(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集するセンサー部と、
所定の基準情報に前記領域の特性情報をマッチングさせるか、前記領域の特性情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する分析部と、
前記基準情報及び前記領域の特性についての情報のうち少なくともいずれか１つを保存する第１保存部と、
前記分析部が分類したグループのグループ情報を保存する第２保存部と、を備え、
前記ロボットの移動経路は、
前記第２保存部に保存されたグループ情報のうちユーザーからの制御命令に対応するグループ情報によって設計される領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項２】
前記分析部は、前記基準情報及び前記領域の特性情報に含まれた位置情報を互いにマッチングさせ、マッチングされた前記領域の特性情報を前記第１保存部にさらに保存する請求項１に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項３】
前記ロボットを移動させる領域に対する制御命令を受信する送受信部と、
前記受信した制御命令を判読して前記制御命令に対応する情報を前記グループ情報から検索する探索部と、をさらに備える請求項１に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項４】
前記探索部が検索したグループ情報を用いて前記ロボットの移動経路を設計する移動経路設計部と、
前記設計されたロボットの移動経路に沿って前記ロボットの移動方向を制御する制御部と、をさらに備える請求項３に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項５】
前記移動経路設計部は、前記ロボットが位置した領域から最も近い領域に対して優先的に前記ロボットの移動経路を設計する請求項４に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項６】
前記探索部が前記制御命令に対応する情報を前記グループ情報から検索できない場合、前記移動経路設計部は、前記制御命令が送出された領域の位置情報及び床材質についての情報のうち少なくともいずれか１つを用いて前記ロボットの移動経路を設計する請求項４に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項７】
前記センサー部は、前記ロボットと前記ロボットの上部に位置した障害物との距離についての情報を提供する第１センサーと、
前記ロボットが位置した領域の床材質についての情報を提供する第２センサーと、
前記ロボットが位置した領域のホコリ汚染度についての情報を提供する第３センサーと、を備える請求項１に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項８】
前記第１センサー、前記第２センサーまたは前記第３センサーは、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、及び接触センサーのうち少なくともいずれか１つを含む請求項７に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項９】
前記センサー部は、前記ロボットが位置した領域の位置情報を提供する第４センサーと、
前記ロボットが移動する移動経路上の障害物についての情報を提供する第５センサーと、をさらに備える請求項７に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項１０】
前記第４センサーは、ジャイロスコープ、コンパス及びエンコーダのうち少なくともいずれか１つを備える請求項９に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項１１】
前記第５センサーは、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、及び接触センサーのうち少なくともいずれか１つを含む請求項１０に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項１２】
前記制御部の制御によって前記ロボットを移動させる駆動部と、
前記ロボットの移動経路によって汚物を除去する汚染除去部と、をさらに備える請求項１に記載の領域の特性によって制御されるロボット。
【請求項１３】
ロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集する段階と、
所定の基準情報に前記領域の特性情報をマッチングさせるか、前記領域の特性情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する段階と、
前記基準情報及び前記領域の特性についての情報のうち少なくともいずれか１つを保存する段階と、
前記グループのグループ情報を保存する段階を含み、
前記ロボットの移動経路は、
前記保存されたグループ情報のうちユーザーの制御命令に対応するグループ情報によって設計されるロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１４】
前記基準情報及び前記領域の特性情報に含まれた位置情報を互いにマッチングさせ、マッチングされた前記領域の特性情報を追加保存する段階をさらに含む請求項１３に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１５】
前記ロボットを移動させる領域に対する制御命令を受信する段階と、
前記受信した制御命令を判読して前記制御命令に対応する情報を前記グループ情報で検索する段階と、をさらに含む請求項１３に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１６】
前記検索したグループ情報を用いて前記ロボットの移動経路を設計する段階と、
前記設計されたロボットの移動経路に沿って前記ロボットの移動方向を制御する段階と、をさらに含む請求項１５に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１７】
前記ロボットの移動経路を設計する段階は、
前記ロボットが位置した領域から最も近い領域に対して優先的に前記ロボットの移動経路を設計する請求項１６に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１８】
前記制御命令に対応する情報を前記グループ情報から検索できない場合、前記制御命令が送出された領域の位置情報及び床材質についての情報のうち少なくともいずれか１つを用いて前記ロボットの移動経路を設計する請求項１６に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項１９】
前記ロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集する段階は、
前記ロボットと前記ロボットの上部に位置した障害物との距離についての情報を提供する（ａ）段階と、
前記ロボットが位置した領域の床材質についての情報を提供する（ｂ）段階と、
前記ロボットが位置した領域のホコリ汚染度についての情報を提供する（ｃ）段階と、を含む請求項１３に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項２０】
