WO2022240254A1 - 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도 - Google Patents

실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도 Download PDF

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WO2022240254A1
WO2022240254A1 PCT/KR2022/006927 KR2022006927W WO2022240254A1 WO 2022240254 A1 WO2022240254 A1 WO 2022240254A1 KR 2022006927 W KR2022006927 W KR 2022006927W WO 2022240254 A1 WO2022240254 A1 WO 2022240254A1
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WO
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driving
mobile robot
node
nodes
outdoor mobile
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PCT/KR2022/006927
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양은성
표윤석
김병수
하인용
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(주)로보티즈
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Definitions

  • the present disclosure relates to a 2D phase map, and more specifically, to a 2D phase map for sidewalk driving of an outdoor mobile robot, a method for generating a 2D phase map, and a driving method and system using the 2D phase map.
  • a high-precision map (HD map) containing high-precision 3D digital information is mainly used to estimate the position of an autonomous vehicle.
  • a high-precision map is generated by synthesizing information acquired by various sensors such as a LiDAR sensor and a laser sensor, a high level of computing resources are required to generate the high-precision map.
  • high-precision maps are difficult to apply to general outdoor mobile robots that drive on sidewalks. Specifically, a high-precision map is created based on the center line of a road, a boundary stone, a road surface mark, and the like. However, since sidewalks do not have road surface marks like roads, it is not easy to create high-precision maps for sidewalk driving. In addition, an outdoor driving robot has a smaller processing capacity than a general self-driving vehicle, making it difficult to use a high-capacity, high-precision map.
  • the present disclosure provides a 2D phase map, a method for generating a 2D phase map, a sidewalk driving method, and a computer program and device (system) stored in a recording medium to solve the above problems.
  • the present disclosure may be implemented in a variety of ways, including a method, apparatus (system) or computer program stored on a computer readable storage medium.
  • a two-dimensional topology map for sidewalk driving of an outdoor mobile robot includes a plurality of nodes indicating a singularity for changing at least one of a driving method or a driving direction of the outdoor mobile robot, and a plurality of nodes. It connects nodes of and includes a plurality of edges including information about a driving path between a plurality of nodes.
  • the plurality of nodes include semantic information and node IDs of landmarks within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes.
  • each of the plurality of nodes corresponds to at least one of an intersection of a plurality of sidewalks, a change point of a sidewalk state, or a predetermined landmark.
  • the information on the driving path included in the plurality of edges includes a vector including information on the state of the sidewalk on the driving path, the distance of the driving path, and the driving direction.
  • information on a driving path of a first edge among a plurality of edges includes an element indicating a driving direction relative to a driving direction of a second edge connected to the first edge by one node. contains vectors.
  • a method of generating a 2D phase map for sidewalk driving of an outdoor mobile robot includes changing at least one of a driving method and a driving direction of the outdoor mobile robot.
  • the plurality of nodes include semantic information and node IDs of landmarks within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes.
  • each of the plurality of nodes corresponds to at least one of an intersection of a plurality of sidewalks, a change point of a sidewalk state, or a predetermined landmark.
  • the information on the driving path included in the plurality of edges includes a vector including information on the state of the sidewalk on the driving path, the distance of the driving path, and the driving direction.
  • information on a driving path of a first edge among a plurality of edges includes an element indicating a driving direction relative to a driving direction of a second edge connected to the first edge by one node. contains vectors.
  • a sidewalk driving method performed by at least one processor of an outdoor mobile robot includes the steps of receiving a 2D topological map including a plurality of nodes and a plurality of edges; Driving based on a specific edge among a plurality of included edges -each of the plurality of edges including information on a driving path-and when driving is completed based on the specific edge, the node or node where the outdoor mobile robot is located and changing at least one of a traveling direction or a traveling method of the outdoor mobile robot based on at least one of the connected edges.
  • the changing may include, when driving is completed based on a specific edge, photographing a predetermined area based on the current position of the outdoor mobile robot using an image sensor; Extracting semantic information of landmarks in the area, detecting nodes including information corresponding to semantic information of detected landmarks among a plurality of nodes included in the 2D topology map, and detecting the detected nodes and detection and changing the driving direction and driving motion of the outdoor mobile robot based on one or more edges connected to the selected node.
  • the plurality of nodes include semantic information and node IDs of landmarks within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes.
  • the plurality of nodes correspond to at least one of an intersection point of a plurality of sidewalks, a change point of a sidewalk state, or a predetermined landmark.
  • the information on the driving path included in each of the plurality of edges includes a vector including information about the state of the sidewalk on the driving path, the length of the driving path, and the driving direction.
  • a computer program stored in a computer readable recording medium is provided to execute the method according to an embodiment of the present disclosure on a computer.
  • an outdoor mobile robot can simply perform autonomous performance using only a lightweight two-dimensional topology map optimized for sidewalks without using a high-capacity, high-precision map used for general self-driving cars.
  • the 2D topology map is configured to include only minimum information for sidewalk driving of the outdoor mobile robot, so that it can be created and updated considerably more simply than a high-precision map requiring high computing resources. .
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an outdoor mobile robot driving on a sidewalk according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the internal configuration of an outdoor mobile robot according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG 3 is a diagram illustrating an example of a 2D phase map according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an outdoor mobile robot traveling based on a 2D phase map according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of extracting information on a currently located node of an outdoor mobile robot according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a node DB of a 2D topology map according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an edge DB of a 2D phase map according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of generating a 2D phase map according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a sidewalk driving method according to an embodiment of the present disclosure.
  • a modulee' or 'unit' used in the specification means a software or hardware component, and the 'module' or 'unit' performs certain roles.
  • 'module' or 'unit' is not meant to be limited to software or hardware.
  • a 'module' or 'unit' may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce one or more processors.
  • a 'module' or 'unit' includes components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, and attributes. , procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, or variables.
  • a 'module' or 'unit' may be implemented with a processor and a memory.
  • 'Processor' should be interpreted broadly to include general-purpose processors, central processing units (CPUs), microprocessors, digital signal processors (DSPs), controllers, microcontrollers, state machines, and the like.
  • 'processor' may refer to an application specific integrated circuit (ASIC), programmable logic device (PLD), field programmable gate array (FPGA), or the like.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • 'Processor' refers to a combination of processing devices, such as, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of a plurality of microprocessors, a combination of one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or a combination of any other such configurations. You may. Also, 'memory' should be interpreted broadly to include any electronic component capable of storing electronic information.
  • 'Memory' includes random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), programmable read-only memory (PROM), erasable-programmable read-only memory (EPROM), It may also refer to various types of processor-readable media, such as electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, magnetic or optical data storage, registers, and the like.
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • NVRAM non-volatile random access memory
  • PROM programmable read-only memory
  • EPROM erasable-programmable read-only memory
  • a memory is said to be in electronic communication with the processor if the processor can read information from and/or write information to the memory.
  • Memory integrated with the processor is in electronic communication with the processor.
  • an 'outdoor mobile robot' may refer to an autonomous robot capable of driving on a sidewalk (eg, sidewalk, crosswalk, bicycle road, etc.) based on a 2D topology map.
  • an outdoor mobile robot may include various sensors such as a camera sensor and an ultrasonic sensor.
  • an outdoor mobile robot may refer to an outdoor mobile robot or a processor of an outdoor mobile robot.
  • a 'landmark' may indicate a landmark representing a topography and/or feature capable of identifying an area around a specific node.
  • the information on the landmark may include semantic information of the landmark, and the semantic information of the landmark is based on an image or video in which the landmark is photographed, and any algorithm or machine such as semantic segmentation is used. It can be extracted through a learning model or the like.
  • a '2D topology map' is a map generated for sidewalk driving of an outdoor mobile robot, and may be stored in the memory of the outdoor mobile robot, but is not limited thereto, and may be stored in a separate map database. have.
  • 'road type' is information about the type of sidewalk on which the outdoor mobile robot travels, and may be classified into sidewalk, bicycle road, ramp, crosswalk, and the like. Depending on the condition of the sidewalk, the driving speed, body height, and driving algorithm of the outdoor mobile robot may be optimized or changed.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of driving an outdoor mobile robot 110 on a sidewalk 100 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the outdoor mobile robot 110 may autonomously travel on the sidewalk 100 .
  • the outdoor mobile robot 110 may autonomously drive the sidewalk 100 corresponding to an area associated with the 2D phase map using the 2D phase map.
  • the outdoor mobile robot 110 may receive a 2D topology map including a plurality of nodes and a plurality of edges.
