KR101989965B1 - 로봇 제어 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 로봇의 환경을 감지하여, 감지된 환경에 따라서 로봇의 행동을 선택하는 로봇 행동 결정부를 갖는 로봇 제어 시스템에 관한 것이다.

Description

로봇 제어 시스템 {ROBOT CONTROLL SYSTEM}

본 발명은 로봇 제어 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 로봇의 환경을 감지하여, 감지된 환경에 따라서 로봇의 행동을 선택하는 로봇 행동 결정부를 갖는 로봇 제어 시스템에 관한 것이다.

로봇은 외부 환경을 인식하고, 이를 기반으로 행동을 선택하여, 선택된 행동을 실행할 수 있는 시스템을 갖출 필요가 있다. 이에 더하여, 자율적으로 동작하는 로봇의 경우에는, 내적, 외적 환경 요소에 따라서 행동을 스스로 결정할 필요가 있다.

기존의 로봇의 행동을 제어하기 위한 방법으로서는, 외부의 명령에 따른 반복 동작만을 수행하거나, 또는 특정 요소의 환경을 기초로 하여서만 동작을 선택하여 수행하는 한계가 있었다. 이와 같은 동작 제어 시스템에 의하여서는 다양한 환경 요소를 고려하여 동작을 수행하지 못하게 된다.

따라서, 다양한 환경을 감지하여, 감지된 환경에 따라서 로봇의 행동을 선택하는 로봇 제어 시스템이 개발될 필요가 있다.

공개특허 2006-0072597

본 발명의 과제는, 배터리 잔량, 빛, 움직임 등과 같은 로봇의 환경을 감지하여 소정의 감지량 값으로 환산하고, 해당 감지량 값을 이용하여 로봇의 행동을 결정할 수 있는 로봇 행동 결정부를 가짐으로써, 로봇의 환경에 따라서 로봇의 행동이 결정될 수 있는 로봇 제어 시스템을 제공하는 데 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 제어 시스템은, 적어도 하나 이상의 환경 속성에 해당하는 현재 환경을 감지하는 센서부; 복수 개의 행동을 포함하는 로봇의 행동 리스트, 및 상기 행동 리스트 내에 포함되는 각각의 행동과 상기 각각의 센서부에서 감지되는 각각의 환경 속성에 해당하는 소정의 파라미터 값이 데이터로 저장되는 메모리부; 상기 메모리부에 저장된 행동 중 어느 하나의 행동을 선택하는 로봇 행동 결정부; 및 상기 로봇 행동 결정부에서 선택된 행동을 수행하는 로봇 행동 수행부; 를 포함하며,

상기 센서부는, 감지된 속성의 환경을 소정의 수치로 환산하여 소정의 감지량 값으로 도출하고, 상기 로봇 행동 결정부는, 상기 메모리부에 저장된 파라미터 값과 상기 감지량 값을 이용하여 상기 행동 리스트에 포함된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 계산하는 제1 알고리즘, 및 상기 제1 알고리즘에 의해서 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 어느 하나의 행동을 선택하는 제2 알고리즘을 갖는 행동 선택 알고리즘을 포함한다.

바람직하게는, 상기 파라미터 값은, 상기 행동 리스트 내에 포함되는 각각의 행동 중 어느 일 행동에 해당하며, 동시에 상기 각각의 센서부에서 감지되는 각각의 환경 속성 중 어느 일 환경 속성에 해당하는 값을 가지며, 상기 제1 알고리즘은, 상기 파라미터 값과 상기 감지량 값을 하기 식 1 에 대입하여 어느 일 행동의 현재의 어느 일 환경 속성의 소비 에너지 값을 도출하며,

일 행동의 현재의 일 환경 속성의 소비 에너지 값 = f (P,V) (식 1)

(P : 파라미터 값, V : 감지량 값)

하기 식 2 에 따라서 일 행동의 현재 환경 하의 소비 에너지 값을 도출하는 구성을 갖는다.

(식 2)

(B_j : 행동 j 의 현재 환경 하의 소비 에너지 값,

P_ij : 행동 j 의 환경 속성 i 의 파라미터 값,

V_i : 환경 속성 i 의 감지량 값)

바람직하게는, 상기 식 1 은, 하기 식 3 의 형태를 갖는다.

(식 3)

(c^h, c^l, t^h, t^l : 파라미터 값)

바람직하게는, 상기 제2 알고리즘은, 상기 제1 알고리즘에 의해서 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 가장 큰 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택한다.

바람직하게는, 상기 센서부는, 로봇의 잔여 전력량을 감지하는 전력량 센서, 외부의 소리를 감지하는 사운드 센서, 외부의 움직임을 감지하는 움직임 센서, 및 외부의 조도를 감지하는 조도 센서 중 적어도 하나를 포함한다.

바람직하게는, 상기 센서부에서 도출된 상기 감지량 값은, 소정의 기준값 대비 현재의 환경의 측정값을 백분율로 환산한 값이다.

본 발명에 따른 로봇 행동 제어 시스템은, 로봇이 메모리부에 저장된 행동 리스트 중 일 행동을 선택하여 해당 행동을 수행하되, 환경 요소를 고려하여 행동을 선택하고, 선택된 행동을 수행할 수 있다.

