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KR102314372B1 - 로봇 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

로봇 시스템 및 그 제어 방법 Download PDF

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KR102314372B1
KR102314372B1 KR1020190115408A KR20190115408A KR102314372B1 KR 102314372 B1 KR102314372 B1 KR 102314372B1 KR 1020190115408 A KR1020190115408 A KR 1020190115408A KR 20190115408 A KR20190115408 A KR 20190115408A KR 102314372 B1 KR102314372 B1 KR 102314372B1
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wheel
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이상학
서정교
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 실시 예는 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과; 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과; 로드 셀에 연결된 스프링과; 스프링과 연결된 보조 휠과; 로드 셀의 센싱값에 따라 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

로봇 시스템 및 그 제어 방법{Robot system and Control method of the same}
본 발명은 로봇 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는　기계로서, 로봇의 응용분야는 대체로, 산업용, 의료용, 우주용, 해저용 등으로 분류될 수 있고, 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
최근에는 공항이나 관공서 등에서 각종 안내 서비스를 제공하는 안내 로봇(Guidance Robot)이나, 물품을 운반하는 배송 로봇 등의 포터 로봇이 증대되는 추세이다.
로봇은 설정된 이동 경로를 따라 이동되는 모바일 로봇일 수 있고, 모바일 로봇의 이동 경로는 무빙 워크를 포함하는 것이 가능하다.
무빙 워크는 컨베이어 벨트를 포함할 수 있고, 경사진 길이나 평면을 천천히 움직이게 할 수 있는 기계장치이다.
모바일 로봇이 무빙 워크로 진입된 후 정지되면, 모바일 로봇은 무빙 워크 위에 위치하는 동안 전력을 절약할 수 있고, 모바일 로봇의 주변에서 모바일 로봇에 함께 이동하던 사용자도 무빙 워크에 올라선 후 무빙 워크를 따라 이동될 수 있다.
또한, 모바일 로봇이 무빙 워크로 진입된 후 무빙 워크 위에서 주행하면, 모바일 로봇은 무빙 워크 외부를 주행하는 경우 보다 빠르게 주행할 수 있다.
본 발명은 모바일 로봇이 무빙 워크에 안정적이고 부드럽게 안착될 수 있는 로봇 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 모바일 로봇과 무빙 워크의 속도차를 간단한 구조로 산출할 수 있는 로봇 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템은 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과; 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과; 로드 셀에 연결된 스프링과; 스프링과 연결된 보조 휠과; 로드 셀의 센싱값에 따라 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
로봇 시스템은 모바일 로봇에 연결되고 내부에 스프링이 수용되는 공간이 형성된 실린더를 더 포함할 수 있다.
실린더는 모바일 로봇의 저면에 돌출되게 제공될 수 있다.
보조 휠은 휠과, 휠이 회전 가능하게 연결된 휠 커넥터를 포함하고, 휠 커넥터는 스프링 중 일부가 수용되는 공간이 형성될 수 있다.
휠 커넥터의 일부가 실린더에 삽입되거나 실린더의 일부가 휠 커넥터에 삽입될 수 있다.
로봇 시스템은 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과; 보조 휠과; 모바일 로봇에 설치되고 보조 휠이 연결되어 상기 보조 휠의 이동 속도를 센싱하는 보조 휠 센서를 포함할 수 있다.
보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 보조 휠의 이동 속도가 모바일 로봇의 이동 속도 보다 빠르면, 주행 모터를 가속할 수 있다.
보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 보조 휠의 이동 속도가 모바일 로봇의 이동 속도 보다 느리면, 주행 모터를 감속할 수 있다.
보조 휠 센서는 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과; 로드 셀 및 보조 휠에 연결된 스프링을 포함할 수 있다. 컨트롤러는 로드 셀의 센싱값에 따라 주행 모터의 속도를 가변시킬 수 있다.
스프링 길이가 증가되면, 컨트롤러는 주행 모터를 가속할 수 있고, 주행 휠이 무빙 워크에 진입하면, 컨트롤러는 주행 모터를 감속할 수 있다.
스프링 길이가 감소되면, 컨트롤러는 주행 모터를 감속할 수 있다.
컨트롤러는 스프링 길이 감소시, 주행 모터를 제1가속도로 감속하고, 주행 휠이 무빙 워크에 진입하면, 컨트롤러는 주행 모터를 제2가속도로 감속할 수 있다. 제2가속도는 제1가속도 보다 작을 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇을 제어할 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 모바일 로봇에 설치된 보조 휠 센서가 보조 휠의 이동 속도를 센싱하는 센싱 단계와; 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 보조 휠의 이동 속도가 모바일 로봇의 이동 속도 보다 빠르면, 주행 모터를 가속하고, 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 보조 휠의 이동 속도가 모바일 로봇의 이동 속도 보다 느리면, 주행 모터를 감속하는 변속 단계를 포함할 수 있다.
변속 단계는, 주행 모터를 가속 후, 주행 휠이 상기 무빙 워크에 진입되면, 주행 모터를 정지시킬 수 있다.
변속 단계는, 주행 모터를 감속 후, 주행 휠이 무빙 워크에 진입되면, 주행 모터를 정지시킬 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 스프링과 로드 셀의 간단한 구조로 보조 휠의 이동 속도 변화를 신뢰성 높게 센싱할 수 있다.
