WO2024010217A1 - Robot for performing specific service and control method thereof - Google Patents

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WO2024010217A1
WO2024010217A1 PCT/KR2023/007119 KR2023007119W WO2024010217A1 WO 2024010217 A1 WO2024010217 A1 WO 2024010217A1 KR 2023007119 W KR2023007119 W KR 2023007119W WO 2024010217 A1 WO2024010217 A1 WO 2024010217A1
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WO
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specific service
feature information
similarity
identified
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PCT/KR2023/007119
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황상영
김우목
문보석
김주영
송동신
최현미
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삼성전자주식회사
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Publication date
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    • B25J9/16Programme controls
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
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    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls

Definitions

  • This disclosure relates to a robot that performs a specific service and a method of controlling the same, and more specifically, to a robot that searches for a device to perform a specific service on behalf of the robot and a method of controlling the same.
  • Robot repair time can be shortened by predicting robot failure, but services to users cannot be provided while the robot is being repaired. To solve this problem, if a robot failure is predicted, continuity of service provision must be maintained by allowing other devices to provide the service instead.
  • a robot that performs a specific service includes a memory storing device information related to features included in each of at least one device, a communication interface, and one or more processors (hereinafter, processor). If the robot is identified as being unable to perform the specific service, the processor may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot. The processor may identify device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in the memory. The processor may obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information by comparing the plurality of reference feature information required to perform the specific service and the plurality of feature information identified based on the device information. there is.
  • the processor may identify whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity.
  • the processor may transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device through the communication interface. .
  • a method of controlling a robot performing a specific service may include the step of identifying whether the robot can perform the specific service.
  • the control method may include the step of identifying at least one device that exists within a preset distance from the robot when the robot is identified as being unable to perform the specific service.
  • the control method may include identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory.
  • the control method compares a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. May include steps.
  • the control method may include identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity.
  • the control method may include, when the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device. there is.
  • a non-transitory computer-readable recording medium storing computer instructions that, when executed by a processor of a robot, cause the robot to perform an operation, the operation comprising: identifying whether the robot can perform the specific service; May include steps.
  • the operation may include identifying at least one device that exists within a preset distance from the robot when the robot is identified as being unable to perform the specific service.
  • the operation may include identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory.
  • the operation includes comparing a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. May include steps.
  • the operation may include identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity.
  • the operation may include, when the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device. there is.
  • FIG. 1 is a diagram schematically explaining a robot control method according to an embodiment.
  • Figure 2 is a diagram for explaining the configuration of a robot according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a method of transmitting information for performing a specific service according to an embodiment.
  • FIG. 4A is a diagram illustrating device information related to features included in each device according to an embodiment.
  • FIG. 4B is a diagram for explaining a plurality of reference feature information according to an embodiment.
  • FIG. 4C is a diagram for explaining information about weights according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a priority identification method when a plurality of devices are identified according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a device identification method when a robot cannot perform a plurality of specific services according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a method of identifying the performance status of a specific service according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a method of transmitting information about a specific service to an identified device according to an embodiment.
  • Figure 9 is a block diagram showing the detailed configuration of a robot according to an embodiment.
  • expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to the presence of the corresponding feature (e.g., component such as numerical value, function, operation, or part). , and does not rule out the existence of additional features.
  • a or/and B should be understood as referring to either “A” or “B” or “A and B”.
  • expressions such as “first,” “second,” “first,” or “second,” can modify various components regardless of order and/or importance, and can refer to one component. It is only used to distinguish from other components and does not limit the components.
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • connection to it should be understood that a certain component can be connected directly to another component or connected through another component (e.g., a third component).
  • a “module” or “unit” performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. Additionally, a plurality of “modules” or a plurality of “units” are integrated into at least one module and implemented by at least one processor (not shown), except for “modules” or “units” that need to be implemented with specific hardware. It can be.
  • FIG. 1 is a diagram schematically explaining a robot control method according to an embodiment.
  • the robot 100 may perform a specific service (eg, at least one of serving, guidance, or delivery service).
  • a specific service eg, at least one of serving, guidance, or delivery service.
  • the robot 100 may continuously monitor the performance capabilities of the robot 100 to determine whether the robot 100 can perform a specific service.
  • the robot 100 may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot 100. .
  • the robot 100 may identify a plurality of devices 10 to 40 existing within a preset distance.
  • the robot 100 may identify at least one device that can perform a delivery service among the identified devices 10 to 40, based on device information stored in a memory (not shown).
  • the robot 100 configures the at least one device 10 to perform the delivery service.
  • Information may be transmitted to at least one device 10 through a communication interface (not shown).
  • the device 10, which has received information for performing the delivery service from the robot 100 can perform the delivery service on behalf of the robot 100.
  • Figure 2 is a diagram for explaining the configuration of a robot according to an embodiment.
  • the robot 100 may include a memory 110, a communication interface 120, and a processor 130.
  • the memory 110 may store data needed for various embodiments.
  • the memory 110 may be implemented as a memory embedded in the robot 100 or as a memory detachable from the robot 100 depending on the data storage purpose. For example, data for driving the robot 100 is stored in a memory embedded in the robot 100, and data for expansion functions of the robot 100 is stored in a memory that is detachable from the robot 100. It can be. Meanwhile, in the case of memory embedded in the robot 100, volatile memory (e.g., dynamic RAM (DRAM), static RAM (SRAM), or synchronous dynamic RAM (SDRAM), etc.), non-volatile memory (e.g.
  • DRAM dynamic RAM
  • SRAM static RAM
  • SDRAM synchronous dynamic RAM
  • OTPROM one time programmable ROM
  • PROM programmable ROM
  • EPROM erasable and programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable and programmable ROM
  • mask ROM flash ROM, flash memory (e.g. NAND flash or NOR flash, etc.) , a hard drive, or a solid state drive (SSD).
  • a memory card e.g., compact flash (CF), SD (secure digital), Micro-SD (micro secure digital), Mini-SD (mini secure digital), xD (extreme digital), MMC (multi-media card), etc.
  • external memory that can be connected to a USB port (e.g. For example, it may be implemented in a form such as USB memory).
  • the memory 110 may store device information related to features included in each of at least one device.
  • the processor 130 receives device information related to features included in each of at least one device from an external device (for example, a server or another robot) through the communication interface 120. You may.
  • the device information related to the feature includes the type and number of components (e.g., processor (or processor type), motor (or motor type), or sensor (or sensor type) included in the device. It may be information about, but is not limited to, and of course, it may be various types of features such as displays and speakers.
  • processors 130 are electrically connected to the memory 110 and control the overall operation of the robot 100.
  • the processor 130 may be comprised of one or multiple processors. Specifically, the processor 130 may perform the operation of the robot 100 according to various embodiments of the present disclosure by executing at least one instruction stored in the memory 110.
  • the processor 130 includes a digital signal processor (DSP), a microprocessor, a graphics processing unit (GPU), an artificial intelligence (AI) processor, and a neural processor (NPU) that process digital image signals.
  • DSP digital signal processor
  • GPU graphics processing unit
  • AI artificial intelligence
  • NPU neural processor
  • Processing Unit TCON (Time controller).
  • CPU central processing unit
  • MCU Micro Controller Unit
  • MPU micro processing unit
  • controller It may include one or more of a (controller), an application processor (AP), a communication processor (CP), or an ARM processor, or may be defined by the corresponding term.
  • the processor 140 may be implemented as a System on Chip (SoC) with a built-in processing algorithm, large scale integration (LSI), or in the form of an application specific integrated circuit (ASIC) or a Field Programmable Gate Array (FPGA).
  • SoC System on Chip
  • LSI large scale integration
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the processor 130 may be implemented as a digital signal processor (DSP), a microprocessor, or a time controller (TCON).
  • DSP digital signal processor
  • MCU micro controller unit
  • MPU micro processing unit
  • AP application processor
  • CP communication processor
  • ARM processor ARM processor It may include one or more of the following, or may be defined by the corresponding term.
  • the processor 130 may be implemented as a System on Chip (SoC) with a built-in processing algorithm, a large scale integration (LSI), or an FPGA (FPGA). It can also be implemented in the form of a Field Programmable gate array.
  • SoC System on Chip
  • LSI large scale integration
  • FPGA field Programmable gate array
  • the processor 130 monitors the performance (or performance ability) of at least one hardware included in the robot 100, so that the performance of the at least one hardware is below a preset value. It is possible to determine whether it is recognized or not. If the performance of at least one hardware included in the robot 100 is identified as being below a preset value, the processor 130 may identify a specific service performed through the identified hardware. After this, the processor 130 may identify that the robot 100 can no longer perform the identified specific service.
  • the processor 130 identifies at least one device (hereinafter referred to as device) that exists within a preset distance from the robot 100. You can.
  • the processor 130 identifies at least one device that exists within a preset distance using at least one short-range communication technology selected from Bluetooth, Wi-Fi (Wireless Fidelity), or LAN (local area network). can do.
  • a short-range communication technology selected from Bluetooth, Wi-Fi (Wireless Fidelity), or LAN (local area network).
  • Wi-Fi Wireless Fidelity
  • LAN local area network
  • the preset distance may be a value pre-stored in the memory 110 during initial setup, but is not limited thereto, and of course can be set/changed according to a user command.
  • the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device based on information stored in the memory 110.
  • the memory 110 may store device information related to features included in each of at least one device.
  • features refer to different types of hardware included in the device.
  • the information related to the features included in the device may include at least one of information about the hardware included in the device, for example, the type of processor, type of motor, number of motors, type of sensor, or number of sensors. It is not limited to this. Device information will be described in detail with reference to FIG. 4A.
  • the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service to determine the similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information.
  • the plurality of reference feature information required to perform a specific service refers to information about the type and number of features essential to the performance of the specific service
  • the plurality of feature information is included in the plurality of reference feature information among the device information. This refers to information about the item corresponding to the item.
  • a plurality of reference feature information may be pre-stored in the memory 110, but the present invention is not limited thereto and a plurality of reference feature information may be obtained from an external device (not shown) such as a server. This will be explained in detail through FIGS. 4A and 4B.
  • the processor 130 compares each of the plurality of reference feature information and the plurality of feature information of the identified devices for each corresponding item, and generates the plurality of reference feature information and the plurality of feature information based on the ratio of matching items among them. Similarity between feature information can be obtained.
  • the processor 130 may obtain the above-described similarity using jaccard similarity. This will be explained in detail with reference to Figure 3.
  • Jaccard similarity is a method of measuring similarity between two sets and refers to the ratio of the intersection of the two sets to the union of the two sets. Jacquard similarity has a value between 0 and 1. If the two sets are the same, it has a value of 1, and if they have no elements in common, it has a value of 0. However, it is not limited to this and similarity can also be obtained using cosine similarity.
  • the processor 130 may identify whether at least one device can perform a specific service based on the obtained similarity. According to one example, the processor 130 may identify that at least one identified device can perform a specific service if the obtained similarity is greater than or equal to a threshold value.
  • the threshold value may be a value already stored in the memory 110 during initial setup, but is not limited thereto, and of course may be set/changed according to a user command.
  • the processor 130 when at least one device is identified as capable of performing a specific service, the processor 130 sends information for the at least one device to perform the specific service to at least one device through the communication interface 120. It can be transmitted to the device.
  • the information for performing a specific service includes at least one of hardware control information for performing the specific service, information related to function implementation, and solution information required to perform the specific service.
  • information for performing a specific service may include at least one of feature information corresponding to the specific service, history information related to the specific service, and user setting information related to the specific service.
  • history information related to a specific service refers to past operation performance information of the robot 100, including operation information related to a specific service previously performed by the robot 100.
  • User setting information is information about user settings among information related to the performance of a specific service. For example, in the case of a guidance service, it may be user setting information about whether the guidance voice output is a male voice or a female voice. Alternatively, in the case of serving service, it may be information about user settings such that the maximum movement speed of the robot is 20 m/s.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a method of transmitting information for performing a specific service according to an embodiment.
  • the processor 130 may identify whether the robot 100 can perform a specific service (S310). According to one example, if the performance of the display (not shown) included in the robot 100 is identified as being below a preset value, the processor 130 may identify the guidance service as a specific service performed through the display (not shown). and the processor 130 may identify that the robot 100 can no longer perform the identified guidance service.
  • the processor 130 may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot 100. There is (S320). According to one example, the processor 130 is included in the robot 100 when it is identified that the guidance service can no longer be performed as the performance of the display (not shown) of the robot 100 is identified as being below a preset value.
  • Device b that exists within a preset distance from the robot 100 can be identified through a short-range communication module (not shown), for example, a Bluetooth communication module (not shown).
  • the communication module (not shown) consists of a transmitter with a pulse generator, a receiver with a pulse detector, a timing circuit, a signal processor, and an antenna for transmitting and receiving signals.
  • the processor 130 sends a communication signal through a communication module (not shown), and when the sent signal is reflected from the device and received by the communication module (not shown), The distance between the device and the robot 100 can be identified. Afterwards, the processor 130 may identify at least one device whose identified distance is less than a preset value.
  • the signal strength may be, for example, the size of RSSI (Received Signal Strength Indication), but is not limited thereto.
  • the processor 130 may identify at least one device that exists within a preset distance through the communication interface 120.
  • the processor 130 may perform Bluetooth or Wi-Fi communication with at least one device through the communication interface 120.
  • the processor 130 may identify the strength of a signal received from a device using the above-described communication method, and identify the distance between the robot 100 and at least one device based on this.
  • the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device based on the information stored in the memory 110 (S330). According to one example, when device b is identified as existing within a preset distance from the robot 100, the processor 130 may obtain device information related to a feature included in device b through the memory 110. . For example, the processor 130 provides information about at least one of the processor type, microphone type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, or memory type of device b through the memory 110. Device information of device b including can be obtained.
  • the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service, and compares the plurality of feature information between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. Similarity can be obtained (S340).
  • the processor 130 when the processor 130 first obtains a plurality of reference feature information required to perform the guidance service from the memory 110, the processor 130 matches the items of the plurality of reference feature information among the device information of the identified device b. Information corresponding to the item can be obtained as a plurality of feature information for device b. For example, if the plurality of reference feature information required to perform the guidance service are the processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type, the processor 130 provides information to the identified device b. Identify the information corresponding to the items of reference feature information (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type of device b) among the device information about device b as a plurality of feature information. can do.
  • the processor 130 compares the feature information for device b with a plurality of reference feature information (or reference feature information for the information service) required to perform the guidance service by item, using Equation 1 below: Similarity can be obtained through (Jacarrd similarity).
  • A is the number of items of standard feature information required to perform a specific service
  • B is the number of items of standard feature information of the identified device, means the number of items of reference feature information of the identified device that matches the reference feature information required to perform a specific service.
  • the standard feature information for the guidance service is a total of 6 items (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type)
  • a threshold for example, 0.6
  • the processor 130 may identify that the identified device cannot perform a specific service if the identified device does not have the required configuration for performing a specific service.
  • essential configuration information for each specific service may be pre-stored in the memory 110, and the processor 130 is a device identified based on the required configuration information for each specific service stored in the memory 110. It is possible to identify whether the required configuration for performance of a specific service is included. For example, assume that a motor is an essential component for a serving service. When device b is identified as existing within a preset distance, the processor 130 compares the required configuration information for the serving service stored in the memory 110 with the device information for device b to perform the serving service on device b. It can be identified that the motor, which is a required component, is missing. The processor 130 may identify device b as unable to perform the serving service as it is identified that device b does not have the required configuration for performing the serving service.
