WO2024150842A1 - 로봇 - Google Patents

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WO2024150842A1
WO2024150842A1 PCT/KR2023/000437 KR2023000437W WO2024150842A1 WO 2024150842 A1 WO2024150842 A1 WO 2024150842A1 KR 2023000437 W KR2023000437 W KR 2023000437W WO 2024150842 A1 WO2024150842 A1 WO 2024150842A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
hatch
robot
cargo
link
driving
Prior art date
Application number
PCT/KR2023/000437
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김영은
사재천
김남진
김민곤
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to PCT/KR2023/000437 priority Critical patent/WO2024150842A1/ko
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J5/00—Manipulators mounted on wheels or on carriages
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls

Definitions

  • the present invention relates to robots.
  • a robot is a machine that automatically processes or operates a given task based on its own capabilities.
  • the application fields of robots can be broadly classified into industrial, medical, space, underwater, etc., and can be used in a variety of fields.
  • An example of a robot may be a delivery robot that transports goods (hereinafter referred to as goods) such as food, medicine, and delivery goods to the destination.
  • goods such as food, medicine, and delivery goods
  • the deliverer who receives the goods carries the goods in the robot. You can take items out of the robot by holding them with your hand.
  • the purpose of this embodiment is to provide a robot that can safely unload goods to their destination with a simple structure.
  • the robot according to this embodiment includes a traveling module; Cargo placed on the driving module and having a space for storing goods; A hatch that opens and closes the space; Link to hatch; and a driving mechanism that moves the link, and the hatch may include a plurality of hatch plates that are spread out in multiple stages.
  • an inner plate may be hingedly connected to at least one of the driving module and the cargo.
  • a link connection portion to which a link is connected may be formed on an outer plate among the plurality of hatch plates.
  • Auxiliary rollers that roll along the ground may be disposed on the outer plate.
  • the driving module can tilt the cargo after deploying the hatch.
  • the robot includes a processor, and the processor can drive the travel module in a forward mode when the plurality of plates are unfolded and the article is unloaded unsafely.
  • the driving mechanism may include a driving source disposed on a side cargo of the cargo, and a power transmission member connected to the driving source and a link.
  • the power transmission member includes a belt to which a link is connected; A driving pulley that operates the belt; and an idler that guides the belt.
  • the robot may further include a locker disposed in the cargo and locking the hatch in the closed position.
  • the robot may further include a first sensor that senses the link when the link moves the hatch to the fully deployed position, and a second sensor that senses the link when the link moves the hatch to the closed position.
  • the robot may further include a sliding guide that is placed on the cargo and guides the link in an inclined direction.
  • the robot has a shaft arranged vertically in the cargo; And it may further include a slider connected to one of the plurality of hatch plates and guided along the shaft.
  • the hatch that shields the space of the cargo includes a plurality of hatch plates that are spread out in multiple stages, so that goods contained in the space can be safely and quickly unloaded along the plurality of hatch plates.
  • an inner plate among the plurality of hatch plates is hingedly connected to at least one of the travel module and the cargo, so that the plurality of hatch plates can rotate together.
  • the link is connected to the link connection portion formed on the outer plate among the plurality of hatch plates, so that sagging of the outer plate can be minimized.
  • auxiliary roller disposed on the outer plate can roll along the ground, thereby minimizing damage to the outer plate that may occur when the outer plate slides along the ground.
  • the travel module can tilt the cargo to move goods from the cargo to the hatch without a separate device for transporting the goods, and lower the goods moved above the hatch to the ground.
  • the travel module is driven in a forward mode, so that the article remaining on the outer plate can be moved to the ground with high reliability.
  • the locker disposed in the cargo locks the hatch in the closed position, thereby limiting the hatch from opening arbitrarily while the robot is running, and allowing goods to be safely accommodated in the cargo.
  • FIG. 1 is a diagram showing an AI device including a robot according to this embodiment
  • Figure 2 is a diagram showing an AI server connected to a robot according to this embodiment
  • FIG. 3 is a diagram showing an AI system according to this embodiment
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a robot according to this embodiment unloading goods
  • Figure 5 is a perspective view showing the cargo and hatch according to this embodiment
  • Figure 6 is a perspective view showing the process of unfolding the hatch shown in Figure 5;
  • Figure 7 is a diagram showing the process of unloading goods by a robot according to this embodiment.
  • Figure 8 is a diagram showing when the robot according to this embodiment unloads the goods unsafely
  • Figure 9 is a diagram illustrating the process in which the robot according to this embodiment prepares to drive after unloading the goods
  • FIG. 10 is a perspective view showing the cargo and hatch of another example of a robot according to this embodiment.
  • FIG. 11 is a perspective view showing the process in which the hatch shown in FIG. 10 is developed.
  • a robot can refer to a machine that automatically processes or operates a given task based on its own abilities.
  • a robot that has the ability to recognize the environment, make decisions on its own, and perform actions can be called an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. depending on their purpose or field of use.
  • a robot is equipped with a driving unit including an actuator or motor and can perform various physical movements such as moving robot joints.
  • a mobile robot includes wheels, brakes, and propellers in the driving part, and can travel on the ground or fly in the air through the driving part.
  • Machine learning refers to the field of defining various problems dealt with in the field of artificial intelligence and researching methodologies to solve them. do.
  • Machine learning is also defined as an algorithm that improves the performance of a task through consistent experience.
  • ANN Artificial Neural Network
  • ANN is a model used in machine learning. It can refer to an overall model with problem-solving capabilities that is composed of artificial neurons (nodes) that form a network through the combination of synapses. Artificial neural networks can be defined by connection patterns between neurons in different layers, a learning process that updates model parameters, and an activation function that generates output values.
  • An artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses connecting neurons. In an artificial neural network, each neuron can output the activation function value for the input signals, weight, and bias input through the synapse.
  • Model parameters refer to parameters determined through learning and include the weight of synaptic connections and the bias of neurons.
  • Hyperparameters refer to parameters that must be set before learning in a machine learning algorithm, and include learning rate, number of repetitions, mini-batch size, initialization function, etc.
  • the purpose of learning an artificial neural network can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function can be used as an indicator to determine optimal model parameters during the learning process of an artificial neural network.
  • Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning depending on the learning method.
  • Supervised learning refers to a method of training an artificial neural network with a label for the learning data given.
  • a label is the correct answer (or result value) that the artificial neural network must infer when learning data is input to the artificial neural network. It can mean.
  • Unsupervised learning can refer to a method of training an artificial neural network in a state where no labels for training data are given.
  • Reinforcement learning can refer to a learning method in which an agent defined within an environment learns to select an action or action sequence that maximizes the cumulative reward in each state.
  • machine learning implemented with a deep neural network is also called deep learning, and deep learning is a part of machine learning.
  • machine learning is used to include deep learning.
  • Autonomous driving refers to technology that drives on its own, and an autonomous vehicle refers to a vehicle that drives without user intervention or with minimal user intervention.
  • autonomous driving includes technology that maintains the driving lane, technology that automatically adjusts speed such as adaptive cruise control, technology that automatically drives along a set route, technology that automatically sets the route and drives once the destination is set, etc. All of these can be included.
  • Vehicles include vehicles equipped only with an internal combustion engine, hybrid vehicles equipped with both an internal combustion engine and an electric motor, and electric vehicles equipped with only an electric motor, and may include not only cars but also trains and motorcycles.
  • the self-driving vehicle can be viewed as a robot with self-driving functions.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an AI device including a robot according to this embodiment.
  • the AI device 10 includes TVs, projectors, mobile phones, smartphones, desktop computers, laptops, digital broadcasting terminals, PDAs (personal digital assistants), PMPs (portable multimedia players), navigation, tablet PCs, wearable devices, and set-top boxes (STBs). ), DMB receivers, radios, washing machines, refrigerators, desktop computers, digital signage, robots, vehicles, etc. can be implemented as fixed or movable devices.
  • the AI device 10 includes a communication interface 11, an input interface 12, a learning processor 13, a sensor 14, an output interface 15, a memory 17, and a processor 18. It may include etc.
  • the communication interface 11 can transmit and receive data with external devices such as other AI devices 10a to 10e or the AI server 20 using wired or wireless communication technology.
  • the communication interface 11 can transmit and receive sensor information, user input, learning models, control signals, etc. with external devices.
  • communication technologies used by the communication interface 11 include GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), LTE (Long Term Evolution), 5G, WLAN (Wireless LAN), and Wi-Fi (Wireless- Fidelity), Bluetooth, RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, NFC (Near Field Communication), etc.
  • GSM Global System for Mobile communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • WLAN Wireless LAN
  • Wi-Fi Wireless- Fidelity
  • Bluetooth Bluetooth
  • RFID Radio Frequency Identification
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input interface 12 can acquire various types of data.
  • the input interface 12 may include a camera for inputting video signals, a microphone for receiving audio signals, and a user input interface for receiving information from the user.
  • the camera or microphone may be treated as a sensor, and the signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information.
  • the input interface 12 can acquire training data for model learning and input data to be used when obtaining an output using the learning model.
  • the input interface 12 may acquire unprocessed input data, and in this case, the processor 18 or the learning processor 13 may extract input features by preprocessing the input data.
  • the learning processor 13 can learn a model composed of an artificial neural network using training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • a learning model can be used to infer a result value for new input data other than learning data, and the inferred value can be used as the basis for a decision to perform an operation.
  • the learning processor 13 may perform AI processing together with the learning processor 24 of the AI server 20.
  • the learning processor 13 may include a memory integrated or implemented in the AI device 10.
  • the learning processor 13 may be implemented using the memory 17, an external memory directly coupled to the AI device 10, or a memory maintained in an external device.
  • the sensor 14 may use various sensors to obtain at least one of internal information of the AI device 10, information about the surrounding environment of the AI device 10, and user information.
  • the sensors included in the sensor 14 include a proximity sensor, illuminance sensor, acceleration sensor, magnetic sensor, gyro sensor, inertial sensor, RGB sensor, IR sensor, fingerprint recognition sensor, ultrasonic sensor, optical sensor, microphone, lidar, Radar, etc.
  • the output interface 15 may generate output related to vision, hearing, or tactile sensation.
  • the output interface 15 may include a display unit that outputs visual information, a speaker that outputs auditory information, and a haptic module that outputs tactile information.
  • the memory 17 can store data supporting various functions of the AI device 10.
  • the memory 17 may store input data, learning data, learning models, learning history, etc. obtained from the input interface 12.
  • Processor 18 may determine at least one executable operation of AI device 10 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or machine learning algorithm. And, the processor 18 can control the components of the AI device 10 to perform the determined operation.
  • the processor 18 may request, retrieve, receive, or utilize data from the learning processor 13 or the memory 17, and perform an operation that is predicted or determined to be desirable among the at least one executable operation.
  • Components of the AI device 10 can be controlled to execute.
  • the processor 18 may generate a control signal to control the external device and transmit the generated control signal to the external device.
