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公開番号2025124568
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-26
出願番号2024094153
出願日2024-06-11
発明の名称電子装置及びその制御方法
出願人現代自動車株式会社,HYUNDAI MOTOR COMPANY,起亞株式会社,KIA CORPORATION
代理人弁理士法人共生国際特許事務所
主分類G01C 21/34 20060101AFI20250819BHJP(測定;試験)
要約【課題】ロボットが目標客体まで移動するための電子装置及び方法を提供する。
【解決手段】目標客体にロボットを移動させる移動命令を識別したことに基づいて、セマンティックマップから、目標客体の位置を基準として予め設定された距離として識別される領域のうちの移動命令に応じてロボットが位置することが可能な候補領域を含むサブマップを獲得し、ロボットの大きさをサブマップに適用して獲得されたロボットのフットプリントに基づいて候補領域を複数のセルに分割し、複数のセルのそれぞれのコストに関する第1入力、複数のセルのそれぞれと目標客体との距離に関する第2入力、複数のセルのそれぞれとロボットとの距離に関する第3入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも1つ以上に基づいて複数のセルのうちから移動命令の目的地であるターゲットセルを決定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータで実行可能な命令語（ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を格納したメモリと、
前記メモリにアクセス（ａｃｃｅｓｓ）して前記命令語を実行する少なくとも１つ以上のプロセッサと、を備え、
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
命令データから目標客体（ｏｂｊｅｃｔ）にロボットを移動させる移動命令を識別したことに基づいて、セマンティックマップ（ｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐ）から、前記目標客体の位置を基準として予め設定された距離として識別される領域のうちの前記移動命令に応じて前記ロボットが位置することが可能な候補領域を含むサブマップを獲得し、
前記ロボットの大きさを前記サブマップに適用して獲得された前記ロボットのフットプリント（ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）に基づいて前記候補領域を複数のセル（ｃｅｌｌ）に分割し、
前記複数のセルのそれぞれのコストに関する第１入力、前記複数のセルのそれぞれと前記目標客体との距離に関する第２入力、前記複数のセルのそれぞれと前記ロボットとの距離に関する第３入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記複数のセルのうちから前記移動命令の目的地であるターゲットセルを決定することを特徴とする電子装置。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記移動命令から前記目標客体を認識し、
前記目標客体を前記セマンティックマップに適用して前記セマンティックマップで表される前記目標客体の位置を獲得し、
ライダー（ＬｉＤＡＲ）センサを介して生成されたマップ基盤のグローバルコストマップ（ｇｌｏｂａｌｃｏｓｔｍａｐ）に基づいて前記セマンティックマップに含まれる障害物を識別し、
前記セマンティックマップで前記識別された障害物を除外した領域を前記候補領域として決定することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記ロボットの大きさを前記サブマップの座標系に遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）させて前記サブマップで前記ロボットの大きさを示す前記フットプリントを獲得し、
前記フットプリントの大きさに基づいて前記候補領域を前記ロボットが位置することが可能な前記複数のセルに分割することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項４】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記ターゲットセルを決定するための加重値グループを受信し、
前記加重値グループから第１加重値、第２加重値、及び第３加重値を識別し、
前記第１入力に前記第１加重値を適用した値、前記第２入力に前記第２加重値を適用した値、前記第３入力に前記第３加重値を適用した値、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記ターゲットセルを決定することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記サブマップを、ライダーセンサを介して生成されたマップ基盤のグローバルコストマップに適用して前記複数のセルのそれぞれのコストを獲得し、
前記複数のセルのうちの任意のセル（ｔｅｍｐｏｒａｒｙｃｅｌｌ）のコストと予め設定されたコストとの比較に基づいて前記第１入力に含まれる前記任意のセルの第１サブ入力を決定し、
前記任意のセルの中心位置と前記目標客体の位置との直線距離である第１距離に基づいて前記第２入力に含まれる前記任意のセルの第２サブ入力を決定し、
前記ロボットが前記任意のセルの中心位置に移動する経路に関する経路距離である第２距離に基づいて前記第３入力に含まれる前記任意のセルの第３サブ入力を決定し、
前記第１サブ入力、前記第２サブ入力、前記第３サブ入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記任意のセルの移動コストを決定することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記セマンティックマップにおける前記目標客体の位置及び前記ロボットの位置を識別し、
前記任意のセルの中心位置と前記目標客体の位置との直線距離を前記第１距離として決定し、
