KR102100474B1 - 인공지능 청소기 및 그 제어방법 - Google Patents

인공지능 청소기 및 그 제어방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102100474B1
KR102100474B1 KR1020180050110A KR20180050110A KR102100474B1 KR 102100474 B1 KR102100474 B1 KR 102100474B1 KR 1020180050110 A KR1020180050110 A KR 1020180050110A KR 20180050110 A KR20180050110 A KR 20180050110A KR 102100474 B1 KR102100474 B1 KR 102100474B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
obstacle
recognition
unit
image
cleaner
Prior art date
Application number
KR1020180050110A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190134872A (ko
Inventor
김정환
이민호
Original Assignee
엘지전자 주식회사
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 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020180050110A priority Critical patent/KR102100474B1/ko
Priority to EP19796253.3A priority patent/EP3788928A4/en
Priority to US17/051,915 priority patent/US20210244252A1/en
Priority to PCT/KR2019/004701 priority patent/WO2019212174A1/ko
Publication of KR20190134872A publication Critical patent/KR20190134872A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102100474B1 publication Critical patent/KR102100474B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2836—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means characterised by the parts which are controlled
    • A47L9/2852—Elements for displacement of the vacuum cleaner or the accessories therefor, e.g. wheels, casters or nozzles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/009—Carrying-vehicles; Arrangements of trollies or wheels; Means for avoiding mechanical obstacles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40—Parts or details of machines not provided for in groups A47L11/02 - A47L11/38, or not restricted to one of these groups, e.g. handles, arrangements of switches, skirts, buffers, levers
    • A47L11/4011—Regulation of the cleaning machine by electric means; Control systems and remote control systems therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40—Parts or details of machines not provided for in groups A47L11/02 - A47L11/38, or not restricted to one of these groups, e.g. handles, arrangements of switches, skirts, buffers, levers
    • A47L11/4063—Driving means; Transmission means therefor
    • A47L11/4066—Propulsion of the whole machine
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
    • A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
    • A47L9/2805—Parameters or conditions being sensed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/008—Manipulators for service tasks
    • B25J11/0085—Cleaning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B25J9/1666—Avoiding collision or forbidden zones
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1674—Programme controls characterised by safety, monitoring, diagnostic
    • B25J9/1676—Avoiding collision or forbidden zones
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/285—Selection of pattern recognition techniques, e.g. of classifiers in a multi-classifier system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/87—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using selection of the recognition techniques, e.g. of a classifier in a multiple classifier system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
    • G06V20/36—Indoor scenes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04—Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Electric Vacuum Cleaner (AREA)

Abstract

본 발명의 해결 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 자율주행을 수행하는 인공지능 청소기는 본체, 청소 영역 내에서 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 주변을 촬영하는 카메라. 상기 카메라에 의해 촬영된 영상에 근거하여, 소정의 주행 모드가 수행되도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 판별하는 제1 인식 과정을 수행하고, 상기 제1 인식 과정의 결과를 검증하기 위해, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응되는지 다시 판별하는 제2 인식 과정을 수행하고, 상기 제1 및 제2 인식 과정에 의해 판별된 장애물 종류에 근거하여, 미리 설정된 패턴으로 상기 본체가 주행하도록 상기 구동부를 제어하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공지능 청소기 및 그 제어방법{ARTIFICIAL INTELLIGENCE CLEANER AND CONTROLLING METHOD THEREOF}
본 발명은 청소기 및 그 제어 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 장애물을 인식할 수 있고, 자율 주행을 수행하는 청소기 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
일반적으로 로봇은 산업용으로 개발되어 공장 자동화의 일 부분을 담당하여 왔다. 최근에는 로봇을 응용한 분야가 더욱 확대되어, 의료용 로봇, 우주 항공 로봇 등이 개발되고, 일반 가정에서 사용할 수 있는 가정용 로봇도 만들어지고 있다.
상기 가정용 로봇의 대표적인 예는 로봇 청소기로서, 일정 영역을 스스로 주행하면서 주변의 먼지 또는 이물질을 흡입하여 청소하는 가전기기의 일종이다. 이러한 로봇 청소기는 일반적으로 충전 가능한 배터리를 구비하고, 주행 중 장애물을 피할 수 있는 장애물 센서를 구비하여 스스로 주행하며 청소할 수 있다.
최근에는, 로봇 청소기가 청소 영역을 단순히 자율적으로 주행하여 청소를 수행하는 것에서 벗어나 로봇 청소기를 헬스 케어, 스마트홈, 원격제어 등 다양한 분야에 활용하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
특히, 영상 인식 분야의 인공지능 기술이 발달하면서, 로봇 청소기도 인공지능 기술이 탑재된 영상 인식을 통해, 장애물 판별의 정확도를 증가시키고 있다.
그러나, 단일 계층으로 형성된 영상 인식을 이용하는 로봇 청소기의 인식 정확도는 사용자가 필요한 수준에 못미치는 것이 현실이다.
즉, 청소 영역 내에는 다양한 종류의 장애물이 존재할 수 있으므로, 하나의 인식기만을 이용하는 일반적인 로봇 청소기의 경우, 영상에 포함된 물체가 정확히 어떤 종류의 장애물인지 인지할 수 없는 문제점이 발생한다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 복수의 계층으로 구성된 장애물 인식기를 탑재하는 자율 주행을 수행하는 청소기 및 그의 제어 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 복수의 계층으로 구성된 장애물 인식기를 이용함으로써, 장애물 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 자율 주행을 수행하는 청소기 및 그의 제어 방법을 제공하는 것이다.
위와 같은 본 발명의 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 자율주행을 수행하는 청소기는 본체, 청소 영역 내에서 상기 본체를 이동시키는 구동부, 상기 본체의 주변을 촬영하는 카메라, 상기 카메라에 의해 촬영된 영상에 근거하여, 소정의 주행 모드가 수행되도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
특히, 제어부는 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 판별하는 제1 인식 과정을 수행하고, 상기 제1 인식 과정의 결과를 검증하기 위해, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응되는지 다시 판별하는 제2 인식 과정을 수행하고, 상기 제1 및 제2 인식 과정에 의해 판별된 장애물 종류에 근거하여, 미리 설정된 패턴으로 상기 본체가 주행하도록 상기 구동부를 제어하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 영상이 촬영된 후, 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 여부를 판단하는 제1 인식부와, 상기 제1 인식부가 상기 영상이 상기 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는 것으로 판단하면, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응되는지 여부를 재차 판단하는 제2 인식부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제어부는 상기 제1 인식부에 의해 복수의 장애물 종류 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 상기 영상이 촬영된 위치에서 추가적인 영상이 획득되도록 상기 카메라를 제어하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제2 인식부는 상기 추가적으로 획득된 영상이, 상기 제1 인식부에 의해 판별된 장애물 종류에 대응되는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제1 인식부는 상기 복수의 장애물 종류 중 둘 이상에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제1 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제2 인식부는 상기 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제2 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제1 인식부는 상기 영상이 상기 복수의 장애물 종류에 대응될 확률을 각각 산출하고, 상기 제2 인식부는 상기 제1 인식부에서 산출된 복수의 확률 값 중 가장 높은 값에 대응되는 적어도 하나의 장애물 종류와, 상기 영상이 대응될 확률을 산출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제어부는 상기 제1 인식부에 의해 산출된 확률과, 상기 제2 인식부에 의해 산출된 확률을 비교하고, 비교결과에 근거하여 상기 영상에 대해 영상 인식을 수행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 제2 인식부는 상기 복수의 장애물 종류에 각각 대응되는 복수의 인식모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 복수의 계층으로 형성된 인식기를 이용하여 영상에 포함된 장애물의 종류를 보다 정확하게 판별할 수 있으므로, 자율 주행 청소기의 성능이 향상되는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 복수의 장애물 종류에 공통적으로 적용되는 1차 인식기의 결과를 이용하여, 어느 하나의 장애물 종류에 특화된 2차 인식기가 다시 한번 인식 결과를 검증함으로써, 자율 주행 청소기의 장애물 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기의 일 예를 보인 사시도이다.