  • the processor 18 may obtain intent information regarding user input and determine the user's requirements based on the obtained intent information.
  • the processor 18 uses at least one of a STT (Speech To Text) engine for converting voice input into a character string or a Natural Language Processing (NLP) engine for acquiring intent information of natural language, so that the user Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT Seech To Text
  • NLP Natural Language Processing
  • At this time, at least one of the STT engine or the NLP engine may be composed of at least a portion of an artificial neural network learned according to a machine learning algorithm. And, at least one of the STT engine or NLP engine is learned by the learning processor 13, learned by the learning processor 24 of the AI server 20, or learned by distributed processing thereof. It could be.
  • the processor 18 collects history information including the operation content of the AI device 10 or the user's feedback on the operation, and stores it in the memory 17 or the learning processor 13, or in the AI server 20, etc. Can be transmitted to an external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 18 may control at least some of the components of the AI device 10 to run the application program stored in the memory 17. Furthermore, the processor 18 may operate two or more of the components included in the AI device 10 in combination with each other in order to run the application program.
  • Figure 2 is a diagram showing an AI server connected to a robot according to this embodiment.
  • the AI server 20 may refer to a device that trains an artificial neural network using a machine learning algorithm or uses a learned artificial neural network.
  • the AI server 20 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, and may be defined as a 5G network.
  • the AI server 20 may be included as a part of the AI device 10 and perform at least part of the AI processing.
  • the AI server 20 may include a communication interface 21, a memory 23, a learning processor 24, and a processor 26.
  • the communication interface 21 can transmit and receive data with an external device such as the AI device 10.
  • Memory 23 may include model storage 23a.
  • the model storage 23a may store a model (or artificial neural network, 23b) that is being trained or has been learned through the learning processor 24.
  • the learning processor 24 can train the artificial neural network 23b using learning data.
  • the learning model may be used while mounted on the AI server 20 of the artificial neural network, or may be mounted and used on an external device such as the AI device 10.
  • Learning models can be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software.
  • one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 23.
  • the processor 26 may infer a result value for new input data using a learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG. 3 is a diagram showing an AI system according to this embodiment.
  • the AI system 1 includes at least one of an AI server 20, a robot 10a, an autonomous vehicle 10b, an XR device 10c, a smartphone 10d, or a home appliance 10e. It is connected to this cloud network (2).
  • a robot 10a, an autonomous vehicle 10b, an XR device 10c, a smartphone 10d, or a home appliance 10e to which AI technology is applied may be referred to as AI devices 10a to 10e.
  • the cloud network 10 may constitute part of a cloud computing infrastructure or may refer to a network that exists within the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G, Long Term Evolution (LTE) network, or 5G network.
  • each of the devices 10a to 10e, 20 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 10a to 10e, 20 may communicate with each other through a base station, but may also communicate directly with each other without going through the base station.
  • the AI server 20 may include a server that performs AI processing and a server that performs calculations on big data.
  • the AI server 20 is connected to at least one of the AI devices constituting the AI system 1: a robot 10a, an autonomous vehicle 10b, an XR device 10c, a smartphone 10d, or a home appliance 10e. It is connected through the cloud network 10 and can assist at least some of the AI processing of the connected AI devices 10a to 10e.
  • the AI server 20 can train an artificial neural network according to a machine learning algorithm on behalf of the AI devices 10a to 10e, and directly store or transmit the learning model to the AI devices 10a to 10e.
  • the AI server 20 receives input data from the AI devices 10a to 10e, infers a result value for the received input data using a learning model, and provides a response or control command based on the inferred result value. It can be generated and transmitted to AI devices (10a to 10e).
  • the AI devices 10a to 10e may infer a result value for input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • AI devices 10a to 10e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 10a to 10e shown in FIG. 3 can be viewed as specific examples of the AI device 10 shown in FIG. 1.
  • the robot 10a applies AI technology and can be implemented as a guidance robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, etc.
  • the robot 10a may include a robot control module to control its movements, and the robot control module may mean a software module or a chip implementing it as hardware.
  • the robot 10a uses sensor information obtained from various types of sensors to acquire status information of the robot 10a, detect (recognize) the surrounding environment and objects, generate map data, or determine movement path and driving. It can determine a plan, determine a response to user interaction, or determine an action.
  • the robot 10a may use sensor information acquired from at least one sensor among lidar, radar, and camera to determine the movement path and driving plan.
  • the robot 10a can perform the above operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 10a can recognize the surrounding environment and objects using a learning model, and can determine an operation using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the robot 10a or from an external device such as the AI server 20.
  • the robot 10a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but performs the operation by transmitting sensor information to an external device such as the AI server 20 and receiving the result generated accordingly. You may.
  • the robot 10a determines the movement path and driving plan using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information acquired from an external device, and controls the driving unit to follow the determined movement path and driving plan.
  • the robot 10a can be driven accordingly.
  • the map data may include object identification information about various objects arranged in the space where the robot 10a moves.
  • map data may include object identification information for fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • object identification information may include name, type, distance, location, etc.
  • the robot 10a can perform actions or travel by controlling the driving unit based on the user's control/interaction. At this time, the robot 10a may acquire interaction intention information according to the user's motion or voice utterance, determine a response based on the acquired intention information, and perform the operation.
  • the robot 10a applies AI technology and autonomous driving technology and can be implemented as a guidance robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, etc.
  • the robot 10a to which AI technology and autonomous driving technology is applied may refer to the robot itself with autonomous driving functions or the robot 10a that interacts with the autonomous vehicle 10b.
  • the robot 10a with an autonomous driving function may refer to devices that move on their own along a given route without user control, or determine the route on their own and move.
  • the robot 10a and the autonomous vehicle 10b with autonomous driving functions may use a common sensing method to determine one or more of a movement path or a driving plan.
  • the robot 10a and the autonomous vehicle 10b with autonomous driving functions can determine one or more of a movement path or a driving plan using information sensed through lidar, radar, and cameras.
  • the robot 10a that interacts with the autonomous vehicle 10b exists separately from the autonomous vehicle 10b and is linked to the autonomous driving function inside the autonomous vehicle 10b or is connected to the autonomous vehicle 10b. You can perform actions linked to the user on board.
  • the robot 10a interacting with the autonomous vehicle 10b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 10b and provides it to the autonomous vehicle 10b, or acquires sensor information and provides surrounding environment information or By generating object information and providing it to the autonomous vehicle 10b, the autonomous driving function of the autonomous vehicle 10b can be controlled or assisted.
  • the robot 10a interacting with the autonomous vehicle 10b may monitor the user riding the autonomous vehicle 10b or control the functions of the autonomous vehicle 10b through interaction with the user. .
  • the robot 10a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 10b or assist in controlling the driving unit of the autonomous vehicle 10b.
  • the functions of the autonomous vehicle 10b controlled by the robot 10a may include not only the autonomous driving function but also functions provided by a navigation system or audio system provided inside the autonomous vehicle 10b.
  • the robot 10a interacting with the autonomous vehicle 10b may provide information to the autonomous vehicle 10b or assist a function from outside the autonomous vehicle 10b.
  • the robot 10a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 10b, such as a smart traffic light, and may interact with the autonomous vehicle 10b, such as an automatic electric charger for an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 10a is a guide robot that provides various information to users at airports, subways, bus terminals, etc., a serving robot that can serve various items to guests in restaurants, hotels, etc., or goods such as food, medicine, and delivery goods (hereinafter referred to as goods). It may be a delivery robot that can transport (referred to as ).
  • the robot 10a of this embodiment is explained as a delivery robot that can deliver goods to their destination.
  • Figure 4 is a diagram showing an example of a robot according to this embodiment when unloading goods
  • Figure 5 is a perspective view showing a cargo and a hatch according to this embodiment
  • Figure 6 is a process in which the hatch shown in Figure 5 is deployed. This is a perspective view shown.
  • the robot 10a may include a traveling module 30, cargo 40, and hatch 50.
  • the traveling module 30 drives the robot 10a and may include a main body 31.
  • the main body 31 may be composed of a combination of a plurality of members, and the main body 31 may be a robot body.
  • the main body 31 may be provided with at least one display, and the main body 31 may include at least one outer cover 32 that forms an appearance.
  • the outer cover 32 may have a rear opening formed in the rear portion.
  • At least one camera that photographs the surroundings of the robot 10a may be disposed on the main body 31.
  • the main body 31 may include a frame 33 disposed inside the outer cover 32.
  • the main body 31 may include a base plate 34 spaced apart from the ground G.
  • the base plate 34 may form the bottom appearance of the main body 31.
  • the traveling module 30 may include a main body 31, particularly a driving unit 35 provided on the frame 33.
  • the driving unit 35 is configured to drive the robot 10a, and can support the main body 31 so that the main body 31 is spaced from the ground.
  • the driving unit 35 may include at least one driving wheel and a motor that drives the driving wheel.
  • An example of the driving unit 35 may include an in-wheel motor 36.
  • the in-wheel motor 36 may have a motor and a drive wheel rotated by the motor.
  • the driving unit 35 may include a joint 37 to which the in-wheel motor 36 is connected.
  • the joint 37 may be connected to an in-wheel motor 36, particularly a motor.
  • the driving unit 35 may further include a joint motor 38 that is connected to the joint 37 and rotates the joint 37.
  • the driving unit 35 may include a pair of front in-wheel motors 36A spaced apart in the left and right direction (Y) and a pair of rear in-wheel motors 36B spaced apart in the left and right direction (Y).
  • the front in-wheel motor 36A and the rear in-wheel motor 36B may be spaced apart in the front-back direction (X).
  • the driving unit 35 may include a pair of front joints spaced apart in the left and right directions, and a pair of rear joints spaced apart in the left and right directions.
  • the rear in-wheel motor (36B) can correspond 1:1 to the rear joint.
  • the drive unit 35 may include a pair of front joint motors spaced apart in the left and right direction (Y) and a pair of rear joint motors spaced apart in the left and right direction (Y).
  • the front joint motor may correspond 1:1 to the front joint
  • the rear joint motor may correspond 1:1 to the rear joint
  • the driving unit 35 may include four in-wheel motors 36, four joints 37, and four joint motors 38.
  • the drive unit 35 can control a pair of front joint motors and a pair of rear joint motors differently.
  • a pair of front joint motors rotate the front joint as close to vertical as possible
  • a pair of rear joint motors can rotate the rear joint horizontally or as close to horizontal as possible.
  • the driving unit 35 may tilt the cargo 40 in the rearward downward direction RL.
  • a pair of front joint motors rotate the front joints horizontally or as close to horizontal as possible
  • a pair of rear joint motors can rotate the rear joints as close to vertical as possible, and in this case, the drive unit 35 (40) can be tilted forward and downward.
  • the driving module 30 may tilt the cargo 40 rearward and downward when unloading the goods P accommodated in the cargo 40 .
  • the travel module 30 may tilt the cargo 40 rearward and downward.