즉, 수 개의 환경과 행동에 대하여 파라미터 값을 부여하며, 감지된 외부 환경을 소정의 수치로 환산한 감지량 값을 갖도록 한 후, 상기 파라미터 값과 감지량 값을 에너지 값 도출 함수에 대입하여, 특정 조건의 환경 하에서 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 이어서, 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출하여, 소정의 규칙에 의해서 행동을 선택하도록 함으로써, 환경에 대응하여 가장 적절한 행동이 선택되고, 수행될 수 있다.

도 1 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 구조를 나타낸 도면이다.
도 2 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 행동 결정 구조를 나타낸 도면이다.
도 3 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 메모리부에 내장된 각각의 행동과 환경 속성에 따른 파라미터를 나타낸 도면이다.
도 4 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 대해 소정의 감지량 값과 파라미터 값을 입력하였을 때 소비 에너지 값을 그래프로 나타낸 도면이다.
도 5 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 따라서 도출된 "달리기" 행동의 "배터리 잔량" 환경 요소에 대한 소비 에너지 값을 나타낸 도면이다.
도 6 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 따라서 도출된 "달리기" 행동의 "소리" 환경 요소에 대한 소비 에너지 값을 나타낸 도면이다.
도 7 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 따라서 도출된 "잠자기" 행동의 "배터리 잔량" 환경 요소에 대한 소비 에너지 값을 나타낸 도면이다.
도 8 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 따라서 도출된 "잠자기" 행동의 "배터리 잔량" 환경 요소에 대한 소비 에너지 값을 나타낸 도면이다.
도 9 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템에 의한 로봇의 행동 기제를 나타낸 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.

도 1 은 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 구조를 나타낸 도면이고, 도 2 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 행동 결정 구조를 나타낸 도면이다.

본 발명에 따른 로봇 제어 시스템은, 로봇의 내, 외 환경을 감지하는 센서부(100); 로봇의 행동 리스트 및 각각의 행동과 환경 속성에 해당하는 파라미터값이 데이터로 저장되는 메모리부(200); 메모리부(200)에 저장된 로봇의 행동 리스트 중 일 행동을 선택하는 로봇 행동 결정부(300); 및 상기 로봇 행동 결정부(300)에서 결정된 행동을 수행하는 로봇 행동 수행부(400); 를 포함할 수 있다.

센서부(100)는 로봇 내부 및 외부 환경을 속성별로 감지한다. 즉, 센서부(100)는 빛, 소리, 움직임, 열과 같은 여러 가지 환경 속성에 해당하는 로봇 내외의 환경을 감지할 수 있다. 아울러, 센서부(100)는 감지된 각각의 환경 속성에 대해 소정의 값을 도출할 수 있다. 여기서는, 감지된 각각의 환경 속성의 값을 도출한 수치를 해당 환경 속성의 감지량 값이라고 지칭한다. 다만, 반드시 센서부(100)가 상기 감지량 값을 도출하도록 하는 소정의 연산 장치 등을 구비할 필요는 없으며, 상기 감지량 값의 도출은 후술하는 메모리부(200)에 내장된 알고리즘에 의해서 행해질 수도 있다.

로봇의 내부 환경은 최근의 행동 수행율, 목표 동작 시간 달성율, 모션의 전력 소비량 등과 같은 각종 로봇 내의 작동 요소일 수 있다.

아울러, 로봇의 외부 환경은 로봇의 전력량, 로봇 외부의 소리, 빛, 움직임 등일 수 있다. 다만, 로봇의 내부, 외부 환경이 반드시 구분될 필요는 없으며, 로봇의 작동 환경, 조건 등에 관한 것이면 모두 일 속성의 환경으로 설정되어 해당 속성의 환경을 감지하는 센서부(100)에 의해서 감지될 수 있다. 예컨대, 배터리 잔량, 소리, 빛, 외부 움직임이 각각 하나의 환경 속성으로 할당되면, 배터리 잔량, 소리, 빛, 외부 움직임을 각각 감지하는 센서부(100)가 마련될 수 있다. 따라서 복수의 환경 속성이 감지되고, 감지된 속성의 환경이 후술하는 로봇 행동 결정부(300)에 의해서 로봇의 행동을 결정하는 데 반영될 수 있다.

예컨대, 상기와 같은 센서부(100)에는, 로봇의 배터리 잔량을 감지하는 전력량 센서, 움직임을 검출하는 모션 센서, 밝기를 검출하는 조도 센서, 및 소리를 감지하는 사운드 센서 등을 포함할 수 있다.

전력량 센서는 로봇의 배터리 잔량을 감지할 수 있으며, 이는 반드시 센서부(100)와 일체로 구성되는 것에 한정하지 아니하고, 소정의 전원부 내에 포함될 수도 있다. 전력량 센서는 통상적으로 사용되는 잔여 전력 감지 장치일 수 있으며, 전원부 내의 전력량이 full charge 인 경우를 100으로 할 때, 현재의 전력량을 백분율 단위로 변환하여, 현재의 전력량을 전력량 감지량 값(Vchar)으로 나타낼 수 있다.

