WO2020241929A1 - 청소 로봇 - Google Patents

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WO2020241929A1
WO2020241929A1 PCT/KR2019/006512 KR2019006512W WO2020241929A1 WO 2020241929 A1 WO2020241929 A1 WO 2020241929A1 KR 2019006512 W KR2019006512 W KR 2019006512W WO 2020241929 A1 WO2020241929 A1 WO 2020241929A1
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WO
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cleaning
processor
module
cleaning robot
contaminant
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PCT/KR2019/006512
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English (en)
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김형국
김재영
김형미
장유준
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the processor may transmit information on the non-cleanable contaminants to at least one of a manager terminal, a server, and another cleaning robot through a communication unit.
  • FIG 2 shows an AI server connected to a robot according to an embodiment of the present invention.
  • the learning processor 130 may perform AI processing together with the learning processor 240 of the AI server 200.
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through a base station, but may communicate with each other directly without through a base station.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implementing the same as hardware.
  • the sensing unit 140 may further include a sensor (eg, a distance measurement sensor) for detecting an internal state of a trash bin disposed in the space.
  • a sensor eg, a distance measurement sensor
  • the cleaning robot 100a includes the odor detection sensor 144 and the liquid detection sensor 146, so that it can effectively detect contaminants or chemical substances in a transparent form that are not easily detected visually.
  • the cleaning module changing unit 164 is a cleaning module that selectively activates any one of at least one cleaning module 1641 to 1644 and the at least one cleaning module 1641 to 1644.
  • a conversion device 1645 may be included.

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 청소 로봇은, 주행을 위한 구동력을 발생하는 주행모터; 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 선택적으로 활성화하는 청소모듈 변경부; 바닥면의 특성을 감지하는 센싱부; 및 상기 감지된 바닥면의 특성에 기초하여 상기 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 활성화하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어함으로써 상기 바닥면의 청소 동작을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 청소 동작의 수행 중 상기 센싱부를 이용하여 상기 바닥면에 존재하는 오염물의 특성을 감지하고, 감지된 오염물의 특성에 기초하여, 상기 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어한다.

Description

청소 로봇
본 발명은 청소 로봇에 관한 것으로서, 특히 소정 공간을 자율 주행하며 청소 동작을 수행하는 청소 로봇에 관한 것이다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등 다양한 분야로 분류된다.
최근에는 자율 주행 기술이나 센서를 이용한 자동 제어 기술 등의 발전으로 인해, 로봇의 기능이 확대되고 있다. 일례로, 공항이나 백화점 등의 대형 공간에 배치되어, 상기 공간을 주행하며 청소 동작을 수행하는 청소 로봇이 등장하고 있다.
이러한 청소 로봇은 공간의 맵 데이터 및 위치 정보를 활용하여, 상기 공간을 주행하면서 청소 동작을 자율적으로 수행할 수 있다.
한편, 상기 청소 로봇이 배치되는 대형 공간의 경우, 위치에 따라 바닥면의 특성이 서로 다를 수 있다. 또한, 대형 공간에는 다수의 이용자들이 존재하는 바, 바닥면에 발생하는 오염물의 특성 또한 다양할 수 있다.
이에 따라, 다양한 청소 환경을 갖는 공간에 배치되더라도 효과적인 청소 성능을 제공할 수 있는 청소 로봇의 구현 필요성이 존재한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 공간 및 오염물의 특성에 따른 최적의 청소 동작을 수행할 수 있는 청소 로봇을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 시각적으로 감지하기 어려운 오염물을 효과적으로 감지하여 제거할 수 있는 청소 로봇을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 공간 내에 배치된 쓰레기통의 관리 동작을 자동으로 수행하는 청소 로봇을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 청소 로봇은, 주행을 위한 구동력을 발생하는 주행모터; 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 선택적으로 활성화하는 청소모듈 변경부; 바닥면의 특성을 감지하는 센싱부; 및 상기 감지된 바닥면의 특성에 기초하여 상기 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 활성화하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어함으로써 상기 바닥면의 청소 동작을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 청소 동작의 수행 중 상기 센싱부를 이용하여 상기 바닥면에 존재하는 오염물의 특성을 감지하고, 감지된 오염물의 특성에 기초하여, 상기 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어한다.
상기 센싱부는, 카메라 및 바닥 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라로부터 획득되는 영상, 및 상기 바닥 감지 센서의 센싱값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 바닥면의 특성을 감지할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 청소 로봇은 러닝 프로세서에 의해 학습된 학습 모델을 저장하는 메모리를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 학습 모델을 통해, 상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나로부터 상기 바닥면의 특성을 인식할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 청소 로봇은 서버와 연결하기 위한 통신부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나를 상기 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 서버로부터, 상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나에 기초한 상기 바닥면의 특성을 포함하는 데이터를 수신할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 센싱부는 냄새 감지 센서, 및 액체 감지 센서 중 적어도 하나를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 통해 획득되는 영상, 상기 냄새 감지 센서에 의해 획득되는 제1 센싱값, 및 상기 액체 감지 센서에 의해 획득되는 제2 센싱값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오염물의 존재 여부, 및 상기 오염물의 특성을 감지할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 학습 모델을 통해, 상기 영상, 제1 센싱값, 및 제2 센싱값 중 적어도 하나로부터 상기 오염물의 존재 여부 및 상기 오염물의 특성을 인식할 수 있다.
상기 청소모듈 변경부는, 청소모듈 전환모터; 및 상기 청소모듈 전환모터의 회전 축을 따라 연장되도록 형성되고, 상기 적어도 하나의 청소모듈 각각이 고정되는 전환 바를 포함하고, 상기 적어도 하나의 청소모듈은, 상기 청소모듈 전환모터 및 상기 전환 바의 회전 각도에 기초하여 어느 하나가 바닥면과 접촉될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 감지된 바닥면의 특성 또는 오염물의 특성에 기초하여 상기 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나의 청소모듈을 선택하고, 선택된 청소모듈이 상기 바닥면과 접촉하도록 상기 청소모듈 전환모터를 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 감지된 오염물의 특성에 기초하여 상기 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지시킨 후, 상기 오염물이 위치한 영역으로 주행하도록 상기 주행모터를 제어함으로써 상기 오염물에 대한 청소 동작을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 오염물에 대한 청소 동작의 수행 후, 상기 센싱부를 이용하여 상기 오염물의 잔존 여부를 감지하고, 상기 오염물이 잔존하는 것으로 감지된 경우 상기 오염물이 잔존한 영역으로 주행하도록 상기 주행모터를 제어하여 상기 잔존한 오염물에 대한 청소 동작을 수행할 수 있다.
상기 청소 로봇은 집진모터, 및 상기 집진모터의 구동에 따라 흡입되는 이물이나 먼지를 수용하는 먼지통을 포함하는 집진부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 감지된 오염물의 특성에 기초하여, 상기 오염물이 위치한 영역으로의 주행 시 상기 집진모터를 구동 또는 구동 중지할 수 있다.
상기 청소 로봇은, 바닥면으로 자외선 광을 조사하는 적어도 하나의 자외선 광원을 더 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 감지된 오염물이 청소 불가능한 오염물인 것으로 감지되는 경우, 상기 오염물이 위치한 영역을 통과하지 않도록 상기 주행모터를 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 청소 로봇은 상기 오염물이 존재함을 나타내는 표식을 바닥면에 출력하는 표식 출력부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 청소 불가능한 오염물이 위치한 영역 또는 인접 영역에 상기 표식을 출력하도록 상기 표식 출력부를 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 통신부를 통해 관리자 단말기, 서버, 및 다른 청소 로봇 중 적어도 하나로 상기 청소 불가능한 오염물의 정보를 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 프로세서는 주행 중 쓰레기통이 감지된 경우, 상기 감지된 쓰레기통으로 접근하도록 상기 주행모터를 제어하고, 거리측정센서를 이용하여 상기 쓰레기통의 내부모듈에 수용된 쓰레기의 높이를 감지하고, 감지된 높이에 기초하여 상기 내부모듈에 수용된 쓰레기를 압착하도록 압착 모듈을 제어할 수 있다.