前記（ａ）段階、前記（ｂ）段階または前記（ｃ）段階は、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、及び接触センサーのうち少なくともいずれか１つを用いる請求項１９に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項２１】
前記ロボットが位置した領域の位置情報を提供する段階と、
前記ロボットが移動する移動経路上の障害物についての情報を提供する段階と、をさらに含む請求項１９に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項２２】
前記ロボットが位置した領域の位置情報を提供する段階は、
ジャイロスコープ、コンパス及びエンコーダのうち少なくともいずれか１つを用いる請求項２１に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項２３】
前記ロボットが移動する移動経路上の障害物についての情報を提供する段階は、
超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、及び接触センサーのうち少なくともいずれか１つを含む請求項２２に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【請求項２４】
前記制御によって前記ロボットを移動させる段階と、
前記ロボットの移動経路によって汚物を除去する段階をさらに含む請求項１３に記載のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法及び前記領域特性によって制御されるロボットに係り、さらに詳細には、ロボットの移動経路によって所定領域の特性についての情報を収集及び分類し、前記領域の特性に関する情報を用いてロボットの移動方向を設計して（Ｐａｔｈ  ｐｌａｎｎｉｎｇ）制御するロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法及び該領域特性によって制御されるロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、技術の発達によって多様な形態のロボットが登場しており、特に、家庭内で自ら移動しつつ人間の仕事を代わりに行うロボットが登場している。一般的にロボットは、ロボットの位置を推定するためにロボットの駆動部（例えば、輪）にエンコーダセンサー（ｅｎｃｏｄｅｒ、または走行距離計（ｏｄｏｍｅｔｒｙ）とも称する）を取り付けるか、さらにロボットの回転角度を正確に測定するためにロボットにジャイロセンサーを搭載する。
【０００３】
図１は、従来の清掃ロボットの移動方法及び作成されたマップの情報を示す。
図１（ａ）に示されたように、従来清掃ロボットは、所定領域のマップを生成せず、ランダムに移動しつつ、清掃するか（１０）、２次元的なマップによって移動しつつ清掃するが、清掃の特性を考慮せず、単に与えられた領域の効率的なカバーにのみ重点をおいてなされた（２０）。
【０００４】
図１（ｂ）に示されたように、ロボットが最初に接する領域に対するマップを作成する場合、一般的にグリッド形態のマップを作成し、また各グリッド別に障害物が存在する確率を所定の数値で表す。例えば、０（ｚｅｒｏ）〜２５５範囲の数値として各グリッドに障害物が存在する確率を示しうる（３０）。この際、数値が大きくなるほど、障害物が存在する確率が高まり、数値が小さいほど、障害物が存在する確率が低まる。したがって、数値が０（ゼロ）ならば、該当グリッドには、障害物が存在していないということを意味する。そして、各グリッド別に障害物が存在する確率によってロボットの移動経路が設計されうる。
【０００５】
しかし、前記従来の技術は、ロボットの移動経路による各領域の特性が考慮されていない問題点がある。したがって、ロボットの移動経路に沿って所定領域の特性に関する情報を収集し、収集した情報をロボットの移動制御のためのデータとして活用する必要性が提起される。
【特許文献１】日本公開特許第２００１−１１１０２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、ロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法及び前記領域特性によって制御されるロボットを提供するところにその目的がある。
【０００７】
本発明の目的は、以上で言及した目的に制限されず、言及されていない他の目的は下の記載から当業者に明確に理解されうる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一観点によれば、ロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集するセンサー部と、所定の基準情報に前記領域の特性情報をマッチングさせるか、前記領域の特性情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する分析部と、前記基準情報及び前記領域の特性についての情報のうち少なくともいずれか１つを保存する第１保存部と、前記分析部が分類したグループのグループ情報を保存する第２保存部と、を備え、前記ロボットの移動経路は、前記第２保存部に保存されたグループ情報のうちユーザーからの制御命令に対応するグループ情報によって設計される領域の特性によって制御されるロボットが提供される。
【０００９】
本発明の他の観点によれば、ロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集する段階と、所定の基準情報に前記領域の特性情報をマッチングさせるか、前記領域の特性情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する段階と、前記基準情報及び前記領域の特性についての情報のうち少なくともいずれか１つを保存する段階と、前記グループのグループ情報を保存する段階を含み、前記ロボットの移動経路は、前記保存されたグループ情報のうちユーザーの制御命令に対応するグループ情報によって設計されるロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法及び該領域特性によって制御されるロボットによれば、所定領域の特性によってロボットの移動経路を制御しうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の利点及び特徴、そしてこれを達成する方法は添付された図面に基づいて詳細に後述されている実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は以下で開示される実施例に限定されるものではなく、この実施例から外れて多様な形に具現でき、本明細書で説明する実施例は本発明の開示を完全にし、本発明が属する技術分野で当業者に発明の範ちゅうを完全に報せるために提供されるものであり、本発明は請求項及び発明の詳細な説明により定義されるだけである。一方、明細書全体に亙って同一な参照符号は同一な構成要素を示す。
【００１４】
以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施形態を詳細に説明する。
【００１５】
図２Ａは、本発明の一実施形態による領域特性によって制御されるロボットのブロック図である。
領域特性によって制御されるロボット２００は、センサー部２１０、保存部２２０、分析部２３０、送受信部２４０、探索部２５０、移動経路設計部２６０、制御部２７０、駆動部２８０、及び汚物除去部２９０を含む。
