제1 영역(1641b) 내에 위치한 장애물(1621b)과 관련된 센싱 데이터만 위험도 산출에 선택적으로 활용할 수 있다. 제어부는 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1622b)과 로봇 간 거리를 산출하지 않고, 제1 영역(1641b) 내에 위치한 장애물(1621b)과 로봇 간 거리(d4)만 산출할 수 있다. 이에 따라, 도 16의 (b) 상황에서는 제1 영역(1641b) 내에 위치한 장애물(1621b)과 로봇 간 거리(d4)를 기반으로 위험도가 산출될 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 도 16의 (c)를 참조하면, 제어부는 제1 영역(1641c) 및 제2 영역(1642c)로 이루어진 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1621c)과 관련된 센싱 데이터는 위험도 산출에 활용하지 않고, 제2 영역(1642c) 내에 위치한 장애물(1622c)과 관련된 센싱 데이터만 위험도 산출에 선택적으로 활용할 수 있다. 제어부는 기본 관심 영역 밖에 위치한 장애물(1621c)과 로봇 간 거리를 산출하지 않고, 제2 영역(1642c) 내에 위치한 장애물(1622c)과 로봇 간 거리(d5)만 산출할 수 있다. 이에 따라, 도 16의 (c) 상황에서는 제2 영역(1642c) 내에 위치한 장애물(1622c)과 로봇 간 거리(d5)를 기반으로 위험도가 산출될 수 있다.

일 실시 예에 있어서, 도 16의 (d)를 참조하면, 제어부는 제1 영역(1641d) 및 제2 영역(1642d) 각각에 위치한 장애물(1621d 및 1622d)과 관련된 센싱 데이터를 위험도 산출에 활용할 수 있다. 제어부는 제1 영역(1641d) 내에 위치한 장애물(1621d)과 로봇 간 거리(d6) 및 제2 영역(1642d) 내에 위치한 장애물(1622d)과 로봇 간 거리(d7)를 산출할 수 있다. 이후, 제어부는 d6 및 d7 중 작은 값을 가지는 d7을 기반으로 위험도가 산출될 수 있다.

한편, 제어부는 상기 위험도에 근거하여, 상기 기본 관심 영역이 확대 또는 축소되도록, 상기 기본 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 상술한 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계(S140)는 기본 관심 영역을 업데이트하는 것일 수 있다.

기 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 위험도는 재산출되고, 상기 위험도가 재산출되는 경우, 상기 관심 영역은 상기 재산출된 위험도를 기반으로 업데이트될 수 있다.

상기 기 설정된 조건은 마지막으로 위험도가 업데이트된 시점으로부터 기설정된 시간이 지난 것, 로봇의 주행 속도, 주행 방향, 회전 속도 및 회전 방향 중 적어도 하나가 변하는 것, 로봇이 기설정된 거리만큼 주행 한 것 중 적어도 하나일 수 있다. 즉, 위험도는 일정 주기로 업데이트되거나, 로봇 또는 서버의 제어에 의해 실시간으로 업데이트되거나, 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 기설정된 조건을 만족하거나, 로봇의 주행 환경이 변하거나, 로봇이 일정 거리 이상 주행하였을 때 업데이트될 수 있다.

상기 관심 영역은 상기 재산출된 위험도를 기반으로 업데이트될 수 있다. 여기서, 상기 업데이트는 로봇의 관심 영역이 기본 관심 영역으로 설정된 상태에서 위험도에 기반한 관심 영역으로 업데이트되거나, 위험도를 기반으로 설정된 관심 영역에서 재산출된 위험도에 기반한 관심 영역으로 업데이트될 수 있다.

예를 들어, 도 17의 (a)를 참조하면, 로봇은 기본 관심 영역 내에서 장애물이 감지되는 경우, 감지된 장애물(1721a)과 로봇간 거리(d8)에 기반하여 위험도를 산출하고, 상기 거리(d8)를 기반으로 기본 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 업데이트된 관심 영역은 기본 관심 영역과 마찬가지로 제1 영역(1741a) 및 제2 영역(1742a)을 포함할 수 있고, 제1 영역(1741a)은 기본 관심 영역에 포함된 제1 영역을 확대 또는 축소하여 설정되고, 제2 영역(1742a)은 기본 관심 영역에 포함된 제1 영역을 확대 또는 축소하여 설정될 수 있다.