조도 센서는 일 예로 소정의 조명의 밝기만을 감지하는 소정의 광량 센서, 또는 RGB 카메라 등이 사용될 수 있으며, 이에 반드시 한정하지는 않는다. 일 예로, 조도 센서에 의해서 감지된 현재의 조도는 아래 식 1 과 같이 백분율 단위로 변환되어 조도 감지량 값(Vlux)으로 도출될 수 있다. 아래 식 1 에서 하한 밝기, 상한 밝기는 조도 감지량 값을 백분율 값으로 도출하기 위해서 미리 설정된 값이다. 예컨대, 설정된 하한 밝기가 50 LUX 이고, 상한 밝기가 150 LUX 이며, 현재 밝기가 120 LUX 일 경우, 조도 감지량 값은 70 으로 도출될 수 있다.

Vlux = {(curlux-minlux)/(maxlux-minlux)}×100 (식 1)

(minlux : 하한 밝기, curlux : 현재 밝기, maxlux : 상한 밝기)

상기 도출된 조도 감지량 값은 후술하는 로봇 행동 결정부(300)로 전달되어 행동 선택 알고리즘에 사용될 수 있다.

모션 센서는 외부의 움직임을 감지하는 센서로서, 일 예로 RGB 카메라로 구성될 수 있다. 이와 같은 모션 센서를 통해 외부의 움직임을 감지하는 알고리즘은 이하와 같을 수 있다. 먼저, RGB 카메라로부터 들어오는 영상 프레임을 획득해서 각각의 프레임들을 일정 영역의 블록으로 나눈다. 예를 들어, 720×480 해상도로 카메라 영상이 입력된다면 72×48 의 크기를 갖는 블록으로 영상을 나눌 수 있다. 이와 같이 블록을 나누면 총 100 개의 블록을 얻을 수 있다. 다음으로, 각각의 블록들의 움직임 벡터를 추출한다. 이어서, 특정 블록의 움직임 벡터가 일정 크기 이상으로 감지되고, 주변 블록들이 그와 비슷한 크기와 방향을 가진다면, 움직임이 있는 것으로 판단할 수 있다.

아울러, 외부의 움직임 정도를 나타내는 움직임 값 또한 아래 식 2 와 같이 소정의 백분율 단위로 환산되어 움직임 감지량 값(Vmos)으로 도출될 수 있다. 또한, 도출된 움직임 감지량 값도 후술하는 로봇 행동 결정부(300)로 전달되어 행동 선택 알고리즘에 사용될 수 있다.

Vmos = (움직임이 감지된 블록수 / 총 블록수) × 100 (식 2)

사운드 센서는 소리를 감지하는 센서이다.

일반적인 생활 환경에서는 항상 소리가 발생하게 된다. 따라서, 바람직하게는, 이와 같은 일상적으로 존재하는 소음과 다른 소리가 감지되었을 때에만 행동 선택에 반영되는 소리가 발생한 것으로 판단하는 방법이 필요하게 된다. 이를 위한 세부적인 알고리즘은 예컨대 이하와 같을 수 있다. 단, 이하 방법에 한정하는 것은 아니며, 다양한 방법이 사용될 수 있다.

1) 연속적으로 감지되는 소리 신호를 소정의 시간 단위(예 : 0.1 초)로 잘라서 저장한다. 이를 sound chunk 라고 한다.

2) 일상적인 소음을 파악하기 위해서 연속적인 10 번의 sound chunk 에 대해서 평균을 낸다.

3) 이후, 연속적인 10 번의 sound chunk 에 대해서 평균을 내서 소리가 있는 상황과의 차이를 도출한다.

4) 기준값 이상으로 차이가 나는 것으로 판단되면 소리가 발생한 것으로 인식한다.

5) 발생한 소리의 데시벨을 측정한다.

소음 센서에 의해서 측정된 값도 아래 식 3 과 같이 백분율 단위로 환산되어 도출될 수 있다. 아래 식 3 에서 하한 데시벨 값과 상한 데시벨 값 또한, 식 1 에서 미리 설정된 하한 밝기, 상한 밝기와 유사한 개념으로서, 백분율로 환산된 소리 감지량 값을 도출하기 위해서 미리 설정한 값이다. 상기 도출된 소리 감지량 값 또한, 후술하는 로봇 행동 결정부(300)로 전달되어 행동 선택 알고리즘에 사용될 수 있다.

Vsnd = {(spkDb - minDb) / (maxDb - minDb)} × 100 (식 3)

(minDb : 하한 데시벨 값, spkDb : 현재 데시벨 값, maxDb : 상한 데시벨 값)

위에서는 배터리 잔량, 조도, 움직임, 소리에 대해서만 감지량 값을 도출하는 방법이 개시되었으나, 다른 환경 요소에 대해서도 소정의 수식 및 알고리즘을 통해 감지량 값을 도출할 수 있다. 즉, 다른 환경 요소를 배제하지 아니한다.

