KR100748245B1 - 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법 - Google Patents

인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100748245B1
KR100748245B1 KR1020060011198A KR20060011198A KR100748245B1 KR 100748245 B1 KR100748245 B1 KR 100748245B1 KR 1020060011198 A KR1020060011198 A KR 1020060011198A KR 20060011198 A KR20060011198 A KR 20060011198A KR 100748245 B1 KR100748245 B1 KR 100748245B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
node
robot
space
edge
artificial
Prior art date
Application number
KR1020060011198A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20070060954A (ko
Inventor
도낙주
유원필
나상익
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020060011198A priority Critical patent/KR100748245B1/ko
Priority to JP2008539908A priority patent/JP2009515226A/ja
Priority to US12/091,994 priority patent/US20080294338A1/en
Priority to EP06783412.7A priority patent/EP1957243A4/en
Priority to PCT/KR2006/002933 priority patent/WO2007066872A1/en
Publication of KR20070060954A publication Critical patent/KR20070060954A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100748245B1 publication Critical patent/KR100748245B1/ko

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02Sensing devices
    • B25J19/021Optical sensing devices
    • B25J19/022Optical sensing devices using lasers
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02Sensing devices
    • B25J19/026Acoustical sensing devices
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0234Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003Maps
    • G09B29/004Map manufacture or repair; Tear or ink or water resistant maps; Long-life maps
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 발명은 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법에 관한 것으로서, 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간을 포함하는 환경공간에서, 인공표식의 위치에 대응하는 노드 정보와 상기 노드를 잇는 에지 정보를 로봇에 입력하여, 상기 노드와 에지의 연결 그래프를 통해 전체 지도를 추상화한 위상학지도 상에서 현재 로봇이 속한 장소에서 인공표식 인식을 통해 생성하는 지역좌표계를 이용하여 상기 에지를 따라 이동하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 인공표식으로부터 추출된 지역좌표계를 사용함으로써 지도 작성의 시간과 효율을 높일 수 있으며, 넓은 공간을 “이동공간”과 “작업공간”으로 분리하여 지도를 작성하므로 사용되는 인공표식의 수를 줄일 수 있고, 넓은 공간에서도 실시간 경로 생성이 가능하고, 저가의 센서를 이용하면서도 자연스러운 로봇 이동이 가능하다.
이동로봇(Mobile Robot), 지역좌표(Local coordinate), 상대좌표(Relative coordinate), 인공표식(Artificial landmark), 맵핑(Mapping), 지도형성, 이동(Motion, Navigation)

