KR20240045677A - 로봇과의 안전한 협업 보조 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

HMD(Head Mount Display) 장비의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 로봇과의 협업 보조 방법에 있어서, HMD 장비에 구비된 복수 개의 카메라에 의해 복수의 이미지 및 HMD 장비 또는 로봇에 의해 수집된 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계, 제어부에 의해, 관제 서버로 수신된 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계, 좌표계를 통해 실시간으로 좌표값을 산출하고, HMD 장비와 로봇의 거리를 측정하는 단계, 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 단계, HMD 장비와 로봇의 거리를 나타내는 제1 영상을 증강 현실로 표시하는 단계 및 로봇의 세분화된 가상 작업 경로를 작업 보호 영역으로 나타내는 제2 영상을 증강 현실로 표시하는 단계를 포함하고, 제어부에 의해, 사용자가 로봇의 가상 작업 경로 중 기 설정된 거리 내로 진입 시 로봇의 동작을 제어하도록 구성된다.

Description

로봇과의 협업 보조 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR ASSISTING COLLABORATION WITH ROBOT}

본 개시는 로봇과의 협업 보조 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 4차 산업혁명, 고령화 등 사회적 트렌드에 따라 인간과 기계의 융합 및 협력이 강조되고 있다. 이러한 상황에서 산업용 로봇 및 로봇은 2015년부터 2025년까지 연평균 성장률은 56.5%에 증가할 것으로 예측되는 가운데, 사용 현장에서 사용 시 작업장 안전 요건을 만족하기 위해서 다양한 안전 확보 방법이 이용되고 있다.

종래의 안전 확보 방법은 안전펜스 구축, 레이저 커튼, 광전자식 방호장치 등 센서를 부착함에 따라, 작업자가 로봇이 작업 중인 보호영역 내로 접근하면 보호 정지 기능이 작동되어 로봇이 정지하도록 운영하고 있다. 이러한 운영은 작업 공간의 제약이 생기거나, 현장 내에 설비 또는 장치를 추가해야 하는 번거로움이 생긴다. 또한, 이러한 설비 또는 장치의 초기 셋업(Setup) 비용 및 유지 보수 비용이 증가하게 되는 문제가 있다. 이에 따라, 로봇 운영 공간의 최적화, 로봇 사용 효율성 증가 및 비용 절감이 가능한 로봇에 대한 안전 확보 방법이 필요한 실정이다.

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, HMD(Head Mounted Display)의 복수의 이미지 센서, 자이로스코프, IMU 센서를 통해 2D 및 3D 공간을 맵핑하여 좌표계를 만들고, 이미지 센서 중 작업자 시점의 이미지 센서를 통해 작업자의 위치 및 자세의 좌표값을 실시간으로 추정하고, 대상물을 인식하여 작업자와 로봇의 거리를 산출하는 로봇과의 협업 보조 방법 및 장치를 제공한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, HMD(Head Mount Display) 장비의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 로봇과의 협업 보조 방법은, HMD 장비에 구비된 복수 개의 카메라에 의해 복수의 이미지 및 HMD 장비 또는 로봇에 의해 수집된 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계, 제어부에 의해, 관제 서버로 수신된 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계, 좌표계를 통해 실시간으로 좌표값을 산출하고, HMD 장비와 로봇의 거리를 측정하는 단계, 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 단계, HMD 장비와 로봇의 거리를 나타내는 제1 영상을 증강 현실로 표시하는 단계 및 로봇의 세분화된 가상 작업 경로를 작업 보호 영역으로 나타내는 제2 영상을 증강 현실로 표시하는 단계를 포함한다. 제어부는, 사용자가 로봇의 가상 작업 경로 중 기 설정된 거리 내로 진입 시 로봇의 동작을 제어하도록 구성된다.

일 실시예에 따르면, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계는, IMU(Inertial Measurement Unit) 센서 또는 자이로스코프(Gyroscope) 센서 중 적어도 하나로부터 HMD 장비의 제1 위치 데이터를 수신하는 단계, 제1 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계 및 HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제1 위치 데이터를 기초하여, HMD 장비의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계는, 카메라에 의해 특정위치에 표시된 제2 위치 데이터를 포함하는 마커를 인식하는 단계, HMD 장비에 의해 인식된 제2 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계 및 HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제2 위치 데이터를 기초하여, HMD 장비의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 로봇과의 협업 보조 방법은, 로봇에 구비된 비콘을 통해 HMD 장비에 구비된 통신 모듈로 신호를 전송하는 단계, 전송된 신호의 수신 속도에 따라 제3 위치 데이터를 측정하는 단계, 제3 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계 및 HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제3 위치 데이터를 기초하여, HMD 장비의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 로봇과의 협업 보조 방법은, 제어부에 의해, 관제 서버로 수신된 적어도 하나의 위치 데이터를 기 설정된 가중치를 적용하여 HMD 장비의 위치에 대한 좌표값을 산출하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 단계는, 제어부에 의해, 로봇의 작업 별 남은 작업 시간을 산출하는 단계, HMD 장비의 좌표값 및 작업 별 남은 작업 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류하는 단계 및 분류된 위험도는 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 서로 상이하게 표시하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, HMD 장비의 좌표값 및 작업 별 남은 작업 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류하는 단계는, 로봇의 작업 별 남은 시간을 수신하는 단계, HMD 장비의 좌표값을 실시간으로 수신하는 단계, HMD 장비의 좌표값을 기초로 HMD 장비와 로봇의 거리를 산출하는 단계 및 산출된 거리를 기초로 HMD 장비의 위치가 기 설정된 거리에 근접 여부에 따라 로봇의 동작 속도를 제어하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 2D 및 3D 공간을 맵핑하여 좌표계를 만들고, 실시간 좌표값을 추정하기 때문에, 작업자와 로봇의 거리를 보다 정확하게 산출할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 종래의 안전 확보 방법에 필요한 설비 또는 장치의 초기 셋업(Setup) 비용 및 유지 보수 비용이 발생하지 않고, 현장에 설치가 불필요하기 때문에 비용 절감 및 로봇 운영 공간을 최적화할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, HMD를 통해 로봇의 작업 보호영역을 세분화함으로써, 작업자가 로봇의 작업영역 중 위험도가 낮은 영역에 진입 시 로봇의 동작 속도를 낮춰서 운영이 가능하기 때문에 로봇 사용 효율성을 극대화할 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비를 도시하는 평면도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비의 상세 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비 상에 로봇의 작업 경로 및 도착 예정 시간이 표시되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 비콘을 사용한 HMD 장비와 로봇의 거리 측정하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 측정된 좌표값을 통해 작업 보호 영역을 세분화하여 로봇의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 로봇과의 협업 보조 방법을 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서는, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본원 명세서 전체에서, '네트워크 상에' 또는 '네트워크 상에서'라는 용어는 유선/무선 통신이 가능한 임의의 전자 기기를 통해 검색 또는 접근 가능한 상태를 지칭할 수 있다. 예를 들어, '네트워크 상에' 또는 '네트워크 상에서'라는 의미는 임의의 전자 기기와 유무선으로 연결된 임의의 장치 내에 저장된 임의의 콘텐츠 및/또는 이와 연관된 정보를 검색 또는 접근 가능한 상태를 나타낼 수 있다.