예컨대 냄새, 열 등과 같은 다른 환경 요소 또한 일 환경 속성으로 할당되는 것도 가능하다. 이 경우에는 냄새, 열 등을 감지하기에 적합한 센서가 센서부(100)에 더 구비될 수 있으며, 냄새, 열 또한 감지량 값으로 환산될 수 있다. 아울러, 소정의 상한 값과 하한 값이 설정되고 백분율 값으로 상기 각각의 환경 속성의 감지량 값이 도출될 수 있음은 물론이다.

메모리부(200)는 소정의 저장 장치로 구성될 수 있다. 메모리부(200)에는 로봇의 행동 리스트와, 각각의 행동 및 환경 속성에 해당하는 파라미터 값이 저장될 수 있다. 한편, 앞서 설명한 바와 같이 상기 센서부(100)에서 감지된 환경 요소를 이용하여 각각의 감지량 값을 도출하는 알고리즘이 포함될 수도 있다.

예컨대, 메모리부(200)에 저장된 행동 리스트에는, 달리기, 걷기, 눕기, 잠자기 등과 같은 개별 행동이 복수 개 포함될 수 있다. 또한, 메모리부(200)에는 로봇에 포함된 액츄에이터를 적절히 동작시켜서 각각의 행동을 구현하도록 하는 동작 신호가 포함될 수 있다.

상기 파라미터 값은 미리 정해진 값으로서, 개발자가 미리 저장해서 입력한 값일 수 있다. 아울러, 상기 파라미터 값은 필요에 따라서 수정되어 재입력될 수 있다.

로봇 행동 결정부(300)는 메모리부(200)에 저장된 로봇의 행동 리스트 중 특정한 행동을 선택하는 장치이다. 로봇 행동 결정부(300)는 예컨대 소정의 연산을 행하는 알고리즘이 내장된 CPU 등일 수 있다. 로봇 행동 결정부(300)의 구체적인 구성은 후술한다.

로봇 행동 수행부(400)는 상기 로봇 행동 결정부(300)에서 결정된 행동을 수행하며, 소정의 액츄에이터, 관절 등일 수 있다. 로봇 행동 수행부(400)의 구체적인 행동은 메모리부(200)에 내장된 소정의 행동 방법에 의해서 이루어질 수 있다.

이하에서는 로봇 행동 결정부(300)의 구체적인 구성에 대해서 설명한다.

상기 로봇 행동 결정부(300)는, 상기 메모리부(200)에 저장된 파라미터 값과 상기 감지량 값을 이용하여 상기 행동 리스트에 포함된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 계산하는 제1 알고리즘, 및 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 어느 하나의 행동을 선택하는 제2 알고리즘을 갖는 행동 선택 알고리즘을 포함할 수 있다.

먼저, 제1 알고리즘은, 상기 센서부(100)에서 감지된 각각의 환경 속성의 감지량 값과, 상기 메모리부(200)에 저장된 각각의 행동 및 환경 속성의 파라미터 값을 소정의 수식 형태로 저장된 에너지 값 도출 함수에 대입하고, 각각의 환경 속성에 대해서 도출된 에너지 값을 합산하여 현재 환경 하에서의 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 즉, 일 행동의 일 환경 속성의 에너지 값 도출 함수는 아래의 식 4 와 같은 소정의 형태의 함수로 나타날 수 있다. 여기서, 에너지 값 도출 함수의 구체적인 형태는 한정이 없으며, 그 형태의 일 예는 후술하기로 한다.

일 행동의 일 환경 속성의 에너지 값 = f(P,V) (식 4)

여기서, 왼쪽의 P 는 파라미터 값으로서, 메모리부(200)에 저장된 값이다. 바람직하게는, 일 행동의 일 환경 속성에 해당하는 각각의 파라미터 값이 상기 메모리부(200)에 저장되어 있을 수 있다.

또한, V 는 센서부(100)에서 감지된 해당 환경 속성의 감지량 값이다. 예컨대, 배터리 잔량 센서에서 감지된 배터리 잔량 감지량 값이 55 일 경우, 배터리 잔량 환경 속성에 해당하는 배터리 잔량 감지량 값 V 는 55 가 된다. 아울러, 소리 센서에서 감지된 소리 감지량 값이 88 일 경우에는, 소리 환경 속성에 해당하는 소리 감지량 값은 88 이 된다. 즉, V 값에는 각각의 센서부(100)에서 감지된 해당 환경 속성의 감지량 값이 각각 입력되게 된다. 여기서, 센서부(100)에서 감지된 해당 속성의 감지량 값은 행동과는 무관하므로, 동일한 환경 하에서는 각각의 행동에 대해서 동일한 값을 갖는 V 를 대입시킬 수 있다.

상기 함수에 의해서 도출된 값은 복수의 행동 중 어느 하나의 행동, 즉 일 행동의 일 환경 속성에 해당하는 소비 에너지 값이다. 일 행동의 전체 소비 에너지 값은, 모든 환경 속성에 대한 위 함수 값을 도출한 후, 이것을 합산함으로써 도출될 수 있다. 즉, 아래 식 5 와 같다.