또한, 보조 휠과 로드 셀이 스프링에 의해 연결되어 보조 휠의 무빙 워크 진입시 발생될 수 있는 충격이 모바일 로봇으로 전달되는 것이 최소화될 수 있다.
또한, 모바일 로봇이 무빙 워크에 진입될 때, 모바일 로봇의 이동 속도와 무빙 워크의 이동 속도가 상이하면, 모바일 로봇이 무빙 워크의 이동 속도에 맞춰 가속되거나 감속될 수 있어, 모바일 로봇의 주행 휠이 무빙 워크에 안정적이고 부드럽게 진입될 수 있고, 모바일 로봇의 전복이나 흔들림이 최소화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 포함하는 AI 장치가 도시된 도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템과 연결되는 AI 서버가 도시된 도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 포함하는 AI 시스템이 도시된 도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇의 주행 경로가 도시된 도,
도 5는 발명의 실시 예에 따른 로봇의 보조 휠이 무빙 워크에 진입되기 이전일 때의 측면도,
도 6은 도 5에 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후 무빙 워크를 따라 이동될 때의 측면도,
도 7은 도 6에 도시된 주행 휠이 무빙 워크에 진입된 후 보조 휠과 함께 무빙 워크를 따라 이동될 때의 측면도,
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 도시된 순서도,
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 무빙 워크의 이동속도가 모바일 로봇의 이동속도 보다 빠를 때의 스프링 길이의 변화, 로드 셀에 의해 측정된 힘의 변화, 보조 휠의 이동 속도 변화, 주행 휠의 이동 속도 변화, 보조 휠의 가속도 변화 및 주행 휠의 가속도 변화가 도시된 도,
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 무빙 워크의 이동속도가 모바일 로봇의 이동속도 보다 느릴 때의 스프링 길이의 변화, 로드 셀에 의해 측정된 힘의 변화, 보조 휠의 이동 속도 변화, 주행 휠의 이동 속도 변화, 보조 휠의 가속도 변화 및 주행 휠의 가속도 변화가 도시된 도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면과 함께 상세히 설명하도록 한다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<자율 주행(Self-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 포함하는 AI 장치가 도시된 도이다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, AI 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(500) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(500)의 러닝 프로세서(540)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(500)의 러닝 프로세서(540)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(500) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템과 연결되는 AI 서버가 도시된 도이다.
도 2를 참조하면, AI 서버(500)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(500)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(500)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(500)는 통신부(510), 메모리(530), 러닝 프로세서(540) 및 프로세서(520) 등을 포함할 수 있다.
통신부(510)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(530)는 모델 저장부(531)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(531)는 러닝 프로세서(540)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 531a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(540)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(531a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(500)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(530)에 저장될 수 있다.
프로세서(520)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템을 포함하는 AI 시스템이 도시된 도이다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(500), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 500)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 500)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(500)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(500)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(500)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(500)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(500) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(500) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇의 주행 경로가 도시된 도이고, 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 로봇의 보조 휠이 무빙 워크에 진입되기 이전일 때의 측면도이며, 도 6은 도 5에 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후 무빙 워크를 따라 이동될 때의 측면도이고, 도 7은 도 6에 도시된 주행 휠이 무빙 워크에 진입된 후 보조 휠과 함께 무빙 워크를 따라 이동될 때의 측면도이다.
로봇(100a)은 주행 휠(201) 및 주행 모터(202)가 제공된 모바일 로봇(200)을 포함할 수 있다.
모바일 로봇(200)은 주행 휠(201)에 연결되어 주행 휠을 회전시키는 주행기구를 포함할 수 있고, 주행기구는 주행 모터(202)를 포함할 수 있다.
주행기구는 주행 모터(202)의 회전축이 주행 휠(201)에 직접 연결되어 주행 모터(202)의 회전축이 주행 휠(201)을 정,역 회전시키는 것이 가능하다.
주행기구는 주행 모터(202)의 구동력을 주행 휠(201)로 전달하는 기어 등의 동력전달부재를 더 포함할 수 있고, 주행 모터(202)의 구동시, 주행 휠(201)이 동력전달부재에 의해 정,역 회전되는 것이 가능하다.
모바일 로봇(200)은 주행 경로를 따라 주행될 수 있다.
주행 모터(202)의 구동시, 주행 휠(201)은 정,역 회전될 수 있고, 모바일 로봇(200)은 전진 또는 후퇴될 수 있다.
모바일 로봇(200)은 이동 방향을 좌나 우로 변경할 수 있는 조향기구를 포함할 수 있고, 모바일 로봇(200)을 주행 경로를 따라 좌회전되거나 우회전되면서 주행할 수 있다.
로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇일 수 있고, 로봇(100a)은 공항이나 관공서, 호텔, 마트, 백화점 등에서 사용될 수 있고, 사용자에게 각종 정보를 제공하는 안내 로봇이거나, 사용자의 물건을 운반해주는 포터 로봇이거나, 사용자가 직접 탑승하는 탑승 로봇 등일 수 있다.
이러한 로봇(100a)은 목적지까지 사용자와 함께 이동될 수 있고, 사용자를 목적지로 안내할 수 잇다.
