KR101813922B1 - 로봇 청소기 및 이의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

로봇 청소기 및 이의 제어 방법이 개시된다. 본 발명은, 상방 카메라와 같은 영상 검출 유닛을 이용하여 복수의 영상을 검출하여 상기 복수의 영상으로부터 둘 이상의 특징점들을 추출하고, 상기 특징점들을 포함한 특징점 집합을 생성하여 상기 특징점 집합들 내의 특징점들의 정보를 상호 비교하여 정합함으로써 위치를 정밀하게 인식하고, 정밀하게 인식된 위치와 내부지도를 연계하여 청소 또는 주행을 수행한다.

Description

로봇 청소기 및 이의 제어 방법{ROBOT CLEANER AND CONTROLLING METHOD OF THE SAME}

본 발명은 로봇 청소기에 관한 것으로서, 상방 카메라와 같은 영상 검출 유닛을 이용하여 자신의 위치를 정밀하게 인식하는 로봇 청소기 및 이의 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.

상기 로봇 청소기가 스스로 주행하면서 영역을 모두 청소하기 위해서는 청소지도를 작성하고, 작성된 청소지도 내에서 청소가 된 영역과 청소를 하여야 할 영역 등 청소 영역을 판단할 수 있어야 한다. 상기의 영역 판단 능력은 일반적으로 로봇 청소기의 정확한 제어 성능에 의해서 결정된다.

종래 기술에 따른 로봇 청소기는 제품의 크기, 가격 등의 문제로 인해 저가의 제어 센서를 사용함으로써 시간에 따라 제어의 오차가 크게 발생하는 문제점이 있다. 이에 따라, 종래 기술에 따른 로봇 청소기는 청소 공간이 넓어질수록 제어의 오차가 증대되고, 청소 성능이 저하되며, 효율이 떨어지는 문제점이 있다.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 상방 카메라와 같은 영상 검출 유닛을 이용하여 복수의 영상을 검출하고, 상기 복수의 영상으로부터 둘 이상의 특징점들을 추출하여 이를 정합함으로써 자기 위치를 정밀하게 인식하는 로봇 청소기 및 이의 제어 방법을 제공함에 일 목적이 있다.

본 발명은, 상기 복수의 영상으로부터 둘 이상의 특징점들로 구성된 특징점 집합을 생성하고, 상기 특징점 집합들 내의 특징점들의 정보를 상호 비교하여 이를 정합함으로써 자기 위치를 정밀하게 인식하는 로봇 청소기 및 이의 제어 방법을 제공함에 다른 목적이 있다.

상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 주변을 촬영하여 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 유닛과, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성하는 특징점 추출 유닛과, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 유닛과, 상기 정합 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식하는 제어 유닛을 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 로봇 청소기에 있어서, 상기 특징점 정합 유닛은, 상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기에 있어서, 상기 특징점 추출 유닛은, 상기 특징점들 사이의 거리를 연산하고, 상기 거리가 일정 거리 이하인 특징점들을 포함하여 상기 특징점 집합을 생성한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기는, 바퀴를 구동하여 로봇 청소기를 이동하는 구동 유닛을 더 포함하고, 상기 영상 검출 유닛은, 이동 중에 상기 복수의 영상들을 검출한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기는, 상기 복수의 영상들과, 상기 특징점들, 및 상기 특징점 집합들 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장 유닛을 더 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 로봇 청소기는, 주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 유닛을 더 포함하고, 상기 제어 유닛은, 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하고, 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정한다. 또한, 상기 제어 유닛은, 상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하고, 수정된 청소경로 또는 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기에 있어서, 상기 영상 검출 유닛은, 로봇 청소기의 상부에 설치되고, 상방을 촬영하여 상방 영상을 검출하는 상방 카메라이다.