상기 청소 로봇은 상기 내부모듈을 수용가능한 수용 공간을 형성하고, 상기 압착 모듈을 구비하는 쓰레기통 관리부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 감지된 높이에 기초하여 상기 내부모듈을 상기 쓰레기통으로부터 상기 쓰레기통 관리부로 이동시키고, 상기 내부모듈에 수용된 쓰레기를 압착하도록 상기 압착 모듈을 제어할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 압착 모듈의 위치 변화에 기초하여 상기 쓰레기의 압착 깊이를 산출하고, 산출된 압착 깊이가 기준 깊이보다 깊은 경우, 상기 내부모듈을 상기 쓰레기통으로 이동시킬 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 압착 모듈의 위치 변화에 기초하여 상기 쓰레기의 압착 깊이를 산출하고, 산출된 압착 깊이가 기준 깊이 미만인 경우, 상기 쓰레기통 관리부에 수용된 다른 내부모듈을 상기 쓰레기통으로 이동시킬 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 쓰레기통 관리부에 상기 다른 내부모듈이 수용되어 있지 않은 경우, 통신부를 통해 상기 쓰레기통의 내부모듈 교체 요청을 관리자의 단말기, 서버, 및 다른 청소 로봇 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 청소 로봇은 바닥면 또는 오염물의 특성을 감지하고, 그에 대응하는 청소모듈 및 청소방식을 제공함으로써, 다양한 종류의 바닥면이나 오염물에 대해 효과적으로 청소 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라, 공공장소 등과 같이 다양한 환경을 갖는 공간에서 상기 청소 로봇의 청소 성능이 극대화될 수 있다.
또한, 청소 로봇은 오염물의 특성이 감지되지 못하거나, 청소 불가능한 오염물이 감지되는 경우, 상기 오염물에 대한 청소 동작을 수행하지 않을 수 있다. 이에 따라, 오염물에 대한 부적합한 청소 동작이 수행됨에 따른 공간 내 청결 악화 및 청소 로봇의 손상이나 오류가 방지될 수 있다.
뿐만 아니라, 청소 로봇(100a)은 공간 내에 배치된 쓰레기통에 수용된 쓰레기의 압착이나, 쓰레기통 내부모듈의 교체를 통해 쓰레기통들을 자동으로 관리할 수 있는 바, 관리자의 편의성이 극대화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 사시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 청소 동작과 관련된 구성들의 배치와 관련된 예시도이다.
도 7은 도 6에 도시된 청소 모듈 변경부의 구성과 관련된 일례를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 9 내지 도 10은 도 8에 도시된 청소 로봇의 제어 동작과 관련된 예시도들이다.
도 11은 도 8에 도시된 실시 예와 관련하여, 감지된 오염물이 청소 불가능한 오염물인 경우의 청소 로봇의 동작을 보여주는 예시도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 13 내지 도 14는 도 12에 도시된 청소 로봇의 제어 동작과 관련된 예시도들이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명한다. 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.로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth쪠), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 시스템을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 사시도이다.
도 4를 참조하면, 로봇(100a)은 소정 영역을 이동하면서 청소 동작을 수행하는 청소 로봇(100a)을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 청소 로봇(100a)은, 공항이나 백화점 등과 같은 넓은 장소에서 이동하면서 청소 동작을 수행할 수 있으나, 반드시 그러한 것은 아니다.
상술한 동작의 수행을 위해, 청소 로봇(100a)은 각종 구성요소들을 감싸고, 외관을 형성하는 커버(101)를 포함할 수 있다. 도 4에는 대략 직육면체 형상을 갖는 커버(101)가 도시되어 있으나, 커버(101)의 형상은 다양하게 변경될 수 있다.
청소 로봇(100a)의 적어도 일 면에는 청소 로봇(100a)의 주변 환경을 감지하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함하는 센싱부(140)가 구비될 수 있다.
예컨대, 센싱부(140)는 청소 로봇(100a)의 주행과 관련된 정보를 감지하거나 바닥면의 특성을 감지하기 위한 카메라, 바닥 감지 센서 등을 포함할 수 있다.
또한, 센싱부(140)는 바닥면에 존재하는 오염물의 특성을 감지하기 위한 카메라, 냄새 감지 센서, 액체 감지 센서 등을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 센싱부(140)는 공간 내에 배치된 쓰레기통의 내부 상태를 감지하기 위한 센서(예컨대 거리 측정 센서)를 더 포함할 수 있다.
예컨대, 상기 카메라, 바닥 감지 센서, 냄새 감지 센서, 및 액체 감지 센서는 청소 로봇(100a)의 전방 하단에 배치될 수 있다. 한편, 상기 거리 측정 센서는 청소 로봇(100a)의 후방에 배치될 수 있다.
청소 로봇(100a)의 하부에는 주행을 위한 적어도 하나의 휠(102a, 102b)이 구비될 수 있다. 상기 적어도 하나의 휠(102a, 102b)은 주행모터(166; 도 5 참조)로부터 제공되는 구동력에 의해 회전하면서, 청소 로봇(100a)의 전진, 후진, 회전 등을 가능하게 한다.
또한, 청소 로봇(100a)의 하부에는 바닥면에 존재하는 오염물(이물, 먼지 등)을 제거하기 위한 적어도 하나의 청소 모듈이 구비될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 청소 로봇(100a)은 센싱부(140) 등에 의해 감지되는 바닥면의 특성(바닥면 종류 등)이나 오염물의 특성(오염물 종류 등)에 따라, 적어도 하나의 청소 모듈 중 어느 하나의 청소 모듈을 이용하여 청소 동작을 수행할 수 있다.
실시 예에 따라, 청소 로봇(100a)은 청소 로봇(100a) 주변의 사람들에게 동작 상태나 오염물 존재 여부 등을 시각적으로 알리기 위한 디스플레이(152) 및/또는 광 출력부(156)를 구비할 수 있다. 예컨대, 디스플레이(152)는 청소 로봇(100a)의 전면에 배치되고, 광 출력부(156)는 청소 로봇(100a)의 상면에 배치될 수 있으나, 반드시 그러한 것은 아니다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5를 참조하면, 청소 로봇(100a)은 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 구동부(160), 메모리(170), 및 프로세서(180)를 포함할 수 있다. 도 5에 도시된 구성들은 설명의 편의를 위한 일례로서, 청소 로봇(100a)은 도 5에 도시된 구성들보다 많거나 적은 구성들을 포함할 수 있다.
한편, 도 1의 AI 장치(100)와 관련된 내용은 본 발명의 로봇(100a)에도 유사하게 적용되는 바, 도 1에서 상술한 내용과 중복되는 내용은 생략한다.
통신부(110)는 청소 로봇(100a)을 네트워크를 통해 서버, 이동 단말기, 다른 로봇 등과 연결하기 위한 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 상기 통신 모듈들 각각은 도 1에서 상술한 통신 기술 중 어느 하나를 지원할 수 있다.
예컨대, 청소 로봇(100a)은 공유기 등의 액세스 포인트를 통해 네트워크와 연결될 수 있다. 이에 따라, 청소 로봇(100a)은 입력부(120)나 센싱부(140) 등을 통해 획득되는 각종 정보를, 상기 네트워크를 통해 서버나 이동 단말기로 제공할 수 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득하는 적어도 하나의 입력 수단을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 적어도 하나의 입력 수단은 버튼이나 다이얼 등의 물리 입력 수단, 터치 패드나 터치 패널과 같은 터치 입력부, 사용자의 음성이나 청소 로봇(100a) 주변의 소리 등을 수신하는 마이크로폰 등을 포함할 수 있다. 사용자는 입력부(120)를 통해 각종 요청이나 명령을 청소 로봇(100a)으로 입력할 수 있다.
센싱부(140)는 청소 로봇(100a) 주변의 다양한 정보를 센싱하는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예컨대 센싱부(140)는 카메라(142), 냄새 감지 센서(144), 액체 감지 센서(146), 바닥 감지 센서(147), 및 거리 측정 센서(148) 등의 다양한 센서들을 포함할 수 있다.
카메라(142)는 청소 로봇(100a) 주변의 영상을 획득할 수 있다. 실시 예에 따라, 카메라(142)는 복수 개의 이미지 센서를 포함할 수 있고, 프로세서(180)는 상기 복수 개의 이미지 센서 각각으로부터 획득되는 영상에 기초하여 주변 오브젝트와의 거리를 감지할 수 있다.
냄새 감지 센서(144)는 청소 로봇(100a) 주변의 물질(오염물 등)로부터 발생하는 가스의 특성을 나타내는 센싱값을 획득하는 각종 화학 센서, 가스 센서 등으로 구현될 수 있다.
