초록 ▼

본 발명은 대규모 매장, 공장 등에서 사용되는 물류 운송 로봇에 관한 것으로, 본 발명에 따른 자율 주행 물류 운송 로봇은 물류를 적재하는 본체부(10), 상기 본체부(10)를 이동시키는 이송부(20) 및 상기 본체부(10)에 구비되는 라이다부(30)로 구성되어, 상기 라이다부(30)가 설정된 목표를 3차원 공간에서 감지하여 3차원 라이다 데이터를 생성하면, 상기 본체부(10)가 3차원 라이다 데이터를 가공하여 상기 목표를 추종하고, 상기 이송부(20)가 제어 명령에 따라 상기 본체부(10)를 이동시키는 자율 주행 물류 운송 로봇으

본 발명은 대규모 매장, 공장 등에서 사용되는 물류 운송 로봇에 관한 것으로, 본 발명에 따른 자율 주행 물류 운송 로봇은 물류를 적재하는 본체부(10), 상기 본체부(10)를 이동시키는 이송부(20) 및 상기 본체부(10)에 구비되는 라이다부(30)로 구성되어, 상기 라이다부(30)가 설정된 목표를 3차원 공간에서 감지하여 3차원 라이다 데이터를 생성하면, 상기 본체부(10)가 3차원 라이다 데이터를 가공하여 상기 목표를 추종하고, 상기 이송부(20)가 제어 명령에 따라 상기 본체부(10)를 이동시키는 자율 주행 물류 운송 로봇으로서, 상기 본체부(10)가 상기 이송부(20)에 동력을 전달하는 모터(13), 상기 모터(13)를 제어하는 모터 구동 보드(14), 상기 모터 구동 보드(14)와 상기 라이다부(30)를 제어하는 PC(15) 및 배터리(16)와 배터리를 제어하여 상기 모터 구동 보드(14) 및 PC(15)에 전력을 공급하는 전력 공급 보드(17)로 구성되고, 상기 PC(15)가 인접 데이터 구분 모듈(15-1), 강도 기반 추종 대상 분류 모듈(15-2), 추종 대상 결정 모듈(15-3) 및 추종 모듈(15-4)로 구성되며, 라이다부(30)가 작업 공간 내에 있는 물체들의 실시간 위치 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계(S10)를 수행하고, 인접 데이터 구분 모듈(15-1)이 3차원 라이다 데이터로 수집된 반사점들을 추종 대상 후보군으로 그룹핑하는 인접 데이터 구분 단계(S20)를 수행하며, 강도 기반 추종 대상 분류 모듈(15-2)이 상기 인접 데이터 구분 모듈(15-1)에서 도출된 추종 대상 후보군으로 판단된 점군에 대해 추종 대상일 가능성이 높은 우선 추종 대상 후보군을 추출해 내는 우선 추종 대상 후보군 추출 단계(S30)를 수행하고, 추종 대상 결정 모듈(15-3)이 상기 자율 주행 물류 운송 로봇이 추종해야 하는 목표를 결정하는 추종 목표 결정 단계(S40)를 수행하며, 추종 모듈(15-4)이 상기 추종 대상 결정 모듈(15-3)에서 결정된 목표를 지속적으로 추종하면서 상기 자율 주행 물류 운송 로봇이 목표를 따라 이동하는 목표 추종 단계(S50)를 수행하는 것을 기술적 특징으로 한다.

대표청구항 ▼

물류를 적재하는 본체부(10), 상기 본체부(10)를 이동시키는 이송부(20) 및 상기 본체부(10)에 구비되는 라이다부(30)로 구성되어, 상기 라이다부(30)가 설정된 목표를 3차원 공간에서 감지하여 3차원 라이다 데이터를 생성하면, 상기 본체부(10)가 3차원 라이다 데이터를 가공하여 상기 목표를 추종하고, 상기 이송부(20)가 제어 명령에 따라 상기 본체부(10)를 이동시키는 자율 주행 물류 운송 로봇으로서,상기 목표에 반사체가 구비되며,상기 본체부(10)가 상기 이송부(20)에 동력을 전달하는 모터(13), 상기 모터(13

물류를 적재하는 본체부(10), 상기 본체부(10)를 이동시키는 이송부(20) 및 상기 본체부(10)에 구비되는 라이다부(30)로 구성되어, 상기 라이다부(30)가 설정된 목표를 3차원 공간에서 감지하여 3차원 라이다 데이터를 생성하면, 상기 본체부(10)가 3차원 라이다 데이터를 가공하여 상기 목표를 추종하고, 상기 이송부(20)가 제어 명령에 따라 상기 본체부(10)를 이동시키는 자율 주행 물류 운송 로봇으로서,상기 목표에 반사체가 구비되며,상기 본체부(10)가 상기 이송부(20)에 동력을 전달하는 모터(13), 상기 모터(13)를 제어하는 모터 구동 보드(14), 상기 모터 구동 보드(14)와 상기 라이다부(30)를 제어하는 PC(15) 및 배터리(16)와 배터리를 제어하여 상기 모터 구동 보드(14) 및 PC(15)에 전력을 공급하는 전력 공급 보드(17)로 구성되고,상기 PC(15)가 인접 데이터 구분 모듈(15-1), 강도 기반 추종 대상 분류 모듈(15-2), 추종 대상 결정 모듈(15-3), 추종 모듈(15-4), 데이터 서브 샘플링 모듈(15-5) 및 강도 데이터 복구 모듈(15-6)로 구성되며,라이다부(30)가 작업 공간 내에 있는 물체들의 실시간 위치 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계(S10)를 수행하고,인접 데이터 구분 모듈(15-1)이 3차원 라이다 데이터로 수집된 반사점들을 추종 대상 후보군으로 그룹핑하는 인접 데이터 구분 단계(S20)를 수행하며,강도 기반 추종 대상 분류 모듈(15-2)이 상기 인접 데이터 구분 모듈(15-1)에서 도출된 추종 대상 후보군으로 판단된 점군에 대해 추종 대상일 가능성이 높은 우선 추종 대상 후보군을 추출해 내는 우선 추종 대상 후보군 추출 단계(S30)를 수행하되, 상기 우선 추종 대상 후보군은 상기 인접 데이터 구분 모듈(15-1)이 그룹핑한 추종 대상 후보군 중 상기 반사체의 반사강도가 소정 값 이상인 반사점이 소정 개수 이상인 것이고,추종 대상 결정 모듈(15-3)이 상기 자율 주행 물류 운송 로봇이 추종해야 하는 목표를 결정하는 추종 목표 결정 단계(S40)를 수행하며,추종 모듈(15-4)이 상기 추종 대상 결정 모듈(15-3)에서 결정된 목표를 지속적으로 추종하면서 상기 자율 주행 물류 운송 로봇이 목표를 따라 이동하는 목표 추종 단계(S50)를 수행하고,상기 데이터 수집 단계(10)에서 상기 데이터 서브 샘플링 모듈(15-5)이 상기 라이다부(30)에서 수집된 데이터 중에서 일부만 샘플링하는 데이터 서브 샘플링 단계(S60)를 수행한 후, 상기 강도 데이터 복구 모듈(15-6)이 상기 라이다부(30)에서 측정되는 빔 강도가 소정 임계치 이상인 점들인 고반사강도 반사점을 상기 서브 샘플링된 데이터에 부가하는 반사체 데이터 보강 단계(S70)를 수행하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 물류 운송 로봇.