Description

인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법{METHOD FOR MAPPING AND NAVIGATING MOBILE ROBOT BY ARTIFICIAL LANDMARK AND LOCAL COORDINATE}
도 1은 계측일관성(metric consistency)의 어려움을 설명하기 위한 도면,
도 2는 전역좌표계와 지역좌표계의 개념도,
도 3은 이동공간의 노드에 인공표식을 부착한 예시도,
도 4는 하나에 노드에 대해 표현되는 지도정보를 나타낸 도면,
도 5는 위상학지도에 기반하여 에지를 연결한 도면,
도 6은 주행 편의를 위해 위상학적 연결을 확장한 도면,
도 7은 위치 오차가 없다는 가정하에 작성된 전체 지도의 투시도,
도 8은 에지 정보가 없을 경우의 로봇 주행 예시도,
도 9는 에지 정보가 있을 경우의 로봇 주행 예시도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1 : 인공표식 2 : 로봇
본 발명은 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이동기를 가진 로봇이 넓은 공간에서 환경지도를 작성하고, 이 환경지도를 이용하여 자연스러운 이동을 구현할 수 있도록 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법에 관한 것이다.
이동 로봇이 넓은 공간에 대해 지도를 작성할 경우, 많은 어려움이 발생한다. 그 중에서 가장 큰 어려움은 전체 지도를 하나의 전역좌표(global coordinate)에 대해 표현해야 하는 것이다. 지도를 작성할 공간의 크기가 넓지 않다면, 하나의 전역좌표에 대한 지도형성은 어렵지 않다.
일례로, 도 1에서 공간 A와 공간 B를 하나의 전역좌표계
Figure 112006008649951-pat00001
에 대해 표현하기는 어렵지 않다. 그러나, 지도의 크기가 증가할수록 로봇의 위치 인식 오차도 함께 증가하고, 이로 인해 하나의 전역좌표계에 대하여 일관되게 표현하는 것(metric consistency, 계측일관성)은 무척이나 어려운 작업이다. 즉, 도 1에서 공간 A와 공간 C 사이의 거리가 멀다고 할 때, 로봇의 전역좌표계에 대한 위치오차 역시 이 거리에 비례하여 증가하기 때문에, A와 C의 계측일관성을 유지하는 지도를 작성하는데 많은 어려움이 발생한다. M.Bosse는 고가의 레이져 스캐너를 사용하여 지도 작성의 어려움을 극복하려 하였으나, 고가의 레이져 스캐너를 사용하 고서도 2시간 30여분의 사후작업(post-processing)을 수행하여야만 했다(M. Bosse, P. Newman, J. Leonard, and S. Teller, “SLAM in Large-scale cyclic environments using the atlas frame,” vol 23, pp. 1113-1140, International Journal of Robotics Research, 2004).
그러나, 로봇의 상용화를 위해서는 고가의 장비와 장시간을 들여 지도를 작성하는 것은 바람직하지 않다.
한편, 폐쇄된 공간의 환경지도를 작성하는 기술에 대해서 이미 제안된 바 있으며, 한국공개특허 10-2004-0087171(공개번호)은 이동로봇의 경로자취에 의한 폐쇄된 공간에 유용한 맵핑방법을 제안하였으며, 한국공개특허 10-2004-0087174(공개번호)는 이동로봇의 직사각형 영역 맵핑방법을 제안하였고, 그리고 한국공개특허 10-2004-0023925(공개번호)는 충전기를 이용한 이동로봇을 이용한 작업공간 맵핑방법을 제안하였다.
그러나 상기한 기술들은 모두 넓지 않은 폐쇄공간을 대상으로 하고 있으므로, 넓은 공간에서 활용은 위에서 기술한 어려움에 직면하게 된다. 넓은 공간에 대한 지도형성에 대해서는 학계에서 많은 연구가 진행되어 왔으나, 학계에서의 연구는 대부분 계측일관성 향상을 위한 연구였고, 이를 위해 고가의 센서를 사용함으로 인해 장비의 비용상승 원인으로 작용하였다.
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것 으로서, 본 발명의 목적은 이동로봇을 위한 지도 작성에 있어 넓은 공간에 대해서도 현재 로봇이 속한 장소에서 인공표식 인식을 통해 생성하는 지역좌표계를 이용하여 환경지도를 작성함으로써 저가의 센서를 이용하여 단시간 내에 지도를 작성할 수 있는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법을 제공하는데 있다.
한편, 본 발명의 다른 목적은 인공표식 인식을 통해 생성하는 지역좌표계를 이용하여 작성된 환경지도를 이용하여 저가의 센서를 장착한 로봇이 자연스러운 이동이 가능하도록 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 이동 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법은, 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간에 대해, 인공표식의 위치에 대응하는 노드와 상기 노드를 잇는 에지로 구성되어 상기 노드와 에지의 연결 그래프를 통해 전체 지도를 추상화한 위상학지도를 각각 분리하여 환경지도를 작성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법은, 