액체 감지 센서(146)는 청소 로봇(100a) 주변의 바닥면에 존재하는 오염물이 액체 형태의 오염물인지 여부를 감지할 수 있다. 예컨대 액체 감지 센서(146)는 습도 센서로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
청소 로봇(100a)은 상기 냄새 감지 센서(144) 및 액체 감지 센서(146)를 구비함으로써, 시각적으로 용이하게 감지되지 않는 투명한 형태의 오염물이나 화학 물질 등을 효과적으로 감지할 수 있다.
바닥 감지 센서(147)는 청소 로봇(100a)의 주행 중 계단 등과 같은 바닥면의 단차를 감지하거나, 바닥면의 특성(종류, 재질 등)를 감지하기 위한 센싱값을 획득할 수 있다. 예컨대, 바닥 감지 센서(147)는 청소 로봇(100a)의 저면에 배치되는 적어도 하나의 적외선 센서를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
거리 측정 센서(148)는, 도 12 내지 도 14의 실시 예에서 후술할 바와 같이, 공간 내에 배치된 쓰레기통의 내부 상태를 감지할 수 있다. 예컨대, 거리 측정 센서(148)는 레이저 광을 방출하는 레이저 광원과, 오브젝트로부터 반사된 레이저 광을 수신하는 수광부를 포함할 수 있다. 거리 측정 센서(148)는 수신된 시간에 기초하여 쓰레기통 내부에 수용된 쓰레기의 높이를 감지할 수 있다.
프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 전방 영상을 획득하고, 획득된 전방 영상에 기초하여 청소 로봇(100a)의 주행 방향이나 주행 속도를 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(180)는 기 공지된 각종 영상 인식 기법을 통해, 상기 영상에 포함된 각종 오브젝트나 장애물 등을 인식할 수 있다. 프로세서(180)는 인식된 오브젝트 등에 기초하여 청소 로봇(100a)의 위치를 인식할 수 있다. 또한, 프로세서(180)는 인식된 오브젝트나 장애물 등에 기초하여 주행 경로를 설정 또는 변경하고, 설정 또는 변경된 주행 경로에 기초하여 주행모터(166)를 제어할 수 있다.
한편, 프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득된 영상 및 바닥 감지 센서(147)의 센싱값에 기초하여 바닥면의 특성(예컨대, 나무 바닥, 시멘트 바닥, 카펫 등)를 구분할 수 있다. 메모리(170)에는 상기 영상 및/또는 센싱값에 기초하여 바닥면의 특성을 구분하기 위한 알고리즘이나 데이터가 저장될 수 있다.
한편, 프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득된 영상이나, 냄새 감지 센서(144) 및/또는 액체 감지 센서(146)의 센싱값에 기초하여 바닥면에 오염물이 존재하는지 여부, 및 상기 오염물의 특성을 감지할 수 있다. 메모리(170)에는 상기 영상 및/또는 센싱값에 기초하여 오염물의 존재 여부 및 오염물의 특성을 감지하기 위한 알고리즘이나 데이터가 저장될 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(180)는 상기 센싱부(140)를 통해 획득되는 영상 및/또는 센싱값을 상기 통신부(110)를 통해 서버로 전송할 수 있다. 서버는 상기 영상 및/또는 센싱값을 분석하여 바닥면의 특성, 오염물의 존재 여부, 및/또는 오염물의 특성에 대한 정보를 획득하고, 획득된 정보를 청소 로봇(100a)으로 제공할 수 있다. 실시 예에 따라, 상기 서버는 도 2에서 상술한 AI 서버(200)로 구현될 수 있고, 이 경우 서버는 러닝 프로세서(240)을 통해 학습된 모델(인공신경망(231a))을 통해 상기 영상 및/또는 센싱값으로부터 바닥면의 특성, 오염물의 존재 여부, 및/또는 오염물의 특성 등을 인식할 수 있다. 프로세서(180)는 상기 인식 결과에 기초하여 청소 동작을 제어할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(180)는 청소 로봇(100a) 내의 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 모델을 통해, 상기 영상 및/또는 센싱값으로부터 바닥면의 특성, 오염물의 존재 여부, 및/또는 오염물의 특성 등을 직접 인식할 수도 있다. 또는, 프로세서(180)는 상기 서버로부터 상기 학습된 모델에 대응하는 데이터를 수신하여 메모리(170)에 저장하고, 저장된 데이터를 통해 상기 영상 및/또는 센싱값으로부터 바닥면의 특성, 오염물의 존재 여부, 및/또는 오염물의 특성 등을 인식할 수도 있다.
출력부(150)는 청소 로봇(100a)의 동작이나 상태, 청소 로봇(100a)에서 실행되는 각종 서비스, 프로그램, 애플리케이션 등과 관련된 각종 정보를 출력할 수 있다.
출력부(150)는 디스플레이(152), 사운드 출력부(154), 및 광 출력부(156) 등을 포함할 수 있다.
디스플레이(152)는 상술한 각종 정보나 메시지를 그래픽 형태로 출력할 수 있다. 실시 예에 따라, 디스플레이(152)는 터치 입력부와 함께 터치 스크린 형태로 구현될 수 있고, 이 경우 디스플레이(152)는 출력 수단뿐만 아니라 입력 수단으로서도 기능할 수 있다.
사운드 출력부(154)는 상기 각종 정보나 메시지를 음성이나 음향 형태로 출력할 수 있다. 예컨대, 사운드 출력부(154)는 스피커를 포함할 수 있다.
광 출력부(156)는 LED 등의 광원을 포함할 수 있다. 예컨대, 광 출력부(156)는 도 4에 도시된 바와 같이 경광등 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 프로세서(180)는 광 출력부(156)를 통해 청소 로봇(100a)의 상태 등을 나타낼 수 있다. 실시 예에 따라, 광 출력부(156)는 보조적인 출력 수단으로서 디스플레이(152) 및/또는 사운드 출력부(154)와 함께 각종 정보를 출력할 수도 있다.
실시 예에 따라, 출력부(150)는 오염물이 위치한 영역 또는 인접한 영역에 표식을 출력(프린트 또는 프로젝트 등)함으로써, 오염물의 존재를 사용자에게 알리기 위한 표식 출력부(158)를 더 포함할 수 있다. 상기 표식 출력부(158)는 상기 표식을 바닥면에 프린트하는 프린트 모듈, 또는 상기 표식을 바닥면에 투사하는 빔 프로젝터를 포함할 수 있다.
프로세서(180)는 제거 불가능한 오염물이 감지되는 경우, 상기 오염물이 위치한 영역 또는 인접 영역에 상기 표식을 출력하도록 표식 출력부(158)를 제어함으로써, 오염물의 존재를 사용자에게 알릴 수 있다. 이와 관련된 내용은 추후 도 11을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
구동부(160)는 청소 로봇(100a)의 청소 동작, 및 주행과 관련된 구성들을 포함할 수 있다. 구동부(160)는 집진모터(162), 청소모듈 변경부(164), 주행모터(166), 살균모듈(168), 및 압착모듈(169)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 보다 많거나 적은 구성 요소들을 포함할 수 있다.
집진모터(162)는 바닥면의 이물이나 먼지를 흡입하기 위해 구동될 수 있다. 집진모터(162)의 구동 시, 바닥면의 이물이나 먼지는 청소 로봇(100a)의 하부에 형성된 흡입구를 통해 청소 로봇(100a) 내의 먼지통으로 흡입 및 수용될 수 있다.
청소모듈 변경부(164)는, 센싱부(140) 등에 의해 감지된 바닥면의 특성 및/또는 오염물의 특성에 기초하여, 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나의 청소모듈을 바닥면과 접촉시킬 수 있다. 예컨대, 상기 적어도 하나의 청소모듈은 브러시, 기름걸레, 물걸레, 및 카펫 브러시를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 청소모듈 변경부(164)와 관련된 실시 예는 추후 도 7을 참조하여 설명한다.
주행모터(166)는 적어도 하나의 휠(102a, 102b)과 연결되어, 청소 로봇(100a)의 주행을 위한 구동력을 상기 휠(102a, 102b)로 제공할 수 있다. 예컨대, 청소 로봇(100a)은 적어도 하나의 주행모터(166)를 구비할 수 있고, 프로세서(180)는 상기 적어도 하나의 주행모터(166)를 제어하여 주행 방향 및/또는 주행 속도를 조절할 수 있다.
