KR100657527B1

KR100657527B1 - The driving control apparatus for moving robot and method thereof

Info

Publication number: KR100657527B1
Application number: KR1020050101788A
Authority: KR
Inventors: 임형득
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2005-10-27
Filing date: 2005-10-27
Publication date: 2006-12-14

Abstract

A traveling control apparatus for a moving robot and a method thereof are provided to reduce a whole cleaning time by removing a repeated cleaning section through a driving algorithm based on a fractal theory using a self similarity and recursiveness. In a traveling control apparatus for a moving robot, a traveling mode setting unit(110) sets a travel mode by users. A sensor unit(120) detects a cleaning environment through a detection of distant and close obstacles. A fractal engine(130) determines a traveling method according to the cleaning environment detected by the sensor unit and provides information of a moving path. A driving unit(150) drives a traveling device. And, a traveling control unit(140) controls a movement of the robot by controlling the driving unit.

Description

이동로봇의 주행 제어 장치 및 그 방법{The Driving Control Apparatus for Moving Robot and Method Thereof}Driving control device of mobile robot and its method {The Driving Control Apparatus for Moving Robot and Method Thereof}

도 1a 내지 도 1c는 종래 이동로봇에 적용된 주행 방식을 설명하기 위한 예시도.1a to 1c is an exemplary view for explaining a driving method applied to a conventional mobile robot.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 제어 장치의 구성을 보인 블록도.Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a traveling control device of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 힐버트 커브 1의 주행 경로 예시도.3 is an exemplary diagram of a driving route of Hilbert Curve 1 of a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 4는 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 힐버트 커브 2의 주행 경로 예시도.4 is an exemplary diagram of a driving route of Hilbert Curve 2 in a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 5는 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 페아노 커브의 주행 경로 예시도.5 is a diagram illustrating a driving path of a Peano curve in a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 6은 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 페아노-고스퍼 커브의 주행 경로 예시도.6 is an exemplary diagram of a driving path of a Peano-Gosper curve in a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 7은 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 시에르핀스키 커브 1의 주행 경로 예시도.7 is an exemplary view of a traveling route of Sierpinski curve 1 of a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 8은 본 발명에 적용된 자기 유사성 특성에 의한 주행 알고리즘 중 시에르 핀스키 커브 2의 주행 경로 예시도.8 is an exemplary view of a traveling route of Sier Finski Curve 2 in a driving algorithm based on a self-similarity characteristic applied to the present invention.

도 9는 본 발명에 따른 이동로봇의 주행 제어방법을 보인 흐름도.9 is a flow chart showing a driving control method of a mobile robot according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

110… 주행 모드 설정부110... Driving mode setting part

120… 센서부120... Sensor part

130… 프랙탈 엔진130... Fractal engine

140… 주행 제어부140... Driving control

150… 구동부150... Driving part

본 발명은 이동 로봇의 주행 제어에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 동일 영역의 반복 청소를 최소화하여 청소 효율을 극대화하도록 한 이동로봇의 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a traveling control of a mobile robot, and more particularly, to a traveling control apparatus and a method of the mobile robot to minimize the repeated cleaning of the same area to maximize the cleaning efficiency.

일반적으로, 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일환으로 사용되거나, 인간이 견딜 수 없는 극한의 환경에서 인간을 대신하여 정보를 수집하거나 채집하는데 사용되어 왔다. 이러한 로봇공학 분야는 근래에 들어 최첨단 우주개발산업에 사용되면서 발전을 거듭하여 왔고, 최근에 들어서는 인간 친화적인 가정용 로봇이 개발되기에 까지 이르렀다. 이러한 인간 친화적인 가정용 로봇의 대표적인 예가 바로 청소 로봇이다.In general, robots have been developed for industrial use and used as part of factory automation, or have been used to collect or collect information on behalf of humans in extreme environments that humans cannot tolerate. This field of robotics has been developed in recent years as it is used in the cutting-edge space development industry, and until recently, human-friendly home robots have been developed. A representative example of such a human-friendly home robot is a cleaning robot.

청소로봇은 사용자가 조작하지 않아도 청소하고자 하는 구역 내를 스스로 주행하면서 바닥면으로부터 먼지 등의 이물질을 흡입함으로써 청소하고자 하는 장소를 자동으로 청소하는 기기로서, 주행작용을 수행하는 주행장치와, 이물질 및 먼지를 흡입하는 흡입장치와, 청소구역 내에 있는 다양한 장애물과 충돌하지 않고 주행할 수 있도록 장애물을 감지하는 다수의 감지센서와, 주행장치와 흡입장치 및 감지센서의 동작을 제어하는 제어장치, 각 장치의 동작에 필요한 전원을 공급하는 전원공급장치 등을 주요 구성으로 하여 이루어진다.The cleaning robot is a device that automatically cleans a place to be cleaned by inhaling foreign matter such as dust from the floor while driving itself in the area to be cleaned without a user's manipulation. A suction device that sucks in dust, a plurality of detection sensors that detect obstacles so that they can travel without colliding with various obstacles in the cleaning area, a control device that controls the operation of the traveling device, the suction device and the detection sensor, and each device The main configuration consists of a power supply for supplying power required for the operation of the apparatus.

종래 청소로봇의 주행방식 예가 도 1a 내지 도 1c에 개시된다.An example of a driving method of a conventional cleaning robot is disclosed in FIGS. 1A to 1C.

