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KR101245754B1 - 자율주행 로봇 및 경로설정 방법 - Google Patents

자율주행 로봇 및 경로설정 방법 Download PDF

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KR101245754B1
KR101245754B1 KR1020100108355A KR20100108355A KR101245754B1 KR 101245754 B1 KR101245754 B1 KR 101245754B1 KR 1020100108355 A KR1020100108355 A KR 1020100108355A KR 20100108355 A KR20100108355 A KR 20100108355A KR 101245754 B1 KR101245754 B1 KR 101245754B1
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South Korea
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obstacle
target angle
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angle
arrangement type
Prior art date
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박영준
김민수
박상동
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삼성중공업 주식회사
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Publication date
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Abstract

자율주행 로봇 및 경로설정 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 로봇은 장애물과의 거리를 측정하는 센싱부, 장애물과의 거리로부터 장애물의 배치유형을 결정하고, 장애물의 배치유형 및 목표점과의 타겟각을 기반으로 조향각을 산출하는 경로설정부, 및 조향각에 따라 자율주행 로봇을 이동시키는 구동부를 포함한다.

Description

자율주행 로봇 및 경로설정 방법{Autonomy drive robot, and method for establishing route}
본 발명은 자율주행 로봇 및 경로설정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 장애물 배치 유형에 따라 주행경로를 설정하는 자율주행 로봇 및 경로설정 방법에 관한 것이다.
일반적으로 자율주행 로봇은 현재의 위치에서 목표점으로 이동하기 위하여 이동공간 상에서 장애물을 회피하여 최소 주행경로를 찾는다. 이를 위해, 자율주행 로봇은 주위 환경의 맵을 미리 가지고 최소 주행경로를 찾거나 경험적 지식을 이용하는 퍼지추론(fuzzy inference) 방법으로 최소 주행경로를 찾는다. 이러한 경우에도 자율주행 로봇은 예상치 못한 위치에 있을 수 있는 장애물을 회피하여 목표점까지 이동하기 위해서 주기적인 환경 인식과 주행경로의 재생성 과정을 수행한다.
주위 환경에 대한 사전 정보가 없고 장애물의 배치가 유동적인 조건에서, 자율주행 로봇의 환경 인식 주기는 더욱 짧아져야 하며, 이에 따라 주행경로의 재생성 과정과 장애물 회피를 위한 방향전환이 빈번해진다. 잦은 환경 인식과 주행경로의 재생성 과정은 자율주행 로봇의 연산 처리에 부하를 증가시킬 수 있으며, 자율주행 로봇이 목표점으로 도달하는 시간을 지연시킬 수 있다. 또한 장애물 회피를 위한 자율주행 로봇의 가감속 및 방향전환은 구동부의 슬립 현상을 유발하여 자율주행 로봇의 위치 결정에 오류를 발생시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 장애물의 배치 유형에 따라 주위 환경의 인식 주기를 조정하여 자율주행 로봇의 주행경로를 효율적으로 설정할 수 있는 자율주행 로봇 및 경로설정 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 주행경로를 스스로 설정하여 주행하는 자율주행 로봇에 있어서, 장애물과의 거리를 측정하는 센싱부; 상기 장애물과의 거리로부터 상기 장애물의 배치유형을 결정하고, 상기 장애물의 배치유형 및 목표점과의 타겟각을 기반으로 조향각을 산출하는 경로설정부; 및 상기 조향각에 따라 상기 자율주행 로봇을 이동시키는 구동부를 포함하는 자율주행 로봇이 제공된다.
또한 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치유형 및 상기 목표점과의 타겟각을 기반으로 상기 센싱부의 인식 주기를 더 결정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 좌측 전방의 장애물, 중간 전방의 장애물 및 우측 전방의 장애물과의 거리가 소정의 기준치보다 멀고 가까움에 따라 상기 장애물의 배치 유형을 결정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 자율주행 로봇의 이동 거리 및 방향을 적분하여 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 포함하는 상기 자율주행 로봇의 자세를 추정하고, 상기 자율주행 로봇의 자세로부터 상기 목표점과의 타겟각을 산출할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따른 퍼지 추론 방식으로 상기 조향각의 정도를 산출할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물이 배치 유형에서 상기 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 상기 타겟각의 정도가 일치하면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 결정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 상기 장애물이 중간 전방에 가까이 위치하고 좌우 전방 중 어느 한 방향에만 멀리 위치하는 경우, 상기 타겟각의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 크게 결정하고, 상기 타겟각의 정도가 제1 방향과 다르면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 작게 결정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따라 상기 센싱부의 인식 주기를 긴 주기 및 짧은 주기로 조정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 멀리 위치하면 상기 인식 주기를 상기 긴 주기로 결정할 수 있다.
