(57)【要約】  本発明は自動移動ロボットを提供し、該自動移動ロボットは、地面に特定の波長範囲の光を発射する発光装置と、前記発光装置と位置合わせされて特定の波長範囲の光を受光して、前記特定の波長範囲の光に基づく画像を形成する画像撮像装置と、を含み、前記コントローラは地面類型識別モジュールを含み、前記地面類型識別モジュールは画像の特徴を抽出して前記画像の地面の類型を識別する。適切な特定の波長範囲の光を送信及び受信する発光装置と画像撮像装置を設けることにより、周辺光の画像に対する影響を低減して、自動移動ロボットが、各時間及び位置において、さらに夜間に光源がないとき、正確に地面の類型を識別することができる。
2017535279.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ケーシングと、
前記ケーシングに設けられ、ケーシングを駆動して地面に対して移動させる駆動モジュールと、
前記ケーシングに設けられて、設定された作業任務を実行する作業モジュールと、
前記ケーシングに設けられ、駆動モジュールと作業モジュールに接続されて、駆動モジュールと作業モジュールを駆動して作業させるコントローラと、を含む自動移動ロボットであって、
地面に向かって特定の波長範囲の光を発射する発光装置と、
前記発光装置と位置合わせされて前記特定の波長範囲の光を受光して、前記特定の波長範囲の光に基づく画像を形成する画像撮像装置と、をさらに含み、
前記コントローラは、画像の特徴を抽出して前記画像における地面の類型を識別する地面類型識別モジュールを含む、ことを特徴とする自動移動ロボット。
【請求項２】
前記自動移動ロボットは園芸ロボットであり、前記地面類型識別モジュールは草地識別モジュールであり、前記草地識別モジュールは画像の地面の類型が草地又は非草地であると判断する、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項３】
前記草地識別モジュールは少なくとも乖離度識別部、周波数領域識別部、テクスチャー識別部のいずれか１つを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項４】
前記画像撮像装置は光フィルター層を含み、前記光フィルター層は前記特定の波長範囲以外の光をフィルタリングする、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項５】
前記発光装置は不可視光発光装置である、ことを特徴とする請求項１又は４に記載の自動移動ロボット。
【請求項６】
前記発光装置は赤外線発光装置であり、前記光フィルター層は赤外線フィルター層である、ことを特徴とする請求項４に記載の自動移動ロボット。
【請求項７】
前記発光装置はレーザ照射装置である、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項８】
前記レーザ照射装置の光源から発射されたレーザは、開口から自動移動ロボットから離れた位置に照射され、前記光源と前記開口との間の距離は３センチメートル以上である、ことを特徴とする請求項７に記載の自動移動ロボット。
【請求項９】
前記発光装置は線光源を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１０】
前記発光装置と前記画像撮像装置は地面の同一識別領域に向いている、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１１】
前記同一識別領域はケーシングの前方地面に位置する、ことを特徴とする請求項１０に記載の自動移動ロボット。
【請求項１２】
前記画像撮像装置のファインダー範囲の幅はケーシングの１／２の幅以上である、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１３】
前記画像撮像装置及び／又は前記発光装置の数は複数である、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１４】
前記画像撮像装置及び／又は前記発光装置と前記地面の間には仕切部材が設けられている、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１５】
前記画像撮像装置の露光時間は０．１秒より短い、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【請求項１６】
前記コントローラは駆動制御部をさらに含み、前記駆動制御部は地面類型識別モジュールの識別結果により、駆動モジュールの駆動方向を制御する、ことを特徴とする請求項１に記載の自動移動ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自動移動ロボット分野に関し、特に地面の類型の識別が可能な自動移動ロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、自動移動ロボットの作業領域は通常、物理的境界又は電子囲いから構成され、物理的境界の適用場合は少ないが、電子囲いの配置は非常に面倒で、超過の時間又はコストが必要となる。そのため、業界では画像識別方式によって地面の類型をインテリジェントに識別することが試みられ、それに応じて、適切な作業領域で作業を行っている。例えば、自走式芝刈り機は地面画像が草地であるか否かを識別して、芝生から離れないように、草地での作業の保持を実現している。しかし、該技術における問題の１つは理想的な光源の環境下でしか、充分な正確度に到達することができないことである。例えば、夕暮れ又は曇天では、周辺光の色温度と強度は標準光の照射状況から大幅にずれており、画像色の輝度は顕著に歪んで、画像識別の失敗をもたらす。また、夜間の光線が暗い状況においては、自動移動ロボットは作業ができなくなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これに鑑みて、本発明は、地面の類型を正確に識別する自動移動ロボットを提供することを目的とする。
【０００４】
本発明は、従来技術における問題点を解決するために、下記の技術的手段を採用する。本発明による自動移動ロボットは、ケーシングと、前記ケーシングに設けられて該ケーシングを駆動して地面に対して移動させる駆動モジュールと、前記ケーシングに設けられて、設定された作業任務を実行する作業モジュールと、前記ケーシングに設けられ、駆動モジュールと作業モジュールに接続し、かつ駆動モジュールと作業モジュールを駆動して作業させるコントローラと、を含む。前記自動移動ロボットは、地面に特定の波長範囲の光を発射する発光装置と、前記発光装置と位置合わせされて特定の波長範囲の光を受光して、前記特定の波長範囲の光に基づく画像を形成する画像撮像装置と、をさらに含み、前記コントローラは地面類型識別モジュールを含み、前記地面類型識別モジュールは画像の特徴を抽出して前記画像の地面の類型を識別する。
【０００５】
さらに、前記自動移動ロボットは園芸ロボットであり、前記地面類型識別モジュールは草地識別モジュールであり、前記草地識別モジュールは画像の地面の類型が草地又は非草地であると判断する。
さらに、前記草地識別モジュールは少なくとも乖離度識別部、周波数領域識別部、テクスチャー識別部のいずれか１つを含む。
【０００６】
さらに、前記画像撮像装置は光フィルター層を含み、前記光フィルター層は前記特定の波長範囲以外の光をフィルタリングする。
さらに、前記発光装置は不可視光発光装置である。
【０００７】
さらに、前記発光装置は赤外線発光装置であり、前記光フィルター層は赤外線フィルター層である。
さらに、前記発光装置は可視光発光装置であり、前記光フィルター層は可視光フィルター層である。
さらに、前記発光装置は紫外線発光装置であり、前記光フィルター層は紫外線フィルター層である。
【０００８】
さらに、前記発光装置はレーザ照射装置である。
さらに、前記レーザ照射装置の光源から発射されたレーザは、開口から自動移動ロボットから離れた位置に照射され、前記光源と前記開口との間の距離は３センチメートル以上である。
【０００９】
さらに、前記発光装置は線光源を含む。
さらに、前記線光源の数は複数である。
さらに、前記発光装置と画像撮像装置は地面の同一識別領域に向いている。
【００１０】
さらに、前記同一識別領域はケーシングの前方地面に位置する。
さらに、前記画像撮像装置のファインダー範囲の幅はケーシングの１／２の幅以上である。
さらに、前記画像撮像装置及び／又は前記発光装置の数は複数である。
【００１１】
さらに、前記画像撮像装置及び／又は前記発光装置と前記地面との間には仕切部材が設けられている。
さらに、前記画像撮像装置及び／又は前記発光装置の外部には保護カバーが設けられている。
さらに、前記画像撮像装置の露光時間は０．１秒より短い。
【００１２】
さらに、前記コントローラは駆動制御部をさらに含み、前記駆動制御部は地面類型識別モジュールの識別結果により、駆動モジュールの駆動方向を制御する。
【００１３】
さらに、前記自動移動ロボットはロボット芝刈り機であり、前記作業モジュールは芝刈りモジュールである。
従来技術と比較すると、本発明の有益な効果は、適切な特定の波長範囲の光を送信及び受信する発光装置と画像撮像装置を設けることにより、周辺光の画像に対する影響を低減して、自動移動ロボットが、各時間及び位置において、さらに夜間の光源のないとき、正確に地面の類型を識別することができる。
【００１４】
本発明は、画像に基づいて識別率が高い草地識別方法をさらに提供する。
本発明の従来技術の問題点を解決するための技術的手段は、画像に基づく草地識別方法であって、識別待ちの画像ブロックを取得するステップＳ０と、画像ブロックを処理して画像ブロックの色調図と階調図を取得するステップＳ１と、前記色調画像から、草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の色調特徴値を取得するステップＳ２と、前記階調図に対して周波数領域変換を行って草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の周波数領域特徴値を抽出するステップＳ３と、サブステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４の少なくとも１つを実行するステップＳ４と、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４から抽出された特定の色特徴値、特定の周波数領域特徴値、及びステップＳ４で前記主制御モジュールの有する特徴抽出ユニットが含む特定のＨａａｒ‐ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つが対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断し、全てが位置する場合、画像ブロックを草地画像として識別し、そうでなければ、画像ブロックが非草地画像であると識別するステップＳ５と、を含む。ステップＳ４１では、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅテンプレートを前記階調図に応用して草地特徴に関連する少なくとも１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を抽出して、ステップＳ４では、前記階調図に対してマトリックス変換を行って、草地特徴に関連する少なくとも１つの特定のマトリックス統計特徴値を抽出しており、ステップＳ４３では、画像ブロックの色空間を転換し、色空間は複数の色チャンネルを有して、前記画像ブロックの草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出しており、ステップＳ４４では、局部特徴演算子によって画像ブロックの草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の局部特徴値を抽出する。
【００１５】
さらに、前記少なくとも１つの特定の色調特徴値は、各画素ドットの色調値の平均値、及び／又は色調値がプリセットされた区間内に位置する画素ドットの全ての画素ドットに占める比率を含む。
【００１６】
さらに、ステップＳ３では、前記周波数変換手段は、フーリエ変換とＧａｂｏｒ変換の少なくとも１種を含む。
【００１７】
さらに、前記フーリエ変換は具体的に、前記階調図に対してフーリエ変換して大きさが同一の周波数領域図を生成し、前記周波数領域図の各座標位置はそれぞれの位相値と振幅値を有する。特定の周波数領域特徴値を抽出する方式は具体的に、少なくとも１つの特定の座標位置の位相値と振幅値を抽出して、それぞれ1つの特定の周波数領域特徴値とする。
【００１８】
さらに、前記ステップＳ４１は、少なくとも１つの予め設置された特徴テンプレートを少なくとも１種の予め設置された形態で画像ブロックに配置して、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ演算により、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を取得し、前記予め設置された形態は予め設置された大きさと位置である。
【００１９】
さらに、前記ステップＳ４２では、マトリックス変換の方法は、階調同時生起行列変換とＨｕモーメント不変量変換の少なくとも１種である。
【００２０】
さらに、前記ステップＳ４３では、前記色空間はＨＳＶ色空間、ＣＭＹ色空間、Ｌａｂ色空間又はＹＩＱ色空間の少なくとも１つを含み、前記特定の色チャンネル特徴値は、該特定の色チャンネルの各画素のパラメータの平均値である。
【００２１】
さらに、ステップＳ４では、下記のステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４の少なくとも２つを実行する。
【００２２】
さらに、ステップＳ０では具体的に、目標物の画像を取得して、画像を複数の画像ブロックに区分する。
【００２３】
さらに、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４で抽出された各特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値、及びステップＳ４で実行されるサブステップにより含まれる特定のＨａａｒ‐ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つの総量は少なくとも１０個である。
【００２４】
本発明は芝生メンテナンスロボットをさらに提供し、ケーシング、駆動モジュール、ケーシングに設けられている画像撮像装置、画像撮像装置と駆動モジュールを接続して自動走行装置を制御して作業させる主制御モジュールを含む。前記画像撮像装置は目標領域を撮像して、画像を形成する。前記主制御モジュールは、画像ブロック抽出ユニット、画像ブロックプレ処理ユニット、色調特徴抽出ユニット、周波数領域特徴抽出ユニット、及び草地識別ユニットを含み、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット、マトリックス統計特徴抽出ユニット、色チャンネル特徴抽出ユニット、及び局部特徴演算子ユニットのいずれか１つをさらに含む。前記画像ブロック抽出ユニットは画像撮像ユニットにより撮像された画像を複数の画像ブロックに区分する。前記画像ブロックプレ処理ユニットは画像ブロックを処理して画像ブロックの色調図と階調図を取得する。前記色調特徴抽出ユニットは前記色調図から草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の色調特徴値を抽出する。前記Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニットはＨａａｒ−ｌｉｋｅテンプレートを前記階調図に応用して、草地特徴に関連する少なくとも１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を抽出する。前記マトリックス統計特徴抽出ユニットは前記階調図に対してマトリックス変換を行い、変換された後のマトリックスから草地特徴に関連する少なくとも１つの特定のマトリックス統計特徴値を抽出する。前記色チャンネル特徴抽出ユニットは画像ブロックの色空間を転換し、前記色空間は複数の色チャンネルを有して、その中から草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出する。前記局部特徴演算子は画像ブロックの草地特徴に関連する少なくとも１つの特定の局部特徴値を抽出する。前記草地識別ユニットは抽出された特定の色特徴値、特定の周波数領域特徴値、及びステップＳ４で前記主制御モジュールの有する特徴抽出ユニットが含む特定のＨａａｒ‐ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つが対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断し、全てが位置する場合、画像ブロックを草地画像として識別し、そうでなければ、画像ブロックが非草地画像であると識別する。
【００２５】
さらに、前記少なくとも１つの特定の色調特徴値は、各画素ドットの色調値の平均値、及び／又は色調値がプリセットされた区間内に位置する画素ドットの全ての画素ドットに占める比率を含む。
さらに、前記周波数変換手段は、フーリエ変換とＧａｂｏｒ変換の少なくとも１種を含む。
【００２６】
さらに、前記フーリエ変換は具体的に、前記階調図に対してフーリエ変換して大きさが同一の周波数領域図を生成し、前記周波数領域図の各座標位置はそれぞれの位相値と振幅値を有する。特定の周波数領域特徴値を抽出する方式は具体的に、少なくとも１つの特定の座標位置の位相値と振幅値を抽出して、それぞれ特定の周波数領域特徴値とする。
【００２７】
