(57)【要約】【課題】撮影した対象物との距離を精度良く算出できる自律走行掃除機等を提供する。【解決手段】自律走行掃除機１００は、撮像部１２０が生成した画像に含まれる対象物における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する画像処理部１３０と、最近接画素の画素位置に基づいて自律走行掃除機１００から対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、自律走行掃除機１００の進行方向に基づいてフロアマップ１９１における対象物の位置を算出する位置算出部１４０と、自律走行掃除機１００及び対象物のフロアからの高さが異なると判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した距離を補正する補正部１５０と、を備える。【選択図】図３
2020052601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フロアを自律的に走行して掃除する自律走行掃除機であって、
前記フロアの間取りを示し、前記自律走行掃除機が乗り越え可能であり、且つ、前記フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ、及び、前記乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報を記憶する記憶部と、
前記フロアマップにおける前記自律走行掃除機の位置、及び、前記自律走行掃除機の進行方向を取得する取得部と、
前記自律走行掃除機に配置され、前記自律走行掃除機の進行方向前方を撮影することで画像を生成する撮像部と、
前記撮像部が生成した前記画像に含まれる第１対象物における前記自律走行掃除機に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する画像処理部と、
前記最近接画素の画素位置に基づいて前記自律走行掃除機から前記第１対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、前記自律走行掃除機の進行方向に基づいて前記フロアマップにおける前記第１対象物の位置を算出する位置算出部と、
前記自律走行掃除機及び前記第１対象物それぞれの位置と前記高さ情報とに基づいて、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なるか否かを判定し、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なると判定した場合、前記高さ情報に基づいて前記位置算出部が算出した距離を補正する補正部と、
前記補正部が補正した距離に基づいて、前記自律走行掃除機の走行を制御する走行制御部と、を備える
自律走行掃除機。
【請求項２】
前記乗り越え可能領域には、前記フロア上に前記自律走行掃除機が乗り越え可能な第２対象物が配置されており、
前記記憶部は、前記第２対象物の種別に対する厚みを前記高さ情報として記憶し、
前記画像処理部は、さらに、前記撮像部が生成した前記画像から前記第２対象物の種別を特定し、
前記補正部は、前記画像処理部に特定された前記第２対象物の種別に対する厚みに基づいて前記位置算出部が算出した距離を補正する
請求項１に記載の自律走行掃除機。
【請求項３】
前記画像処理部は、前記撮像部が生成した前記画像に含まれる前記第２対象物の外縁を算出し、算出した前記第２対象物の外縁の内側に、前記画像に含まれる前記第１対象物の前記最近接画素が位置しているか否かを判定し、
前記位置算出部は、
前記画像処理部が算出した前記第２対象物の外縁の内側に、前記画像に含まれる前記第１対象物の前記最近接画素が位置していると判定した場合、前記第１対象物が前記第２対象物上に位置していると判定し、
前記画像処理部が算出した前記第２対象物の外縁の内側に、前記画像に含まれる前記第１対象物の前記最近接画素が位置していないと判定した場合、前記第１対象物が前記第２対象物上に位置していないと判定する
請求項２に記載の自律走行掃除機。
【請求項４】
フロアを自律的に走行して掃除する自律走行掃除機の制御方法であって、
前記フロアの間取りを示し、前記自律走行掃除機が乗り越え可能であり、且つ、前記フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ、及び、前記乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報を記憶する記憶部を参照する参照ステップと、
前記フロアマップにおける前記自律走行掃除機の位置、及び、前記自律走行掃除機の進行方向を取得する取得ステップと、
前記自律走行掃除機に配置され、前記自律走行掃除機の進行方向前方を撮影することで画像を生成する撮像ステップと、
前記撮像ステップで生成した前記画像に含まれる第１対象物における前記自律走行掃除機に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する画像処理ステップと、
前記最近接画素の画素位置に基づいて前記自律走行掃除機から前記第１対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、前記自律走行掃除機の進行方向に基づいて前記フロアマップにおける前記第１対象物の位置を算出する位置算出ステップと、
前記自律走行掃除機及び前記第１対象物それぞれの位置と前記高さ情報とに基づいて、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なるか否かを判定し、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なると判定した場合、前記高さ情報に基づいて前記位置算出ステップで算出した距離を補正する補正ステップと、
前記補正ステップで補正した距離に基づいて、前記自律走行掃除機の走行を制御する走行制御ステップと、を含む
制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フロアを自律的に走行して掃除する自律走行掃除機及び自律走行掃除機の制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自律的に走行して掃除する自律走行掃除機が提供されている。また、カメラからの情報を用いて自装置の周囲に位置する対象物を認識し、自装置と対象物との位置関係を算出し、算出結果に基づいて動作する装置が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１には、カメラによって得られる画像を解析することで、自走式のロボットの周囲環境を算出し、算出結果に基づいて自走式のロボットを走行させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３２１５６１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
自律走行掃除機は、自走式掃除機の周囲に対象物を認識した場合、例えば、当該対象物にぶつからないように当該対象物の周囲を掃除する。そのため、対象物の周囲の広い範囲を掃除するためには、対象物により近づいて掃除する必要がある。そのためには、自律走行掃除機は、対象物との距離を精度良く算出する必要がある。
【０００６】