본 개시에서, '시각적으로 코딩된 패턴'은 데이터 또는 정보를 기계가 읽을 수 있는 시각적 형태로 표시한 코드를 지칭할 수 있다. 일 실시예에서, 패턴 판독기, 스마트폰, HMD 장비 등과 같이 카메라가 내장된 장치의 응용 프로그램을 이용하여 시각적으로 코딩된 패턴을 스캔/판독할 수 있다. 시각적으로 코딩된 패턴은 시각적으로 코딩된 1차원 패턴과 시각적으로 코딩된 2차원 패턴을 포함한다. 시각적으로 코딩된 1차원 패턴은 각기 다른 너비와 간격의 평행선으로 이루어지며, UPC(Universal Product Code) 등을 포함할 수 있다. 시각적으로 코딩된 2차원 패턴은 사각형, 점, 육각형 등의 기하학적 패턴들로 이루어지며, Data Matrix, MaxiCode, QR(Quick Response) 코드 등을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 '시각적으로 코딩된 패턴'은 '패턴' 또는 '마커'로도 지칭될 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비를 도시하는 평면도이다. 도시된 것과 같이, HMD 장비(100)는 외부 상황을 촬영하도록 구성된 적어도 하나의 전면 카메라(122, 124), 사용자의 좌안과 우안을 촬영하도록 구성된 적어도 하나의 후면 카메라(132, 134), 제1 영상을 오버레이하여 표시하도록 구성된 제1 투명 디스플레이(112), 제2 영상을 오버레이하여 표시하도록 구성된 제2 투명 디스플레이(114) 및 적어도 하나의 전면 카메라(122, 124) 및 적어도 하나의 후면 카메라(132, 134)로부터 적어도 하나의 이미지를 수신하여 처리하고, 제1 투명 디스플레이(112) 및 제2 투명 디스플레이(114)의 동작을 제어하도록 구성된 제어부(도면에 미도시)를 포함한다.

전면 카메라(122, 124)는 HMD 장비(100)의 외부 또는 바깥쪽으로 노출되어 외부 상황을 촬영하도록 구성된 카메라로, 좌측의 전면 카메라(122) 및 우측의 전면 카메라(124)를 포함한다. 후면 카메라(132, 134)는 HMD 장비(100)의 내부 또는 안쪽으로 노출되어 사용자의 양안을 촬영하도록 구성된 카메라로, 사용자의 좌안(192)을 촬영하는 좌측의 후면 카메라(132) 및 사용자의 우안(194)을 촬영하는 우측의 후면 카메라(134)를 포함한다. 후면 카메라(132, 134)는 사용자 눈의 움직임, 깜빡임, 동공 크기, 눈물 발생 여부 및 시선 등의 시각 정보를 촬영하도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 후면 카메라(132, 134)는 투명 디스플레이(112, 114) 옆에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 후면 카메라(132, 134)를 이용하여 사용자의 좌안(192) 및 우안(194) 중 적어도 하나를 촬영하여 홍채 인식을 통해 사용자 인증을 진행하여 보다 고정밀의 보안 기능을 제공할 수 있다. 추가적으로, 복수의 전면 카메라(122, 124)에 의해 외부 상황을 이미지로 변환하고, 해당 이미지를 제어부로 전송하여 이미지를 통한 사용자 좌표값을 산출할 수 있다. 일 실시예로, 전면 카메라(122, 124)는 촬영된 이미지에서 특정 위치에 부착된 마커를 통해 사용자의 좌표값을 산출할 수 있다. 또는, 전면 카메라(122, 124)는 촬영된 이미지에서 특정 위치에 부착된 마커를 통해 사용자의 좌표값을 산출하는데, 이미지 내의 특정 위치에 부착된 마커의 크기에 따라 거리를 가늠하여 사용자의 좌표값을 산출할 수도 있다.

투명 디스플레이(112, 114)는 투명 OLED(Organic Light-Emitting Diode) 디스플레이로, HMD 장비(100)의 전면에 설치되어 사용자의 육안으로 인식되는 텍스트 또는 이미지를 재생할 수 있다. 일 실시예에서, 투명 디스플레이(112, 114)는 마이크로 디스플레이일 수 있다. 투명 디스플레이(112, 114)는 텍스트 또는 이미지를 표시해서 사용자가 투명 디스플레이(112, 114)를 투과해서 외부 사물을 인식할 때, 정보를 표시할 수 있다. 투명 디스플레이(112, 114)는 투과도를 낮춰 사용자가 텍스트 또는 이미지를 보다 선명하게 인식하도록 할 수 있다. 예를 들어, 제1 투명 디스플레이(112)는 제1 영상을 오버레이하여 표시하고, 제2 투명 디스플레이(114)는 제2 영상을 오버레이하여 표시하도록 구성될 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이 제1 투명 디스플레이(112)는 사용자의 좌안(192) 앞에 배치되고, 제2 투명 디스플레이(114)는 사용자의 우안(194) 앞에 배치될 수 있다.