도 2는 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 평면도이다.
도 3은 도 1에 도시된 자율 주행을 수행하는 청소기의 측면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행을 수행하는 청소기의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 청소기와 충전 스테이션이 청소 영역에 설치되는 일 예를 나타내는 개념도이다.
도 6은 일반적인 청소기의 장애물 인식 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명에 따른 청소기의 장애물 인식 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 제어부의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명에 따른 2차 인식부의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 10은 본 발명에 따른 청소기의 장애물 인식 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기(100)의 일 예를 보인 사시도이고, 도 2는 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 평면도이며, 도 3은 도 1에 도시된 로봇 청소기(100)의 측면도이다.
참고로, 본 명세서에서는 이동 로봇, 로봇 청소기 및 자율 주행을 수행하는 청소기가 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 로봇 청소기(100)는 일정 영역을 스스로 주행하면서 바닥을 청소하는 기능을 수행한다. 여기서 말하는 바닥의 청소에는, 바닥의 먼지(이물질을 포함한다)를 흡입하거나 바닥을 걸레질하는 것이 포함된다.
로봇 청소기(100)는 청소기 본체(110), 흡입 유닛(120), 센싱 유닛(130) 및 먼지통(140)을 포함한다.
청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)의 제어를 위한 제어부(미도시) 및 로봇 청소기(100)의 주행을 위한 휠 유닛(111)이 구비된다. 휠 유닛(111)에 의해 로봇 청소기(100)는 전후좌우로 이동되거나 회전될 수 있다.
휠 유닛(111)은 메인 휠(111a) 및 서브 휠(111b)을 포함한다.
메인 휠(111a)은 청소기 본체(110)의 양측에 각각 구비되어, 제어부의 제어 신호에 따라 일 방향 또는 타 방향으로 회전 가능하게 구성된다. 각각의 메인 휠(111a)은 서로 독립적으로 구동 가능하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 각각의 메인 휠(111a)은 서로 다른 모터에 의해서 구동될 수 있다.
서브 휠(111b)은 메인 휠(111a)과 함께 청소기 본체(110)를 지지하며, 메인 휠(111a)에 의한 로봇 청소기(100)의 주행을 보조하도록 이루어진다. 이러한 서브 휠(111b)은 후술하는 흡입 유닛(120)에도 구비될 수 있다.
살펴본 바와 같이, 제어부가 휠 유닛(111)의 구동을 제어함으로써, 로봇 청소기(100)는 바닥을 자율 주행하도록 이루어진다.
한편, 청소기 본체(110)에는 로봇 청소기(100)에 전원을 공급하는 배터리(미도시)가 장착된다. 배터리는 충전 가능하게 구성되며, 청소기 본체(110)의 저면부에 착탈 가능하게 구성될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)의 일측으로부터 돌출된 형태로 배치되어, 먼지가 포함된 공기를 흡입하도록 이루어진다. 상기 일측은 상기 청소기 본체(110)가 정방향(F)으로 주행하는 측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽이 될 수 있다.
본 도면에서는, 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)의 일측에서 전방 및 좌우 양측면으로 모두 돌출된 형태를 가지는 것을 보이고 있다. 구체적으로, 흡입 유닛(120)의 전단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 전방으로 이격된 위치에 배치되고, 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부는 청소기 본체(110)의 일측으로부터 좌우 양측으로 각각 이격된 위치에 배치된다.
청소기 본체(110)가 원형으로 형성되고, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측이 청소기 본체(110)로부터 좌우 양측으로 각각 돌출 형성됨에 따라, 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 사이에는 빈 공간, 즉 틈이 형성될 수 있다. 상기 빈 공간은 청소기 본체(110)의 좌우 양단부와 흡입 유닛(120)의 좌우 양단부 사이의 공간으로서, 로봇 청소기(100)의 내측으로 리세스된 형태를 가진다.
상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 경우, 로봇 청소기(100)가 장애물에 걸려 움직이지 못하는 문제가 초래될 수 있다. 이를 방지하기 위하여, 커버부재(129)가 상기 빈 공간의 적어도 일부를 덮도록 배치될 수 있다. 커버부재(129)는 청소기 본체(110) 또는 흡입 유닛(120)에 구비될 수 있다. 본 실시예에서는, 흡입 유닛(120)의 후단부 양측에 각각 커버부재(129)가 돌출 형성되어, 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치된 것을 보이고 있다.
커버부재(129)는 상기 빈 공간, 즉 청소기 본체(110)와 흡입 유닛(120) 간의 빈 공간의 적어도 일부를 메우도록 배치된다. 따라서, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이는 것이 방지되거나, 상기 빈 공간에 장애물이 끼이더라도 장애물로부터 용이하게 이탈 가능한 구조가 구현될 수 있다.
흡입 유닛(120)에서 돌출 형성된 커버부재(129)는 청소기 본체(110)의 외주면에 지지될 수 있다. 만일, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)에서 돌출 형성되는 경우라면, 커버부재(129)는 흡입 유닛(120)의 후면부에 지지될 수 있다. 상기 구조에 따르면, 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪혀 충격을 받았을 때, 그 충격의 일부가 청소기 본체(110)로 전달되어 충격이 분산될 수 있다.
흡입 유닛(120)은 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)로 분리되면, 분리된 흡입 유닛(120)을 대체하여 걸레 모듈(미도시)이 청소기 본체(110)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 사용자는 바닥의 먼지를 제거하고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 흡입 유닛(120)을 장착하고, 바닥을 닦고자 하는 경우에는 청소기 본체(110)에 걸레 모듈을 장착할 수 있다.
흡입 유닛(120)이 청소기 본체(110)에 장착시, 상술한 커버부재(129)에 의해 상기 장착이 가이드될 수 있다. 즉, 커버부재(129)가 청소기 본체(110)의 외주면을 덮도록 배치됨으로써, 청소기 본체(110)에 대한 흡입 유닛(120)의 상대적 위치가 결정될 수 있다.
청소기 본체(110)에는 센싱 유닛(130)이 배치된다. 도시된 바와 같이, 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)이 위치하는 청소기 본체(110)의 일측, 즉 청소기 본체(110)의 앞쪽에 배치될 수 있다.