  • the processor 130 may transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device (S360 ).
  • the processor 130 provides a guidance service including a control command for performing the guidance service and solution information required to perform the guidance service.
  • Information for performance can be transmitted to device b through the communication interface 120.
  • FIG. 4A is a diagram illustrating device information related to features included in each device according to an embodiment.
  • device information related to features included in each device may be stored in the memory 110.
  • the device information related to the feature is a configuration included in the device (e.g., a processor (or processor type), microphone (or microphone type), motor (or motor type), or sensor (or, It may be information about the type and number of sensor types), but it is not limited to this, and of course, it may be different types of features such as displays, speakers, and memories.
  • the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device identified as existing within a preset distance from the robot based on information stored in the memory 110. According to one example, when device b is identified as existing within a preset distance, the processor 130 selects the device among the device information 411, 412, 413, ... related to the features included in each device stored in the memory 110. Device information 412 corresponding to b can be identified.
  • FIG. 4B is a diagram for explaining a plurality of reference feature information according to an embodiment.
  • a plurality of reference feature information required to perform a specific service may be stored in the memory 110.
  • the plurality of reference feature information required to perform a specific service refers to information about the type and number of features essential to the performance of the specific service, and the plurality of feature information is included in the plurality of reference feature information among the device information. This refers to information about the item corresponding to the item.
  • the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service to determine the similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. can be obtained.
  • the robot 100 is identified as being unable to perform the delivery service.
  • the processor 130 selects a plurality of reference feature information 423 necessary to perform the delivery service among a plurality of reference feature information stored in the memory 110. can be identified.
  • the processor 130 may identify device information 411 for the identified device a based on information stored in the memory 110, and a plurality of reference features identified among the identified device information 411.
  • Information corresponding to the items of the information 423 can be obtained as a plurality of feature information for device a.
  • the processor 130 may obtain similarity by comparing a plurality of feature information for the identified device a and a plurality of identified reference feature information 423 for each corresponding item. For example, the processor 130 may obtain similarity through Equation 1 (Jacarrd similarity).
  • the standard feature information for the delivery service is a total of 6 items (processor type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, and memory type)
  • the feature information for device a is a total of 6 items (the Processor type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, and memory type), of which 6 items of information (processor type, motor type, number of motors, type of sensor, number of sensors, and memory type) match.
  • the processor 130 determines the similarity between the reference feature information for the delivery service and the plurality of feature information for device a ( ) can be obtained.
  • the processor 130 may identify the above-mentioned items as matching.
  • the sensor type of device a includes sensors a, b, and c
  • the sensor type corresponding to the delivery service includes sensors a and b.
  • the processor 130 can identify that information about the sensor type corresponding to the delivery service is included in the information about the sensor type of device a, and based on this, it can identify that the sensor type matches.
  • FIG. 4C is a diagram for explaining information about weights according to an embodiment.
  • the memory 110 may store weight information corresponding to each of a plurality of reference feature information for a specific service type.
  • the processor 130 may obtain similarity based on information about weights corresponding to each of a plurality of reference feature information stored in the memory 110.
  • the processor 130 may identify a weight corresponding to each of a plurality of reference feature information based on the type of a specific service. For example, the processor 130 may identify weight information 432 corresponding to each of a plurality of reference feature information for the guidance service based on information about the weight stored in the memory 110.
  • the processor 130 may obtain a plurality of reference feature information and a degree of similarity between the plurality of feature information based on the identified weight information 432.
  • the standard feature information for the guidance service is a total of 6 items (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type)
  • the feature information for device b is a total of 6 items (device b's processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type), and if five of these items (type of sensor, number of sensors, speaker type, display type, and memory type) match,
  • the processor 130 can obtain similarity using the weight corresponding to each item as shown in Equation 2 below.
  • A' is the weight sum corresponding to the items of standard feature information required to perform a specific service
  • B' is the weight sum corresponding to the items of standard feature information of the identified device, means the weighted sum of the items of reference feature information of the identified device that matches the reference feature information required to perform a specific service.
  • the processor 130 may obtain similarity using the weight corresponding to each item as shown in Equation 3 below.
  • a threshold for example, 0.6
  • the processor 130 may transmit information for device b to perform a guidance service to device b through the communication interface 120.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a priority identification method when a plurality of devices are identified according to an embodiment.
  • the robot 100 is identified as being unable to perform the serving service.
  • the processor 130 selects a device corresponding to the first device based on the information stored in the memory 110.
  • First device information and second device information corresponding to the second device can be identified.
  • the processor 130 identifies device a (10) and device c (30) that exist within a preset distance from the robot 100, and features included in each device stored in the memory 110 ), device information 411 for device a (10) and device information 413 for device c (30) can be identified.
  • the processor 130 compares a plurality of first feature information identified based on a plurality of reference feature information and first device information to determine a first similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of first feature information. can be obtained.
  • the processor 130 identifies a plurality of reference feature information 421 corresponding to a serving service and matches the item of the identified reference feature information 421 among the device information of the identified device a (10). Identify the information corresponding to the item (information about the processor, microphone, motor, number of motors, sensors, number of sensors, speaker, display, and memory of device a (10)) as the first feature information for device a (10). can do.
  • the processor 130 compares the identified first feature information and the identified reference feature information 421, and determines between the plurality of reference feature information 421 and the plurality of first feature information through Equation 1. First similarity ( ) can be obtained.
  • the processor 130 compares a plurality of second feature information identified based on a plurality of reference feature information and second device information to determine a second similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of second feature information. can be obtained.
  • the processor 130 identifies a plurality of reference feature information 421 corresponding to a serving service and matches the item of the identified reference feature information 421 among the device information of the identified device c 30.
  • Information corresponding to the items (information about the processor, microphone, motor, number of motors, sensors, number of sensors, speaker, display, and memory of device c (30)) can be identified as second feature information for device c.
  • the processor 130 compares the identified second feature information and the identified reference feature information 421, and determines between the plurality of reference feature information 421 and the plurality of second feature information through Equation 1. Second similarity ( ) can be obtained.
  • the robot 100 can identify a device with relatively high performance related to a specific service.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a device identification method when a robot cannot perform a plurality of specific services according to an embodiment.
  • the processor 130 when the robot 100 is identified as being unable to perform a plurality of specific services (e.g., a first service and a second service), the processor 130 performs a plurality of specific services, respectively. At least one device (at least one of 10 to 40) can be identified.
  • the robot 100 when the robot 100 is identified as unable to perform serving service and guidance service among a plurality of specific services and a plurality of devices 10 to 40 exist within a preset distance from the robot 100.
  • the processor 130 includes a plurality of first reference feature information 421 required to perform a serving service and a plurality of second standards required to perform a guidance service based on information stored in the memory 110.
  • Feature information 422 can be identified.
  • the processor 130 compares the first reference feature information 421 and a plurality of feature information identified based on the device information to determine a third similarity between the first plurality of reference feature information and the plurality of feature information. It can be obtained.
  • the processor 130 may randomly (or randomly) identify device a (10) among the plurality of devices (10 to 40) identified as existing within a preset distance from the robot (100).
  • the processor 130 identifies a plurality of feature information about device a (10) based on the device information about device a (10) and the first reference feature information 421, and uses this to identify a plurality of first reference feature information. (421) and the third similarity between the plurality of feature information for the identified device a (10) ( ) can be obtained.
  • the processor 130 may randomly identify any one device among the plurality of devices 10 to 40, but this is not limited, and the processor 130 may identify any one device among the devices existing within a preset distance. The device with the relatively smallest distance from the robot 100 may be identified.
  • the processor 130 may obtain a fourth degree of similarity between the plurality of second reference feature information and the plurality of feature information by comparing the plurality of feature information identified based on the second reference feature information and the device information. there is. For example, the processor 130 may randomly (or randomly) identify device b 20 among the plurality of devices 10 to 40 identified as existing within a preset distance from the robot 100. The processor 130 identifies a plurality of feature information about device b (20) based on the device information about device b (20) and the second reference feature information 422, and uses this to identify a plurality of second reference feature information. (422) and the fourth similarity between the plurality of feature information for the identified device b (20) ( ) can be obtained.
  • the processor 130 may randomly (or randomly) identify device b 20 among the plurality of devices 10 to 40 identified as existing within a preset distance from the robot 100.
  • the processor 130 identifies a plurality of feature information about device b (20) based on the device information about device b (20) and the second reference
  • the processor 130 obtains a similarity corresponding to the second reference feature information for each of the plurality of devices 10 to 40, and provides a similarity with a relatively largest value among the obtained similarities. 4 Of course, it can also be obtained through similarity.
  • the processor 130 may identify whether at least one device can perform the second service based on the obtained fourth similarity. For example, the obtained fourth similarity ( ) is identified as being greater than or equal to the threshold value of 0.7, the processor 130 may identify device b as capable of performing a guidance service.
  • the processor 130 when at least one device (at least one of 10 to 40) for performing each of a plurality of specific services is identified, the processor 130 corresponds to each of the plurality of specific services through the communication interface 120. Information for performing a plurality of specific services can be transmitted to each device. According to one example, the processor 130 may transmit information for performing a serving service to device a (10) through the communication interface 120, and may communicate information for performing a guidance service to device b (20). It can be transmitted through the interface 120.
  • the robot 100 can provide a plurality of specific services without a gap using at least one device.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a method of identifying the performance status of a specific service according to an embodiment.
  • the processor 130 may transmit information for performing a specific service to at least one device and then identify the performance status of the specific service.
  • the processor 130 transmits information for performing a specific service to at least one device (at least one of 10 to 40) and then transmits the specific service from the at least one device (at least one of 10 to 40).
  • the performance status of a specific service can be identified based on the received feedback information.
  • feedback information related to performance of a specific service refers to information about the ability of the identified device to perform a specific service.
  • the processor 130 may obtain information about device b's ability to perform the guidance service from device b through the communication interface 120. . If the performance capability of device b (20) is identified as being less than a preset value, the processor 130 can identify devices other than device b (20) and identify whether the identified device can perform the guidance service. there is.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a method of transmitting information about a specific service to an identified device according to an embodiment.
  • the control method may diagnose whether the robot 100 can perform a specific service (S810). According to one example, the control method may monitor the performance of at least one hardware included in the robot 100 to identify whether the performance of the at least one hardware is below a preset value.
  • the control method may identify a device that will perform a specific service (S820).
  • the control method identifies at least one device that exists within a preset distance from the robot 100, and provides a plurality of reference feature information required to perform a specific service and a plurality of feature information for the identified device. By comparison, similarities between a plurality of reference feature information and a plurality of feature information can be obtained. Subsequently, the control method may identify whether at least one device identified based on the obtained similarity can perform a specific service.
  • the control method may obtain information to be transmitted to the identified device (S830).
  • the control method may obtain information related to the operating system of the at least one device.
  • the control method may obtain operating system information (processor b) for the identified device b based on information stored in the memory 110.
  • the control method may convert information into an application form executable on the operating system of the identified device (S840).
  • the control method may convert information related to a specific service into an application form executable on the operating system of at least one identified device based on the acquired operating system information for the device.
  • the control method may identify that the operating system information of the robot 100 is different from the operating system information of device b based on the acquired operating system information of device b, and the control method may identify information related to the guidance service. It can be converted into an executable application form on the operating system of device b.
  • control method may transmit information in the converted application form to at least one identified device (S850).
  • control method may transmit information in the form of an application about the converted guidance service to device b.
  • Figure 9 is a block diagram showing the detailed configuration of a robot according to an embodiment.
  • the robot 100' includes a memory 110, a communication interface 120, a processor 130, a user interface 140, a microphone 150, a driver 155, a sensor 160, and a speaker ( 165) and a display 170.
  • a memory 110 includes a central processing unit (CPU) 110, a central processing unit (GPU), a central processing unit (GPU), a central processing unit (GPU), a central processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit 130, a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU), a graphics processing unit (GPU),
  • the user interface 140 may be implemented with devices such as buttons, touch pads, mice, and keyboards, or may be implemented with a touch screen, remote control transceiver, etc. that can also perform the above-described display function and manipulation input function.
  • the remote control transceiver may receive a remote control signal from an external remote control device or transmit a remote control signal through at least one communication method among infrared communication, Bluetooth communication, or Wi-Fi communication.
  • the microphone 150 may refer to a module that acquires sound and converts it into an electrical signal, and may be a condenser microphone, ribbon microphone, moving coil microphone, piezoelectric element microphone, carbon microphone, or MEMS (Micro Electro Mechanical System) microphone. Additionally, it can be implemented in omni-directional, bi-directional, uni-directional, sub-cardioid, super-cardioid, and hyper-cardioid ways.
  • the driving unit 155 is a device that can drive the robot 100.
  • the driving unit 155 can adjust the traveling direction and traveling speed according to the control of the processor 130, and the driving unit 155 according to an example is a power generating device (e.g. : Depending on the fuel (or energy source) used, gasoline engine, diesel engine, LPG (liquefied petroleum gas) engine, electric motor, etc.), steering device to control the driving direction (e.g., mechanical steering (manual steering), It may include hydraulics steering (hydraulics steering, electronic control power steering (EPS), etc.), and a traveling device (e.g. wheels, propellers, etc.) that drives the robot (100') according to power.
  • the driving unit 155 may be modified according to the driving type (e.g., wheel type, walking type, flying type, etc.) of the robot 100'.
  • At least one sensor 160 may include a plurality of sensors of various types.
  • the sensor 160 may measure a physical quantity or detect the operating state of the robot 100' and convert the measured or sensed information into an electrical signal.
  • the sensor 160 may include a camera, and the camera may include a lens that focuses visible light and other optical signals reflected by an object and received onto an image sensor, and an image sensor that can detect visible light and other optical signals.
  • the image sensor may include a 2D pixel array divided into a plurality of pixels, and the camera according to one example may be implemented as a depth camera.
  • the sensor 160 may include a distance sensor such as a LIDAR (Light Detection And Ranging) sensor and a TOF (Time of Flight) sensor.
  • LIDAR Light Detection And Ranging
  • TOF Time of Flight
  • At least one sensor 160 may include a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor (e.g., an RGB (red, green, blue) sensor), It may include at least one of a biometric sensor, a temperature/humidity sensor, an illumination sensor, or a UV (ultra violet) sensor.
  • a gesture sensor e.g., a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor (e.g., an RGB (red, green, blue) sensor), It may include at least one of a biometric sensor, a temperature/humidity sensor, an illumination sensor, or a UV (ultra violet) sensor.
  • the speaker 165 includes a tweeter for reproducing high-pitched sounds, a midrange for reproducing mid-range sounds, a woofer for reproducing low-pitched sounds, a subwoofer for reproducing extremely low-pitched sounds, an enclosure for controlling resonance, and input to the speaker. It may be composed of a crossover network that divides the electrical signal frequencies into bands.
  • the speaker 165 may output an acoustic signal to the outside of the robot 100'.
  • the speaker 165 can output multimedia playback, recording playback, various notification sounds, voice messages, etc.
  • the robot 100' may include an audio output device such as the speaker 165, or may include an output device such as an audio output terminal.