사용자 등에 의해 목적지가 결정되면, 로봇(100a)은 목적지까지 도달되기 위한 주행 경로(P1)(P2)를 따라 주행할 수 있다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)이 주행할 수 있는 다수의 주행 경로(P1)(P2) 중 선택된 주행 경로를 따라 주행할 수 있다.
다수의 주행 경로(P1)(P2)는 출발지에서 목적지까기 도달되는 시간이 제일 짧은 최단 시간 주행경로와, 출발지에서 목적지까지 도달되는 주행거리가 제일 짧은 최단 거리 주행경로를 포함할 수 있다.
다수의 주행 경로(P1)(P2) 각각은 출발지에서 출발된 무빙 로봇(200)이 목적지까지 도달되기 전에 경유하는 적어도 하나의 경유지를 포함할 수 있다.
다수의 주행 경로(P1)(P2)는 무빙 워크(MW, 자동 보도, moving walkways)를 포함하는 여부에 따라, 구분될 수 있다.
무빙 워크(MW)는 무빙 워크(MW)의 길이 방향으로 이격된 한 쌍의 고정 바디(FB)를 포함할 수 있고, 무빙 워크(MW)의 길이 방향으로 이동되는 무빙 바디(MB)를 포함할 수 있다. 무빙 바디(MB)의 상면 높이는 고정 바디(FB)의 상면 높이 보다 낮을 수 있다.
사용자나 로봇(100a)은 한 쌍의 고정 바디(FB) 중 어느 하나의 위에서 무빙 바디(MB)로 이동될 수 있고, 무빙 바디(MB)에서 한 쌍의 고정 바디(FB) 중 다른 하나로 이동될 수 있다.
다수의 주행 경로(P1)(P2)는 무빙 워크(또는 자동 보도, moving walkways)를 포함하는 제1주행경로(P1)와, 무빙 워크(또는 자동 보도, moving walkways)를 포함하지 않는 적어도 하나의 제2주행경로(P2)를 포함할 수 있다.
로봇(100a)은 사용자가 각종 명령이나 정보를 입력할 수 있는 유저 인터페이스를 포함할 수 있다.
유져 인터페이스가 모바일 로봇(200)에 설치될 수 있고, 유져 인터페이스는 모바일 로봇(200)과 함께 로봇(100a)을 구성할 수 있고, 사용자는 모바일 로봇(200)에 접근하여 유저 인터페이스를 통해 각종 명령이나 정보를 입력할 수 있다.
이하, 유져 인터페이스는 모바일 로봇(200)에 설치된 입력부(120)인 예를 들어 설명하고, 편의를 위해 입력부(120)와 동일 부호를 병기하여 설명한다. 그러나, 본 실시예의 유져 인터페이스가 모바일 로봇(200)에 설치된 입력부(120)에 한정되지 않음은 물론이다.
유져 인터페이스(102)의 일 예는 사용자가 터치 입력하는 터치 스크린 등의 터치 인터페이스(121)를 포함할 수 있다. 터치 인터페이스(121)은 사용자의 터치가 센싱되면 터치 입력을 컨트롤러로 전송할 수 있다.
유저 인터페이스(120)의 다른 예는 사용자의 음성을 수신할 수 있는 마이크로폰(122)을 포함할 수 있다. 마이크로폰(122)은 음성인식 회로를 포함하는 음성인식모듈을 구성할 수 있고, 음성인식모듈에 의해 인식된 명령이나 정보는 컨트롤러로 전송할 수 있다.
유저 인터페이스(120)의 또 다른 예는 사용자가 소지한 물체(예를 들면, 신분증 등)를 센싱하는 센서를 포함할 수 있다. 이러한 센서는 스캐너(123)를 포함할 수 있다.
스캐너(123)는 사용자가 소지한 여권(Passport) 등의 신분증(ID 카드, Identification Card)를 스캔할 수 있다.
스캐너(123)에 의해 센싱될 수 있는 신분증은 여권 등의 신분증에 한정되지 않고, 사용자가 모바일 로봇(200)을 사용하기 위해 사용 권한을 부여받은 카드 등으로 구성될 수 있고, 사용자 나이와, 수하물 정보 및 건강 정도 등의 사용자 정보가 저장된 구성이면, 그 종류에 한정되지 않고 적용 가능함은 물론이다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)의 주행을 돕는 보조 휠(210)을 더 포함할 수 있다.
보조 휠(210)에는 모터 등의 구동원이 연결되지 않고, 주행 휠(201)에 의한 모바일 로봇(200)의 이동시, 모바일 로봇(200)의 이동에 따라 회전될 수 있다.
보조 휠(210)의 일 예는 모바일 로봇(200)의 하부에 배치된 캐스터일 수 있다. 그러나, 보조 휠(2010)은 캐스터에 한정되지 않고, 모바일 로봇(200)의 하중을 지지할 수 있으면서 모바일 로봇(200)의 이동을 안내할 수 있는 구성이면, 그 종류에 한정되지 않음은 물론이다.
보조 휠(210)은 주행 휠(201) 보다 앞에 위치되게 배치될 수 있고, 모바일 로봇(200)의 선단과 보조 휠(210) 사이의 거리는 모바일 로봇(200)의 선단과 주행 휠(201) 사이의 거리 보다 짧을 수 있다. 이 경우, 보조 휠(210)은 프론트 안내 휠일 수 있고, 주행 휠(201)은 리어 구동 휠일 수 있다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)의 주행 시, 보조 휠(210)의 이동 속도를 센싱할 수 있는 보조 휠 센서(220)를 포함할 수 있다. 보조 휠 센서(220)는 모바일 로봇(200)에 설치될 수 있고, 보조 휠(210)이 연결될 수 있다.
