WO2021177540A1 - 이동 로봇 및 이의 제어 방법 - Google Patents

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WO2021177540A1
WO2021177540A1 PCT/KR2020/014894 KR2020014894W WO2021177540A1 WO 2021177540 A1 WO2021177540 A1 WO 2021177540A1 KR 2020014894 W KR2020014894 W KR 2020014894W WO 2021177540 A1 WO2021177540 A1 WO 2021177540A1
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mobile robot
obstacle
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PCT/KR2020/014894
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English (en)
French (fr)
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이민호
김정환
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엘지전자 주식회사
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    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04—Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection

Definitions

  • the embodiment relates to a mobile robot that cleans a traveling area and travels, and a method for controlling the same.
  • robots have been developed for industrial use and have been responsible for a part of factory automation. Recently, the field of application of robots has been further expanded, and medical robots and aerospace robots have been developed, and household robots that can be used in general households are also being made.
  • a representative example of the household robot is a robot cleaner, which is a kind of home appliance that cleans by sucking dust or foreign substances around it while traveling on its own in a certain area.
  • a robot vacuum cleaner is equipped with an obstacle sensor that can avoid obstacles while driving, so that it can clean while driving by itself.
  • the conventional technology using the 3D sensor has a limitation in detecting obstacles, and thus there is a problem in that it is difficult to perform smooth and appropriate driving and cleaning.
  • the present specification is to provide an embodiment of a mobile robot capable of improving the accuracy of detecting an obstacle using a 3D camera sensor and a control method thereof.
  • a mobile robot capable of accurately detecting an obstacle repeatedly appearing in a thin shape that is difficult to detect with a 3D camera sensor and a control method thereof.
  • Another object of the present invention is to provide an embodiment of a mobile robot capable of performing an appropriate operation according to the type of detected obstacle and a method for controlling the same.
  • a mobile robot and a method for controlling the same for solving the above-described problems include detecting an obstacle by using a result of accumulating sensing results of a sensor as a solution.
  • the surface information is generated by accumulating line information sensed by the 3D camera sensor, and the obstacle is detected by recognizing the surface information using a recognition model.
  • a mobile robot using such technical characteristics as a problem solving means and a control method therefor generate virtual surface information about a driving environment by accumulating sensing results of a sensor for a predetermined time, and based on the surface information, The presence or absence of an obstacle is detected, and driving is controlled according to the detection result.
  • the technical features as described above may be applied to a mobile robot, a cleaning robot, a robot cleaner, and a control method thereof, and the present specification provides an embodiment of a mobile robot and a control method thereof using the technical feature as a problem solving means want to
  • An embodiment of the mobile robot using the above technical characteristics as a problem solving means includes a main body, a driving unit for moving the main body, a sensing unit for generating an irradiation result by irradiating sensing light for detecting the presence or absence of an obstacle in front of the main body, and the The detection result of the sensing unit is accumulated for a certain period of time to generate virtual surface information on the driving environment of the main body, and based on the surface information, whether there is an obstacle in the driving environment is detected, and the driving of the main body is performed according to the detection result.
  • an embodiment of a control method of a mobile robot using the technical feature as a problem solving means generates an irradiation result by irradiating a main body, a driving unit for moving the main body, and a sensing light for detecting the presence or absence of an obstacle in front of the main body
  • a control method of a mobile robot comprising: a sensing unit and a control unit for controlling the traveling of the main body by detecting an obstacle in the driving environment of the main body based on the sensing unit's investigation result accumulating during the time, generating virtual surface information for the driving environment based on the accumulated result of the investigation result, detecting an obstacle in the driving environment based on the surface information, and the main body according to the detection result controlling the driving of
  • a 3D camera by accumulating line information sensed by a 3D camera sensor to generate face information, and recognizing face information using a recognition model to detect obstacles, a 3D camera It has the effect of being able to accurately detect obstacles that repeatedly appear in thin shapes that are difficult to detect with a sensor.
  • the embodiments of the mobile robot and its control method disclosed in the present specification have the effect of improving the accuracy of detecting obstacles and performing an appropriate driving operation according to the type of the detected obstacle.
  • the embodiment of the mobile robot and its control method disclosed in the present specification has an effect that the accuracy, stability and reliability of driving can be increased.
  • the embodiments of the mobile robot and its control method disclosed herein have an effect that the utility and utility of the 3D camera sensor can be increased.
  • FIG. 1 is a perspective view illustrating an example of a cleaner that performs autonomous driving.
  • FIG. 2 is a plan view of the cleaner performing autonomous driving shown in FIG. 1 .
  • FIG. 3 is a side view of the vacuum cleaner that performs autonomous driving illustrated in FIG. 1 .
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating components of a cleaner performing autonomous driving according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating an example in which a cleaner and a charging station are installed in a cleaning area.
  • FIG. 6 is an exemplary view showing an embodiment of a mobile robot.
  • FIG. 7 is an exemplary view showing an example of irradiation of the sensing light of the mobile robot.
  • FIG. 8 is an exemplary view showing an example of 3D image information of a mobile robot.
  • 9 is an exemplary view showing an example of the surface information of the mobile robot.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating a surface information generation process of a mobile robot.
  • 11 is an exemplary view for explaining an embodiment of a mobile robot 1.
  • FIG. 12 is an exemplary diagram for explaining an embodiment of a mobile robot 2.
  • FIG. 13 is an exemplary view for explaining an embodiment of a mobile robot 3.
  • Fig. 14 is a flowchart showing a procedure of a control method of a mobile robot
  • FIG. 1 is a perspective view showing an example of the robot cleaner 100
  • FIG. 2 is a plan view of the robot cleaner 100 shown in FIG. 1
  • FIG. 3 is a side view of the robot cleaner 100 shown in FIG.
  • a mobile robot, a robot cleaner, and a cleaner performing autonomous driving may be used as the same meaning.
  • the robot cleaner 100 performs a function of cleaning the floor while traveling on its own in a predetermined area.
  • the cleaning of the floor referred to herein includes sucking in dust (including foreign matter) on the floor or mopping the floor.
  • the robot cleaner 100 includes a cleaner body 110 , a suction unit 120 , a sensing unit (sensing unit) 130 , and a dust container 140 .
  • the cleaner body 110 is provided with a control unit (not shown) for controlling the robot cleaner 100 and a wheel unit 111 for driving the robot cleaner 100 .
  • a control unit (not shown) for controlling the robot cleaner 100
  • a wheel unit 111 for driving the robot cleaner 100 .
  • the robot cleaner 100 may be moved or rotated forward, backward, left and right.
  • the wheel unit 111 includes a main wheel 111a and a sub wheel 111b.
  • the main wheel 111a is provided on both sides of the cleaner body 110, and is configured to be rotatable in one direction or the other according to a control signal of the controller.
  • Each of the main wheels 111a may be configured to be driven independently of each other.
  • each of the main wheels 111a may be driven by different motors.
  • the sub wheel 111b supports the cleaner body 110 together with the main wheel 111a, and is configured to assist the robot cleaner 100 in driving by the main wheel 111a.
  • This sub wheel 111b may also be provided in the suction unit 120 to be described later.
  • the controller controls the driving of the wheel unit 111 , the robot cleaner 100 autonomously travels on the floor.
  • a battery (not shown) for supplying power to the robot cleaner 100 is mounted on the cleaner body 110 .
  • the battery is configured to be rechargeable, and may be configured to be detachably attached to the bottom of the cleaner body 110 .
  • the suction unit 120 is disposed to protrude from one side of the cleaner body 110, and is configured to suck air containing dust.
  • the one side may be the side on which the cleaner body 110 travels in the forward direction F, that is, the front side of the cleaner body 110 .
  • the suction unit 120 has a shape protruding from one side of the cleaner body 110 to both the front and left and right sides. Specifically, the front end of the suction unit 120 is disposed at a position spaced forward from one side of the cleaner body 110 , and both left and right ends of the suction unit 120 are spaced apart from one side of the cleaner body 110 to the left and right, respectively. placed in the designated location.
  • the cleaner body 110 is formed in a circular shape, and both sides of the rear end of the suction unit 120 protrude from the cleaner body 110 to the left and right sides, respectively, there is an empty space between the cleaner body 110 and the suction unit 120 .
  • a space ie a gap, may be formed.
  • the empty space is a space between the left and right both ends of the cleaner body 110 and the left and right ends of the suction unit 120 , and has a shape recessed inside the robot cleaner 100 .
  • the suction unit 120 may be detachably coupled to the cleaner body 110 .
  • a mop module (not shown) may be detachably coupled to the cleaner body 110 to replace the separated suction unit 120 . Accordingly, the user may mount the suction unit 120 on the cleaner body 110 to remove dust from the floor, and mount the mop module on the cleaner body 110 to wipe the floor.
  • a sensing unit 130 is disposed on the cleaner body 110 . As shown, the sensing unit 130 may be disposed on one side of the cleaner body 110 where the suction unit 120 is located, that is, in front of the cleaner body 110 .
  • the sensing unit 130 may be disposed to overlap the suction unit 120 in the vertical direction of the cleaner body 110 .
  • the sensing unit 130 is disposed on the suction unit 120, and the suction unit 120 positioned at the front of the robot cleaner 100 is configured to detect an obstacle or a feature in the front so that it does not collide with the obstacle.
  • the sensing unit 130 is configured to additionally perform a sensing function other than the sensing function. This will be described in detail later.
  • a dust container accommodating part is provided in the cleaner body 110 , and a dust container 140 for separating and collecting dust in the sucked air is detachably coupled to the dust container accommodating part.
  • the dust container accommodating part may be formed on the other side of the cleaner body 110 , that is, at the back of the cleaner body 110 .
  • a part of the dust container 140 is accommodated in the dust container accommodating part, and the other part of the dust container 140 is formed to protrude toward the rear of the cleaner body 110 (that is, the reverse direction R as opposed to the forward direction F).
  • the dust container 140 has an inlet through which air containing dust is introduced and an outlet through which the air separated from dust is discharged. It is configured to communicate with the first opening and the second opening, respectively.
  • the air containing the dust introduced through the suction unit 120 is introduced into the dust container 140 through the intake passage inside the cleaner body 110, and the filter or the cyclone of the dust container 140 is removed. As it passes, air and dust are separated from each other. The dust is collected in the dust container 140 , and after the air is discharged from the dust container 140 , it passes through the exhaust passage inside the cleaner body 110 and finally is discharged to the outside through the exhaust port.
  • the robot cleaner 100 or the mobile robot includes a communication unit 1100, an input unit 1200, a driving unit 1300, a sensing unit 1400, an output unit 1500, a power supply unit 1600, It may include at least one of the memory 1700 and the controller 1800 or a combination thereof.
  • the power supply unit 1600 is provided with a battery that can be charged by an external commercial power supply to supply power to the mobile robot.
  • the power supply unit 1600 may supply driving power to each component included in the mobile robot to supply operating power required for the mobile robot to travel or perform a specific function.
  • control unit 1800 may detect the remaining power of the battery, and if the remaining power is insufficient, control to move to a charging station connected to an external commercial power source to receive a charging current from the charging station to charge the battery.
  • the battery may be connected to the battery detection unit so that the remaining battery amount and charging state may be transmitted to the control unit 1800 .
  • the output unit 1500 may display the remaining battery level on the screen by the control unit.
  • the battery may be located at the lower part of the center of the robot cleaner, or may be located at either one of the left and right sides. In the latter case, the mobile robot may further include a counterweight to eliminate the weight bias of the battery.
  • the controller 1800 serves to process information based on artificial intelligence technology, and may include one or more modules that perform at least one of information learning, information inference, information perception, and natural language processing.
