(57)【要約】  本発明は、好ましくは複数の自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）を、ナビゲーションするための方法に関するものである。当該方法においては、それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の駆動部が、当該それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって検知された障害物についての障害物情報に応じて制御され、障害物は、少なくとも実際の物体によって形成され、それらの障害物情報はそれぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）におけるセンサによって検出され、またそれぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）は、時間的及び／又は空間的に間隔を置いて、移動経路に沿った複数の地点（６）にて、走行を共にするカメラを用いて、周囲画像を撮影し、１つのデータベース（５）に１つの位相幾何マップが形成され、当該位相幾何マップに、それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって、１枚の周囲画像が捉えられるそれぞれの位置（Ｅ、６）のために、少なくとも周囲画像が割り当てられる１つのノードが挿入され、また、新たに挿入された１つのノードとマップ内に存在する少なくとも１つのノードにして同一のフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって既に挿入されたノードの間に接続（Ｖ）が形成され、当該接続（Ｖ）に対して相対的なメートル法的な情報が割り当てられ、最新の地点（Ｅ）にして、それに対してマップへ１つの新たなノードが挿入される地点（Ｅ）での新たな周囲画像を、データベース内で既に複数のノードに対して割り当てられている全ての周囲画像と比較することにより、新たな周囲画像に関連する最新の地点（Ｅ）の画定された周囲内に、少なくとも１つの近傍位置が存在するかどうかどうかが検知され、その際、当該近傍位置に対しては既に１つのノード及び割り当てられた１つの周囲画像が同一の又はそれとは異なるフロア処理デバイス（１、２、３、４）によってマップ内に保存済みであり、そのような近傍地点が少なくとも１つ存在する場合には、新たに挿入されたノードから始まり位相幾何マップ内の検知されたそれぞれの近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）の関連するノードに向かって、新たな接続が挿入され、少なくとも１つの、好ましくは全ての近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）であって、それらのノードに対して新たな接続がマップへ挿入済みである近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）に対して、障害物情報が新たな周囲画像の最新の位置（Ｅ）に対してマップに保存されているデータから算出され、また、それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の駆動部を制御又は調整するために使用される。
2018514879.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）を、特には少なくとも１つの掃除ロボット（１、２、３、４）を、好ましくは複数の自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）を、ナビゲーションするための方法にして、
それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の駆動部が、当該それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって検知された障害物についての障害物情報に応じて制御され、特には前記それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）と少なくとも１つの障害物の間の距離及び角度の値に応じて制御され、その際、前記障害物は、少なくとも実際の物体によって、特には壁によって形成され、それらの障害物情報はそれぞれの前記フロア処理デバイス（１、２、３、４）におけるセンサによって、特にはレーザースキャナによって、検出され、またそれぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）は、時間的及び／又は空間的に間隔を置いて、移動経路に沿った複数の地点（６）にて、走行を共にするカメラを用いて、周囲画像を撮影し、特には３６０°パノラマ画像を撮影し、特にはそれらに基いてそれぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）がビジュアルホーミングを用いたナビゲートを行う、方法において、
‐１つのデータベース（５）に１つの位相幾何マップが形成され、当該位相幾何マップに、それぞれの１つのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって、１枚の周囲画像が撮影されるそれぞれの位置（Ｅ、６）のために、少なくとも前記周囲画像が割り当てられる１つのノードが挿入され、また、新たに挿入された１つのノードとマップ内に存在する少なくとも１つのノードにして同一のフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって既に挿入されたノードの間に接続（Ｖ）が形成され、当該接続（Ｖ）に対して相対的なメートル法的な情報が割り当てられ、当該情報が特にはそれぞれの前記フロア処理デバイス（１、２、３、４）のオドメトリデータによって検出されること、及び、
‐最新の地点（Ｅ）にして、それに対して前記マップへ１つの新たなノードが書き込まれる地点（Ｅ）での新たな周囲画像を、前記データベース内で既に複数のノードに対して割り当てられている全ての周囲画像と比較することによって、前記新たな周囲画像に関連する前記最新の地点（Ｅ）の画定された周囲内に、少なくとも１つの近傍位置が存在するかが検知され、その際、当該近傍位置に対しては既に１つのノード及び割り当てられた１つの周囲画像が同一の又は別のフロア処理デバイス（１、２、３、４）によってマップ内に保存済みであること、及び、
‐そのような近傍地点が少なくとも１つ存在する場合には、前記新たに挿入されたノードから始まり前記位相幾何マップ内の検知されたそれぞれの近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）の関連するノードに向かって、新たな接続が挿入されること、及び、