さらに、前記Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニットは、少なくとも１つの予め設置された特徴テンプレートを少なくとも１種の予め設置された形態で画像ブロックに配置して、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ演算により、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を取得し、前記予め設置された形態は予め設置された大きさと位置である。
さらに、前記マトリックス変換の方法は、階調同時生起行列変換とＨｕモーメント不変量変換の少なくとも１種である。
【００２８】
さらに、前記色空間はＨＳＶ色空間、ＣＭＹ色空間、Ｌａｂ色空間又はＹＩＱ色空間の少なくとも１つを含み、前記特定の色チャンネル特徴値は、該特定の色チャンネルの各画素のパラメータの平均値である。
さらに、前記主制御モジュールは、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット、マトリックス統計特徴抽出ユニット、色チャンネル特徴抽出ユニット、及び局部特徴抽出ユニットの少なくとも２つを含む。
【００２９】
さらに、前記特定の色チャンネル特徴値は、該特定の色チャンネルの各画素のパラメータの平均値である。
さらに、前記抽出された各特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値、及びステップＳ４で前記主制御モジュールの有する特徴抽出ユニットが含む特定のＨａａｒ‐ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つの総量は少なくとも１０個である。
【００３０】
従来技術と比較すると、本発明の有益な効果は、複数の特徴抽出手段を用いて草地に関連する特定の特徴値を抽出して、画像ブロックが草地画像であるか否かを判断し、その正確度が高く、適応される草地種類が広くなる。
従来技術の不足点について、本発明は画像撮像装置を有する自動移動ロボットを提供し、画像撮像装置は外光の干渉を受けず、作業領域の識別が正確で、便利な自動移動ロボットを提供する。
【００３１】
本発明の技術的手段は下記のように実現される。地面の自動走行と作業に用いる自動移動ロボットは、ケーシング、ケーシングに設けられている駆動モジュール、目標領域を撮像して画像を形成する画像撮像装置、駆動モジュールと画像撮像装置を接続して自動移動ロボットの作業を制御する主制御モジュールを含む。前記自動移動ロボットは、前記ケーシングに設けられている遮光カバーをさらに含み、前記遮光カバーは外光の進入を阻止するカバー体と、前記カバー体内に設けられている光源と、を含み、前記カバー体は地面を向いた開口を有し、前記画像撮像装置は前記カバー体内に設けられている。
【００３２】
好ましくは、前記目標領域は前記ケーシングの真正面に位置する。
好ましくは、前記画像撮像装置は地面から１０ｃｍ〜１ｍ離れている。
好ましくは、前記画像撮像装置の視角範囲は５０度乃至１３５度である。
【００３３】
好ましくは、前記カバー体は頂部を有し、前記画像撮像装置は前記頂部の中心に位置する。
好ましくは、前記光源は主光源を含み、前記主光源は２つ又は複数であり、前記主光源は前記画像撮像装置を囲んで対称に設けられている。
好ましくは、前記光源は補助光源をさらに含み、前記頂部の形状は多角形であり、前記補助光源は前記多角形の少なくとも１つの角に設けられている。
【００３４】
好ましくは、前記光源はＬＥＤランプ又は蛍光灯から選択される。
好ましくは、前記カバー体は内壁を有し、前記内壁には拡散反射層が設けられている。
好ましくは、前記遮光カバーはカバー体を囲んで設けられている柔軟部材をさらに含み、前記柔軟部材は地面に向かって延伸し、かつ地面と接触する。
【００３５】
好ましくは、前記自動移動ロボットは自走式芝刈り機である。
本発明の自動移動ロボットは画像撮像装置により目標領域の画像を撮像し、遮光カバーは外光がカバー体内に進入するのを阻止するため、目標領域の画像撮像された画像が干渉されなくなり、カバー体内に設けられている光源は安定な光線を供給するため、作業領域の識別がさらに正確で、便利になる。
【００３６】
本発明は広い範囲で撮像し、かつ誤り判断率が低い自動走行装置を提供する。
【００３７】
自動走行装置は、本体と本体に設けられている走行装置を含み、
本体に設けられ、かつ外部環境の画像情報の撮像に用いられる２つ以上のカメラを含む画像撮像装置と、
２つのカメラにより撮像された画像情報を重ね、カットして合成画像情報を形成する画像合成回路と、
前記合成画像情報により走行装置の走行方向を制御する制御装置と、をさらに含む。
【００３８】
１つの実施例では、２つのカメラはそれぞれ前記本体の前方、かつ前記本体に対して両側に対称に位置する。
【００３９】
１つの実施例では、前記画像合成回路は、
２つ以上のカメラにより撮像された画像情報をそれぞれ異なる画像データに転換する転換モジュールと、
ロジック演算によって前記異なる画像データを重ね、かつ重なった画像データをカットして合成画像情報を形成する合成モジュールと、を含む。
【００４０】
１つの実施例では、前記走行装置は駆動輪と従動輪を含み、前記制御装置は前記接合画像情報により、前記駆動輪の走行方向を制御し、前記駆動輪は従動輪を連動して走行させる。
【００４１】
１つの実施例では、前記画像撮像装置は可動連結部材をさらに含み、２つ以上のカメラは可動連結部材によって前記本体に連結し、前記可動連結部材は２つ以上のカメラの撮像角度の調整に用いられる。自動走行装置は、本体と本体に設けられている走行装置を含み、
本体に設けられ、かつ外部環境の画像情報の撮像に用いられる２つ以上のカメラを含む画像撮像装置と、
２つ以上のカメラにより撮像された画像情報を分析し、かつ分析結果を融合して前記走行装置の走行方向を制御する制御装置と、をさらに含む。
【００４２】
１つの実施例では、２つのカメラはそれぞれ前記本体の前方、かつ前記本体に対して両側に対称に位置する。
１つの実施例では、前記走行装置は駆動輪と従動輪を含み、前記制御装置は前記画像情報により、前記駆動輪の走行方向を制御し、前記駆動輪は従動輪を連動して走行させる。
【００４３】
１つの実施例では、前記画像撮像装置は可動連結部材をさらに含み、２つ以上のカメラは可動連結部材によって前記本体に連結し、前記可動連結部材は２つ以上のカメラの撮像角度の調整に用いられる。
【００４４】
前記自動走行装置は、２つ以上のカメラを取り付けて外部環境の画像情報を撮像し、その後、画像合成回路によって２つ以上のカメラにより撮影された画像情報を重ね、カットして合成画像情報に形成し、即ち、広範囲の全体画像であり、又は制御装置が２つ以上のカメラにより撮像された画像情報をそれぞれ分析し、かつ分析結果を融合して前記走行装置の走行方向を制御し、これにより、広角カメラを使用する必要がなくなるため、画像歪みが生成しなくなり、誤り判断率が低くなる。
【００４５】
本発明は植生の誤り判断率を効果的に低減するインテリジェント芝刈り機とその制御方法を提供する。
【００４６】
インテリジェント芝刈り機は、
本体と、
本体に設けられて、外部環境の画像情報の撮像に用いられる画像撮像装置と、
前記画像撮像装置の視域内に設けられている標準色彩部と、
前記画像撮像装置により取得された前記標準色彩部の画像情報と、記憶された標準色彩データを比較し、画像撮像装置により外部環境の画像情報を撮像するときに生成する色彩偏差値を取得し、取得された前記色彩偏差値により前記外部環境の画像情報に対してカラー補正を行う画像校正装置と、
色校正後の外部環境の画像情報に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態の制御に用いられる制御装置と、を含む。
【００４７】
1つの実施例では、前記標準色彩部は白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルである。
【００４８】
１つの実施例では、前記制御装置は判断モジュールと主制御モジュールを含む。
前記判断モジュールは前記画像情報に基づいて、外部環境の物体が目標植生であるか否かを判断し、前記主制御モジュールは前記判断モジュールの判断結果に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御する。
【００４９】
1つの実施例では、前記判断モジュールは、特徴抽出ユニット、計算ユニット、及び判断ユニットを含む。
前記特徴抽出ユニットは前記画像情報の画像特徴の抽出に用いられる。前記計算ユニットは前記画像情報の画像特徴と標準の画像特徴との間の類似度を判断することに用いられる。前記判断ユニットは前記類似度が類似閾値より小さくないか否かを判断し、小さくないときは、前記外部環境の物体は目標植生であり、小さいときは、前記外部環境の物体は目標植生ではない。
【００５０】
インテリジェント芝刈り機の制御方法は、
外部環境の画像情報を撮像するステップと、
インテリジェント芝刈り機の外部環境の色偏差値を取得するステップと、
前記色偏差値に基づいて前記画像情報をカラー補正するステップと、
色校正後の外部環境の画像情報に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御するステップと、
外部環境の物体が目標植生である場合、元の方向のまま継続して作業するように、前記インテリジェント芝刈り機を制御し、外部環境の物体が目標植生ではない場合、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御するステップと、を含む。
【００５１】
１つの実施例では、インテリジェント芝刈り機の外部環境の色偏差値を取得するステップは、
白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルを提供するステップと、
白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルの画像情報を取得するステップと、
前記白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルの画像情報と記録された標準色を比較して、色偏差値を取得するステップと、を含む。
【００５２】
１つの実施例では、前記色偏差値に基づいてカラー補正を行うステップは、具体的に、前記色偏差値に基づいて前記画像情報のＲＧＢチャンネルのゲインを調整することである。
【００５３】
１つの実施例では、色校正後の外部環境の画像情報に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御するステップは、
前記画像情報の画像特徴を抽出するステップと、
前記画像情報の画像特徴と標準画像特徴との間の類似度を計算するステップと、
前記類似度が類似閾値より小さくないか否かを判断し、小さくないときは、外部環境の物体は目標植生であり、元の方向のまま継続して作業するように、前記インテリジェント芝刈り機を制御しており、小さいときは、外部環境の物体は目標植生ではなく、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御するステップと、を含む。
【００５４】
前記インテリジェント芝刈り機とその制御方法は、標準色彩部を設けることにより、インテリジェント芝刈り機の外部環境の色偏差値を取得し、これにより、画像撮像ユニットにより撮像された画像情報が前記色偏差値により色校正を行い、色校正された後の画像情報はその元の実際の色からずれが発生しないため、効果的に植生の誤り判断を低減させる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
上述した本発明の目的、技術的手段、有益な効果は下記の本発明を実現するための具体的な実施形態について詳細に説明する。
図面と明細書において、同じ番号と符号は同様又は同等の部材を代表する。
【図１】図１は、本発明の第１実施例の自動作業システムを示す図である。
【図２】図２は、図１に示す自動移動ロボットの模式図である。
【図３】図３は、図２に示す自動移動ロボットの側面図である。
【図４】図２に示す自動移動ロボット平面図である。
【図５】図５は、図４に示す撮影領域を示す図である。
【図６】図６は、図３の発光装置により光線を平地面に投射する画像を示す図である。
【図７】図７は、図３の発光装置により光線を草地に投射する画像を示す図である。
【図８】図８は、本発明の１つの実施形態の草地識別方法のフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の１つの実施形態のＧａｂｏｒフィルターバンクを示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の１つの実施形態のＨａａｒ−ｌｉｋｅエッジ特徴テンプレートを示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の１つの実施形態のＨａａｒ−ｌｉｋｅ線形特徴テンプレートを示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の１つの実施形態のＨａａｒ−ｌｉｋｅ中心特徴テンプレートを示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の１つの実施形態のＨａａｒ−ｌｉｋｅ対角線特徴テンプレートを示す図である。
【図１４】図１４は、図１に示す自動作業システムにおける自動走行装置の模式図である。
【図１５】図１５は、図１４に示す自動走行装置の側面図である。
【図１６】図１６は、図１４に示す自動走行装置の側面図である。
【図１７】図１７は、本発明の１つの実施例における自動作業システム図である。
【図１８】図１８は、図１７に示す自動作業システムにおける自動走行装置の模式図である。
【図１９】図１９は、図１８に示す自動走行装置の遮光カバーの立体図である。
【図２０】図２０は、図１８に示す自動走行装置の模式図である。
【図２１】図２１は、図１８に示す自動走行装置の撮影領域を示す図である。
【図２２】図２２は、本発明の１つの実施例における遮光カバーの頂部が四辺形であることを示す図である。
【図２３】図２３は、本発明の１つの実施例における遮光カバーの頂部が六辺形であることを示す図である。
【図２４】図２４は、本発明の１つの実施例における遮光カバーの頂部が三角形であることを示す図である。
【図２５】図２５は、本発明の１つの実施例における自動走行装置の外部構造を示す図である。
【図２６】図２６は、本発明の１つの実施例における自動走行装置の視野範囲を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の１つの実施例における自動走行装置の構造模式図である。
【図２８】図２８は、本発明の他の１つの実施例における自動走行装置の構造模式図である。
【図２９】図２９は、本発明の１つの実施例におけるインテリジェント芝刈り機の構造模式図である。
【図３０】図３０は、図２９に示すインテリジェント芝刈り機の外部構造を示す図である。
【図３１】図３１は、図３０における判断モジュールのフレーム図である。
【図３２】図３２は、本発明の１つの実施例におけるインテリジェント芝刈り機の制御方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００５６】
図１は、本発明の第１実施例の自動移動ロボットの作業システムを示す図である。
【００５７】
自動移動ロボットの作業システムは地面に設けられ、地面は室外の草地、土地、コンクリート地面等と、室内のタイル面、絨毯面、床板面等と、を含むが、これらに限定されない。本実施例において、地面は作業領域５と非作業領域７に区分され、作業領域５と非作業領域７の境界線は境界６を形成する。作業領域５と非作業領域７は類型が異なる、例えば、その１つは草地であり、他の１つは草地ではない土地又はコンクリート地面である。自動作業システムは自動移動ロボット１と停止ステーション４を含む。自動移動ロボット１は自動掃除機、自走式芝刈り機、自動剪定機等であってもよい。本実施例では、自動移動ロボット１は園芸ロボットであり、具体的にはロボット芝刈り機であり、停止ステーション４は作業領域５の境界６に配置されている。自動移動ロボットは地面類型を識別して自身が作業領域５又は非作業領域７に位置するかを判断することにより、常に作業領域５に位置するように保持する。
【００５８】
図２に示すように、自動移動ロボット１は発光装置２１と画像撮像装置１５を含み、コントローラ３１、駆動モジュール１７、作業モジュール１９及びエネルギーモジュール３３をさらに含む。前記コントローラ３１は地面類型識別モジュール３５と駆動制御ユニット３７を含む。コントローラ３１は、駆動モジュール１７、作業モジュール１９、エネルギーモジュール３３、画像撮像装置１５及び発光装置２１にそれぞれ接続されて、自動移動ロボット１を制御して様々な作業を行わせる。
【００５９】
自動移動ロボット１の作業モジュール１９は前記ケーシング１１に設けられて、設定された作業任務を行う。本実施例において、作業モジュール１９は具体的には切断モジュールであり、芝刈りに用いる切断部材（図示せず）と、切断部材を駆動する切断モータ（図示せず）を含む。
【００６０】
図３と合わせると、駆動モジュール１７は前記ケーシングに設けられ、かつケーシングを駆動して地面に対して移動させ、車輪セット１３と車輪セット１３を駆動するための走行モータを含む。車輪セット１３は複数の方式で設置されてもよい。通常、車輪セット１３は、走行モータにより駆動される駆動輪と、ケーシング１１の支持を補助する補助車輪を含み、駆動輪の数は１つ、２つ又は複数であってもよい。本実施例では、自動移動ロボット１の駆動輪は２つであり、それぞれ左側に位置する左車輪、右側に位置する右車輪である。好ましくは、左車輪と右車輪はケーシング１１の後部に位置し、補助車輪は前部に位置する。当然のことながら、他の実施例では交換して設置されてもよい。
【００６１】
