KR102138162B1 - 위치 감지 시스템 - Google Patents

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Abstract

위치 감지 시스템을 개시한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 표면에 인식표지가 형성되는 복수의 마킹패널, 상기 복수의 마킹패널 상의 상기 인식표지를 인식하며, 인식된 상기 인식표지에 의한 정보에 기초하여 작업포인트의 위치에 대한 정보를 수집하는 센싱카메라를 포함하고, 상기 작업포인트에 대한 상기 센싱카메라의 상대적인 위치 정보 및 상기 센싱카메라에 대한 본체의 상대적인 위치 정보에 기초하여 상기 작업포인트에 대한 자신의 상대적인 위치를 파악하는 이동체를 포함하며, 상기 복수의 마킹패널은 서로 상이한 배향을 가지는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템을 제공한다.

Description

위치 감지 시스템{Position sensing system}
본 개시는 위치 감지 시스템에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 개시에 대한 배경정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근 자율 이동 로봇(AMR: Autonomous Mobile Robots)이 물류창고, 농업, 보안, 유통 등 제반 분야에서 그 활용성이 증가하고 있다.
특히 자율 이동 로봇은 전자 기기 등의 생산 공장에서 부품의 조립, 가공 등에 사용되는 경우가 많다. 자율 이동 로봇은 먼저 작업 포인트를 센싱한 후 해당 작업 포인트에서 설정된 작업을 수행하므로, 작업을 차질 없이 수행하기 위해서는 작업 포인트를 정확히 특정하는 것이 중요하다.
도 1은 자율 이동 로봇 및 작업 대상물을 도시한 것이다. 자율 이동 로봇은 본체, 본체와 연결된 카메라를 포함하고, 위 카메라를 이용하여 작업 포인트의 위치를 센싱한다.
이때, 자율 이동 로봇은 작업 포인트의 위치를 정확히 파악하기 위해 작업 포인트 자체를 센싱하는 것이 아니라, 별도의 비콘 등의 인식 표지를 카메라가 인식하고, 카메라에 인식된 인식 표지를 해석하여 작업 포인트의 위치를 산출하는 방식으로 작업 포인트의 위치를 감지하는 구성을 가지는 경우가 많다.
다만 이 경우, 작업 포인트 위치에 대한 정확한 감지가 이루어지지 않음으로 인해 작업 정확도가 떨어지는 문제가 존재한다.
이에, 본 발명은 자율이동로봇을 이용한 작업 시 각각 달리 배향된 복수의 마킹패널을 이용하여 작업포인트 위치에 대한 오차를 보정할 수 있는 위치 감지 시스템을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
또한, 본 발명은 작업포인트 위치를 정확하게 파악함으로써 자율이동로봇에 의한 정확한 작업을 수행할 수 있는 위치 감지 시스템을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 표면에 인식표지가 형성되는 복수의 마킹패널, 상기 복수의 마킹패널 상의 상기 인식표지를 인식하며, 인식된 상기 인식표지에 의한 정보에 기초하여 작업포인트의 위치에 대한 정보를 수집하는 센싱카메라를 포함하고, 상기 작업포인트에 대한 상기 센싱카메라의 상대적인 위치 정보 및 상기 센싱카메라에 대한 본체의 상대적인 위치 정보에 기초하여 상기 작업포인트에 대한 자신의 상대적인 위치를 파악하는 이동체를 포함하며, 상기 복수의 마킹패널은 서로 상이한 배향을 가지는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템을 제공한다.
도 1은 일반적인 자율이동로봇 및 작업대상체를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명과 비교하기 위한 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템을 도시한 것이다.