상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성한 다음, 상기 특징점들을 각각 비교하여 상기 특징점 집합을 정합한 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 주변을 촬영하여 상기 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 단계와, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 상기 복수의 특징점들을 추출하는 특징점 추출 단계와, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 상기 특징점 집합을 생성하는 특징점 집합 생성 단계와, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 단계와, 상기 정합 결과를 근거로 상기 위치를 인식하는 위치 인식 단계를 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법에 있어서, 상기 특징점 정합 단계는, 상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법에 있어서, 상기 특징점 집합 생성 단계는, 상기 특징점들 사이의 거리를 연산하는 과정과, 상기 연산된 거리와 미리 설정된 거리를 비교하는 과정과, 상기 비교 결과를 근거로 상기 특징점 집합을 생성하는 과정을 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 단계와, 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하는 지도 생성 단계와, 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정하는 단계와, 상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하는 단계와, 상기 수정된 청소경로 또는 상기 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행하는 수행 단계를 더 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 로봇 청소기 및 이의 제어 방법에 있어서, 상기 특징점은, 상기 영상에서의 위치, 방향, 및 기술자로 구성된 특징점 정보를 구비하고, 상기 기술자는, 상기 특징점의 추출 정보를 나타낸다.

본 발명에 따른 로봇 청소기 및 이의 제어 방법에 있어서, 상기 특징점 집합은, 상기 복수의 특징점들 사이의 방향 벡터, 및 방향각으로 구성된 특징점 집합 정보를 구비하고, 상기 방향각은, 각 특징점의 방향과 상기 방향 벡터가 이루는 각이다.

본 발명에 따른 로봇 청소기 및 이의 제어 방법은, 상방 카메라와 같은 영상 검출 유닛을 통해 복수의 영상을 검출하여 상기 복수의 영상으로부터 둘 이상의 특징점들을 추출하고, 상기 특징점들을 포함한 특징점 집합을 생성하여 상기 특징점 집합들 내의 특징점들의 정보를 상호 비교하여 정합함으로써 위치를 정밀하게 인식할 수 있다.

본 발명에 따라 정밀하게 인식된 위치와 내부지도를 연계하여 청소 또는 주행을 수행함으로써 시스템의 효율을 증대하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 로봇 청소기의 외관을 개략적으로 보인 사시도;
도 2는 본 발명에 따라 특징점을 추출하는 동작을 설명하기 위한 도;
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 로봇 청소기의 구성을 개략적으로 보인 블록도;
도 6 및 도 7은 본 발명에 따라 특징점을 정합하는 동작을 설명하기 위한 도;
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 로봇 청소기의 제어 방법을 개략적으로 보인 흐름도이다.

이하 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 로봇 청소기와 로봇 청소기의 제어 방법을 상세히 설명한다.

도 1 및 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 주변을 촬영하여 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 유닛(100)과, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성하는 특징점 추출 유닛(200)과, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 유닛(300)과, 상기 정합 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식하는 제어 유닛(400)을 포함하여 구성된다.

상기 영상 검출 유닛(100)은, 로봇 청소기의 상부에 설치되고, 상방을 촬영하여 상방 영상을 검출하는 상방 카메라이거나, 또는 전방을 촬영하여 전방 영상을 검출하는 전방 카메라이다. 도 2를 참조하면, 상기 영상 검출 유닛(100)을 통해 검출된 영상에서 상기 특징점들은 천장을 포함하는 상방 영역 또는 전방에 존재하는 형광등, 인테리어 구조물 등의 자연 표식이다. 또한, 상기 영상 검출 유닛(100)은, 렌즈를 포함할 수 있는데, 상기 렌즈로는 소정의 위치에서도 상방 또는 전방의 모든 영역, 예를 들어 천장의 모든 영역이 촬영될 수 있도록 화각이 넓은 렌즈, 예를 들어 화각이 160도 이상을 사용하는 것이 좋다.