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간을 포함하는 환경공간에서, 인공표식의 위치에 대응하는 노드 정보와 상기 노 드를 잇는 에지 정보를 로봇에 입력하여, 현재 로봇이 속한 장소에서 인공표식 인식을 통해 생성하는 지역좌표계를 이용하여 환경지도를 작성하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 이동 방법은, 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간을 포함하는 환경공간에서, 인공표식의 위치에 대응하는 노드 정보와 상기 노드를 잇는 에지 정보를 로봇에 입력하여, 상기 노드와 에지의 연결 그래프를 통해 전체 지도를 추상화한 위상학지도 상에서 현재 로봇이 속한 장소에서 인공표식 인식을 통해 생성하는 지역좌표계를 이용하여 상기 에지를 따라 이동하는 것을 특징으로 한다.
상세한 설명을 하기 이전에 본 발명에서 사용되는 용어에 대해 먼저 설명하기로 한다.
◆ 지도형성의 기준이 되는 좌표계
본 발명에서는 전역좌표계(global coordinate)와 지역좌표계(local coordinate)를 구분한다. 전역좌표계란 전체 지도의 기준이 되는 좌표계이며, 지역좌표계는 현재 로봇이 속한 장소에서 인공표식 인식을 통해 생성하는 좌표계이다.
일례로 도 2에서 전역좌표계는 전체 지도에 대해 하나만 주어지게 되고, 지역좌표계는 로봇이 인지하는 공간내에서 생성되게 되므로, 하나의 지도에 많은 지역좌표계가 존재할 수 있다.
◆ 위상학지도(topological map)에서의 노드(node)와 에지(edge)
위상학지도에서 특정 영역을 노드라 칭하고, 이 노드를 연결하는 길을 에지라 칭하며, 이러한 노드와 에지의 연결 그래프를 통해 전체 지도를 추상화한 지도가 위상학지도이다.
◆ 계측일관성(metric consistency)과 위상일관성(topological consistency)
계측일관성이란 지도형성시 지도의 모든 부분들이 전역좌표계를 중심으로 일관된 형태로 모사되는 것을 의미한다. 즉, 계측일관성이 유지되는 지도에서는 지도의 모든 부분들이 전역좌표계에 대해 기술되고, 이러한 특성으로 인해 지도의 모든 부분들은 서로 연계성을 가지고 있게 된다.
위상일관성이란 위상학지도에서 그래프 연결이 바로 연결되어 있음을 의미한다. 즉, 특정 노드들에 연결된 에지들이 실제 공간의 위상학지도와 일치하면, 위상일관성을 유지한다고 할 수 있다. 특히, 위상일관성만 유지하는 지도에서는 특정 노드나 에지가 전역좌표계에 대해 기술되지 않더라도 그래프의 특성을 유지할 수 있으므로 전역좌표계의 도입이 반드시 필요하지는 않다.
이하, 본 발명의 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
우선 본 발명에서는 환경공간을 크게 두 부분으로 구분한다.
그 첫째는 이동공간(moving zone)이며, 이 곳에서의 로봇의 주된 임무는 위 상학지도 상에서 특정 노드로 이동하는 역할이다. 이동공간은 노드와 에지로 구성되며, 몇몇 노드에서는 작업반경이 넓지 않은 임무를 수행할 수 있다. 예를 들어, 특정인의 책상 앞을 노드로 정의할 수 있으며, 이 경우 로봇은 이 책상위에 편지를 두기 위해 작은 반경내에서 노드를 벗어나는 작업 등을 수행할 수 있다. 이러한 이동공간의 특성상, 일반적 복도와 갈림길(junction) 등이 이동공간에 속하는 경우가 많다.
그 둘째는 작업공간(working zone)이며, 이는 넓은 작업반경하에서 다양한 작업을 수행해야 하는 공간으로 정의될 수 있고, 또한 이동공간외의 다른 모든 공간으로도 정의될 수 있다. 로봇은 이러한 작업공간에서 청소, 잦은 이동 등을 수행하게 되며, 이러한 작업의 특성상 일반적 사무실 안, 아파트 등이 작업공간에 속하는 경우가 많다. 위와 같이 공간의 작업 특성을 고려한 공간의 분류는 본 발명에 처음 도입된 개념이다.
로봇의 이동공간에 대한 환경지도 작성방법
이동공간은 위상학적 그래프로 표현되므로, 이곳의 노드와 에지를 정의하여야 한다. 노드를 정의하는 가장 실제적인 방법은 사람이 몇몇 장소들을 지정해 주는 것이다. 우선 사람이 모든 환경에서 노드를 정의하기 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 전체 이동공간 내에서 노드가 되어야 할 위치에 인공표식(1)을 부착한다.
이상과 같이 노드가 정의되면, 도 4에 도시된 바와 같이 각 노드에 대해 아래와 같은 정보를 입력시킨다.
◆ 인식된 인공표식의 지역좌표계에 대한 노드의 위치
◆ 각 에지의 형상 및 에지의 길이
◆ 에지를 통해 도달하게 되는 노드의 ID
◆ 노드에 연결된 에지의 갯수
이들 정보에 있어, 첫째로, “인식된 센서의 지역좌표계에 대한 노드의 위치”는 인공표식 인식과 이를 이용한 지역좌표계 추출을 통해 쉽게 얻어질 수 있다. 일례로 로봇이 인공표식을 인식할 수 있는 범위 안에서, 사용자가 특정 지령을 내려 현재 로봇의 위치가 노드로 저장하라는 명령을 내릴 경우, 로봇은 인공표식에 대한 자신의 상대 위치값을 노드의 위치로 저장한다.
둘째로, “각 에지의 형상 및 에지의 길이”는 로봇이 하나의 노드에서 연결되는 다른 노드까지 수동 혹은 자동으로 이동하고, 그 동안 얻어진 양바퀴 혹은 여러 센서들로부터의 지역좌표계에 대한 위치 정보를 저장함으로써 얻어질 수 있다.
셋째로, “에지를 통해 도달하게 되는 노드의 ID”는 로봇이 하나의 에지에 대해 주행을 끝내는 순간 그 곳에서 인식한 인공표식을 통해 얻어진다.