도 3은 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 복수의 마킹패널 상의 QR 코드를 인식함으로써 작성한 포인트맵을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 작업포인트 배치구조물 상에 마킹패널이 배치된 상태를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 각 마킹패널의 배향 상태를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 센싱카메라에 의해 각 마킹패널을 인식하여 작성한 포인트맵 상태를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 여러 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 마킹패널의 배치 상태를 도시한 것이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 실시예의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, i), ii), a), b) 등의 부호를 사용할 수 있다. 이러한 부호는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 부호에 의해 해당 구성요소의 본질 또는 차례나 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함' 또는 '구비'한다고 할 때, 이는 명시적으로 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 2는 본 발명과 비교하기 위한 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템을 도시한 것이다. 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템은 자율이동로봇(10) 및 마킹패널(22)을 포함한다.
비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서는 복수의 마킹패널(22)이 지면에 배치된다. 이때, 복수의 마킹패널(22)은 표면에 QR코드가 형성된 것일 수 있으며, 위 QR코드는 자율이동로봇(10)의 센싱카메라(13)에 의해 센싱될 수 있다. 한편, 여기서 복수의 마킹패널(22)은 각각 제1마킹패널, 제2마킹패널, 제3마킹패널로 지칭하기로 한다.
또한, 자율이동로봇(10)은 센싱카메라(13)에 의해 센싱된 QR코드를 판독함으로써 작업포인트 배치구조물(20) 상에 존재하는 작업포인트(21)의 위치를 파악할 수 있다.
자율이동로봇(10)은 본체(11), 로봇암(12) 및 센싱카메라(13)를 포함할 수 있다.
본체(11)는 센싱카메라(13)카 QR코드를 판독한 결과로부터 산출된 작업포인트(21) 위치 결과에 기초하여 작업을 수행하기에 적합한 위치로 이동하며, 상기 위치에서 로봇암(12)을 이용해 작업포인트(21)에서의 대상체의 조립, 가공 등의 작업을 수행한다. 한편, 본 실시예에서 자율이동로봇(10)이라 함은, 통상의 모바일 로봇뿐만 아니라, 모바일 로봇에 탑재된 6축 로봇을 의미할 수 있다.
한편, 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서의 마킹패널(22)은 모두 동일 평면(지면) 상에 배치된다. 또한, 이 경우, 센싱카메라(13)가 각각의 마킹패널(22) 상의 QR코드들을 인식함으로써 작업포인트(21) 위치에 대한 후보 지점의 집합인 포인트맵을 작성할 수 있는데, 이때 각각의 마킹패널(22)이 인식되어 작성된 포인트맵은 예를 들어 확률 밀도 함수 그래프 형태를 가질 수 있다.
또한 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서의 마킹패널(22)은 모두 지면 상에 배치되므로, 각각의 마킹패널(22) 상의 QR코드를 인식함으로써 작성된 각각의 모든 포인트맵은 모두 지면에 수평하게 형성될 수 있다.
이와 같이 각각의 포인트맵은 서로 유사한 형태를 가질 뿐만 아니라 각각의 포인트맵도 모두 바닥에 수직한 z축에 수직한, 동일한 배향성을 가지므로, 각각의 포인트맵은 결과적으로 대부분의 영역이 서로 겹쳐지게 된다. 따라서 이 경우 복수의 포인트맵을 이용하여 산출된 작업포인트(21)의 오차를 보정하는 작업이 효율적으로 이루어지지 않을 수 있다. 이에 대해서는 도 3을 참조하여 더 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 복수의 마킹패널(22) 상의 QR 코드를 인식함으로써 작성한 포인트맵을 도시한 것이다. 각각 도 3의 (a)에는 복수의 마킹패널(22) 중 일측에 위치한 제1마킹패널을 인식함으로써 작성한 포인트맵, 도 3의 (b)에는 복수의 마킹패널(22) 중 중간에 위치한 제2마킹패널을 인식함으로써 작성한 포인트맵, 도 3의 (c)에는 타측에 위치한 제3마킹패널(22)을 인식함으로써 작성한 포인트맵이 도시되었다.
또한 도 3의 (d)는 각각의 포인트맵이 작업포인트(21) 위치 산출 과정에서 실제로 배치된 모습을 도시한 것이다.