【００１６】
センサー部２１０は、ロボット２００の移動経路に沿って所定領域の特性についての情報を収集する。センサー部２１０は、初期にロボット２００が全体の宅内構造のマップ（以下、基礎マップと称する）を作成しつつ移動する時、位置情報及び障害物についての基準情報を収集しうる。また、前記基礎マップが作成された以後、センサー部２１０は、所定領域についての特性情報をロボット２００の移動経路に沿って収集し、前記収集された所定領域の特性情報は初期基礎マップ作成時に収集された基準情報に追加されうる。例えば、ユーザがロボット２００に付着されたボタンを用いてロボット２００を所定領域に移動させた場合、センサー部２１０は、前記領域の位置情報、ホコリ汚染度及び床材質に関する情報を収集し、前記収集された情報は初期基礎マップの情報に追加されうる。この際、所定領域の特性情報は、初期基礎マップ作成時に共に収集されて保存されうる。前記追加される形態は、初期マップの作成時に保存された基準情報のうち位置情報と以後に収集された所定領域の位置情報とをマッチングさせ、マッチングされる保存領域の位置に前記領域の特性情報を追加させる方法が用いられる。
【００１７】
前記センサー部２１０は、ロボット２００が位置した所定領域でロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報を提供する第１センサー２１１及びロボット２００が位置した領域の床材質についての情報を提供する第２センサー２１２を備える。また、センサー部２１０は、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度についての情報を提供する第３センサー２１３を備える。また、センサー部２１０は、ロボット２００が位置した領域の位置情報を提供する第４センサー２１４及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報を提供する第５センサー２１５を備える。前記センサーを通じて提供される情報は、所定の保存領域に保存され、以後保存された情報はユーザの選択によって初期化されるか、ロボット２００が所定領域を移動する度にアップデートされうる。
【００１８】
前記第１センサー２１１、第２センサー２１２、第３センサー２１３、及び第５センサー２１５には、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、接触センサーなどが用いられる。また、第４センサー２１４には、回転角度についての情報を提供するジャイロスコープ（またはコンパス）、及びロボットの輪の動作を感知して移動速度及び前記輪の回転角度についての情報を提供するエンコーダなどの位置センサーが用いられ、第５センサー２１５には、例えば、バンパーが装着されて用いられうる。前記したセンサー以外にも技術的具現によって多様なセンサーが利用できるということは言うまでもない。前記領域の特性についての情報の収集過程は、後述する図３Ａないし図５を参照すればよい。
【００１９】
保存部２２０は、センサー部２１０で収集した所定領域の特性についての情報を保存する第１保存部２２２、及び後述される分析部２３０が第１保存部２２２の情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類したグループ情報を保存する第２保存部２２４を備える。前記第１保存部２２２と第２保存部２２４は、１つの保存装置内に保存領域を分割して構成するか、各々一種のハードウェアモジュールに分離して構成でき、その他にも技術的具現によって多様に保存領域を構成できるということは言うまでもない。
【００２０】
第１保存部２２２は、センサー部２１０で収集した所定領域の特性についての情報を保存する。第１保存部２２２には、初期基礎マップ作成時に収集された基準情報（例えば、ロボット２００の移動経路上の障害物、及び位置情報）を含みうる。また、ロボット２００が位置した領域の床材質、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度に関する情報、ロボット２００が位置した領域の位置情報、及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報を含み、その他にも清掃頻度数についての情報など多様な情報を含みうる。前記清掃頻度数は、清掃を頻繁に行う領域に対して清掃回数をカウントして保存された情報でありうる。
【００２１】
第２保存部２２４は、後述される分析部２３０が第１保存部２２２の情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類したグループ情報を保存する。前記第２保存部２２４は、多数のグループに分類されたグループを識別しうる識別情報（例えば、Ｇ１、Ｇ２など）を含み、グループ情報内にはセンサー部２１０で収集した各領域の特性についての情報が含まれている。
【００２２】
分析部２３０は、第１保存部２２２の情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する。また、分析部２３０は、初期基礎マップ作成時に収集された基準情報と領域の特性情報をマッチングさせて第１保存部２２２に保存された基準情報に領域の特性情報を追加させうる。例えば、初期基礎マップ作成時に収集された基準情報のうち、位置情報と特性情報とが収集された領域の位置情報をマッチングさせて、第１保存部２２２に領域の特性情報を追加させうる。
【００２３】
前記分析部２３０は、ロボット２００が位置した領域の床材質についての情報を分析し、カーペット、モノリューム、タイル、木材、マットなどの床材質によって各領域を多数のグループに分類しうる。また、分析部２３０は、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報を用いて０ｃｍ〜３０ｃｍ未満、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満などに高さによって各領域を複数のグループに分類しうる。また、分析部２３０は、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度についての情報を用いて各領域を多数のグループに分類しうる。
【００２４】
また、分析部２３０は、第１保存部２２２に保存された情報、すなわち、前記ロボット２００が位置した領域の床材質、ロボット２００とロボット２００との上部に位置した障害物との距離及びロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度に関する情報、清掃頻度数についての情報などをまとめて多数のグループに分類しうる。すなわち、分析部２３０は、例えば、清掃頻度数と床材質に各々第１優先順位、第２優先順位に分類基準を与え、優先順位によって第１保存部２２２に保存された領域の特性についての情報を整列し、所定基準によって多数のグループに分類した後、第２保存部２２４に保存しうる。
【００２５】
例えば、清掃頻度数が一週間１０回以上の領域である場合Ｃ１、６回〜９回の範囲に属する領域の場合Ｃ２、１回〜５回の範囲に属する領域の場合Ｃ３の値が与えられる。そして、清掃頻度数が最も多くて床材質がカーペットである領域にグループを分類しようとする場合、分析部２３０は、清掃頻度数がＣ１の値を有しつつ、床材質がカーペットである領域の情報を第１保存部２２２で検索して整列し、清掃頻度数と床材質とを基準に多数のグループに分類する。この際、清掃頻度が他の領域より低いが、清掃強度は強くするか、清掃頻度が他の領域より高いが、清掃強度は相対的に弱くして清掃の強度を調節しうる。