상기 특징점 추출 유닛(200)은, 상기 특징점들 사이의 거리를 연산하고, 상기 거리가 일정 거리 이하인 특징점들을 포함하여 상기 특징점 집합을 생성한다. 여기서, 상기 거리는, 실제 거리가 아니라, 특징점 공간에서의 거리를 의미한다. 이때, 상기 거리가 짧으면 상기 특징점들은 큰 유사도를 가지고, 상기 거리가 길면 상기 특징점들의 유사도는 작아진다. 예를 들어, 도 6에서 특징점(x_1,i, y_{1 ,i})와 특징점(x_2,i, y_{2 ,i}) 사이의 거리(Δ)는, 하기 수학식 1과 같이 쓸 수 있다.

여기서, 상기 특징점은, 상기 영상에서의 위치, 방향, 및 기술자로 구성된 특징점 정보를 구비하고, 상기 기술자는, 상기 특징점의 추출 정보를 나타낸다. 상기 위치는 상기 영상에서의 위치, 예를 들어 도 6에서의 (x_1,i, y_{1 ,i}), (x_1,j, y_{1 ,j}), (x_2,i, y_{2 ,i}), (x_2,j, y_{2 ,j})이고, 도 7에서의 (x_1,i, y_{1 ,i}), (x_1,j, y_{1 ,j}), (x'_2,i, y'_{2 ,i}), (x'_2,j, y'_2,j)이다. 상기 방향은, 특징점이 추출된 구조물의 방향이나, 영상으로부터 연산된 방향으로서, 도 6에서의 α_1,j, α_1,j, α_2,j, α_2,j이고, 도 7에서의 α_1,j, α_1,j, α'_2,j, α'_2,j이다. 상기 기술자는, 상기 특징점의 특징을 나타내는 것으로서, 상기 영상에서 상기 특징점을 포함하는 일정한 크기의 행렬이 된다. 상기 기술자는, 영상으로부터 추출된 위치에서의 구조물의 형태 또는 모양을 포함한다.

또한, 상기 특징점 집합은, 상기 복수의 특징점들 사이의 방향 벡터, 및 방향각으로 구성된 특징점 집합 정보를 구비하고, 상기 방향각은, 각 특징점의 방향과 상기 방향 벡터가 이루는 각이다. 도 6 또는 도 7을 참조하면, 상기 방향 벡터는, 특징점 (x_1,i, y_{1 ,i})에서 (x_1,j, y_{1 ,j})로의 벡터, 특징점 (x_2,i, y_{2 ,i})에서 (x_2,j, y_{2 ,j})로의 벡터, 또는 특징점 (x'_2,i, y'_{2 ,i})에서 (x'_2,j, y'_{2 ,j})로의 벡터를 나타낸다. 또한, 상기 방향각은, 도 6 또는 도 7에서의 θ 또는 θ'가 된다. 이때, 상기 특징점 정합 유닛(300)은, 상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합한다. 상기 특징점 정합 유닛(300)은, 예를 들어, 상기 방향 벡터의 길이 변화가 일정 변위 이하이고, 상기 방향각의 변화가 없거나, 그 차이가 일정 각 이하인 경우에 상기 특징점을 정합한다.

상기 제어 유닛(400)은, 상기 특징점들의 정합 결과를 근거로 로봇 청소기 자신의 위치를 인식한다. 즉, 상기 제어 유닛(400)은, 상기 방향 벡터의 길이 변화가 일정 변위 이하이고, 상기 방향각의 변화가 없거나, 그 차이가 일정 각 이하이면, 상기 특징점들이 정합된 것으로 판단한다. 그런 다음, 상기 제어 유닛(400)은, 상기 특징점 집합들에 포함된 특징점들 중에 적어도 둘 이상의 특징점이 정합되면, 두 개의 특징점들을 가진 특징점 집합의 경우에 두 개의 특징점이 모두 정합되면, 상기 특징점들의 이동 변위를 통해 로봇 청소기 자신의 위치 변화를 인식한다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 주변을 촬영하여 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 유닛(100)과, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성하는 특징점 추출 유닛(200)과, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 유닛(300)과, 상기 정합 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식하는 제어 유닛(400)과, 바퀴를 구동하여 로봇 청소기를 이동하는 구동 유닛(500)과, 주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 유닛(600)을 포함하여 구성된다. 상기 도 3에 대한 설명과 중복되는 부분은 그에 갈음하고, 이하 생략한다.