이때, 제1마킹패널(22) 내지 제3마킹패널(22)을 카메라가 인식하여 작성한 각각의 포인트맵은 모두 배향성이 동일하다. 이는 각각의 마킹패널(22)이 모두 지면에 수평하게 배치되기 때문이며, 따라서 각각의 포인트맵도 모두 지면에 수평하게 배치된다.
이로 인해 실제 작업포인트(21) 위치 산출 과정에서는 제1마킹패널(22) 내지 제3마킹패널(22)이 작업포인트(21)를 둘러싸며 도 3의 (d)와 같이 서로 중첩되어 배치된다. 이때 각각의 포인트맵은 모두 유사한 형태를 가지며 서로 배향성도 같으므로, 각각의 포인트맵의 대부분의 영역이 서로 겹치게 된다.
이와 같이 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서는 복수의 포인트맵을 사용함으로써 발생하는 오차 보정 효과가 뚜렷하지 않을 수 있다.
이와 같이 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서의 오차 보정 효과의 한계를 극복하기 위해, 본 발명의 위치 감지 시스템은 마킹패널의 배향성을 달리함으로써 작성되는 복수의 포인트맵들의 배향성이 서로 다르도록 구성하였으며, 그 구체적인 구성에 대해 이하 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
이하 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 구성 및 위치 감지 시스템을 이용해 작업포인트(210) 위치를 도출하는 과정을 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템은 자율이동로봇(100) 및 작업포인트 배치구조물(200)을 포함할 수 있다.
자율이동로봇(100)은 본체(110), 로봇암(120) 및 센싱카메라(130)를 포함할 수 있다.
본체(110)는 지면 상을 이동하며, 센싱카메라(130) 및 미도시된 연산 장치에 의해 파악된 작업포인트(210)의 위치에 관한 정보를 기초로 작업에 적합한 위치로 이동한다.
구체적으로, 센싱카메라(130)는 마킹패널(220)을 인식함으로써 작업포인트(210)가 있을 확률을 3차원적 좌표공간 상에 표시한 포인트맵을 작성한다. 또한, 자율이동로봇(100)의 내부 연산 장치를 이용해 위 포인트맵으로부터 작업포인트(210)의 위치를 파악한다.
이로써 작업포인트(210)에 대한 센싱카메라(130)의 상대적인 위치를 감지할 수 있으며, 자율이동로봇(100)은 센싱카메라(130)가 적절한 위치에 배치되도록 이동 및 센싱카메라(130) 위치를 조절할 수도 있다.
또한, 이때 센싱카메라(130)와 본체(110) 간의 상대적인 위치는 자율이동로봇(100)의 내부 시스템을 이용하여 계산이 가능하다. 한편, 여기서 센싱카메라(130) 또는 본체(110)의 위치라 함은 센싱카메라(130) 또는 본체(110) 중 어느 한 점의 위치를 의미하는 것으로서, 해당 기준점은 임의적으로 적절히 정할 수 있다.
이와 같이 작업포인트(210)에 대한 센싱카메라(130)의 상대적인 위치 및 센싱카메라(130)에 대한 본체(110)의 상대적인 위치를 계산할 수 있으므로, 본체(110)의 작업포인트(210)에 대한 상대적인 위치는 이로부터 쉽게 연산될 수 있다.
이와 같은 과정을 거침으로써 본체(110)가 작업을 진행하기에 가장 적합한 위치가 어느 지점인지를 계산할 수 있으며, 이러한 최적의 위치에 본체(110)가 배치되도록 함으로써 작업을 진행할 수 있다.
로봇암(120)은 본체(110) 상에 결합되어 작업포인트(210)에서 목적한 작업을 진행한다. 로봇암(120)에 의해 진행되는 작업은 예를 들어 제품에 대한 조립, 가공 등일 수 있으며, 이 외에 용접 등 기타 작업일 수도 있다. 또한, 이때 로봇암(120)의 단부는 조립, 가공 등 작업의 유형에 따라 적절한 구성을 선택할 수 있다.