마지막으로, “노드에 연결된 에지의 개수”는 하나의 노드에 대한 상기한 정보들이 모두 얻어진 경우, 쉽게 계산되어질 수 있다. 실례로, 상기 기술된 “각 에지의 형상 및 에지의 길이”정보가 추가될 때마다, 노드에 연결된 에지의 개수를 하나씩 증가시킴 으로써, “노드에 연결된 에지의 개수”를 구할 수 있다.
여기서 주의할 점은 “노드의 위치”나 “에지의 형상” 정보들이 노드의 지 역좌표계를 중심으로 기술된다는 점이다. 이 때, 에지는 실제 공간의 위상학적 연결 형태를 바탕으로 하되, 위상학적 형태상 하나 이상의 노드를 거쳐가야 하는 경우에 대해서도 직접 연결될 수 있다. 일례로 도 5는 위상학지도에 기반한 에지(E)의 연결 모습이다. 이 경우 노드(N) A에서 노드(N) C로 갈 경우, 노드(N) B를 경유하여 노드(N) C로 도달하여야 한다.
그러나, 제안하는 에지의 형태는 위상학적 연결을 확장하여, 도 6에 도시된 바와 같이 노드(N) A에서 바로 노드(N) C로 가는 에지(E’)를 만들 수 있다. 이와 유사한 개념이 이전 논문(Nakju Lett Doh, Kyoungmin Lee, Jinwook Huh, Namyoung Cho, Jung-Suk Lee, and Wan Kyun Chung, A Robust Localization Algorithm in Topological Maps with Dynamics, IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4372-4377, 2005.)에 제안된 바 있다. 그러나, 이 논문에서는 노드로 들어오는 로봇의 각도와 노드를 나갈 때의 로봇의 각도가 유사한 경우에 대해서만 연결이 가능하다는 단점이 있다. 하지만 본 발명에서의 제안은 로봇의 각도에 관계없이, 사용자 의도에 따라 얼마든지 에지의 확장연결이 가능하다.
이와 같이, 모든 노드에 대한 정보를 입력하면, 이동공간에 대한 로봇의 환경지도가 작성 완료된다. 이상과 같은 지도 작성은 각각의 노드들의 지역좌표계에 대해 기술된다. 따라서 한노드와 다른 노드들간의 전역 좌표계상에서의 관계에 대한 추가적 작업이 불필요하게 되며, 이를 통해 저가의 센서만을 이용하면서도 빠른 시간안에 로봇의 주행이 필요한 충분한 정보가 포함된 환경지도를 작성할 수 있다.
로봇의 작업공간에 대한 환경지도 작성방법
작업공간에서는 넓은 반경에서의 작업을 수행해야 하고, 모든 공간이 연결되어 있으므로, 일정 부분을 노드로 정하기 보다는, 공간 전체를 하나의 노드로 인식하는 것이 편리하다. 또한 전체 공간에 인공표식을 충분히 부착하여, 로봇이 어디에서든지 지역좌표계에 대한 위치를 인식할 수 있도록 해야 전체 영역 커버를 필요로 하는 청소 등의 작업이 가능할 것이다. 작업공간 전체를 상기한 바와 같이 하나의 노드로 인식시키고, 전체가 인공표식을 인식할 수 있는 공간화가 이루어지면, 로봇이 작업공간에 도착한 경우, 자동으로 작업공간에 도착했음을 인식할 수 있다.
본 발명의 핵심적인 특징은 이러한 작업공간의 지도를 만들 때에도, 작업공간의 지역좌표계를 사용하여 지도를 만든다는 것이다. 이러한 작업공간은 일반적으로 격자맵(grid map)으로 표현되며 이를 위해 레이져 스캐너나 초음파 센서링 등의 거리센서가 많이 사용되어 왔다. 이상의 격자맵을 만드는 기술은 많이 소개되어 왔으므로, 본 발명에서 구체적으로 다루지는 않는다. 실예로, X.Zezhong (X.Zezhong, et. al. “Scan matching based on CLS relationships”, IEEE/RJS international conference on intelligent systems and signal processing, 2003), A.Censi (A.Censi, et.al.,“Scan matching in the hough domain”, IEEE International conference on robotics and automation, 2005), 이세진 (이세진등,“A new feature map building from grid association, Internationl conference on ubiquitous robots and ambient intelligence, 2005) 등이 발표한 논문에서 다양한 센서를 이용한 격자맵 구성을 찾아볼 수 있다.
이상과 같이 작성된 이동공간과 작업공간에 대한 지도는 지역좌표계를 중심으로 기술되어 있기 때문에 모두를 동시에 표현하기는 어렵다. 하지만 이해를 돕기 위해 로봇의 위치오차를 무시한 상태에서 작성된 지도를 모두 중첩시켜 표현하면 도 7과 같은 지도를 얻을 수 있다. 도 7에서 참조부호 W(빗금영역)는 작업영역이며, N(사각형)은 노드, E(점선)는 선입력된 에지에 해당한다.
한편, 현재 로봇 주위의 특정 형상 정보를 이용하여 지역좌표를 추출하고 이를 바탕으로 노드의 정보를 작성할 수도 있다. 예를 들어, 로봇이 주행중에 교차로(네거리)에 도달하였을 경우에 임의로 이 교차로를 노드를 정의하여 지역자표계를 형성시킬 수도 있다는 것이다.
또한, 하나의 인공표식의 인식 범위 내에 적어도 이상의 노드를 설정하고, 상기 노드들에 대한 정보를 동일한 혹은 서로 다른 지역좌표에 대해 기술할 수도 있을 것이다.
로봇의 이동방법
도 7에서와 같이 얻어진 지도를 이용하여 로봇의 이동 작업은 다음과 같이 수행될 수 있다.