  • the control unit 1800 learns a vast amount of information (big data) such as information stored in the vacuum cleaner, environmental information around the mobile terminal, and information stored in a communicable external storage using machine learning technology, At least one of inference and processing may be performed. In addition, the controller 1800 predicts (or infers) an operation of at least one executable cleaner by using the information learned using the machine learning technique, and has the highest practicability among the at least one predicted operation. You can control the cleaner to perform the action.
  • big data such as information stored in the vacuum cleaner, environmental information around the mobile terminal, and information stored in a communicable external storage using machine learning technology.
  • At least one of inference and processing may be performed.
  • the controller 1800 predicts (or infers) an operation of at least one executable cleaner by using the information learned using the machine learning technique, and has the highest practicability among the at least one predicted operation. You can control the cleaner to perform the action.
  • Machine learning technology is a technology for collecting and learning large-scale information based on at least one algorithm, and judging and predicting information based on the learned information.
  • Information learning is an operation of quantifying the relationship between information and information by identifying characteristics, rules, and judgment criteria of information, and predicting new data using the quantified pattern.
  • Algorithms used by machine learning technology can be statistics-based algorithms, for example, a decision tree that uses the tree structure as a predictive model, or an artificial neural network that mimics the structure and function of a neural network in a living organism. (neural network), genetic programming based on the evolutionary algorithm of organisms, clustering that distributes observed examples into subsets called clusters, and Monte Carlo method that calculates function values with probability through randomly selected random numbers (Monter carlo method) and the like.
  • deep learning technology is a technology that performs at least one of learning, judging, and processing information by using an artificial neural network (DNN) algorithm.
  • An artificial neural network (DNN) may have a structure that connects layers and transmits data between layers.
  • Such deep learning technology can learn a vast amount of information through an artificial neural network (DNN) using a graphic processing unit (GPU) optimized for parallel operation.
  • GPU graphic processing unit
  • the controller 1800 uses training data stored in an external server or memory, and may be equipped with a learning engine that detects a characteristic for recognizing a predetermined object.
  • the characteristics for recognizing the object may include the size, shape, and shadow of the object.
  • the controller 1800 may recognize at least one object or living organism included in the input image.
  • the controller 1800 can recognize whether there are obstacles such as chair legs, fans, and certain types of balcony gaps around the cleaner that interfere with the running of the cleaner. , it is possible to increase the efficiency and reliability of the vacuum cleaner running.
  • the above learning engine may be mounted on the control unit 1800 or may be mounted on an external server.
  • the controller 1800 may control the communication unit 1100 to transmit at least one image to be analyzed to the external server.
  • the external server may recognize at least one object or living organism included in the image by inputting the image received from the cleaner into the learning engine.
  • the external server may transmit information related to the recognition result back to the cleaner.
  • the information related to the recognition result may include information related to the number of objects included in the image to be analyzed and the name of each object.
  • the driving unit 1300 includes a motor, and by driving the motor, the left and right main wheels are rotated in both directions to rotate or move the main body.
  • the driving unit 1300 may move the main body of the mobile robot forward, backward, left and right, curvedly traveling, or rotated in place.
  • the input unit 1200 receives various control commands for the robot cleaner from the user.
  • the input unit 1200 may include one or more buttons, for example, the input unit 1200 may include a confirmation button, a setting button, and the like.
  • the confirmation button is a button for receiving a command from the user to check detection information, obstacle information, location information, and map information
  • the setting button is a button for receiving a command for setting the information from the user.
  • the input unit 1200 cancels the previous user input and receives an input reset button to receive a user input again, a delete button to delete a preset user input, a button to set or change an operation mode, and a command to return to the charging station It may include a button for receiving input, and the like.
  • the input unit 1200 may be installed on the upper part of the mobile robot as a hard key, soft key, touch pad, or the like. Also, the input unit 1200 may have the form of a touch screen together with the output unit 1500 .
  • the output unit 1500 may be installed above the mobile robot.
  • the installation location or installation type may vary.
  • the output unit 1500 may display a battery state or a driving method on the screen.
  • the output unit 1500 may output information on the internal state of the mobile robot detected by the sensing unit 1400 , for example, the current state of each component included in the mobile robot. Also, the output unit 1500 may display external state information, obstacle information, location information, map information, etc. detected by the sensing unit 1400 on the screen.
  • the output unit 1500 may be any one of a light emitting diode (LED), a liquid crystal display (LCD), a plasma display panel, and an organic light emitting diode (OLED). It can be formed as an element of
  • the output unit 1500 may further include a sound output means for aurally outputting an operation process or operation result of the mobile robot performed by the controller 1800 .
  • the output unit 1500 may output a warning sound to the outside according to the warning signal generated by the control unit 1800 .
  • the sound output means may be a means for outputting sound, such as a beeper or a speaker, and the output unit 1500 uses audio data or message data having a predetermined pattern stored in the memory 1700 to make sound. It can be output to the outside through the output means.
  • the mobile robot may output environmental information about the driving area to the screen or output the sound through the output unit 1500 .
  • the mobile robot may transmit map information or environment information to the terminal device through the communication unit 1100 so that the terminal device outputs a screen or sound to be output through the output unit 1500 .
  • the communication unit 1100 is connected to a terminal device and/or other device located in a specific area (in this specification, the term “home appliance” is used interchangeably) with one of wired, wireless, and satellite communication methods. to transmit and receive signals and data.
  • the communication unit 1100 may transmit/receive data to/from another device located within a specific area.
  • the other device may be any device capable of transmitting and receiving data by being connected to a network, and may be, for example, an air conditioner, a heating device, an air purification device, a light fixture, a TV, or a device such as a car.
  • the other device may be a device for controlling a door, a window, a water valve, a gas valve, and the like.
  • the other device may be a sensor that detects temperature, humidity, atmospheric pressure, gas, or the like.
  • the memory 1700 stores a control program for controlling or driving the robot cleaner and data corresponding thereto.
  • the memory 1700 may store audio information, image information, obstacle information, location information, map information, and the like. Also, the memory 1700 may store information related to a driving pattern.
  • the memory 1700 mainly uses a non-volatile memory.
  • the non-volatile memory (NVM, NVRAM) is a storage device capable of continuously maintaining stored information even when power is not supplied, for example, a ROM, a flash memory, a magnetic computer. It may be a storage device (eg, hard disk, diskette drive, magnetic tape), an optical disk drive, magnetic RAM, PRAM, or the like.
  • the sensing unit 1400 may include at least one of an external signal detection sensor, a front detection sensor, a cliff detection sensor, a 2D camera sensor, and a 3D camera sensor.
  • the external signal detection sensor may detect an external signal of the mobile robot.
  • the external signal detection sensor may be, for example, an infrared sensor, an ultrasonic sensor, a radio frequency sensor, or the like.
  • the mobile robot can check the position and direction of the charging station by receiving a guide signal generated by the charging station using an external signal detection sensor.
  • the charging stand may transmit a guide signal indicating a direction and a distance so that the mobile robot can return. That is, the mobile robot may receive a signal transmitted from the charging station, determine its current position, set a moving direction, and return to the charging station.
  • the front detection sensor may be installed at regular intervals in front of the mobile robot, specifically along the outer peripheral surface of the side of the mobile robot.
  • the forward detection sensor is located on at least one side of the mobile robot to detect an obstacle in the front.
  • the forward detection sensor detects an object, particularly an obstacle, existing in the moving direction of the mobile robot, and transmits detection information to the controller 1800 .
  • the front detection sensor may detect protrusions, household appliances, furniture, walls, wall corners, etc. existing on the movement path of the mobile robot, and transmit the information to the controller 1800 .
  • the front detection sensor may be, for example, an infrared sensor, an ultrasonic sensor, an RF sensor, a geomagnetic sensor, and the like, and the mobile robot may use one type of sensor as the front detection sensor or use two or more types of sensors together as needed. have.
  • the ultrasonic sensor may be mainly used to generally detect a distant obstacle.
  • the ultrasonic sensor includes a transmitter and a receiver, and the controller 1800 determines the presence of an obstacle by whether the ultrasonic wave emitted through the transmitter is reflected by an obstacle and is received by the receiver, and determines the ultrasonic radiation time and ultrasonic reception time. can be used to calculate the distance to the obstacle.
  • the controller 1800 may detect information related to the size of an obstacle by comparing the ultrasonic waves emitted from the transmitter and the ultrasonic waves received by the receiver. For example, the controller 1800 may determine that the size of the obstacle increases as more ultrasound waves are received by the receiver.
  • a plurality (eg, five) of ultrasonic sensors may be installed on the front side of the mobile robot along the outer circumferential surface.
  • the ultrasonic sensor may be installed in the front of the mobile robot by a transmitter and a receiver alternately.
  • the transmitter may be disposed to be spaced apart on the left and right sides from the center of the front of the main body, and one or more transmitters may be disposed between the receiver to form a receiving area of the ultrasonic signal reflected from an obstacle or the like.
  • the reception area can be expanded while reducing the number of sensors.
  • the transmission angle of the ultrasonic wave may maintain an angle within a range that does not affect different signals to prevent a crosstalk phenomenon.
  • the reception sensitivities of the receivers may be set differently.
  • the ultrasonic sensor may be installed upward by a certain angle so that the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic sensor are output upward, and in this case, a predetermined blocking member may be further included to prevent the ultrasonic waves from being radiated downward.
  • the front detection sensor as described above, two or more types of sensors may be used together, and accordingly, the front detection sensor may use any one type of sensor such as an infrared sensor, an ultrasonic sensor, or an RF sensor. .
  • the front detection sensor may include an infrared sensor as a sensor other than the ultrasonic sensor.
  • the infrared sensor may be installed on the outer peripheral surface of the mobile robot together with the ultrasonic sensor.
  • the infrared sensor may also detect obstacles existing in front or on the side and transmit obstacle information to the controller 1800 . That is, the infrared sensor detects protrusions, household appliances, furniture, walls, wall corners, etc. existing on the movement path of the mobile robot, and transmits the information to the controller 1800 . Accordingly, the mobile robot can move its main body within a specific area without colliding with an obstacle.
  • the cliff detection sensor may detect an obstacle on the floor supporting the main body of the mobile robot, mainly using various types of optical sensors.
  • the cliff detection sensor is installed on the rear surface of the mobile robot on the floor, but may be installed at different positions depending on the type of the mobile robot.
  • the cliff detection sensor is located on the rear surface of the mobile robot to detect obstacles on the floor.
  • the cliff detection sensor is an infrared sensor, ultrasonic sensor, RF sensor, PSD (Position) having a light emitting unit and a light receiving unit like the obstacle detection sensor Sensitive Detector) sensor or the like.
  • any one of the cliff detection sensors may be installed in front of the mobile robot, and the other two cliff detection sensors may be installed relatively backward.
  • the cliff detection sensor may be a PSD sensor, but may also include a plurality of different types of sensors.
  • the PSD sensor detects the short and long-distance position of the incident light with one p-n junction using the semiconductor surface resistance.
  • the PSD sensor includes a one-dimensional PSD sensor that detects light in only one axial direction and a two-dimensional PSD sensor that detects a light position on a plane, both of which may have a pin photodiode structure.
  • the PSD sensor is a kind of infrared sensor and measures the distance by using infrared rays to transmit infrared rays and then measure the angle of infrared rays reflected back from obstacles. That is, the PSD sensor calculates the distance to the obstacle by using the triangulation method.
  • the PSD sensor is provided with a light emitting unit that emits infrared rays to an obstacle and a light receiving unit that receives infrared rays reflected back from the obstacle, but is generally configured in the form of a module.
  • a stable measurement value can be obtained regardless of the difference in reflectance and color of the obstacle.
  • the control unit 1800 may measure the infrared angle between the infrared light emitting signal emitted by the cliff sensor toward the ground and the reflected signal reflected by the obstacle to detect the cliff and analyze the depth thereof.