또한, 상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 인식 주기를 상기 짧은 주기로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 자율주행 로봇의 주행 경로를 설정하는 방법에 있어서, 복수의 센싱장치를 이용하여 장애물과의 거리를 측정하는 단계; 상기 장애물과의 거리를 기반으로 장애물의 배치 유형을 결정하는 단계; 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 추정하여 목표점과의 타겟각을 산출하는 단계; 및 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각을 기반으로 조향각을 산출하는 단계를 포함하는 경로설정 방법이 제공된다.
또한, 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각을 기반으로 상기 복수의 센싱장치의 인식 주기를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 장애물의 배치 유형은 좌측 전방의 장애물, 중간 전방의 장애물 및 우측 전방의 장애물과의 거리가 소정의 기준치보다 멀고 가까움에 따라 결정될 수 있다.
또한, 상기 조향각을 산출하는 단계는 상기 장애물의 배치 유형에서 상기 장애물이 중간 전방에 가까이 위치하고 좌우 전방 중 어느 한 방향에만 멀리 위치하는 경우, i) 상기 타겟각의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 상기 제1 방향으로 크게 결정되는 단계; ii) 상기 타겟각의 정도가 제1 방향과 다르면 상기 제1 방향으로 작게 결정되는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인식 주기를 결정하는 단계는, 3개의 방향을 지시하는 3개의 언어변수로 표현되는 멤버쉽 함수를 이용하여 상기 타겟각의 정도를 판단하는 단계; 및 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따라 상기 센싱장치의 인식 주기를 긴 주기 및 짧은 주기 중 어느 하나로 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인식 주기를 결정하는 단계는 i) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 멀리 위치하면 상기 긴 주기로 결정하는 단계; 및 ii) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 짧은 주기로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인식 주기를 결정하는 단계는 i) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 짧은 주기로 결정하는 단계; 및 ii) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 가까이 위치하는 전방이 2 이상인 경우 상기 타겟각의 정도와 상관없이 상기 짧은 주기로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇 및 경로설정 방법은 장애물의 밀집 정도가 낮고 먼 거리에 위치하는 안전 지역에서는 자율주행 로봇의 인식 주기를 길게 조정하여 자율주행 로봇이 목표점에 수렴하는 속도를 높일 수 있으며, 장애물의 밀집 정도가 높고 가까운 거리에 위치하는 위험 지역에서는 자율주행 로봇의 인식 주기를 짧게 조정하여 자율주행 로봇이 목표점에 수렴하는 동안 안전성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 경로설정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 장애물 센싱 동작을 나타낸다.
도 4a 내지 4h는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇에서 센싱되는 장애물의 배치 유형을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물과의 거리를 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟각을 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 조향각을 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.
또한, 여러 실시예들에 있어서, 동일한 구성을 가지는 구성요소에 대해서는 동일한 부호를 사용하여 대표적으로 제1 실시예에서 설명하고, 그 외의 실시예에서는 제1 실시예와 다른 구성에 대해서만 설명하기로 한다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 자율주행 로봇(100)은 센싱부(110), 경로설정부(120) 및 구동부(130)를 포함한다. 경로설정부(120)는 타겟각 산출모듈(121), 조향각 산출모듈(122) 및 인식 주기 조정모듈(123)를 포함한다.
센싱부(110)는 장애물과의 거리를 센싱할 수 있는 복수의 센싱장치를 포함한다. 장애물과의 거리를 센싱하는 센싱장치로는 적외선 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 등이 이용될 수 있다. 센싱부(110)는 복수의 센싱장치에 측정되는 장애물과의 거리 정보를 경로설정부(120)에 전달한다.
