맞춤기술찾기

이전대상기술

2차원 레이저 스캐너를 이용한 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2018014572
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 저가의 2차원 레이저 스캐너를 이용하여 계층적 구조 기반의 3차원 고정밀 맵을 제작하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 장치 및 방법에 관한 것으로, 저가의 2차원 레이저 스캐너를 이용하여 3차원 고정밀 맵을 제작할 수 있다.
Int. CL G09B 29/00 (2006.01.01) G01S 17/89 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020170138077 (2017.10.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0118500 (2018.10.31) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170051631   |   2017.04.21
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.10.24)
심사청구항수 13

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 명현 대전광역시 유성구
2 김형진 대전광역시 유성구
3 정광익 대전광역시 유성구
4 송승원 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-1047971-56
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2017.11.22 수리 (Accepted) 1-1-2017-1162208-68
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.01.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0038186-21
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.03.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.04.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0055010-74
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0262854-13
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.06.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0591380-54
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.06.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-0591379-18
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.06.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-0591544-45
10 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.10.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-1064112-42
11 등록결정서
Decision to grant
2018.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0739458-90
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이동 로봇의 이동 경로 상에 형성된 노드들(nodes)에 기초하여 지역 맵(Map)을 생성하는 단계;상기 노드들을 그룹핑하여 상기 지역 맵에 계층적 구조 형태의 전역 맵을 생성하는 단계; 및상기 지역 맵 및 상기 전역 맵의 계층간 반복 최적화를 통해 최적화 맵을 제작하는 단계를 포함하되,상기 최적화 맵을 제작하는 단계는계층적 구속 조건(constraint)를 이용하여 상기 지역 맵 및 상기 전역 맵 중 어느 하나의 최적화를 수행하고, 그 외 하나의 최적화를 수행하는계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 지역 맵을 생성하는 단계는이동 경로에 따른 상기 이동 로봇의 2차원 푸시 브룸 레이더(2D push­broom LiDAR)로부터 측정된 센서 정보와, 상기 이동 로봇의 오도메트리(odometry) 정보를 이용하여 상기 노드들을 형성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 지역 맵을 생성하는 단계는상기 이동 로봇의 이동에 따라 축적된 상기 노드들의 노드 구속조건(constraint)을 이용하여 그래프­구조(graph­structure)의 상기 지역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 전역 맵을 생성하는 단계는상기 지역 맵을 형성하는 상기 노드들을 일정 간격에 따라 그룹핑하여 슈퍼 노드들(super nodes)을 형성하고, 상기 형성된 슈퍼 노드들을 연결하여 상기 전역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 전역 맵을 생성하는 단계는상기 슈퍼 노드들에 루프 클로징(loop closing) 구속 조건(constraint)을 이용하여 상기 전역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
6 6
삭제
7 7
제1항에 있어서,상기 최적화 맵을 제작하는 단계는상기 지역 맵 및 상기 전역 맵 중 수행된 어느 하나의 최적화를 상기 그 외 하나에 적용하여 최적화를 수행함으로써, 3차원의 상기 최적화 맵을 제작하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
8 8
이동 로봇의 이동 경로 상에 형성된 노드들(nodes)에 기초하여 지역 맵(Map)을 생성하고, 상기 노드들을 그룹핑하여 계층적 구조 형태의 전역 맵을 생성하는 단계; 상기 지역 맵 및 상기 전역 맵의 계층간 반복 최적화를 수행하는 단계; 및상기 최적화에 따라 재 생성된 지역 맵에 기초하여 최적화 맵을 제작하는 단계를 포함하되,상기 계층간 반복 최적화를 수행하는 단계는계층적 구속 조건(constraint)를 이용하여 상기 지역 맵 및 상기 전역 맵 중 어느 하나의 최적화를 수행하고, 그 외 하나의 최적화를 수행하는계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
9 9
삭제
10 10
제8항에 있어서,상기 최적화 맵을 제작하는 단계는상기 지역 맵 및 상기 전역 맵에 대한 최적화 후, 상기 생성된 지역 맵에 포함된 노드 구속 조건(constraint)을 제거하고, 상기 최적화에 따라 변경된 노드들 간의 변경 노드 구속조건(constraint)을 이용하여 상기 재 생성된 지역 맵으로부터 3차원의 상기 최적화 맵을 제작하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 방법
11 11
이동 로봇의 이동 경로 상에 형성된 노드들(nodes)에 기초하여 지역 맵(Map)을 생성하고, 상기 노드들을 그룹핑하여 계층적 구조 형태의 전역 맵을 생성하는 맵 생성부; 및상기 지역 맵 및 상기 전역 맵의 계층간 반복 최적화를 수행하여 최적화 맵을 제작하는 최적화 수행부를 포함하되,상기 최적화 수행부는 계층적 구속 조건(constraint)를 이용하여 상기 지역 맵 및 상기 전역 맵 중 어느 하나의 최적화를 수행하고, 그 외 하나의 최적화를 수행하여 3차원의 상기 최적화 맵을 제작하는계층적 구조 기반의 맵 제작 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 맵 생성부는 이동 경로에 따른 상기 이동 로봇의 2차원 푸시 브룸 레이더(2D push­broom LiDAR)로부터 측정된 센서 정보와, 상기 이동 로봇의 오도메트리(odometry) 정보로부터 축적된 상기 노드들의 노드 구속조건(constraint)을 이용하여 그래프­구조(graph­structure)의 상기 지역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 맵 생성부는 상기 지역 맵을 형성하는 상기 노드들을 일정 간격에 따라 그룹핑하여 슈퍼 노드들(super nodes)을 형성하고, 상기 형성된 슈퍼 노드들의 루프 클로징(loop closing) 구속 조건(constraint)을 이용하여 상기 전역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 장치
14 14
삭제
15 15
제11항에 있어서,상기 맵 생성부는상기 지역 맵 및 상기 전역 맵에 대한 최적화 후, 상기 생성된 지역 맵에 포함된 노드 구속 조건을 제거하고, 상기 최적화에 따라 변경되는 노드들 간의 변경 노드 구속조건(constraint)을 이용하여 지역 맵을 재 생성하며,상기 최적화 수행부는상기 재 생성된 지역 맵으로부터 3차원의 상기 최적화 맵을 제작하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 장치
16 16
제11항에 있어서,상기 이동 로봇의 오도메트리 정보를 획득하는 인코더를 더 포함하고,상기 맵 생성부는상기 획득된 오도메트리 정보에 기초하여 상기 지역 맵을 생성하는 계층적 구조 기반의 맵 제작 장치
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20180307232 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
DOCDB 패밀리 정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국과학기술원 대분류: 산업기술혁신사업/ 중분류: 로봇산업융합핵심기술개발사업 / 소분류: 로봇산업융합색심기술개발사업 (RCMS)자율적 지식습득과 상황 적응적 지식응용을 통하여 무경험 상황에서 주어진 작업을 80% 이상 수행할 수 있는 로봇작업지능기술 개발(2017)
2 산업통상자원부 고려대학교산학협력단 대분류: 산업기술혁신사업/ 중분류: 로봇산업융합핵심기술개발사업 / 소분류: 로봇산업융합색심기술개발사업 (RCMS) 환경변화에 강인한 실내외 통합 자율주행을 위한 학습형 로봇이동지능기술 개발(2018)