한편, 관심 영역을 업데이트 함에 따라, 제1 영역의 길이(L3) 및 너비(W3), 제2 영역의 길이(L3’) 및 너비(W3’)가 설정될 수 있으며, 상기 설정된 길이 및 너비는 기존 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역의 길이 및 너비와 다를 수 있다.

한편, 도 17의 (a)와 (b)를 비교하면, 도 17의 (b)에 도시된 장애물과 로봇 간의 거리(d9)는 도 17의 (a)의 경우보다 짧다. 이 경우, 관심 영역에 포함된 제1 영역의 길이(L4) 및 너비(W4), 제2 영역의 길이(L4’) 및 너비(W4’)가 도 17의 (a)에 대응되는 제1 및 제2 영역보다 클 수 있다.

한편, 상기 위험도 재산출 시, 상기 관심 영역과 관련된 센싱 데이터가 기설정된 장애물 조건을 만족하는 경우, 제어부는 로봇의 관심 영역을 상기 기본 관심 영역으로 설정할 수 있다. 여기서, 기설정된 장애물 조건은 상기 관심 영역 내에서 장애물이 감지되지 않는 것일 수 있다. 즉, 제어부는 관심 영역에서 장애물이 감지되지 않는 경우, 로봇의 관심 영역을 기본값으로 설정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 관심 영역을 주기적으로 업데이트 함으로써, 실시간으로 변하는 건물 내 환경에서 로봇이 최소한의 연산만으로 장애물을 회피할 수 있도록 한다.

한편, 상기 관심 영역 및 기본 관심 영역은 건물 내 환경, 로봇의 임무를 고려하여 설정될 수 있다. 이하, 건물 내 환경, 로봇의 임무를 고려하여 관심 영역 및 기본 관심 영역을 설정하는 실시 예에 대하여 설명한다.

도 18은 움직이는 장애물을 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이고, 도 19는 건물 내 혼잡도를 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이고, 도 20은 로봇의 임무를 고려하여 관심 영역을 설정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.

제어부는 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터에서 움직이는 장애물이 감지되는 경우, 상기 움직이는 장애물이 관심 영역 내에 위치하는지 여부와 관계 없이, 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 제어부는 로봇에 구비된 센서의 감지 범위 내에서 움직이는 장애물이 감지되는 경우, 관심 영역의 크기를 확장할 수 있다.

예를 들어, 도 18을 참조하면, 로봇이 기 설정된 주행 경로(1810)를 따라 주행하던 중 움직이는 장애물(1822)이 감지되는 경우, 관심 영역의 크기를 확장한다. 이에 따라, 기존 관심 영역에 포함된 제1 영역(1841a)의 길이(L5) 및 너비(W5)가 L6 및 W6로 증가하며, 제2 영역(1842a)의 길이(L5’) 및 너비(W5’)가 L6’ 및 W6’로 증가한다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 이동하는 장애물의 감지되는 경우, 관심 영역을 확장함으로써, 로봇이 움직이는 장애물에 대비할 수 있도록 한다.

한편, 제어부는 서버로부터 건물 내 혼잡도와 관련된 정보를 수신하고, 건물 내 혼잡도에 기반하여 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 제어부는 건물 내 혼잡도가 높을수록 관심 영역의 크기를 확장할 수 있다. 제어부는 센싱 데이터를 기반으로 산출된 위험도가 동일하더라도 건물 내 혼잡도가 높은 경우, 관심 영역의 면적을 크게 설정할 수 있다.

예를 들어, 도 19를 참조하면, 로봇이 기 설정된 주행 경로(1910)를 따라 주행하던 중, 건물 내 장애물(1922 내지 1924)이 증가함에 따라 건물 내 혼잡도가 증가할 수 있다. 서버는 건물 내 설치된 CCTV(1951 내지 1953)를 통해 수신된 영상을 이용하여 건물 내 장애물 수를 산출하고, 장애물 수에 기반하여 건물 내 혼잡도를 산출할 수 있다. 상기 산출된 혼잡도는 건물 내에서 주행하는 로봇으로 전송될 수 있다. 로봇이 서버로부터 혼잡도 정보를 수신함에 따라, 제어부는 수신된 혼잡도 정보에 기반하여 관심 영역을 확장 또는 축소할 수 있다. 도 19의 경우, 건물 내 혼잡도가 증가함에 따라, 제어부는 관심 영역의 크기를 확장한다. 이에 따라, 기존 관심 영역에 포함된 제1 영역(1941a)의 너비(W7)가 W8로 증가하며, 제2 영역(1942a)의 너비(W7’)가 W8’로 증가한다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 건물 내 혼잡도를 기반으로, 관심 영역의 크기를 조정함으로써, 건물 내 환경을 실시간으로 반영하여 로봇의 연산량을 조절하도록 할 수 있다.

