KR20240021335A - 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법이 개시된다. 본 발명의 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치는, 3차원 라이다 센서; 관성 측정모듈; 로봇 구동모듈; 저장장치; 실행 프로그램이 저장된 메모리; 및 3차원 라이다 센서, 관성 측정모듈, 로봇 구동모듈, 저장장치 및 메모리와 작동적으로 연결(operatively coupled to)된 프로세서;를 포함하되, 프로세서는 실행 프로그램을 구동하여 3차원 라이다 센서로부터 입력되는 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하고, 관성 측정모듈로부터 입력되는 관성정보를 기반으로 로봇의 자세를 인식하여 로봇 구동모듈을 구동시켜 로봇을 주행시키고, 주행을 방해하는 장애물을 감지하여 회피 주행하는 것을 특징으로 한다.

Description

터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법{DRIVING APPARATUS FOR AUTONOMOUS MOBILE ROBOT IN UNDERGROUND TUNNEL AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 지중 전력구 터널 내에서 3D 라이다 데이터와 로봇의 관성정보를 이용하여 순시로의 중앙을 따라 장애물을 회피하며 주행하면서 터널 내부의 3차원 지도를 생성하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법에 관한 것이다.

일반적으로, 시설물의 유지관리를 수행함에 있어서 가장 기본이 되는 것은 시설물의 주기적/비주기적 점검을 통하여 시설물의 상태나 시설물에 발생되는 손상을 파악하고, 이를 체계적으로 관리하여 관리자가 적기에 시설물에 대한 판단과 조치를 취할 수 있도록 하는 것이다.

이러한 시설물 중 전기를 공급하기 위해 건설되는 지하 전력구는 주요 도시기반 시설의 하나로써 인간 신체의 동맥과 같은 역할을 한다고 할 수 있다.

이러한 전력구의 대부분은 지하에 콘크리트로 건설되어 있어 콘크리트 구조물의 노후화에 따라 균열 등이 발생하면서 지하수가 침식될 경우 그 기능이 떨어지게 되며 안전사고가 발생할 수 있어 정기 점검을 통해 구조물의 건전성을 평가해야만 한다.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2015-0019401호(2015. 02. 25. 공개, 발명의 명칭 : 전력구 검사장치 및 그 제어방법)에 개시되어 있다.

이와 같이 터널 내 전력설비 유지보수를 위해서는 점검 인력이 주기적으로 출입하고 있지만, 터널 내에 화재 및 침수와 같은 문제가 발생하였을 때 신속하게 접근 및 해결하는데 제약이 많았다.

이를 해결하기 위하여 점검용 로봇을 수동으로 제어하여 터널 내부를 감시하고, 열화상 카메라를 탑재하여 일정 구간을 점검하였다.

한편, 로봇에 로봇암을 장착하여 레일을 따라 자동으로 주행하면서 터널 내부의 산소 정보, 이산화탄소 정보, 일산화탄소 정보 등이 환경 정보를 취득하고, 소화부를 탑재하여 화재가 발생하였을 때 터널 내부를 상시 모니터링 할 수 있는 로봇이 적용되고 있었다.

그러나, 이와 같은 로봇은 레일이 있는 구간에서만 운용이 가능한 구조로 레일이 없는 구간에 문제가 발생하였을 경우 주행을 할 수 없는 구조적 문제점이 있었다.

또한, 방화문이 설치된 터널의 경우 로봇이 방화문을 통과할 수 없기 때문에 터널 전 구간에 레일 설치를 설치해야 할 뿐만 아니라 방화문으로 구분된 공간마다 로봇을 설치해야 하기 때문에 건설비용이 많이 소요되는 문제점이 있다.

또한, 습한 환경의 터널이 많기 때문에 터널 전 구간의 레일을 주기적으로 관리해주어야 하므로 유지보수 비용이 지속적으로 들어가는 문제점이 있다.