이에 도시된 바와 같이, 랜덤(Random) 방식(도 1a), 스파이럴(Spiral) 방식(도 1b), 지그재그(Zigzag) 방식(도 1c)을 채택하여 주행하는 방식이 있으며, 각 주행 방식은 각각 다음과 같은 장점이 있다.As shown in the drawing, there is a method of driving by adopting a random method (Fig. 1a), a spiral (Fig. 1b), a zigzag method (Fig. 1c), and each driving method is as follows. Has the same advantages.

랜덤 방식의 경우, 주행 중에 임의의 장애물을 만났을 때, 장애물의 회피가 용이하고 일정 거리 이상을 이동하기에는 용이하다는 장점이 있다.In the random method, when an obstacle is encountered while driving, the obstacle is easily avoided and it is easy to move more than a certain distance.

아울러 스파이럴 방식의 경우, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가시켜 작업 공간을 확대해가는 주행방식이므로, 일정 규칙을 가지고 이동하게 됨으로써 랜덤 방식에 비하여 청소 커버리지율을 높일 수 있는 장점이 있다.In addition, the spiral type is a driving method that expands the work space by rotating in a constant direction and increasing the radius of rotation around the starting point, so that the moving coverage with a certain rule increases the cleaning coverage rate compared to the random type. have.

그리고 지그재그 방식은 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복함으로써 공간을 청소하도록 하는 주행방식이다. 즉, 지그재그 방식은 전체적으로 볼 때, 긴 경로의 길이를 이동폭의 크기로 하고, 짧은 경로에서의 전진 방향을 진행방향으로 하며, 짧은 경로의 전진 거리의 합이 진행 거리가 되도록 주행하는 방식이다. 따라서 방이나 거실과 같이 전체적으로 볼 때 사각형의 구조를 갖는 청소구역에서 가장 높은 청소 커버리지율을 달성할 수 있다는 장점이 있다.And the zigzag method is a driving method to clean the space by repeating traveling straight along the long path (short path) and short path. That is, the zigzag method is a system in which the length of the long path is the size of the moving width, the forward direction in the short path is the traveling direction, and the driving is performed so that the sum of the forward distances of the short path becomes the travel distance. Therefore, there is an advantage that the highest cleaning coverage rate can be achieved in the cleaning area having a rectangular structure as a whole, such as a room or a living room.

그러나 이러한 종래 청소로봇에 적용된 주행방식은, 알고리즘이 복잡하고, 청소 영역의 크기에 따라 로봇 주행이 달라지며, 로봇 주행의 통일성이 없고, 국부 주행(로컬 주행)과 전체 주행(글로벌 주행) 알고리즘이 따로 동작하며, 동일한 청소 영역을 반복 청소하게 되는 단점이 있다. However, the driving method applied to the conventional cleaning robot has a complicated algorithm, and the robot driving varies according to the size of the cleaning area, there is no uniformity of the robot driving, and the local driving (local driving) and the whole driving (global driving) algorithms are applied. It operates separately and has the disadvantage of repeatedly cleaning the same cleaning area.

따라서 청소 시간이 길어지며, 단위 시간에 따른 청소 영역 크기가 작아 청소 효율이 떨어지는 문제점을 발생하였다.Therefore, the cleaning time is long, the cleaning area is small due to the unit time has a problem that the cleaning efficiency is lowered.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서,Accordingly, the present invention is proposed to solve the above problems of the prior art,

그 목적은 동일 영역의 반복 청소를 최소화하여 청소 효율을 극대화하도록 한 이동로봇의 주행 제어 장치를 제공하는 데 있다.The purpose is to provide a traveling control device of a mobile robot to minimize the repeated cleaning of the same area to maximize the cleaning efficiency.

본 발명의 다른 목적은 동일 영역의 반복 청소를 최소화하여 청소 효율을 극대화하도록 한 이동로봇의 주행 제어 방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a traveling control method of a mobile robot to minimize the repeated cleaning of the same area to maximize the cleaning efficiency.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 "이동로봇의 주행 제어 장치"는,According to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object, the "driving control apparatus of a mobile robot",

사용자가 선택하는 주행 모드를 설정하기 위한 주행 모드 설정부와;A driving mode setting unit for setting a driving mode selected by the user;

근거리 및 원거리 장애물 감지를 통해 청소 환경을 감지하는 센서부와;A sensor unit for detecting a cleaning environment through near and far obstacle detection;

상기 주행 모드 설정부에서 설정된 주행 모드와 센서부에 의해 감지되는 청소 환경에 따라 주행 방식을 결정하고, 그에 대응하는 이동 경로 정보를 제공하는 프랙탈 엔진과;A fractal engine that determines a driving mode according to the driving mode set by the driving mode setting unit and the cleaning environment sensed by the sensor unit, and provides moving path information corresponding thereto;

상기 프랙탈 엔진에서 제공되는 이동 경로 정보에 대응하게 주행장치를 구동시키는 구동부를 제어하여 로봇의 이동을 제어하는 주행제어부를 포함한다.And a driving controller for controlling the movement of the robot by controlling a driving unit for driving the driving apparatus in response to the movement path information provided by the fractal engine.

여기서 사용자가 선택하는 주행 모드는, 랜덤 하게 주행을 수행하는 랜덤 모드와, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가시켜 작업 공간을 확대해가며 주행하는 스파이럴 모드와, 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복하는 지그재그 모드와, 청소 환경을 검출하여 주행 모드를 결정토록 하는 자동 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the driving mode selected by the user includes a random mode in which the vehicle is driven at random, a spiral mode which rotates in a predetermined direction about the starting point, increases the radius of rotation and expands the work space, and a long path. And a zigzag mode for repeating driving straight along a short path, and an automatic mode for detecting the cleaning environment and determining the driving mode.