(식 5)

(B_j : 행동 j 의 소비 에너지 값,

P_ij : 행동 j 의 환경 속성 i 의 파라미터 값,

V_i : 환경 속성 i 의 감지량 값)

여기서, 파라미터 값이 P_ij 로 나타난 것은, 각각의 일 행동과 각각의 일 환경 속성에 따라서 파라미터 값이 각각 상이하기 때문이다. 즉, 파라미터 값은 아래와 같이 소정의 값들의 집합, 혹은 벡터일 수 있다.

(

= lower threshold

= upper threshold

= lower clamping value

= upper clamping value)

아울러, 환경 속성의 감지량 값 또한 각각의 환경 속성 마다 상이하므로, V_i 로 표현되어 있다.

상기 식에 의해서, 현재의 전체 환경 하에서의 일 행동의 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 다만, 여기서 일관되게 "일 행동의 소비 에너지 값" 이라고 지칭하였으나, 본 용어는 반드시 특정 행동을 수행하는 데 드는 실제적인 에너지(전력량)를 지칭하는 것은 아니며, 행동 선택에 근거로 작용하는 소정의 수치 값을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 즉, 다른 식으로 표현하면, 상기 일 행동의 소비 에너지 값은 일종의 점수와 같은 의미로 이해될 수 있다. 예컨대, 상기 식을 통해 "달리기"행동의 소비 에너지 값이 85 로 도출되며, "잠자기" 행동의 소비 에너지 값이 90 으로 도출될 경우, 현재의 밝기, 소리, 움직임 환경 하에서 "달리기"행동의 점수는 85 점이며, "잠자기" 행동의 점수는 90 점이라고 판단하였다고 이해될 수 있다.

아울러, 다른 행동의 소비 에너지 값 또한 위와 동일한 과정을 통해서 도출할 수 있다.

이어서 제2 알고리즘은 상기 제1 알고리즘에 의해서 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 이용하여 어느 하나의 행동을 선택할 수 있다. 일 예로, 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여, 최대의 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택할 수 있다. 예컨대, 위에서 든 예시와 같이, 현재 환경 하에서 "달리기" 행동의 소비 에너지 값이 85 로 도출되며, 잠자기 행동의 소비 에너지 값이 90 으로 도출될 경우, 현재 환경 하에서 제1 알고리즘은 "잠자기" 행동에 보다 높은 점수를 부여하였다는 의미로 이해될 수 있으며, 상기 도출된 점수를 비교하여 제2 알고리즘은 상기 "잠자기" 행동을 선택할 수 있다. 물론, 반드시 이에 한정하는 것은 아니며, 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출한 후, 평균을 내어 가장 평균값에 근사한 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택하거나, 가장 작은 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택하는 것도 가능하다. 이를 위해, 로봇 행동 결정부(300) 내에는 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여, 특정 행동을 선택하는 알고리즘이 내장될 수 있다.

이하에서는 제1 알고리즘을 이용하여 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출하는 과정을 보다 상세히 설명한다.

예컨대, 특정한 제1 행동(예:달리기)의 소비 에너지 값을 구하는 과정을 설명한다.

먼저, 상기 제1 행동에 해당하며 환경 속성 중 제1 환경 속성(예: 배터리 잔량)에 해당하는 파라미터 값(달리기_배터리 잔량 파라미터 값)과, 센서부(100)에서 감지되는 환경 속성 중 제1 환경 속성에 해당하는 감지량 값(배터리 잔량 감지량 값)을 상기 에너지 값 도출 수식에 대입하면, 제1 행동에 해당하며 동시에 제1 환경 속성에 해당하는 소비 에너지 값을 도출할 수 있다.

이는, 아래 식 6 과 같이 나타날 수 있다.

달리기 행동의 배터리 잔량 환경 속성에 관한 소비 에너지 값 = f(달리기_배터리 잔량 파라미터 값, 배터리 잔량 감지량 값) (식 6)

상기 식 6 은 상기 f(P,V)로 정의된 함수에 "달리기" 및 "배터리 잔량" 에 해당하는 파라미터 값과, "배터리 잔량 감지량 값"을 대입함을 의미한다. 즉, P 는 해당 행동_해당 환경 속성 파라미터 값이며, V 는 센서부(100)에서 감지된 해당 속성의 감지량 값이 된다.

이어서, 제1 행동(달리기)에 해당하며 동시에 환경 속성 중 제2 환경 속성(소리)에 해당하는 파라미터 값(달리기_소리 감지 파라미터)과, 센서부(100)에서 감지되는 환경 속성 중 제2 환경 속성에 해당하는 감지량 값(소리 감지량 값)을 상기 에너지 값 도출 수식에 대입하면, 제1 행동에 해당하며 동시에 제2 환경 속성에 해당하는 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 즉, 아래 식 7 과 같다.

달리기 행동의 소리 환경 속성에 관한 소비 에너지 값 = f(달리기_소리 감지 파라미터 값, 소리 감지량 값) (식 7)

여기서, 위 f(P,V) 함수의 형태는 동일하며, 따라서 모든 환경 속성에 대해서도 동일한 함수가 적용되어 해당 환경 속성에 대한 소비 에너지 값을 도출하게 된다. 다만, 각각의 환경 속성에 따라서 각각의 파라미터 값이 변경되게 되며, 환경 속성의 감지량 값 또한 달라지게 된다.