  • the 2D topology map connects a plurality of nodes and a plurality of nodes indicating a singularity for changing at least one of a driving method or a driving direction of the outdoor mobile robot 110, and information about a driving path between the plurality of nodes. It may include a plurality of edges including.
  • This two-dimensional topology map is a light-weighted map to include only minimum information necessary for autonomous driving of the outdoor mobile robot 110, and is generated and stored in advance by a person and/or an arbitrary computing device, the outdoor mobile robot 110, and the like. can
  • the 2D phase map may be generated by driving the outdoor mobile robot 110 .
  • the outdoor mobile robot 110 may acquire a plurality of nodes indicating a singularity for changing at least one of a driving method and a driving direction of the outdoor mobile robot 110 while traveling in a certain area. For example, when the outdoor mobile robot 110 reaches a point corresponding to an intersection of a plurality of sidewalks, a change point of a sidewalk state, or a predetermined landmark while driving, the corresponding point may be determined as a node. Then, the outdoor mobile robot 110 may connect the plurality of nodes determined in this way and obtain a plurality of edges including information about a driving path between the plurality of nodes.
  • the outdoor mobile robot 110 determines one node and determines another node after driving, driving information between the determined one node and another node may be determined as an edge.
  • the outdoor mobile robot 110 constructs a 2D topology map for sidewalk driving of the outdoor mobile robot 110 based on the acquired plurality of nodes and a plurality of edges. can create
  • the outdoor mobile robot 110 may communicate with the information processing system 120 and receive a 2D phase map required for autonomous driving. Additionally or alternatively, the outdoor mobile robot 110 may store a 2D phase map corresponding to a specific area in advance in memory and then use it. The outdoor mobile robot 110 may travel based on a specific edge among a plurality of edges included in the 2D topology map. Additionally or alternatively, the outdoor mobile robot 110 may travel based on a specific node among a plurality of nodes included in the 2D topology map. For example, a specific edge and/or a specific node may be determined based on the current location of the outdoor mobile robot 110 . That is, the outdoor mobile robot 110 may travel based on a specific edge and/or a specific node corresponding to the current location of the outdoor mobile robot 110 on the sidewalk 100 .
  • the outdoor mobile robot 110 may travel based on information about a travel path included in a specific edge.
  • the information on the driving route may include a vector including information about the state of the sidewalk on the driving route, the distance of the driving route, and the driving direction.
  • the vector may include information about the driving direction, and the distance of the driving route may be included as a separate score on the two-dimensional topology map.
  • the outdoor mobile robot 110 may determine a driving speed, an operation, etc. according to a condition of a sidewalk on a driving route, and may move by a specific distance in a driving direction based on a vector.
  • the outdoor mobile robot 110 may change at least one of the driving direction or driving method based on at least one of the node where the outdoor mobile robot 110 is located or one or more edges connected to the node.
  • the plurality of nodes may include semantic information and a node ID of a landmark within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes. That is, when the outdoor mobile robot 110 completes driving based on a specific edge and reaches a specific node, it can identify the currently located node using a 2D topology map and/or an image or video of the surrounding area.
  • the outdoor mobile robot 110 may determine the next path based on the identified specific node and one edge among a plurality of edges connected to the specific node. In addition, the outdoor mobile robot 110 may change at least one of a driving method or a driving direction using a specific node and/or an edge on the next determined path and then travel.
  • the outdoor mobile robot 110 communicates with the information processing system 120 and exchanges information necessary for driving, but is not limited thereto, and the outdoor mobile robot 110 communicates with an arbitrary user terminal and travels You can also exchange necessary information.
  • the outdoor mobile robot 110 simply uses a lightweight two-dimensional topology map optimized for sidewalks, without using a high-capacity, high-precision map (HD map) used for general self-driving cars. performance can be performed.
  • HD map high-precision map
  • the outdoor mobile robot 110 may include a memory 210, a processor 220, a communication module 230, and an input/output interface 240.
  • the outdoor mobile robot 110 may include a robot that autonomously travels on a sidewalk, an arbitrary computing device that communicates with an information processing system and exchanges data.
  • the outdoor mobile robot 110 may be configured to communicate information and/or data through a network using the communication module 230 .
  • Memory 210 may include any non-transitory computer readable recording medium.
  • the memory 210 is a non-perishable mass storage device (permanent mass storage device) such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, and the like. mass storage device).
  • a non-perishable mass storage device such as ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. may be included in the outdoor mobile robot 110 as a separate permanent storage device separate from memory.
  • the memory 210 includes an operating system and at least one program code (for example, a code for generating a 2D phase map installed and driven in the outdoor mobile robot 110, running on a sidewalk using the 2D phase map, etc.) can be stored
  • These software components may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory 210 .
  • Recording media readable by such a separate computer may include recording media directly connectable to the outdoor mobile robot 110, for example, a floppy drive, disk, tape, DVD/CD-ROM drive, memory card, etc. It may include a computer-readable recording medium.
  • software components may be loaded into the memory 210 through the communication module 230 rather than a computer-readable recording medium.
  • the at least one program is a computer program installed by developers or files provided by a file distribution system that distributes application installation files through the communication module 230 (eg, 2D topology map generation). , a program for sidewalk driving using a 2D topology map, etc.) may be loaded into the memory 210.
  • the processor 220 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Commands may be provided to a user terminal (not shown) or other external system by the memory 210 or the communication module 230 .
  • the processor 220 acquires a plurality of nodes indicating a singularity for changing at least one of a driving method or a driving direction of the outdoor mobile robot 110, connects the plurality of nodes, and connects the plurality of nodes.
  • a plurality of edges including information on a driving path may be acquired, and a 2D topological map for sidewalk driving of the outdoor mobile robot 110 may be generated based on the obtained plurality of nodes and the plurality of edges.
  • the outdoor mobile robot 110 may receive a 2D topology map including a plurality of nodes and a plurality of edges, and drive based on a specific edge among the plurality of edges included in the 2D topology map.
  • each of the plurality of edges may include information about a driving route.
  • the processor 220 determines the driving direction or driving method of the outdoor mobile robot 110 based on at least one of the node where the outdoor mobile robot 110 is located or one or more edges connected to the node. At least one of them can be changed.
  • the communication module 230 may provide a configuration or function for communication between a user terminal (not shown) and the outdoor mobile robot 110 through a network, and the outdoor mobile robot 110 may use an external system (for example, a separate configuration or function to communicate with a cloud system, etc.).
  • control signals, commands, data, etc. provided under the control of the processor 220 of the outdoor mobile robot 110 pass through the communication module 230 and the network to the user terminal and/or the communication module of the external system. It may be transmitted to a terminal and/or an external system.
  • the user terminal and/or external system transmits information about intersections of sidewalks, sidewalk conditions, predetermined landmarks, distances of driving routes, driving directions, etc. for generating a 2D topological map from the outdoor mobile robot 110. can receive
  • the input/output interface 240 of the outdoor mobile robot 110 is connected to the outdoor mobile robot 110 or means for interface with a device (not shown) for input or output that the outdoor mobile robot 110 may include.
  • a device not shown
  • the input/output interface 240 is shown as an element configured separately from the processor 220 , but is not limited thereto, and the input/output interface 240 may be included in the processor 220 .
  • the outdoor mobile robot 110 may include more components than those of FIG. 2 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components.
  • the processor 220 of the outdoor mobile robot 110 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals and/or a plurality of external systems.
  • the processor 220 may receive a 2D topology map including a plurality of nodes and a plurality of edges for sidewalk driving from a user terminal and/or an external system.
  • the processor 220 drives the outdoor mobile robot 110 based on a specific edge among a plurality of edges included in the 2D phase map, and when the driving is completed based on the specific edge, the outdoor mobile robot 110 At least one of the driving direction or driving method of the outdoor mobile robot may be changed based on at least one of the node located there or one or more edges connected to the node.
  • the 2D phase map 300 may include a plurality of nodes 310 and a plurality of edges 320 .
  • the 2D phase map 300 may be configured to correspond to a specific area (a path on a sidewalk in a specific area) for driving of an outdoor mobile robot.
  • each of the plurality of nodes 310 included in the 2D phase map 300 may correspond to at least one of an intersection of a plurality of sidewalks, a point where a sidewalk state is changed, or a predetermined landmark.
  • the first node 310_1 and the second node 310_2 are points where a plurality of sidewalks intersect
  • the third node 310_3 and the fourth node 310_4 are points where a flat surface is changed to a ramp.
  • the fifth node 310_5 and the sixth node 310_6 may be points corresponding to crosswalks.
  • the plurality of nodes 310 may include semantic information and node IDs of landmarks within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes 310 .