  • the controller 1800 may determine whether to pass or not according to the ground state of the cliff sensed using the cliff sensor, and may determine whether to pass the cliff according to the determination result. For example, the controller 1800 determines the existence of a cliff and the depth of the cliff through the cliff sensor, and then passes the cliff only when a reflection signal is detected through the cliff sensor.
  • the controller 1800 may determine the lift-up phenomenon of the mobile robot using the cliff detection sensor.
  • the two-dimensional camera sensor is provided on one surface of the mobile robot to acquire image information related to the periphery of the main body during movement.
  • the optical flow sensor generates image data in a predetermined format by converting a downward image input from an image sensor provided in the sensor.
  • the generated image data may be stored in the memory 1700 .
  • one or more light sources may be installed adjacent to the optical flow sensor.
  • One or more light sources irradiate light to a predetermined area of the floor surface photographed by the image sensor. That is, when the mobile robot moves in a specific area along the floor surface, a constant distance is maintained between the image sensor and the floor surface if the floor surface is flat. On the other hand, when the mobile robot moves on the floor with an uneven surface, it is moved away from it by a certain distance or more due to irregularities and obstacles on the floor.
  • one or more light sources may be controlled by the controller 1800 to adjust the amount of light irradiated.
  • the light source may be a light emitting device capable of controlling the amount of light, for example, a Light Emitting Diode (LED).
  • LED Light Emitting Diode
  • the controller 1800 may detect the position of the mobile robot regardless of the sliding of the mobile robot.
  • the controller 1800 may calculate a moving distance and a moving direction by comparing and analyzing image data captured by the optical flow sensor over time, and may calculate the position of the mobile robot based on this.
  • the controller 1800 can make strong correction against sliding with respect to the position of the mobile robot calculated by other means.
  • the 3D camera sensor may be attached to one surface or a part of the body of the mobile robot to generate 3D coordinate information related to the periphery of the body.
  • the three-dimensional camera sensor may be a three-dimensional depth camera (3D depth camera) for calculating the distance between the mobile robot and the object to be photographed.
  • 3D depth camera three-dimensional depth camera
  • the 3D camera sensor may capture a 2D image related to the surroundings of the body, and may generate a plurality of 3D coordinate information corresponding to the captured 2D image.
  • the three-dimensional camera sensor includes two or more cameras for acquiring an existing two-dimensional image, and combining two or more images obtained from the two or more cameras to generate three-dimensional coordinate information. can be formed in this way.
  • the three-dimensional camera sensor includes a first pattern irradiating unit for irradiating a first pattern of light downward toward the front of the body, and a second pattern of irradiating light of a second pattern upward toward the front of the body. It may include a second pattern irradiation unit and an image acquisition unit for acquiring an image of the front of the main body. Accordingly, the image acquisition unit may acquire an image of a region where the light of the first pattern and the light of the second pattern are incident.
  • the three-dimensional camera sensor includes an infrared pattern emitter for irradiating an infrared pattern together with a single camera, and captures the shape of the infrared pattern irradiated from the infrared pattern emitter projected on the object to be photographed, so that the three-dimensional camera A distance between the sensor and the object to be photographed may be measured.
  • the 3D camera sensor may be an IR (Infra Red) type 3D camera sensor.
  • the three-dimensional camera sensor has a light emitting unit that emits light together with a single camera, receives a portion of the laser emitted from the light emitting unit reflected from the object to be photographed, and analyzes the received laser. A distance between the camera sensor and the object to be photographed may be measured.
  • a three-dimensional camera sensor may be a three-dimensional camera sensor of a time of flight (TOF) method.
  • TOF time of flight
  • the laser of the three-dimensional camera sensor as described above is configured to irradiate the laser having a form extending in at least one direction.
  • the three-dimensional camera sensor may include first and second lasers, the first laser irradiates a laser beam of a straight line that intersects with each other, and the second laser irradiates a single straight laser beam. can do.
  • the lowermost laser is used to detect an obstacle in the bottom part
  • the uppermost laser is used to detect an obstacle in the upper part
  • the middle laser between the lowermost laser and the uppermost laser is used to detect the obstacle in the middle part. is used for
  • FIG. 5 an embodiment showing an installation mode of the cleaner 100 and the charging station 510 in the cleaning area will be described.
  • the charging station 510 for charging the battery of the cleaner 100 may be installed in the cleaning area 500 .
  • the charging station 510 may be installed outside the cleaning area 500 .
  • the charging station 510 includes a communication device (not shown) capable of emitting different types of signals, and the communication device wirelessly communicates with the communication unit 1100 of the cleaner 100 . can be performed.
  • the controller 1800 may control the driving unit 1300 to dock the main body of the cleaner 100 to the charging station 510 based on a signal received from the charging station 510 to the communication unit 1100 .
  • control unit 1800 may move the main body toward the charging station 510 , and when the main body approaches the charging station 510 , the driving unit 1300 to initiate a docking function. ) can be controlled.
  • the mobile robot 100 (hereinafter referred to as a robot) according to the present invention is a main body 110 of the robot 100 , a driving unit 111 for moving the main body 100 , and a front side of the main body 110 .
  • a virtual surface of the driving environment of the main body 110 by irradiating sensing light for detecting the presence or absence of an obstacle to generate an irradiation result, and accumulating the irradiation result of the sensing unit 130 for a predetermined time and a controller 1800 that generates information, detects whether there is an obstacle in the driving environment based on the surface information, and controls the driving of the main body 110 according to the detection result.
  • the robot 100 including the main body 110 , the driving unit 1300 , the sensing unit 1400 and the control unit 1800 , as shown in FIG. 6 , the sensing unit 130 . may irradiate the sensing light SL to detect an obstacle existing in front of the robot 100 according to the irradiation result of the sensing light SL.
  • the sensing light SL may be laser light irradiated from the sensing unit 130 , and may be irradiated in a straight line.
  • the sensing unit 130 irradiates the sensing light SL to the front of the main body 110 while the main body 110 is traveling, as shown in FIG. 7 .
  • the sensing light SL may be irradiated to an obstacle existing in front of the main body 110 .
  • control unit 1800 may detect the presence or absence of an obstacle based on the result of the investigation of the sensing unit 130 .
  • the control unit 130 when the sensing unit 130 generates an irradiation result by irradiating the sensing light SL in front of the main body 110 as shown in FIG. 7 while the main body 110 is advancing, The control unit 130 generates 3D image information DI as shown in FIG. 8 using the irradiation result for a predetermined time, and the surface as shown in FIG. 9 from the 3D image information DI By generating the information DI, the presence of an obstacle may be detected based on the surface information DI.
  • the sensing unit 130 for generating the irradiation result by irradiating the sensing light SL includes a 3D camera sensor to transmit the sensing light SL to the body 110 . can be investigated in front of
  • the sensing unit 130 may radiate the sensing light SL to the front of the main body 110 through the 3D camera sensor.
  • the 3D camera sensor may be provided to face the bottom surface of the front of the body to irradiate the sensing light SL to the bottom surface.
  • the 3D camera sensor may irradiate the sensing light SL to the bottom surface in the form of a line light.
  • the sensing light SL may be irradiated to the bottom surface in a straight line.
  • the sensing light SL may be irradiated in the form of scanning the bottom surface.
  • an area equal to the product of the distance that the main body 110 moves and the length of the sensing light SL may be irradiated.
  • the sensing light SL has an area equal to axb [cm]. This can be investigated.
  • the 3D camera sensor may irradiate the sensing light SL to the bottom surface spaced apart by a predetermined distance from the main body 110 .
  • the sensing light SL may be irradiated to the floor surface spaced apart by a distance determined by the orientation angle of the floor surface.
  • the 3D camera sensor may irradiate the sensing light SL to a certain range of the bottom surface.
  • the sensing light SL is irradiated in a certain range corresponding to the size to which the sensing light SL is irradiated.
  • the 3D camera sensor may irradiate the sensing light SL in a range of 320 degrees in front of the main body 110 .
  • the sensing unit 130 may generate the irradiation result at every preset sensing period and transmit it to the control unit 1800 .
  • the detection period may be a unit time during which the survey result is generated.
  • the detection period may be set to a time of 20 to 40 [ms].
  • the sensing unit 130 may generate the irradiation result every 30 [ms] and transmit it to the control unit 1800 .
  • the controller 1800 may generate the 3D image information DI by accumulating the results of the irradiation generated every 30 [ms].
  • the sensing unit 130 when the main body 110 advances 5 [cm] for 3 seconds, the sensing unit 130 generates the irradiation result every 30 [ms], for an area of 5 [cm].
  • the irradiation results are generated 100 times, and the controller 1800 may generate the 3D image information DI by accumulating 100 irradiation results.
  • the sensing unit 130 generates and transmits the irradiation result to the control unit 1800 at each predetermined detection period, so that the control unit 1800 precisely generates the 3D image information DI. have.
  • the controller 1800 generates the 3D image information DI based on a result of accumulating the survey results for the predetermined time, and converts the 3D image information DI into a 2D image form including height information.
  • the surface information FI may be generated.
  • the controller 1800 generates the 3D image information DI as shown in FIG. 8 by accumulating the irradiation results irradiated with the sensing light SL for a predetermined time as shown in FIG. As shown in FIG. 9 , the surface information FI including height information may be generated from the 3D image information DI.
  • the height information of the surface information FI may be displayed in a form in which display is changed according to height.
  • height information may be displayed through classification of at least one of saturation/brightness/color, or may be displayed in the form of contour lines.
  • the controller 1800 may generate the surface information FI in the form of a rectangular surface having a predetermined size.
  • the controller 1800 may generate the plane information FI in the form of a rectangular plane of a predetermined size as shown in FIG. 9 from the 3D image information shown in FIG. 8 .
  • the surface information FI may be virtual surface image information of the area irradiated with the sensing light SL.
  • the surface information FI may be image information obtained by reducing the area of the quadrangular surface irradiated with the sensing light SL.
  • the surface information FI may be image information of a quadrangular surface in which a pair of facing surfaces has a predetermined length ([cm]).
  • it may be image information of a quadrangular surface in which any pair of facing surfaces is 20 to 30 [cm].
  • the sensing unit 130 irradiates the sensing light SL to an area of a quadrangular surface having a pair of facing surfaces of 20 to 30 [cm] to generate the irradiation result for each sensing period
  • the controller 1800 may generate surface information FI for a region of 20 to 30 [cm] irradiated with the sensing light SL by accumulating the irradiation results.
  • the control unit 1800 may include a recognition unit (not shown) for recognizing an obstacle corresponding to the surface information FI by analyzing the surface information FI, and may detect the obstacle through the recognition unit. .
  • the recognition unit is a memory for storing data, and may be included in the control unit 1800 .
  • the recognition unit may store an artificial neural network-based recognition model supervised by a deep learning algorithm or a machine learning algorithm, and recognize an obstacle corresponding to the surface information FI through the recognition model.
  • control unit 1800 generates the 3D image information DI by accumulating the irradiation results, and converts the 3D image information DI into the surface information FI. and input the face information FI to the recognition unit in which the recognition model DL is stored to recognize an obstacle corresponding to the face information FI through an output result of the recognition model DL.
  • the controller 1800 that generates the 3D image information DI by accumulating the results of the investigation may generate the 3D image information DI by accumulating the results of the investigation according to a specific criterion.
  • the sensing state of the sensing unit 130 corresponds to a specific condition, or the area to which the sensing light SL is irradiated is a predetermined standard.
  • the 3D image information DI may be generated by accumulating the results of the investigation.
  • the control unit 1800 may accumulate the results of the investigation when the operation of the driving unit 111 corresponds to a preset operating condition.
  • the operating condition may mean a reference condition for the operating state of the driving unit 111 .