일 실시예에서, 투명 디스플레이(112, 114)는 투명 OLED 대신에 렌즈에 영상이 투사되는 방식으로 구현될 수 있다. 이 경우, HMD 장비(100)의 프레임의 양측에 설치된 프로젝터로부터 빔이 투명 디스플레이를 향해 방출되고, 사용자는 투명 디스플레이에 투사된 영상을 확인할 수 있다.

제어부는 적어도 하나의 전면 카메라(122, 124) 및 적어도 하나의 후면 카메라(132, 134)로부터 적어도 하나의 이미지를 수신하여 처리하고, 제1 투명 디스플레이(112) 및 제2 투명 디스플레이(114)의 동작을 제어하도록 구성된다. 또한, 제어부는 관제 서버(240)와 주고받는 통신 신호에 기초하여 HMD 장비(100)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부는 투명 디스플레이(112, 114)에 텍스트 또는 이미지가 표시되도록 제어할 수 있다. 또한, 마이크(142, 144)를 통해 명령 신호가 수신되면, 제어부는 명령 신호에 대응하는 텍스트 또는 이미지를 투명 디스플레이(112, 114)에 표시하도록 제어할 수 있다. 일 실시예에서, 제어부는 음원의 방향을 주방향으로 설정하고, 이미지가 표시될 때, 주방향으로 화살표 또는 나침반 이미지를 출력한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비(100)의 사용자는 제1 투명 디스플레이(112)를 통해 외부 상황과 제1 영상을 좌안(192)으로 확인하고, 사용자는 제2 투명 디스플레이(114)를 통해 외부 상황과 제2 영상을 우안(194)으로 확인할 수 있다. 이때, 제어부는 적어도 하나의 후면 카메라(132, 134)로부터 수신되는 적어도 하나의 이미지를 통해 사용자의 눈 상태를 감지할 수 있다. 사용자의 눈 상태가 비정상인 것으로 판정하는 것에 응답하여, 제어부는 제1 투명 디스플레이(112) 또는 제2 투명 디스플레이(114)를 선택적으로 재생할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비(100)의 제어부는, 적어도 하나의 후면 카메라(132, 134)로부터 수신되는 적어도 하나의 이미지에 기초하여 사용자의 눈동자 움직임을 트레킹할 수 있다. 눈동자의 움직임에 따라, 제어부는 제1 투명 디스플레이(112) 및/또는 제2 투명 디스플레이(114) 상에 표시할 영상을 보정하거나, 출력 위치를 보정할 수 있다. 이러한 구성에 의해, 보다 현실감 있는 증강 현실 경험을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부는 적어도 하나의 전면 카메라(122, 124)에 의해 촬영되는 적어도 하나의 이미지 내의 객체에 기초하여 제1 투명 디스플레이(112) 및/또는 제2 투명 디스플레이(114) 상에 표시할 영상을 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 전면 카메라(122, 124)에 의해 촬영된 이미지 내에 QR 코드가 인식되는 경우, 제어부는 해당 QR 코드와 대응되는 이미지를 제1 투명 디스플레이(112) 및/또는 제2 투명 디스플레이(114) 상에 표시할 수 있다.

HMD 장비(100)는 좌측의 제1 마이크(142) 및 우측의 제2 마이크(144)를 포함할 수 있다. 마이크(142, 144)는 사용자의 음성 및 외부 소리를 인식하도록 구성된다. 일 실시예에서, 마이크(142, 144)는 전면 카메라(122, 124) 및 후면 카메라(132, 134)의 좌우에 장착될 수 있다. 이때, 마이크(142, 144)는 서로 다른 방향으로 설치되는 것이 가능하다. 예를 들면, 어느 하나의 마이크(142, 144)는 전방을 향하고, 나머지는 후방을 향하도록 설치될 수 있다. 서로 다른 방향으로 설치되는 마이크(142, 144)로 인하여 소리가 들리는 방향을 감지하도록 할 수 있다. 마이크(142, 144)에서 수신된 신호는 제어부로 제공된다. 제어부는 마이크(142, 144)로부터 수신되는 소리 또는 음성(음성 명령)에 기초하여 제1 투명 디스플레이(112) 또는 제2 투명 디스플레이(114) 중 적어도 하나 상에 표시할 영상을 결정할 수 있다.

프레임(180)은 안경 모양을 가지도록 구성된다. 프레임(180)은 두 개의 다리가 구비되어 사용자가 착용할 수 있도록 형성될 수 있다. 프레임(180)의 다리에는 2개의 감지 센서(152, 154)가 각각의 다리에 1개씩 설치되어 사용자의 HMD 장비(100)의 착용을 감지할 수 있다. 또한, 프레임(180)의 전방에는 필요에 따라 HMD 장비(100)를 보호하는 렌즈 또는 강화 유리(170)가 장착될 수 있다. 투명 디스플레이(112, 114)는 보호 렌즈 또는 강화 유리(170) 상에 또는 내에 배치될 수 있다. HMD 장비(100)가 사용되는 환경이나 사용 목적에 맞게 작업 현장의 보안경 및 안전장비 역할을 대체할 수 있다. 추가적으로, 프레임의 양측에는 터치 센서가 설치되어, 사용자의 터치 입력에 의한 HMD 장비(100) 제어가 가능할 수 있다. 이러한 구성을 통해, 사용자는 음성 명령, 제스처 명령, 눈동자 명령, 눈 깜빡인 명령, 터치 입력 등을 포함한 다양한 입력 방식을 통해 HMD 장비(100) 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 터치 입력을 통해 영상 기록 시작/정지 등과 같은 다양한 제어를 할 수 있다.

또한, 연결 케이블을 통해 외부 장치와 연결하기 위한 연결 포트가 프레임(180)에 설치될 수 있다. 예를 들어, HMD 장비(100)를 연결 케이블을 이용하여 휴대폰, 태블릿, PC 등과 같은 외부 장치와 연결하여, 외부 장치가 일부 작업(예를 들어, 고부하 작업)을 HMD 장비(100)를 대신하여 또는 함께 처리하도록 할 수 있다.