  • the hatch 50 especially the outer plate 53, can touch the ground G or be as close to the ground G as possible.
  • Cargo 40 may be placed in the travel module 30. Cargo 40 may be placed on top of the travel module 30, as shown in FIG. 4.
  • Cargo 40 may be a carrier that accommodates the delivered product (P).
  • a space (S) in which goods (P) are accommodated may be formed in the cargo (40).
  • Cargo 40 may be a combination of multiple members. As shown in FIG. 5, the cargo 40 may include a lower cargo 41, a pair of side cargos 42 and 43, and a front cargo 44.
  • the space S may be formed between the lower cargo 41, a pair of side cargos 42 and 43, and the front cargo 44.
  • Cargo 40 can protect the goods (P) and help move the goods (P) when delivery of the goods (P) is completed.
  • An inner roller 45 (see FIG. 5) may be disposed in the cargo 40.
  • the inner roller 45 may be rotatably disposed in the lower cargo 41.
  • the cargo 40 may have an open top, and the robot 10a may further include an upper door 46 (see FIG. 4 ) that opens and closes the cargo 40 from the upper side of the cargo 40 .
  • the upper door 46 may be rotatably connected to at least one of the pair of side cargoes 42 and 43 and the front cargo 44 through a hinge axis. The upper door 46 can open upward and, when placed horizontally on the upper side of the cargo 40, can seal the space S.
  • the user or manager of the robot 10a can rotate the upper door 46 upward and insert the article P into the space S, and then the upper door 46 can close the space S. You can.
  • the cargo 40 may have an open rear surface.
  • An opening 47 through which the goods P can be pulled out of the cargo 40 may be formed on the rear surface of the cargo 40 .
  • the hatch 50 can open and close the space (S). As shown in FIG. 6, the hatch 50 may include a plurality of hatch plates 51, 52, and 53 that are spread out in multiple stages.
  • Two or more hatch plates 51, 52, and 53 may be provided. Two or three or more hatch plates 51, 52, and 53) may be deployed to increase the length of the hatch 50 or reversely deployed to decrease the length of the hatch 50.
  • the length of the hatch 50 may be defined as the length of the hatch 50 in the front-to-back direction (X).
  • the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 When the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 are fully unfolded, they may include an inner plate 51 (first plate) and an outer plate 53 (second plate).
  • the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 may further include at least one intermediate plate 52 (third plate).
  • the outer plate 53 can be slidably disposed on the inner plate 51.
  • Guide rails may be provided on both sides of the inner plate 51 to slide and guide the outer plate 53.
  • the middle plate 52 can be slidably placed on the inner plate 51, and the outer plate 53 is the middle plate 52. It can be arranged to be slideable.
  • Guide rails for slidingly guiding the middle plate 52 may be provided on both sides of the inner plate 51, and guide rails for slidingly guiding the outer plate 53 may be provided on both sides of the middle plate 52.
  • the length of the hatch 50 may be the longest, and when they are reversed and overlapped with each other, the length of the hatch 50 may be the shortest. .
  • the hatch 50 may be hingedly connected to at least one of the travel module 30 and the cargo 40.
  • One of the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 (for example, the inner plate 51) may be hingedly connected to at least one of the travel module 30 and the cargo 40.
  • the inner plate 51 may be connected to the travel module 30 or the cargo 40 through a hinge shaft 54.
  • Hatch 50 may further include a hatch cover 58 (see FIG. 4). Hatch cover 58 may define the rear appearance of hatch 50 when hatch 50 is erected.
  • the hatch cover 58 may be connected to the travel module 30 or the cargo 40 through a hinge shaft.
  • the hatch cover 58 may be connected to one of the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 (for example, the inner plate 51). The hatch cover 58 may rotate together with the hatch plate 51 when the connected hatch plate 51 rotates.
  • the hatch 50 can be erected vertically while the length of the hatch 50 is shortened and reversed, and can close the space S of the cargo 40.
  • the hatch 50 can be rotated to open backward about the hinge axis 54.
  • the hatch 50 can be extended in length and laid horizontally or close to horizontally, and can open the space S of the cargo 40. You can.
  • the robot 10a may include a link 60 and a driving mechanism 70, as shown in FIGS. 5 and 6.
  • the link 60 and the drive mechanism 70 may be a hatch drive module, and the hatch drive module can rotate the hatch 50 and deploy/reverse the hatch 50.
  • Hatch drive modules may be provided on both left and right sides of the cargo 40, respectively.
  • the robot 10a may include a left hatch driving module disposed in the left cargo 42 and a right hatch driving module disposed in the right cargo 43.
  • Link 60 may be connected to hatch 50.
  • Link 60 may be connected to one of a plurality of hatch plates 51, 52, and 53.
  • a link connection portion 55 to which the link 60 is connected may be formed on the outer plate 53 among the plurality of hatch plates 51, 52, and 53.
  • the link connection portion 55 may be rotatably connected to the link 60. When the link 60 slides, the link connection portion 55 may rotate around the connection shaft 56.
  • Link connection portions 55 may be formed on both sides of the outer plate 53, respectively.
  • the link connection portion 55 may include a protrusion 55a protruding from the outer plate 53 in the left-right direction (Y) and a bent portion 55b bent from the protrusion 55a in the front-back direction (X).
  • the bent portion 55b may overlap the link 60 in the left and right direction (Y).
  • a through hole through which the connecting shaft 56 passes may be formed in each of the link connection portion 55 and the link 60.
  • a through hole through which the connecting shaft 56 penetrates may be formed to be open in the left and right directions, and in an area close to the rear end of the link 60, a through hole through which the connecting shaft 56 penetrates may be open in the left and right directions. can be formed.
  • An auxiliary roller 57 rolling along the ground G may be disposed on the outer plate 53.
  • a plurality of auxiliary rollers 57 may be provided on the outer plate 53.
  • the plurality of auxiliary rollers 57 may include a left auxiliary roller and a right auxiliary roller, and the left auxiliary roller and the right auxiliary roller may be spaced apart in the left and right directions.
  • the auxiliary roller 57 may be disposed on the back of the outer plate 53 and close to the top of the outer plate 53.
  • the auxiliary roller 57 can be positioned below the outer plate 53 when the outer plate 53 is laid down, and can prevent the outer plate 53 from contacting the ground (G) as much as possible, and can prevent the outer plate 53 from contacting the ground (G) as much as possible. Damage to the outer plate 53 can be minimized by rolling along G).
  • the robot 10a may further include a sliding guide 48.
  • the sliding guide 48 may be placed in the cargo 40.
  • the sliding guide 48 may be a guide rail that protrudes from the side cargoes 42 and 43 in the left and right direction (Y) or is coupled to the side cargoes 42 and 43.
  • the sliding guide 48 may guide the link 60 in the inclined direction RL.
  • the sliding guide 48 may be formed to be long in the rear lower inclined direction RL on the side cargoes 42 and 43.
  • the height of the front end of the sliding guide 48 may be higher than the height of the rear end of the sliding guide 48.
  • the link 60 may be retracted in the rear lower inclined direction RL or advanced in the front upper inclined direction FU by the driving mechanism 70 .
  • the driving mechanism 70 can move the link 60.
  • the driving mechanism 70 may include a driving source 71 and a power transmission member.
  • the drive source 71 may be placed in the side cargoes 42 and 43 of the cargo 40.
  • An example of the drive source 71 may be a motor, and a rotation axis may be disposed on the drive source 71.
  • the power transmission member is connected to the drive source 71 and the link 60, and can transmit the driving force of the drive source 71 to the link 60.
  • the power transmission member may be placed in the side cargo (42) (43) of the cargo (40).
  • a plurality of power transmission members may be provided in the side cargoes 42 and 43 of the cargo 40.
  • the power transmission member includes a belt 72 to which a link 60 is connected; A driving pulley (73) that operates the belt (72); And it may include an idler 74 that guides the belt 72.
  • the belt 72 may be disposed to be long in the overall length direction of the link 60.
  • Link 60 may include a belt connection body 62 connected to belt 72. It may be disposed closer to the front end or rear end of the link 60 of the belt connection body 62.
  • the belt connection body 62 may be provided to protrude from the link 60 in the left and right directions (Y) and may be connected to one side of the belt 72.
  • the power transmission member may further include a power transmission gear.
  • the power transmission gear may be a gear that transmits the driving force of the drive source 71 to the drive pulley 73.
  • An example of the power transmission gear may be a worm gear, which is connected to the rotation axis of the drive source 71 and the rotation axis of the drive pulley 73 and can rotate the drive pulley 73 when the drive source 71 is driven.
  • a plurality of idlers 74 may be provided.
  • the plurality of idlers 74 may include a pair of idlers spaced apart in the moving direction (FU or RL) of the link 60.
  • the plurality of idlers 74 may further include idlers arranged to supplement the tension of the belt 72 and minimize sagging of the belt 72.
  • the robot 10a may further include a locker 80.
  • Locker 80 may be placed in cargo 40.
  • the locker 80 can lock the hatch 40 in the closed position, as shown in (a) of FIG. 6.
  • Hatch 40 may be locked to locker 80 in the closed position and any rotation of hatch 40 may be restricted.
  • Locking holes or locking protrusions that are locked to the locker 80 may be formed on both sides of the inner plate 51, and the inner plate 51 may be locked to the locker 80 in a vertically standing state.
  • the robot 10a may include a first sensor 90 and a second sensor 92.
  • the first sensor 90 can sense the link 60 .
  • the second sensor 92 can sense the link 60.
  • the processor 18 can control the drive source 71, the in-wheel motor 36, and the joint motor 38.
  • the processor 18 can obtain information about the current state of the hatch 50, and the processor 18 Can control the drive source 71, the in-wheel motor 36, and the joint motor 38 according to the sensing value of the first sensor 90 or the sensing value of the second sensor 92.
  • first sensor 90 and the second sensor 92 may be a switch sensor switched by the link 60.
  • the first sensor 90 and the second sensor 92 are not limited to switch sensors, and of course, various sensors such as optical sensors or distance sensors that can sense the position of the link 60 can be applied.
  • the robot 10a may further include a camera sensor 94 (see FIG. 4) capable of photographing the article P.
  • the camera sensor 94 is disposed on the upper door 46 or the cargo 40 and can photograph the article P retrieved from the cargo 40.
  • the article (P) is not left on the outer plate (53) among the plurality of hatch plates (51, 52, 53) and is all moved to the ground (G), and the robot (10a) carries out the entire article (P). It is desirable to completely unload to the ground (G).
  • part of the article (P) may remain on the outer plate 53 due to the weight of the article (P), etc., and the article (P) may not be completely separated from the outer plate 53 and may adhere to the outer plate 53 and the ground ( It may be in a state of incomplete unloading, having been lifted together at G).
  • Complete unloading of the article P and incomplete unloading of the article P can be detected by the camera sensor 94, and in case of incomplete unloading, the processor 18 operates the driving module 30 to ensure that the article P is completely unloaded. ) is desirable to control.