따라서 이러한 문제점일 해결하기 위해 레일 위가 아닌 터널 내 통로를 자율로 주행하는 로봇의 필요성이 대두되고 있으나, 드론 등 자율주행에서 많이 사용되는 GPS 위치정보는 실내에서는 수신이 불가하여 로봇의 터널 내부에서 로봇의 위치를 추정하는 자율주행에 사용 할 수 없는 문제점이 있다.

또한, 카메라, LiDAR 센서를 활용하여 2차원 지도 위에서의 로봇의 위치를 추정하는 기존의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘은 구조가 단순 반복되는 터널의 환경에서는 그 위치를 추정하기 어려운 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 지중 전력구 터널 내에서 3D 라이다 데이터와 로봇의 관성정보를 이용하여 순시로의 중앙을 따라 장애물을 회피하며 주행하면서 터널 내부의 3차원 지도를 생성하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치는, 3차원 라이다 센서; 관성 측정모듈; 로봇 구동모듈; 저장장치; 실행 프로그램이 저장된 메모리; 및 3차원 라이다 센서, 관성 측정모듈, 로봇 구동모듈, 저장장치 및 메모리와 작동적으로 연결(operatively coupled to)된 프로세서;를 포함하되, 프로세서는 실행 프로그램을 구동하여 3차원 라이다 센서로부터 입력되는 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하고, 관성 측정모듈로부터 입력되는 관성정보를 기반으로 로봇의 자세를 인식하여 로봇 구동모듈을 구동시켜 로봇을 주행시키고, 주행을 방해하는 장애물을 감지하여 회피 주행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 3차원 라이다 센서로부터 3차원 점군 데이터와 로봇의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받아 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 도보로의 양끝점을 구분하여 도보로의 중앙점을 따라 로봇을 주행시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 2차원 지면정보에 기초하여 로봇으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 통로의 양 끝점의 중심점과 로봇의 진행방향과 가장 가까운 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 로봇의 회전 각도를 추정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 로봇의 주행 전 도보로의 중앙점과 로봇의 주행방향을 정렬한 후 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 도보로의 중앙점과 로봇의 주행방향이 정렬되지 못한 경우 경고 알람을 발생시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 장애물을 회피 주행하기 위해 회전 제어한 후 설정거리만큼 직진 주행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 점군데이터와 관성정보를 기반으로 이동경로에 따라 터널의 3차원 지도를 생성하여 저장장치에 저장하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 3차원 지도를 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 프로세서와 작동적으로 연결된 통신모듈;을 더 포함하며, 프로세서는 통신모듈을 통해 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 프로세서는, 통신모듈을 통해 수신되는 목적지와 경유지를 수신하여 로봇 구동모듈을 구동시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법은, 프로세서가 3차원 라이다 센서와 관성 측정모듈로부터 점군데이터와 관성정보를 입력받는 단계; 프로세서가 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하는 단계; 프로세서가 관성정보를 기반으로 로봇의 자세를 인식하여 자세를 정렬하는 단계; 및 프로세서가 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행을 방해하는 장애물을 감지하고 회피하며 로봇을 자율주행시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 점군데이터를 입력받는 단계는, 프로세서가 3차원 라이다 센서로부터 3차원 점군 데이터와 로봇의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 터널 내 통로를 인식하는 단계는, 프로세서가 로봇의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보로부터 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 도보로의 양끝점을 구분하여 인식하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 로봇의 자세를 정렬하는 단계는, 프로세서가 2차원 지면정보에 기초하여 로봇으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 통로의 양 끝점의 중심점과 로봇의 진행방향과 가장 가까운 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 로봇의 회전 각도를 추정하여 정렬하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 로봇의 자세를 정렬하는 단계는, 프로세서가 도보로의 중앙점과 로봇의 주행방향이 정렬되지 못한 경우 경고 알람을 발생시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 로봇을 자율주행시키는 단계는, 프로세서가 로봇의 주행 전 도보로의 중앙점과 로봇의 주행방향을 정렬한 후 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 로봇을 자율주행시키는 단계는, 프로세서가 장애물을 회피 주행하기 위해 회전 제어한 후 설정거리만큼 직진 주행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 프로세서가 점군데이터와 관성정보를 기반으로 이동경로에 따라 터널의 3차원 지도를 생성하여 저장장치에 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 3차원 지도를 생성하는 단계는, 프로세서가 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 3차원 지도를 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 프로세서가 통신모듈을 통해 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 프로세서가 통신모듈을 통해 수신되는 목적지와 경유지를 수신하여 로봇 구동모듈을 구동시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법은 지중 전력구 터널 내에서 3D 라이다 데이터와 로봇의 관성정보를 이용하여 순시로의 중앙을 따라 장애물을 회피하며 주행하면서 터널 내부의 3차원 지도를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 모바일 로봇에 설비진단용 센서를 부착하여, 인력 출입 없이 순시점검 일정관리를 통해 주기적으로 원격에서 터널 설비를 감시할 수 있을 뿐만 아니라 터널 내부에 문제가 발생한 경우 로봇-무선중계기 간 무선통신을 통하여 외부 서버로 문제 발생 상황을 전달 할 수 있도록 함으로써, 실시간으로 현장 상황을 파악하도록 할 수 있을 뿐만 아니라 필요에 따라 소화장치를 장착하여 터널 화재 발생 시 초기에 화재를 진압할 수 있어 밀폐공간에서의 작업자 안전사고를 예방할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 3차원 라이다 센서의 측정범위를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 3차원 라이다 데이터를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 모바일 로봇의 경로 및 2차원 지면정보를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 모바일 로봇의 상대적 회전 각도를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치 및 그 제어방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 3차원 라이다 센서의 측정범위를 나타낸 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 3차원 라이다 데이터를 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 모바일 로봇의 경로 및 2차원 지면정보를 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에서 모바일 로봇의 상대적 회전 각도를 나타낸 도면이다.