IMU 센서(160)는 제1 투명 디스플레이(112)와 제2 투명 디스플레이(114) 사이에 위치하며, 사용자의 동작을 감지하여 HMD 장비(100)의 방향을 센싱할 수 있다. 제어부는 센싱된 HMD 장비(100)의 방향의 변화 정도를 기초로 영상의 송출을 제어할 수 있다. 변화 정도는 IMU 센서(160)를 통해 센싱된 HMD 장비(100)의 변경 각에 따라 결정될 수 있고, 예를 들어, 변화 정도는 HMD 장비(100)를 착용한 사용자 머리의 흔들림 정도, 움직임 속도 또는 상하좌우의 빠른 돌림 정도 등에 해당할 수 있다. 추가적으로, 자이로스코프(Gyroscope) 센서는 제1 투명 디스플레이(112)와 제2 투명 디스플레이(114) 사이에 설치되고, 사용자의 동작을 감지하여 HMD 장비(100)의 방향을 센싱할 수 있다. 이 때, 제어부는 IMU 센서(160) 또는 자이로스코프 센서 중 적어도 하나로부터 HMD 장비의 제1 위치 데이터를 수신할 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비의 상세 구성을 나타내는 블록도이다. 도시된 것과 같이, HMD 장비(100)는 카메라 모듈(212), 디스플레이 모듈(214), 통신 모듈(216), 음성 처리 모듈(218), 영상 처리 모듈(220), IMU 센서 모듈(222), 감지 센서 모듈(224), 저장 모듈(226) 및 제어부(210)를 포함할 수 있다. 추가적으로, HMD 장비(100)는 자이로스코프 센서를 더 포함할 수 있다. HMD 장비(100)는 네트워크(230)를 통해 관제 서버(240)와 통신할 수 있다.

카메라 모듈(212)은 적어도 하나의 전면 카메라 및 적어도 하나의 후면 카메라를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(212)에 의해 촬영된 외부 이미지 및 사용자 양안의 이미지는 제어부(210)로 전송될 수 있다. 적어도 하나의 전면 카메라는 특정위치에 표시된 제2 위치 데이터를 포함하는 마커를 인식함으로써, 통신 모듈(216)을 통해 제2 위치 데이터를 관제 서버로 전송할 수 있다.

디스플레이 모듈(214)은 적어도 하나의 투명 디스플레이를 포함할 수 있다. 제어부(210)는 주변의 조도 및 사용자의 피로도를 고려해서 디스플레이의 투명도, 밝기 제어, 재생 등을 제어할 수 있다.

통신 모듈(216)은 HMD 장비(100)가 네트워크(230)를 통해 관제 서버(240)와 통신할 수 있도록 통신 기능을 제공한다. 예를 들어, HMD 장비(100)는 통신 모듈(216)을 통해 데이터를 관제 서버(240)로 전송할 수 있다. 유사하게, HMD 장비(100)는 통신 모듈(216)을 통해 관제 서버(240)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 통신 모듈(216)은 블루투스, 와이파이, 지그비 등과 같은 통신 방식을 이용하여 외부와 통신할 수 있다. 또한, 블루투스 방식의 통신을 통해 로봇에 구비된 비콘(Beacon)과 연결되어, 비콘과 블루투스 통신의 수신 속도에 따라 제3 위치 데이터를 측정할 수 있다. 추가적으로, 관제 서버(240)는 HMD 장비(100)는 작업현장에 설치된 적어도 하나의 네트워크(230)를 와이파이 방식으로 연결되어 외부와 통신할 수 있으며, 네트워크(230)와 와이파이의 연결 세기에 따라 위치 데이터를 추가적으로 측정할 수도 있다. 도 2에서 제어부(210)가 네트워크(230)과 직접 연결된 것으로 도시되어 있지만, 이에 한정되지 않으며, 제어부(210)가 통신 모듈(216)을 통해 네트워크(230)과 통신할 수 있다.

음성 처리 모듈(218)은 적어도 하나의 마이크를 포함할 수 있다. 음성 처리 모듈(218)은 외부의 소리 및 사용자의 음성을 녹음하여 제어부(210)로 전송하거나, 녹음된 데이터를 처리하여 처리된 결과물을 제어부(210)로 전송할 수 있다. 제어부(210)는 마이크(142, 144)로부터 수신되는 데이터에 기초하여 제1 투명 디스플레이(112) 또는 제2 투명 디스플레이(114) 중 적어도 하나 상에 표시할 영상을 결정할 수 있다.

영상 처리 모듈(220)은 전면 카메라 및 후면 카메라에 의해 촬영된 이미지 내에 포함된 객체의 인식률을 향상하기 위해 촬영된 이미지를 영상 개선 처리하여 전처리된 이미지를 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 촬영된 이미지의 영상 개선 처리는 Denoise 연산 처리, Deblur 연산 처리, High Dynamic Range 연산 처리, Color Tone Mapping 연산 처리, Defog 연산 처리, Brightness 연산 처리, Contrast 연산 처리, Auto White Balance 연산 처리, Back Light Compensation 연산 처리, Decompression 연산 처리 등을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 영상 처리 모듈(220)은 촬영된 이미지의 파라미터를 조정하여 촬영된 이미지의 영상 개선 처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 도 2에는 음성 처리 모듈(218)과 영상 처리 모듈(220)이 제어부(210)와 별개의 구성으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 제어부(210)가 음성 처리 모듈(218)과 영상 처리 모듈(220)의 기능을 수행할 수도 있다.

IMU 센서 모듈(222)은 사용자의 동작을 감지하여 HMD 장비(100)의 방향을 센싱할 수 있다. IMU 센서 모듈(222)에 의해 센싱된 정보는 제어부(210)로 전송될 수 있다. 감지 센서 모듈(224)은 사용자의 HMD 장비(100)의 착용 여부를 감지할 수 있다. 감지 센서 모듈(224)에 의해 감지된 정보는 제어부(210)로 전송될 수 있다. 추가적으로, 사용자의 동작을 감지하여 HMD 장비(100)의 방향을 센싱할 수 있는 자이로스코프(Gyroscope) 센서를 더 포함할 수 있으며, IMU 센서 및 자이로스코프 센서로부터 센싱된 제1 위치 데이터를 제어부로 전송할 수 있다.