エネルギーモジュール３３は自動移動ロボット１の作業のためにエネルギーを供給することに用いられる。エネルギーモジュール３３のエネルギー源はガソリン、電池パック等であってもよく、本実施例では、エネルギーモジュール３３はケーシング１１内に設けられている充電可能な電池パックを含む。作業を行うとき、電池パックの電気エネルギーは、自動移動ロボット１の作業を維持させる。作業を行わないとき、電池は外部電源に接続されて充電される。特に、さらにユーザーフレンドリーな設計により、電池の電力不足を検出したとき、自動移動ロボット１は自動的に停止ステーション４を探して充電する。
【００６２】
図３に示すように、自動移動ロボット１はケーシング１１を有し、発光装置２１と画像撮像装置１５はケーシング１１に設けられている。発光装置２１は地面に特定の波長範囲の光を発射し、発光装置と位置合わせされた画像撮像装置１５は該特定の波長範囲の光を受光して、前記特定の波長範囲の光に基づく画像を形成する。位置合わせされた発光装置２１と画像撮像装置１５を設けることで、周辺光が画像形成に影響することを低減する。
【００６３】
ここで説明すべきは、画像撮像装置１５が特定の波長範囲の光を受光することは、画像撮像装置１５が他の波長範囲の光を受光しないことを意味しない。前記特定の波長範囲の光に基づく画像も、その画像の中に他の波長範囲の光を含まないことを意味しない。光学材料の機能の制限により、他の波長範囲の光を完全に濾過させることは非常に困難であり、かつ必要な工程ではない。画像撮像装置１５は少なくとも一部の特定の波長範囲以外の光を濾過して、周辺光による干渉を顕著に低減させればよい。特定の波長範囲の光と他の光の受光比率は、具体的な応用場所と工程技術、アルゴリズムの実際状況に基づいて決定される。
【００６４】
精密な光学モジュールを保護するため、実施形態の１つの好ましい手段では、画像撮像装置１５及び／又は発光装置２１の汚れ又は破損を防ぐため、画像撮像装置１５及び／又は発光装置２１に保護カバーを設けている。画像撮像装置１５が撮像、又は発光装置２１が光線を投射するために、保護カバーは少なくとも一部が透明になっている。
【００６５】
発光装置２１と画像撮像装置１５が対向設置されることで、発光装置２１により発射される光が地面で反射して画像撮像装置１５に戻ることができる。本実施例では、発光装置２１と画像撮像装置１５は地面の同一識別領域を向いており、即ち、発光装置２１は光線を該識別領域に投射し、画像撮像装置１５は該識別領域の画像を撮像する。発光装置２１の照射範囲と画像撮像装置の撮像範囲は異なってもよいが、前記同一識別領域を含めばよい。
【００６６】
本実施例において、発光装置２１と画像撮像装置１５はそれぞれケーシング１１の前部に設けられ、識別領域はケーシング１１の前方地面に位置するため、自動移動ロボット１は前進方向への地面類型の識別に便利になる。
【００６７】
具体的に、画像撮像装置１５はケーシング１１の外側の前部に近接して設けられ、発光装置２１はケーシング１１内部の前部に設けられている。ケーシング１１は、発光装置２１が光線を前方地面に投射させるための開口を有する。
【００６８】
他の実施例では、発光装置２１と画像撮像装置１５はそれぞれケーシング１１の外側の前部上方に近接して設けられ、好ましくは、中央に設けられ、かつそれぞれ前方下方を向いて、前記ケーシング１１の前方地面の識別領域での画像を撮像する。他の好ましい実施例では、発光装置２１と画像撮像装置１５はケーシングの前端面に設けられ、かつそれぞれ前方下方を向いている。本実施例では、発光装置２１の投射範囲と画像撮像装置１５のファインダー範囲は固定されているが、他の好ましい実施例では可動であってもよい。
【００６９】
発光装置２１は線光源であり、その光線が平坦表面に投射された場合、図４に示される投射線ＥＦを形成することができる。ここで説明すべきは、現実の該投射線ＥＦは必ず特定の幅を有し、線光源とは、その投射される光線が全体の形状で見ると線形であることを意味する。図６は線光源が平坦表面に投射された時の実際の写真である。本実施例における作業領域５の地面は草地であり、芝生の葉は高低起伏され、光線の草に投射される実際の距離は異なり、草面での位置も異なる。そのため、光線が地面に投射される際に、縦方向は長く伸ばされ、かつ横方向はほぼ変化しない照射領域２３に形成されるが、それについては、図５を参照されたい。図７は線光源が草地に投射された時の実際の写真である。
【００７０】
線光源を使用するメリットは、特別な特徴を有する草地画像を取得できることである。草地は独自の疎密距離の特徴を有するため、線光源が直線により草地に投射して形成される図案は該特徴を反映すると同時に、選択的に光線の投射方向での情報を取得し、他の情報をフィルタリングすることにより、図案を簡素化し、コントローラ３１の処理負荷を低減させる。
【００７１】
１つの選択可能な実施形態では、レーザ照射装置は、平行又は傾斜して配置される複数の線光源を含む。これにより、処理範囲が増加して、近方と遠方の地面を処理することができる。また、間違って識別する可能性を減少し、例えば、複数の線光源により形成された画像を総合処理して結果を取得することにより、正確度は向上し、又は複数の線光源により形成された画像をそれぞれ処理し、複数の結果に基づいて前方の地面類型を総合的に判断することができる。
【００７２】
他の選択可能な実施例では、発光装置２１は面光源であってもよく、光線が平坦表面に投射されると、１つの面を形成することができる。このとき、発光装置の投射範囲は地面上の１つの面であり、該面の前後両端は草地の起伏により異なる規則形状に形成される。
【００７３】
図３と図４に示されるように、画像撮像装置１５のファインダー範囲のＡＢＣＤ領域は自動移動ロボット１の正面方向の地面に位置し、かつ自動移動ロボット１に短い距離をおく。ファインダー範囲ＡＢＣＤの中軸線は、自動移動ロボット１のケーシング１１の中軸線に重なり合う。ファインダー範囲ＡＢＣＤの幅は少なくともケーシング１１の幅の半分になり、本実施例では、ファインダー範囲ＡＢＣＤの幅は自動移動ロボット１の幅より少し広い。これにより、自動移動ロボット１は正面方向の近い地面の画像情報を取得することで、コントローラ３１が地面類型を判断することができる。
【００７４】
画像撮像装置１５は、特定の波長範囲以外の光をフィルタリングする光フィルター層を有し、光フィルター層は画像撮像装置内に単独で設けられているフィルターであるが、他の実施例では、光フィルター層はレンズ上のメッキ膜であってもよい。上述したように、フィルターは特定の波長範囲以外の周辺光を減少させるが、完全に除去することはできない。すなわち、１つの実施形態では、フィルターによりフィルタリングされた波長は特定の波長範囲以外の全ての波長ではなく、波長の一部であり、かつフィルターのフィルタリングされる波長に対するフィルタリング率は１００％ではない。
【００７５】
本実施例では、発光装置は不可視光発光装置であり、不可視光はシステムのユーザに対する干渉を低減させることができ、例えば、夜間に草地で作業する際に、光による汚染が形成されない。具体的には、本実施例では、発光装置２１は赤外線発光装置であり、外部に赤外線を発射し、特定の波長範囲は赤外線の波長範囲（７６０ｎｍ乃至１ｍｍ）に位置し、例えば、特定の波長範囲は５μｍ乃至５０μｍである。上記に合わせて、画像撮像装置１５も赤外線画像撮像装置であり、光フィルター層は赤外線フィルター層で赤外線以外の光線を濾過し、特定の波長以外の光線を優先的に濾過し、例えば、５μｍ乃至５０μｍ以外の光線を濾過する。
【００７６】
赤外線は日光等の通常光源における強度が弱い部分に属するため、赤外線発光装置を選択することにより、光フィルター層が日光等の通常光源をできるだけ多くカットし、周辺光による干渉を軽減させる良好な効果を得ることができる。上述したように、赤外線フィルターは他の光線を１００％のフィルタリングできないが、他の光線の強度を顕著に低減させて、周辺光による干渉を軽減させる。
【００７７】
特定の波長範囲を赤外線波長範囲以内に設定することにより、いくつかの他のメリットを有する。例えば、上述したように、赤外線は不可視光であるため、自動移動ロボットの地面類型検出行動は、ユーザの通常の生産と生活に影響しない。
【００７８】
当然のことながら、他の選択可能な実施例では、特定の波長範囲も可視光波長範囲（４００ｎｍ〜７６０ｎｍ）に位置し、例えば、特定の波長範囲は５００ｎｍ乃至５５０ｎｍであり、又は紫外線波長範囲は（１０ｎｍ〜４００ｎｍ）に位置し、例えば、特定の波長範囲は５０ｎｍ乃至１００ｎｍである。これらの選択可能な実施例では、画像撮像装置は、特定の波長範囲以外の光をカットすれば、これに応じて、紫外線フィルター又は可視光フィルターを有し、周辺光による干渉を軽減する効果を奏することができる。
本実施例では、発光装置２１はレーザ照射装置であり、外部に特定の波長範囲のレーザを投射する。レーザ照射装置は、指向性がよく、強度が高く、周辺光では特定の波長範囲の光が際立って、画像成形効果を向上させる。レーザ照射装置の人体に対する潜在的リスクを低減させるため、レーザ照射装置の光源の発射するレーザは開口から自動移動ロボットから離れた位置に照射され、光源と前記開口の間の距離は３センチメートル以上である。レーザ照射装置がケーシング１１内に位置すると、開口はケーシング１１上に位置する。レーザ照射装置がケーシング１１の外側に位置すると、開口はレーザ照射装置本体に位置する。
【００７９】
本実施例では、画像撮像装置１５の露光時間は０．１秒より短い。このような組み合わせにより、画像撮像装置の撮像した各フレームの画像は充分な強度の光線を受光するため、良好な画像を撮像することができる。
【００８０】
本実施例では、コントローラ３１は地面類型識別モジュール３５を含み、地面類型識別モジュール３５は画像撮像装置１５の撮像した画像を受信し、画像の特徴を抽出して画像における地面の類型を識別する。地面類型識別モジュール３５は具体的に草地識別モジュールであり、地面類型は具体的に草地と非草地を含む。
【００８１】
各類型の地面はそれぞれの異なる特徴を有する。例えば、草地は緑色であり、不規則なスリット状テクスチャーを有し、絨毯は細密で、一定規律のメッシュ式テクスチャーを有する。地面類型識別モジュール３５はこれらの特徴を反映できる特徴を抽出した後、予め計算されたアルゴリズム又はモデルに代入し、演算結果により地面の類型を判断する。
【００８２】
具体的には、草地識別モジュール３５は少なくとも１つの識別部を有し、各識別部は、抽出された特徴に対応して、相応するアルゴリズム又はモデルを実行する。本実施例では、地面類型識別モジュール３５は少なくとも乖離度識別部、周波数領域識別部、テクスチャー識別ユニットのいずれか１つを含み、それらは、地面画像の乖離度特徴がプリセットされた条件又はモデルと適合する否か、周波数特徴がプリセットされた条件又はモデルと適合するか否か、テクスチャー特徴がプリセットされた条件又はモデルと適合するか否かを識別する。乖離度、周波数特徴、テクスチャーは数学におけるフーリエ変換特徴値、Ｇａｂｏｒ変換特徴値、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の局部特徴値等を反映し、これに応じて、草地識別モジュール３５は、フーリエ変換特徴値識別ユニット、Ｇａｂｏｒ変換特徴値識別ユニット、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値識別ユニット、特定のマトリックス統計特徴値識別ユニット、特定の局部特徴値識別ユニットを含んでもよい。
１つの実施例では、草地識別ユニット３５の有する識別部は複数で、識別正確度を向上させる。
【００８３】
草地識別ユニット３５はプリセットされた規則に基づいて、各識別ユニットの判断結果により、地面が草地であるか否かを判断する。例えば、プリセットされた規則は、全ての識別ユニットの判断機構が一致するとき、画像の地面の類型が草地と判断され、いずれか１つの識別ユニットの判断機構が異なるとき、画像の地面の類型が非草地と判断される。又は、プリセットされた規則は、幾つかの識別ユニットの判断機構が一致するとき、画像の地面の類型が草地と判断され、そうでない場合、非草地と判断される。草地識別モジュール３５は画像の地面の類型を受信した後、その結果をコントローラ３１の主制御ユニット又は他の部材に送信する。
【００８４】
本実施例では、コントローラ３１は駆動制御部３７を含む。駆動制御部３７は地面類型識別モジュール３５の識別結果により、駆動モジュール１７の駆動方向を制御し、自動移動ロボット１が非草地に向かって移動することを回避し、ロボットが作業領域５に位置するように保持する。例えば、草地識別モジュールが画像の地面、即ち前方地面の類型が草地であると判断した場合、駆動モジュール１７を制御して現在の前方に継続して前進させる。草地識別モジュールは前方地面が非草地であると判断した場合、駆動モジュール１７を制御して転向させると同時に、地面の類型をリアルタイムで判断し、転向後の前方が草地であると再び継続して前進する。
【００８５】
以下、本発明の第２実施例について説明する。
第２実施例の自動移動ロボットの構造は、第１実施例とほぼ類似し、同じく作業モジュールを有する。差異点は、画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１と前記地面の間には仕切部材が設けられていることである。
【００８６】
具体的には、仕切部材により、垂直方向で画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１と地面は仕切られて、作業モジュール１９が作業するとき、画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１への汚染を回避する。例えば、自動移動ロボット１が芝刈りロボットのとき、作業モジュール１９は芝刈りモジュールであり、仕切部材により、画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１と地面は仕切られて、草刈りモジュールが草刈りを行うとき、刈草又は泥土、石が画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１を衝撃することを回避する。例えば、自動移動ロボット１が掃除ロボットのとき、作業モジュール１９は吸塵モジュールであり、仕切部材により、画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１と地面は仕切られて、吸塵モジュールが吸塵するとき、塵埃又は他の雑物が画像撮像装置１５及び／又は前記発光装置２１を衝撃することを回避する。
【００８７】
以下、本発明の第３実施例について説明する。
第３実施例の自動移動ロボットの構造は、第１実施例とほぼ類似し、その差異点は、自動移動ロボット１の画像撮像装置１５の数が複数であり、又は発光装置２１の数が複数であることである。例えば、自動移動ロボット１は１つ１つ対を成す複数の発光装置２１と画像撮像装置１５を有してもよく、それらが向いている識別領域は完全に重なることがなく、検出範囲を拡大する。
【００８８】
具体的には、１つの実施形態では、自動移動ロボット１の前部には複数群の発光装置２１と画像撮像装置１５が設けられて、自動移動ロボット１の前方の検出視覚を１２０°以上、さらに１８０°までに広くする。又は１つの実施形態では、ロボット１はその前部、左側、右側、後側の少なくとも１つに１つの群又は複数の群の発光装置２１と画像撮像装置１５が設けられて、各方向での地面類型を検出する。
【００８９】
各群の発光装置２１と画像撮像装置１５はそれぞれ同一の識別領域に向いている。
【００９０】
検出範囲を広くすることによるメリットは多く、地面情報をさらに多く撮像し、さらに柔軟な経路ポリシーを採用して、転向タイミングの判断等をさらに正確に行うことができる。例えば、後方に発光装置と画像撮像装置を設置すれば、自動移動ロボット１は障害物又は境界に遭遇したとき、適切な方向を選んで後退することで、後退して境界から出て行くことを防ぐ。
【００９１】
以下、本発明の第４実施例について説明する。
第４実施例の自動移動ロボットの構造は、第１実施例とほぼ類似し、その差異点は、自動移動ロボット１がロボット地面掃除機であることである。
【００９２】
ロボット地面掃除機の地面類型識別モジュール３５の識別可能類型は、絨毯、タイル、床板の１つ又は複数である。例えば、地面類型識別モジュール３５は地面類型が絨毯、非絨毯、又はタイル、非タイル、又は床板、非床板、又は絨毯、タイル、床板などであると判断する。
【００９３】
壁は天然の境界であるため、ロボット地面掃除機は作業領域と非作業領域を区分する必要がない。地面類型情報を撮像した後、ロボット地面掃除機のコントローラ３１は識別された地面類型に基づいて進行方向又は他の作業ポリシーを決めて、地面清掃における作業効率を向上させる。
【００９４】
例えば、絨毯、床板、タイルであると識別した後、ロボット地面掃除機は自身が一定の時間帯内では絨毯で作業し、一定の時間帯内では床板で作業するようにコントロールし、又は絨毯で作業するときは低速走行して、高効率で地面を清掃できる作業モードを採用し、地面で作業するときは高速走行して、低効率で地面を清掃できる作業モード等を採用する。実施可能なポリシーは多いが、ここでは説明しない。
【００９５】
以下、画像に基づく草地識別方法における他の実施例について説明する。
【００９６】
芝生メンテナンスロボットは通常、開放式である、即ち物理的囲いを有しない環境で作業するため、作業できる芝生から離れないように保証する必要がある。現在、商品化された解決手段として、芝生の境界に電線を配置することで、芝生メンテナンスロボットは電線により生成される電磁信号を感知して境界から出ているか否かを判断する。このような技術的手段は簡単、かつ確実であるが、人手により溝を加工して配線する必要があり、面倒で、エネルギーを消耗するため、業界では他の解決手段を試みている。例えば、地面画像を撮像・分析して、草地境界を識別する。しかし、現在、画像識別手段はまだ商品化されていない。草の種類、季節、地形などの要因が異なるため、草地の具体的画像の変化が多様で、現在の画像識別手段では各種類の草の状況を正確に識別することが保証できない。そのため、実験中の通常の草状況の識別率は高いが、実際の実験では様々な誤り判断が起きて、商品化できない恐れがある。
【００９７】