【００２６】
送受信部２４０は、ロボット２００を移動させる領域に対する制御命令を送受信する。前記送受信部２４０は、ユーザが図２Ｂで後述するＵＩ構成装置２０３を通じてロボット２００が移動する領域を選択した場合、前記ＵＩ構成装置２０３の送出部２０９から送出された制御命令を受信して探索部２５０に送信しうる。
【００２７】
探索部２５０は、送受信部２４０を通じて受信した制御命令を判読して制御命令に対応する情報をグループ情報から検索して抽出する。前記探索部２５０は、ユーザが所定の制御命令を送出した場合、送受信部２４０を通じて受信した制御命令を判読し、第２保存部２２４に保存されたグループ情報を検索しつつ、制御命令に対応する情報を抽出しうる。例えば、ユーザが清掃頻度数の高い領域を清掃するためにロボット２００に付着された所定のボタンをクリックして清掃頻度数の高い領域に移動するように制御命令を送出した場合、探索部２５０は、前記制御命令によって清掃頻度数の高い領域でまとめたグループ情報を第２保存部２２４から検索して抽出しうる。同様に、ユーザが、床材質がカーペットである領域を清掃するためにロボット２００のタッチスクリーンをクリックしてカーペットを選択した場合、探索部２５０は、所定領域の床材質がカーペットである領域でまとめたグループ情報を第２保存部２２４から検索して抽出しうる。
【００２８】
また、ユーザが、リモコンを通じて所定領域を指定して所定領域の方向に制御命令を送出した場合、探索部２５０は、前記制御命令を判読して前記制御命令に対応する情報をグループ情報から検索して抽出しうる。
【００２９】
移動経路設計部２６０は、探索部２５０で検索したグループ情報を用いてロボット２００の移動経路を設計する。例えば、床材質によってカーペット、モノリューム、タイルにグループが分類されて第２保存部２２４に保存された場合、ユーザがカーペットを指定すれば、床材質がカーペットである領域のグループ情報を探索部２５０が検索して抽出すれば、前記移動経路設計部２６０は、前記抽出されたグループ情報を用いてロボット２００が移動する移動経路を設計する。この際、望ましくは、ロボット２００が位置した領域で最も近い領域から、床材質がカーペットであるグループ情報によって移動経路設計を行う。制御部２７０は、移動経路設計部２６０で設計したロボット２００の移動経路によってロボット２００の移動方向を制御する。前記制御部２７０は、ユーザがリモコン、ロボット２００に付着されたボタンまたは選択画面（例えば、タッチスクリーン、ＬＣＤ画面など）を通じてロボット２００が移動する領域を選択した場合、前記選択によって探索部２５０が検索したグループ情報を用いて移動経路設計部２６０が設計したロボット２００の移動経路によってロボット２００の移動方向を制御し、駆動部２８０を通じてロボット２００を移動させる。したがって、清掃ロボットの場合、制限された電源装置、及びユーザの周辺状況によって与えられる制限された清掃時間などの多様な環境で、初期基礎マップの基準情報に収集された領域特性についての情報を追加して、前記領域特性についての情報を活用してロボットの移動経路を決定して制御することによって、効率的な清掃が可能である。駆動部２８０は、制御部２７０の制御によってロボット２００を移動させる。
【００３０】
前記駆動部２８０は、望ましくは、輪のような駆動可能なホイール状の駆動手段であり得る。
汚物除去部２９０は、ロボット２００の移動経路上の汚物を除去する。前記汚物除去部２９０は、清掃ロボット２００の場合、ロボット２００の移動経路上の汚物の除去に利用しうる。前記汚物除去部２９０は、外部空気を吸入する過程で外部のホコリまたは汚染物質などを共に吸入する。また、前記汚物除去部２９０は、スチームの噴出で汚染物質が床から分離された場合、該当汚染物質を回収する機能をも有し得る。
【００３１】
図２Ｂは、本発明の一実施形態による領域特性を用いたＵＩ構成装置のブロック図である。
領域特性を用いたＵＩ構成装置２０３は、メニュー構成部２０５、出力部２０７、及び送出部２０９を備える。
【００３２】
メニュー構成部２０５は、所定領域の特性についての情報を用いて複数個のメニューを構成する。例えば、メニュー構成部２０５は、前記分析部２３０から分類したグループ情報を用いて床材質、ホコリ汚染度、清掃頻度数、及び家具（ロボットの上部に位置した障害物）によってメニューを構成しうる。すなわち、メニュー構成部２０５は、分析部２３０が分類したグループ情報を保存している前記第２保存部に保存された情報を用いて、床材質によってカーペット、モノリュームでメニューを構成して、ホコリ汚染度によって上／中／下でメニューを構成し、清掃頻度数によって上／中／下でメニューを構成し、家具によってテーブル、ベッドなどでメニューを構成しうる。前記メニュー構成は、技術的具現によって多様に構成し、例えば、ホコリ汚染度のメニューを上／中／下に単純化させて構成するか、ホコリ汚染度の高い領域の家具名（例えば、ベッド）をメニューとして構成しうる。
【００３３】
出力部２０７は、前記メニュー構成部２０５で構成したメニューを画面に出力する。例えば、出力部２０７は、ロボット２００に付着されたＬＣＤ画面にメニューを出力するか、通信可能なリモコン装置のＬＣＤ画面に前記メニューを出力し、前記ＬＣＤ画面は、タッチスクリーン形態であり得る。また、ロボットと無線ネットワークで連結された通信機器（デジタルＴＶ、コンピュータなど）に前記メニューを出力しうる。したがって、家具に応じてメニューが構成された場合、テーブル、ベッドなどの目録を画面に出力し、ユーザは、出力部２０７を通じてベッドを選択して後述する送出部２０９を通じて制御命令を送出しうる。
【００３４】
出力部２０７は、他の実施形態では、ロボット／リモコンに付着された複数個のボタン装置で構成されうる。前記複数個のボタンで構成された場合には、あらかじめ複数個のメニューがボタンに設定されてユーザが選択可能に製作されうる。
【００３５】
送出部２０９は、ユーザが選択したメニューに対応する制御信号を送出する。例えば、ユーザが出力部２０７の画面でホコリ汚染度メニュー（例えば、ホコリ汚染度のメニュー構成部２０５は‘上’であるメニュー）をクリックした場合、送出部２０９は、対応する制御信号を送出して前記送受信部２４０に伝送する。
【００３６】
図２Ａ及び図２Ｂに図示された各構成要素は、一種のモジューで具現されることもある。前記‘モジュール’は、ソフトウェアまたはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）または注文型半導体（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）のようなハードウェア構成要素を意味し、モジュールは所定の役割を行う。しかし、モジュールはソフトウェアまたはハードウェアに限定されるものではない。モジュールは、アドレッシング可能な保存媒体に存在すべく構成されても良く、１つまたはそれ以上のプロセッサーを実行させるように構成されても良い。したがって、一例としてモジュールは、ソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含む。構成要素とモジュールから提供される機能は、より少数の構成要素及びモジュールで結合されるか、追加的な構成要素とモジュールにさらに分離されうる。
【００３７】
図３Ａは、前記図２Ａを用いてロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法のフローチャートである。
【００３８】
