WO2022075598A1 - Robot - Google Patents

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WO2022075598A1
WO2022075598A1 PCT/KR2021/011668 KR2021011668W WO2022075598A1 WO 2022075598 A1 WO2022075598 A1 WO 2022075598A1 KR 2021011668 W KR2021011668 W KR 2021011668W WO 2022075598 A1 WO2022075598 A1 WO 2022075598A1
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damper
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caster
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PCT/KR2021/011668
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김문찬
김태우
이원동
문상훈
정윤혁
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엘지전자 주식회사
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Abstract

A robot may comprise: a robot frame having a bottom plate; a link base which includes a rear caster installed on the bottom plate and a wheel module, wherein the wheel module is installed on the bottom plate to be spaced apart from the rear caster; a rotating damper which is installed on the link base and has an elastic member accommodated therein; a front link connected to the rotating damper via a connecting shaft; a front caster installed on the front portion of the front link; a driving motor installed on the rear portion of the front link; and a driving wheel rotated by the driving motor.

Description

로봇robot
본 발명은 로봇에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 구동휠 및 캐스터를 갖는 로봇에 관한 것이다.The present invention relates to a robot, and more particularly, to a robot having a driving wheel and casters.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로, 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등으로 분류될 수 있고, 다양한 분야에서 사용될 수 있다.A robot is a machine that automatically processes or operates a given task according to its own capabilities, and the application fields of the robot can be generally classified into industrial, medical, space, submarine, etc., and can be used in various fields.
로봇의 일 예는 구동휠과, 프론트 캐스터와, 리어 캐스터를 포함할 수 있고, 대한민국 공개특허공보 10-2020-0085661(2020년07월15일 공개)에는 이러한 로봇이 개시되어 있다. 상기 로봇은 주행 유닛이 구비된 본체를 포함하고, 주행 유닛은 좌우로 길게 형성된 구동축을 중심으로 회전하는 구동휠; 및 상기 구동휠에 회전 동력을 제공하는 구동 모터; 본체의 저면 전방부에 구비된 프론트 캐스터; 본체의 저면 후방부에 구비된 리어 캐스터를 포함한다. An example of the robot may include a driving wheel, a front caster, and a rear caster, and such a robot is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2020-0085661 (published on July 15, 2020). The robot includes a main body provided with a driving unit, and the driving unit includes: a driving wheel rotating about a driving shaft elongated from side to side; and a driving motor for providing rotational power to the driving wheel. a front caster provided in the front part of the bottom surface of the body; It includes a rear caster provided on the rear portion of the bottom surface of the main body.
상기 로봇은 프론트 캐스터가 장애물을 만나 장애물을 타고 넘을 때, 프론트 캐스터가 들리기 때문에, 구동휠이 지면과 이격될 수 있고, 구동휠이 접지력을 잃어 구동되지 못할 수 있다. 또한, 충격이 로봇의 상측으로 전달되어 로봇이 운반하는 배송물의 유지가 어렵다. In the robot, when the front caster meets the obstacle and climbs over the obstacle, the front caster is lifted, so the driving wheel may be separated from the ground, and the driving wheel may not be driven due to loss of traction. In addition, since the impact is transmitted to the upper side of the robot, it is difficult to maintain the deliverables carried by the robot.
본 발명은 불균일한 구간을 통과할 때 발생하는 충격을 흡수할 수 있고 동시에 구동휠의 접지력을 유지하는 로봇을 제공하는데 있다. An object of the present invention is to provide a robot capable of absorbing an impact generated when passing through an uneven section and maintaining the gripping force of a driving wheel at the same time.
본 발명의 다른 목적은 로봇이 장애물을 넘을 때 발생될 수 있는 흔들림을 최소화한 로봇을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a robot that minimizes shaking that may occur when the robot crosses an obstacle.
본 실시 예에 따른 바텀 플레이트를 갖는 로봇 프레임; 바텀 플레이트에 배치된 리어 캐스터 및 휠 모듈을 포함한다.Robot frame having a bottom plate according to the present embodiment; It includes a rear caster and wheel module disposed on the bottom plate.
휠 모듈은 바텀 플레이트에 상기 리어 캐스터와 이격되게 장착된 링크 베이스; 링크 베이스에 장착되고 내부에 탄성부재가 수용된 회전 댐퍼; 회전 댐퍼에 연결축으로 연결된 프론트 링크; 프론트 링크의 전방부에 설치된 프론트 캐스터; 프론트 링크의 후방부에 설치된 구동모터; 및 구동모터에 의해 회전되는 구동휠를 포함할 수 있다. The wheel module may include a link base mounted on a bottom plate to be spaced apart from the rear caster; a rotation damper mounted on the link base and having an elastic member accommodated therein; a front link connected by a connecting shaft to the rotary damper; a front caster installed on the front part of the front link; a driving motor installed in the rear portion of the front link; and a driving wheel rotated by the driving motor.
프론트 링크는 바텀 플레이트와 상하 방향으로 이격된 로봇.The front link is a robot that is spaced apart from the bottom plate in the vertical direction.
회전 댐퍼는 내부에 공간이 형성된 아우터 댐퍼 바디; 공간에 수용되고 연결축이 연결된 이너 댐퍼 바디를 더 포함할 수 있다. 탄성부재는 아우터 댐퍼 바디와, 이너 댐퍼 바디의 사이에 배치될 수 있다. The rotary damper includes an outer damper body having a space formed therein; It may further include an inner damper body accommodated in the space and connected to the connecting shaft. The elastic member may be disposed between the outer damper body and the inner damper body.
아우터 댐퍼 바디와 이너 댐퍼 바디는 다각형일 수 있다. The outer damper body and the inner damper body may be polygonal.
탄성부재는 아우터 댐퍼 바디와 이너 댐퍼 바디의 사이에 복수개 제공될 수 있다.A plurality of elastic members may be provided between the outer damper body and the inner damper body.
복수개의 탄성부재는 서로 이격될 수 있다. The plurality of elastic members may be spaced apart from each other.
회전 댐퍼는 아우터 댐퍼 바디와, 탄성부재 및 이너 댐퍼 바디가 수용된 댐퍼 케이스를 더 포함할 수 있다. 댐퍼 케이스는 링크 베이스에 결합될 수 있다. The rotation damper may further include an outer damper body, and a damper case in which the elastic member and the inner damper body are accommodated. The damper case may be coupled to the link base.
프론트 링크는 이격된 한 쌍의 사이드 바디와, 한 쌍의 사이드 바디의 하단을 잇는 로어 바디를 포함할 수 있다. The front link may include a pair of spaced apart side bodies and a lower body connecting the lower ends of the pair of side bodies.
한 쌍의 사이드 바디의 사이에 회전 댐퍼가 수용되는 수용공간이 형성될 수 있다. An accommodation space in which the rotation damper is accommodated may be formed between the pair of side bodies.
한 쌍의 사이드 바디 중 내측 사이드 바디에는 구동모터가 관통되는 개구부가 형성될 수 있다. An opening through which the driving motor passes may be formed in an inner side body of the pair of side bodies.
링크 베이스는 바텀 플레이트에 체결되는 상부 체결부; 회전댐퍼가 수용되는 하부 수용부를 포함할 수 있다. The link base includes an upper fastening part fastened to the bottom plate; It may include a lower accommodating portion in which the rotation damper is accommodated.
하부 수용부는 한 쌍의 바디 사이에 위치할 수 있다. The lower receiving part may be located between the pair of bodies.
한 쌍의 사이드 바디는 하부 수용부와 회전댐퍼 사이를 차폐할 수 있다. A pair of side bodies may shield between the lower accommodating part and the rotation damper.
연결축은 한 쌍 제공될 수 있다. 한 쌍의 사이드 바디 각각에는 한 쌍의 연결축이 관통되는 한 쌍의 관통공이 형성될 수 있다. A pair of connecting shafts may be provided. A pair of through-holes through which a pair of connecting shafts pass may be formed in each of the pair of side bodies.
본 실시 예에 따르면, 장애물을 통과할 때, 충격을 흡수하여 로봇 프레임으로 전달되는 진동을 최소화할 수 있다.According to this embodiment, when passing through an obstacle, it is possible to minimize the vibration transmitted to the robot frame by absorbing the shock.
또한, 프론트 캐스터가 상측 방향으로 들리더라도 프론트 링크가 구동모터를 하측 방향으로 누를 수 있고, 구동휠의 접지력이 유지되어 로봇이 안정적으로 주행할 수 있다. In addition, even if the front caster is lifted in the upward direction, the front link can press the driving motor in the downward direction, and the traction force of the driving wheel is maintained, so that the robot can run stably.
또한, 프론트 링크에 의해 프론트 캐스터로 작용하는 하중은 최소화될 수 있고, 프론트 캐스터가 장애물을 만날 때, 프론트 캐스터에 가해지는 충격하중은 최소화되며, 프론트 캐스터의 손상 및 파손이 최소화될 수 있다.In addition, a load acting on the front caster by the front link can be minimized, and when the front caster meets an obstacle, an impact load applied to the front caster is minimized, and damage and breakage of the front caster can be minimized.
또한, 프론트 링크의 사이드 바디가 회전 댐퍼의 옆에서 회전 댐퍼를 보호할 수 있고, 먼지 등의 이물질이 회전 댐퍼로 침투되는 것을 최소화할 수 있다.In addition, the side body of the front link may protect the rotation damper from the side of the rotation damper, and it is possible to minimize penetration of foreign substances such as dust into the rotation damper.
