KR102447176B1

KR102447176B1 - 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법

Info

Publication number: KR102447176B1
Application number: KR1020220048153A
Authority: KR
Inventors: 박인환
Original assignee: 주식회사 콜리테크놀로지
Priority date: 2022-04-19
Filing date: 2022-04-19
Publication date: 2022-09-27
Also published as: GB202301960D0; US20230333262A1; GB2617891A

Abstract

본 발명은 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법에 관한 발명으로, 보다 상세하게는 2개의 칼만 필터를 활용하여 트롤리와 오퍼레이터의 각각의 좌표 보정값을 생성하고, 좌표 보정값의 차이를 기반으로 트롤리가 오퍼레이터를 추적할 수 있도록 하여 오퍼레이터를 향한 트롤리의 추적 정밀성을 향상시킬 수 있는 것을 특징으로 한다.

Description

스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법{PRECISION TRACKING CONTROL TECHNIQUES FOR SMART TROLLEY}

골프 라운딩이 진행되는 과정에 있어서, 일반적으로 카트에 캐디백을 싣고 이동하기 때문에 라운딩 참여자가 샷을 한 뒤에는 다시 카트에 돌아간 뒤, 카트를 타고 이동하여 공이 떨어진 부근에 카트를 정지하고, 거리에 대응되는 골프채를 캐리하여 다시 걸어가야 하는 번거로운 문제점이 있다.

이러한 번거로움을 해결하기 위해, 최근에는 라운딩 참여자를 추종하는 트롤리가 개발되었다. 트롤리에 골프채 등을 싣고, 그린 내에서 이동하여 라운딩 참여자를 추종하기 때문에, 참여자는 골프채를 교환하기 위해서 다시 카트로 돌아가는 번거로움을 해결할 수 있었다.

이러한 종래의 추종 트롤리는 트롤리에 달려 있는 측정 센서로 단순히 참여자가 트롤리의 중심에서 좌/우 어디에 있는지 판단하거나, 단순히 거리만을 측정하여,

이러한 종래의 트롤리는 트롤리에 달려 있는 거리 측정 센서로 단순히 거리를 측정하고, 참여자와 트롤리 간의 상대적 위치를 파악한 뒤, 참여자 쪽으로 트롤리를 구동하면서 거리 오차를 줄여 나가는 방식이 다수 사용되었다.

그러나, 이러한 종래의 방식은 Random하게 움직이는 참여자의 위치를 정확하게 측정하는 것이 어려웠으며, 이로 인해 다수의 측정 오차가 발생하고, 트롤리가 참여자를 부드럽게 추적하지 못하는 문제점이 있었다.

다른 또 하나의 방법으로 최근 스마트폰에서 사용하는 수준의 GPS 위치 정보를 부드러운 무빙이 어려운 문제점이 있었다.

또한, 일반적인 GPS 신호를 통하여 트롤리의 위치를 산정하고, 이를 기반으로 라운딩 참여자를 추종하게 하면, GPS의 오차가 10~30m 정도 되므로, 추종 오차가 상당하게 발생하여, 추종이 잘 되지 않은 되므로 위치 오차가 다수 발생되는 문제점이 있었다.

따라서, 기존의 추종 방식에서 개선된 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법에 관한 개발이 필요한 실정이다.