  • Figure 7 is a diagram illustrating a process in which a robot unloads goods according to this embodiment.
  • Figure 7 (a) is a diagram when the robot 10a arrives at the destination
  • Figure 7 (b) is a diagram when the hatch 50 of the robot 10a is opened
  • Figure 7 (c) is the degree when the travel module 30 tilts the cargo 40 in the inclined direction.
  • the processor 18 can drive the in-wheel motor 36 of the driving module 30 to drive to the destination, and as shown in (a) of FIG. 7, when arriving at the destination, the in-wheel motor 36 is operated. You can stop.
  • the processor 18 may initiate the unloading mode of the robot 10a.
  • the processor 18 can control the drive source 71 in the hatch open mode, and the hatch 50 is rotated to open the space S of the cargo 40, as shown in (b) of FIG. 7. and a plurality of hatch plates 51, 52, 53) can be deployed.
  • the processor 18 can control the travel module 30 in an inclined mode when the plurality of hatch plates 51, 52, and 53 are deployed, and the front joint motor 38 rotates the front joint 37. can be done, and the cargo 40 can be tilted in the inclined direction of the rear lower side (RL).
  • the goods (P) accommodated in the cargo (40) can be slid from the cargo (40) to the hatch (50) by tilting the cargo (40), and the goods (P) have a plurality of hatch plates (51) 52) 52 ) can slide along.
  • the article (P) sliding along the plurality of hatch plates (51) 52) 52 may fall to the ground (G) due to inertia, as shown in (c) of FIG. 7, and the article (P) When it falls to the ground P, the unloading mode of the robot 10a is completed.
  • Figure 8 is a diagram when a robot according to this embodiment unloads an item unsafely.
  • Figure 8 (a) shows an unsafe unloading state in which a part of the product P remains on the outer plate 53
  • Figure 8 (b) shows the robot 10a moving forward in the unsafe unloading state, leaving the outer plate 53. This is a diagram when all of the items P remaining on the plate 53 are dropped to the ground G.
  • the camera sensor 94 can sense the article P after opening the hatch 50 and transmit the sensed data to the processor 18.
  • the processor 18 can detect whether the product P is in a completely unloaded state or an incomplete unloaded state from the sensing data transmitted from the camera sensor 94, and the processor 18 detects the product P in case of incomplete unloading.
  • the travel module 30 can be controlled in a forward mode so that it can be completely unloaded.
  • the processor 18 operates the driving module 30 when the goods P are placed unsafely on the ground G even though the plurality of plates 51, 52, and 53 are unfolded and the cargo 40 is tilted. can be driven in forward mode.
  • the driving module 30 can be advanced only by a set distance (e.g., 30 cm) and then stopped with the cargo 40 tilted in an inclined direction.
  • a set distance e.g. 30 cm
  • the outer plate 53 The article (P) placed on both the ground (G) and the ground (G) can be separated from the outer plate (53) by friction with the ground (G), and can be transferred to the ground (G).
  • Figure 9 is a diagram illustrating a process in which the robot according to this embodiment prepares to drive after unloading the goods.
  • Figure 9(a) is a diagram when the cargo is returned to its original position and the hatch is closed
  • Figure 9(b) is a diagram when the robot 10a is ready to travel.
  • the processor 18 can switch the joint motor 38 of the travel module 30 from the inclined mode to the travel mode and control the drive source 71 in the hatch close mode.
  • the cargo 40 can be returned horizontally in the front-back direction (X) by the travel module 30, and the hatch 50 can be reversed to seal the space (S).
  • the robot 10a can simultaneously return the cargo 40 and rotate the hatch 50, and the waiting time for the robot 10a to travel can be shortened.
  • FIG. 10 is a perspective view showing the cargo and hatch of another example of the robot according to this embodiment
  • FIG. 11 is a perspective view showing the process of unfolding the hatch shown in FIG. 10.
  • the robot 10a may include a traveling module 30, a cargo 40, a hatch 50', a link 60', a driving mechanism 70', a shaft 100, and a slider. (102) may be further included.
  • the traveling module 30 and the cargo 40 may be the same or similar to an example of the robot shown in FIGS. 4 to 9, and to avoid duplicate description, the same symbols are used and detailed description thereof is omitted. .
  • the hatch 50' may not be connected to the travel module 30 or the cargo 40 through a hinge shaft, but may be connected to the travel module 30 or the cargo 40 through a shaft 100 and a slider 102.
  • the hatch 50' may include a plurality of hatch plates 51' and 53, and the plurality of hatch plates 51' and 53 may include an inner plate 51' and an outer plate 53. can do.
  • Hatch 50' may be connected to slider 102. Any one (51') of the plurality of hatch plates (51') (53) may be connected to the slider (102).
  • the inner plate 51' may be connected to the slider 102 so that it can be moved up and down in the vertical direction (Z) together with the slider 102.
  • the inner plate 51' may be rotatably connected to the slider 102 so that it can be rotated around the slider 102.
  • a connecting shaft may be connected to the inner plate 51' and the slider 102, and the inner plate 51' may rotate around the connecting shaft.
  • the outer plate 53 can be deployed on the inner plate 51' and reversely deployed on the inner plate 51'.
  • the outer plate 53 may be slidably disposed on the inner plate 51'.
  • the link 60' may be advanced forward and upward or retracted backward and downward, as in the example of the robot shown in FIGS. 4 to 9.
  • the link 60' may be rotatably connected to the outer plate 53 among the plurality of hatch plates 51' (53).
  • Link 60' may be arranged to be protected by cargo 40, as shown in FIGS. 10 and 11.
  • the side cargoes 42 and 43 may be included on the inner surface facing the space S, and the sliding guide 48 that guides the link 60' in the inclined direction is inside the side cargoes 42 and 43. Can be provided on the side.
  • the link 60' may be located between a pair of side cargoes 42 and 43 and may be protected by the cargo 40.
  • the driving mechanism 70' may be the same as or different from the driving mechanism 70 of an example of the robot shown in FIGS. 4 to 9.
  • FIGS. 10 and 11 may include a drive mechanism 70' different from the drive mechanism 70 shown in FIG. 4.
  • the driving mechanism 70' may include a driving source 71' and a power transmission member.
  • the drive source 71' may be disposed on the link 60'.
  • An example of the drive source 71' may be a motor, and a rotation axis may be disposed on the drive source 71'.
  • the drive source 71' may be provided with a motor mounter 76 on which a motor is mounted.
  • the motor mounter 76 may be fastened to an area of the link 60' that is close to the tip of the link 60'.
  • the power transmission member may include a plurality of power transmission gears, and examples of the plurality of power transmission gears may include a pinion 77 and a rack 78.
  • the pinion 77 may be connected to the rotation axis of the drive source 71'. When the rotation axis of the drive source 71' rotates, the pinion 77 can be rotated, and when the pinion 77 rotates, the pinion 77 can move linearly along the rack 78.
  • the rack 78 may be provided on the inner side of the side cargo 42 and 43.
  • the rack 78 may be disposed long in an inclined direction on the side cargoes 42 and 43.
  • the height of the front end of the rack 78 may be higher than the height of the rear end of the rack 78.
  • the shaft 100 may be arranged long in the vertical direction (Z). Shaft 100 may be connected to cargo 40. The shaft 100 may be connected to the lower part of the cargo 40.
  • a pair of shafts 100 may be provided, and the pair of shafts may be spaced apart in the left and right directions.
  • Slider 102 may be guided along shaft 100 .
  • a through hole through which the shaft 100 passes may be formed in the slider 102.
  • the slider 102 may be slide-guided along the shaft 100 in the longitudinal direction of the shaft 100 (that is, in the vertical direction (Z)).
  • a pair of sliders 102 may be provided, and the pair of sliders 102 may be spaced apart in the left and right direction (Y).
  • the processor 18 can control the drive source 71' in hatch open mode.
  • the drive source 71' can rotate the pinion 77 in hatch open mode, the pinion 77 can be moved in an inclined direction toward the rear lower side along the rack 78, and the link 60' can rotate the pinion (77). 77) and the drive source 71', it can retreat in the inclined direction of the rear lower side.
  • the outer plate 53 connected to the link 60' can be deployed on the inner plate 51' while being pushed rearward by the link 60', and the inner plate 51' is centered around the slider 102. As it rotates, the lower end may rise.
  • the hatch 50' can be rotated to open the space S of the cargo 40, and at this time, the upper surface of the inner plate 51' is of the cargo 40.
  • the upper surface of the lower cargo 41 and the deployment direction of the hatch 50' may coincide.
  • the travel module 30 can tilt the cargo 40, and the goods P in the space S are attached to the inner plate 51' and the outer plate ( After being sequentially guided to 53), it may fall to the ground (G).
  • the processor 18 can control the drive source 71' in hatch close mode.
  • the drive source 71' can reversely rotate the pinion 77 in the hatch closing mode in the opposite direction to when the hatch is open, and the pinion 77 can be moved in an inclined direction toward the upper front along the rack 78.
  • the link 60' can advance in an inclined direction toward the front upper side together with the pinion 77 and the drive source 71'.
  • the outer plate 53 connected to the link 60' can be reversely deployed on the inner plate 51' while being pulled by the link 60', and the inner plate 51' can be reversely deployed around the slider 102. As it rotates, the lower end may descend. At this time, the height of the lower end of the inner plate 51' may be lower than the height of the lower cargo 41 of the cargo 40.
  • the hatch 50' slides while rotating, so the number of hatch plates 51' and 53 may be fewer than in one example of the robot.

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Abstract

로봇은 주행 모듈; 주행 모듈에 배치되고 물품이 수용되는 공간이 형성된 카고; 공간을 개폐하는 해치; 해치에 연결된 링크; 및 링크를 이동시키는 구동기구를 포함하고, 해치는 다단으로 펼쳐지는 복수개의 해치 플레이트를 포함할 수 있다.

Description

로봇
본 발명은 로봇에 관한 것이다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는　기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로, 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등으로 분류될 수 있고, 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
로봇의 일 예는 음식물, 의약품, 배달 물품 등 물품(이하, 물품이라 칭함)을 목적지에 운반하는 배송로봇일 수 있고, 배송로봇이 목적지에 도착하면, 물품을 배송받는 피배송자는 로봇 내의 물품을 손으로 잡고 물품을 로봇에서 꺼낼 수 있다.
본 실시 예는 간단한 구조로 물품을 목적지에 안전하게 내릴 수 있는 로봇을 제공하는데 있다.
본 실시 예에 따른 로봇은 주행 모듈; 주행 모듈에 배치되고 물품이 수용되는 공간이 형성된 카고; 공간을 개폐하는 해치; 해치에 연결된 링크; 및 링크를 이동시키는 구동기구를 포함하고, 해치는 다단으로 펼쳐지는 복수개의 해치 플레이트를 포함할 수 있다.