도 1과 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치는, 3차원 라이다 센서(10), 관성 측정모듈(20), 로봇 구동모듈(50), 저장장치(60), 실행 프로그램이 저장된 메모리(30) 및 프로세서(40)를 비롯하여 통신모듈(70)을 포함한다.

3차원 라이다 센서(10)는 터널 내부의 주변 환경을 인지하기 위해 도 2에 도시된 바와 같이 로봇(100)의 상부에 설치되어 전방을 스캔하여 3차원 점군데이터를 제공한다.

따라서 3차원 라이다 센서(10)의 설치 높이를 기준으로 상부를 스캔하여 장애물을 인식할 수 있고, 하부 지면을 스캔하여 장애물과 통로를 인식할 수 있다.

이와 같이 3차원 라이다 센서(10)를 통해 터널 내부를 스캔할 경우 도 3에 도시된 바와 같이 3차원 점군데이터를 취득할 수 있고, 도 4에 도시된 바와 같이 터널 내부에서 로봇(100)의 이동방향과 수직인 2차원 지면정보를 취득할 수 있다.

관성 측정모듈(20)은 자이로센서, 가속도센서 및 지자기센서 등에 기초하여 로봇(10)의 관성정보를 측정할 수 있다.

로봇 구동모듈(50)은 제어명령에 따라 통로를 따라 모바일 로봇(100)을 이동시킬 수 있다. 여기서 로봇 구동모듈(50)은 좁은 통로에서 주행과 제자리 회전을 위해 메카넘 휠을 포함할 수 있다.

저장장치(60)는 모바일 로봇(100)을 통해 터널 내부를 주행하면서 측정된 데이터를 저장할 수 있고, 생성한 3차원 지도를 저장할 수 있다.

메모리(30)는 터널 내 자율주행 및 지도생성을 위한 실행 프로그램을 저장한다.

프로세서(40)는 3차원 라이다 센서(10), 관성 측정모듈(20), 로봇 구동모듈(50), 저장장치(60) 및 메모리(30)와 작동적으로 연결(operatively coupled to)된다.