저장 모듈(226)은 HMD 장비(100)의 동작을 제어하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 저장 모듈(226)은 HMD 장비(100)의 동작을 제어하기 위한 적어도 하나의 인스트럭션을 포함할 수 있다. 저장 모듈(226)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류될 수 있다. 저장 모듈(226)은 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD, 마이크로 SD, XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, HMD 장비(100)는 카메라 모듈(212)에 의해 촬영되는 영상을 저장 모듈(226)에 저장할 수 있다. 이 경우, 저장 모듈(226)은 비휘발성 저장 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD 장비(100)는 실시간으로 촬영되는 영상을 저장 모듈(226)에 저장하거나 이벤트 영상을 기록할 수 있다.

HMD 장비(100)는 도 2의 구성요소들 이외의 추가 구성요소들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, HMD 장비(100)는 깊이 센서(Depth Sensor)를 포함할 수 있다. 깊이 센서는 스테레오 카메라, LiDAR 센서, ToF 센서 등으로 구현될 수 있다. 일 실시예에서, HMD 장비(100)는 깊이 센서를 이용하여 사물(예를 들어, 전면 카메라에 의해 촬영된 이미지 내에서 인식된 객체)까지의 거리를 측정하고, 측정된 거리에 기초하여, 디스플레이 모듈(214) 상에 영상을 표시할 위치를 결정할 수 있다. 추가적으로, HMD 장비(100)는 후면 카메라를 이용하여 눈동자 트레킹(즉, 좌안 및 우안의 움직임 추적)을 수행하고, 움직임 추적 결과에 기초하여, 영상을 보정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 눈동자 위치에 따라 깊이감을 가장 잘 느낄 수 있도록 영상을 보정(예, 영상 틸팅 각도 등)할 수 있다. 이러한 구성에 의해, 깊이감이 반영된 증강 현실 경험을 제공할 수 있어, 현실감을 증대시킬 수 있다. 추가적으로, HMD 장비(100)는 배터리를 포함할 수 있다. 배터리는 제어부(210)와 각종 모듈(212 내지 226)에 전력을 공급할 수 있다.

네트워크(230)는 관제 서버(240)와 HMD 장비(100)를 원격으로 연결할 수 있다. 네트워크(230)는 WLAN(Wireless LAN), Bluetooth 및 지그비(ZigBee) 등과 같은 무선 네트워크 및/또는 설치환경에 따라 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크, 전력선 통신망(Power Line Communication), 전화선 통신망 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크로 다양하게 선택되어 구성될 수 있다.

제어부(210)는 수신된 복수의 위치 데이터(예컨대, 제1 위치 데이터, 제2 위치 데이터 또는 제3 위치 데이터) 중 적어도 하나의 위치 데이터를 기 설정된 가중치를 적용하여 HMD 장비의 위치에 대한 좌표값을 산출할 수 있다. 일 실시예로, 제어부(210)는 IMU 센서 모듈(222) 또는 자이로스코프 센서 모듈 중 적어도 하나로부터 HMD 장비(100)의 제1 위치 데이터를 수신할 수 있다. 이 때, IMU 센서 모듈(222)로부터 수집된 제1 센서 데이터와 자이로스코프 센서로부터 수집된 제2 센서 데이터를 기 설정된 가중치를 적용하여 정합함으로써, 사용자 또는 HMD 장비 위치 또는 좌표값의 정확도를 향상할 수 있다. 다른 실시예로, IMU 센서 모듈(222) 또는 자이로스코프 센서를 통해 수신된 제1 위치 데이터와 카메라에 의해 촬영된 이미지 내의 특정위치에 표시된 마커를 통해 수집된 제2 위치 데이터, 로봇에 구비된 비콘으로부터 HMD 장비(100)의 통신 모듈로 전송한 신호의 수신 속도를 통해 측정된 제3 위치 데이터를 정합하여 좌표값을 산출할 수 있다. 제어부(210)는 제1 내지 제3 위치 데이터는 기 설정된 가중치를 적용하여 사용자 또는 HMD 장비(100)의 좌표값을 정확도 높게 산출할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 HMD 장비(310) 상에 로봇(320)의 작업 경로(330) 및 도착 예정 시간(340)이 표시되는 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, HMD 장비(310)는 외부 장치인 관제 서버 또는 사용자로부터 우선순위를 가지는 작업 주체에 대한 정보를 수신하고, 이에 기초하여 우선순위를 가지는 작업 주체가 로봇이면, 로봇(320)의 작업 경로(330)를 설정할 수 있으며, 로봇(320)의 작업 경로(330)를 나타내는 시각적 객체를 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 표시할 수 있다. 이때, 로봇(320)의 작업 경로(330)는 복수의 작업 지점을 포함할 수 있으며, 예를 들어, HMD 장비(310)는 현재 로봇(320)이 위치한 작업 지점을 제외한 나머지 작업 지점에 대하여, 각 작업 지점에서의 로봇(320) 모양을 3차원 가상 이미지로 투명 디스플레이 상에 증강현실로 표시할 수 있다.

그리고 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 표시될 작업 경로를 나타내는 시각적 객체는 각 작업 지점에 대한 로봇(320)의 도착 예정 시간(340)을 포함할 수 있다. 일 예로, 현재 로봇(320)이 1번 작업 지점에서 작업을 수행하고 있는 경우, 2번 작업 지점의 도착 예정 시간은 3분 후, 3번 작업 지점의 도착 예정 시간은 5분 후, 4번 작업 지점의 도착 예정 시간은 7분 후로, HMD 장비(310)는 작업 경로(330)와 함께 이를 투명 디스플레이 상에 증강현실로 표시할 수 있다.