  • the speaker 165 can provide acquired information, information processed and produced based on the acquired information, response results to the user's voice, or operation results, etc. in voice form.
  • the display 170 may be implemented as a display including a self-emitting device or a display including a non-emitting device and a backlight.
  • a display including a self-emitting device or a display including a non-emitting device and a backlight.
  • LCD Liquid Crystal Display
  • OLED Organic Light Emitting Diodes
  • LED Light Emitting Diodes
  • micro LED micro LED
  • Mini LED Micro LED
  • PDP Plasma Display Panel
  • QD Quantum dot
  • QLED Quantum dot light-emitting diodes
  • the display 170 may also include a driving circuit and a backlight unit that may be implemented in the form of a-si TFT, low temperature poly silicon (LTPS) TFT, or organic TFT (OTFT).
  • LTPS low temperature poly silicon
  • OFT organic TFT
  • the display 170 is implemented as a touch screen combined with a touch sensor, a flexible display, a rollable display, a 3D display, a display in which a plurality of display modules are physically connected, etc. It can be.
  • the processor 120 may control the display 170 to output the output image obtained according to the various embodiments described above.
  • the output image may be a high-resolution image of 4K or 8K or higher.
  • the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be implemented in the form of an application that can be installed on an existing robot.
  • the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be performed using a deep learning-based learned neural network (or deep learned neural network), that is, a learning network model.
  • the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be implemented only by upgrading software or hardware for an existing robot.
  • the various embodiments of the present disclosure described above can also be performed through an embedded server provided in the robot or an external server of the robot.
  • the various embodiments described above may be implemented as software including instructions stored in a machine-readable storage media (e.g., a computer).
  • the device is a device capable of calling instructions stored from a storage medium and operating according to the called instructions, and may include a display device (eg, display device A) according to the disclosed embodiments.
  • the processor may perform the function corresponding to the instruction directly or using other components under the control of the processor.
  • Instructions may contain code generated or executed by a compiler or interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium does not contain signals and is tangible, and does not distinguish whether the data is stored semi-permanently or temporarily in the storage medium.
  • the methods according to various embodiments described above may be provided and included in a computer program product.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed on a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or online through an application store (e.g. Play StoreTM).
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or created temporarily in a storage medium such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
  • each component e.g., module or program
  • each component may be composed of a single or multiple entities, and some of the sub-components described above may be omitted, or other sub-components may be omitted. Additional components may be included in various embodiments. Alternatively or additionally, some components (e.g., modules or programs) may be integrated into a single entity and perform the same or similar functions performed by each corresponding component prior to integration. According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or at least some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. You can.

Landscapes

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Abstract

A robot for performing a specific service is disclosed. The robot may comprise a memory in which device information related to a feature included in each of at least one device is stored, a communication interface, and one or more processors which: when the robot is identified to be unable to perform a specific service, identify at least one device existing within a preconfigured distance from the robot; identify device information corresponding to each of the at least one device on the basis of the information stored in the memory; compare multiple pieces of reference feature information required for performing the specific service with multiple pieces of feature information identified on the basis of the device information so as to acquire similarity between the multiple pieces of reference feature information and the multiple pieces of feature information; on the basis of the acquired similarity, identify whether the at least one device is able to perform the specific service; and when the at least one device is identified to be able to perform the specific service, transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device through the communication interface.

Description

특정 서비스를 수행하는 로봇 및 그 제어 방법 Robots that perform specific services and their control methods
본 개시는 특정 서비스를 수행하는 로봇 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 로봇의 특정 서비스를 대신 수행할 디바이스를 탐색하는 로봇 및 그 제어 방법에 관한 것이다.This disclosure relates to a robot that performs a specific service and a method of controlling the same, and more specifically, to a robot that searches for a device to perform a specific service on behalf of the robot and a method of controlling the same.
최근 특정 공간에 배치되어 사용자 등에게 서비스를 제공하는 로봇에 대한 기술 개발이 활발해지고 있다. 한편, 로봇이 사용자에게 원활하게 서비스를 제공하기 위하여는 로봇의 수행 능력이 뒷받침되어야 한다. 일반적으로 로봇의 수행 능력을 판단하기 위한 수단으로서 로봇의 현재 성능을 자체적으로 진단하는 기술이 존재하며, 이를 통해 로봇의 고장을 예측할 수 있다.Recently, technology development for robots that are deployed in specific spaces and provide services to users has become active. Meanwhile, in order for a robot to provide services to users smoothly, the robot's performance capabilities must be supported. In general, as a means of judging the robot's performance, there is technology to self-diagnose the robot's current performance, and through this, robot failure can be predicted.
로봇의 고장을 예측하여 로봇의 수리 시간을 단축할 수 있으나, 로봇이 수리되는 동안 사용자에게 서비스를 제공할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 로봇의 고장이 예측되는 경우 타 디바이스가 해당 서비스를 대신 제공할 수 있도록 하여 서비스 제공의 연속성을 유지할 수 있어야 한다.Robot repair time can be shortened by predicting robot failure, but services to users cannot be provided while the robot is being repaired. To solve this problem, if a robot failure is predicted, continuity of service provision must be maintained by allowing other devices to provide the service instead.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 일 실시 예에 따른 특정 서비스를 수행하는 로봇은, 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보가 저장된 메모리, 통신 인터페이스 및 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서)를 포함한다. 프로세서는, 상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다. 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별할 수 있다. 프로세서는, 상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다. 프로세서는, 상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서는, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송할 수 있다.A robot that performs a specific service according to an embodiment to achieve the above object includes a memory storing device information related to features included in each of at least one device, a communication interface, and one or more processors (hereinafter, processor). If the robot is identified as being unable to perform the specific service, the processor may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot. The processor may identify device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in the memory. The processor may obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information by comparing the plurality of reference feature information required to perform the specific service and the plurality of feature information identified based on the device information. there is. The processor may identify whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity. When the processor identifies the at least one device as capable of performing the specific service, the processor may transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device through the communication interface. .
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 특정 서비스를 수행하는 로봇의 제어 방법은, 상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 제어 방법은, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.Meanwhile, a method of controlling a robot performing a specific service according to an embodiment of the present disclosure may include the step of identifying whether the robot can perform the specific service. The control method may include the step of identifying at least one device that exists within a preset distance from the robot when the robot is identified as being unable to perform the specific service. The control method may include identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory. The control method compares a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. May include steps. The control method may include identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity. The control method may include, when the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device. there is.
로봇의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 로봇이 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 동작은, 상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 동작은, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.A non-transitory computer-readable recording medium storing computer instructions that, when executed by a processor of a robot, cause the robot to perform an operation, the operation comprising: identifying whether the robot can perform the specific service; May include steps. The operation may include identifying at least one device that exists within a preset distance from the robot when the robot is identified as being unable to perform the specific service. The operation may include identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory. The operation includes comparing a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. May include steps. The operation may include identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity. The operation may include, when the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device. there is.
도 1은 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram schematically explaining a robot control method according to an embodiment.
도 2는 일 실시 예에 따른 로봇의 구성을 설명하기 위한 도면이다.Figure 2 is a diagram for explaining the configuration of a robot according to an embodiment.
도 3은 일 실시 예에 따른 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a method of transmitting information for performing a specific service according to an embodiment.
도 4a는 일 실시 예에 따른 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4A is a diagram illustrating device information related to features included in each device according to an embodiment.
도 4b는 일 실시 예에 따른 복수의 기준 피쳐 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4B is a diagram for explaining a plurality of reference feature information according to an embodiment.
도 4c는 일 실시 예에 따른 가중치에 대한 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4C is a diagram for explaining information about weights according to an embodiment.
도 5는 일 실시 예에 따른 복수의 디바이스가 식별된 경우의 우선 순위 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating a priority identification method when a plurality of devices are identified according to an embodiment.
도 6은 일 실시 예에 따른 로봇이 복수의 특정 서비스를 수행할 수 없는 경우의 디바이스 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating a device identification method when a robot cannot perform a plurality of specific services according to an embodiment.
도 7은 일 실시 예에 따른 특정 서비스의 수행 상태를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a method of identifying the performance status of a specific service according to an embodiment.
도 8은 일 실시 예에 따른 식별된 디바이스로 특정 서비스에 대한 정보를 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a diagram illustrating a method of transmitting information about a specific service to an identified device according to an embodiment.
도 9는 일 실시 예에 따른 로봇의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.Figure 9 is a block diagram showing the detailed configuration of a robot according to an embodiment.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다. Hereinafter, the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Terms used in this specification will be briefly described, and the present disclosure will be described in detail.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 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 개시의 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. The terms used in the embodiments of the present disclosure have selected general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present disclosure, but this may vary depending on the intention or precedent of a technician working in the art, the emergence of new technology, etc. . In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description part of the relevant disclosure. Therefore, the terms used in this disclosure should be defined based on the meaning of the term and the overall content of this disclosure, rather than simply the name of the term.
본 명세서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.In this specification, expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to the presence of the corresponding feature (e.g., component such as numerical value, function, operation, or part). , and does not rule out the existence of additional features.
A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다. The expression at least one of A or/and B should be understood as referring to either “A” or “B” or “A and B”.
본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. As used herein, expressions such as “first,” “second,” “first,” or “second,” can modify various components regardless of order and/or importance, and can refer to one component. It is only used to distinguish from other components and does not limit the components.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. A component (e.g., a first component) is “(operatively or communicatively) coupled with/to” another component (e.g., a second component). When referred to as “connected to,” it should be understood that a certain component can be connected directly to another component or connected through another component (e.g., a third component).
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, terms such as “comprise” or “consist of” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are intended to indicate the presence of one or more other It should be understood that this does not exclude in advance the presence or addition of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.In the present disclosure, a “module” or “unit” performs at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. Additionally, a plurality of “modules” or a plurality of “units” are integrated into at least one module and implemented by at least one processor (not shown), except for “modules” or “units” that need to be implemented with specific hardware. It can be.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present disclosure will be described in more detail with reference to the attached drawings.
도 1은 일 실시 예에 따른 로봇의 제어 방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram schematically explaining a robot control method according to an embodiment.
도 1에 따르면, 로봇(100)은 특정 서비스(예를 들어, 서빙(serving), 안내 또는 배송 서비스 중 적어도 하나)를 수행할 수 있다. 이 경우, 로봇(100)은 로봇(100)의 수행 능력을 지속적으로 모니터링(monitoring)하여 로봇(100)의 특정 서비스 수행 가능 여부를 판단할 수 있다. According to FIG. 1, the robot 100 may perform a specific service (eg, at least one of serving, guidance, or delivery service). In this case, the robot 100 may continuously monitor the performance capabilities of the robot 100 to determine whether the robot 100 can perform a specific service.
이 후, 로봇(100)이 특정 서비스, 예를 들어 배송 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 로봇(100)은 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다. 예를 들어, 로봇(100)은 기 설정된 거리 이내에 존재하는 복수의 디바이스(10 내지 40)를 식별할 수 있다.Afterwards, if the robot 100 is identified as being unable to perform a specific service, for example, a delivery service, the robot 100 may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot 100. . For example, the robot 100 may identify a plurality of devices 10 to 40 existing within a preset distance.
로봇(100)은 메모리(미도시)에 저장된 디바이스에 대한 정보에 기초하여, 식별된 디바이스(10 내지 40) 중 배송 서비스, 수행할 수 있는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다.The robot 100 may identify at least one device that can perform a delivery service among the identified devices 10 to 40, based on device information stored in a memory (not shown).
이 후, 복수의 디바이스(10 내지 40) 중 적어도 하나의 디바이스(10)가 배송 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 로봇(100)은 적어도 하나의 디바이스(10)가 배송 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(미도시)를 통해 적어도 하나의 디바이스(10)로 전송할 수 있다. 이 후, 로봇(100)으로부터 배송 서비스를 수행하기 위한 정보를 수신한 디바이스(10)는 로봇(100)을 대신하여 배송 서비스를 수행할 수 있게 된다. Afterwards, when at least one device 10 among the plurality of devices 10 to 40 is identified as capable of performing the delivery service, the robot 100 configures the at least one device 10 to perform the delivery service. Information may be transmitted to at least one device 10 through a communication interface (not shown). Afterwards, the device 10, which has received information for performing the delivery service from the robot 100, can perform the delivery service on behalf of the robot 100.
이하에서는, 로봇의 특정 서비스를 대신 수행할 수 있는 적어도 하나의 디바이스를 식별하고, 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 식별된 디바이스로 전송하는 다양한 실시 예에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, various embodiments of identifying at least one device that can perform a specific service on behalf of a robot and transmitting information for performing a specific service to the identified device will be described.
도 2는 일 실시 예에 따른 로봇의 구성을 설명하기 위한 도면이다.Figure 2 is a diagram for explaining the configuration of a robot according to an embodiment.
도 2에 따르면, 로봇(100)은 메모리(110), 통신 인터페이스(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.According to FIG. 2, the robot 100 may include a memory 110, a communication interface 120, and a processor 130.
메모리(110)는 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(110)는 데이터 저장 용도에 따라 로봇(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 로봇(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 로봇(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 로봇(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 로봇(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 로봇(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 로봇(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 또한, 로봇(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.The memory 110 may store data needed for various embodiments. The memory 110 may be implemented as a memory embedded in the robot 100 or as a memory detachable from the robot 100 depending on the data storage purpose. For example, data for driving the robot 100 is stored in a memory embedded in the robot 100, and data for expansion functions of the robot 100 is stored in a memory that is detachable from the robot 100. It can be. Meanwhile, in the case of memory embedded in the robot 100, volatile memory (e.g., dynamic RAM (DRAM), static RAM (SRAM), or synchronous dynamic RAM (SDRAM), etc.), non-volatile memory (e.g. : OTPROM (one time programmable ROM), PROM (programmable ROM), EPROM (erasable and programmable ROM), EEPROM (electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, flash memory (e.g. NAND flash or NOR flash, etc.) , a hard drive, or a solid state drive (SSD). In addition, in the case of memory that is removable from the robot 100, a memory card (e.g., compact flash (CF), SD (secure digital), Micro-SD (micro secure digital), Mini-SD (mini secure digital), xD (extreme digital), MMC (multi-media card), etc.), external memory that can be connected to a USB port (e.g. For example, it may be implemented in a form such as USB memory).
일 예에 따라 메모리(110)에는 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보가 저장될 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 프로세서(130)는 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 외부 장치(예를 들어, 서버 또는 타 로봇)로부터 수신할 수도 있다. 여기서, 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보는 디바이스에 포함된 일 구성(예를 들어, 프로세서(또는, 프로세서 타입), 모터(또는, 모터 타입) 또는 센서(또는, 센서 타입))의 타입 및 개수에 대한 정보일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이, 스피커 등 다양한 타입의 피쳐(feature)가 될 수 있음은 물론이다.According to one example, the memory 110 may store device information related to features included in each of at least one device. However, it is not limited to this, and the processor 130 receives device information related to features included in each of at least one device from an external device (for example, a server or another robot) through the communication interface 120. You may. Here, the device information related to the feature includes the type and number of components (e.g., processor (or processor type), motor (or motor type), or sensor (or sensor type) included in the device. It may be information about, but is not limited to, and of course, it may be various types of features such as displays and speakers.