‐少なくとも１つの、好ましくは全ての前記近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）であって、それらのノードに対して新たな接続がマップへ挿入済みである近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）に対して、特にはビジュアルホーミングを用いて、障害物情報が前記新たな周囲画像の最新の位置（Ｅ）に対して前記マップに保存されているデータから算出され、また、当該障害物情報が前記それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の前記駆動部を制御又は調整するために使用されること、
を特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）が間隔を置いて、以下のような複数の地点に沿って更に移動すること、すなわち、それらのノード／周囲画像が、前記位相幾何マップ内で、確定された１つの近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）の１つのノードから始まる接続（Ｖ）にして、メートル法的な情報特にはオドメトリ情報を備えている接続（Ｖ）を有しているような地点に沿って更に移動すること、
を特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、
複数のフロア処理デバイス（１、２、３、４）が１つのフロアを同時に処理する場合に、全てのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の前記周囲画像が、共通の唯一の位相幾何マップを作成するために、
‐中央のデータ処理設備にある、共通の唯一のデータベース内に保存されること、及び／又は
‐それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）にある、当該それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）のための１つの個別のデータベースに保存され、特にはその際、全ての個別のデータベースの内容が一致しているか、又は、それぞれの個別のデータベースは前記共通のマップの一部分のみを含んでいること、
を特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
前記周囲画像が、それぞれの１つのフロア処理デバイス（１、２、３、４）から、ただ１つの共通のデータベース（５）への又はそれぞれの個別の複数のデータベースへの、ワイヤレス通信を用いて、通信され、特には、それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）がそのために、前記中央のデータ処理設備又はそれぞれの別のフロア処理デバイス（１、２、３、４）と通信すること、
を特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の方法において、
それぞれの１つのフロア処理デバイス（１、２、３、４）の１枚の最新の周囲画像が、前記中央のデータ処理設備にて、前記共通のデータベースに保存されている全ての周囲画像と、比較され、また、
特にはローカルビジュアルホーミングを用いて検出された障害物情報にして、好ましくは複数の近傍位置（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４）に対する障害物情報が、比較のために前記最新のパノラマ画像を提供したまさにそのフロア処理デバイスへとフィードバックされること、
を特徴とする方法。
【請求項６】
請求項３又は４に記載の方法において、
それぞれのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって個々にそれ自体で、最新の周囲画像の、それぞれの個別の前記データベースに保存されている周囲画像との、比較が実行され、また、それ自体で障害物情報が検出されること、
を特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか一項に記載の方法において、
新たな周囲画像の、他の全ての保存されている周囲画像との比較が、２段階的に行われ、
その際、第１段階では、複数の周囲画像の一群が検出され、当該複数の周囲画像は、新たな周囲画像との比較の際に、特には厳密さは劣るがより高速に計算可能な、第１の比較基準を満たしており、また、
第２段階では、前記第１段階で検知された周囲画像の一群から、以下のような周囲画像が検出されること、つまり、新たな周囲画像との比較の際に、特にはより厳密でありまたより高負荷で演算される、第２の比較基準を満たすような周囲画像が、検知されること、
を特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、
前記第１段階では、最新のパノラマ画像において、複数の画像列のグループが、それぞれ１つの列に対して平均化され、また、平均化されたそれぞれの列のフーリエ変換の後に、フーリエ係数の絶対値及び保存されている周囲画像のフーリエ係数の対応する絶対値の相違度尺度が作成され、また、保存されている複数の画像から周囲画像の一群が選択され、当該周囲画像においては形成される相違度尺度はそれぞれ１つの閾値を下回っていること、
を特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、
前記第２段階では、選択されたグループのそれぞれの画像に対して、最新の周囲画像の相違度尺度が生成され、特にはその際、２つの周囲画像における前記相違度尺度の計算が、前記２つの周囲画像の一方を１つの角度の大きさで方位方向に回転させて、複数回繰り返され、また、全ての相違度尺度の最小値が選択され、その際、前記相違度尺度が閾値を下回る地点に対する周囲画像が、前記近傍地点（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）として選択されること、
を特徴とする方法。
【請求項１０】
複数の自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）をナビゲーションするための方法であって、前記複数の自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）のそれぞれが、壁際走行方法を含んでいる同一のナビゲーション方法を実行し、実際の壁部によりまた同様に仮想の壁部により、たどられるべき壁部が形成され、前記仮想の壁部は、全てのフロア処理デバイス（１、２、３、４）によって共同で生成される位相幾何マップ内の複数のノードによって、形成される、特には請求項１から９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