보조 휠 센서(220)는 보조 휠(210)이 직선 이동하는 속도를 센싱할 수 있다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)에 제공된 로드 셀(230)과; 로드 셀(220)에 연결된 스프링(240)을 포함할 수 있다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)에 장착되는 각종 부품을 지지하는 로봇 바디(203)을 포함할 수 있다. 로봇 바디(203)에는 로드 셀(230)이 장착되는 로드 셀 마우터(204)가 제공될 수 있다. 로드 셀 마운터(204)는 로드 셀(230)이 안착되는 로드 셀 안착면(205)를 포함할 수 있다. 로드 셀 안착면(205)는 대략 전방 하측의 경사방향을 향하게 형성될 수 있다.
스프링(240)은 로드 셀(230) 및 보조 휠(210) 각각과 연결될 수 있고, 로드 셀(230)과 보조 휠(210) 사이에 배치될 수 있다. 스프링(240)은 로드 셀(230)과 보조 휠(210) 사이의 거리에 따라 압축되거나 인장될 수 있다.
로드 셀(230)과 스프링(240)은 보조 휠 센서(220)를 구성할 수 있다. 로드 셀(230)과 스프링(240)의 결합체는 보조 휠 센서(220)의 일 예가 될 수 있다.
보조 휠 센서(220)의 다른 예는 광학식 센서 등으로 구성될 수 있고, 보조 휠(210)의 이동 속도를 센싱할 수 있는 구성이면, 그 종류에 한정되지 않음은 물론이다.
이하, 보조 쉴 센서(220)가 로드 셀(230)과 스프링(240)에 포함하는 예를 들어 설명한다.
보조 휠(210)은 보조 휠 센서(220)를 통해 모바일 로봇(200)과 연결될 수 있다.
로봇(100a)은 모바일 로봇(200)에 연결된 실린더(250)를 더 포함할 수 있다. 실린더(250)는 모바일 로봇(200)의 저면에 돌출되게 제공될 수 있다. 실린더(250)의 내부에는 스프링(240)이 수용되는 공간(252)이 형성될 수 있다.
보조 휠(210)은 휠(212)과, 휠(212)이 회전 가능하게 연결된 휠 커넥터(214)를 포함할 수 있다.
휠(212)의 회전축(213)은 휠 커넥터(214)에 형성된 축 지지바디(215)에 회전 가능하게 지지될 수 있다. 휠(212)은 축 지지바디(215)를 중심으로 회전될 수 있다.
휠 커넥터(214)에는 스프링(240) 중 일부가 수용되는 공간(216)이 형성될 수 있다.
휠 커넥터(214)는 내부에 공간(216)이 형성된 중공 통체 형상일 수 있고, 축 지지바디(215)는 휠 커넥터(214)에 일체로 형성될 수 있다.
휠 커넥터(214)는 일부가 실린더(250)에 삽입되게 배치되거나 실린더(250)의 일부가 삽입되게 배치될 수 있다.
실린더(250)와 휠 커넥터(214) 각각에는 스프링(240)이 수용되는 공간(216)(252)이 형성될 수 있다.
실린더(250)는 모바일 로봇(200)과 일체로 이동될 수 있고, 휠 커넥터(214)는 휠(212)과 일체로 이동될 수 있다.
휠 커넥터(214)는 로드 셀(230)과 이격될 수 있고, 휠 커넥터(214)와 로드 셀(230) 사이의 거리는 휠(212)의 위치에 의해 결정될 수 있다.
스프링(240)은 일단(242)이 커넥터(214)에 연결될 수 있고, 타단(244)이 로드 셀(230)에 연결될 수 있다. 스프링(240)의 타단(244)는 축 지지바디(215)에 연결될 수 있다.
스프링(240)의 일 예는 코일 스프링일 수 있다.
스프링(240)의 길이는 일단(242)부터 타단(244)까지의 직선 거리로 정의될 수 있다.
스프링(240)는 축 지지바디(215)와 로드 셀(230) 사이의 거리가 멀어지면, 인장될 수 있고, 축 지지바디(215)와 로드 셀(230) 사이의 거리가 가까워지면, 압축될수 있다.
로봇(100a)은 컨트롤러에 의해 제어될 수 있다.
컨트롤러의 일 예는 모바일 로봇(200)에 설치되어 모바일 로봇(200) 특히, 주행 모터(202)을 제어하는 프로세서(180)를 포함할 수 있다.
컨트롤러의 다른 예는 각종 기기(예를 들면, 스마트폰(100d) 등의 단말기나 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅장치 등)의 프로센서를 포함할 수 잇다.
컨트롤러의 또 다른 예는 서버(500)인 것이 가능하다.
컨트롤러가 모바일 로봇(200)에 설치될 경우, 컨트롤러는 모바일 로봇(200)과 함께 로봇(100a)를 구성할 수 잇다.