대한민국 등록특허공보 제10-1728705호

본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법은 추적 대상; 및 제어부가 형성된 이동 가능한 트롤리;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 트롤리의 좌표 보정값을 생성하는 제1 필터; 및 상기 추적 대상의 좌표 보정값을 생성하는 제2 필터;를 포함하고, 상기 트롤리의 좌표 보정값과 상기 추적 대상의 좌표 보정값의 차이를 기반으로 상기 트롤리가 상기 추적 대상을 추적한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 제1 필터는, 상기 트롤리의 위치 및 속도에 대한 트롤리 시스템 모델을 기반으로 트롤리 예측값을 생성하는 트롤리의 예측 단계;를 포함한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 제1 필터는, RTK-GPS 정보를 이용하여 상기 트롤리의 트롤리 측정값을 생성하는 트롤리의 측정 단계;를 포함한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 트롤리 예측값, 상기 트롤리 측정값 및 상기 트롤리 시스템 모델에서 생성된 칼만 이득(Kalman Gain)을 이용하여 상기 트롤리의 트롤리 좌표 보정값을 생성하는 트롤리의 보정 단계;를 포함한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 제2 필터는, 상기 추적 대상의 위치 및 속도에 대한 추적 대상 시스템 모델을 기반으로 추적 대상 예측값을 생성하는 추적 대상의 예측 단계:를 포함한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 제2 필터는, 상기 트롤리 측정값; 및 상기 트롤리에서 센서를 통해 측정한 상기 추적 대상의 극좌표 측정값;을 이용하여, 상기 추적 대상의 추적 대상 측정값을 생성하는 추적 대상의 측정 단계;를 포함한다.

또한, 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 상기 추적 대상 예측값, 상기 추적 대상 측정값 및 상기 추적 대상 시스템 모델에서 생성된 칼만 이득(Kalman Gain)을 이용하여 상기 추적 대상의 추적 대상 좌표 보정값을 생성하는 추적 대상의 보정 단계;를 포함한다.

본 발명에 따르면, 칼만 필터를 활용한 좌표 보정값의 차이를 기반으로 트롤리가 오퍼레이터를 추적할 수 있도록 하여 오퍼레이터를 향한 트롤리의 추적 정밀성을 향상시킬 수 있다.

또한, 피드백을 통해 트롤리와 오퍼레이터의 좌표 보정값을 실시간으로 생성하므로, 트롤리와 오퍼레이터의 위치 정확도가 향상된다.

또한, 추적모드 선택단계를 통해 오퍼레이터가 random하게 이동하는 것이 아닌 고정지점일 경우 트롤리를 고정지점까지 자율주행할 수 있도록 하여 사용 편의성을 향상된다.

또한, 제한구역 감지 단계 및 장애물 감지 단계를 통해 트롤리의 이동을 제한할 수 있으며, 우회 가능하도록 하여 사용 편의성을 향상시킬 수 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 구성을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 제1 필터를 통한 트롤리의 좌표 보정값 생성 단계를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 제2 필터를 통한 오퍼레이터의 좌표 보정값 생성 단계를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 제어단계를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 제어단계를 도시한 것이다.
도 7은 제한구역 감지단계를 도시한 것이다.
도 8은 장애물 감지단계를 도시한 것이다.

이하, 본 발명의 도면을 참고하여 상세하게 설명한다. 다음에 소개되는 실시 예들은 통상의 실시자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 그리고, 도면들에 있어서, 장치의 크기 및 두께 등은 편의를 위하여 과장되어 표현될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조 번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 도면에서 층 및 영역들의 크기 및 상대적인 크기는 설명의 명료성을 위해 과장될 수 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 구성을 도시한 것이다.

본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법은 크게 트롤리(10)와 추적 대상으로 구성된다. 추적 대상은 일 예로 오퍼레이터(20)를 포함한다. 여기서 오퍼레이터(Operator)는 일 예로 도 1과 같이 라운딩 참여자가 휴대하여 지속적으로 이동할 수 있는 수신기 형태일 수 있다.

다른 예로는 오퍼레이터(20)의 위치가 특정 지역으로 고정되고 움직이지 않을 때는 트롤리부터 오퍼레이터(20)까지 최적 궤적을 설정하고, 트롤리가 그 궤적을 따라 자율주행할 수 있다. 가 특정 지점에 고정 및 설치되는 Anchor 형태일 수 있다. 이에 관한 상세한 설명은 후술하도록 한다.

트롤리(10)는 이동 가능하며, 제어부(11), 서브 제어부(12), RTK GPS 모듈(13), LTE 모듈(13a), 배터리, 디스플레이(15), 스피커(16), 센서(17), 좌측 모터(18) 및 우측 모터(19)를 포함한다.

제어부(11) 내에는 제1 필터 및 제2 필터를 포함하며, 후술할 좌표 보정값을 생성하게 된다.