한편, 제어부는 서버로부터 로봇의 임무 정보를 수신하고, 로봇 임무에 기반하여 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 제어부는 로봇의 임무에 따라 관심 영역을 확대하거나 축소할 수 있다.

예를 들어, 도 20을 참조하면, 로봇이 기 설정된 주행 경로(2010)를 따라 주행하던 중, 서버로부터 새로운 임무 정보를 수신하고 임무 수행을 위해 부피가 큰 물건을 탑재할 수 있다. 제어부는 로봇에게 부여된 임무가 물건을 이송하는 임무인 것을 고려하여, 관심 영역의 크기를 확장할 수 있다. 이에 따라, 기존 관심 영역에 포함된 제1 영역(2041a)의 너비(W9)가 W10으로 증가하며, 제2 영역(2042a)의 너비(W10’)가 W10’로 증가할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 로봇의 임무를 기반으로, 관심 영역의 크기를 조정함으로써, 로봇의 임무 수행 상태를 실시간으로 반영하여 로봇의 연산량을 조절하도록 할 수 있다.

이하에서는, 로봇에 구비된 센서의 감지 범위 내에서 로봇의 관심 영역에 대응되는 센싱 데이터만 선택적으로 활용하는 실시 예에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 21 내지 23은 로봇에 구비된 센서의 감지 범위 내에서 로봇의 관심 영역에 대응되는 센싱 데이터만 선택적으로 활용하는 실시 예를 나타내는 개념도들이다.

앞서 설명한 바와 같이, 제어부는 관심 영역에 위치한 장애물과 관련된 센싱 데이터만 선택적으로 로봇의 주행과 관련된 제어에 활용한다. 도 21을 참조하면, 로봇(R)에 구비된 센서의 감지 범위는 로봇을 에워싸는 가상의 원(2160)으로 특정될 수 있다. 로봇(R)은 센서의 감지 범위(2160) 내의 모든 장애물을 감지하고, 감지된 장애물을 고려하여 주행과 관련된 제어를 수행할 수 있다. 하지만, 로봇이 기 설정된 주행 경로로 주행함에 있어서, 일부 장애물(2122 및 2123)은 고려할 필요가 없다. 로봇이 주행 경로를 따라 주행하기 위해서는 관심 영역(2141 및 2142) 내에 위치한 장애물(2121)만 회피하면 충분하다.

한편, 도 22의 (a)를 참조하면, 로봇이 관심 영역내 위치한 장애물(2221)과 관련된 센싱 데이터만 선택적으로 고려하고, 관심 영역 밖에 위치한 장애물(2222 및 2223)을 고려하지 않고 주행과 관련된 제어를 수행하는 경우, 일부 장애물과 충돌이 발생될 수 있다.

구체적으로, 도 23의 (a)를 참조하면, 관심 영역내 위치한 장애물(2321)과 매우 인접하게 배치된 장애물(2322)을 고려하지 않고, 관심 영역내 위치한 장애물(2321)에 대한 회피 경로(2330a)를 설정하는 경우, 관심 영역내 위치한 장애물(2321)과 매우 인접하게 배치된 장애물(2322)과 로봇이 충돌할 수 있다.

이를 방지하기 위해, 본 발명은 장애물과 로봇 간의 거리가 가까워지는 경우, 장애물의 주변 상황까지 고려하여 회피를 위한 제어를 수행할 수 있도록 한다.

예를 들어, 도 22의 (b)를 참조하면, 로봇이 관심 영역내 위치한 장애물(2221)과 로봇 간 거리가 가까워짐에 따라, 로봇의 위험도가 증가하고, 이에 따라 관심 범위의 넓이가 확장될 수 있다. 이에 따라, 제어부는 관심 영역내 위치한 장애물(2221) 및 상기 장애물(2221)과 매우 인접하게 배치된 장애물(2222) 각각에 대한 센싱 데이터를 고려하여 회피 제어를 수행하게 된다.