図８に示すように、本実施例の画像に基づく草地識別方法は、ステップＳ０、ステップＳ１、ステップＳ２、ステップＳ３を含む。
ステップＳ０では、識別待ちの画像ブロックを取得する。
識別待ちの画像ブロックを取得する具体的方法は、目標物の画像を取得して、画像を複数の画像ブロックに分離する。本ステップでは、先ず、画像撮像装置により撮像・伝達された元の画像をプレ処理して、複数の大きさの異なる識別待ちの画像ブロックに分離する。さらに具体的には、本ステップでは、元の画像に対してエッジ切断を行って、色調が正確でない恐れを有する部分を除去し、その後、大きさを圧縮して、同じ解像度の標準画像に転換し、それから、該標準画像をグリッド分離して、エッジが重複しない複数の画像ブロックを得ることができ、各画像ブロックの解像度は同じである。
【００９８】
ステップＳ１では、画像ブロックを処理して対応する色調図と階調図を取得する。
本ステップでは、画像ブロックの色彩形式がＲＧＢ形式又は他の非ＨＳＶ形式である場合、画像ブロックの色彩形式をＨＳＶ形式に転換し、その中の色調情報を抽出して、画像ブロックに対応する色調図を得ることができ、処理により、色調図の大きさは画像ブロックの大きさと同様であり、各画素ドットは対応する１つの色調値を有して、画像ブロックの各画素ドットの色調値を示す。
なお、本ステップは画像ブロックを階調化処理することにより、階調情報を得て、対応する階調図を生成し、画像ブロックの各画素ドットの階調値を示す。
【００９９】
ステップＳ２では、色調図から草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色調特徴値を抽出する。
通常、芝生の草色は特定の色調区間内に位置し、本ステップはこのような原理に基づいて草地特徴に関する特定の色調特徴値を抽出し、後続のステップの関連画像ブロックを選別するようにして、大量の非草地画像を除去する。
本実施例では、抽出された特定の色調特徴値は画像ブロックの各画素ドットの色調平均値を含む。後続のステップＳ５の判断ステップにおいて、該平均値が該特定の色調特徴値に対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、例えば、各画素ドットの色調平均値が０−８９の間に位置すると、該画像ブロックが草地画像である可能性が高いと判断し、該プリセットされた閾値区間に位置しないと、該画像ブロックが草地画像では無いと判断する。特定の色調特徴値は複数であるが、他の選択可能手段では、特定の色調特徴値は、色調値がプリセットされた閾値区間内に位置する画素ドットの全画素ドットに占める比率であり、例えば、色調値が０−８９の間に位置する画素ドットの全画素ドットに占める比率は８０％より大きい。当然のことながら、特定の色調特徴値は草地特徴に関する他の適切な特定の特徴値を設定することができる。かつ、特定の色調特徴値は複数であってもよく、例えば、それぞれ画像ブロックの各画素ドットの色調平均値、色調値がプリセットされた区間に位置する画素ドットの全ての画素ドットに占める比率であり、相応して、後続の判断ステップＳ５では、いずれか１つの特定の色調特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、処理された画像ブロックが草地画像ではないと判断する。
【０１００】
ステップＳ３では、前記階調図に対し周波数領域変換を行って、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の周波数領域特徴値を抽出する。
草地において、草と草の間の隙間により規則性を有する明暗変化を生成し、階調図を周波数領域変換させることで、このような規律を識別することができる。本ステップでは該原理に基づいて草地関連特徴を抽出し、後続のステップＳ５により非草地画像を選別して除去する。
周波数変換手段は、フーリエ変換とＧａｂｏｒ変換の少なくとも１種である。本ステップでは単独でフーリエ変換を用いて周波数特徴を取得してもよく、又は単独でＧａｂｏｒ変換を用いて周波数特徴を取得してもよく、又はフーリエ変換を用いて周波数特徴を取得し、かつＧａｂｏｒ変換を用いて周波数特徴を取得してもよい。
【０１０１】
フーリエ変換を用いて周波数特徴を取得する方法は、先ず、階調図に基づいて対応するデータマトリックスを生成し、その後、画像のデータマトリックスをフーリエ変換する。画像二次元フーリエ変換の手段は画像に対応するデータマトリックスに対して下記のような操作を行っている。
2017535279.tif 000003
ここで、ｆ（ｘ，ｙ）はｘ、ｙに位置するピクセルの階調値であり、ｊは虚数であり、ｅｘｐは自然対数の冪指数操作を示す。Ｎは画像の辺長を示し、ｕ、ｖは周波数領域座標軸の座標値（デカルト座標でのｘ、ｙ座標軸に類似する）を示す。
【０１０２】
フーリエ変換を行った後、階調図は大きさが同じである周波数領域図に転換され、周波数領域図の各座標位置は位相値と振幅値の２つを有する。全体の周波数領域は位相スペクトルと振幅スペクトルを有する。位相スペクトルと振幅スペクトルの大きさはそれぞれＮ＊Ｎであり、位相スペクトルと振幅スペクトルをそれぞれ１次元ベクトル（１＊Ｎ＾２）に変換し、これにより、フーリエ変換によって、画像ブロックから２＊Ｎ＾２つの周波数領域特徴値を抽出する。
【０１０３】
本ステップでは、前記複数の周波数領域特徴値から草地特徴に関連する特定の周波数領域特徴値を抽出する。
【０１０４】
本ステップでは、複数の特定の周波数領域特徴値を生成することにより、後続のステップＳ４で該特徴がそれぞれのプリセットされた閾値範囲内に位置するか否かをそれぞれ判断する。本実施例では、少なくとも１つの特定の座標位置での位相値と振幅値を抽出し、それぞれ特定の周波数領域特徴値にして、後続のステップＳ４で草地判断を行っている。例えば、特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の位相値が区間（ａ１、ｂ１）内に位置するか否か、振幅値がｃ１より大きいか否か、特定の座標点（ｘ２、ｙ２）の位相値が区間（ａ２、ｂ２）内に位置するか否か、振幅値がｃ２より大きいか否かを判断する。該実施例では、特定の座標点の数、それぞれの座標位置、それぞれの位相値と振幅値の閾値範囲は草地の通常の特徴により選択されているが、この１つのみに限らず、複数の選択手段と組み合わせ手段を有する。
【０１０５】
以下、Ｇａｂｏｒを用いて周波数領域特徴を抽出する方法を説明する。Ｇａｂｏｒ変換を用いて抽出された周波数領域特徴は具体的にＧａｂｏｒ特徴と称され、抽出された特定の周波数領域特徴値は具体的に特定のＧａｂｏｒ特徴値と称される。
【０１０６】
Ｇａｂｏｒ変換は短時間フーリエ変換方法であり、実質的にはフーリエ変換に窓関数を追加し、該窓関数によって信号の時間／周波数共同領域解析を実現する。ガウス関数を選択して窓関数にするとき、短時間フーリエ変換はＧａｂｏｒ変換と称される。Ｇａｂｏｒフィルター群により、空間周波数（スケール）、空間位置及び方向選択性に対応する局部構造の情報を詳細に説明できる。そのため、Ｇａｂｏｒを用いて草地の空間位置と方向等の情報を識別して、草地であるか否かを判断する。
【０１０７】
具体的には、Ｇａｂｏｒフィルターを１つのテンプレートとし、該テンプレートの選択に必要な量、即ち、フィルター方向、フィルター周波数、画像の位置を確認する。Ｇａｂｏｒフィルターのテンプレート上のドットの値は離散的（＋１又は−１ではなく、任意値を取ってもよい）あり、該値はフィルター方向、フィルター周波数により決められる。これにより、画像位置を選択した後、Ｇａｂｏｒフィルターテンプレートは画像を網羅するように演算を行い、大量のＧａｂｏｒ特徴値を得ることができる。
【０１０８】
図９は本実施例で使用される１つのＧａｂｏｒフィルター群を示す図である。それは、４つの周波数の大きさ及び８つのフィルター方向により配列して組合されてなるフィルター群である。１つの実施例では、Ｇａｂｏｒフィルター群における画像は全体画像であり、即ち、テンプレートの座標範囲は処理される画像ブロックの座標範囲と同様である。
【０１０９】
Ｇａｂｏｒフィルターの生成方程式は以下の通りであり、生成方程式は実際にテンプレートを生成することである。
複素数の式：
2017535279.tif 000004
実数部分：
2017535279.tif 000005
虚数部分：
2017535279.tif 000006
ここでは、
2017535279.tif 000007
ここで、ｘ、ｙはテンプレートの任意の要素の位置を示す。
波長（λ）値は画素を単位で指定し、通常は２以上であるが、入力画像寸法の５分の１より大きくない。
方向（θ）はＧａｂｏｒ関数の平行パターンの方向を指定し、その値は０から３６０度である。
位相ずれ（φ）の値の範囲は−１８０度から１８０度であり、中央の波形が左右にむかっていくつかの波長にずれていることを示す。
アスペクト比（γ）は空間の縦横比であり、Ｇａｂｏｒ関数形状の楕円率（ｅｌｌｉｐｔｉｃｉｔｙ）を決める。γ＝１のとき、形状は円形であり、γ＜１のとき、形状は平行パターン方向により長くなる。通常の値は０．５である。
帯域（ｂ）において、帯域値は必ず正実数であり、通常は１であり、この場合、標準差と波長の関係は：σ＝０．５６λである。帯域が小さいほど、標準偏差が大きくなり、Ｇａｂｏｒ形状が大きくなる。
フーリエ変換のように、依然として位相スペクトルと振幅スペクトルを得ることができる。同じくフーリエ変換のように、各テンプレートは２＊ｎ＾２つのＧａｂｏｒ特徴値を得ることができる。
【０１１０】
前記２＊ｎ＾２つのＧａｂｏｒ特徴値を抽出した後、全ての特徴がプリセットされた条件を満たすか否かを判断する必要がなく、いくつかの特定の典型的特徴をＧａｂｏｒ特徴値として選択し、後続のステップＳ４でプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断すればよい。
【０１１１】
フーリエ変換のように、本ステップでは、複数のＧａｂｏｒ特徴値を選択して、それぞれ該Ｇａｂｏｒ特徴値がそれぞれの閾値範囲内に位置するか否かを判断する。本実施例では、少なくとも１つの特定の座標位置での位相値と振幅値を抽出し、それぞれ特定のＧａｂｏｒ特徴値にして、後続のステップＳ５で画像ブロックが草地であるか否かの判断を行っている。例えば、特定の座標点（ｘ３、ｙ３）の位相値が区間（ａ３、ｂ３）内に位置するか否か、振幅値がｃ３より大きいか否か、特定の座標点（ｘ４、ｙ４）の位相値が区間（ａ４、ｂ４）内に位置するか否か、振幅値がｃ４より大きいか否かを判断する。該実施例では、特定の座標点の数、それぞれの座標位置、それぞれの位相値と振幅値の閾値範囲は草地の通常の特徴により選択されているが、この１つのみに限らず、複数の選択手段と組み合わせ手段を有する。
【０１１２】
ステップＳ４は、下記のステップＳ４１、Ｓ４２、Ｓ４３、Ｓ４４の少なくとも１つを実行する。少なくともＨａａｒ−ｌｉｋｅテンプレートの応用、マトリックスの変換、色空間の転換の少なくとも１つにより、草地特徴に関連する複数の特定の特徴値を抽出する。
【０１１３】
ステップＳ４１では、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅテンプレートを前記階調図に応用して、草地特徴に関する少なくとも１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を抽出する。
【０１１４】
Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は、明らかで、安定構造を有する物体の識別に適用され、構造が安定すれば、湾曲等の非線形変化が行われても依然として識別することができる。
【０１１５】
図１０乃至図１３に示すように、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は、エッジ特徴、線形特徴、中心特徴、対角線特徴の４種類に分類される。各種類の特徴は１つ以上の特定のテンプレートを生成することができ、テンプレート内は白色と黒色の２種類の矩形を有し、かつ該テンプレートの特徴値は白色矩形画素の和から黒色矩形画素の和を引いた値であると定義される。特定のテンプレートを異なる形態で画像ブロックに配置して特徴抽出を行うことができ、画像ブロックに配置される特定のテンプレートの大きさと位置は変更可能で、各確定された大きさと位置を組み合わせて１つの形態と称する。特定の形態で、画像ブロックの特定のテンプレートにより当てはめられた画素の階調値に重み付けを行い、即ち、テンプレート上の対応する点が白色である場合、該点の値は階調値に１を掛けた値であり、テンプレート上の対応する点が黒色である場合、該点の値は階調値に−１を掛けた値であり、最後に全ての結果を和にすれば、画像ブロックの特徴値を得ることができる。異なる特定のテンプレートを異なる大きさと位置で画像ブロックに配置すると、大量のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を生成することができる。しかし、画像ブロックが草地画像であるか否かの判断を行うとき、各特徴を１つずつ計算、判断する必要はない。１つの実施例では、いくつかの典型的特徴を抽出して特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値にして、後続のステップＳ５で判断すればよい。
【０１１６】
例えば、１つの実施例では、エッジ特徴テンプレートＨａａｒ＿Ｙ２を６＊６の大きさで画像の中央位置に配置し、前記重み付けの和による計算によってＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を得る。該Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、該特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置する場合、他の特徴と合わせて画像ブロックが草地画像であると判断する。他の選択可能な実施例では、異なるテンプレートと異なる配置形態により複数のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を生成して、それぞれに対応するプリセットされた条件を満たすか否かを判断する。任意１つの特徴がその対応するプリセットされた条件を満たさない場合、非草地画像であると判断し、プリセットされた条件を満たす場合、他の類型の特徴と合わせて草地画像であるか否かを判断する。
ステップＳ４２では、前記階調図に対しマトリックス変換を行って、草地特徴に関する少なくとも１つの特定のマトリックス統計特徴値を抽出する。
【０１１７】
マトリックス変換の方法は、階調同時生起行列変換とＨｕモーメント不変量変換の少なくとも１種である。階調同時生起行列変換を行うとき、生成された特徴は具体的に階調同時生起行列特徴と称され、それから抽出された特定の特徴値は特定の階調同時生起行列特徴値である。Ｈｕモーメント不変量変換を行うとき、生成された特徴は具体的にＨｕモーメント不変量特徴と称され、それから抽出された特定の特徴値は特定のＨｕモーメント不変量特徴値である。
【０１１８】
階調同時生起行列変換を行う方法は、画像の任意の１点（ｘ、ｙ）、該点から離れた１点（ｘ＋ａ、ｙ＋ｂ）は点対を構成し、ａ、ｂはランダムの整数の偏移量である。該点対の階調値は（ｆ１、ｆ２）であり、点（ｘ、ｙ）を全体幅の画像上で移動させると、異なる（ｆ１、ｆ２）を得ることができる。画像の最大階調レベルＬ（通常は２５６）を設定し、ｆ１とｆ２の組み合わせによりＬ＊Ｌ種類が存在する。全体幅の画像において、各種の（ｆ１、ｆ２）値が現れる回数を統計し、その後、正方行列（大きさはＬ＊Ｌ）に配列し、さらに（ｆ１、ｆ２）が現れる総回数を用いてそれらを出現確率ｐ（ｆ１、ｆ２）に正規化する。これにより生成されたマトリックスが階調同時生起行列である。マトリックスにおける各値は階調同時生起行列特徴としてもよい。本ステップでは、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の階調同時生起行列特徴値を抽出する。
【０１１９】
以下、Ｈｕモーメント不変量変換を行う方法を説明する。
Ｈｕモーメント不変量は、回転、平行移動、スケールが変更しない等のメリットを有し、非常に良好な耐干渉性を有し、その処理方法を以下に示す。
2017535279.tif 000008
ＮとＭはそれぞれ画像の高さと幅を示す。
2017535279.tif 000009
正規化された２次と３次の中心モーメントを利用して７つの不変モーメントＭ１乃至Ｍ７を構築した。
2017535279.tif 000010
Ｈｕモーメント不変量を生成した後、Ｈｕモーメント不変量特徴から草地特徴に関する少なくとも１つの特定のＨｕモーメント不変量特徴値を抽出する。
【０１２０】
ステップＳ４３では、画像ブロックの色空間を転換し、該色空間は複数の色チャンネルを有し、前記色空間から草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出する。
色空間はＨＳＶ色空間、ＣＭＹ色空間、Ｌａｂ色空間又はＹＩＱ色空間の少なくとも１つを含む。特定の色チャンネル特徴値は、該特定の色チャンネルの各画素のパラメータの平均値である。
ＨＳＶ色空間を例にすると、Ｈチャンネルの画素の値を取って、平均値を求めることにより、１つの特徴を得ることができ、また、Ｓチャンネル、Ｖチャンネルの平均値により、３つの特徴を得ることができる。他の各形式も上述のような方法で複数の色チャンネル特徴を生成することができる。本ステップは、これらの特徴から、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出する。
【０１２１】
ステップＳ４４では、局部特徴演算子によって、画像ブロックの草地特徴に関する少なくとも１つの特定の局部特徴値を抽出することができる。
局部特徴演算子は、少なくともＬＢＰ演算子（ローカルバイナリパターン）、ＷＬＤ演算子（ＷＥＢＥＲ  ＬＯＣＡＬ  ＤＥＳＣＲＩＰＴＯＲ）、ＳＩＦＴ演算子（スケール不変特徴変換）を含む。