서브 제어부(12)는 RTK GPS 모듈(13), LTE 모듈(13a), 디스플레이(15) 및 스피커(16)와 연동되며, 제어부(11)와 연동된다.

RTK(Real Time Kinematic) GPS 모듈은, 실시간 이동측위의 개념이 도입된 GPS 모듈로, 정밀 위치정보를 가지고 있는 기준국의 반송파 위상에 대한 보정치를 이용하여, 이동국에서 실시간으로 정확한 측위 결과를 얻는 모듈을 뜻한다. 기존 GPS 모듈은 전리층, 대기권, 위성오차 등의 이유로 여러 오차가 발생할 수 있으나, 이러한 RTK GPS 모듈은 GPS 위성 신호의 전리층 통과 시 발생하는 신호 왜곡 및 지연으로 발생하는 위치 정밀도 저하를 보상하여 오차를 1~2cm까지 줄일 수 있는 장점이 있다.

따라서, 본 발명에서는 RTK GPS 모듈(13)을 통해 수신된 위치 정보를 트롤리(10)의 위치의 측정값(관측값)으로 활용하게 되며, 이를 통한 좌표 보정값의 생성 단계에 관한 설명은 후술하도록 한다.

디스플레이(15), 스피커(16), 배터리(14)는 공지된 제품을 활용할 수 있으며, 센서(17), 좌측 모터(18) 및 우측 모터(19)에 관한 특징은 후술하도록 한다. 이때, 센서(17)는 카메라, UWB, Radar, Lidar 센서 등 다양한 센서가 선택될 수 있다.

본 발명은, 제어부(11) 내의 제1 필터(A)를 활용하여 트롤리(10)의 좌표 보정값을 생성하고, 제어부(11) 내의 제2 필터(B)를 활용하여 오퍼레이터(20)의 좌표 보정값을 생성한 뒤, 트롤리(10)의 좌표 보정값과 오퍼레이터(20)의 좌표 보정값의 차이를 기반으로 트롤리(10)가 오퍼레이터(20)를 추적하는 방식인 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 오퍼레이터를 향한 트롤리의 추적 정밀성을 향상시키고자 한다.

도 3 및 도 5를 참조하도록 한다. 도 3은 본 발명의 제1 필터를 통한 트롤리의 좌표 보정값 생성 단계를 도시한 것이며, 도 5는 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 제어단계를 도시한 것이다. 이하, 도 3 및 도 5를 참조하여 본 발명의 제1 필터를 통한 트롤리의 좌표 보정값 생성 단계를 설명하도록 한다.

본 발명의 제1 필터를 통한 트롤리의 좌표 보정값 생성 단계는 트롤리의 예측 단계(110), 트롤리의 측정 단계(120) 및 트롤리의 보정 단계(130)를 거친다. 이는 칼만 필터(Kalman Filter)를 통한 추정값을 계산하는 방식이 적용된다.

이하에서는, 제1 필터가 적용되기 위한 시스템 모델, 측정 모델, 시스템 모델 및 측정 모델을 거쳐 추정된 최종 좌표 보정값 및 칼만 필터의 이득을 설명한다.

제1 필터의 시스템 모델(System model)은 다음과 같으며, 트롤리의 예측단계(110)는 상기 시스템 모델을 통해 수행된다.

[수학식 1]

은 프로세스 노이즈(Process noise Q)를 표현한 것이며, 프로세스 노이즈는 다음과 같이 가우시안 분포를 따른다.

[수학식 2]

은 일 예로 시스템이 Linear하지 못함으로 인해 발생되는 노이즈로, 트롤리가 다른 위치로의 이동 시의 변수를 반영한다.

는 위치, 속도의 2개의 인자를 반영하는 것이 바람직하며, 'k-1' 및 'k'는 시간별 구분을 행한 것이다.

트롤리의 예측 단계(110)는 직전의 데이터를 가지고 다음의 입력값을 예상한다. 또한, 이 단계는, 예측값의 분산을 계산하는 공분산 계산단계를 포함한다.

트롤리의 예측 단계(110)에 따른 k시점에서의 예측값(Predict)은 다음과 같다.