本発明は、撮影した対象物との距離を精度良く算出できる自律走行掃除機等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る自律走行掃除機は、フロアを自律的に走行して掃除する自律走行掃除機であって、前記フロアの間取りを示し、前記自律走行掃除機が乗り越え可能であり、且つ、前記フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ、及び、前記乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報を記憶する記憶部と、前記フロアマップにおける前記自律走行掃除機の位置、及び、前記自律走行掃除機の進行方向を取得する取得部と、前記自律走行掃除機に配置され、前記自律走行掃除機の進行方向前方を撮影することで画像を生成する撮像部と、前記撮像部が生成した前記画像に含まれる第１対象物における前記自律走行掃除機に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する画像処理部と、前記最近接画素の画素位置に基づいて前記自律走行掃除機から前記第１対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、前記自律走行掃除機の進行方向に基づいて前記フロアマップにおける前記第１対象物の位置を算出する位置算出部と、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物それぞれの位置と前記高さ情報とに基づいて、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なるか否かを判定し、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なると判定した場合、前記高さ情報に基づいて前記位置算出部が算出した距離を補正する補正部と、前記補正部が補正した距離に基づいて、前記自律走行掃除機の走行を制御する走行制御部と、を備える。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る制御方法は、フロアを自律的に走行して掃除する自律走行掃除機の制御方法であって、前記フロアの間取りを示し、前記自律走行掃除機が乗り越え可能であり、且つ、前記フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ、及び、前記乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報を記憶する記憶部を参照する参照ステップと、前記フロアマップにおける前記自律走行掃除機の位置、及び、前記自律走行掃除機の進行方向を取得する取得ステップと、前記自律走行掃除機に配置され、前記自律走行掃除機の進行方向前方を撮影することで画像を生成する撮像ステップと、前記撮像ステップで生成した前記画像に含まれる第１対象物における前記自律走行掃除機に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する画像処理ステップと、前記最近接画素の画素位置に基づいて前記自律走行掃除機から前記第１対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、前記自律走行掃除機の進行方向に基づいて前記フロアマップにおける前記第１対象物の位置を算出する位置算出ステップと、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物それぞれの位置と前記高さ情報とに基づいて、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なるか否かを判定し、前記自律走行掃除機及び前記第１対象物の前記フロアからの高さが異なると判定した場合、前記高さ情報に基づいて前記位置算出ステップで算出した距離を補正する補正ステップと、前記補正ステップで補正した距離に基づいて、前記自律走行掃除機の走行を制御する走行制御ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る自律走行掃除機等によれば、撮影した対象物との距離を精度良く算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態に係る自律走行掃除機の外観を示す上面図である。
【図２】図２は、実施の形態に係る自律走行掃除機の外観を示す底面図である。
【図３】図３は、実施の形態に係る自律走行掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る自律走行掃除機の動作の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、実施の形態に係る自律走行掃除機の動作の一例を示す模式図である。
【図６】図６は、図５に示す実施の形態に係る自律走行掃除機が撮影することで得られる画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施の形態に係る自律走行掃除機が対象物との距離を算出する際に用いるパラメータについて説明するための図である。
【図８】図８は、実施の形態に係る自律走行掃除機が対象物の位置を特定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ及びステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。
【００１３】
また、以下の実施の形態において、方向を示す表現を用いている。例えば、直交する方向とは、完全に直交することを意味するだけでなく、実質的に直交する、すなわち、例えば数％程度の角度の差異を含むことも意味する。他の方向を用いた表現についても同様である。
【００１４】
また、以下の説明において、「高さが異なる」等の高さを比較する記載をする。「高さ」とは、基準となるフロア面から、当該フロア面の法線方向における自律走行掃除機１００又は対象物の底部までの距離を示す。
【００１５】
（実施の形態）
［構成］
まず、図１〜図３を参照して、実施の形態に係る自律走行掃除機の構成について説明する。
【００１６】
図１は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００の外観を示す上面図である。図２は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００の外観を示す底面図である。
【００１７】
実施の形態に係る自律走行掃除機１００は、家屋内等のフロア上を自律的に走行し、フロア上のごみを吸引するロボット型の掃除機である。
【００１８】
自律走行掃除機１００は、各種の構成要素が搭載されるボディ２２０と、ボディ２２０を移動させる駆動ユニット２３０と、フロア上に存在するごみを集める掃除ユニット２４０と、ごみをボディ２２０の内部に吸引する吸引ユニット２５０と、駆動ユニット２３０、掃除ユニット２４０及び吸引ユニット２５０を制御する制御ユニット２７０と、カメラ２７５を含む各種センサとを備えている。
【００１９】
ボディ２２０は、駆動ユニット２３０、制御ユニット２７０等を収容する筐体であり、下部に対し上部が取り外し可能な構成となっている。ボディ２２０の外周部にはボディ２２０に対して変位可能なバンパが取り付けられている。また、図２に示すように、ボディ２２０には、ごみをボディ２２０の内部に吸引するための吸込口２２１が設けられている。
【００２０】
駆動ユニット２３０は、制御ユニット２７０からの指示に基づき自律走行掃除機１００を走行させる。本実施の形態においては、駆動ユニット２３０は、ボディ２２０の平面視における幅方向の中心に対して左側及び右側にそれぞれ１つずつ配置されている。なお、駆動ユニット２３０の数は、２つに限られず、１つでもよいし、３つ以上でもよい。
【００２１】
また、駆動ユニット２３０は、フロア上を走行するホイール、ホイールにトルクを与える走行用モータ、及び、走行用モータを収容するハウジングを有する。ホイールは、ボディ２２０の下面に形成される凹部に収容され、ボディ２２０に対して回転できるように取り付けられている。また、駆動ユニット２３０は、自律走行掃除機１００の進行方向を算出するために用いられるオドメトリ情報を検出するためのセンサを有してもよい。本明細書において、自律走行掃除機１００の進行方向、つまり、自律走行掃除機１００が進行する方向とは、実際に進行している方向のみならず、これから進行する方向も意味する。