상기 장애물 검출 유닛(600)은, 가정이나 사무실 등의 실내에서 이동 중이거나, 청소 중에 로봇 청소기 주변의 장애물을 검출하고, 상기 장애물의 유무, 또는 위치, 크기 등의 장애물 정보를 상기 제어 유닛(400)에 전달한다. 상기 장애물 검출유닛(600)으로는 적외선 센서, 초음파 센서, RF 센서(Radio Frequency Sensor)나 범퍼(Bumper) 등을 사용할 수 있다. 또한, 상기 장애물 검출유닛(600)은, 초음파 센서, 적외선 삼각 측량 방식을 이용하여 거리를 정확히 산출할 수 있는 PSD (Position Sensitive Device) 센서, 또는 레이저를 발사한 뒤 반사되어 되돌아오는 레이저를 검출하여 정확한 거리를 측정하는 레이저 거리 측정기(Laser Range Finder; LRF) 등을 이용하여 벽면과의 거리를 측정하고, 이를 근거로 벽면의 형태, 위치 등을 검출할 수 있다. 상기 장애물 검출 유닛(600)을 통해 검출된 장애물 정보는 후술하는 저장 유닛(700)에 저장될 수 있다.

상기 제어 유닛(400)은, 상기 장애물 검출 유닛(600)을 통해 검출한 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하고, 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정한다.

또한, 상기 제어 유닛(400)은, 상기 특징점 집합의 정합 결과를 근거로 인식한 위치를 이용하여 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하고, 수정된 청소경로 또는 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행한다.

상기 구동 유닛(500)은 복수의 주바퀴와 하나 이상의 보조바퀴를 포함하는 상기 다수의 바퀴를 회전시키는 소정의 휠모터(Wheel Motor)를 구동하여 로봇 청소기가 이동하도록 한다. 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 상기 구동 유닛(500)을 통해 이동 중에 상기 영상 검출 유닛(100)을 통해 상기 복수의 영상들을 검출한다.

본 발명에 따른 로봇 청소기는, 상기 복수의 영상들과, 상기 특징점들, 및 상기 특징점 집합들 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장 유닛(700)을 더 포함하여 구성된다. 상기 저장 유닛(700)은, 이동하거나, 또는 청소하는 중에 검출한 장애물 정보를 더 저장할 수 있다. 또한, 상기 저장 유닛(700)은, 상기 영상 검출 유닛(100)을 통해 검출된 복수의 영상들을 저장할 수 있다. 상기 저장 유닛(700)은 비휘발성 메모리인 것이 좋다. 여기서, 상기 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory, NVM, NVRAM)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 저장 장치로서, 롬(ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 마그네틱 컴퓨터 기억 장치(예를 들어, 하드 디스크, 디스켓 드라이브, 마그네틱 테이프), 광디스크 드라이브 등을 포함하며, 천공 카드, 페이퍼 테이프 뿐만 아니라, 마그네틱 RAM, PRAM 등을 포함한다. 또한, 상기 저장유닛(700)은 상기 청소 영역 내에서의 로봇 청소기의 이동 기록, 청소 내역 등을 더 저장할 수 있고, 로봇 청소기를 구동하는 프로그램을 더 포함할 수 있다.