[수학식 3]

이때, '-'는 측정 전의 상태를 의미하며, '+'는 측정 후의 상태를 의미한다. 입력값은 직전 시간 'k-1'에서 이미 측정이 된 상태이므로 '+'상태이다.

또한, 공분산 행렬에 따른 분산값은 다음과 같다.

[수학식 4]

다음으로, 제1 필터의 측정 모델(Measurement model)은 다음과 같다. 트롤리의 측정 단계(120)는 측정 모델을 통해 수행되며, RTK GPS 모듈(13)을 통해 측정값을 생성한다.

[수학식 5]

는 측정 노이즈(Measurement noise R)를 표현한 것이며, 측정 노이즈는 다음과 같이 가우시안 분포를 따른다.

[수학식 6]

는 일 예로 RTK GPS 신호의 노이즈이다. 즉, 계측 장치의 오차이다.

상기 시스템 모델 및 측정 모델을 거쳐 최적의 출력값을 다음과 같은 모델에 따라 생성하며, 트롤리의 보정 단계(130)는 상기 모델을 통해 트롤리의 최종 좌표 보정값(최적의 출력값)을 생성한다. 이는 지수이동평균 필터의 원리가 차용된다.

[수학식 7]

또한, 상기 시스템 모델 및 측정 모델을 거친 공분산 행렬에 따른 분산값은 다음과 같다.

[수학식 8]

이를 통한, 칼만 이득(Kalman Gain)은 다음과 같다. 칼만 이득이 커지면 측정값을 더 신뢰하는 것이고, 칼만 이득이 작아지면 예측값을 더 신뢰하는 것이다. 분산값의 미분하는 과정을 통해 구할 수 있다.

[수학식 9]

따라서, 본 발명에 따른 제1 필터(A)의 Input과 Output을 정리하자면 다음과 같다.

Input :

Output :

또한, 본 발명에 따르면, Output 값은 피드백되어 다시 예측 단계로 입력될 수 있으므로, Return된

,

값이 다시 입력값이 될 수 있다.

도 4 및 도 5를 참조하도록 한다. 도 4는 본 발명의 제2 필터를 통한 오퍼레이터의 좌표 보정값 생성 단계를 도시한 것이며, 도 5는 본 발명에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 제어단계를 도시한 것이다. 이하, 도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 제2 필터를 통한 오퍼레이터의 좌표 보정값 생성 단계를 설명하도록 한다.

본 발명의 제2 필터(B)를 통한 트롤리의 좌표 보정값 생성 단계는 오퍼레이터의 예측 단계(210), 오퍼레이터의 측정 단계(220) 및 오퍼레이터의 보정 단계(230)를 거친다. 이는 칼만 필터(Kalman Filter)를 통한 추정값을 계산하는 방식이 적용된다. 따라서, 전술한 제1 필터와 동일한 방식이 활용되며, 차이점은 측정값의 산정부분이다.

이에, 측정값을 산정하는 방법을 하기와 같이 설명하되, 다른 단계는 제1 필터와 동일하므로 중복 설명은 방지하도록 한다.

제1 필터(A) 및 제2 필터(B)는 각각 독립적으로 칼만 필터를 거치되, 제2 필터(B)는 제1 필터(A)로부터 RTK GPS 모듈(13)을 통한 트롤리(10)의 측정값을 전달받는 것을 특징으로 한다. 즉, 필터를 거쳐 좌표 보정값을 생성하는 것과 별론으로, 실시간으로 제2 필터(B)에 트롤리(10)의 측정값을 반영하여 트롤리(10)가 오퍼레이터(20)를 추적하는 정확성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.

전술한 원리에 따라, 제2 필터의 측정 모델(Measurement model)은 다음과 같다. 오퍼레이터의 측정 단계(220)는 측정 모델을 통해 수행된다. 여기서

과 같이 표현한 것은, 트롤리와 오퍼레이터를 구분하기 위함이다.

[수학식 10]

의 구성성분인

및

는 다음과 같이 도출된다.