살균모듈(168)은 청소 로봇(100a)의 저면에 배치되어, 바닥면에 존재하는 미생물이나 세균 등을 살균할 수 있다. 예컨대, 살균모듈(168)은 자외선 광을 방출하는 적어도 하나의 UV 램프 또는 적어도 하나의 UV LED를 포함할 수 있다.
압착모듈(169)은, 공간 내에 배치된 쓰레기통의 내부모듈에 소정 높이 이상의 쓰레기가 수용된 경우, 상기 수용된 쓰레기를 하측으로 가압하여, 내부모듈에 수용된 쓰레기의 높이를 감소시킬 수 있다. 압착모듈(169)과 관련된 실시 예들은 추후 도 12 내지 도 14를 참조하여 설명한다.
메모리(170)는 청소 로봇(100a)에 포함된 구성 요소들의 동작을 제어하기 위한 제어 데이터, 입력부(120)를 통해 획득된 입력이나 센싱부(140)를 통해 획득되는 정보에 기초한 동작을 수행하기 위한 데이터 등의 각종 데이터가 저장될 수 있다.
또한, 메모리(170)에는 프로세서(180)에 포함된 적어도 하나의 프로세서나 컨트롤러에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈이나 애플리케이션 등의 프로그램 데이터가 저장될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 메모리(170)에는 카메라(142)를 통해 획득된 영상으로부터 오브젝트를 인식하기 위한 영상 인식 알고리즘이 저장될 수 있다. 또한, 메모리(170)에는 센싱부(140)를 통해 획득되는 영상 및/또는 센싱값에 기초하여 바닥면의 특성 및/또는 오염물의 특성을 감지하기 위한 알고리즘이나 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 메모리(170)에는 감지된 바닥면의 특성 및/또는 오염물의 특성에 대응하는 청소모듈에 대한 정보, 상기 오염물의 청소 가능 여부에 대한 정보, 또는 본 발명의 실시 예들과 관련된 각종 알고리즘이나 데이터가 저장될 수 있다.
이러한 메모리(170)는 하드웨어적으로, ROM, RAM, EEPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기를 포함할 수 있다.
프로세서(180)는 로봇(100a)의 동작을 제어하는 적어도 하나의 프로세서나 컨트롤러 등을 포함할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(180)는 적어도 하나의 CPU, AP(application processor), 마이크로컴퓨터(또는 마이컴), 집적 회로, ASIC(application specific integrated circuit) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(180)는 로봇(100a)에 포함된 구성들의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득되는 이미지 신호를 처리하여 이미지 데이터를 생성하는 ISP, 디스플레이(152)의 동작을 제어하는 디스플레이 컨트롤러 등을 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 청소 동작과 관련된 구성들의 배치와 관련된 예시도이다. 도 7은 도 6에 도시된 청소 모듈 변경부의 구성과 관련된 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 청소 로봇(100a)을 측면에서 바라본 도면으로서, 센싱부(140)가 배치된 위치가 청소 로봇(100a)의 전방에 해당하고, 살균모듈(168)이 배치된 위치가 청소 로봇(100a)의 후방에 해당할 수 있다. 그리고, 청소 로봇(100a)은 일반적인 상황에서 전방으로 주행하며 청소 동작을 수행할 수 있다.
도 6을 참조하면, 청소 로봇(100a)의 커버(101)에 의해 형성된 내부 공간에는, 집진부(103), 액체 수용부(104), 세정제 수용부(105), 및 청소모듈 변경부(164) 등이 수용될 수 있다.
집진부(103)는, 바닥면에 존재하는 이물이나 먼지를 제거하기 위한 구성에 해당한다. 상기 집진부(103)는, 흡입구(1032, 1034)를 통해 흡입된 이물이나 먼지가 수용되는 수용 공간을 형성하는 먼지통(1031), 청소 로봇(100a)의 저면에 형성된 흡입구(1032, 1034), 흡입구(1032, 1034)와 먼지통(1031) 사이에 형성되는 흡입 유로(1033, 1035), 및 흡입력을 발생시키는 집진모터(162)를 포함할 수 있다.
제1 흡입구(1032)는 청소모듈 변경부(164)의 전방에 형성될 수 있고, 제2 흡입구(1034)는 청소모듈 변경부(164)의 후방에 형성될 수 있다. 즉, 바닥면에 존재하는 고체 형태의 이물이나 먼지는, 제1 흡입구(1032)에 의해 흡입되거나, 청소모듈(예컨대 브러시)에 의해 바닥면으로부터 분리된 후 제2 흡입구(1034)에 의해 흡입될 수 있다. 예컨대, 제1 흡입구(1032)를 통해 흡입되는 이물의 크기는 제2 흡입구(1034)를 통해 흡입되는 이물의 크기보다 클 수 있으나, 반드시 그러한 것은 아니다.
프로세서(180)는 청소 로봇(100a)의 주행 중 집진모터(162)를 지속적으로 구동시킬 수 있다. 또는, 프로세서(180)는 주행 중 고체 형태의 오염물이 감지되는 경우, 상기 집진모터(162)를 구동시켜 상기 오염물을 먼지통(1031)으로 흡입할 수 있다. 한편, 프로세서(180)는 주행 중 액체 형태의 오염물(음료수 등)이 감지되거나, 액체(물 또는 오일) 및/또는 세정제를 이용하여 제거해야 하는 오염물(배설물, 얼룩 등)이 감지되는 경우에는 집진모터(162)를 구동시키지 않을 수 있다.
액체 수용부(104)는 액체(물 및/또는 오일)을 수용하는 수용 공간을 형성할 수 있다. 프로세서(180)는 감지된 오염물이 물 또는 오일에 의해 제거 또는 분해가능한 오염물에 해당하는 경우, 상기 액체 수용부(104)와 연결된 액체 분출구(1041)를 통해 상기 물 또는 상기 오일을 바닥면으로 제공(분출)할 수 있다. 이를 위해, 액체 수용부(104), 액체 분출구(1041), 또는 액체 수용부(104)와 액체 분출구(1041) 사이에는 상기 액체 수용부(104)에 수용된 액체를 분출시키는 분출 장치(미도시)가 구비될 수 있다.
세정제 수용부(105)는 세정제를 수용하는 수용 공간을 형성할 수 있다. 프로세서(180)는 감지된 오염물이 세정제에 의해 제거 가능한 오염물인 경우, 상기 세정제 수용부(105)와 연결된 세정제 분출구(1051)를 통해 상기 세정제를 바닥면으로 제공(분출)할 수 있다. 이를 위해, 세정제 수용부(105), 세정제 분출구(1051), 또는 세정제 수용부(105)와 세정제 분출구(1051) 사이에는 상기 세정제 수용부(105)에 수용된 세정제를 분출시키는 분출 장치(미도시)가 구비될 수 있다.
청소모듈 변경부(164)는 프로세서(180)의 제어에 따라, 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 바닥면으로 향하게 함으로써, 상기 어느 하나의 청소모듈을 바닥면과 접촉시킬 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 청소모듈 중, 바닥면과 접촉되는 청소모듈이 현재 활성화된 청소모듈로 정의될 수 있다.
이와 관련하여 도 7을 참조하면, 청소모듈 변경부(164)는 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644), 및 상기 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644) 중 어느 하나를 선택적으로 활성화시키는 청소모듈 전환장치(1645)를 포함할 수 있다.
도 7에서는 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644)의 예로서 브러시(1641), 기름걸레(1642), 물걸레(1643), 및 카펫브러시(1644)가 도시되어 있으나, 청소모듈의 종류는 다양할 수 있다.
예컨대, 상기 청소모듈 전환장치(1645)는 프로세서(180)의 제어에 의해 회전하는 청소모듈 전환모터(미도시)와, 상기 청소모듈 전환모터와 연결되고 상기 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644)이 고정되는 전환 바(bar)를 포함할 수 있다.
청소모듈 전환모터는 회전 축이 청소 로봇(100a)의 좌우 방향에 대응하도록 배치될 수 있다. 상기 전환 바는, 청소모듈 전환모터의 회전 축을 따라 연장되도록 형성될 수 있다. 상기 전환 바의 길이는, 상기 청소 로봇(100a)의 좌우 방향 길이와 대응할 수 있으나, 반드시 그러한 것은 아니다.