복수개의 해치 플레이트 중 내측 플레이트는 주행 모듈과 카고 중 적어도 하나에 힌지 연결될 수 있다.
복수개의 해치 플레이트 중 외측 플레이트에는 링크가 연결되는 링크 연결부가 형성될 수 있다.
외측 플레이트에는 지면을 따라 구르는 보조 롤러가 배치될 수 있다.
주행 모듈은 해치의 전개 후, 카고를 경사지게 기울일 수 있다.
로봇은 프로세서를 포함하고, 프로세서는 복수개 플레이트가 펼쳐지고, 물품이 불안전하게 내려지면, 주행 모듈을 전진 모드로 구동할 수 있다.
구동기구는 카고 중 사이드 카고에 배치된 구동원과, 구동원과 링크에 연결된 동력전달부재를 포함할 수 있다.
동력전달부재는 링크가 연결된 벨트; 벨트를 작동시키는 구동풀리; 및 벨트를 안내하는 아이들러를 포함할 수 있다.
로봇은 카고에 배치되고 해치를 닫힘 위치에서 록킹하는 록커를 더 포함할 수 있다.
로봇은 링크가 상기 해치를 최대 전개하는 위치로 이동시켰을 때, 링크를 센싱하는 제1센서와, 링크가 상기 해치를 닫힘 위치로 이동시켰을 때, 링크를 센싱하는 제2센서를 더 포함할 수 있다.
로봇은 카고에 배치되고 링크를 경사 방향으로 안내하는 슬라이딩 가이드를 더 포함할 수 있다.
로봇은 카고에 상하 방향으로 길게 배치된 샤프트; 및 복수개의 해치 플레이트 중 하나에 연결되고 상기 샤프트를 따라 안내되는 슬라이더를 더 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따르면, 카고의 공간을 차폐하는 해치가 다단으로 펼쳐지는 복수개의 해치 플레이트를 포함하여, 공간에 수용된 물품이 복수개의 해치 플레이트를 따라 안전하고 신속하게 하역될 수 있다.
또한, 복수개의 해치 플레이트 중 내측 플레이트는 주행 모듈과 카고 중 적어도 하나에 힌지 연결되어, 복수개의 해치 플레이트가 함께 회전 동작될 수 있다.
또한, 복수개의 해치 플레이트 중 외측 플레이트에 형성된 링크 연결부에 링크가 연결되어 외측 플레이트의 쳐짐을 최소화할 수 있다.
또한, 외측 플레이트에는 배치된 보조 롤러가 지면을 따라 구를 수 있어, 외측 플레이트가 지면을 따라 미끌어질 때 발생될 수 있는 외측 플레이트의 손상을 최소화할 수 있다.
또한, 주행 모듈은 카고를 경사지게 기울여서, 물품의 이송하기 위한 별도의 장치 없이 물품을 카고에서 해치로 이동시킬 수 있고, 해치 위로 이동된 물품을 지면으로 내릴 수 있다.
또한, 복수개 플레이트가 펼쳐지고, 물품이 불안전하게 내려지면, 주행 모듈이 전진 모드로 구동되어, 외측 플레이트에 남은 물품을 신뢰성 높게 지면으로 옮길 수 있다.
또한, 카고에 배치된 록커가 해치를 닫힘 위치에서 록킹하여, 로봇의 주행시 해치가 임의로 개방되는 것을 제한할 수 있고, 물품이 카고 내에 안전하게 수용될 수 있다.
도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치가 도시된 도,
도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버가 도시된 도,
도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템이 도시된 도,
도 4은 본 실시 예에 따른 로봇의 일 예가 물품을 내릴 때의 도,
도 5는 본 실시 예에 따른 카고 및 해치가 도시된 사시도,
도 6은 도 5에 도시된 해치가 전개되는 과정이 도시된 사시도,
도 7은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 내리는 과정이 도시된 도,
도 8은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 불안전하게 내렸을 때의 도,
도 9은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 내린 후, 주행 준비하는 과정이 도시된 도,
도 10은 본 실시 예에 따른 로봇의 다른 예의 카고 및 해치가 도시된 사시도,
도 11은 도 10에 도시된 해치가 전개되는 과정이 도시된 사시도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
이하에서, 일 요소가 타 요소에 "체결" 또는 "연결"된다고 기재된 것은, 두 요소가 직접 체결되거나 연결된 것을 의미하거나, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하고 상기 제3의 요소에 의해 두 요소가 서로 연결되거나 체결된 것을 의미할 수 있다. 반면, 일 요소가 타 요소에 "직접 체결" 또는 "직접 연결"된다고 기재한 것은, 두 요소 사이에 제3의 요소가 존재하지 않는다고 이해될 수 있을 것이다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<자율 주행(Self-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 실시 예에 따른 로봇을 포함하는 AI 장치가 도시된 도이다.
AI 장치(10)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI장치(10)는 통신 인터페이스(11), 입력 인터페이스(12), 러닝 프로세서(13), 센서(14), 출력 인터페이스(15), 메모리(17) 및 프로세서(18) 등을 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(11)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(10a 내지 10e)나 AI 서버(20) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신 인터페이스(11)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신 인터페이스(11)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth쪠), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력 인터페이스(12)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력 인터페이스(12)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력 인터페이스 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력 인터페이스(12)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력 인터페이스(12)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(18) 또는 러닝 프로세서(13)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(13)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(13)는 AI 장치(10)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(13)는 메모리(17), AI 장치(10)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센서(14)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(10) 내부 정보, AI 장치(10)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센서(14)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력 인터페이스(15)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력 인터페이스(15)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(17)는 AI 장치(10)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(17)는 입력 인터페이스(12)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(18)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(10)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(18)는 AI 장치(10)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(18)는 러닝 프로세서(13) 또는 메모리(17)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(10)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(18)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(18)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(18)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(13)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(20)의 러닝 프로세서(24)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(18)는 AI 장치(10)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(17) 또는 러닝 프로세서(13)에 저장하거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(18)는 메모리(17)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(10)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(18)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(10)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 실시 예에 따른 로봇과 연결되는 AI 서버가 도시된 도이다.
도 2를 참조하면, AI 서버(20)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(20)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(20)는 통신 인터페이스(21), 메모리(23), 러닝 프로세서(24) 및 프로세서(26) 등을 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(21)는 AI 장치(10) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(23)는 모델 스토리지(23a)를 포함할 수 있다. 모델 스토리지(23a)는 러닝 프로세서(24)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 23b)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(24)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(23b)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(20)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(10) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(23)에 저장될 수 있다.
프로세서(26)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 실시 예에 따른 AI 시스템이 도시된 도이다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(20), 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(2)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 등을 AI 장치(10a 내지 10e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(10a 내지 10e, 20)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(20)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(20)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(10a), 자율 주행 차량(10b), XR 장치(10c), 스마트폰(10d) 또는 가전(10e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(10a 내지 10e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(10a 내지 10e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(20)는 AI 장치(10a 내지 10e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(10a 내지 10e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(10a 내지 10e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(10a 내지 10e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(10a 내지 10e)는 도 1에 도시된 AI 장치(10)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(10a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(10a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(10a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(10a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(10a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(10a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(10a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(20) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(10a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(20) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(10a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(10a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(10a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(10a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(10a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(10a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(10a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(10a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(10a) 및 자율 주행 차량(10b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(10b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(10b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(10b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(10b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(10b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(10b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(10a)이 제어하는 자율 주행 차량(10b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(10b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하는 로봇(10a)은 자율 주행 차량(10b)의 외부에서 자율 주행 차량(10b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(10a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(10b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(10b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
로봇(10a)은 공항, 지하철, 버스 터미널 등에서 이용객에게 각종 정보를 안내하는 안내 로봇이거나 식당, 호텔 등에서 손님에게 각종 물품을 서빙할 수 있는 서빙 로봇이거나 음식물, 의약품, 배달 물품 등 물품(이하, 물품이라 칭함)을 운반할 수 있는 배송로봇일 수 있다.
본 실시예의 로봇(10a)은 물품을 목적지까지 배송할 수 있는 배송로봇인 것으로 설명한다.
도 4은 본 실시 예에 따른 로봇의 일 예가 물품을 내릴 때의 도이고, 도 5는 본 실시 예에 따른 카고 및 해치가 도시된 사시도이며, 도 6은 도 5에 도시된 해치가 전개되는 과정이 도시된 사시도이다.
로봇(10a)은 주행 모듈(30)와, 카고(40) 및 해치(50)를 포함할 수 있다.
주행 모듈(30)은 로봇(10a)을 주행시키는 것으로서, 메인 바디(31)를 포함할 수 있다.
메인 바디(31)는 복수개 부재의 결합체로 구성될 수 있고, 메인 바디(31)는 로봇 본체일 수 있다.
메인 바디(31)에는 적어도 하나의 디스플레이가 제공될 수 있고, 메인 바디(31)는 외관을 형성하는 적어도 하나의 아우터 커버(32)를 포함할 수 있다. 아우터 커버(32)는 후방부에 리어 개구부가 형성될 수 있다. 메인 바디(31)에는 로봇(10a)의 주변을 촬영하는 적어도 하나의 카메라가 배치될 수 있다.
메인 바디(31)에는 아우터 커버(32) 내측에 배치된 프레임(33)을 포함할 수 있다.
메인 바디(31)는 지면(G)과 이격되는 베이스 플레이트(34)를 포함할 수 있다. 베이스 플레이트(34)는 메인 바디(31)의 저면 외관을 형성할 수 있다.
주행 모듈(30)은 메인 바디(31) 특히, 프레임(33)에 제공된 구동부(35)를 포함할 수 있다.
구동부(35)는 로봇(10a)을 주행시키기 위한 구성으로, 메인 바디(31)가 지면과 이격되도록 메인 바디(31)를 지지할 수 있다.
구동부(35)는 적어도 하나의 구동휠과, 구동휠을 구동시키는 모터를 포함할 수 있다.
구동부(35)의 일 예는 인휠 모터(36)를 포함할 수 있다. 인휠 모터(36)는 모터와, 모터에 의해 회전되는 구동휠을 갖을 수 있다.
구동부(35)는 인휠 모터(36)가 연결된 관절(37)를 포함할 수 있다. 관절(37)는 인휠 모터(36) 특히, 모터에 연결될 수 있다.
구동부(35)는 관절(37)에 연결되어 관절(37)을 회전시키는 관절모터(38)를 더 포함할 수 있다.
구동부(35)는 좌우 방향(Y)으로 이격되는 한 쌍의 프론트 인휠 모터(36A)와, 좌우 방향(Y)으로 이격되는 한 쌍의 리어 인휠 모터(36B)을 포함할 수 있다.
프론트 인휠 모터(36A)와 리어 인휠 모터(36B)는 전후 방향(X)으로 이격될 수 있다.
구동부(35)는 좌우 방향으로 이격되는 한 쌍의 프론트 관절과, 좌우 방향으로 이격되는 한 쌍의 리어 관절을 포함할 수 있다.