타겟각 산출모듈(121)은 자율주행 로봇(100)의 이동량 및 회전량을 기반으로 자율주행 로봇(100)의 자세를 추정하고, 추정된 자세로부터 목표점 간의 타겟각을 산출한다. 이를 위해 타겟각 산출모듈(121)은 인코더, 가속도 센서, 자이로 센서 등을 포함할 수 있다. 인코더는 자율주행 로봇(100)의 이동 거리 및 방향을 적분하여 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 추정한다. 가속도 센서는 자율주행 로봇(100)의 속도의 증감을 측정하여 이동 거리를 산출할 수 있다. 자이로 센서는 자율주행 로봇(100)의 각속도를 측정하여 방향각을 산출할 수 있다. 자율주행 로봇(100)의 자세는 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 포함한다. 목표점은 2차원 좌표계 상의 xy 좌표로 표시될 수 있다. 타겟각은 자율주행 로봇(100)의 이동 방향과 목표점 방향 간의 각도를 의미한다. 타겟각 산출모듈(121)은 산출된 타겟각 정보를 조향각 산출모듈(122) 및 인식 주기 조정모듈(123)에 전달한다.
조향각 산출모듈(121)은 복수의 센싱장치에 측정되는 장애물과의 거리 정보 및 타겟각 산출모듈(121)에서 산출된 타겟각 정보를 기반으로 자율주행 로봇(100)의 조향각을 산출한다. 조향각 산출모듈(121)은 장애물의 배치유형 및 타겟각에 따른 퍼지추론 방식으로 조향각을 산출할 수 있다. 조향각 산출모듈(122)에서 퍼지추론 방식으로 조향각을 산출하는 방법에 대한 상세한 설명은 후술한다. 조향각 산출모듈(121)은 산출된 조향각을 구동부(130)에 전달한다.
인식 주기 조정모듈(123)은 복수의 센싱장치에 측정되는 장애물과의 거리 정보 및 타겟각 산출모듈(121)에서 산출된 타겟각 정보를 기반으로 자율주행 로봇(100)의 인식 주기를 조정한다. 인식 주기 조정모듈(123)은 장애물의 배치유형 및 타겟각에 따라 인식 주기를 결정할 수 있다. 인식 주기 조정모듈(123)에서 인식 주기를 결정하는 방법에 대한 상세한 설명은 후술한다. 인식 주기 조정모듈(123)은 결정된 인식 주기를 센싱부(110)에 전달하고, 센싱부(110)에 포함되는 복수의 센싱장치는 인식 주기에 따라 장애물과의 거리를 측정한다.
구동부(130)는 조향각 산출모듈(122)에서 전달받은 조향각에 따라 자율주행 로봇(100)을 이동시킨다.
이제, 도 2 내지 7을 참조하여 자율주행 로봇(100)로 주행경로를 설정하는 방법에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 경로설정 방법을 도시한 흐름도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇의 장애물 센싱 동작을 나타낸다. 도 4a 내지 4h는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 로봇에서 센싱되는 장애물의 배치 유형을 나타낸다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애물과의 거리를 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟각을 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 조향각을 판단하는 방법을 나타내는 그래프이다.
이하, 도 2를 참조하여 각 단계별로 필요한 경우, 이하 도면을 참조하여 설명한다.
자율주행 로봇(100)의 센싱부(110)는 복수의 센싱장치를 이용하여 장애물과의 거리를 측정한다(S110).
도 3에 도시한 바와 같이, 복수의 센싱장치는 자율주행 로봇(100)의 좌측 전방(DL), 중간 전방(DC) 및 우측 전방(DR)의 장애물과의 거리를 측정할 수 있는 위치에 분산되어 구비된다. 즉, 복수의 센싱장치는 자율주행 로봇(100)의 좌측 전방(DL), 중간 전방(DC) 및 우측 전방(DR)의 장애물과의 거리를 측정할 수 있다. 좌측 전방(DL)은 자율주행 로봇(100)의 이동 방향을 기준으로 대략 좌측 30°에서 60° 범위를 의미한다. 중간 전방(DC)은 자율주행 로봇(100)의 이동 방향을 기준으로 대략 좌측 30°에서 우측 30° 범위를 의미한다. 우측 전방(DR)은 자율주행 로봇(100)의 이동 방향을 기준으로 대략 우측 30°에서 60° 범위를 의미한다.