도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.1 shows an AI device including a robot according to the present embodiment.
도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.2 shows an AI server connected to the robot according to the present embodiment.
도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.3 shows an AI system according to the present embodiment.
도 4은 본 실시예에 따른 로봇의 측면도,4 is a side view of the robot according to the present embodiment;
도 5은 본 실시예에 따른 리어 캐스터 및 휠 모듈이 도시된 도 5 is a view showing a rear caster and a wheel module according to the present embodiment
도 6는 본 실시예에 따른 휠 모듈의 평면도,6 is a plan view of a wheel module according to the present embodiment;
도 7은 본 실시예에 따른 휠 모듈의 사시도, 7 is a perspective view of a wheel module according to the present embodiment;
도 8는 본 실시예에 따른 회전댐퍼가 분해된 분해 사시도, 8 is an exploded perspective view in which the rotation damper according to the present embodiment is disassembled;
도 9은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 만나기 이전의 도 9 is a view before the front caster according to the present embodiment encounters an obstacle;
도 10은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 타고 넘을 때의 도,10 is a view when the front caster according to the present embodiment rides over an obstacle;
도 11은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 타고 넘은 후 구동휠이장애물을 타고 넘을 때의 도11 is a view when the driving wheel rides over the obstacle after the front caster according to the present embodiment crosses the obstacle
도 12는 본 실시예와 비교예가 함께 도시한 도이다.12 is a view showing the present embodiment and the comparative example together.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with drawings.
이하에서, 일 요소가 타 요소에 "체결" 또는 "연결"된다고 기재된 것은, 두 요소가 직접 체결되거나 연결된 것을 의미하거나, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하고 상기 제3의 요소에 의해 두 요소가 서로 연결되거나 체결된 것을 의미할 수 있다. 반면, 일 요소가 타 요소에 "직접 체결" 또는 "직접 연결"된다고 기재한 것은, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하지 않는다고 이해될 수 있을 것이다.Hereinafter, when an element is described as being "fastened" or "connected" to another element, it means that two elements are directly fastened or connected, or a third element exists between the two elements and two elements are connected by the third element. It may mean that elements are connected or fastened to each other. On the other hand, when it is described that one element is "directly fastened" or "directly connected" to another element, it may be understood that a third element does not exist between the two elements.
<로봇(Robot)><Robot>
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.A robot can mean a machine that automatically handles or operates a task given by its own capabilities. In particular, a robot having a function of recognizing an environment and performing an operation by self-judgment may be referred to as an intelligent robot.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.Robots can be classified into industrial, medical, home, military, etc. depending on the purpose or field of use.
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.The robot may be provided with a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving the robot joints. In addition, the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and may travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)><Artificial Intelligence (AI)>
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.Artificial intelligence refers to a field that studies artificial intelligence or methodologies that can create it, and machine learning refers to a field that defines various problems dealt with in the field of artificial intelligence and studies methodologies to solve them. do. Machine learning is also defined as an algorithm that improves the performance of a certain task through constant experience.
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.An artificial neural network (ANN) is a model used in machine learning, and may refer to an overall model having problem-solving ability, which is composed of artificial neurons (nodes) that form a network by combining synapses. An artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process that updates model parameters, and an activation function that generates an output value.
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. The artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include neurons and synapses connecting neurons. In the artificial neural network, each neuron may output a function value of an activation function for input signals, weights, and biases input through synapses.
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.Model parameters refer to parameters determined through learning, and include the weight of synaptic connections and the bias of neurons. In addition, the hyperparameter refers to a parameter that must be set before learning in a machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini-batch size, an initialization function, and the like.
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.The purpose of learning the artificial neural network can be seen as determining the model parameters that minimize the loss function. The loss function may be used as an index for determining optimal model parameters in the learning process of the artificial neural network.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning according to a learning method.
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.Supervised learning refers to a method of training an artificial neural network in a state in which a label for the training data is given, and the label is the correct answer (or result value) that the artificial neural network should infer when the training data is input to the artificial neural network. can mean Unsupervised learning may refer to a method of training an artificial neural network in a state where no labels are given for training data. Reinforcement learning can refer to a learning method in which an agent defined in an environment learns to select an action or sequence of actions that maximizes the cumulative reward in each state.
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.Among artificial neural networks, machine learning implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers is also called deep learning (deep learning), and deep learning is a part of machine learning. Hereinafter, machine learning is used in a sense including deep learning.
<자율 주행(Self-Driving)><Self-Driving>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.Autonomous driving refers to a technology that drives itself, and an autonomous driving vehicle refers to a vehicle that travels without or with minimal manipulation of a user.
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.For example, autonomous driving includes technology for maintaining a driving lane, technology for automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, technology for automatically driving along a predetermined route, technology for automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these can be included.
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.The vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having both an internal combustion engine and an electric motor, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles, but also trains, motorcycles, and the like.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.In this case, the autonomous vehicle can be viewed as a robot having an autonomous driving function.
도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치를 나타낸다.1 shows an AI device including a robot according to the present embodiment.
AI 장치(10)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. The AI device 10 is a TV, a projector, a mobile phone, a smart phone, a desktop computer, a notebook computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation system, a tablet PC, a wearable device, a set-top box (STB). ), a DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, etc., may be implemented as a stationary device or a movable device.
도 1을 참조하면, AI장치(10)는 통신 인터페이스(11), 입력 인터페이스(12), 러닝 프로세서(13), 센서(14), 출력 인터페이스(15), 메모리(17) 및 프로세서(18) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the AI device 10 includes a communication interface 11 , an input interface 12 , a learning processor 13 , a sensor 14 , an output interface 15 , a memory 17 and a processor 18 . and the like.
통신 인터페이스(11)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(10a 내지 10e)나 AI 서버(20) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신 인터페이스(11)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.The communication interface 11 may transmit/receive data to and from external devices such as other AI devices 10a to 10e or the AI server 20 using wired/wireless communication technology. For example, the communication interface 11 may transmit and receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
이때, 통신 인터페이스(11)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.At this time, the communication technology used by the communication interface 11 includes GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), LTE (Long Term Evolution), 5G, WLAN (Wireless LAN), Wi-Fi (Wireless- Fidelity), Bluetooth, RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, NFC (Near Field Communication), and the like.
입력 인터페이스(12)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.The input interface 12 may acquire various types of data.
이때, 입력 인터페이스(12)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력 인터페이스 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.In this case, the input interface 12 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input interface for receiving information from a user, and the like. Here, by treating the camera or the microphone as a sensor, a signal obtained from the camera or the microphone may be referred to as sensing data or sensor information.
입력 인터페이스(12)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력 인터페이스(12)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(18) 또는 러닝 프로세서(13)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.The input interface 12 may acquire training data for model training, input data to be used when acquiring an output using the training model, and the like. The input interface 12 may obtain raw input data, and in this case, the processor 18 or the learning processor 13 may extract an input feature as a preprocessing for the input data.
러닝 프로세서(13)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.The learning processor 13 may train a model composed of an artificial neural network by using the training data. Here, the learned artificial neural network may be referred to as a learning model. The learning model may be used to infer a result value with respect to new input data other than the training data, and the inferred value may be used as a basis for a decision to perform a certain operation.
이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.At this time, the learning processor 13 may perform AI processing together with the learning processor 24 of the AI server 20 .
이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 장치(10)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(13)는 메모리(17), AI 장치(10)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.In this case, the learning processor 13 may include a memory integrated or implemented in the AI device 10 . Alternatively, the learning processor 13 may be implemented using the memory 17 , an external memory directly coupled to the AI device 10 , or a memory maintained in an external device.
센서(14)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(10) 내부 정보, AI 장치(10)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.The sensor 14 may acquire at least one of internal information of the AI device 10 , surrounding environment information of the AI device 10 , and user information by using various sensors.
이때, 센서(14)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.At this time, sensors included in the sensor 14 include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, a lidar, radar, etc.
출력 인터페이스(15)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. The output interface 15 may generate an output related to visual, auditory or tactile sense.
이때, 출력 인터페이스(15)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.In this case, the output interface 15 may include a display unit that outputs visual information, a speaker that outputs auditory information, and a haptic module that outputs tactile information.
메모리(17)는 AI 장치(10)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(17)는 입력 인터페이스(12)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.The memory 17 may store data supporting various functions of the AI device 10 . For example, the memory 17 may store input data obtained from the input interface 12 , learning data, a learning model, a learning history, and the like.
프로세서(18)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(10)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(18)는 AI 장치(10)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.The processor 18 may determine at least one executable operation of the AI device 10 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. In addition, the processor 18 may control the components of the AI device 10 to perform the determined operation.
이를 위해, 프로세서(18)는 러닝 프로세서(13) 또는 메모리(17)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(10)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.To this end, the processor 18 may request, retrieve, receive, or utilize data of the learning processor 13 or the memory 17, and may perform a predicted operation or an operation determined to be desirable among the at least one executable operation. It is possible to control the components of the AI device 10 to execute.
이때, 프로세서(18)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.In this case, when the connection of the external device is required to perform the determined operation, the processor 18 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
프로세서(18)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.The processor 18 may obtain intention information with respect to a user input, and determine a user's requirement based on the obtained intention information.