센싱 유닛(130)은 청소기 본체(110)의 상하 방향으로 흡입 유닛(120)과 오버랩되도록 배치될 수 있다. 센싱 유닛(130)은 흡입 유닛(120)의 상부에 배치되어, 로봇 청소기(100)의 가장 앞쪽에 위치하는 흡입 유닛(120)이 장애물과 부딪히지 않도록 전방의 장애물이나 지형지물 등을 감지하도록 이루어진다.
센싱 유닛(130)은 이러한 감지 기능 외의 다른 센싱 기능을 추가로 수행하도록 구성된다. 이에 대하여는 뒤에서 자세히 설명하기로 한다.
청소기 본체(110)에는 먼지통 수용부(113)가 구비되며, 먼지통 수용부(113)에는 흡입된 공기 중의 먼지를 분리하여 집진하는 먼지통(140)이 착탈 가능하게 결합된다. 도시된 바와 같이, 먼지통 수용부(113)는 청소기 본체(110)의 타측, 즉 청소기 본체(110)의 뒤쪽에 형성될 수 있다.
먼지통(140)의 일부는 먼지통 수용부(113)에 수용되되, 먼지통(140)의 다른 일부는 청소기 본체(110)의 후방[즉, 정방향(F)에 반대되는 역방향(R)]을 향하여 돌출되게 형성될 수 있다.
먼지통(140)에는 먼지가 포함된 공기가 유입되는 입구(140a)와 먼지가 분리된 공기가 배출되는 출구(140b)가 형성되며, 먼지통 수용부(113)에 먼지통(140)이 장착시 입구(140a)와 출구(140b)는 먼지통 수용부(113)의 내측벽에 형성된 제1개구(110a) 및 제2개구(110b)와 각각 연통되도록 구성된다.
청소기 본체(110) 내부의 흡기유로는 연통부(120b")와 연통되는 유입구(미도시)부터 제1개구(110a)까지의 유로에 해당하며, 배기유로는 제2개구(110b)부터 배기구(112)까지의 유로에 해당한다.
이러한 연결관계에 따라, 흡입 유닛(120)을 통하여 유입된 먼지가 포함된 공기는 청소기 본체(110) 내부의 흡기유로를 거쳐, 먼지통(140)으로 유입되고, 먼지통(140)의 필터 내지는 사이클론을 거치면서 공기와 먼지가 상호 분리된다. 먼지는 먼지통(140)에 집진되며, 공기는 먼지통(140)에서 배출된 후 청소기 본체(110) 내부의 배기유로를 거쳐 최종적으로 배기구(112)를 통하여 외부로 배출된다.
이하의 도 4에서는 로봇 청소기(100)의 구성요소와 관련된 일 실시예가 설명된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 로봇 청소기(100) 또는 이동 로봇은, 통신부(1100), 입력부(1200), 구동부(1300), 센싱부(1400), 출력부(1500), 전원부(1600), 메모리(1700) 및 제어부(1800) 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
이때, 도 4에 도시한 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 로봇 청소기가 구현될 수 있음은 물론이다. 이하, 각 구성요소들에 대해 살펴보기로 한다.
우선, 전원부(1600)는 외부 상용 전원에 의해 충전 가능한 배터리를 구비하여 이동 로봇 내로 전원을 공급한다. 전원부(1600)는 이동 로봇에 포함된 각 구성들에 구동 전원을 공급하여, 이동 로봇이 주행하거나 특정 기능을 수행하는데 요구되는 동작 전원을 공급할 수 있다.
이때, 제어부(1800)는 배터리의 전원 잔량을 감지하고, 전원 잔량이 부족하면 외부 상용 전원과 연결된 충전대로 이동하도록 제어하여, 충전대로부터 충전 전류를 공급받아 배터리를 충전할 수 있다. 배터리는 배터리 감지부와 연결되어 배터리 잔량 및 충전 상태가 제어부(1800)에 전달될 수 있다. 출력부(1500)은 제어부에 의해 상기 배터리 잔량을 화면에 표시할 수 있다.
배터리는 로봇 청소기 중앙의 하부에 위치할 수도 있고, 좌, 우측 중 어느 한쪽에 위치할 수도 있다. 후자의 경우, 이동 로봇은 배터리의 무게 편중을 해소하기 위해 균형추를 더 구비할 수 있다.
한편, 구동부(1300)는 모터를 구비하여, 상기 모터를 구동함으로써, 좌, 우측 주바퀴를 양 방향으로 회전시켜 본체를 회전 또는 이동시킬 수 있다. 구동부(1300)는 이동 로봇의 본체를 전후좌우로 진행시키거나, 곡선주행시키거나, 제자리 회전시킬 수 있다.
한편, 입력부(1200)는 사용자로부터 로봇 청소기에 대한 각종 제어 명령을 입력받는다. 입력부(1200)는 하나 이상의 버튼을 포함할 수 있고, 예를 들어, 입력부(1200)는 확인버튼, 설정버튼 등을 포함할 수 있다. 확인버튼은 감지 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 맵 정보를 확인하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이고, 설정버튼은 상기 정보들을 설정하는 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 버튼이다.
또한, 입력부(1200)는 이전 사용자 입력을 취소하고 다시 사용자 입력을 받기 위한 입력재설정버튼, 기 설정된 사용자 입력을 삭제하기 위한 삭제버튼, 작동 모드를 설정하거나 변경하는 버튼, 충전대로 복귀하도록 하는 명령을 입력받는 버튼 등을 포함할 수 있다.
또한, 입력부(1200)는 하드 키나 소프트 키, 터치패드 등으로 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 또, 입력부(1200)는 출력부(1500)와 함께 터치 스크린의 형태를 가질 수 있다.
한편, 출력부(1500)는, 이동 로봇의 상부에 설치될 수 있다. 물론 설치 위치나 설치 형태는 달라질 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 배터리 상태 또는 주행 방식 등을 화면에 표시할 수 있다.
또한, 출력부(1500)는, 센싱부(1400)가 검출한 이동 로봇 내부의 상태 정보, 예를 들어 이동 로봇에 포함된 각 구성들의 현재 상태를 출력할 수 있다. 또, 출력부(1500)는 센싱부(1400)가 검출한 외부의 상태 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 화면에 디스플레이할 수 있다. 출력부(1500)는 발광 다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다.
출력부(1500)는, 제어부(1800)에 의해 수행되는 이동 로봇의 동작 과정 또는 동작 결과를 청각적으로 출력하는 음향 출력 수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력부(1500)는 제어부(1800)에 의해 생성된 경고 신호에 따라 외부에 경고음을 출력할 수 있다.
이때, 음향 출력 수단은 비퍼(beeper), 스피커 등의 음향을 출력하는 수단일 수 있고, 출력부(1500)는 메모리(1700)에 저장된 소정의 패턴을 가진 오디오 데이터 또는 메시지 데이터 등을 이용하여 음향 출력 수단을 통해 외부로 출력할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 로봇은, 출력부(1500)를 통해 주행 영역에 대한 환경 정보를 화면에 출력하거나 음향으로 출력할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 이동 로봇은 출력부(1500)를 통해 출력할 화면이나 음향을 단말 장치가 출력하도록, 지도 정보 또는 환경 정보를 통신부(1100)릍 통해 단말 장치에 전송할 수 있다.