상기 로봇 청소기는, 상기 저장 유닛(700)에 저장된 영상, 특징점 등의 정보나, 장애물 정보, 또는 상기 제어 유닛(400)을 통해 생성된 내부지도를 디스플레이하는 출력 유닛(830)을 더 포함할 수 있다. 상기 출력 유닛(830)은, 로봇 청소기를 구성하는 각 유닛들의 현재 상태와, 현재 청소 상태 등의 상태 정보들을 더 표시할 수 있다. 상기 출력 유닛(830)은, 발광다이오드(Light Emitting Diode; LED), 액정표시장치(Liquid Crystal Display; LCD), 플라즈마표시패널(Plasma Display Panel), 유기발광다이오드(Organic Light Emitting Diode; OLED) 중 어느 하나의 소자로 형성될 수 있다.

상기 로봇 청소기는, 직접 제어 명령을 입력하거나, 또는 장애물 정보나, 상기 저장 유닛(700)에 저장된 정보를 출력하도록 하는 명령을 입력받는 입력 유닛(820)을 더 포함하여 구성된다. 상기 입력 유닛(820)은, 장애물의 위치, 로봇 청소기의 위치 등의 위치 정보나, 내부지도, 청소경로, 또는 주행경로를 확인하는 명령을 입력하는 확인버튼, 설정하는 명령을 입력하는 설정버튼, 재설정하는 명령을 입력하는 재설정버튼, 삭제버튼, 청소시작버튼, 정지버튼 중 하나 이상의 입력 버튼을 구비할 수 있다. 또한, 사용자 등은 상기 입력 유닛(820)을 통해 제어 명령을 입력함으로써 상기 출력 유닛(830)에 표시된 내부지도에서 청소가 필요한 섹터나, 또는 방을 선택하여 청소를 수행하도록 할 수 있으며, 청소 패턴, 청소 순서 등을 설정하는 제어 명령을 입력할 수 있다. 상기 입력 유닛(820)과 상기 출력 유닛(830)은, 입력 또는 출력이 모두 가능한 터치스크린의 형태를 가질 수 있다.

상기 로봇 청소기는, 위치를 인식하여 위치 정보를 출력하는 위치 인식 유닛(900)을 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 위치 인식 유닛으로는 속도 및 위치를 인식하는 가속도 센서(미도시), 로봇 청소기의 바퀴를 구동하는 휠모터와 연결되어 속도를 검출하는 인코더(미도시), 로봇 청소기의 회전 속도를 검출하는 자이로 센서(미도시) 중 하나 이상의 센서가 사용될 수 있다. 또한, 상기 제어 유닛(400)은 상기 위치 인식 유닛을 통해 인식된 위치를 이용하여 상기 특징점 정합을 통해 인식된 위치를 보완할 수 있다.

도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 도 3 또는 도 4에서와는 달리, 상기 특징점 추출 유닛(200), 상기 특징점 정합 유닛(300)을 각각 상기 제어 유닛(400)에 특징점 추출 모듈(410), 특징점 정합 모듈(420)의 모듈 형태로 포함할 수 있다. 즉, 도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기는, 주변을 촬영하여 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 유닛(100)과, 상기 복수의 영상들을 이용하여 로봇 청소기의 위치를 인식하는 제어 유닛(400)을 포함하고, 상기 제어 유닛(400)은, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성하는 특징점 추출 모듈(410)과, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 모듈(420)과, 상기 정합 결과를 근거로 상기 위치를 인식하는 위치 인식 모듈(430)을 포함하여 구성된다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성한 다음, 상기 특징점들을 각각 비교하여 상기 특징점 집합을 정합한 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식한다. 이하 장치의 구성은 도 1 내지 도 5를 참조한다.

도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 주변을 촬영하여 상기 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 단계(S100)와, 상기 복수의 영상들 각각에 대하여 상기 복수의 특징점들을 추출하는 특징점 추출 단계(S200)와, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 상기 특징점 집합을 생성하는 특징점 집합 생성 단계(S300)와, 상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 단계(S400)와, 상기 정합 결과를 근거로 상기 위치를 인식하는 위치 인식 단계(S500)를 포함하여 구성된다.