프론트 인휠 모터(36A)와 프론트 관절과 1:1 연결될 수 있다. 리어 인휠 모터(36B)는 리어 관절과 1:1 대응할 수 있다.
구동부(35)는 좌우 방향(Y)으로 이격되는 한 쌍의 프론트 관절 모터와, 좌우 방향(Y)으로 이격되는 한 쌍의 리어 관절 모터를 포함할 수 있다.
프론트 관절 모터는 프론트 관절과 1:1 대응될 수 있고, 리어 관절 모터는 리어 관절과 1:1 대응될 수 있다.
구동부(35)는 4개의 인휠모터(36)와, 4개의 관절(37) 및 4개의 관절모터(38)를 포함할 수 있다.
구동부(35)는 한 쌍의 프론트 관절 모터와, 한 쌍의 리어 관절 모터를 상이하게 제어할 수 있다.
예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같이, 한 쌍의 프론트 관절 모터가 프론트 관절을 최대한 수직에 가깝게 회전시킬 때, 한 쌍의 리어 관절 모터는 리어 관절을 수평하거나 최대한 수평에 가깝게 회전시킬 수 있고, 이 경우, 구동부(35)는 카고(40)를 후방 하측 방향(RL)으로 경사지게 기울일 수 있다.
반대로, 한 쌍의 프론트 관절 모터가 프론트 관절을 수평하거나 최대한 수평에 가깝게 회전시킬 때, 한 쌍의 리어 관절 모터가 리어 관절을 최대한 수직에 가깝게 회전시킬 수 있고, 이 경우, 구동부(35)는 카고(40)를 전방 하측 방향으로 경사지게 기울일 수 있다.
주행 모듈(30)은 도 4에 도시된 바와 같이, 카고(40)에 수용된 물품(P)을 내릴 때, 카고(40)를 후방 하측으로 경사지게 기울일 수 있다. 해치(50)의 전개 후, 주행 모듈(30)은 카고(40)를 후방 하측으로 경사지게 기울일 수 있다. 해치(50)가 전개된 상태에서, 카고(40)가 경사지게 기울여지면, 해치(50) 특히, 외측 플레이트(53)는 지면(G)에 닿거나 지면(G)과 최대한 근접할 수 있다.
카고(40)는 주행 모듈(30)에 배치될 수 있다. 카고(40)는 도 4에 도시된 바와 같이, 주행 모듈(30)의 상부에 배치될 수 있다.
카고(40)는 배송되는 물품(P)이 수용되는 캐리어일 수 있다. 카고(40)에는 물품(P)이 수용되는 공간(S)이 형성될 수 있다.
카고(40)는 복수개 부재의 결합체일 수 있다. 카고(40)는 도 5에 도시된 바와 같이, 로어 카고(41)와, 한 쌍의 사이드 카고(42)(43)와, 프론트 카고(44)를 포함할 수 있다. 공간(S)은 로어 카고(41)와, 한 쌍의 사이드 카고(42)(43)와, 프론트 카고(44)의 사이에 형성될 수 있다.
카고(40)는 물품(P)를 보호할 수 있고, 물품(P)을 배송 완료할 때, 물품(P)의 이동을 도울 수 있다. 카고(40)에는 이너 롤러(45, 도 5 참조)가 배치될 수 있다. 이너 롤러(45)는 로어 카고(41)에 회전되게 배치될 수 있다. 물품(P)은 공간(S)으로 삽입되었을 때, 이너 롤러(45) 위에 놓일 수 있고, 카고(40)가 도 4에 도시된 바와 같이, 경사지게 눕혀지면, 이너 롤러(45)는 회전되면서 물품(P)의 원활한 낙하를 도울 수 있다.
카고(40)는 상면이 개방될 수 있고, 로봇(10a)은 카고(40)의 상측에서 카고(40)를 개폐하는 어퍼 도어(46, 도 4 참조)를 더 포함할 수 있다. 어퍼 도어(46)는 한 쌍의 사이드 카고(42)(43)와, 프론트 카고(44) 중 적어도 하나에 힌지축으로 회전 가능하게 연결될 수 있다. 어퍼 도어(46)는 상측으로 열릴 수 있고, 카고(40)의 상측에 수평하게 배치되었을 때, 공간(S)을 밀폐할 수 있다.
로봇(10a)의 사용자나 관리자는 어퍼 도어(46)를 상측으로 회전시킬 후, 물품(P)을 공간(S)으로 삽입할 수 있고, 이후, 어퍼 도어(46)는 공간(S)을 닫을 수 있다.
카고(40)는 도 6에 도시된 바와 같이, 배면이 개방될 수 있다. 카고(40)의 배면에는 물품(P)이 카고(40) 외부로 인출될 수 있는 개구부(47)가 형성될 수 있다.
해치(50)는 공간(S)을 개폐할 수 있다. 해치(50)는 도 6에 도시된 바와 같이, 다단으로 펼쳐지는 복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)을 포함할 수 있다.
복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)는 2개 제공되거나 3개 이상 제공될 수 있다. 2개 또는 3개 이상의 해치 플레이트(51)(52)53)는 해치(50)의 길이가 증가되게 전개되거나 해치(50)의 길이가 감소되게 역전개될 수 있다. 해치(50)의 길이는 해치(50)의 전후 방향(X) 길이로 정의될 수 있다.
복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)는 최대한 펼쳐졌을 때, 내측 플레이트(51, 제1플레이트)와, 외측 플레이트(53, 제2플레이트)를 포함할 수 있다. 복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)는 적어도 하나의 중간 플레이트(52, 제3플레이트)를 더 포함할 수 있다.
복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)가 2개 제공될 경우, 외측 플레이트(53)는 내측 플레이트(51)에 슬라이드 가능하게 배치될 수 있다.
내측 플레이트(51)의 양측에는 외측 플레이트(53)를 슬라이드 안내하는 가이드 레일이 제공될 수 있다.
복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)가 3개 제공될 경우, 중간 플레이트(52)는 내측 플레이트(51)에 슬라이드 가능하게 배치될 수 있고, 외측 플레이트(53)은 중간 플레이트(52)에 슬라이드 가능하게 배치될 수 있다.
내측 플레이트(51)의 양측에는 중간 플레이트(52)를 슬라이드 안내하는 가이드 레일이 제공될 수 있고, 중간 플레이트(52)의 양측에는 외측 플레이트(53)를 슬라이드 안내하는 가이드 레일이 제공될 수 있다.
복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)는 최대한 펼쳐지게 전개되었을 때, 해치(50)의 길이는 가장 길 수 있고, 역전개되어 서로 중첩되었을 때, 해치(50)의 길이가 가장 짧을 수 있다.
해치(50)는 주행 모듈(30)과 카고(40) 중 적어도 하나에 힌지 연결될 수 있다. 복수개의 해치 플레이트(51)(52)(53) 중 하나(예를 들면, 내측 플레이트(51))는 주행 모듈(30)과 카고(40) 중 적어도 하나에 힌지 연결될 수 있다. 내측 플레이트(51)는 주행 모듈(30) 또는 카고(40)에 힌지축(54)으로 연결될 수 있다.
해치(50)는 해치 커버(58, 도 4 참조)를 더 포함할 수 있다. 해치 커버(58)는 해치(50)가 세워졌을 때, 해치(50)의 배면 외관을 형성할 수 있다. 해치 커버(58)는 주행 모듈(30) 또는 카고(40)에 힌지축으로 연결될 수 있다. 해치 커버(58)는 복수개 해치 플레이트(51)(52)(53) 중 하나(예를 들면, 내측 플레이트(51))에 연결될 수 있다. 해치 커버(58)는 연결된 해치 플레이트(51)의 회전시 해치 플레이트(51)와 함께 회전될 수 있다.
해치(50)는 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 해치(50)의 길이가 짧게 역전개됨과 아울러 수직하게 세워질 수 있고, 카고(40)의 공간(S)을 닫을 수 있다.
해치(50)는 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 힌지축(54)을 중심으로 후방으로 열리게 회전될 수 있다.
해치(50)는 도 6의 (c)에 도시된 바와 같이, 해치(50)의 길이가 길게 전개됨과 아울러 수평하거나 수평에 가깝게 눕혀질 수 있고, 카고(40)의 공간(S)을 개방할 수 있다.
로봇(10a)은 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 링크(60) 및 구동기구(70)를 포함할 수 있다. 링크(60)와 구동기구(70)는 해치 구동모듈일 수 있고, 해치 구동모듈은 해치(50)를 회전시킬 수 있고, 해치(50)를 전개/역전개시킬 수 있다.
해치 구동모듈은 카고(40)의 좌,우 양측에 각각 제공될 수 있다. 로봇(10a)은 좌측 카고(42)에 배치된 좌측 해치 구동모듈과, 우측 카고(43)에 배치된 우측 해치 구동모듈을 포함할 수 있다.
링크(60)는 해치(50)에 연결될 수 있다. 링크(60)는 복수개 해치 플레이트(51)(52)(53) 중 하나에 연결될 수 있다.
복수개 해치 플레이트(51)(52)(53) 중 외측 플레이트(53)에는 링크(60)가 연결되는 링크 연결부(55)가 형성될 수 있다.
링크 연결부(55)는 링크(60)에 회전 가능하게 연결될 수 있다. 링크(60)의 슬라이드시, 링크 연결부(55)는 연결축(56)을 중심으로 회전될 수 있다.
링크 연결부(55)는 외측 플레이트(53)의 양측에 각각 형성될 수 있다.
링크 연결부(55)는 외측 플레이트(53)에 좌우 방향(Y)으로 돌출된 돌출부(55a)와, 돌출부(55a)에서 전후 방향(X)으로 절곡된 절곡부(55b)을 포함할 수 있다.
절곡부(55b)가 링크(60)와 좌우 방향(Y)으로 오버랩될 수 있다. 링크 연결부(55)와 링크(60)의 각각에는 연결축(56)이 관통되는 관통공이 형성될 수 있다. 절곡부(55b)에는 연결축(56)이 관통되는 관통공이 좌우 방향으로 개방되게 형성될 수 있고, 링크(60)의 후단과 근접한 영역에는 연결축(56)이 관통되는 관통공이 좌우 방향으로 개방되게 형성될 수 있다.
외측 플레이트(53)에는 지면(G)을 따라 구르는 보조 롤러(57)가 배치될 수 있다.
보조 롤러(57)는 외측 플레이트(53)에 복수개 제공될 수 있다. 복수개의 보조 롤러(57)는 좌측 보조 롤러와, 우측 보조 롤러를 포함할 수 있고, 좌측 보조 롤러와, 우측 보조 롤러는 좌우 방향으로 이격될 수 있다.
해치(50)가 세워졌을 때를 기준으로 보조 롤러(57)는 외측 플레이트(53)의 배면에 배치될 수 있고, 외측 플레이트(53)의 상단에 근접하게 배치될 수 있다.