  • it may be a condition for at least one of a condition in which both wheels of the driving unit 111 rotate and a rotation speed of the driving unit 111 .
  • the operating condition is set to a condition that both wheels of the driving unit 111 rotate at a certain speed or higher
  • the results of the investigation are displayed while both wheels of the driving unit 111 rotate at a specific speed or higher. may accumulate.
  • control unit 1800 when the robot 100 advances at a predetermined speed or more, that is, while the robot 100 advances at a predetermined speed or more, the sensing light SL in front of the main body 110 ) may be accumulated to generate the 3D image information DI.
  • the controller 1800 may generate the surface information FI when the accumulation result of the survey results corresponds to a preset accumulation condition.
  • the controller 1800 generates the 3D image information DI when the accumulation result satisfies a predetermined accumulation condition, and generates the surface information FI using the 3D image information DI. can be created
  • the vertical length of the irradiation area LR to which the sensing light SL is irradiated becomes x [cm], so that an area corresponding to the area of the irradiation area LR is increased.
  • the 3D image information DI may be generated, and the surface information FI may be generated using the 3D image information DI.
  • the accumulation condition may be a condition for an area of the irradiation area LR to which the sensing light SL is irradiated.
  • the accumulation condition may also be a minimum accumulation condition of the investigation result for generating the 3D image information DI.
  • the accumulation condition may be set according to the sensing distance of the sensing unit 130 .
  • the sensing unit 130 when the sensing unit 130 irradiates the sensing light SL in front of 25 [cm] of the main body 110, it may be set based on a length within 25 [cm].
  • the vertical length of the irradiation area LR is set based on 25 [cm] or more, the vertical length of the irradiation area LR is 25 while the robot 100 advances 25 [cm] or more. This is to prevent the position of the robot 100 from overlapping the irradiation area LR by exceeding [cm].
  • the accumulation condition may be set as a reference for the number of accumulated results or the size of the accumulated results.
  • the 3D image information DI is generated when the number of investigation results reaches 25, and the surface information FI is generated using the 3D image information DI.
  • the The controller 1800 may generate the 3D image information DI and generate the surface information FI using the 3D image information DI.
  • the robot 100 travels and rotates while the sensing light SL is irradiated to the front of the main body 110 so that the vertical length of the irradiation area LR is x [cm], that is, when the accumulation of the irradiation results is stopped before the accumulation condition is met and the minimum accumulation condition of the irradiation results for generating the 3D image information DI is not satisfied, the 3D The image information DI may not be generated.
  • control unit 1800 may restart the accumulation of the irradiation results in the direction in which the main body 110 rotates.
  • control unit 1800 for generating the surface information FI by generating the 3D image information DI is the moving distance of the main body 110 while detecting the obstacle based on the surface information FI. can be limited to a predetermined distance or less to control the running of the main body 110 .
  • the controller 1800 may control the robot 100 to move within the predetermined distance while the obstacle is detected.
  • the robot 100 may be controlled to travel so that it moves forward only by y [cm].
  • the controller 1800 may control the traveling of the main body 110 by limiting the moving distance of the main body 110 to a predetermined distance or less according to the time for detecting the obstacle.
  • the movement distance of the main body 110 is limited to 2 [cm] or less to control the running of the main body 110 can be done
  • the controller 1800 may detect the type of the obstacle based on the surface information FI, and control the driving of the main body 110 in response to the type of the obstacle.
  • the controller 1800 may control the driving of the main body 110 in a preset driving mode according to the type of the obstacle.
  • the driving of the main body 110 is controlled in the first driving mode set corresponding to the first group, and the type of the obstacle is in the second group. If applicable, the driving of the main body 110 may be controlled in the second driving mode set corresponding to the second group.
  • the controller 1800 may control the running of the main body 110 to travel over the obstacle.
  • control unit 1800 detects that the type of the obstacle is any one of the threshold and the carpet based on the surface information FI of the obstacle of any one of the threshold and the cafe, and then the main body 110 The driving of the main body 110 may be controlled so that the vehicle may travel over the obstacle.
  • the controller 1800 may control the running of the main body 110 to avoid the obstacle.
  • control unit 1800 detects that the type of the obstacle is any one of the window frame, the electric wire, and the furniture leg based on the surface information (FI) for any one obstacle among the window frame, the electric wire, and the furniture leg. After that, it is possible to control the running of the main body 110 so that the main body 110 avoids the obstacle and runs.
  • FI surface information
  • virtual surface information FI for the driving environment of the main body 110 is generated, and based on the surface information FI, the driving environment
  • the controller 1800 which detects whether an obstacle is present, and controls the driving of the main body 110 according to the detection result, may control the robot 100 by a control method as shown in FIG. 14 .
  • the control method is a method in which the control unit 1800 controls the robot 100, and as shown in FIG. 14 , accumulating the irradiation results of the sensing unit 130 while driving for a certain period of time (S10). ), generating virtual surface information (FI) for the driving environment based on the accumulated results of the investigation results (S20), detecting obstacles in the driving environment based on the surface information (FI) ( S30) and controlling the driving of the main body 110 according to the detection result (S40).
  • S10 virtual surface information for the driving environment based on the accumulated results of the investigation results
  • S30 detecting obstacles in the driving environment based on the surface information (FI)
  • S40 controlling the driving of the main body 110 according to the detection result
  • the sensing unit 130 irradiates the sensing light SL to the front of the main body 110 as shown in FIGS. 6 and 7 while the main body 110 is traveling. It may be a step of accumulating the results.
  • the controller 1800 performs virtual surface information ( FI) may be generated.
  • the controller 1800 In the generating step (S20), the controller 1800 generates the 3D image information DI as shown in FIG. 8 based on the accumulated result, and displays the 3D image information DI as shown in FIG. As illustrated, the surface information FI including height information may be generated.
  • the controller 1800 applies the surface information FI to the input model DL of the recognition unit. By inputting, it may be a step of recognizing and detecting an obstacle corresponding to the surface information FI.
  • the 3D image information DI is generated based on the accumulated result, and the 3D image information DI is generated. ) to the surface information FI, and input the surface information FI to the recognition model DL to recognize the obstacle.
  • the controlling step ( S40 ) may be a step in which the controller 1800 controls the driving of the main body 110 according to the detection result in the detecting step ( S30 ).
  • the controller 1800 may control the driving of the main body 110 in a preset driving mode according to the type of the obstacle detected in the sensing step (S30).
  • driving of the main body 110 may be controlled to travel over the obstacle.
  • driving of the main body 110 may be controlled to avoid the driving.
  • the control method including the step of accumulating (S10), the step of generating (S20), the step of detecting (S30) and the step of controlling (S40) is a computer-readable medium in which a program is recorded. It can be implemented as code.
  • the computer-readable medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable media include Hard Disk Drive (HDD), Solid State Disk (SSD), Silicon Disk Drive (SDD), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is also a carrier wave (eg, transmission over the Internet) that is implemented in the form of.
  • the computer may include the control unit 1800 .
  • Embodiments of the mobile robot and its control method as described above each embodiment may be implemented independently or separately, as well as one or more embodiments may be implemented in combination.
  • other embodiments relating to the mobile robot and its control method may be combined with the above-described embodiment.
  • the mobile robot and its control method as described above may be applied to a robot cleaner, a control means for controlling the robot cleaner, a robot cleaning system, a control method for controlling the robot cleaner, and the like.
  • the technology disclosed in the present specification is not limited thereto, and may be applied and implemented to a mobile robot, a mobile robot system, and a method for controlling a mobile robot to which the technical idea of the technology may be applied.

Landscapes

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Abstract

본 명세서는 카메라 센서를 이용한 장애물 감지의 정확성을 향상시키기 위해, 카메라 센서의 센싱 결과를 일정 시간 동안 누적하여 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 주행을 제어하는 이동 로봇 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.

Description

이동 로봇 및 이의 제어 방법
실시예는 주행 영역을 청소하며 주행하는 이동 로봇 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.
상기 가정용 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로서, 일정 영역을 스스로 주행하면서 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하여 청소하는 가전기기의 일종이다. 이러한 로봇 청소기는 주행 중 장애물을 피할 수 있는 장애물 센서를 구비하여 스스로 주행하며 청소할 수 있다.
한편, 국제공개특허 WO 2017191928A1(2017.11.09. 공개)(이하, 선행문헌이라 칭한다)에는 3D 센서 방식으로 장애물을 검출하는 청소 로봇이 개시되어 있다. 구체적으로는, 발광부와 수광부로 이루어진 장애물 감지부를 포함하여, 상기 장애물 감지부의 발광 및 수광을 통한 삼각 측량법 및 TOF 방식 중 적어도 하나로 장애물을 검출하는 내용이 개시되어 있다. 이러한 상기 선행문헌은 라인 광을 이용하여 장애물을 검출하게 되므로, 장애물의 형태가 라인으로 감지하기 어려운 경우 장애물의 검출이 부정확하게 이루어지는 한계가 있다. 이를테면, 장애물이 얇은 세로 형태로 이루어진 경우 등 얇은 형태가 반복적으로 나타나는 낮은 장애물은 감지가 어려워지게 된다.
즉, 종래의 3D 센서를 이용한 기술은 장애물 감지의 한계가 따르게 되었으며, 이로 인해 원활하고 적절한 주행 및 청소가 이루어지기 어려운 문제가 있었다.
본 명세서의 실시예는, 상술한 바와 같은 종래기술의 한계를 개선하는 것을 과제로 한다.
즉, 본 명세서는 3D 카메라 센서를 이용한 장애물 감지의 정확성을 향상시킬 수 있는 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예를 제공하고자 한다.
구체적으로는, 3D 카메라 센서로 감지하기 어려운 얇은 형태가 반복적으로 나타나는 장애물을 정확하게 감지할 수 있는 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예를 제공하고자 한다.
또한, 감지한 장애물의 종류에 따라 적절한 동작을 수행할 수 있는 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예를 제공하고자 한다.
상술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 이동 로봇 및 이의 제어 방법은, 센서의 센싱 결과를 누적한 결과를 이용하여 장애물을 감지하는 것을 해결 수단으로 한다.
구체적으로는, 3D 카메라 센서로 센싱한 선 정보를 누적하여 면 정보를 생성하고, 인식 모델을 이용하여 면 정보를 인식하여 장애물을 감지하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 이동 로봇 및 이의 제어 방법은, 센서의 센싱 결과를 일정 시간 동안 누적하여 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 주행을 제어하게 된다.
상술한 바와 같은 기술적 특징은 이동 로봇, 청소 로봇, 로봇 청소기 및 이의 제어 방법에 적용되어 실시될 수 있으며, 본 명세서는 상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예를 제공하고자 한다.
상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 이동 로봇의 실시예는, 본체, 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부 및 상기 센싱부의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하여 상기 본체의 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.
또한, 상기 기술적 특징을 과제 해결 수단으로 하는 이동 로봇의 제어 방법의 실시예는, 본체, 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부 및 상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물을 감지하여 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부를 포함하는 이동 로봇의 제어 방법으로, 주행 중 상기 센싱부의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하는 단계, 상기 조사 결과의 누적 결과를 근거로 상기 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하는 단계, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물을 감지하는 단계 및 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.
본 명세서에 개시된 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예에 따르면, 3D 카메라 센서로 센싱한 선 정보를 누적하여 면 정보를 생성하고, 인식 모델을 이용하여 면 정보를 인식하여 장애물을 감지함으로써, 3D 카메라 센서로 감지하기 어려운 얇은 형태가 반복적으로 나타나는 장애물을 정확하게 감지할 수 있게 되는 효과가 있다.