도 9를 참조하면, 상기 특징점 정합 단계(S400)는, 상기 방향 벡터의 길이 변화를 판단하는 과정(S410), 및 상기 방향각의 변화를 판단하는 과정(S420)을 포함하고, 예를 들어, 상기 방향 벡터의 길이 변화가 일정 변위 이하이고, 상기 방향각의 변화가 없거나, 그 차이가 일정 각 이하인 경우에 상기 특징점을 정합한다.

도 9를 참조하면, 상기 특징점 집합 생성 단계(S300)는, 상기 특징점들 사이의 거리를 연산하는 과정(미도시)과, 상기 연산된 거리와 미리 설정된 거리를 비교하는 과정(S320)과, 상기 비교 결과를 근거로 상기 특징점 집합을 생성하는 과정(S320)을 포함하여 구성된다. 즉, 상기 로봇 청소기는, 상기 연산된 거리가 상기 미리 설정된 거리 이하이면 상기 특징점들을 상기 특징점 집합에 포함하고, 상기 연산된 거리가 상기 미리 설정된 거리보다 크면 제거한다.

먼저, 상기 로봇 청소기는, 상부에 설치되고, 상방을 촬영하여 상방 영상을 검출하는 상방 카메라이거나, 또는 전방을 촬영하여 전방 영상을 검출하는 전방 카메라 등의 영상 검출 유닛을 통해 복수의 영상을 검출한다(S100). 그런 다음, 상기 로봇 청소기는, 복수의 영상들로부터 천장을 포함하는 상방 영역 또는 전방에 존재하는 형광등, 인테리어 구조물 등의 자연 표식으로부터 특징점을 추출하고(S200), 상기 특징점들 사이의 거리를 연산하고, 상기 거리가 일정 거리 이하인 특징점들을 포함하여 상기 특징점 집합을 생성한다(S300). 여기서, 상기 거리는, 실제 거리가 아니라, 특징점 공간에서의 거리를 의미한다. 이때, 상기 거리가 짧으면 상기 특징점들은 큰 유사도를 가지고, 상기 거리가 길면 상기 특징점들의 유사도는 작아진다.

여기서, 상기 특징점은, 상기 영상에서의 위치, 방향, 및 기술자로 구성된 특징점 정보를 구비하고, 상기 기술자는, 상기 특징점의 추출 정보를 나타낸다. 상기 위치는 상기 영상에서의 위치, 예를 들어 도 6에서의 (x_1,i, y_{1 ,i}), (x_1,j, y_{1 ,j}), (x_2,i, y_2,i), (x_2,j, y_{2 ,j})이고, 도 7에서의 (x_1,i, y_{1 ,i}), (x_1,j, y_{1 ,j}), (x'_2,i, y'_{2 ,i}), (x'_2,j, y'_2,j)이다. 상기 방향은, 특징점이 추출된 구조물의 방향이나, 영상으로부터 연산된 방향으로서, 도 6에서의 α_1,j, α_1,j, α_2,j, α_2,j이고, 도 7에서의 α_1,j, α_1,j, α'_2,j, α'_2,j이다. 상기 기술자는, 상기 특징점의 특징을 나타내는 것으로서, 상기 영상에서 상기 특징점을 포함하는 일정한 크기의 행렬이 된다. 상기 기술자는, 영상으로부터 추출된 위치에서의 구조물의 형태 또는 모양을 포함한다.

