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지도 영상에 포함된 시맨틱 객체에 대한 세그먼테이션 정보를 획득하는 단계;상기 세그먼테이션 정보를 기반으로 한 영역 지도를 생성하는 단계;상기 영역 지도에서 출발점과 도착점 사이의 복수의 경로를 생성하는 단계;상기 생성된 복수의 경로에 비용 함수(Cost function)를 적용하여, 최적의 경로를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제1항에 있어서,상기 세그먼테이션 정보를 획득하는 단계는,상기 지도 영상을 입력받는 단계;상기 입력받은 지도 영상을 영역 검출을 위한 데이터 셋에 의해 학습된 세그먼테이션 신경망에 입력하여, 세그먼테이션 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제2항에 있어서,상기 영역 검출을 위한 데이터 셋은,상기 지도 영상을 픽셀 단위로 복수의 클래스로 분류한 데이터 셋인 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제3항에 있어서,상기 복수의 클래스는,배경, 차도, 횡단보도, 인도, 우레탄, 실내바닥, 점자블럭, 보행자우선도로, 초목길, 흙길, 실내주차장바닥, 평평한 연석, 올라가는 연석, 내려가는 연석 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제4항에 있어서,상기 영역 지도는,상기 지도 영상에서 상기 복수의 클래스 별로 색상을 달리한 지도인 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 경로를 생성하는 단계는,RRT(Rapidly Exploring Random Trees) 알고리즘을 통해 상기 영역 지도에서 출발점과 도착점 사이의 복수의 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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제6항에 있어서,상기 비용 함수는,주행 거리, 인도 경계석을 등판하는 횟수, 인도 경계석을 하강하는 횟수, 주행 위험 지역 개수를 비용(Cost)으로 적용하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 방법
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지도 영상에 포함된 시맨틱 객체에 대한 세그먼테이션 정보를 획득하는 세그먼테이션 정보 획득부;상기 세그먼테이션 정보 획득부로부터 획득한 상기 세그먼테이션 정보를 기반으로 한 영역 지도를 생성하는 영역 지도 생성부;상기 영역 지도에서 출발점과 도착점 사이의 복수의 경로를 생성하고, 상기 생성된 복수의 경로에 비용 함수(Cost function)를 적용하여, 최적의 경로를 선택하는 경로 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇의 주행 계획 장치
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이동체;상기 이동체의 주행 계획을 생성하기 위하여, 지도 영상에 포함된 시맨틱 객체에 대한 세그먼테이션 정보를 획득하는 세그먼테이션 정보 획득부, 상기 세그먼테이션 정보 획득부로부터 획득한 상기 세그먼테이션 정보를 기반으로 한 영역 지도를 생성하는 영역 지도 생성부, 상기 영역 지도에서 출발점과 도착점 사이의 복수의 경로를 생성하고, 상기 생성된 복수의 경로에 비용 함수(Cost function)를 적용하여, 최적의 경로를 선택하는 경로 생성부를 포함하는 주행 계획 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 로봇
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