電子機器を用いて制御される駆動部、並びに、フロアを処理するための装置、特には掃除装置を有する、自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）において、
請求項１から１０の何れか一項に記載の方法を実行するために、前記自走式のフロア処理デバイス（１、２、３、４）が調整されており、特には電子機器がプログラミングされていること、
を特徴とするフロア処理デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つの、有利には複数の、自走式のフロア処理デバイスのナビゲーション方法に関するものであり、複数のフロア処理デバイスは同時にすなわち時間的に並行して、フロアを処理し、個々のフロア処理デバイスの駆動は、個々のフロア処理デバイスによって検知される障害物の障害物情報に応じて制御され、障害物は少なくとも例えば壁のような実際の物体によって形成され、その障害物情報は個々のフロア処理デバイスのセンサによって検出され、また、それぞれのフロア処理デバイスは時間的及び／又は空間的に間隔を置いて、移動経路に沿った複数の位置で、共に移動するカメラを用いて周辺画像を撮影する。
【０００２】
従って、時間的に並行して作動する複数のフロア処理デバイスは、フロア処理デバイスのグループを形成することが出来る。
【０００３】
本発明は更に、上記の方法を実行するためのフロア処理デバイスにも関するものである。
【背景技術】
【０００４】
自走式のフロア処理デバイスは、従来技術において、多岐にわたる実施が知られている。その種のフロア処理デバイスを代表するものとして一般的であるのは、掃除ロボット、床拭きロボット（フロアワイパーロボット）又は芝刈りロボットである。本発明は、その種のフロア処理デバイス（地面処理デバイス）の何れのタイプにも関与し得るものであるが、好ましくは掃除ロボットに関する。
【０００５】
複数のフロア処理デバイスはそれぞれ、操縦される、特には制御される駆動部を有しており、それによりそれらのフロア処理デバイスはそれぞれのフロア面上（地面上）を自動で移動することが出来る。これらの駆動部は通常、独立して制御可能な２つの車輪、及び、自由に回転可能な１つのステアリングローラー又は球を含んでいる。その際、カーブ走行は、異なる回転速度で車輪を制御することによって実施され、従って特には、いわゆるディファレンシャルステアリング（差動式操向）が行われる。制御はデバイス内に組み込まれた電子機器を用いて行われ、当該電子機器は、例えばセンサ信号又は算出値に応じたフロア面上でのデバイスのナビゲーションを担う。
【０００６】
その際一般的なフロア処理デバイスは、例えば円形状のレイアウトのデバイス本体を有しいてもよく、下側では、特には車輪の間に、例えば清掃装置又は回転性の切断装置といったフロア処理装置が、デバイス本体内に組み込まれている。
【０００７】
その種の装置のナビゲーション用のオドメトリデータを提供するために、つまり例えばそれまでに進んだ道程を提供するために、駆動される車輪はホイールセンサを有していてもよい。
【０００８】
好ましくは一つの平面内でのみ移動する複数のデバイスは、ナビゲーションの範囲内で障害物を検出するために複数の適切なセンサを有している。それらのセンサは例えば、接触に反応する衝突センサ（コリジョンセンサ）、又は、好ましくは、例えばレーザースキャナとして形成された接触無しで作動するセンサである。
【０００９】
この場合、障害物に対する角度依存の間隔値を検出するために、水平な平面内で回転するレーザーを用いることが知られている、又は、固定数のレーザー光線にしてそれらの全てが好ましくは共通の水平な平面内でデバイスから放たれるレーザー光線を用いることも知られており、その目的は、それらのレーザー光線のそれぞれを用いて、デバイスの移動方向に対して固定の角度で、それぞれの障害物や複数の障害物に対する複数の間隔値を検出することである。
【００１０】
そのようにしてセンサを用いて検出された障害物情報にして、好ましくは角度及び距離からなる複数の値のペアによって与えられる障害物情報に応じて、フロア処理デバイスは好ましくは衝突なしにナビゲーションされ得る、特には第１種のナビゲーションを実行することが出来る。
【００１１】
従来技術においては、その種のデバイスの制御用電子機器内にナビゲーションアルゴリズムを実装し、当該アルゴリズムを用いて例えば空間（部屋）の実際の壁における所謂壁際走行（ウォールフォローイング）を実行出来ること又はその他の実際の障害物際の走行を実行出来ることが知られている。これは好ましくは、デバイスが調整制御された間隔で壁の様な障害物の延伸に対して平行に沿って走行することを意味している。更に、その種のデバイスが、障害物と衝突し向きを変えるまで、空間内を自由に例えば直線軌道上で移動すること、も知られている。
【００１２】
今日の従来技術においては、走行される移動経路の種類は、通常雷文状軌道又は螺旋状軌道として、電気機器内に設定されて実装されている。雷文状軌道が設定される場合これは、フロア処理デバイスが前方に障害物を認識した際にはその移動方向を転換し、ある程度の距離だけそれ自体がそれまでに走破した経路を逆走することを意味している。その際、それまでに走破された経路が、壁に沿って延びているか又は空間内で自由に生じたものであるか、は問題にならない。
【００１３】
従来技術においてそして当業者に基本的に十分に知られている、１つ又は複数の障害物に沿って走行するためのその種のナビゲーションアルゴリズムにおいては、例えばデバイス中心点から障害物への、角度（デバイスが障害物を認識する角度）及び距離（当該角度での距離）の値のペアが、アルゴリズムに供され、アルゴリズムはその後、横方向の、好ましくは移動方向に対して垂直な、障害物に対する距離値を、それがセンサ的にもたらされない場合、算出し、そして、車輪の駆動部を制御することで規定値に調整する。
【００１４】
従来技術においては、ナビゲーションが所謂ローカルビジュアルホーミング（Local Visual Homing）によって実施されることも知られている。ローカルビジュアルホーミングとは、異なる位置で撮影された二枚の画像から、所謂ホームベクトルと称されるベクトルが算出される一群の方法の総称であり、当該ホームベクトルとは、一方の画像が撮影された位置から、他方の画像が撮影された位置への方向へと向かうベクトルである。両方の位置の間の距離（間隔）は算出されない。
【００１５】
幾つかの画像が存在する場合には、例えば数多くの画像が存在する場合には、三角測量によって、少なくとも２つのホームベクトルに基いて、複数の位置の間の既知の距離を用いて、例えば、それに沿ってフロア処理デバイスが既に走行した経路にしてまたそれに沿ってデバイス自体が複数の画像を撮影した経路に対する、デバイスの距離を特定することが可能である。