예를 들어, 자율주행 로봇(100)에 5개의 센싱장치가 구비되는 경우, 자율주행 로봇(100)의 이동 방향을 기준으로 0°위치에 제1 센싱장치(SC), 좌측 30° 위치에 제2 센싱장치(SL1), 좌측 60° 위치에 제3 센싱장치(SL2), 우측 30° 위치에 제4 센싱장치(SR1), 우측 60° 위치에 제5 센싱장치(SL2)가 구비될 수 있다. 즉, 각 센싱장치는 전방 120° 범위에서 대략 30°의 배치 간격(a)으로 구비될 수 있다. 제1 센싱장치(SC)는 중간 전방(DC)의 장애물과의 거리를 측정할 수 있다. 제2 센싱장치(SL1) 및 제3 센싱장치(SL3)는 좌측 전방(DL)의 장애물과의 거리를 측정할 수 있다. 제4 센싱장치(SR1) 및 제5 센싱장치(SR2)는 우측 전방(DR)의 장애물과의 거리를 측정할 수 있다. 각 센싱장치의 센싱 범위(b)는 대략 15°의 범위를 가질 수 있다. 각 센싱장치의 센싱 범위(b)는 센싱장치의 종류(예를 들어, 적외선 센서, 레이저 센서, 초음파 센서)에 따라 다양하게 정해질 수 있다.
경로설정부(120)는 복수의 센싱장치에서 전달되는 장애물과의 거리 정보를 기반으로 장애물 배치 유형을 결정한다(S120). 장애물 배치 유형은 경로설정부(120)의 조향각 산출모듈(122) 및 인식 주기 조정모듈(123) 각각에서 판단되거나, 둘 중 어느 하나에서 판단되어 다른 하나로 제공될 수 있다. 또는 장애물 배치 유형은 센싱부(110)에서 거리 측정과 동시에 판단되어 경로설정부(120)로 전달될 수 있다. 여기서는 설명의 편의를 위해, 경로설정부(120)에서 장애물 배치 유형을 결정하는 것으로 설명한다.
장애물의 배치 유형은 좌측 전방(DL)의 장애물, 중간 전방(DC)의 장애물 및 우측 전방(DR)의 장애물과의 거리가 소정의 기준치보다 멀고 가까움에 따라 구분될 수 있다. 장애물과의 거리의 원근을 구분하는 기준치는 자율주행 로봇(100)의 주행 속도, 회전 속도 등을 고려하여 정해질 수 있다.
경로설정부(120)는 복수의 센싱장치로 장애물과의 거리가 측정될 때, 복수의 센싱장치를 좌측 전방(DL), 중간 전방(DC), 우측 전방(DR)의 3개의 센싱 그룹으로 분류하고, 각 센싱 그룹에서 측정된 거리 값 중에서 가장 작은 거리 값을 소정의 기준치와 비교한다.
예를 들어, 도 3에서와 같이 5개의 센싱장치로 장애물과의 거리를 측정하는 경우, 경로설정부(120)는 제1 센싱장치(SC)를 중간 전방(DC)의 제1 센싱 그룹, 제2 센싱장치(SL1) 및 제3 센싱장치(SL2)를 좌측 전방(DL)의 제2 센싱 그룹, 제4 센싱장치(SR1) 및 제5 센싱장치(SR2)를 우측 전방(DR)의 제3 센싱 그룹으로 분류한다. 경로설정부(120)는 제1 센싱장치(SC)에서 측정되는 장애물과의 거리를 소정의 기준치와 비교하여 중간 전방(DC)의 장애물의 원근을 판단한다. 경로설정부(120)는 제2 센싱장치(SL1) 및 제3 센싱장치(SL2)에서 측정되는 장애물과의 거리 중에서 작은 거리 값을 소정의 기준치와 비교하여 좌측 전방(DL)의 장애물의 원근을 판단한다. 경로설정부(120)는 제4 센싱장치(SR1) 및 제5 센싱장치(SR2)에서 측정되는 장애물과의 거리 중에서 작은 거리 값을 소정의 기준치와 비교하여 우측 전방(DR)의 장애물의 원근을 판단한다.
도 4a 내지 4h에 도시한 바와 같이, 좌측 전방(DL), 중간 전방(DC), 우측 전압(DR)을 포함하는 3방향의 장애물의 멀고(far) 가까움(near)에 따라 8가지의 장애물 배치 유형이 결정된다.
표 1은 3 방향(DL, DC, DR)의 장애물과의 거리에 따른 장애물의 배치 유형을 나타낸다.