前記図２Ａの説明と重複される内容は、できるだけ省略し、所定領域の特性情報を用いてロボット２００の移動経路を設計する過程を各段階別に説明する。
【００３９】
まず、センサー部２１０がロボット２００の移動経路に沿って所定領域の特性についての情報を収集する（Ｓ３０１）。センサー部２１０は、複数個のセンサーを用いてロボット２００が位置した領域の床材質、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度に関する情報、ロボット２００が位置した領域の位置情報、及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報など多様な情報を収集しうる。
【００４０】
そして、第１保存部２２２は、センサー部２１０で収集した所定領域の特性についての情報を保存する（Ｓ３１１）。この際、初期基礎マップの作成時、第１保存部２２２に保存された基準情報に前記収集された所定領域の特性情報が追加される形態であり得る。前記追加される形態は、初期マップの作成時に保存された基準情報のうち、位置情報と以後に収集された所定領域の位置情報とを分析部２３０を通じてマッチングさせ、マッチングされる保存領域の位置に前記領域の特性情報を追加させる方法が使われうる。
【００４１】
次の段階で、分析部２３０が第１保存部２２２に保存された情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類する（Ｓ３２１）。
【００４２】
そして、第２保存部２２４は、前記分析部２３０が第１保存部２２２の情報を分析し、かつまとめて所定基準によって多数のグループに分類したグループ情報を保存する（Ｓ３３１）。前記第２保存部２２４は、多数のグループに分類されたグループを識別しうる各グループに与えられた識別情報（例えば、Ｇ１、Ｇ２など）を含み、グループ情報内にはセンサー部２１０で収集した各領域の特性についての情報が含まれている。
【００４３】
次の段階で、ユーザがリモコン、ロボット２００に付着されたボタンまたは選択画面（例えば、タッチスクリーン、ＬＣＤ画面など）などのＵＩ構成装置２０３を用いてロボット２００が移動する領域を選択した場合、送受信部２４０は、ロボット２００を移動させる領域に対する制御命令を受信する（Ｓ３４１）。例えば、ロボット２００（または、リモコン）に床材質（例えば、カーペット、モノリューム、木）によって複数個のボタンが構成されており、ユーザが第１ボタンをクリックして床材質がカーペットであるグループを選択した場合、送受信部２４０は、前記第１ボタンの制御命令を受信する。また、リモコンを用いて所定領域の方向に制御命令を送出した場合、送受信部２４０は前記制御命令を受信し、探索部２５０は制御命令の位置情報に対応するグループ情報を検索可能となる。
【００４４】
次の段階で、探索部２５０は、送受信部２４０を通じて受信した制御命令を判読して制御命令に対応する情報をグループ情報から検索する（Ｓ３５１）。前記探索部２５０は、ユーザが所定の制御命令を送出した場合、送受信部２４０を通じて受信した制御命令を判読し、第２保存部２２４に保存されたグループ情報を検索しつつ、制御命令に対応する情報を抽出しうる。
【００４５】
次の段階で、移動経路設計部２６０は、探索部２５０で検索されたグループ情報を用いてロボット２００の移動経路を設計する（Ｓ３６１）。
【００４６】
次の段階で、制御部２７０は、移動経路設計部２６０で設計したロボット２００の移動経路によってロボット２００の移動方向を制御する（Ｓ３７１）。この際、清掃ロボット２００の場合、ロボット２００の移動経路上の汚物を除去する。
【００４７】
図３Ｂは、前記図２Ｂを用いてＵＩを構成するフローチャートである。
前記図２Ｂの説明と重複される内容については、できるだけ省略し、領域特性を用いたＵＩ構成の過程を各段階別に説明する。
【００４８】
メニュー構成部２０５は、所定領域の特性についての情報を用いて複数個のメニューを構成する（Ｓ３０３）。例えば、メニュー構成部２０５は、前記分析部２３０で分類したグループ情報を用いて床材質、ホコリ汚染度、清掃頻度数、及び家具によってメニューを構成しうる。
【００４９】
出力部２０７は、前記メニュー構成部２０５で構成したメニューを画面に出力する（Ｓ３０６）。例えば、出力部２０７は、ロボット２００に付着されたＬＣＤ画面にメニューを出力しうる。
送出部２０９は、ユーザが選択したメニューに対応する制御信号を送出する（Ｓ３０９）。
【００５０】
図４は、本発明の一実施形態によるロボット２００の移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集する一例を図示する。
【００５１】
複数個のセンサーがロボット２００に装着されてロボット２００の移動経路に沿って所定領域の特性についての情報を収集しうる。
【００５２】
図４Ａに示されたように、ロボット２００の上面に第１センサー２１１を装着し、前記第１センサー２１１がロボット２００が位置した所定領域でロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報を提供しうる。この際、第１センサー２１１としては、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、接触センサーなどが用いられる。例えば、超音波センサーがロボット２００の上面に装着されて使われる場合、ロボット２００は超音波をロボット２００の上部に位置した障害物に出射し、再び反射されてくる時間を通じてロボット２００と上部に位置した障害物との距離を測定しうる。一般的に、ベッドは、テーブルに比べて地面との高さが低い場合が多いので、このような情報を用い所定基準範囲によって各領域が多数のグループに分類されうる。すなわち、各領域がロボット２００とロボット２００との上部に位置した障害物との距離についての情報を用いて０ｃｍ〜３０ｃｍ未満、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満などの所定基準範囲で多数のグループに分類されうる。例えば、０ｃｍ〜３０ｃｍ未満の基準値にベッドが位置した領域が１つのグループに分類され、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満の基準値に机、テーブル、椅子が位置した領域を他のグループにまとめて分類しうる。
【００５３】
また、図４（ｂ）に示されたように、ロボット２００の下面に第２センサー２１２を装着し、前記第２センサー２１２がロボット２００が位置した領域の床材質についての情報を提供し、また第３センサー２１３を装着して、前記第３センサー２１３がロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度についての情報を提供しうる。第２センサー２１２には、超音波センサー、赤外線センサー、レーザーセンサー、光学センサー、イメージセンサー、接触センサーなどが利用され、床材質及び形状のようなイメージ情報を提供する。ロボット２００が位置した領域の床材質についての情報を分析して、カーペット、モノリューム、タイル、木材、マットなどの床材質によって各領域が多数のグループに分類しうる。前記第３センサー２１３には、ホコリ汚染度測定のための多様なセンサーが活用されうる。
【００５４】
前記図４（ａ）及び前記図４（ｂ）のセンサー以外に、ロボット２００が位置した領域の位置情報を提供する第４センサー及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報を提供する第５センサーをロボット２００に装着し、所定領域の特性についての情報が収集しうる。第４センサーには、ジャイロスコープ（またはコンパス）、及びエンコーダなどの位置センサーを利用し、第５センサーには、例えば、バンパーを装着して利用しうる。