한편, 통신부(1100)는 단말 장치 및/또는 특정 영역 내 위치한 타 기기(본 명세서에서는 "가전 기기"라는 용어와 혼용하기로 한다)와 유선, 무선, 위성 통신 방식들 중 하나의 통신 방식으로 연결되어 신호와 데이터를 송수신한다.
통신부(1100)는 특정 영역 내에 위치한 타 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 타 기기는 네트워크에 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 장치이면 어느 것이어도 무방하며, 일 예로, 공기 조화 장치, 난방 장치, 공기 정화 장치, 전등, TV, 자동차 등과 같은 장치일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 문, 창문, 수도 밸브, 가스 밸브 등을 제어하는 장치 등일 수 있다. 또한, 상기 타 기기는, 온도, 습도, 기압, 가스 등을 감지하는 센서 등일 수 있다.
한편, 메모리(1700)는 로봇 청소기를 제어 또는 구동하는 제어 프로그램 및 그에 따른 데이터를 저장한다. 메모리(1700)는 오디오 정보, 영상 정보, 장애물 정보, 위치 정보, 지도 정보 등을 저장할 수 있다. 또, 메모리(1700)는 주행 패턴과 관련된 정보를 저장할 수 있다.
상기 메모리(1700)는 비휘발성 메모리를 주로 사용한다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지할 수 있는 저장 장치로서, 일 예로, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱 테이프), 광디스크 드라이브, 마그네틱 RAM, PRAM 등일 수 있다.
한편, 센싱부(1400)는, 충격 센서, 외부 신호 감지 센서, 전방 감지 센서, 낭떠러지 감지 센서, 하부 카메라 센서, 상부 카메라 센서 및 3차원 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
충격 센서는 본체의 외면 중 적어도 하나의 지점에 설치될 수 있으며, 상기 지점에 인가되는 물리력을 감지할 수 있다.
일 예에서, 충격 센서는 본체의 외면에 배치되어, 상기 본체의 전방을 지향할 수 있다. 또 다른 예에서, 충격 센서는 본체의 외면에 배치되어, 상기 본체의 후방을 지향할 수 있다. 또 다른 예에서, 충격 센서는 본체의 외면에 배치되어, 상기 본체의 좌측 또는 우측을 지향할 수 있다.
외부 신호 감지 센서는 이동 로봇의 외부 신호를 감지할 수 있다. 외부 신호 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서(Infrared Ray Sensor), 초음파 센서(Ultra Sonic Sensor), RF 센서(Radio Frequency Sensor) 등일 수 있다.
이동 로봇은 외부 신호 감지 센서를 이용하여 충전대가 발생하는 안내 신호를 수신하여 충전대의 위치 및 방향을 확인할 수 있다. 이때, 충전대는 이동 로봇이 복귀 가능하도록 방향 및 거리를 지시하는 안내 신호를 발신할 수 있다. 즉, 이동 로봇은 충전대로부터 발신되는 신호를 수신하여 현재의 위치를 판단하고 이동 방향을 설정하여 충전대로 복귀할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 전방, 구체적으로 이동 로봇의 측면 외주면을 따라 일정 간격으로 설치될 수 있다. 전방 감지 센서는 이동 로봇의 적어도 일 측면에 위치하여, 전방의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 전방 감지 센서는 이동 로봇의 이동 방향에 존재하는 물체, 특히 장애물을 감지하여 검출 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 전방 감지 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다.
전방 감지 센서는, 일 예로, 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, 지자기 센서 등일 수 있고, 이동 로봇은 전방 감지 센서로 한 가지 종류의 센서를 사용하거나 필요에 따라 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있다.
일 예로, 초음파 센서는 일반적으로 원거리의 장애물을 감지하는 데에 주로 사용될 수 있다. 초음파 센서는 발신부와 수신부를 구비하여, 제어부(1800)는 발신부를 통해 방사된 초음파가 장애물 등에 의해 반사되어 수신부에 수신되는 지의 여부로 장애물의 존부를 판단하고, 초음파 방사 시간과 초음파 수신 시간을 이용하여 장애물과의 거리를 산출할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 발신부에서 방사된 초음파와, 수신부에 수신되는 초음파를 비교하여, 장애물의 크기와 관련된 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)는 수신부에 더 많은 초음파가 수신될수록, 장애물의 크기가 큰 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수(일 예로, 5개)의 초음파 센서가 이동 로봇의 전방 측면에 외주면을 따라 설치될 수 있다. 이때, 바람직하게 초음파 센서는 발신부와 수신부가 교대로 이동 로봇의 전면에 설치될 수 있다.
즉, 발신부는 본체의 전면 중앙으로부터 좌, 우측에 이격되도록 배치될 수 있고, 수신부의 사이에 하나 또는 둘 이상의 발신부가 배치되어 장애물 등으로부터 반사된 초음파 신호의 수신 영역을 형성할 수 있다. 이와 같은 배치로 센서의 수를 줄이면서 수신 영역을 확장할 수 있다. 초음파의 발신 각도는 크로스토크(crosstalk) 현상을 방지하도록 서로 다른 신호에 영향을 미치지 아니하는 범위의 각을 유지할 수 있다. 또한, 수신부들의 수신 감도는 서로 다르게 설정될 수 있다.
또한, 초음파 센서에서 발신되는 초음파가 상향으로 출력되도록 초음파 센서는 일정 각도만큼 상향으로 설치될 수 있고, 이때, 초음파가 하향으로 방사되는 것을 방지하기 위해 소정의 차단 부재를 더 포함할 수 있다.
한편, 전방 감지 센서는, 전술한 바와 같이, 두 가지 종류 이상의 센서를 함께 사용할 수 있고, 이에 따라, 전방 감지 센서는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서 등 중 어느 한 가지 종류의 센서를 사용할 수 있다.
일 예로, 전방 감지 센서는 초음파 센서 이외에 다른 종류의 센서로 적외선 센서를 포함할 수 있다.
적외선 센서는 초음파 센서와 함께 이동 로봇의 외주면에 설치될 수 있다. 적외선 센서 역시, 전방이나 측면에 존재하는 장애물을 감지하여 장애물 정보를 제어부(1800)에 전달할 수 있다. 즉, 적외선 센서는, 이동 로봇의 이동 경로 상에 존재하는 돌출물, 집안의 집기, 가구, 벽면, 벽 모서리 등을 감지하여 그 정보를 제어부(1800)에 전달한다. 따라서, 이동 로봇은 본체가 장애물과의 충돌없이 특정 영역 내에서 이동할 수 있다.
한편, 낭떠러지 감지 센서(또는 클리프 센서(Cliff Sensor))는, 다양한 형태의 광 센서를 주로 이용하여, 이동 로봇의 본체를 지지하는 바닥의 장애물을 감지할 수 있다.