Case DL DC DR
I (Fig 4a) far far far
II (Fig 4b) near far far
III (Fig 4c) near near far
IV (Fig 4d) near near near
V (Fig 4e) far near near
VI (Fig 4f) far far near
VII (Fig 4g) far near far
VIII (Fig 4h) near far near
자율주행 로봇(100)의 타겟각 산출모듈(121)은 목표점과의 타겟각을 산출한다(S130). 타겟각 산출모듈(121)은 자율주행 로봇(100)의 2차원 좌표계 상의 위치(xi, yi) 및 방향각을 추정할 수 있으며, 2차원 좌표계 상의 목표점의 좌표(xg, yg)를 알고 있으므로, 수학식 1에 따라 타겟각을 산출할 수 있다.
Figure 112010071562006-pat00001
여기서, TAi는 타겟각이고, θi는 자율주행 로봇(100)의 방향각이 x축을 기준으로 A일 때 θi=(90-A) 이다.
자율주행 로봇(100)의 조향각 산출모듈(121)은 장애물의 배치유형 및 타겟각을 기반으로 조향각을 산출한다(S140). 조향각 산출모듈(121)은 장애물의 배치유형 및 타겟각에 따라 퍼지추론 방식으로 조향각의 정도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 퍼지추론 방식으로는 맘다니(Mamdani)의 최대-최소(max-min) 연산을 사용하고, 퍼지화는 무게중심법을 사용할 수 있다.
조향각 산출모듈(121)은 3방향(DL, DC, DR)의 장애물과의 거리를 '멀다(far), 가깝다(near)'이라는 2개의 언어변수로 표현되는 멤버쉽 함수를 이용하여 3방향(DL, DC, DR)의 장애물 각각의 원근 정도를 판단할 수 있다.
도 5에 도시한 바와 같이, 3방향(DL, DC, DR)의 장애물 각각의 '가깝다(near)'가 30cm에서 최대이고 120cm에서 최소인 것으로 정해지고, '멀다(far)'가 120cm에서 최대이고 30cm에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. 이에 따라, 3방향(DL, DC, DR)의 장애물과의 거리는 대략 75cm를 기준치로 하여 멀다(far), 가깝다(near)로 구분될 수 있다. 그러나, 퍼치추론 방식에서 장애물의 멀고(far) 가까움(near) 정도를 나타내는 최대-최소는 이에 한정되지 않으며, 자율주행 로봇(100)의 센싱 능력, 산술 능력, 주행 능력 등에 따라 다양하게 결정될 수 있다.
조향각 산출모듈(121)은 '왼쪽(L), 중앙(Z), 오른쪽(R)'이라는 3개의 언어변수로 표현되는 멤버쉽 함수를 이용하여 자율주행 로봇(100)의 주행방향이 목표점과 어느 정도의 타겟각(TA)을 유지하고 있는지를 판단할 수 있다.
도 6에 도시한 바와 같이, '왼쪽(L)'은 타겟각(TA)이 좌측 90°에서 최대이고 0°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '중앙(Z)'은 타겟각(TA)이 0°에서 최대이고 좌측 90° 및 우측 90°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '오른쪽(R)'은 타겟각(TA)이 우측 90°에서 최대이고 0°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. 이에 따라, 타겟각(TA)이 대략 좌측 45° 이상에서는 왼쪽(L)으로 판단되고, 대략 좌측 45°에서 우측 45° 범위에서는 중앙(Z)으로 판단되며, 대략 우측 45° 이상에서는 오른쪽(R)로 판단될 수 있다.
조향각 산출모듈(121)은 3방향(DL, DC, DR)의 장애물 각각의 원근 정도(장애물의 배치 유형) 및 타겟각(TA)의 정도에 따라 '왼쪽으로 크게(LB)', '왼쪽으로 작게(LS)', '현재 방향(Z)', '오른쪽으로 작게(RS)', '오른쪽으로 크게(RB)'라는 5개의 언어변수로 표현되는 멤버쉽 함수를 이용하여 조향각(SA)의 정도를 산출할 수 있다.