프로세서(40)는 실행 프로그램을 구동하여 3차원 라이다 센서(10)로부터 입력되는 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하고, 관성 측정모듈(20)로부터 입력되는 관성정보를 기반으로 로봇(100)의 자세를 인식하여 로봇 구동모듈(50)을 구동시켜 로봇(100)을 주행시키고, 주행을 방해하는 장애물을 감지하여 회피 주행을 실시한다.

위에서 프로세서(40)는 3차원 라이다 센서(10)로부터 3차원 점군 데이터와 로봇(100)의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받는다.

따라서 프로세서(40)는 로봇(100)의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보로부터 바닥을 향해 있는 채널의 데이터를 이용하여 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 도보로의 양끝점을 구분하여 도보로의 중앙점을 계속 찾아 로봇이 중앙에 위치하도록 제어하면서 주행시켜 양옆에 존재하는 배수로에 빠지지 않도록 할 수 있다.

또한, 프로세서(40)는 2차원 지면정보에 기초하여 로봇(100)으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 통로의 양 끝점의 중심점과 로봇(100)의 진행방향과 가장 가까운 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 로봇(100)이 회전할 때 상대적인 회전 각도의 변화를 계산할 수 있다.

즉, 프로세서(40)는 도 5에 도시된 바와 같이 로봇과 통로의 중심점 좌표로 얻은 상대 각도로 로봇의 현재 자세를 파악하여 순시주행 전 로봇의 자세를 주행방향으로 정렬한 후(θ = 0+α) 자율주행을 시작할 수 있다.

이때, 프로세서(40)는 로봇이 통로 중심점으로 정렬하지 못한 경우 경고 알람을 발생시킨 후 주행을 시작하지 않고 대기시킬 수 있다.

이와 같이 프로세서(40)는 터널 내부의 도보로의 중앙점을 계속 찾아 로봇(100)이 중앙에 위치하도록 제어하여 주행시키면서 3차원 라이다 센서(10)로부터 입력되는 3차원 점군데이터를 이용하여 로봇(100)의 주행을 방해하는 장애물의 거리와 길이 정보를 획득하여 가까운 거리의 장애물을 기준으로 도보로에 존재하는 장애물에 대해 순차적으로 회피 주행한다.

이때 프로세서(40)는 통로 정보를 이용하여 통로 내부에 존재하는 장애물만을 인지하도록 하여 통로 양끝단 바깥쪽에 있는 설비들은 장애물로 인식하지 않는다.

또한, 프로세서(40)는 양 옆 배수로에 빠지지 않고, 장애물의 길이에 따라 속도를 효율적으로 변화시켜 장애물을 회피하고, 피할 수 없는 경우 정지할 수 있도록 수학식 1에 기초하여 로봇 구동모듈(50)을 제어할 수 있다.

이때, ω는 로봇의 회전속도를 나타내며 ω > 0일 때 시계방향으로 회전, ω < 0 일 때 시계방향으로 회전을 나타낸다. K_rot는 통로 중앙점을 찾아 회전할 때의 속도 계수, m은 통로 중앙점의 좌표, c는 현재 로봇의 좌표, K_obs는 장애물에 의한 회전속도 계수, d는 장애물의 좌표, W = W_aisle - W_robot는 로봇이 지나갈 수 있는 공간의 폭(W_aisle는 통로 전체 폭, W_robot은 로봇의 폭), 는 배수로 기준에서 장애물 길이를 나타낸다.

또한, 프로세서(40)는 도 5에 도시된 바와 같이 2차원 지면정보에서의 통로의 중심점 좌표와 로봇(100)의 가장 가까운 점을 이용해 로봇(100)이 배수로에 빠지지 않도록 회전을 제어할 수 있다.

이때 통로와의 각도(θ)가 0이 되도록 수학식 2와 같이 제어할 수 있다.

이때, ω는 로봇의 회전 속도를 의미하고, K_p와 K_d는 각각 제어기의 비례항과 미분항의 매개변수이며 로봇의 움직임에 맞춰 설정된다.

이와 같이 프로세서(40)는 장애물의 거리 및 길이 정보에 따라 회전 속도를 다르게 조절하여 불필요한 움직임을 최소화하고, 회피할 수 없는 장애물에 대해서는 로봇(100)을 멈추는 최적 제어를 할 수 있다.