이때, 프로세서(18)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. At this time, the processor 18 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a character string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language, the user Intention information corresponding to the input may be obtained.
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(13)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.At this time, at least one of the STT engine and the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least a part of which is learned according to a machine learning algorithm. And, at least one of the STT engine or the NLP engine is learned by the learning processor 13, or learned by the learning processor 24 of the AI server 20, or learned by distributed processing thereof. it could be
프로세서(18)는 AI 장치(10)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(17) 또는 러닝 프로세서(13)에 저장하거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.The processor 18 collects history information including user feedback on the operation contents or operation of the AI device 10 and stores it in the memory 17 or the learning processor 13, or the AI server 20 It can be transmitted to an external device. The collected historical information may be used to update the learning model.
프로세서(18)는 메모리(17)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(10)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(18)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(10)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.The processor 18 may control at least some of the components of the AI device 10 in order to drive an application program stored in the memory 17 . Furthermore, the processor 18 may operate by combining two or more of the components included in the AI device 10 to drive the application program.
도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버를 나타낸다.2 shows an AI server connected to the robot according to the present embodiment.
도 2를 참조하면, AI 서버(20)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(20)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.Referring to FIG. 2 , the AI server 20 may refer to a device that trains an artificial neural network using a machine learning algorithm or uses a learned artificial neural network. Here, the AI server 20 may be configured with a plurality of servers to perform distributed processing, and may be defined as a 5G network. In this case, the AI server 20 may be included as a part of the AI device 10 to perform at least a part of AI processing together.
AI 서버(20)는 통신 인터페이스(21), 메모리(23), 러닝 프로세서(24) 및 프로세서(26) 등을 포함할 수 있다.The AI server 20 may include a communication interface 21 , a memory 23 , a learning processor 24 and a processor 26 , and the like.
통신 인터페이스(21)는 AI 장치(10) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.The communication interface 21 may transmit/receive data to and from an external device such as the AI device 10 .
메모리(23)는 모델 스토리지(23a)를 포함할 수 있다. 모델 스토리지(23a)는 러닝 프로세서(24)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 23b)을 저장할 수 있다.The memory 23 may include a model storage 23a. The model storage 23a may store a model (or artificial neural network, 23b) being trained or learned through the learning processor 24 .
러닝 프로세서(24)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(23b)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(20)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(10) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.The learning processor 24 may train the artificial neural network 23b using the learning data. The learning model may be used while being mounted on the AI server 20 of the artificial neural network, or may be used while being mounted on an external device such as the AI device 10 .
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(23)에 저장될 수 있다.The learning model may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software. When a part or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 23 .
프로세서(26)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.The processor 26 may infer a result value with respect to new input data using the learning model, and may generate a response or a control command based on the inferred result value.
도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.3 shows an AI system according to the present embodiment.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(20), 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(2)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 등을 AI 장치(10a 내지 10e)라 칭할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the AI system 1 includes at least one of an AI server 20 , a robot 10a , an autonomous vehicle 10b , an XR device 10c , a smart phone 10d or a home appliance 10e . It is connected to the cloud network (2). Here, the robot 10a to which the AI technology is applied, the autonomous driving vehicle 10b, the XR device 10c, the smart phone 10d, or the home appliance 10e may be referred to as AI devices 10a to 10e.
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.The cloud network 10 may constitute a part of the cloud computing infrastructure or may refer to a network existing in the cloud computing infrastructure. Here, the cloud network 10 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.That is, each of the devices 10a to 10e and 20 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10 . In particular, each of the devices 10a to 10e and 20 may communicate with each other through the base station, but may also directly communicate with each other without passing through the base station.
AI 서버(20)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.The AI server 20 may include a server performing AI processing and a server performing an operation on big data.
AI 서버(20)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(10a 내지 10e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.The AI server 20 includes at least one of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 10a, an autonomous vehicle 10b, an XR device 10c, a smart phone 10d, or a home appliance 10e, and It is connected through the cloud network 10 and may help at least a part of AI processing of the connected AI devices 10a to 10e.
이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(10a 내지 10e)에 전송할 수 있다. In this case, the AI server 20 may train the artificial neural network according to a machine learning algorithm on behalf of the AI devices 10a to 10e, and directly store the learning model or transmit it to the AI devices 10a to 10e.
이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(10a 내지 10e)로 전송할 수 있다.At this time, the AI server 20 receives input data from the AI devices 10a to 10e, infers a result value with respect to the received input data using a learning model, and provides a response or control command based on the inferred result value. It can be generated and transmitted to the AI devices 10a to 10e.
또는, AI 장치(10a 내지 10e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.Alternatively, the AI devices 10a to 10e may infer a result value with respect to input data using a direct learning model, and generate a response or a control command based on the inferred result value.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(10a 내지 10e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(10a 내지 10e)는 도 1에 도시된 AI 장치(10)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.Hereinafter, various embodiments of the AI devices 10a to 10e to which the above-described technology is applied will be described. Here, the AI devices 10a to 10e shown in FIG. 3 can be viewed as specific examples of the AI device 10 shown in FIG. 1 .
<AI+로봇><AI+Robot>
로봇(10a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.The robot 10a may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, etc. to which AI technology is applied.
로봇(10a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.The robot 10a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implemented as hardware.
로봇(10a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(10a)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.The robot 10a obtains state information of the robot 10a by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) surrounding environments and objects, generates map data, moves path and travels A plan may be determined, a response to a user interaction may be determined, or an action may be determined.
여기서, 로봇(10a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.Here, the robot 10a may use sensor information obtained from at least one sensor among LiDAR, radar, and camera in order to determine a movement route and a travel plan.
로봇(10a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)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(10a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다. The robot 10a may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network. For example, the robot 10a may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and may determine an operation using the recognized surrounding environment information or object information. Here, the learning model may be directly learned from the robot 10a or learned from an external device such as the AI server 20 .
이때, 로봇(10a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.In this case, the robot 10a may perform an operation by generating a result using the direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 20 and receives the result generated accordingly to perform the operation You may.
로봇(10a)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(10a)을 주행시킬 수 있다. The robot 10a determines a movement path and travel plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to apply the determined movement path and travel plan. Accordingly, the robot 10a may be driven.
맵 데이터에는 로봇(10a)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.The map data may include object identification information for various objects disposed in a space in which the robot 10a moves. For example, the map data may include object identification information for fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flowerpots and desks. In addition, the object identification information may include a name, a type, a distance, a location, and the like.
또한, 로봇(10a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(10a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.In addition, the robot 10a may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control/interaction. In this case, the robot 10a may acquire intention information of an interaction according to a user's motion or voice utterance, determine a response based on the acquired intention information, and perform the operation.
<AI+로봇+자율주행><AI+Robot+Autonomous Driving>
로봇(10a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.The robot 10a may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, etc. to which AI technology and autonomous driving technology are applied.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(10a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a) 등을 의미할 수 있다. The robot 10a to which AI technology and autonomous driving technology are applied may mean a robot having an autonomous driving function or a robot 10a that interacts with the autonomous driving vehicle 10b.
자율 주행 기능을 가진 로봇(10a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.The robot 10a having an autonomous driving function may collectively refer to devices that move by themselves according to a given movement line without user control, or move by determining a movement line by themselves.
자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.The robot 10a with autonomous driving function and the autonomous driving vehicle 10b may use a common sensing method to determine one or more of a moving route or a driving plan. For example, the robot 10a and the autonomous driving vehicle 10b having an autonomous driving function may determine one or more of a movement route or a driving plan by using information sensed through lidar, radar, and camera.
자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(10b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.The robot 10a that interacts with the autonomous vehicle 10b exists separately from the autonomous vehicle 10b and is linked to an autonomous driving function inside the autonomous vehicle 10b or is connected to the autonomous vehicle 10b. An operation associated with the user on board may be performed.
이때, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(10b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(10b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.At this time, the robot 10a interacting with the autonomous driving vehicle 10b obtains sensor information on behalf of the autonomous driving vehicle 10b and provides it to the autonomous driving vehicle 10b, or obtains sensor information and obtains information about the surrounding environment or By generating object information and providing it to the autonomous driving vehicle 10b, the autonomous driving function of the autonomous driving vehicle 10b may be controlled or supported.
또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(10b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(10b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(10a)이 제어하는 자율 주행 차량(10b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(10b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.Alternatively, the robot 10a interacting with the autonomous driving vehicle 10b may monitor a user riding in the autonomous driving vehicle 10b or control the functions of the autonomous driving vehicle 10b through interaction with the user. . For example, when it is determined that the driver is in a drowsy state, the robot 10a may activate an autonomous driving function of the autonomous driving vehicle 10b or assist in controlling a driving unit of the autonomous driving vehicle 10b. Here, the function of the autonomous driving vehicle 10b controlled by the robot 10a may include not only an autonomous driving function, but also a function provided by a navigation system or an audio system provided in the autonomous driving vehicle 10b.