前記任意のセルの中心位置及び前記ロボットの位置を、経路を算出するように学習された経路生成モデルに適用して前記ロボットが前記任意のセルの中心位置に移動する経路を獲得し、
前記経路生成モデルから獲得された経路の長さを前記第２距離として決定することを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記複数のセルに含まれる全てのセルの移動コストが決定されたことに基づいて、前記複数のセルのうちから移動コストが最も低いセルを前記ターゲットセルとして決定することを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ターゲットセルが決定されたことに基づいて前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動するように前記ロボットを制御することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項９】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動するように前記ロボットを制御する時点から、前記ロボットに含まれるセンサを介して生成されたマップ基盤のローカルコストマップ（ｌｏｃａｌｃｏｓｔｍａｐ）を獲得し、
前記ローカルコストマップに基づいて前記ロボットの位置を基準として予め設定された距離として識別される領域に存在する障害物を識別することを特徴とする請求項８に記載の電子装置。
【請求項１０】
前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、
前記ローカルコストマップから前記障害物を識別したことに基づいて、前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動する経路に前記障害物が含まれるか否かを判定し、
前記障害物が前記ロボットの経路に含まれることに基づいて、前記ロボットの位置を基準として前記複数のセルのうちから前記移動命令の目的地であるターゲットセルを再決定することを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子装置及びその制御方法に関し、より詳細には、目標客体に移動せよという命令を受けたときにより正確にロボットが目標客体まで移動するための技術に関する。
続きを表示（約 3,900 文字）【背景技術】
【０００２】
最近、ロボットが一般の使用者とより多様な方式で相互作用を遂行するための方法の中の１つとして、目標客体を探索して目標客体まで移動する技術がある。しかし、ロボットの移動の場合、目的地点に対する入力値は目標客体（ｏｂｊｅｃｔ）であってよいが、最終的に移動すべき目標位置は地点（ｐｏｉｎｔ）として計算されてロボットに伝達されなければならない。また、到着しようとする客体或いは物体の位置が変更された場合、事前に定義された地点ではなく、実時間で変更された目標客体の位置を反映して最終目的位置を計算して正確な最終目的位置を推定する必要がある。
【０００３】
このような問題点を解決するため、目標物体を識別して目標物体の周辺領域を設定し、ロボットと目標物体との距離に応じて目的地である１つの地点を決定し、移動中に識別される障害物に応じて目的地を再決定する技術の開発が必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－１２８５７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、より正確にロボットが目標客体まで移動するための電子装置及びその制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態は、セマンティックマップ及びコストマップに基づいて獲得されたサブマップにおいて、ロボットが位置可能な複数のセルに分割してセルのコスト及び客体とロボットとの距離に基づいて目的地であるターゲットセルを決定することにより、使用者から目標客体への移動命令を使用者の意図に適合するように遂行することができるようにターゲットセルを決定する電子装置及びその制御方法の提供を図る。
【０００７】
また、本発明の実施形態は、ロボットがターゲットセルの中心位置に移動するようにロボットを制御する時点から、ロボットに含まれるセンサを介してマップ基盤のローカルコストマップを生成することにより、ロボットの位置を基準として予め設定された距離に含まれる領域に位置する障害物を識別し、障害物の位置に応じてターゲットセルを再決定することができる電子装置及びその制御方法の提供を図る。
【０００８】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による電子装置は、コンピュータで実行可能な命令語（ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を格納したメモリと、前記メモリにアクセス（ａｃｃｅｓｓ）して前記命令語を実行する少なくとも１つ以上のプロセッサと、を備え、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、命令データから目標客体（ｏｂｊｅｃｔ）にロボットを移動させる移動命令を識別したことに基づいて、セマンティックマップ（ｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐ）から、前記目標客体の位置を基準として予め設定された距離として識別される領域のうちの前記移動命令に応じて前記ロボットが位置することが可能な候補領域を含むサブマップを獲得し、前記ロボットの大きさを前記サブマップに適用して獲得された前記ロボットのフットプリント（ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）に基づいて前記候補領域を複数のセル（ｃｅｌｌ）に分割し、前記複数のセルのそれぞれのコストに関する第１入力、前記複数のセルのそれぞれと前記目標客体との距離に関する第２入力、前記複数のセルのそれぞれと前記ロボットとの距離に関する第３入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記複数のセルのうちから前記移動命令の目的地であるターゲットセルを決定する。