[수학식 11]

[수학식 12]

이때,

및

는 RTK GPS 모듈(13)에 의해 측정된 트롤리의 측정값이며,

및

는 트롤리(10)에 부착된 센서(17)로 측정된 오퍼레이터(20)의 극좌표 측정값이다. 따라서, 오퍼레이터(20)의 측정값에, RTK GPS 모듈(13)을 기준 좌표로 설정하여 센서(17)에 의해 측정된 극좌표값이 반영되므로, 실시간으로 오퍼레이터(20)의 측정값을 산정할 수 있어 상호 연계성 향상과 더불어 추적 정밀성이 향상되는 장점이 있다.

다음으로, 도 5를 참조하여 트롤리와 오퍼레이터 간의 거리 계산 단계(300)를 설명하도록 한다.

제1 필터(A)를 통해 생성된 트롤리(10)의 좌표 보정값은 다음과 같다.

,

또한, 제2 필터(B)를 통해 생성된 오퍼레이터(20)의 좌표 보정값은 다음과 같다.

,

이때, 트롤리와 오퍼레이터 간의 거리의 절대값

는 다음과 같다.

[수학식 13]

다음으로, 도 5를 참조하여 기준거리 비교 단계(400)를 설명하도록 한다.

전술한 트롤리와 오퍼레이터 간의 거리의 절대값

가 산정되면, 제어부(11) 내에 기 저장된 기준값 λ와 비교하는 기준거리 비교 단계(400)를 거치게 되고,

가 λ보다 큰 경우, 트롤리 이동 단계(600)를 행하고, 작을 경우 트롤리 정지 단계(500)를 행한다. 이를 통해, 트롤리가 참여자에게 너무 가까워지지 않게 일정 거리를 유지할 수 있게 되므로, 참여자의 샷 과정에서 방해를 최소화할 수 있는 장점이 있다. 또한, 이러한 기준값 λ는 참여자의 제어에 의해 변경이 가능하므로, 참여자 별 맞춤형으로 트롤리(10)의 위치를 지정할 수 있는 장점이 있다.

트롤리 이동 단계(600)에서는, 트롤리(10)가 이동할 변위를 계산하고, 이를 기준으로 좌측 모터(18) 및 우측 모터(19)를 제어하여 트롤리를 이동시키게 된다.

트롤리(10)가 이동할 변위는 다음과 같다.

[수학식 14]

[수학식 15]

상기 내용을 종합하여, 도 5를 기준으로 본 발명에 따른 스마트 트롤리 정밀 추적 시스템의 구성을 설명하도록 한다.

제1 필터(A) 및 제2 필터(B)의 필터링은 각각 이루어지며, 동시에 수행될 수 있다.

제1 필터(A)의 트롤리의 예측 단계(110), 트롤리의 측정 단계(120) 및 트롤리의 보정 단계(130)를 거쳐 트롤리(10)의 좌표 보정값을 생성한다. 이때, 트롤리의 측정단계(120)에서의 측정값은 RTK GPS 모듈(13)에서 보정 신호 제공 단계(700)를 통해 제공된다. 트롤리(10)의 좌표 보정값은 피드백(Feedback, 140))되어 다시 트롤리(10)의 예측 단계(110)로 입력되며, 반복을 통해 트롤리의 현재 위치(좌표 보정값에 기반한)를 실시간으로 설정한다. 이러한 피드백을 통해, 트롤리(10)의 현재 위치의 오차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.

또한, 제2 필터(B)의 오퍼레이터의 예측단계(210), 오퍼레이터의 측정 단계(220), 오퍼레이터의 보정 단계(230)를 거쳐 오퍼레이터(10)의 좌표 보정값을 생성한다. 이때, 오퍼레이터의 측정 단계(220)에서의 측정값은 RTK GPS 모듈(13)에서 제공(800)된 트롤리(10)의 측정값과 트롤리(10)의 센서(17)에서 측정된 오퍼레이터(20)의 극좌표값을 통해 측정된다. 오퍼레이터(20)의 좌표 보정값은 피드백(Feedback, 240))되어 다시 오퍼레이터(20)의 예측 단계(210)로 입력되며, 반복을 통해 오퍼레이터의 현재 위치(좌표 보정값에 기반한)를 실시간으로 설정한다. 이러한 피드백을 통해, 오퍼레이터(20)의 현재 위치의 오차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.