구체적으로, 도 23의 (b)를 참조하면, 제어부는 업데이트된 관심 영역내 위치한 장애물(2321 및 2322)을 고려하여 회피 경로(2330b)를 설정함으로써, 로봇이 인접한 두 장애물을 모두 회피하도록 할 수 있다.

한편, 상기 관심 영역은 로봇의 주행 상황에 적합하게 변경될 수 있다. 이하에서는, 로봇의 주행 상황에 맞춰 관심 영역을 변경하는 일 시예에 대하여 구체적으로 설명하다.

도 24는 로봇의 주행 속도에 따라 관심 영역을 변경하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이고, 도 25는 로봇이 주행 경로를 따라 주행하면서 관심 영역을 변경하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이고, 도 26a 내지 26c는 관심 영역이 변경됨에 따라 위험도 산출에 활용되는 장애물이 변경되는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.

관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역의 길이는 로봇의 주행 속도에 따라 변경될 수 있다. 구체적으로, 로봇의 주행 속도가 빠를수록 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역의 길이가 길어질 수 있다. 제어부는 로봇이 주행 경로를 따라 주행하도록 일정 주기마다 로봇의 주행 속도를 설정할 수 있다. 제어부는 로봇의 주행 속도를 재설정할때마다 위험도를 재산출하고, 재산출된 위험도를 기반으로 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 이때, 제어부는 재설정된 로봇의 속도에 기반하여 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역의 길이를 설정할 수 있다.

예를 들어, 도 24를 참조하면, 로봇이 1m/s로 주행하던 중, 제어부는 로봇의 주행 속도를 2m/s로 재설정하고, 위험도를 재산출하며, 기반으로 관심 영역을 업데이트할 수 있다. 제어부는 로봇의 주행 속도가 증가하는 것에 근거하여, 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역의 길이를 증가시킬 수 있다. 로봇의 주행 속도가 2m/s로 설정되었을 때, 제1 및 제2 영역(2441b 및 2442b)의 길이(L8, L8’)는 로봇의 주행 속도가 1m/s로 설정되었을 때 제1 및 제2 영역(2441a 및 2442a)의 길이(L7, L7’)보다 길다.

한편, 로봇의 관심 영역 내에서 장애물이 감지되지 않는 경우, 제어부는 로봇의 관심 영역을 기본 관심 영역으로 설정할 수 있다. 구체적으로, 장애물과 로봇 간의 상대거리에 기반하여 위험도를 산출하는 경우, 위험도 산출을 위해서는 관심 영역 내에 장애물이 반드시 존재해야 한다. 제어부는 로봇의 관심 영역 내에서 장애물이 감지되지 않는 경우, 위험도를 산출할 수 없는 바, 로봇의 관심 영역을 기본 관심 영역을 설정한다.

예를 들어, 도 25를 참조하면, 로봇이 주행 경로(2510) 상에 위치한 장애물(2522)에 대한 회피 경로(2530)를 생성하고, 회피 경로(2530)를 따라 주행함에 따라, N5에 도달하는 경우, 로봇의 관심 영역 내에는 장애물이 위치하지 않게 된다. 이에 따라, 제어부는 로봇의 관심 영역을 기본 관심 영역으로 변경한다. 이에 따라, 변경된 관심 영역의 제1 및 제2 영역(2541b 및 2542b)의 너비(W15 및 W15’) 로봇이 상기 장애물(2522)을 회피할 때 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역(2541a 및 2542a)의 너비(W14 및 W14’)보다 작아진다.

한편, 관심 영역이 변경됨에 따라 위험도 산출에 활용되는 장애물이 변경될 수 있다. 구체적으로, 제어부는 관심 영역 내에 위치한 장애물과 로봇 간 상대거리를 기반으로 위험도를 산출한다. 관심 영역이 업데이트됨에 따라, 관심 영역 내에 새로운 장애물이 위치하거나, 특정 장애물이 더 이상 관심 영역 내에 위치하지 않게 되는 경우, 제어부는 업데이트된 관심 영역 내에 위치한 장애물을 기준으로 위험도를 재산출할 수 있다.