도 7에 도시한 바와 같이, '왼쪽으로 크게(LB)'는 조향각(SA)이 좌측 30°에서 최대이고 좌측 15°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '왼쪽으로 작게(LS)'는 조향각(SA)이 촤측 15°에서 최대이고 촤측 30° 및 0°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '현재 방향(Z)'은 조향각(SA)이 0°에서 최대이고 촤측 15° 및 우측 15°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '오른쪽으로 작게(RS)'은 조향각(SA)이 우측 15°에서 최대이고 우측 30° 및 0°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다. '오른쪽으로 크게(RB)'은 조향각(SA)이 우측 30°에서 최대이고 우측 15°에서 최소인 것으로 정해질 수 있다.
표 2는 3방향(DL, DC, DR)의 장애물 각각의 원근 정도(장애물의 배치 유형) 및 타겟각(TA)의 정도에 따라 결정되는 조향각(SA)의 정도의 일예를 나타낸다.
Case DL DC DR TA SA
I (Fig 4a) far far far L LB
Z Z
R RB
II (Fig 4b) near far far L Z
Z Z
R RB
III (Fig 4c) near near far L RS
Z RS
R RB
IV (Fig 4d) near near near L LB
Z RB
R RB
V (Fig 4e) far near near L LB
Z LS
R LS
VI (Fig 4f) far far near L LB
Z Z
R Z
VII (Fig 4g) far near far L LB
Z LS
R RB
VIII (Fig 4h) near far near L Z
Z Z
R Z
조향각(SA)의 정도는 대체적으로 타겟각(TA)을 줄이거나 장애물이 멀리 위치하는 방향으로 결정된다. 예를 들어, 장애물이 중간 전방(DC)에 멀리(far) 위치하는 경우(Case I, II, VI, VIII), 타겟각(TA)의 정도가 중앙(Z)이면 조향각(SA)의 정도는 현재 방향(Z)으로 결정된다. 장애물이 좌측 전방(DL) 또는 우측 전방(DR)에 멀리(far) 위치하는 경우(Case I, II, III, V, VI, VII), 타겟각(TA)의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 조향각(SA)의 정도는 해당 제1 방향으로 크게(LB 또는 RB)로 결정된다. 장애물이 중간 전방(DC)에 가까이 위치하고 좌측 전방(DL)과 우측 전방(DR) 중 어느 한 방향에만 멀리(far) 위치하는 경우(Case III, V), 타겟각(TA)의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 조향각(SA)의 정도는 해당 제1 방향으로 크게(LB 또는 RB)로 결정되고, 타겟각(TA)의 정도가 장애물과 멀리 위치하는 방향과 다르면 조향각(SA)의 정도는 제1 방향으로 작게(LS 또는 RS)로 결정된다. 장애물이 3 전방(DL, DC, LR)에 모두 가까이 위치하는 경우(Case IV), 조향각(SA)의 정도는 타겟각(TA) 방향으로 크게(LB 또는 RB)로 결정되고, 타겟각(TA)이 중앙(Z)인 경우에는 오른쪽으로 크게(RB) 또는 왼쪽으로 크게(LB)로 결정된다.
이와 같이, 조향각 산출모듈(121)은 8가지의 장애물의 배치 유형과 3가지의 타겟각(TA)의 정도에 따라 조향각(SA)의 정도를 산출하는 24가지의 if-then 퍼지 법칙을 구성할 수 있으며, 이에 따라 조향각(SA)의 정도를 지시하는 언어변수를 산출할 수 있다. 조향각 산출모듈(121)은 조향각의 정도를 지시하는 언어변수를 구동부(130)에 전달한다.
이상, 장애물의 유형 및 타겟각(TA)에 따라 조향각(SA)의 정도를 지시하는 언어변수를 5가지로 산출하는 것으로 설명하였으나, 조향각(SA)의 정도를 지시하는 언어변수는 더욱 세분되어 더 많은 종류의 조향각(SA)의 정도를 표현하거나 5가지 이하로 분류되어 더 적은 종류의 조향각(SA)의 정도를 표현할 수 있다.
구동부(130)는 조향각 산출모듈(122)에서 전달받은 조향각 지시 언어변수에 따라 바퀴를 조향하고 주행한다(S150).