센싱카메라(130)는 마킹패널(220) 상의 인식 표지를 인지하며, 이와 같은 인식 표지에 관한 정보를 작업포인트(210)에 대한 확률밀도분포인 포인트맵을 작성하기 위한 기초 정보로 활용할 수 있다.
이때 마킹패널(220) 상의 인식표지는 QR코드일 수 있으며, 마킹패널(220)은 추후 설명할 내용과 같이 복수로 이루어지므로, 각각의 복수의 마킹패널(220)들을 센싱카메라(130)가 인식하여 복수의 포인트맵을 작성함으로써 작업포인트(210) 위치 파악을 위한 기초 정보로 활용할 수 있다.
작업포인트 배치구조물(200) 상에는 작업포인트(210)가 배치될 수 있다. 작업포인트 배치구조물(200)은 입체 형상을 가질 수 있으며, 작업포인트 배치구조물(200) 측면은 마킹패널(220)이 적절히 배치될 수 있도록 복수의 면이 형성될 수 있다.
이때 작업포인트 배치구조물(200) 측면에 형성되는 면의 수는 적어도 3개 이상인 것이 바람직하며, 각각의 면의 면적 및 수는 작업포인트(210)의 위치를 정확히 파악하기 적합한 구성이 되도록 임의적으로 설정할 수 있다.
예를 들어 작업포인트 배치구조물(200) 측면에는 총 여섯 개의 면이 형성될 수 있으며, 각각의 면은 사다리꼴 형태일 수 있다. 이 경우 마킹패널(220)도 각각 사다리꼴의 형태로서, 6 개의 마킹패널(220)이 배치될 수 있다.
이와 같은 형태로 마킹패널(220)을 배치하는 것은, 추후 설명할 내용과 같이 적절한 포인트맵의 형태를 획득함으로써 작업포인트(210)를 정확하게 파악하기 위함이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 마킹패널(220)이 배치된 상태를 도시한 것이다. 구체적으로, 도 5의 (a) 는 작업포인트 배치구조물(200)의 구조를 도시한 것이며, 도 5의 (b)는 작업포인트 배치구조물(200)의 단면을 도시한 것이다.
이하 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 마킹패널(220)의 구성 및, 마킹패널(220)을 센싱카메라(130)에 의해 인식함으로써 작업포인트(210)의 위치를 도출하는 과정을 설명한다.
도 5에는 예시적으로 마킹패널(220)이 총 6면인 위치 감지 시스템의 구성이 도시되어 있으나, 마킹패널(220)은 2 이상의 복수로 배치되면 충분하다. 즉, 작업포인트(210)의 위치 및 작업포인트 배치구조물(200)의 규격에 따라 마킹패널(220)은 적절한 크기 및 수로 배치될 수 있다.
도 5와 같이 마킹패널(220)이 총 6면인 위치 감지 시스템인 경우에 각 마킹패널(220)은 제1패널(221) 내지 제6패널(226)로 지칭할 수 있다.
이때 각 마킹패널(220)은 지면에 수직하게 배치되는 것이 아니라, 도 5의 (b)에도시된 바와 같이 지면과 비스듬한 경사를 이루도록 배치될 수 있다. 마킹패널(220)과 지면 사이의 각도는 예를 들어 10도 이상 30도 이하일 수 있다.
이와 같이 마킹패널(220)이 지면과 경사를 이루도록 배치됨으로써, 각각의 마킹패널(220) 간의 배향성의 차이를 부각시킬 수 있으며, 추후 설명할 내용과 같이 작업포인트(210) 산출 과정에서의 오차 보정 효과를 높일 수 있다.
각각의 마킹패널(220) 상에는 센싱카메라(130)에 의해 인식되기 위한 인식표지가 형성될 수 있다. 이때 인식표지는 예를 들어 QR코드일 수 있다. 또한 각각의 마킹패널(220) 상에 형성된 QR코드는 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 각각 다른 형태일 수 있다.