이하, 컨트롤러가 모바일 로봇(200)에 설치된 프로세서를 포함하는 예를 들어 설명하고, 편의를 위해 프로세서(180)와 동일 부호를 병기하여 설명한다. 그러나, 본 실시예의 컨트롤러가 모바일 로봇(200)에 설치된 프로세서(180)에 한정되지 않음은 물론이다.
컨트롤러는 주행 모터(202)를 제어할 수 있고, 주행 모터(202)의 속도가 가변되게 주행 모터(202)를 제어할 수 있다.
컨트롤러(180)는 보조 휠 센서(220) 특히, 로드 셀(230)의 센싱값에 따라 주행 모터(202)의 속도를 가변시킬 수 있다.
모바일 로봇(200)의 주행 시, 보조 휠(210)은 주행 휠(201)보다 먼저 무빙 워크(MW)에 진입될 수 있고, 보조 휠(210)은 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 무빙 워크(MW)를 따라 이동될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 '무빙 워크(MW)에 진입'은 무빙 워크(MW)의 무빙 바디(MB)에 올려지는 것으로 정의될 수 있다.
보조 휠(210)의 무빙 워크 진입은 보조 휠(210)이 무빙 바디(MB)의 상면에 올려진 상태를 의미할 수 있으며, 주행 휠(201)의 무빙 워크 진입은 주행 휠(201)이 무빙 바디(MB)의 상면에 올려진 상태를 의미할 수 있다.
한편, 모바일 로봇(200)의 무빙 워크 진입은 모바일 로봇(200) 중 보조 휠(210)이 무빙 바디(MB)의 상면에 올려진 상태를 의미할 수 있다.
모바일 로봇(200)는 무빙 워크(MW)의 이동 속도 보다 빠르거나 느린 속도로 무빙 워크(MW)에 진입될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 '무빙 워크(MW)의 이동 속도'는 무빙 바디(MB)가 한 쌍의 고정 바디(FB) 사이에서 직선 이동될 때의 속도로 정의될 수 있다.
또한, 모바일 로봇(200)의 이동 속도는 실질적으로 주행 휠(201)의 이동 속도(Va)에 의해 결정할 수 있고, 이하, 모바일 로봇(200)의 이동 속도와 주행 휠(201)의 이동 속도는 동일한 것으로 설명한다.
보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 보조 휠(210)과 주행 휠(201)의 속도 차가 클 경우, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 무빙 워크 진입 이전 보다 가속하거나 감속할 수 있다.
보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠르면, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 가속할 수 있다.
무빙 워크(MW)의 이동 속도가 모바일 로봇(200)의 이동 속도 보다 빠를 경우, 보조 휠(210)은 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 무빙 워크(MW)의 무빙 바디(MB)를 따라 이동될 때 모바일 로봇(200) 보다 빠른 속도로 이동될 수 있고, 이 경우, 보조 휠(210)에 연결된 스프링(240)은 이러한 속도 차에 의해 늘어날 수 있으며, 스프링(240)의 길이는 무빙 워크(MW) 진입 이전 보다 증가될 수 있다.
스프링(240)의 길이가 증가되면, 보조 휠(210)의 이동 속도가 모바일 로봇(200)의 이동 속도 보다 빠른 경우이고, 컨트롤러(180)는 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)가 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)와 비슷하거나 동일하도록 주행 모터(202)를 제어할 수 있다. 이를 위해, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)로 진입되기 이전 보다 가속할 수 있다.
한편, 주행 휠(201)이 무빙 워크(MV)에 진입하면, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 감속할 수 있고, 주행 모터(202)를 정지시킬 수 있다.
보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느리면, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 감속할 수 있다.
무빙 워크(MW)의 이동 속도가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느린 경우, 보조 휠(210)은 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 모바일 로봇(200) 보다 느린 속도(Vb)로 이동될 수 있고, 이 경우, 보조 휠(210)에 연결된 스프링(240)은 이러한 속도 차에 의해 압축될 수 있고, 스프링(240)의 길이는 무빙 워크 진입 이전 보다 감소될 수 있다.
스프링(240)의 길이가 감소되면, 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느린 경우이므로, 컨트롤러(180)은 모바일 로봇(200)의 이동 속도가 보조 휠(210)의 이동 속도와 비슷하거나 동일하도록 주행 모터(202)를 제어할 수 있다. 이를 위해, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)로 진입되기 이전 보다 감속할 수 있다.
스프링(240)의 길이(L) 감소시, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 다단 감속할 수 있다. 스프링(240)의 길이(L) 감소시, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 제1가속도로 감속할 수 있고, 주행 휠(201)이 무빙 워크(MV)에 진입하면, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 제2가속도로 감속할 수 있고, 주행 모터(202)를 정지시킬 수 있다.
제2가속도는 제1가속도 보다 작을 수 있다.
스프링(240)의 길이(L) 감소시, 모바일 로봇(200)은 음의 제1가속도로 빠르게 감속되다가, 주행 휠(201)이 무빙 워크(MV)에 진입하면, 음의 제2가속도로 천천히 감속될 수 있고, 시간이 경과함에 따라 무빙 워크(MV) 위에서 정지될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇 시스템의 제어 방법이 도시된 순서도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 무빙 워크의 이동속도가 모바일 로봇의 이동속도 보다 빠를 때의 스프링 길이의 변화, 로드 셀에 의해 측정된 힘의 변화, 보조 휠의 이동 속도 변화, 주행 휠의 이동 속도 변화, 보조 휠의 가속도 변화 및 주행 휠의 가속도 변화가 도시된 도이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 무빙 워크의 이동속도가 모바일 로봇의 이동속도 보다 느릴 때의 스프링 길이의 변화, 로드 셀에 의해 측정된 힘의 변화, 보조 휠의 이동 속도 변화, 주행 휠의 이동 속도 변화, 보조 휠의 가속도 변화 및 주행 휠의 가속도 변화가 도시된 도이다.