우선 로봇의 목표지점은 2가지 방법으로 기술된다.
첫째 방법은 목표노드만 알려주는 것이다. 이는 위에서 기술한 바와 같이 노드로의 단순이동 혹은 노드에서 작은 반경의 움직임 내에서 작업 수행이 목적인 경 우 실시될 수 있다.
둘째 방법은 목표노드와 그 노드의 지역좌표계에 대한 지령을 함께 내려주는 것이다. 이 경우는 작업공간으로 이동하여 그 안에서 작업을 수행해야 할 경우에 작업공간의 노드와 그 공간 내에서 지역좌표계에 대한 좌표점을 목표점으로 지정해 준다. 일단 목표지점이 설정되면, 로봇은 현재 위치에서 가장 근접한 노드로 이동한다. 로봇은 이동 후 그 노드로부터 목표 노드까지의 경로를 계획한다. 각 노드에서 다른 노드로의 이동시에는 각 노드에 저장된 에지의 형상을 따라 이동하고, 다음 노드에의 도착여부는 인공표식인지를 통해 확인할 수 있다.
한편, 위에서와 같이 에지의 형태를 선입력해 둠으로써 로봇의 이동을 보다 자연스럽게 구현할 수 있는데, 일례로 도 8에서와 같이 로봇이 에지를 이동할 때, 로봇(2)의 센서로 감지가 가능한 영역이 로봇(2) 주위의 원(S)으로 제한된다고 하자. 이 경우 에지정보가 알려져 있지 않으면, 로봇(2)은 감지된 영역 내의 가장 안전한 중간점을 따라가게 되고, 이 경우에는 로봇(2)의 이동이 자연스럽지 못하게 된다. 하지만 도 9와 같이 에지정보가 미리 입력된 경우, 로봇(2)은 짧은 감지거리 센서를 이용하면서도, 자연스러운 이동을 수행할 수 있다. 설사 로봇이 레이져 스캐너와 같이 긴 센서정보를 이용하더라도, 긴 에지 전체에서 가장 자연스러운 이동 경로를 예측하기는 쉽지 않으므로, 에지 정보를 미리 입력해 두는 것이 바람직하다.
로봇의 이동에 대한 3가지 실시예에 대해 기술하기로 한다.
첫 번째 실시예로서, 로봇이 이동공간내에서만 이동을 수행할 경우에 대한 실시예를 제시한다.
이동공간 내에서 로봇은 특정 노드로 이동하라는 명령 혹은 특정 노드와 인접한 곳으로 이동하라는 명령을 받게 된다. 이 2가지 경우 모두, 특정 노드로 이동하는 것이 로봇의 주된 작업이 된다.
로봇은 이미 모든 노드들의 지역좌표계에 대한 노드의 ID정보와 노드간의 연결 에지(edge)의 길이를 가지고 있으며, 이는 전체 지도에 대한 에지의 길이정보가 포함된 그래프(graph)를 가지고 있는 것과 동일하다. 상기 그래프(graph)가 주어진 경우, 일반적인 A* 혹은 Dijkstra 알고리즘을 이용하여 최단 경로 추출이 가능하다. 최단 경로에는 거쳐 지나가야 할 노드의 ID와 각 노드에서 다음 노드까지 이동하기 위해 필요한 에지(edge)의 번호가 기록된다. 상기 정보를 바탕으로 로봇은 현재 위치에서 가장 가까운 노드(node)로 이동한다. 로봇은 이동 후, 다음 노드로 가기 위한 에지(edge)방향으로 자신을 회전시킨다. 그 후 로봇은 지도상에 저장된 해당 에지(edge)의 형태(shape)를 따라 이동을 한다. 이동이 끝날 때 즈음, 로봇은 다음 노드(node)를 인식할 수 있고, 이를 통해 다음 노드에 도착했음을 인지한다. 이상의 과정을 최종 목적 노드에 도착할 때까지 반복 수행함으로써, 로봇은 이동 공간에 대한 이동을 수행할 수 있다.
두 번째 실시예로서, 로봇의 작업공간 내에서의 이동을 기술하기로 한다.
작업공간에는 공간 전체를 아우를 수 있는 인공표식들이 충분히 설치가 되어있다. 그러므로, 작업공간 안에서 하나의 대표 노드를 정하고, 그 대표노드의 지역 좌표계에 대해 전체 작업공간을 기술할 수 있다. 이러한 환경에서의 로봇 주행은 일반적인 A* 알고리즘 등의 경로 계획을 통해 구현될 수 있다.
세 번째 실시예로서, 로봇이 이동공간과 작업공간간의 전이를 수행할 경우에 대한 실시예를 설명하기로 한다.
경로계획의 입장에서 볼 때, 작업공간은 1개의 노드에 해당한다. 그러므로 경로계획시에는 작업공간의 존재 여부에 큰 영향을 받지 않는다. 작업공간은 하나의 노드로 인식되기 때문에, 이동공간의 노드와 작업공간의 노드를 연결해 주는 에지(edge)가 존재한다. 이러한 에지(edge)를 지나갈 때, 로봇은 다음 공간이 작업공간임을 알 수 있고, 따라서 작업공간에 해당하는 ID의 노드가 발견될 경우, 작업공간에서의 이동 방법에 따라 이동할 수 있다. 반대의 경우에도 마찬가지의 방법을 통해 로봇을 구동시킬 수 있다.
이상에서 몇 가지 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법 및 이동 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 만약, 모든 공간을 단순히 격자맵 형태로 표현한다면, 모든 공간에 인 공표식을 부착하여야 하는데 반해, 본 발명은 이동공간과 작업공간을 분리함으로써 인공표식을 부착해야할 공간을 최소화한다.
둘째, 본 발명은 넓은 공간에서 위상학지도와 격자맵을 혼용 사용함으로써, 로봇 지도 작성에 필요한 메모리양을 줄이며, 이를 통해 실시간 로봇 경로 생성이 가능하다. 일반적으로 넓은 공간에 대해 전체 격자맵을 만들면, 격자를 이용한 실시간 경로생성이 어려운데 반해, 본 발명은 작업공간에만 격자맵을 적용함으로써 실시간 경로 생성이 가능하다.
셋째, 본 발명은 계측일관성을 대체하여 위상일관성만 유지하게 함으로써, 로봇의 이동에 필요한 충분한 정보는 지도에 담아내면서도, 지도 작성에 필요한 시간은 줄이고 고가센서 사용의 부담은 덜어준다.
넷째, 본 발명은 에지의 형태를 선입력해 둠으로써, 로봇의 이동을 보다 자연스럽게 구현할 수 있다.