각각 다른 형태의 QR코드를 각각의 마킹패널(220) 상에 형성함으로써 각각의 QR코드 간에 다른 형태의 정보를 저장할 수 있다. 또한 이로 인해 센싱카메라(130)는 각각의 마킹패널(220) 상에 형성된 각 QR코드로부터 각각 다른 형태의 정보를 인지함으로써 작업포인트(210)를 찾는 작업을 다각화할 수 있다.
또한 각각의 마킹패널(220)은 3차원 상에서 각각 다른 배향을 가지는 평면 상에 배치된다. 이로 인해 추후 설명할 내용과 같이 각각의 마킹패널(220)을 인식하여 도출한 포인트맵으로부터 작업포인트(210) 위치를 산출함에 있어 오차 값을 효율적으로 제거 및 보정할 수 있다.
만약 자율이동로봇(100)에 의한 작업포인트(210)에서의 작업이 필요하여 센싱카메라(130)가 제2패널(222)을 정면으로 보는 방향으로부터 작업포인트(210)를 향해 접근하는 경우, 센싱카메라(130)에 의해 QR코드가 인식되는 마킹패널(220)은 센싱카메라(130)의 시야가 확보되는 제1패널(221), 제2패널(222) 및 제3패널(223)이다.
이 경우 센싱카메라(130)는 복수의 마킹패널(220)에 대한 QR코드를 인식하며, 각각의 QR코드를 인식함으로써 작업포인트(210) 위치에 대한 복수의 정보를 획득한다.
이는 제1패널(221) 상에 형성된 QR코드를 인식함으로써 획득한 작업포인트(210)에 대한 정보인 제1정보, 제2패널(222) 상에 형성된 QR 코드를 인식함으로써 획득한 작업포인트(210)에 대한 정보인 제2정보 및 제3패널(223) 상에 형성된 QR 코드를 인식함으로써 획득한 작업포인트(210)에 대한 정보인 제3정보이다.
또한 이 경우 작업포인트(210)에 대한 각각의 정보는 예를 들어 작업포인트(210)가 실제로 존재할 수 있는 위치의 확률 분포 정보일 수 있다. 이는 확률 정보를 공간 좌표 상에 표시한 포인트맵으로 구현될 수 있으며, 해당 포인트맵은 정확한 작업포인트(210)에 대한 정보라기보다는 작업포인트(210)가 존재할 위치에 대한 확률정보이므로, 어느 정도의 오차를 필연적으로 수반한다.
즉, 이 경우 작업포인트(210)에 대한 각각의 정보는 오차정보를 포함하며, 예를 들어 제1정보만으로 작업포인트(210)의 위치에 대한 정확한 정보를 획득하는 것은 상당히 어려운 일이라 할 수 있다.
이와 같이 필연적으로 발생하는 오차의 보정을 위해, 본 발명의 위치 감지 시스템에서는 단일 패널을 사용하는 것이 아닌, 복수의 패널 상에 형성된 복수의 QR 코드를 인식함으로써 작업포인트(210)에 관한 복수의 정보를 획득하고, 복수의 정보를 기초로 작업포인트(210) 위치 결과에 대한 오차를 보정한다.
이로 인해 단일 패널을 사용하여 하나의 작업포인트(210) 정보를 기초로 작업포인트(210) 위치를 결정하는 경우보다 상대적으로 더욱 정밀한 작업포인트(210) 위치 결과를 얻을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 자율이동로봇(100)을 이용하여 작업포인트(210)의 위치 결과를 산출하는 과정은 다음과 같다.
먼저 자율이동로봇(100)이 작업포인트(210)를 향해 이동한다. 자율이동로봇(100)이 작업포인트(210)를 향해 이동하는 동안, 센싱카메라(130)는 각각의 마킹패널(220) 상에 표시된 QR 코드를 인식함으로써 작업포인트(210) 위치에 대한 포인트맵을 작성한다. 이때 작성된 포인트맵은 예를 들어 실제 작업포인트(210) 위치를 중심으로 형성된 확률밀도함수일 수 있다.