즉, 낭떠러지 감지 센서는, 바닥의 이동 로봇의 배면에 설치되되, 이동 로봇의 종류에 따라 다른 위치에 설치될 수 있음은 물론이다. 낭떠러지 감지 센서는 이동 로봇의 배면에 위치하여, 바닥의 장애물을 감지하기 위한 것으로서, 낭떠러지 감지 센서는 상기 장애물 감지 센서와 같이 발광부와 수광부를 구비한 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서, PSD(Position Sensitive Detector) 센서 등일 수 있다.
일 예로, 낭떠러지 감지 센서 중 어느 하나는 이동 로봇의 전방에 설치되고, 다른 두 개의 낭떠러지 감지 센서는 상대적으로 뒤쪽에 설치될 수 있다.
예를 들어, 낭떠러지 감지 센서는 PSD 센서일 수 있으나, 복수의 서로 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다.
PSD 센서는 반도체 표면저항을 이용해서 1개의 p-n접합으로 입사광의 단장거리 위치를 검출한다. PSD 센서에는 일축 방향만의 광을 검출하는 1차원 PSD 센서와, 평면상의 광위치를 검출할 수 있는 2차원 PSD 센서가 있으며, 모두 pin 포토 다이오드 구조를 가질 수 있다. PSD 센서는 적외선 센서의 일종으로서, 적외선을 이용하여, 적외선을 송신한 후 장애물에서 반사되어 돌아오는 적외선의 각도를 측정하여 거리를 측정한다. 즉, PSD 센서는 삼각측량방식을 이용하여, 장애물과의 거리를 산출한다.
PSD 센서는 장애물에 적외선을 발광하는 발광부와, 장애물로부터 반사되어 돌아오는 적외선을 수광하는 수광부를 구비하되, 일반적으로 모듈 형태로 구성된다. PSD 센서를 이용하여, 장애물을 감지하는 경우, 장애물의 반사율, 색의 차이에 상관없이 안정적인 측정값을 얻을 수 있다.
제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서가 지면을 향해 발광한 적외선의 발광신호와 장애물에 의해 반사되어 수신되는 반사신호 간의 적외선 각도를 측정하여, 낭떠러지를 감지하고 그 깊이를 분석할 수 있다.
한편, 제어부(1800)는 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 감지한 낭떠러지의 지면 상태에 따라 통과 여부를 판단할 수 있고, 판단 결과에 따라 낭떠러지의 통과 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 통해 낭떠러지의 존재 여부 및 낭떠러지 깊이를 판단한 다음, 낭떠러지 감지 센서를 통해 반사 신호를 감지한 경우에만 낭떠러지를 통과하도록 한다.
다른 예로, 제어부(1800)은 낭떠러지 감지 센서를 이용하여 이동 로봇의 들림 현상을 판단할 수도 있다.
한편, 하부 카메라 센서는, 이동 로봇의 배면에 구비되어, 이동 중 하방, 즉, 바닥면(또는 피청소면)에 대한 이미지 정보를 획득한다. 하부 카메라 센서는, 다른 말로 옵티컬 플로우 센서(Optical Flow Sensor)라 칭하기도 한다. 하부 카메라 센서는, 센서 내에 구비된 이미지 센서로부터 입력되는 하방 영상을 변환하여 소정 형식의 영상 데이터를 생성한다. 생성된 영상 데이터는 메모리(1700)에 저장될 수 있다.
또한, 하나 이상의 광원이 이미지 센서에 인접하여 설치될 수 있다. 하나 이상의 광원은, 이미지 센서에 의해 촬영되는 바닥면의 소정 영역에 빛을 조사한다. 즉, 이동 로봇이 바닥면을 따라 특정 영역을 이동하는 경우에, 바닥면이 평탄하면 이미지 센서와 바닥면 사이에는 일정한 거리가 유지된다. 반면, 이동 로봇이 불균일한 표면의 바닥면을 이동하는 경우에는 바닥면의 요철 및 장애물에 의해 일정 거리 이상 멀어지게 된다. 이때 하나 이상의 광원은 조사되는 빛의 양을 조절하도록 제어부(1800)에 의해 제어될 수 있다. 상기 광원은 광량 조절이 가능한 발광 소자, 예를 들어 LED(Light Emitting Diode) 등일 수 있다.
하부 카메라 센서를 이용하여, 제어부(1800)는 이동 로봇의 미끄러짐과 무관하게 이동 로봇의 위치를 검출할 수 있다. 제어부(1800)은 하부 카메라 센서에 의해 촬영된 영상 데이터를 시간에 따라 비교 분석하여 이동 거리 및 이동 방향을 산출하고, 이를 근거로 이동 로봇의 위치를 산출할 수 있다. 하부 카메라 센서를 이용하여 이동 로봇의 하방에 대한 이미지 정보를 이용함으로써, 제어부(1800)는 다른 수단에 의해 산출한 이동 로봇의 위치에 대하여 미끄러짐에 강인한 보정을 할 수 있다.
한편, 상부 카메라 센서는 이동 로봇의 상방이나 전방을 향하도록 설치되어 이동 로봇 주변을 촬영할 수 있다. 이동 로봇이 복수의 상부 카메라 센서들을 구비하는 경우, 카메라 센서들은 일정 거리 또는 일정 각도로 이동 로봇의 상부나 옆면에 형성될 수 있다.
3차원 카메라 센서는 이동 로봇의 본체 일면 또는 일부분에 부착되어, 상기 본체의 주위와 관련된 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
즉, 3차원 카메라 센서는 이동 로봇과 피촬영 대상체의 원근거리를 산출하는 3차원 뎁스 카메라(3D Depth Camera)일 수 있다.
구체적으로, 3차원 카메라 센서는 본체의 주위와 관련된 2차원 영상을 촬영할 수 있으며, 촬영된 2차원 영상에 대응되는 복수의 3차원 좌표 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 3차원 카메라 센서는 기존의 2차원 영상을 획득하는 카메라를 2개 이상 구비하여, 상기 2개 이상의 카메라에서 획득되는 2개 이상의 영상을 조합하여, 3차원 좌표 정보를 생성하는 스테레오 비전 방식으로 형성될 수 있다.
구체적으로, 상기 실시예에 따른 3차원 카메라 센서는 본체의 전방을 향해 하측으로 제1 패턴의 광을 조사하는 제1 패턴 조사부와, 상기 본체의 전방을 향해 상측으로 제2 패턴의 광을 조사하는 제2 패턴 조사부 및 본체의 전방의 영상을 획득하는 영상 획득부를 포함할 수 있다. 이로써, 상기 영상 획득부는 상기 제1 패턴의 광과 상기 제2 패턴의 광이 입사된 영역의 영상을 획득할 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 적외선 패턴을 조사하는 적외선 패턴 방출부를 구비하고, 적외선 패턴 방출부에서 조사된 적외선 패턴이 피촬영 대상체에 투영된 모양을 캡쳐함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 IR(Infra Red) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
또 다른 실시예에서 3차원 카메라 센서는 단일 카메라와 함께 빛을 방출하는 발광부를 구비하고, 발광부에서 방출되는 레이저 중 피촬영 대상체로부터 반사되는 일부를 수신하며, 수신된 레이저를 분석함으로써, 3차원 카메라 센서와 피촬영 대상체 사이의 거리를 측정할 수 있다. 이러한 3차원 카메라 센서는 TOF(Time of Flight) 방식의 3차원 카메라 센서일 수 있다.