【００１６】
従って、フロア処理デバイスが既に一度そこにあった複数の位置で撮影された周囲画像に基いてナビゲーションを実行することも可能である。ローカルビジュアルホーミングを実行する様々な方法も同様に、従来技術において当業者に十分に知られている。
【００１７】
特許文献１には、例えば、１つのフロア処理デバイスが、それ自体の雷文状又は螺旋状の予め設定された移動経路において撮影された複数の周囲画像に基いて、また、算出されたホームベクトルに基づく三角測量によるローカルビジュアルホーミング方法に基いて、それ自体の先行経路（時間的に先に走行された経路）に対する間隔調整がどのように実行されるかについて、記載されている。
【００１８】
ホーミング方法はデバイス自体によって撮影された周囲画像を用いて実行され、また、デバイスはこの場合設定された雷文形状の経路を走行するので、デバイスにとって以下のことが知られている、つまり、複数の周辺画像のうちの幾つかがその都度、その新しい経路部分上での間隔制御及び三角測量のために用いることが可能であり、その後方向転換した場合にはそのデバイスが先に進行した経路上で周囲画像が撮影された位置を、逆の順序で通り過ぎることが知られている。考慮されるべき画像の選択はこの場合、絶対的なメートル法的情報（アブソルートメトリック情報）に基いて行われ、当該情報を介して必要な画像が呼び出される。
【００１９】
従来技術において、例えば雷文形状の経路の設定は、走行されるべき経路上のポイントにしてフロア処理デバイスがその現在位置から向かうことになるポイントが特定されることによって、そしてそのポイントへ到達するためにフロア処理デバイスが対応的に制御されることによって、行われる。そのポイントを確定するためには、走行されるべき経路の種類がデバイスの電子機器内に保存されていることが必要である。進行方向のそれぞれのポイントは、設定された経路上に存在するという基準を満たさなければならない。そのようにして１つの経路は、順々に向かわれることになる複数の設定ポイントから、構成される。
【００２０】
この様態では、例えば壁部障害物に対して平行な経路から始まるそれぞれ平行に設定された複数の経路内での例えば雷文形状のナビゲーションを、遠く離れ過ぎたことにより当初の壁部障害物が間隔センサによって最早「視認」されない場合でさえも、実行することが可能であるし、又は、空間内で自由に存在する経路から始まるそれぞれ平行に設定された複数の経路内での例えば雷文形状のナビゲーションを実行することも可能である。
【００２１】
この理由から、障害物情報（角度、距離）を用いたセンサを基礎としたナビゲーションとフロア処理デバイス内でのローカルビジュアルホーミングが頻繁に組み合わされる。その場合、障害物周辺でのナビゲーションは、従来技術において、さもなければ支配的である経路設定を短時間の間無効化する。
【００２２】
更にここで記載される発明においても、従来技術においても、ローカルビジュアルホーミングによるナビゲーションの目的で、好ましくは以下のような周辺画像が用いられる、即ち、周辺画像が撮影される位置の周囲の３６０°パノラマを表す周辺画像が用いられる。そのために例えば垂直に指向されたカメラの光学軸が１枚の双曲面鏡（ハイパボリックミラー）の中点へ指向され得て、その結果カメラ画像内に水平な３６０°パノラマ画像が収められる。
【００２３】
従来技術においては、特には先に引用した従来技術においては、ホーミングベースのナビゲーションがフロア処理デバイスの許容可能な演算容量のみを用いて行われ得ることは、以下の場合には、不利であると見なされる、すなわち、ナビゲートされるべき経路が上述のように予め知られている場合であって、またその際に複数の先行の経路点のどの周囲画像が実行されるべきローカルビジュアルホーミングのために考慮されるべきであるかの認識からナビゲートされるべき経路がもたらされる場合には、不利であると見なされる。従って任意の経路形成は、従来技術においては開発され得ない。
【００２４】
この従来技術の既知の方法は、フロア処理デバイスが、それ自体が先に走行した経路を、通過することも前提としているが、その理由はさもなければ、ホーミングを実行可能とするために用いられる周囲画像を同定することが出来ないからである。
【００２５】
従って、同一のフロア面上で場合によっては複数のフロア処理デバイスを使用する場合、別々のフロア処理デバイスによって同一の面領域が複数回処理されることとなるであろうが、それは不必要なコストの原因となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２６】
【特許文献１】ＤＥ  １０  ２００７  ０１６  ８０２  Ｂ３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
こうした背景において、本発明は、フロア処理デバイスの移動を任意の経路で可能とするために用いられるナビゲーション方法を開発することを課題としており、好ましくはフロア処理デバイスのローカルビジュアルホーミングを実行するために、正にそのフロア処理デバイスの経路によって予め定められた周囲画像を用いる必要がなく、そうではなく、フロア処理デバイスの近傍の周囲での任意の複数の画像を、それらの周囲画像がどのソース（出処）に基づくものであるかとは無関係に、考慮することが出来るような方法を開発することを課題としている。
【００２８】
本発明は特に、一箇所又は複数箇所の面領域が複数回処理されることなく、１つのフロア面が複数のフロア処理デバイスによっても時間的に並行して処理され得るような方法を開発することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
本発明に従いこの課題は、本発明の第１の観点に従い、１つのデータベースに位相幾何マップ（トポロジカルマップ、トポロジーマップ）が形成され、当該位相幾何マップには、それぞれのフロア処理デバイスによって、好ましくは３６０°のパノラマ画像である周囲画像が捉えられるそれぞれの位置のために、それぞれのフロア処理デバイスにより、少なくとも１つの周囲画像が割り当てられるノードが挿入される（書き込まれる）こと、及び、新たに挿入された１つのノードとマップ内に存在する少なくとも１つのノードにして同一のフロア処理デバイスによって既に挿入されたノードの間に接続（リンク）が形成され、それらに対して相対的なメートル法的な情報が割り当てられること、によって解決される。
【００３０】
この観点に従い本発明によれば、好ましくは理論位相幾何マップ（純位相幾何マップ）が作成され、それを用いて、障害物センサを用いたナビゲーションに追加したナビゲーションを実行することが出来る。特にはこの場合においてもローカルビジュアルホーミングに基いたナビゲーションを実行することが出来る。