또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)의 외부에서 자율 주행 차량(10b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(10b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.Alternatively, the robot 10a interacting with the autonomous vehicle 10b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 10b from the outside of the autonomous vehicle 10b. For example, the robot 10a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 10b, such as a smart traffic light, or interact with the autonomous vehicle 10b, such as an automatic electric charger for an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
도 4은 본 실시예에 따른 로봇의 측면도이고, 도 5은 본 실시예에 따른 리어 캐스터 및 휠 모듈이 도시된 도이며, 도 6는 본 실시예에 따른 휠 모듈의 평면도이고, 도 7은 본 실시예에 따른 휠 모듈의 사시도, 도 8는 본 실시예에 따른 회전댐퍼가 분해된 분해 사시도이다. Fig. 4 is a side view of the robot according to this embodiment, Fig. 5 is a view showing a rear caster and a wheel module according to this embodiment, Fig. 6 is a plan view of the wheel module according to this embodiment, and Fig. 7 is this view A perspective view of the wheel module according to the embodiment, FIG. 8 is an exploded perspective view of the rotation damper according to the present embodiment.
로봇(10a)은 로봇 프레임(30)와, 로봇 프레임(30)에 장착된 구동부(40)를 포함할 수 있다. The robot 10a may include a robot frame 30 and a driving unit 40 mounted on the robot frame 30 .
로봇(10a)의 일 예는 음식물, 의약품 등의 다양한 물품이나 배송물(이하, 배송물이라 칭함)을 운반할 수 있는 배송로봇일 수 있다. 로봇(10a)이 배송로봇일 경우, 로봇 프레임(30)에는 배송물이 놓여지는 적어도 하나의 캐리어(31, 또는 브래킷)이 배치될 수 있다. An example of the robot 10a may be a delivery robot capable of transporting various items such as food and medicines or delivery (hereinafter, referred to as delivery). When the robot 10a is a delivery robot, at least one carrier 31 or a bracket on which a delivery product is placed may be disposed on the robot frame 30 .
로봇 프레임(30)는 복수개 부재의 결합체로 구성될 수 있고, 로봇 본체일 수 있다. 캐리어(31)는 로봇 프레임(30)에 복수개 제공될 수 있고, 복수개의 캐리어(31)는 상하 방향(Z)으로 이격되게 배치될 수 있다. The robot frame 30 may be composed of a combination of a plurality of members, and may be a robot body. A plurality of carriers 31 may be provided in the robot frame 30 , and the plurality of carriers 31 may be disposed to be spaced apart from each other in the vertical direction (Z).
로봇 프레임(30)에는 적어도 하나의 인터페이스 유닛(32)가 배치될 수 있다. 인터페이스 유닛(32)의 일 예는 디스플레이 유닛일 수 있다. At least one interface unit 32 may be disposed on the robot frame 30 . An example of the interface unit 32 may be a display unit.
로봇 프레임(30)는 프레임 바디와, 프레임 바디의 둘러싸고 로봇(10a)의 외관을 형성하는 아우터 커버를 포함할 수 있다. The robot frame 30 may include a frame body and an outer cover that surrounds the frame body and forms an exterior of the robot 10a.
로봇 프레임(30)는 로봇 프레임(30)의 바닥면 외관을 형성하는 바텀 플레이트(38)를 포함할 수 있다. 바텀 플레이트(38)는 대략 수평하게 배치될 수 있다. The robot frame 30 may include a bottom plate 38 that forms the outer appearance of the bottom surface of the robot frame 30 . The bottom plate 38 may be disposed approximately horizontally.
구동부(40)는 바텀 플레이트(38)에 배치되어 로봇(100a)이 전후 방향(X)으로 주행되게 할 수 있다. 전후 방향(X)은 로봇(10a)이 전진되거나 후진되는 방향으로 정의될 수 있고, 좌우 방향(U)는 로봇(10a)이 전진되거나 후진되는 방향의 직교한 방향으로 정의될 수 있다. The driving unit 40 may be disposed on the bottom plate 38 to allow the robot 100a to travel in the front-rear direction (X). The front-back direction X may be defined as a direction in which the robot 10a moves forward or backward, and the left-right direction U may be defined as a direction orthogonal to a direction in which the robot 10a moves forward or backward.
구동부(40)는 로봇 프레임(30)에 복수개 제공될 수 있다. 복수개의 구동부 일 예는 좌측 구동부와, 우측 구동부를 포함할 수 있다. 좌측 구동부는 로봇 프레인(30)의 중앙을 기준으로 로봇 프레임(30)의 좌측에 배치될 수 있고, 우측 구동부는 로봇 프레임(30)의 중앙을 기준으로 로봇 프레임(30)의 우측에 배치될 수 있다. A plurality of driving units 40 may be provided in the robot frame 30 . An example of the plurality of driving units may include a left driving unit and a right driving unit. The left driving unit may be disposed on the left side of the robot frame 30 with respect to the center of the robot frame 30 , and the right driving unit may be disposed on the right side of the robot frame 30 with respect to the center of the robot frame 30 . there is.
좌측 구동부와 우측 구동부는 좌우 대칭되게 배치될 수 있다. 이하, 좌측 구동부와 우측 구동부의 공통된 구성에 대해서는 구동부(40)로 칭하여 설명한다.The left driving unit and the right driving unit may be symmetrically disposed. Hereinafter, a common configuration of the left driving unit and the right driving unit will be described as the driving unit 40 .
구동부(40)는 리어 캐스터(50) 및 휠 모듈(60)을 포함할 수 있다. The driving unit 40 may include a rear caster 50 and a wheel module 60 .
리어 캐스터(50)는 바텀 플레이트(38)에 배치될 수 있다. 바텀 플레이트(38)의 후방부에 배치될 수 있다. The rear caster 50 may be disposed on the bottom plate 38 . It may be disposed on a rear portion of the bottom plate 38 .
바텀 플레이트(38)의 후방부는 바텀 플레이트(30)의 전후 방향(X) 중앙을 기준으로 로봇 프레임(30) 중앙의 뒷부분으로 정의될 수 있다. The rear portion of the bottom plate 38 may be defined as the rear portion of the center of the robot frame 30 based on the center of the front-rear direction (X) of the bottom plate 30 .
리어 캐스터(50)는 도 5에 도시된 바와 같이, 수직축을 갖는 캐스터 바디(52)와, 캐스터 바디(106)에 수평축을 중심으로 회전되게 배치된 캐스터 휠(54)을 포함할 수 있다. As shown in FIG. 5 , the rear caster 50 may include a caster body 52 having a vertical axis and a caster wheel 54 rotatably disposed on the caster body 106 about a horizontal axis.
캐스터 바디(52)의 수직축 일 예는 바텀 플레이트(38)에 직접 결합될 수 있다. An example of a vertical axis of the caster body 52 may be directly coupled to the bottom plate 38 .
캐스터 바디(56)의 수직축 다른 예는 로봇 프레임(30), 특히 바텀 플레이트(38)에 배치된 별도의 리어 댐퍼(56)에 연결되는 것이 가능하다. Another example of the vertical axis of the caster body 56 is possible to be connected to the robot frame 30 , in particular to a separate rear damper 56 arranged on the bottom plate 38 .
리어 댐퍼(56)는 스프링 등의 탄성부재가 내장될 수 있고, 리어 캐스터(50)에 가해진 후 로봇 프레임(30)으로 전달되는 진동을 흡수할 수 있다. The rear damper 56 may have a built-in elastic member such as a spring, and absorb vibration transmitted to the robot frame 30 after being applied to the rear caster 50 .
이하, 리어 캐스터(50)가 캐스터 바디(52)가 바텀 플레이트(38)에 직접 결합되는 것과, 리어 캐스터(50)가 리어 댐퍼(56)에 연결되는 것은 모두 리어 캐스터(50)가 바텀 플레이트(38)에 배치되는 것으로 정의될 수 있다. Hereinafter, in both the rear caster 50, the caster body 52 being directly coupled to the bottom plate 38, and the rear caster 50 being connected to the rear damper 56, the rear caster 50 is the bottom plate ( 38) can be defined as being placed in
휠 모듈(60)은 그 중앙 회전축을 중심으로 회전될 수 있고, 회전축에 충격흡수장치(또는 충격흡수부재)를 배치하여, 회전축의 회전시 충격을 흡수할 수 있다. The wheel module 60 may be rotated about its central rotational shaft, and a shock absorbing device (or a shock absorbing member) may be disposed on the rotational shaft to absorb a shock when the rotational shaft rotates.
휠 모듈(60)의 일 예은 링크 베이스(70); 링크 베이스(70)에 장착된 회전 댐퍼(80); 회전 댐퍼(80)에 연결축(P1,P2)으로 연결된 프론트 링크(90); 프론트 링크(90)의 전방부에 설치된 프론트 캐스터(100); 프론트 링크(90)의 후방부에 설치된 구동모터(110); 및 구동모터(110)에 의해 회전되는 구동휠(120)를 포함할 수 있다. One example of the wheel module 60 is a link base 70; a rotation damper 80 mounted on the link base 70; a front link 90 connected to the rotation damper 80 by connecting shafts P1 and P2; a front caster 100 installed in the front portion of the front link 90; a driving motor 110 installed in the rear portion of the front link 90; and a driving wheel 120 rotated by the driving motor 110 .
링크 베이스(70)는 바텀 플레이트(38)에 리어 캐스터(50)와 이격되게 장착될 수 있다.The link base 70 may be mounted to the bottom plate 38 to be spaced apart from the rear caster 50 .
링크 베이스(70)는 바텀 플레이트(38)의 아래에 하측 방향으로 돌출될 수 있다. 링크 베이스(70)의 하단 높이는 바텀 플레이트(38)의 높이 보다 낮을 수 있다. The link base 70 may protrude downwardly below the bottom plate 38 . The height of the lower end of the link base 70 may be lower than the height of the bottom plate 38 .