자율주행 로봇(100)의 인식 주기 조정모듈(123)은 장애물의 배치유형 및 타겟각(TA)을 기반으로 인식 주기를 결정한다(S160). 인식 주기 조정모듈(123)은 조향각 산출모듈(122)에서와 같이 장애물의 배치유형 및 타겟각(TA)의 정도를 판단할 수 있으며, 장애물의 배치유형 및 타겟각(TA)의 정도에 따라 인식 주기(SO)를 긴 주기(W) 및 짧은 주기(N)로 구분할 수 있다. 인식 주기(SO)는 센싱부(110)에서 장애물과의 거리를 측정하는 주기, 즉 자율주행 로봇(100)이 주위 환경을 인식하는 주기를 의미한다. 예를 들어, 긴 주기(W)는 600ms, 짧은 주기(N)는 300ms일 수 있으며, 센싱부(110)는 긴 주기(W)인 600ms 간격 또는 짧은 주기(N)인 300ms 간격으로 장애물과의 거리를 측정할 수 있다.
표 3은 장애물의 배치유형 및 타겟각(TA)의 정도에 따라 결정되는 인식 주기(SO)의 일예를 나타낸다.
Case DL DC DR TA SO
I (Fig 4a) far far far L W
Z W
R W
II (Fig 4b) near far far L N
Z W
R W
III (Fig 4c) near near far L N
Z N
R N
IV (Fig 4d) near near near L N
Z N
R N
V (Fig 4e) far near near L N
Z N
R N
VI (Fig 4f) far far near L W
Z W
R N
VII (Fig 4g) far near far L W
Z N
R W
VIII (Fig 4h) near far near L N
Z W
R N
인식 주기 조정모듈(123)은 장애물의 밀집 정도가 낮고 먼 거리에 있으면 인식 주기(SO)를 긴 주기(W)로 결정하고, 장애물의 밀집 정도가 높고 가까운 거리에 있으면 인식 주기(SO)를 짧은 주기(N)로 결정한다. 예를 들어, 인식 주기(SO)는 타겟각(TA) 방향으로 장애물이 멀리 위치하면 긴 주기(W)로 결정되고, 타겟각(TA) 방향으로 장애물이 가까이 위치하면 짧은 주기(N)로 결정된다. 이때, 3 전방(DL, DC, DR) 중에서 장애물이 가까이 위치하는 전방이 2 이상인 경우(Case III, IV, V), 타겟각(TA)의 정도와 상관없이 인식 주기(SO)는 짧은 주기(N)로 결정된다.
인식 주기 조정모듈(123)은 결정된 인식 주기(SO)를 센싱부(110)에 전달하고, 센싱부(110)는 인식 주기(SO)에 따라 센싱부(110)는 장애물과의 거리를 측정한다. 즉, 자율주행 로봇(100)은 상술한 거리 측정 과정(S110)에서부터 조향 및 주행 과정(S150)까지를 인식 주기 조정모듈(123)에서 결정되는 인식 주기(SO)에 따라 반복하면서 주행경로를 설정하고 주행한다.
이상, 인식 주기(SO)를 긴 주기(W) 및 짧은 주기(N)로 구분하는 것으로 설명하였으나, 인식 주기(SO)는 더 많은 수의 주기로 구분되어 적용될 수 있다. 또한, 상술한 경로설정부(120)는 자율주행 로봇(100)뿐만 아니라 주행경로를 설정할 필요하게 있는 자동차, 선박, 항공기 등의 이동체 등에 적용될 수 있는 것은 물론이다.
이와 같이, 장애물의 밀집 정도가 낮고 먼 거리에 위치하는 안전 지역에서는 자율주행 로봇(100)의 인식 주기(SO)를 길게 조정하여 자율주행 로봇(100)이 목표점에 수렴하는 속도를 높일 수 있으며, 장애물의 밀집 정도가 높고 가까운 거리에 위치하는 위험 지역에서는 자율주행 로봇(100)의 인식 주기(SO)를 짧게 조정하여 자율주행 로봇(100)이 목표점에 수렴하는 동안 안전성을 높일 수 있다.