【００２２】
本実施の形態に係る自律走行掃除機１００の駆動方式は、キャスター２７９を補助輪として備えた対向二輪型であり、２つのホイールの回転を独立して制御することで、直進、後退、左回転、右回転等、自律走行掃除機１００を自在に走行させることができる。
【００２３】
掃除ユニット２４０は、吸込口２２１からごみを吸い込ませるためのユニットであり、吸込口２２１内に配置されるメインブラシ、メインブラシを回転させるブラシ駆動モータ等を備えている。
【００２４】
吸引ユニット２５０は、ボディ２２０の内部に配置されており、ファンケース、及び、ファンケースの内部に配置される電動ファンを有する。電動ファンは、ごみ箱ユニット２５１の内部の空気を吸引し、ボディ２２０の外方に空気を吐出させることにより、吸込口２２１からごみを吸い込み、ごみ箱ユニット２５１内にごみを収容する。
【００２５】
制御ユニット２７０は、ボディ２２０の内部に配置されており、メモリと、当該メモリに記憶されている制御プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とを有する。
【００２６】
カメラ２７５は、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで画像を生成する装置である。本実施の形態において、カメラ２７５は、単眼カメラである。また、自律走行掃除機１００は、カメラ２７５で撮影された画像を処理することで、障害物センサ２７３、測距センサ２７４等によって検出できないカーペット等の低背な対象物との距離を算出する。
【００２７】
なお、カメラ２７５は、例えば、ボディ２２０の上部空間の全周画像を撮影してもよい。自律走行掃除機１００は、カメラ２７５で撮影された画像を、画像処理部で処理し、画像内の特徴点の位置から自律走行掃除機１００の現在位置を把握してもよい。
【００２８】
また、自律走行掃除機１００が備える各種センサとしては、以下の様なセンサを例示できる。
【００２９】
障害物センサ２７３は、ボディ２２０の前方に存在する周囲の壁、家具等の走行の障害となる障害物を検出するセンサである。本実施の形態においては、障害物センサ２７３には、超音波センサが用いられる。障害物センサ２７３は、ボディ２２０の前方の中央に配置される発信部２７１、及び、発信部２７１の両側にそれぞれ配置される受信部２７２を有し、発信部２７１から発信されて障害物によって反射して帰ってきた超音波を受信部２７２がそれぞれ受信することで、障害物の距離、位置等を検出することができる。
【００３０】
測距センサ２７４は、ボディ２２０の周囲に存在する障害物等の物体とボディ２２０との距離を検出する。本実施の形態においては、測距センサ２７４は、発光部及び受光部を有する赤外線センサであり、発光部で出射された赤外線が障害物で反射して戻ってくるまでの時間に基づき距離を測定する。測距センサ２７４は、例えば、右側の前方頂部、及び、左側の前方頂部にそれぞれ配置されている。右側の測距センサ２７４は、ボディ２２０の右斜め前方に向けて光を出力する。また、左側の測距センサ２７４は、ボディ２２０の左斜め前方に向けて光を出力する。このような構成により、自律走行掃除機１００が旋回するときに、測距センサ２７４は、ボディ２２０の輪郭と最も接近した周囲の物体とボディ２２０との距離を検出する。
【００３１】
床面センサ２７６は、ボディ２２０の底面の複数箇所に配置され、フロアの状態を検出する。本実施の形態においては、床面センサ２７６は、発光部及び受光部を有する赤外線センサであり、発光部で出射された赤外線がフロアで反射して戻ってきた赤外線の光量に基づいて、例えば、フロアが濡れている等のフロアの状態を検出する。
【００３２】
塵埃量センサ２７７は、例えば、発光素子及び受光素子からなり、受光素子が発光素子から放出された光の量を検出して出力する。出力された情報に基づいて、受光した光の量と塵埃量とを対応させる。具体的には、光の量が少なくなるほど塵埃量が多くなると判断され、その旨を示す塵埃量情報が生成される。
【００３３】
以上の障害物センサ２７３、測距センサ２７４、衝突センサ、床面センサ２７６、及び、塵埃量センサ２７７は、例示であり、自律走行掃除機１００は、全てのセンサを備えなくてもかまわない。また、上記とは異なるセンサを自律走行掃除機１００が備えてもかまわない。
【００３４】
例えば、自律走行掃除機１００は、さらに、衝突センサと、エンコーダと、加速度センサと、角速度センサとを備えてもよい。
【００３５】
衝突センサは、ボディ２２０の周囲に取り付けられているバンパが、障害物に接触してボディ２２０に対して押し込まれることに伴いオンされるスイッチ接触変位センサである。
【００３６】
エンコーダは、駆動ユニット２３０に備えられており、走行用モータによって回転する一対のホイールのそれぞれの回転角を検出する。エンコーダからの情報により、自律走行掃除機１００の走行量、旋回角度、速度、加速度、角速度等を算出することができる。
【００３７】
加速度センサは、自律走行掃除機１００が走行する際の加速度を検出する。
【００３８】
角速度センサは、自律走行掃除機１００が旋回する際の角速度を検出する。
【００３９】
加速度センサ及び角速度センサにより検出された情報は、ホイールの空回りによって発生する誤差を修正するための情報等に用いられる。
【００４０】
図３は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。
【００４１】
自律走行掃除機１００は、機能的には、取得部１１０と、撮像部１２０と、画像処理部１３０と、位置算出部１４０と、補正部１５０と、走行制御部１６０と、走行部１６１と、掃除制御部１７０と、バッテリ１８０と、記憶部１９０と、を備える。
【００４２】
取得部１１０は、自律走行掃除機１００が走行するフロアの間取りを示すフロアマップ１９１における自律走行掃除機１００の位置及び進行方向を取得する。取得部１１０が自律走行掃除機１００の位置及び進行方向を取得する方法は、特に限定されない。取得部１１０は、例えば、駆動ユニット２３０から取得されるオドメトリ情報に基づいて自律走行掃除機１００の位置及び進行方向を取得してもよいし、自律走行掃除機１００が加速度センサを備える場合、当該加速度センサから取得される情報に基づいて自律走行掃除機１００の位置及び進行方向を取得してもよい。本実施の形態において、取得部１１０は、制御ユニット２７０により実現される。
【００４３】
また、フロアマップ１９１には、自律走行掃除機１００が乗り越え可能であり、且つ、フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報が含まれている。
【００４４】
なお、フロアマップ１９１は、自律走行掃除機１００が作成してもよいし、外部の通信機器等から取得してもよい。また、自律走行掃除機１００は、外部の通信装置等と通信するための、通信アダプタ等の図示しない通信インターフェースを備えてもよい。自律走行掃除機１００がフロアマップ１９１を作成する場合、自律走行掃除機１００は、さらに、マップ生成部（図示せず）を備えてもよい。
【００４５】
マップ生成部は、自律走行掃除機１００が走行中、掃除中等において自律走行掃除機１００が備える各種センサから取得した情報に基づき、自己位置推定技術により得られる複数箇所における自己位置情報を生成する処理部である。本実施の形態において、マップ生成部は、例えば、カメラ２７５等を含む各種センサと、各種センサから取得された情報に基づいてフロアマップ１９１を生成し、生成したフロアマップ１９１における自律走行掃除機１００の位置を算出する処理部である制御ユニット２７０とにより実現される。取得部１１０は、例えば、マップ生成部が生成した自己位置情報を取得することで、自律走行掃除機１００のフロアマップ１９１における位置を取得する。また、マップ生成部は、自己位置情報の集合である走行実績を用いてフロアマップを生成し、記憶部１９０に記憶させる。フロアマップ１９１は、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）により得られる環境地図等である。