【００３１】
本発明においては理論位相幾何マップとは、複数のノードが空間内の複数の位置を、その場で記録されたセンサデータに基いて、この場合は少なくともパノラマのカメラ画像に基いて、特徴づけているような、数学的な意味でのグラフとして理解され、その際、エッジとも称されるノード間の接続は相互から到達可能であることを示している。そのような複数の接続にはこの場合、オドメトリデータから得られる、複数の地点の相対的な位置に関する、相対的にメートル法的な情報が保存されている。
【００３２】
従って、本発明に従って作成されるべき又は作成されたマップのそれぞれのノードは、割り当てられた周囲画像によって、フロア処理デバイスが一度はそこにあった地点を表しており、その際、当該地点に対して絶対座標は用意されない。複数のノード間の複数の接続は、ノードによって表されている複数の地点の間の到達可能性を意味している。従って、そのような複数の接続は、少なくとも以下のような複数のノードの間に存在する、すなわち、少なくとも、複数の地点にしてそれらに沿ってそれぞれのフロア処理デバイスが走破した地点のためにマップ内へ挿入される複数のノードの間に、存在する。
【００３３】
接続に割り当てられている相対的なメートル法的な情報は、好ましくは、オドメトリデータによって作成可能であり、当該オドメトリデータは、例えば、マップ内へノードの挿入を指示する又はそれ自体で挿入を実行するそれぞれのフロア処理デバイスのホイールセンサによって、検出される。
【００３４】
この場合、位相幾何マップの決定的な利点は、相対的なメートル法的な情報のみを考慮し、特には相対的な位置情報のみを考慮し、また、絶対的な位置情報を放棄することであり、複数のフロア処理デバイスを１つの共通の座標系において統合する必要がないので、特に複数のフロア処理デバイスがそのような１つの共通のマップを作成する場合は、決定的に有利である。従って、本発明に従う方法の実行のためには、絶対的な外部の座標系或いは絶対的な「グローバルな」座標系は存在しない、特には複数のフロア処理デバイスのために共通の座標系は存在しない。
【００３５】
位相幾何マップの本発明に従う構成にとっては、本方法がただ１つのフロア処理デバイスによって実行されるか、又は複数のフロア処理デバイスによって実行されるかは、全く重要ではない。本方法に関与する複数のフロア処理デバイスのそれぞれは、同様に場合によってはただ１つのフロア処理デバイスは、周囲画像が撮影されたそれぞれの地点のために、マップにノードを挿入する。
【００３６】
本発明の別の基本的な観点に従えば、１つのフロア処理デバイスがマップに１つのノードを書き込み、そして周囲画像が割り当てられた後に、最新の地点（直近の地点、現在地点）での新たな周囲画像をデータベース内で既にノードに割り当てられた全ての周囲画像と比較することによって、新たな周囲画像に属する最新の地点の画定された（空間的な）周囲内に、少なくとも１つの近傍位置（近傍地点）が存在するかどうかが検知される。その際、当該近傍位置に対しては既に１つのノード及び割り当てられた１つの周囲画像がマップ内に同一のフロア処理デバイス又はそれとは異なるフロア処理デバイスによって保存済みである。
【００３７】
近傍位置の上述の検出は、確定された空間的な周囲に存在する地点に限定されており、その際、周囲はメートル法的な空間的データによって確定されている必要はない。むしろ以下のことが企図され得る、すなわち、画像を比較する際に、最新の周囲画像と既に保存された全ての周囲画像の間で画像的な（すなわち空間的ではない）隔たりの大きさが検知され、そしてその際、画像的な隔たりの大きさが閾値を下回る場合にのみ、ある１つの地点が近傍位置として認定されることが、企図され得る。それに基いて、複数の地点の空間的な間隔の減少に伴って、関連付けられた周囲画像の画像的な隔たりも減少し、従って、特定の空間的な間隔が数値的に確定されていない場合でも、最新の周囲画像に対して予め特定された隔たりの大きさを下回る周囲画像がその特定の空間的な間隔を下回る地点に属する、という考察が行われる。
【００３８】
この方法の特徴の本質的な長所は、比較を行うことにより、それぞれの経路形状とは無関係に、あるフロア処理デバイスが、既に処理された１つ又は複数の地点の近傍にあるかどうかを、またそのうちでも特に、それぞれの経路形状とは無関係に、（現在の周囲画像を提供する）そのフロア処理デバイス自体による処理又は時間的に並行して作動している別のフロア処理デバイスによる処理が、データベース或いは位相幾何マップに挿入されたかどうかを、検知することが出来ることである。新たにノードに割り当てられるそれぞれの周囲画像のために、また、全ての構成画像のために、比較が行われるので、従って、比較基準を満たす複数の近傍地点が見つけられることもあり得る、すなわち、それらの近傍地点は限定された周囲内での近傍位置を形成する。
【００３９】
本発明はこの時、比較により見つけ出された少なくとも１つのそのような近傍地点が存在する場合、新たに挿入されたノードから出発して、位相幾何マップ内のそれぞれの検出された近傍地点に関連付けられた（割り当てられた）ノードへ向かって、新たな接続（新たなリンク）を挿入することを企図しており、それにより、位相幾何マップは複数の地点間での到達可能性情報によって補足される。
【００４０】
本発明の別の基本的な特徴は、少なくとも１つの近傍地点に対して、好ましくは全ての近傍地点に対して、それらのノードに向かって、新たな接続がマップへ挿入済み（書き込み済み）であり、新たな周囲画像の最新の地点に対する障害物情報が、マップに保存されているデータから算出され、相対的なメートル法的な関係の様態で接続に登録され、それぞれのフロア処理デバイスの駆動部を制御又は調整するために用いられること、である。これらの障害物情報は、この場合でもまた、ローカルビジュアルホーミングによって算出される角度及び距離の値であってもよく、それらの角度及び距離は、現在の地点と比較により見つけ出された先行するそれぞれの近傍地点との角度及び距離である。
【００４１】
本発明にとってこれは、好ましい実施において、比較により見つけ出されたそれぞれの近傍地点が、ナビゲーションの際に、障害物のようにすなわち仮想的な障害物のように、評価され得ることを意味している。そのような仮想の障害物は、あたかもその障害物がセンサ的に測量されたかのように、現在位置に対して角度値及び間隔値によって特徴づけられている。実際の障害物においては、そのようなセンサ的な測量は、冒頭で説明したように、例えば障害物センサを用いて、例えばレーザーを用いて行われる。
【００４２】
