Cleaning robot and Method of performing task thereof

The present invention relates to a robot cleaner and a method of performing a task thereof. According to the present invention, the method of performing the task of the robot cleaner comprises: a step of using the result of detection of a task area with an object arranged by at least one sensor and generating a navigation map for the robot cleaner to drive; a step of applying an image made by photographing the object by at least one camera to an AI model and acquiring recognition information of the object; a step of mapping the area of the object included in the navigation map and the recognition information of the object and generating a semantic map showing the environment of the task area; and a step of performing the task of the robot cleaner based on a control command of a user using the semantic map. As a learned AI model, for instance, a deep learning neural network model, wherein a plurality of network nodes having a weighted value are located in different layers from each other to exchange data with each other in accordance with the convolution relations, can be used, but it is not limited to the above-mentioned instance. 본 개시에 따른 청소 로봇의 태스크 수행 방법은, 적어도 하나의 센서가 오브젝트가 배치된 태스크 영역을 감지한 결과를 이용하여, 상기 청소 로봇의 주행을 위한 네비게이션 맵을 생성하는 동작, 적어도 하나의 카메라가 상기 오브젝트를 촬영한 영상을 학습된 인공 지능 모델에 적용하여, 상기 오브젝트의 인식 정보를 획득하는 동작, 상기 네비게이션 맵에 포함된 상기 오브젝트의 영역과 상기 오브젝트의 인식 정보를 매핑하여, 상기 태스크 영역의 환경을 나타내는 시맨틱 맵을 생성하는 동작, 및 상기 시맨틱 맵을 이용한 사용자의 제어 명령에 기반하여, 상기 청소 로봇의 태스크를 수행하는 동작을 포함한다. 학습된 인공 지능 모델로는, 예로, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들이 서로 다른 레이어에 위치하여 컨볼루션 관계에 따라 데이터를 주고 받는 딥러닝 신경망 모델이 이용될 수 있으나, 전술한 예에 제한되지는 않는다.