또한, 프랙탈 엔진은 사용자가 자동 모드 이외의 주행 모드를 선택한 경우에는 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하고, 사용자가 자동 모드를 선택한 경우에는 센서부에서 검출한 환경 정보에 따라 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 것을 특징으로 한다.In addition, when the user selects a driving mode other than the automatic mode, the fractal engine determines the driving method using a driving algorithm determined by using a function that fills all spaces through a self-similarity characteristic that matches the driving mode selected by the user. When the automatic mode is selected, the driving method is determined by a driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature according to the environmental information detected by the sensor unit.

또한, 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 힐버트 커브(Hilbert Curve)와 페아노 커브(Peano Curve), 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포 함한다.In addition, the driving algorithm determined using a function that fills all spaces through the self-similarity feature is Hilbert Curve, Peano Curve, Peano-Gosper Curve, Sier. Includes a Pinskie Curve.

여기서 이동로봇은 청소로봇인 것을 특징으로 한다.The mobile robot is characterized in that the cleaning robot.

한편, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 "이동로봇의 주행 제어 방법"은,On the other hand, "run control method of a mobile robot" according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object,

사용자가 선택하는 주행 모드를 검색하는 단계와;Searching for a driving mode selected by a user;

상기 검색한 주행 모드에 따라 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 단계와;Determining a driving method with a driving algorithm determined by using a function that fills all spaces through a self-similarity feature according to the searched driving mode;

상기 결정된 주행 방식에 대응하는 로봇 이동 경로정보로 주행장치의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.And controlling the driving of the traveling device with the robot movement route information corresponding to the determined driving method.

또한, 주행 방식 결정은, 사용자가 자동 모드 이외의 주행 모드를 선택한 경우에는 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하고, 사용자가 자동 모드를 선택한 경우에는 센서부에서 검출한 환경 정보에 따라 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 것을 특징으로 한다.In addition, when the user selects a driving mode other than the automatic mode, the driving method is determined by a driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through a self-similarity characteristic corresponding to the driving mode selected by the user. When the user selects the automatic mode, the driving method is determined using a driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature according to the environmental information detected by the sensor unit.

또한, 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 힐버트 커브(Hilbert Curve)와 페아노 커브(Peano Curve), 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포함 한다.In addition, the driving algorithm determined using a function that fills all spaces through the self-similarity feature is Hilbert Curve, Peano Curve, Peano-Gosper Curve, Sier. Includes a Pinskie Curve.

여기서 로봇은 청소로봇인 것을 특징으로 한다.The robot is characterized in that the cleaning robot.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다. 본 발명을 설명하기에 앞서 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, described in detail with reference to the accompanying drawings a preferred embodiment of the present invention. If it is determined that the detailed description of the known function or configuration related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 제어장치의 구성을 보인 블록도이다.Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a traveling control device of a mobile robot according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 이동로봇의 주행 제어장치는, 사용자가 직접 시스템을 제어하기 위한 다수의 조작버튼과 조작상태를 표시하기 위한 표시부 혹은 동작 LED 등을 구비하며, 사용자에 의해 선택된 주행 모드를 설정하는 주행 모드 설정부(110)를 포함한다. The traveling control apparatus for a mobile robot according to the present invention includes a plurality of operation buttons for controlling a system directly by a user, a display unit for displaying an operation state or an operation LED, and the like to set a driving mode selected by a user. The mode setting unit 110 is included.

또한, 본 발명에 따른 이동로봇의 주행 제어장치는, 근거리 감지센서(예를 들어, 적외선 센서)와 원거리 감지센서(예를 들어, 초음파 센서) 등을 구비하고 근거리 및 원거리 장애물을 감지하는 센서부(120)를 포함한다.In addition, the traveling control device of the mobile robot according to the present invention, the sensor unit for detecting near and far obstacles, including a near-field sensor (for example, infrared sensor) and a far-field sensor (for example, ultrasonic sensor) and the like. 120.

아울러 주행 모드 설정부(110)에서 설정된 주행 모드와 센서부(120)에 의해 감지되는 청소 환경에 따라 주행 방식을 결정하고, 그에 대응하는 이동 경로 정보 를 제공하는 프랙탈 엔진(130)을 포함한다.In addition, it includes a fractal engine 130 to determine the driving method according to the driving mode set in the driving mode setting unit 110 and the cleaning environment sensed by the sensor unit 120, and provides the corresponding movement path information.

또한, 프랙탈 엔진(130)에서 제공되는 이동 경로 정보에 대응하게 주행장치를 구동시키는 구동부(150)를 제어하여 로봇의 이동을 제어하는 주행제어부(140)를 포함한다.In addition, a driving controller 140 for controlling the movement of the robot by controlling the driving unit 150 for driving the driving device corresponding to the movement path information provided from the fractal engine 130.

그리고 도면에 도시하지는 않았지만 청소 로봇은 이미 공지된 바와 같이 바닥면에 놓인 이물질을 흡입하기 위한 다수의 기술적 구성, 예를 들면 흡입력을 발생시키기 위한 팬모터, 집진필터, 흡입관, 브러시, 흡입 헤드 등을 구비한 청소모듈을 더 포함하여 구성된다.Although not shown in the drawings, the cleaning robot has a number of technical configurations for suctioning foreign substances on the floor, for example, a fan motor, a dust collecting filter, a suction pipe, a brush, a suction head, etc. to generate suction power. It further comprises a cleaning module provided.