구체적으로, 위와 같은 3차원 카메라 센서의 레이저는 적어도 일방향으로 연장된 형태의 레이저를 조사하도록 구성된다. 일 예에서, 상기 3차원 카메라 센서는 제1 및 제2 레이저를 구비할 수 있으며, 상기 제1 레이저는 서로 교차하는 직선 형태의 레이저를 조사하고, 제2 레이저는 단일의 직선 형태의 레이저를 조사할 수 있다. 이에 따르면, 최하단 레이저는 바닥 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용되고, 최상단 레이저는 상부의 장애물을 감지하는 데에 이용되며, 최하단 레이저와 최상단 레이저 사이의 중간 레이저는 중간 부분의 장애물을 감지하는 데에 이용된다.
이하의 도 5에서는 청소영역 내에서 청소기(100)와 충전 스테이션(510)의 설치 양태를 나타내는 일 실시예가 설명된다.
도 5에 도시된 것과 같이, 청소기(100)의 배터리를 충전시키기 위한 충전 스테이션(510)은 청소영역(500) 내에 설치될 수 있다. 일 실시예에서, 충전 스테이션(510)은 청소영역(500)의 외곽에 설치될 수 있다.
도 5에 도시되지는 않았으나, 충전 스테이션(510)은 서로 다른 종류의 신호를 방출할 수 있는 통신장치(미도시)를 구비하며, 상기 통신장치는 청소기(100)의 통신부(1100)와 무선 통신을 수행할 수 있다.
제어부(1800)는 충전 스테이션(510)으로부터 상기 통신부(1100)에 수신된 신호에 근거하여, 청소기(100)의 본체가 충전 스테이션(510)에 도킹되도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
제어부(1800)는 배터리의 잔여 용량이 한계 용량 이하로 떨어지는 경우, 본체를 충전 스테이션(510) 방향으로 이동시킬 수 있으며, 본체가 충전 스테이션(510)에 근접한 경우, 도킹 기능을 개시하도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하면, 일반적인 청소기(100)의 장애물 인식 방법이 섦명된다.
청소기는 청소 주행을 수행하며(S601), 복수의 영상 정보를 획득할 수 있다(S602). 일반적으로 청소기는 이렇게 획득된 영상이 장애물에 대응되는지 여부를 판단한다(S603).
특히, 일반적인 청소기는 장애물의 종류가 무엇인지 판단하기 위하여, 장애물의 식별정보를 검출한다(S604). 일 예로, 청소기는 획득된 영상에 대해 영상 인식을 수행함으로써 장애물의 식별정보를 검출할 수 있다.
상술한 바와 같이 검출된 식별정보에 대응하여, 청소기는 미리 설정된 패턴으로 주행(S605)할 수 있다.
그러나, 도 6에 도시된 바와 같이, 단 1회의 영상 인식만으로는 영상에 대응되는 장애물 종류를 정확하게 판별하기 어렵다.
따라서, 본 발명에서는 복수의 계층으로 형성된 장애물 인식 방법을 수행하는 자율 주행 청소기를 제안한다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 청소기(100)는 청소 영역 내에서 청소 주행(S701)을 수행하며, 상기 청소기(100)의 카메라는 청소 주행 중에 적어도 하나의 영상 정보 획득(S702)할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 획득된 영상을 이용하여, 상기 영상이 복수의 장애물 중 어느 하나에 대응되는지 판별(S703)함으로써, 1차 장애물 인식 과정을 수행할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 1차 장애물 인식 과정에서 획득된 영상이 복수의 장애물 종류 중 제1 종류 또는 제2 종류에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 제어부(1800)는 획득된 영상이 복수의 장애물 종류 중 어떤 것에도 해당하지 않는 것으로 판단할 수도 있다.
상기 1차 장애물 인식 과정에서, 획득된 영상이 제1 장애물 종류(Type A)에 해당하는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 추가적인 영상정보가 획득되도록 카메라를 제어할 수 있다(S704).
도 7에 도시되지는 않았으나, 영상정보 재획득 단계(S704)는 생략 가능하다. 또한, 재획득된 영상의 품질이 미리 설정된 조건에 대응되지 않으면, 제어부(1800)는 재획득된 영상 대신 주행 중 획득된 영상(S702)을 이용할 수 있다.
다음으로, 제어부(1800)는 1차 장애물 인식 과정의 결과를 검증하기 위하여, 최초에 획득된 영상 또는 추가적으로 획득된 영상이 제1 장애물 종류와 대응되는지 여부를 판단(S705)하는 2차 장애물 인식 과정을 수행할 수 있다.
이때, 제어부(1800)는 제1 장애물 종류에 최적화된 인식 알고리즘을 이용하여, 영상 인식을 수행할 수 있다.
즉, 제어부(1800)는 개별적인 장애물 종류에 각각 대응되는 복수의 인식 알고리즘을 탑재한다. 제어부(1800)는 복수의 인식 알고리즘 중 1차 장애물 인식 과정의 결과에 대응되는 적어도 하나를 선택하고, 선택된 알고리즘을 근거로, 영상이 상기 제1 장애물 종류와 대응되는지 검증할 수 있다.
2차 장애물 인식 과정에서, 영상이 제1 장애물 종류와 대응되는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 상기 제1 장애물 종류에 대응되는 주행 패턴으로 청소기(100)를 구동시킬 수 있다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 제어부의 구성요소가 도시된다.
도 8에 도시된 것과 같이, 제어부(1800)는 제1 인식부(801), 제2 인식부(802)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 제1 인식부(801)는 주행 중 영상이 촬영(S702)된 후, 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 제2 인식부(802)는, 제1 인식부(801)에 의해, 상기 영상이 상기 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응하는 것으로 판단되면, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응하는지 여부를 재차 판단할 수 있다.
한편, 도 7에도 도시된 것과 같이, 제어부(1800)는 제1 인식부(801)에 의해 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 상기 영상이 촬영된 위치에서 추가적인 영상이 획득되도록 카메라를 제어할 수 있다.
이 경우, 제2 인식부(802)는 추가적으로 획득된 영상이, 제1 인식부(801)에 의해 판별된 장애물 종류에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
즉, 제1 인식부(801)는 1차 장애물 인식 과정을 수행하며, 제2 인식부(802)는 2차 장애물 인식 과정을 수행한다.
따라서, 제1 인식부(801)는 복수의 장애물 종류 중 둘 이상에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제1 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행할 수 있다.
바람직하게는, 제1 인식부(801)는 특정 종류의 장애물 정보만 학습하는 것이 아니라, 미리 설정된 모든 종류의 장애물 정보를 학습하여, 제1 인식 알고리즘을 설정할 수 있다.
이와 달리, 제2 인식부(802)는 복수의 인식모듈을 포함하며, 각각의 인식 모듈은 어느 하나의 장애물 종류에만 해당되는 장애물 정보를 이용하여 제2 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행할 수 있다.
즉, 제2 인식부(802)는 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제2 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행할 수 있다.
