(57)【要約】【課題】  タスクを実行するために自律型移動ロボットに、広いロボット使用領域内の所与の位置を割り当てるための新しい方法を提供し、既存のものを改善すること。【解決手段】  以下では、ロボット使用領域の局所的領域でタスクを実行する目的で自律移動ロボットを制御する方法が記載されている。一実施形態によれば、この方法は、自律移動ロボットをロボット使用領域内の開始位置に位置決めするステップと、少なくとも１つのセンサによって自律移動ロボットの環境に関する情報を取得するステップと、特定の幾何学的基本形状を有する領域を選択するステップと、取得された環境に関する情報に基づいて、選択された領域のサイズ及び位置（姿勢／配置を含む）のうちの少なくとも１つのパラメータを自動的に決定するステップとを有する。【選択図】図１
2019508812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マン・マシン・インターフェイス（ＭＭＩ）により自律移動ロボットを制御する方法であって、
前記自律移動ロボット（１００）は、電子的な地図と、環境中をナビゲートし、方向付ける少なくとも１つのセンサとを有し、
前記自律移動ロボット（１００）とマン・マシン・インターフェイス（２００）は、通信接続を介してデータを交換可能であり、
前記方法は、
前記マン・マシン・インターフェイス（２００）上に前記地図を表示するステップと、
ユーザが前記地図内にポイント（Ｐ）をマークするステップと、
マークされた前記ポイント（Ｐ）の座標を前記自律移動ロボット（１００）に送信するステップと、
前記自律移動ロボット（１００）が選択された前記ポイントに依存する特定の領域（Ｌ、Ｌ´）の処理を開始するように前記自律移動ロボット（１００）を制御するステップと
を有することを特徴とする。
【請求項２】
前記特定の領域は、予め定義された基本形状、サイズ及び方向を有し、前記基本形状、前記サイズ、及び前記方向の少なくとも１つが、前記電子的な地図に保存された第１の情報に基づいて自動的に適合されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の情報は、壁の位置及び姿勢、床の表面の種類、障害物の位置及び形状のうちの少なくとも１つに関することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記地図上で複数のポイントが選択され、前記自律移動ロボットは、順番に、各ポイントで特定の領域の処理を実行し、
前記自律移動ロボットは、予め、全体の所要時間が最小化されるように前記複数のポイントの最適な順序を計算することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記地図上で複数のポイントが選択され、前記自律移動ロボットは、順番に、各ポイントで特定の領域の処理を実行し、
重複する領域は１つの領域に統合されることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
各々の特定の領域のサイズ及び／又は向きは、マン・マシン・インターフェイス（２００）上でタッチスクリーンによって検出されるジェスチャによって適合可能であることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
ユーザが更なるポイントのマーキングと特定の領域の適合を終了する前に、前記自律移動ロボットが、最初に選択されたポイント（Ｐ）によって規定される位置に自動的に移動することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ロボット使用領域（Ｇ）の局所領域内で活動を実行するように自律移動ロボット（１００）を制御する方法であって、
前記自律移動ロボット（１００）を前記ロボット使用領域（Ｇ）内の開始位置（Ｐ）に位置決めするステップと、
少なくとも１つのセンサによって前記自律移動ロボットの環境に関する情報を取得するステップと、
特定の幾何学的基本形状を有する領域（Ｌ）を選択するステップと、
取得された前記環境に関する情報に基づいて、選択された前記領域（Ｌ）のサイズ及び位置のうちの少なくとも１つのパラメータを自動的に決定するステップと
を有する方法。
【請求項９】
選択された前記領域（Ｌ）の前記位置は、前記開始位置（Ｐ）に依存することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記活動の実行を開始するための制御コマンドを受信するステップを更に有することを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記幾何学的基本形状は、取得された前記環境に関する情報に依存して選択されることを特徴とする請求項８乃至請求項１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記自動的に決定するステップは、
少なくとも１つの追加の分割領域についての回転、シフト、スケーリング及び拡大の操作のうちの少なくとも１つによって、前記幾何学的基本形状の標準サイズ及び標準的な向きから出発して、前記領域（Ｌ）を修正するステップを含むことを特徴とする請求項８乃至請求項１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記自律移動ロボット（１００）が、ユーザによって前記開始位置（Ｐ）に運ばれるか、ユーザによって遠隔制御装置を介して入力され得る走行命令によって前記自律移動ロボットが前記開始位置（Ｐ）に行くように制御されることを特徴とする請求項８乃至請求項１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのセンサは、床面の汚れを検出するように構成された汚れセンサであり、前記自律移動ロボットの前記環境に関する情報は、前記床面の少なくとも一部分の汚れに関する情報であることを特徴とする請求項８乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記開始位置（Ｐ）の周りの汚れに関する検出された情報に基づいて確率分布を決定するステップと、
決定された前記確率分布に基づいて、少なくとも１つの追加の分割領域についての回転、シフト、スケーリング及び拡大の操作のうちの少なくとも１つによって前記領域（Ｌ）を修正するステップと
を更に有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのセンサは、壁及び障害物を検出するためのセンサであり、前記自律移動ロボットの前記環境に関する情報は、前記壁（Ｗ１、Ｗ２）又は他の障害物の位置及び姿勢に関する情報であることを特徴とする請求項８乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記領域（Ｌ）と検出された壁（ＷＬと、Ｗ２）又は検出された障害物との間に位置する少なくとも一つの追加領域に関して領域（Ｌ）を拡大することによって前記領域（Ｌ）を修正するステップを更に有することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記領域（Ｌ）は、追加領域の少なくとも１つの寸法が閾値未満である場合には、拡大のみされることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記領域（Ｌ）を回転させて所望の方向に沿って整列させるように前記領域（Ｌ）を修正するステップを更に有することを特徴とする請求項１６乃至請求項１８の何れか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記所望の方向は、壁又は隣接する障害物の向きによって定義されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのセンサは、異なる床材間の境界を検出するように構成され、選択された前記領域が床の境界線上に整列されるように選択された前記領域の大きさ及び姿勢が決定される請求項８乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのセンサは、選択された前記領域が少なくとも部分的に家具の下に配置されているか否かを検出するように構成され、選択された前記領域が検出された家具の下にある床面を完全に覆うか、又は、前記検出された家具の下に完全に位置するように選択された前記領域の大きさ及び位置が決定されることを特徴とする請求項８乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記環境に関する情報は、前記自律移動ロボットの電子地図に格納され、
前記幾何学的基本的形状は、前記電子地図に格納された情報に応じて選択され、及び／又は、選択された前記領域の前記大きさ及び前記姿勢は、前記電子地図に格納された情報に応じて決定されることを特徴とする請求項８乃至請求項２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