상기 전환 바에는 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644)이 고정될 수 있다. 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644) 각각은 전환 바의 길이에 대응하는 길이를 가질 수 있으나, 반드시 그러한 것은 아니다.
예컨대, 상기 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644)은, 도 7에 도시된 바와 같이 전환 바의 회전 시 어느 하나의 청소모듈만이 바닥면을 향하도록 상기 전환 바에 고정될 수 있다. 즉, 청소모듈 전환모터 및 전환 바의 회전각도에 따라, 상기 회전각도에 대응하여 어느 하나의 청소모듈이 바닥면을 향하고 상기 바닥면과 접촉함으로써, 상기 청소모듈이 활성화될 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 살균모듈(168)은 청소 로봇(100a)의 저면에 배치되어, 바닥면으로 살균을 위한 자외선 광을 방출할 수 있다. 예컨대, 살균모듈(168)은 청소 동작이 수행된 영역에 대한 살균 동작을 최종적으로 수행하기 위해, 청소 로봇(100a)의 저면 중 청소모듈 변경부(164)의 후방에 배치될 수 있다. 다만 살균모듈(168)의 배치 위치는 자유롭게 변경될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 8을 참조하면, 청소 로봇(100a)은 주행 중 센싱부(140)를 통해 바닥면의 특성(예컨대 종류)을 감지하고(S100), 바닥면에 존재하는 오염물을 감지할 수 있다(S110).
프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득된 영상 및/또는 바닥 감지 센서(147)의 센싱값에 기초하여, 청소 로봇(100a)이 주행 중이거나 주행 예정인 바닥면의 특성(종류, 재질 등)을 감지할 수 있다. 예컨대, 프로세서(180)는 영상에 포함된 바닥면의 색상, 패턴 등에 기초하여 바닥면의 특성을 감지하거나, 바닥 감지 센서(147)의 센싱값 변화 패턴에 기초하여 바닥면의 특성을 감지할 수 있다.
또한, 프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득된 영상, 및/또는 냄새 감지 센서(144)와 액체 감지 센서(146) 중 적어도 하나에 의해 획득된 센싱값에 기초하여, 청소 로봇(100a)의 전방에 오염물이 존재하는지 여부, 및 상기 오염물의 특성을 감지할 수 있다. 예컨대, 프로세서(180)는 영상에 포함된 색상, 패턴, 오염물의 윤곽선 등에 기초하여 오염물의 존재 여부 및 특성을 감지하거나, 센서들(144, 146)의 센싱값으로부터 오염물의 존재 여부 및 특성을 감지할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(180)는 상기 영상 및/또는 센싱값을 포함하는 데이터를 서버로 전송할 수 있다. 상기 서버는 도 2에서 상술한 AI 서버(200)일 수 있다. 이 경우, 상기 서버는 러닝 프로세서(240)를 통해 학습된 모델(인공신경망(231a))을 통해, 상기 영상 및/또는 센싱값으로부터 바닥면의 특성이나 오염물의 특성을 감지하고, 감지 결과를 청소 로봇(100a)으로 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(180)는 청소 로봇(100a) 내의 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 모델, 또는 서버로부터 수신된 모델(인공신경망)을 통해, 상기 영상 및/또는 센싱값으로부터 바닥면의 특성이나 오염물의 특성을 감지할 수도 있다.
청소 로봇(100a)은 감지된 바닥면의 특성 및/또는 오염물의 특성에 대응하는 청소모듈을 선택할 수 있다(S120). 청소 로봇(100a)은 선택된 청소모듈이 바닥면을 향하도록 청소모듈 변경부(164)를 제어할 수 있다(S130).
예컨대, 메모리(170)에는 상기 바닥면의 특성에 대응하는 청소모듈에 대한 정보, 및 상기 오염물의 특성에 대응하는 청소모듈에 대한 정보가 저장될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)로부터, 상기 감지된 바닥면의 특성 및/또는 오염물의 특성에 대응하는 청소모듈의 정보를 획득함으로써, 활성화할 청소모듈을 선택할 수 있다.
프로세서(180)는 선택된 청소모듈이 바닥면을 향하도록 청소모듈 변경부(164)의 모터(1645)를 제어할 수 있다. 상기 모터(1645)의 제어에 따라, 상기 선택된 청소모듈은 바닥면과 접촉하도록 위치가 변경됨으로써 활성화될 수 있다.
예컨대, 프로세서(180)는 센싱부(140)를 이용하여 바닥면의 특성을 감지하고, 감지된 바닥면의 특성에 따라 청소모듈을 활성화시킴으로써, 상기 바닥면에 대한 청소 동작을 수행할 수 있다.
상기 바닥면에 대한 청소 동작의 수행 중, 프로세서(180)는 센싱부(140)를 이용하여 상기 바닥면에 존재하는 오염물의 특성을 감지하고, 감지된 오염물의 특성에 따라 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지시킴으로써, 상기 오염물에 대한 청소 동작을 수행할 수 있다.
실시 예에 따라, 감지된 오염물에 대응하는 청소모듈이 존재하지 않거나, 상기 감지된 오염물이 청소 불가능한 오염물로 설정되어 있는 경우, 프로세서(180)는 상기 오염물의 청소가 불가능한 것으로 인식할 수 있다. 인식 결과에 따라, 프로세서(180)는 상기 오염물이 존재하는 영역 또는 인접 영역에 오염물이 존재함을 나타내는 표식을 출력(프린트 또는 프로젝트)하도록 표식 출력부(158)를 제어할 수 있다. 이와 관련된 실시 예는 추후 도 11을 참조하여 설명한다.
또한, 프로세서(180)는 통신부(110)를 통해 관리자 단말기, 서버, 또는 다른 청소 로봇으로 오염물의 정보(종류, 위치 등)를 전송함으로써, 관리자 또는 다른 청소 로봇으로 하여금 상기 오염물의 처리를 유도할 수도 있다.
청소 로봇(100a)은 감지된 오염물이 존재하는 영역을 통과하도록 주행모터(166)를 제어할 수 있다(S140).
프로세서(180)는 상기 감지된 오염물의 제거를 위해, 상기 오염물이 존재하는 영역을 통과하도록 주행모터(166)를 제어할 수 있다. 상기 오염물이 존재하는 영역을 통과하면서, 청소 로봇(100a)은 활성화된 청소모듈을 이용하여 상기 오염물을 제거할 수 있다.
또한, 프로세서(180)는 감지된 오염물의 특성에 기초하여, 집진모터(162) 및/또는 살균모듈(168)의 동작을 제어하거나, 액체 수용부(104)에 수용된 액체 및/또는 세정제 수용부(105)에 수용된 세정제의 분출을 제어할 수 있다.
도 9 내지 도 10은 도 8에 도시된 청소 로봇의 제어 동작과 관련된 예시도들이다.
도 9의 (a)를 참조하면, 청소 로봇(100a)은 주행 중 센싱부(140)를 이용하여 전방에 존재하는 오염물(900)을 감지하고, 감지된 오염물(900)의 특성에 기초하여 적어도 하나의 청소모듈(1641~1644) 중 어느 하나를 활성화할 수 있다.
예컨대, 감지된 오염물(900)이 액체 형태의 오염물인 경우, 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이 프로세서(180)는 현재 활성화된 브러시(1641) 대신 물걸레(1643)를 활성화하도록 청소모듈 변경부(164)를 제어할 수 있다.
프로세서(180)는 물걸레(1643)가 활성화된 후, 오염물(900)이 존재하는 영역을 통과하도록 주행모터(166)를 제어할 수 있다.
한편, 프로세서(180)는 집진모터(162)의 구동을 중지하여, 액체 형태의 오염물이 먼지통 내로 유입되는 것을 방지할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(180)는 오염물(900)의 통과 중, 상기 오염물(900)이 위치한 영역에 액체(물 또는 오일)나 세정제를 분출시킴으로써, 상기 오염물(900)이 물걸레(1643)에 의해 보다 효과적으로 제거되도록 할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(180)는 출력부(150)를 통해 청소 동작 중임을 주변의 사람들에게 알릴 수 있다. 예컨대, 프로세서(180)는 디스플레이(152)를 통해 청소 동작 중임을 나타내는 텍스트를 표시하거나, 광 출력부(156)를 통해 청소 동작 중임을 나타내는 광을 출력할 수 있다. 실시 예에 따라, 프로세서(180)는 사운드 출력부(154)를 통해 청소 동작 중임을 나타내는 음성이나 음향을 출력할 수도 있다.