보조 롤러(57)는 외측 플레이트(53)가 눕혀졌을 때, 외측 플레이트(53)의 아래에 위치될 수 있고, 외측 플레이트(53)가 지면(G)에 최대한 접촉되지 않게 할 수 있고, 지면(G)을 따라 구르면서 외측 플레이트(53)의 손상을 최소화할 수 있다.
로봇(10a)은 슬라이딩 가이드(48)를 더 포함할 수 있다.
슬라이딩 가이드(48)는 카고(40)에 배치될 수 있다. 슬라이딩 가이드(48)는 사이드 카고(42)(43)에서 좌우 방향(Y)으로 돌출되거나 사이드 카고(42)(43)에 결합된 가이드 레일일 수 있다.
슬라이딩 가이드(48)는 링크(60)를 경사 방향(RL)으로 안내할 수 있다. 슬라이딩 가이드(48)는 사이드 카고(42)(43)에 후방 하측의 경사 방향(RL)으로 길게 형성될 수 있다. 슬라이딩 가이드(48)의 선단 높이는 슬라이딩 가이드(48)의 후단 높이 보다 높을 수 있다. 링크(60)는 구동기구(70)에 의해 후방 하측의 경사 방향(RL)으로 후퇴되거나 전방 상측의 경사 방향(FU)으로 전진될 수 있다.
구동기구(70)는 링크(60)를 이동시킬 수 있다.
구동기구(70)는 구동원(71)과, 동력전달부재를 포함할 수 있다.
구동원(71)은 카고(40)의 사이드 카고(42)(43)에 배치될 수 있다. 구동원(71)의 일 예는 모터일 수 있고, 구동원(71)에는 회전축이 배치될 수 있다.
동력전달부재는 구동원(71)과 링크(60)에 연결되어, 구동원(71)의 구동력을 링크(60)로 전달할 수 있다.
동력전달부재는 카고(40)의 사이드 카고(42)(43)에 배치될 수 있다. 동력전달부재는 카고(40)의 사이드 카고(42)(43)에 복수개 제공될 수 있다.
동력전달부재는 링크(60)가 연결된 벨트(72); 벨트(72)를 작동시키는 구동풀리(73); 및 벨트(72)를 안내하는 아이들러(74)를 포함할 수 있다.
벨트(72)는 전체적으로 링크(60)의 길이 방향으로 길게 배치될 수 있다.
링크(60)는 벨트(72)에 연결되는 벨트 연결바디(62)를 포함할 수 있다. 벨트 연결바디(62)의 링크(60)의 선단과 후단 중 선단에 더 근접하게 배치될 수 있다.
벨트 연결바디(62)는 링크(60)에 좌우 방향(Y)으로 돌출되게 제공될 수 있고, 벨트(72)의 일측에 연결될 수 있다.
동력전달부재는 동력전달기어를 더 포함할 수 있다. 동력전달기어는 구동원(71)의 구동력을 구동풀리(73)로 전달하는 기어일 수 있다. 동력전달기어의 일 예는 워엄 기어일 수 있고, 구동원(71)의 회전축과, 구동풀리(73)의 회전축에 연결되어 구동원(71)의 구동시, 구동풀리(73)을 회전시킬 수 있다.
아이들러(74)는 복수개 제공될 수 있다. 복수개 아이들러(74)는 링크(60)의 이동 방향(FU 또는 RL)으로 이격된 한 쌍의 아이들러를 포함할 수 잇다. 복수개 아이들러(74)는 벨트(72)의 장력을 보완하게 배치된 아이들러를 더 포함할 수 있고, 벨트(72)의 쳐짐을 최소화할 수 있다.
로봇(10a)은 록커(80)를 더 포함할 수 있다.
록커(80)는 카고(40)에 배치될 수 있다. 록커(80)는 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 해치(40)를 닫힘 위치에서 록킹할 수 있다.
해치(40)는 닫힘 위치에서 록커(80)에 록킹 될 수 있고, 해치(40)의 임의 회전은 제한될 수 있다.
내측 플레이트(51)의 양측에는 록커(80)에 록킹되는 록킹홀 또는 록킹 돌기가 형성될 수 있고, 내측 플레이트(51)은 수직하게 세워진 상태에서 록커(80)에 잠금될 수 있다.
로봇(10a)은 제1센서(90)와, 제2센서(92)를 포함할 수 있다.
링크(60)가 도 6의 (c)에 도시된 바와 같이, 해치(50)를 최대 전개하는 위치로 이동시켰을 때, 제1센서(90)는 링크(60)를 센싱할 수 있다.
링크(60)가 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 해치(50)를 닫힘 위치로 이동(역전개)시켰을 때, 제2센서(92)는 링크(60)를 센싱할 수 있다.
프로세서(18)는 구동원(71)과, 인휠 모터(36)와, 관절 모터(38)를 제어할 수 있다.
제1센서(90)와 제2센서(92)가 링크(60)의 위치를 센싱하는 것에 의해 프로세서(18)는 해치(50)의 현재 상태에 관한 정보를 획득할 수 있고, 프로세서(18)는 제1센서(90) 센싱값 또는 제2센서(92)의 센싱값에 따라 구동원(71)과, 인휠 모터(36)와, 관절 모터(38)를 제어할 수 있다.
제1센서(90)와 제2센서(92)의 일 예는 링크(60)에 의해 스위칭되는 스위치센서일 수 있다. 제1센서(90)와 제2센서(92)는 스위치센서에 한정되지 않고, 링크(60)의 위치를 센싱할 수 있는 광학센서나 거리센서 등의 다양한 센서가 적용 가능함은 물론이다.
로봇(10a)은 물품(P)을 촬영할 수 있는 카메라 센서(94, 도 4 참조)를 더 포함할 수 있다. 카메라 센서(94)는 상부 도어(46)나 카고(40)에 배치되어, 카고(40)에서 인출된 물품(P)을 촬영할 수 있다.
물품(P)은 복수개 해치 플레이트(51)(52)(53) 중 외측 플레이트(53)에서 남지 않고, 지면(G)으로 모두 옯겨지는 게 바람직하고, 로봇(10a)은 물품(P) 전체를 지면(G)으로 완전 하역하는 것이 바람직하다.
한편, 물품(P)의 일부는 물품(P)의 무게 등에 의해 외측 플레이트(53) 위에 남을 수 있고, 물품(P)이 외측 플레이트(53)와 완전 분리되지 못하고 외측 플레이트(53)와 지면(G)에 함께 올려진 불완전 하역 상태일 수 있다.
카메라 센서(94)에 의해 물품(P)의 완전 하역과, 물품(P)의 불완전 하역은 검출될 수 있고, 불완전 하역시, 프로세서(18)은 물품(P)이 완전 하역되도록 주행 모듈(30)을 제어하는 것이 바람직하다.
도 7은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 내리는 과정이 도시된 도이다.
도 7의 (a)는 로봇(10a)이 목적지에 도착했을 때의 도이고, 도 7의 (b)는 로봇(10a)의 해치(50)가 열릴 때의 도이며, 도 7의 (c)는 주행 모듈(30)이 카고(40)를 경사방향으로 기울렸을 때의 도이다.
프로세서(18)은 주행 모듈(30)의 인휠모터(36)를 구동하여, 목적지로 주행할 수 있고, 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 목적지에 도착하면, 인휠모터(36)을 정지할 수 있다.
로봇(10a)이 목적지에 도착된 후, 프로세서(18)는 로봇(10a)의 하역 모드를 개시할 수 있다.
프로세서(18)는 구동원(71)을 해치 오픈 모드로 제어할 수 있고, 해치(50)는 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 회전되어 카고(40)의 공간(S)을 개방할 수 있고, 복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)가 전개될 수 있다.
프로세서(18)는 복수개의 해치 플레이트(51)(52)53)가 전개 완료되면, 주행 모듈(30)을 경사모드로 제어할 수 있고, 프론트 관절모터(38)는 프론트 관절(37)을 회전시킬 수 있으며, 카고(40)는 후방 하측(RL)의 경사 방향으로 기울어질 수 있다.
카고(40)에 수용된 물품(P)은 카고(40)가 기울어지는 것에 의해 카고(40)에서 해치(50)로 미끌어질 수 있고, 물품(P)는 복수개의 해치 플레이트(51)52)52)를 따라 미끌어질 수 있다.
복수개의 해치 플레이트((51)52)52)를 따라 미끌어진 물품(P)은 관성에 의해 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 지면(G)으로 낙하될 수 있고, 물품(P)이 지면(P)에 낙하되면, 로봇(10a)의 하역 모드는 완료된다.
도 8은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 불안전하게 내렸을 때의 도이다.
도 8의 (a)는 물품(P)의 일부가 외측 플레이트(53) 위에 남은 불안전 하역 상태가 도시된 도이고, 도 8의 (b)는 불안전 하역 상태에서 로봇(10a)이 전진하여, 외측 플레이트(53)에 남은 물품(P)을 모두 지면(G)으로 낙하시켰을 때의 도이다.
주행 모듈(30)이 카고(40)을 경사지게 기울였음에도 불구하고, 물품(P)은 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이, 외측 플레이트(53)와 완전 분리되지 못하고, 외측 플레이트(53)에 남을 수 있다.
카메라 센서(94)는 해치(50)를 개방모드 후, 물품(P)을 센싱할 수 있고, 센싱된 데이터를 프로세서(18)로 전송할 수 있다.
프로센서(18)는 카메라 센서(94)에서 전송된 센싱 데이터로부터 물품(P)이 완전 하역 상태인지, 불완전 하역 상태인지를 검출할 수 있고, 프로세서(18)은 불완전 하역시, 물품(P)이 완전 하역될 수 있도록 주행 모듈(30)을 전진 모드로 제어할 수 있다.
즉, 프로세서(18)은 복수개 플레이트(51)(52)(53)가 펼쳐지고, 카고(40)가 기울여 졌는데도, 물품(P)이 지면(G)으로 불안전하게 내려지면, 주행 모듈(30)을 전진 모드로 구동할 수 있다.
주행 모듈(30)는 카고(40)를 경사 방향으로 기울인 상태에서, 설정 거리(예를 들면, 30cm) 만큼만 전진 되었다가 정지될 수 있고, 주행 모듈(30)의 전진시, 외측 플레이트(53)와 지면(G)에 모두에 올려진 물품(P)은 지면(G)과의 마찰력에 의해 외측 플레이트(53)와 분리될 수 있고, 지면(G)으로 모두 옯겨질 수 있다.
도 9은 본 실시 예에 따른 로봇이 물품을 내린 후, 주행 준비하는 과정이 도시된 도이다.
도 7의 (c)에 도시된 로봇(10a)이나 도 6의 (b)에 도시된 로봇(10a)은 물품을 배송 완료하였으므로, 다시 주행모드로 복귀될 수 있다.
도 9의 (a)는 카고가 원위치로 복귀되고 해치가 닫아질 때의 도이고, 도 9의 (b)는 로봇(10a)이 주행 준비를 완료했을 때의 도이다.