  • the semantic information of the landmark may be extracted by an arbitrary algorithm or machine learning model, and the node ID may be a unique letter or number assigned to each node.
  • the 2D topology map 300 may include a plurality of edges 320 that connect the plurality of nodes 310 and include information about driving paths between the plurality of nodes 310. have.
  • the information on the driving path included in the plurality of edges 320 may include a vector including information about the state of the sidewalk on the driving path, the distance of the driving path, and the driving direction.
  • the first edge 320_1 includes a vector associated with the distance and direction between the first node 310_1 and the second node 310_2, and the second edge 320_2 includes the second node 310_2 and A vector associated with the distance and direction between the fourth node 310_4, and the third edge 320_3 includes a vector associated with the distance and direction between the third node 310_3 and the fourth node 310_4,
  • the fourth edge 320_4 includes a vector associated with the distance and direction between the fourth node 310_4 and the fifth node 310_5, and the fifth edge 320_5 includes the fourth node 310_4 and the sixth node ( 310_6) may include vectors associated with the distance and direction between them.
  • the information on the driving path of a specific edge among the plurality of edges 320 includes a vector including an element representing a driving direction relative to the driving direction of another edge connected to the specific edge by one node. can do.
  • the outdoor mobile robot may start at a point corresponding to the first node 310_1, move along the first edge 320_1, and then arrive at a point corresponding to the second node 310_2.
  • the outdoor mobile robot changes its direction based on the driving direction relative to the driving direction of the first edge 320_1 and the second edge 320_2 connected as one node.
  • the 2D topology map 300 for the driving of the outdoor mobile robot may be simply composed of a plurality of nodes 310 and a plurality of edges 320.
  • the 2D phase map 300 may be continuously updated based on information acquired while the outdoor mobile robot is driving.
  • the 2D topology map 300 may be updated based on changed information when a specific area is changed, such as when a new structure is installed on a sidewalk or a new path is created.
  • the 2D topology map 300 is configured to include only minimum information for sidewalk driving of the outdoor mobile robot, so it is generated considerably simpler than a high-precision map (HD map) requiring high computing resources. can be updated
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which an outdoor mobile robot 410 according to an embodiment of the present disclosure travels based on a 2D phase map.
  • the outdoor mobile robot 410 is a two-dimensional structure composed of a first node 420, a second node 430, a third node 440, a first edge 422, and a second edge 432.
  • the topology map it is possible to drive in a specific area outdoors.
  • the outdoor mobile robot 410 may travel through sidewalks such as sidewalks, crosswalks, and bicycle roads.
  • the outdoor mobile robot 410 may start from a point associated with the first node 420 .
  • the outdoor mobile robot 410 may move based on the first edge 422 connected to the first node 420 .
  • the first edge 422 may include a vector including information about a distance and a driving direction of a travel path from the first node 420 to the second node 430 .
  • the first edge 422 may include information about a sidewalk type of a driving route from the first node 420 to the second node 430 . That is, the outdoor mobile robot 410 determines the body height, driving speed, etc. based on the information on the sidewalk type included in the first edge 422, and moves by the distance of the driving path in the driving direction according to the vector. can
  • the outdoor mobile robot 410 uses the information included in the second node 430 and/or the second edge connected to the second node 430. It can be moved based on information about (432).
  • the second edge 432 may include a vector including information about a distance and a driving direction of a driving route from the second node 430 to the third node 440 .
  • the second edge 432 may include information about a sidewalk type of a driving route from the second node 430 to the third node 440 . That is, the outdoor mobile robot 410 determines the height of the body, driving speed, driving direction, etc. based on the information on the sidewalk type included in the second edge 432, and determines the direction of the driving path according to the vector. You can move as far as you can.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of extracting node information 540 where an outdoor mobile robot is currently located according to an embodiment of the present disclosure.
  • the outdoor mobile robot may drive on the sidewalk based on a plurality of nodes and a plurality of edges included in the 2D topological map 530 .
  • the plurality of nodes may include semantic information and node IDs of landmarks within a predetermined area corresponding to each of the plurality of nodes.
  • the outdoor mobile robot may capture an image 510 around the outdoor mobile robot using a camera sensor or the like, and estimate or determine its current location.
  • the outdoor mobile robot may capture a surrounding image 510 and pre-process the captured image 510 to extract semantic information 520 included in the image (512). For example, the outdoor mobile robot may extract semantic information 520 from the image 510 using an arbitrary semantic segmentation algorithm, a machine learning model, or the like. Additionally or alternatively, the outdoor mobile robot may transmit the captured image 510 to an external system such as an information processing system and receive semantic information 520 extracted from the image 510 from the information processing system. .
  • the outdoor mobile robot can compare the extracted semantic information 520 and the 2D phase map 530 to estimate or determine its current location. For example, the outdoor mobile robot may compare the extracted semantic information 520 with information about nodes included in the 2D topology map 530, and determine a node associated with the same information as the semantic information 520. have. That is, the outdoor mobile robot may compare the semantic information 520 with the semantic information of the landmark corresponding to the node to determine the node information 540 of the node where the outdoor mobile robot is currently located. Additionally or alternatively, the outdoor mobile robot may transmit the image 510 to an external system such as an information processing system and receive information about the determined node from the information processing system.
  • an external system such as an information processing system and receive information about the determined node from the information processing system.
  • the outdoor mobile robot may travel a specific distance in a specific direction based on a specific edge included in the 2D phase map 530 . Then, the outdoor mobile robot may photograph the surrounding area using a camera sensor or the like, and extract semantic information 520 from the photographed image 510 . The outdoor mobile robot may compare the extracted semantic information 520 with the semantic information of a landmark corresponding to a node on the 2D topology map 530 to determine or estimate its precise current location. In this case, the outdoor mobile robot may move again by determining a driving direction, driving method, etc. based on one or more edges associated with the estimated or determined own position.
  • the outdoor mobile robot is illustrated as capturing an image 510 using a single camera sensor, but is not limited thereto.
  • an outdoor mobile robot may capture an image 510 using two or more camera sensors, a stereo camera sensor, a depth camera sensor, a color camera sensor, and the like, and an additional sensor such as a lidar sensor. It is also possible to extract information around the outdoor mobile robot by further using.
  • the outdoor mobile robot and/or information processing system may store information related to the node on the node DB 600. That is, the outdoor mobile robot and/or the information processing system may generate or update the node DB 600 by associating and storing node-related information for each node.
  • the information associated with the node may include information about the node ID 610, the landmark 620, and the connected edge 630, but is not limited thereto.
  • the node-related information may further include information about a driving method in each node.
  • the outdoor mobile robot may determine a node while traveling in a specific area.
  • nodes are intersections of multiple sidewalks, points of change in sidewalk conditions (e.g., sidewalks, crosswalks, bicycle paths, ramps, stairs, unpaved sidewalks, etc.), and pre-determined landmarks (e.g., traffic lights, braille blocks, buildings, etc.) etc. can indicate the corresponding point.
  • the node may correspond to a point where the driving direction of the outdoor mobile robot is changed, the driving is stopped at a crosswalk, or a change in an operation to avoid an obstacle is required.
  • the outdoor mobile robot or information processing system may determine the node ID 610 of the corresponding node.
  • the node ID 610 is for identifying a node, and may represent a unique character and/or a unique number that can be arbitrarily assigned when generating a 2D latitude map.
  • node ID 610 may be designated as N1, N2, N3, and the like.
  • a node may be associated with information about a landmark 620 of a point corresponding to the corresponding node.
  • the landmark 620 is for recognizing a point associated with each node, and may include a traffic light, a braille block, a building, etc. that can be recognized at a point associated with the node. That is, the outdoor mobile robot can photograph an area around a point corresponding to a node, and extract traffic lights, braille blocks, buildings, etc. that can be recognized at a point associated with a node based on the captured image or video.
  • information about the landmark 620 may include semantic information of the landmark 620 .
  • the outdoor mobile robot and/or the information processing system may extract semantic information of the landmark 620 using an image or video obtained by capturing the landmark 620 .
  • semantic information of the landmark 620 may be extracted using an arbitrary algorithm or machine learning model.
  • Information on the landmark 620 extracted in this way may be associated with each node and stored on the node DB 600 .
  • each node may be connected to one or more edges.
  • information about the edge 630 connected to each node may be stored in association with information about the node ID 610 and the landmark 620 .
  • the N1 node may be connected to the first edge
  • the N2 node may be connected to the first edge and the second edge
  • the N3 node may be connected to the second edge and the third edge. That is, the outdoor mobile robot can check the currently located node while driving using the node DB 600, determine the driving direction and driving method based on one of the edges connected to the node at the current position, and drive to the next node. have.