예를 들어, 도 26a 및 26b를 참조하면, 제어부는 제1 관심 영역(2641a 및 2642a) 내에 위치한 특정 장애물(2622)와 로봇 간 거리(d10)에 기반하여 관심 영역을 업데이트한다. 제1 관심 영역을 업데이트하여 생성된 제2 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역(2641b 및 2642b)의 넓이(W17 및 W17’)는 제1 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역(2641a 및 2642a)의 넓이(W16 및 W16’)보다 증가한다. 이에 따라, 관심 영역 내에 새로운 장애물(2621)이 위치하게 된다. 상기 새로운 장애물(2621)과 로봇 간 거리(d11)는 상기 위험도 산출에 활용된, 상기 특정 장애물(2622)과 로봇간 거리(d10)보다 작으므로, 제어부는 상기 새로운 장애물(2621)과 로봇 간 거리(d11)를 기준으로 위험도를 재산출하고, 관심 영역을 업데이트한다. 이에 따라, 도 26c를 참조하면, 관심 영역에 포함된 제1 및 제2 영역(2641c 및 2642c)의 넓이(W18 및 W18’)가 증가할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 건물 내 환경, 로봇의 주행 상황의 변화에 따라 로봇의 관심 영역을 업데이트 함으로써, 로봇이 최소한의 연산만으로 건물 내 위치한 장애물을 안전하게 회피하도록 할 수 있다.

한편, 위에서 살펴본 본 발명은, 컴퓨터에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 이러한 컴퓨터로 판독될 수 있는 매체에 저장 가능한 프로그램으로서 구현될 수 있다.

나아가, 위에서 살펴본 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드 또는 명령어로서 구현하는 것이 가능하다. 즉, 본 발명에 따른 다양한 제어방법은 통합하여 또는 개별적으로 프로그램의 형태로 제공될 수 있다.

한편, 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 있다.

나아가, 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 저장소를 포함하며 전자기기가 통신을 통하여 접근할 수 있는 서버 또는 클라우드 저장소일 수 있다. 이 경우, 컴퓨터는 유선 또는 무선 통신을 통하여, 서버 또는 클라우드 저장소로부터 본 발명에 따른 프로그램을 다운로드 받을 수 있다.

나아가, 본 발명에서는 위에서 설명한 컴퓨터는 프로세서, 즉 CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)가 탑재된 전자기기로서, 그 종류에 대하여 특별한 한정을 두지 않는다.

한편, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (20)