【００５５】
図４（ｃ）に示されたように、ロボット２００が家の内部の所定領域を移動しつつ、領域についての特性情報を収集している。ロボット２００がテーブル／ベッド領域４１０、４２０に到達してロボット２００と上部に位置したテーブル／ベッドとの距離情報を第１センサー２１１を通じて測定し、またロボット２００が位置した領域の床材質を第２センサー２１２を通じて感知する。また、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度を第３センサー２１３を通じて測定し、及びロボット２００が位置した領域の位置情報を第４センサー（図示せず）を通じて測定して該当情報を保存する。したがって、前記複数個のセンサーを通じて、ロボット２００と上部に位置した障害物（テーブル、ベッド）との距離情報、ロボット２００が位置した領域（テーブル、ベッド）の床材質に関する情報、ロボット２００が位置した領域の位置情報（座標）及びホコリ汚染度についての情報が得られ、前記情報を保存領域に保存するか、以後に保存された情報を分析し、かつまとめて領域の特性によって多数のグループに分類してグループ別に保存するようになる。
【００５６】
図５は、本発明の一実施形態による所定領域の特性についての例示データを示す。
図５（ａ）に示されたように、初期にロボット２００は、全体家内部構造の基礎マップをロボットの移動経路に沿って作成する（Ｓ５１０）。前記基礎マップは、一般的にグリッド形態のマップであり、各グリッド別に障害物が存在する確率及び位置情報を所定の数値で示して基準情報として保存しうる。
【００５７】
前記基礎マップの作成が完了すれば、以後ロボット２００の移動経路に沿って所定領域の特性についての情報を収集し、収集された情報を前記基礎マップの基準情報に追加させうる（Ｓ５２０）。所定領域についての特性情報は、例えば、床材質、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度に関する情報、ロボット２００が位置した領域の位置情報、及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報などがある。例えば、ユーザが任意にロボット２００を所定領域に位置させて所定領域についての前記特性情報を収集するか、前記Ｓ５１０段階の初期基礎マップ作成時、所定領域についての前記特性情報を共に収集して保存しうる。すなわち、ユーザがホコリ汚染度の高い領域にロボット２００を位置させてホコリ汚染度の高い領域の位置情報、及び床材質に関する情報を収集して初期基礎マップの基準情報に追加させるか、初期基礎マップの作成時にホコリ汚染度、床材質、及びその他所定領域についての特性情報を共に収集して保存しうる。収集された情報は、所定保存空間にデータベース化されて保存されうる。
【００５８】
また、以後ロボット２００が頻繁に清掃した領域に対しては清掃頻度数についての情報を前記収集された情報に追加するか、別に分離して各領域の特性についての個別的な情報でデータ処理しうる（Ｓ５３０）。図５（ｂ）に示されたように、前記段階別（Ｓ５１０ないしＳ５２０）に収集された情報をまとめて所定領域の特性によってグリッド形態のマップで示し、前記グリッド５００は、ロボット２００が複数の情報を収集した所定領域を示しうる。図５（ｂ）で同一色相で表された５００ａ、５００ｂ、及び５００ｃ領域は、特性の類似しているか、または同じ領域であることを示す。
【００５９】
図５（ｃ）に示されたように、図５（ｂ）の各グリッドに対応するように前記複数頓着センサーが収集した情報を所定のデータ値で表しうる。すなわち、前記段階別（Ｓ５１０ないしＳ５２０）に収集した情報を所定のデータ値で表しうる。前記データ値は、例えば、初期マップの作成時にロボット２００の移動経路によって収集した情報（例えば、位置情報、及び障害物に関する情報）に以後ロボット２００が位置した所定領域についての特性情報（Ｓ５２０ないしＳ５３０）が追加される形で保存されるか、初期マップの作成時に所定領域についての前記特性情報が共に収集されて保存されうる。
【００６０】
前記複数個のセンサーは、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報（Ａ）、ロボット２００が位置した領域の床材質についての情報（Ｂ）、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度についての情報（Ｃ）、ロボット２００が位置した領域の位置情報（Ｄ）、所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報（Ｅ）を提供しうる。
【００６１】
まず（Ａ）において、第１センサー２１１は、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離を測定する。第１センサー２１１は、センチメートル単位（ｃｍ）、メートル単位（ｍ）で距離値を測定し、家具の場合、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した家具下端面間の距離値が測定されて保存される。（Ｂ）において、第２センサー２１２は、ロボット２００が位置した領域の床材質を感知して床材質についての情報を提供する。床材質は、カーペット、モノリューム、タイル、木材、マットなどに区分され、各材質によって所定値が与えられる。（Ｃ）において、第３センサー２１３は、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度を測定する。（Ｄ）において、第４センサー２１４は、ロボット２００が位置した領域の位置情報を測定し、位置情報はｘ軸、及びｙ軸の座標値で表示されうる。（Ｅ）において、第５センサー２１５は、所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報を提供し、例えば、ロボット２００が移動する移動経路上に壁／障害物が存在する確率を所定値で表示しうる。
【００６２】
前記（Ａ）〜（Ｅ）で測定された値は、所定基準範囲によって数値／文字などの識別値が与えられて保存領域に保存されうる。すなわち、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報を用いて０ｃｍ〜３０ｃｍ未満、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満などで所定基準範囲を決め、各基準範囲によって所定識別値が与えられる。例えば、０ｃｍ〜３０ｃｍ未満は１００、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満は１１０、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満は１２０と所定識別値が与えられる。また、床材質によってカーペットは１０、モノリュームは２０、タイルは３０、木材は４０、マットは５０と数値が与えられる。また、ホコリ汚染度によってホコリ汚染度の低い領域はＡ、相対的にホコリ汚染度の高い領域はＦと表し、Ａ〜Ｆでホコリ汚染度の測定値の範囲によって所定識別値が与えられる。また、障害物が存在する確率値が０〜２５５の範囲で区分されている場合、０〜５０は障害物が存在する確率が少ない範囲で小文字ａで表し、相対的に障害物が存在する確率が高い２００〜２５５は小文字ｃで表して確率値の範囲によって所定識別値が与えられる。前記複数個のセンサーが測定した測定値による所定基準範囲及び所定基準範囲に与えられた識別値は技術的具現によって多様に構成できるということは言うまでもない。