  • the N1 node is connected to the first edge
  • the N2 node is connected to the first edge and the second edge
  • the N3 node is connected to the second edge and the third edge, but is not limited thereto.
  • the node DB 600 may be continuously updated whenever a driving route is changed or updated, and accordingly, information on edges connected to each node and driving routes included in the edges may also be changed or updated. have.
  • information on three nodes is illustrated as being included in the node DB 600 in FIG. 6, the present invention is not limited thereto, and information on an arbitrary number of nodes may be included in the node DB 600.
  • the outdoor mobile robot and/or information processing system may store edge-related information on the edge DB 700. That is, the outdoor mobile robot and/or the information processing system may generate or update the edge DB 700 by storing edge-related information for each edge.
  • the information related to the edge may include information about an edge ID 710, a sidewalk type 720, a driving vector 730, and the like, but is not limited thereto.
  • the edge-related information may further include information about nodes connected to each edge.
  • the outdoor mobile robot may determine an edge while driving in a specific area. That is, the outdoor mobile robot and/or the information processing system can determine in real time the running direction, running speed, running distance, type of sidewalk, etc. while the outdoor mobile robot is running. For example, the outdoor mobile robot and/or information processing system uses a sensor associated with the outdoor mobile robot, an arbitrary algorithm, a machine learning model, and the like to determine the driving direction, driving speed, driving distance, and sidewalk type in which the outdoor mobile robot is currently driving. etc. can be determined.
  • the outdoor mobile robot or information processing system may determine the edge ID 710 of the corresponding edge.
  • the edge ID 710 is for identifying an edge, and may indicate a unique character and/or a unique number that can be arbitrarily assigned when generating a 2D latitude map.
  • the edge ID 710 may be designated as E1, E2, E3, and the like.
  • an edge may be associated with information about a sidewalk type 720 corresponding to the corresponding edge.
  • the sidewalk type 720 is related to the driving method of the outdoor mobile robot, and may include sidewalks, ramps, crosswalks, bicycle roads, stairs, unpaved roads, and the like indicating sidewalk conditions on a driving path.
  • the outdoor mobile robot can increase its running speed compared to a flat road.
  • the outdoor mobile robot may recognize the light of a traffic light using an arbitrary algorithm, machine learning model, etc., and drive according to the edge when the traffic light changes to green. have.
  • each edge may be associated with a travel vector 730 .
  • the driving vector 730 may be generated or calculated based on information about a driving distance, a driving direction, and the like associated with each edge.
  • any algorithm or machine learning model for converting the travel distance, travel direction, etc. into a vector may be used.
  • an E1 edge may be associated with a first vector, an E2 edge with a second vector, and an E3 edge with a third vector. That is, the outdoor mobile robot can move by the determined driving distance in the driving direction determined based on the driving vector 730 and determine the driving method based on the sidewalk type 720 during movement.
  • edge DB 700 Although information on three edges is illustrated as being included in the edge DB 700 in FIG. 7 , the present invention is not limited thereto, and information on an arbitrary number of edges may be included in the edge DB 00 .
  • the node DB 600 and the edge DB 700 have been separately described above in FIGS. 6 and 7, it is not limited thereto, and the node DB 600 and the edge DB 700 may be configured as one DB. .
  • the node DB 600 and the edge DB 700 may be stored in association with the generated 2D topology map.
  • the method 800 for generating a 2D phase map may be performed by a processor (eg, a processor of an outdoor mobile robot and/or at least one processor of an information processing system). As shown, the method 800 for generating a 2D phase map may be initiated by a processor acquiring a plurality of nodes representing singular points for changing at least one of a driving method and a driving direction of an outdoor mobile robot (S810). ).
  • a processor eg, a processor of an outdoor mobile robot and/or at least one processor of an information processing system.
  • the method 800 for generating a 2D phase map may be initiated by a processor acquiring a plurality of nodes representing singular points for changing at least one of a driving method and a driving direction of an outdoor mobile robot (S810). ).
  • the processor determines the area as an area corresponding to a node. and information on a node corresponding to the corresponding area can be obtained. That is, the processor may obtain information on a plurality of nodes from a plurality of areas associated with intersections of a plurality of sidewalks, points of change in a sidewalk state, and predetermined landmarks.
  • the processor may connect a plurality of nodes and obtain a plurality of edges including information on driving paths between the plurality of nodes (S820).
  • the information on the driving path included in the plurality of edges may include a vector including information on the state of the sidewalk on the driving path, the distance of the driving path, and the driving direction. That is, the plurality of edges may include vectors having values indicating a distance between a node and a next node and a direction from a node to the next node.
  • the processor may generate a 2D topological map for sidewalk driving of the outdoor mobile robot based on the obtained plurality of nodes and plurality of edges (S830). That is, the processor reports the outdoor mobile robot (eg, outdoor mobile robot for autonomous navigation) based on the information sensed while the outdoor mobile robot (eg, the outdoor mobile robot for map creation) drives in a specific area.
  • a two-dimensional topology map for driving can be created.
  • the 2D topological map may be a driving map in which a specific area is simplified with a plurality of nodes and a plurality of edges.
  • the sidewalk driving method 900 may be performed by a processor (eg, a processor of an outdoor mobile robot). As shown, the sidewalk driving method 900 may be initiated when the processor receives a 2D topology map including a plurality of nodes and a plurality of edges (S910).
  • the processor may receive a 2D phase map corresponding to a specific region from an external system (eg, an information processing system).
  • the processor may receive a 2D phase map corresponding to a specific region by searching a database in which a 2D phase map is stored.
  • the processor may use a 2D phase map previously stored in a memory of an outdoor mobile robot.
  • the processor may drive based on a specific edge among a plurality of edges included in the 2D phase map (S920).
  • each of the plurality of edges may include information about a driving route.
  • the processor may recognize a traveling distance and a traveling direction based on a vector included in a specific edge. Then, the processor may control the outdoor mobile robot to move by the recognized driving distance in the recognized driving direction.
  • the processor may change at least one of the driving direction or driving method of the outdoor mobile robot based on at least one of the node where the outdoor mobile robot is located or one or more edges connected to the node (S930). ).
  • the outdoor mobile robot may be located at a specific node.
  • the processor may recognize a currently located specific node based on semantic information of a landmark associated with the specific node, an ID of the specific node, and the like.
  • the processor may change at least one of a driving direction or driving method of the outdoor mobile robot based on at least one of one or more edges connected to the specific node.
  • the above method may be provided as a computer program stored in a computer readable recording medium to be executed on a computer.
  • the medium may continuously store programs executable by a computer or temporarily store them for execution or download.
  • the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or combined hardware, but is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, and may be distributed on a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as floptical disks, and ROM, RAM, flash memory, etc. configured to store program instructions.
  • examples of other media include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various other software, and a server.
  • the processing units used to perform the techniques may include one or more ASICs, DSPs, digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs) ), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, electronic devices, and other electronic units designed to perform the functions described in this disclosure. , a computer, or a combination thereof.
  • a general purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine.
  • a processor may also be implemented as a combination of computing devices, eg, a combination of a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other configuration.
  • the techniques include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), PROM (on a computer readable medium, such as programmable read-only memory (EPROM), erasable programmable read-only memory (EPROM), electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, compact disc (CD), magnetic or optical data storage device, or the like. It can also be implemented as stored instructions. Instructions may be executable by one or more processors and may cause the processor(s) to perform certain aspects of the functionality described in this disclosure.

Landscapes

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Abstract

본 개시는 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도에 관한 것이다. 2차원 위상 지도는, 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드 및 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 포함한다.

Description

실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도
본 개시는 2차원 위상 지도에 관한 것으로, 구체적으로, 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법, 2차원 위상 지도를 이용한 주행 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 자율 주행 서비스의 도입으로 차량 등의 위치 추정 기술의 정확도를 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 환경에서 자율 주행 차량의 위치 추정을 위해 고정밀의 3차원 디지털 정보가 포함된 고정밀 지도(HD map)가 주로 사용되고 있다. 그러나, 이러한 고정밀 지도는 라이다(LiDAR) 센서, 레이저 센서 등의 다양한 센서에 의해 획득된 정보를 종합하여 생성되기 때문에, 고정밀 지도를 생성하기 위해 높은 수준의 컴퓨팅 자원이 요구된다.