이에 따라, 본 명세서에 개시된 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예는, 장애물 감지의 정확성을 향상시키게 됨과 더불어, 감지한 장애물의 종류에 따라 적절한 주행 동작을 수행할 수 있게 되는 효과가 있다.
즉, 본 명세서에 개시된 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예는, 주행의 정확성, 안정성 및 신뢰성이 증대될 수 있게 되는 효과가 있다.
게다가, 본 명세서에 개시된 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예는, 3D 카메라 센서의 활용성 및 효용성이 증대될 수 있게 되는 효과도 있다.
도 1은 자율 주행을 수행하는 청소기의 일 예를 보인 사시도이다.
도 2는 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 평면도이다.
도 3은 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 측면도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 청소기와 충전 스테이션이 청소 영역에 설치되는 일 예를 나타내는 개념도이다.
도 6은 이동 로봇의 실시예를 나타낸 예시도.
도 7은 이동 로봇의 감지 광의 조사 예시를 나타낸 예시도.
도 8은 이동 로봇의 3D 이미지 정보의 예시를 나타낸 예시도.
도 9는 이동 로봇의 면 정보의 예시를 나타낸 예시도.
도 10은 이동 로봇의 면 정보 생성 과정을 나타낸 개념도.
도 11은 이동 로봇의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도 1.
도 12는 이동 로봇의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도 2.
도 13은 이동 로봇의 일 실시예를 설명하기 위한 예시도 3.
도 14는 이동 로봇의 제어 방법의 순서를 나타낸 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다.
도 1은 로봇 청소기(100)의 일 예를 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 평면도이며, 도 3은 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 측면도이다.
참고로, 본 명세서에서는 이동 로봇, 로봇 청소기 및 자율 주행을 수행하는 청소기가 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇 청소기(100)는 일정 영역을 스스로 주행하면서 바닥을 청소하는 기능을 수행한다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다.
로봇 청소기(100)는 청소기 본체(110), 흡입 유닛(120), 센싱 유닛(센싱부)(130) 및 먼지통(140)을 포함한다.
청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)의 제어를 위한 제어부(미도시) 및 로봇 청소기(100)의 주행을 위한 휠 유닛(111)이 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 로봇 청소기(100)는 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다.
휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다.
메인 휠(111a)은 청소기 본체(110)의 양측에 각각 구비되어, 제어부의 제어 신호에 따라 일 방향 또는 타 방향으로 회전 가능하게 구성된다. 각각의 메인 휠(111a)은 서로 독립적으로 구동 가능하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 메인 휠(111a)은 서로 다른 모터에 의해서 구동될 수 있다.
서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 청소기 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)에 의한 로봇 청소기(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(120)에도 구비될 수 있다.
살펴본 바와 같이, 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 로봇 청소기(100)는 바닥을 자율 주행하도록 이루어진다.
한편, 청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)에 전원을 공급하는 배터리(미도시)가 장착된다. 배터리는 충전 가능하게 구성되며, 청소기 본체(110)의 저면부에 착탈 가능하게 구성될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)의 일측으로부터 돌출된 형태로 배치되어, 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 이루어진다. 상기 일측은 상기 청소기 본체(110)가 정방향(F)으로 주행하는 측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽이 될 수 있다.
본 도면에서는, 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)의 일측에서 전방 및 좌우 양측방으로 모두 돌출된 형태를 가지는 것을 보이고 있다. 구체적으로, 흡입 유닛(120)의 전단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치되고, 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치된다.
청소기 본체(110)가 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측이 청소기 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다. 상기 빈 공간은 청소기 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 로봇 청소기(100)의 내측으로 리세스된 형태를 가진다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)로 분리되면, 분리된 흡입 유닛(120)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 사용자는 바닥의 먼지를 제거하고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 흡입 유닛(120)을 장착하고, 바닥을 닦고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 걸레 모듈을 장착할 수 있다.
청소기 본체(110)에는 센싱 유닛(130)이 배치된다. 도시된 바와 같이, 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)이 위치하는 청소기 본체(110)의 일측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽에 배치될 수 있다.
센싱 유닛(130)은 청소기 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(120)과 오버랩되도록 배치될 수 있다. 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)의 상부에 배치되어, 로봇 청소기(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지하도록 이루어진다.
센싱 유닛(130)은 이러한 감지 기능 외의 다른 센싱 기능을 추가로 수행하도록 구성된다. 이에 대하여는 뒤에서 자세히 설명하기로 한다.
청소기 본체(110)에는 먼지통 수용부가 구비되며, 먼지통 수용부에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 도시된 바와 같이, 먼지통 수용부는 청소기 본체(110)의 타측, 즉 청소기 본체(110)의 뒤쪽에 형성될 수 있다.
먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 청소기 본체(110)의 후방[즉, 정방향(F)에 반대되는 역방향(R)]을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다.
먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구가 형성되며, 먼지통 수용부에 먼지통(140)이 장착시 입구와 출구는 먼지통 수용부의 내측벽에 형성된 제1개구 및 제2개구와 각각 연통되도록 구성된다.
이러한 연결관계에 따라, 흡입 유닛(120)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 청소기 본체(110) 내부의 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호 분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 청소기 본체(110) 내부의 배기유로를 거쳐 최종적으로 배기구를 통하여 외부로 배출된다.
이하의 도 4에서는 로봇 청소기(100)의 구성요소와 관련된 일 실시예가 설명된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기(100) 또는 이동 로봇은, 통신부(1100), 입력부(1200), 구동부(1300), 센싱부(1400), 출력부(1500), 전원부(1600), 메모리(1700) 및 제어부(1800) 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다
이때, 도 4에 도시한 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 로봇 청소기가 구현될 수 있음은 물론이다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다
우선, 전원부(1600)는 외부 상용 전원에 의해 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급한다. 전원부(1600)는 이동 로봇에 포함된 각 구성들에 구동 전원을 공급하여, 이동 로봇이 주행하거나 특정 기능을 수행하는데 요구되는 동작 전원을 공급할 수 있다.
이때, 제어부(1800)는 배터리의 전원 잔량을 감지하고, 전원 잔량이 부족하면 외부 상용 전원과 연결된 충전대로 이동하도록 제어하여, 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 배터리를 충전할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(1800)에 전달될 수 있다. 출력부(1500)은 제어부에 의해 상기 배터리 잔량을 화면에 표시할 수 있다
배터리는 로봇 청소기 중앙의 하부에 위치할 수도 있고, 좌, 우측 중 어느 한쪽에 위치할 수도 있다. 후자의 경우, 이동 로봇은 배터리의 무게 편중을 해소하기 위해 균형추를 더 구비할 수 있다
제어부(1800)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다
제어부(1800)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 청소기 내에 저장된 정보, 이동 단말기 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅데이터, big data)를 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고, 제어부(1800)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 이용하여, 실행 가능한 적어도 하나의 청소기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 실현성이 가장 높은 동작이 실행되도록 청소기를 제어할 수 있다.
머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.
머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공 신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다.
머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝 기술은 인공 신경망(Deap Neuron Network, DNN) 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망(DNN)은 레이어와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망(DNN)을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.
제어부(1800)는 외부의 서버 또는 메모리에 저장된 트레이닝 데이터를 이용하며, 소정의 물체를 인식하기 위한 특징을 검출하는 학습 엔진을 탑재할 수 있다. 이때, 물체를 인식하기 위한 특징에는 물체의 크기, 형태 및 음영 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(1800)는 청소기에 구비된 카메라를 통해 획득된 영상 중 일부를 학습 엔진에 입력하면, 상기 학습 엔진은 입력된 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다.
이와 같이, 학습 엔진을 청소기의 주행에 적용하는 경우, 제어부(1800)는 청소기의 주행에 방해되는 의자 다리, 선풍기, 특정 형태의 발코니 틈과 같은 장애물이 청소기 주변에 존재하는지 여부를 인식할 수 있으므로, 청소기 주행의 효율 및 신뢰도를 높일 수 있다.
한편, 위와 같은 학습 엔진은 제어부(1800)에 탑재될 수도 있고, 외부 서버에 탑재될 수도 있다. 학습 엔진이 외부 서버에 탑재된 경우, 제어부(1800)는 분석의 대상인 적어도 하나의 영상을 상기 외부 서버로 전송하도록 통신부(1100)를 제어할 수 있다.
외부 서버는 청소기로부터 전송받은 영상을 학습 엔진에 입력함으로서, 해당 영상에 포함된 적어도 하나의 사물 또는 생명체를 인식할 수 있다. 아울러, 외부 서버는 인식결과와 관련된 정보를 다시 청소기로 전송할 수 있다. 이때, 인식결과와 관련된 정보는 분석의 대상인 영상에 포함된 객체의 개수, 각 개체의 이름과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
한편, 구동부(1300)는 모터를 구비하여, 상기 모터를 구동함으로써, 좌, 우측 주바퀴를 양 방향으로 회전시켜 본체를 회전 또는 이동시킬 수 있다. 구동부(1300)는 이동 로봇의 본체를 전후좌우로 진행시키거나, 곡선주행시키거나, 제자리 회전시킬 수 있다.
한편, 입력부(1200)는 사용자로부터 로봇 청소기에 대한 각종 제어 명령을 입력받는다. 입력부(1200)는 하나 이상의 버튼을 포함할 수 있고, 예를 들어, 입력부(1200)는 확인버튼, 설정버튼 등을 포함할 수 있다. 확인버튼은 감지 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 맵 정보를 확인하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이고, 설정버튼은 상기 정보들을 설정하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이다.
또한, 입력부(1200)는 이전 사용자 입력을 취소하고 다시 사용자 입력을 받기 위한 입력재설정버튼, 기 설정된 사용자 입력을 삭제하기 위한 삭제버튼, 작동 모드를 설정하거나 변경하는 버튼, 충전대로 복귀하도록 하는 명령을 입력받는 버튼 등을 포함할 수 있다.
또한, 입력부(1200)는 하드 키나 소프트 키, 터치패드 등으로 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 또, 입력부(1200)는 출력부(1500)와 함께 터치 스크린의 형태를 가질 수 있다.
한편, 출력부(1500)는, 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 물론 설치 위치나 설치 형태는 달라질 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 배터리 상태 또는 주행 방식 등을 화면에 표시할 수 있다.
또한, 출력부(1500)는, 센싱부(1400)가 검출한 이동 로봇 내부의 상태 정보, 예를 들어 이동 로봇에 포함된 각 구성들의 현재 상태를 출력할 수 있다. 또, 출력부(1500)는 센싱부(1400)가 검출한 외부의 상태 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 화면에 디스플레이할 수 있다. 출력부(1500)는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다.
출력부(1500)는, 제어부(1800)에 의해 수행되는 이동 로봇의 동작 과정 또는 동작 결과를 청각적으로 출력하는 음향 출력 수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 제어부(1800)에 의해 생성된 경고 신호에 따라 외부에 경고음을 출력할 수 있다.
이때, 음향 출력 수단은 비퍼(beeper), 스피커 등의 음향을 출력하는 수단일 수 있고, 출력부(1500)는 메모리(1700)에 저장된 소정의 패턴을 가진 오디오 데이터 또는 메시지 데이터 등을 이용하여 음향 출력 수단을 통해 외부로 출력할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 출력부(1500)를 통해 주행 영역에 대한 환경 정보를 화면에 출력하거나 음향으로 출력할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 이동 로봇은 출력부(1500)를 통해 출력할 화면이나 음향을 단말 장치가 출력하도록, 지도 정보 또는 환경 정보를 통신부(1100)릍 통해 단말 장치에 전송할 수 있다.
한편, 통신부(1100)는 단말 장치 및/또는 특정 영역 내 위치한 타 기기(본 명세서에서는 "가전 기기"라는 용어와 혼용하기로 한다)와 유선, 무선, 위성 통신 방식들 중 하나의 통신 방식으로 연결되어 신호와 데이터를 송수신한다.