Claims (14)

  1. (a) 환경지도 작성을 위한 공간에 부착된 다수의 인공표식에 대해, 로봇에서 특정 인공표식을 인식하여 상기 특정 인공표식을 특정 노드로 지정하는 단계;
    (b) 상기 특정 노드에서 인접 인공표식으로 이동하면서 인식된 상기 인접 인공표식을 목적 노드로 지정하는 단계;
    (c) 상기 특정 노드에서 인식된 특정 인공표식을 지역좌표의 원점으로 정의하며, 상기 특정 인공표식으로부터 제공되는 좌표축을 상기 원점의 좌표축으로 정의하여 상기 특정 노드와 목적 노드 정보 및 상기 특정 노드와 목적 노드를 잇는 에지 정보를 저장하는 단계; 및
    (d) 상기 (b)단계와 (c)단계를 반복하여 상기 인공표식 모두에 대해 인접 노드와 각 노드간 에지 정보를 저장하여 환경지도를 작성하는 단계를 포함하며,
    상기 환경지도 작성시, 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간에 각각 분리하여 환경지도를 작성하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 이동공간 및 작업공간 각각에 대해, 저장되는 노드 및 에지 정보는, 인식된 인공표식의 지역좌표에 대한 노드 위치, 각 에지의 형상 및 에지의 길이, 에지를 통해 도달하게 되는 노드의 ID 및 노드에 연결된 에지의 개수인 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 각 에지의 형상 및 에지의 길이는 로봇이 하나의 노드에서 연결되는 다른 노드까지 수동 혹은 자동으로 이동하고, 상기 이동에 따라 얻어진 양바퀴 혹은 센서들로부터의 지역좌표에 대한 위치 정보를 저장하여 획득하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 에지를 통해 도달하게 되는 노드의 ID는 로봇이 하나의 에지에 대해 주행을 끝내는 순간 그 곳에서 인식한 인공표식을 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 작업공간은 공간 전체를 하나의 노드로 인식하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 에지는 실제 공간의 위상학적 연결 형태를 바탕으로 하되, 위상학적 형태상 하나 이상의 노드를 거쳐가야 하는 경우에 대해서 해당 노드를 거치지 않고 목적 노드로 직접 연결되는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 작업공간은 격자맵(grid map)으로 표현되는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 격자맵은 레이져 스캐너나 초음파 센서링을 포함하는 거리센서를 이용하여 형성되는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  10. 제1항에 있어서, 현재 로봇 주위의 특정 형상 정보를 이용하여 지역좌표를 추출하고 이를 바탕으로 노드의 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  11. 제1항에 있어서, 하나의 인공표식의 인식 범위 내에 적어도 이상의 노드를 설정하고, 상기 노드들에 대한 정보를 동일한 혹은 서로 다른 지역좌표에 대해 기술하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성 방법.
  12. (a) 환경지도 작성을 위한 공간에 부착된 다수의 인공표식에 대해, 인공표식 근방의 임의의 점을 노드라 정의하고, 상기 인공표식 또는 인공표식 근방의 임의의 점을 지역좌표계의 원점으로 정의하며, 인공표식으로부터 제공되는 좌표축 혹은 인공표식에 대해 상대적으로 표현되는 특정 형태를 상기 원점의 좌표축으로 정의하고, 인접 노드간 정보 및 상기 노드를 잇는 에지 정보를 로봇에 저장하는 단계;
    (b) 목표 노드로의 이동지시에 대응하여, 로봇이 현재 위치에서 가장 근접한 인접 노드로 이동되는 단계;
    (c) 상기 이동과 동시에 상기 인접 노드에서 목표 노드까지의 경로를 로봇에 저장된 노드 정보 및 에지 정보로부터 계획하는 단계; 및
    (d) 각 노드간 에지 정보에 대응하여 로봇이 이동되는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 이동 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 공간은 로봇의 이동 경로를 포함하는 이동공간과 로봇의 작업이 이루어지는 작업공간으로 이루어진 공간으로 이루어진 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 이동 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 작업공간으로 이동하여 그 안에서 작업을 수행해야 할 경우에, 작업공간의 노드와 그 공간 내에서 지역좌표에 대한 좌표점을 목표점으로 지정해 주는 것을 특징으로 하는 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 이동 방법.
KR1020060011198A 2005-12-09 2006-02-06 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법 KR100748245B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060011198A KR100748245B1 (ko) 2005-12-09 2006-02-06 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법
JP2008539908A JP2009515226A (ja) 2005-12-09 2006-07-26 人工標識と地域座標系を用いた移動ロボットの地図の作成方法及び移動方法
US12/091,994 US20080294338A1 (en) 2005-12-09 2006-07-26 Method of Mapping and Navigating Mobile Robot by Artificial Landmark and Local Coordinate
EP06783412.7A EP1957243A4 (en) 2005-12-09 2006-07-26 METHOD FOR MAPPING AND NAVIGATING A MOBILE ROBOT USING ARTICLE POINT POINTS AND LOCAL COORDINATES
PCT/KR2006/002933 WO2007066872A1 (en) 2005-12-09 2006-07-26 Method of mapping and navigating mobile robot by artificial landmark and local coordinate