少なくとも１つの電子地図を用いて自律移動ロボット（１００）の環境のナビゲーション及び方向決めするための少なくとも１つのセンサを有するナビゲーションモジュール（１０２）を有する前記自律移動ロボット（１００）を制御する方法であって、
前記自律移動ロボット（１００）をロボット使用領域（Ｇ）内の開始位置（Ｐ）に位置決めするステップと、
前記少なくとも１つのセンサ及び前記少なくとも１つの電子地図により前記自律移動ロボット（１００）が前記少なくとも１つの電子地図内に配置されているか否か、及び前記少なくとも１つの電子地図内に配置されている場合には、前記少なくとも１つの電子地図のどの位置に配置されているかを決定する自己位置決定を実行するステップと、
決定されたロボット位置又は決定されたロボット位置がある領域にタスクが関連付けられているかどうかをチェックするステップと、
前記自律移動ロボット（１００）によってタスクを実行するステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項２５】
前記自律移動ロボット（１００）は、前記自律移動ロボット（１００）が、タスクの処理に関連するユーザコマンドを受信した場合に、初めて前記タスクの処理を開始することを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記タスクは、前記領域内の床を清掃することであることを特徴とする請求項２４又は請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記自律移動ロボット（１００）は、起動された後、前記自己位置決定が実行されている間に標準タスクを開始し、
前記ロボットが前記自己位置決定を完了し、決定されたロボット位置又は前記決定されたロボット位置がある領域がタスクに関連付けられている場合に、前記タスクは適合されることを特徴とする請求項２４乃至請求項２６の何れか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記少なくとも１つの電子地図によってタスクの処理後に前記自律移動ロボット（１００）は、基地局（ＢＳ）に到達可能か否かをチェックし、到達可能であれば、前記基地局（ＢＳ）にドッキングすることを特徴とする請求項２４乃至請求項２７の何れか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記自律移動ロボット（１００）は、タスクを処理する際に、前記少なくとも１つの電子地図に記録された危険位置を考慮に入れ、危険位置であれば、その位置を回避することを特徴とする請求項２４乃至請求項２８の何れか一項に記載の方法。
【請求項３０】
決定された前記ロボット位置にタスクが関連付けられていない場合には、
特定の幾何学的基本形状を有する領域（Ｌ）を選択するステップと、
前記自律移動ロボットの前記環境のナビゲーション及び方向決めをするための前記少なくとも１つのセンサに基づいて検知された情報に基づいて、選択された前記領域（Ｌ）の大きさ及び姿勢のうちの少なくとも１つのパラメータを自動的に決定するステップと
を更に有することを特徴とする請求項２４乃至請求項２９の何れか一項に記載の方法。
【請求項３１】
選択された前記領域（Ｌ）は、マン・マシン・インターフェイス上の決定された大きさ及び／又は姿勢で表示され、表示された前記領域を、保存し、タスクに関連付けるようにユーザに提示されることを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記自律移動ロボットの全体の使用領域の後続の清掃の際に、例えば、繰返しの清掃によって領域をより徹底的に清掃することを特徴とする請求項２４乃至請求項３１の何れか一項に記載の方法。
【請求項３３】
少なくとも１つの電子地図を用いて自律移動ロボット（１００）の環境のナビゲーション及び方向決めするための少なくとも１つのセンサを有するナビゲーションモジュール（１０２）を有する前記自律移動ロボット（１００）を制御する方法であって、
前記自律移動ロボット（１００）をロボット使用領域（Ｇ）内の開始位置（Ｐ）に位置決めするステップと、
前記自律移動ロボット（１００）により標準タスクの処理を開始するステップと、
前記少なくとも１つのセンサ及び前記少なくとも１つの電子地図により前記自律移動ロボット（１００）が前記少なくとも１つの電子地図内に配置されているか否か、及び前記少なくとも１つの電子地図内に配置されている場合には、前記少なくとも１つの電子地図のどの位置に配置されているかを決定する自己位置決定を実行するステップと、
決定されたロボット位置又は決定されたロボット位置がある領域にタスクが関連付けられているかどうかをチェックするステップと
を有し、
前記自律移動ロボットが前記自己位置決定を完了し、決定された前記ロボット位置、又は、決定された前記ロボット位置がある領域に第１のタスクが関連付けられている場合に、標準的なタスクの実行を停止し、前記第１のタスクを実行することを特徴とする方法。
【請求項３４】
自律移動ロボット（１００）と、スイッチ（２１３）及び送信ユニット（２１１）を備え、前記スイッチが操作されたときに符号化された信号を発するように構成された外部装置（２１０）とを有するシステムであって、
前記自律移動ロボットは、前記符号化された信号に含まれるコードを受信するように構成され、前記コードはロボット使用領域の特定の局所領域で処理されるべき特定のタスクを定義し、前記自律移動ロボットは、前記符号化された信号が受信されると直ちに、又は、所定の遅延時間の後に、前記特定の局所領域で前記特定のタスクの処理を開始することを特徴とするシステム。
【請求項３５】
前記自律移動ロボットは、前記ロボット使用領域の電子地図を有しており、前記電子地図の地図データに基づいて、前記特定の局所領域が前記特定のタスクとともにメモリに保存され、これにより領域とタスクが関連付けられることを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記システムは、前記自律移動ロボット（１００）の前記電子地図を表示し、ユーザが、表示された前記電子地図に基づいて、前記自律移動ロボット（１００）に対するタスクを、前記電子地図上の領域と関連付け、前記コードに割り当てることができるように構成されたマン・マシン・インターフェイス（２００）をさらに備えることを特徴とする請求項３４又は請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記外部装置は、エネルギーハーベスティングによって動作に必要なエネルギーを得ることを特徴とする請求項３４乃至請求項３６の何れか一項に記載のシステム。
【請求項３８】
前記エネルギーハーベスティングにおいて、外部装置を動作させるのに必要なエネルギーは、スイッチを操作する際に行われる動作から得られることを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
自律移動ロボット（１００）と、前記自律移動ロボット（１００）の無線制御のための外部装置（２１０）とを含むシステムであって、前記外部装置（２１０）は、動作のために必要なエネルギーをエネルギーハーベスティングによって獲得するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項４０】
前記外部装置（２１０）は、少なくとも１つのパラメータを検出するための少なくとも１つのセンサを有し、前記外部装置（２１０）は、前記自律移動ロボットに無線により検出したパラメータについての情報を送信するように構成され、前記自律移動ロボット（１００）は、送信された前記情報に応答して、ロボット使用領域の所定の領域で所定のタスクを実行するように構成されていることを特徴とする請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
自律移動床処理装置の制御方法であって、
前記自律移動床処理装置は、前記自律移動床処理装置の環境に関する地図情報を検知し、前記地図情報を用いて前記環境内で自身の位置特定を行ってナビゲートするように構成されたナビゲーションモジュールを有し、
前記地図情報は、少なくとも部分的に少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイス上に表示され、
前記自律移動床処理装置は、少なくとも２つの異なるユーザコマンドを前記少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイスから受け取るように構成され、前記少なくとも２つの異なるユーザコマンドのうちの１つは、前記自律移動床処理装置の使用領域の全体の床処理を含み、
前記方法は、
全体の床処理の開始前にすべての地図情報を消去するステップと、
前記全体の床処理中に新しい地図情報を取得するステップと、
新しく取得した前記地図情報を前記少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイスに表示するステップと、
表示された前記地図情報に基づいてユーザコマンドを受け付けるステップと、
前記ユーザコマンドと新たに取得した前記地図情報とに対応して前記自律移動床処理装置を制御するステップと