한편, 도 10의 (a)를 참조하면, 청소 로봇(100a)은 상기 오염물(900)이 위치한 영역을 통과한 후, 오염물(900)이 제거되었는지 여부를 확인할 수 있다.
예컨대, 프로세서(180)는 청소 로봇(100a)을 후진하도록 주행모터(166)를 제어하거나, 기타 다양한 방식의 주행 제어를 통해 오염물(900)의 존재가 감지되었던 영역이 청소 로봇(100a)의 전방에 위치하도록 한다.
프로세서(180)는 상기 주행 제어 후, 상기 오염물(900)의 존재가 감지되었던 영역에 오염물이 잔존하는지 여부를 센싱부(140)를 이용하여 확인할 수 있다.
확인 결과 도 10의 (b)와 같이 오염물(900)이 일부 잔존하는 경우, 프로세서(180)는 잔존한 오염물(900)에 대한 청소 동작을 도 9와 같이 재수행할 수 있다.
반면, 확인 결과 도 10의 (c)와 같이 오염물이 모두 제거된 경우, 프로세서(180)는 오염물(900)에 대한 청소가 완료된 것으로 인식하고 주행을 지속할 수 있다. 이 때, 프로세서(180)는 카메라(142)나 바닥 감지 센서(147)를 이용하여 바닥면의 특성을 감지하고, 감지된 바닥면의 특성에 따라 물걸레(1643) 대신 브러시(1641)를 활성화하도록 청소모듈 변경부(164)를 제어할 수도 있다. 그리고, 프로세서(180)는 집진 모터(162)를 구동시켜 바닥면의 이물이나 먼지에 대한 청소 동작을 수행할 수 있다.
즉, 도 8 내지 도 10에 도시된 실시 예에 따르면, 청소 로봇(100a)은 바닥면 또는 오염물의 특성을 감지하여 그에 적합한 청소 방식으로 청소 동작을 수행함으로써, 청소 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 청소 로봇(100a)은 다양한 특성의 오염물에 대해 지능적으로 청소 동작을 수행할 수 있으므로, 특정 오염물에 대한 잘못된 청소 동작 수행에 따른 공간 내 청결 악화나 청소 로봇의 손상이나 오류가 최소화될 수 있다.
도 11은 도 8에 도시된 실시 예와 관련하여, 감지된 오염물이 청소 불가능한 오염물인 경우의 청소 로봇의 동작을 보여주는 예시도이다.
도 11의 (a)를 참조하면, 도 9에서 상술한 바와 같이 청소 로봇(100a)은 주행 중 센싱부(140)를 이용하여 전방에 존재하는 오염물(1100)을 감지할 수 있다.
프로세서(180)는 센싱부(140)를 통해 획득된 영상 및/또는 센싱값에 기초하여 상기 오염물(1100)의 특성을 감지할 수 있다.
다만, 메모리(170)에 상기 오염물(1100)과 관련된 데이터가 존재하지 않는 경우, 프로세서(180)는 상기 오염물(1100)의 특성을 감지하지 못할 수 있다.
또는, 메모리(170)에 상기 오염물(1100)의 특성이 청소 불가능한 오염물임을 나타내는 정보가 저장된 경우, 프로세서(180)는 상기 오염물(1100)이 청소 불가능한 오염물인 것으로 감지할 수 있다.
즉, 프로세서(180)는 상기 오염물(1100)의 특성이 감지되지 못하거나, 청소 불가능한 오염물로 감지되는 경우, 상기 오염물(1100)에 대한 청소 동작을 수행하지 않을 수 있다. 이에 따라, 오염물(1100)에 대한 부적합한 청소 동작이 수행됨에 따른 공간 내 청결 악화 및 청소 로봇(100a)의 손상이나 오류가 방지될 수 있다.
한편, 도 11의 (b)와 (c)를 참조하면, 청소 로봇(100a)은 상기 오염물(1100)에 대한 청소 동작을 수행하지 않는 경우, 상기 오염물(1100)이 위치한 영역 또는 그와 인접한 영역에 표식(1102)을 출력(프린트 또는 프로젝트)하도록 표식 출력부(158)를 제어할 수 있다. 예컨대, 표식 출력부(158)는 청소 로봇(100a)의 전방 하단에 배치될 수 있다. 이 경우, 프로세서(180)는 오염물(1100)과 근접하도록 주행모터(166)를 제어한 후, 상기 표식(1102)을 출력하도록 표식 출력부(158)를 제어할 수 있다.
일례로 표식 출력부(158)가 표식(1102)을 바닥면에 프린트하는 프린트 모듈로 구현된 경우, 프로세서(180)는 상기 표식(1102)이 바닥면에 프린트된 후, 청소 로봇(100a)을 다른 영역으로 이동시키며 청소 동작을 재수행할 수 있다.
또한, 프로세서(180)는 통신부(110)를 통해 관리자의 단말기, 서버, 또는 다른 청소 로봇으로 상기 오염물(1100)에 대한 정보(위치, 특성)를 전송할 수 있다. 관리자는 상기 오염물(1100)에 대한 정보에 기초하여, 상기 오염물(1100)을 제거할 수 있다. 실시 예에 따라, 상기 오염물(1100)을 제거할 수 있는 다른 청소 로봇이 존재하는 경우, 상기 다른 청소 로봇은 상기 오염물(1100)에 대한 정보에 기초하여 상기 오염물(1100)이 위치한 영역으로 주행한 후, 상기 오염물(1100)의 청소 동작을 수행할 수 있다.
이하, 도 12 내지 도 14를 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 청소 로봇(100a)의 동작에 대해 설명하기로 한다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 청소 로봇의 제어 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 13 내지 도 14는 도 12에 도시된 청소 로봇의 제어 동작과 관련된 예시도들이다.
도 12를 참조하면, 청소 로봇(100a)은 주행 중 공간에 배치된 쓰레기통으로 접근할 수 있다(S200).
청소 로봇(100a)은 배치된 공간을 주행하면서 도 8 내지 도 11에 도시된 실시 예에 따라 청소 동작을 수행할 수 있다.
상기 주행 및 청소 동작의 수행 중, 프로세서(180)는 카메라(142)를 통해 획득된 영상으로부터, 상기 공간 내에 배치된 쓰레기통을 감지할 수 있다. 또는, 프로세서(180)는 상기 공간의 맵 데이터로부터, 청소 로봇(100a)의 현재 위치로부터 소정 거리 이내에 쓰레기통이 존재함을 감지할 수 있다.
감지 결과에 따라, 프로세서(180)는 상기 감지된 쓰레기통으로 접근하도록 주행모터(166)를 제어할 수 있다.
청소 로봇(100a)은 거리측정센서(148)를 이용하여, 쓰레기통의 잔여공간을 추정할 수 있다(S210).
이와 관련하여 도 13의 (a) 및 도 14의 (a)를 참조하면, 프로세서(180)는 청소 로봇(100a)의 후면이 쓰레기통(1300)의 전방에 위치하도록 주행모터(166)를 제어할 수 있다.
한편, 청소 로봇(100a)의 내부에는 쓰레기통 관리부(1400)가 형성될 수 있다. 상기 쓰레기통 관리부(1400)는 도 6의 집진부(103)와는 별도로 구현될 수 있다. 쓰레기통 관리부(1400)에는 쓰레기통(1300) 내에 수용될 수 있는 적어도 하나의 내부모듈(1341, 1342)을 수용하는 수용 공간이 형성될 수 있다. 또한, 쓰레기통 관리부(1400)에는 내부모듈에 수용된 쓰레기의 압착을 위한 압착모듈(169)이 구비될 수 있다.
상기 청소 로봇(100a)의 후면에는 거리측정센서(148)가 배치될 수 있다. 프로세서(180)는, 거리측정센서(148)를 이용하여 상기 쓰레기통(1300)의 내부모듈(1341)에 수용된 쓰레기의 높이를 감지할 수 있다.
예컨대, 쓰레기통(1300)은 외관을 형성하는 외부모듈(1310), 전방에 형성되어 쓰레기가 수용된 내부모듈(1341)을 쓰레기통(1300)의 외부로 인출하기 위한 도어(1320)를 포함할 수 있다.