링크 베이스(70)는 도 5 및 도 8에 도시된 바와 같이, 상부 체결부(72)와, 하부 수용부(74)를 포함할 수 있다.As shown in FIGS. 5 and 8 , the link base 70 may include an upper fastening part 72 and a lower receiving part 74 .
상부 체결부(72)는 바텀 플레이트(38)에 체결될 수 있다. 상부 체결부(72)는 도 5에 도시된 바와 같이, 바텀 플레이트(38)의 하부에 위치될 수 있고, 스크류 등의 체결부재로 바텀 플레이트(38)에 체결될 수 있다. The upper fastening part 72 may be fastened to the bottom plate 38 . As shown in FIG. 5 , the upper fastening part 72 may be located under the bottom plate 38 , and may be fastened to the bottom plate 38 using a fastening member such as a screw.
상부 체결부(72)는 바텀 플레이트(38)의 전방부에 결합될 수 있다. 바텀 플레이트(38)의 전방부는 바텀 플레이트(30)의 전후 방향(X) 중앙을 기준으로 로봇 프레임(30) 중앙의 앞부분으로 정의될 수 있다.The upper fastening part 72 may be coupled to the front part of the bottom plate 38 . The front portion of the bottom plate 38 may be defined as a front portion of the center of the robot frame 30 based on the center of the front-rear direction (X) of the bottom plate 30 .
하부 수용부(74)에는 회전댐퍼(80)가 수용될 수 있다. 하부 수용부(74)는 회전댐퍼(80)의 일부가 수용되는 홈부가 형성될 수 있다. 하부 수용부(74)는 링크 베이스(70)의 하부에 함몰된 형상으로 형성될 수 있다. The rotation damper 80 may be accommodated in the lower accommodating part 74 . The lower accommodating part 74 may have a groove part in which a part of the rotation damper 80 is accommodated. The lower accommodating part 74 may be formed in a shape recessed in the lower portion of the link base 70 .
하부 수용부(74)는 프론트 링크(90)의 한 쌍의 사이드 바디(91,92; 도 6 내지 도 8 참조)사이에 위치될 수 있다. 하부 수용부(74)는 한 쌍의 사이드 바디(91,92)에 의해 보호될 수 있다. 한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 먼지 등의 이물질이, 하부 수용부로 침투되는 것을 최소화할 수 있다. The lower receiving portion 74 may be positioned between a pair of side bodies 91 and 92 (refer to FIGS. 6 to 8 ) of the front link 90 . The lower receiving portion 74 may be protected by a pair of side bodies 91 and 92 . The pair of side bodies 91 and 92 can minimize penetration of foreign substances such as dust into the lower accommodating part.
회전 댐퍼(80)는 링크 베이스(70)에 매달리게 장착될 수 있다. The rotation damper 80 may be mounted to be suspended from the link base 70 .
회전댐퍼(80)는 링크 베이스(70)의 하부 수용부(74)와 스크류 등의 체결부재로 체결될 수 있다. 회전댐퍼(80)는 하부 수용부(74)에 체결되는 것에 의해 링크 베이스(70)에 고정될 수 있다. The rotation damper 80 may be fastened to the lower accommodating part 74 of the link base 70 by a fastening member such as a screw. The rotation damper 80 may be fixed to the link base 70 by being fastened to the lower accommodating part 74 .
회전 댐퍼(80)는 탄성 부재(86)를 포함할 수 있다. 프론트 링크(70)의 회전시, 충격을 흡수할 수 있다. 탄성부재(86)는 회전 댐퍼(80)의 내부에는 수용될 수 있다.The rotation damper 80 may include an elastic member 86 . When the front link 70 is rotated, it is possible to absorb an impact. The elastic member 86 may be accommodated in the rotation damper 80 .
로봇(10a)의 하중은 회전 댐퍼(80)를 통해 프론트 링크(90)에 작용될 수 있고, 프론트 링크(90)에 작용된 진동은 회전 댐퍼(80)를 통해 링크 베이스(70)에 전달 될 수 있는데, 탄성 부재(86)는 진동은 흡수할 수 있다. The load of the robot 10a may be applied to the front link 90 through the rotation damper 80, and the vibration applied to the front link 90 will be transmitted to the link base 70 through the rotation damper 80. However, the elastic member 86 may absorb vibration.
회전 댐퍼(80)는 아우터 댐퍼 바디(82), 이너 댐퍼 바디(84) 및 적어도 하나의 탄성 부재(86)를 포함할 수 있다. The rotation damper 80 may include an outer damper body 82 , an inner damper body 84 , and at least one elastic member 86 .
아우터 댐퍼 바디(82)는 회전 댐퍼(80) 중 고정 바디일 수 있다. The outer damper body 82 may be a fixed body among the rotation dampers 80 .
아우터 댐퍼 바디(82)의 내부에는 공간(S1)이 형성될 수 있다. 아우터 댐퍼 바디(82)는 다각형일 수 있다. A space S1 may be formed in the outer damper body 82 . The outer damper body 82 may have a polygonal shape.
아우터 댐퍼 바디(82)는 내부에 공간(S1, 도 8 참조)이 형성된 중공 형상의 직육면체일 수 있다. 아우터 바디(82)는 좌우 방향(Y)으로 개방될 수 있다. The outer damper body 82 may be a hollow rectangular parallelepiped in which a space S1 (refer to FIG. 8 ) is formed. The outer body 82 may be opened in the left-right direction (Y).
이너 댐퍼 바디(84)는 회전 댐퍼(80) 중 회전되거나 이동되는 가변 바디일 수 있다. The inner damper body 84 may be a variable body that is rotated or moved among the rotation dampers 80 .
이너 댐퍼 바디(84)의 크기는 아우터 댐퍼 바디(82)의 크기 보다 작을 수 있고, 이너 댐퍼 바디(84)는 공간(S1)에 수용될 수 있다.The size of the inner damper body 84 may be smaller than the size of the outer damper body 82 , and the inner damper body 84 may be accommodated in the space S1 .
이너 댐퍼 바디(84)의 상하 방향(Z) 길이는 공간(S1)의 상하 방향(Z) 길이 보다 조금 적을 수 있다.The vertical direction (Z) length of the inner damper body 84 may be slightly less than the vertical direction (Z) length of the space (S1).
이너 댐퍼 바디(84)는 아우터 댐퍼 바디(82)와 같이 다각형일 수 있다. 이너 댐퍼 바디(84)는 직육면체 형상일 수 있다. 이너 댐퍼 바디(84)는 아우터 댐퍼 바디(82)의 내부에 회전되거나 이동될 수 있다. 프론트 링크(90)의 배치 각도가 변하면, 이너 댐퍼 바디(84)는 프론트 링크(90)와 함께 가변될 수 있다. The inner damper body 84 may have a polygonal shape like the outer damper body 82 . The inner damper body 84 may have a rectangular parallelepiped shape. The inner damper body 84 may be rotated or moved inside the outer damper body 82 . When the disposition angle of the front link 90 is changed, the inner damper body 84 may be changed together with the front link 90 .
이너 댐퍼 바디(84)는 프론트 링크(90)의 회전축(또는 틸팅축)이 될 수 있고, 프론트 링크(90)는 이너 댐퍼 바디(84)를 중심으로 상측 방향이나 하측 방향으로 경사지게 틸팅될 수 있다.The inner damper body 84 may serve as a rotation axis (or tilting axis) of the front link 90, and the front link 90 may be tilted in an upward or downward direction with respect to the inner damper body 84 as a center. .
이너 댐퍼 바디(84)는 프론트 링크(90)에 연결축(P1,P2)으로 연결될 수 있다. The inner damper body 84 may be connected to the front link 90 through connection shafts P1 and P2 .
이너 댐퍼 바디(84)에는 연결축(P1,P2)이 연결될 수 있다. 이너 댐퍼 바디(84)는 연결축(P1,P2)의 관통되는 연결축 관통공(H1,H2)이 형성될 수 있다. Connection shafts P1 and P2 may be connected to the inner damper body 84 . The inner damper body 84 may have connecting shaft through-holes H1 and H2 through which the connecting shafts P1 and P2 pass.
연결축 관통공(H1,H2)은 도 8에 도시된 바와 같이, 좌우 방향(Y)으로 개방될 수 있다.The connecting shaft through-holes H1 and H2 may be opened in the left-right direction (Y) as shown in FIG. 8 .
연결축(P1,P2)과 연결축 관통공(H1,H2)은 1:1 대응될 수 있다. 회전 댐퍼(80)는 한 쌍의 연결축(P1,P2)을 포함할 수 있고, 연결축 관통공(H1,H2)는 이너 댐퍼 바디(84)에 한 쌍 형성될 수 있다. The connecting shafts P1 and P2 and the connecting shaft through-holes H1 and H2 may have a 1:1 correspondence. The rotation damper 80 may include a pair of connecting shafts P1 and P2 , and a pair of connecting shaft through-holes H1 and H2 may be formed in the inner damper body 84 .
이너 댐퍼 바디(84)는 연결축(P1,P2)과 함께 아우터 댐퍼 바디(82) 내부에서 회전 또는 이동될 수 있다. The inner damper body 84 may be rotated or moved within the outer damper body 82 together with the connecting shafts P1 and P2 .