を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面を処理するロボット（床の清掃、草刈り、表面の塗装など）等の移動自律サービスロボットに関する。特に、本発明は、ロボット動作領域の特定の部分を局所的に処理するための自律移動サービスロボットを制御する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、家庭内で自律移動ロボットが、ますます使用される傾向にあり、例えば住居の清掃や監視が行われている。これに加えて、例えば、ＷＩＬＬＯＷ  ＧＡＲＡＧＥ  ＩＮＣ．のＰＲ２（ＰＥＲＳＯＮＡＬ  ＲＯＢＯＴ２）などのサービスロボットが開発されており、（たとえば、冷蔵庫から飲み物を取ってユーザに渡すなど）対象物を独立して把持して運搬するためのグリップアームを備えている。自律移動型サービスロボットのさらなる例は、情報を提供し、または人々が遠距離で通信することを可能にする、いわゆるテレプレゼンスロボット（モバイル仮想プレゼンス装置、テレプレゼンスロボット）である。
【０００３】
サービスロボットのための１つの一般的な使用シナリオは、ロボット使用領域内（例えば、マンション）の比較的小さな局所的に限定された領域内のタスクの実行であり、その位置はユーザによって示される。例えば、小さな掃除ロボットを使用して、例えば住居の特定の領域の床に落ちたパンくずのような局所的な汚れた領域を掃除することができる。
この目的のために、例えば、ユーザは、汚れた領域にロボットを運ぶことができ、またはリモコンを使用してそこに向けることができる。いずれの場合も、ユーザは、ロボットを汚れた領域に積極的に移動させる必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ（ＳＬＡＭ）：Ｐａｒｔ  Ｉ  Ｔｈｅ  Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ」、Ｂ．Ｈ．Ｄｕｒｒａｎｔ  Ｗｈｙｔｅ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｂａｉｌｙ、ＩＥＥＥ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ  Ｍａｇａｚｉｎｅ、１３巻、Ｎｏ．２、９９−１１０ページ、Ｊｕｎｅ  ２００６）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の基礎となっている課題は、タスクを実行するために自律型移動ロボットに、広いロボット使用領域内の局所的な位置を割り当てるための新しい方法を提供し、既存のものを改善することである。この課題は、請求項１、１７、２６、３２および４１に記載の方法ならびに請求項２７および３９に記載のシステムによって達成される。様々な実施形態およびさらなる開発は、従属請求項の主題である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下では、ロボット使用領域の局所的領域でタスクを実行する目的で自律移動ロボットを制御する方法が記載されている。一実施形態によれば、この方法は、自律移動ロボットをロボット使用領域内の開始位置に位置決めするステップと、少なくとも１つのセンサによって自律移動ロボットの環境に関する情報を取得するステップと、特定の幾何学的基本形状を有する領域を選択するステップと、取得された環境に関する情報に基づいて、選択された領域のサイズ及び位置（姿勢／配置を含む）のうちの少なくとも１つのパラメータを自動的に決定するステップとを有する。
【０００７】
更に、少なくとも１つの電子地図を用いて自律移動ロボットの環境のナビゲーション及び方向決めするための少なくとも１つのセンサを有するナビゲーションモジュールを有する自律移動ロボットを制御する方法が記載される。一実施形態によれば、この方法は、自律移動ロボットをロボット使用領域内の開始位置に位置決めするステップと、少なくとも１つのセンサ及び少なくとも１つの電子地図により自律移動ロボットが少なくとも１つの電子地図内に配置されているか否か、及び少なくとも１つの電子地図内に配置されている場合には、少なくとも１つの電子地図のどの位置に配置されているかを決定する自己位置決定を実行するステップと、決定されたロボット位置又は決定されたロボット位置がある領域にタスクが関連付けられているかどうかをチェックするステップと、場合によっては、自律移動ロボットによってタスクを実行するステップとを有する。
【０００８】
更に他の実施形態によれば、この方法は、自律移動ロボットをロボット使用領域内の開始位置に位置決めするステップと、自律移動ロボットにより標準タスクの処理を開始するステップと、少なくとも１つのセンサ及び少なくとも１つの電子地図により自律移動ロボットが少なくとも１つの電子地図内に配置されているか否か、及び少なくとも１つの電子地図内に配置されている場合には、少なくとも１つの電子地図のどの位置に配置されているかを決定する自己位置決定を実行するステップと、決定されたロボット位置又は決定されたロボット位置がある領域にタスクが関連付けられているかどうかをチェックするステップと、自律移動ロボットによってタスクを実行するステップとを有する。自律移動ロボットが自己位置決定を完了し、第１のタスクが決定されたロボット位置、又は、ロボット位置がある領域に関連付けられた場合に、標準的なタスクの実行が停止され、第１のタスクが実行される。
【０００９】
更に、マン・マシン・インターフェイス（ＭＭＩ）により自律移動ロボットを制御する方法が記載される。この方法では、自律移動ロボットは、電子的な地図と、環境中をナビゲートし、方向付ける少なくとも１つのセンサとを有し、自律移動ロボットとマン・マシン・インターフェイス（ＭＭＩ）は、通信接続を介してデータを交換可能である。この方法は、マン・マシン・インターフェイス（ＭＭＩ）上に地図を表示するステップと、ユーザが地図内にポイントをマークするステップと、マークされたポイントの座標を自律移動ロボットに送信するステップとを有する。自律移動ロボットは、選択されたポイントに依存する特定の領域の処理を開始するように自動的に制御される。
【００１０】
更に、自律移動ロボットと、自律移動ロボットの無線制御のための外部装置とを含むシステムが記載される。一実施形態によれば、この外部装置は、動作ために必要なエネルギーをエネルギーハーベスティングによって獲得するように構成されている。
【００１１】
更に他の実施形態では、外部装置は、スイッチ及び送信ユニットを備え、スイッチが操作されたときに符号化された信号を発するように構成されている。自律移動ロボットは、符号化された信号に含まれるコードを受信するように構成され、コードはロボット使用領域の特定の局所領域で処理されるべき特定のタスクを決定し、自律移動ロボットは、符号化された信号が受信されると直ちに、又は、所定の遅延時間の後に、特定の局所領域で特定のタスクの処理を開始する。
【００１２】
最後に、自律移動床処理装置として構成された自律移動ロボットの制御方法が記載される。自律移動床処理装置は、自律移動床処理装置の環境に関する地図情報を検知し、地図情報を用いて環境内で自身の位置特定を行ってナビゲートするように構成されたナビゲーションモジュールを有する。地図情報は、少なくとも部分的に少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイス上に表示され、自律移動床処理装置は、少なくとも２つの異なるユーザコマンドを少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイスから受け取るように構成されている。少なくとも２つの異なるユーザコマンドのうちの１つは、自律移動床処理装置の使用領域の全体の床処理を示す。一実施形態によれば、この方法は、全体の床処理の開始前にすべての地図情報を消去するステップと、全体の床処理中に新しく地図情報を取得するステップと、取得した新しい地図情報を少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイスに表示するステップと、表示された地図情報に基づいてユーザコマンドを受け付けるステップと、ユーザコマンドと新たに取得した地図情報とに対応して自律移動床処理装置を制御するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１３】
タスクを実行するために自律型移動ロボットに、広いロボット使用領域内の局所的な位置を割り当てるための新しい方法を提供し、既存のものを改善する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】自律移動ロボット及びそのロボットを操作するためのモバイル装置を概略的に示す図である。
【図２】ロボットの様々なモジュールのブロック図である。
【図３】より広いロボット使用領域の局所的に限定された領域内の汚れを清掃する方法を概略的に示す図である。
【図４】局所的に限定された清掃すべき領域の、測定された汚れの分布への自動的で「インテリジェント」な適応を示す図である。
【図５】局所的に限定された清掃すべき領域の、１つまたは複数の隣接する壁への自動的で「インテリジェント」な適応を示す図である。
【図６】テーブルと複数の椅子とからなる椅子セットを取り囲む領域の清掃を示す図である。
【図７】無線でロボットに接続され、ロボットを起動して、ロボット使用領域の局所的に限定された領域において特定の仕事を実行させるためのボタンを有する外部装置を概略的に示す図である。
【図８】ロボット使用領域の局所的に限定された領域での仕事のためのタブレットＰＣによるロボットの操作を示す図である。
【図９】動作中に新たに生成されたロボット使用領域の地図によるロボットのユーザ対話に関するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、図面に表示された実施例を用いて以下に詳細に説明される。この表示は、必ずしも一定の縮尺ではなく、本発明は図示の態様に限定されない。代わりに、本発明の根底にある原理を説明することに重点が置かれる。
【００１６】
自律移動サービスロボットは、通常、家の中の清掃または監視、または家の中での物の輸送などの１つまたは複数のタスクを自動的に実行することができる。以下の例は、清掃ロボットの様々な使用の可能性を説明することを意図している。しかし、本発明はここで説明した例に限定されるものではなく、ユーザが予め決めた位置又はより大きいロボット使用領域のユーザが予め決めた領域を自律移動ロボットに提供するタスクをユーザが割り当てるすべての使用に一般的に適用可能である。
【００１７】
自律移動ロボットは、一般に、ロボットが理論的には、ロボット使用領域のあらゆる点にアクセスすることができる、電動機、歯車および車輪を含む駆動モジュールを備える。ロボットは、例えば、床面（すなわち、ブラシ、吸引清掃装置など）を清掃するための清掃モジュール、または物体を把持して搬送するためのグリップアームなどの作業モジュールをさらに備えることができる。テレプレゼンスロボットとして構成された自律移動ロボットは、作業モジュールを不要にし、これに代えて、例えば、マイクロフォン、スピーカ、カメラおよびスクリーンを有する少なくとも１つのマルチメディアユニットを有する。
【００１８】
自律的にタスクを実行できるようにするために、自律移動ロボットは、一般に、ナビゲーションモジュールと適切なセンサとを有し、これにより、ロボットは、その環境全体の中で方向付けし、環境全体内でナビゲートすることができる。ナビゲーションモジュールは、例えば、障害物回避戦略を実装し、及び／又は、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）アルゴリズム（Ｂ．Ｈ．Ｄｕｒｒａｎｔ  Ｗｈｙｔｅ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｂａｉｌｙ著  「Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ（ＳＬＡＭ）：Ｐａｒｔ  Ｉ  Ｔｈｅ  Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ」、ＩＥＥＥ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ  Ｍａｇａｚｉｎｅ  、１３巻、Ｎｏ．２、９９−１１０ページ、Ｊｕｎｅ  ２００６）を使用することができる。この目的のために、ロボット使用領域の１つ以上の地図をロボットに格納することができる。ロボットは、使用中に新たにロボット使用領域の地図を作成してもよいし、使用開始時に既に存在している既存の地図を使用してもよい。既存の地図は、以前の使用中に、例えば、探索走行の間に、ロボット自身によって作成されても良いし、別のロボット及び／又はユーザによって提供されたものであってもよい。ロボットの向きを決めてナビゲートするのに適したセンサは、例えば、環境内の物体への距離を測定するように構成されたセンサであり、例えば、光学及び／又は音響センサなどであり、（例えば、三角測量センサ、Ｔｉｍｅ−Ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔカメラ、レーザスキャナ、超音波センサ等）の三角測量又は、出力信号の通過時間測定の手段によって測定される。適切なセンサの他の典型的な例は、カメラ（デジタル画像処理と共に）、触覚センサ、加速度センサ、回転速度計、又は走行距離計である。
【００１９】
ロボットの行動に責任のあるソフトウェアは，ロボット上（対応するプロセッサとメモリ要素）で全体が実行されても良いし、少なくとも部分的に、例えば、ホームネットワーク内またはインターネット（クラウド）を介して到達することができる外部のコンピュータ上に移すことができる。
【００２０】
図１に示すように、自律移動サービスロボット１００の制御は、例えば、スマートウォッチ、スマートフォン、（スマート）ＴＶ、またはタブレットＰＣ等の外部のモバイル装置２００によって達成される。このモバイル装置は、例えば、ホームネットワーク３００（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格などの無線ネットワーク）を介してロボットと無線通信する。図２は、サービスロボット１００の上述したモジュールのブロック図である。この例では、ロボット１００は、（例えば、モータ、ギア等を有する）駆動モジュール１０１、（例えば、センサ、電子地図、ＳＬＡＭ機能を有する）ナビゲーションモジュール１０２、（例えば、ブラシ、吸引清掃装置等を有する）作業モジュール１０３、及び、中央の制御ユニット１５０を有する。制御ユニット１５０は、典型的には、ロボットの行動を決定するプロセッサ命令を実行するマイクロプロセッサを含む。具体的には、制御ユニット１５０は、駆動モジュール１０１の、ナビゲーションモジュール１０２、および作業モジュール１０３の動作を制御し、無線ネットワーク３００を介して、ユーザとの対話を可能にするモバイル装置２００と通信する。モジュール１０１，１０２，１０３は単に機能ユニットとして理解されるべきであり、必ずしも物理的に別個のモジュールではない。上述のユニットの構造及び動作はそれ自体公知であるので、ここでは、詳細には説明しない。
【００２１】
図３は、ロボット１００によってより大きなロボット使用領域Ｇ内の局所的に限定された領域内の汚れを清掃する方法の２つの例を示す図である。このために、ロボット１００は、ユーザによって、清掃されるべき汚染の近傍で、ロボット動作領域Ｇの（理論的には）自由に選択可能な点に位置される。これは、例えば、ユーザがロボットを運んで持って行っても良いし、ユーザが（例えば、リモコン、スマートフォン等の）外部装置上で方向キーを押して生成された走行コマンドにより行われる。（例えば、ロボット上のボタンを押すことによる）ユーザ入力に従って、ロボット１００は、その位置から移動を開始し、ロボット位置により決定される事前定義された領域Ｌを規則的な経路Ｐで清掃する。予め定義された（標準の）領域Ｌは、例えば、定義されたサイズの単純な幾何学的基本形状であり、例えば、正方形（図３（Ａ）参照）、円（図３（Ｂ）参照）、長方形、または他の正多角形である。清掃すべき領域Ｌの位置は、ユーザがロボットを置く（ユーザによって決定される）ロボットの位置（向きを含む）によって決定される。この位置は、標準化された領域Ｌの、例えば、縁の点（特に、角）（図３（Ａ）参照）、又は、中心（図３（Ｂ）参照）である。
【００２２】
標準化された領域Ｌの処理は、例えば、蛇行経路Ｐ（図３（Ａ）参照）に沿って、又は、螺旋経路Ｐ´（図３（Ｂ）参照）に沿って実行され、螺旋パターンはまた、例えば、正方形の形状の領域を清掃するために角を有するように伸びていても良い。清掃は、他のパターンに対応する経路に沿って行うこともできる。例えば、清掃戦略として、標準化された領域Ｌ内を、ランダム的／カオス的な経路に沿って清掃しても良い。標準化された領域Ｌの清掃後、ロボット１００は、直接、以前に発った出発点を目指して走行するか、または適切に選択された清掃パターンを有する第２の清掃により出発点に戻ることができる。図３を参照して説明した方法は、非常に融通性がないという欠点を有する。例えば、清掃すべき異なるサイズの領域がある場合には、ユーザ入力は、清掃すべき領域Ｌのサイズを適合させるように行わなければならない。
【００２３】
ユーザにとって実用性を向上させるためには、図３を参照して説明した自律移動ロボットによる局所的に存在する汚れた領域を清掃するための動作のモードをより「知的」にすることが望ましい。この目的のために、ロボット１００は、適切なセンサによってその環境を検出し、センサによって検出されたデータに基づいて、例えば回転、シフト及び／又は拡張することによって、標準化領域Ｌを自動的に適合させることができる。標準化された領域Ｌを適合させるためのさらなる可能性は、センサによって検出されたデータに基づいて自動的に決定される開始点から局所的に存在する汚れた領域を清掃するための清掃モードを新たに自動的に開始することである。
【００２４】
（環境への「知的な」自動適応）図４は、ロボットが局所的に限定された領域でひどく汚れ箇所Ｄを清掃する例を示している。その際、標準化された領域Ｌ（図３参照）は、１回の実行でできるだけ完全に汚れ箇所Ｄをきれいにすることができるように動的に適合されるべきである。この目的のために、ロボット１００は、例えば、床上にある汚れＤを認識するか（例えば、カメラ）、または収集された汚れの量を検出する汚れセンサを有する。このようなセンサは、一般に周知であり、（例えば、ブラシ又は吸引により）収集された汚れ粒子から分散された光の光学的検出又は汚れ粒子の衝突に発生する（例えば、音響などの）機械的振動の検出に基づいている。このような汚れセンサを使用して、ロボットは、清掃走行中に床上の汚れの分布を判定することができる。この測定された分布に基づいて、ロボット１００は、標準化された領域Ｌの境界をシフトまたはスケーリング（またはその両方）することができ、適応領域Ｌ´が自動的に決定される。これは、特に清掃走行中又は標準化された領域Ｌを少なくとも１回完全に走行した後に行われる。
【００２５】
図４（Ａ）に示す例では、標準化された領域Ｌの境界は、ひどく汚れた箇所Ｄが適応領域Ｌ´によって可能な限り完全に包含されるように適合されている。この目的のために、例えば、標準化された領域Ｌの清掃の間、領域Ｌの境界は、有意な汚れの収集なしに通過することができる（例えば、蛇行する）清掃経路のセグメントまでシフトされる。この手法の利点は、適応領域Ｌ´の境界を清掃中に決定することができることである。すなわち、現在検出されたセンサデータに基づいて、現在の清掃経路を継続すべきかを決定し、継続すべき場合には、例えば更なる部分的に線形の経路セグメントを蛇行経路に取り付ける等、どのように継続すべきが決定される。
【００２６】
代わりに、標準化された領域Ｌ内の汚れの（センサによって検出された実際の）分布を表すか、又は近似する数学的分布モデルを用いることができる。例えば、汚れ（２Ｄ）が正規分布していると仮定することができる。このような正規分布は、その最大値（平均値）とその幅（標準偏差）によって定義される。領域Ｌの中で最もひどく汚れた箇所を検知することによって、分布の平均値を推定することができる。最もひどく汚れた箇所から始まる汚れの分布の空間的変化を用いて、（領域Ｌ内での）標準偏差を追加的に推定することができる。このようにして決定された数学的分布モデルに基づいて、領域Ｌ外の汚れの量および分布を推定することができる。そして、これに基づいて、今度は、例えば、この領域Ｌ´の外側に位置する汚れの確率が限界値よりも小さい（すなわち、例えば、１％より小さい）ように適合領域Ｌ´の境界が決定される。汚れ分布の数学的モデルとしての正規分布の他に、任意の他の推計学上の分布モデルを使用することもできる。別の実施形態では、領域Ｌの外側の汚れの分布および量は、（少なくとも）１つの汚れセンサを用いて決定された領域Ｌ内の汚れの実際の分布を外挿することによって推定される。
【００２７】
図４（Ｂ）に示す例では、全体の（この場合は円形の）標準化された領域Ｌは、汚れ箇所Ｄの最大値が、近似的に、シフトされた（および、必要であれば、スケーリングされた）領域Ｌのほぼ中心に位置するようにシフトされる。この場合に、標準化された領域Ｌのシフトは、（ユーザによって設定される）開始点がシフトされた領域Ｌ´内に存続する限り、好都合であることに留意されたい。これを保証するため、シフトされた領域Ｌ´は、例えば、追加的に拡大されてもよい。
【００２８】
代わりに、標準化された領域Ｌを最初に完全に清掃してもよい。センサ測定値に基づいて、清掃過程が繰り返され、反復中に、シフトされた領域Ｌ´が清掃される。これは、例えば、（最初の清掃動作中に測定された）汚れの最大値が、シフトされた領域Ｌ´の中心点にあるように決定される。この手順は、必要に応じて反復して繰り返すことができ、直前の清掃または先行するすべての清掃のセンサデータを考慮することができる。
【００２９】
図５は、ロボット１００が（部屋の２つの壁Ｗ１およびＷ２によって画定される）角の近くを清掃する例を示す図である。このとき、ロボット１００は、（例えば、ＳＬＡＭにより）ナビゲーション及び地図を生成する際にも使用される距離を測定するための三角測量センサなどの障害物検出センサを有する（図２）。簡単な例示的な実施形態（図５（Ａ））では、ロボットは、最も近い壁Ｗ１に平行に整列された修正された、清掃すべき領域Ｌ´を得るために、その開始位置の周りで標準化された領域Ｌを回転させる。しかし、図５（Ａ）による実施形態では、壁Ｗ１と修正領域Ｌ´との間に比較的小さな領域が残っている。壁に沿って汚れがしばしば集まるという事実のために、修正された領域Ｌ´を壁まで拡大することが好適である。図５（Ｂ）は、清掃されるべき領域Ｌ´が壁Ｗ１まで第１の方向に拡大され、壁Ｗ２まで第２の方向に拡大された例を示しているが、領域の形状は正方形に維持されている。別の例では、領域Ｌ´は矩形であり、２つの辺は、壁Ｗ１及びＷ２によって与えられ、２つの他の辺は、例えば、元の標準化領域Ｌの角の点によって与えられる。
【００３０】
標準化された領域Ｌを壁と整列させるべきかどうか、及び整列させるべき場合にはどのように整列させるかの決定は、例えば、ロボットの開始位置と最も近い壁及び／又は標準化された領域Ｌの境界点の周囲壁までの距離に基づいて行うことができる。図５の例では、標準化された領域Ｌが壁Ｗ１と交差し、したがって、この壁に沿った整列が実行される。加えて、例えば、近くの壁に対するロボットの向きが考慮され得る。例えば（ロボットの位置および向きから導かれる）標準化された領域Ｌの（少なくとも）１つの辺が近くの障害物にほぼ平行、又は、ほぼ垂直（例えば、１０°未満の角度偏差）である場合、ユーザが対応する整列を意図しており、標準化された領域がそれぞれの壁に沿って整列されていると仮定することができる。
【００３１】
ロボットは、センサによって集められたデータに基づいて標準化された領域Ｌを適合させることに加えて、標準化された領域Ｌの幾何学的基本形状を、ユーザによって指定された始点の環境の空間的実状に適合させることもできる。したがって、例えばロボットは、（センサにより）壁及び／又は部屋の角の近くに配置されたことを認識することができる。この場合、正方形又は矩形の基本形状を有する標準化された領域Ｌが選択され、清掃される領域Ｌのこの基本形状は、上述のように壁及び／又は角に適合させることによって修正される。これとは反対に、ロボットを大きな開放領域（例えば、部屋の真ん中）に配置し、それを整列させる（例えば、正方形等の）明らかに好ましい方向がない場合、領域Ｌの幾何学的形状として円が選択されても良い。この領域Ｌは、例えば、図４（Ｂ）を参照して説明したように変更することができる。
【００３２】
床面の局所的な清掃のための領域Ｌの自動適応がユーザの作業を容易にする多くの他の例も可能である。例えば、ロボットは、床材を検出するためのセンサを装備することができ、これらの測定値に基づいて標準化された領域Ｌを適合させることができる。例えば、カーペットを目的にかなった方法で清掃するために、ユーザがロボットをカーペット上に置くことがある。領域Ｌは、例えば、カーペットの境界に沿って整列されることが可能で、上で説明した壁に対する整列に類似している。
【００３３】
ロボットは、例えば、天井に向けられたセンサ、例えば、カメラを有する。このようなセンサを用いると、ロボットは、例えば、その下を走行することができる家具の近くに配置されているかどうかを検知することができる。この場合、ロボットは、これらの測定値に基づいて標準化された領域Ｌを適合させることができる。このようにして、このベッドの下を目的にかなった方法で清掃するために、ロボットは、ユーザによって、例えばベッドの直前に（すなわち、ベッドの縁からせいぜい最大距離離れた所に）置かれることができる。領域Ｌはベッドの寸法に適応される。
【００３４】
さらに、ロボットは、（ダイニングコーナー）の椅子を備えたテーブルを認識するように構成することができる。（家具グループの）椅子を備えたテーブルが検出された場合、標準化された領域Ｌを家具グループに適合させることができる。ロボットは、例えば、認識された障害物（特にテーブルと椅子の脚）に基づいて、例えば家具グループ（すなわちテーブルとすべての椅子）の周辺領域で、例えば、少なくともロボットの幅まで清掃されるような大きさであるように清掃すべき領域が選択される。この目的のために、例えば、清掃すべき領域Ｌ´として、家具グループを完全に包含する矩形が選択される。矩形の向きは、家具グループ及び／又は近くの壁の方向に基づいて決定することができる。矩形の境界は、例えば、テーブル及び／又は椅子の脚までの最小距離が少なくともロボット直径に対応するように決定される。したがって、ユーザは、例えば朝食後に、朝食テーブルの隣にロボットを置き、床に落ちたパンくず等を除去させることができる。この認識は、例えば、画像識別を使用するカメラを用いて、又はテーブル及び椅子の脚によって形成される多数の小さく、規則的に発生する障害物に基づいて実行される。
【００３５】
さらに、ロボットは、例えば部屋のドアの近くにユーザによって置かれてもよく、その結果、標準化された領域Ｌは２つの部屋にまたがる。次に、ロボットは、清掃すべき領域を１つの部屋の中に完全に収まるように適応させる。清掃の終了時に、ロボットは（ユーザに再照会し、又はせずに）、新たに領域Ｌを完全に別の部屋の中に置くように適応させることができる。
【００３６】
ロボットは、新たに形成された清掃すべき領域Ｌ´の幾何学的形状に基づいて、適切な清掃パターンを選択するように構成することもできる。例えば、小さな円形または正方形領域Ｌ´の場合、螺旋経路Ｐ（図３（Ｂ）参照）を選択することができ、一方、大きな矩形領域では、例えば、この矩形領域の長い辺に平行に蛇行経路が走る（図３（Ａ）参照）。
【００３７】
ロボットは、ロボット自体の位置を特定することのできるロボット使用領域の地図を有している。この場合、センサから受信した情報に加えて、地図からの情報を用いて、処理される領域Ｌを修正し、それを出発点の近傍の条件に適合させることもできる。特に、ロボットは、以前に識別された、またはユーザによって登録された危険領域を考慮し、回避することができる。代替的には、（ナビゲーションモジュールのセンサの）センサ測定値に基づいて、清掃されるべき領域の予め指定された基本形状およびサイズを自動的に選択することによって、適応を実行することが可能である。清浄領域Ｌ´が決定されると、前もって定めることが可能な処理の範囲（例えば、清掃すべき表面積、清掃の持続時間）に関する要求を行うことができる。したがって、例えば、有意な清掃結果を達成するために、少なくとも１平方メートルの清掃がされることが要求され得る。さらなる要請は、予想される清掃期間が予め定められた時間、例えば１０分を超えてはならないことである。処理の範囲（特に最小および最大）に関する要求は、例えば、ユーザによって指定することができる。
【００３８】
（位置特定とホーム位置帰還）家庭内のサービスロボットの１つの望ましい能力は、例えば、全体の部屋又は完全な住居の清掃を行うことなしに、急速に汚れたエリア（例えば、ダイニングの床）の清掃など、繰り返し行われるタスクを実行することである。例えば、ダイニングコーナーのテーブルから食器洗い機までの使用済食器の輸送は、繰り返し実行されるタスクの１つである。関連する文献には、こうした問題に対する解決策としてロボット使用領域の永久的な地図を有するロボットシステムが記載されている。この地図は、ロボット自身によって編集されてもよいし、他の仕方で提供にされてもよい。ユーザは、ロボット使用領域の電子地図をマン・マシン・インターフェイス（例えば、タブレットＰＣ２００、図１参照）上に表示させることができ、この地図を用いてロボットを制御および監視することができる。例えば、ユーザは、地図の分割領域を手動または自動で選択して恒久的に保存することによって標準動作領域を定義することができ、したがって、いつでも保存された分割を選択して清掃することができる。例えば、ユーザは、テーブルと椅子とそれを取り囲む適切な領域を標準化領域Ｌ´´として地図上で選択し、恒久的に保存することができる（図６（Ａ）及び６（Ｂ）参照）。その後、食事の後、例えば、ユーザは、床に落ちたかもしれないパンくず等を取り除くようロボットに迅速に指示することができる。
【００３９】
短い時間で汚れた部分にロボットを持ち運び、起動する場合に、一部のユーザは、タブレットＰＣを探して、それをオンにして、小さな汚れた部分をきれいにするよう指示するのを、最初は、不便に感じることがある。さらに、例えば２階以上の家屋で使用されており、他の階に独立して移動することができない場合など、ロボットが処理すべき領域に自身で直接移動することができない状況が生じることがある。この場合にも、ユーザはロボットを手動で再配置しなければならず、同様に、ユーザはロボットを処理すべき領域に直接運び、開始することができる。そのような状況では、ロボットが、ユーザによって下に置かれて開始された後に、その位置に対して予め定義された標準動作領域が存在することを自動的に認識することが有利であり得る。例えば、ユーザは、予め定義された標準動作領域「ダイニングコーナー」（領域Ｌ´´、図６（Ａ）参照）のテーブルのテーブル脚ＴＬ（図６（Ａ）及び図６（Ｂ）参照）の隣にロボットを置き、（少なくとも）１つのセンサボタンの押下により清掃プログラムを開始して、近くの汚れた領域を清掃する。開始後、ロボット１００は、ロボットの地図により、その位置及び、（少なくとも）１つのセンサによって認識されたその環境における特徴を決定し始める（グローバル・ローカライゼーション）。したがって、そのセンサを使用して、ロボットは、例えば、椅子を有するテーブルとその近くの壁を認識することができ、このようにして、自身が「ダイニングコーナー」と定義される標準動作領域Ｌ´´に配置されていると決定することができる。この（グローバルな）位置特定は、検知された、予め定義された標準動作領域Ｌ´´を直接清掃するためにロボット１００が実際の清掃を開始する前に実行することができる。ロボット１００が予め定義された標準動作領域内に位置していない場合には、標準領域Ｌ（これは、図４および図５を参照して上述したように付加的に修正することができる）を清掃する。
【００４０】
１回の清掃プロセスを加速するために、ロボットは、標準化された領域Ｌ（または修正された標準化領域Ｌ´、図４および図５参照）を清掃し始め、これと平行して地図上の自身の位置を決定することもできる。ロボットが自身の位置特定を行うや否や、標準化された領域Ｌ´を標準動作領域上「ダイニングコーナー」（領域Ｌ´´、図６参照）に拡大することができる。
【００４１】
ロボット使用領域の既存の地図上でロボット１００の位置を特定することによって、ロボット１００は、ロボット１００の（アクセス可能な）基地局ＢＳが地図上で指定されているかどうかを地図（図６（Ａ）参照）に基づいて確認することもできる。このように、タスクを完了した後、ロボットは、例えばセンサで基地局を以前に検出すること無しに、基地局がアクセス可能であるかどうかを自動的に検証することができる。これは、基地局が、ユーザによって置かれた部屋以外の部屋にある場合に特に重要である。アクセス可能な基地局がない場合、ロボットはユーザが以前にそれを置いた位置に戻る。しかし、基地局がアクセス可能な場合、例えば、バッテリを充電したり、収集した汚れを処分したりするために、基地局に自動的に移動することができる。
【００４２】
ロボット使用領域の既存の地図上でロボット１００の位置特定をすることによって、ロボット１００は、その環境内の以前に識別された危険区域及び／又はユーザによって地図上にマークされた危険区域を、地図を用いて再認識することも可能である。これらは、清掃すべき領域を決定する際に考慮することができ、特に避けることができる。このような危険領域は、例えば、ロボットがしばしば動けなくなり、ユーザの介入によってのみ解放される領域であってもよい。なお、非常に壊れやすい家具や玩具などの小さな物が散らかっている領域は、ユーザはロボットが入ることを望まない領域である。
【００４３】
ロボット使用領域の既存の地図上でロボット１００の位置特定をすることによって、ロボット１００は、清掃中及び／又は清掃後に、清掃されるべき領域（例えば、図５による領域Ｌ´）及び清掃結果をマン・マシン・インターフェイス（例えば、タブレットＰＣ２００、図１参照）上で可視化することができる。したがって、将来の作業タスクのために迅速に選択可能であるために、（上述したように）清掃された領域を標準動作領域（図６による領域Ｌ´参照）として永久に保存することをユーザに勧めることができる。特に、図４及び図５を参照して上述した実施形態を、環境に標準化された領域Ｌを自動適応させることと組み合わせることで、標準化された領域Ｌ´´が自動的に生成されることを単純な方法で実現できる。
【００４４】
最後に、ロボット使用領域の既存の地図上でロボットを位置特定することにより、ロボットは、局所的清掃のための領域の位置を自動的に保存することができる（図４又は図５の領域Ｌ´又は図６の領域Ｌ´´）。ユーザがこのような領域を頻繁に清掃することを選択した場合、これは日常的にひどく汚れていることを示している。定期的な清掃の間に、ロボットは、例えば、領域を２回以上清掃することによって、又は、吸い込み強度を上げることによってその場所を、特に完全に清掃することができる。
【００４５】
（ボタン押下によるクイックスタート）予め定義され保存された標準動作領域Ｌ´´（図６参照）をより容易に処理するために、ユーザは、例えば、迅速アクセス（いわゆる「クイックリンク」）を（タブレットＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、（スマート）ＴＶ、コンピュータなどの）プログラム可能なマン・マシン・インターフェイスのユーザディスプレイ（ホーム画面またはデスクトップ）上に設定することができる。これにより、一度クリックされると、直接、ロボットに、指定された標準動作領域Ｌ´´を処理するように依頼することができる。
【００４６】
さらなる実施形態では、例えば、ユーザがボタンを押したとき、または別のイベントが発生したときに無線で信号をロボットに送信するように構成されたロボット外部デバイスが使用される。この実施形態は、図７に示されている。図７は、コンパクトな筐体内に１つのボタン２１３と、電子システム（エネルギー供給を含む）とを含む外部装置２１０を示している。電子システムは、ボタン２１３が作動されたときに、アンテナ２１２によって放射される無線信号Ｓを生成するように構成されている。ロボット１００は、この信号の反応として、指定された（局所化された）標準動作領域Ｌ´´において特定の活動を実行するように構成されている。ユーザは、例えばダイニングテーブルのような使用エリアの近くに、または他の便利にアクセス可能な場所に、このデバイス２１０を配置（例えば、付着）することができ、必要の際（例えば、食事後）には、ロボットを迅速に起動することができる。このようにして、清掃ロボットは、例えばダイニングテーブルの周りの領域Ｌ´´（図６参照）を清掃するために迅速に作動させることができる。同様に、使用済みの皿を食卓から食器洗い機に運ぶ等を、搬送ロボットに依頼してもよい。ボタン２１３は、例えば、（家の）扉、窓、引き出し、又は猫のフラップの開けること及び／又は閉じることをイベントとしてする接触スイッチとして実現されてもよい。したがって、例えば、ロボット１００は、家のドアに接続された接触スイッチによって発せられた信号Ｓを受信したときに、家のドアの回りの入口領域を掃除するように構成することができる。これは指定可能な時間遅れの後に起こるので、住居に入ったばかりのユーザは入口領域を出るのに十分な時間があり、ロボットによって妨害されない。
【００４７】
このような外部装置２１０はとても簡単であるため、最小限の費用で実現することができる。外部装置２１０は、（電子機器２１１内の）エネルギー供給、所与のイベントに応じて作動するスイッチ２１３（例えばボタン）、及びスイッチがイベントを検出した後に信号Ｓをロボット１００に送信するための無線信号を生成する（電子機器２１１内の）送信ユニットを必要とする。エネルギー供給はバッテリとすることができる。あるいは、必要なエネルギーは、環境及び／又は検出されるべきイベントから獲得することができる（エネルギーハーベスティング）。特に、必要なエネルギーは、スイッチ（ボタン）が作動されたときの機械的動作から獲得することができる。したがって、スイッチは、例えば、ユーザによるボタンの押下からロボットに信号を送信するのに必要なエネルギーを獲得する圧電素子に接続される。スイッチ２１３は、ユーザの押下によって、又はドアを開けること及び／又は閉めることによって起動される単純なボタンスイッチまたは接触スイッチとして実現することができる。送信ユニットは、例えば、ＺｉｇＢｅｅ、ＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような無線ネットワークで使用される規格に対応する電磁信号を放射することができる。この信号Ｓは、図７に示すようにロボットによって直接受信されてもよく、または別の装置（ルータ、リピータ）を介して中継されてもよい。代替として、例えば、信号は音響信号であってもよく、この場合、例えば、人間によって可聴又は非可聴（超音波）の周波数が使用されてもよい。その場合、信号は、デバイスに割り当てることができる１つの識別子（例えば、ＭＡＣアドレス、識別番号、特定の信号周波数、または他の符号など）を使用することで十分であり、信号Ｓは、この識別子により符号化される。これは、特に、デバイスが製造された時点で決定されてもよく、後で変更可能である必要はなく、これにより（例えば、使用されるメモリの）コストが低減される。
【００４８】
この信号Ｓは、特定の標準動作領域Ｌ´´（図６参照）及びそこで実行されるタスクに紐づけ可能な情報を伝送することができる。この情報は、信号Ｓを符号化するために使用されるコード（例えば、前述の識別子）に含まれてもよい。ロボット側では、（符号化された）信号Ｓを介して送信されたコード（例えば、前述の識別子）が信号Ｓから抽出され得る。この抽出されたコードが特定の領域内でロボットによって実行される特定のタスクに予め割り当てられている場合、ロボットはそれぞれの領域でこのタスクを実行し始める。
【００４９】
上述したように、エネルギーハーベスティング技術によって自らの動作のためにエネルギーを獲得する自律移動ロボットを制御するための外部装置の実施形態は、さらに拡張することができる。一般的に、エネルギーハーベスティングとは、環境から、及び／又は装置が使用されるときに（例えば、スイッチが操作されるときの機械的動作によって）生成されるエネルギーの「収集」を意味すると理解される。圧電効果、熱電効果、光電効果、浸透、移動による機械的動作、誘導などの様々な物理的効果を利用して、電気エネルギーを発生させることができる。上述したスイッチ２１３の代わりに、装置はまた、例えば、植木鉢の湿度、スイミングプールのｐＨ値などの１つ又は複数のパラメータを検出するためのセンサを有することができる。測定されたパラメータ値（またはそれに依存する値）は、ロボットに無線で送信され、次いで、ロボットは、これらの値に基づいて（または一定期間にわたって受信された多数の値に基づいて）、特定の方法で反応する予め決められた場所で予め決められたタスクを処理する。ロボットは、例えば、花に水をやったり、化学薬品を添加することによってプールのｐＨ値を補正したりすることができる。ロボットによって実行されるべき動作に関する決定は、ロボット内、又は、ロボットに接続されたサーバ（例えば、クラウドサービス）で行うことができる。
【００５０】
図８は、自律移動ロボットに局所的に汚れた領域を掃除する特定のタスクを割り当てるさらなる例を示す図である。図８（Ａ）は、自律移動ロボット１００の使用領域Ｇとしての住居の例を示しており、使用領域Ｇの簡略化されたマップは、タブレットＰＣ２００等のマン・マシン・インターフェイス上に表示することができる（図１も参照）。（例えば、図８（Ｂ）において「スポット」として指定されたテーブルＰＣ２００のタッチスクリーン上に表示されたボタンを押すことによって）ロボット１００の対応する動作モードが起動された後、ユーザは地図上のポイントＰを選択することができる（図８（Ｂ）参照）。ユーザが指定した点Ｐの座標をロボットに送ることができる。この点Ｐは、例えば、標準化領域Ｌの中心点（例えば、正方形、図４（Ａ）又は図５（Ａ）を参照）として機能する。清掃されるべき標準化領域Ｌもまた、地図上に表示される（図８（Ｃ）参照）。ユーザは、「ＯＫ」ボタンを押すことによってこれを確認することができ、または「キャンセル」ボタンを押してプロセス全体をキャンセルすることができる。例えば、ユーザが新たに標準化領域Ｌに指を触れると、ユーザは、指を使って領域を移動させることができ、その結果、ユーザの好みに適合させることができ、修正領域Ｌ´がユーザによって決定される。また、既存の地図データに基づいて、標準領域Ｌを領域Ｌの環境の現状に自動的に適合させ、自動的に修正領域Ｌ´を決定することも可能である。これは、図４及び図５を参照して説明したのと同じ方法で行うことができる。この場合、例えば、標準化領域Ｌは、近くの壁に沿って整列されるか、壁まで拡大される。
【００５１】
ユーザが、標準化領域Ｌの外側の異なる地点で（例えば、タブレットＰＣ２００に表示される）地図に触れると、さらなるポイントＰを追加することができる。これを適切な位置に移動することもできる。このようにして、ユーザは多数の小さなタスクをロボットに伝達することができる。ロボットは、これらを実行する方法を自ら計画することができる。したがって、処理を完了するために可能な限り少ない時間が必要となるように、順序を計画することができる。２つ（またはそれ以上）の領域が重なり合っているか、または互いに非常に接近している場合（指定可能な最大値よりも小さい距離である場合）、ロボットは自身で２つ（またはそれ以上）の標準化領域Ｌを１つの新しい領域に結合することができる。最も単純な場合、標準化領域Ｌは、常に、例えば、指のタッチによって指定された点Ｐを囲む、同じサイズの正方形又は円である。あるいは、ユーザは、タブレットＰＣ２００上に表示されたメニューから様々な所定のサイズ（辺方向の長さ、半径、表面積）および形状（円形、正方形、長方形）のうちの１つを選択することができる。
【００５２】
図８（Ｄ）に示す例では、ユーザは、２本の指で画面をタッチし、修正領域Ｌ´を定義することによって、正方形の領域Ｌのサイズおよび向きを自由に調整することができる。これは、例えば、指でスクリーンに触れることで正方形の対角に対向する２つの頂点を決定することによって行われる。これは、代替的に、タッチスクリーン上のスワイプ運動によって実行されてもよく、その際、ユーザは、清掃すべき領域の所望の中心点に指を置き、指をその点から（画面に沿って）動かす。スワイプの動きの方向と距離は、定義される領域の向きとサイズを決定する。
【００５３】
上述したように、（例えば、ＯＫボタンを押すことにより）ユーザが依頼を確認し、ロボットが予め指定された領域Ｌ又はＬ´に到達するや否や清掃が開始される。作業をより迅速に開始するために、ロボットは、現在の位置（例えば、基地局）から出発して、ユーザがまだ入力を行っている間に第１の入力位置の方向に移動することができる（例えば、ロボット位置（図８（Ｃ）参照）。ロボットが指定位置に達するまでユーザが清掃作業の確認をしなかった場合、ユーザは、地図入力が重要な実際の位置に対応しているか否かを直接確認する。必要に応じて、ユーザ入力を修正することができ、これにより、誤った操作による間違いを抑えることができる。
【００５４】
ロボットがナビゲーションに使用する地図は一般に複雑で人間のユーザにとっては読みにくいため、ユーザは非常に単純化され、解釈が容易な地図を表示することができる。次いで、ユーザは、この単純化された地図上で、清掃すべき領域Ｌの位置Ｐをマークすることができる。この後、位置Ｐは、ロボット１００がナビゲーションに使用する地図上の座標に座標変換される。ロボット地図からの簡易な地図の生成及び２つの地図間の座標変換は、ロボット１００、マン・マシン・インターフェイス２００、又は外部コンピュータ（特に、インターネット経由でアクセス可能なクラウドサービス）上で実行される。
【００５５】
図８を参照して説明した上述の例では、ロボットは、ロボット使用領域の地図上でユーザとの対話によって作業命令が与えられた。このためには、（例えば、タブレットＰＣ２００等の）マン・マシン・インターフェイス（ＭＭＳ）上に表示されることができる電子地図が必要とされる。基本的には、この地図は、恒久的に保存される地図であり、例えば探索走行中にロボット１００によって求められたものでも良いし、ユーザによって提供されたであってもよい。これに関連して、地図を「恒久的に」保存するとは、ロボット使用領域ごとにロボットによって新たに生成されるのではなく、地図は、基本的には予め定められてロボットが使用されるたびに使用される（時間制限なしであり、このために恒久的とされる）。特に、「恒久的」は、ここでは変更不可能または書込み保護されていると解釈されるべきではなく、保存された地図を理論的に無制限に使用することのみを意味する。このような恒久的に保存された地図の問題は、例えば、ロボットの環境の変化（家具の移動など）の結果として、地図が古いものとなり、無効なデータ及び／又は誤ったデータを含む可能性があるということである。以下に説明する方法の目的は、この古いデータの問題を回避しつつ、対話のためにロボット使用領域の地図をユーザに提供することである。
【００５６】
この目的を達成するために、すべての（完全な）清掃走行中に、地図のデータ全体が、例えばＳＬＡＭ方法を使用して、新たに生成される。この場合、（完全な）清掃実行の開始時に古い地図データが削除され（図９、ボックス９４参照）、新しい地図が生成される（図９、ボックス９１参照）。定期的に実行される完全な清掃により、地図情報に基づいてユーザに示されるデータは常に最新のものとなる。無効及び／又は誤った地図情報による清掃作業の中断が防止される。地図データは、例えば、環境内の障害物に関する情報、アクセス可能な表面に関する情報、及び／又は処理されるべき表面に関する情報を包含する。記録された地図データは、清掃作業がまだ実行されている間にマン・マシン・インターフェイル（ＭＭＩ、例えばタブレット）上でユーザに表示され、ユーザは処理の進行を監視することができる。完全な清掃走行とは、ロボット使用領域のすべてのアクセス可能領域が処理されることを意味する。この完全な清掃走行は、例えば、ユーザがロボット上または外部ＭＭＩ（例えば、タブレットＰＣ）上で「クリーン」ボタンを押すことによって手動で開始することができる。あるいは、ロボットのカレンダー機能を使用して、ユーザにより予め定義された特定の時点で完全な清掃動作を開始することができる。このカレンダー機能により、例えば、毎日午前９時に完全な清掃を開始することができる。
【００５７】
完全な清掃の後、ロボットは、例えば、その初期位置または基地局（図６の基地局ＢＳを参照）に戻り、さらなるユーザコマンドを待つ。これに関連して、ユーザは、例えば、清掃された領域がマーキングされた清掃地図などの地図情報に基づくデータをＭＭＩ（例えば、タブレットＰＣ）上に表示させることができる。以前に生成された新しい地図は、続くユーザ対話に使用される（図９、ボックス９２参照）。その後、ユーザは、例えば、ロボットをアクセス可能な領域の特定の地点に送るか、または処理すべき別の領域を選択することができる。これは、上述したように、予め定義された基本幾何形状を有する標準化領域であってもよい（図３〜図５の領域Ｌ、Ｌ´参照）。あるいは、ユーザは、例えば、処理される領域の形状として多角形を選択することができる。これを行うには、例えば、地図上の多角形の頂点をマークすることができる。処理される領域の入力フォームは、他にいくつも考えられる。ここで、ロボットは、このようにして処理されることが決定された領域のポイントに移動し、全てのアクセス可能な領域を清掃する。ここでもやはり、ロボットが以前に集められた地図データで確実にナビゲートするためにＳＬＡＭ方法を使用することができる。
【００５８】
さらなるユーザ介入は、ロボットを他の場所に移すことであり得る。この目的のために、ロボットは、ユーザによって持ち上げられ、（例えば、異なる階にある）新しい使用領域又は今までの使用領域の新しい位置に置かれる。このことをロボットは、例えば、車輪接点スイッチによって検出する。この場合、ロボットは古い地図上の位置を決定しようと試みることができる（グローバルな位置特定、図９、ボックス９３参照）。この（グローバルな）位置特定を実行するために、ロボットは、例えば、置かれた位置の環境内の地図情報を取得する。この地図情報は、古い地図情報と比較され、環境の識別された特徴との相関があるかどうか、もしあれば、どれだけ高い相関があるかが求められる。相関がある場合、古い地図上でロボットの位置を決定され、ロボットのこの位置は、ロボットのナビゲーション及びさらなるユーザ対話に使用される。所定の時間内及び／又は所定の時間後、所定の試行回数内、所定の量の新しい地図情報（例えば、メモリ空間の制限）内で、例えば、新しい地図情報と古い地図情報との間の相関関係における所定の正確さの量を検知することに成功しなかった場合には、位置特定は失敗したとみなされる。この場合、古い地図が削除され（図９、ボックス９４参照）、新しい地図が、すでに取得された新しい地図情報に基づいて生成される。特に、清掃走行中にロボットが他の場所に移され、（グローバルな）位置特定が成功しない場合、ロボットは現在の位置から新たに清掃走行を開始する。
【００５９】
さらなるユーザ介入は、ロボットの完全な停止である。この場合、ロボットは他の場所へ移されたことを検出できなくなる。ロボットを再始動した後、例えば、古い地図データ内で自分自身を位置特定することを試みることができる。代替の実施形態では、以前に取得された地図情報は揮発性メモリに保存され、ロボットのスイッチが切られると、この地図情報は、自動的に削除される（図９、ボックス９４）。ロボットの再起動後、新しい地図情報が所得される。
【００６０】
上に概説した方法を採用することにより、自律移動床処理装置は、以下のように制御することができる。まず、全ての地図情報は、床処理機械装置の使用領域における完全な床処理の開始前に消去される。完全な床処理中に、新しい地図情報が取得される。新しく取得された地図情報は、上述のように、ユーザとの対話を可能にするためにマン・マシン・インターフェイス上に表示される。このマン・マシン・インタフェイスによって、表示された地図情報に基づく少なくとも１つのユーザコマンドが受信され、自律移動床処理装置は、ユーザコマンドおよび新しく取得された地図情報に従って制御される。このために、床処理装置は、床処理装置の環境に関する地図情報を取得し、この情報を用いて、それ自体を位置特定しナビゲートするように構成されたナビゲーションモジュール（図１参照）を必要とする。地図情報は、少なくとも部分的に少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイス上に表示される。床処理装置は、少なくとも１つのマン・マシン・インターフェイスから少なくとも２つの異なるユーザコマンドを受信するように構成され、ユーザコマンドのうちの１つは、床処理機械の使用領域の前述の完全床処理に関する。
【符号の説明】
【００６１】
１００…自律移動ロボット
１０１…駆動モジュール
１０２…ナビゲーションモジュール
１０３…作業モジュール
１５０…制御ユニット
２００…タブレットＰＣ
２１０…外部装置
２１１…電子機器
２１２…アンテナ
２１３…ボタン
３００…無線ネットワーク
【図１】
2019508812.tif 000003
【図２】
2019508812.tif 000004
【図３】
2019508812.tif 000005
【図４】
2019508812.tif 000006
【図５】
2019508812.tif 000007
【図６】
2019508812.tif 000008
【図７】
2019508812.tif 000009
【図８】
2019508812.tif 000010
【図９】
2019508812.tif 000011
【国際調査報告】
2019508812.tif 000012
2019508812.tif 000013
2019508812.tif 000014
2019508812.tif 000015
2019508812.tif 000016
2019508812.tif 000017
2019508812.tif 000018
2019508812.tif 000019