더불어, HMD 장비(310)는, 외부 장치인 관제 서버로부터 로봇(320)의 작업 경로(330)를 구성하는 복수 개의 작업 지점 중, 로봇(320)이 수행을 완료한 작업 지점에 대한 정보를 수신할 수 있다. 대안적으로 HMD 장비(310)는 전면 카메라에 의해 촬영되는 전면 이미지를 분석하여 로봇(320)이 각 작업 지점에 대한 수행을 완료하였는지 여부를 판정할 수 있다. 이에 따라, HMD 장비(310)는 로봇(320)이 수행한 작업 지점에 대한 데이터를 제외하여 작업 경로(330) 및 도착 예정 시간(340)을 재설정한다. 즉, 로봇(320)이 수행을 완료한 작업 지점 및 해당 작업 지점에 대한 로봇의 도착 예정 시간은 투명 디스플레이 상에 표시되지 않을 수 있다. 앞서 언급한 일 예에서, 로봇(320)이 2번 작업 지점에서 작업을 수행하기 시작한 경우, 1번 작업 지점에 대한 데이터를 제외하며, 3번 및 4번 작업 지점의 도착 예정 시간은, 1번 작업 지점에서 2번 작업 지점까지 도달하는 시간인 3분을 고려하여, 각각 2분 후, 4분 후로 재설정할 수 있다. 따라서, HMD 장비(310)는, 로봇(320)이 수행한 작업 지점에 대한 데이터를 제외한 작업 경로(330)와 도착 예정 시간(340)을 투명 디스플레이 상에 표시할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 도착 예정 시간(340)을 작업 별 또는 작업 지점 별 남은 작업 시간으로 표시할 수 있다. 사용자의 위치 또는 로봇(320)과의 거리를 산출함에 따라 로봇(320)의 작업 별 남은 시간을 통해 로봇(320)과 사용자의 작업 보호 영역을 설정할 수 있다. 일 실시예로, 로봇(320)의 가상 작업 경로 및 도착 예정 시간(340) 또는 작업 별 남은 시간 등을 포함하는 작업 시간에 따라 가상 작업 경로를 세분화할 수 있다. 제어부에 의해 HMD 장비(310)의 좌표값을 기반으로 로봇(320)의 작업 별 남은 작업 시간을 산출하고, HMD 장비(310) 및 작업 시간에 따라 작업 보호 영역의 위험도를 분류할 수 있다. 이러한 작업 보호 영역은, 분류된 위험도에 따라 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 서로 상이하게 표시하여 위험도를 구분할 수 있다. 추가적으로, HMD 장비(310)의 위치가 기 설정된 거리(예를 들어, 위험도에 따라 분류된 거리)에 따라 로봇의 동작 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, HMD 장비(310)의 위치가 위험도가 낮은 거리에 위치한 경우, 로봇(320)은 일반적인 동작 속도로 작업을 수행하고, HMD 장비(310)의 위치가 위험도가 높은 거리에 위치한 경우, 로봇(320)의 동작 속도를 제어하여 작업 속도를 낮추거나, 로봇(320)의 작동을 정지하도록 구성될 수 있다.

추가적으로, HMD 장비(310) 상에 표시된 로봇(320)의 작업 경로(330)와 다르게 로봇(320)이 작동하는 경우, HMD 장비(310)는 로봇(320)에 대한 오류 메시지를 투명 디스플레이 상에 표시함과 더불어, 로봇(320)의 현재 동작을 인식하여 이를 외부 장치인 관제 서버로 전송할 수 있다. 이에 따라, 관제 서버는 로봇(320)의 작동을 즉각적으로 중지시키고, 로봇(320)의 수리를 담당하는 사용자에게 로봇(320)의 오류 검사 및 수리 등을 요청할 수 있다.

일 실시예에서, 우선순위를 가지는 작업 주체가 로봇(320)이면서 로봇(320)의 작업 경로 상에 장애물이 감지되는 경우, 로봇(320)의 이동이 정지될 수 있다. 이 경우, HMD 장비(310)는 장애물 제거 시 로봇(320)의 이동이 다시 개시된다는 메시지를 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 표시할 수 있다. 로봇(320)의 작업 경로에서 장애물이 제거되는 경우, 각 작업 지점에 대한 로봇(320)의 도착 예정 시간(340)이 다시 계산되어 투명 디스플레이 상에 표시될 수 있다. 또한, 우선순위를 가지는 작업 주체가 로봇(320)이면서 로봇(320)의 작업 경로 상에 사용자가 위치하는 것으로 판정하는 것에 응답하여, HMD 장비(310)는 충돌 경고 메시지를 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 표시할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 비콘을 사용한 HMD 장비(410)와 로봇(430)의 거리(D1, D2)를 측정하는 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, HMD 장비(410)는 통신 모듈을 통해 적어도 하나의 로봇(430)에 구비된 비콘에서 전송되는 신호의 수신 속도를 통해 로봇(430)과의 거리 등을 포함하는 제3 위치 데이터를 수집하여 제어부로 전송될 수 있다. 전송된 위치 데이터는 HMD 장비(410)에 구비된 복수의 카메라를 촬영된 복수의 이미지와 정합시키고, 로봇(430)의 좌표계를 정합시켜 실시간으로 좌표값을 산출할 수 있다.

일 실시예로, HMD 장비(410)는 통신 모듈을 통해 각각의 로봇(430_1, 430_2)에 구비된 비콘에서 전송되는 신호의 수신 속도를 기초하여 각각의 로봇(430_1, 430_2)과의 거리(D1, D2)를 예측할 수 있다.

일 실시예로, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비(410)의 좌표계와 로봇(430)의 좌표계를 정합시켜 실시간으로 좌표값을 산출하여 HMD 장비(410) 또는 사용자(420)와 로봇(430)의 거리(D1, D2)를 측정하도록 구성될 수 있다. 일 예로, HMD 장비(410)는 제1 로봇(430_1)의 제1 거리(D1)와 제2 로봇(430_2)의 제2 거리(D2)를 측정할 수 있다. 전송되는 신호의 수신 속도가 제1 거리(D1)가 제2 거리(D2)보다 빠르게 전송될 경우, HMD 장비(410)는 제1 거리(D1)에 위치한 제1 로봇(430_1)과 가깝게 위치한 것으로 측정될 수 있다. 한편, 상술한 예시는 HMD 장비(410)를 통한 복수의 이미지 및 위치 데이터와 로봇(430)의 좌표계를 정합하여 실시간으로 좌표값을 산출함에 따라 HMD 장비(410) 또는 사용자(420)와 로봇(430)과의 거리(D1, D2)를 측정하는 것으로 기술하였으나, 이에 한정하지 않는다. 예를 들어, 비콘을 통해 신호를 HMD 장비(410)로 전송하는 속도에 따라 거리(D1, D2)를 측정할 수 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 측정된 좌표값을 기초로 작업 보호 영역(510, 520)을 세분화하여 로봇(430)의 동작을 제어하는 예시를 나타내는 도면이다. 상술한 바와 같이, HMD 장비(410) 또는 사용자(420)의 좌표값을 산출하여, HMD 장비(410) 또는 사용자(420)의 위치에 대한 정확도를 높임으로써, 로봇(430)의 작업에 따른 작업 보호 영역(510, 520)의 위험도를 분류할 수 있다.