위 과정을 반복하여, 제1 행동에 해당하며 동시에 각각의 환경 속성에 해당하는 소비 에너지값을 모두 도출할 수 있다. 상기 도출된 소비 에너지값을 모두 합산하면 현재 전체 환경하에서 제1 행동(달리기)의 소비 에너지 값을 최종적으로 도출할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 아래 식 8 과 같다.

달리기 행동의 소비 에너지 값 = f(달리기_배터리 잔량 파라미터 값, 배터리 잔량 감지량 값) + f(달리기_소리 감지 파라미터 값, 소리 감지량 값) + f(달리기_움직임 감지 파라미터 값, 움직임 감지량 값) + f(달리기_조도 감지 파라미터 값, 조도 감지량 값) + ... (식 8)

이어서, 제2 행동(예: 걷기)에 대해서 위 과정을 반복한다. 즉, 제2 행동에 해당하며 제1 환경 속성(예 : 배터리 잔량)에 해당하는 파라미터 값(걷기_배터리 잔량 파라미터 값) 과, 센서부(100)에서 감지되는 환경 속성 중 제1 환경 속성에 해당하는 감지량 값(배터리 잔량 감지량 값)을 상기 에너지 값 도출 함수f(P,V)에 대입하여, 제2 행동에 해당하며 동시에 제1 환경 속성에 해당하는 소비 에너지 값을 도출한다.

여기서도, 앞서 설명한 바와 같이 위 f(P,V) 함수는 다른 모든 행동 및 환경 속성에 대해서도 동일한 형태를 가져서 동일하게 적용된다. 다만, 행동 및 환경 속성에 따라서 각각의 파라미터 값이 변경되게 된다. 따라서, 제2 행동의 소비 에너지 값의 경우에는, f(P,V) 함수의 파라미터 값에는 제2 행동, 및 각각의 환경 속성의 파라미터 값이 적용되게 된다. 물론, 환경의 변화에 따라서 감지된 환경 요소의 감지량 값 또한 변할 수 있음은 물론이다.

이어서, 제2 행동에 해당하며 동시에 제2, 제3.. 환경 속성에 해당하는 소비 에너지 값을 도출한다. 이후, 위 값을 합산하여 현재 환경하에서 제2 행동의 소비 에너지 값을 최종적으로 도출한다.

이어서, 제3, 제4.. 행동에 대해서도 위 과정을 반복한다. 최종적으로는 현재 환경하에서, 메모리부(200)에 저장된 모든 행동들의 소비 에너지 값을 구할 수 있다.

제2 알고리즘에서는 위 과정을 통해 도출된 각 행동의 소비 에너지 값을 비교하여, 최대값을 갖는 행동을 선택, 수행하도록 할 수 있다. 위에서 설명한 바와 같이, 이에 반드시 한정되는 것은 아니며, 최저 소비 에너지 값을 갖거나, 또는 평균값에 근사한 소비 에너지 값을 갖는 행동이 선택되는 것도 가능하다.

이와 같이, 각각의 환경 요소의 감지량 값을 각각의 행동의 소비 에너지 값을 구하는 함수에 대해 반영하고, 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 어느 행동을 결정하여, 결정된 행동을 로봇 행동 수행부에 의해서 수행하도록 하는 것을 구조로 나타내면 도 2 와 같을 수 있다.

이하에서는 에너지 값 도출 함수인 f(P,V)의 일 형태를 설명한다. 에너지 값 도출 함수는, 예컨대 아래 식 9 와 같을 수 있다. 다만, 아래 식 9 는 어디까지나 일 예를 나타낸 것이며, 에너지 값 도출 함수는 달리 설정될 수 있고, 파라미터 값의 형태 또한 달리 설정될 수 있음은 물론이다.

(식 9)

위 식에서, 입력되는 변수는 센서부에서 감지된 일 환경 속성의 감지량 값에 해당하는 V 값이다. c^h, c^l, t^h, t^l 는 파라미터 값으로서, 각각의 c^h, c^l, t^h, t^l 는 각각 메모리부(200)에 미리 저장된 값이다. 따라서, 위 식 9 를 그래프로 나타내면 도 4 와 같다. 도 4 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템의 일 실시예에 따른 에너지 값 도출 함수에 대해 소정의 감지량 값과 파라미터 값을 입력하였을 때 소비 에너지 값을 그래프로 나타낸 도면이다. 일 환경 속성에 해당하는 감지량 값인 V 값은 X 축 상에 위치한다. 소정의 V 값을 위 식 9 에 입력하면, 해당 환경 속성의 해당 행동에 해당하는 파라미터 값에 따라서 해당 환경 속성의 해당 행동의 소비 에너지 값이 Y 축상의 값으로 도출되게 된다.

위 식 9 에서는, 출력값과 입력값 사이의 관계가 사인 함수 형태로 제시되어 있다. 따라서, 출력값의 범위가 c^h, c^l 의 두 파라미터에 의해서 제한된다. 아울러, 입력값에 대한 민감도가 t^h, t^l 에 의해서 조절될 수 있다. c^h, c^l, t^h, t^l 은 일 행동의 일 환경 속성마다 각각 메모리부(200)에 저장되어 있다. 따라서, 일 행동의 일 환경 속성의 소비 에너지 값을 도출할 때에는 해당 행동의 해당 환경 속성에서의 파라미터 값이 상기 에너지 값 도출 함수에 반영되어 활용되게 된다.