또한, 상기 특징점 집합은, 상기 복수의 특징점들 사이의 방향 벡터, 및 방향각으로 구성된 특징점 집합 정보를 구비하고, 상기 방향각은, 각 특징점의 방향과 상기 방향 벡터가 이루는 각이다. 도 6 또는 도 7을 참조하면, 상기 방향 벡터는, 특징점 (x_1,i, y_{1 ,i})에서 (x_1,j, y_{1 ,j})로의 벡터, 특징점 (x_2,i, y_{2 ,i})에서 (x_2,j, y_{2 ,j})로의 벡터, 또는 특징점 (x'_2,i, y'_{2 ,i})에서 (x'_2,j, y'_{2 ,j})로의 벡터를 나타낸다. 또한, 상기 방향각은, 도 6 또는 도 7에서의 θ 또는 θ'가 된다.

상기 로봇 청소기는, 상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합한다(S400). 상기 로봇 청소기는, 예를 들어, 상기 방향 벡터의 길이 변화가 일정 변위 이하이고, 상기 방향각의 변화가 없거나, 그 차이가 일정 각 이하인 경우에 상기 특징점을 정합한다. 상기 로봇 청소기는, 상기 특징점들의 정합 결과를 근거로 로봇 청소기 자신의 위치를 인식한다(S500). 즉, 상기 로봇 청소기는, 상기 방향 벡터의 길이 변화가 일정 변위 이하이고, 상기 방향각의 변화가 없거나, 그 차이가 일정 각 이하이면, 상기 특징점들이 정합된 것으로 판단한다. 그런 다음, 상기 로봇 청소기는, 상기 특징점 집합들에 포함된 특징점들 중에 적어도 둘 이상의 특징점이 정합되면, 두 개의 특징점들을 가진 특징점 집합의 경우에 두 개의 특징점이 모두 정합되면, 상기 특징점들의 이동 변위를 통해 로봇 청소기 자신의 위치 변화를 인식한다(S500).

도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 로봇 청소기의 제어 방법은, 주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 단계(S600)와, 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하는 지도 생성 단계(S700)와, 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정하는 단계(S800)와, 상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하는 단계(S810)와, 상기 수정된 청소경로 또는 상기 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행하는 수행 단계(S900)를 더 포함하여 구성된다.

상기 로봇 청소기는, 장애물 검출 유닛을 통해 이동하거나, 청소하는 중에 주변의 장애물을 검출하고(S600), 검출한 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성한 다음(S700), 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정한다(S800). 또한, 상기 로봇 청소기는, 상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하고(S810), 수정된 청소경로 또는 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행한다(S900).

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 로봇 청소기와 로봇 청소기의 제어 방법은, 상방 카메라와 같은 영상 검출 유닛을 이용하여 복수의 영상을 검출하여 상기 복수의 영상으로부터 둘 이상의 특징점들을 추출하고, 상기 특징점들을 포함한 특징점 집합을 생성하여 상기 특징점 집합들 내의 특징점들의 정보를 상호 비교하여 정합함으로써 위치를 정밀하게 인식하고, 정밀하게 인식된 위치와 내부지도를 연계하여 청소 또는 주행을 수행한다.

100: 영상 검출 유닛 200: 특징점 추출 유닛
300: 특징점 정합 유닛 400: 제어 유닛
500: 구동 유닛 600: 장애물 검출 유닛
700: 저장 유닛 810: 전원 유닛
820: 입력 유닛 830: 출력 유닛
900: 위치 인식 유닛 410: 특징점 추출 모듈
420: 특징점 정합 모듈 430: 위치 인식 모듈

Claims (17)