이때 센싱카메라(130)가 마킹패널(220)을 바라보는 방향에 따라 획득되는 포인트맵의 형태도 달라질 수 있다.
예를 들어, 센싱카메라(130)가 제2패널(222)을 정면으로 바라보는 경우, 센싱카메라(130)는 제1패널(221), 제2패널(222) 및 제3패널(223) 상에 형성된 QR 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 각각의 QR 코드에 기초하여 각각 포인트맵을 작성한다. 이 경우 각각의 마킹패널(220)의 배향이 다르므로 포인트맵의 형태도 각각 다르며, 자율이동로봇(100)은 각각의 포인트맵에 대한 정보를 취합하여 작업포인트(210)의 위치를 산출하게 된다.
한편, 센싱카메라(130)가 제2패널(222)과 제3패널(223)의 경계선을 정면으로 바라보는 경우, 센싱카메라(130)는 제1패널(221), 제2패널(222), 제3패널(223) 및 제4패널(224)에 대한 시야를 확보할 수 있다.
이때 주로 시야가 확보된 마킹패널(220)은 제2패널(222) 및 제3패널(223)이며, 제1패널(221) 및 제4패널(224)에 대한 시야는 제2패널(222) 및 제3패널(223)에 대한 시야보다는 덜 확보될 수 있다.
이때 센싱카메라(130)는 제1패널(221), 제2패널(222), 제3패널(223) 및 제4패널(224) 상에 형성된 QR 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 각각의 QR 코드에 기초하여 각각 포인트맵을 작성한다. 이 경우 각각의 마킹패널(220)의 배향이 다르므로 포인트맵의 형태도 각각 다르며, 자율이동로봇(100)은 각각의 포인트맵에 대한 정보를 취합하여 작업포인트(210)의 위치를 산출한다.
한편 이 경우, 제1패널(221) 및 제4패널(224)에 대한 시야는 정확히 확보되지 않을 수 있으므로, 제1패널(221) 및 제4패널(224)로부터 얻은 포인트맵은 필요에 따라 작업포인트(210)의 위치를 산출하기 위한 기초 정보에서 배제할 수도 있을 것이다.
즉, 이 경우, 제2패널(222) 및 제3패널(223)을 작업포인트(210)의 위치를 산출하기 위한 주요 정보로 활용하며, 제1패널(221) 및 제4패널(224)은 작업포인트(210) 위치 산출에 있어 전혀 고려하지 않거나, 고려하더라도 그 중요도를 낮게 설정할 수 있다.
한편, 작성된 각각의 포인트맵을 상호 보완적으로 기초 정보로 활용함으로써 작업포인트(210)의 위치를 도출한다. 이때 포인트맵은 예를 들어 각 마킹패널(220)의 xy평면에 수평한 형태로 형성될 수 있다.
구체적으로, 예를 들어 위와 같이 제1패널(221), 제2패널(222) 및 제3패널(223)을 기초로 포인트맵을 작성한다면, 제1패널(221) 상의 QR코드를 인식함으로써 작성된 포인트맵은 제1패널(221)에 수평한 형태의 포인트맵을 형성할 수 있다.
이와 마찬가지로, 제2패널(222) 및 제3패널(223)을 기초로 작성된 포인트맵은 제2패널(222) 및 제3패널(223)에 수평한 형태로 형성될 수 있다.
이때 작성되는 각각의 포인트맵은 각각의 마킹 패널에 수평하게 형성되므로, 모두 배향성이 다르게 형성된다. 즉, 각각의 포인트맵은 각각 다른 평면에 형성된다.