탄성부재(86)는 아우터 댐퍼 바디(82)와, 이너 댐퍼 바디(84)의 사이에 배치될 수 있다. The elastic member 86 may be disposed between the outer damper body 82 and the inner damper body 84 .
탄성부재(86)는 아우터 댐퍼 바디(82)와 이너 댐퍼 바디(84)의 사이에 복수개 제공될 수 있다. 복수개의 탄성부재(86)는 서로 이격될 수 있다. A plurality of elastic members 86 may be provided between the outer damper body 82 and the inner damper body 84 . The plurality of elastic members 86 may be spaced apart from each other.
이너 댐퍼 바디(84)가 아우터 댐퍼 바디(82)의 공간(S1)에서 회전되거나 이동될 때, 복수개의 탄성부재(86) 중 적어도 하나는 아우터 댐퍼 바디(82)와 이너 댐퍼 바디(84)의 사이에서 압축되면서 충격을 흡수할 수 있다. 탄성부재(86)는 좌우 방향(Y)으로 길게 형성될 수 있다. 복수개 탄성부재(86)의 각각은 이너 댐퍼 바디(84)의 외면과 아우터 댐퍼 바디(82)의 내면 사이에 배치될 수 있다. When the inner damper body 84 is rotated or moved in the space S1 of the outer damper body 82 , at least one of the plurality of elastic members 86 is formed between the outer damper body 82 and the inner damper body 84 . It can absorb the impact while being compressed between them. The elastic member 86 may be elongated in the left-right direction (Y). Each of the plurality of elastic members 86 may be disposed between the outer surface of the inner damper body 84 and the inner surface of the outer damper body 82 .
이너 댐퍼 바디(84)의 외면과 아우터 댐퍼 바디(82)의 내면 각각은 사각형일 수 있고, 탄성부재(86)의 내측면은 이너 댐퍼 바디(84)의 외면과 접촉될 수 있고, 탄성부재(86)의 2개의 외측면은 아우터 댐퍼 바디(82)의 내면과 접촉될 수 있다.Each of the outer surface of the inner damper body 84 and the inner surface of the outer damper body 82 may be rectangular, and the inner surface of the elastic member 86 may be in contact with the outer surface of the inner damper body 84, and the elastic member ( The two outer surfaces of the 86 may be in contact with the inner surface of the outer damper body 82 .
탄성부재(86)의 단면 형상은 대략 삼각형일 수 있다.The cross-sectional shape of the elastic member 86 may be approximately triangular.
회전 댐퍼(80)는 총 4개의 탄성부재(86)를 포함할 수 있다. The rotation damper 80 may include a total of four elastic members 86 .
탄성부재(86)는 프론트 링크(90)의 원활한 틸팅 동작을 위해 댐핑량이 너무 높지 않은 탄성력을 갖는 것이 바람직하다. 탄성부재(86)의 일 예는 고무 재질일 수 있다. The elastic member 86 preferably has an elastic force such that the damping amount is not too high for a smooth tilting operation of the front link 90 . An example of the elastic member 86 may be a rubber material.
회전 댐퍼(80)의 일 예는 댐퍼 케이스(88)를 더 포함할 수 있다. An example of the rotation damper 80 may further include a damper case 88 .
댐퍼 케이스(88)는 링크 베이스(70)에 결합될 수 있다. 댐퍼 케이스(88)는 스크류 등의 체결부재의 링크 베이스(70)에 결합될 수 있다. 댐퍼 케이스(88)에는 링크 베이스(70)의 하부 수용부(74)에 스크류 등으로 체결되는 체결부가 형성될 수 있다. The damper case 88 may be coupled to the link base 70 . The damper case 88 may be coupled to the link base 70 of a fastening member such as a screw. The damper case 88 may be provided with a fastening part fastened to the lower accommodating part 74 of the link base 70 using a screw or the like.
댐퍼 케이스(88)에는 아우터 댐퍼 바디(82)와, 이너 댐퍼 바디(84) 및 탄성부재(86)가 수용될 수 있다. 댐퍼 케이스(88)는 링크 베이스(70)에 체결되어, 아우터 댐퍼 바디(82)를 보호할 수 있다. The outer damper body 82 , the inner damper body 84 , and the elastic member 86 may be accommodated in the damper case 88 . The damper case 88 may be coupled to the link base 70 to protect the outer damper body 82 .
회전 댐퍼(80)의 다른 예는 별도의 댐퍼 케이스(88) 없이, 아우터 댐퍼 바디(82)가 링크 베이스(70)에 체결되는 것도 가능함은 물론이다.As another example of the rotation damper 80 , it is of course possible that the outer damper body 82 is fastened to the link base 70 without a separate damper case 88 .
프론트 링크(90)는 바텀 플레이트(38)와 상하 방향(Z)으로 이격될 수 있다. The front link 90 may be spaced apart from the bottom plate 38 in the vertical direction (Z).
프론트 링크(90)는 프론트 프레임(30)의 아래에 전후 방향(X)으로 길게 배치될 수 있다. The front link 90 may be elongated in the front-rear direction (X) under the front frame 30 .
프론트 링크(90)는 회전 댐퍼(80)의 회전 중심을 중심으로 시계방향 또는 반시계방향으로 틸팅될 수 있다. The front link 90 may be tilted clockwise or counterclockwise around the rotation center of the rotation damper 80 .
프론트 캐스터(100)가 장애물에 의해 상측으로 들리면, 프론트 링크(90)는 구동모터(110) 및 구동휠(120)이 하측으로 내려가도록 할 수 있다. When the front caster 100 is lifted upward by an obstacle, the front link 90 may cause the driving motor 110 and the driving wheel 120 to descend downward.
구동모터(110) 및 구동휠(120)이 장애물에 의해 상측으로 들리면, 프론트 링크(90)는 프론트 캐스터(100)가 하측으로 내려가도록 할 수 있다.When the driving motor 110 and the driving wheel 120 are lifted upward by an obstacle, the front link 90 may cause the front caster 100 to descend downward.
프론트 링크(90)는 한 쌍의 사이드 바디(91,92)와, 로어 바디(93)를 포함할 수 있다. The front link 90 may include a pair of side bodies 91 and 92 and a lower body 93 .
한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 서로 이격될 수 있고, 좌우 방향(Y)으로 이격될 수 있다. The pair of side bodies 91 and 92 may be spaced apart from each other and may be spaced apart from each other in the left-right direction (Y).
한 쌍의 사이드 바디(91,92) 중 내측에 위치하는 사이드 바디는 내측 사이드 바디(91)로 정의될 수 있고, 한 쌍의 사이드 바디(91,92) 중 외측에 위치하는 사이드 바디는 외측 사이드 바디(92)로 정의될 수 있다. Among the pair of side bodies 91 and 92 , the inner side body may be defined as the inner side body 91 , and the outer side body among the pair of side bodies 91 and 92 is the outer side. It may be defined as a body 92 .
내측 사이드 바디(91)에는 구동모터(110)가 관통되는 개구부(94)가 형성될 수 있다. An opening 94 through which the driving motor 110 passes may be formed in the inner side body 91 .
한 쌍의 사이드 바디(91,92)의 사이에는 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 회전 댐퍼(80)가 수용되는 수용공간(S2)이 형성될 수 있다. As shown in FIGS. 5 and 6 , an accommodation space S2 in which the rotation damper 80 is accommodated may be formed between the pair of side bodies 91 and 92 .
한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 하부 수용부(74)와 회전 댐퍼(80) 사이를 차폐할 수 있다. 한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 회전 댐퍼(80)의 옆에서 회전 댐퍼(80)를 보호할 수 있다. 한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 회전 댐퍼(80)를 보호하는 댐퍼 커버로 기능할 수 있다.The pair of side bodies 91 and 92 may shield between the lower accommodating part 74 and the rotation damper 80 . The pair of side bodies 91 and 92 may protect the rotation damper 80 from the side of the rotation damper 80 . The pair of side bodies 91 and 92 may function as a damper cover that protects the rotation damper 80 .
한 쌍의 사이드 바디(91,92)는 먼지 등의 이물질이 회전 댐퍼(80)로 침투되는 것을 최소화할 수 있다. The pair of side bodies 91 and 92 can minimize penetration of foreign substances such as dust into the rotation damper 80 .
한 쌍의 사이드 바디(91,92) 각각에는 한 쌍의 연결축(P1,P2)이 관통되는 한 쌍의 관통공(96,97; 도 6 및 도 8 참조)이 형성될 수 있다. A pair of through-holes 96 and 97 (refer to FIGS. 6 and 8 ) through which the pair of connecting shafts P1 and P2 pass may be formed in each of the pair of side bodies 91 and 92 .
로어 바디(93)는 한 쌍의 사이드 바디(91,92)의 하단을 이을 수 있다. 로어 바디(93)는 프론트 링크(90)의 저면 외관을 형성할 수 있다. The lower body 93 may connect the lower ends of the pair of side bodies 91 and 92 . The lower body 93 may form a bottom surface of the front link 90 .
프론트 캐스터(100)는 캐스터 브래킷(102)에 의해 프론트 링크(90)의 전방부에 설치될 수 있다. 프론트 링크(90)는 회전 댐퍼(90)를 기준으로 회전 댐퍼(90)의 앞에 위치하는 부분이 프론트 링크(90)의 전방부로 정의될 수 있다.The front caster 100 may be installed in the front part of the front link 90 by the caster bracket 102 . In the front link 90 , a portion positioned in front of the rotation damper 90 with respect to the rotation damper 90 may be defined as a front portion of the front link 90 .