【０００９】
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記移動命令から前記目標客体を認識し、前記目標客体を前記セマンティックマップに適用して前記セマンティックマップで表される前記目標客体の位置を獲得し、ライダー（ＬｉＤＡＲ）センサを介して生成されたマップ基盤のグローバルコストマップ（ｇｌｏｂａｌｃｏｓｔｍａｐ）に基づいて前記セマンティックマップに含まれる障害物を識別し、前記セマンティックマップで前記識別された障害物を除外した領域を前記候補領域として決定する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ロボットの大きさを前記サブマップの座標系に遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）させて前記サブマップで前記ロボットの大きさを示す前記フットプリントを獲得し、前記フットプリントの大きさに基づいて前記候補領域を前記ロボットが位置することが可能な前記複数のセルに分割する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ターゲットセルを決定するための加重値グループを受信し、前記加重値グループから第１加重値、第２加重値、及び第３加重値を識別し、前記第１入力に前記第１加重値を適用した値、前記第２入力に前記第２加重値を適用した値、前記第３入力に前記第３加重値を適用した値、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記ターゲットセルを決定する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記サブマップを、ライダーセンサを介して生成されたマップ基盤のグローバルコストマップに適用して前記複数のセルのそれぞれのコストを獲得し、前記複数のセルのうちの任意のセル（ｔｅｍｐｏｒａｒｙｃｅｌｌ）のコストと予め設定されたコストとの比較に基づいて前記第１入力に含まれる前記任意のセルの第１サブ入力を決定し、前記任意のセルの中心位置と前記目標客体の位置との直線距離である第１距離に基づいて前記第２入力に含まれる前記任意のセルの第２サブ入力を決定し、前記ロボットが前記任意のセルの中心位置に移動する経路に関する経路距離である第２距離に基づいて前記第３入力に含まれる前記任意のセルの第３サブ入力を決定し、前記第１サブ入力、前記第２サブ入力、前記第３サブ入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記任意のセルの移動コストを決定する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記セマンティックマップにおける前記目標客体の位置及び前記ロボットの位置を識別し、前記任意のセルの中心位置と前記目標客体の位置との直線距離を前記第１距離として決定し、前記任意のセルの中心位置及び前記ロボットの位置を、経路を算出するように学習された経路生成モデルに適用して前記ロボットが前記任意のセルの中心位置に移動する経路を獲得し、前記経路生成モデルから獲得された経路の長さを前記第２距離として決定する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記複数のセルに含まれる全てのセルの移動コストが決定されたことに基づいて、前記複数のセルのうちから移動コストが最も低いセルを前記ターゲットセルとして決定する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ターゲットセルが決定されたことに基づいて前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動するように前記ロボットを制御する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動するように前記ロボットを制御する時点から、前記ロボットに含まれるセンサを介して生成されたマップ基盤のローカルコストマップ（ｌｏｃａｌｃｏｓｔｍａｐ）を獲得し、前記ローカルコストマップに基づいて、前記ロボットの位置を基準として予め設定された距離として識別される領域に存在する障害物を識別する。
一実施形態において、前記少なくとも１つ以上のプロセッサは、前記ローカルコストマップから前記障害物を識別したことに基づいて、前記ロボットが前記ターゲットセルの中心位置に移動する経路に前記障害物が含まれるか否かを判定し、前記障害物が前記ロボットの経路に含まれることに基づいて、前記ロボットの位置を基準として前記複数のセルのうちから前記移動命令の目的地であるターゲットセルを再決定する。
【００１０】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による少なくとも１つ以上のプロセッサを含む電子装置の制御方法は、命令データから目標客体（ｏｂｊｅｃｔ）にロボットを移動させる移動命令を識別したことに基づいて、セマンティックマップ（ｓｅｍａｎｔｉｃｍａｐ）から、前記目標客体の位置を基準として予め設定された距離として識別される領域のうちの前記移動命令に応じて前記ロボットが位置することが可能な候補領域を含むサブマップを獲得する段階と、前記ロボットの大きさを前記サブマップに適用して獲得された前記ロボットのフットプリント（ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）に基づいて前記候補領域を複数のセル（ｃｅｌｌ）に分割する段階と、前記複数のセルのそれぞれのコストに関する第１入力、前記複数のセルのそれぞれと前記目標客体との距離に関する第２入力、前記複数のセルのそれぞれと前記ロボットとの距離に関する第３入力、又はこれらのいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ以上に基づいて前記複数のセルのうちから前記移動命令の目的地であるターゲットセルを決定する段階を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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