【００４６】
撮像部１２０は、自律走行掃除機１００に配置され、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで画像を生成する。具体的には、撮像部１２０は、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで、当該進行方向に直交する面であって、自律走行掃除機１００が走行するフロアの面に垂直な面の画像を生成するカメラである。具体的には、撮像部１２０は、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで、マトリクス状に配置された複数の画素で構成される画像を生成する。撮像部１２０は、図１に示すカメラ２７５によって実現されている。
【００４７】
画像処理部１３０は、フロア上に位置する対象物（第１対象物）であって、撮像部１２０が生成した画像に含まれる第１対象物について、自律走行掃除機１００の進行方向において、第１対象物における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する。具体的には、画像処理部１３０は、フロアマップ１９１に対応付けられた仮想的な基準軸に平行な一辺を含む画像に含まれる第１対象物の外接矩形を算出し、算出した外接矩形の基準軸に平行な一辺と接する画素であって、自律走行掃除機１００の進行方向において、第１対象物における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する。本実施の形態において、画像処理部１３０は、制御ユニット２７０により実現される。
【００４８】
位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した最近接画素の画素位置に基づいて自律走行掃除機１００から第１対象物までの距離を算出し、算出した距離、及び、自律走行掃除機１００の進行方向に基づいてフロアマップ１９１における第１対象物の位置を算出する処理部である。本実施の形態において、位置算出部１４０は、制御ユニット２７０により実現される。
【００４９】
補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物それぞれの位置と高さ情報１９２とに基づいて、自律走行掃除機１００及び第１対象物のフロアからの高さが互いに異なるか否かを判定し、自律走行掃除機１００及び第１対象物のフロアからの高さが互いに異なると判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した距離を補正する。具体的には、補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物それぞれの位置と高さ情報１９２とに基づいて、フロア面から自律走行掃除機１００の底部（例えば、ボディ２２０の底面）までの距離と、フロア面から第１対象物の底部（例えば、第１対象物の底面）までの距離とが異なるか否かを判定し、自律走行掃除機１００及び第１対象物のフロアからの高さが異なると判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した距離を補正する。例えば、補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物それぞれの位置が乗り越え可能領域に位置するか否かを判定し、自律走行掃除機１００及び第１対象物の一方が乗り越え可能領域に位置し、他方が乗り越え可能領域に位置しないと判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した距離を補正する。高さ情報１９２は、乗り越え可能領域の高さ、具体的には、乗り越え可能領域におけるフロアからの高さを示す情報であり、記憶部１９０に記憶されている。
【００５０】
なお、フロアからの高さが異なるとは、基準となるフロアのフロア面からの高さが異なることを意味する。例えば、自律走行掃除機１００が走行するフロアにおいて、自律走行掃除機１００が乗り越え可能な段差があり、当該フロアにおいて異なる高さのフロア面が存在する場合、基準となるフロアのフロア面からの高さが異なるフロア面もまた乗り越え可能領域として記憶部１９０は記憶している。
【００５１】
例えば、乗り越え可能領域は、フロア上に自律走行掃除機１００が乗り越え可能な対象物（第２対象物）が配置されている領域である。第２対象物は、自律走行掃除機１００が乗り越え可能な物体であり、例えば、低背なカーペット等である。記憶部１９０は、例えば、第２対象物の種別に対する厚み、例えば、フロアからの第２対象物の上面までの幅を高さ情報１９２として記憶している。この場合、画像処理部１３０は、例えば、撮像部１２０が生成した画像から第２対象物の種別を特定する。補正部１５０は、例えば、画像処理部１３０に特定された第２対象物の種別に対する厚みに基づいて位置算出部１４０が算出した距離を補正する。
【００５２】
また、例えば、画像処理部１３０は、撮像部１２０が生成した画像に含まれる第２対象物の外縁を算出し、算出した第２対象物の外縁の内側に、画像に含まれる第１対象物の最近接画素が位置しているか否かを判定する。この場合、位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物の外縁の内側に、画像に含まれる第１対象物の最近接画素が位置していると判定した場合、第１対象物が第２対象物上に位置していると判定する。一方、補正部１５０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物の外縁の内側に、画像に含まれる第１対象物の最近接画素が位置していないと判定した場合、第１対象物が第２対象物上に位置していないと判定する。本実施の形態において、補正部１５０は、制御ユニット２７０により実現される。補正部１５０が実行する自律走行掃除機１００と第１対象物との距離の補正の具体的な処理手順は、後述する。
【００５３】
走行制御部１６０は、例えば、各種センサが検出した情報から算出される自律走行掃除機１００の位置に基づいて、走行部１６１を制御することで、自律走行掃除機１００の進行方向等を制御する処理部である。走行部１６１は、走行制御部１６０に制御されて自律走行掃除機１００を移動させるためのモータ等である。走行制御部１６０は、例えば、位置算出部１４０によって算出された自律走行掃除機１００と第１対象物との距離を補正部１５０が補正した距離に基づいて、自律走行掃除機１００の走行を制御する。走行制御部１６０及び走行部１６１は、例えば、駆動ユニット２３０によって実現される。
【００５４】
掃除制御部１７０は、ごみを吸い込ませる等、フロアの掃除を制御する。本実施の形態において、掃除制御部１７０は、掃除ユニット２４０と、吸引ユニット２５０と、ごみ箱ユニット２５１とにより実現される。
【００５５】
走行制御部１６０及び掃除制御部１７０は、例えば、画像処理部１３０によって、フロア上に第１対象物が検出された場合、位置算出部１４０によって算出された距離、又は、補正部１５０によって補正された距離に基づいて、走行部１６１、吸引ユニット２５０等の制御を行う。
【００５６】
バッテリ１８０は、自律走行掃除機１００が有する電子機器と電気的に接続され、当該電子機器に電力を供給するための電池である。
【００５７】
記憶部１９０は、各種処理部が実行する制御プログラムが記憶されているＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリである。記憶部１９０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。