【０１２２】
ステップＳ５では、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４から抽出された各特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。全てが位置する場合、画像ブロックが草地であると判断し、前記特定の特徴は特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値を含み、ステップＳ５で実行されるサブステップにより、Ｈａａｒ‐ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つをさらに含む。
【０１２３】
ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４によって、本方法は処理待ちの画像ブロックから草地の特徴に関する複数の特定の特徴値を抽出し、本ステップでは、該特定の特徴値が該特定の特徴値に対応して設けられているプリセットされた区間内に位置するか否かを判断し、いずれか１つの特定の特徴がプリセットされた区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定の特徴がプリセットされた区間内に位置する場合、画像ブロックが草地画像であると判断する。
【０１２４】
１つの選択可能な実施例では、ステップＳ４の全てのサブステップの少なくとも２つを実行するため、特定の特徴値は特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値を含み、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも２つをさらに含む。
【０１２５】
ステップＳ４の全てのサブステップを実行した際のステップＳ５について説明する。
ステップＳ５では、先ず、１つ以上の特定の色調特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。本実施例では、１つの特定の色調特徴値は画像ブロックの各画素ドットの色調値の平均値であり、該平均値に対応するプリセットされた閾値区間は０−８９である。いずれか１つの特定の色調特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定の色調特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１２６】
全ての特定の色調特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、継続して１つ以上の特定の周波数領域特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。特定の周波数領域特徴値は、フーリエ変換により生成されてもよく、Ｇａｂｏｒ変換により生成されてもよく、両者により生成されてもよい。本実施例では、まず、位相スペクトルの特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の位相値が区間（ａ１、ｂ１）内に位置するか否かを判断し、位置しないと判断した場合、画像ブロックが非草地画像であると識別し、位置すると判断した場合、前記特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の振幅値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを継続して判断し、具体的には、該振幅値がｃ１より大きいか否かを判断する。同様に、いずれか１つの特定の周波数領域特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定の周波数領域特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１２７】
全ての特定の周波数領域特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、継続して１つ以上の特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。いずれか１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１２８】
全ての特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、継続して１つ以上の特定のマトリックス統計特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。特定のマトリックス統計特徴値は、特定の階調同時生起行列特徴値であってもよく、特定のＨｕモーメント不変量特徴値であってもよく、両者であってもよい。いずれか１つの特定のマトリックス統計特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての特定のマトリックス統計特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１２９】
全ての特定のマトリックス特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して１つ以上の特定の色区間チャンネル特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。いずれか１つの特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１３０】
全ての特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して１つ以上の局部特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。いずれか１つの局部特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての局部特徴値の判断結果が“はい”である場合、全ての特定の特徴値の判断が終わり、かつそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置することを示し、このとき、該画像ブロックが草地画像であると識別される。
【０１３１】
本実施例では、各特定の特徴値の判断順序は単に例示するためのものあり、複数の変換が可能であり、該判断順序は本発明の実施に影響しない。例えば、先ず、各特定の色チャンネル特徴値が対応するプリセットされた閾値区間に位置するか否かを判断した後、さらに各特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値の状況を判断し、その後、各特定の周波数領域特徴値の状況と特定の色調特徴値の状況を連続して判断してもよい。また、特定の特徴値の類別により配列しなくてもよく、例えば、先に特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値の状況を判断し、さらに特定の色調特徴値の状況を判断し、その後、他の特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値の状況を判断すればよく、ここでは説明しない。
【０１３２】
なお、前記実施例では説明を容易にするために、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５を順に説明したが、このような実行順番であることを意味しない。ステップＳ３はステップＳ２の前に実行されてもよく、ステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４はステップＳ５の具体的な動作と交互に実行してもよい。例えば、ステップＳ２の特定の色調特徴値を抽出した後、直ちにステップＳ５の一部動作を実行し、抽出された特定の色調特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断し、位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、位置する場合、ステップＳ３に戻って特定の周波数領域特徴値を抽出する。少なくとも１つの特定の周波数領域特徴値を抽出した後、ステップＳ４を実行せずに、ステップＳ５にジャンプして抽出された特定の周波数領域特徴値が対応するプリセットされた閾値内に位置するか否かの動作を実行し、位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、位置する場合、ステップＳ４に戻って相応の特定の特徴値を抽出する。具体的な変換形式は当業者が容易に想到できるため、ここでは説明しない。
【０１３３】
できるだけ正確に草地を識別するため、前記実施例において、抽出された草地に関連する特定の特徴値は１０個以上である。当然のことながら、いくつかの実施例では、特定の特徴値の選択が適切である場合、その数は１０個より少なくてもよい。
【０１３４】
以下、本発明の１つの実施例の自動移動ロボット１を説明する。具体的には芝生メンテナンスロボットであり、図１に示すように、芝生メンテナンスロボットは芝刈りロボットシステムであり、芝刈りロボットシステムは地面に位置する。本実施例において、地面は草地領域５と非作業領域７により分離され、非作業領域は具体的に非草地であり、草地５と非草地の境界線は境界６を形成する。芝生メンテナンスロボット以外に、芝刈りロボットシステムは停止ステーション４をさらに含む。芝生メンテナンスロボットはロボット芝刈り機、ロボット水やり機、ロボットエッジトリマーなどであってもよい。本実施例では、芝生メンテナンスロボット、ロボット芝刈り機であり、停止ステーション４は作業領域の外周境界６に配置されている。
【０１３５】
図１４と図１５に示すように、芝生メンテナンスロボットは、ケーシング１１と該ケーシング１１に設けられている画像撮像装置１５を有する。画像撮像装置１５により、芝生メンテナンスロボットの前方領域の画像を撮像する。
【０１３６】
芝生メンテナンスロボットは、主制御モジュール３１、駆動モジュール１７、作業モジュール１９、エネルギーモジュール３３、及び超音波プローブ装置１６をさらに含む。前記コントローラ３１は、駆動モジュール１７、作業モジュール１９、エネルギーモジュール３３、及び画像撮像装置１５にそれぞれ接続される。
作業モジュール１９は特定の作業の実行に用いられる。本実施例において、作業モジュール１９は具体的に切断モジュールであり、芝刈りに用いる切断部材（図示せず）と、切断部材を駆動する切断モータ（図示せず）を含む。
【０１３７】
エネルギーモジュール３３は芝生メンテナンスロボットの作業のためにエネルギーを供給することに用いられる。エネルギーモジュール３３のエネルギー源はガソリン、電池パック等であってもよく、本実施例では、エネルギーモジュール３３はケーシング２内に設けられている充電可能な電池パックを含む。作業を行うとき、電池パックは電気エネルギーを放出して、芝生メンテナンスロボットの作業を維持させる。作業を行わないとき、電池は外部電源に接続されて電気エネルギーを補充する。特に、さらにユーザーフレンドリーな設計により、電池電量の不足を検出したとき、芝生メンテナンスロボットは自発的に停止ステーション４を探して電気エネルギーを充電する。
【０１３８】
駆動モジュール１７は車輪セット１３と、車輪セット１３を駆動するための走行モータを含む。車輪セット１３は、様々な設置方法があってもよいが、ここでは具体的に説明しない。
【０１３９】
図１５に示すように、画像撮像装置１５はケーシング１１の前部の上部に近接する位置に設けられ、好ましくは、真中に設けられて、ケーシング１１の前方の画像を撮像し、該前方領域は少なくとも前方地面の目標領域を含む。本実施例では、画像撮像装置１５のファインダー範囲は固定領域であり、例えば、固定された視角範囲は９０度乃至１２０度である。他の選択可能な実施例では、ファインダー範囲は移動可能であり、視角範囲内の特定の角度範囲を選択して実際のファインダー範囲とし、例えば、視角範囲が１２０度を選択した場合、中央部に位置する９０度範囲を実際のファインダー範囲とする。
【０１４０】
画像撮像装置１５のファインダー範囲に含まれる目標領域は、図１６の矩形のＤＣＩＪ領域であり、ＤＣＩＪ領域は芝生メンテナンスロボットの正面方向の地面に位置し、かつ芝生メンテナンスロボットとは短い距離離れている。ＤＣＩＪ領域の中軸線は芝生メンテナンスロボットのケーシング１１の中軸線に重なり合い、かつＤＣＩＪ領域の幅は芝生メンテナンスロボットの幅より若干広い。これにより、芝生メンテナンスロボットは正面方向の近い地面の画像情報を取得することで、主制御モジュール３１がその属性を判断することができる。
画像撮像装置１５の全てのファインダー範囲はＤＣＩＪ領域より大きくなってもよく、例えば、地面の上の領域を含み、この場合、主制御モジュール３１は画像撮像装置１５の撮像した全画像からＤＣＩＪ領域に対応するプリセットされた図形ブロックを抽出して、地面の属性分析を行う。画像撮像装置１５の全てのファインダー範囲はちょうどＤＣＩＪ領域に等しくなり、このとき、画像撮像装置１５により撮像された全画像はＤＣＩＪ領域に対応するプリセットされた画像ブロックである。
【０１４１】
図１５に示すように、前記画像撮像装置１５の上方には遮蔽板２９がさらに設けられ、前記遮蔽板２９は画像撮像装置１５の頂部から外部に向かって水平に延伸することにより、日光が画像撮像装置１５に照射して露光がオーバーすることを防止し、画像撮像装置１５のために雨水を遮蔽することができる。
【０１４２】
図１６に示すように、主制御モジュール３１は画像ブロック抽出ユニット３１０、画像ブロックプレ処理ユニット３１１、色調特徴抽出ユニット３１２、周波数領域特徴抽出ユニット３１３、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４、マトリックス統計特徴抽出ユニット、色チャンネル特徴抽出ユニット、及び草地識別ユニット３１６を含む。
【０１４３】
画像撮像装置１５により撮像された元の画像を主制御モジュール３１に伝送し、主制御モジュール３１の画像ブロック抽出ユニット３１０は元の画像を識別待ちの画像ブロックに処理する。
【０１４４】
画像ブロック抽出ユニット３１０は画像撮像装置１５により撮像・伝送された元の画像をプレ処理し、画像ブロック抽出ユニットは画像撮像装置により撮像された画像を複数の画像ブロックに分離し、好ましくは、大きさが同一の複数の画像ブロックに分離する。さらに具体的には、画像ブロック抽出ユニット３１０は、先ず、元の画像に対してエッジ切断を行って、色調が正確でない恐れを有する部分を除去し、その後、大きさを圧縮して、同じ解像度の標準画像に転換し、それから、該標準画像をグリッド分離して、エッジが重複しない複数の画像ブロックを得ることができ、各画像ブロックの解像度は同じである。
【０１４５】
画像ブロックプレ処理ユニット３１１は画像ブロックを処理して、対応する色調図と階調図を取得する。
【０１４６】
画像ブロックの色彩形式がＲＧＢ形式又は他の非ＨＳＶ形式である場合、画像ブロックプレ処理ユニット３１１は画像ブロックの色彩形式をＨＳＶ形式に転換し、その中の色調情報を抽出して、画像ブロックに対応する色調図を得ることができ、処理により、色調図の大きさは画像ブロックの大きさと同一になり、各画素ドットは対応する１つの色調値を有して、画像ブロックの各画素ドットの色調値を示す。
【０１４７】
なお、画像ブロックプレ処理ユニット３１１は画像ブロックに対し階調化処理を行って、階調情報を得ることにより、対応する階調図を生成して、画像ブロックの各画素ドットの階調値を示す。
色調特徴抽出ユニット３１２は、色調図から草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色調特徴値を抽出する。
通常、芝生の草色は特定の色調区間内に位置し、色調特徴抽出ユニット３１２はこのような原理に基づいて草地特徴に関する特定の色調特徴値を抽出することにより、草地識別ユニット３１６が関連画像ブロックを選別するようにして、大量の非草地画像を除去する。
【０１４８】
１つの実施例では、抽出された特定の色調特徴値は画像ブロックの各画素ドットの色調平均値を含み、他の選択可能な１つの実施例では、特定の色調特徴値は、色調値がプリセットされた閾値区間内に位置する画素ドットの全画素ドットに占める比率であり、例えば、色調値が０−８９の間に位置する画素ドットの全画素ドットに占める比率は８０％より大きい。当然のことながら、特定の色調特徴値は草地特徴に関する他の適切な特定の特徴値を設定することができる。２つの前記実施例では、特定の色調特徴値は１つのみであるが、他の実施例では、色調特徴抽出ユニット３１２により抽出された特定の色調特徴値は複数であってもよく、例えば、それぞれ画像ブロックの各画素ドットの色調平均値、色調値がプリセットされた区間に位置する画素ドットの全ての画素ドットに占める比率である。
【０１４９】
周波数領域特徴抽出ユニット３１３は、画像ブロックの対応階調図に対して周波数領域変換を行って、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の周波数領域特徴値を抽出する。
【０１５０】
草地において、草と草の間の隙間により規則性を有する明暗変化を生成し、階調図をフーリエ変換させることで、このような規律を識別することができる。周波数領域特徴抽出ユニット３１３は該原理に基づいて草地関連特徴を抽出し、草地識別ユニット３１６により非草地画像を選別して除去する。
【０１５１】
周波数変換手段は、フーリエ変換とＧａｂｏｒ変換の少なくとも１種である。即ち、周波数領域特徴抽出ユニット３１３は単独でフーリエ変換を用いて周波数特徴を取得してもよく、又は単独でＧａｂｏｒ変換を用いて周波数特徴を取得してもよく、又はフーリエ変換を用いて周波数特徴を取得し、かつＧａｂｏｒ変換を用いて周波数特徴を取得してもよい。
【０１５２】