하나 이상의 프로세서(130)(이하, 프로세서)는 메모리(110)와 전기적으로 연결되어 로봇(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(130)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 로봇(100)의 동작을 수행할 수 있다.One or more processors 130 (hereinafter referred to as processors) are electrically connected to the memory 110 and control the overall operation of the robot 100. The processor 130 may be comprised of one or multiple processors. Specifically, the processor 130 may perform the operation of the robot 100 according to various embodiments of the present disclosure by executing at least one instruction stored in the memory 110.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 디지털 영상 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), GPU(Graphics Processing Unit), AI(Artificial Intelligence) 프로세서, NPU (Neural Processing Unit), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(140)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.According to one embodiment, the processor 130 includes a digital signal processor (DSP), a microprocessor, a graphics processing unit (GPU), an artificial intelligence (AI) processor, and a neural processor (NPU) that process digital image signals. Processing Unit), TCON (Time controller). However, it is not limited to this, and is not limited to a central processing unit (CPU), MCU (Micro Controller Unit), MPU (micro processing unit), and controller. It may include one or more of a (controller), an application processor (AP), a communication processor (CP), or an ARM processor, or may be defined by the corresponding term. In addition, the processor 140 may be implemented as a System on Chip (SoC) with a built-in processing algorithm, large scale integration (LSI), or in the form of an application specific integrated circuit (ASIC) or a Field Programmable Gate Array (FPGA).
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.According to one embodiment, the processor 130 may be implemented as a digital signal processor (DSP), a microprocessor, or a time controller (TCON). However, it is not limited to this, and the central processing unit ( central processing unit (CPU), micro controller unit (MCU), micro processing unit (MPU), controller, application processor (AP), or communication processor (CP), ARM processor It may include one or more of the following, or may be defined by the corresponding term. In addition, the processor 130 may be implemented as a System on Chip (SoC) with a built-in processing algorithm, a large scale integration (LSI), or an FPGA (FPGA). It can also be implemented in the form of a Field Programmable gate array.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)에 포함된 적어도 하나의 하드웨어(Hardware)의 성능(또는 수행 능력)을 모니터링(Monitoring)하여, 적어도 하나의 하드웨어의 성능이 기 설정된 값 이하인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 로봇(100)에 포함된 적어도 하나의 하드웨어의 성능이 기 설정된 값 이하인 것으로 식별되면, 식별된 하드웨어를 통해 수행되는 특정 서비스를 식별할 수 있다. 이 후, 프로세서(130)는 로봇(100)이 더 이상 식별된 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 monitors the performance (or performance ability) of at least one hardware included in the robot 100, so that the performance of the at least one hardware is below a preset value. It is possible to determine whether it is recognized or not. If the performance of at least one hardware included in the robot 100 is identified as being below a preset value, the processor 130 may identify a specific service performed through the identified hardware. After this, the processor 130 may identify that the robot 100 can no longer perform the identified specific service.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)이 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스(이하, 디바이스)를 식별할 수 있다.According to one embodiment, when the robot 100 is identified as being unable to perform a specific service, the processor 130 identifies at least one device (hereinafter referred to as device) that exists within a preset distance from the robot 100. You can.
일 예에 따라 프로세서(130)는 블루투스(Bluetooth), Wi-Fi(Wireless Fidelity) 또는 LAN(local area network) 중 적어도 하나의 근거리 통신 기술을 이용하여 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 상술한 기술과 상이한 타입의 통신 기술 (예를 들어, UWB(Ultra Wide-Band) 또는 Zigbee)이 이용될 수 있음은 물론이다. 여기서, 기 설정된 거리는 초기 설정시 메모리(110)에 기 저장된 값일 수 있으나 이에 한정되는 것이 아니며, 사용자 명령에 따라 설정/변경 가능할 수 있음은 물론이다.According to one example, the processor 130 identifies at least one device that exists within a preset distance using at least one short-range communication technology selected from Bluetooth, Wi-Fi (Wireless Fidelity), or LAN (local area network). can do. However, it is not limited to this, and of course, a different type of communication technology (for example, UWB (Ultra Wide-Band) or Zigbee) than the above-described technology may be used. Here, the preset distance may be a value pre-stored in the memory 110 during initial setup, but is not limited thereto, and of course can be set/changed according to a user command.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별할 수 있다. 일 예에 따라 메모리(110)에는 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보가 저장되어 있을 수 있다. 여기서, 피쳐는 디바이스에 포함된 상이한 타입의 하드웨어(Hardware)를 의미한다. 또한, 디바이스에 포함된 피쳐와 관련된 정보는 디바이스에 포함된 하드웨어, 예를 들어 프로세서의 타입, 모터의 타입, 모터의 개수, 센서의 타입 또는 센서의 개수에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 디바이스 정보에 대하여는 도 4a를 통해 자세히 설명하도록 한다.According to one embodiment, the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device based on information stored in the memory 110. According to one example, the memory 110 may store device information related to features included in each of at least one device. Here, features refer to different types of hardware included in the device. Additionally, the information related to the features included in the device may include at least one of information about the hardware included in the device, for example, the type of processor, type of motor, number of motors, type of sensor, or number of sensors. It is not limited to this. Device information will be described in detail with reference to FIG. 4A.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다. 여기서, 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보는 특정 서비스의 수행에 필수적인 피쳐의 타입 및 그 개수에 대한 정보를 의미하며, 복수의 피쳐 정보는 디바이스 정보 중 복수의 기준 피쳐 정보에 포함된 항목에 대응되는 항목에 대한 정보를 의미한다. 일 예에 따라, 복수의 기준 피쳐 정보는 메모리(110)에 기 저장되어 있을 수 있으나, 이에 한정되지 않으며 서버와 같은 외부 장치(미도시)로부터 복수의 기준 피쳐 정보를 획득할 수도 있다. 이에 대하여는 도 4a 및 4b를 통해 자세히 설명하도록 한다. According to one embodiment, the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service to determine the similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. can be obtained. Here, the plurality of reference feature information required to perform a specific service refers to information about the type and number of features essential to the performance of the specific service, and the plurality of feature information is included in the plurality of reference feature information among the device information. This refers to information about the item corresponding to the item. According to one example, a plurality of reference feature information may be pre-stored in the memory 110, but the present invention is not limited thereto and a plurality of reference feature information may be obtained from an external device (not shown) such as a server. This will be explained in detail through FIGS. 4A and 4B.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 복수의 기준 피쳐 정보 및 식별된 디바이스의 복수의 피쳐 정보 각각을 대응되는 항목 별로 비교하여, 이 중 일치하는 항목의 비율에 기초하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 자카드 유사도(jaccard similarity)를 이용하여 상술한 유사도를 획득할 수 있다. 이는 도 3을 통해 자세히 설명하도록 한다. 여기서, 자카드 유사도(Jaccard similarity)는 두 집합 사이의 유사도를 측정하는 방법으로, 두 집합의 합집합에 대한 교집합의 비율을 의미한다. 자카드 유사도는 0과 1 사이의 값을 가지며, 두 집합이 동일하면 1의 값을 가지고, 공통의 원소가 하나도 없으면 0의 값을 가진다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 코사인 유사도(cosine similarity)를 이용하여 유사도를 획득할 수도 있다.According to one example, the processor 130 compares each of the plurality of reference feature information and the plurality of feature information of the identified devices for each corresponding item, and generates the plurality of reference feature information and the plurality of feature information based on the ratio of matching items among them. Similarity between feature information can be obtained. For example, the processor 130 may obtain the above-described similarity using jaccard similarity. This will be explained in detail with reference to Figure 3. Here, Jaccard similarity is a method of measuring similarity between two sets and refers to the ratio of the intersection of the two sets to the union of the two sets. Jacquard similarity has a value between 0 and 1. If the two sets are the same, it has a value of 1, and if they have no elements in common, it has a value of 0. However, it is not limited to this and similarity can also be obtained using cosine similarity.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 유사도에 기초하여 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 유사도가 임계 값 이상이면 식별된 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있다. 여기서, 임계 값은 초기 설정시 메모리(110)에 기 저장되어 있는 값일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자 명령에 따라 설정/변경 가능할 수 있음은 물론이다.According to one embodiment, the processor 130 may identify whether at least one device can perform a specific service based on the obtained similarity. According to one example, the processor 130 may identify that at least one identified device can perform a specific service if the obtained similarity is greater than or equal to a threshold value. Here, the threshold value may be a value already stored in the memory 110 during initial setup, but is not limited thereto, and of course may be set/changed according to a user command.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 적어도 하나의 디바이스로 전송할 수 있다. 여기서, 특정 서비스를 수행하기 위한 정보는 특정 서비스를 수행하기 위한 하드웨어 제어 정보, 기능 구현과 관련된 정보 및 특정 서비스를 수행하는데 필요한 솔루션(solution) 정보 중 적어도 하나를 포함한다.According to one embodiment, when at least one device is identified as capable of performing a specific service, the processor 130 sends information for the at least one device to perform the specific service to at least one device through the communication interface 120. It can be transmitted to the device. Here, the information for performing a specific service includes at least one of hardware control information for performing the specific service, information related to function implementation, and solution information required to perform the specific service.
일 예에 따라, 특정 서비스를 수행하기 위한 정보에는 특정 서비스에 대응되는 피쳐 정보, 특정 서비스와 관련된 히스토리 정보 및 특정 서비스와 관련된 사용자 설정 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 특정 서비스와 관련된 히스토리 정보는 이전에 로봇(100)이 수행했던 특정 서비스와 관련된 동작 정보를 포함한 로봇(100)의 과거 동작 수행 정보를 의미한다. 사용자 설정 정보는 특정 서비스의 수행과 관련된 정보 중 사용자 설정에 관한 정보로서, 예를 들어 안내 서비스의 경우 출력되는 안내 음성이 남자 목소리인지 또는 여자 목소리인지 여부에 대한 사용자 설정 정보일 수 있다. 또는, 서빙 서비스의 경우 로봇의 최대 이동 속도는 20m/s가 되도록 하는 사용자 설정에 관한 정보가 될 수 있다. According to one example, information for performing a specific service may include at least one of feature information corresponding to the specific service, history information related to the specific service, and user setting information related to the specific service. Here, history information related to a specific service refers to past operation performance information of the robot 100, including operation information related to a specific service previously performed by the robot 100. User setting information is information about user settings among information related to the performance of a specific service. For example, in the case of a guidance service, it may be user setting information about whether the guidance voice output is a male voice or a female voice. Alternatively, in the case of serving service, it may be information about user settings such that the maximum movement speed of the robot is 20 m/s.
도 3은 일 실시 예에 따른 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating a method of transmitting information for performing a specific service according to an embodiment.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)이 특정 서비스를 수행 가능한지 여부를 식별할 수 있다(S310). 일 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)에 포함된 디스플레이(미도시)의 성능이 기 설정된 값 이하인 것으로 식별되면, 디스플레이(미도시)를 통해 수행되는 특정 서비스로 안내 서비스를 식별할 수 있고, 프로세서(130)는 로봇(100)이 더 이상 식별된 안내 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 may identify whether the robot 100 can perform a specific service (S310). According to one example, if the performance of the display (not shown) included in the robot 100 is identified as being below a preset value, the processor 130 may identify the guidance service as a specific service performed through the display (not shown). and the processor 130 may identify that the robot 100 can no longer perform the identified guidance service.
이어서, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 로봇(100)이 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면(N), 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다(S320). 일 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)의 디스플레이(미도시)의 성능이 기 설정된 값 이하인 것으로 식별됨에 따라 안내 서비스를 더 이상 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 로봇(100)에 포함된 근거리 통신 모듈(미도시), 예를 들어 블루투스(Bluetooth) 통신 모듈(미도시)을 통해 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 디바이스 b를 식별할 수 있다. 여기서, 통신 모듈(미도시)은 펄스 발생기를 갖는 전송기, 펄스 검출기를 갖는 수신기, 타이밍 회로, 신호 처리기 및 신호를 송수신하는 안테나(Antenna) 등으로 구성된다.Subsequently, according to one embodiment, if the robot 100 is identified as being unable to perform a specific service (N), the processor 130 may identify at least one device that exists within a preset distance from the robot 100. There is (S320). According to one example, the processor 130 is included in the robot 100 when it is identified that the guidance service can no longer be performed as the performance of the display (not shown) of the robot 100 is identified as being below a preset value. Device b that exists within a preset distance from the robot 100 can be identified through a short-range communication module (not shown), for example, a Bluetooth communication module (not shown). Here, the communication module (not shown) consists of a transmitter with a pulse generator, a receiver with a pulse detector, a timing circuit, a signal processor, and an antenna for transmitting and receiving signals.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 통신 모듈(미도시)을 통해 통신 신호를 발송하고, 발송된 신호가 디바이스로부터 반사되어 통신 모듈(미도시)로 수신되면, 수신된 신호의 세기에 기초하여 디바이스와 로봇(100) 사이의 거리를 식별할 수 있다. 이 후, 프로세서(130)는 식별된 거리가 기 설정된 값 미만인 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수 있다. 여기서, 신호의 세기는 예를 들어 RSSI(Received Signal Strength Indication) 크기일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.According to one example, the processor 130 sends a communication signal through a communication module (not shown), and when the sent signal is reflected from the device and received by the communication module (not shown), The distance between the device and the robot 100 can be identified. Afterwards, the processor 130 may identify at least one device whose identified distance is less than a preset value. Here, the signal strength may be, for example, the size of RSSI (Received Signal Strength Indication), but is not limited thereto.
한편, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 통신 인터페이스(120)를 통해 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 통신 인터페이스(120)를 통해 적어도 하나의 디바이스와 블루투스(Bluetooth) 방식 또는 와이파이(Wi-Fi) 방식의 통신을 수행할 수도 있다. 프로세서(130)는 상술한 통신 방식으로 디바이스로부터 수신된 신호의 세기를 식별하고, 이에 기초하여 로봇(100)과 적어도 하나의 디바이스 사이의 거리를 식별할 수도 있다. Meanwhile, according to one example, the processor 130 may identify at least one device that exists within a preset distance through the communication interface 120. For example, the processor 130 may perform Bluetooth or Wi-Fi communication with at least one device through the communication interface 120. The processor 130 may identify the strength of a signal received from a device using the above-described communication method, and identify the distance between the robot 100 and at least one device based on this.
이어서, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별할 수 있다(S330). 일 예에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 b가 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 경우, 메모리(110)를 통해 디바이스 b에 포함된 피쳐와 관련된 디바이스 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(110)를 통해 디바이스 b의 프로세서 타입, 마이크 타입, 모터 타입, 모터 개수, 센서 타입, 센서 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 또는 메모리 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 디바이스 b의 디바이스 정보를 획득할 수 있다.Next, according to one embodiment, the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device based on the information stored in the memory 110 (S330). According to one example, when device b is identified as existing within a preset distance from the robot 100, the processor 130 may obtain device information related to a feature included in device b through the memory 110. . For example, the processor 130 provides information about at least one of the processor type, microphone type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, or memory type of device b through the memory 110. Device information of device b including can be obtained.
이어서, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다(S340). Subsequently, according to one embodiment, the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service, and compares the plurality of feature information between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. Similarity can be obtained (S340).