その際、本発明に従い以下のことが企図され得る、すなわち、冒頭述べた実際の壁際走行のためのアルゴリズムにおいて知られているようなナビゲーションアルゴリズムに、角度及び距離の値のペアが提供されること、及び、このアルゴリズムがそれらの値に応じてそれぞれのフロア処理デバイスの駆動部やホイールを制御駆動し、特には仮想の障害物に対して特定の距離へ調整すること、が企図され得る。それどころか、本発明に従い、実際の障害物に対するナビゲーションをも実行する正にその同じナビゲーションアルゴリズムに、角度及び距離の値のペアが制御量として提供されることも、企図され得る。ナビゲーション或いはそのために格納（ロード）されているアルゴリズムは従って、実際の障害物と仮想の障害物の障害度合い（障害物値）の間に差異はない。
【００４３】
従って、基本的には従来技術から知られているこのナビゲーション方法に応じて、本発明に従い検知される仮想の障害物は、実際の障害物であるかのように扱われ、その際には、任意のフロア処理デバイスによって既に処理されたフロア領域が仮想の障害物としてそれぞれのフロア処理デバイスにより迂回されるという効果を伴う。
【００４４】
仮想の障害物に対する距離調整、つまり、見つけられたそれぞれの近傍地点に対する距離調整はその際、壁のような実際の障害物に対する距離調整の場合と同様に行われる。
【００４５】
実際の障害物及び仮想の障害物を用いるフロア処理デバイスのナビゲーションに基いて、目下走行されるべき経路は、経路設定に従って向かわれる位置によっては計画及び獲得されはせず、経路は状況に応じて存在する障害物に基いてもたらされる。その際、定められた間隔を置いて当該障害物に沿った走行が行われる。その際本発明は好ましくは、フロアの処理を実際の障害物に沿って開始することを企図している。
【００４６】
この場合の実施は好ましくは、実際の障害物に対する調整の場合と比較して、仮想の障害物に対する調整の際には、好ましくは基準値よりも大きな別の間隔値が調整部に設定されることも企図出来る。その目的は特には、それによりフロア処理デバイスがフロアの既に行われた処理に関連して仮想の障害物（近傍位置）にて、可能な限り近くへ近づいて走行されるべき実際の障害物における場合よりも、より大きく間隔を取って通過することが出来ることを考慮することである。
【００４７】
その代わりに以下のことが企図されてもよい、すなわち、現在位置及び比較により検知された近傍地点の間の、角度及び距離値のそれぞれの値のペアの検知された距離値をパラメータによって乗算することが企図されてもよい。その際特にはフロア処理デバイスにとって、距離が実際よりも短く認識される。この場合、ナビゲーションの際に、（デバイスの経路に対して垂直に見て）デバイス及び障害物の間では常に同一の距離値で調整され、その際、実際の障害物と仮想の障害物を区別する必要はない。
【００４８】
従って、本発明によりその都度、それぞれのフロア処理デバイスが、間隔を置いて以下のような地点に沿って更に移動すること、すなわち、それらのノードや周囲画像が、位相幾何マップ内で、確定された近傍地点のノードから始まり、メートル法的な情報、特にはオドメトリ情報を備えている、接続（リンク）を有しているような地点に沿って、更に移動すること、が達成され得る。
【００４９】
これが達成可能であるのは、冒頭挙げた比較のためにこれらの接続された複数の地点のそれぞれに対して近傍性関係が存在しているからである。そのようにして、フロア処理デバイスは、既に処理された経路に並んで、例えば調整された間隔を置いて、平行に並走することが出来る。その際これを、本発明の有利な作用のために、同一のフロア処理デバイスが既に走行した経路においても、また同様に別のフロア処理デバイスの経路においても、実行することが出来る。
【００５０】
同時に作動する複数のフロア処理デバイスが関与する場合には、好ましくは以下のことが企図される、すなわち、全てのフロア処理デバイスの周囲画像がただ１つの共通の位相幾何マップを作成するために保存され、当該周囲画像の保存が、中央のデータ処理設備におけるただ１つの共通のデータベースに対して行われ、及び／又は、それぞれのフロア処理デバイスにおけるそれぞれのフロア処理デバイスのための個々のデータベースに対して行われ、特に個々のデータベースに対して行われる際には、全て個別のデータベースの内容は同一であるか、又は、それぞれの個別のデータベースは共通のマップの一部のみを含んでいることが、企図される。
【００５１】
この場合本発明は、複数のフロア処理デバイスが周囲画像内にそれら自体を収めることがないような高さを、好ましくはパノラマ画像底部縁である周囲画像底部縁が有していること、を企図出来る。
【００５２】
それとは異なり、複数のフロア処理デバイスが互いに衝突することを避けるために、フロア処理デバイスの、相互にセンサ的な検知であって、場合によっては相互に視覚的な検知を、企図することも出来る。当該検知は、特には、その都度周囲画像が補足するカメラを介しても行われる。
【００５３】
これらの実施のそれぞれにおいては、ただ１つの理論位相幾何マップ（純位相幾何マップ）のみが存在し、当該マップへ、関与する全てのフロア処理デバイスがノードを書き込み、そして、周囲画像が割り当てられ、そしてまた、全てのフロア処理デバイスもこの１つの位相幾何マップから得られるナビゲーションに必要なデータを引き出す。
【００５４】
中央データベースを形成する際には、複数のフロア処理デバイスが互いに通信し合う必要はないが、それら全ては同一のデータにアクセスするので、それぞれのフロア処理デバイスはそれにより（近傍地点の検知によって）、フロア処理デバイス自体が又は別のフロア処理デバイスが既に存在した領域についての情報を、受けることが出来る。
【００５５】
この場合、発展形態においては、周囲画像が、それぞれのフロア処理デバイスから（複数のフロア処理デバイスから）ただ１つの共通のデータベースへの又はそれぞれの個別のデータベースへのワイヤレス通信を用いて、通信されることが企図され得る。その際特に、それぞれのフロア処理デバイスがそのために、中央のデータ処理設備又はそれぞれの別のフロア処理デバイスと通信する。
【００５６】
それぞれのフロア処理デバイスの最新の周囲画像が、本発明に従い、中央のデータ処理設備にて、共通のデータベースに保存されている全ての周囲画像と比較される。その際、見つけられたそれぞれの近傍位置に対する冒頭挙げた障害物情報の検知は、好ましい実施においては、ローカルビジュアルホーミングを用いて行われる。それは好ましくは、最新の地点（現在地点）と複数の近傍地点の間で行われるが、その目的は、複数の地点の間の角度の値をもたらす複数のホームベクトルを検知すること、そしてまた、それら及び相対的な位置情報を用いて三角測量法によって、複数の地点の間の距離をも特定することである。
【００５７】
本発明は、複数の地点の間の検知された相対位置情報がそれらの接続に割り当てられることも企図することが出来る。その際、それらの接続は、位相幾何マップにおいてこれらの地点のそれぞれのノードの間に存在しているので、そのような地点及びノードを新たに接続する場合、直接、接続に保存された値にアクセスすることが可能であり、これらの値を新たに算出しなければならないということはない。