도 9 및 도 10에 도시된 Acca는 주행 휠(201)의 가속도일 수 있고, Accb는 보조 휠(210)의 가속도일 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 주행 휠(201) 및 주행 모터(202)가 제공된 모바일 로봇(200)에 보조 휠(210)의 이동 속도를 센싱하는 보조 휠 센서(220)가 설치된 로봇을 제어할 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 보조 휠 센서(220)가 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)를 센싱하는 센싱 단계(S1)와; 주행 모터(202)를 가속하거나 감속하는 변속 단계를 포함할 수 있다.
센싱 단계(S1)는 모바일 로봇(200)의 주행시 실시될 수 있고, 보조 휠 센서(220)는 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)를 센싱하여 주기적으로 컨트롤러(180)에 전송할 수 있다.
센싱 단계(S1)는 모바일 로봇(200)이 무빙 워크(MW)를 통과하는 주행 경로로 주행되는 동안 실시될 수 있고, 변속 단계는 센싱 단계(S1)의 도중에 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입(S2)되면 개시될 수 있다.
모바일 로봇(200)이 무빙 워크(MW)에 진입할 때, 보조 휠(201)은 높이가 더 높은 고정 바디(FA) 위에서 높이가 낮은 무빙 바디(MB) 위로 옮겨질 수 있다.
보조 휠(201)이 고정 바디(FA) 위에서 무빙 바디(MB) 위로 이동되는 동안 보조 휠(201)의 가속도(Accb)는 순간적으로 양의 가속도로 증가될 수 있고, 보조 휠(201)이 무빙 바디(MB) 위에 안착되면, 보조 휠(201)의 가속도(Accb)는 설정 음의 가속도(SAcc) 이하로 전환되었다가 다시 설정 음의 가속도(SAcc) 이상으로 상승될 수 있고, 감속된 보조 휠(201)이 정속 이동되는 무빙 바디(MB)를 따라 이동되기 시작하면, 보조 휠(201)의 가속도는 0이 될 수 있다.
보조 휠(201)의 가속도가 설정 음의 가속도(SAcc) 이하로 전환되었다가 설정 음의 가속도(SAcc) 이상으로 상승되는 것은 힘 센서(F)에서 센싱된 힘의 변화량에 따라 센싱될 수 있고, 컨트롤러(180)는 상기와 같이, 힘 센서(F)에서 센싱된 힘의 변화량이 설정치 이상이면, 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입된 것으로 판단할 수 있다.(S2)
컨트롤러(180)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입된 것으로 판단되면, 변속 단계를 실시할 수 있다.
변속 단계는 모바일 로봇(200)이 가속되었다가 정지되는 가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)를 포함할 수 있다.
변속 단계는 모바일 로봇(200)이 감속된 후 정지되는 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)를 포함할 수 있다.
가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)와 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 로봇(100a)이 무빙 워크(MW)를 통과한 동안 선택적으로 실시될 수 있다.
로봇 시스템의 제어 방법은 센싱 단계(S1)가 진행되는 도중에 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면, 가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)을 실시하거나 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)를 실시할 수 있다.
가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)로 진입되고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠르면, 실시될 수 있다.
가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)는 컨트롤러(180)가 주행 모터(202)를 가속하는 가속 과정(S3)(S4)을 포함할 수 있다.
가속 과정(S3)(S4)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되고, 보조 휠(201)의 진입 후, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠르면 개시될 수 있고, 모바일 로봇(200)을 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되기 이전 보다 가속될 수 있다.
도 9를 참조하면, 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입한 후, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠르면, 스프링(240)의 길이(x)는 시간이 경과함에 따라 보조 휠(201)과 모바일 로봇(200)의 속도 차(Vb-Va)에 의해 점차 길어질 수 있고, 보조 휠 센서(220) 특히, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)은 점차 감소될 수 있다.
컨트롤러(180)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후 보조 휠 센서(220)에 의해 센싱된 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)와 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)를 비교할 수 있고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠른 것으로 판단할 수 있으며, 주행 모터(202)를 가속할 수 있다.(S3)(S4)
컨트롤러(180)은 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)이 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입되기 이전의 압력 보다 설정 압력만큼 더 낮은 기준저압(SF1) 이하이면, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 빠른 것으로 판단할 수 있고, 주행 모터(202)를 가속할 수 있다.(S3)(S4)
가속 과정(S3)(S4)시 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 양의 제1가속도(Acc1)로 가속시킬 수 있다.
가속 과정(S3)(S4)는 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 종료될 수 있다.
변속 단계 특히, 가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)는 주행 모터(202)를 가속 후, 주행 휠(202)이 무빙 워크(MW)에 진입되면, 주행 모터(202)를 정지시킬 수 있다.
가속 중이던 주행 모터(202)를 정지시키기 위해, 가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)는 가속 과정(S3)(S4) 후 실시되는 감속 과정(S5)(S6)(S7)을 더 포함할 수 있다.
