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불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법

  • 기술번호 : KST2015012492
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법에 관한 것으로, (a) 출발 위치와 목표 위치에 대한 복수의 예비 경로를 생성하는 단계와; (b) 상기 자율 이동 로봇의 주행에 대한 모션 불확실성과, 상기 예비 경로 상에 상기 자율 이동 로봇의 위치 감지를 위해 배치된 적어도 하나의 위치 추정 센서에 대한 센서 불확실성을 조합하여, 상기 각 예비 경로에 대한 적어도 하나의 조합 불확실성을 산출하는 단계와; (c) 상기 각 예비 경로에 대해 산출된 상기 조합 불확실성을 이용하여 상기 복수의 예비 경로 각각에 대한 경로 비용을 산출하는 단계와; (d) 상기 복수의 예비 경로 각각에 대해 산출된 상기 경로 비용을 비교하여 상기 복수의 예비 경로 중 최종 경로를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 자율 이동 로봇의 운동 모델의 불확실성과 위치 추정 센서의 센서 모델의 불확실성을 조합하여 자율 이동 로봇에서 예상되는 불확실성을 최소화하고, 이에 기반한 최적의 경로를 생성될 수 있다.
Int. CL G05D 1/02 (2006.01) G05D 3/00 (2006.01)
CPC G05D 1/0217(2013.01)
출원번호/일자 1020110142321 (2011.12.26)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1436858-0000 (2014.08.27)
공개번호/일자 10-2013-0074310 (2013.07.04) 문서열기
공고번호/일자 (20140902) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.12.26)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정우진 대한민국 서울특별시 종로구
2 김지웅 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인남촌 대한민국 서울특별시 종로구 새문안로*길 **, 도렴빌딩 ***호 (도렴동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2011-1033525-16
2 [공지예외적용대상(신규성, 출원시의 특례)증명서류]서류제출서
[Document Verifying Exclusion from Being Publically Known (Novelty, Special Provisions for Application)] Submission of Document		 2011.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2011-1049328-47
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0433487-32
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2013-0774256-10
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.12.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0901951-16
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2014-0188235-51
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2014.06.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0395537-81
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.07.08 수리 (Accepted) 1-1-2014-0642221-40
11 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2014.07.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2014-0642222-96
12 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2014.08.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0537264-19
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법에 있어서,(a) 출발 위치와 목표 위치에 대한 복수의 예비 경로를 생성하는 단계와;(b) 상기 자율 이동 로봇의 주행에 대한 모션 불확실성과, 상기 예비 경로 상에 상기 자율 이동 로봇의 위치 감지를 위해 배치된 적어도 하나의 위치 추정 센서에 대한 센서 불확실성을 조합하여, 상기 각 예비 경로에 대한 적어도 하나의 조합 불확실성을 산출하는 단계와;(c) 상기 각 예비 경로에 대해 산출된 상기 조합 불확실성을 이용하여 상기 복수의 예비 경로 각각에 대한 경로 비용을 산출하는 단계와;(d) 상기 복수의 예비 경로 각각에 대해 산출된 상기 경로 비용을 비교하여 상기 복수의 예비 경로 중 최종 경로를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계에서 상기 조합 불확실성은 기 설정된 위치 추정 알고리즘에 따른 상기 모션 불확실성의 산출 과정에 상기 센서 불확실성에 따른 센서 확률이 적용되어 산출되는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서 상기 위치 추정 알고리즘은 몬테카를로 위치 추정(Monte Carlo Localization : MCL) 알고리즘이 적용되는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 (b) 단계는(b1) 상기 각 예비 경로에 복수의 경로 포인트를 설정하는 단계와;(b2) 상기 각 경로 포인트에 대해, (b21) 상기 몬테카를로 위치 추정(Monte Carlo Localization : MCL) 알고리즘에 기초하여 기 설정된 개수의 제1 샘플이 상기 모션 불확실성이 반영된 제2 샘플로 발산하는 단계와, (b22) 상기 제2 샘플 각각에 상기 센서 확률이 할당되는 단계와, (b23) 상기 센서 확률이 할당된 상기 제2 샘플이 상기 몬테카를로 위치 추정(Monte Carlo Localization : MCL) 알고리즘에 기초하여 제3 샘플로 수렴하는 단계와, (b24) 상기 제3 샘플에 기초하여 포인트 불확실성이 산출되는 단계가 적용되는 단계와;(b3) 상기 각 경로 포인트에 대한 상기 포인트 불확실성이 상기 복수의 조합 불확실성으로 산출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 (b24) 단계에서 상기 포인트 불확실성은 상기 제3 샘플의 공분산 행렬의 대각합(Trace)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 (c) 단계는(c1) 상기 각 경로 포인트에 대해 산출된 상기 포인트 불확실성들의 평균을 평균 불확실성으로 산출하는 단계와;(c2) 상기 목표 위치에 대해 산출된 상기 포인트 불확실성을 최종점 불확실성으로 설정하는 단계와;(c3) 상기 평균 불확실성과 상기 최종점 불확실성의 가중치 합에 따라 상기 경로 비용을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 (b2) 단계는상기 제3 샘플의 공분산 행렬의 고유값(Eigenvalue)을 최대 불확실성으로 산출하는 단계와;상기 최대 불확실성이 기 설정된 임계값 이상인 경우, 해당 예비 경로를 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
8 8
제4항에 있어서,상기 (b22) 단계에서 상기 센서 확률은 해당 경로 포인트와 상기 위치 추정 센서와의 거리를 평균으로 하는 정규 분포 모델에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
9 9
제1항, 또는 제3항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,상기 자율 이동 로봇의 주행에 대한 운동 모델은 오도메트리(Odometry) 운동 모델이 적용되는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
10 10
제4항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,상기 (b22) 단계는(b221) 해당 경로 포인트에서의 상기 자율 이동 로봇의 위치 추정에 적용 가능한 적어도 하나의 상기 위치 추정 센서 중 어느 하나를 선택하는 단계와;(b222) 상기 선택된 위치 추정 센서에 대한 상기 센서 확률이 할당되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 (b221) 단계는상기 제2 샘플의 공분산 행렬의 최대 고유값에 대한 고유 벡터를 산출하는 단계와,상기 제2 샘플들의 중심점을 검출하는 단계와;상기 중심점과 상기 위치 추정 센서를 연결하는 직선과 상기 고유 벡터가 이루는 각도를 산출하는 단계와;상기 산출된 각도 중 가장 작은 각도를 갖는 위치 추정 센서가 선택되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 불확실성을 이용한 자율 이동 로봇의 경로 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.