한편, 고정밀 지도는 보도를 주행하는 일반적인 실외 이동 로봇에 적용하기 어렵다. 구체적으로, 고정밀 지도는 도로의 중심선, 경계석, 노면 마크 등을 기초로 생성된다. 그러나, 보도는 도로와 같은 노면 마크가 없으므로, 보도 주행을 위한 고정밀 지도를 생성하는 것은 쉽지 않다. 또한, 실외 주행 로봇은 일반적인 자율 주행 차량보다 처리 용량이 작아 높은 용량의 고정밀 지도를 이용하는 것은 어렵다.
본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 2차원 위상 지도, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법, 보도 주행 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도는, 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드(nodes) 및 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지(edges)를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드는 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드의 각각은 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 엣지 중 제1 엣지의 주행 경로에 대한 정보는, 제1 엣지와 하나의 노드로 연결된 제2 엣지의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 나타내는 요소를 포함하는 벡터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성하는 방법은, 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드를 획득하는 단계, 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 획득하는 단계 및 획득된 복수의 노드 및 복수의 엣지를 기초로 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드는 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드의 각각은 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 엣지 중 제1 엣지의 주행 경로에 대한 정보는, 제1 엣지와 하나의 노드로 연결된 제2 엣지의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 나타내는 요소를 포함하는 벡터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 보도 주행 방법은, 복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신하는 단계, 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 주행하는 단계 -복수의 엣지의 각각은 주행 경로에 대한 정보를 포함함 - 및 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 실외 이동 로봇이 위치한 노드 또는 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 변경하는 단계는, 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 이미지 센서를 이용하여 실외 이동 로봇의 현재 위치를 기초로 미리 정해진 영역을 촬영하는 단계, 촬영된 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보를 추출하는 단계, 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 노드 중 검출된 랜드마크의 의미론적 정보와 대응하는 정보를 포함하는 노드를 검출하는 단계 및 검출된 노드 및 검출된 노드와 연결된 하나 이상의 엣지를 기초로 실외 이동 로봇의 주행 방향 및 주행 동작을 변경하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드는 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 노드는 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 엣지의 각각에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 길이 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇은 일반적인 자율 주행 자동차를 위해 사용되는 고용량의 고정밀 지도를 사용하지 않고도, 보도에 최적화되도록 경량화된 2차원 위상 지도만을 이용하여, 간단히 자율 수행을 수행할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 2차원 위상 지도는 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 최소한의 정보만을 포함하도록 구성됨으로써, 높은 컴퓨팅 자원이 요구되는 고정밀 지도 등에 비해 상당히 간단하게 생성되고 업데이트될 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇이 보도를 주행하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도의 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇이 2차원 위상 지도를 기초로 주행하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇이 현재 위치한 노드 정보를 추출하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도의 노드 DB의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도의 엣지 DB의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도를 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 보도 주행 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서 '실외 이동 로봇'은, 2차원 위상 지도를 기초로 보도(예: 인도, 횡단보도, 자전거 도로 등)를 주행할 수 있는 자율 주행 로봇을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇은 카메라 센서, 초음파 센서 등의 다양한 센서를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 실외 이동 로봇은 실외 이동 로봇 또는 실외 이동 로봇의 프로세서를 지칭할 수 있다.
본 개시에서 '랜드마크(landmark)'는, 특정 노드의 주위 영역을 식별할 수 있는 지형 및/또는 지물을 나타내는 경계표를 나타낼 수 있다. 랜드마크에 대한 정보는 랜드마크의 의미론적 정보를 포함할 수 있으며, 랜드마크의 의미론적 정보는 랜드마크가 촬영된 이미지, 영상 등을 기초로 시맨틱 세그먼테이션(semantic segmentation) 등의 임의의 알고리즘, 기계학습 모델 등을 통해 추출될 수 있다.
본 개시에서 '2차원 위상 지도'는, 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위해 생성된 지도로서, 실외 이동 로봇의 메모리 상에 저장될 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 별도의 지도 데이터베이스 상에 저장될 수도 있다.
본 개시에서 '보도 상태(road type)'는, 실외 이동 로봇이 주행하는 보도의 유형에 대한 정보로서, 인도, 자전거 도로, 경사로, 횡단보도 등으로 구분될 수 있다. 보도 상태에 따라 실외 이동 로봇의 주행 속도, 몸체의 높이, 주행 알고리즘 등이 최적화되거나 변경될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇(110)이 보도(100)를 주행하는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 실외 이동 로봇(110)은 보도(100)를 자율 주행할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇(110)은 2차원 위상 지도를 이용하여 2차원 위상 지도와 연관된 영역에 해당하는 보도(100)를 자율 주행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇(110)은 복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신할 수 있다. 여기서, 2차원 위상 지도는 실외 이동 로봇(110)의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드 및 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 포함할 수 있다. 이러한 2차원 위상 지도는 실외 이동 로봇(110)의 자율 주행에 필요한 최소한의 정보만을 포함하도록 경량화된 지도로서, 사람 및/또는 임의의 컴퓨팅 장치, 실외 이동 로봇(110) 등에 의해 미리 생성되어 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차원 위상 지도는 실외 이동 로봇(110)의 주행에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇(110)은 임의의 영역을 주행하며, 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드를 획득할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇(110)은 주행 중 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점, 미리 결정된 랜드마크에 대응하는 지점에 도달한 경우, 해당 지점을 노드로 결정할 수 있다. 그리고 나서, 실외 이동 로봇(110)은 이와 같이 결정된 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 획득할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇(110)은 하나의 노드를 결정한 후, 주행 후 다른 노드를 결정한 경우, 결정된 하나의 노드와 다른 노드 사이에 대한 주행 정보를 엣지로서 결정할 수 있다. 이와 같이, 복수의 노드와 복수의 엣지가 획득된 경우, 실외 이동 로봇(110)은 획득된 복수의 노드 및 복수의 엣지를 기초로 실외 이동 로봇(110)의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇(110)은 정보 처리 시스템(120)과 통신하며, 자율 주행에 필요한 2차원 위상 지도를 수신할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실외 이동 로봇(110)은 특정 영역에 대응하는 2차원 위상 지도를 메모리 상에 미리 저장한 후 사용할 수 있다. 실외 이동 로봇(110)은 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 주행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실외 이동 로봇(110)은 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 노드 중 특정 노드를 기초로 주행할 수도 있다. 예를 들어, 특정 엣지 및/또는 특정 노드는 실외 이동 로봇(110)의 현재 위치를 기초로 결정될 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇(110)은 보도(100) 상의 실외 이동 로봇(110)의 현재 위치와 대응되는 특정 엣지 및/또는 특정 노드를 기초로 주행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇(110)은 특정 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보를 기초로 주행할 수 있다. 예를 들어, 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터(vector)를 포함할 수 있다. 대안적으로, 벡터는 주행 방향에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 주행 경로의 거리는 별도의 스코어 점수로서 2차원 위상 지도 상에 포함될 수도 있다. 실외 이동 로봇(110)은 주행 경로 상의 보도 상태에 따라 주행 속도, 동작 등을 결정하고, 벡터를 기초로 주행 방향으로 특정 거리만큼 이동할 수 있다.
특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 실외 이동 로봇(110)이 위치한 노드 또는 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇(110)은 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 노드는 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇(110)은 특정 엣지를 기초로 주행을 완료하여 특정 노드에 도달한 경우, 2차원 위상 지도 및/또는 주위 영역을 촬영한 이미지, 영상 등을 이용하여 현재 위치한 노드를 식별할 수 있다. 그리고 나서, 실외 이동 로봇(110)은 식별된 특정 노드 및 특정 노드에 연결된 복수의 엣지 중 하나의 엣지를 기초로 다음 경로를 결정할 수 있다. 또한, 실외 이동 로봇(110)은 특정 노드 및/또는 결정된 다음 경로 상의 엣지를 이용하여 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경한 후 주행할 수 있다.
도 1에서는 실외 이동 로봇(110)이 정보 처리 시스템(120)과 통신하며 주행에 필요한 정보를 주고받는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 실외 이동 로봇(110)은 임의의 사용자 단말 등과 통신하며 주행에 필요한 정보를 주고받을 수도 있다. 이와 같은 구성에 의해, 실외 이동 로봇(110)은 일반적인 자율 주행 자동차를 위해 사용되는 고용량의 고정밀 지도(HD map)를 사용하지 않고도, 보도에 최적화되도록 경량화된 2차원 위상 지도만을 이용하여, 간단히 자율 수행을 수행할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇(110)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 실외 이동 로봇(110)은 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇(110)은 보도 등을 자율 주행하는 로봇, 정보 처리 시스템과 통신하며 데이터를 주고받는 임의의 컴퓨팅 장치 등을 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 실외 이동 로봇(110)은 통신 모듈(230)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다.