【００６３】
したがって、ロボット２００が位置した領域の特性についての情報において、所定のグリッドについての情報が１００、１０、Ａ、ａ、ｘ１、ｙ１  ５０２で第１保存部２２２に保存されている場合、１００は所定領域に位置したロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離が０ｃｍ〜３０ｃｍ未満の範囲に属するということを、１０は床材質がカーペットであることを、Ａはホコリ汚染度の低いということを、ａは障害物が存在する確率が低いということを示し、ｘ１、及びｙ１はｘ軸とｙ軸座標で所定領域の特性についての情報が収集された領域の位置情報を示す。図５（ｃ）で第１保存部２２２に保存された情報は、後述する図６で領域の特性によってグループに分類されて第２保存部２２４に保存されうる。
【００６４】
図６は、前記図５を用いて所定グループに分類したグループ情報の一例を図示する。
前記図５でセンサー部２１０が収集した所定領域の特性についての情報は第１保存部２２２に保存され、分析部２３０は第１保存部２２２の情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類して第２保存部２２４に分類されたグループ情報を保存する。
【００６５】
図６（ａ）に示されたように、床材質によってグループを分類しようとする場合、床材質に最優先順位が与えられて床材質を基準にそれぞれのグループが分類される。分析部２３０は、第１保存部２２２にカーペットは１０  ６０２、モノリュームは２０、タイルは３０、木材は４０、マットは５０と値が与えられて保存されており、その他に前記図５で説明した情報（すなわち（Ａ）〜（Ｅ））をまとめて共に保存している場合、床材質を最優先順位としてその他の情報をまとめてグループに分類する。例えば、分析部２３０は、カーペットグループ６００、モノリュームグループなどに床材質によってグループを分類する。
【００６６】
また、図６（ｂ）に示されたように、カーペットグループ６００は、居間の所定領域でカーペットが床材質として使われた領域が互いに離れて位置する場合、位置情報及び床の材質に関する情報を用いて、再び小グループ６００ａ、６００ｂに分類しうる。例えば、カーペットグループ６００は、床材質がカーペットであり、座標値が（ｘ５、ｙ５）〜（ｘ１０、ｙ１０）である領域６１２と座標値が（ｘ２０、ｙ５）〜（ｘ２５、ｙ１０）である領域６１４がそれぞれの位置情報及び床の材質に関する情報を用いて各々小グループ６００ａ、６００ｂに分類されうる。分類されたグループ内には領域の特性に関する情報６１０ａを含むグループ情報６１０が含まれており、また各グループによる識別情報（すなわち、Ｇ１、Ｇ２）６０４が与えられて保存されうる。前記領域の特性に関する情報６１０ａにはセンサー部２１０が提供したロボット２００が位置した領域の床材質、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度に関する情報、ロボット２００が位置した領域の位置情報、及び所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報に関する情報を含みうる。以外にも、技術的具現によって清掃頻度数、グループによる識別情報などその他の多様な情報を含みうるということは言うまでもない。
【００６７】
したがって、ユーザがロボット２００に付着されたボタンまたは選択画面（例えば、タッチスクリーン、ＬＣＤ画面など）を通じてカーペット（領域）を選択した場合、探索部２５０は床材質（すなわち、カーペット）に対応する情報をグループ情報から検索し、前記抽出されたグループ情報を用いてロボット２００が移動する経路を設計しうる。この際、ロボット２００が位置した領域で最も近い距離６１６に位置した領域に先に移動するように設計することが望ましい。
【００６８】
また、ユーザがリモコンを通じて所定カーペット領域方向に制御命令を送出した場合、探索部２５０は、前記制御命令を判読して前記制御命令に対応する情報をグループ情報から検索して抽出し、前記抽出されたグループ情報を用いてロボット２００が移動する領域を設計しうる。この際、探索部２５０が前記グループ情報を検索して制御命令に対応する情報が存在していない場合、制御部２７０は、ロボット２００を前記制御命令が送出された領域に移動させて前記領域の特性についての情報を収集する。清掃ロボット２００の場合、汚物除去部２９０を付着して設計された移動経路によって移動してロボット２００の移動経路上の汚物を除去しうる。
【００６９】
前述したように、床材質によってグループを分類し、保存されたグループ情報を検索して、ロボット２００の移動経路を設計することを例と挙げたが、後述する図７で多様な所定基準によってグループを分類し、前記図６で説明された原理を用いてロボット２００の移動経路を設計してロボット２００の移動経路を制御しうる。
【００７０】
図７は、前記図６以外に所定基準によって分類したグループ情報の一例を示す。
図７（ａ）に示されたように、分析部２３０は、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した障害物との距離についての情報を用いてグループを分類しうる。例えば、分析部２３０はロボット２００とロボット２００の上部に位置した家具との距離についての情報を用いてベッド、テーブル、ソファー等で各家具が位置した領域をまとめて家具別にグループを分類するか、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した家具との距離を０ｃｍ〜３０ｃｍ未満、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満、９０ｃｍ以上などで所定基準範囲に分類して所定基準範囲に属する家具が位置した領域をまとめてグループに分類しうる。例えば、０ｃｍ〜３０ｃｍ未満は１００、３０ｃｍ以上〜５０ｃｍ未満は１１０、５０ｃｍ以上〜９０ｃｍ未満は１２０と所定識別値が与えられる。図７（ａ）の分類されたグループは、ロボット２００とロボット２００の上部に位置した家具との距離が０ｃｍ〜３０ｃｍ未満の範囲に属する領域について１００と識別値７０２が与えられた領域のグループを示している。この際、分析部２３０は、家具の位置情報７０２ａ及びロボット２００とロボット２００の上部に位置した家具との距離についての情報７０２を用いて、再び小グループＧ４、Ｇ５に分類しうる。
【００７１】
図７（ｂ）に示されたように、分析部２３０は、ロボット２００が位置した領域のホコリ汚染度についての情報を用いて所定ホコリ汚染度による所定の基準範囲を決め、各基準範囲によってグループを分類しうる。ホコリ汚染度の低い領域はＡ、相対的にホコリ汚染度の高い領域はＦと識別値が与えられた場合、ホコリ汚染度の高い領域に対して優先的にロボット２００が制御されて移動しうる。図７（ｂ）の分類されたグループは、ホコリ汚染度を頻度数を最優先順位としてホコリ汚染度の高いＦと識別値７０４が与えられた領域のグループを示している。この際、分析部２３０は、ホコリ汚染度の高い領域の位置情報７０４ａ及びホコリ汚染度についての情報７０４を用いてまた小グループＧ６、Ｇ７に分類しうる。
【００７２】