일 예로, 도 3 과 같은 표가 메모리부(200) 내에 저장될 수 있다. 도 3 에서는"달리기" 행동 및 "잠자기" 행동에 대해, 환경 속성 중"배터리 잔량" 및 "소리" 가 갖는 각각의 파라미터 값을 나타내고 있다. 도 2 에서, lower thres, upper thres, lower clamp, upper clamp 각각은 순서대로 t^l, t^h, c^l, c^h 를 의미한다.

또한, 앞서 설명한 바와 같이, V 는 센서부(100)에 의해서 감지된 일 환경 속성의 감지량 값이다.

일 예로, 행동은 "달리기" 에 속하며, 환경 속성은 "배터리 잔량" 에 해당하는 소비 에너지 값을 구하고자 할 때에는, 위 함수에서 c^h, c^l, t^h, t^l 에는 각각 "달리기" 및 "배터리 잔량" 에 속하는 파라미터 값이 대입되며, V 에는 전력량 센서에서 감지된 현재의 배터리 잔량 감지량 값이 대입되게 된다.

예컨대, 위와 같은 수식에 의하여, "달리기" 행동에 대해, 환경 속성 중 배터리 잔량, 및 소리에 해당하는 소비 에너지 값을 그래프로 나타내면 각각 도 5 및 도 6 과 같다. 따라서, 특정한 V 값을 입력하면, Y 축 상의 특정한 값으로 현재의 배터리 잔량 환경 속성, 및 소리 환경 속성에 대한 "달리기" 행동의 소비 에너지 값이 각각 도출된다. 여기서, 도 5 및 도 6 의 그래프의 형태를 참조하면, 현재 배터리 환경 속성에서 "달리기" 의 소비 에너지 값은 약 1 내지 3 으로 도출되며, 현재의 소리 환경 속성에서 "달리기" 의 소비 에너지 값은 약 -2 내지 2 로 도출될 것으로 예상될 수 있다.

아울러, "잠자기" 행동에 대해 환경 속성 중 배터리 잔량, 소리에 해당하는 에너지 값을 그래프로 나타내면 도 7 및 도 8 과 같다. 여기서, 도 7 및 도 8 의 그래프의 형태를 참조하면, 현재 배터리 환경 속성에서 "잠자기" 의 소비 에너지 값은 약 -3 내지 3 으로 도출되며, 현재의 소리 환경 속성에서 "잠자기" 의 소비 에너지 값은 약 -0.5 내지 1 로 도출될 것으로 예상될 수 있다.

상기와 같은 에너지 값 도출 함수를 통해 일 행동의 일 환경 속성에서의 에너지 값을 구한 후, 동일한 행동의 다른 환경 속성에서의 에너지 값을 모두 구하여 합산하면 일 행동의 소비 에너지 값이 도출된다. 본 과정은 위 식 5 와 같이 이루어짐은 위에서 설명한 바와 같다.

이하에서는 상기 소비 에너지 값 도출 과정을 구체적인 예를 들어서 설명한다.

단순한 예로, 배터리 잔량만으로 로봇의 행동을 결정할 경우에는 아래와 같을 수 있다. 예컨대, 센서부(100)에서 감지된 배터리 잔량의 감지량 값이 70 이라고 하고, 행동은 달리기와 잠자기의 경우만을 비교하여 보기로 한다. 에너지 값 도출 함수에 미리 저장된 파라미터 값과 상기 배터리 잔량의 감지량 값을 대입하면, 달리기 행동의 소비 에너지 값과 잠자기 행동의 소비 에너지 값은 아래와 같이 도출될 수 있다. 즉, f(P,V)에서 배터리 잔량에 관한 파라미터 값과 배터리 잔량의 감지량 값만을 대입하여 도출된 값이다.

f(달리기_배터리 잔량 파라미터 값, 70) = 67

f(잠자기_배터리 잔량 파라미터 값, 70) = 31

상기 결과에 따라서, 로봇 행동 결정부는 보다 높은 소비 에너지 값이 도출된 "달리기" 행동을 수행할 수 있게 된다.

그러나, 이는 배터리 잔량만을 환경 요소로 고려하였을 경우로서, 다른 환경 요소가 결합되면 다른 결과가 도출될 수 있다. 예컨대, 배터리 잔량 외에 조도도 함께 고려할 경우, 조도 센서에 의해 감지된 조도 감지량이 너무 낮을 경우(예:밤)에는 "달리기" 행동의 조도에 해당하는 소비 에너지 값이 낮게 도출될 수 있다. 반면에, "잠자기" 행동의 조도에 해당하는 소비 에너지 값은 크게 도출될 수 있다. 따라서, 배터리 잔량에 해당하는 소비 에너지 값과 조도에 해당하는 소비 에너지 값을 합산하였을 때 총 소비 에너지 값이 달리기보다 잠자기가 크게 도출될 경우에는, 배터리 잔량이 큼에도 불구하고 잠자기를 선택할 수도 있다.