또한 프로세서(40)는 장애물을 회피한 이후 로봇(100)의 후면이 장애물과 충돌하는 것을 방지하기 위해 회전 제어 이후에 일정 거리만큼 직진하도록 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(40)는 지도생성을 위한 실행 프로그램을 구동하여 점군데이터와 관성정보를 기반으로 서로 융합하여 이동경로에 따라 터널의 3차원 지도를 생성하여 저장장치에 저장할 수 있다.

프로세서(40)는 로봇의 움직임으로 왜곡된 3차원 라이다 센서(10)의 데이터를 관성측정 모듈(20)의 관성정보를 이용하여 보정하여 3차원 라이다 센서(10)의 데이터와 작성된 3차원 지도와의 정합 오차를 최소화하여 3차원 라이다 센서(10)의 수집 위치, 자세, 속도와 관성정보의 편향성까지 추정하여 지도를 작성한다.

이때 프로세서(40)는 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 깨끗하고 메모리 효율이 좋은 3차원 지도를 생성할 수 있다.

통신모듈(70)은 프로세서(40)와 작동적으로 연결된다.

따라서 프로세서(40)는 통신모듈(70)을 통해 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하여 수신되는 목적지와 경유지에 따라 로봇 구동모듈(50)을 구동시켜 임무 수행할 수 있다.

만약, 로봇(100)에 소화방재모듈(80)이 탑재된 경우, 원격으로 통신모듈(70)을 통해 목적지를 송신하면 프로세서(40)는 통신모듈(70)을 통해 수신된 목적지로 이동하여 소화방재모듈(80)을 구동시켜 소화 방재액을 분사하도록 할 수도 있다.

또한, 로봇(100) 상단에 광학, PTZ 카메라, 열화상 센서 등을 부착하여, 터널 내 통로를 자율주행하면서 터널 내 케이블이나 각종 배관의 외관점검, 토목구조물의 크랙이나 누수를 검출하기 위한 순시점검에 활용할 수도 있다.

추가적으로 초음파 센서 등을 설치하여 근거리 장애물과 원거리 장애물 및 다양한 종류의 장애물을 모두 인지할 수 있도록 하여 강건하게 장애물을 감지하도록 할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치에 따르면, 지중 전력구 터널 내에서 3D 라이다 데이터와 로봇의 관성정보를 이용하여 순시로의 중앙을 따라 장애물을 회피하며 주행하면서 터널 내부의 3차원 지도를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 로봇에 설비진단용 센서를 부착하여, 인력 출입 없이 순시점검 일정관리를 통해 주기적으로 원격에서 터널 설비를 감시할 수 있을 뿐만 아니라 터널 내부에 문제가 발생한 경우 로봇-무선중계기 간 무선통신을 통하여 외부 서버로 문제 발생 상황을 전달 할 수 있도록 함으로써, 실시간으로 현장 상황을 파악하도록 할 수 있을 뿐만 아니라 필요에 따라 소화장치를 장착하여 터널 화재 발생 시 초기에 화재를 진압할 수 있어 밀폐공간에서의 작업자 안전사고를 예방할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법에서는 먼저, 프로세서(40)가 3차원 라이다 센서(10)와 관성 측정모듈(20)로부터 각각 점군데이터와 관성정보를 입력받는다(S10).

S10 단계에서 점군데이터를 입력받은 후 프로세서(40)는 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식한다(S20).

즉, 프로세서(40)는 3차원 라이다 센서(10)로부터 3차원 점군 데이터와 로봇(100)의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받는다.

따라서 프로세서(40)는 로봇(100)의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보로부터 바닥을 향해 있는 채널의 데이터를 이용하여 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 도보로의 양끝점을 구분하여 도보로의 중앙점을 계속 찾아 로봇이 중앙에 위치하도록 제어하면서 주행시켜 양옆에 존재하는 배수로에 빠지지 않도록 할 수 있다.