이후, 거리 계산 단계(300), 기준거리 비교 단계(400)를 거쳐 트롤리를 이동시키거나(600) 정지시키게(500) 된다.

따라서, 위와 같이 두 개의 칼만 필터를 활용하여 각각의 좌표 보정값을 설정하고, 이를 기반으로 거리를 측정하므로 종래와는 달리 트롤리의 오퍼레이터를 향한 추적 정밀성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법의 제어단계를 도시한 것이다.

다른 실시 예에 따른 스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법은 일 실시 예에 따른 구성을 모두 포함하되, 단계가 추가되는 것을 특징으로 한다.

먼저, 제1 필터(A)에서 제한구역 감지단계(150) 및 장애물 감지단계(160)를 더 포함한다.

도 7을 참조하여, 제한구역 감지단계(150)에 관한 설명을 하도록 한다.

제한구역 감지단계(150)는 장애물, 또는 접근 금지 구역에 대해서 미리 지도상에 가상의 펜스(Virtual Fence)를 형성하여 이의 좌표값을 생성하고, 트롤리(10)의 좌표 보정값이 가상의 펜스 내에 있는지를 판단하는 단계이다. 일 예로 그린(30) 내, 바위(40) 및 해저드(50)에 트롤리(10)가 이동하면 안되기 때문에, 그린(30) 내, 바위(40) 및 해저드(50)에 가상의 펜스를 형성하여 트롤리(10)의 이동 제한 구역을 설정하는 것이다.

이때, 제한구역 감지단계(150)를 통해 가상의 펜스가 감지되면, 트롤리(10)를 가상의 펜스 근처에 아예 이동시키지 않도록 제어할 수 있으며, 오류로 인해 트롤리(10)가 가상의 펜스에 다가가더라도, 후술할 특수이동 단계(900)를 통해 가상의 펜스 부근을 벗어날 수 있게 된다.

또한, 도 8을 참조하여, 장애물 감지단계(160)에 관한 설명을 하도록 한다.

장애물 감지단계(160)는 가상의 펜스로 형성되지 않은 돌발 장애물(40)을 순간적으로 감지하는 하는 경우 트롤리(10)를 일시 정지시키는 단계이다.

이때, 제한구역 감지단계(150) 및 장애물 감지단계(160)에서 감지 시, 특수 이동 단계(900)를 행한다. 특수이동 단계(900)는, 도 8을 참조하면, 트롤리(10)가 가상의 펜스 또는 돌발 장애물(40)을 감지하였을 때, 우선 멈춤하고 원형의 궤도를 그리면서 이동하여 다시 감지하는 과정을 반복하는 소위 'Bubble Rebound(60)' 방식으로 가상의 펜스 또는 돌발 장애물(40)을 감지하여 이를 우회하며 벗어나는 단계인 것을 특징으로 한다. 우회 방식은 한정되지 않으며, 다양한 형태로 실시될 수 있으며, 미도시 되었지만, 초음파 센서를 통해 이를 감지하는 방식이 구현될 수도 있다.

종합적으로, 감지 단계 및 특수 이동 단계를 통해 통해 금지구역, 장애물 등이 감지되었을 때, 트롤리를 수동으로 이동시키는 것이 아닌 자동으로 회피 및 우회 가능하도록 하여 사용 편의성을 극대화시킬 수 있다.

다음으로, 다른 실시 예는 추적모드 선택단계(1000)를 더 포함한다.

추적모드 선택단계(1000)에서는, 트롤리(10)가 지속적으로 random하게 움직임이 발생하는 오퍼레이터(10)를 추적하거나, 위치가 고정된 목표지점(20)을 추적하는 것을 참여자가 선택할 수 있도록 한다. 즉, 추적 대상을 구분하여 트롤리(10)의 구동을 행할 수 있는 장점이 있다.