우선 집안 전체를 청소하기 희망하는 사용자가 청소로봇을 방안 혹은 거실에 위치시킨 후 주행 모드 설정부(110)를 통해 특정 주행 모드를 설정하고, 청소 개시 명령을 내리면 프랙탈 엔진(130)은 자기 유사성(Self-similarity) 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수(Plane-Filling Function)를 이용하여 결정된 주행 알고리즘 중 하나를 주행 방식으로 결정하게 된다.First, a user who wishes to clean the entire house places the cleaning robot in a room or living room, sets a specific driving mode through the driving mode setting unit 110, and issues a cleaning start command. The self-similarity feature determines one of the driving algorithms determined as a driving method using a plane-filling function.

여기서 자기 유사성과 순환성을 속성으로 하는 프랙탈(fractal)은 프랑스의 수학자 만델브로트가 만들어낸 용어로서, 이는 세부구조가 전체구조를 반복하고 있는 형상을 뜻하는 말이다. Fractal, which is characterized by self-similarity and circularity, is a term coined by the French mathematician Mandelbrot, which means that the detailed structure repeats the whole structure.

많은 종류의 자연물에서 찾아볼 수 있는 형상은 유클리드 기하학으로는 해석하기 어려운 매우 복잡함을 가지고 있다. 예를 들면, 물체의 표면, 산맥과 해안선의 형상 및 구름의 모양은 불규칙한 것으로 보이지만 일정한 규칙하에 자기 복제를 순환적으로 반복하고 있으며, 자기유사성과 반복성의 의미로 해석되는 것을 프랙탈 구조라고 한다.The shapes found in many kinds of natural objects are very complex that cannot be interpreted by Euclidean geometry. For example, the surface of an object, the shape of a mountain range and coastline, and the shape of a cloud appear irregular, but it repeats self-replication repeatedly under certain rules and is interpreted as a meaning of self-similarity and repeatability.

프랙탈 구조는 재구성된 어트랙터에서의 공간 채움성의 척도(measure space filling)와 복잡성을 나타내는 프랙탈 차원(fractal dimension)으로 평가되며 실수의 형태로 나타나며, 표면 거칠기와 같은 미소구조로부터 지형과 같은 확대된 구조까지 복잡한 형상을 해석하는 유용한 수단으로 사용된다. 이처럼 프랙탈 차원은 시계열 신호에 대하여 재구성된 어트랙터의 기하학적 특징을 표현하며, 신호의 카오스적인 정도에 따라 그 값이 달라진다. 따라서 어트랙터의 고유한 특성으로 프랙탈 차원을 사용할 수 있어 동역학 시스템의 거동을 정량화하는 척도로 많이 이용되고 있으며, 미세한 어트랙터의 변동을 프랙탈 차원 값에 반영한다.The fractal structure is evaluated as a fractal dimension representing the measure space filling and complexity of the reconstructed attractor and appears in the form of real numbers and is an enlarged structure such as terrain from microstructures such as surface roughness. It is used as a useful means for analyzing complex shapes. As such, the fractal dimension represents the geometrical characteristics of the attractor reconstructed with respect to the time series signal, and its value varies depending on the chaotic degree of the signal. Therefore, it is possible to use the fractal dimension as a unique characteristic of the attractor, and thus it is widely used as a quantitative measure of the behavior of the dynamic system.

따라서 본 발명에서는 주어진 공간에서 반복 주행하지 않고 모든 공간을 청소하기 위해서 프랙탈 이론의 자기 유사성을 통한 모든 공간을 채우는 함수를 적용하여 불필요한 동작(반복 주행)을 줄여 청소 효율을 최대화하게 된다.Therefore, in the present invention, in order to clean all the spaces without repeating the driving in a given space, a function of filling all the spaces through the magnetic similarity of fractal theory is applied to reduce unnecessary operation (repetitive driving) to maximize the cleaning efficiency.

청소로봇의 주행은 작게는 국부 주행(Local Navigation)과 전체 주행(Global Navigation)으로 분리된다. 국부 주행은 작은 영역에서의 로봇 청소이며, 전체 주행은 작은 영역에서 다른 영역으로 이동에 따른 로봇 주행이다. 이 두 가지 주행을 통해서 전체 로봇 주행이 결정되는데, 프랙탈의 자기 유사성을 사용하여 국부 주행과 전체 주행을 통일화하여 로봇 주행의 알고리즘을 단순화할 수 있다.The cleaning robot's driving is divided into local navigation and global navigation. Local running is robot cleaning in a small area, and overall running is robot running as it moves from a small area to another area. The two robots are used to determine the overall robot driving. The fractal self-similarity can be used to simplify the robot driving algorithm by unifying the local driving and the whole driving.

이를 위해서 프랙탈 엔진(130)에서는 주행 모드 설정부(110)를 통해 설정되는 주행 모드를 검색한다. 여기서 주행 모드는, 랜덤 하게 주행을 수행하는 랜덤 모드와, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가시켜 작업 공 간을 확대해가며 주행하는 스파이럴 모드와, 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복하는 지그재그 모드와, 청소 환경을 검출하여 주행 모드를 결정토록 하는 자동 모드를 포함한다.To this end, the fractal engine 130 searches for a driving mode set through the driving mode setting unit 110. In this case, the driving mode includes a random mode that performs a random driving, a spiral mode that rotates in a direction about a starting point, increases the radius of rotation, and expands the working space, and a long path and a short path. And a zigzag mode for repeating the driving straight along, and an automatic mode for detecting the cleaning environment to determine the driving mode.