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20050120280 2005-12-09
KR1020050120280 2005-12-09
KR1020060011198A KR100748245B1 (ko) 2005-12-09 2006-02-06 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070060954A KR20070060954A (ko) 2007-06-13
KR100748245B1 true KR100748245B1 (ko) 2007-08-10

Family

ID=38122991

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060011198A KR100748245B1 (ko) 2005-12-09 2006-02-06 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20080294338A1 (ko)
EP (1) EP1957243A4 (ko)
JP (1) JP2009515226A (ko)
KR (1) KR100748245B1 (ko)
WO (1) WO2007066872A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101054520B1 (ko) * 2009-09-02 2011-08-05 한국과학기술원 실내 이동 로봇의 위치 및 방향 인식 방법
KR101092002B1 (ko) 2009-11-05 2011-12-08 재단법인 포항지능로봇연구소 인공표식, 인공표식과 자연표식을 혼용한 네비게이션 장치 및 방법

Families Citing this family (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7706917B1 (en) * 2004-07-07 2010-04-27 Irobot Corporation Celestial navigation system for an autonomous robot
KR100915527B1 (ko) 2007-07-03 2009-09-04 한국전자통신연구원 경로 탐색 방법
KR100955655B1 (ko) * 2007-10-17 2010-05-06 한국생산기술연구원 로봇의 자율 주행 방법
KR100919513B1 (ko) * 2007-10-17 2009-09-28 한국생산기술연구원 로봇의 자율주행을 위한 의미적 지도
KR101581415B1 (ko) 2009-02-23 2015-12-30 삼성전자주식회사 맵 빌딩 장치 및 방법
KR101524020B1 (ko) * 2009-03-06 2015-05-29 엘지전자 주식회사 로봇 청소기의 점진적 지도 작성 및 위치 보정 방법
WO2011044298A2 (en) * 2009-10-06 2011-04-14 Escrig M Teresa Systems and methods for establishing an environmental representation
KR101303650B1 (ko) * 2009-12-18 2013-09-04 한국전자통신연구원 자율 주행 로봇을 이용한 지도 생성 방법, 이를 이용한 최적 주행 경로 산출 방법 및 이들을 수행하는 로봇 제어 장치
US9286810B2 (en) 2010-09-24 2016-03-15 Irobot Corporation Systems and methods for VSLAM optimization
KR101750340B1 (ko) * 2010-11-03 2017-06-26 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 이의 제어 방법
KR20120071160A (ko) 2010-12-22 2012-07-02 한국전자통신연구원 이동체용 실외 지도 제작 방법 및 그 장치
KR101058571B1 (ko) 2011-03-10 2011-08-23 주식회사 에스엠이씨 로봇의 위치인식을 위한 랜드마크
CN102306145A (zh) * 2011-07-27 2012-01-04 东南大学 一种基于自然语言处理的机器人导航方法
US8798840B2 (en) * 2011-09-30 2014-08-05 Irobot Corporation Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data
DE102015006014A1 (de) * 2015-05-13 2016-11-17 Universität Bielefeld Bodenbearbeitungsgerät und Verfahren zu dessen Navigation sowie Schwarm von Bodenbearbeitungsgeräten und Verfahren zu deren gemeinsamer Navigation
SG11201805378XA (en) * 2016-01-04 2018-07-30 Zhejiang Libiao Robots Co Ltd Method and device for returning robots from site
KR102159971B1 (ko) * 2016-04-25 2020-09-25 엘지전자 주식회사 이동 로봇, 복수의 이동 로봇 시스템 및 이동 로봇의 맵 학습방법
KR101868374B1 (ko) * 2016-10-20 2018-06-18 엘지전자 주식회사 이동 로봇의 제어방법
KR102260529B1 (ko) * 2017-04-11 2021-06-03 아미크로 세미컨덕터 씨오., 엘티디. 지도 예측에 기반한 로봇 운동 제어 방법
CN107368079B (zh) * 2017-08-31 2019-09-06 珠海市一微半导体有限公司 机器人清扫路径的规划方法及芯片
CN107977003B (zh) * 2017-11-28 2020-07-31 深圳市杉川机器人有限公司 区域清扫方法及装置
KR102466940B1 (ko) 2018-04-05 2022-11-14 한국전자통신연구원 로봇 주행용 위상 지도 생성 장치 및 방법
US11269336B2 (en) * 2018-09-21 2022-03-08 Tata Consultancy Services Limited Method and system for free space detection in a cluttered environment
CN109870163B (zh) * 2019-02-19 2022-12-16 上海交通大学 一种基于拓扑地图多模型的建图***
KR102296908B1 (ko) 2019-03-19 2021-09-02 한국전자통신연구원 특징점 지도 관리방법 및 장치
KR102224637B1 (ko) * 2019-07-05 2021-03-08 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
KR102361130B1 (ko) * 2019-07-11 2022-02-09 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법
KR102592628B1 (ko) * 2019-08-14 2023-10-23 한국전자통신연구원 분기점 판별 장치 및 그 방법
KR102380807B1 (ko) * 2019-12-09 2022-04-01 한국과학기술연구원 문답형 공유제어시스템 및 이를 구비한 이동로봇
CN111061270B (zh) * 2019-12-18 2023-12-29 深圳拓邦股份有限公司 一种全面覆盖方法、***及作业机器人
US11537141B2 (en) 2019-12-19 2022-12-27 Diversey, Inc. Robotic cleaning device with dynamic area coverage
EP3907679B1 (en) 2020-05-08 2023-09-13 Accenture Global Solutions Limited Enhanced robot fleet navigation and sequencing
CN111938513B (zh) * 2020-06-30 2021-11-09 珠海市一微半导体有限公司 一种机器人越障的沿边路径选择方法、芯片及机器人
CN113282078B (zh) * 2021-04-12 2022-11-11 西南大学 移动机器人直接导航移动到指目标点的方法、***及应用
US20220351133A1 (en) * 2021-05-03 2022-11-03 Accenture Global Solutions Limited Modeling dynamic material flow in generative design using topological maps
DE102021006476A1 (de) * 2021-12-29 2023-06-29 Still Gesellschaft Mit Beschränkter Haftung Verfahren und System zur Navigation von mobilen Logistik-Robotern

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6093522A (ja) * 1983-10-26 1985-05-25 Ootomatsukusu Kk 移動ロボツトの制御装置
JPH10143243A (ja) * 1996-11-13 1998-05-29 Fujitsu Ltd 移動装置
JPH11259659A (ja) * 1998-03-11 1999-09-24 Hokkaido Prefecture 移動ロボットの環境地図作成方法
JP2005032196A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 Japan Science & Technology Agency 移動ロボット用経路計画システム
JP2005211359A (ja) * 2004-01-30 2005-08-11 Funai Electric Co Ltd 自律走行ロボットクリーナーシステム