또한, 쓰레기통(1300)의 내부에는, 거리측정센서(148)로부터 방출되는 레이저 광을 수직 하방으로 반사하는 반사장치(1330; 예컨대 거울)가 구비될 수 있다. 상기 반사장치(1330)는 수직 하방으로 반사된 레이저 광이 쓰레기에 의해 반사되면, 반사된 레이저 광을 거리측정센서(148)로 다시 반사시킬 수 있다.
거리측정센서(148)는 상기 쓰레기 및 반사장치(1330)에 의해 반사된 레이저 광을 수신할 수 있다.
프로세서(180)는, 거리측정센서(148)로부터 레이저 광이 방출된 시점과, 거리측정센서(148)가 레이저 광을 수신한 시점 사이의 시간에 기초하여, 쓰레기통(1300)의 내부모듈(1341)에 수용된 쓰레기의 높이를 감지할 수 있다. 프로세서(180)는 감지된 쓰레기의 높이에 기초하여 쓰레기통(1300)의 내부모듈(1341)의 잔여공간을 추정할 수 있다.
예컨대, 상기 레이저 광이 방출된 시점과 상기 레이저 광이 수신된 시점 사이의 시간이 짧을수록, 상기 쓰레기의 높이는 높고 내부모듈(1341)의 잔여공간은 적을 수 있다.
다시 도 12를 설명한다.
추정된 잔여 공간이 기준 공간보다 작은 경우(S220의 YES), 청소 로봇(100a)은 쓰레기통의 내부모듈을 쓰레기통 관리부로 이동시키고, 내부모듈에 수용된 쓰레기의 압착 동작을 수행할 수 있다(S230).
추정된 잔여 공간이 기준 공간보다 작은 경우는, 내부모듈(1341) 내에 쓰레기를 추가로 수용할 충분한 공간이 존재하지 않음을 의미할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(180)는 상기 쓰레기통(1300)의 내부모듈(1341)을 쓰레기통 관리부(1400) 내의 수용공간으로 이동시키도록 제어할 수 있다. 이를 위해, 청소 로봇(100a)에는 상기 쓰레기통(1300)의 도어(1320)를 오픈시키는 수단, 및 내부모듈(1341)을 쓰레기통 관리부(1400)로 이동시키는 수단이 추가로 구비될 수 있다. 예컨대, 상기 수단들은 로봇 암(arm) 등의 다양한 장치로 구현될 수 있다. 프로세서(180)는 상기 수단들을 제어함으로써 상기 내부모듈(1341)을 쓰레기통 관리부(1400)로 이동시킬 수 있다.
도 13의 (b) 및 도 14의 (b)를 함께 참조하면, 프로세서(180)는 쓰레기통 관리부(1400) 내로 내부모듈(1341)이 이동된 후, 압착모듈(169)을 제어하여 내부모듈(1341)에 수용된 쓰레기의 압착 동작을 수행할 수 있다. 압착모듈(169)은 쓰레기를 하측으로 가압함으로써, 상기 내부모듈(1341)에 수용된 쓰레기의 높이를 감소시킬 수 있다. 이에 따라, 내부모듈(1341)의 잔여 공간이 증가할 수 있다.
반면, 추정된 잔여 공간이 기준 공간보다 큰 경우, 청소 로봇(100a)은 내부모듈(1341)을 쓰레기통(1300)으로 이동시키지 않고, 쓰레기통(1300)이 존재하는 영역을 벗어나 다른 영역으로 이동할 수 있다.
한편, 상기 압착 동작의 수행에 따른 압착모듈(169)의 위치 변화에 기초하여, 프로세서(180)는 상기 쓰레기의 압착 깊이를 산출할 수 있다. 상기 압착 깊이가 클수록 상기 내부모듈(1341)의 잔여공간이 많이 증가할 수 있다.
산출된 압착 깊이가 기준 깊이보다 깊은 경우(S240의 NO), 청소 로봇(100a)은 상기 내부모듈을 쓰레기통으로 다시 이동시킬 수 있다(S250).
도 13의 (c)를 참조하면, 산출된 압착 깊이가 기준 깊이보다 깊은 경우, 상기 내부모듈(1341)의 잔여공간이 충분히 증가할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(180)는 상기 내부모듈(1341)을 쓰레기통(1300)으로 다시 이동시킬 수 있다.
반면, 산출된 압착 깊이가 기준 깊이 미만인 경우(S240의 YES), 청소 로봇(100a)은 쓰레기통의 내부모듈을 교체시킬 수 있다(S260).
도 14의 (c)를 참조하면, 산출된 압착 깊이가 기준 깊이 미만인 경우, 상기 내부모듈(1341)의 잔여공간이 충분하지 못할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(180)는 쓰레기통 관리부(1400)에 수용된 빈 내부모듈(1342)을 쓰레기통(1300)으로 이동시킴으로써, 내부모듈의 교체 동작을 수행할 수 있다. 상기 빈 내부모듈(1342)이 쓰레기통(1300)에 수용됨에 따라, 쓰레기통(1300)의 쓰레기 수용 공간이 증가할 수 있다. 실시 예에 따라, 청소 로봇(100a)에 여분의 내부모듈(1342)이 존재하지 않는 경우, 프로세서(180)는 통신부(110)를 통해 내부모듈의 교체 요청을 관리자의 단말기, 서버, 및/또는 다른 청소 로봇으로 전송할 수도 있다.
도시되지는 않았으나, 청소 로봇(100a)은 내부모듈의 교체 동작이 완료된 후, 기설정된 위치로 이동하여 내부모듈(1341)을 쓰레기통 관리부(1400)의 외부로 인출할 수 있다.
즉, 도 12 내지 도 14에 도시된 실시 예에 따르면, 청소 로봇(100a)은 공간 내에 배치된 쓰레기통들을 자동으로 관리할 수 있다. 특히, 청소 로봇(100a)은 쓰레기통의 내부모듈 내의 쓰레기를 압착하는 압착 모듈을 구비함으로써, 쓰레기통의 효율적인 이용을 가능하게 한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 주행을 위한 구동력을 발생하는 주행모터;
    적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 선택적으로 활성화하는 청소모듈 변경부;
    바닥면의 특성을 감지하는 센싱부; 및
    상기 감지된 바닥면의 특성에 기초하여 상기 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나를 활성화하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어함으로써 상기 바닥면의 청소 동작을 수행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 청소 동작의 수행 중 상기 센싱부를 이용하여 상기 바닥면에 존재하는 오염물의 특성을 감지하고,
    감지된 오염물의 특성에 기초하여, 상기 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지하도록 상기 청소모듈 변경부를 제어하는 청소 로봇.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    카메라 및 바닥 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라로부터 획득되는 영상, 및 상기 바닥 감지 센서의 센싱값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 바닥면의 특성을 감지하는 청소 로봇.
  3. 제2항에 있어서,
    러닝 프로세서에 의해 학습된 학습 모델을 저장하는 메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 학습 모델을 통해, 상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나로부터 상기 바닥면의 특성을 인식하는 청소 로봇.
  4. 제2항에 있어서,
    서버와 연결하기 위한 통신부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나를 상기 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
    상기 서버로부터, 상기 획득된 영상 및 센싱값 중 적어도 하나에 기초한 상기 바닥면의 특성을 포함하는 데이터를 수신하는 청소 로봇.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    카메라, 냄새 감지 센서, 및 액체 감지 센서 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라를 통해 획득되는 영상, 상기 냄새 감지 센서에 의해 획득되는 제1 센싱값, 및 상기 액체 감지 센서에 의해 획득되는 제2 센싱값 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오염물의 존재 여부, 및 상기 오염물의 특성을 감지하는 청소 로봇.