캐스터 브래킷(102)는 한 쌍의 사이드 바디(91,92)의 사이에 배치될 수 있다.The caster bracket 102 may be disposed between the pair of side bodies 91 and 92 .
프론트 캐스터(100)는 캐스터 브래킷(102)과 체결부재(104)로 연결될 수 있다. The front caster 100 may be connected to the caster bracket 102 and the fastening member 104 .
프론트 캐스터(100)는 바텀 플레이트(38)과 상하 방향(Z)으로 이격될 수 있다.The front caster 100 may be spaced apart from the bottom plate 38 in the vertical direction (Z).
프론트 캐스터(100)는 수직축을 갖는 캐스터 바디(106)와, 캐스터 바디(106)에 수평축을 중심으로 회전되게 배치된 캐스터 휠(108)을 포함할 수 있다. The front caster 100 may include a caster body 106 having a vertical axis, and a caster wheel 108 disposed on the caster body 106 to rotate about a horizontal axis.
캐스터 바디(106)의 수직축은 체결부재(104)와 결합될 수 있다. The vertical axis of the caster body 106 may be coupled to the fastening member 104 .
구동모터(110)는 스크류 등의 체결부재로 프론트 링크(90)에 체결될 수 있다. The driving motor 110 may be fastened to the front link 90 using a fastening member such as a screw.
구동모터(110)의 일부는 프론트 링크(90)의 후방부에 수용될 수 있다. 프론트 링크(90)는 회전 댐퍼(90)를 기준으로 회전 댐퍼(90)의 앞에 위치하는 부분이 프론트 링크(90)의 후방부로 정의될 수 있다.A portion of the driving motor 110 may be accommodated in a rear portion of the front link 90 . In the front link 90 , a portion positioned in front of the rotation damper 90 with respect to the rotation damper 90 may be defined as a rear portion of the front link 90 .
구동모터(110)의 일부는 한 쌍의 사이드 바디(91,92)에 사이에 형성된 수용공간(S2)에 수용될 수 있다. A part of the driving motor 110 may be accommodated in the accommodation space S2 formed between the pair of side bodies 91 and 92 .
개구부(74)는 프론트 링크(90)의 후방부에 형성될 수 있고, 구동모터(110)는 개구부(74)에 관통되게 배치될 수 있고, 구동모터(110)의 나머지는 프론트 링크(90)의 외부에 위치될 수 있다.The opening 74 may be formed in the rear portion of the front link 90 , the driving motor 110 may be disposed to pass through the opening 74 , and the remainder of the driving motor 110 may be the front link 90 . It can be located outside of
구동휠(120)은 구동모터(110)의 회전축에 직접 연결되거나 별도의 감속기를 통해 연결될 수 있고, 구동모터(110)의 구동시 수평축을 중심으로 회전될 수 있다. The driving wheel 120 may be directly connected to the rotation shaft of the driving motor 110 or may be connected through a separate reducer, and may be rotated about a horizontal axis when the driving motor 110 is driven.
구동휠(120)은 프론트 링크(90)의 후방부 옆에 위치될 수 있고, 구동모터(110)의 구동시 프론트 링크(90)의 옆에서 회전될 수 있다. The driving wheel 120 may be located next to the rear portion of the front link 90 , and may be rotated next to the front link 90 when the driving motor 110 is driven.
도 9은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 만나기 이전의 도이고, 10은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 타고 넘을 때의 도이며, 도 11은 본 실시예에 따른 프론트 캐스터가 장애물을 타고 넘은 후 구동휠이장애물을 타고 넘을 때의 도이다. 9 is a diagram before the front caster according to the present embodiment encounters an obstacle, 10 is a diagram when the front caster according to this embodiment rides over the obstacle, and FIG. 11 is a front caster according to the present embodiment This is the diagram when the driving wheel rides over an obstacle after riding over it.
로봇(10a)의 전진 주행시, 로봇(10a)는 문턱 등의 장애물(B, 이하, 장애물이라 칭함)을 타고 넘을 수 있고, 로봇(10a)이 장애물(B)를 타고 넘을 때, 리어 캐스터(50), 구동휠(120)과 프론트 캐스터(100)는 도 9에 도시된 바와 같이, 프론트 캐스터(100) 부터 장애물(B)을 만날 수 있다. When the robot 10a travels forward, the robot 10a can ride over obstacles such as a threshold (B, hereinafter referred to as an obstacle), and when the robot 10a rides over the obstacle B, the rear caster 50 ), the driving wheel 120 and the front caster 100 may meet an obstacle B from the front caster 100 as shown in FIG. 9 .
도 10에 도시된 바와 같이, 프론트 캐스터(100)가 장애물(B) 위를 지나는 순간, 프론트 캐스터(100)의 하단은 구동휠(120)의 하단 보다 높을 수 있다.10 , when the front caster 100 passes over the obstacle B, the lower end of the front caster 100 may be higher than the lower end of the driving wheel 120 .
프론트 링크(90)는 회전 댐퍼(80)를 기준으로 전방부가 후방부 보다 높을 수 있으며, 프론트 링크(90)의 선단이 로봇(10a)의 전방 상측을 향하도록 프론트 링크(90)는 상향 경사질 수 있다. The front part of the front link 90 may be higher than the rear part with respect to the rotation damper 80, and the front link 90 is inclined upward so that the tip of the front link 90 faces upward and forward of the robot 10a. can
프론트 링크(90)가 전방 상측을 향해 경사지게 배치되는 동안, 회전 댐퍼(80)는 연결축(P1,P2)에 의해 이너 댐퍼 바디(84)가 아우터 댐퍼 바디(82)의 내부에서 회전될 수 있고, 이너 댐퍼 바디(84)는 복수개 탄성부재(86)를 압축할 수 있으며, 이때, 탄성부재(86)는 장애물(B)에 의한 충격을 흡수할 수 있다. While the front link 90 is inclined toward the front upper side, the rotation damper 80 can rotate the inner damper body 84 by the connecting shafts P1 and P2 inside the outer damper body 82. , the inner damper body 84 may compress the plurality of elastic members 86 , and in this case, the elastic member 86 may absorb the impact caused by the obstacle B.
프론트 캐스터(90)가 장애물(B)에 위를 지나는 동안 프론트 캐스터(100)의 상하 방향 변위(h1)는 로봇 프레임(30)의 상하 방향 변위(h2) 보다 클 수 있다. While the front caster 90 passes over the obstacle B, the vertical displacement h1 of the front caster 100 may be greater than the vertical displacement h2 of the robot frame 30 .
로봇 프레임(30) 및 로봇 프레임(30)에 적재된 배송물의 상하 방향 변위(h2)는 프론트 링크(90)에 의해 감소될 수 있다. The vertical displacement h2 of the robot frame 30 and the shipment loaded on the robot frame 30 may be reduced by the front link 90 .
예를 들어, 프론트 캐스터(100)는 장애물(B)의 위에 있을 때, 제1높이(h1, 예를 들면, 20mm)만큼 상승될 수 있고, 로봇 프레임(30) 중 프론트 캐스터(100)의 위에 위치하는 부분은 제1높이 보다 낮은 제2높이(예를 들면, 12mm)만큼 상승될 수 있으며, 배송물의 낙하 가능성은 최소화될 수 있다. For example, when the front caster 100 is on the obstacle B, it may be raised by a first height h1 (eg, 20 mm), and on the front caster 100 of the robot frame 30 . The positioned portion may be raised by a second height (eg, 12 mm) lower than the first height, and the possibility of falling of the shipment may be minimized.
프론트 링크(90)가 전방 상측을 향해 경사질 경우, 프론트 링크(90)의 후방부는 구동휠(120)를 하측 방향으로 누를 수 있고, 구동휠(120)과 지면의 접지력은 향상된다. When the front link 90 is inclined toward the front upper side, the rear portion of the front link 90 can press the driving wheel 120 downward, and the traction between the driving wheel 120 and the ground is improved.
로봇(10a)의 프론트 캐스터(100)가 장애물(B)을 넘은 동안, 구동휠(120)은 지면과 접한 상태에서, 계속하여 로봇(10a)을 전진시킬 수 있다.While the front caster 100 of the robot 10a crosses the obstacle B, the driving wheel 120 may continuously advance the robot 10a while in contact with the ground.
로봇(10a)의 전진이 계속됨에 따라, 프론트 캐스터(100)는 장애물(B)에서 내려와서 장애물(B)의 전방에 위치할 수 있고, 구동휠(120)은 도 11에 도시된 바와 같이, 장애물(B) 위로 올라갈 수 있다. As the advance of the robot 10a continues, the front caster 100 descends from the obstacle B and can be positioned in front of the obstacle B, and the driving wheel 120 is You can climb over obstacles (B).
구동휠(120)이 장애물(B) 위를 지나는 순간, 구동휠(120)의 하단은 도 11에 도시된 바와 같이, 프론트 캐스터(100)의 하단 보다 높을 수 있다.When the driving wheel 120 passes over the obstacle B, the lower end of the driving wheel 120 may be higher than the lower end of the front caster 100 as shown in FIG. 11 .