통신부(1100)는 특정 영역 내에 위치한 타 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 타 기기는 네트워크에 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 장치이면 어느 것이어도 무방하며, 일 예로, 공기 조화 장치, 난방 장치, 공기 정화 장치, 전등, TV, 자동차 등과 같은 장치일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 문, 창문, 수도 밸브, 가스 밸브 등을 제어하는 장치 등일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 온도, 습도, 기압, 가스 등을 감지하는 센서 등일 수 있다.
한편, 메모리(1700)는 로봇 청소기를 제어 또는 구동하는 제어 프로그램 및 그에 따른 데이터를 저장한다. 메모리(1700)는 오디오 정보, 영상 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 저장할 수 있다. 또, 메모리(1700)는 주행 패턴과 관련된 정보를 저장할 수 있다.
상기 메모리(1700)는 비휘발성 메모리를 주로 사용한다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지할 수 있는 저장 장치로서, 일 예로, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱 테이프), 광디스크 드라이브, 마그네틱 RAM, PRAM 등일 수 있다.
한편, 센싱부(1400)는, 외부 신호 감지 센서, 전방 감지 센서, 낭떠러지 감지 센서, 2차원 카메라 센서 및 3차원 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
외부 신호 감지 센서는 이동 로봇의 외부 신호를 감지할 수 있다. 외부 신호 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서(Infrared Ray Sensor), 초음파 센서(Ultra Sonic Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor) 등일 수 있다.
이동 로봇은 외부 신호 감지 센서를 이용하여 충전대가 발생하는 안내 신호를 수신하여 충전대의 위치 및 방향을 확인할 수 있다. 이때, 충전대는 이동 로봇이 복귀 가능하도록 방향 및 거리를 지시하는 안내 신호를 발신할 수 있다. 즉, 이동 로봇은 충전대로부터 발신되는 신호를 수신하여 현재의 위치를 판단하고 이동 방향을 설정하여 충전대로 복귀할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 전방, 구체적으로 이동 로봇의 측면 외주면을 따라 일정 간격으로 설치될 수 있다. 전방 감지 센서는 이동 로봇의 적어도 일 측면에 위치하여, 전방의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 전방 감지 센서는 이동 로봇의 이동 방향에 존재하는 물체, 특히 장애물을 감지하여 검출 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
전방 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서 등일 수 있고, 이동 로봇은 전방 감지 센서로 한 가지 종류의 센서를 사용하거나 필요에 따라 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있다.
일 예로, 초음파 센서는 일반적으로 원거리의 장애물을 감지하는 데에 주로 사용될 수 있다. 초음파 센서는 발신부와 수신부를 구비하여, 제어부(1800)는 발신부를 통해 방사된 초음파가 장애물 등에 의해 반사되어 수신부에 수신되는 지의 여부로 장애물의 존부를 판단하고, 초음파 방사 시간과 초음파 수신 시간을 이용하여 장애물과의 거리를 산출할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 발신부에서 방사된 초음파와, 수신부에 수신되는 초음파를 비교하여, 장애물의 크기와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 수신부에 더 많은 초음파가 수신될수록, 장애물의 크기가 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 복수(일 예로, 5개)의 초음파 센서가 이동 로봇의 전방 측면에 외주면을 따라 설치될 수 있다. 이때, 바람직하게 초음파 센서는 발신부와 수신부가 교대로 이동 로봇의 전면에 설치될 수 있다.
즉, 발신부는 본체의 전면 중앙으로부터 좌, 우측에 이격되도록 배치될 수 있고, 수신부의 사이에 하나 또는 둘 이상의 발신부가 배치되어 장애물 등으로부터 반사된 초음파 신호의 수신 영역을 형성할 수 있다. 이와 같은 배치로 센서의 수를 줄이면서 수신 영역을 확장할 수 있다. 초음파의 발신 각도는 크로스토크(crosstalk) 현상을 방지하도록 서로 다른 신호에 영향을 미치지 아니하는 범위의 각을 유지할 수 있다. 또한, 수신부들의 수신 감도는 서로 다르게 설정될 수 있다.
또한, 초음파 센서에서 발신되는 초음파가 상향으로 출력되도록 초음파 센서는 일정 각도만큼 상향으로 설치될 수 있고, 이때, 초음파가 하향으로 방사되는 것을 방지하기 위해 소정의 차단 부재를 더 포함할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 전술한 바와 같이, 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있고, 이에 따라, 전방 감지 센서는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서 등 중 어느 한 가지 종류의 센서를 사용할 수 있다.
일 예로, 전방 감지 센서는 초음파 센서 이외에 다른 종류의 센서로 적외선 센서를 포함할 수 있다.
적외선 센서는 초음파 센서와 함께 이동 로봇의 외주면에 설치될 수 있다. 적외선 센서 역시, 전방이나 측면에 존재하는 장애물을 감지하여 장애물 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 적외선 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달한다. 따라서, 이동 로봇은 본체가 장애물과의 충돌없이 특정 영역 내에서 이동할 수 있다.
한편, 낭떠러지 감지 센서(또는 클리프 센서(Cliff Sensor))는, 다양한 형태의 광 센서를 주로 이용하여, 이동 로봇의 본체를 지지하는 바닥의 장애물을 감지할 수 있다.
즉, 낭떠러지 감지 센서는, 바닥의 이동 로봇의 배면에 설치되되, 이동 로봇의 종류에 따라 다른 위치에 설치될 수 있음은 물론이다. 낭떠러지 감지 센서는 이동 로봇의 배면에 위치하여, 바닥의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 낭떠러지 감지 센서는 상기 장애물 감지 센서와 같이 발광부와 수광부를 구비한 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, PSD(Position Sensitive Detector) 센서 등일 수 있다.
일 예로, 낭떠러지 감지 센서 중 어느 하나는 이동 로봇의 전방에 설치되고, 다른 두 개의 낭떠러지 감지 센서는 상대적으로 뒤쪽에 설치될 수 있다.
예를 들어, 낭떠러지 감지 센서는 PSD 센서일 수 있으나, 복수의 서로 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다.
PSD 센서는 반도체 표면저항을 이용해서 1개의 p-n접합으로 입사광의 단장거리 위치를 검출한다. PSD 센서에는 일축 방향만의 광을 검출하는 1차원 PSD 센서와, 평면상의 광위치를 검출할 수 있는 2차원 PSD 센서가 있으며, 모두 pin 포토 다이오드 구조를 가질 수 있다. PSD 센서는 적외선 센서의 일종으로서, 적외선을 이용하여, 적외선을 송신한 후 장애물에서 반사되어 돌아오는 적외선의 각도를 측정하여 거리를 측정한다. 즉, PSD 센서는 삼각측량방식을 이용하여, 장애물과의 거리를 산출한다.
PSD 센서는 장애물에 적외선을 발광하는 발광부와, 장애물로부터 반사되어 돌아오는 적외선을 수광하는 수광부를 구비하되, 일반적으로 모듈 형태로 구성된다. PSD 센서를 이용하여, 장애물을 감지하는 경우, 장애물의 반사율, 색의 차이에 상관없이 안정적인 측정값을 얻을 수 있다.
제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서가 지면을 향해 발광한 적외선의 발광신호와 장애물에 의해 반사되어 수신되는 반사신호 간의 적외선 각도를 측정하여, 낭떠러지를 감지하고 그 깊이를 분석할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 감지한 낭떠러지의 지면 상태에 따라 통과 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 따라 낭떠러지의 통과 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 통해 낭떠러지의 존재 여부 및 낭떠러지 깊이를 판단한 다음, 낭떠러지 감지 센서를 통해 반사 신호를 감지한 경우에만 낭떠러지를 통과하도록 한다.
다른 예로, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 이동 로봇의 들림 현상을 판단할 수도 있다.
한편, 2차원 카메라 센서는, 이동 로봇의 일면에 구비되어, 이동 중 본체 주변과 관련된 이미지 정보를 획득한다.
옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor)는, 센서 내에 구비된 이미지 센서로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 영상 데이터는 메모리(1700)에 저장될 수 있다.
또한, 하나 이상의 광원이 옵티컬 플로우 센서에 인접하여 설치될 수 있다. 하나 이상의 광원은, 이미지 센서에 의해 촬영되는 바닥면의 소정 영역에 빛을 조사한다. 즉, 이동 로봇이 바닥면을 따라 특정 영역을 이동하는 경우에, 바닥면이 평탄하면 이미지 센서와 바닥면 사이에는 일정한 거리가 유지된다. 반면, 이동 로봇이 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥면의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 하나 이상의 광원은 조사되는 빛의 양을 조절하도록 제어부(1800)에 의해 제어될 수 있다. 상기 광원은 광량 조절이 가능한 발광 소자, 예를 들어 LED(Light Emitting Diode) 등일 수 있다.
옵티컬 플로우 센서를 이용하여, 제어부(1800)는 이동 로봇의 미끄러짐과 무관하게 이동 로봇의 위치를 검출할 수 있다. 제어부(1800)은 옵티컬 플로우 센서에 의해 촬영된 영상 데이터를 시간에 따라 비교 분석하여 이동 거리 및 이동 방향을 산출하고, 이를 근거로 이동 로봇의 위치를 산출할 수 있다. 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 이동 로봇의 하방에 대한 이미지 정보를 이용함으로써, 제어부(1800)는 다른 수단에 의해 산출한 이동 로봇의 위치에 대하여 미끄러짐에 강인한 보정을 할 수 있다.
3차원 카메라 센서는 이동 로봇의 본체 일면 또는 일부분에 부착되어, 상기 본체의 주위와 관련된 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
즉, 3차원 카메라 센서는 이동 로봇과 피촬영 대상체의 원근거리를 산출하는 3차원 뎁스 카메라(3D Depth Camera)일 수 있다.
구체적으로, 3차원 카메라 센서는 본체의 주위와 관련된 2차원 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영된 2차원 영상에 대응되는 복수의 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 3차원 카메라 센서는 기존의 2차원 영상을 획득하는 카메라를 2개 이상 구비하여, 상기 2개 이상의 카메라에서 획득되는 2개 이상의 영상을 조합하여, 3차원 좌표 정보를 생성하는 스테레오 비전 방식으로 형성될 수 있다.
구체적으로, 상기 실시예에 따른 3차원 카메라 센서는 본체의 전방을 향해 하측으로 제1 패턴의 광을 조사하는 제1 패턴 조사부와, 상기 본체의 전방을 향해 상측으로 제2 패턴의 광을 조사하는 제2 패턴 조사부 및 본체의 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부를 포함할 수 있다. 이로써, 상기 영상 획득부는 상기 제1 패턴의 광과 상기 제2 패턴의 광이 입사된 영역의 영상을 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 적외선 패턴을 조사하는 적외선 패턴 방출부를 구비하고, 적외선 패턴 방출부에서 조사된 적외선 패턴이 피촬영 대상체에 투영된 모양을 캡쳐함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 IR(Infra Red) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 빛을 방출하는 발광부를 구비하고, 발광부에서 방출되는 레이저 중 피촬영 대상체로부터 반사되는 일부를 수신하며, 수신된 레이저를 분석함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 TOF(Time of Flight) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
구체적으로, 위와 같은 3차원 카메라 센서의 레이저는 적어도 일방향으로 연장된 형태의 레이저를 조사하도록 구성된다. 일 예에서, 상기 3차원 카메라 센서는 제1 및 제2 레이저를 구비할 수 있으며, 상기 제1 레이저는 서로 교차하는 직선 형태의 레이저를 조사하고, 제2 레이저는 단일의 직선 형태의 레이저를 조사할 수 있다. 이에 따르면, 최하단 레이저는 바닥 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용되고, 최상단 레이저는 상부의 장애물을 감지하는 데에 이용되며, 최하단 레이저와 최상단 레이저 사이의 중간 레이저는 중간 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용된다.