일 실시예로, HMD 장비(410)의 좌표값 및 로봇(430)의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라 위험도를 분류하여 작업 보호 영역을 세분화될 수 있다. 일 예로, 제어부에 의해 로봇(430)의 작업 별 남은 작업 시간 또는 가상 작업 경로 및 도착 예정 시간을 산출되고, HMD 장비(410)의 좌표값 및 작업 별 남은 작업 시간 또는 가상 작업 경로 및 도착 예정 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류할 수 있다. 위험도는 로봇(430)의 작업에 따른 작업 경로, 작업 간의 도착 예정 시간 또는 작업 별 남은 작업 시간에 따라 분류될 수 있다. 일 예로, 로봇(430)의 각각의 작업에 대한 작업 경로, 남은 작업 시간과 HMD 장비(410)의 위치(또는 좌표값)에 따라 로봇(430)과의 충돌에 대한 위험도를 분류할 수 있다.

추가적으로, 관제 서버는 HMD 장비(410)의 좌표값 및 로봇(430)의 작업 별 남은 시간을 수신하고, HMD 장비(410)의 좌표값을 기초로 HMD 장비(410)와 로봇의 거리를 산출할 수 있다. 이렇게 산출된 거리를 기초로 HMD 장비(410)의 위치가 기 설정된 거리(예를 들어, 분류된 위험도)에 따라 로봇의 동작 속도를 제어할 수 있다. 일 예로, HMD 장비(410)의 위치와 로봇(430)의 거리가 충돌 가능성이 있는 높은 위험도로 분류된 거리일 경우, 로봇(430)의 동작 속도를 낮추거나 정지할 수 있다. 또한, 사용자(420)가 HMD 장비(410)의 위치와 로봇(430)의 거리가 높은 위험도로 분류된 거리에서 충돌 가능성이 없는 낮은 위험도로 분류된 거리로 이동할 경우, 로봇(430)의 동작 속도는 정상 속도로 변경될 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 로봇과의 협업 보조 방법(600)을 나타내는 흐름도이다. 도시된 바와 같이, HMD 장비에 구비된 복수 개의 카메라에 의해 복수의 이미지 및 HMD 장비 또는 로봇에 의해 수집된 위치 데이터를 관제 서버로 전송(S610)하는 것으로 개시될 수 있다. 제어부에 의해, 관제 서버로 수신된 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합(S620)시킬 수 있다. 좌표계를 통해 실시간으로 좌표값을 산출하고, HMD 장비와 로봇의 거리를 측정(S630)하고, 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화(S640)할 수 있다. HMD 장비와 로봇의 거리를 나타내는 제1 영상을 증강 현실로 표시할 수 있다(S650). 로봇의 세분화된 가상 작업 경로를 작업 보호 영역으로 나타내는 제2 영상을 증강 현실로 표시할 수 있다(S660).

일 실시예로, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 과정에서, IMU(Inertial Measurement Unit) 센서 또는 자이로스코프(Gyroscope) 센서 중 적어도 하나로부터 HMD 장비의 제1 위치 데이터를 수신하고, 제1 위치 데이터를 관제 서버로 전송할 수 있다. HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제1 위치 데이터를 기초로 증강현실 HMD 장비의 위치(또는 좌표값)을 추정할 수 있다.

일 실시예로, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 과정에서, 카메라에 의해 특정위치에 표시된 제2 위치 데이터를 포함하는 마커를 인식하고, HMD 장비에 의해 인식된 상기 제2 위치 데이터를 관제 서버로 전송할 수 있다. HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제2 위치 데이터를 기초하여, HMD 장비의 위치를 추정할 수 있다.

일 실시예로, 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 HMD 장비의 좌표계와 로봇의 좌표계를 정합시키는 과정에서, 로봇 각각에 구비된 비콘을 통해 HMD 장비에 구비된 통신 모듈로 신호를 전송하고, HMD 장비는 전송된 신호의 수신 속도에 따라 제3 위치 데이터를 측정하여 제3 위치 데이터를 관제 서버로 전송할 수 있다. HMD 장비의 좌표계, 로봇의 좌표계 및 제3 위치 데이터를 기초하여, HMD 장비를 추정할 수 있다.

일 실시예로, 상술한 실시예를 통해 관제 서버는 측정된 제1 내지 제3 위치 데이터를 기 설정된 가중치를 적용하여 HMD 장비의 위치에 대한 좌표값을 산출할 수 있다.

일 실시예로, 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 경우, 제어부에 의해, 로봇의 작업 별 남은 작업 시간을 산출하고, HMD 장비의 좌표값 및 작업 별 남은 작업 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류할 수 있다. 일 예로, 로봇의 작업 별 남은 시간 및 HMD 장비의 좌표값을 실시간으로 수신하고, HMD 장비의 좌표값을 기초로 HMD 장비와 로봇의 거리를 산출할 수 있다. 이렇게 산출된 거리를 기초로 HMD 장비의 위치가 기 설정된 거리에 근접 여부에 따라 로봇의 동작 속도를 제어할 수 있다. 일 예로, 위험도가 높은 것으로 설정된 거리에 HMD 장비가 위치할 경우, 로봇의 동작 속도를 낮출 수 있다. 이 때, HMD 장비의 위치가 위험도가 낮은 것으로 설정된 거리로 벗어날 경우, 낮아진 동작 속도는 정상 동작 속도로 변경될 수 있다. 또한, 분류된 위험도는 HMD 장비의 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 서로 상이하게 표시할 수 있다. 일 예로, 위험도를 3단계로 분류할 경우, 위험도가 낮은 1단계는 초록색, 위험도가 중간인 2단계는 노란색, 위험도가 높은 3단계는 빨간색으로 표시할 수 있지만, 이에 한정하지는 않는다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는 지의 여부는, 특정 어플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

소프트웨어로 구현되는 경우, 상기 기법들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장되거나 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 통해 전송될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하여 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체들일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 소망의 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 이송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 칭해진다.