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0264805A (ja) * 1988-08-31 1990-03-05 Toshiba Corp 無人搬送車のルートデータ設定装置
JPH0764631A (ja) * 1993-08-27 1995-03-10 Nissan Motor Co Ltd 移動探査機の経路探索方法
JPH07134615A (ja) * 1993-11-10 1995-05-23 Hitachi Ltd 無人搬送車の走行路データ教示装置
JP2827895B2 (ja) * 1994-04-18 1998-11-25 株式会社デンソー 自走ロボットの運行システム
US5793934A (en) * 1994-06-22 1998-08-11 Siemens Aktiengesellschaft Method for the orientation, route planning and control of an autonomous mobile unit
KR0168189B1 (ko) * 1995-12-01 1999-02-01 김광호 로보트의 환경인식장치 및 그 제어방법
JPH10260724A (ja) * 1997-03-19 1998-09-29 Yaskawa Electric Corp 通路環境の地図生成方法
JP3198076B2 (ja) * 1997-05-28 2001-08-13 新菱冷熱工業株式会社 移動ロボットの経路作成方法
JPH1185273A (ja) * 1997-09-02 1999-03-30 Technol Res Assoc Of Medical & Welfare Apparatus 自律走行ロボット用経路生成装置および経路生成方法およびそのためのプログラムを格納した記憶媒体
JP2000194417A (ja) * 1998-12-28 2000-07-14 Mitsubishi Electric Corp 自動配車システム
JP4246325B2 (ja) * 1999-08-25 2009-04-02 富士通株式会社 無人搬送装置
JP3945279B2 (ja) * 2002-03-15 2007-07-18 ソニー株式会社 障害物認識装置、障害物認識方法、及び障害物認識プログラム並びに移動型ロボット装置
WO2004015369A2 (en) * 2002-08-09 2004-02-19 Intersense, Inc. Motion tracking system and method
JP2004110802A (ja) * 2002-08-26 2004-04-08 Sony Corp 環境同定装置、環境同定方法、プログラム及び記録媒体、並びにロボット装置
US7162338B2 (en) * 2002-12-17 2007-01-09 Evolution Robotics, Inc. Systems and methods for computing a relative pose for global localization in a visual simultaneous localization and mapping system
KR100506097B1 (ko) * 2004-02-04 2005-08-03 삼성전자주식회사 자기장 지도 생성 방법 및 장치와 이를 활용한 이동체의포즈 확인 방법 및 장치
KR100601960B1 (ko) * 2004-08-05 2006-07-14 삼성전자주식회사 로봇의 위치 추적 및 지도 작성 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6093522A (ja) * 1983-10-26 1985-05-25 Ootomatsukusu Kk 移動ロボツトの制御装置
JPH10143243A (ja) * 1996-11-13 1998-05-29 Fujitsu Ltd 移動装置
JPH11259659A (ja) * 1998-03-11 1999-09-24 Hokkaido Prefecture 移動ロボットの環境地図作成方法
JP2005032196A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 Japan Science & Technology Agency 移動ロボット用経路計画システム
JP2005211359A (ja) * 2004-01-30 2005-08-11 Funai Electric Co Ltd 自律走行ロボットクリーナーシステム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101054520B1 (ko) * 2009-09-02 2011-08-05 한국과학기술원 실내 이동 로봇의 위치 및 방향 인식 방법
KR101092002B1 (ko) 2009-11-05 2011-12-08 재단법인 포항지능로봇연구소 인공표식, 인공표식과 자연표식을 혼용한 네비게이션 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
EP1957243A1 (en) 2008-08-20
WO2007066872A1 (en) 2007-06-14
EP1957243A4 (en) 2013-12-18
US20080294338A1 (en) 2008-11-27
KR20070060954A (ko) 2007-06-13
JP2009515226A (ja) 2009-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100748245B1 (ko) 인공표식과 지역좌표계를 이용한 이동로봇의 환경지도 작성방법 및 이동 방법
CN109916393B (zh) 一种基于机器人位姿的多重栅格值导航方法及其应用
CN104914865B (zh) 变电站巡检机器人定位导航***及方法
Sadat et al. Feature-rich path planning for robust navigation of MAVs with mono-SLAM
JP2022542807A (ja) 中間ウェイポイント生成器
JP5018458B2 (ja) 座標補正方法、座標補正プログラム、及び自律移動ロボット
JP2006350776A (ja) 移動体の経路生成装置
Owen et al. Landmark-based navigation for a mobile robot
WO2020144970A1 (ja) 行動計画装置、行動計画方法、及びプログラム
Zhang et al. Ear-based exploration on hybrid metric/topological maps
Tapus et al. A cognitive modeling of space using fingerprints of places for mobile robot navigation
CN107632607A (zh) 基于二维激光Slam和Tag标签的移动机器人精确定位方法
Zhu et al. Design and implementation of ROS-based autonomous mobile robot positioning and navigation system
Watkins-Valls et al. Mobile manipulation leveraging multiple views
Son et al. The practice of mapping-based navigation system for indoor robot with RPLIDAR and Raspberry Pi
Chen et al. Object-sensitive potential fields for mobile robot navigation and mapping in indoor environments
KR20090066068A (ko) 도면을 이용한 격자지도 생성방법 및 장치
KR101126079B1 (ko) 광역 공간의 지역 지도 사이의 경로 생성 장치 및 방법
Wen et al. A Hybrid LiDAR-Based Mapping Framework for Efficient Path Planning of AGVs in a Massive Indoor Environment
Panigrahi et al. Low complexicity graph based navigation and path finding of mobile robot using BFS
Warku et al. Indoor Environment Mapping Based on ROS Using GMapping Algorithm and Lidar Sensor
Li et al. Object-aware view planning for autonomous 3-D model reconstruction of buildings using a mobile robot
Ke et al. Economical UWB/IMU/VO fusion for mobile robot localization and mapping in poultry house
Tungadi et al. Discovering and restoring changes in object positions using an autonomous robot with laser rangefinders
Xiaowei et al. The localization of mobile robot based on laser scanner

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
G170 Re-publication after modification of scope of protection [patent]
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20100802

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee