(57)【要約】【課題】一台の画角の狭いカメラで、障害物の検出と自己位置推定ができる自律走行掃除機の提供。【解決手段】周囲に存在する物体を撮像する撮像手段１６０と、少なくとも水平面に沿う１軸周りで撮像手段１６０の姿勢を変更可能な駆動機構１７０と、撮像手段１６０から得られる画像情報に基づき自己位置推定を行う推定部１５１と、推定部１５１が実行する自己位置推定の確度が高くなるように駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０の姿勢を変更する駆動制御部１５２とを備える自律走行掃除機１００。【選択図】図３
2020047188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律的に走行し掃除を行う自律走行掃除機であって、
周囲に存在する物体を撮像する撮像手段と、
少なくとも水平面に沿う１軸周りで前記撮像手段の姿勢を変更可能な駆動機構と、
前記撮像手段から得られる画像情報に基づき自己位置推定を行う推定部と、
前記推定部が実行する自己位置推定の確度が高くなるように前記駆動機構を制御して前記撮像手段の姿勢を変更する駆動制御部と
を備える自律走行掃除機。
【請求項２】
前記駆動制御部は、前記画像情報内に含まれる特徴点の数が多い画角となるように前記駆動機構を制御して前記撮像手段の姿勢を変更する
請求項１または２に記載の自律走行掃除機。
【請求項３】
前記駆動制御部は、複数の前記画像情報に基づきマッチングが可能な特徴点の数が多い画角となるように前記駆動機構を制御して前記撮像手段の姿勢を変更する
請求項１に記載の自律走行掃除機。
【請求項４】
前記駆動制御部は、前記画像情報内に含まれる特徴点を多くするために、床面が画角に入らない上方方向に前記撮像手段の光軸が向くように前記駆動機構を制御する
請求項１から３のいずれか一項に記載の自律走行掃除機。
【請求項５】
前記撮像手段から得られる画像情報から撮像された物の種類を特定する種類特定部を備え、
前記駆動制御部は、前記種類特定部が天井照明を特定するように前記駆動機構を制御して前記撮像手段の姿勢を変更する
請求項１から４のいずれか一項に記載の自律走行掃除機。
【請求項６】
前記推定部が自己位置を喪失した場合に、前記駆動制御部は、前記駆動機構を制御して自己位置推定の確度が高くなるように前記撮像手段の姿勢を変更する
請求項１から５のいずれか一項に記載の自律走行掃除機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、床面を自律的に走行して掃除する自律走行掃除機に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、掃除機が備えるカメラからの情報を用いて自己の動きや周囲との位置関係を元に、自己位置推定を行って部屋の中のどの位置にいるかを把握し、その情報を元に動作内容を決定する自律走行掃除機が提案されている。
【０００３】
また、特許文献１には、カメラによって得られる画像から、当該カメラの撮影地点から画像に含まれる対象物までの距離を算出す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】
自律走行掃除機に備えた一台のカメラにより自己位置を推定し、かつ障害物を検出する場合、例えば、床面を撮像して障害物を検出し、かつ得られた特徴点から自己位置を推定すると自身が旋回した場合に自己位置を喪失し易くなる。一方、画角の広いカメラを用いて天井、および床面に存在する障害物を一度に撮像すると、天井に存在する特徴点を用いて自己位置を推定することができ自身の旋回により自己位置の喪失は回避できるが、得られた画像の歪が大きくなりすぎて自己位置推定の誤差が大きくなり、障害物との距離の値にも大きな誤差が含まれることになる。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり一台の撮像手段で自己位置の推定と床面にある障害物の撮像を可能とする自律走行掃除機の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る自律走行掃除機は、自律的に走行し掃除を行う自律走行掃除機であって、周囲に存在する物体を撮像する撮像手段と、少なくとも水平面に沿う１軸周りで前記撮像手段の姿勢を変更可能な駆動機構と、前記撮像手段から得られる画像情報に基づき自己位置推定を行う推定部と、前記推定部が実行する自己位置推定の確度が高くなるように前記駆動機構を制御して前記撮像手段の姿勢を変更する駆動制御部とを備える。
【０００８】
なお、自律走行掃除機による前記各処理は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、一つの撮像手段で床面に存在する障害物を精度良く検出し精度よく自己位置を推定することができる。
【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を上方から示す平面図である。
【図２】図２は、実施の形態に係る自律走行掃除機を下方から示す平面図である。
【図３】図３は、実施の形態に係る自律走行掃除機を側方から示す側面図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る自律走行掃除機の機能構成を機構構成などと共に示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態に係る自律走行掃除機の動作の流れ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】
以下に、本発明に係る自律走行掃除機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】
図１は、実施の形態に係る自律走行掃除機を上方から示す平面図である。図２は、実施の形態に係る自律走行掃除機を下方から示す平面図である。図３は、実施の形態に係る自律走行掃除機を側方から示す側面図である。これらの図に記載の自律走行掃除機１００は、天井が存在する建屋の床面上を自律的に走行し、床面上のごみを吸引するロボット型の掃除機であり、本体１１０と、本体１１０を移動させる駆動ユニット１２０と、床面上に存在するごみを集める掃除ユニット１３０と、ごみを本体１１０の内部に吸引する吸引ユニット１４０と、駆動ユニット１２０、掃除ユニット１３０及び吸引ユニット１４０などを制御する制御ユニット１５０と、撮像手段１６０と、駆動機構１７０と、バッテリ１８０と、記憶手段１９０を備えている。
【００１５】
本体１１０は、駆動ユニット１２０、制御ユニット１５０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。本体１１０の外周部には本体１１０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、本体１１０は、ごみを本体１１０の内部に吸引するための吸込口１１１が設けられている。
【００１６】
駆動ユニット１２０は、制御ユニット１５０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１２０は、本体１１０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１２０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。
【００１７】
また、駆動ユニット１２０は、床面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、およ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、本体１１０の下面に形成される凹部に収容され、本体１１０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１２０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エンコーダなどを有してもよい。本明細書において、自律走行掃除機１００の進行方向（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。
【００１８】
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１２９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。
【００１９】
掃除ユニット１３０は、吸込口１１１からごみを吸い込ませるためのユニットであり、吸込口１１１内に配置されるメインブラシ（図示せず）、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。
【００２０】
吸引ユニット１４０は、本体１１０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１４１の内部の空気を吸引し、本体１１０の外方に空気を吐出させることにより、吸込口１１１からごみを吸い込み、ごみ箱ユニット１４１内にごみを収容する。
【００２１】
制御ユニット１５０は、本体１１０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。制御ユニット１５０により実現される各処理部については後述する。
【００２２】
撮像手段１６０は、本体１１０の周囲に存在する障害物などの物体を撮像しデジタル信号からなる画像情報を出力するいわゆるデジタルカメラである。本実施の形態において、撮像手段１６０は、光軸が一本の単眼光学系を備えており、撮像手段１６０から得られた画像情報には撮像手段１６０から物体までの距離を示す情報は含まれていない。また、撮像手段１６０が備える光学系の画角は９０度以下から選定され、本体１１０の上部空間の全周画像を撮影することはできない光学系が採用される。これにより撮像手段１６０から得られる画像の歪み、画像内の場所による解像度の相違などを抑制している。
【００２３】
駆動機構１７０は、撮像手段１６０の姿勢を少なくとも水平面に沿う１軸周りで移動させる機構である。本実施の形態の場合、駆動機構１７０は、自律走行掃除機１００の幅方向（図中Ｘ軸方向）に延在する第一回転軸周りに撮像手段１６０の姿勢を変更でき（図３中破線の矢印参照）、また鉛直方向に延在する第二回転軸（図３中一点鎖線参照）周りにも撮像手段１６０の姿勢を変更できる。なお、駆動機構１７０は、他の方向に延在する回転軸回りで撮像手段１６０の姿勢を変更できても構わない。また、撮像手段１６０および駆動機構１７０は、図３に示すような本体１１０の天面に突出状に設けるばかりでなく、本体１１０に凹部を設けて設置してもよい。
【００２４】
バッテリ１８０（図４参照）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。
【００２５】
記憶手段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。記憶手段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。また、記憶手段１９０には、撮像手段１６０が生成した画像の画素位置に対する当該画素の実空間における推定サイズを示す相関情報１８１と、自律走行掃除機１００のサイズ（具体的には、本体１１０の横幅）の情報であるサイズ情報１８２と、床面の間取りを示す情報である床面マップ１８３が記憶されている。なお、本体１１０の横幅とは、上面視で、自律走行掃除機１００の進行方向に直交する方向における自律走行掃除機１００の幅である。
【００２６】
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。
【００２７】
障害物センサ２７３は、本体１１０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、本体１１０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。
【００２８】
測距センサ２７４は、本体１１０の周囲に存在する障害物等の物体と本体１１０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、障害物に反射した赤外線が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、本体１１０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、本体１１０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、本体１１０の輪郭と最も接近した周囲の物体と本体１１０との距離を検出する。
【００２９】
床面センサ２７６は、本体１１０の底面の複数箇所に配置され、床面の状態を検出する。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、発光部から放射した赤外線光が戻ってくる光量に基づいて、例えば、床面が濡れている等の床面の状態を検出する。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
衝突センサは、本体１１０の周囲に取り付けられているバンパが、障害物に接触して本体１１０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。
【００３４】
エンコーダは、駆動ユニット１２０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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
次に、制御ユニット１５０が実現する各処理部について説明する。図４は、実施の形態に係る自律走行掃除機の機能構成を機構構成などと共に示すブロック図である。自律走行掃除機１００は、制御ユニット１５０が実行する処理部として、推定部１５１と、駆動制御部１５２と、種類特定部１５３とを備えている。なお、本実施の形態では制御ユニット１５０を一つのユニットとして一つの機能ブロックに記載しているが、各処理部は、複数の機能ブロックに分かれ、それぞれに対応する複数のＣＰＵにより実現されてもよい。
【００３９】
推定部１５１は、撮像手段１６０から得られる画像情報に基づき自己位置推定を行う処理部である。自己位置推定の方法は、特に限定されるものではないが、本実施の形態の場合、推定部１５１は、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）技術を用いて自己位置の推定を行っている。具体的には、撮像手段１６０から取得した画像情報中に含まれる複数の特徴点（ランドマーク）、駆動制御部１５２から得られる撮像手段１６０の姿勢を示す姿勢情報、駆動ユニット１２０に組み込まれたエンコーダ１２１からの信号等を推定部１５１が統合して自己位置を推定し自己位置情報を生成する。推定部１５１はまた、走行しながら自己位置を推定することにより、複数箇所で生成した自己位置情報の集合である走行実績を用いてマップも生成している。また、各種センサで検出した情報を用いて、壁などの障害物の位置（領域）をマップに情報として付加してもよい。
【００４０】
駆動制御部１５２は、推定部１５１が実行する自己位置推定の確度が高くなるように駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０の姿勢を変更する処理部である。また、床面に存在する障害物を撮像手段１６０から得られた画像情報に基づき検出する場合、画角に床面が含まれる様に撮像手段１６０の姿勢を変更する。以下、自己位置推定のための撮像手段１６０の姿勢を「推定姿勢」と記し、障害物検出のための撮像手段１６０の姿勢を「検出姿勢」と記載する場合がある。
【００４１】
ここで、自己位置推定の確度が高くなる撮像手段１６０の推定姿勢は、自律走行掃除機１００の周辺環境により変化するが、例えば、撮像手段１６０から得られた１枚の画像情報内に含まれる特徴点の数が多い推定姿勢とすることにより、自己位置推定の確度は高くなる傾向にある。従って、駆動制御部１５２は、特徴点が多く含まれる画角となるように駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０の推定姿勢を変更する。
【００４２】
推定姿勢の決定方法は、特に限定されるものではないが、例えば駆動制御部１５２は、予め定められた順番、またはランダムに撮像手段１６０の姿勢が変わるように駆動機構１７０を制御し、順次撮像手段１６０から画像情報を取得する。そして画像情報の中の特徴点が第一閾値を超えた場合、当該画像情報を取得した姿勢を推定姿勢として決定してもよい。
【００４３】
また、画像情報の中に天井照明が含まれていることを示す情報を種類特定部１５３から取得した場合、当該画像情報を取得した姿勢を推定姿勢として決定してもよい。さらに、天井照明の像が中央部に存在する画像情報を取得した姿勢を推定姿勢として決定してもよい。
【００４４】
また、駆動制御部１５２は、全天球、または全天球に近い範囲をカバーする複数枚の画像情報を撮像手段１６０が取得できる様に駆動機構１７０を制御し、撮像手段１６０の画角内の特徴点の数が第一閾値を超える姿勢を推定姿勢として決定してもよい。また、撮像手段１６０の画角内で最も特徴点の多い姿勢を推定姿勢として決定してもよい。このように、画角に含まれる特徴点の数を用いて推定姿勢を決定することにより、処理の高速化を図ることができる。
【００４５】
また、駆動制御部１５２は、特徴点を多く含まれる推定姿勢を決定するために、床面が画角に入らない上方方向に撮像手段１６０の光軸が向くように駆動機構１７０を制御して領域の異なる複数の画像情報を撮像手段１６０に取得させてもよい。これにより画像情報内に含まれる特徴点を多くするために取得する画像情報の枚数を抑制することができ、推定姿勢の決定に要する処理をさらに高速化することが可能となる。
【００４６】
また、駆動制御部１５２は、種類特定部１５３（詳細は後述）が天井照明を特定するように駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０に画像情報を取得させてもよい。これにより画像情報内に含まれる特徴点を多くするために取得する画像情報の枚数を抑制することができ、推定姿勢の決定に要する処理をさらに高速化することが可能となる。
【００４７】
一方、自己位置推定の確度が高くなる撮像手段１６０の推定姿勢は、例えば、撮像手段１６０から得られた複数の画像情報に基づきマッチングが可能な特徴点の数が多い推定姿勢とすることにより、自己位置推定の確度は高くなる。従って、駆動制御部１５２は、マッチング可能な特徴点が多く含まれる画角となるように駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０の推定姿勢を変更する。
【００４８】
具体的に例えば、全天球、全天球に近い範囲、床面が画角に入らない範囲、または天井照明が含まれる範囲において領域が重複する複数枚の画像情報を撮像手段１６０が取得できる様に駆動機構１７０を制御し、撮像手段１６０の画角内のマッチング可能な特徴点の数が第二閾値を超える姿勢を推定姿勢として決定してもよい。また、撮像手段１６０の画角内で最もマッチング可能な特徴点の多い姿勢を推定姿勢として決定してもよい。
【００４９】
種類特定部１５３は、撮像手段１６０から得られる画像情報から撮像された物の種類を特定する処理部である。種類の特定方法は、特に限定されるものではないが、例えばＡＩ（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術を例示することができる。具体的には、自律走行掃除機１００が掃除をする環境（疑似環境含む）内において複数の画像情報を事前に取得し、画像情報内の物体の像と像に対応する物体の種類をデータとして用意し、ディープラーニング等の技術を用いて学習を行い、取得した画像に物体の像がある場合には、物体の種類を出力するよう種類特定用のモデルを構築する。またさらに、画像情報内の物体の像と像に対応する物体の種類に加えて、物体が表示されている画像位置もデータとして用意することで物体の像がある場合には、物体の種類とともに表示されている画像位置をも出力できるモデルを構築することも可能である。さらに、その画像位置を元にある程度の物体と本体１１０との実距離を推定することもできる。種類特定部１５３は当該モデルを利用して物の種類を特定する場合を例示できる。なお、物の種類を特定するとは、物の詳細な種類を特定するばかりでなく、自律走行掃除機１００の走行に対する障害物になり得る物であるかを特定する場合も含まれる。例えば、画像情報中に現れる窓の像は障害物とはならず、床面上の小型のカーペットの像は障害物として特定する場合などを例示できる。
【００５０】
自律走行掃除機１００の走行の障害となる障害物を検出する場合、種類特定部１５３は、検出姿勢の撮像手段１６０から得られた画像情報に基づき物の種類を特定することにより障害物を検出する。さらに種類特定部１５３は、駆動制御部１５２から取得した検出姿勢における撮像手段１６０の角度の情報、エンコーダ１２１などから得られるオドメトリ情報、および特定した障害物の画像情報内における位置などに基づき障害物までの距離を算出しても構わない。
【００５１】
走行制御部１５４は、例えば、自律走行掃除機１００が備える撮像手段１６０を含む各種センサが検出した情報から推定される自律走行掃除機１００の自己位置に基づいて、駆動ユニット１２０を制御することで、自律走行掃除機１００の走行や操舵等を制御する処理部である。
【００５２】
掃除制御部１５５は、ごみを吸い込ませる等、吸引ユニット１４０を制御して床面の掃除を実行させる。
【００５３】
続いて、自律走行掃除機１００の動作について説明する。図５は、実施の形態に係る自律走行掃除機の動作の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
まず、自律走行掃除機１００の駆動制御部１５２は、駆動機構１７０を制御して画角内に掃除対象の床面が含まれる様に撮像手段１６０の姿勢を検出姿勢にする（Ｓ１０１）。次に種類特定部は、撮像手段１６０から取得した画像情報中の障害物を検出する（Ｓ１０２）。種類特定部１５３は、障害物が存在する場合、障害物までの距離を推定する（Ｓ１０３）。障害物が検出されない場合は推定距離を検出最大距離にする（Ｓ１０４）。
【００５５】
次に、駆動制御部１５２は、駆動機構１７０を制御して撮像手段１６０の光軸を床面が画角に含まれないように上方に向け（Ｓ１０５）、異なる複数の領域を撮像した画像情報を撮像手段１６０から取得し推定姿勢を決定する（Ｓ１０６）。なお、推定姿勢の決定方法は上記の方法など任意の方法を採用しうる。
【００５６】
次に、推定姿勢の撮像手段１６０から得られた画像情報内の特徴点に基づき自己位置を推定し（Ｓ１０６）、自己位置を推定しながら自律走行掃除機１００が床面上を移動することでマップの作成、更新を随時行う（Ｓ１０７）。ここで、駆動制御部１５２は、決定された推定姿勢で撮像される領域、撮像手段１６０の姿勢などを記憶手段１９０に記憶させておき、自律走行掃除機１００が床面上を移動しても同じ領域を画角内に収めるように推定姿勢を自律走行掃除機１００の走行状態に追随させても構わない。これにより自律走行掃除機１００が移動しても自己位置推定の確度を高く維持することができ、自己位置を高い精度で安定して推定することが可能となる。
【００５７】
掃除の途中で推定部１５１が自己位置を喪失した場合（Ｓ１０８）、駆動制御部１５２は、駆動機構１７０を制御して自己位置推定の確度が高くなるように撮像手段の姿勢を変更し（Ｓ１０５）、推定姿勢を再度決定する（Ｓ１０６）。
【００５８】
以上の自己位置推定（Ｓ１０６）、マップ作成（Ｓ１０７）を掃除が終了するまで実行し続け（Ｓ１０９）、予め定められた領域の掃除が終了すれば（Ｓ１０９：Ｙｅｓ）、フローは終了する。
【００５９】
以上のように、本実施の形態に係る自律走行掃除機１００によれば、画角の比較的狭く（例えば画角が９０度以下、３０度以上）歪の少ない光学系を備えた一台の撮像手段１６０により、前方の障害物を検出して高い精度で障害物までの距離を算出し、かつ適切な推定姿勢の撮像手段１６０から得られた画像情報に含まれる特徴点により自己位置推定を高い確度で行う事ができる。従って、自律走行掃除機１００は、障害物に衝突することなくスムーズに移動し障害物と床面の隅部に至るまできれいに掃除することが可能となる。
【００６０】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本発明の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本発明の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本発明に含まれる。
【００６１】
例えば、上記実施の形態では撮像手段１６０を検出姿勢にして障害物の検出を行った後、自己位置を推定しながら掃除を行ったが、掃除のフローはこれに限定されるものではない。撮像手段１６０を推定姿勢にして自己位置推定を行い、その後撮像手段１６０を検出姿勢にして障害物の認識と障害物までの距離を推定しながら掃除を行い、一定距離の走行後など所定の間隔で再度撮像手段１６０を推定姿勢にして自己位置推定を行っても構わない。
【００６２】
また、自己位置を推定する場合、最初に撮像手段１６０の光軸を鉛直上方に向けても構わない。この場合、撮像手段１６０の画角内に天井照明が含まれる確率が高くなり、天井照明が中央に位置する姿勢を推定姿勢としてもよい。
【００６３】
また、一枚の画像情報内に含まれる特徴点の数や、マッチング可能な特徴点の数に基づき推定姿勢を決定したが、特徴量の信頼度の総計が最大、または第三閾値以上になる姿勢を推定姿勢として決定しても構わない。
【００６４】
障害物として認識されたカーペット上に乗り上げて掃除を行う場合など障害物と自律走行掃除機１００との距離をより正確に把握したい場合、自律走行掃除機１００の先端縁と障害物とが画角に収まる位置にまで自律走行掃除機１００を予め推定した距離の情報に従い障害物に近づけ、自律走行掃除機１００の先端縁と障害物とが画角に収まるように駆動制御部１５２は駆動機構１７０を制御しても構わない。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、家屋内等の床面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】
【００６６】
１００  自律走行掃除機
１１０  本体
１１１  吸込口
１２０  駆動ユニット
１２１  エンコーダ
１２９  キャスター
１３０  掃除ユニット
１４０  吸引ユニット
１４１  箱ユニット
１５０  制御ユニット
１５１  推定部
１５２  駆動制御部
１５３  種類特定部
１５４  走行制御部
１５５  掃除制御部
１６０  撮像手段
１７０  駆動機構
１８０  バッテリ
１８１  相関情報
１８２  サイズ情報
１８３  床面マップ
１９０  記憶手段
２７１  発信部
２７２  受信部
２７３  障害物センサ
２７４  測距センサ
２７６  床面センサ
２７７  塵埃量センサ
【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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