일 예에 따라, 먼저 프로세서(130)는 메모리(110)로부터 안내 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보가 획득되면, 식별된 디바이스 b의 디바이스 정보 중 복수의 기준 피쳐 정보의 항목과 일치하는 항목에 대응되는 정보를 디바이스 b에 대한 복수의 피쳐 정보로 획득할 수 있다. 예를 들어, 안내 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보가 프로세서의 타입, 센서의 타입, 센서의 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입인 경우, 프로세서(130)는 식별된 디바이스 b에 대한 디바이스 정보 중 기준 피쳐 정보의 항목과 일치하는 항목(디바이스 b의 프로세서 타입, 센서 타입, 센서 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)에 대응되는 정보를 디바이스 b에 대한 복수의 피쳐 정보로 식별할 수 있다.According to one example, when the processor 130 first obtains a plurality of reference feature information required to perform the guidance service from the memory 110, the processor 130 matches the items of the plurality of reference feature information among the device information of the identified device b. Information corresponding to the item can be obtained as a plurality of feature information for device b. For example, if the plurality of reference feature information required to perform the guidance service are the processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type, the processor 130 provides information to the identified device b. Identify the information corresponding to the items of reference feature information (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type of device b) among the device information about device b as a plurality of feature information. can do.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 안내 서비스의 수행에 필요한 복수의 기준 피쳐 정보(또는, 안내 서비스에 대한 기준 피쳐 정보)와 디바이스 b에 대한 피쳐 정보를 항목 별로 비교하여, 하기의 수학식 1(Jacarrd similarity)을 통해 유사도를 획득할 수 있다.According to one example, the processor 130 compares the feature information for device b with a plurality of reference feature information (or reference feature information for the information service) required to perform the guidance service by item, using Equation 1 below: Similarity can be obtained through (Jacarrd similarity).
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000001
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000001
여기서, A는 특정 서비스의 수행에 필요한 기준 피쳐 정보의 항목의 개수, B는 식별된 디바이스의 기준 피쳐 정보의 항목의 개수이며,
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000002
는 특정 서비스의 수행에 필요한 기준 피쳐 정보와 일치하는 식별된 디바이스의 기준 피쳐 정보의 항목의 개수를 의미한다.
Here, A is the number of items of standard feature information required to perform a specific service, B is the number of items of standard feature information of the identified device,
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000002
means the number of items of reference feature information of the identified device that matches the reference feature information required to perform a specific service.
예를 들어, 안내 서비스에 대한 기준 피쳐 정보가 총 6항목(프로세서의 타입, 센서의 타입, 센서의 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)이고, 디바이스 b에 대한 피쳐 정보가 총 6항목(디바이스 b의 프로세서의 타입, 센서의 타입, 센서의 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)이며, 이 중 5개 항목의 정보(센서의 타입, 센서의 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)가 일치하는 경우, 프로세서(130)는 안내 서비스에 대한 기준 피쳐 정보 및 디바이스 b에 대한 복수의 피쳐 정보 간 유사도(=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000003
)를 획득할 수 있게 된다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 특정 서비스의 수행에 필요한 복수의 기준 피쳐 정보와 식별된 디바이스에 대한 피쳐 정보를 항목 별로 비교하여, 수학식 1(Jacarrd similarity)을 통해 유사도를 획득할 수 있게 된다.
For example, the standard feature information for the guidance service is a total of 6 items (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type), and the feature information for device b is a total of 6 items ( device b's processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type), of which five items of information (sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type) If ) matches, the processor 130 determines the similarity between the reference feature information for the guidance service and the plurality of feature information for device b (=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000003
) can be obtained. According to one example, the processor 130 compares the feature information for the identified device with a plurality of reference feature information required to perform a specific service for each item to obtain similarity through Equation 1 (Jacarrd similarity). do.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 유사도에 기초하여 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다(S350). 일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 유사도(=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000004
)가 임계 값, 예를 들어 0.6 이상인 것으로 식별되면, 식별된 디바이스 b가 안내 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있게 된다.
According to one embodiment, the processor 130 may identify whether at least one device can perform a specific service based on the obtained similarity (S350). According to one example, the processor 130 determines the obtained similarity (=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000004
) is identified as being greater than or equal to a threshold, for example, 0.6, the identified device b can be identified as capable of performing a guidance service.
한편, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 식별된 디바이스에 특정 서비스 수행을 위한 필수 구성이 없는 경우에는 식별된 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별할 수 있다. 일 예에 따라 메모리(110)에는 특정 서비스 각각에 대한 필수 구성 정보가 기 저장되어 있을 수 있으며, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 특정 서비스 각각에 대한 필수 구성 정보에 기초하여 식별된 디바이스에 특정 서비스의 수행에 대한 필수 구성이 포함되는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서빙 서비스에 대한 필수 구성이 모터인 경우를 상정한다. 프로세서(130)는 디바이스 b가 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 경우, 메모리(110)에 저장된 서빙 서비스에 대한 필수 구성 정보와 디바이스 b에 대한 디바이스 정보를 비교하여, 디바이스 b에 서빙 서비스 수행에 대한 필수 구성인 모터가 없는 것으로 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 디바이스 b에 서빙 서비스 수행을 위한 필수 구성이 없는 것으로 식별됨에 따라 디바이스 b가 서빙 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별할 수 있다.Meanwhile, according to one example, the processor 130 may identify that the identified device cannot perform a specific service if the identified device does not have the required configuration for performing a specific service. According to one example, essential configuration information for each specific service may be pre-stored in the memory 110, and the processor 130 is a device identified based on the required configuration information for each specific service stored in the memory 110. It is possible to identify whether the required configuration for performance of a specific service is included. For example, assume that a motor is an essential component for a serving service. When device b is identified as existing within a preset distance, the processor 130 compares the required configuration information for the serving service stored in the memory 110 with the device information for device b to perform the serving service on device b. It can be identified that the motor, which is a required component, is missing. The processor 130 may identify device b as unable to perform the serving service as it is identified that device b does not have the required configuration for performing the serving service.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 적어도 하나의 디바이스로 전송할 수 있다(S360). 일 예에 따라, 프로세서(130)는 식별된 디바이스 b가 안내 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별된 경우, 안내 서비스를 수행하기 위한 제어 명령, 안내 서비스를 수행하는데 필요한 솔루션 정보를 포함하는 안내 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 디바이스 b로 전송할 수 있게 된다.According to one embodiment, when at least one device is identified as capable of performing a specific service, the processor 130 may transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device (S360 ). According to one example, when the identified device b is identified as capable of performing the guidance service, the processor 130 provides a guidance service including a control command for performing the guidance service and solution information required to perform the guidance service. Information for performance can be transmitted to device b through the communication interface 120.
이에 따라, 로봇(100)이 특정 서비스를 수행할 수 없는 경우에도, 기 설정된 거리 이내에 위치한 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있게 된다. 이에 따라 사용자에게 지속적인 서비스 제공이 가능하게 되며, 사용자의 만족도가 향상된다.Accordingly, even if the robot 100 cannot perform a specific service, a device located within a preset distance can perform the specific service. As a result, continuous service provision to users becomes possible and user satisfaction improves.
도 4a는 일 실시 예에 따른 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4A is a diagram illustrating device information related to features included in each device according to an embodiment.
도 4a에 따르면, 일 실시 예에 따라 메모리(110)에는 디바이스 각각에 포함된 피쳐와 관련된 디바이스 정보가 저장되어 있을 수 있다. 여기서, 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보는 디바이스에 포함된 일 구성(예를 들어, 프로세서(또는, 프로세서 타입), 마이크(또는, 마이크 타입), 모터(또는, 모터 타입) 또는 센서(또는, 센서 타입))의 종류 및 개수에 대한 정보일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 디스플레이, 스피커 및 메모리와 같은 상이한 타입의 피쳐(feature)가 될 수 있음은 물론이다.According to FIG. 4A, according to one embodiment, device information related to features included in each device may be stored in the memory 110. Here, the device information related to the feature is a configuration included in the device (e.g., a processor (or processor type), microphone (or microphone type), motor (or motor type), or sensor (or, It may be information about the type and number of sensor types), but it is not limited to this, and of course, it may be different types of features such as displays, speakers, and memories.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 b가 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별되면, 메모리(110)에 저장된 디바이스 각각에 포함된 피쳐와 관련된 디바이스 정보(411, 412, 413, …) 중 디바이스 b에 대응되는 디바이스 정보(412)를 식별할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 may identify device information corresponding to each of at least one device identified as existing within a preset distance from the robot based on information stored in the memory 110. According to one example, when device b is identified as existing within a preset distance, the processor 130 selects the device among the device information 411, 412, 413, ... related to the features included in each device stored in the memory 110. Device information 412 corresponding to b can be identified.
도 4b는 일 실시 예에 따른 복수의 기준 피쳐 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4B is a diagram for explaining a plurality of reference feature information according to an embodiment.
도 4b에 따르면, 일 실시 예에 따라 메모리(110)에는 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보가 저장되어 있을 수 있다. 여기서, 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보는 특정 서비스의 수행에 필수적인 피쳐의 타입 및 그 개수에 대한 정보를 의미하며, 복수의 피쳐 정보는 디바이스 정보 중 복수의 기준 피쳐 정보에 포함된 항목에 대응되는 항목에 대한 정보를 의미한다.According to FIG. 4B, according to one embodiment, a plurality of reference feature information required to perform a specific service may be stored in the memory 110. Here, the plurality of reference feature information required to perform a specific service refers to information about the type and number of features essential to the performance of the specific service, and the plurality of feature information is included in the plurality of reference feature information among the device information. This refers to information about the item corresponding to the item.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 compares a plurality of feature information identified based on a plurality of reference feature information and device information required to perform a specific service to determine the similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information. can be obtained.
일 예에 따라, 로봇(100)이 배송 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별된 경우를 상정한다. 프로세서(130)는 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리에 디바이스 a가 존재한 것으로 식별되면, 메모리(110)에 저장된 복수의 기준 피쳐 정보 중 배송 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보(423)를 식별할 수 있다.According to one example, it is assumed that the robot 100 is identified as being unable to perform the delivery service. When the processor 130 identifies that device a exists at a preset distance from the robot 100, the processor 130 selects a plurality of reference feature information 423 necessary to perform the delivery service among a plurality of reference feature information stored in the memory 110. can be identified.
일 예에 따라 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 식별된 디바이스 a에 대한 디바이스 정보(411)를 식별할 수 있으며, 식별된 디바이스 정보(411) 중 식별된 복수의 기준 피쳐 정보(423)의 항목과 일치하는 항목(프로세서 타입, 모터 타입, 모터 개수, 센서 타입, 센서 개수 및 메모리 타입)에 대응되는 정보를 디바이스 a에 대한 복수의 피쳐 정보로 획득할 수 있다. According to one example, the processor 130 may identify device information 411 for the identified device a based on information stored in the memory 110, and a plurality of reference features identified among the identified device information 411. Information corresponding to the items of the information 423 (processor type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, and memory type) can be obtained as a plurality of feature information for device a.
이어서, 일 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 디바이스 a에 대한 복수의 피쳐 정보와 식별된 복수의 기준 피쳐 정보(423)를 대응되는 항목 별로 비교하여, 유사도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 수학식 1(Jacarrd similarity)을 통해 유사도를 획득할 수 있다. Subsequently, according to one example, the processor 130 may obtain similarity by comparing a plurality of feature information for the identified device a and a plurality of identified reference feature information 423 for each corresponding item. For example, the processor 130 may obtain similarity through Equation 1 (Jacarrd similarity).
예를 들어, 배송 서비스에 대한 기준 피쳐 정보가 총 6항목(프로세서 타입, 모터 타입, 모터 개수, 센서 타입, 센서 개수 및 메모리 타입)이고, 디바이스 a에 대한 피쳐 정보가 총 6항목(디바이스 a의 프로세서 타입, 모터 타입, 모터 개수, 센서 타입, 센서 개수 및 메모리 타입)이며, 이 중 6개 항목의 정보(프로세서 타입, 모터 타입, 모터 개수, 센서의 타입, 센서의 개수 및 메모리 타입)가 일치하는 경우, 프로세서(130)는 배송 서비스에 대한 기준 피쳐 정보 및 디바이스 a에 대한 복수의 피쳐 정보 간 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000005
)를 획득할 수 있게 된다.
For example, the standard feature information for the delivery service is a total of 6 items (processor type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, and memory type), and the feature information for device a is a total of 6 items (the Processor type, motor type, number of motors, sensor type, number of sensors, and memory type), of which 6 items of information (processor type, motor type, number of motors, type of sensor, number of sensors, and memory type) match. In this case, the processor 130 determines the similarity between the reference feature information for the delivery service and the plurality of feature information for device a (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000005
) can be obtained.
일 예에 따라 기준 피쳐 정보에 포함된 특정 항목에 대한 정보가 식별된 디바이스 정보에 포함된 특정 항목에 대한 정보에 포함되는 경우, 프로세서(130)는 상술한 항목이 일치하는 것으로 식별할 수 있다. 예를 들어, 도 4a에 따르면, 디바이스 a의 센서 타입은 센서 a, b 및 c를 포함하고 있으며, 배송 서비스에 대응되는 센서 타입은 센서 a 및 b를 포함하고 있다. 프로세서(130)는 배송 서비스에 대응되는 센서 타입에 대한 정보가 디바이스 a의 센서 타입에 대한 정보에 포함되는 것으로 식별할 수 있으며, 이에 기초하여 센서 타입이 일치하는 것으로 식별할 수 있게 된다.According to one example, when information about a specific item included in the reference feature information is included in information about a specific item included in the identified device information, the processor 130 may identify the above-mentioned items as matching. For example, according to FIG. 4A, the sensor type of device a includes sensors a, b, and c, and the sensor type corresponding to the delivery service includes sensors a and b. The processor 130 can identify that information about the sensor type corresponding to the delivery service is included in the information about the sensor type of device a, and based on this, it can identify that the sensor type matches.
도 4c는 일 실시 예에 따른 가중치에 대한 정보를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4C is a diagram for explaining information about weights according to an embodiment.
일 실시 예에 따라, 메모리(110)에는 특정 서비스의 타입에 대한 복수의 기준 피쳐 정보 각각에 대응되는 가중치 정보가 저장되어 있을 수 있다. According to one embodiment, the memory 110 may store weight information corresponding to each of a plurality of reference feature information for a specific service type.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 복수의 기준 피쳐 정보 각각에 대응되는 가중치에 대한 정보에 기초하여 유사도를 획득할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 may obtain similarity based on information about weights corresponding to each of a plurality of reference feature information stored in the memory 110.
먼저, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 특정 서비스의 타입에 기초하여 복수의 기준 피쳐 정보 각각에 대응되는 가중치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 가중치에 대한 정보에 기초하여 안내 서비스에 대한 복수의 기준 피쳐 정보 각각에 대응되는 가중치 정보(432)를 식별할 수 있다.First, according to one example, the processor 130 may identify a weight corresponding to each of a plurality of reference feature information based on the type of a specific service. For example, the processor 130 may identify weight information 432 corresponding to each of a plurality of reference feature information for the guidance service based on information about the weight stored in the memory 110.