주행 모드를 검색한 결과 사용자가 자동 모드를 제외한 주행 모드(랜덤 모드, 스파이럴 모드, 지그재그 모드)를 선택한 경우에는, 그 모드로 주행 방식을 결정하는 것이 아니고 반복 주행을 제거하고 국부 주행 및 전체 주행의 통일성을 위해서 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하게 된다.If the user selects a driving mode (Random Mode, Spiral Mode, Zigzag Mode) other than the automatic mode as a result of searching for the driving mode, the mode is not determined by the driving mode, but the repeated driving is eliminated and the For the sake of uniformity, the driving method is determined by the driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through a self-similarity characteristic corresponding to the driving mode selected by the user.

여기서 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 도 3 및 도 4와 같은 힐버트 커브(Hilbert Curve), 도 5와 같은 페아노 커브(Peano Curve), 도 6과 같은 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 도 7 및 도 8과 같은 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포함한다.The driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature may include a Hilbert Curve as shown in FIGS. 3 and 4, a Peano Curve as shown in FIG. 5, and a Peer as shown in FIG. 6. It includes a Peano-Gosper Curve, Sierpinski Curve as shown in FIGS. 7 and 8.

따라서 사용자가 설정한 주행 모드가 지그재그 모드이면 도 3 및 도 4와 같은 힐버트 커브를 주행 방식으로 결정하고, 사용자가 설정한 주행 모드가 스파이럴 모드이면 도 6과 같은 페아노-고스퍼 커브로 주행 방식을 결정하게 된다. 여기서 도 3은 짧은 경로의 공간을 청소하는 경우 적용하는 것이 바람직하고, 도 4는 긴 경로의 공간을 청소하는 경우 적용하는 것이 바람직하다.Accordingly, if the driving mode set by the user is the zigzag mode, the Hilbert curve shown in FIGS. 3 and 4 is determined as the driving method. If the driving mode set by the user is the spiral mode, the driving method is a Peano-Gosper curve as shown in FIG. Will be determined. 3 is preferably applied when cleaning a space of a short path, and FIG. 4 is preferably applied when cleaning a space of a long path.

도 3에 도시한 힐버트 커브를 좀 더 구체적으로 설명하면, (a)와 같은 기본 형태의 로봇 주행을 통해서 1개의 로컬 주행은 (b)와 같은 1셀 주행이 된다. 첫 번째 셀 주행 후 다음 셀로의 이동은 프랙탈 엔진(130)을 통해서 설정된다. (c)는 4 셀에 대한 로봇의 주행 경로를 도시한 것이고, (d)는 (c)와 같은 4셀에 대한 로봇의 주행 경로를 4번 반복한 로봇의 주행 경로를 도시한 것이다. (d)에서 글로벌 주행은 (b)와 같은 형태를 유지함을 알 수 있으며, 이것이 자기 유사성이다. Referring to the Hilbert curve shown in FIG. 3 in more detail, one local driving is a one-cell driving such as (b) through the robot driving of the basic form as shown in (a). Movement to the next cell after the first cell travel is established through the fractal engine 130. (c) shows the travel path of the robot for four cells, and (d) shows the travel path of the robot four times the travel path of the robot for four cells as shown in (c). In (d), it can be seen that the global driving maintains the same shape as in (b), which is self-similarity.

다음으로, 사용자가 주행 모드로 자동 모드를 설정한 경우에는 프랙탈 엔진(130)에서 센서부(120)에서 획득한 근거리 및 원거리 장애물 감지 결과에 따라 청소 환경을 판단하고, 그 판단한 청소 환경에 따라 주지한 프랙탈 구조를 이용한 주행 알고리즘 중 하나를 주행 방식으로 결정하게 된다.Next, when the user sets the automatic mode to the driving mode, the cleaning engine determines the cleaning environment according to the near and far obstacle detection results obtained by the sensor unit 120 in the fractal engine 130, and the cleaning environment is determined according to the determined cleaning environment. One of driving algorithms using a fractal structure is determined as a driving method.

즉, 사용자가 자동 모드를 결정한 경우 센서부(120)에서 근거리 센서인 적외선 센서와 원거리 센서인 초음파 센서를 이용하여 360°회전을 하면서 장애물을 감지하게 된다. 그런 후 이를 모형화하면 청소 환경이 어떠한 환경인지의 검출이 가능하다. 예를 들어, 장애물이 별로 감지되지 않거나 원거리 장애물이 조금 감지되는 경우에는 장애물이 별로 없는 넓은 공간이라고 인식을 하고, 예를 들어 도 4와 같은 긴 경로의 넓은 공간 청소에 알맞은 힐버트 커브를 주행 방식으로 결정하게 되는 것이다.That is, when the user determines the automatic mode, the sensor unit 120 detects an obstacle while rotating 360 ° using an infrared sensor, which is a short-range sensor, and an ultrasonic sensor, which is a remote sensor. This can then be modeled to detect what kind of environment the cleaning environment is. For example, when obstacles are not detected very much or remote obstacles are detected a little, it is recognized as a large space with few obstacles. For example, a Hilbert curve suitable for cleaning a large space of a long path as shown in FIG. It is decided.