프론트 링크(90)는 회전 댐퍼(80)를 기준으로 후방부가 전방부 보다 높을 수 있으며, 프론트 링크(90)의 선단이 로봇(10a)의 전방 하측을 향하도록 프론트 링크(90)는 하향 경사질 수 있다. The front link 90 may have a rear portion higher than the front portion with respect to the rotation damper 80, and the front link 90 is inclined downward so that the front end of the front link 90 faces the lower front of the robot 10a. can
프론트 링크(90)가 전방 하측을 향해 경사지게 배치되는 동안, 회전 댐퍼(80)는 연결축(P1,P2)에 의해 이너 댐퍼 바디(84)가 아우터 댐퍼 바디(82)의 내부에서 역회전될 수 있고, 이너 댐퍼 바디(84)는 복수개 탄성부재(86)를 압축할 수 있으며, 이때, 탄성부재(86)가 장애물(B)에 의한 충격을 흡수할 수 있다. While the front link 90 is inclined toward the front downward, the rotation damper 80 can rotate the inner damper body 84 by the connecting shafts P1 and P2 in reverse inside the outer damper body 82. In addition, the inner damper body 84 may compress the plurality of elastic members 86 , and in this case, the elastic member 86 may absorb the impact caused by the obstacle B.
프론트 링크(90)가 전방 하측을 향해 경사질 경우, 프론트 링크(90)의 전방부는 프론트 캐스터(100)를 하측 방향으로 누를 수 있고, 프론트 캐스터(100)과 지면의 접지력은 향상된다. When the front link 90 is inclined toward the lower front, the front portion of the front link 90 may press the front caster 100 in the lower direction, and the traction between the front caster 100 and the ground is improved.
로봇(10a)은 구동휠(120)이 장애물(B)을 넘은 동안 구동휠(120)을 계속 회전시킬 수 있고, 로봇(10a)은 프론트 캐스터(100)가 지면과 접지된 상태에서 안정적으로 주행될 수 있다. The robot 10a can continue to rotate the driving wheel 120 while the driving wheel 120 crosses the obstacle B, and the robot 10a travels stably with the front caster 100 grounded with the ground. can be
도 12는 본 실시예와 비교예가 함께 도시한 도이다. 12 is a view showing the present embodiment and the comparative example together.
도 12의 (a)은 비교예의 리어 링크(90')로 리어 캐스터(50)와 구동모터(110)를 연결한 경우이고, 프론트 캐스터(100)가 받은 충격하중은 클 수 있다. 예를 들어, 로봇 무게가 60kg일 경우, 리어 링크(90') 및 프론트 캐스터(100) 각각에 작용되는 하중은 30kg 일 수 있고, 리어 캐스터(50)와 구동휠(120)의 각각에 작용하는 하중은 15k 일 수 있다. 12A is a case in which the rear caster 50 and the driving motor 110 are connected by the rear link 90 ′ of the comparative example, and the impact load received by the front caster 100 may be large. For example, when the weight of the robot is 60 kg, the load applied to each of the rear link 90 ′ and the front caster 100 may be 30 kg, and the load acting on each of the rear caster 50 and the driving wheel 120 is The load can be 15k.
프론트 캐스터(100)에 작용하는 하중이 크기 때문에, 전방 캐스터(100)가 받는 충격하중은 클 수 있고, 전방 캐스터(100)의 파손 가능성은 클 수 있다. Since the load acting on the front caster 100 is large, the impact load received by the front caster 100 may be large, and the possibility of damage to the front caster 100 may be large.
도 12의 (b)는 본 실시예의 프론트 링크(90)로 프론트 캐스터(100)와 구동모터(110)를 연결된 경우이고, 프론트 캐스터(100)가 받는 충격하중은 비교예의 경우 보다 작을 수 있다. 예를 들어, 로봇 무게가 60kg일 경우, 프론트 링크(90) 및 리어 캐스터(50) 각각에 작용되는 하중은 30kg 일 수 있고, 프론트 캐스터(100)와 구동휠(120)의 각각에 작용하는 하중은 15k 일 수 있다. 12 (b) is a case in which the front caster 100 and the driving motor 110 are connected by the front link 90 of the present embodiment, and the impact load received by the front caster 100 may be smaller than that of the comparative example. For example, when the weight of the robot is 60 kg, the load applied to each of the front link 90 and the rear caster 50 may be 30 kg, and the load applied to each of the front caster 100 and the driving wheel 120 . may be 15k.
프론트 캐스터(100)에 작용하는 하중이 비교예의 경우 보다 작기 때문에, 전방 캐스터(100)가 받는 충격하중은 작을 수 있고, 전방 캐스터(100)의 파손 가능성은 최소화될 수 있다. Since the load acting on the front caster 100 is smaller than that of the comparative example, the impact load received by the front caster 100 may be small, and the possibility of damage to the front caster 100 may be minimized.
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. The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains.
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. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments.
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.The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims (10)

  1. 바텀 플레이트를 갖는 로봇 프레임; 및 robot frame with bottom plate; and
    상기 바텀 플레이트에 배치된 리어 캐스터와 휠 모듈을 포함하고, It includes a rear caster and a wheel module disposed on the bottom plate,
    상기 휠 모듈은 The wheel module
    상기 바텀 플레이트에 상기 리어 캐스터와 이격되게 장착된 링크 베이스; a link base mounted on the bottom plate to be spaced apart from the rear caster;
    상기 링크 베이스에 장착되고 내부에 탄성부재가 수용된 회전 댐퍼;a rotation damper mounted on the link base and accommodating an elastic member therein;
    상기 회전 댐퍼에 연결축으로 연결된 프론트 링크;a front link connected to the rotation damper by a connecting shaft;
    상기 프론트 링크의 전방부에 설치된 프론트 캐스터;a front caster installed on a front portion of the front link;
    상기 프론트 링크의 후방부에 설치된 구동모터; 및a driving motor installed at a rear portion of the front link; and
    상기 구동모터에 의해 회전되는 구동휠을 포함하는 로봇.A robot comprising a driving wheel rotated by the driving motor.
  2. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 프론트 링크는 상기 바텀 플레이트와 상하 방향으로 이격된 로봇.The front link is spaced apart from the bottom plate in the vertical direction.
  3. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 회전 댐퍼는 The rotation damper is
    내부에 공간이 형성된 아우터 댐퍼 바디; 및an outer damper body having a space formed therein; and
    상기 공간에 수용되고 상기 연결축이 연결된 이너 댐퍼 바디를 더 포함하고, Further comprising an inner damper body accommodated in the space and connected to the connecting shaft,
    상기 탄성부재는 아우터 댐퍼 바디와, 상기 이너 댐퍼 바디의 사이에 배치된 로봇.The elastic member is disposed between the outer damper body and the inner damper body.
  4. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 아우터 댐퍼 바디와 이너 댐퍼 바디는 다각형이고, The outer damper body and the inner damper body are polygonal,
    상기 탄성부재는 상기 아우터 댐퍼 바디와 이너 댐퍼 바디의 사이에 복수개 제공되고, A plurality of the elastic members are provided between the outer damper body and the inner damper body,
    복수개의 탄성부재는 서로 이격된 로봇.A plurality of elastic members are spaced apart from each other in the robot.
  5. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 회전 댐퍼는 상기 링크 베이스에 결합되고 상기 아우터 댐퍼 바디와, 탄성부재 및 이너 댐퍼 바디가 수용된 댐퍼 케이스를 더 포함하는 로봇.The rotary damper further includes a damper case coupled to the link base and accommodating the outer damper body, the elastic member, and the inner damper body.
  6. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 프론트 링크는 The front link is
    이격된 한 쌍의 사이드 바디 및A pair of spaced side bodies and
    상기 한 쌍의 사이드 바디의 하단을 잇는 로어 바디를 포함하고, Including a lower body connecting the lower ends of the pair of side bodies,
    상기 한 쌍의 사이드 바디의 사이에 상기 회전 댐퍼가 수용되는 수용공간이 형성된 로봇.A robot in which an accommodation space in which the rotation damper is accommodated is formed between the pair of side bodies.
  7. 제 6 항에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 프론트 링크는 한 쌍의 사이드 바디 중 내측 사이드 바디에는 모터가 관통되는 개구부가 형성된 로봇.The front link is a robot in which an opening through which a motor passes is formed in an inner side body of a pair of side bodies.
  8. 제 6 항에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 링크 베이스는 The link base is
    상기 바텀 플레이트에 체결되는 상부 체결부; 및an upper fastening part fastened to the bottom plate; and
    상기 회전댐퍼가 수용되는 하부 수용부를 포함하는 로봇.A robot including a lower accommodating part in which the rotation damper is accommodated.
  9. 제 8 항에 있어서,9. The method of claim 8,
    상기 하부 수용부는 상기 한 쌍의 바디 사이에 위치하고, The lower receiving part is located between the pair of bodies,
    상기 한 쌍의 사이드 바디는 상기 하부 수용부와 회전댐퍼 사이를 차폐하는 로봇.The pair of side bodies is a robot that shields between the lower accommodating part and the rotation damper.
  10. 제 6 항에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 연결축은 한 쌍 제공되고, The connecting shaft is provided as a pair,
    상기 한 쌍의 사이드 바디 각각에는 한 쌍의 연결축이 관통되는 한 쌍의 관통공이 형성된 로봇.A pair of through-holes through which a pair of connecting shafts penetrate are formed in each of the pair of side bodies.
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