이와 같이 각각의 포인트맵이 다른 평면에 형성됨으로써, 복수의 포인트맵에 의한 오차 보정을 효율적으로 할 수 있다. 이는 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 각각의 포인트맵이 거의 유사한 형태를 가지며 동일 평면 상에 형성될 때 오차 보정의 효율이 떨어지는 구성과 비교했을 때의 차이점이라 할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 각 마킹패널(220)의 배향 상태를 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 센싱카메라(130)에 의해 각 마킹패널(220)을 인식하여 작성한 포인트맵 상태를 도시한 것이다. 한편, 도 6에서 마킹패널(220) 상에 QR코드를 도시하지 않았으나, 이는 기준축을 효과적으로 표현하기 위해 생략한 것일 뿐이며, 실제로는 도 5와 같이 마킹패널(220) 상에 QR코드가 도시된 상태임을 유의하여야 한다.
이하 도 6 및 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템에서 센싱카메라(130)가 각 마킹패널(220) 상의 인식 표지를 인식하여 작업포인트(210)의 위치를 도출하는 과정을 상세히 설명한다.
또한, 이하의 설명 과정은 센싱카메라(130) 및 자율이동로봇(100)이 제2패널(222)을 정면으로 바라본 상태에서 각 마킹패널(220) 상의 인식 표지를 인식하는 경우를 상정하여 설명하기로 한다.
한편, 예시적으로, 도 6에서 각각의 마킹패널(220)이 배치되는 평면 상의 가로 축을 x축, 세로 축을 y축, xy평면에 수직한 축을 z축으로 설정할 수 있다.
센싱카메라(130)가 제2패널(222)을 정면으로 바라본 상태에서는 제1패널(221), 제2패널(222) 및 제3패널(223) 상의 QR 코드를 인식함으로써 각각의 포인트맵을 형성하게 되는데, 각각의 포인트맵은 앞서 설명한 내용과 같이 그 배향이 상이하므로 오차 보정에 유리하다.
예를 들어 제1패널(221) 상의 QR코드를 인식함으로써 작성한 포인트맵(MAP)은 도 7의 (a)와 같이
Figure 112018117850768-pat00001
평면에 수평하게 형성될 수 있으며, 제2패널(222) 상의 QR코드를 인식함으로써 작성한 포인트맵은 도 7의 (b)와 같이
Figure 112018117850768-pat00002
평면에 수평하게 형성될 수 있다. 또한 제3패널(223) 상의 QR 코드를 인식함으로써 작성한 포인트맵은 도 7의 (c)와 같이
Figure 112018117850768-pat00003
평면에 수평하게 형성될 수 있다.
이러한 각각의 포인트맵은 작업포인트(210)의 실제 위치에 인접하게 배치되며, 각각의 포인트맵은 각각 배향성이 상이하다. 이와 같이 각 포인트맵의 배향성이 다른 구성은 작업포인트(210)의 실제 위치를 찾도록 각각의 포인트맵의 오차를 제거함에 있어서 효율적이다.
이는 앞서 설명한 바와 같이 비교 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 복수의 포인트맵이 모두 평행하게 형성됨으로써 오차 보정 효율이 떨어지는 구성과의 차이점이다.
이와 같은 각각의 포인트맵의 배향성 차이로 인해 진정한 작업포인트(210) 위치를 찾기 위한, 각각의 포인트맵을 활용하여 오차를 보정하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
도 8은 본 발명의 여러 실시예에 따른 위치 감지 시스템의 마킹패널(220)의 배치 상태를 도시한 것이다.
앞서 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 감지 시스템은 모두 마킹패널(220)이 작업포인트 배치구조물(200) 상에 총 6면으로 형성된 구성에 대해 설명하였으나, 마킹패널(220)의 구성 및 배치는 이와 다르게 형성될 수 있다.
즉, 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이 마킹패널(220)은 총 5면으로 형성될 수도 있으며, 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이 총 8면으로 형성될 수도 있다.
마킹패널(220)의 수가 많아지는 경우, 센싱카메라(130)가 한 번에 인식할 수 있는 마킹패널(220)의 수가 증가하므로, 포인트맵을 다수 작성할 수 있는 장점이 있다. 다만 이 경우, 개개의 마킹패널(220)의 면적은 감소하므로, 마킹패널(220)의 수를 지나치게 증가시키는 경우 각각의 포인트맵 데이터의 질이 저하될 수 있다.