【００５８】
また、記憶部１９０には、フロアの間取りを示す情報であるフロアマップ１９１と、フロアマップに含まれる乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報１９２とが記憶されている。具体的には、記憶部１９０は、フロアの間取りを示し、自律走行掃除機１００が乗り越え可能であり、且つ、フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ１９１、及び、乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報１９２を記憶している。
【００５９】
［動作］
続いて、図４〜図８を参照して、自律走行掃除機１００の動作について説明する。
【００６０】
図４は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００の動作の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００６１】
まず、自律走行掃除機１００は、フロア上を移動しながら、乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ１９１を作成して、作成したフロアマップ１９１を記憶部１９０に記憶する（ステップＳ１０１）。上記したように、フロアマップ１９１は、例えば、外部の通信機器等から取得されてもよい。また、高さ情報１９２は、例えば、自律走行掃除機１００がフロア上を移動しながら、フロア面との距離を測定する床面センサ２７６等を用いて、乗り越え可能領域における高さを検出することで取得されてもよいし、外部の通信機器等から取得されてもよい。
【００６２】
次に、取得部１１０は、フロアに対する自律走行掃除機１００の進行方向及びフロアマップ１９１における自律走行掃除機１００の位置を取得する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、取得部１１０は、例えば、駆動ユニット２３０から取得されるオドメトリ情報に基づいて、自律走行掃除機１００の進行方向を取得し、且つ、マップ生成部が生成した自己位置情報を取得することで、自律走行掃除機１００のフロアマップ１９１における位置を取得する。
【００６３】
次に、撮像部１２０は、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで、進行方向に直交する面における複数の画素を含む画像を生成する（ステップＳ１０３）。具体的には、ステップＳ１０３では、自律走行掃除機１００は、撮像部１２０によって自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで、進行方向に直交する面における複数の画素を含む画像を生成しながら、走行制御部１６０による走行の制御、掃除制御部１７０による掃除の制御をして、フロア上を掃除する。ステップＳ１０３で生成される画像は、例えば、マトリクス状に配置された複数の画素により構成されている。
【００６４】
次に、画像処理部１３０は、撮像部１２０が生成した画像を画像処理することにより、当該画像に第１対象物が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、第１対象物とは、例えば、フロア上に配置された物品である。より具体的には、第１対象物とは、例えば、障害物センサ２７３、測距センサ２７４等の各種センサで検出することができない予め定められた低背な物体である。画像処理部１３０は、例えば、ディープラーニング等を用いることで、画像に含まれる第１対象物を識別することで、第１対象物の種別を特定する。
【００６５】
自律走行掃除機１００は、画像処理部１３０によって、撮像部１２０が生成した画像に第１対象物が含まれていないと判定した場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０２に戻り、取得部１１０によって自律走行掃除機１００の位置及び進行方向を取得し、撮像部１２０によって自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影しながら、フロア上を走行して掃除する。
【００６６】
一方、画像処理部１３０は、撮像部１２０によって生成された画像に第１対象物が含まれていると判定した場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、画像に含まれる第１対象物における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する（ステップＳ１０５）。画像処理部１３０は、例えば、フロアマップ１９１に対応付けられた仮想的な基準軸に平行な一辺を含む画像に含まれる第１対象物の外接矩形を算出し、算出した外接矩形の基準軸に平行な一辺と接する画素であって、自律走行掃除機１００の進行方向において、第１対象物における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素の画素位置を算出する。
【００６７】
次に、位置算出部１４０は、ステップＳ１０５において画像処理部１３０で算出した最近接画素の画素位置から、自律走行掃除機１００から第１対象物までの距離を算出し、算出した距離と、自律走行掃除機１００の進行方向と、フロアマップ１９１とから、フロアマップ１９１における第１対象物の位置を算出する（ステップＳ１０６）。
【００６８】
次に、補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物それぞれの位置が、乗り越え可能領域に位置するか否かを判定することで、自律走行掃除機１００と第１対象物とがフロア上で異なる高さに位置しているか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【００６９】
補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物の一方が乗り越え可能領域に位置し、他方が乗り越え可能領域に位置しないと判定した場合、つまり、自律走行掃除機１００と第１対象物とがフロア上で異なる高さに位置していると判定した場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した自律走行掃除機１００と第１対象物との距離を補正する。
【００７０】
一方、補正部１５０は、自律走行掃除機１００及び第１対象物のいずれもが乗り越え可能領域に位置する、又は、いずれもが乗り越え可能領域に位置しないと判定した場合、つまり、自律走行掃除機１００と第１対象物とがフロア上で同じ高さに位置していると判定した場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、位置算出部１４０が算出した自律走行掃除機１００と第１対象物との距離を補正しない。
【００７１】
次に、自律走行掃除機１００（例えば、走行制御部１６０及び掃除制御部１７０の少なくとも一方）は、ステップＳ１０８で補正部１５０が補正した距離、又は、ステップＳ１０６で位置算出部１４０が算出した距離に基づいて、制御を行う（ステップＳ１０９）。
【００７２】
このように、自律走行掃除機１００は、フロアと高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ１９１、及び、乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報１９２を記憶する記憶部１９０を参照しながら、撮像部１２０で撮影した第１対象物との距離を算出して、走行等の制御を行う。
【００７３】
［距離の算出方法］
続いて、自律走行掃除機１００が実行する対象物との距離の具体的な算出方法の詳細について説明する。
【００７４】