1. 건물에 대한 지도에 기반하여, 상기 건물을 주행하는 로봇을 제어하는 방법에 있어서,
   서버로부터 상기 로봇의 주행 경로를 수신하는 단계;
   상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계;
   상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계;
   상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계; 및
   상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계에서는,
   상기 로봇에 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 상기 관심 영역과 관련된 데이터에 기반하여, 상기 관심 영역과 관련된 장애물의 회피와 관련된 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 관심 영역과 관련된 장애물은,
   상기 관심 영역 내에 위치하는 관심 대상 장애물인 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 서로 다른 데이터를 처리하는 단계에서는,
   상기 로봇에 구비된 센서로부터, 상기 관심 영역을 벗어난 영역에 위치한 비관심 대상 장애물에 대한 센싱 데이터가 수신되더라도, 상기 비관심 대상 장애물에 대한 센싱 데이터를 상기 장애물의 회피와 관련된 제어에 이용하지 않는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 관심 영역과 관련된 데이터는,
   상기 관심 영역에 위치한 상기 관심 대상 장애물을 센싱한 센싱 데이터인 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
6. 제3항에 있어서,
   상기 관심 영역과 관련된 데이터는,상기 로봇에 구비된 센서의 센싱 영역 중 상기 관심 영역과 오버랩되는 특정 영역에 대한 센싱 데이터인 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
7. 제3항에 있어서,
   상기 관심 영역은,
   상기 주행 경로 및 상기 위험도에 기반하여 설정되는 제1 영역; 및
   상기 로봇의 크기, 상기 로봇의 주행 방향 및 상기 로봇의 주행 속도 중 적어도 하나와 상기 위험도에 기반하여 설정되는 제2 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 관심 영역에 위치한 장애물의 회피와 관련된 제어는,
   상기 로봇에 구비된 센서로부터 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역 중 적어도 하나에 위치한 장애물이 감지되는 경우 수행되는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 제1 영역은, 상기 주행 경로에 따른 주행 방향을 기준으로 소정 너비 및 소정 길이로 정의되는 면적을 갖도록 형성되고,
   상기 제2 영역은 상기 로봇의 주행 방향을 기준으로 소정 너비 및 소정 길이로 정의되는 면적을 갖도록 형성되는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 위험도가 클수록 상기 관심 영역에 대응되는 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역은 커지도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 영역 및 상기 제2 영역이 커질수록 상기 장애물의 회피와 관련된 제어를 위하여 처리되는 데이터 처리의 양이 달라지는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
12. 제1항에 있어서,
    상기 주행 경로, 상기 로봇의 크기, 상기 로봇의 주행 방향 및 상기 로봇의 주행 속도 중 적어도 하나에 기반하여, 기본 관심 영역을 설정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계는,
    상기 기본 관심 영역과 관련된 장애물을 센싱하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 위험도는 상기 기본 관심 영역에 위치한 장애물과 상기 로봇간 상대거리에 기반하여 산출되고,
    상기 위험도에 근거하여, 관심 영역을 설정하는 단계에서는,
    상기 위험도에 근거하여, 상기 기본 관심 영역이 확대 또는 축소되도록, 상기 기본 관심 영역이 업데이트되는 것을 특징으로하는 로봇 제어 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 위험도는 기 설정된 주기 마다 재산출되고,
    상기 위험도가 재산출되는 경우, 상기 관심 영역은 상기 재산출된 위험도를 기반으로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
15. 제13항에 있어서,
    상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계는,
    상기 기본 관심 영역에서 복수의 장애물이 센싱되는 경우, 상기 복수의 장애물 각각과 상기 로봇 간 상대거리를 산출하고,
    상기 복수의 장애물 각각과 상기 로봇 간 상대거리에 기반하여 상기 복수의 장애물 중 어느 하나를 선택하며,
    상기 위험도는 상기 선택된 장애물과 상기 로봇 간 상대거리에 기반하여 산출되는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
16. 제1항에 있어서,
    상기 서버로부터 상기 주행 경로 주변에 위치하는 장애물의 수를 기반으로 산출된 혼잡도 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 관심 영역은 상기 위험도 및 상기 혼잡도 정보 중 적어도 하나를 고려하여 설정되는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 방법.
17. 클라우드 서버에 의해 제어되는 로봇이 주행하는 건물에 있어서,
    상기 건물은,
    상기 클라우드 서버로부터 상기 로봇의 주행과 제어 명령을 수신하여, 상기 로봇으로 전송하는 통신부를 포함하고,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 로봇으로 주행 경로를 전송하고,
    상기 로봇에 구비된 센서를 통해 생성된 센싱 데이터를 수신하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하고,
    상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하고,
    상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하고,
    상기 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 건물.
18. 제17항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 로봇에 구비된 센서로부터 수집된 센싱 데이터 중 상기 관심 영역과 관련된 데이터에 기반하여, 상기 관심 영역과 관련된 장애물의 회피와 관련된 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 건물.
19. 건물에 대한 지도에 기반하여, 상기 건물을 주행하는 로봇을 제어하는 시스템에 있어서,
    서버로부터 상기 로봇의 주행 경로를 수신하는 통신부;
    상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하고,
    상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하고,
    상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하고,
    상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 제어 시스템.
20. 전자기기에서 하나 이상의 프로세스에 의하여 실행되며, 컴퓨터로 판독될 수 있는 매체에 저장 가능한 프로그램으로서,
    상기 프로그램은,
    서버로부터 로봇의 주행 경로를 수신하는 단계;
    상기 로봇에 구비된 센서를 이용하여, 상기 로봇 주변에 위치한 장애물을 센싱하는 단계;
    상기 로봇과 상기 장애물 간의 상대거리에 근거하여 상기 로봇의 주행과 관련된 위험도를 산출하는 단계;
    상기 위험도에 근거하여, 상기 로봇의 주행과 관련된 관심 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 로봇에 구비된 센서로부터 수신된 센싱 데이터가 상기 관심 영역과 관련되었는지 여부에 따라, 상기 센싱 데이터에 대한 서로 다른 데이터 처리를 수행하는 단계를 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독될 수 있는 매체에 저장 가능한 프로그램.

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