이하의 도 5에서는 청소영역 내에서 청소기(100)와 충전 스테이션(510)의 설치 양태를 나타내는 일 실시예가 설명된다.
도 5에 도시된 것과 같이, 청소기(100)의 배터리를 충전시키기 위한 충전 스테이션(510)은 청소영역(500) 내에 설치될 수 있다. 일 실시예에서, 충전 스테이션(510)은 청소영역(500)의 외곽에 설치될 수 있다.
도 5에 도시되지는 않았으나, 충전 스테이션(510)은 서로 다른 종류의 신호를 방출할 수 있는 통신장치(미도시)를 구비하며, 상기 통신장치는 청소기(100)의 통신부(1100)와 무선 통신을 수행할 수 있다.
제어부(1800)는 충전 스테이션(510)으로부터 상기 통신부(1100)에 수신된 신호에 근거하여, 청소기(100)의 본체가 충전 스테이션(510)에 도킹되도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
제어부(1800)는 배터리의 잔여 용량이 한계 용량 이하로 떨어지는 경우, 본체를 충전 스테이션(510) 방향으로 이동시킬 수 있으며, 본체가 충전 스테이션(510)에 근접한 경우, 도킹 기능을 개시하도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 이동 로봇의 일 실시예를 설명한다.
본 발명에 따른 이동 로봇(100)(이하, 로봇이라 칭한다)은, 상기 로봇(100)의 본체(110), 상기 본체(100)를 이동시키는 구동부(111), 상기 본체(110)의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부(130) 및 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하여 상기 본체(110)의 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어하는 제어부(1800)를 포함한다.
이와 같이 상기 본체(110), 상기 구동부(1300), 상기 센싱부(1400) 및 상기 제어부(1800)를 포함하는 상기 로봇(100)은, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 센싱부(130)가 상기 감지 광(SL)을 조사하여, 상기 감지 광(SL)의 조사 결과에 따라 상기 로봇(100)의 전방에 존재하는 장애물을 감지할 수 있다.
여기서, 상기 감지 광(SL)은, 상기 센싱부(130)에서 조사되는 레이저 광일 수 있으며, 직선 형태로 조사될 수 있다.
상기 센싱부(130)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 본체(110)의 주행 중 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사하여, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 본체(110)의 전방에 존재하는 장애물에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 근거로 장애물 유무를 감지하게 될 수 있다.
구체적으로는, 상기 본체(110)가 전진하는 중 상기 센싱부(130)가 도 7에 도시된 바와 같이 상기 본체(110)의 전방에 상기 감지 광(SL)을 조사하여 조사 결과를 생성하면, 상기 제어부(130)가 일정 시간 동안의 상기 조사 결과를 이용하여 도 8에 도시된 바와 같은 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)로부터 도 9에 도시된 바와 같은 상기 면 정보(DI)를 생성하여, 상기 면 정보(DI)를 근거로 장애물 여부를 감지하게 될 수 있다.
이처럼 상기 감지 광(SL)을 조사하여 상기 조사 결과를 생성하는 상기 센싱부(130)는, 3D 카메라 센서를 포함하여, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사할 수 있다.
즉, 상기 센싱부(130)는, 상기 3D 카메라 센서를 통해 상기 감지 광(SL)을 상기 본체(110)의 전방에 조사할 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 본체의 전방의 바닥면을 지향하도록 구비되어 상기 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 도 3에 도시된 바와 같이, 지면과 수평으로 지향된 상태에서, 일정 각도(θ) 만큼 바닥면 쪽을 향하도록 구비되어, 상기 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 라인 광 형태로 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 감지 광(SL)이 직선 형태로 상기 바닥면에 조사될 수 있다.
이에 따라, 상기 본체(110)가 전진하는 동안, 상기 감지 광(SL)이 상기 바닥면을 스캔하는 형태로 조사될 수 있게 된다.
이 경우, 상기 본체(110)가 이동하는 거리와 상기 감지 광(SL)의 길이의 곱 만큼의 면적이 조사될 수 있다.
예를 들면, 상기 감지 광(SL)의 직선 길이가 a[cm]이고, 상기 본체(110)의 이동 거리가 b[cm]인 경우, a x b [cm] 만큼의 면적에 상기 감지 광(SL)이 조사될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 본체(110)에서 일정 거리 만큼 이격된 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 바닥면의 지향 각도에 의해 결정된 거리 만큼 이격된 바닥면에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 상기 바닥면의 일정 범위에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
이를테면, 상기 바닥면에 일정 길이의 상기 감지 광(SL)을 직선 형태로 조사하여, 상기 감지 광(SL)이 조사되는 크기에 해당하는 만큼의 일정 범위에 상기 감지 광(SL)을 조사하게 될 수 있다.
상기 3D 카메라 센서는, 바람직하게는 상기 본체(110)의 전방 320도의 범위에 상기 감지 광(SL)을 조사할 수 있다.
상기 센싱부(130)는, 기설정된 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
즉, 상기 감지 주기는, 상기 조사 결과가 생성되는 단위 시간일 수 있다.
상기 감지 주기는, 20 내지 40[ms]의 시간으로 설정될 수 있다.
이를테면, 30[ms]로 설정되어, 상기 센싱부(130)가 30[ms]마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달하게 될 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 30[ms]마다 생성된 상기 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하게 될 수 있다.
구체적인 예를 들면, 상기 본체(110)가 3초 동안 5[cm]를 전진하는 경우, 상기 센싱부(130)가 30[ms]마다 상기 조사 결과를 생성하여, 5[cm]의 영역에 대한 조사 결과를 100번 생성하게 되고, 상기 제어부(1800)는, 100개의 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하게 될 수 있다.
이처럼 상기 센싱부(130)가 기설정된 상기 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부(1800)에 전달하게 됨으로써, 상기 제어부(1800)가 상기 3D 이미지 정보(DI)를 정밀하게 생성하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 조사 결과를 상기 일정 시간 동안 누적한 결과를 근거로 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 높이 정보를 포함하는 2D 이미지 형태로 변환하여 상기 면 정보(FI)를 생성할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 도 7에 도시된 바와 같이 상기 감지 광(SL)이 조사된 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하여 도 8에 도시된 바와 같은 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)로부터 도 9에 도시된 바와 같이 높이 정보를 포함하는 상기 면 정보(FI)를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 면 정보(FI)의 높이 정보는, 도 9에 도시된 바와 같이, 높이에 따라 표시를 달리하는 형태로 나타내어질 수 있다.
이를테면, 채도/명도/색 중 하나 이상의 구분을 통해 높이 정보가 나타내어지거나, 또는 등고선의 형태로 나타내어질 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 면 정보(FI)를 일정 크기의 사각면의 형태로 생성할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 도 8에 도시된 바와 같은 상기 3D 이미지 정보를, 도 9에 도시된 바와 같은 일정 크기의 사각면의 형태로 상기 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
상기 면 정보(FI)는, 상기 감지 광(SL)이 조사된 영역에 대한 가상의 면 이미지 정보일 수 있다.
상기 면 정보(FI)는, 상기 감지 광(SL)이 조사된 사각면의 영역을 축소화한 이미지 정보일 수 있다.
상기 면 정보(FI)는, 마주보는 어느 한 쌍의 면이 일정 길이([cm])인 사각면의 이미지 정보일 수 있다.
이를테면, 마주보는 어느 한 쌍의 면이 20 내지 30 [cm]인 사각면의 이미지 정보일 수 있다.
즉, 상기 센싱부(130)는, 마주보는 어느 한 쌍의 면이 20 내지 30 [cm]인 사각면의 영역에 상기 감지 광(SL)을 조사하여 상기 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하고, 상기 제어부(1800)는, 상기 조사 결과를 축적하여 상기 감지 광(SL)이 조사된 20 내지 30 [cm]의 영역에 대한 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 면 정보(FI)를 분석하여 상기 면 정보(FI)에 해당하는 장애물을 인식하는 인식부(미도시)를 포함하여, 상기 인식부를 통해 상기 장애물을 감지할 수 있다.
상기 인식부는, 데이터를 저장하는 메모리로, 상기 제어부(1800)에 포함될 수 있다.
상기 인식부는, 딥러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘으로 지도 학습된 인공 신경망 기반의 인식 모델이 저장되어, 상기 인식 모델을 통해 상기 면 정보(FI)에 해당하는 장애물을 인식할 수 있다.
이에 따라, 상기 제어부(1800)는, 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 조사 결과를 축적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 상기 면 정보(FI)로 변환하고, 상기 면 정보(FI)를 상기 인식 모델(DL)이 저장된 상기 인식부에 입력하여, 상기 인식 모델(DL)의 출력 결과를 통해 상기 면 정보(FI)에 해당하는 장애물을 인식하게 될 수 있다.
이와 같이 상기 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하는 상기 제어부(1800)는, 특정 기준에 따라 상기 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하게 될 수 있다.
이를테면, 상기 로봇(100)의 동작 상태가 특정 조건에 해당하거나, 상기 센싱부(130)의 센싱 상태가 특정 조건에 해당하는 경우, 또는 상기 감지 광(SL)이 조사된 영역의 면적이 일정 기준 이상에 해당하는 경우, 상기 조사 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 구동부(111)의 동작이 기설정된 동작 조건에 해당될 시에 상기 조사 결과를 누적할 수 있다.
여기서, 상기 동작 조건은, 상기 구동부(111)의 동작 상태에 대한 기준 조건을 의미할 수 있다.
이를테면, 상기 구동부(111)의 양쪽 바퀴가 모두 회전하는 조건 및 상기 구동부(111)의 회전 속도 중 하나 이상에 대한 조건일 수 있다.
구체적인 예를 들면, 상기 동작 조건이 상기 구동부(111)의 양쪽 바퀴가 모두 일정 속도 이상으로 회전하는 조건으로 설정된 경우, 상기 구동부(111)의 양쪽 바퀴가 일정 속도 이상으로 회전하는 동안 상기 조사 결과를 누적하게 될 수 있다.
이 경우 상기 제어부(1800)는, 상기 로봇(100)이 일정 속도 이상으로 전진할 시, 즉 상기 로봇(100)이 일정 속도 이상으로 전진하는 동안에 상기 본체(110)의 전방에 상기 감지 광(SL)이 조사된 결과를 누적하여 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 조사 결과의 누적 결과가 기설정된 누적 조건에 해당되면 상기 면 정보(FI)를 생성할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 누적 결과가 일정 누적 조건을 만족하게 됐을 시에 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하여, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 이용하여 상기 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
예를 들면, 도 11에 도시된 바와 같이, 상기 감지 광(SL)이 조사된 조사 영역(LR)의 세로 길이가 x[cm]가 되어, 상기 조사 영역(LR)의 면적에 해당하는 만큼의 조사 결과들이 누적된 경우, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하여, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 이용하여 상기 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
상기 누적 조건은, 상기 감지 광(SL)이 조사된 상기 조사 영역(LR)의 면적에 대한 조건일 수 있다.
상기 누적 조건은 또한, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하기 위한 상기 조사 결과의 최소 누적 조건일 수도 있다.
상기 누적 조건은, 상기 센싱부(130)의 감지 거리에 따라 설정될 수 있다.
이를테면, 상기 센싱부(130)가 상기 본체(110)의 25[cm]의 전방에 상기 감지 광(SL)을 조사하는 경우, 25[cm] 이내의 길이를 기준으로 설정될 수 있다.
이는, 상기 조사 영역(LR)의 세로 길이가 25[cm] 이상을 기준으로 설정됐을시, 상기 로봇(100)이 25[cm] 이상을 전진하는 동안 상기 조사 영역(LR)의 세로 길이가 25[cm]를 넘게 되어 상기 로봇(100)의 위치와 상기 조사 영역(LR)이 겹치게 되는 것을 방지하기 위한 것이다.