다시 말해, 본 발명에 의한 주행 방식은 사용자가 특정의 주행 모드를 설정한 경우에는 프랙탈 이론을 적용하여 사용자가 설정한 주행 모드에 대응하는 주행 알고리즘으로 주행 방식으로 결정하고, 이와는 달리 사용자가 주행 모드를 자동 모드로 설정한 경우에는 센서를 이용하여 청소 환경을 검출한 후 프랙탈 이론을 적용하여 청소 환경에 가장 알맞은 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하게 되는 것이다.In other words, when the user sets a specific driving mode, the driving method according to the present invention applies fractal theory to determine the driving method using a driving algorithm corresponding to the driving mode set by the user. If the auto mode is set, the sensor detects the cleaning environment and then applies fractal theory to determine the driving method using the best driving algorithm for the cleaning environment.

주행 방식이 결정되면 청소로봇 이동을 위한 이동 경로 정보를 프랙탈 엔진(130)에서 주행 제어부(140)에 전달하게 되고, 주행 제어부(140)는 구동부(150)를 전달되는 이동 경로 정보에 대응하게 제어하여 반복 영역이 없도록 주행을 제어하게 된다.When the driving method is determined, the movement path information for moving the cleaning robot is transmitted from the fractal engine 130 to the driving controller 140, and the driving controller 140 controls the driving unit 150 to correspond to the transferred movement path information. The driving is controlled so that there is no repeat region.

이와 같은 과정을 반복하여 로컬 주행으로 청소로봇의 주행을 제어하게 되면, 글로벌 주행이 자동으로 결정되며, 특정 영역의 반복 청소를 제거할 수 있으므로 청소 효율을 향상시킬 수 있게 된다.By repeating the above process and controlling the driving of the cleaning robot by local driving, the global driving is automatically determined, and the cleaning efficiency can be improved since the repeated cleaning of a specific area can be removed.

한편, 주지한 본 발명의 바람직한 실시 예인 이동로봇의 주행 제어장치에서는 주행 모드 설정부(110)에서 사용자가 기존에 이미 구현된 주행 모드(예를 들어, 랜덤 모드, 스파이럴 모드, 지그재그 모드)를 선택하면 그에 대응하는 주행 알고리즘을 새로이 구현하는 것으로 설명하였으나, 이러한 방법 이외에 사용자가 직접 주행 알고리즘(예를 들어, 힐버트 커브, 페아노 커브, 페아노-고스퍼 커브, 시에르핀스키 커브)을 선택할 수도 있다. 즉, 기존에 구현된 주행 모드 대신에 힐버트 커브 모드, 페아노 커브 모드, 페아노-고스퍼 커브 모드, 시에르핀스키 커브 모드를 주행 모드로 구현하면 된다.Meanwhile, in the traveling control apparatus of the mobile robot, which is a preferred embodiment of the present invention, the user selects the driving mode (for example, random mode, spiral mode, and zigzag mode) that is already implemented in the driving mode setting unit 110. In this case, the driving algorithm corresponding to the driving algorithm is newly implemented. However, in addition to this method, the user may select the driving algorithm (eg, the Hilbert curve, the Peano curve, the Peano-Gosper curve, the Sierpinski curve). have. In other words, instead of the driving mode, the Hilbert curve mode, the Peano curve mode, the Peano-Gosper curve mode, the Sierpinski curve mode may be implemented as the driving mode.

도 9는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 "이동로봇의 주행 제어방법"을 보인 흐름도이다. 여기서 S는 단계(Step)를 나타낸다.9 is a flowchart illustrating a driving control method of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention. Where S stands for Step.

이에 도시된 바와 같이, 사용자가 선택하는 주행 모드를 검색하는 단계(S101)와, 검색한 주행 모드에 따라 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 단계(S103 ~ S107, S111)와, 결정된 주행 방식에 대응하는 로봇 이동 경로정보로 주행장치의 주행을 제어하는 단계(S109)로 이루어진다.As shown therein, a step of searching for a driving mode selected by the user (S101) and a driving algorithm determined using a driving algorithm determined by using a function that fills all spaces through a self-similarity feature according to the searched driving mode. (S103 to S107, S111) and controlling the driving of the traveling device with the robot movement route information corresponding to the determined driving method (S109).

이와 같이 이루어지는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 제어방법은, 먼저 단계 S101에서 사용자가 선택하는 주행 모드를 검색하게 된다. In the driving control method of the mobile robot according to the preferred embodiment of the present invention, the driving mode selected by the user is first searched in step S101.

여기서 사용자가 선택하는 주행 모드는, 랜덤 하게 주행을 수행하는 랜덤 모드와, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가시켜 작업 공간을 확대해가며 주행하는 스파이럴 모드와, 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복하는 지그재그 모드와, 청소 환경을 검출하여 주행 모드를 결정토록 하는 자동 모드를 포함한다.Here, the driving mode selected by the user includes a random mode in which the vehicle is driven at random, a spiral mode which rotates in a predetermined direction about the starting point, increases the radius of rotation and expands the work space, and a long path. And a zigzag mode for repeating driving straight along a short path, and an automatic mode for detecting the cleaning environment to determine the driving mode.