S20 단계에서 프로세서(40)는 2차원 지면정보에 기초하여 로봇(100)으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 통로의 양 끝점의 중심점과 로봇(100)의 진행방향과 가장 가까운 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 로봇(100)이 회전할 때 상대적인 회전 각도의 변화를 계산한다.

즉, 프로세서(40)는 도 5에 도시된 바와 같이 로봇과 통로의 중심점 좌표로 얻은 상대 각도로 로봇의 현재 자세를 파악하여 순시주행 전 로봇의 자세를 주행방향으로 정렬한다(θ = 0+α)(S30).

S30 단계에서 로봇의 자세를 주행방향으로 정렬한 후 프로세서(40)는 로봇 구동모듈(50)을 구동시켜 자율주행을 시작한다(S40).

이때, 프로세서(40)는 로봇이 통로 중심점으로 정렬하지 못한 경우 경고 알람을 발생시킨 후 주행을 시작하지 않고 대기시킬 수 있다.

S40 단계에서 자율주행을 시작한 후 프로세서(40)는 로봇(100)의 주행을 방해하는 장애물을 감지하여 회피 주행을 실시한다.

프로세서(40)는 터널 내부의 도보로의 중앙점을 계속 찾아 로봇(100)이 중앙에 위치하도록 제어하여 주행시키면서 3차원 라이다 센서(10)로부터 입력되는 3차원 점군데이터를 이용하여 로봇(100)의 주행을 방해하는 장애물의 거리와 길이 정보를 획득하여 가까운 거리의 장애물을 기준으로 도보로에 존재하는 장애물에 대해 순차적으로 회피 주행한다.

이때 프로세서(40)는 통로 정보를 이용하여 통로 내부에 존재하는 장애물만을 인지하도록 하여 통로 양끝단 바깥쪽에 있는 설비들은 장애물로 인식하지 않는다.

또한, 프로세서(40)는 양 옆 배수로에 빠지지 않고, 장애물의 길이에 따라 속도를 효율적으로 변화시켜 장애물을 회피하고, 피할 수 없는 경우 정지할 수 있도록 수학식 3에 기초하여 로봇 구동모듈(50)을 제어할 수 있다.

이때, ω는 로봇의 회전속도를 나타내며 ω > 0일 때 시계방향으로 회전, ω < 0 일 때 시계방향으로 회전을 나타낸다. K_rot는 통로 중앙점을 찾아 회전할 때의 속도 계수, m은 통로 중앙점의 좌표, c는 현재 로봇의 좌표, K_obs는 장애물에 의한 회전속도 계수, d는 장애물의 좌표, W = W_aisle - W_robot는 로봇이 지나갈 수 있는 공간의 폭(W_aisle는 통로 전체 폭, W_robot은 로봇의 폭), 는 배수로 기준에서 장애물 길이를 나타낸다.

또한, 프로세서(40)는 도 5에 도시된 바와 같이 2차원 지면정보에서의 통로의 중심점 좌표와 로봇(100)의 가장 가까운 점을 이용해 로봇(100)이 배수로에 빠지지 않도록 회전을 제어할 수 있다.

이때 통로와의 각도(θ)가 0이 되도록 수학식 4와 같이 제어할 수 있다.

이때, ω는 로봇의 회전 속도를 의미하고, K_p와 K_d는 각각 제어기의 비례항과 미분항의 매개변수이며 로봇의 움직임에 맞춰 설정된다.

이와 같이 프로세서(40)는 장애물의 거리 및 길이 정보에 따라 회전 속도를 다르게 조절하여 불필요한 움직임을 최소화하고, 회피할 수 없는 장애물에 대해서는 로봇(100)을 멈추는 최적 제어를 할 수 있다.

이때 프로세서(40)는 장애물을 회피한 이후 로봇(100)의 후면이 장애물과 충돌하는 것을 방지하기 위해 회전 제어 이후에 일정 거리만큼 직진하도록 제어할 수 있다.