具体的には、先ず、階調図に基づいて１つの対応するデータマトリックスを生成し、その後、画像のデータマトリックスをフーリエ変換する。変換方法は前記方法の実施例により説明したため、ここでは説明しない。
【０１５３】
フーリエ変換を行った後、階調図は大きさが同じである周波数領域図に転換され、周波数領域図の各座標位置は位相値と振幅値の２つの値を有する。それに応じて、全体の周波数領域は位相スペクトルと振幅スペクトルを有する。位相スペクトルと振幅スペクトルの大きさはそれぞれＮ＊Ｎであり、位相スペクトルと振幅スペクトルをそれぞれ１次元ベクトル（１＊Ｎ＾２）に変換し、これにより、フーリエ変換によって、画像ブロックから２＊Ｎ＾２つの周波数領域特徴値を抽出する。
【０１５４】
前記周波数領域特徴値を取得した後、草地特徴に関する特定の周波数領域特徴値を選択することにより、草地識別モジュール３１６は画像ブロックが草地画像であるか否かを判断する。本実施例では、少なくとも１つの特定の座標位置での位相値と振幅値を抽出し、それぞれ特定の周波数領域特徴値にして、画像識別モジュールが相応のプリセットされた閾値範囲に基づいて草地判断を行っている。例えば、特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の位相値が区間（ａ１、ｂ１）内に位置するか否か、振幅値がｃ１より大きいか否か、特定の画素ドット（ｘ２、ｙ２）の位相値が区間（ａ２、ｂ２）内に位置するか否か、振幅値がｃ２より大きいか否かを判断する。該実施例では、特定の画素ドットの数、それぞれの座標位置、それぞれの位相値と振幅値の閾値範囲は草地の通常の特徴により選択されているが、この１つのみに限らず、複数の選択手段と組み合わせ手段を有する。
【０１５５】
以下、Ｇａｂｏｒを用いて周波数領域特徴を抽出する方法を説明する。Ｇａｂｏｒ変換を用いて抽出された周波数領域特徴は具体的にＧａｂｏｒ特徴と称され、抽出された特定の周波数領域特徴値は具体的に特定のＧａｂｏｒ特徴値と称される。
【０１５６】
Ｇａｂｏｒ変換は短時間フーリエ変換方法であり、実質的にはフーリエ変換に窓関数を追加し、該窓関数によって信号の時間／周波数共同領域解析を実現する。ガウス関数を選択して窓関数にするとき、短時間フーリエ変換はＧａｂｏｒ変換と称される。Ｇａｂｏｒフィルター群により、空間周波数（スケール）、空間位置及び方向選択性に対応する局部構造の情報を詳細に説明できる。そのため、Ｇａｂｏｒを用いて草地の空間位置と方向等の情報を識別して、草地であるか否かを判断する。
【０１５７】
図９は本実施例で使用される１つのＧａｂｏｒフィルター群を示す図である。それは周波数が異なるものが４つ、フィルター方向が異なるものが８つが配列して組合されてなるフィルター群である。１つの実施例では、Ｇａｂｏｒフィルター群における画像は全体画像であり、即ち、テンプレートの座標範囲は処理される画像ブロックの座標範囲と同一である。Ｇａｂｏｒフィルターの生成方程式は上述したため、ここでは説明しない。
【０１５８】
テンプレートを画像ブロックに当てはめて操作することにより、フーリエ変換のように、依然として位相スペクトルと振幅スペクトルを得ることができる。同じくフーリエ変換のように、各テンプレートは２＊Ｎ＾２つのＧａｂｏｒ特徴値を得ることができる。
【０１５９】
前記２＊Ｎ＾２つのＧａｂｏｒ特徴を抽出した後、全ての特徴がプリセットされた条件を満たすか否かを判断する必要がなく、いくつかの特定の典型的特徴をＧａｂｏｒ特徴値として選択し、後続の草地識別モジュール３１６でプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断すればよい。
【０１６０】
フーリエ変換のように、Ｇａｂｏｒ特徴抽出ユニットは複数のＧａｂｏｒ特徴値を選択して、それぞれ該Ｇａｂｏｒ特徴値がそれぞれの閾値範囲内に位置するか否かを判断する。本実施例では、少なくとも１つの特定の座標位置での位相値と振幅値を抽出し、それぞれ特定のＧａｂｏｒ特徴値にして、草地識別モジュール３１６で判断を行っている。例えば、特定の画素ドット（ｘ３、ｙ３）の位相値が区間（ａ３、ｂ３）内に位置するか否か、振幅値がｃ３より大きいか否か、特定の画素ドット（ｘ４、ｙ４）の位相値が区間（ａ４、ｂ４）内に位置するか否か、振幅値がｃ４より大きいか否かを判断する。該実施例では、特定の画素ドットの数、それぞれの座標位置、それぞれの位相値と振幅値の閾値範囲は草地の通常の特徴により選択されているが、この１つのみに限らず、複数の選択手段と組み合わせ手段を有する。
【０１６１】
Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４では、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅテンプレートを前記階調図に応用して、草地特徴に関する少なくとも１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値を抽出する。
Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は、明らかで、安定構造を有する物体の識別に適用され、構造が安定すれば、湾曲等の非線形変化が行われても依然として識別することができる。
【０１６２】
同様に、図１０乃至図１３に示すように、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴は、エッジ特徴、線形特徴、中心特徴、対角線特徴の４種類に分離される。各種類の特徴は１つ以上の特定のテンプレートを生成することができ、テンプレート内は白色と黒色の２種類の矩形を有し、かつ該テンプレートの特徴値は白色矩形画素の和から黒色矩形画素の和を引いた値であると定義する。特定のテンプレートを異なる形態で画像ブロックに配置して特徴抽出を行うことができ、画像ブロックに配置される特定のテンプレートの大きさと位置は変更可能で、各確定された大きさと位置を組み合わせて１つの形態と称する。特定の形態で、画像ブロックの特定のテンプレートにより当てはめられた画素の階調値に重み付けを行い、即ち、テンプレート上の対応する点が白色である場合、該点の値は階調値に１を掛けた値であり、テンプレート上の対応する点が黒色である場合、該点の値は階調値に−１を掛けた値であり、最後に全ての結果をプラスにすれば、画像ブロックの特徴値を得ることができる。異なる特定のテンプレートを異なる大きさと位置で画像ブロックに配置すると、大量の特徴値を生成することができる。しかし、画像ブロックが草地画像であるか否かの判断を行うとき、各特徴を１つずつ計算、判断する必要がない。１つの実施例では、いくつかの典型的特徴のみを抽出して草地識別モジュール３１６により判断すればよい。
【０１６３】
例えば、１つの実施例では、エッジ特徴テンプレートＨａａｒ＿Ｙ２を６＊６の大きさで画像の中央位置に配置し、前記重み付けの和による計算により１つの特徴値を得る。他の選択可能な実施例では、異なるテンプレートと異なる配置形態により複数のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を生成することができる。
【０１６４】
マトリックス統計特徴抽出ユニット３１７は、前記階調図からマトリックス変換を行って、草地特徴に関する少なくとも１つの特定のマトリックス統計特徴値を抽出する。
【０１６５】
マトリックス変換の方法は、階調同時生起行列変換とＨｕモーメント不変量変換の少なくとも１種である。階調同時生起行列変換を行うとき、生成された特徴は具体的に階調同時生起行列特徴と称され、それから抽出された特定の特徴値は特定の階調同時生起行列特徴値である。Ｈｕモーメント不変量変換を行うとき、生成された特徴は具体的にＨｕモーメント不変量特徴と称され、それから抽出された特定の特徴値は特定のＨｕモーメント不変量特徴値である。
【０１６６】
階調同時生起行列の生成方法は、画像の任意の１点（ｘ、ｙ）、該点から離れた１点（ｘ＋ａ、ｙ＋ｂ）は点対を構成し、ａ、ｂはランダムの整数の偏移量である。該点対の階調値は（ｆ１、ｆ２）であり、点（ｘ、ｙ）を全体幅の画像上で移動させると、異なる（ｆ１、ｆ２）を得ることができる。該画像の最大階調レベルＬ（通常は２５６）を設定し、ｆ１とｆ２の組み合わせによりＬ＊Ｌ種類が存在する。全体幅の画像において、各種の（ｆ１、ｆ２）値が現れる回数を統計し、その後、正方行列（大きさはＬ＊Ｌ）に配列し、さらに（ｆ１、ｆ２）が現れる総回数を用いてそれらを出現確率Ｐ（ｆ１、ｆ２）に正規化する。これにより生成されたマトリックスが階調同時生起行列である。マトリックスにおける各値は階調同時生起行列特徴としてもよい。本ステップでは、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の階調同時生起行列特徴値を抽出する。
【０１６７】
以下、Ｈｕモーメント不変量変換を行う方法を説明する。
Ｈｕモーメント不変量特徴抽出ユニット３１８により、画像ブロックのＨｕモーメント不変量を生成し、そのなかから草地特徴に関する少なくとも１つの特定のＨｕモーメント不変量特徴値を抽出する。
Ｈｕモーメント不変量は、回転、平行移動、スケールが変更しない等のメリットを有し、非常に良好な耐干渉性を有し、その処理方法は前記方法における実施例を参照されたいので、ここでは説明しない。
Ｈｕモーメント不変量を生成した後、Ｈｕモーメント不変量特徴から草地特徴に関する少なくとも１つの特定のＨｕモーメント不変量特徴値を抽出する。
【０１６８】
色チャンネル特徴抽出ユニット３１９は画像ブロックの色空間を転換し、該色空間は複数の色チャンネルを有し、前記色空間から草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出する。
色空間はＨＳＶ色空間、ＣＭＹ色空間、Ｌａｂ色空間又はＹＩＱ色空間を含む。特定の色チャンネル特徴値は、該特定の色チャンネルの各画素のパラメータの平均値である。
【０１６９】
ＨＳＶ色空間を例にすると、Ｈチャンネルの画素の値を取って、平均値を求めることにより、１つの特徴を得ることができ、また、Ｓチャンネル、Ｖチャンネルの平均値により、３つの特徴を得ることができる。他の各形式も上述のような方法で複数の色チャンネル特徴を生成することができる。本ステップは、これらの特徴から、草地特徴に関する少なくとも１つの特定の色チャンネル特徴値を抽出する。
【０１７０】
局部特徴演算子抽出ユニットは、局部特徴演算子によって、画像ブロックの草地特徴に関する少なくとも１つの特定の局部特徴値を抽出することができる。
局部特徴演算子は、少なくともＬＢＰ演算子（ローカルバイナリパターン）、ＷＬＤ演算子（ＷＥＢＥＲ  ＬＯＣＡＬ  ＤＥＳＣＲＩＰＴＯＲ）、ＳＩＦＴ演算子（スケール不変特徴変換）を含む。
【０１７１】
本実施例では、草地識別ユニット３１６は、先ず、１つ以上の特定の色調特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。本実施例では、１つの特定の色調特徴値は画像ブロックの各画素ドットの色調値の平均値であり、該平均値に対応するプリセットされた閾値区間は０−８９である。いずれか１つの特定の色調特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定の色調特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１７２】
全ての特定の色調特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、草地識別ユニット３１６は継続して１つ以上の特定の周波数領域特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。特定の周波数領域特徴値は、フーリエ変換により生成されてもよく、Ｇａｂｏｒ変換により生成されてもよく、両者により生成されてもよい。本実施例では、まず、位相スペクトルの特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の位相値が区間（ａ１、ｂ１）内に位置するか否かを判断し、位置しないと判断した場合、画像ブロックが非草地画像であると識別し、位置すると判断した場合、前記特定の座標点（ｘ１、ｙ１）の振幅値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを継続して判断し、具体的には、該振幅値がｃ１より大きいか否かを判断する。同様に、いずれか１つの特定の周波数領域特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定の周波数領域特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１７３】
全ての特定の周波数領域特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、草地識別ユニット３１６は１つ以上の特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを継続して判断する。いずれか１つの特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、全ての特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置する場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１７４】
全ての特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値がプリセットされた閾値にあると判断した場合、草地識別ユニット３１６は継続して１つ以上の特定のマトリックス統計特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。特定のマトリックス統計特徴値は、特定の階調同時生起行列特徴値であってもよく、特定のＨｕモーメント不変量特徴値であってもよく、両者であってもよい。いずれか１つの特定のマトリックス統計特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての特定のマトリックス統計特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１７５】
全ての特定のマトリックス特徴値の判断結果が“はい”である場合、草地識別ユニット３１６は継続して１つ以上の特定の色区間チャンネル特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。いずれか１つの特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して他の特定の特徴値が対応するプリセットされた閾値にあるか否かを判断する。
【０１７６】
全ての特定の色区間チャンネル特徴値の判断結果が“はい”である場合、継続して１つ以上の局部特徴値が対応するプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断する。いずれか１つの局部特徴値の判断結果が“いいえ”である場合、画像ブロックが非草地画像であると識別され、全ての局部特徴値の判断結果が“はい”である場合、全ての特定の特徴値の判断が終わり、かつそれぞれ対応するプリセットされた閾値区間内に位置することを示し、このとき、該画像ブロックが草地画像であると識別される。
【０１７７】
本実施例では、前記各特定の特徴値の判断順序は単に例示するためのものあり、複数の変換が可能であり、該判断順序は本発明の実施に影響しない。例えば、先ず、各特定の色チャンネル特徴値が対応するプリセットされた閾値区間に位置するか否かを判断した後、さらに各特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値の状況を判断し、その後、各特定の周波数領域特徴値の状況と特定の色調特徴値の状況を連続して判断してもよい。また、特定の特徴値の類別により配列しなくてもよく、例えば、先に特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値の状況を判断し、さらに特定の色調特徴値の状況を判断し、その後、他の特定のＨＡＡＲ−ＬＩＫＥ特徴値の状況を判断すればよく、ここでは説明しない。
【０１７８】
なお、前記実施例では説明を容易にするために色調特徴抽出ユニット３１２、周波数領域特徴抽出ユニット３１３、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４、草地識別ユニット３１６等を説明しているが、説明順番は具体的な実行順番とは関係しない。Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４は色調特徴抽出ユニット３１２の作業を行う前に作業し、各特徴抽出ユニットの具体的作業も草地識別ユニット３１６の具体的な動作と交互に実行してもよい。例えば、色調特徴抽出ユニット３１２から特殊色調特徴値を抽出した後、直ちに草地識別ユニット３１６は、抽出された特定の色調特徴値がプリセットされた閾値区間内に位置するか否かを判断し、位置しない場合、画像ブロックが非草地画像であると判断し、位置する場合、任意の特徴抽出ユニットが継続して特定の特徴値を抽出する。具体的な変換形式は当業者が容易に想到できるため、ここでは説明しない。
【０１７９】
できるだけ正確に草地を識別するため、前記実施例において、抽出された草地に関連する特定の特徴値は１０個以上である。当然のことながら、いくつかの実施例では、特定の特徴値の選択が適切である場合、その数は１０個より少なくてもよい。
【０１８０】