다음으로, 단계 S103에서는 사용자가 자동 주행 모드를 선택했는지를 확인하게 되고, 이 확인 결과 사용자가 자동 주행 모드를 선택한 경우에는 단계 S105에서 센서부(120)를 통해 획득한 근거리 및 원거리 장애물 감지 결과에 따라 청소 환경을 판단하고, 단계 S107에서 그 판단한 청소 환경에 따라 주지한 프랙탈 구조를 이용한 주행 알고리즘 중 하나를 주행 방식으로 결정하게 된다. 즉, 사용자가 자동 모드를 결정한 경우 센서부(120)에서 근거리 센서인 적외선 센서와 원거리 센서인 초음파 센서를 이용하여 360°회전을 하면서 장애물을 감지하게 된다. 그런 후 이를 모형화하면 청소 환경이 어떠한 환경인지의 검출이 가능하다. 예를 들어, 장애물이 별로 감지되지 않거나 원거리 장애물이 조금 감지되는 경우에는 장애물이 별로 없는 넓은 공간이라고 인식을 하고, 도 4와 같은 긴 경로의 넓은 공간 청소에 알맞은 힐버트 커브를 주행 방식으로 결정하게 되는 것이다.Next, in step S103 it is determined whether the user has selected the automatic driving mode. If the user selects the automatic driving mode as a result of the checking, the result is determined based on the short-range and long-range obstacle detection results obtained through the sensor unit 120 in step S105. The cleaning environment is determined accordingly, and in step S107 one of the driving algorithms using the well-known fractal structure is determined as the driving method according to the determined cleaning environment. That is, when the user determines the automatic mode, the sensor unit 120 detects an obstacle while rotating 360 ° using an infrared sensor, which is a short-range sensor, and an ultrasonic sensor, which is a remote sensor. This can then be modeled to detect what kind of environment the cleaning environment is. For example, when obstacles are not detected very much or remote obstacles are detected a little, it is recognized as a large space with few obstacles, and a Hilbert curve suitable for cleaning a large space of a long path as shown in FIG. 4 is determined as a driving method. will be.

다음으로, 단계 S109에서는 주행 장치를 힐버트 커브에 대응하는 이동 경로 정보를 통해 제어하게 된다.Next, in step S109, the traveling device is controlled through the movement route information corresponding to the Hilbert curve.

한편, 사용자가 단계 S111에서와 같이 자동 주행 모드를 제외한 특정의 주행 모드를 설정한 경우에는, 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하게 된다. 여기서 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 힐버트 커브(Hilbert Curve)와 페아노 커브(Peano Curve), 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포함한다.On the other hand, when the user sets a specific driving mode except for the automatic driving mode as in step S111, the driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity characteristic corresponding to the driving mode selected by the user is driven. You decide how. The driving algorithm determined using a function that fills all spaces through the self-similarity feature is Hilbert Curve, Peano Curve, Peano-Gosper Curve, and Sierpin. It includes a skid curve (Sierpinski Curve).

이 후 단계 S109에서는 주행 장치를 힐버트 커브에 대응하는 이동 경로 정보를 통해 제어하게 되는 것이다.Subsequently, in step S109, the traveling device is controlled through the movement route information corresponding to the Hilbert curve.

본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.The present invention is not limited to the above-described specific preferred embodiments, and various modifications can be made by any person having ordinary skill in the art without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, such changes will fall within the scope of the claims.

이상에서 상술한 본 발명에 따르면, 자기 유사성과 순환성을 이용한 프랙탈 이론에 근거한 주행 알고리즘을 통해 주행 방식을 결정하여 청소로봇의 이동을 제어함으로써, 반복 청소 구간을 제거할 수 있으므로 청소 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.According to the present invention described above, by controlling the movement of the cleaning robot by determining the driving method through the driving algorithm based on the fractal theory using magnetic similarity and circularity, it is possible to remove the repeated cleaning section, thereby increasing the cleaning efficiency. It has an effect.

또한, 반복 청소 구간을 제거함으로써 전체적인 청소 시간을 단축할 수 있는 효과도 있다.In addition, it is possible to reduce the overall cleaning time by removing the repeated cleaning section.

또한, 로컬 주행을 반복함으로써 자동으로 글로벌 주행이 결정되므로, 기존과 같이 로컬 주행과 글로벌 주행 알고리즘을 따로 동작시킬 필요가 없는 장점이 있으며, 아울러 자기 유사성에 의한 주행 알고리즘으로 전체 주행을 제어하기 때문에 로봇 주행의 통일성도 가능한 이점이 있다.In addition, since the global driving is automatically determined by repeating the local driving, there is an advantage that the local driving and the global driving algorithm do not need to be operated separately as before, and the robot is controlled because the driving algorithm is controlled by the self-similarity. The uniformity of driving also has the advantage of being possible.

Claims

사용자가 주행 모드를 설정하기 위한 주행 모드 설정부와;A driving mode setting unit for setting a driving mode by the user;

상기 주행 모드 설정부에서 설정된 주행 모드와 상기 센서부에 의해 감지되는 청소 환경에 따라 주행 방식을 결정하고, 그에 대응하는 이동 경로 정보를 제공하는 프랙탈 엔진과;A fractal engine that determines a driving method according to a driving mode set by the driving mode setting unit and a cleaning environment sensed by the sensor unit, and provides movement path information corresponding thereto;

상기 프랙탈 엔진에서 제공되는 이동 경로 정보에 대응하게 주행장치를 구동시키는 구동부를 제어하여 로봇의 이동을 제어하는 주행제어부를 포함하는 이동로봇의 주행 제어 장치.And a driving controller for controlling the movement of the robot by controlling a driving unit for driving the driving apparatus in response to the movement path information provided by the fractal engine.

제1항에 있어서, 상기 사용자가 선택하는 주행 모드는, 랜덤하게 주행을 수행하는 랜덤 모드와, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가시켜 작업 공간을 확대해가며 주행하는 스파이럴 모드와, 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복하는 지그재그 모드와, 청소 환경을 검출하여 주행 모드를 결정토록 하는 자동 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 장치.The driving mode of claim 1, wherein the driving mode selected by the user comprises: a random mode in which driving is performed at random, a spiral mode which rotates in a predetermined direction about a starting point, and increases a radius of rotation and runs in an enlarged working space; And a zigzag mode for repeating driving straight along long paths and short paths, and an automatic mode for detecting a cleaning environment and determining a driving mode.

제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 사용자가 선택하는 주행 모드는, 힐버트 커브 모드, 페아노 커브 모드, 페아노-고스퍼 커브 모드, 시에르핀스키 커브 모드, 를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어장치.According to claim 1 or 2, wherein the driving mode selected by the user, Hilbert curve mode, Peano curve mode, Peano-Gosper curve mode, Sierpinski curve mode, characterized in that Travel control device of mobile robot.

제1항에 있어서, 상기 프랙탈 엔진은 사용자가 자동 모드 이외의 주행 모드를 선택한 경우에는 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하고, 사용자가 자동 모드를 선택한 경우에는 센서부에서 검출한 환경 정보에 따라 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 장치.The driving method of claim 1, wherein when the user selects a driving mode other than the automatic mode, the fractal engine uses the driving algorithm determined by using a function that fills all spaces through a self-similarity characteristic that matches the driving mode selected by the user. If the user selects the automatic mode, the driving method is determined by the driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature according to the environmental information detected by the sensor unit. Odometer control device.

제1항 또는 제4항에 있어서, 상기 프랙탈 엔진은, 사용자가 자동 모드를 선택한 경우 상기 센서부의 출력 신호를 분석하여 장애물이 별로 감지되지 않거나 원거리 장애물이 조금 감지되는 경우에는 장애물이 별로 없는 넓은 공간이라고 인식하고, 긴 경로의 넓은 공간 청소에 알맞은 힐버트 커브를 주행 방식으로 결정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 장치.According to claim 1 or claim 4, The fractal engine, the user analyzes the output signal of the sensor unit when the user selects the automatic mode, if the obstacle is not detected very much or a long distance obstacle is detected in a large space with little obstacle And a Hilbert curve suitable for cleaning a large space of a long path by a traveling method.

제4항에 있어서, 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 힐버트 커브(Hilbert Curve), 페아노 커브(Peano Curve), 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 장치.5. The driving algorithm of claim 4, wherein the driving algorithm determined by using a function that fills all spaces through the self-similarity feature is Hilbert Curve, Peano Curve, Peano-Gosper. Curve), the sierpinski curve (Sierpinski Curve) comprising a driving control apparatus for a mobile robot.

제1항에 있어서, 상기 이동로봇은 청소로봇인 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 장치.The apparatus of claim 1, wherein the mobile robot is a cleaning robot.

상기 결정된 주행 방식에 대응하는 로봇 이동 경로정보로 주행장치의 주행을 제어하는 단계를 포함하는 이동로봇의 주행 제어 방법.And controlling the driving of the traveling device with the robot moving path information corresponding to the determined driving method.

제8항에 있어서, 상기 사용자가 선택하는 주행 모드는, 랜덤하게 주행을 수행하는 랜덤 모드와, 시작점을 중심으로 일정방향으로 회전하며 회전 반경을 증가 시켜 작업 공간을 확대해가며 주행하는 스파이럴 모드와, 긴 경로(path)와 짧은 경로를 따라 직진으로 주행하는 것을 반복하는 지그재그 모드와, 청소 환경을 검출하여 주행 모드를 결정토록 하는 자동 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 방법.The driving mode of claim 8, wherein the driving mode selected by the user includes: a random mode for randomly traveling and a spiral mode for increasing a working radius by rotating in a predetermined direction about a starting point and increasing a radius of rotation; And a zigzag mode for repeating driving straight along a long path and a short path, and an automatic mode for detecting a cleaning environment and determining a driving mode.

제8항에 있어서, 상기 주행 방식 결정은 사용자가 자동 모드 이외의 주행 모드를 선택한 경우에는 사용자가 선택한 주행 모드와 부합되는 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하고, 사용자가 자동 모드를 선택한 경우에는 센서부에서 검출한 환경 정보에 따라 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘으로 주행 방식을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 방법.The driving method of claim 8, wherein when the user selects a driving mode other than the automatic mode, the driving scheme is determined by using a function that fills all spaces through a self-similarity characteristic corresponding to the driving mode selected by the user. If the user selects the automatic mode, the mobile robot characterized in that the driving algorithm determined by the driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature according to the environmental information detected by the sensor unit. Driving control method.

제10항에 있어서, 상기 자기 유사성 특징을 통해 모든 공간을 채우는 함수를 이용하여 결정된 주행 알고리즘은, 힐버트 커브(Hilbert Curve), 페아노 커브(Peano Curve), 페아노-고스퍼 커브(Peano-Gosper Curve), 시에르핀스키 커브(Sierpinski Curve)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 방법.The driving algorithm of claim 10, wherein the driving algorithm determined by using a function that fills all the spaces through the self-similarity feature includes a Hilbert Curve, a Peano Curve, a Peano-Gosper curve. Curve), the sierpinski curve (Sierpinski Curve) comprising a driving control method of a mobile robot.

제8항에 있어서, 상기 이동로봇은 청소로봇인 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 제어 방법.The method of claim 8, wherein the mobile robot is a cleaning robot.