이 후, 일 예에 따라 프로세서(130)는 식별된 가중치 정보(432)에 기초하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 안내 서비스에 대한 기준 피쳐 정보가 총 6항목(프로세서 타입, 센서 타입, 센서 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)이고, 디바이스 b에 대한 피쳐 정보가 총 6항목(디바이스 b의 프로세서 타입, 센서 타입, 센서 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)이며, 이 중 5개 항목의 정보(센서의 타입, 센서의 개수, 스피커 타입, 디스플레이 타입 및 메모리 타입)가 일치하는 경우, 프로세서(130)는 하기의 수학식 2와 같이 각각의 항목에 대응되는 가중치를 이용하여 유사도를 획득할 수 있다.Afterwards, according to one example, the processor 130 may obtain a plurality of reference feature information and a degree of similarity between the plurality of feature information based on the identified weight information 432. For example, the standard feature information for the guidance service is a total of 6 items (processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type), and the feature information for device b is a total of 6 items (device b's processor type, sensor type, number of sensors, speaker type, display type, and memory type), and if five of these items (type of sensor, number of sensors, speaker type, display type, and memory type) match, The processor 130 can obtain similarity using the weight corresponding to each item as shown in Equation 2 below.
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000006
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000006
여기서, A'는 특정 서비스의 수행에 필요한 기준 피쳐 정보의 항목에 대응되는 가중치 합, B'는 식별된 디바이스의 기준 피쳐 정보의 항목에 대응되는 가중치 합이며,
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000007
는 특정 서비스의 수행에 필요한 기준 피쳐 정보와 일치하는 식별된 디바이스의 기준 피쳐 정보의 항목의 가중치 합을 의미한다.
Here, A' is the weight sum corresponding to the items of standard feature information required to perform a specific service, B' is the weight sum corresponding to the items of standard feature information of the identified device,
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000007
means the weighted sum of the items of reference feature information of the identified device that matches the reference feature information required to perform a specific service.
예를 들어, 프로세서(130)는 하기의 수학식 3과 같이 각각의 항목에 대응되는 가중치를 이용하여 유사도를 획득할 수 있다.For example, the processor 130 may obtain similarity using the weight corresponding to each item as shown in Equation 3 below.
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000008
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000008
이 후, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 유사도(=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000009
)가 임계 값, 예를 들어 0.6 이상인 것으로 식별되면, 식별된 디바이스 b가 안내 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있게 된다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 b가 안내 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 디바이스 b로 전송할 수 있다.
Afterwards, according to one example, the processor 130 determines the obtained similarity (=
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000009
) is identified as being greater than or equal to a threshold, for example, 0.6, the identified device b can be identified as capable of performing a guidance service. According to one example, the processor 130 may transmit information for device b to perform a guidance service to device b through the communication interface 120.
도 5는 일 실시 예에 따른 복수의 디바이스가 식별된 경우의 우선 순위 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating a priority identification method when a plurality of devices are identified according to an embodiment.
일 실시 예에 따라, 로봇(100)이 서빙 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별된 경우를 상정한다.According to one embodiment, it is assumed that the robot 100 is identified as being unable to perform the serving service.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는, 먼저 기 설정된 거리 이내에 존재하는 복수의 디바이스로서 제1 디바이스 및 제2 디바이스가 식별되면, 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 제1 디바이스에 대응되는 제1 디바이스 정보 및 제2 디바이스에 대응되는 제2 디바이스 정보를 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 디바이스 a(10) 및 디바이스 c(30)를 식별하고, 메모리(110)에 저장된 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보에 기초하여 디바이스 a(10)에 대한 디바이스 정보(411) 및 디바이스 c(30)에 대한 디바이스 정보(413)를 식별할 수 있다.According to one embodiment, when the first device and the second device are first identified as a plurality of devices existing within a preset distance, the processor 130 selects a device corresponding to the first device based on the information stored in the memory 110. First device information and second device information corresponding to the second device can be identified. According to one example, the processor 130 identifies device a (10) and device c (30) that exist within a preset distance from the robot 100, and features included in each device stored in the memory 110 ), device information 411 for device a (10) and device information 413 for device c (30) can be identified.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 기준 피쳐 정보 및 제1 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제1 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 제1 피쳐 정보 간 제1 유사도를 획득할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 서빙 서비스에 대응되는 복수의 기준 피쳐 정보(421)를 식별하고, 식별된 디바이스 a(10)의 디바이스 정보 중 식별된 기준 피쳐 정보(421)의 항목과 일치하는 항목에 대응되는 정보(디바이스 a(10)의 프로세서, 마이크, 모터, 모터 개수, 센서, 센서 개수, 스피커, 디스플레이 및 메모리에 대한 정보)를 디바이스 a(10)에 대한 제1 피쳐 정보로 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 식별된 제1 피쳐 정보와 식별된 기준 피쳐 정보(421)를 비교하여, 수학식 1을 통해 복수의 기준 피쳐 정보(421) 및 복수의 제1 피쳐 정보 간 제1 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000010
)를 획득할 수 있다.
According to one embodiment, the processor 130 compares a plurality of first feature information identified based on a plurality of reference feature information and first device information to determine a first similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of first feature information. can be obtained. According to one example, the processor 130 identifies a plurality of reference feature information 421 corresponding to a serving service and matches the item of the identified reference feature information 421 among the device information of the identified device a (10). Identify the information corresponding to the item (information about the processor, microphone, motor, number of motors, sensors, number of sensors, speaker, display, and memory of device a (10)) as the first feature information for device a (10). can do. According to one example, the processor 130 compares the identified first feature information and the identified reference feature information 421, and determines between the plurality of reference feature information 421 and the plurality of first feature information through Equation 1. First similarity (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000010
) can be obtained.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 기준 피쳐 정보 및 제2 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제2 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 제2 피쳐 정보 간 제2 유사도를 획득할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 서빙 서비스에 대응되는 복수의 기준 피쳐 정보(421)를 식별하고, 식별된 디바이스 c(30)의 디바이스 정보 중 식별된 기준 피쳐 정보(421)의 항목과 일치하는 항목에 대응되는 정보(디바이스 c(30)의 프로세서, 마이크, 모터, 모터 개수, 센서, 센서 개수, 스피커, 디스플레이 및 메모리에 대한 정보)를 디바이스 c에 대한 제2 피쳐 정보로 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 식별된 제2 피쳐 정보와 식별된 기준 피쳐 정보(421)를 비교하여, 수학식 1을 통해 복수의 기준 피쳐 정보(421) 및 복수의 제2 피쳐 정보 간 제2 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000011
)를 획득할 수 있다.
According to one embodiment, the processor 130 compares a plurality of second feature information identified based on a plurality of reference feature information and second device information to determine a second similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of second feature information. can be obtained. According to one example, the processor 130 identifies a plurality of reference feature information 421 corresponding to a serving service and matches the item of the identified reference feature information 421 among the device information of the identified device c 30. Information corresponding to the items (information about the processor, microphone, motor, number of motors, sensors, number of sensors, speaker, display, and memory of device c (30)) can be identified as second feature information for device c. . According to one example, the processor 130 compares the identified second feature information and the identified reference feature information 421, and determines between the plurality of reference feature information 421 and the plurality of second feature information through Equation 1. Second similarity (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000011
) can be obtained.
이어서, 일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 획득된 제1 유사도에 기초하여 제1 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 제1 유사도(=1)가 임계 값인 0.6 이상인 것으로 식별됨에 따라, 디바이스 a(10)가 서빙 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있다. Subsequently, according to one embodiment, the processor 130 may identify whether the first device can perform a specific service based on the obtained first similarity. According to one example, the processor 130 may identify device a (10) as capable of performing a serving service as the obtained first similarity (=1) is identified as being 0.6 or more, which is the threshold value.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 획득된 제2 유사도에 기초하여 제2 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 제2 유사도(=0.63)가 임계 값인 0.6 이상인 것으로 식별됨에 따라, 디바이스 c(30)가 서빙 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있다.According to one embodiment, the processor 130 may identify whether the second device can perform a specific service based on the obtained second similarity. According to one example, the processor 130 may identify that device c 30 can perform a serving service as the obtained second similarity (=0.63) is identified as being 0.6 or more, which is the threshold value.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 제1 디바이스 및 제2 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 제1 유사도 및 제2 유사도 중 상대적으로 큰 유사도를 식별하고, 통신 인터페이스(120)를 통해 식별된 유사도에 대응되는 디바이스로 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 a(10) 및 디바이스 c(30) 각각이 서빙 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별됨에 따라, 획득된 제1 유사도(=1) 및 제2 유사도(=0.63) 중 상대적으로 큰 제1 유사도를 식별하고, 이에 대응되는 디바이스 a로 통신 인터페이스(120)를 통해 서빙 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송할 수 있게 된다.According to one embodiment, when the first device and the second device are identified as being capable of performing a specific service, the processor 130 identifies a relatively large similarity among the first similarity and the second similarity, and uses the communication interface 120 Information for performing a specific service can be transmitted to a device corresponding to the similarity identified through . According to one example, the processor 130 determines that each of device a (10) and device c (30) is capable of performing a serving service, and the obtained first similarity (=1) and second similarity (= 0.63), a relatively large first similarity can be identified, and information for performing a serving service can be transmitted to the corresponding device a through the communication interface 120.
이에 따라, 복수의 디바이스가 기 설정된 거리 내에 있는 것으로 식별된 경우에도, 로봇(100)은 특정 서비스와 관련된 성능이 상대적으로 높은 디바이스를 식별할 수 있게 된다.Accordingly, even when a plurality of devices are identified as being within a preset distance, the robot 100 can identify a device with relatively high performance related to a specific service.
도 6은 일 실시 예에 따른 로봇이 복수의 특정 서비스를 수행할 수 없는 경우의 디바이스 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating a device identification method when a robot cannot perform a plurality of specific services according to an embodiment.
일 실시 예에 따라, 프로세서(130)는 로봇(100)이 복수의 특정 서비스(예를 들어, 제1 서비스 및 제2 서비스)를 수행할 수 없는 것으로 식별된 경우, 복수의 특정 서비스를 각각 수행하기 위한 적어도 하나의 디바이스(10 내지 40 중 적어도 하나)를 식별할 수 있다.According to one embodiment, when the robot 100 is identified as being unable to perform a plurality of specific services (e.g., a first service and a second service), the processor 130 performs a plurality of specific services, respectively. At least one device (at least one of 10 to 40) can be identified.
일 예에 따라, 로봇(100)이 복수의 특정 서비스 중 서빙 서비스 및 안내 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별된 경우 및 복수의 디바이스(10 내지 40)이 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 경우를 상정한다.According to one example, when the robot 100 is identified as unable to perform serving service and guidance service among a plurality of specific services and a plurality of devices 10 to 40 exist within a preset distance from the robot 100. We assume a case identified as
일 예에 따라, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 서빙 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 제1 기준 피쳐 정보(421) 및 안내 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 제2 기준 피쳐 정보(422)를 식별할 수 있다.According to one example, the processor 130 includes a plurality of first reference feature information 421 required to perform a serving service and a plurality of second standards required to perform a guidance service based on information stored in the memory 110. Feature information 422 can be identified.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 제1 기준 피쳐 정보(421) 및 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 제1 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 제3 유사도를 획득할 수 있다.According to one example, the processor 130 compares the first reference feature information 421 and a plurality of feature information identified based on the device information to determine a third similarity between the first plurality of reference feature information and the plurality of feature information. It can be obtained.
예를 들어, 프로세서(130)는 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 복수의 디바이스(10 내지 40) 중 임의로(또는, 랜덤하게) 디바이스 a(10)를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 디바이스 a(10)에 대한 디바이스 정보 및 제1 기준 피쳐 정보(421)에 기초하여 디바이스 a(10)에 대한 복수의 피쳐 정보를 식별하고, 이를 통해 복수의 제1 기준 피쳐 정보(421) 및 식별된 디바이스 a(10)에 대한 복수의 피쳐 정보 간 제3 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000012
)를 획득할 수 있다.
For example, the processor 130 may randomly (or randomly) identify device a (10) among the plurality of devices (10 to 40) identified as existing within a preset distance from the robot (100). The processor 130 identifies a plurality of feature information about device a (10) based on the device information about device a (10) and the first reference feature information 421, and uses this to identify a plurality of first reference feature information. (421) and the third similarity between the plurality of feature information for the identified device a (10) (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000012
) can be obtained.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 제3 유사도에 기초하여 적어도 하나의 디바이스가 제1 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 획득된 제3 유사도(=1)가 임계 값인 0.7 이상인 것으로 식별됨에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 a가 서빙 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있다.According to one example, the processor 130 may identify whether at least one device can perform the first service based on the obtained third similarity. For example, as the obtained third similarity (=1) is identified as being greater than or equal to the threshold value of 0.7, the processor 130 may identify device a as capable of performing a serving service.
이 경우, 일 예에 따라 프로세서(130)는 복수의 디바이스(10 내지 40) 중 임의로 어느 하나의 디바이스를 식별할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 프로세서(130)는 기 설정된 거리 이내에 존재하는 디바이스 중 로봇(100)으로부터의 거리 크기가 상대적으로 가장 작은 디바이스를 식별할 수도 있다. In this case, according to one example, the processor 130 may randomly identify any one device among the plurality of devices 10 to 40, but this is not limited, and the processor 130 may identify any one device among the devices existing within a preset distance. The device with the relatively smallest distance from the robot 100 may be identified.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 제2 기준 피쳐 정보 및 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 제2 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 제4 유사도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 것으로 식별된 복수의 디바이스(10 내지 40) 중 임의로(또는, 랜덤하게) 디바이스 b(20)를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 디바이스 b(20)에 대한 디바이스 정보 및 제2 기준 피쳐 정보(422)에 기초하여 디바이스 b(20)에 대한 복수의 피쳐 정보를 식별하고, 이를 통해 복수의 제2 기준 피쳐 정보(422) 및 식별된 디바이스 b(20)에 대한 복수의 피쳐 정보 간 제4 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000013
)를 획득할 수 있다. 한편, 일 예에 따라, 프로세서(130)는 복수의 디바이스(10 내지 40) 각각에 대하여 제2 기준 피쳐 정보에 대응되는 유사도를 획득하고, 획득된 유사도 중 상대적으로 가장 큰 값을 가지는 유사도를 제4 유사도로 획득할 수도 있음은 물론이다.
According to one example, the processor 130 may obtain a fourth degree of similarity between the plurality of second reference feature information and the plurality of feature information by comparing the plurality of feature information identified based on the second reference feature information and the device information. there is. For example, the processor 130 may randomly (or randomly) identify device b 20 among the plurality of devices 10 to 40 identified as existing within a preset distance from the robot 100. The processor 130 identifies a plurality of feature information about device b (20) based on the device information about device b (20) and the second reference feature information 422, and uses this to identify a plurality of second reference feature information. (422) and the fourth similarity between the plurality of feature information for the identified device b (20) (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000013
) can be obtained. Meanwhile, according to one example, the processor 130 obtains a similarity corresponding to the second reference feature information for each of the plurality of devices 10 to 40, and provides a similarity with a relatively largest value among the obtained similarities. 4 Of course, it can also be obtained through similarity.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 획득된 제4 유사도에 기초하여 적어도 하나의 디바이스가 제2 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 획득된 제4 유사도(
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000014
)가 임계 값인 0.7 이상인 것으로 식별됨에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 b가 안내 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별할 수 있다.
According to one example, the processor 130 may identify whether at least one device can perform the second service based on the obtained fourth similarity. For example, the obtained fourth similarity (
Figure PCTKR2023007119-appb-img-000014
) is identified as being greater than or equal to the threshold value of 0.7, the processor 130 may identify device b as capable of performing a guidance service.