본 발명에 따라서, 로봇이 메모리부(200)에 저장된 행동 리스트 중 일 행동을 선택하되, 배터리 잔량 및 그 외 다양한 환경 요소를 고려하여 행동을 선택할 수 있다. 즉, 수 개의 환경과 행동에 대하여 파라미터 값이 메모리부(200)에 내장되어 있으며, 센서부(100)를 통해서 감지된 외부 환경을 소정의 수치로 환산한 감지량 값으로 도출한 후, 상기 파라미터 값과 감지량 값을 에너지 값 도출 함수에 대입하여, 특정 조건의 환경 하에서 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 이어서, 상기 환경 요소 전부에 대해서 도출된 일 행동의 소비 에너지 값을 합산하여 전체 환경에 대한 각각의 행동의 소비 에너지 값을 도출할 수 있다. 이어서, 예컨대 최대의 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택하거나, 또는 그 외의 소정의 규칙에 의해서 행동을 선택하도록 함으로써, 환경에 대응하여 가장 적절한 행동이 선택되고, 수행될 수 있다. 따라서, 주변 환경에 대해서 능동적으로 행동을 선택하여 수행할 수 있다.

도 9 는 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템에 의한 로봇의 행동 기제를 나타낸 도면이다. 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템을 탑재한 로봇은, 예컨대 배터리, 소리, 외부 움직임, 조도 등의 각종 환경 속성에 따른 환경 요소들을 감지한 후, 각각의 환경에 기반하여 현재 취해야 할 행동이 잠자기보다 달리기에 적합하다고 판단하면 달리기를 수행할 수 있다.

이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100 : 센서부
200 : 메모리부
300 : 로봇 행동 결정부
400 : 로봇 행동 수행부

Claims (6)

1. 로봇 제어 시스템에 있어서,
   적어도 하나 이상의 환경 속성에 해당하는 현재 환경을 감지하는 센서부;
   복수 개의 행동을 포함하는 로봇의 행동 리스트, 및 상기 행동 리스트 내에 포함되는 각각의 행동과 상기 각각의 센서부에서 감지되는 각각의 환경 속성에 해당하는 소정의 파라미터 값이 데이터로 저장되는 메모리부;
   상기 메모리부에 저장된 행동 중 어느 하나의 행동을 선택하는 로봇 행동 결정부; 및
   상기 로봇 행동 결정부에서 선택된 행동을 수행하는 로봇 행동 수행부; 를 포함하며,
   상기 센서부는,
   감지된 속성의 환경을 소정의 수치로 환산하여 소정의 감지량 값으로 도출하고,
   상기 로봇 행동 결정부는,
   상기 메모리부에 저장된 파라미터 값과 상기 감지량 값을 이용하여 상기 행동 리스트에 포함된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 계산하는 제1 알고리즘, 및
   상기 제1 알고리즘에 의해서 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 어느 하나의 행동을 선택하는 제2 알고리즘을 갖는 행동 선택 알고리즘을 포함하고,
   상기 파라미터 값은,
   상기 행동 리스트 내에 포함되는 각각의 행동 중 어느 일 행동에 해당하며, 동시에 상기 각각의 센서부에서 감지되는 각각의 환경 속성 중 어느 일 환경 속성에 해당하는 값을 가지고,
   상기 제1 알고리즘은,
   상기 파라미터 값과 상기 감지량 값을 하기 식 1 에 대입하여 어느 일 행동의 현재의 어느 일 환경 속성의 소비 에너지 값을 도출하며,
   하기 식 2 에 따라서 일 행동의 현재 환경 하의 소비 에너지 값을 도출하고,
   상기 식 1 은, 하기 식 3 의 형태를 갖는 로봇 제어 시스템.
   
   일 행동의 현재의 일 환경 속성의 소비 에너지 값 = f (P,V) (식 1)
   (P : 파라미터 값, V : 감지량 값)
   
   

   

   (식 2)
   (B_j : 행동 j 의 현재 환경 하의 소비 에너지 값,
   P_ij : 행동 j 의 환경 속성 i 의 파라미터 값,
   V_i : 환경 속성 i 의 감지량 값)
   
   

   

   
   (식 3)
   (c^h, c^l, t^h, t^l : 파라미터 값)
2. 삭제
3. 삭제
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 제2 알고리즘은,
   상기 제1 알고리즘에 의해서 도출된 각각의 행동의 소비 에너지 값을 비교하여 가장 큰 소비 에너지 값을 갖는 행동을 선택하는 로봇 제어 시스템.
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 센서부는,
   로봇의 잔여 전력량을 감지하는 전력량 센서,
   외부의 소리를 감지하는 사운드 센서,
   외부의 움직임을 감지하는 움직임 센서, 및
   외부의 조도를 감지하는 조도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 로봇 제어 시스템.
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 센서부 에서 도출된 감지량 값은,
   소정의 기준값 대비 현재의 환경의 측정값을 백분율로 환산한 값인 로봇 제어 시스템.

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