KR100738887B1 - Driving method for moving robot and moving robot using the method - Google Patents

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KR100738887B1
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전형신
정일균
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엘지전자 주식회사
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Abstract

A method for driving a movable robot and a movable robot using the same are provided to control traveling of the robot more precisely by measuring the location of obstacles in a mission space in detail and calculating the spatial complexity. A movable robot includes a memory(160), a travel unit(130), a detection unit(170), and a microcomputer(180). Cell information including size information is stored in the memory. The travel unit is adapted to be moved in a mission space according to a control signal. The detection unit detects an obstacle located in the mission space and outputs a detection signal. The microcomputer outputs a control signal to the travel unit so that the movable robot is rotated by 360 degrees to acquire the complexity according to the obstacle. The microcomputer automatically resets the travel path with reference to the calculated complexity.

Description

이동로봇의 주행 방법과 그를 이용한 이동로봇{Driving method for moving robot and moving robot using the method}Driving method and moving robot using the method

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 한 예인 청소로봇을 개략적으로 도시한 블럭도이다. 1 is a block diagram schematically illustrating a cleaning robot which is an example of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 경로 설정 과정을 개략적으로 도시한 개요도이다. 2 is a schematic diagram schematically illustrating a process of setting a driving route of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 경로 설정 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다. 3 is a flowchart schematically illustrating a process of setting a driving route of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명은 이동로봇에 관한 것으로 보다 상세하게는 이동로봇이 임무를 수행하는 공간에 위치한 장애물의 배치에 따른 복잡도를 산출하여, 산출된 복잡도에 따라 이동로봇의 주행 경로를 설정하여 주행하는 이동로봇 주행 기술에 관한 것이다. The present invention relates to a mobile robot, and more particularly, to calculate a complexity according to an arrangement of obstacles located in a space in which a mobile robot performs a task, and to set and run a traveling path of a mobile robot according to the calculated complexity. It's about technology.

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 사용되면 서 발전을 거듭하여 왔고, 최근에 들어서는 인간 친화적인 가정용 로봇이 개발되기에 까지 이르렀다. 이러한 인간 친화적인 가정용 로봇의 대표적인 예가 바로 청소로봇이다.Robots have been developed for industrial use and 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.

이동로봇의 하나인 청소로봇은 주택 또는 사무실과 같은 일정한 청소공간을 스스로 구동하면서, 먼지 또는 이물질을 흡입하는 기기이다. 이 같은 청소로봇은 먼지 또는 이물질을 흡입하는 일반적인 진공 청소기의 구성 이외에 해당 청소로봇을 주행시키는 우륜 및 좌륜모터를 포함하는 주행수단과, 청소공간 내에 있는 다양한 장애물과 충돌하지 않고 주행할 수 있도록 다수의 감지센서와, 장치 전반을 제어하는 마이컴 등으로 구성되어 있다. The cleaning robot, which is one of the mobile robots, is a device that inhales dust or foreign substances while driving a certain cleaning space such as a house or office by itself. In addition to the configuration of a general vacuum cleaner that sucks dust or foreign matter, such a cleaning robot includes a driving means including a right wheel and a left wheel motor for driving the cleaning robot, and a plurality of driving means for driving without colliding with various obstacles in the cleaning space. It consists of a sensor and a microcomputer to control the whole device.

이러한 청소로봇과 같은 이동로봇은 임무 수행 공간을 주행 방법에 의해 자율 주행하다가 이동로봇에 설치된 장애물 감지센서에 의해 장애물이 감지될 경우 진행방향을 전환하여 장애물을 회피함으로써 임무 수행 공간에서 해당 임무를 계속하도록 한다. A mobile robot such as a cleaning robot autonomously travels a mission execution space by a driving method, and if an obstacle is detected by an obstacle detection sensor installed in the mobile robot, it switches its direction to avoid obstacles and continues the corresponding mission in the mission execution space. Do it.

또한, 이동로봇은 청소공간의 복잡도에 따라서 청소 패턴 및 경로를 변경할 수 있다. 이동로봇은 청소공간의 복잡한지 아닌지를 판단하기 위하여 복잡한 청소공간에 적합한 랜덤 청소방식으로 청소하는 도중 정해진 시간 동안 장애물이 감지되지 않으면 장애물이 없는 영역으로 인식하고, 정해진 시간 동안 하나 이상의 장애물이 감지되면 복잡한 영역으로 인식하게 된다. In addition, the mobile robot can change the cleaning pattern and path according to the complexity of the cleaning space. In order to determine whether the cleaning space is complicated or not, if the obstacle is not detected for a predetermined time during cleaning with a random cleaning method suitable for the complex cleaning space, the mobile robot recognizes the area as an obstacle-free area. It is recognized as a complicated area.

그러나 이와 같은 방법은 복잡하지 않은 영역에 하나의 적은 장애물이 존재하게 되더라고 복잡한 영역으로 인식하게 되어 해당 지역을 그대로 회피해 버리기 때문에 장애물의 배치에 따른 효과적인 주행이 불가능한 단점이 있다. However, this method has a disadvantage in that it is not possible to drive effectively according to the arrangement of obstacles because one small obstacle exists in an uncomplicated area, but it is recognized as a complicated area and the corresponding area is avoided as it is.

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 그 목적은 임무 수행 공간에 위치한 장애물을 감지하여, 감지된 장애물의 배치에 따른 임무 수행 공간의 복잡도를 산출하고, 산출된 복잡도에 따라 주행 경로를 자동 설정하여 임무 수행 영역에서 보다 효율적인 주행을 할 수 있는 이동로봇을 제공하는 데 있다. The present invention was devised to solve such a problem, and an object thereof is to detect an obstacle located in a task execution space, calculate a complexity of the task execution space according to the arrangement of the detected obstacle, and calculate a driving route according to the calculated complexity. It is to provide a mobile robot that can be set automatically to perform more efficient driving in the mission area.

나아가 이동로봇의 임무 수행 공간을 소정 범위를 갖는 다수의 셀로 분할하고, 새로운 셀에 이동로봇이 진입할 경우 해당 셀의 장애물 배치에 따른 복잡도와 그에 따른 주행 경로를 설정함으로써, 임무 수행 공간 내에서 보다 효과적인 이동로봇의 구동 제어가 가능한 이동로봇을 제공하는 데 있다. Furthermore, the task execution space of the mobile robot is divided into a plurality of cells having a predetermined range, and when the mobile robot enters a new cell, the complexity and the driving route according to the obstacle arrangement of the corresponding cell are set, so that the task space can be set in the task execution space. An object of the present invention is to provide a mobile robot capable of effectively controlling the driving of the mobile robot.

상술한 본 발명의 일 양상에 따른 이동로봇은 임무 수행 공간 내에 위치한 장애물을 감지하고, 감지된 장애물에 따른 공간의 복잡도를 산출하여 주행 경로를 재설정하여 보다 효과적으로 임무를 수행할 수 있도록 한다. The above-described mobile robot according to an aspect of the present invention detects an obstacle located in a mission execution space, calculates a complexity of the space according to the detected obstacle, and resets the driving path so that the task can be performed more effectively.

이에 따라 본 발명에 따른 이동로봇은 임무 수행 공간 정보가 저장되는 메모리와, 제어신호에 따라 정해진 임무수행 공간을 이동하기 위한 주행수단에 의해 주행중 임무수행 공간 내에 위치한 장애물을 검색하여 감지신호를 출력하는 감지수단과, 감지수단으로부터 출력되는 감지신호를 이용하여 해당 임무수행 공간에 위치한 장애물 배치에 따른 복잡도를 산출하고, 산출된 복잡도를 참조하여 주행 경로를 설정하는 마이컴을 포함하여 구성된다. Accordingly, the mobile robot according to the present invention outputs a detection signal by searching for an obstacle located in the mission execution space while driving by a memory for storing mission execution space information and a driving means for moving the mission execution space according to a control signal. It comprises a sensing means and a microcomputer to calculate the complexity according to the arrangement of obstacles located in the task execution space using the sensing signal output from the sensing means, and to set the driving route with reference to the calculated complexity.

따라서, 본 발명에 따른 이동로봇은 임무 수행 공간 내에 위치한 장애물의 배치 특성에 따른 공간 복잡도에 따라 적절한 주행 경로를 설정함으로써, 보다 효과적인 임무 수행이 가능한 장점을 갖는다. Therefore, the mobile robot according to the present invention has an advantage of enabling more efficient task execution by setting an appropriate driving route according to the complexity of space according to the arrangement of obstacles located in the task execution space.

본 발명의 특징적인 양상에 따라 본 발명에 따른 이동로봇의 임무 수행 공간은 소정 크기를 갖는 다수의 셀로 분할되되, 분할된 셀의 위치, 크기와 같은 셀 정보는 메모리에 저장되며, 이동로봇은 새로운 셀로 진입시 해당 셀 내에 위치한 장애물의 배치에 따른 공간의 복잡도를 산출하여 주행 경로를 재설정한다. According to a characteristic aspect of the present invention, the task execution space of the mobile robot according to the present invention is divided into a plurality of cells having a predetermined size, and cell information such as the position and size of the divided cells is stored in the memory, and the mobile robot When entering the cell, the driving route is reset by calculating the complexity of the space according to the arrangement of obstacles located in the cell.

따라서 상술한 바와 같이, 이동로봇의 임무 수행 공간을 셀로 분할함으로써, 임무 수행 공간 내의 장애물의 배치를 정확하게 측정할 수 있고 더욱 정밀한 이동로봇의 구동 제어가 가능한 장점이 있다. Therefore, as described above, by dividing the task execution space of the mobile robot into cells, it is possible to accurately measure the arrangement of obstacles in the task execution space, and the driving control of the mobile robot can be more precisely performed.

이하에서는 첨부된 도면을 참조로 하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통해 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily understand and reproduce the present invention.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 한 예인 청소로봇을 개략적으로 도시한 블록 도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 청소로봇(100)은 그 기본 구성 이외에 임무 수행 공간 정보가 저장되는 메모리(160)와, 제어신호에 따라 정해진 임무수행 공간을 이동하기 위한 주행수단(130)과, 주행중 임무수행 공간 내에 위치한 장애물을 검색하여 감지신호를 출력하는 감지수단(170)과, 감지수단(170)으로부터 출력되는 감지신호를 이용하여 해당 임무수행 공간에 위치한 장애물에 따른 복잡도를 산출하고, 산출된 복잡도를 참조하여 주행 경로를 설정하는 마이컴(180)을 포함하여 구성된다. 1 is a block diagram schematically illustrating a cleaning robot that is an example of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention. As shown, the cleaning robot 100 according to an embodiment of the present invention is a memory 160 in which the mission space information is stored in addition to the basic configuration, and a driving for moving the mission space determined according to a control signal. According to the obstacle 130 located in the task execution space by using the detection means 170 and the sensing means 170 to search for an obstacle located in the mission execution space and output a detection signal while driving; The microcomputer 180 calculates a complexity and sets a driving route with reference to the calculated complexity.

청소로봇(100)의 기본 구성을 살펴보면 청소공간 내의 먼지 또는 이물질을 감지하는 먼지 감지센서를 포함하고, 먼지 감지센서에 의해 감지된 먼지 또는 이물질을 흡입하는 흡입수단(110)과, 흡입수단(110)에 의해 집진 된 먼지 및 이물질을 수납하는 먼지수납수단(120)과, 흡입수단(110) 및 주행수단(130)의 구동 전원을 공급하는 배터리(140)와, 소정 주기마다 배터리(140)의 잔량을 감지하여 그 값이 소정 값 이하일 경우 배터리 충전 요청 신호를 출력하는 배터리 감지회로(150)와, 장치 구동을 위한 운영 프로그램이 저장되는 메모리(160)를 포함하여 구성된다. Looking at the basic configuration of the cleaning robot 100 includes a dust detection sensor for detecting dust or foreign matter in the cleaning space, the suction means 110 for sucking the dust or foreign matter detected by the dust detection sensor, and the suction means 110 Dust storage means 120 for storing dust and foreign matter collected by the), the battery 140 for supplying the driving power of the suction means 110 and the traveling means 130, and the battery 140 of the predetermined cycle The battery sensing circuit 150 detects the remaining amount and outputs a battery charge request signal when the value is less than or equal to a predetermined value, and the memory 160 stores an operating program for driving the device.

이러한 청소로봇(100)의 기본 구성중 흡입수단(110), 먼지수납수단(120), 배터리(140) 및 배터리 감지회로(150)는 이미 주지된 구성이 될 수 있어 그 상세한 설명은 생략한다. In the basic configuration of the cleaning robot 100, the suction means 110, the dust storage means 120, the battery 140 and the battery detection circuit 150 may be a well-known configuration, the detailed description thereof will be omitted.

메모리(160)는 예를 들면, EEPROM 또는 플래시 메모리와 같은 비휘발성 메모리 소자로 구성되며, 이동로봇(100)의 구동을 위한 운영 프로그램이 저장되어 있다. 또한, 본 발명의 특징적인 양상에 따라 이동로봇(100)의 임무 수행 공간 정보가 저장된다. 이러한 임무 수행 공간은 비컨과 같은 장치를 이용하여 가상 벽을 구현함으로써 형성된다. The memory 160 includes, for example, a nonvolatile memory device such as an EEPROM or a flash memory, and stores an operating program for driving the mobile robot 100. In addition, according to a characteristic aspect of the present invention, the task performance space information of the mobile robot 100 is stored. These mission spaces are created by implementing virtual walls using devices such as beacons.

일반적으로 이동로봇(100)이 임무를 수행하는 공간에는 이동로봇(100)이 해당 임무수행 공간으로부터의 이탈을 방지하기 위해서 임무 수행 공간의 경계에 일정한 방향으로 적외선 신호를 발산하는 다수의 신호 발신 장치를 구비한 가상 벽 시스템이 설치된다. 이동로봇(100)은 주행 중에 신호 발신 장치로부터 발신되는 적외선 신호를 감지하면, 해당 발신 영역을 넘어가지 않도록 주행 방향을 전환한 다. 이렇게 메모리(160)에 저장된 운영 프로그램과 임무 수행 공간 정보는 마이컴(180)에 의해 엑세스 제어된다. In general, in the space where the mobile robot 100 performs a mission, the mobile robot 100 emits a plurality of signals to emit infrared signals in a predetermined direction to the boundary of the mission space in order to prevent departure from the space for performing the mission. A virtual wall system having a is installed. When the mobile robot 100 detects an infrared signal transmitted from a signal transmission device while driving, the mobile robot 100 switches the driving direction so as not to cross the corresponding transmission area. The operating program and the task execution space information stored in the memory 160 are accessed and controlled by the microcomputer 180.

본 발명의 특징적인 양상에 따라 본 발명에 따른 이동로봇(100)의 임무 수행 공간은 소정 크기를 갖는 다수의 셀로 분할되며, 메모리(160)에는 각각의 셀이 임무수행 공간상에서의 위치, 셀의 크기 정보가 테이블 형태로 저장된다. 각각의 셀 들은 고유한 식별번호가 부여되며, 충전대(200)와 같은 시작 지점을 포함하는 셀을 기준으로 하여 현재 이동로봇(100)이 위치하고 있는 셀을 산출할 수 있다. According to a characteristic aspect of the present invention, the task execution space of the mobile robot 100 according to the present invention is divided into a plurality of cells having a predetermined size, and each memory includes a position and a position of the cell in the task execution space. The size information is stored in the form of a table. Each cell is assigned a unique identification number, and can calculate a cell in which the mobile robot 100 is currently located based on a cell including a starting point such as the charging station 200.

이동로봇(100)이 위치한 셀을 산출하는 것은 해당 이동로봇(100)이 셀 단위로 주행 경로를 설정하기 때문이다. 따라서, 이동로봇(100)은 새로운 셀에 진입할 때마다 해당 셀에서의 주행 경로를 다시 산출하여 적용한다. The calculation of the cell in which the mobile robot 100 is located is because the mobile robot 100 sets a driving path in units of cells. Therefore, the mobile robot 100 calculates and applies the driving path in the corresponding cell every time a new cell is entered.

주행수단(130)은 마이컴(180)으로부터 출력되는 제어신호에 따라 우륜 및 좌륜모터(131, 232)를 구동시켜 이동로봇(100)을 주행시킨다. 주행수단(130)의 우륜 및 좌륜모터(131, 232)는 이동로봇(100)을 주행시키는 좌/우 바퀴와 연결되어 있다. 따라서, 우륜 및 좌륜모터(131, 232)의 회전속도와 방향에 따라 이동로봇(100)은 전후좌우로 주행한다. The driving means 130 drives the mobile robot 100 by driving the right wheel and left wheel motors 131 and 232 according to a control signal output from the microcomputer 180. The right wheel and left wheel motors 131 and 232 of the driving means 130 are connected to the left / right wheels for driving the mobile robot 100. Therefore, the mobile robot 100 travels forward, backward, left, and right according to the rotation speeds and directions of the right and left wheel motors 131 and 232.

감지수단(170)은 이동로봇(100)의 전면에 구비되되, 이동로봇(100)의 임무 수행 공간 예를 들면, 임무 수행 공간에 존재하는 장애물을 감지하여 감지신호를 출력하는 하나 이상의 적외선 센서, 초음파 센서, 레이저 레인지 파인더와 같은 일종의 센서일 수 있다. 감지수단(170)은 상술한 센서들을 통해 장애물을 감지하여 마이컴(180)으로 출력한다. The sensing means 170 is provided on the front of the mobile robot 100, one or more infrared sensors for detecting an obstacle present in the task execution space of the mobile robot 100, for outputting a detection signal, It may be a kind of sensor such as an ultrasonic sensor or a laser range finder. The sensing unit 170 detects an obstacle through the above-described sensors and outputs the obstacle to the microcomputer 180.

적외선 센서(161)는 적외선을 조사하는 발광부와 발광부에 의해 조사된 적외선이 장애물에 반사되어 되돌아오는 반사광을 수신하는 수광부로 구성된다. 이와 같은 적외선 센서(161)는 공지된 기술적 구성으로, 참고로 설명하면 각각의 물체는 적외선에 대한 고유한 반사율을 가지고 있다. 따라서, 적외선 센서(161)의 발광부에 의해 조사된 적외선은 전방의 물체 즉, 장애물에 반사되어 수광부로 입력되게 된다. The infrared sensor 161 is composed of a light emitting part for irradiating infrared rays and a light receiving part for receiving reflected light from which the infrared light irradiated by the light emitting part is reflected by an obstacle. Such an infrared sensor 161 is a known technical configuration, and for reference, each object has a unique reflectance to infrared rays. Therefore, the infrared rays irradiated by the light emitter of the infrared sensor 161 are reflected by an object in front of the object, that is, an obstacle, and input to the light receiver.

이때 입력된 적외선은 장애물의 흡수 및 난반사에 의해 최초에 조사된 적외선보다 적은 광량을 나타내게 되기 때문에 이를 통해 장애물의 존재 여부를 감지하여 감지신호를 출력한다. In this case, since the input infrared rays show less light than the infrared rays initially irradiated by the absorption and diffuse reflection of the obstacles, the infrared rays are detected and output a detection signal.

초음파 센서(162)는 초음파를 발산하는 초음파 발산부와 발산된 초음파가 장애물에 반사되어 되돌아오는 반사파를 수신하는 초음파 수신부로 구성된다. 초음파 발산부에 의해 발산된 초음파는 장애물에 반사되어 초음파 수신부로 수신되며, 초음파 센서 역시 수신되는 초음파의 변화를 감지하여 장애물을 감지한다. The ultrasonic sensor 162 includes an ultrasonic wave diverter for emitting ultrasonic waves and an ultrasonic wave receiver for receiving reflected waves from which the ultrasonic waves are reflected by an obstacle. Ultrasonic waves emitted by the ultrasonic diverter are reflected by the obstacle and received by the ultrasonic receiver, and the ultrasonic sensor also detects the obstacle by detecting a change in the received ultrasonic wave.

레이저 레인지 파인더 역시 레이저를 조사하여 장애물에 반사되어 돌아오는데 소요되는 시간을 측정하여 장애물의 감지 및 해당 장애물과의 거리를 산출할 수 있다. The laser range finder can also calculate the distance of the obstacle and the detection of the obstacle by measuring the time it takes to reflect the laser and return to the obstacle.

마이컴(180)는 주행 수단의 구동을 제어하는 주행 제어부(181)와, 감지수단(170)으로부터 수신되는 감지신호를 통해 장애물이 위치한 방향과 거리를 산출하여 이동로봇(100)이 위치한 셀에서의 장애물들의 위치를 판단하고, 해당 셀에 위치한 장애물의 배치에 따른 복잡도를 산출하여 출력하는 복잡도 산출부(182)와, 복잡도 산출부(182)에 의해 산출된 셀의 복잡도를 참조하여 이동로봇(100)의 주행 경로를 설정하고, 설정된 주행 경로에 따라 주행 제어부(181)로 제어신호를 출력하는 주행 경로 설정부(183)를 포함하여 구성된다. The microcomputer 180 calculates the direction and distance at which the obstacle is located based on the driving control unit 181 for controlling the driving of the driving means and the detection signal received from the sensing unit 170, and determines that the mobile robot 100 is located in the cell. The mobile robot 100 refers to a complexity calculator 182 for determining a location of obstacles and calculating and outputting a complexity according to an arrangement of obstacles located in a corresponding cell, and a cell complexity calculated by the complexity calculator 182. And a travel path setting unit 183 for setting a travel path and outputting a control signal to the travel control unit 181 according to the set travel path.

주행 제어부(181)는 이동로봇(100)의 운영 프로그램으로부터 출력되는 제어명령에 따라 이동로봇(100)을 주행시키는 주행수단(130)을 제어한다. The driving control unit 181 controls the driving means 130 for driving the mobile robot 100 according to a control command output from an operation program of the mobile robot 100.

복잡도 산출부(182)는 감지수단(170)으로부터 출력되는 감지신호를 통해 이동로봇(100)이 위치한 셀에서 감지된 장애물의 위치 및 거리를 산출하고, 메모리(160)에 저장된 셀 공간상에 감지된 장애물을 표시하고 이를 주행 경로 설정부(183)로 출력한다. The complexity calculator 182 calculates the position and distance of the obstacle detected in the cell in which the mobile robot 100 is located, through the sensing signal output from the sensing unit 170, and detects it in the cell space stored in the memory 160. The obstacle is displayed and outputs it to the driving route setting unit 183.

감지수단(170)이 적외선 센서 또는 초음파 센서일 경우 복잡도 산출부(182)는 적외선 또는 초음파가 발산되어 장애물에 반사되어 되돌아오는데 소요되는 시간을 측정하여 장애물과의 거리를 산출한다. When the sensing means 170 is an infrared sensor or an ultrasonic sensor, the complexity calculator 182 calculates a distance from the obstacle by measuring a time required for the infrared or ultrasonic wave to be reflected and returned to the obstacle.

또한, 감지수단(170)이 레이저 레인지 파인더일 경우에는 거리정보를 포함하는 감지신호를 수신한다. 레이저 레인지 파인더는 그 자체에 장애물과의 거리를 산출하는 기능이 있기 때문에 레이저 레인지 파인더로부터 출력되는 감지신호에는 거리정보가 포함되어 있다. In addition, when the sensing means 170 is a laser range finder, it receives a sensing signal including distance information. Since the laser range finder itself has a function of calculating a distance to an obstacle, the sensing signal output from the laser range finder includes distance information.

또한, 복잡도 산출부(182)는 셀 공간상에서 장애물의 배치를 검색하기 위해 이동로봇(100)이 360도 회전하면서 감지수단(170)이 장애물을 감지할 수 있도록 주행 제어부(181)로 제어신호를 출력한다. In addition, the complexity calculator 182 transmits a control signal to the driving controller 181 so that the sensing means 170 detects the obstacle while the mobile robot 100 rotates 360 degrees to search for the arrangement of the obstacle in the cell space. Output

이에 따라 주행 제어부(181)는 감지수단(170)이 해당 셀에 위치한 모든 장애 물을 감지할 수 있도록 360도 회전하도록 주행수단(130)을 제어하며, 이에 따라 감지수단(170)은 이동로봇(100) 주위의 모든 장애물을 감지하여 감지신호를 출력한다. Accordingly, the driving control unit 181 controls the driving unit 130 to rotate 360 degrees so that the sensing unit 170 can detect all obstacles located in the corresponding cell, and thus the sensing unit 170 moves the robot. 100) It detects all obstacles around and outputs a detection signal.

복잡도 산출부(182)는 감지수단(170)으로부터 감지신호가 출력되어 수신되었을 때의 각도를 임시 저장하고 있다가 해당 장애물과의 거리정보를 산출되면 각도와 거리 정보를 이용하여 감지된 장애물을 해당 셀과 매칭되는 맵에 표시하고 이를 주행 경로 설정부(183)로 출력한다. The complexity calculator 182 temporarily stores an angle when a detection signal is output from the sensing unit 170 and is received, and when the distance information with the corresponding obstacle is calculated, the complexity calculator 182 corresponds to the detected obstacle using the angle and the distance information. It is displayed on the map matching the cell and outputs it to the driving route setting unit 183.

주행 경로 설정부(183)는 복잡도 산출부(182)로부터 출력되는 복잡도를 참조하여 이동로봇(100)의 주행 경로를 설정하고, 이에 따라 주행 제어부(181)로 제어신호를 출력한다. 주행 경로 설정부(183)의 주행 경로 설정은 도 2를 통해 보다 상세히 설명하기로 한다. The driving route setting unit 183 sets the driving route of the mobile robot 100 with reference to the complexity output from the complexity calculating unit 182, and accordingly outputs a control signal to the driving control unit 181. The driving route setting of the driving route setting unit 183 will be described in more detail with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 경로 설정 과정을 개략적으로 도시한 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복잡도 산출부(182)에 의해 주행 경로 설정부(183)로 출력되는 복잡도는 도 2와 같이 장애물의 위치가 표기된 셀의 맵 정보일 수 있다. 복잡도 산출부(182)는 감지된 장애물의 위치가 표시된 셀 맵 정보를 수신하여 해당 셀의 복잡도와 장애물 배치 상태를 인식하고 해당 셀에 적합한 주행 경로를 설정한다. 2 is a schematic diagram schematically illustrating a process of setting a driving route of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention. As illustrated, the complexity output by the complexity calculator 182 to the driving route setting unit 183 may be map information of a cell in which the position of the obstacle is marked as shown in FIG. 2. The complexity calculator 182 receives the cell map information indicating the detected position of the obstacle, recognizes the complexity and the obstacle arrangement state of the corresponding cell, and sets a driving route suitable for the corresponding cell.

도 2와 같이 셀 맵상에서 좌측 하단에 장애물이 밀집되어 있을 경우 주행 경로 설정부(183)는 장애물이 많지 않은 복잡하지 않은 지역에서는 기존의 종래 주행 패턴을 유지하고, 장애물이 많은 복잡한 지역에서는 최대한 장애물에 근접하여 주 행하거나, 장애물이 밀집된 지역은 그대로 패스하는 등의 각각의 셀에서 보다 효과적인 주행 경로를 설정한다. When obstacles are concentrated on the lower left side of the cell map as shown in FIG. 2, the driving path setting unit 183 maintains the existing conventional driving pattern in an uncomplicated area where there are not many obstacles, and in the complex area where there are many obstacles, the obstacle as much as possible. It is possible to set a more effective driving route in each cell, such as driving near or passing an area where obstacles are concentrated.

부가적으로 본 발명에 따른 이동로봇(100)의 감지수단(170)은 소형의 디지털 카메라로 구현될 수 있으며, 마이컴(180)의 복잡도 산출부(182)는 카메라로부터 출력되는 영상 데이터를 처리하여 임무 수행 공간 내에 위치한 장애물의 배치 특성에 따른 공간 복잡도를 산출하고, 주행 경로 처리부는 해당 공간 복잡도를 참조하여 이동로봇(100)의 주행 경로를 설정할 수 있다. Additionally, the sensing means 170 of the mobile robot 100 according to the present invention may be implemented as a compact digital camera, and the complexity calculator 182 of the microcomputer 180 processes image data output from the camera. The space complexity may be calculated according to an arrangement characteristic of obstacles located in the mission execution space, and the driving route processor may set the driving route of the mobile robot 100 with reference to the corresponding space complexity.

따라서, 본 발명에 따른 이동로봇(100)은 임무 수행 공간 내에 위치한 장애물의 배치 특성에 따른 공간 복잡도에 따라 적절한 주행 경로를 설정함으로써, 보다 효과적인 임무 수행이 가능한 장점을 갖는다. Therefore, the mobile robot 100 according to the present invention has an advantage of enabling more efficient mission execution by setting an appropriate driving route according to the complexity of space according to the arrangement of obstacles located in the mission execution space.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 이동로봇의 주행 경로 설정 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 이동로봇의 주행 방법은 하나 이상의 장애물 감지 수단에 의해 감지된 장애물 감지신호를 수신하는 단계와, 감지수단(170)으로부터 수신되는 감지신호를 통해 장애물이 위치한 방향과 거리를 산출하여 소정 지역 내에서 장애물의 배치를 판단하고, 해당 지역의 장애물 배치에 따른 복잡도를 산출하는 단계와, 산출된 복잡도를 참조하여 주행 경로를 설정하고, 설정된 주행 경로에 따라 주행을 제어하는 단계를 포함하여 구성된다. 3 is a flowchart schematically illustrating a process of setting a driving route of a mobile robot according to an exemplary embodiment of the present invention. As shown, the driving method of the mobile robot according to the present invention comprises the steps of receiving an obstacle detection signal detected by one or more obstacle detection means, the direction in which the obstacle is located through the detection signal received from the detection means 170 and Calculating a distance in the predetermined area by calculating a distance, calculating a complexity according to the obstacle arrangement in the area, setting a driving path with reference to the calculated complexity, and controlling driving according to the set driving path It consists of steps.

사용자가 이동로봇(100)의 구동 명령을 입력하면(S101), 이동로봇(100)은 해당 구동 명령에 따라 메모리(160)에 저장된 운영 프로그램을 엑세스하여 구동하며, 마이컴(180)은 주행수단(130)으로 제어신호를 출력하여 충전대(200)는 기준 지점으로부터 이탈하여 임무 수행 공간을 자동으로 주행하도록 한다. When the user inputs a driving command of the mobile robot 100 (S101), the mobile robot 100 accesses and drives an operating program stored in the memory 160 according to the corresponding driving command, and the microcomputer 180 drives the driving means ( The control unit 200 outputs a control signal to 130 so that the charging station 200 is separated from the reference point to automatically drive the mission execution space.

이동로봇(100)의 임무 수행 공간은 다수의 셀로 분할되어 있으며, 이러한 셀 정보는 메모리(160)에 테이블 형태로 저장된다. 각각의 셀은 고유한 식별번호가 부여되며, 충전대(200)와 같은 시작 지점을 포함하는 셀을 기준으로 이동로봇(100)의 이동거리와 방향을 산출하고, 감지된 이동거리와 방향 정보를 통해 현재 이동로봇(100)이 위치하고 있는 셀을 메모리(160)에 저장된 셀 정보를 통해 알 수 있다. The task execution space of the mobile robot 100 is divided into a plurality of cells, and such cell information is stored in a table in the memory 160. Each cell is given a unique identification number, calculates the moving distance and direction of the mobile robot 100 based on the cell including the starting point, such as charging station 200, and through the detected moving distance and direction information The cell where the mobile robot 100 is currently located may be known through cell information stored in the memory 160.

이동로봇(100)의 마이컴(180)은 주행 중에 전면에 구비되는 하나 이상의 장애물 감지 센서를 포함하는 감지수단(170)을 구동시킨다(S103). The microcomputer 180 of the mobile robot 100 drives the sensing means 170 including one or more obstacle sensing sensors provided on the front surface while driving (S103).

마이컴(180)의 복잡도 산출부(182)는 감지수단(170)으로부터 출력되는 감지신호를 통해 이동로봇(100)이 위치한 셀에서 감지된 장애물의 위치 및 거리를 산출하여 복잡도를 산출하고, 메모리(160)에 저장된 셀 공간상에 감지된 장애물을 표시 이를 주행 경로 설정부(183)로 출력한다(S105), (S107). The complexity calculator 182 of the microcomputer 180 calculates a complexity by calculating a position and a distance of an obstacle detected in a cell in which the mobile robot 100 is located through a sensing signal output from the sensing unit 170, and calculates a complexity of the memory ( The obstacle detected in the cell space stored in the display unit 160 outputs the detected obstacle to the driving route setting unit 183 (S105) and (S107).

복잡도 산출부(182)는 감지수단(170)이 적외선 센서 또는 초음파 센서일 경우 복잡도 산출부(182)는 적외선 또는 초음파가 발산되어 장애물에 반사되어 되돌아오는데 소요되는 시간을 측정하여 장애물과의 거리를 산출하며, 감지수단(170)이 레이저 레인지 파인더일 경우에는 거리정보를 포함하는 감지신호를 수신한다. 이는 레이저 레인지 파인더는 그 자체에 장애물과의 거리를 산출하는 기능이 있기 때문이다. The complexity calculator 182 measures the time taken by the complexity calculator 182 to measure the time it takes for the infrared or ultrasonic wave to be reflected and returned to the obstacle when the sensing means 170 is an infrared sensor or an ultrasonic sensor. If the detection means 170 is a laser range finder, it receives a detection signal including distance information. This is because the laser range finder itself has a function of calculating the distance from the obstacle.

또한, 복잡도 산출부(182)는 셀 공간상에서 장애물의 배치를 검색하기 위해 이동로봇(100)이 360도 회전하면서 감지수단(170)이 장애물을 감지할 수 있도록 주행 제어부(181)로 제어신호를 출력한다. In addition, the complexity calculator 182 transmits a control signal to the driving controller 181 so that the sensing means 170 detects the obstacle while the mobile robot 100 rotates 360 degrees to search for the arrangement of the obstacle in the cell space. Output

이에 따라 주행 제어부(181)는 감지수단(170)이 해당 셀에 위치함 모든 장애물을 감지할 수 있도록 360도 회전하도록 주행수단(130)을 구동시키며, 이에 따라 감지수단(170)은 이동로봇(100) 주위의 모든 장애물을 감지하여 감지신호를 출력한다. Accordingly, the driving control unit 181 drives the driving unit 130 to rotate 360 degrees so that the sensing unit 170 can detect all obstacles located in the corresponding cell. Accordingly, the sensing unit 170 moves the mobile robot ( 100) It detects all obstacles around and outputs a detection signal.

복잡도 산출부(182)는 감지수단(170)으로부터 감지신호가 출력되어 수신되었을 때의 각도와 상술한 방법에 의해 산출된 장애물과의 거리정보를 이용하여 감지된 장애물의 위치가 표시된 셀 맵 정보를 주행 경로 설정부(183)로 출력한다. The complexity calculator 182 displays the cell map information indicating the position of the detected obstacle using the angle when the detection signal is output and received from the sensing unit 170 and the distance information between the obstacle calculated by the above-described method. Output to the travel route setting unit 183.

주행 경로 설정부(183)는 감지된 장애물의 위치가 표시된 셀 맵 정보를 수신하여 해당 셀의 복잡도와 장애물 배치 상태를 인식하고 해당 셀에 적합한 주행 경로를 설정한다(S109). The driving route setting unit 183 receives the cell map information indicating the detected position of the obstacle, recognizes the complexity and the obstacle arrangement state of the corresponding cell, and sets the driving route suitable for the corresponding cell (S109).

예를 들어 설명하면, 주행 경로 설정부(183)는 장애물이 많지 않은 복잡하지 않은 지역에서는 기존의 주행 패턴을 유지하고, 장애물이 많은 복잡한 지역에서는 최대한 장애물에 근접하여 주행하거나, 장애물이 밀집된 지역은 그대로 패스하는 등의 각각의 셀에서 보다 효과적인 주행 경로를 설정한다. For example, the driving path setting unit 183 maintains an existing driving pattern in a non-complex region where there are not many obstacles, and travels as close to the obstacle as possible in a complicated area where there are many obstacles, or where the obstacles are concentrated. A more effective driving route is set in each cell such as passing as it is.

또한, 복잡도 산출부(182)는 이동로봇이 새로운 셀에 진입하였을 경우 해당 셀의 복잡도를 다시 산출하여 주행 경로 설정부(183)로 출력하고, 주행 경로 설정부(183)는 새로운 셀에 진입할 때마다 해당 셀에서의 주행 경로를 다시 산출하여 적용한다(S111). In addition, when the mobile robot enters a new cell, the complexity calculator 182 calculates the complexity of the cell again and outputs the complexity to the driving path setting unit 183, and the driving path setting unit 183 enters the new cell. Each time the driving route in the corresponding cell is calculated again and applied (S111).

상술한 이동로봇(100)의 주행 경로의 설정과정은 사용자로부터 구동 종료명령이 입력되기까지 반복한다(S113). The process of setting the driving route of the above-described mobile robot 100 is repeated until the driving end command is input from the user (S113).

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 이동로봇의 주행 방법 및 그를 이용한 이동로봇은 임무 수행 공간 내에 위치한 장애물의 배치 특성에 따른 공간 복잡도에 따라 적절한 주행 경로를 설정함으로써, 보다 효과적인 임무 수행이 가능한 장점을 갖는다. As described above, the traveling method of the mobile robot according to the present invention and the mobile robot using the same have the advantage of enabling more efficient mission execution by setting an appropriate driving route according to the spatial complexity according to the arrangement of obstacles located in the mission execution space. Have

또한, 임무 수행 공간을 다수의 셀로 분할하고, 이동로봇이 새로운 셀에 진입할 때마다 해당 셀 내에 위치한 장애물의 배치에 따른 공간의 복잡도를 산출하여 주행 경로를 재설정함으로써, 임무 수행 공간 내의 장애물의 배치를 상세하게 측정할 수 있고 더욱 정밀한 이동로봇의 주행 제어가 가능한 장점이 있다. In addition, by dividing the task execution space into a plurality of cells, each time the mobile robot enters a new cell, by calculating the complexity of the space according to the arrangement of the obstacles located in the cell, reset the driving route, thereby placing the obstacle in the task execution space It can be measured in detail and the driving control of a more precise mobile robot has the advantage.

이상에서 본 발명은 바람직한 실시 예들을 참조하여 설명되었지만 여기에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 당업자라면 자명하게 도출 가능한 많은 변형 예들을 포괄하도록 의도된 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어져야 한다. The present invention has been described above with reference to preferred embodiments, but is not limited thereto, and is interpreted by the appended claims, which are intended to cover many modifications that will be apparent to those skilled in the art without departing from the scope of the present invention. Should be done.

Claims (11)

소정 크기를 갖는 다수의 셀로 분할되는 임무 수행 공간 정보가 저장되되, 상기 셀 위치, 크기 정보를 포함하는 셀 정보가 저장되는 메모리와;A memory for storing task performance space divided into a plurality of cells having a predetermined size, wherein the cell information including the cell position and size information is stored; 제어신호에 따라 정해진 임무수행 공간을 이동하기 위한 주행수단과;Driving means for moving a predetermined task performance space according to a control signal; 주행중 임무수행 공간 내에 위치한 장애물을 검색하여 감지신호를 출력하는 감지수단과;Sensing means for searching for obstacles located in the mission performance space while driving and outputting a sensing signal; 새로운 셀로 진입시마다 설정된 간격으로 360도 회전하면서 장애물의 복잡도를 획득할 수 있도록 상기 주행수단으로 제어신호를 출력하되, 상기 감지수단으로부터 출력되는 감지신호를 이용하여 해당 임무수행 공간에 존재하는 장애물들의 배치를 판단하고, 산출된 장애물들의 배치 정보를 통해 해당 임무수행 공간의 장애물 복잡도를 산출하며, 산출된 복잡도를 참조하여 주행 경로를 자동으로 재설정하는 마이컴;When entering a new cell, the control signal is output to the traveling means so as to obtain the complexity of the obstacle while rotating 360 degrees at a set interval, and the arrangement of the obstacles existing in the task execution space using the sensing signal output from the sensing means. A microcomputer for determining a complexity, calculating an obstacle complexity of a corresponding task execution space based on the calculated obstacle arrangement information, and automatically resetting a driving route with reference to the calculated complexity; 을 포함하는 이동로봇.Mobile robot comprising a. 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 감지수단이:The method of claim 1 wherein said sensing means is: 적외선 센서, 초음파 센서, 레이저 레인지 파인더 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 이동로봇. Mobile robot, characterized in that any one of the infrared sensor, ultrasonic sensor, laser range finder. 제 1 항에 있어서, 상기 마이컴이;The method of claim 1, wherein the micom; 상기 주행 수단의 구동을 제어하는 주행 제어부와;A traveling control unit controlling driving of the traveling means; 상기 감지수단으로부터 수신되는 감지신호를 통해 장애물이 위치한 방향과 거리를 산출하여 이동로봇이 위치한 셀에서의 장애물의 위치를 판단하고, 해당 셀의 복잡도를 산출하여 출력하는 복잡도 산출부와;A complexity calculator configured to calculate a direction and a distance of the obstacle through the detection signal received from the sensing unit, determine a position of the obstacle in the cell where the mobile robot is located, and calculate and output a complexity of the corresponding cell; 상기 복잡도 산출부에 의해 산출된 셀의 복잡도를 참조하여 상기 이동로봇의 주행 경로를 설정하고, 설정된 주행 경로에 따라 상기 주행 제어부로 제어신호를 출력하는 주행 경로 설정부;A driving route setting unit for setting a driving route of the mobile robot by referring to the complexity of the cell calculated by the complexity calculating unit and outputting a control signal to the traveling control unit according to the set driving route; 를 포함하는 이동로봇.Mobile robot comprising a. 삭제delete 제 1 항에 있어서, The method of claim 1, 상기 이동로봇이 청소로봇인 것을 특징으로 하는 이동로봇. Mobile robot, characterized in that the mobile robot is a cleaning robot. a) 소정 크기를 갖는 다수의 셀로 분할되는 임무 수행 공간에서 새로운 셀로 진입시마다 설정된 간격으로 360도 회전하면서 하나 이상의 장애물 감지 수단에 의해 감지된 장애물 감지신호를 수신하는 단계와;a) receiving an obstacle detection signal detected by one or more obstacle detection means while rotating 360 degrees at a set interval every time the entry into a new cell in a task execution space divided into a plurality of cells having a predetermined size; b) 상기 감지수단으로부터 수신되는 감지신호를 통해 해당 임무수행 공간에 존재하는 장애물들이 위치한 방향과 거리를 산출하여 소정 지역 내에서 장애물의 배치를 판단하고, 산출된 장애물들의 배치 정보를 통해 해당 임무수행 공간의 장애물 복잡도를 산출하는 단계와;b) determine the arrangement of obstacles in a predetermined area by calculating the direction and distance where obstacles existing in the task execution space are located through the sensing signal received from the sensing means, and perform the task through the calculated arrangement of obstacles; Calculating an obstacle complexity of the space; c) 산출된 복잡도를 참조하여 주행 경로를 자동으로 재설정하고, 설정된 주행 경로에 따라 주행을 제어하는 단계;c) automatically resetting the driving route with reference to the calculated complexity and controlling the driving according to the set driving route; 를 포함하는 이동로봇의 주행 방법.Driving method of the mobile robot comprising a. 삭제delete 제 7 항에 있어서, 상기 감지수단이:The method of claim 7, wherein said sensing means is: 적외선 센서, 초음파 센서, 레이저 레인지 파인더 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 방법. Traveling method of the mobile robot, characterized in that any one of an infrared sensor, an ultrasonic sensor, a laser range finder. 삭제delete 제 7 항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 이동로봇이 청소로봇인 것을 특징으로 하는 이동로봇의 주행 방법. Traveling robot is characterized in that the mobile robot is a cleaning robot.
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