메모리(210)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 실외 이동 로봇(110)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 실외 이동 로봇(110)에 설치되어 구동되는 2차원 위상 지도 생성, 2차원 위상 지도를 이용한 보도 주행 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 실외 이동 로봇(110)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(230)을 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(230)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 2차원 위상 지도 생성, 2차원 위상 지도를 이용한 보도 주행 등을 위한 프로그램 등)에 기반하여 메모리(210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 모듈(230)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 실외 이동 로봇(110)의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드를 획득하고, 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 획득하고, 획득된 복수의 노드 및 복수의 엣지를 기초로 실외 이동 로봇(110)의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성할 수 있다. 다른 예에서, 실외 이동 로봇(110)은 복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신하고, 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 주행할 수 있다. 여기서, 복수의 엣지의 각각은 주행 경로에 대한 정보를 포함할 수 있다. 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 프로세서(220)는 실외 이동 로봇(110)이 위치한 노드 또는 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇(110)의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
통신 모듈(230)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 실외 이동 로봇(110)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 실외 이동 로봇(110)이 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 실외 이동 로봇(110)의 프로세서(220)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(230)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말 및/또는 외부 시스템은 실외 이동 로봇(110)으로부터 2차원 위상 지도 생성을 위한 보도의 교차점, 보도 상태, 미리 결정된 랜드마크, 주행 경로의 거리, 주행 방향 등에 대한 정보를 전달받을 수 있다.
또한, 실외 이동 로봇(110)의 입출력 인터페이스(240)는 실외 이동 로봇(110)과 연결되거나 실외 이동 로봇(110)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 2에서는 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)에 포함되도록 구성될 수 있다. 실외 이동 로봇(110)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.
실외 이동 로봇(110)의 프로세서(220)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로부터 보도 주행을 위한 복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신할 수 있다. 이 경우, 프로세서(220)는 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 실외 이동 로봇(110)을 주행시키고, 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 실외 이동 로봇(110)이 위치한 노드 또는 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도(300)의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 2차원 위상 지도(300)는 복수의 노드(310) 및 복수의 엣지(320)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 2차원 위상 지도(300)는 실외 이동 로봇의 주행을 위한 특정 영역(특정 영역의 보도 상의 경로)에 대응하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차원 위상 지도(300)에 포함된 복수의 노드(310)의 각각은 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응할 수 있다. 예를 들어, 제1 노드(310_1), 제2 노드(310_2) 등은 복수의 보도가 교차하는 지점이고, 제3 노드(310_3), 제4 노드(310_4) 등은 평지에서 경사로로 변경되는 지점이고, 제5 노드(310_5), 제6 노드(310_6) 등은 횡단보도에 해당하는 지점일 수 있다. 이 경우, 복수의 노드(310)는 복수의 노드(310)의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함할 수 있다. 여기서, 랜드마크의 의미론적 정보는 임의의 알고리즘, 기계학습 모델에 의해 추출된 것일 수 있으며, 노드 ID는 각 노드에 할당된 고유의 문자, 숫자 등일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차원 위상 지도(300)는 복수의 노드(310)를 연결하고, 복수의 노드(310) 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지(320)를 포함할 수 있다. 여기서, 복수의 엣지(320)에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 엣지(320_1)는 제1 노드(310_1) 및 제2 노드(310_2) 사이의 거리 및 방향과 연관된 벡터를 포함하고, 제2 엣지(320_2)는 제2 노드(310_2) 및 제4 노드(310_4) 사이의 거리 및 방향과 연관된 벡터를 포함하고, 제3 엣지(320_3)는 제3 노드(310_3) 및 제4 노드(310_4) 사이의 거리 및 방향과 연관된 벡터를 포함하고, 제4 엣지(320_4)는 제4 노드(310_4) 및 제5 노드(310_5) 사이의 거리 및 방향과 연관된 벡터를 포함하고, 제5 엣지(320_5)는 제4 노드(310_4) 및 제6 노드(310_6) 사이의 거리 및 방향과 연관된 벡터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 엣지(320) 중 특정 엣지의 주행 경로에 대한 정보는, 특정 엣지와 하나의 노드로 연결된 다른 엣지의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 나타내는 요소를 포함하는 벡터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇은 제1 노드(310_1)에 대응하는 지점에서 출발하여 제1 엣지(320_1)에 따라 이동한 후, 제2 노드(310_2)에 대응하는 지점에 도착할 수 있다. 제2 노드(310_2)에 대응하는 지점에 도착한 경우, 실외 이동 로봇은 제1 엣지(320_1)와 하나의 노드로 연결된 제2 엣지(320_2)의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 기초로 방향을 변경할 수 있다.
상술된 바와 같이, 실외 이동 로봇의 주행을 위한 2차원 위상 지도(300)는 복수의 노드(310) 및 복수의 엣지(320)로 간단히 구성될 수 있다. 또한, 2차원 위상 지도(300)는 실외 이동 로봇이 주행하며 획득한 정보를 기초로 지속적으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 2차원 위상 지도(300)는 보도 상에 새로운 구조물이 설치되거나 새로운 경로가 생성되는 등 특정 영역이 변경된 경우 변경된 정보를 기초로 업데이트될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 2차원 위상 지도(300)는 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 최소한의 정보만을 포함하도록 구성됨으로써, 높은 컴퓨팅 자원이 요구되는 고정밀 지도(HD map) 등에 비해 상당히 간단하게 생성되고 업데이트될 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇(410)이 2차원 위상 지도를 기초로 주행하는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 실외 이동 로봇(410)은 제1 노드(420), 제2 노드(430), 제3 노드(440), 제1 엣지(422), 제2 엣지(432)로 구성된 2차원 위상 지도를 이용하여 실외의 특정 영역을 주행할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇(410)은 인도, 횡단보도, 자전거 도로 등의 보도를 통해 주행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇(410)은 제1 노드(420)와 연관된 지점에서 출발할 수 있다. 이 경우, 실외 이동 로봇(410)은 제1 노드(420)와 연결된 제1 엣지(422)에 기초하여 이동할 수 있다. 예를 들어, 제1 엣지(422)는 제1 노드(420)에서 제2 노드(430)까지의 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함할 수 있다. 또한, 제1 엣지(422)는 제1 노드(420)에서 제2 노드(430)까지의 주행 경로의 보도 타입에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇(410)은 제1 엣지(422)에 포함된 보도 타입에 대한 정보를 기초로, 몸체의 높이, 주행 속도 등을 결정하고, 벡터에 따른 주행 방향으로 주행 경로의 거리만큼 이동할 수 있다.
실외 이동 로봇(410)이 이동하여 제2 노드(430)에 도착한 경우, 실외 이동 로봇(410)은 제2 노드(430)에 포함된 정보 및/또는 제2 노드(430)와 연결된 제2 엣지(432)에 대한 정보를 기초로 이동할 수 있다. 예를 들어, 제2 엣지(432)는 제2 노드(430)에서 제3 노드(440)까지의 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함할 수 있다. 또한, 제2 엣지(432)는 제2 노드(430)에서 제3 노드(440)까지의 주행 경로의 보도 타입에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇(410)은 제2 엣지(432)에 포함된 보도 타입에 대한 정보를 기초로, 몸체의 높이, 주행 속도, 주행 방향 등을 결정하고, 벡터에 따른 주행 방향으로 주행 경로의 거리만큼 이동할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 실외 이동 로봇이 현재 위치한 노드 정보(540)를 추출하는 예시를 나타내는 도면이다. 상술된 것과 같이, 실외 이동 로봇은 2차원 위상 지도(530)에 포함된 복수의 노드 및 복수의 엣지를 기초로 보도를 주행할 수 있다. 여기서, 복수의 노드는 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함할 수 있다. 이 경우, 실외 이동 로봇은 카메라 센서 등을 이용하여 실외 이동 로봇 주위의 영상(510)을 촬영하고, 자신의 현재 위치를 추정하거나 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇은 주위의 영상(510)을 촬영하고, 촬영된 영상(510)을 전처리하여 영상 내에 포함된 의미론적 정보(520)를 추출할 수 있다(512). 예를 들어, 실외 이동 로봇은 임의의 의미론적 분할 알고리즘, 기계학습 모델 등을 이용하여 영상(510)으로부터 의미론적 정보(520)를 추출할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실외 이동 로봇은 촬영된 영상(510)을 정보 처리 시스템 등의 외부 시스템으로 전송하고, 정보 처리 시스템으로부터 영상(510)으로부터 추출된 의미론적 정보(520)를 수신할 수도 있다.