프로세서(18)은 주행모듈(30)의 관절모터(38)를 경사모드에서 주행모드로 전환할 수 있고, 구동원(71)을 해치 클로즈 모드로 제어할 수 있다.
카고(40)는 주행모듈(30)에 의해 전후 방향(X)으로 수평하게 복귀될 수 있고, 해치(50)는 역전개되어 공간(S)을 밀폐할 수 있다.
로봇(10a)은 카고(40)의 복귀와, 해치(50)의 회전이 동시에 진행될 수 있고, 로봇(10a)이 주행하기 위해 대기하는 시간은 단축될 수 있다.
도 9의 (b)에 도시된 바와 같이, 카고(40)가 원위치로 복귀되고, 해치(50)가 닫혀지면, 로봇(10a)은 주행 준비가 완료될 수 있고, 로봇(10a)은 주행할 수 있다.
도 10은 본 실시 예에 따른 로봇의 다른 예의 카고 및 해치가 도시된 사시도이고, 도 11은 도 10에 도시된 해치가 전개되는 과정이 도시된 사시도이다.
로봇(10a)은 주행 모듈(30)와, 카고(40)와, 해치(50')와 링크(60')와, 구동기구(70')를 포함할 수 있고, 샤프트(100)와, 슬라이더(102)를 더 포함할 수 있다.
주행 모듈(30)와, 카고(40)는 도 4 내지 도 9에 도시된 로봇의 일 예와 동일하거나 유사할 수 있고, 중복된 설명을 피하기 위해 동일 부호를 사용하고 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.
해치(50')는 주행 모듈(30)이나 카고(40)에 힌지축으로 연결되지 않고, 주행 모듈(30)이나 카고(40)에 샤프트(100)와 슬라이더(102)로 연결될 수 있다.
해치(50')는 복수개의 해치 플레이트(51')(53)을 포함할 수 있고, 복수개의 해치 플레이트(51')(53)는 내측 플레이트(51')과, 외측 플레이트(53)를 포함할 수 있다.
해치(50')는 슬라이더(102)에 연결될 수 있다. 복수개의 해치 플레이트(51')(53) 중 어느 하나(51')는 슬라이더(102)에 연결될 수 있다.
내측 플레이트(51')는 슬라이더(102)와 함께 상하 방향(Z)으로 승강될 수 있도록, 슬라이더(102)에 연결될 수 있다.
내측 플레이트(51')는 슬라이더(102)를 중심으로 회전될 수 있도록 슬라이더(102)에 회전 가능하게 연결될 수 있다.
내측 플레이트(51')와 슬라이더(102)에는 연결축이 연결될 수 있고, 내측 플레이트(51')는 연결축을 중심으로 회전될 수 있다.
외측 플레이트(53)는 내측 플레이트(51')에서 전개될 수 있고, 내측 플레이트(51')로 역전개될 수 있다. 외측 플레이트(53)은 내측 플레이트(51')에 슬라이드 가능하게 배치될 수 있다.
링크(60')는 도 4 내지 도 9에 도시된 로봇의 일 예와 같이, 전방 상측 방향으로 전진되거나 후방 하측 방향으로 후퇴될 수 있다.
링크(60')는 복수개 해치 플레이트(51')(53) 중 외측 플레이트(53)에 회전 가능하게 연결될 수 있다.
링크(60')는 도 10 및 도 11에 도시된 바와 같이, 카고(40)에 의해 보호되게 배치될 수 있다. 사이드 카고(42)(43)는 공간(S)을 향하는 내측면에 포함할 수 있고, 링크(60')를 경사 방향으로 안내하는 슬라이딩 가이드(48)는 사이드 카고(42)(43)의 내측면에 제공될 수 있다. 링크(60')는 한 쌍의 사이드 카고(42)(43)의 사이에 위치될 수 있고, 카고(40)에 의해 보호될 수 있다.
구동기구(70')는 도 4 내지 도 9에 도시된 로봇의 일 예의 구동기구(70)와 동일하거나 상이할 수 있다.
도 10 및 도 11에 도시된 로봇(10a)의 다른 예는 도 4에 도시된 구동기구(70)와 상이한 구동기구(70')를 포함할 수 있다.
구동기구(70')는 구동원(71')과, 동력전달부재를 포함할 수 있다.
구동원(71')는 링크(60')에 배치될 수 있다. 구동원(71')의 일 예는 모터일 수 있고, 구동원(71')에는 회전축이 배치될 수 있다. 구동원(71')에는 모터가 장착되는 모터 마운터(76)가 제공될 수 있다. 모터 마운터(76)는 링크(60') 중 링크(60')의 선단과 근접한 영역에 체결될 수 있다.
동력전달부재는 복수개 동력전달기어를 포함할 수 있고, 복수개 동력전달기어의 예는 피니언(77)과, 랙(78)을 포함 수 있다.
피니언(77)는 구동원(71')의 회전축에 연결될 수 있다. 구동원(71')의 회전축이 회전되면, 피니언(77)은 회전될 수 있고, 피니언(77)의 회전시 피니언(77)은 랙(78)을 따라 직선 이동할 수 있다.
랙(78)는 사이드 카고(42)(43)의 내측면에 제공될 수 있다. 랙(78)은 사이드 카고(42)(43)에 경사 방향으로 길게 배치될 수 있다. 랙(78)의 선단 높이는 랙(78)의 후단 높이 보다 높을 수 있다.
샤프트(100)는 상하 방향(Z)로 길게 배치될 수 있다. 샤프트(100)는 카고(40)에 연결될 수 있다. 샤프트(100)는 카고(40)의 하부에 연결될 수 있다.
샤프트(100)는 한 쌍 제공될 수 있고, 한 쌍의 샤프트는 좌우 방향으로 이격될 수 있다.
슬라이더(102)는 샤프트(100)를 따라 안내될 수 있다. 슬라이더(102)에는 샤프트(100)가 관통되는 관통공이 형성될 수 있다. 슬라이더(102)는 샤프트(100)를 따라 샤프트(100)의 길이 방향(즉, 상하 방향(Z)으로 슬라이드 안내될 수 있다.
슬라이더(102)는 한 쌍 제공될 수 있고, 한 쌍의 슬라이더(102)는 좌우 방향(Y)으로 이격될 수 있다.
로봇(10a)이 목적지에 도달되면, 프로세서(18)는 구동원(71')을 해치 오픈 모드로 제어할 수 있다. 구동원(71')은 해치 오픈 모드시 피니언(77)을 회전시킬 수 있고, 피니언(77)은 랙(78)을 따라 후방 하측의 경사 방향으로 이동될 수 있으며, 링크(60')는 피니언(77) 및 구동원(71')과 함께 후방 하측의 경사 방향으로 후퇴할 수 있다.
링크(60')에 연결된 외측 플레이트(53)는 링크(60')에 의해 후방으로 밀리면서 내측 플레이트(51')에서 전개될 수 있고, 내측 플레이트(51')는 슬라이더(102)를 중심으로 회전되면서 그 하단이 상승될 수 있다.
해치(50')는 도 11의 (c)에 도시된 바와 같이, 회전되어 카고(40)의 공간(S)을 개방할 수 있고, 이때 내측 플레이트(51')의 상면은 카고(40)의 로어 카고(41) 상면과 해치(50')의 전개 방향으로 일치될 수 있다.
상기와 같이, 해치(50')가 전개된 후, 주행모듈(30)은 카고(40)를 경사지게 기울일 수 있고, 공간(S)의 물품(P)은 내측 플레이트(51')과 외측 플레이트(53)에 순차적으로 안내된 후, 지면(G)으로 낙하될 수 있다.
로봇(10a)이 물품을 하역한 후, 프로세서(18)는 구동원(71')을 해치 클로즈 모드로 제어할 수 있다. 구동원(71')은 해치 클로즈 모드시 피니언(77)을 해치 오픈시와 반대방향으로 역회전시킬 수 있고, 피니언(77)은 랙(78)을 따라 전방 상측의 경사 방향으로 이동될 수 있고, 링크(60')는 피니언(77) 및 구동원(71')과 함께 전방 상측의 경사 방향으로 전진할 수 있다.
링크(60')에 연결된 외측 플레이트(53)는 링크(60')에 의해 당겨지면서 내측 플레이트(51')에 역전개될 수 있고, 내측 플레이트(51')는 슬라이더(102)를 중심으로 역회전되면서 그 하단이 하강될 수 있다. 이때, 내측 플레이트(51')의 하단 높이는 카고(40)의 로어 카고(41) 높이 보다 낮을 수 있다.
본 실시예에 따른 로봇의 다른 예는 해치(50')가 회전되면서 슬라이드되므로, 로봇의 일 예 보다 복수개 해치 플레이트(51')(53)의 개수가 적을 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 주행 모듈;
    상기 주행 모듈에 배치되고 물품이 수용되는 공간이 형성된 카고;
    상기 공간을 개폐하는 해치;
    상기 해치에 연결된 링크; 및
    상기 링크를 이동시키는 구동기구를 포함하고,
    상기 해치는 다단으로 펼쳐지는 복수개의 해치 플레이트를 포함하는 로봇.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수개의 해치 플레이트 중 내측 플레이트는 상기 주행 모듈과 카고 중 적어도 하나에 힌지 연결된 로봇.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수개의 해치 플레이트 중 외측 플레이트에는 상기 링크가 연결되는 링크 연결부가 형성된 로봇.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 외측 플레이트에는 지면을 따라 구르는 보조 롤러가 배치된 로봇.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 모듈은 상기 해치의 전개 후, 상기 카고를 경사지게 기울이는 로봇.
  6. 제 1 항에 있어서,
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 복수개 플레이트가 펼쳐지고, 물품이 불안전하게 내려지면, 상기 주행 모듈을 전진 모드로 구동하는 로봇.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 구동기구는
    상기 카고 중 사이드 카고에 배치된 구동원과,
    상기 구동원과 링크에 연결된 동력전달부재를 포함하는 로봇.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 동력전달부재는
    상기 링크가 연결된 벨트;
    상기 벨트를 작동시키는 구동풀리; 및
    상기 벨트를 안내하는 아이들러를 포함하는 로봇.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 카고에 배치되고 상기 해치를 닫힘 위치에서 록킹하는 록커를 더 포함하는 로봇.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 링크가 상기 해치를 최대 전개하는 위치로 이동시켰을 때, 상기 링크를 센싱하는 제1센서와,
    상기 링크가 상기 해치를 닫힘 위치로 이동시켰을 때, 상기 링크를 센싱하는 제2센서를 더 포함하는 로봇.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 카고에 배치되고 상기 링크를 경사 방향으로 안내하는 슬라이딩 가이드를 더 포함하는 로봇.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 카고에 상하 방향으로 길게 배치된 샤프트;
    상기 복수개의 해치 플레이트 중 하나에 연결되고 상기 샤프트를 따라 안내되는 슬라이더를 더 포함하는 로봇.
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