이에 따라, 제1 인식부(801)와 제2 인식부(802)의 어느 하나의 인식모듈에 각각 동일한 영상을 입력하여도, 상기 제1 및 제2 인식부(801, 802)는 상기 입력된 영상이 특정 장애물 종류에 해당될 확률을 각각 다르게 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 인식부(801)는 획득된 영상이 복수의 장애물 종류에 대응될 확률을 각각 산출할 수 있다.
아울러, 제2 인식부(802)는 제1 인식부(801)에 의해 산출된 복수의 확률 값 중 가장 높은 값에 대응되는 적어도 하나의 장애물 종류와, 획득된 영상이 대응될 확률을 산출할 수 있다. 이 경우, 제어부(1800)는 제1 인식부(801)에 의해 산출된 확률과, 제2 인식부(802)에 의해 산출된 확률을 비교하고, 비교결과에 근거하여 획득된 영상에 대해 영상 인식을 수행할 수 있다.
도 9를 참조하면, 제2 인식부(802)의 일 실시예가 설명된다.
도 9에 도시된 것과 같이, 제2 인식부(802)는 복수의 장애물 종류에 각각 대응되는 복수의 인식모듈(802a, 802b, 802n)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 제2 인식부(802)는 제1 인식부(801)에서 산출된 복수의 확률 값의 크기에 근거하여, 복수의 장애물 종류 중 제1 장애물 종류와, 제2 장애물 종류를 선택할 수 있다. 이때 제1 장애물 종류는 산출된 확률의 값이 가장 큰 장애물 종류이고, 제2 장애물 종류는 산출된 확률의 값이 다음으로 큰 장애물 종류로 정의된다. 만약 영상이 제1 장애물 종류에 해당될 확률과, 제2 장애물 종류에 해당될 확률의 차이가 상대적으로 작다면, 아래와 같은 방법으로 장애물 인식을 보완할 수 있다.
제2 인식부(802)는 제1 장애물 종류에 대응되는 제1 인식모듈을 이용하여, 상기 영상이 제1 장애물 종류에 대응될 확률을 산출하고, 상기 제2 장애물 종류에 대응되는 제2 인식모듈을 이용하여, 상기 영상이 제2 장애물 종류에 대응될 확률을 산출할 수 있다.
아울러, 제2 인식부(802)는 제1 장애물 종류와 관련하여, 제1 인식부에 의해 산출된 확률에 대해, 제1 인식모듈에 의해 산출된 확률의 증가율을 산출할 수 있다. 마찬가지로, 제2 인식부(802)는 제2 장애물 종류와 관련하여, 제1 인식부에 의해 산출된 확률에 대해, 제2 인식모듈에 의해 산출된 확률의 증가율을 산출할 수 있다.
제2 인식부(802)는 각각 산출된 증가율에 근거하여, 영상에 대응되는 장애물 종류를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 인식부는 제1 및 제2 장애물 종류 중 확률의 증가율이 더 큰 어느 하나를 최종적으로 선택할 수 있다.
도 10에서는 본 발명에 따른 청소기(100)의 제어 방법이 설명된다.
본 발명에 따른 청소기(100)는 청소 영역 내에서 청소 주행(S1001)을 수행하며, 상기 청소기(100)의 카메라는 청소 주행 중에 적어도 하나의 영상 정보 획득(S1002)할 수 있다.
또한, 제어부(1800)는 획득된 영상을 이용하여, 상기 영상이 복수의 장애물 중 종류 중 어느 하나에 대응되는지 판별(S1003)함으로써, 1차 장애물 인식 과정을 수행할 수 있다. 이때, 복수의 장애물 종류는 사용자에 의해 미리 설정될 수 있다.
1차 장애물 인식 결과, 상기 영상이 제1 장애물 종류에 대응되는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 제1 장애물 종류에 대응되는 제1 인식모듈을 이용하여, 해당 영상이 제1 장애물 종류에 대응되는지 여부를 다시 판단(S1004a)함으로써, 2차 장애물 인식 과정을 수행할 수 있다.
마찬가지로, 1차 장애물 인식 결과, 상기 영상이 제2 장애물 종류 또는 제x 장애물 종류에 대응되는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 판단된 장애물 종류에 맞는 인식모듈을 이용하여, 해당 영상이 제1 장애물 인식 결과와 대응되는지 여부를 다시 판단할 수 있다(S1004b, S1004x).
2차 장애물 인식 과정에 의해 상기 영상이 제1 장애물 종류에 대응되는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 상기 제1 장애물 종류에 대응되는 주행 패턴에 근거하여 구동부(1300)를 제어할 수 있다(S1005a)
예를 들어, 1차 및 2차 장애물 인식 과정에 의해 상기 영상이 사람에 대응되는 것으로 판단되면, 제어부(1800)는 본체가 상기 영상에 대응되는 장애물을 회피하도록 구동부(1300)를 제어할 수 있다.
본 발명에 따르면, 복수의 계층으로 형성된 인식기를 이용하여 영상에 포함된 장애물의 종류를 보다 정확하게 판별할 수 있으므로, 자율 주행 청소기의 성능이 향상되는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 복수의 장애물 종류에 공통적으로 적용되는 1차 인식기의 결과를 이용하여, 어느 하나의 장애물 종류에 특화된 2차 인식기가 다시 한번 인식 결과를 검증함으로써, 자율 주행 청소기의 장애물 인식 성능을 향상시킬 수 있다.

Claims (11)

  1. 본체;
    청소 영역 내에서 상기 본체를 이동시키는 구동부;
    상기 본체의 주변을 촬영하는 카메라;
    상기 카메라에 의해 촬영된 영상에 근거하여, 소정의 주행 모드가 수행되도록 상기 구동부를 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 판별하는 제1 인식 과정을 수행하고,
    상기 제1 인식 과정의 결과를 검증하기 위해, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응되는지 다시 판별하는 제2 인식 과정을 수행하고,
    상기 제1 및 제2 인식 과정에 의해 판별된 장애물 종류에 근거하여, 미리 설정된 패턴으로 상기 본체가 주행하도록 상기 구동부를 제어하되,
    상기 제어부는,
    상기 영상이 촬영된 후, 상기 영상이 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는지 여부를 판단하는 제1 인식부; 및
    상기 제1 인식부가 상기 영상이 상기 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는 것으로 판단하면, 상기 영상이 상기 어느 하나의 장애물 종류에 대응되는지 여부를 재차 판단하는 제2 인식부;를 포함하고,
    상기 제1 인식부는 상기 영상이 상기 복수의 장애물 종류에 대응될 확률을 각각 산출하고,
    상기 제2 인식부는 상기 제1 인식부에서 산출된 복수의 확률 값 중 가장 높은 값에 대응되는 적어도 하나의 장애물 종류와, 상기 영상이 대응될 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 인식부에 의해 복수의 장애물 종류 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 상기 영상이 촬영된 위치에서 추가적인 영상이 획득되도록 상기 카메라를 제어하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제2 인식부는 상기 추가적으로 획득된 영상이, 상기 제1 인식부에 의해 판별된 장애물 종류에 대응되는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 인식부는,
    상기 복수의 장애물 종류 중 둘 이상에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제1 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제2 인식부는 상기 복수의 장애물 종류 중 어느 하나에 대응되는 장애물 정보를 이용하여 제2 인식 알고리즘을 설정하는 학습 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 인식부에 의해 산출된 확률과, 상기 제2 인식부에 의해 산출된 확률을 비교하고, 비교결과에 근거하여 상기 영상에 대해 영상 인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제2 인식부는,
    상기 제1 인식부에서 산출된 복수의 확률 값의 크기에 근거하여, 복수의 장애물 종류 중 제1 장애물 종류와, 제2 장애물 종류를 선택하고,
    상기 제1 장애물 종류에 대응되는 제1 인식모듈을 이용하여, 상기 영상이 제1 장애물 종류에 대응될 확률을 산출하고,
    상기 제2 장애물 종류에 대응되는 제2 인식모듈을 이용하여, 상기 영상이 제2 장애물 종류에 대응될 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제2 인식부는,
    상기 제1 장애물 종류와 관련하여, 상기 제1 인식부에 의해 산출된 확률에 대해, 상기 제1 인식모듈에 의해 산출된 확률의 증가율을 산출하고,
    상기 제2 장애물 종류와 관련하여, 상기 제1 인식부에 의해 산출된 확률에 대해, 상기 제2 인식모듈에 의해 산출된 확률의 증가율을 산출하고,
    각각 산출된 증가율에 근거하여, 상기 영상에 대응되는 장애물 종류를 결정하는 것을 특징으로 하는 자율 주행을 수행하는 청소기.