지금까지 참조한 도면과 기재된 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 자율주행 로봇
110 : 센싱부
120 : 경로설정부
121 : 타겟각 산출모듈
122 : 조향각 산출모듈
123 : 인식 주기 조정모듈
130 : 구동부

Claims (17)

  1. 주행경로를 스스로 설정하여 주행하는 자율주행 로봇에 있어서,
    장애물과의 거리를 측정하는 센싱부;
    상기 장애물과의 거리로부터 상기 장애물의 배치유형을 결정하고, 상기 장애물의 배치유형 및 목표점과의 타겟각을 기반으로 조향각을 산출하는 경로설정부; 및
    상기 조향각에 따라 상기 자율주행 로봇을 이동시키는 구동부를 포함하고,
    상기 경로설정부는 상기 자율주행 로봇의 이동 거리 및 방향을 적분하여 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 포함하는 상기 자율주행 로봇의 자세를 추정하고, 상기 자율주행 로봇의 자세로부터 상기 목표점과의 타겟각을 산출하는 자율주행 로봇.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치유형 및 상기 목표점과의 타겟각을 기반으로 상기 센싱부의 인식 주기를 더 결정하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  3. 제1 항 또는 제2항에 있어서,
    상기 경로설정부는 좌측 전방의 장애물, 중간 전방의 장애물 및 우측 전방의 장애물과의 거리가 소정의 기준치보다 멀고 가까움에 따라 상기 장애물의 배치 유형을 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  4. 삭제
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따른 퍼지 추론 방식으로 상기 조향각의 정도를 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물이 배치 유형에서 상기 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 상기 타겟각의 정도가 일치하면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 상기 장애물이 중간 전방에 가까이 위치하고 좌우 전방 중 어느 한 방향에만 멀리 위치하는 경우, 상기 타겟각의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 크게 결정하고, 상기 타겟각의 정도가 제1 방향과 다르면 상기 조향각의 정도를 상기 제1 방향으로 작게 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  8. 제2 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따라 상기 센싱부의 인식 주기를 긴 주기 및 짧은 주기로 조정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 멀리 위치하면 상기 인식 주기를 상기 긴 주기로 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 로봇.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 경로설정부는 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 인식 주기를 상기 짧은 주기로 결정하는 것을 특지으로 하는 자율주행 로봇.
  11. 자율주행 로봇의 주행 경로를 설정하는 방법에 있어서,
    복수의 센싱장치를 이용하여 장애물과의 거리를 측정하는 단계;
    상기 장애물과의 거리를 기반으로 장애물의 배치 유형을 결정하는 단계;
    상기 자율주행 로봇의 이동 거리 및 방향을 적분하여 2차원 좌표계 상의 위치 및 방향각을 포함하는 상기 자율주행 로봇의 자세를 추정하고, 상기 자율주행 로봇의 자세로부터 목표점과의 타겟각을 산출하는 단계; 및
    상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각을 기반으로 조향각을 산출하는 단계를 포함하는 경로설정 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각을 기반으로 상기 복수의 센싱장치의 인식 주기를 결정하는 단계를 더 포함하는 경로설정 방법.
  13. 제11항 또는 제12항에 있어서,
    상기 장애물의 배치 유형은 좌측 전방의 장애물, 중간 전방의 장애물 및 우측 전방의 장애물과의 거리가 소정의 기준치보다 멀고 가까움에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 경로설정 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 조향각을 산출하는 단계는 상기 장애물의 배치 유형에서 상기 장애물이 중간 전방에 가까이 위치하고 좌우 전방 중 어느 한 방향에만 멀리 위치하는 경우,
    i) 상기 타겟각의 정도가 장애물이 멀리 위치하는 제1 방향과 같으면 상기 제1 방향으로 크게 결정되는 단계; 및
    ii) 상기 타겟각의 정도가 제1 방향과 다르면 상기 제1 방향으로 작게 결정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로설정 방법.
  15. 제12 항에 있어서,
    상기 인식 주기를 결정하는 단계는,
    3개의 방향을 지시하는 3개의 언어변수로 표현되는 멤버쉽 함수를 이용하여 상기 타겟각의 정도를 판단하는 단계; 및
    상기 장애물의 배치 유형 및 상기 타겟각의 정도에 따라 상기 센싱장치의 인식 주기를 긴 주기 및 짧은 주기 중 어느 하나로 조정하는 단계를 포함하는 경로설정 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 인식 주기를 결정하는 단계는
    i) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 멀리 위치하면 상기 긴 주기로 결정하는 단계; 및
    ii) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 짧은 주기로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로설정 방법.
  17. 제15 항에 있어서,
    상기 인식 주기를 결정하는 단계는
    i) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 상기 타겟각의 방향에서 가까이 위치하면 상기 짧은 주기로 결정하는 단계; 및
    ii) 상기 장애물의 배치 유형에서 장애물이 가까이 위치하는 전방이 2 이상인 경우 상기 타겟각의 정도와 상관없이 상기 짧은 주기로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로설정 방법.
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