1. 주변을 촬영하여 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 유닛;
   상기 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성하는 특징점 추출 유닛;
   상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 유닛; 및
   상기 정합 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식하는 제어 유닛;을 포함하고,
   상기 특징점 추출 유닛은,
   상기 특징점들 사이의 거리를 연산하고, 상기 거리가 일정 거리 이하인 특징점들을 포함하여 상기 특징점 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 특징점은, 상기 영상에서의 위치, 방향, 및 기술자로 구성된 특징점 정보를 구비하고,
   상기 기술자는, 상기 특징점의 추출 정보를 나타내는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 특징점 집합은, 상기 복수의 특징점들 사이의 방향 벡터, 및 방향각으로 구성된 특징점 집합 정보를 구비하고,
   상기 방향각은, 각 특징점의 방향과 상기 방향 벡터가 이루는 각인 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
4. 제3 항에 있어서, 상기 특징점 정합 유닛은,
   상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
5. 삭제
6. 제1 항에 있어서,
   바퀴를 구동하여 로봇 청소기를 이동하는 구동 유닛;을 더 포함하고,
   상기 영상 검출 유닛은, 이동 중에 상기 복수의 영상들을 검출하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 복수의 영상들과, 상기 특징점들, 및 상기 특징점 집합들 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장 유닛;을 더 포함하는 로봇 청소기.
8. 제1 항에 있어서,
   주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 유닛;을 더 포함하고,
   상기 제어 유닛은, 상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하고, 상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
9. 제8 항에 있어서, 상기 제어 유닛은,
   상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하고, 수정된 청소경로 또는 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
10. 제1 항에 있어서, 상기 영상 검출 유닛은,
    로봇 청소기의 상부에 설치되고, 상방을 촬영하여 상방 영상을 검출하는 상방 카메라;인 것을 특징으로 하는 로봇 청소기.
11. 복수의 영상들 각각에 대하여 복수의 특징점들을 추출하고, 상기 복수의 특징점들을 포함하는 특징점 집합을 생성한 다음, 상기 특징점들을 각각 비교하여 상기 특징점 집합을 정합한 결과를 근거로 로봇 청소기의 위치를 인식하되,
    주변을 촬영하여 상기 복수의 영상들을 검출하는 영상 검출 단계;
    상기 복수의 영상들 각각에 대하여 상기 복수의 특징점들을 추출하는 특징점 추출 단계;
    상기 복수의 특징점들을 포함하는 상기 특징점 집합을 생성하는 특징점 집합 생성 단계;
    상기 특징점들을 각각 비교하여 정합하는 특징점 정합 단계; 및
    상기 정합 결과를 근거로 상기 위치를 인식하는 위치 인식 단계;를 포함하고,
    상기 특징점 집합 생성 단계는,
    상기 특징점들 사이의 거리를 연산하는 과정;
    상기 연산된 거리와 미리 설정된 거리를 비교하는 과정; 및
    상기 비교 결과를 근거로 상기 특징점 집합을 생성하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기의 제어 방법.
12. 삭제
13. 제11 항에 있어서,
    상기 특징점은, 상기 영상에서의 위치, 방향, 및 기술자로 구성된 특징점 정보를 구비하고,
    상기 기술자는, 상기 특징점의 추출 정보를 나타내는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기의 제어 방법.
14. 제13 항에 있어서,
    상기 특징점 집합은, 상기 복수의 특징점들 사이의 방향 벡터, 및 방향각으로 구성된 특징점 집합 정보를 구비하고,
    상기 방향각은, 각 특징점의 방향과 상기 방향 벡터가 이루는 각인 것을 특징으로 하는 로봇 청소기의 제어 방법.
15. 제14 항에 있어서, 상기 특징점 정합 단계는,
    상기 방향 벡터, 및 상기 방향각의 변화를 근거로 상기 특징점을 정합하는 것을 특징으로 하는 로봇 청소기의 제어 방법.
16. 삭제
17. 제11 항에 있어서,
    주변의 장애물을 검출하는 장애물 검출 단계;
    상기 장애물을 근거로 내부지도를 생성하는 지도 생성 단계;
    상기 내부지도를 근거로 청소경로 또는 주행경로를 설정하는 단계;
    상기 위치를 근거로 상기 청소경로 또는 상기 주행경로를 수정하는 단계; 및
    상기 수정된 청소경로 또는 상기 수정된 주행경로를 근거로 청소를 수행하거나, 또는 주행하는 수행 단계;를 더 포함하는 로봇 청소기의 제어 방법.

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