그리고 나서, 실외 이동 로봇은 추출된 의미론적 정보(520)와 2차원 위상 지도(530)를 비교하여 자신이 현재 위치를 추정하거나 결정할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇은 추출된 의미론적 정보(520)와 2차원 위상 지도(530) 내에 포함된 노드에 대한 정보를 비교하고, 의미론적 정보(520)와 동일한 정보와 연관된 노드를 결정할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇은 의미론적 정보(520)와 노드에 대응하는 랜드마크의 의미론적 정보를 비교하여 실외 이동 로봇이 현재 위치한 노드의 노드 정보(540)를 결정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실외 이동 로봇은 영상(510)을 정보 처리 시스템 등의 외부 시스템으로 전송하고, 정보 처리 시스템으로부터 결정된 노드에 대한 정보를 수신할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇은 2차원 위상 지도(530)에 포함된 특정 엣지를 기초로 특정 방향으로 특정 거리만큼 주행할 수 있다. 그리고 나서, 실외 이동 로봇은 카메라 센서 등을 이용하여 주위 영역을 촬영하고, 촬영된 영상(510)으로부터 의미론적 정보(520)를 추출할 수 있다. 실외 이동 로봇은 추출된 의미론적 정보(520)와 2차원 위상 지도(530) 상의 노드에 대응하는 랜드마크의 의미론적 정보를 비교하여 자신의 정밀한 현재 위치를 결정하거나 추정할 수 있다. 이 경우, 실외 이동 로봇은 추정되거나 결정된 자신의 위치와 연관된 하나 이상의 엣지를 기초로 주행 방향, 주행 방법 등을 결정하여 다시 이동할 수 있다.
도 5에서는 실외 이동 로봇이 하나의 카메라 센서를 이용하여 영상(510)을 촬영하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 실외 이동 로봇은 둘 이상의 카메라 센서, 스테레오(stereo) 카메라 센서, 깊이(depth) 카메라 센서, 컬러 카메라 센서 등을 이용하여 영상(510)을 촬영할 수 있으며, 라이다 센서 등의 추가적인 센서를 더 이용하여 실외 이동 로봇 주위의 정보를 추출할 수도 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도의 노드 DB(600)의 예시를 나타내는 도면이다. 상술된 것과 같이, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 노드와 연관된 정보를 노드 DB(600) 상에 저장할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 노드와 연관된 정보를 각각의 노드 별로 연관시켜 저장하여 노드 DB(600)를 생성하거나 업데이트할 수 있다. 여기서, 노드와 연관된 정보는 노드 ID(610), 랜드마크(620), 연결된 엣지(630) 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 노드와 연관된 정보는 각 노드에서의 주행 방법에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇은 특정 영역을 주행하며 노드를 결정할 수 있다. 여기서, 노드는 복수의 보도의 교차점, 보도 상태(예: 인도, 횡단보도, 자전거 도로, 경사로, 계단, 비포장 보도 등)의 변경 지점, 미리 결정된 랜드마크(예: 신호등, 점자 블록, 건물 등) 등에 대응하는 지점을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 노드는 실외 이동 로봇의 주행 방향이 변경되거나, 횡단보도 등에서 주행을 멈추거나, 장애물을 회피하기 위한 동작의 변경이 필요한 지점 등과 대응될 수 있다.
노드에 대응하는 지점이 결정된 경우, 실외 이동 로봇 또는 정보 처리 시스템은 해당 노드의 노드 ID(610)를 결정할 수 있다. 여기서, 노드 ID(610)는 노드를 식별하기 위한 것으로, 2차원 위도 지도 생성 시 임의적으로 부여 가능한 고유 문자 및/또는 고유 숫자 등을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 노드 ID(610)는 N1, N2, N3 등과 같이 지정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 노드는 해당 노드에 대응하는 지점의 랜드마크(620)에 대한 정보와 연관될 수 있다. 예를 들어, 랜드마크(620)는 각각의 노드와 연관된 지점을 인식하기 위한 것으로, 노드와 연관된 지점에서 인식 가능한 신호등, 점자 블록, 건물 등을 포함할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇은 노드에 대응하는 지점의 주위 영역을 촬영하고, 촬영된 이미지, 영상 등을 기초로 노드와 연관된 지점에서 인식 가능한 신호등, 점자 블록, 건물 등을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 랜드마크(620)에 대한 정보는 랜드마크(620)의 의미론적 정보(semantic information)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 랜드마크(620)를 촬영한 이미지, 영상 등을 이용하여 랜드마크(620)의 의미론적 정보를 추출할 수 있다. 이 경우, 랜드마크(620)의 의미론적 정보는 임의의 알고리즘, 기계학습 모델 등을 이용하여 추출될 수 있다. 이와 같이 추출된 랜드마크(620)에 대한 정보는 각각의 노드와 연관되어 노드 DB(600) 상에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각각의 노드는 하나 이상의 엣지와 연결될 수 있다. 이 경우, 각각의 노드에 대하여 연결된 엣지(630)에 대한 정보가 노드 ID(610) 및 랜드마크(620)에 대한 정보와 연관되어 저장될 수 있다. 예를 들어, N1 노드는 제1 엣지와 연결될 수 있고, N2 노드는 제1 엣지 및 제2 엣지와 연결될 수 있으며, N3 노드는 제2 엣지 및 제3 엣지와 연결될 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇은 노드 DB(600)를 이용하여 주행 중 현재 위치한 노드를 확인하고, 현재 위치의 노드와 연결된 엣지 중 하나를 기초로 주행 방향, 주행 방법 등을 결정하여 다음 노드로 주행할 수 있다.
도 6에서는 N1 노드는 제1 엣지와 연결되고, N2 노드는 제1 엣지 및 제2 엣지와 연결되고, N3 노드는 제2 엣지 및 제3 엣지와 연결되는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 노드 DB(600)는 주행 경로가 변경되거나 갱신될 때마다 지속적으로 업데이트될 수 있으며, 그에 따라, 각 노드와 연결된 엣지 및 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보 또한 변경되거나 업데이트될 수 있다. 또한, 도 6에서는 3개의 노드에 대한 정보가 노드 DB(600) 상에 포함된 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 임의의 개수의 노드에 대한 정보가 노드 DB(600) 상에 포함될 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도의 엣지 DB(700)의 예시를 나타내는 도면이다. 상술된 것과 같이, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 엣지와 연관된 정보를 엣지 DB(700) 상에 저장할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 엣지와 연관된 정보를 각각의 엣지 별로 연관시켜 저장하여 엣지 DB(700)를 생성하거나 업데이트할 수 있다. 여기서, 엣지와 연관된 정보는 엣지 ID(710), 보도 타입(720), 주행 벡터(730) 등에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 엣지와 연관된 정보는 각 엣지와 연결된 노드에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실외 이동 로봇은 특정 영역을 주행하며 엣지를 결정할 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 실외 이동 로봇이 주행하는 동안의 주행 방향, 주행 속도, 주행 거리, 보도 타입 등을 실시간으로 판정할 수 있다. 예를 들어, 실외 이동 로봇 및/또는 정보 처리 시스템은 실외 이동 로봇과 연관된 센서 또는 임의의 알고리즘, 기계학습 모델 등을 이용하여 실외 이동 로봇이 현재 주행 중인 주행 방향, 주행 속도, 주행 거리, 보도 타입 등을 판정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 특정 노드로부터 출발하여 다음 노드가 결정된 경우, 특정 노드와 다음 노드를 연결하는 하나의 엣지가 결정될 수 있다. 엣지가 결정된 경우, 실외 이동 로봇 또는 정보 처리 시스템은 해당 엣지의 엣지 ID(710)를 결정할 수 있다. 여기서, 엣지 ID(710)는 엣지를 식별하기 위한 것으로, 2차원 위도 지도 생성 시 임의적으로 부여 가능한 고유 문자 및/또는 고유 숫자 등을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 엣지 ID(710)는 E1, E2, E3 등과 같이 지정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 엣지는 해당 엣지에 대응하는 보도 타입(720)에 대한 정보와 연관될 수 있다. 여기서, 보도 타입(720)은 실외 이동 로봇의 주행 방법과 연관된 것으로, 주행 경로 상의 보도 상태를 나타내는 인도, 경사로, 횡단보도, 자전거 도로, 계단, 비포장 도로 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보도 타입(720)이 경사로인 경우, 실외 이동 로봇은 평지와 비교하여 주행 속도를 향상시킬 수 있다. 다른 예에서, 보도 타입(720)이 횡단보도인 경우, 실외 이동 로봇은 임의의 알고리즘, 기계학습 모델 등을 이용하여 신호등의 불빛을 인식하고, 신호등이 파란불로 변경된 경우, 엣지에 따라 주행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각각의 엣지는 주행 벡터(730)와 연관될 수 있다. 이 경우, 주행 벡터(730)는 각각의 엣지와 연관된 주행 거리, 주행 방향 등에 대한 정보를 기초로 생성되거나 산출될 수 있다. 이 경우, 주행 거리, 주행 방향 등을 벡터로 변환하기위한 임의의 알고리즘, 기계학습 모델이 사용될 수 있다. 예를 들어, E1 엣지는 제1 벡터와 연관되고, E2 엣지는 제2 벡터와 연관되고, E3 엣지는 제3 벡터와 연관될 수 있다. 즉, 실외 이동 로봇은 주행 벡터(730)를 기초로 결정된 주행 방향으로 결정된 주행 거리만큼 이동할 수 있으며, 이동 시 보도 타입(720)을 기초로 주행 방법을 결정할 수 있다.