일 실시 예에 따라, 복수의 특정 서비스를 각각 수행하기 위한 적어도 하나의 디바이스(10 내지 40 중 적어도 하나)가 식별되면, 프로세서(130)는 통신 인터페이스(120)를 통해 복수의 특정 서비스 각각에 대응되는 디바이스로 복수의 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 각각 전송할 수 있다. 일 예에 따라, 프로세서(130)는 디바이스 a(10)로 서빙 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 전송할 수 있고, 디바이스 b(20)로 안내 서비스를 수행하기 위한 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 전송할 수 있다.According to one embodiment, when at least one device (at least one of 10 to 40) for performing each of a plurality of specific services is identified, the processor 130 corresponds to each of the plurality of specific services through the communication interface 120. Information for performing a plurality of specific services can be transmitted to each device. According to one example, the processor 130 may transmit information for performing a serving service to device a (10) through the communication interface 120, and may communicate information for performing a guidance service to device b (20). It can be transmitted through the interface 120.
이에 따라, 로봇(100)은 복수의 특정 서비스를 수행할 수 없는 경우에도 적어도 하나의 디바이스를 이용하여 복수의 특정 서비스를 공백 없이 제공할 수 있다.Accordingly, even when the robot 100 cannot perform a plurality of specific services, it can provide a plurality of specific services without a gap using at least one device.
도 7은 일 실시 예에 따른 특정 서비스의 수행 상태를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a method of identifying the performance status of a specific service according to an embodiment.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 적어도 하나의 디바이스로 전송한 후, 특정 서비스의 수행 상태를 식별할 수 있다. According to one embodiment, the processor 130 may transmit information for performing a specific service to at least one device and then identify the performance status of the specific service.
일 예에 따라, 프로세서(130)는 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 적어도 하나의 디바이스(10 내지 40 중 적어도 하나)로 전송한 후, 적어도 하나의 디바이스(10 내지 40 중 적어도 하나)로부터 특정 서비스의 수행과 관련된 피드백 정보가 수신되면, 수신된 피드백 정보에 기초하여 특정 서비스의 수행 상태를 식별할 수 있다. 여기서, 특정 서비스의 수행과 관련된 피드백 정보는 식별된 디바이스의 특정 서비스 수행 능력에 대한 정보를 의미한다. According to one example, the processor 130 transmits information for performing a specific service to at least one device (at least one of 10 to 40) and then transmits the specific service from the at least one device (at least one of 10 to 40). When feedback information related to performance of is received, the performance status of a specific service can be identified based on the received feedback information. Here, feedback information related to performance of a specific service refers to information about the ability of the identified device to perform a specific service.
예를 들어, 디바이스 b(20)에 안내 서비스에 대한 정보가 전송된 경우, 프로세서(130)는 디바이스 b로부터 통신 인터페이스(120)를 통해 디바이스 b의 안내 서비스 수행 능력에 대한 정보를 획득할 수 있다. 디바이스 b(20)의 수행 능력이 기 설정된 값 미만인 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 디바이스 b(20) 이외의 디바이스를 식별하고, 식별된 디바이스가 안내 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다.For example, when information about the guidance service is transmitted to device b (20), the processor 130 may obtain information about device b's ability to perform the guidance service from device b through the communication interface 120. . If the performance capability of device b (20) is identified as being less than a preset value, the processor 130 can identify devices other than device b (20) and identify whether the identified device can perform the guidance service. there is.
도 8은 일 실시 예에 따른 식별된 디바이스로 특정 서비스에 대한 정보를 전송하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a diagram illustrating a method of transmitting information about a specific service to an identified device according to an embodiment.
먼저, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 로봇(100)이 특정 서비스를 수행 가능한지 여부를 진단할 수 있다(S810). 일 예에 따라 제어 방법은, 로봇(100)에 포함된 적어도 하나의 하드웨어(Hardware)의 성능을 모니터링(Monitoring)하여, 적어도 하나의 하드웨어의 성능이 기 설정된 값 이하인지 여부를 식별할 수 있다.First, according to one embodiment, the control method may diagnose whether the robot 100 can perform a specific service (S810). According to one example, the control method may monitor the performance of at least one hardware included in the robot 100 to identify whether the performance of the at least one hardware is below a preset value.
이어서, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 특정 서비스를 수행할 디바이스를 식별할 수 있다(S820). 일 예에 따라, 제어 방법은 로봇(100)으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하고, 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 식별된 디바이스에 대한 복수의 피쳐 정보를 비교하여 복수의 기준 피쳐 정보 및 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득할 수 있다. 이어서, 제어 방법은 획득된 유사도에 기초하여 식별된 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별할 수 있다.Next, according to one embodiment, the control method may identify a device that will perform a specific service (S820). According to one example, the control method identifies at least one device that exists within a preset distance from the robot 100, and provides a plurality of reference feature information required to perform a specific service and a plurality of feature information for the identified device. By comparison, similarities between a plurality of reference feature information and a plurality of feature information can be obtained. Subsequently, the control method may identify whether at least one device identified based on the obtained similarity can perform a specific service.
이어서, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 식별된 디바이스에 전송할 정보를 획득할 수 있다(S830). 일 예에 따라, 제어 방법은 적어도 하나의 디바이스가 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 적어도 하나의 디바이스의 운영 체제와 관련된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제어 방법은 메모리(110)에 저장된 정보에 기초하여 식별된 디바이스 b에 대한 운영 체제 정보(프로세서 b)를 획득할 수 있다.Next, according to one embodiment, the control method may obtain information to be transmitted to the identified device (S830). According to one example, when at least one device is identified as capable of performing a specific service, the control method may obtain information related to the operating system of the at least one device. For example, the control method may obtain operating system information (processor b) for the identified device b based on information stored in the memory 110.
이어서, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 식별된 디바이스의 운영 체제에서 실행 가능한 애플리케이션 형태로 정보를 변환할 수 있다(S840). 일 예에 따라, 제어 방법은 획득된 디바이스에 대한 운영 체제 정보에 기초하여 특정 서비스와 관련된 정보를 식별된 적어도 하나의 디바이스의 운영 체제에서 실행 가능한 애플리케이션 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어, 제어 방법은 획득된 디바이스 b의 운영 체제 정보에 기초하여 로봇(100)의 운영 체제 정보가 디바이스 b의 운영 체제 정보와 상이한 것으로 식별할 수 있고, 제어 방법은 안내 서비스와 관련된 정보를 디바이스 b의 운영 체제에서 실행 가능한 애플리케이션 형태로 변환할 수 있다.Next, according to one embodiment, the control method may convert information into an application form executable on the operating system of the identified device (S840). According to one example, the control method may convert information related to a specific service into an application form executable on the operating system of at least one identified device based on the acquired operating system information for the device. For example, the control method may identify that the operating system information of the robot 100 is different from the operating system information of device b based on the acquired operating system information of device b, and the control method may identify information related to the guidance service. It can be converted into an executable application form on the operating system of device b.
이어서, 일 실시 예에 따라 제어 방법은 변환된 애플리케이션 형태의 정보를 식별된 적어도 하나의 디바이스로 전송할 수 있다(S850). 예를 들어, 제어 방법은 변환된 안내 서비스에 대한 애플리케이션 형태의 정보를 디바이스 b로 전송할 수 있다.Subsequently, according to one embodiment, the control method may transmit information in the converted application form to at least one identified device (S850). For example, the control method may transmit information in the form of an application about the converted guidance service to device b.
도 9는 일 실시 예에 따른 로봇의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.Figure 9 is a block diagram showing the detailed configuration of a robot according to an embodiment.
도 9에 따르면, 로봇(100')은 메모리(110), 통신 인터페이스(120), 프로세서(130), 사용자 인터페이스(140), 마이크(150), 구동부(155), 센서(160), 스피커(165) 및 디스플레이(170)를 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 구성 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 구성에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.According to Figure 9, the robot 100' includes a memory 110, a communication interface 120, a processor 130, a user interface 140, a microphone 150, a driver 155, a sensor 160, and a speaker ( 165) and a display 170. Among the configurations shown in FIG. 9, detailed descriptions of configurations that overlap with those shown in FIG. 2 will be omitted.
사용자 인터페이스(140)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린, 리모콘 송수신부 등으로 구현될 수 있다. 리모콘 송수신부는 적외선 통신, 블루투스 통신 또는 와이파이 통신 중 적어도 하나의 통신 방식을 통해 외부 원격 제어 장치로부터 리모콘 신호를 수신하거나, 리모콘 신호를 송신할 수 있다.The user interface 140 may be implemented with devices such as buttons, touch pads, mice, and keyboards, or may be implemented with a touch screen, remote control transceiver, etc. that can also perform the above-described display function and manipulation input function. The remote control transceiver may receive a remote control signal from an external remote control device or transmit a remote control signal through at least one communication method among infrared communication, Bluetooth communication, or Wi-Fi communication.
마이크(150)는 소리를 획득하여 전기 신호로 변환하는 모듈을 의미할 수 있으며, 콘덴서 마이크, 리본 마이크, 무빙코일 마이크, 압전소자 마이크, 카본 마이크, MEMS(Micro Electro Mechanical System) 마이크일 수 있다. 또한, 무지향성, 양지향성, 단일지향성, 서브 카디오이드(Sub Cardioid), 슈퍼 카디오이드(Super Cardioid), 하이퍼 카디오이드(Hyper Cardioid)의 방식으로 구현될 수 있다.The microphone 150 may refer to a module that acquires sound and converts it into an electrical signal, and may be a condenser microphone, ribbon microphone, moving coil microphone, piezoelectric element microphone, carbon microphone, or MEMS (Micro Electro Mechanical System) microphone. Additionally, it can be implemented in omni-directional, bi-directional, uni-directional, sub-cardioid, super-cardioid, and hyper-cardioid ways.
구동부(155)는 로봇(100)을 주행시킬 수 있는 장치이다. 구동부(155)는 프로세서(130)의 제어에 따라 주행 방향 및 주행 속도를 조절할 수 있으며, 일 예에 따른 구동부(155)는 로봇(100')이 주행하기 위한 동력을 발생시키는 동력발생장치(예: 사용 연료(또는 에너지원)에 따라 가솔린 엔진(engine), 디젤 엔진, LPG(liquefied petroleum gas) 엔진, 전기 모터 등), 주행 방향을 조절하기 위한 조향 장치(예: 기계식 스티어링(manual steering), 유압식 스티어링(hydraulics steering), 전자식 스티어링(electronic control power steering; EPS) 등), 동력에 따라 로봇(100')을 주행시키는 주행 장치(예: 바퀴, 프로펠러 등) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 구동부(155)는 로봇(100')의 주행 타입(예: 휠 타입, 보행 타입, 비행 타입 등)에 따라 변형 실시될 수 있다.The driving unit 155 is a device that can drive the robot 100. The driving unit 155 can adjust the traveling direction and traveling speed according to the control of the processor 130, and the driving unit 155 according to an example is a power generating device (e.g. : Depending on the fuel (or energy source) used, gasoline engine, diesel engine, LPG (liquefied petroleum gas) engine, electric motor, etc.), steering device to control the driving direction (e.g., mechanical steering (manual steering), It may include hydraulics steering (hydraulics steering, electronic control power steering (EPS), etc.), and a traveling device (e.g. wheels, propellers, etc.) that drives the robot (100') according to power. Here, the driving unit 155 may be modified according to the driving type (e.g., wheel type, walking type, flying type, etc.) of the robot 100'.
적어도 하나의 센서(160, 이하 센서)는 다양한 타입의 복수의 센서를 포함할 수 있다. 센서(160)는 물리량을 계측하거나 로봇(100')의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서(160)는 카메라를 포함할 수 있으며, 카메라는 오브젝트에 의해 반사되어 수신되는 가시광 기타 광학 신호를 이미지 센서로 포커싱하는 렌즈 및 가시광 기타 광학 신호를 감지할 수 있는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 여기서, 이미지 센서는 복수의 픽셀로 구분되는 2D의 픽셀 어레이를 포함할 수 있으며, 일 예에 따른 카메라는 뎁스 카메라로 구현될 수 있다. 또한, 센서(160)는 라이더(LIDAR, Light Detection And Ranging) 센서 및 TOF(Time of flight) 센서와 같은 거리 센서를 포함할 수 있다.At least one sensor 160 (hereinafter referred to as sensor) may include a plurality of sensors of various types. The sensor 160 may measure a physical quantity or detect the operating state of the robot 100' and convert the measured or sensed information into an electrical signal. The sensor 160 may include a camera, and the camera may include a lens that focuses visible light and other optical signals reflected by an object and received onto an image sensor, and an image sensor that can detect visible light and other optical signals. Here, the image sensor may include a 2D pixel array divided into a plurality of pixels, and the camera according to one example may be implemented as a depth camera. Additionally, the sensor 160 may include a distance sensor such as a LIDAR (Light Detection And Ranging) sensor and a TOF (Time of Flight) sensor.
그 밖에 적어도 하나의 센서(160)는 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서, 온/습도 센서, 조도 센서 또는 UV(ultra violet) 센서 중의 적어도 하나를 포함할 수도 있다.In addition, at least one sensor 160 may include a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor (e.g., an RGB (red, green, blue) sensor), It may include at least one of a biometric sensor, a temperature/humidity sensor, an illumination sensor, or a UV (ultra violet) sensor.
스피커(165)는, 고음역대 소리 재생을 위한 트위터, 중음역대 소리 재생을 위한 미드레인지, 저음역대 소리 재생을 위한 우퍼, 극저음역대 소리 재생을 위한 서브우퍼, 공진을 제어하기 위한 인클로저, 스피커에 입력되는 전기 신호 주파수를 대역 별로 나누는 크로스오버 네트워크 등으로 이루어질 수 있다.The speaker 165 includes a tweeter for reproducing high-pitched sounds, a midrange for reproducing mid-range sounds, a woofer for reproducing low-pitched sounds, a subwoofer for reproducing extremely low-pitched sounds, an enclosure for controlling resonance, and input to the speaker. It may be composed of a crossover network that divides the electrical signal frequencies into bands.
스피커(165)는, 음향 신호를 로봇(100')의 외부로 출력할 수 있다. 스피커(165)는 멀티미디어 재생, 녹음 재생, 각종 알림음, 음성 메시지 등을 출력할 수 있다. 로봇(100')은 스피커(165)와 같은 오디오 출력 장치를 포함할 수 있으나, 오디오 출력 단자와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 특히, 스피커(165)는 획득한 정보, 획득한 정보에 기초하여 가공·생산한 정보, 사용자 음성에 대한 응답 결과 또는 동작 결과 등을 음성 형태로 제공할 수 있다.The speaker 165 may output an acoustic signal to the outside of the robot 100'. The speaker 165 can output multimedia playback, recording playback, various notification sounds, voice messages, etc. The robot 100' may include an audio output device such as the speaker 165, or may include an output device such as an audio output terminal. In particular, the speaker 165 can provide acquired information, information processed and produced based on the acquired information, response results to the user's voice, or operation results, etc. in voice form.