감속 과정(S5)(S6)(S7)는 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 실시될 수 있다.(S5)(S6)
감속 과정(S5)(S6)(S7)시, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 음의 제2가속도(Acc2)로 감속시킬 수 있고, 주행 모터(202)는 점차 감속된 후 정지될 수 있다.(S6)(S7)
감속 과정(S5)(S6)(S7)은 주행 모터(202)의 속도가 0이면 종료(S7)될 수 있고, 가속 단계(S3)(S4)(S5)(S6)(S7)는 완료될 수 있다.
한편, 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느리면, 실시될 수 있다.
감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 컨트롤러(180)가 주행 모터(202)를 감속하는 감속 과정(S8)(S9)을 포함할 수 있다.
감속 과정(S8)(S9)은 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되고, 보조 휠(201)의 진입 후, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느리면 실시될 수 있고, 모바일 로봇(200)을 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되기 이전 보다 감속될 수 있다.
도 10을 참조하면, 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입한 후, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느리면, 스프링(240)의 길이(x)는 모바일 로봇(200)과 보조 휠(201)의 속도 차(Va-Vb)에 의해 점차 짧아질 수 있고, 보조 휠 센서(220) 특히, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)은 점차 증가될 수 있다.
컨트롤러(180)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후 보조 휠 센서(220)에 의해 센싱된 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)와 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)를 비교할 수 있고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느리면, 주행 모터(202)를 감속할 수 있다.(S8)(S9)
컨트롤러(180)은 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)이 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입되기 이전의 압력 보다 설정 압력만큼 더 높은 기준고압(SF2) 이상이면, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va) 보다 느린 것으로 판단할 수 있고, 주행 모터(202)를 감속할 수 있다.(S8)(S9)
감속 과정(S8)(S9)시 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 음의 제3가속도(Acc2)로 감속시킬 수 있다.
감속 과정(S8)(S9)은 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 종료될 수 있다.
변속 단계 특히, 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 주행 모터(202)를 감속 후, 주행 휠(202)이 무빙 워크(MW)에 진입되면, 주행 모터(202)를 정지시킬 수 있다.
감속 중이던 주행 모터(202)를 정지시키기 위해, 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 감속 과정(S8)(S9) 후 실시되는 추가 감속 과정(S10)(S11)(S12)을 더 포함할 수 있다.
추가 감속 과정(S10)(S11)(S12)는 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 실시될 수 있다.(S11)(S12)
추가 감속 과정(S10)(S11)(S12)시, 컨트롤러(180)는 주행 모터(202)를 음의 제4가속도(Acc4)로 감속시킬 수 있고, 주행 모터(202)는 점차 감속된 후 정지될 수 있다.(S10)(S11)
추가 감속 과정(S10)(S11)(S12)은 주행 모터(202)의 속도가 0이면 종료(S12)될 수 있고, 감속 단계(S8)(S9)(S10)(S11)(S12)는 완료될 수 있다.
한편, 로봇 시스템의 제어 방법은 보조 휠 센서(220)가 보조 휠(210)의 이동 속도(Vb)를 센싱하는 센싱 단계(S1)의 도중에 주행 모터(202)를 등속으로 유지시키는 등속 단계(S13)(S14)(S15)를 포함할 수 있다.
등속 단계(S13)(S14)(S15)는 보조 휠(210)의 무빙 워크(MW) 진입 후, 모바일 로보(200)의 이동 속도(Va)를 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW) 진입되기 이전과 동일한 속도로 유지한 후 정지시키는 단계일 수 있다.
등속 단계(S13)(S14)(S15)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)와 동일하거나 근접할 경우, 실시될 수 있고, 등속 단계(S13)(S14)(S15)는 컨트롤러(180)가 주행 모터(202)의 현재 속도를 등속으로 유지하는 등속 과정을 포함할 수 있다.
등속 과정시, 모바일 로봇(200)은 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되기 전과 동일한 속도로 이동될 수 있다.
보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입한 후, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)와 같거나 근접하면, 스프링(240)의 길이(x)는 설정 범위 내에서 유지될 수 있고, 보조 휠 센서(220) 특히, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)은 크게 변동되지 않고, 설정범위 내에서 유지될 수 있다.
컨트롤러(180)는 보조 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후 보조 휠 센서(220)에 의해 센싱된 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)와 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)를 비교할 수 있고, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)와 동일하거나 근접하면, 주행 모터(202)를 현재의 속도로 계속 구동할 수 있다.
컨트롤러(180)은 보조 휠(210)이 무빙 워크(MW)에 진입된 후, 로드 셀(230)에 작용되는 압력(F)이 기준고압(SF2)과 기준저압(SF1) 사이의 범위를 유지하면, 보조 휠(201)의 이동 속도(Vb)가 모바일 로봇(200)의 이동 속도(Va)와 동일하거나 근접한 것으로 판단할 수 있고, 주행 모터(202)를 가속하거나 감속하지 않고, 등속 유지할 수 있다.
등속 과정은 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 종료될 수 있다.
등속 단계(S13)(S14)(S15)는 주행 모터(202)를 등속 유지하다가, 주행 휠(202)이 무빙 워크(MW)에 진입되면, 주행 모터(202)를 정지시킬 수 있다.