【００５８】
複数のフロア処理デバイスを使用する場合、本発明は、値（距離又は角度）の算出及び関連付け（割り当て）が、中央のデータベース或いはそれを管理しているデータ処理設備において実行されること、及び、それらの値が、比較のための最新の周囲画像を提供したまさにそのフロア処理デバイスへとフィードバックされ、その結果このそれぞれのデバイスがそれ自体のナビゲーションアルゴリズムに値のペアを与えることが出来ることを、企図出来る。
【００５９】
それとは別に本発明は、それぞれの前記フロア処理デバイスによって個々にそれ自体で、最新の周囲画像の、それぞれの個別のデータベースに保存されている周囲画像との、比較が実行され、また、それ自体で障害物情報が検知されることも、企図出来る。
【００６０】
本方法が１つのフロア処理デバイスのみを用いて実行されるか又は複数のフロア処理デバイスを用いて実行されるかとは無関係に、近傍地点を検知するための、新たな周囲画像の保存されている他の全ての周囲画像との比較を２段階的に行うことを企図出来る。
【００６１】
その際、以下のことが企図され得る、すなわち、第１段階では複数の周囲画像のグループが検知され、当該複数の周囲画像は新たな周囲画像との比較において第１の基準を満たし、例えばその際、当該比較は第２段階と比べて、厳密さは劣り及び／又はより高速に計算可能であること、及び、第２段階では第１段階で検知された周囲画像のグループから、新たな周囲画像との比較において第２の比較基準を満たす周囲画像が検知され、当該比較は、第１段階と比べて、より正確でありまたより高負荷で演算され得ることを企図出来る。そのような方法は、２段階的よりも多段階的に実行してもよい。
【００６２】
第１段階での比較のために、個々の画像の全ての画像データを考慮する必要はない。個々の画像に対して画像内容を表す画像署名を生成すること及び画像の署名を比較することが企図される。
【００６３】
それにより、第１段階においては、１つのグループにまとめられる近傍位置の迅速で大まかな予選択が実行され、その後初めて、近傍度比率についてのより正確でより時間を掛けたチェックが予選択されたグループの中でのみ実行されるという長所がもたらされ得る。
【００６４】
実施例においては、最新の周囲画像での第１段階においては複数の画像列の複数のグループが、それぞれ１つの列に対して平均化され、また、それぞれの平均化された列をフーリエ変換した後、この最新の周囲画像のフーリエ係数の絶対値と、保存されている周囲画像のフーリエ係数の対応する絶対値の、相違度尺度（差異の程度）が形成され、また、保存された画像から、形成された相違度尺度のそれぞれが閾値を下回っているような周囲画像の一群（グループ）が選択されることも企図され得る。
【００６５】
この場合、フーリエ係数の絶対値が上述の署名を形成する。
【００６６】
本発明はこの場合、マップにノードを書き込みそして周囲画像を割り当てる際に既に、後に比較のために考慮される署名が保存されることも企図出来る。従って、位相幾何マップ内のそれぞれのノード及び割り当てられた画像のために、既に当初から、いつでもアクセスが可能な署名情報が存在する。
【００６７】
この場合もまた、画像間の画像的な差異を表す大きさが、相違度尺度として理解され、それは空間的な間隔を表すものではない。相違度尺度は例えばユークリッド的であってもよい。
【００６８】
位相情報を放棄し、単にフーリエ係数の絶対値のみを考慮することは、この場合に比較のために考慮される画像情報が回転不変であり、従って比較されるべき画像が初めに画像コンパスを介して数理的に調整される必要がないという利点を有している。
【００６９】
また本願発明は更に、第２段階においては、第１段階で選択されたグループの周囲画像のそれぞれに対する最新の周囲画像の（例えばユークリッド的な）相違度尺度が形成され、その際特には、一方の周囲画像を方位方向で１つの角度の大きさで回転させながら２枚の周囲画像の相違度尺度の計算が複数回繰り返され、また、全ての相違度尺度のうちの最小値が結果的な相違度尺度として選択され、その際、その相違度尺度が閾値を下回る地点に対する周囲画像が近傍地点として選択されることも、企図し得る。
【００７０】
近傍地点を検出するための周囲画像の比較がここで挙げられている具体的な方法を用いて行われるか、又は、別の種類の方法で比較が行われるかとは無関係に、本発明は好ましくは、最新の位置に対する近傍地点を検出した後、見つけられたそれぞれの近傍地点のために、本発明に従い必要となる障害物情報を算出すること、すなわち、好ましくは角度及び距離を算出することを企図している。その際、それらの角度及び距離で、そのような近傍地点は、フロア処理デバイスによって最新の位置から「視認」される。
【００７１】
その際、ホームベクトルは角度を表すものであるので、角度の大きさは、最新の位置と検出された近傍地点のそれぞれのペアの間で、ローカルビジュアルホーミングのための方法によって、算出される。
【００７２】
この場合、好ましい実施バリエーションにおいては、ローカルビジュアルホーミングは、特にはMin-Warping法（min-warping method）と言ったワーピング方法を用いて実行され得る。その際、１枚の周囲画像（例えば最新の周囲画像といった起点画像）から、フロア処理デバイスが移動したとしたら撮影するであろう（「見る」であろう）複数の周囲画像が演算される。その際、複数の演算された画像は例えば近傍地点での画像といった目標画像と比較されるが、それらの画像は必ずしも絶対的に正確に演算される必要はない。その比較は、想定される運動パラメータを用いて実行することが可能であり、その際、ホームベクトルは、演算された画像と目的画像の間で最良の一致を与える運動パラメータから特定される。そのようなMin-Warping法は、画像コンパスを用いて比較されるべき周囲画像における方位合わせを行う必要がないという長所を有している。
【００７３】
現在の位置とそれぞれの近傍地点の間のメートル法的な間隔は、その後、三角測量によって算出され得る、特には、これらの位置と位相幾何マップから追加された更なる地点或いはノードの間での、ローカルビジュアルホーミングを使用することによって算出され得て、特には、既にマップ内で割り当てられたノードの接続に保存されている相対的なメートル法的情報を含めて算出され得る。
【００７４】
この場合に２つの地点の間で算出される、メートル法的な新たな距離情報（間隔情報）は、本発明に従い、マップ内の関連するノードの接続に保存され得る。
【００７５】
そのようにして獲得される、最新の位置と近傍地点のそれぞれのペアにとっての角度と距離の具体的な値のペアを用いて、その後、それらの値のペアに応じて、ナビゲーションを実行することが出来る、すなわち、それぞれのフロア処理デバイスの車輪の駆動部の制御を実行することが出来る。特には、現在走行されている経路と近傍地点によって同定された以前の経路の間の間隔を制御して、ナビゲーションを実行することが出来る。