한편, 프로세서(40)는 지도생성을 위한 실행 프로그램을 구동하여 점군데이터와 관성정보를 기반으로 서로 융합하여 이동경로에 따라 터널의 3차원 지도를 생성하여 저장장치에 저장할 수 있다.

프로세서(40)는 로봇의 움직임으로 왜곡된 3차원 라이다 센서(10)의 데이터를 관성측정 모듈(20)의 관성정보를 이용하여 보정하여 3차원 라이다 센서(10)의 데이터와 작성된 3차원 지도와의 정합 오차를 최소화하여 3차원 라이다 센서(10)의 수집 위치, 자세, 속도와 관성정보의 편향성까지 추정하여 지도를 작성한다.

이때 프로세서(40)는 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 깨끗하고 메모리 효율이 좋은 3차원 지도를 생성할 수 있다.

한편, 프로세서(40)는 통신모듈(70)을 통해 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하여 수신되는 목적지와 경유지에 따라 로봇 구동모듈(50)을 구동시켜 임무 수행할 수 있다.

만약, 로봇(100)에 소화방재모듈(80)이 탑재된 경우, 원격으로 통신모듈(70)을 통해 목적지를 송신하면 프로세서(40)는 통신모듈(70)을 통해 수신된 목적지로 이동하여 소화방재모듈(80)을 구동시켜 소화 방재액을 분사하도록 할 수도 있다.

또한, 로봇(100) 상단에 광학, PTZ 카메라, 열화상 센서 등을 부착하여, 터널 내 통로를 자율주행하면서 터널 내 케이블이나 각종 배관의 외관점검, 토목구조물의 크랙이나 누수를 검출하기 위한 순시점검에 활용할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법에 따르면, 지중 전력구 터널 내에서 3D 라이다 데이터와 로봇의 관성정보를 이용하여 순시로의 중앙을 따라 장애물을 회피하며 주행하면서 터널 내부의 3차원 지도를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 로봇에 설비진단용 센서를 부착하여, 인력 출입 없이 순시점검 일정관리를 통해 주기적으로 원격에서 터널 설비를 감시할 수 있을 뿐만 아니라 터널 내부에 문제가 발생한 경우 로봇-무선중계기 간 무선통신을 통하여 외부 서버로 문제 발생 상황을 전달 할 수 있도록 함으로써, 실시간으로 현장 상황을 파악하도록 할 수 있을 뿐만 아니라 필요에 따라 소화장치를 장착하여 터널 화재 발생 시 초기에 화재를 진압할 수 있어 밀폐공간에서의 작업자 안전사고를 예방할 수 있다.

본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

10 : 3차원 라이다 센서 20 : 관성 측정모듈
30 : 메모리 40 : 프로세서
50 : 로봇 구동모듈 60 : 저장장치
70 : 통신모듈 80 : 소화방재모듈
100 : 로봇

Claims (21)

1. 3차원 라이다 센서;
   관성 측정모듈;
   로봇 구동모듈;
   저장장치;
   실행 프로그램이 저장된 메모리; 및
   상기 3차원 라이다 센서, 상기 관성 측정모듈, 상기 로봇 구동모듈, 상기 저장장치 및 상기 메모리와 작동적으로 연결(operatively coupled to)된 프로세서;를 포함하되,
   상기 프로세서는 상기 실행 프로그램을 구동하여 상기 3차원 라이다 센서로부터 입력되는 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하고, 상기 관성 측정모듈로부터 입력되는 관성정보를 기반으로 로봇의 자세를 인식하여 상기 로봇 구동모듈을 구동시켜 상기 로봇을 주행시키고, 주행을 방해하는 장애물을 감지하여 회피 주행하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
2. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 3차원 라이다 센서로부터 3차원 점군 데이터와 상기 로봇의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받아 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 상기 도보로의 양끝점을 구분하여 상기 도보로의 중앙점을 따라 상기 로봇을 주행시키는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
3. 제 2항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 2차원 지면정보에 기초하여 상기 로봇으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 상기 통로의 양 끝점의 중심점과 상기 로봇의 진행방향과 가장 가까운 상기 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 상기 로봇의 회전 각도를 추정하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
4. 제 2항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 로봇의 주행 전 상기 도보로의 중앙점과 상기 로봇의 주행방향을 정렬한 후 상기 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행시키는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
5. 제 2항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 도보로의 중앙점과 상기 로봇의 주행방향이 정렬되지 못한 경우 경고 알람을 발생시키는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
6. 제 1항에 있어서, 프로세서는, 장애물을 회피 주행하기 위해 회전 제어한 후 설정거리만큼 직진 주행하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
7. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 점군데이터와 상기 관성정보를 기반으로 이동경로에 따라 터널의 3차원 지도를 생성하여 상기 저장장치에 저장하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
8. 제 7항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 상기 3차원 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
9. 제 1항에 있어서, 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 통신모듈;을 더 포함하며, 상기 프로세서는 상기 통신모듈을 통해 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
   