오퍼레이터(10)를 추적하는 것은 전술한 바, 중복 설명을 생략하고, 고정된 목표지점(20)을 추적하는 구성을 설명하도록 한다. 이는 트롤리에서 고정된 목표지점(20)까지의 최적 궤적을 도출하여 트롤리가 제 1 필터을 거쳐 추정 된 위치 데이터와 최적궤적과의 오차를 줄이는 방향으로에 UWB Location Anchor를 설치하여 이를 추적 기준 신호로 설정하고, 트롤리(10)가 자율주행하는 것을 이를 추적하는 것을 특징으로 한다.

이때, 움직이는 오퍼레이터(10)와는 달리 오퍼레이터(10) 위치가 고정되고, 오퍼레이터(10) 까지 최적궤도에 맞춰 추적해야 목표 지점이 이미 구간, 구간 고정 되어 있으므로 고정된 값이므로 목표지점(20)을 추적하기 위한의 제2 필터(B)의 필터링이 불요하며, 추적모드 선택단계(1000)에서 고정된 목표지점(20)을 추적하는 모드로 선택된다면, 곧바로 트롤리(10)의 좌표 보정값과 목표지점(20)의 최적궤도를 만들어 내고 구간 구간 추적할 목표 좌표값을 계산한다(1100). 목표지점(20)의 좌표값은 별도로 수신될 수 있다.

이때, 일 실시 예와는 달리 기준거리 비교 단계(400)는 생략될 수 있으며, 곧바로 트롤리(10)를 이동시키게 된다. 따라서, 다른 실시 예에서는 고정된 목표지점(20)의 설정을 통해 트롤리(10)의 자율 주행을 가능하게 하며, 목표지점까지 최적의 경로를 설정할 수 있는 알고리즘 또한 부여될 수 있다. 이로 인해, 트롤리의 사용 편의성이 극대화되는 장점이 있다.

설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

A : 제1 필터,
B : 제2 필터.

Claims

추적 대상; 및
제어부가 형성된 이동 가능한 트롤리;를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 트롤리의 좌표 보정값을 생성하는 제1 필터; 및
상기 추적 대상의 좌표 보정값을 생성하는 제2 필터;를 포함하고,
상기 트롤리의 좌표 보정값과 상기 추적 대상의 좌표 보정값의 차이를 기반으로 상기 트롤리가 상기 추적 대상을 추적하고,
상기 제1 필터는,
상기 트롤리의 위치 및 속도에 대한 트롤리 시스템 모델을 기반으로 트롤리 예측값을 생성하는 트롤리의 예측 단계;를 포함하고,
상기 제1 필터는,
RTK-GPS 정보를 이용하여 상기 트롤리의 트롤리 측정값을 생성하는 트롤리의 측정 단계;를 포함하고,
상기 트롤리 예측값, 상기 트롤리 측정값 및 상기 트롤리 시스템 모델에서 생성된 칼만 이득(Kalman Gain)을 이용하여 상기 트롤리의 트롤리 좌표 보정값을 생성하는 트롤리의 보정 단계;를 포함하고,
상기 제2 필터는,
상기 추적 대상의 위치 및 속도에 대한 추적 대상 시스템 모델을 기반으로 추적 대상 예측값을 생성하는 추적 대상의 예측 단계:를 포함하는 것인
스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법.
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삭제
제1항에 있어서,
상기 제2 필터는,
상기 트롤리 측정값; 및 상기 트롤리에서 센서를 통해 측정한 상기 추적 대상의 극좌표 측정값;을 이용하여,
상기 추적 대상의 추적 대상 측정값을 생성하는 추적 대상의 측정 단계;를 포함하는 것인
스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법.
제6항에 있어서,
상기 추적 대상 예측값, 상기 추적 대상 측정값 및 상기 추적 대상 시스템 모델에서 생성된 칼만 이득(Kalman Gain)을 이용하여 상기 추적 대상의 추적 대상 좌표 보정값을 생성하는 추적 대상의 보정 단계;를 포함하는 것인
스마트 트롤리의 정밀 추적 제어 기법.