도 7에서는 3개의 엣지에 대한 정보가 엣지 DB(700) 상에 포함된 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 임의의 개수의 엣지에 대한 정보가 엣지 DB(00) 상에 포함될 수 있다. 또한, 도 6 및 도 7에서 노드 DB(600) 및 엣지 DB(700)가 구분되어 상술되었으나, 이에 한정되지 않으며, 노드 DB(600) 및 엣지 DB(700)는 하나의 DB로 구성될 수 있다. 여기서, 노드 DB(600) 및 엣지 DB(700)는 생성된 2차원 위상 지도와 연관되어 저장될 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 2차원 위상 지도를 생성하는 방법(800)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법(800)은 프로세서(예를 들어, 실외 이동 로봇의 프로세서 및/또는 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법(800)은 프로세서가 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드를 획득함으로써 개시될 수 있다(S810). 예를 들어, 실외 이동 로봇이 보도 등을 주행하며, 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점, 미리 결정된 랜드마크 등과 연관된 영역에 도달한 경우, 프로세서는 해당 영역을 노드와 대응하는 영역으로 결정하고, 해당 영역에 대응하는 노드에 대한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 프로세서는 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점, 미리 결정된 랜드마크 등과 연관된 복수의 영역으로부터 복수의 노드에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서는 복수의 노드를 연결하고, 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 획득할 수 있다(S820). 여기서, 복수의 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함할 수 있다. 즉, 복수의 엣지는 노드와 다음 노드 사이의 거리 및 노드에서 다음 노드까지의 방향 등을 나타내는 값을 갖는 벡터를 포함할 수 있다.
그리고 나서, 프로세서는 획득된 복수의 노드 및 복수의 엣지를 기초로 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성할 수 있다(S830). 즉, 프로세서는 특정 영역을 실외 이동 로봇(예를 들어, 맵 생성을 위한 실외 이동 로봇)이 주행하며 센싱한 정보를 기초로 실외 이동 로봇(예를 들어, 자율 주행을 위한 실외 이동 로봇)의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성할 수 있다. 다시 말해, 2차원 위상 지도는 특정 영역을 복수의 노드 및 복수의 엣지로 간략화된 주행 맵일 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 보도 주행 방법(900)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 보도 주행 방법(900)은 프로세서(예를 들어, 실외 이동 로봇의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 보도 주행 방법(900)은 프로세서가 복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신함으로써 개시될 수 있다(S910). 예를 들어, 프로세서는 외부 시스템(예: 정보 처리 시스템)으로부터 특정 영역에 대응하는 2차원 위상 지도를 수신할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 2차원 위상 지도가 저장된 데이터베이스를 검색하여 특정 영역에 대응하는 2차원 위상 지도를 수신할 수 있다. 또 다른 예에서, 프로세서는 실외 이동 로봇의 메모리 등에 미리 저장된 2차원 위상 지도를 이용할 수도 있다.
프로세서는 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 주행할 수 있다(S920). 여기서, 복수의 엣지의 각각은 주행 경로에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 특정 엣지에 포함된 벡터를 기초로 주행 거리 및 주행 방향을 인식할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 인식된 주행 방향으로 인식된 주행 거리만큼 이동하도록 실외 이동 로봇을 제어할 수 있다.
프로세서는 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 실외 이동 로봇이 위치한 노드 또는 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경할 수 있다(S930). 예를 들어, 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 실외 이동 로봇은 특정 노드에 위치할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 특정 노드와 연관된 랜드마크의 의미론적 정보, 특정 노드의 ID 등을 기초로 현재 위치한 특정 노드를 인식할 수 있다. 현재 위치한 특정 노드가 인식된 경우, 프로세서는 특정 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 실외 이동 로봇의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.
이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (16)

  1. 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도로서,
    상기 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드; 및
    상기 복수의 노드를 연결하고, 상기 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지
    를 포함하는, 2차원 위상 지도.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 노드는 상기 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함하는, 2차원 위상 지도.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 노드의 각각은 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응하는, 2차원 위상 지도.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 상기 주행 경로 상의 보도 상태(road type), 상기 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터(vector)를 포함하는, 2차원 위상 지도.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 엣지 중 제1 엣지의 주행 경로에 대한 정보는, 상기 제1 엣지와 하나의 노드로 연결된 제2 엣지의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 나타내는 요소를 포함하는 벡터를 포함하는, 2차원 위상 지도.
  6. 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성하는 방법으로서,
    상기 실외 이동 로봇의 주행 방법 또는 주행 방향 중 적어도 하나를 변경하기 위한 특이점을 나타내는 복수의 노드를 획득하는 단계;
    상기 복수의 노드를 연결하고, 상기 복수의 노드 사이의 주행 경로에 대한 정보를 포함하는 복수의 엣지를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 복수의 노드 및 상기 복수의 엣지를 기초로 상기 실외 이동 로봇의 보도 주행을 위한 2차원 위상 지도를 생성하는 단계
    를 포함하는, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 노드는 상기 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함하는,
    2차원 위상 지도를 생성하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 노드의 각각은 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응하는,
    2차원 위상 지도를 생성하는 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 엣지에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 상기 주행 경로 상의 보도 상태, 상기 주행 경로의 거리 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함하는,
    2차원 위상 지도를 생성하는 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 엣지 중 제1 엣지의 주행 경로에 대한 정보는, 상기 제1 엣지와 하나의 노드로 연결된 제2 엣지의 주행 방향에 대한 상대적인 주행 방향을 나타내는 요소를 포함하는 벡터를 포함하는, 2차원 위상 지도를 생성하는 방법.
  11. 실외 이동 로봇의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 보도 주행 방법으로서,
    복수의 노드 및 복수의 엣지를 포함하는 2차원 위상 지도를 수신하는 단계;
    상기 2차원 위상 지도에 포함된 상기 복수의 엣지 중 특정 엣지를 기초로 주행하는 단계 - 상기 복수의 엣지의 각각은 주행 경로에 대한 정보를 포함함 -; 및
    상기 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 상기 실외 이동 로봇이 위치한 노드 또는 상기 노드와 연결된 하나 이상의 엣지 중 적어도 하나를 기초로, 상기 실외 이동 로봇의 주행 방향 또는 주행 방법 중 적어도 하나를 변경하는 단계
    를 포함하는, 보도 주행 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 변경하는 단계는,
    상기 특정 엣지를 기초로 주행이 완료된 경우, 이미지 센서를 이용하여 상기 실외 이동 로봇의 현재 위치를 기초로 미리 정해진 영역을 촬영하는 단계;
    상기 촬영된 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보를 추출하는 단계;
    상기 2차원 위상 지도에 포함된 복수의 노드 중 상기 추출된 랜드마크의 의미론적 정보와 대응하는 정보를 포함하는 노드를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 노드 및 검출된 노드와 연결된 하나 이상의 엣지를 기초로 상기 실외 이동 로봇의 주행 방향 및 주행 동작을 변경하는 단계
    를 포함하는, 보도 주행 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 노드는 상기 복수의 노드의 각각에 대응하는 미리 정해진 영역 내의 랜드마크의 의미론적 정보 및 노드 ID를 포함하는, 보도 주행 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 노드는 복수의 보도의 교차점, 보도 상태의 변경 지점 또는 미리 결정된 랜드마크 중 적어도 하나에 대응하는, 보도 주행 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 엣지의 각각에 포함된 주행 경로에 대한 정보는 주행 경로 상의 보도 상태, 상기 주행 경로의 길이 및 주행 방향에 대한 정보를 포함하는 벡터를 포함하는, 보도 주행 방법.
  16. 제6항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 명령어들을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체.
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