디스플레이(170)는 자발광 소자를 포함하는 디스플레이 또는, 비자발광 소자 및 백라이트를 포함하는 디스플레이로 구현될 수 있다. 예를 들어, LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, LED(Light Emitting Diodes), 마이크로 LED(micro LED), Mini LED, PDP(Plasma Display Panel), QD(Quantum dot) 디스플레이, QLED(Quantum dot light-emitting diodes) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(170) 내에는 a-si TFT, LTPS(low temperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 한편, 디스플레이(170)는 터치 센서와 결합된 터치 스크린, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 롤러블 디스플레이(rollable display), 3차원 디스플레이(3D display), 복수의 디스플레이 모듈이 물리적으로 연결된 디스플레이 등으로 구현될 수 있다. 프로세서(120)는 상술한 다양한 실시 예에 따라 획득된 출력 영상을 출력하도록 디스플레이(170)를 제어할 수 있다. 여기서, 출력 영상은, 4K 또는 8K 이상의 고해상도 영상일 수 있다.The display 170 may be implemented as a display including a self-emitting device or a display including a non-emitting device and a backlight. For example, Liquid Crystal Display (LCD), Organic Light Emitting Diodes (OLED) display, Light Emitting Diodes (LED), micro LED, Mini LED, Plasma Display Panel (PDP), and Quantum dot (QD) display. , QLED (Quantum dot light-emitting diodes), etc. can be implemented as various types of displays. The display 170 may also include a driving circuit and a backlight unit that may be implemented in the form of a-si TFT, low temperature poly silicon (LTPS) TFT, or organic TFT (OTFT). Meanwhile, the display 170 is implemented as a touch screen combined with a touch sensor, a flexible display, a rollable display, a 3D display, a display in which a plurality of display modules are physically connected, etc. It can be. The processor 120 may control the display 170 to output the output image obtained according to the various embodiments described above. Here, the output image may be a high-resolution image of 4K or 8K or higher.
상술한 다양한 실시 예에 따르면, 로봇이 특정 서비스를 수행할 수 없는 경우에도, 기 설정된 거리 이내에 위치한 디바이스가 특정 서비스를 대신 수행할 수 있게 된다. 이에 따라 사용자에게 지속적인 서비스 제공이 가능하게 되며, 사용자의 만족도가 향상된다.According to the various embodiments described above, even when a robot cannot perform a specific service, a device located within a preset distance can perform the specific service instead. As a result, continuous service provision to users becomes possible and user satisfaction improves.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 로봇에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다. 또는 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은 딥 러닝 기반의 학습된 신경망(또는 심층 학습된 신경망) 즉, 학습 네트워크 모델을 이용하여 수행될 수 있다. 또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 로봇에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다. 또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 로봇에 구비된 임베디드 서버, 또는 로봇의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다. Meanwhile, the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be implemented in the form of an application that can be installed on an existing robot. Alternatively, the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be performed using a deep learning-based learned neural network (or deep learned neural network), that is, a learning network model. Additionally, the methods according to various embodiments of the present disclosure described above may be implemented only by upgrading software or hardware for an existing robot. Additionally, the various embodiments of the present disclosure described above can also be performed through an embedded server provided in the robot or an external server of the robot.
한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 디스플레이 장치(예: 디스플레이 장치(A))를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.Meanwhile, according to an example of the present disclosure, the various embodiments described above may be implemented as software including instructions stored in a machine-readable storage media (e.g., a computer). You can. The device is a device capable of calling instructions stored from a storage medium and operating according to the called instructions, and may include a display device (eg, display device A) according to the disclosed embodiments. When an instruction is executed by a processor, the processor may perform the function corresponding to the instruction directly or using other components under the control of the processor. Instructions may contain code generated or executed by a compiler or interpreter. A storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-transitory' only means that the storage medium does not contain signals and is tangible, and does not distinguish whether the data is stored semi-permanently or temporarily in the storage medium.
또한, 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.Additionally, according to one embodiment, the methods according to various embodiments described above may be provided and included in a computer program product. Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers. The computer program product may be distributed on a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or online through an application store (e.g. Play Store™). In the case of online distribution, at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or created temporarily in a storage medium such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.In addition, each component (e.g., module or program) according to the various embodiments described above may be composed of a single or multiple entities, and some of the sub-components described above may be omitted, or other sub-components may be omitted. Additional components may be included in various embodiments. Alternatively or additionally, some components (e.g., modules or programs) may be integrated into a single entity and perform the same or similar functions performed by each corresponding component prior to integration. According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or at least some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. You can.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In the above, preferred embodiments of the present disclosure have been shown and described, but the present disclosure is not limited to the specific embodiments described above, and may be used in the technical field pertaining to the disclosure without departing from the gist of the disclosure as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical ideas or perspectives of the present disclosure.

Claims (15)

  1. 특정 서비스를 수행하는 로봇에 있어서,In robots that perform specific services,
    적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐(feature)와 관련된 디바이스 정보가 저장된 메모리;a memory storing device information related to features included in each of at least one device;
    통신 인터페이스; 및 communication interface; and
    상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하고,If the robot is identified as being unable to perform the specific service, identify at least one device that exists within a preset distance from the robot,
    상기 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별하고,Identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in the memory,
    상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하고, Obtaining a degree of similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information by comparing the plurality of reference feature information required to perform the specific service and the plurality of feature information identified based on the device information,
    상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하고, Identify whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity,
    상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하는 로봇.When the at least one device is identified as capable of performing the specific service, one or more processors that transmit information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device through the communication interface; Robots including.
  2. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 기 설정된 거리 이내에 존재하는 복수의 디바이스로서 제1 디바이스 및 제2 디바이스가 식별되면, 상기 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 제1 디바이스에 대응되는 제1 디바이스 정보 및 상기 제2 디바이스에 대응되는 제2 디바이스 정보를 식별하고, When a first device and a second device are identified as a plurality of devices existing within the preset distance, first device information corresponding to the first device and second device corresponding to the second device are based on the information stored in the memory. 2 Identify device information,
    상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 제1 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제1 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 제1 피쳐 정보 간 제1 유사도를 획득하고, Obtaining a first degree of similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of first feature information by comparing the plurality of first feature information identified based on the plurality of reference feature information and the first device information,
    상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 제2 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제2 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 제2 피쳐 정보 간 제2 유사도를 획득하고, Comparing the plurality of reference feature information and the plurality of second feature information identified based on the second device information to obtain a second similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of second feature information,
    상기 획득된 제1 유사도에 기초하여 상기 제1 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하고, Identify whether the first device can perform the specific service based on the obtained first similarity,
    상기 획득된 제2 유사도에 기초하여 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는, 로봇.A robot that identifies whether the second device can perform the specific service based on the obtained second similarity.
  3. 제2항에 있어서, According to paragraph 2,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 제1 디바이스 및 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중 상대적으로 큰 유사도를 식별하고, When the first device and the second device are identified as capable of performing the specific service, a relatively large similarity among the first similarity and the second similarity is identified,
    상기 통신 인터페이스를 통해 상기 식별된 유사도에 대응되는 디바이스로 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송하는, 로봇.A robot that transmits information for performing the specific service to a device corresponding to the identified similarity through the communication interface.
  4. 제2항에 있어서, According to paragraph 2,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 획득된 제1 유사도가 임계 값 이상이면, 상기 제1 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별하고, If the obtained first similarity is greater than or equal to a threshold, the first device is identified as capable of performing the specific service,
    상기 획득된 제2 유사도가 상기 임계 값 이상이면, 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별하는, 로봇.If the obtained second similarity is greater than or equal to the threshold, the robot identifies that the second device can perform the specific service.
  5. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 특정 서비스의 타입에 기초하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 각각에 대응되는 가중치를 식별하고, Identifying a weight corresponding to each of the plurality of reference feature information based on the type of the specific service,
    상기 식별된 가중치에 기초하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하는, 로봇.A robot that obtains similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information based on the identified weight.
  6. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 특정 서비스는 제1 서비스 및 제2 서비스를 포함하며, The specific service includes a first service and a second service,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 제1 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 제1 기준 피쳐 정보 및 상기 제2 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 제2 기준 피쳐 정보를 식별하고, Identifying a plurality of first reference feature information required to perform the first service and a plurality of second reference feature information required to perform the second service,
    상기 제1 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 제1 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 제3 유사도를 획득하고, Comparing the first reference feature information and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain a third degree of similarity between the first plurality of reference feature information and the plurality of feature information,
    상기 획득된 제3 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 제1 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하고, Identify whether the at least one device can perform the first service based on the obtained third similarity,
    상기 제2 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 제2 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 제4 유사도를 획득하고, Obtaining a fourth degree of similarity between the plurality of second reference feature information and the plurality of feature information by comparing the second reference feature information and the plurality of feature information identified based on the device information,
    상기 획득된 제4 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 제2 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는, 로봇. A robot that identifies whether the at least one device can perform the second service based on the obtained fourth similarity.
  7. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보는, Information for performing the specific service above is:
    상기 특정 서비스에 대응되는 피쳐 정보, 상기 특정 서비스와 관련된 히스토리 정보 및 상기 특정 서비스와 관련된 사용자 설정 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 로봇. A robot comprising at least one of feature information corresponding to the specific service, history information related to the specific service, and user setting information related to the specific service.
  8. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 프로세서는,The processor,
    상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스의 운영 체제와 관련된 정보를 획득하고, If the at least one device is identified as capable of performing the specific service, obtain information related to the operating system of the at least one device,
    상기 획득된 정보에 기초하여 상기 특정 서비스와 관련된 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스의 운영 체제에서 실행 가능한 애플리케이션 형태로 변환하고, Converting information related to the specific service into an application form executable on an operating system of the at least one device based on the obtained information,
    상기 애플리케이션 형태의 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는, 로봇.A robot that transmits information in the form of the application to the at least one device.
  9. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 프로세서는, The processor,
    상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송한 후, 상기 적어도 하나의 디바이스로부터 상기 특정 서비스의 수행과 관련된 피드백 정보가 수신되면, 상기 수신된 피드백 정보에 기초하여 상기 특정 서비스의 수행 상태를 식별하는, 로봇.After transmitting information for performing the specific service to the at least one device, when feedback information related to performing the specific service is received from the at least one device, the specific service is provided based on the received feedback information. Robot that identifies performance status.
  10. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 피쳐와 관련된 디바이스 정보는, Device information related to features included in each of the at least one device,
    상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 포함된 프로세서, 마이크, 모터, 센서, 스피커, 디스플레이 및 메모리 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함하고, Contains information related to at least one of a processor, microphone, motor, sensor, speaker, display, and memory included in each of the at least one device,
    상기 특정 서비스는, The specific service above is,
    서빙 서비스, 안내 서비스 및 배송 서비스 중 적어도 하나를 포함하는, 로봇. A robot comprising at least one of a serving service, a guiding service, and a delivery service.
  11. 특정 서비스를 수행하는 로봇의 제어 방법에 있어서, In the control method of a robot performing a specific service,
    상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계;identifying whether the robot can perform the specific service;
    상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하는 단계;When the robot is identified as being unable to perform the specific service, identifying at least one device that exists within a preset distance from the robot;
    메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별하는 단계;Identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory;
    상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하는 단계;Comparing a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain a degree of similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information;
    상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계; 및Identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity; and
    상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 단계;를 포함하는 제어 방법.When the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device.
  12. 제11항에 있어서, According to clause 11,
    상기 디바이스 정보를 식별하는 단계는, The step of identifying the device information is,
    상기 기 설정된 거리 이내에 존재하는 복수의 디바이스로서 제1 디바이스 및 제2 디바이스가 식별되면, 메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 제1 디바이스에 대응되는 제1 디바이스 정보 및 상기 제2 디바이스에 대응되는 제2 디바이스 정보를 식별하는 단계;를 포함하고, When a first device and a second device are identified as a plurality of devices existing within the preset distance, first device information corresponding to the first device and second device information corresponding to the second device are based on information stored in the memory. Including; identifying device information;
    상기 유사도를 획득하는 단계는, The step of obtaining the similarity is,
    상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 제1 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제1 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 제1 피쳐 정보 간 제1 유사도를 획득하는 단계; 및Comparing the plurality of reference feature information and a plurality of first feature information identified based on the first device information to obtain a first similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of first feature information; and
    상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 제2 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 제2 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 제2 피쳐 정보 간 제2 유사도를 획득하는 단계;를 포함하고, Comparing a plurality of second feature information identified based on the plurality of reference feature information and the second device information to obtain a second similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of second feature information; Contains,
    상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계는,The step of identifying whether the specific service can be performed is,
    상기 획득된 제1 유사도에 기초하여 상기 제1 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계; 및Identifying whether the first device can perform the specific service based on the obtained first similarity; and
    상기 획득된 제2 유사도에 기초하여 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.A control method including; identifying whether the second device can perform the specific service based on the obtained second similarity.
  13. 제12항에 있어서, According to clause 12,
    상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 단계는, The step of transmitting to at least one device is:
    상기 제1 디바이스 및 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중 상대적으로 큰 유사도를 식별하는 단계; 및When the first device and the second device are identified as capable of performing the specific service, identifying a relatively greater similarity among the first similarity and the second similarity; and
    상기 식별된 유사도에 대응되는 디바이스로 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 전송하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.A control method including; transmitting information for performing the specific service to a device corresponding to the identified similarity.
  14. 제12항에 있어서, According to clause 12,
    상기 제1 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계는,The step of identifying whether the first device can perform the specific service includes:
    상기 획득된 제1 유사도가 임계 값 이상이면, 상기 제1 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별하고, If the obtained first similarity is greater than or equal to a threshold, the first device is identified as capable of performing the specific service,
    상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계는,The step of identifying whether the second device can perform the specific service includes:
    상기 획득된 제2 유사도가 상기 임계 값 이상이면, 상기 제2 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별하는, 제어 방법.If the obtained second similarity is greater than or equal to the threshold, the control method identifies the second device as capable of performing the specific service.
  15. 로봇의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 로봇이 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 동작은, A non-transitory computer-readable recording medium storing computer instructions that, when executed by a processor of a robot, cause the robot to perform an operation, the operation comprising:
    상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계;identifying whether the robot can perform the specific service;
    상기 로봇이 상기 특정 서비스를 수행할 수 없는 것으로 식별되면, 상기 로봇으로부터 기 설정된 거리 이내에 존재하는 적어도 하나의 디바이스를 식별하는 단계;When the robot is identified as being unable to perform the specific service, identifying at least one device existing within a preset distance from the robot;
    메모리에 저장된 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스 각각에 대응되는 디바이스 정보를 식별하는 단계;Identifying device information corresponding to each of the at least one device based on information stored in a memory;
    상기 특정 서비스를 수행하기 위해 필요한 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 디바이스 정보에 기초하여 식별된 복수의 피쳐 정보를 비교하여 상기 복수의 기준 피쳐 정보 및 상기 복수의 피쳐 정보 간 유사도를 획득하는 단계;Comparing a plurality of reference feature information required to perform the specific service and a plurality of feature information identified based on the device information to obtain a degree of similarity between the plurality of reference feature information and the plurality of feature information;
    상기 획득된 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는지 여부를 식별하는 단계; 및Identifying whether the at least one device can perform the specific service based on the obtained similarity; and
    상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행할 수 있는 것으로 식별되면, 상기 적어도 하나의 디바이스가 상기 특정 서비스를 수행하기 위한 정보를 상기 적어도 하나의 디바이스로 전송하는 단계;를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.When the at least one device is identified as capable of performing the specific service, transmitting information for the at least one device to perform the specific service to the at least one device; a non-transitory computer comprising a. Readable recording medium.
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