10. 제 9항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 통신모듈을 통해 수신되는 목적지와 경유지를 수신하여 상기 로봇 구동모듈을 구동시키는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치.
    
11. 프로세서가 3차원 라이다 센서와 관성 측정모듈로부터 점군데이터와 관성정보를 입력받는 단계;
    상기 프로세서가 상기 점군데이터에 기초하여 터널 내 통로를 인식하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 관성정보를 기반으로 로봇의 자세를 인식하여 자세를 정렬하는 단계; 및
    상기 프로세서가 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행을 방해하는 장애물을 감지하고 회피하며 상기 로봇을 자율주행시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
12. 제 11항에 있어서, 상기 점군데이터를 입력받는 단계는, 상기 프로세서가 상기 3차원 라이다 센서로부터 3차원 점군 데이터와 상기 로봇의 이동경로와 수직인 2차원 지면정보를 입력받는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
13. 제 12항에 있어서, 상기 터널 내 통로를 인식하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 로봇의 이동경로와 수직인 상기 2차원 지면정보로부터 도보로를 구분 짓는 단차를 기반으로 상기 도보로의 양끝점을 구분하여 인식하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
14. 제 13항에 있어서, 상기 로봇의 자세를 정렬하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 2차원 지면정보에 기초하여 상기 로봇으로부터 설정거리에 존재하는 통로를 인지하고, 상기 통로의 양 끝점의 중심점과 상기 로봇의 진행방향과 가장 가까운 상기 2차원 지면정보와의 거리에 기초하여 상기 로봇의 회전 각도를 추정하여 정렬하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
15. 제 14항에 있어서, 상기 로봇의 자세를 정렬하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 도보로의 중앙점과 상기 로봇의 주행방향이 정렬되지 못한 경우 경고 알람을 발생시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
16. 제 14항에 있어서, 상기 로봇을 자율주행시키는 단계는, 상기 프로세서가 상기 로봇의 주행 전 상기 도보로의 중앙점과 상기 로봇의 주행방향을 정렬한 후 상기 로봇 구동모듈을 구동시켜 주행시키는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
17. 제 11항에 있어서, 상기 로봇을 자율주행시키는 단계는, 상기 프로세서가 장애물을 회피 주행하기 위해 회전 제어한 후 설정거리만큼 직진 주행하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
18. 제 11항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 점군데이터와 상기 관성정보를 기반으로 이동경로에 따라 상기 터널의 3차원 지도를 생성하여 저장장치에 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
19. 제 18항에 있어서, 상기 3차원 지도를 생성하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 3차원 지도의 outlier 제거 및 voxel-grid filter를 통해 지도를 정제하여 상기 3차원 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
20. 제 11항에 있어서, 상기 프로세서가 통신모듈을 통해 상기 터널 내부의 무선중계기와 획득한 정보를 송수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.
    
21. 제 20항에 있어서, 상기 프로세서가 상기 통신모듈을 통해 수신되는 목적지와 경유지를 수신하여 상기 로봇 구동모듈을 구동시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 터널 내 모바일 로봇의 자율 주행장치의 제어방법.

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