등속 유지 중이던 주행 모터(202)를 정지시키기 위해, 등속 단계(S13)(S14)(S15)는 등속 과정 후 실시되는 감속 과정(S14)(S15)를 포함할 수 있다. 감속 과정(S14)(S15)는 주행 휠(201)이 무빙 워크(MW)에 진입되면 실시될 수 있다.
감속 과정(S14)(S15)시, 주행 모터(202)의 속도가 0이면 감속과정은 종료될 수 있고, 등속 단계(S13)(S14)(S15)는 완료될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
200: 모바일 로봇 201: 주행 휠
202: 주행 모터 210: 보조 휠
230: 로드 셀 240: 스프링

Claims (20)

  1. 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과;
    상기 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과;
    상기 로드 셀에 연결된 스프링과;
    상기 스프링과 연결된 보조 휠과;
    상기 로드 셀의 센싱값에 따라 상기 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 포함하고,
    상기 스프링 길이가 증가되면, 상기 컨트롤러는 상기 주행 모터를 가속하고,상기 주행 휠이 무빙 워크에 진입하면, 상기 컨트롤러는 상기 주행 모터를 감속하는 로봇 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 로봇에 연결되고 내부에 상기 스프링이 수용되는 공간이 형성된 실린더를 더 포함하고,
    상기 실린더는 상기 모바일 로봇의 저면에 돌출되게 제공된 로봇 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 보조 휠은
    휠과,
    상기 휠이 회전 가능하게 연결된 휠 커넥터를 포함하고,
    상기 휠 커넥터는 상기 스프링 중 일부가 수용되는 공간이 형성된 로봇 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 로봇에 연결된 실린더를 포함하고,
    상기 보조 휠은
    휠과,
    상기 휠이 회전 가능하게 연결되고 일부가 상기 실린더에 삽입되거나 상기 실린더의 일부가 삽입된 휠 커넥터를 포함하고,
    상기 실린더와 휠 커넥터 각각에는 상기 스프링이 수용되는 공간이 형성된 로봇 시스템.
  6. 삭제
  7. 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과;
    상기 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과;
    상기 로드 셀에 연결된 스프링과;
    상기 스프링과 연결된 보조 휠과;
    상기 로드 셀의 센싱값에 따라 상기 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 포함하고,
    상기 스프링 길이가 감소되면, 상기 컨트롤러는 상기 주행 모터를 감속하는 로봇 시스템.
  8. 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과;
    상기 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과;
    상기 로드 셀에 연결된 스프링과;
    상기 스프링과 연결된 보조 휠과;
    상기 로드 셀의 센싱값에 따라 상기 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 포함하고,
    상기 컨트롤러는 상기 스프링 길이 감소시, 상기 주행 모터를 제1가속도로 감속하고, 상기 주행 휠이 무빙 워크에 진입하면, 상기 컨트롤러는 상기 주행 모터를 제2가속도로 감속하고,
    상기 제2가속도는 상기 제1가속도 보다 작은 로봇 시스템.
  9. 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과;
    보조 휠과;
    상기 모바일 로봇에 설치되고 상기 보조 휠이 연결되어 상기 보조 휠의 이동 속도를 센싱하는 보조 휠 센서 및
    컨트롤러를 포함하고,
    상기 보조 휠 센서는
    상기 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과;
    상기 로드 셀 및 보조 휠에 연결된 스프링을 포함하며,
    상기 컨트롤러는 상기 로드 셀의 센싱값에 따라 상기 주행 모터의 속도를 가변시키고,
    상기 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 상기 보조 휠의 이동 속도가 상기 모바일 로봇의 이동 속도 보다 빠르면, 상기 주행 모터를 가속하고, 상기 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 상기 보조 휠의 이동 속도가 상기 모바일 로봇의 이동 속도 보다 느리면, 상기 주행 모터를 감속하는 컨트롤러를 포함하는 로봇 시스템.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 주행 휠 및 주행 모터가 제공된 모바일 로봇과, 상기 모바일 로봇에 제공된 로드 셀과, 상기 로드 셀에 연결된 스프링과, 상기 스프링과 연결된 보조 휠과, 상기 로드 셀의 센싱값에 따라 상기 주행 모터의 속도를 가변시키는 컨트롤러를 제어하는 로봇 시스템의 제어 방법에 있어서,
    상기 모바일 로봇에 설치된 보조 휠 센서가 보조 휠의 이동 속도를 센싱하는 센싱 단계와;
    상기 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 상기 보조 휠의 이동 속도가 상기 모바일 로봇의 이동 속도 보다 빠르면, 상기 주행 모터를 가속하고, 상기 보조 휠이 무빙 워크에 진입된 후, 상기 보조 휠의 이동 속도가 상기 모바일 로봇의 이동 속도 보다 느리면, 상기 주행 모터를 감속하는 변속 단계를 포함하는 로봇 시스템의 제어방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 변속 단계는, 상기 주행 모터를 가속 후, 상기 주행 휠이 상기 무빙 워크에 진입되면, 상기 주행 모터를 정지시키는 로봇 시스템의 제어방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 변속 단계는, 상기 주행 모터를 감속 후, 상기 주행 휠이 상기 무빙 워크에 진입되면, 상기 주행 모터를 정지시키는 로봇 시스템의 제어방법.
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