  6. 제5항에 있어서,
    러닝 프로세서에 의해 학습된 학습 모델을 저장하는 메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 학습 모델을 통해, 상기 영상, 제1 센싱값, 및 제2 센싱값 중 적어도 하나로부터 상기 오염물의 존재 여부 및 상기 오염물의 특성을 인식하는 청소 로봇.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 청소모듈 변경부는,
    청소모듈 전환모터; 및
    상기 청소모듈 전환모터의 회전 축을 따라 연장되도록 형성되고, 상기 적어도 하나의 청소모듈 각각이 고정되는 전환 바를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 청소모듈은,
    상기 청소모듈 전환모터 및 상기 전환 바의 회전 각도에 기초하여 어느 하나가 바닥면과 접촉되는 청소 로봇.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 감지된 바닥면의 특성 또는 오염물의 특성에 기초하여 상기 적어도 하나의 청소모듈 중 어느 하나의 청소모듈을 선택하고,
    선택된 청소모듈이 상기 바닥면과 접촉하도록 상기 청소모듈 전환모터를 제어하는 청소 로봇.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 감지된 오염물의 특성에 기초하여 상기 활성화된 청소모듈을 변경 또는 유지시킨 후, 상기 오염물이 위치한 영역으로 주행하도록 상기 주행모터를 제어함으로써 상기 오염물에 대한 청소 동작을 수행하는 청소 로봇.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오염물에 대한 청소 동작의 수행 후, 상기 센싱부를 이용하여 상기 오염물의 잔존 여부를 감지하고,
    상기 오염물이 잔존하는 것으로 감지된 경우 상기 오염물이 잔존한 영역으로 주행하도록 상기 주행모터를 제어하여 상기 잔존한 오염물에 대한 청소 동작을 수행하는 청소 로봇.
  11. 제9항에 있어서,
    집진모터, 및 상기 집진모터의 구동에 따라 흡입되는 이물이나 먼지를 수용하는 먼지통을 포함하는 집진부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 감지된 오염물의 특성에 기초하여, 상기 오염물이 위치한 영역으로의 주행 시 상기 집진모터를 구동 또는 구동 중지하는 청소 로봇.
  12. 제1항에 있어서,
    바닥면으로 자외선 광을 조사하는 적어도 하나의 자외선 광원을 더 포함하는 청소 로봇.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 감지된 오염물이 청소 불가능한 오염물인 것으로 감지되는 경우, 상기 오염물이 위치한 영역을 통과하지 않도록 상기 주행모터를 제어하는 청소 로봇.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 오염물이 존재함을 나타내는 표식을 바닥면에 출력하는 표식 출력부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 청소 불가능한 오염물이 위치한 영역 또는 인접 영역에 상기 표식을 출력하도록 상기 표식 출력부를 제어하는 청소 로봇.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    통신부를 통해 관리자 단말기, 서버, 및 다른 청소 로봇 중 적어도 하나로 상기 청소 불가능한 오염물의 정보를 전송하는 청소 로봇.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    주행 중 쓰레기통이 감지된 경우, 상기 감지된 쓰레기통으로 접근하도록 상기 주행모터를 제어하고,
    거리측정센서를 이용하여 상기 쓰레기통의 내부모듈에 수용된 쓰레기의 높이를 감지하고, 감지된 높이에 기초하여 상기 내부모듈에 수용된 쓰레기를 압착하도록 압착 모듈을 제어하는 청소 로봇.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 내부모듈을 수용가능한 수용 공간을 형성하고, 상기 압착 모듈을 구비하는 쓰레기통 관리부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 감지된 높이에 기초하여 상기 내부모듈을 상기 쓰레기통으로부터 상기 쓰레기통 관리부로 이동시키고,
    상기 내부모듈에 수용된 쓰레기를 압착하도록 상기 압착 모듈을 제어하는 청소 로봇.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 압착 모듈의 위치 변화에 기초하여 상기 쓰레기의 압착 깊이를 산출하고,
    산출된 압착 깊이가 기준 깊이보다 깊은 경우, 상기 내부모듈을 상기 쓰레기통으로 이동시키는 청소 로봇.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 압착 모듈의 위치 변화에 기초하여 상기 쓰레기의 압착 깊이를 산출하고,
    산출된 압착 깊이가 기준 깊이 미만인 경우, 상기 쓰레기통 관리부에 수용된 다른 내부모듈을 상기 쓰레기통으로 이동시키는 청소 로봇.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 쓰레기통 관리부에 상기 다른 내부모듈이 수용되어 있지 않은 경우, 통신부를 통해 상기 쓰레기통의 내부모듈 교체 요청을 관리자의 단말기, 서버, 및 다른 청소 로봇 중 적어도 하나로 전송하는 청소 로봇.
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11304581B2 (en) 2019-01-08 2022-04-19 Bissell Inc. Surface cleaning apparatus
KR20190104008A (ko) 2019-08-14 2019-09-05 엘지전자 주식회사 인공 지능을 이용하여, 청소하는 로봇 청소기 및 그 동작 방법
CN113219960B (zh) * 2020-01-21 2022-08-09 科沃斯机器人股份有限公司 一种自移动装置的控制方法及自移动装置
KR20210094961A (ko) * 2020-01-22 2021-07-30 엘지전자 주식회사 피접촉면의 재질에 따른 청소로봇 제어방법
KR102283314B1 (ko) * 2020-07-01 2021-07-28 윤수정 이동형 항바이러스 로봇 및 그 제어방법
KR20220074001A (ko) * 2020-11-27 2022-06-03 삼성전자주식회사 실내에 위치한 동물의 배설물을 감지하는 로봇 및 그 제어 방법
CN113520232A (zh) * 2021-08-06 2021-10-22 珠海一微半导体股份有限公司 可重构的清洁机器人及控制方法
WO2023088169A1 (zh) * 2021-11-16 2023-05-25 深圳市探博智能机器人有限公司 洗地机器人的清洁方法、系统、清洁设备和存储介质
CN113966982A (zh) * 2021-11-30 2022-01-25 深圳市银星智能科技股份有限公司 集尘装置以及清洁设备
CN114532904B (zh) * 2022-03-02 2023-07-07 北京瞰瞰智能科技有限公司 基于3d结构光的智能扫地机器人、控制方法及装置
CN114717995A (zh) * 2022-04-14 2022-07-08 海汇汽车制造有限公司 无人清扫车自动更换垃圾桶的方法
CN114918934A (zh) * 2022-05-16 2022-08-19 上海景吾酷租科技发展有限公司 用于室内垃圾处理的除味机器人、控制系统及其控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014113488A (ja) * 2012-12-05 2014-06-26 Vorwerk & Co Interholding Gmbh 走行式掃除機並びにこのような装置の運転方法
JP2016036725A (ja) * 2014-08-06 2016-03-22 フォルヴェルク・ウント・ツェーオー、インターホールディング・ゲーエムベーハーＶｏｒｗｅｒｋ ＆ Ｃｏｍｐａｇｎｉｅ Ｉｎｔｅｒｈｏｌｄｉｎｇ Ｇｅｓｅｌｌｓｈａｆｔ Ｍｉｔ Ｂｅｓｃｈｒａｎｋｔｅｒ Ｈａｆｔｕｎｇ 乾式掃除及び湿式掃除のための床掃除機並びに自立走行式の床掃除機の動作方法
KR101670419B1 (ko) * 2015-10-26 2016-10-28 아주대학교산학협력단 걸레 교체 로봇 청소기
KR20190000894A (ko) * 2016-07-14 2019-01-03 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 그 제어 방법
WO2019056124A1 (en) * 2017-09-22 2019-03-28 A&K Robotics Inc. DETECTION AND NOTIFICATION OF WET SOIL

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080229528A1 (en) * 2007-03-23 2008-09-25 Gooten Innolife Corporation Floor-cleaning device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014113488A (ja) * 2012-12-05 2014-06-26 Vorwerk & Co Interholding Gmbh 走行式掃除機並びにこのような装置の運転方法
JP2016036725A (ja) * 2014-08-06 2016-03-22 フォルヴェルク・ウント・ツェーオー、インターホールディング・ゲーエムベーハーＶｏｒｗｅｒｋ ＆ Ｃｏｍｐａｇｎｉｅ Ｉｎｔｅｒｈｏｌｄｉｎｇ Ｇｅｓｅｌｌｓｈａｆｔ Ｍｉｔ Ｂｅｓｃｈｒａｎｋｔｅｒ Ｈａｆｔｕｎｇ 乾式掃除及び湿式掃除のための床掃除機並びに自立走行式の床掃除機の動作方法
KR101670419B1 (ko) * 2015-10-26 2016-10-28 아주대학교산학협력단 걸레 교체 로봇 청소기
KR20190000894A (ko) * 2016-07-14 2019-01-03 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 그 제어 방법
WO2019056124A1 (en) * 2017-09-22 2019-03-28 A&K Robotics Inc. DETECTION AND NOTIFICATION OF WET SOIL

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