図７（ｃ）に示されたように、分析部２３０は、図７（ｂ）でホコリ汚染度の数値が高いグループは清掃する頻度が相対的に他のグループの領域に比べて高いので、清掃頻度数について情報を分析して清掃頻度数によってグループを分類しうる。この際、清掃頻度数が高い領域は清掃頻度数が低い領域に比べて清掃強度を弱く調節でき、清掃頻度数が低い領域は相対的に清掃頻度数を強く調節しうる。例えば、清掃頻度数が一週間１０回以上である領域の場合Ｃ１、６回〜９回の範囲に属する領域の場合Ｃ２、１回〜５回の範囲に属する領域の場合Ｃ３の値が与えられる。図７（ｃ）の分類されたグループは、清掃頻度数を最優先順位として清掃頻度数が高いＣ１と識別値７０６が与えられた領域のグループを示している。この際、分析部２３０は、清掃頻度数の高い領域の位置情報７０６ａ及び清掃頻度数についての情報７０６を用いて再び小グループＧ８、Ｇ９に分類しうる。
【００７３】
図７（ｄ）に示されたように、分析部２３０は複数個の情報をまとめて多数のグループに分類しうる。清掃頻度数と床材質に各々第１優先順位、第２優先順位と分類基準を与え、優先順位によって第１保存部２２２に保存された領域の特性についての情報をまとめて、所定基準によって多数のグループに分類した後、第２保存部２２４に保存しうる。図７（ｄ）の分類されたグループは、清掃頻度数を第１優先順位として清掃頻度数の最も多いＣ１と識別値７０８が与えられた領域であり、かつ第２優先順位である床材質の識別値７１０を基準に分類されたグループＧ１０、Ｇ１１を示す。
【００７４】
分析部２３０は、前記情報以外にグループ情報内に含まれた多様な情報を用いてグループを分類し、移動経路設計部２６０は前記グループ情報を用いてロボット２００が移動する移動経路を設計する。この際、移動経路設計部２６０は、望ましくは、ロボット２００が位置した領域から最も近い領域を優先的に設計し、この時、所定領域でロボット２００が移動する移動経路上の障害物についての情報７１２を考慮して設計作業を行える。
【００７５】
図８は、本発明の一実施形態による所定領域に制御命令を送出した場合、ロボット２００を制御するフローチャートである。
【００７６】
前記図３Ａの説明と重複される内容についてはその説明を省略し、分類されたグループのグループ情報によってロボットの制御する過程を各段階別に説明する。
【００７７】
分析部２３０が第１保存部２２２の情報を分析し、かつまとめて所定基準によって多数のグループに分類したグループ情報を第２保存部２２４に保存した後には、ロボット２００が移動する経路をグループ情報を用いて領域の特性によって制御しうる。例えば、ロボット２００（またはリモコン）に床の材質（例えば、カーペット、モノリューム、木材）によって複数個のボタンが構成されており、また清掃頻度数によって複数個のボタンが構成されていると仮定しよう。ユーザが第１ボタンをクリックして床材質がカーペットであるグループを選択した場合、探索部２５０は、床材質がカーペットであるグループのグループ情報を検索し、前記抽出されたグループ情報を用いてロボット２００が移動する経路を設計しうる。この際、ロボット２００が位置した領域で最も近い距離に位置した領域に先に移動するように設計することが望ましい。
【００７８】
前記原理を用いて、ユーザがリモコンを通じて所定領域方向に制御命令を送出した場合、探索部２５０は、前記制御命令を判読して前記制御命令に対応する情報をグループ情報から検索する（Ｓ８０１、Ｓ８１１）。この際、探索部２５０は、制御命令が送出された領域の位置情報及び床材質に関する情報を用いて検索を行える。前述したように、探索部２５０が制御命令が送出された領域に対応する情報をグループ情報から見出した場合、移動経路設計部２６０は、探索部２５０から検索されたグループ情報を用いてロボット２００の移動経路を設計し、制御部２７０は設計された経路によってロボット２００を移動させる。
【００７９】
もし、探索部２５０が制御命令が送出された領域に対応する情報をグループ情報から発見できない場合、移動経路設計部２６０は、制御命令が送出された領域にロボット２００が駆動されるように、ロボット２００が位置した現在の領域から制御命令が送出された領域に移動するための移動経路についての設計を行う（Ｓ８２１）。
【００８０】
次の段階で、制御部２７０は設計された前記制御命令が送出された領域にロボット２００を移動させて制御命令が送出された領域の特性についての情報をセンサー部２１０を通じて収集する（Ｓ８３１）。
【００８１】
以後、第１保存部２２２は、前記収集された情報を保存し、分析部２３０が第１保存部２２２の情報を所定基準によって分析し、かつまとめて多数のグループに分類したグループ情報を第２保存部２２４に保存する（Ｓ８４１）。
【００８２】
以上、添付図を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野で当業者ならば本発明がその技術的思想や必須特徴を変更せずとも他の具体的な形に実施されうるということが理解できるであろう。したがって、前述した実施例は全ての面で例示的なものであって、限定的なものではないと理解せねばならない。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、移動ロボット関連の技術分野に好適に適用されうる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】従来の清掃ロボットの移動方法及び作成されたマップの情報を示す図である。
【図２Ａ】本発明の一実施形態による領域特性によって制御されるロボットのブロック図である。
【図２Ｂ】本発明の一実施形態による領域特性を用いたＵＩ構成装置のブロック図である。
【図３Ａ】前記図２Ａを用いてロボットの移動経路によって所定領域の特性に関する情報を収集して分類する方法のフローチャートである。
【図３Ｂ】前記図２Ｂを用いてＵＩを構成するフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態によるロボットの移動経路に沿って所定領域の複数の特性についての情報を収集する一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による所定領域の特性についての例示データを示す図である。
【図６】図５を用いて所定グループに分類したグループ情報の一例を示す図である。
【図７】図６以外の所定基準によって分類したグループ情報の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による所定領域に制御命令を送出した場合、ロボットを制御するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８５】
２００      ロボット
２１０      センサー部
２１１、２２１、２３１、２４１、２５１    第１〜５センサー
２２０      保存部
２２２、２２４                            第１、２保存部
２３０      分析部
２４０      送受信部
２５０      探索部
２６０      移動経路設計部
２７０      制御部
２８０      駆動部
２９０      汚物除去部
【図１】
0004597165.tif 000002
【図２Ａ】
0004597165.tif 000003
【図２Ｂ】
0004597165.tif 000004
【図３Ａ】
0004597165.tif 000005
【図３Ｂ】
0004597165.tif 000006
【図４】
0004597165.tif 000007
【図５】
0004597165.tif 000008
【図６】
0004597165.tif 000009
【図７】
0004597165.tif 000010
【図８】
0004597165.tif 000011