図５は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００の動作の一例を示す模式図である。具体的には、図５は、フロア４００を上面視した場合の模式図である。図６は、図５に示す実施の形態に係る自律走行掃除機１００が進行方向前方を撮影することで得られる画像３００の一例を示す図である。なお、図５及び図６においては、乗り越え可能領域に第２対象物４２０が配置されている例を示している。また、第１対象物４１０は、第２対象物４２０上に配置されている。また、図５及び図６には、説明のために第２対象物４２０にハッチングを付して図示している。また、図５に示す一点鎖線の矢印の方向が自律走行掃除機１００の進行方向であるとする。また、第１対象物について、実空間に位置する第１対象物を第１対象物４１０と呼称し、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第１対象物を第１対象物４１１と呼称する。また、第２対象物について、実空間に位置する第２対象物を第２対象物４２０と呼称し、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第２対象物を第２対象物４２１と呼称する。
【００７５】
図５に示すように、自律走行掃除機１００が、破線矢印が示す進行方向に向かって進行しているとする。この場合に、撮像部１２０が、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで、図６に示す画像３００を生成したとする。画像処理部１３０は、画像３００における前記自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素３０２の画素位置を算出する。画像処理部１３０は、例えば、画像３００に含まれる第１対象物４１１の外接矩形を算出することで、外接矩形の下辺と接する画像３００に含まれる第１対象物４１１の下端を、最近接画素３０２の画素位置として算出する。位置算出部１４０は、例えば、最近接画素３０２の画素位置と、予め定められた画像３００の画素数とから、最近接画素３０２から画像３００の下端までの距離Ｖ１を算出し、算出した距離Ｖ１に基づいて、自律走行掃除機１００から第２対象物４２０までの距離を算出する。また、位置算出部１４０は、算出した自律走行掃除機１００から第２対象物４２０までの距離、及び、自律走行掃除機の進行方向に基づいて、フロアマップ１９１における第１対象物４１０の位置、例えば、座標を算出する。
【００７６】
なお、位置算出部１４０は、最近接画素３０２の画素位置が、画像３００の横方向における中央から左右のいずれかにずれている場合、最近接画素３０２の画素位置に基づいて、フロアマップ１９１における第１対象物４１０の位置を算出してもよい。
【００７７】
また、画像処理部１３０は、撮像部１２０が生成した画像について、フロアマップ１９１に対応付けられた基準軸を規定する。基準軸は、フロアマップ１９１の平面に平行な方向に対応する、画像３００における基準軸であり、本実施の形態において、基準軸は、画像３００の横方向、つまり、複数の画素の横並び方向と平行に規定される。
【００７８】
例えば、自律走行掃除機１００は、撮像部１２０が自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで生成する画像に含まれる画素の位置に対する、進行方向における自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との距離を示す相関情報を予め記憶部１９０に記憶している。これにより、位置算出部１４０は、画像処理部１３０によって画像３００含まれる最近接画素３０２の画素位置から、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を算出する。
【００７９】
具体的には、図７に示す自律走行掃除機１００に搭載される撮像部１２０の高さｄと、撮像部１２０の焦点距離ｆと、撮影角度θと、画像３００における複数の画素の縦並び方向、言い換えると、基準軸に直交する方向の総画素数ｈと、最近接画素３０２の画素位置から画像３００における複数の画素の縦並び方向における画像中心までの画像数ｙと、相関情報とから、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離が算出される。
【００８０】
具体的には、位置算出部１４０が算出する自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離Ｌは、以下の式（１）から算出される。
【００８１】
Ｌ＝（ｄ／ｙ）×ｆ      式（１）
【００８２】
また、焦点距離ｆは、以下の式（２）から算出される。
【００８３】
ｆ＝（ｈ／２）×１／ｔａｎ（θ／２）      式（２）
【００８４】
上記式（１）及び（２）から、位置算出部１４０は、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を算出する。
【００８５】
上記算出方法は、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０とがフロア４００からの高さが同じ高さに位置する場合、精度良く自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を算出できる。しかしながら、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０とがフロア４００からの高さが異なる高さに位置する場合、例えば、自律走行掃除機１００がフロア４００上に位置し、且つ、第１対象物４１０がフロア４００上に配置された厚さがΔｄの第２対象物４２０上に位置する場合、位置算出部１４０は、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を精度良く算出できない。例えば、位置算出部１４０は、図７に示すように、上記式（１）及び（２）から、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離について、距離Ｚではなく距離Ｚ１を算出することとなる。
【００８６】
このように、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０の方がフロア４００からの高さが高い位置に位置する場合、位置算出部１４０は、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を、算出すべき距離より大きく算出する。また、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０の方がフロア４００からの高さが低い位置に位置する場合、位置算出部１４０は、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を、算出すべき距離より小さく算出する。
【００８７】
そこで、補正部１５０は、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０とが異なる高さに位置する場合、位置算出部１４０が算出した距離Ｚ１を補正する。具体的には、補正部１５０は、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０の方がフロア４００からの高さが高い位置に位置する場合、位置算出部１４０が算出した距離を小さくするように所定の距離だけ補正する。また、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０の方がフロア４００からの高さが低い位置に位置する場合、位置算出部１４０が算出した距離を大きくするように所定の距離だけ算出する。
【００８８】
具体的には、補正部１５０が距離Ｚ１を補正する補正値ΔＺは、以下の式（３）から算出される。
【００８９】
ΔＺ＝ｈ／２ｙ×ｔａｎ（θ／２）      式（３）
【００９０】
さらに、補正部１５０は、以下の式（４）から、位置算出部１４０が算出した距離Ｚ１を補正して補正距離Ｚ２を算出する。ここで、補正部１５０は、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０が高い位置に位置する場合、以下の式（４）から補正距離Ｚ２を算出する。
【００９１】
Ｚ２＝Ｚ１−ΔＺ×Δｄ      式（４）
【００９２】
また、補正部１５０は、例えば、自律走行掃除機１００より第１対象物４１０の方がフロア４００からの高さが低い位置に位置する場合、以下の式（５）から補正距離Ｚ２を算出する。
【００９３】
Ｚ２＝Ｚ１＋ΔＺ×Δｄ      式（５）
【００９４】
なお、Δｄは、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０それぞれが位置するフロア４００からの高さの差を示す。例えば、Δｄは、第２対象物４２０の厚みであり、記憶部１９０に記憶されている高さ情報１９２に含まれる値である。補正部１５０は、記憶部１９０に記憶されている高さ情報１９２に基づいてΔｄを決定し、式（５）から、補正距離Ｚ２を算出する。
【００９５】
また、例えば、記憶部１９０が第２対象物４２０の種別に対する厚みを高さ情報１９２として記憶している場合、補正部１５０は、第２対象物４２０の種別に基づいて、Δｄの値を決定する。画像処理部１３０は、例えば、撮像部１２０が生成した画像３００から、第２対象物４２０の種別を特定する。画像処理部１３０は、例えば、ディープラーニング等を用いることで、画像３００に含まれる第２対象物４２１を識別することで、第２対象物４２０の種別を特定する。補正部１５０は、例えば、画像処理部１３０に特定された第２対象物４２０の種別に対する厚みに基づいて、Δｄを決定し、補正距離Ｚ２を算出する。
【００９６】
［変形例］
なお、位置算出部１４０は、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第１対象物４１１と第２対象物４２１との位置関係から、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置しているか否かを判定してもよい。
【００９７】
図８は、実施の形態に係る自律走行掃除機１００が第１対象物４１０の位置を特定する処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図８においては、図４に示すステップＳ１０５までの処理手順と、ステップＳ１０７以降の処理手順とが同様であるため、説明を省略する。
【００９８】
画像処理部１３０は、図４に示すステップＳ１０５の次に、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第２対象物４２１の外縁を算出する（ステップＳ２０１）。
【００９９】
次に、画像処理部１３０は、ステップＳ２０１で算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置しているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【０１００】
位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置していると判定した場合（ステップＳ２０２でＹｅｓ）、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置していると判定する（ステップＳ２０５）。
【０１０１】
一方、位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置していないと判定した場合（ステップＳ２０２でＮｏ）、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置していないと判定する（ステップＳ２０４）。
【０１０２】
ステップＳ２０４又はステップＳ２０５の次に、位置算出部１４０は、図４に示すステップＳ１０５で画像処理部１３０が算出した最近接画素３０２の画素位置から、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を算出する（ステップＳ２０５）。
【０１０３】
こうすることで、位置算出部１４０は、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置しているか否かを精度良く算出できる。
【０１０４】
なお、ステップＳ２０１で算出する第２対象物４２１の外縁は、一部でもよい。例えば、撮像部１２０が撮影することで生成した画像３００の上側全てに第２対象物４２１が映っている場合、画像処理部１３０は、画像３００に含まれる第２対象物４２１の下辺と、画像３００の上辺、左辺、及び、右辺とで囲まれる領域を、第２対象物４２１の外縁の内側として判定する。
【０１０５】
［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る自律走行掃除機１００は、フロア４００を自律的に走行して掃除する自律走行掃除機１００であって、フロア４００の間取りを示し、自律走行掃除機１００が乗り越え可能であり、且つ、フロア４００と高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ１９１、及び、乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報１９２を記憶する記憶部１９０と、フロアマップ１９１における自律走行掃除機１００の位置、及び、自律走行掃除機１００の進行方向を取得する取得部１１０と、自律走行掃除機１００に配置され、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで画像３００を生成する撮像部１２０と、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第１対象物４１１における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素３０２の画素位置を算出する画像処理部１３０と、最近接画素３０２の画素位置に基づいて自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離Ｚ１を算出し、算出した距離Ｚ１、及び、自律走行掃除機１００の進行方向に基づいてフロアマップ１９１における第１対象物４１０の位置を算出する位置算出部１４０と、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０それぞれの位置と高さ情報１９２とに基づいて、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０のフロア４００からの高さが異なるか否かを判定し、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０のフロア４００からの高さが異なると判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出部１４０が算出した距離Ｚ１を補正する補正部１５０と、補正部１５０が補正した距離（補正距離Ｚ２）に基づいて、自律走行掃除機１００の走行を制御する走行制御部１６０と、を備える。
【０１０６】
このような構成によれば、自律走行掃除機１００は、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０とのフロア４００からの高さが異なる場合においても、複雑な画像処理を行うことなく、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を精度良く補正することができる。つまり、自律走行掃除機１００によれば、撮像部１２０によって生成された画像３００に基づいて、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との距離を、従来より高い精度で算出することができる。