【００７６】
本発明に従う自走式のフロア処理デバイスは、有利な実施に従えば、特には掃除機といったフロアを処理するための装置、並びに、電子機器によって制御される駆動部、を含んでおり、更に、上述の種類の方法を実行するように、その種のデバイスは調整されており、特には電子機器がプログラミングされている。
【００７７】
この場合、電子機器内には、好ましくは、マイクロプロセッサによってプロセス処理されるプログラムの様態でアルゴリズムが組み込まれており、当該アルゴリズムはデバイスの車輪の駆動部を距離値及び角度の値のペアに応じて制御する。その際、距離値及び角度の値はデバイスと障害物の間の相対的で空間的な関係を表している。その際、アルゴリズム或いはそれを実行するプログラム部分へは、実際の障害物（物体）に対する距離及び角度の値のペア、及び、仮想の障害物に対する距離及び角度の値のペア、が択一的に又はそれどころか重畳的に与えられる。その際仮想の障害物は、フロア処理デバイスが既に一度そこにあった位置によって、形成されるものである。
【００７８】
デバイスはその際、データベース内の理論位相幾何マップへアクセスするように調整され得て、当該マップ内ではそれぞれの地点のためにノードが形成されている。
【００７９】
本発明に従う方法は以下において図面を用いてより詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】複数の部屋を有する住居、及び、同時にフロアを処理する４つのフロア処理デバイスを示す。
【図２】それぞれのフロア処理デバイスのための手続きを示す。
【発明を実施するための形態】
【００８１】
図１は、複数の部屋を有する住居を例示しており、そこでは４つのフロア処理デバイス１−４が同時に住居のフロアを処理している、特にはほこりを吸い取っている。
【００８２】
全てのデバイス１−４は、同一のナビゲーション方法で機能しており、また、この場合では例えばＷＬＡＮの様な無線通信を介して、中央データベース５と通信している。当該中央データベース５は、データ処理設備に保管されるものであり、また、個々のデバイス１−４によりパノラマ画像が作成された全ての位置に対し、複数のノードを備えた位相幾何マップ（トポロジカルマップ）を含んでいる。これらの位置は図１では点６によって明示されている。個々のデバイス１−４の移動の経路を特徴付けるために、これらの点は図１では図示された接続を有している。
【００８３】
図１からは経路の交差が存在しないことが見て取れるが、これは本発明に従う方法によるものであり、それに従えば、それぞれのフロア処理デバイス１−４のために、それらの最新の位置（現在位置）に、何れかのフロア処理デバイスが既に前もって存在した隣接位置が存在するかどうかが、チェックされる。そのような位置は障害物として識別され、また、ナビゲーションアルゴリズムによって、本明細書の背景技術における説明に従って、迂回される。
【００８４】
ある装デバイスが依然として既に走破した範囲のみによって、すなわち仮想的な障害物又は実際の障害物のみによって取り囲まれている場合、その装置は依然として処理されていない自由な範囲を探すが、それは保存された位相幾何マップを用いた自由空間検出によって実行することが出来る。
【００８５】
図２は、それぞれのフロア処理デバイス１−４のための手続きを明らかにしている。
【００８６】
図２では、１つのデバイスが実際の経路部分Ｉに存在しており、当該経路部分Ｉは既に通った経路部分ＩＩに隣り合っていること、を想定しているものとする。経路部分Ｉ及び経路部分ＩＩの複数の点は、位相幾何マップ内のノードを表しており、それらには関連する位置のパノラマ画像が割り当てられている。それぞれの経路部分Ｉ又は経路部分ＩＩの複数の点の間に引かれた複数の接続Ｖは、位相幾何マップ内の接続（エッジ）を表しており、それらには、走行距離計測法から得られる相対的なメートル法的な情報が割り当てられている。
【００８７】
図２の図面部分Ａに従えば、経路ＩのノードＥの位置では、比較により、マップ内のどのノードが、ノードＥの位置の近傍にある位置に属するかが、検出される。近傍に存在するこれらの位置Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３或いはノードは、破線によって、図２の図面の一部Ａで視覚化されている。
【００８８】
これらの位置Ｎを確定させた後、図面部分Ｂに従い、ローカルビジュアルホーミング（Local Visual Homing）によって、現在位置Ｅと近傍位置Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の間の個々のホームベクトルＨ１、Ｈ２、Ｈ３が検出される。これらのベクトルは、現在位置Ｅからの移動方向に関連して近傍位置Ｎへと到る角度を、表している。
【００８９】
マップから読み出すことが出来る近傍位置Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の接続内のメートル法的な情報（距離情報）Ｍと共に、三角測量によって、位置Ｅ及び個々の近傍位置Ｎの間の間隔値を算出することも出来る。
【００９０】
これに基づき、それぞれの間隔ベクトルＡＶは、位置Ｅと各々の近傍位置Ｎの間の距離及び角度を表している。各々の近傍位置の角度と距離値の値のペアは、装置のナビゲーションアルゴリズムのための入力パラメータを形成するが、その目的は、パラメータに応じて車輪を制御し、また、経路Ｉ及び経路ＩＩの間の距離を所望の参照値へ調整することである。
【００９１】
これにより、装置は実質的に一定の間隔で走行し、特には別の装置の先行経路ＩＩに対してほぼ「平行」に走行する。ナビゲーションアルゴリズムは、アルゴリズムに供されたナビゲーションストラテジーに従い、この先行経路ＩＩ上の複数の位置を、それらに沿った走行が行われるべき障害として解釈する。
【符号の説明】
【００９２】
１、２、３、４            フロア処理デバイス
５                        データベース
６                        地点、位置
Ｅ                        地点、位置
Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４    近傍地点
Ｖ                        接続、エッジ
【図１】
2018514879.tif 000003
【図２】
2018514879.tif 000004
【国際調査報告】
2018514879.tif 000005
2018514879.tif 000006
2018514879.tif 000007
2018514879.tif 000008