예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본원에서 사용된 디스크(disk)와 디스크(disc)는, CD, 레이저 디스크, 광 디스크, DVD(digital versatile disc), 플로피디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크들(disks)은 보통 자기적으로 데이터를 재생하고, 반면 디스크들(discs)은 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 조합들도 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

소프트웨어 모듈은, RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체 내에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세가 저장 매체로부터 정보를 판독하거나 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록, 프로세서에 연결될 수 있다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 ASIC 내에 존재할 수도 있다. ASIC은 유저 단말 내에 존재할 수도 있다. 대안으로, 프로세서와 저장 매체는 유저 단말에서 개별 구성요소들로서 존재할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

100, 310, 410: HMD 장비 112, 114: 투명 디스플레이
122, 124: 전면 카메라 132. 134: 후면 카메라
142, 144: 마이크 152, 154: 감지 센서
160: IMU 센서 170: 강화 유리
180: 프레임 210: 제어부
212: 카메라 모듈 214: 디스플레이 모듈
216: 통신 모듈 218: 음성 처리 모듈
220: 영상 처리 모듈 222: IMU 모듈
224: 감지 센서 모듈 226: 저장 모듈
230: 네트워크 240: 관제 서버
320, 430: 로봇 330: 작업 경로
340: 도착 예정 시간 420: 사용자
D1: 제1 거리 D2: 제2 거리
510, 520: 작업 보호 영역

Claims (7)

1. HMD(Head Mount Display) 장비의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 로봇과의 협업 보조 방법에 있어서,
   상기 HMD 장비에 구비된 복수 개의 카메라에 의해 복수의 이미지, 및 상기 HMD 장비 또는 로봇에 의해 수집된 위치 데이터를 관제 서버로 전송하는 단계;
   제어부에 의해, 상기 관제 서버로 수신된 상기 복수의 이미지 및 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 HMD 장비의 좌표계와 상기 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계;
   상기 좌표계를 통해 실시간으로 좌표값을 산출하고, 상기 HMD 장비와 상기 로봇의 거리를 측정하는 단계;
   상기 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 단계;
   상기 HMD 장비와 상기 로봇의 거리를 나타내는 제1 영상을 증강 현실로 표시하는 단계; 및
   상기 로봇의 세분화된 상기 가상 작업 경로를 작업 보호 영역으로 나타내는 제2 영상을 증강 현실로 표시하는 단계
   를 포함하고,
   제어부는, 사용자가 상기 로봇의 가상 작업 경로 중 기 설정된 거리 내로 진입 시 상기 로봇의 동작을 제어하도록 구성된, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 상기 HMD 장비의 좌표계와 상기 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계는,
   IMU(Inertial Measurement Unit) 센서 또는 자이로스코프(Gyroscope) 센서 중 적어도 하나로부터 상기 HMD 장비의 제1 위치 데이터를 수신하는 단계;
   상기 제1 위치 데이터를 상기 관제 서버로 전송하는 단계; 및
   상기 HMD 장비의 좌표계, 상기 로봇의 좌표계 및 상기 제1 위치 데이터를 기초하여, 상기 HMD 장비의 위치를 추정하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 상기 HMD 장비의 좌표계와 상기 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계는,
   상기 카메라에 의해 특정위치에 표시된 제2 위치 데이터를 포함하는 마커를 인식하는 단계;
   상기 HMD 장비에 의해 인식된 상기 제2 위치 데이터를 상기 관제 서버로 전송하는 단계; 및
   상기 HMD 장비의 좌표계, 상기 로봇의 좌표계 및 상기 제2 위치 데이터를 기초하여, 상기 HMD 장비의 위치를 추정하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 이미지 및 위치 데이터에 기초하여 상기 HMD 장비의 좌표계와 상기 로봇의 좌표계를 정합시키는 단계는,
   상기 로봇에 구비된 비콘을 통해 상기 HMD 장비에 구비된 통신 모듈로 신호를 전송하는 단계;
   상기 전송된 신호의 수신 속도에 따라 제3 위치 데이터를 측정하는 단계;
   상기 제3 위치 데이터를 상기 관제 서버로 전송하는 단계; 및
   상기 HMD 장비의 좌표계, 상기 로봇의 좌표계 및 상기 제3 위치 데이터를 기초하여, 상기 HMD 장비의 위치를 추정하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 제어부에 의해, 상기 관제 서버로 수신된 적어도 하나의 위치 데이터를 기 설정된 가중치를 적용하여 상기 HMD 장비의 위치에 대한 좌표값을 산출하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 로봇의 가상 작업 경로 및 작업 시간에 따라, 가상 작업 경로를 세분화하는 단계는,
   상기 제어부에 의해, 상기 로봇의 작업 별 남은 작업 시간을 산출하는 단계;
   상기 HMD 장비의 좌표값 및 상기 작업 별 남은 작업 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류하는 단계; 및
   상기 분류된 위험도는 투명 디스플레이 상에 증강 현실로 서로 상이하게 표시하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 HMD 장비의 좌표값 및 상기 작업 별 남은 작업 시간에 따라, 작업 보호 영역의 위험도를 분류하는 단계는,
   상기 로봇의 상기 작업 별 남은 시간을 수신하는 단계;
   상기 HMD 장비의 좌표값을 실시간으로 수신하는 단계;
   상기 HMD 장비의 좌표값을 기초로 상기 HMD 장비와 상기 로봇의 거리를 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 거리를 기초로 상기 HMD 장비의 위치가 기 설정된 거리에 근접 여부에 따라 상기 로봇의 동작 속도를 제어하는 단계
   를 포함하는, 로봇과의 협업 보조 방법.
   
   

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