상기 누적 조건은, 상기 누적 결과의 갯수, 또는 상기 누적 결과의 사이즈에 대한 기준으로 설정될 수 있다.
이를테면, 상기 누적 결과의 갯수가 25개로 설정된 경우, 상기 조사 결과가 25개가 됐을 시 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하여, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 이용하여 상기 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
즉, 도 11에 도시된 바와 같이, 상기 조사 영역(LR)의 세로 길이가 x[cm]가 되어 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하기 위한 상기 조사 결과의 최소 누적 조건이 만족됐을 경우에 상기 제어부(1800)가 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하여, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 이용하여 상기 면 정보(FI)를 생성하게 될 수 있다.
만약, 도 12에 도시된 바와 같이, 상기 로봇(100)이 주행하며 상기 본체(110)의 전방에 상기 감지 광(SL)이 조사되는 중 회전하게 되어 상기 조사 영역(LR)의 세로 길이가 x[cm]에 미달되는 경우, 즉 상기 조사 결과의 누적이 상기 누적 조건에 해당되기 전 중단되어 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하기 위한 상기 조사 결과의 최소 누적 조건이 만족되지 못한 경우에는 상기 3D 이미지 정보(DI)를 미생성하게 될 수 있다.
이 경우, 상기 제어부(1800)는, 상기 본체(110)가 회전하게 된 방향에서 상기 조사 결과의 누적을 다시 시작하게 될 수 있다.
이처럼 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하여 상기 면 정보(FI)를 생성하는 상기 제어부(1800)는, 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 장애물을 감지하는 동안 상기 본체(110)의 이동 거리를 일정 거리 이하로 제한하여 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 상기 장애물의 감지가 이루어지는 동안에는 상기 로봇(100)이 상기 일정 거리 이하로 이동하도록 제어하게 될 수 있다.
이를테면, 도 13에 도시된 바와 같이, 상기 장애물의 감지가 이루어지는 동안에는 상기 로봇(100)이 y[cm] 만큼만 전진하도록 주행을 제어하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 장애물을 감지하는 시간에 따라 상기 본체(110)의 이동 거리를 일정 거리 이하로 제한하여 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
예를 들면, 상기 장애물을 인식하는 시간이 60[ms] 미만인 경우, 상기 장애물을 감지하는 동안 상기 본체(110)의 이동 거리를 2[cm] 이하로 제한하여 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 장애물의 종류를 감지하여, 상기 장애물의 종류에 대응하여 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 장애물의 종류를 감지한 후, 상기 장애물의 종류에 따라 기설정된 주행 모드로 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
예를 들면, 상기 장애물의 종류가 제1 군에 해당하는 경우, 상기 제1 군에 대응하여 설정된 제1 주행 모드로 상기 본체(110)의 주행을 제어하고, 상기 장애물의 종류가 제2 군에 해당하는 경우, 상기 제2 군에 대응하여 설정된 제2 주행 모드로 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 장애물이 문턱 및 카펫 중 어느 하나이면 상기 장애물을 넘어 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 문턱 및 카페 중 어느 하나의 장애물에 대한 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 장애물의 종류가 문턱 및 카펫 중 어느 하나인 것을 감지한 후, 상기 본체(110)가 상기 장애물을 넘어 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
상기 제어부(1800)는, 상기 장애물이 창틀, 전선 및 가구의 다리 중 어느 하나이면 상기 장애물을 회피하여 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
즉, 상기 제어부(1800)는, 창틀, 전선 및 가구의 다리 중 어느 하나의 장애물에 대한 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 장애물의 종류가 창틀, 전선 및 가구의 다리 중 어느 하나인 것을 감지한 후, 상기 본체(110)가 상기 장애물을 회피하여 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
이와 같이 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하여 상기 본체(110)의 주행 환경에 대한 가상의 면 정보(FI)를 생성하고, 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어하는 상기 제어부(1800)는, 도 14에 도시된 바와 같은 제어 방법으로 상기 로봇(100)을 제어하게 될 수 있다.
상기 제어 방법은, 상기 제어부(1800)가 상기 로봇(100)을 제어하는 방법으로, 도 14에 도시된 바와 같이, 주행 중 상기 센싱부(130)의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하는 단계(S10), 상기 조사 결과의 누적 결과를 근거로 상기 주행 환경에 대한 가상의 면 정보(FI)를 생성하는 단계(S20), 상기 면 정보(FI)를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물을 감지하는 단계(S30) 및 감지 결과에 따라 상기 본체(110)의 주행을 제어하는 단계(S40)를 포함한다.
상기 누적하는 단계(S10)는, 상기 센싱부(130)가 상기 본체(110)의 주행 중 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 상기 본체(110)의 전방에 상기 감지 광(SL)을 조사한 결과를 누적하는 단계일 수 있다.
상기 생성하는 단계(S20)는, 상기 누적하는 단계(S10)에서 상기 조사 결과를 누적한 후, 상기 제어부(1800)가 상기 조사 결과의 누적 결과를 근거로 상기 주행 환경에 대한 가상의 면 정보(FI)를 생성하는 단계일 수 있다.
상기 생성하는 단계(S20)에서 상기 제어부(1800)는, 상기 누적 결과를 근거로 도 8에 도시된 바와 같은 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 도 9에 도시된 바와 같이 높이 정보를 포함하는 상기 면 정보(FI)를 생성할 수 있다.
상기 감지하는 단계(S30)는, 상기 생성하는 단계(S20)에서 상기 면 정보(FI)를 생성한 후, 상기 제어부(1800)가 상기 면 정보(FI)를 상기 인식부의 입력 모델(DL)에 입력하여, 상기 면 정보(FI)에 해당하는 장애물을 인식 및 감지하는 단계일 수 있다.
즉, 상기 생성하는 단계(S20) 및 상기 감지하는 단계(S30)에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 누적 결과를 근거로 상기 3D 이미지 정보(DI)를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보(DI)를 상기 면 정보(FI)로 변환하여, 상기 인식 모델(DL)에 상기 면 정보(FI)를 입력하여 상기 장애물을 인식하게 될 수 있다.
상기 제어하는 단계(S40)는, 상기 감지하는 단계(S30)에서 감지한 결과에 따라 상기 제어부(1800)가 상기 본체(110)의 주행을 제어하는 단계일 수 있다.
상기 제어하는 단계(S40)에서 상기 제어부(1800)는, 상기 감지하는 단계(S30)에서 감지한 상기 장애물의 종류에 따라 기설정된 주행 모드로 상기 본체(110)의 주행을 제어할 수 있다.
예를 들면, 상기 장애물이 문턱 및 카펫 중 어느 하나이면 상기 장애물을 넘어 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있고, 상기 장애물이 창틀, 전선 및 가구의 다리 중 어느 하나이면 상기 장애물을 회피하여 주행하도록 상기 본체(110)의 주행을 제어하게 될 수 있다.
상기 누적하는 단계(S10), 상기 생성하는 단계(S20), 상기 감지하는 단계(S30) 및 상기 제어하는 단계(S40)를 포함하는 상기 제어 방법은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 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 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 상기 제어부(1800)를 포함할 수도 있다.
상술한 바와 같은 이동 로봇 및 이의 제어 방법의 실시예들은, 각 실시예가 독립적으로, 또는 분리되어 실시될 수 있음은 물론이고, 하나 이상의 실시예들이 조합되어 실시될 수도 있다. 또한, 상술한 바와 같은 실시예에 이동 로봇 및 이의 제어 방법에 관한 다른 실시예들이 조합되어 실시될 수도 있다.
상술한 바와 같은 이동 로봇 및 이의 제어 방법은, 로봇 청소기, 로봇 청소기를 제어하는 제어수단, 로봇 청소 시스템, 로봇 청소기를 제어하기 위한 제어 방법 등에 적용되어 실시될 수 있다. 그러나 본 명세서에 개시된 기술은 이에 한정되지 않고, 상기 기술의 기술적 사상이 적용될 수 있는 이동 로봇, 이동 로봇 시스템 및 이동 로봇의 제어 방법에도 적용되어 실시될 수 있다.
지금까지 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (20)

  1. 본체;
    상기 본체를 이동시키는 구동부;
    상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부; 및
    상기 센싱부의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하여 상기 본체의 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하고, 상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물 여부를 감지하여, 감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    3D 카메라 센서를 포함하여, 상기 감지 광을 상기 본체의 전방에 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 3D 카메라 센서는,
    상기 본체의 전방의 바닥면을 지향하도록 구비되어 상기 바닥면에 상기 감지 광을 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 3D 카메라 센서는,
    상기 바닥면에 상기 감지 광을 라인 광 형태로 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 3D 카메라 센서는,
    상기 본체에서 일정 거리 만큼 이격된 바닥면에 상기 감지 광을 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  6. 제3 항에 있어서,
    상기 3D 카메라 센서는,
    상기 바닥면의 일정 범위에 상기 감지 광을 조사하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱부는,
    기설정된 감지 주기마다 상기 조사 결과를 생성하여 상기 제어부에 전달하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 감지 주기는,
    20 내지 40[ms]의 시간으로 설정되는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 조사 결과를 상기 일정 시간 동안 누적한 결과를 근거로 3D 이미지 정보를 생성하고, 상기 3D 이미지 정보를 높이 정보를 포함하는 2D 이미지 형태로 변환하여 상기 면 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 면 정보를 일정 크기의 사각면의 형태로 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 면 정보는,
    마주보는 어느 한 쌍의 면이 20 내지 30 [cm]인 사각면의 이미지 정보인 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  12. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 면 정보를 분석하여 상기 면 정보에 해당하는 장애물을 인식하는 인식부;를 포함하여,
    상기 인식부를 통해 상기 장애물을 감지하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 인식부는,
    딥러닝 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘으로 지도 학습된 인공 신경망 기반의 인식 모델이 저장되어, 상기 인식 모델을 통해 상기 면 정보에 해당하는 장애물을 인식하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  14. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 구동부의 동작이 기설정된 동작 조건에 해당될 시에 상기 조사 결과를 누적하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  15. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 조사 결과의 누적 결과가 기설정된 누적 조건에 해당되면 상기 면 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  16. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 면 정보를 근거로 상기 장애물을 감지하는 동안 상기 본체의 이동 거리를 일정 거리 이하로 제한하여 상기 본체의 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  17. 제1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 면 정보를 근거로 상기 장애물의 종류를 감지하여, 상기 장애물의 종류에 대응하여 상기 본체의 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 장애물이 문턱 및 카펫 중 어느 하나이면 상기 장애물을 넘어 주행하도록 상기 본체의 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  19. 제17 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 장애물이 창틀, 전선 및 가구의 다리 중 어느 하나이면 상기 장애물을 회피하여 주행하도록 상기 본체의 주행을 제어하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇.
  20. 본체;
    상기 본체를 이동시키는 구동부;
    상기 본체의 전방에 장애물 유무를 감지하기 위한 감지 광을 조사하여 조사 결과를 생성하는 센싱부; 및
    상기 센싱부의 조사 결과를 근거로 상기 본체의 주행 환경 상의 장애물을 감지하여 상기 본체의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 이동 로봇의 제어 방법에 있어서,
    주행 중 상기 센싱부의 조사 결과를 일정 시간 동안 누적하는 단계;
    상기 조사 결과의 누적 결과를 근거로 상기 주행 환경에 대한 가상의 면 정보를 생성하는 단계;
    상기 면 정보를 근거로 상기 주행 환경 상의 장애물을 감지하는 단계; 및
    감지 결과에 따라 상기 본체의 주행을 제어하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 제어 방법.
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