以下、草地メンテナンスロボットの他の選択可能実施方式について説明する。該実施方式は、前記実施例とほぼ同一で、その差異点はＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４、マトリックス統計特徴抽出ユニット３１７、色チャンネル特徴抽出ユニット３１９の少なくとも１つを有する。これにより、特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つを抽出し、草地識別ユニットも取得された特定の特徴値のみに対してプリセットされた閾値区間内に位置するか否かの判断を行って、画像ブロックが草地画像であるか否かを識別する。特定の特徴値は特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値であり、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも１つをさらに含む。
【０１８１】
以下、草地メンテナンスロボットの他の選択可能実施方式について説明する。該実施方式は、前記実施例とほぼ同一で、その差異点はＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴抽出ユニット３１４、マトリックス統計特徴抽出ユニット３１７、色チャンネル特徴抽出ユニット３１９の少なくとも２つを有する。これにより、特定のＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも２つを抽出し、草地識別ユニットも取得された特定の特徴値のみに対してプリセットされた閾値区間内に位置するか否かの判断を行って、画像ブロックが草地画像であるか否かを識別する。特定の特徴値は特定の色調特徴値、特定の周波数領域特徴値であり、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴値、特定のマトリックス統計特徴値、特定の色チャンネル特徴値、特定の局部特徴値の少なくとも２つをさらに含む。
【０１８２】
前記方式により、主制御モジュール３１は分離された各画像ブロックが草地画像であるか否かを１つずつ判断し、判断が終わったら、その判断結果をまとめた後、主制御モジュール３１はその目標領域の草地分布状況において、どの画像ブロックに対応する位置が草地５であるか、どの画像ブロックに対応する位置が非草地であるかに基づいて、草地５と非草地の境界位置を境界として判断する。草地５、境界６、非草地の識別に基づいて、主制御モジュール３１は草地メンテナンスロボットを制御して草地５で境界から離れず走行するように制御し、又は他の特定の動作、例えば、境界６に沿って走行しながら停止ステーション４に復帰するなどのように制御する。実行可能な動作は複数であるが、ここでは説明しない。
【０１８３】
以下、本発明の他の１つの実施例の自動作業システムについて説明する。
図１７に示すように、自動作業システムは地面又は他の表面に設けられている。本実施例において、地面は作業領域５と非作業領域により区分され、作業領域で囲まれた部分の非作業領域により孤島７１を形成、作業領域５と非作業領域の境界線は境界６を形成する。作業領域５と非作業領域は視覚では差異を有する。
【０１８４】
自動作業システムは自動移動ロボット１と停止ステーション４を含む。自動移動ロボット１は自動掃除機、自走式芝刈り機、自動剪定機等であってもよい。本実施例では、自動移動ロボット１は自走式芝刈り機であり、停止ステーション４は作業領域の外周境界６に配置されている。
【０１８５】
図１８乃至図２０に示すように、自動移動ロボット１はケーシング１１と、ケーシング１１に設けられている遮光カバー２０を有し、遮光カバー２０はカバー体２２を含み、カバー体２２は地面に向いている開口３２を有し、遮光カバー２０のカバー体２２内には光源２６と画像撮像装置１５が設けられている。画像撮像装置１５は、自動移動ロボットの前方目標領域の画像を撮像する。
【０１８６】
自動移動ロボット１は、主制御モジュール３１、駆動モジュール１７、作業モジュール１９、及びエネルギーモジュール３３をさらに含む。前記コントローラ３１は、駆動モジュール１７、作業モジュール１９、エネルギーモジュール３３及び画像撮像装置１５にそれぞれ接続される。
【０１８７】
作業モジュール１９は特定の作業の実行に用いられる。本実施例において、作業モジュール１９は具体的には切断モジュールであり、芝刈りに用いる切断部材（図示せず）と、切断部材を駆動する切断モータ（図示せず）を含む。
【０１８８】
エネルギーモジュール３３は自動移動ロボット１の作業のためにエネルギーを供給することに用いられる。エネルギーモジュール３３のエネルギー源はガソリン、電池パック等であってもよく、本実施例では、エネルギーモジュール３３はケーシング２内に設けられている充電可能な電池パックを含む。作業を行うとき、電池パックは電気エネルギーを放出して、自動移動ロボット１の作業を維持させる。作業を行わないとき、電池は外部電源に接続されて電気エネルギーを補充する。特に、さらにユーザーフレンドリーな設計により、電池電量の不足を検出したとき、自動移動ロボット１は自発的に停止ステーション４を探し、充電して電気エネルギーを充電する。
【０１８９】
駆動モジュール１７は車輪セット１３と、車輪セット１３を駆動するための走行モータを含む。車輪セット１３は複数の設置方法があってもよい。通常、車輪セット１３は、走行モータにより駆動される駆動輪と、ケーシング１１の支持を補助する補助車輪１３３を含み、駆動輪の数は１つ、２つ、又は複数であってもよい。図１９に示すように、自動移動ロボット１の移動方向を前側とし、前側に対向する片側を後側とし、前側と後側に隣接する両側をそれぞれ左右両側とする。本実施例では、自動移動ロボット１の駆動輪は２つであり、それぞれ左側に位置する左車輪１３１、右側に位置する右車輪１３２である。左車輪１３１と右車輪１３２は自動移動ロボット１の中軸線に対して対称に設けられている。好ましくは、左車輪１３１と右車輪１３２はケーシング１１の後部に位置し、補助車輪１３３は前部に位置し、当然のことながら、他の実施例では交換して設置されてもよい。
【０１９０】
本実施例では、左車輪１３１と右車輪１３２はそれぞれ駆動モータに接続されて、差動出力を実行して転向を制御する。駆動モータは駆動輪に直接接続されてもよいが、駆動モータと駆動輪との間に伝動装置が設けられてもよく、例えば、本技術分野で汎用の遊星歯車機構等である。他の実施例では、２つの駆動輪、１つの駆動モータを設けてもよく、この場合、駆動モータは、第１伝動装置によって左車輪１３１を駆動し、第２伝送装置によって右車輪１３２を駆動する。即ち、同一モータは異なる伝動装置により左車輪１３１と右車輪１３２を駆動する。
【０１９１】
図１８、図１９、図２１に示すように、遮光カバー２０はケーシング１１の前方に設けられ、好ましくは、中央に設けられている。遮光カバー２０はカバー体２２を含み、遮光カバー２０は外光が前記カバー体２２内へ進入することを阻止する。カバー体２２は頂部３０と地面に向いている開口３２とを含み、遮光カバー２０のカバー体２２の形状は特別に限定されていないが、外光のカバー体２２内への進入を阻止すればよい。例示したように、カバー体の形状は長方体又は円錐台であってもよい。具体的な実施例では、カバー体２２の形状は長方体である。
【０１９２】
画像撮像装置１５はカバー体２２内に設けられ、好ましくは、画像撮像装置１５はカバー体２２の頂部３０の中心位置に設けられて、ケーシング１１の前方の画像を撮像し、該前方領域は少なくとも前方地面の目標領域を含む。具体的には、前方領域は開口３２が地面に投射してなる領域である。本実施例では、画像撮像装置１５のファインダー範囲は固定領域であり、画像撮像装置１５の視角範囲は５０度乃至１３５度である。
【０１９３】
好ましくは、目標領域は開口３２が地面に投射した領域であり、即ち、図２１に示すＢＣＥＦ領域であり、好ましくは、目標領域はケーシング１１の正面方向に位置する。このように設置されることにより、画像撮像装置１５により撮像された画像は即時、実際に自動移動ロボット１の前方領域の状況を反映し、前方領域が作業領域であるか、又は非作業領域であるかを容易に判断することができる。
【０１９４】
好ましくは、さらに良好に地面上の目標領域の画像を撮像するため、画像撮像装置１５の地面から離れた範囲は１０ｃｍ−１ｍである。具体的な実施例では、画像撮像装置１５はカメラであり、カメラは地面に向けて遮光カバー２０のカバー体２２の頂部３０に設けられ、地面から離れる高さは２５ｃｍである。
【０１９５】
遮光カバー２０は外光のカバー体２２内への進入を阻止するため、画像撮像装置１５により撮像される画像の品質に干渉する恐れがある。例えば、日光照射が過度のとき、画像撮像装置１５の露光が過度になり、曇りの日又は夜間の光線が不足するとき、画像撮像装置１５は地面の実状に対応する画像を撮像することができない。そのため、カバー体２２内には光源２６が設けられて、画像撮像装置１５のために安定な光線を供給することにより、画像撮像装置１５は外部光線又は環境の影響を受けず、目標領域の画像を撮像して実際に地面の作業状況を反映することができる。
【０１９６】
好ましくは、画像撮像装置１５の地面から離れる高さは、光源２６の地面から離れる高さより低い。このように設置することにより、光源２６から発射される光は画像撮像装置１５に直射されて、画像撮像装置１５により撮像された画像の品質を保証することができる。
【０１９７】
具体的には、光源２６から発射される光の色温度範囲は４５００Ｋ−９０００Ｋであり、好ましくは、光源２６から発射される光の色温度範囲は５０００Ｋ−７５００Ｋであり、即ち、光源２６から発射される光は白色である。
好ましくは、光源２６はＬＥＤランプ又は蛍光灯から選択される。
【０１９８】
好ましくは、光源２６は主光源２６１を含み、主光源２６１はカバー体２２の頂部３０の中央領域に設けられている。具体的には、主光源２６１は２つ以上であり、主光源２６１は画像撮像装置１５を囲んで対称に設けられている。本実施例では、画像撮像装置１５は頂部３０の中心位置に設けられ、光源は８個であり、８つの光源は画像撮像装置１５を囲んで対称かつ円周に設けられている。
【０１９９】
図２２乃至図２４に示すように、異なる形状のいくつかのカバー体２２の頂部３０を有し、頂部３０の形状は多辺形である。カバー体２２内の光線を充分かつ均一にするため、さらに好ましくは、光源２６は補助光源２６２を含み、補助光源２６２はカバー体２２の頂部３０に近接するエッジ領域に設けられている。具体的には、多辺形を有する頂部３０は複数の角を有し、補助光源２６２は少なくとも１つの角に設けられている。
【０２００】
本発明において、補助光源２６２の“１つの角”の設置位置は広く理解すべきであり、多辺形のいずれか２つの隣接する辺からなる交点のみに限定されない。補助光源２６２の設置位置は頂部３０の多辺形の少なくとも１つの隅部であると理解すべきで、隅部は多辺形のいずれか２つの隣接する辺により形成された交点位置と該交点に近接する位置である。
【０２０１】
具体的には、図２２に示すように、カバー体２２の頂部３０は四角形であり、画像撮像装置１５は頂部３０の中心位置に設けられ、８つの光源２６１は画像撮像装置１５を囲んで対称に分布されている。カバー体２２内の各位置での光線が充分かつ均一になって暗部領域が発生しないことを保証するため、頂部３０の四角形の４つ角（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）にはそれぞれ補助光源２６２が設けられている。
【０２０２】
具体的には、図２３に示すように、カバー体２２の頂部３０は六角形であり、同様に、カバー体２２内の各位置での光線が充分かつ均一になって暗部領域が発生しないことを保証するため、頂部３０の六角形の画像撮像装置１５から離れている角（ｅ，ｆ）にはそれぞれ補助光源２６２が設けられている。
【０２０３】
具体的には、図２４に示すように、カバー体２２の頂部３０は三角形であり、同様に、カバー体２２内の各位置での光線が充分かつ均一になって暗部領域が発生しないことを保証するため、頂部３０の三角形の３つの角（ｇ，ｈ，ｉ）にはそれぞれ補助光源２６２が設けられ、さらに好ましくは、同時に頂部３０の三角形の３つの角に隣接する位置にはそれぞれ２つの補助光源２６２が設けられている。
【０２０４】
好ましくは、カバー体２２は内壁を有し、内壁には拡散反射層（図示せず）が設けられている。これにより、地面で反射して画像撮像装置１５に入射する光線がさらに均一になるため、画像撮像装置により撮像された画像がさらに実際的になり、肉眼で観察するような画像に近づく。拡散反射層の材料は特に限定されていないが、地面からカバー体２２の内壁に反射される光が拡散反射すればよい。具体的には、拡散反射層は内壁２２の単層の白紙又は白布に粘着されてもよい。
【０２０５】
好ましくは、遮光カバー２０はカバー体２２を囲んで設けられている柔軟部材（図示せず）をさらに含み、柔軟部材は地面に向かって延伸し、かつ地面に接触する。柔軟部材は外光がカバー体２２内に進入しないように完全に阻止し、これにより、画像撮像装置１５に対する干渉を回避し、同時に自動移動ロボット１が地面を移動する際に、小石等の障害物と接触しても順調に走行することを保証する。具体的には、柔軟部材の材料はゴム、布材又はナイロンであってもよい。
【０２０６】
主制御モジュール３１は画像撮像装置１５により撮像された画像の各項目情報を分析して、ファインダー領域の各部分の属性を判断し、例えば、それが作業領域又は非作業領域に属するか、又は作業済領域又は作業待ち領域に属するか否かを分析する。具体的に本実施例では、主制御モジュール３１は画像の各部分の色情報とテクスチャー情報を分析して、各部分の対応位置が作業領域の草地であるか否かを判断する。作業領域としては、草地の色は緑色で、かつテクスチャーは天然の不規則な図案である。非作業領域としては、土地地面又はセメント等の他の地面色が通常緑色ではなく、たとえ緑色であっても、通常は人工により加工された品物であるため、規則的なテクスチャーを有する。そのため、主制御モジュール３１はある部分の色が緑色でありかつテクスチャーが不規則であると識別すると、該部分は草地であると判断し、色が緑色ではなく又はテクスチャーが規則である場合、非草地であると判断する。
【０２０７】
各部分の属性を判断して得た後、主制御モジュール３１は自動移動ロボット１の走行方向をさらに制御することで、自動移動ロボット１を常に作業領域に位置させる。
【０２０８】
本発明による自動移動ロボット１は、遮光カバー２０のカバー体２２内に設けられている画像撮像装置１５が自動移動ロボット１の前方の画像を撮像することにより、カバー体２２は外光の画像撮像装置に対する影響を無くすことができる。カバー体２２内に設けられている光源２６は画像撮像装置１５のために安定で充分な光線を供給するため、画像撮像装置１５により撮像された画像はさらに鮮明で実際に目標領域の作業状況を反映する。主制御モジュール３１は色識別とテクスチャー分析に合わせて、目標領域の少なくとも一部が作業領域であるか否かを判断し、このように、作業システムは簡単に設置され、ユーザーフレンドリーであり、かつ作業領域の識別は正確で便利である。
【０２０９】
当業者は、本発明の遮光カバーの構造の他の形式への変化、自動移動ロボットの具体的構造の複数の形式への変化も想到することができるが、採用する技術的手段の主な技術的特徴が本発明と同一又は類似する場合、本発明の保護範囲内に属するべきである。
【０２１０】
以下、本発明の他の１つの実施例の自動作業システムを説明する。
【０２１１】
芝刈り機の作業過程において、カメラを設置していくつかの画像情報を取得し、これらの画像情報に基づいて草地と非草地を識別して走行経路を形成する。しかし、従来の芝刈り機は、1つの広角カメラを設置して撮像するため、撮像範囲が制限され、かつ画像の歪みが大きくなって、誤り判断が生じやすくなる。
【０２１２】
図２５乃至図２７は、それぞれ１つの実施例の自動移動ロボット、又は自動走行装置の外部構造及び視野範囲を示す図である。本実施例では、主に芝刈り機を自動走行装置として説明する。他の実施例では、他の自動走行装置、例えば、自動掃除機、ロボット等であってもよいと理解するべきである。
【０２１３】
該自動走行装置は、本体１００、走行装置２００、画像撮像装置３００、画像合成回路４００、及び制御装置５００を含む。走行装置２００と画像撮像装置３００は本体１００の上部に設けられ、画像合成回路４００と制御装置５００は本体１００の内部に位置する。
【０２１４】
芝刈り機の作業過程において、外部環境（特にいくつかの境界領域）を判断する必要があって、草地領域と非草地領域を識別することにより、直ちに走行方向を調整し、誤って草刈りを行う現象を防ぐ。１つのカメラの撮像範囲は特に有限であるが、広角カメラを用いて可視範囲を拡大する場合、カメラの有効な可視距離は縮小され、撮像された画像に歪みが発生して、誤り判断に至る。本実施例では、画像撮像装置３００は外部環境の画像情報の撮像に用いられるカメラ３０１を含み、これにより、広角カメラを採用する必要がなくなる。
【０２１５】
カメラ３０１の視覚と取り付け位置はその視線領域の大きさを決める。本実施例では、２つのカメラ３０１はそれぞれ前記本体の前方、かつ前記本体に対して両側に対称に位置する。画像に対して画像領域が草地領域であるか否かの識別判断を行うとき、カメラ３０１の視線領域を処理する。
【０２１６】
本実施例では、画像撮像装置３００は可動連結部材３２０をさらに含み、２つのカメラ３０１はそれぞれ可動連結部材３２０によって本体１００に連結され、可動連結部材３２０は２つのカメラ３０１の撮像角度の調整に用いられる。
【０２１７】
画像合成回路４００は２つのカメラ３０１により撮像された画像情報を重ね、カットして合成画像情報を形成する。具体的には、画像合成回路４００は転換モジュール４１０と合成モジュール４２０を含む。転換モジュール４１０は２つのカメラ３０１により撮像された画像情報をそれぞれ第１画像データと第２画像データに転換する。合成モジュール４２０はロジック演算によって第１画像データと第２画像データを重ね、かつ第１画像データ内の第２画像データと重なる信号、又は第２画像データ内の第１画像データと重なる画像データをカットする。前記合成画像は２つのカメラ３０１が合成してなるシームレス全画像である。
【０２１８】
ここで理解すべきことは、他の実施例では、画像撮像装置３００は複数のカメラを含んでもよく、画像合成回路４００は前記複数のカメラにより撮像された画像情報を重ね、カットして合成画像情報を形成することである。具体的には、複数のカメラにより撮像された画像情報をそれぞれ異なる画像データに転換する。ロジック演算によって前記異なる画像データを重ね、かつ重なった画像データをカットして合成画像情報に形成する。