마킹패널(220)의 수가 적어지는 경우, 센싱카메라(130)에 의해 인식되는 개별 마킹패널(220)의 면적이 증가하므로, 충분한 데이터를 확보한 포인트맵을 작성할 수 있다. 다만 이 경우 마킹패널(220)의 수를 지나치게 감소시킨다면 오차 보정의 효과가 감소될 수 있다.
따라서 마킹패널(220)의 수는 적정한 수로 선정하는 것이 바람직하다.
예를 들어 원칙적으로는 마킹패널(220)이 총 6 개 배치되는 구성을 기본적으로 하되, 작업포인트 배치구조물(200)의 크기가 작거나 작업 공간이 협소한 경우에는 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이 마킹패널(220)을 6개보다 적은 수로 배치할 수 있다.
또한 작업포인트 배치구조물(200)의 크기가 커서 마킹패널(220)을 다수 배치해도 개개의 마킹패널(220)의 크기가 지나치게 작아지지 않는 경우라면, 마킹패널(220)의 수를 도 7의 (b)와 같이 더욱 증가시킬 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 자율이동로봇
110: 본체
120: 로봇암
130: 센싱카메라
200: 작업포인트 배치구조물
210: 작업포인트
220: 마킹패널

Claims (8)

  1. 표면에 인식표지가 형성되는 복수의 마킹패널;
    상기 복수의 마킹패널 상의 상기 인식표지를 인식하며, 인식된 상기 인식표지에 의한 정보에 기초하여 작업포인트의 위치에 대한 정보를 수집하는 센싱카메라를 포함하고, 상기 작업포인트에 대한 상기 센싱카메라의 상대적인 위치 정보 및 상기 센싱카메라에 대한 본체의 상대적인 위치 정보에 기초하여 상기 작업포인트에 대한 자신의 상대적인 위치를 파악하는 이동체를 포함하되,
    상기 복수의 마킹패널은 서로 상이한 배향을 가지며, 상기 작업포인트가 배치되는 작업포인트 배치구조물의 측면을 둘러싸며, 지면에 대해 경사지도록 배치되는 것을 특징으로 하되,
    상기 복수의 마킹패널은, 상호 인접하며 상이한 배향으로 배치된 제1패널 및 제2패널을 포함함으로써, 상기 작업포인트를 향해 이동하는 상기 이동체에 의해 상기 제1패널 및 상기 제2패널이 동시에 인식되도록 형성되고,
    상기 이동체는 확률밀도함수를 포함하는 제1정보를 상기 제1패널로부터 취득하며, 상기 제1정보를 이용하여 상기 작업포인트에 대한 상기 이동체의 위치 정보 및 방향 정보를 산출하고,
    상기 이동체는 상기 제1정보의 확률밀도함수와 상이한 형태의 확률밀도함수를 포함하는 제2정보를 상기 제2패널로부터 취득하며, 상기 이동체는 상기 제2정보를 이용하여 상기 작업포인트에 대한 상기 이동체의 위치 정보 및 상기 방향 정보의 오차값을 보정함으로써, 상기 작업포인트에 대한 상기 이동체의 위치 정보 및 방향 정보가 정밀보정되는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 마킹패널 상에 형성된 복수의 상기 인식표지는 각각 상이한 형상의 QR코드인 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 센싱카메라가 상기 복수의 마킹패널을 각각 인식함으로써 얻어지는 상기 작업포인트 위치에 대한 각각의 정보를 조합함으로써 상기 작업포인트 위치를 도출하는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 마킹패널은 동일한 형태로 형성되는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 이동체는 자율이동로봇(AMR: Autonomous Mobile Robots)인 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 마킹패널은 총 6면이 형성되는 것을 특징으로 하는 위치 감지 시스템.
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