【０１０７】
また、例えば、乗り越え可能領域には、フロア４００上に自律走行掃除機１００が乗り越え可能な第２対象物４２０が配置されている。記憶部１９０は、例えば、第２対象物４２０の種別に対する厚みを高さ情報１９２として記憶している。例えば、画像処理部１３０は、さらに、撮像部１２０が生成した画像３００から第２対象物４２０の種別を特定する。補正部１５０は、例えば、画像処理部１３０に特定された第２対象物４２０の種別に対する厚みに基づいて位置算出部１４０が算出した距離Ｚ１を補正する。
【０１０８】
このような構成によれば、補正部１５０は、第２対象物４２０の厚みに応じて自律走行掃除機１００と第１対象物４１０と距離を補正することができる。そのため、補正部１５０は、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との距離をさらに精度良く補正することができる。
【０１０９】
また、例えば、画像処理部１３０は、撮像部１２０が生成した画像３００に含まれる第２対象物４２１の外縁を算出し、算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置しているか否かを判定する。例えば、位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置していると判定した場合、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置していると判定する。また、例えば、位置算出部１４０は、画像処理部１３０が算出した第２対象物４２１の外縁の内側に、画像３００に含まれる第１対象物４１１の最近接画素３０２が位置していないと判定した場合、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置していないと判定する。
【０１１０】
このような構成によれば、補正部１５０は、第１対象物４１０が第２対象物４２０上に位置しているか否かをさらに精度良く判定できる。そのため、補正部１５０は、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との距離をさらに精度良く補正することができる。
【０１１１】
また、本実施の形態に係る自律走行掃除機１００の制御方法は、フロア４００を自律的に走行して掃除する自律走行掃除機１００の制御方法であって、フロア４００の間取りを示し、自律走行掃除機１００が乗り越え可能であり、且つ、フロア４００と高さの異なる乗り越え可能領域を示す領域情報を含むフロアマップ１９１、及び、乗り越え可能領域の高さを示す高さ情報１９２を記憶する記憶部１９０を参照する参照ステップと、フロアマップ１９１における自律走行掃除機１００の位置、及び、自律走行掃除機１００の進行方向を取得する取得ステップと、自律走行掃除機１００に配置され、自律走行掃除機１００の進行方向前方を撮影することで画像３００を生成する撮像ステップと、撮像ステップで生成した画像３００に含まれる第１対象物４１１における自律走行掃除機１００に最も近い箇所に対応する画素である最近接画素３０２の画素位置を算出する画像処理ステップと、最近接画素３０２の画素位置に基づいて自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離Ｚ１を算出し、算出した距離Ｚ１、及び、自律走行掃除機１００の進行方向に基づいてフロアマップ１９１における第１対象物４１０の位置を算出する位置算出ステップと、自律走行掃除機１００及び第１対象物それぞれの位置と高さ情報１９２とに基づいて、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０のフロア４００からの高さが異なるか否かを判定し、自律走行掃除機１００及び第１対象物４１０のフロアからの高さが異なると判定した場合、高さ情報１９２に基づいて位置算出ステップで算出した距離Ｚ１を補正する補正ステップと、補正ステップで補正した距離（補正距離Ｚ２）に基づいて、自律走行掃除機１００の走行を制御する走行制御ステップと、を含む。
【０１１２】
このような方法によれば、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との高さが異なる場合においても、複雑な画像処理を行うことなく、自律走行掃除機１００から第１対象物４１０までの距離を精度良く補正することができる。つまり、本実施の形態に係る制御方法によれば、撮像部１２０によって生成された画像３００に基づいて、自律走行掃除機１００と第１対象物４１０との距離をより精度良く算出することができる。
【０１１３】
（その他の実施の形態）
以上、本発明に係る自律走行掃除機及び制御方法について、上記実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【０１１４】
例えば、上記実施の形態では、取得部１１０、画像処理部１３０、位置算出部１４０、補正部１５０等の処理部は、ＣＰＵと制御プログラムとによって構成されると説明した。しかしながら、これら処理部の構成は、これに限定されない。これら処理部は、専用の電子回路によってハードウェア的に実現されてもよい。
【０１１５】
上記実施の形態において、画像処理部１３０、位置算出部１４０、補正部１５０等の処理部の構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、或いは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はプロセッサ等のプログラム実行部が、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１１６】
また、処理部の構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１１７】
１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又は、ＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）も同じ目的で使うことができる。
【０１１８】
また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。或いは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１１９】
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
本発明は、家屋内等のフロアを自動的に掃除する自律走行掃除機に適用可能である。
【符号の説明】
【０１２１】
１００  自律走行掃除機
１１０  取得部
１２０  撮像部
１３０  画像処理部
１４０  位置算出部
１５０  補正部
１６０  走行制御部
１６１  走行部
１７０  掃除制御部
１８０  バッテリ
１９０  記憶部
１９１  フロアマップ
１９２  高さ情報
２２０  ボディ
２２１  吸込口
２３０  駆動ユニット
２４０  掃除ユニット
２５０  吸引ユニット
２５１  ごみ箱ユニット
２７０  制御ユニット
２７１  発信部
２７２  受信部
２７３  障害物センサ
２７４  測距センサ
２７５  カメラ
２７６  床面センサ
２７７  塵埃量センサ
２７９  キャスター
３００  画像
３０２  最近接画素
４００  フロア
４１０、４１１  第１対象物
４２０、４２１  第２対象物
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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