【０２１９】
画像制御装置５００は前記合成画像情報により走行装置２００の走行方向を制御する。走行装置２００は駆動輪２１０と従動輪２２０を含み、制御装置５００は前記合成画像情報に基づいて駆動輪２１０の走行方向を制御し、駆動輪２１０は従動輪２２０の走行を連動する。
【０２２０】
具体的には、先ず、制御装置は前記画像合成情報の画像特徴を抽出し、通常、画像特徴は色特徴とテクスチャー特徴を含み、その後、前記合成画像情報の画像特徴と予め記憶された標準画像特徴の間の類似度を計算し、かつ類似度により外部環境の草地領域と非草地領域を識別し、最後に、識別結果により走行装置２００の走行方向を制御する。
【０２２１】
図２６に示すように、該自動走行装置の走行過程において、Ｉ領域が非草領域、ＩＩＩ領域が草地領域であると判断し、かつＩ領域とＩＩＩ領域の境界の前方が非草地領域であれば、右へ偏向する。ＩＩ領域が非草地領域で、ＩＶ領域が草地領域であると判断し、かつＩＩ領域とＩＶ領域の前方が非草地領域であれば、左へ偏向する。前方が草地領域であれば、直線で前へ進む。
【０２２２】
図２８は、他の１つの実施例における自動走行装置の構造模式図である。
【０２２３】
該自動走行装置は本体６００、駆動輪６１０、従動輪６２０、カメラ６３０、画像合成回路（図示せず）、制御装置（図示せず）、及び切断装置７００を含む。駆動輪６１０、従動輪６２０とカメラ６３０は本体１００の上部に設けられ、前記画像合成回路、制御装置と切断装置７００は本体６００の内部に位置する。
【０２２４】
他の実施例では、前記制御装置は該自動走行装置を充電ステーションに戻させて直ちに充電するように制御し、これにより、作業するとき、充分な電気エネルギーを有してサポートし、使用における信頼性を向上し、かつ自動走行装置を容易に管理することができる。
【０２２５】
他の実施例では、前記制御装置は切断装置７００の作業状態の制御にさらに用いられる。具体的に、該自動走行装置は草地領域で作業するとき、切断装置７００の作業を制御して、該自動走行装置が充電ステーションに戻る過程において、切断装置７００を制御して作業を停止させる。
【０２２６】
さらに、自動走行装置を提供し、本体と該本体に設けられている走行装置を含み、さらに画像撮像装置と制御装置を含む。該画像撮像装置は本体に設けられ、前記画像撮像装置は２つ以上のカメラを含んで、外部環境の画像情報の撮像に用いられており、該制御装置は、２つ以上のカメラにより撮像された画像情報をそれぞれ分析し、かつ分析結果を融合して前記走行装置の走行方向を制御する。
【０２２７】
具体的には、前記制御装置は２つ以上のカメラにより撮像された画像情報をそれぞれ分析し（即ち、合成画像情報に合成する必要がない）、かつ分析結果を融合する。ここで融合とは、異なる画像情報を分析して得た分析結果により共に前記走行装置の走行方向を制御することを意味する。
【０２２８】
前記自動走行装置は、２つ以上のカメラを取り付けて外部環境の画像情報を撮像し、その後、画像合成回路によって２つ以上のカメラにより取得された画像情報を重ね、カットして合成画像情報に形成し、即ち、広範囲の全体画像であり、又は制御装置が２つ以上のカメラにより撮像された画像情報を分析し、かつ分析結果を融合して前記走行装置の走行方向を制御し、これにより、広角カメラを使用する必要がなくなるため、画像歪みが生成しなくなり、誤り判断率が低くなる。
以下、本発明の他の１つの実施例の自動作業システムを説明する。
【０２２９】
自動移動ロボットは、例えば、インテリジェント芝刈り機が作業過程において、カメラを設置していくつかの画像情報を取得し、かつ該画像情報に基づいて前方の植生が切断と修繕すべき対象であるか否かを判断する。当然のことながら、植生が環境の影響（例えば、光照射、反射等）により色差を生成するとき、カメラにより撮像された画像情報はもとの実際の色からずれることにより、芝刈り機が植生を誤り判断する現象に至る。
【０２３０】
図２９と図３０は、それぞれ１つの実施例におけるインテリジェント芝刈り機の構造模式図と外部結果を示す図である。
【０２３１】
該インテリジェント芝刈り機は、本体１００、標準色彩部２００、画像撮像装置３００、画像校正装置４０１、及び制御装置５００を含む。標準色彩部２００は画像撮像装置３００の撮像視域範囲内に位置し、画像校正装置４０１は制御装置５００に接続される。
【０２３２】
インテリジェント芝刈り機が作業する過程で、外部環境の物体が目標植生でないときも誤って切断する現象を回避するため、外部環境の物体を識別する必要がある。本実施例では、標準色彩部２００は画像撮像装置３００の視域内に設けられ、画像撮像装置３００は本体１００に設けられて、外部環境の画像情報の撮像に用いられる。
【０２３３】
外部環境の物体が光照射、反射、拡散等の影響により色差が発生し、標準色彩部２００により画像形成された色にも、元の色から離れた偏差値が発生し、該偏差値は外部環境における全体の色ずれを示している。
【０２３４】
本実施例では、標準色彩部２００は白色、又は赤緑青の三等分の標準色パネル２００である。図３０に示すように、標準色パネル２００は画像撮像装置３００の撮像視域中央の上方に位置する。ここで理解すべきことは、他の実施例では、標準色彩部２００は画像撮像装置３００の撮像視域の中央に位置してもよいことである。
【０２３５】
画像校正装置４０１は、画像撮像装置３００により取得された標準色彩部２００の画像情報と、記憶された標準色彩データとを比較し、画像撮像装置３００により外部環境の画像情報を撮像するときに生成する色彩偏差値を取得し、前記色彩偏差値により前記外部環境の画像情報に対してカラー補正を行う。具体的には、前記画像情報のＲＧＢチャンネルのゲインを調整することにより、画像情報の色を還元することができる。
【０２３６】
制御装置５００は色校正後の外部環境の画像情報に基づいて前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御する。外部環境の物体が目標植生である場合、元の方向を維持して継続作業を行うように、前記インテリジェント芝刈り機を制御する。外部環境の物体が目標植生ではない場合、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御する。
【０２３７】
外部環境の物体が目標植生ではないとき、２つ可能性が存在する。１つの可能性は、インテリジェント芝刈り機の前方が芝生周囲の灌木又は石塊の障害物であるが、芝刈り機が全体芝生の草刈り作業が終わってない場合である。他の可能性は、インテリジェント芝刈り機が芝生の角に到達して、全体芝生の草刈り作業をすでに終わっている場合である。このような前者の可能性であるとき、前記インテリジェント芝刈り機の方向調整を制御して、継続して作業させ、後者の可能性であるとき、前記インテリジェント芝刈り機を制御して作業を停止させる。該２つの可能性における判断は、具体的な実施例でインテリジェント芝刈り機の作業時間と一定の関係を有する。
【０２３８】
具体的には、制御装置５００は判断モジュール５１０と主制御モジュール５２０を含む。判断モジュール５１０は前記画像情報に基づいて前記外部環境の物体が目標植生であるか否かを判断する。主制御モジュール５２０は前記判断モジュールの判断結果に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御する。
【０２３９】
画像情報の色の還元は非常に重要である。例えば、芝生の草が本来では目標植生であるが、太陽光の照射により、いくつかの位置の草色がその元の色からずれており、これにより、判断モジュール５１０の判断結果は影響されやすくなり、これらの位置の草も目標植生ではないと誤って判断される可能性があって、刈り漏れが発生する。同じ理由で、芝生に石塊を用いて敷設された道が設けられている場合、周辺の植生の反射作用により、石塊の色も非常に草色に近接して、色の還元を行わないとき、該石塊は目標植生として誤って判断される可能性がある。
【０２４０】
図３１に示すように、本実施例では、判断モジュール５１０は、特徴抽出ユニット５１２、計算ユニット５１４、判断ユニット５１６を含む。
【０２４１】
特徴抽出ユニット５１２は前記画像情報の画像特徴の抽出に用いられ、通常画像特徴は色特徴とテクスチャー特徴を含む。計算ユニット５１４は特徴抽出ユニット５１２に接続されて、前記画像情報の画像特徴と標準画像特徴の間の類似度を計算することに用いられる。類似度を計算するとき、通常はマハラノビス距離又はユークリッド距離計算方法を用いる。判断ユニット５１６は計算ユニット５１４に接続されて、前記類似度が類似閾値より小さくないか否かを判断し、もし、小さくないときは、前記外部環境の物体が目標植生であり、もし、小さいときは、前記外部環境の物体が目標植生ではない。
【０２４２】
他の実施例では、該インテリジェント芝刈り機は制御装置５００に接続される警報装置をさらに含んでもよい。前記警報装置は制御装置５００が該インテリジェント芝刈り機を制御して作業を停止又は方向を調整して継続して作業させるとき、警報情報を発する。これにより、作業員が直ちに知ることができて、使用における信頼性を向上させる。該警報装置は音響警報情報、ランプによる警報情報又は音響光学警報情報を発することで、作業員が直接容易に知ることができる。
【０２４３】
ここで理解すべきことは、他の実施例では、前記制御装置５００は該インテリジェント芝刈り機を制御して作業を停止させた後、該インテリジェント芝刈り機を充電ステーションに戻して直ちに充電するように制御し、これにより、作業するとき、充分な電気エネルギーを有してサポートし、使用における信頼性を向上し、かつインテリジェント芝刈り機を容易に管理することができる。
【０２４４】
図３２は、１つの実施例におけるインテリジェント芝刈り機の制御方法のフローチャートである。
【０２４５】
ステップＳ１１０では、外部環境の画像情報を撮像する。
【０２４６】
ステップＳ１２０では、インテリジェント芝刈り機の外部環境の色偏差値を取得する。
外部環境において、光照射、反射、拡散等の影響により色差が発生し、標準色彩部により画像形成された色にも、元の色から離れた偏差値が発生し、該偏差値は外部環境における全体の色ずれを示している。
【０２４７】
本実施例では、ステップＳ１２０は具体的に、
白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルを提供するステップと、
白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルを撮像するステップと、
前記白色又は赤緑青の三等分の標準色パネルの画像情報と記録された標準色を対比して、色偏差値を取得するステップと、を含む。
【０２４８】
ステップＳ１３０では、前記色偏差値に基づいて前記画像情報に対してカラー補正を行う。
【０２４９】
本実施例では、該ステップは具体的に、前記色偏差値に基づいて前記画像情報のＲＧＢチャンネルのゲインを調整する。
ステップＳ１４０では、色校正後の外部環境の画像情報に基づいて、前記インテリジェント芝刈り機の作業状態を制御する。
外部環境の物体が目標植生である場合、元の方向を維持して継続して作業するように、前記インテリジェント芝刈り機を制御する。外部環境の物体が目標植生ではない場合、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御する。
【０２５０】
外部環境の物体が目標植生ではないとき、２つ可能性が存在する。１つの可能性としては、インテリジェント芝刈り機の前方が芝生周囲の灌木又は芝生中央の石塊の障害物であるが、芝刈り機が全体芝生の草刈り作業が終わってない場合である。他の１つの可能性としては、インテリジェント芝刈り機が芝生の角に到達して、全体芝生の草刈り作業をすでに終わっている場合である。このような前者の可能性であるとき、前記インテリジェント芝刈り機の方向調整を制御して、継続して作業させ、後者の可能性であるとき、前記インテリジェント芝刈り機を制御して作業を停止させる。該２つの可能性における判断は、具体的な実施例でインテリジェント芝刈り機の作業時間と一定の関係を有する。
【０２５１】
本実施例では、ステップＳ１４０は具体的に、
前記画像情報の画像特徴を抽出するステップと、
前記画像情報の画像特徴と標準画像特徴の間の類似度を計算するステップと、
前記類似度が類似閾値より小さくないか否かを判断し、小さくないときは、外部環境の物体が目標植生であり、元の方向を維持して継続して作業するように、前記インテリジェント芝刈り機を制御しており、小さいときは、外部環境の物体が目標植生ではなく、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御するステップと、を含む。
【０２５２】
他の実施例では、外部環境の物体が目標植生であると判断したとき、作業を停止又は方向を調整して継続して作業するように、インテリジェント芝刈り機を制御するステップを行った後、警報情報を発するステップをさらに含む。これにより、作業員が直ちに知ることができて、使用における信頼性を向上させる。該警報装置は音響警報情報、ランプによる警報情報又は音響光学警報情報を発することで、作業員が直接容易に知ることができる。
【０２５３】
ここで理解すべきことは、他の実施例では、外部環境が目標植生ではないと判断したとき、作業を停止するように、前記インテリジェント芝刈り機を制御するステップを行った後、該インテリジェント芝刈り機を充電ステーションに戻させて直ちに充電するように制御するステップをさらに含み、これにより、作業するとき、充分な電気エネルギーを有してサポートし、使用における信頼性を向上し、かつインテリジェント芝刈り機を容易に管理することができることである。
【０２５４】
前記インテリジェント芝刈り機とその制御方法は標準色彩部を設けて、インテリジェント芝刈り機の外部環境の色偏差値を取得し、これにより、画像撮像ユニットにより撮像された画像情報が前記色偏差値により色校正を行い、色校正された後の画像情報はその元の実際の色からずれが発生しないため、効果的に植生の誤り判断を低減させる。
【０２５５】
１  自動移動ロボット
４  停止ステーション
５  作業領域
６  境界
７  非作業領域
３１  コントローラ
１１  ケーシング
１３  車輪セット
１５  画像撮像装置
１７  駆動モジュール
１９  作業モジュール
２１  発光装置
２３  照射領域
ＡＢＣＤ  ファインダー範囲
ＥＦ  投射線
３３  エネルギーモジュール
３５  地面類型識別モジュール
３７  駆動制御部
２９  遮蔽板
３１  主制御モジュール
３１０  画像ブロック抽出ユニット
３１１  画像ブロックプレ処理ユニット
３１２  色調特徴抽出ユニット
３１３  周波数領域特徴抽出ユニット
３１４  ＨＡＡＲ−ＬＩＫＥ特徴抽出ユニット
３１６  草地識別ユニット
３１７  マトリックス統計特徴抽出ユニット
３１８  局部特徴演算子抽出ユニット
３１９  色チャンネル特徴抽出ユニット
７１  孤島
１３１  左車輪
１３２  右車輪
１３３  補助車輪
２０  遮光カバー
２２  カバー体
２６  光源
３０  頂部
３２  開口
２６１  主光源
２６２  補助光源
１００  本体
２００  走行装置
３００  画像撮像装置
４００  画像合成回路
５００  制御装置
３０１  カメラ
３２０  可動連結部材
４１０  転換モジュール
４２０  合成モジュール
２１０  駆動輪
２２０  従動輪
６００  本体
６１０  駆動輪
６２０  従動輪
６３０  カメラ
７００  切断装置
２００  標準色彩部
４０１  画像校正装置
５１０  判断モジュール
５２０  主制御モジュール
５１  特徴抽出ユニット
５１４  計算ユニット
５１６  判断ユニット
【図１】
2017535279.tif 000011
【図２】
2017535279.tif 000012
【図３】
2017535279.tif 000013
【図４】
2017535279.tif 000014
【図５】
2017535279.tif 000015
【図６】
2017535279.tif 000016
【図７】
2017535279.tif 000017
【図８】
2017535279.tif 000018
【図９】
2017535279.tif 000019
【図１０】
2017535279.tif 000020
【図１１】
2017535279.tif 000021
【図１２】
2017535279.tif 000022
【図１３】
2017535279.tif 000023
【図１４】
2017535279.tif 000024
【図１５】
2017535279.tif 000025
【図１６】
2017535279.tif 000026
【図１７】
2017535279.tif 000027
【図１８】
2017535279.tif 000028
【図１９】
2017535279.tif 000029
【図２０】
2017535279.tif 000030
【図２１】
2017535279.tif 000031
【図２２】
2017535279.tif 000032
【図２３】
2017535279.tif 000033
【図２４】
2017535279.tif 000034
【図２５】
2017535279.tif 000035
【図２６】
2017535279.tif 000036
【図２７】
2017535279.tif 000037
【図２８】
2017535279.tif 000038
【図２９】
2017535279.tif 000039
【図３０】
2017535279.tif 000040
【図３１】
2017535279.tif 000041
【図３２】
2017535279.tif 000042
【国際調査報告】
2017535279.tif 000043
2017535279.tif 000044
2017535279.tif 000045
2017535279.tif 000046