KR1020180050110A 2018-04-30 2018-04-30 인공지능 청소기 및 그 제어방법 KR102100474B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180050110A KR102100474B1 (ko) 2018-04-30 2018-04-30 인공지능 청소기 및 그 제어방법
EP19796253.3A EP3788928A4 (en) 2018-04-30 2019-04-18 ARTIFICIAL INTELLIGENCE VACUUM CLEANER AND ASSOCIATED CONTROL METHOD
US17/051,915 US20210244252A1 (en) 2018-04-30 2019-04-18 Artificial intelligence vacuum cleaner and control method therefor
PCT/KR2019/004701 WO2019212174A1 (ko) 2018-04-30 2019-04-18 인공지능 청소기 및 그 제어방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180050110A KR102100474B1 (ko) 2018-04-30 2018-04-30 인공지능 청소기 및 그 제어방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190134872A KR20190134872A (ko) 2019-12-05
KR102100474B1 true KR102100474B1 (ko) 2020-04-13

Family

ID=68386056

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180050110A KR102100474B1 (ko) 2018-04-30 2018-04-30 인공지능 청소기 및 그 제어방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20210244252A1 (ko)
EP (1) EP3788928A4 (ko)
KR (1) KR102100474B1 (ko)
WO (1) WO2019212174A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6806107B2 (ja) * 2018-03-20 2021-01-06 日本電気株式会社 障害物認識支援装置、障害物認識支援方法、プログラム
CN111166247B (zh) * 2019-12-31 2022-06-07 深圳飞科机器人有限公司 垃圾分类处理方法及清洁机器人
CN111481105A (zh) * 2020-04-20 2020-08-04 北京石头世纪科技股份有限公司 一种自行走机器人避障方法、装置、机器人和存储介质
CN112155486A (zh) * 2020-09-30 2021-01-01 王丽敏 扫地机器人的控制方法和控制装置
CN112269379B (zh) * 2020-10-14 2024-02-27 北京石头创新科技有限公司 障碍物识别信息反馈方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4555035B2 (ja) * 2004-03-30 2010-09-29 日本電気株式会社 掃除機制御装置、掃除機、ロボット、および掃除機制御方法
KR101049155B1 (ko) * 2011-02-01 2011-07-14 국방과학연구소 자율이동장치의 장애물 판단방법 및 이를 이용한 자율이동장치
US20150336274A1 (en) 2014-05-20 2015-11-26 International Business Machines Corporation Information Technology Asset Type Identification Using a Mobile Vision-Enabled Robot
WO2018038551A1 (ko) 2016-08-25 2018-03-01 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100500842B1 (ko) * 2002-10-31 2005-07-12 삼성광주전자 주식회사 로봇청소기와, 그 시스템 및 제어방법
KR20110054472A (ko) * 2009-11-17 2011-05-25 엘지전자 주식회사 로봇 청소기 및 그의 제어 방법
KR101303161B1 (ko) * 2011-10-18 2013-09-09 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 이의 제어 방법
KR20150142475A (ko) * 2014-06-12 2015-12-22 연세대학교 산학협력단 장애물 식별 장치 및 방법
US10032280B2 (en) * 2014-09-19 2018-07-24 Brain Corporation Apparatus and methods for tracking salient features
EP3043289B1 (en) * 2015-01-07 2023-04-19 Honda Research Institute Europe GmbH Control system for an autonomous vehicle and a method for generating a control signal and autonomous vehicle equipped with such control system
KR101697857B1 (ko) * 2015-04-08 2017-01-18 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그의 위치인식방법
US9710720B2 (en) * 2015-04-29 2017-07-18 General Electric Company System and method of image analysis for automated asset identification
US9840003B2 (en) * 2015-06-24 2017-12-12 Brain Corporation Apparatus and methods for safe navigation of robotic devices
KR101719127B1 (ko) * 2016-08-08 2017-03-23 연세대학교 산학협력단 장애물 식별 장치 및 방법
KR20180018211A (ko) * 2016-08-12 2018-02-21 엘지전자 주식회사 자가 학습 로봇
KR20180023302A (ko) * 2016-08-25 2018-03-07 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4555035B2 (ja) * 2004-03-30 2010-09-29 日本電気株式会社 掃除機制御装置、掃除機、ロボット、および掃除機制御方法
KR101049155B1 (ko) * 2011-02-01 2011-07-14 국방과학연구소 자율이동장치의 장애물 판단방법 및 이를 이용한 자율이동장치
US20150336274A1 (en) 2014-05-20 2015-11-26 International Business Machines Corporation Information Technology Asset Type Identification Using a Mobile Vision-Enabled Robot
WO2018038551A1 (ko) 2016-08-25 2018-03-01 엘지전자 주식회사 이동 로봇 및 그 제어방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190134872A (ko) 2019-12-05
EP3788928A4 (en) 2022-02-09
US20210244252A1 (en) 2021-08-12
WO2019212174A1 (ko) 2019-11-07
EP3788928A1 (en) 2021-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6891289B2 (ja) 掃除機及びその制御方法
KR102329614B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR102032516B1 (ko) 이동 로봇 및 그 제어방법
KR102100474B1 (ko) 인공지능 청소기 및 그 제어방법
KR102070282B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR102070283B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
US20180113467A1 (en) Cleaner and controlling method thereof
KR101917701B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR101938668B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR102432198B1 (ko) 초음파 센서 및 그를 구비하는 로봇 청소기
EP3795051B1 (en) Cleaner and method for controlling same
KR102122237B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR102294815B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
US20220240743A1 (en) Docking device and mobile robot system
KR102388583B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법
KR102023993B1 (ko) 청소기 및 그 제어방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant