(57)【要約】  屋内環境で動作する移動ロボットの地図作成方法およびこの方法を使用する移動ロボットである。この方法は以下のステップを含む：Ｓ１：現在点と基準点で撮影された天井画像に基づいて基準点に対する現在点のオイラー角を取得する：Ｓ２：オイラー角のロール角θｙが所定値よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、現在点の地図データを保存し、そうでなければ、現在点の地図データを保存せずに放棄する；Ｓ３：移動ロボットは、所定の時間でまたは所定の距離を移動した後に、ステップＳ１に戻る；Ｓ４：作業領域内の地図作成が完了するまで、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返す。この方法は、移動ロボットが作業面で偏向しているかどうかを効果的に判断して、移動ロボットが偏向したときにエラーのある地図データを削除することによって、移動ロボットの地図作成精度を向上させることができる。
2020530153.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
屋内環境で動作する移動ロボットの地図作成方法であって、
Ｓ１：現在点と基準点で撮影された天井画像に基づいて、基準点に対する現在点のオイラー角を取得するステップと、
Ｓ２：オイラー角のロール角θｙが所定値よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、現在点の地図データを保存し、そうでなければ、現在点の地図データを保存せずに放棄するステップと、
Ｓ３：移動ロボットは、所定の時間でまたは所定の距離を移動した後に、ステップＳ１に戻るステップと、
Ｓ４：作業領域内の地図作成が完了するまで、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返すステップと、
を含み、
前記現在点は移動ロボットの現在の位置であり、前記基準点は移動ロボットが地図データを保存する位置である移動ロボットの地図作成方法。
【請求項２】
前記ステップＳ１は、
Ｓ１１：移動ロボットのカメラによる基準点と現在点での天井画像を取得するサブステップと、
Ｓ１２：画像マッチングアルゴリズムに従って、基準点と現在点でのカメラの基本行列Ｆを算出するサブステップと、
Ｓ１３：基本行列Ｆとカメラの内部パラメータ行列Ｋに基づいて、固有行列Ｅを取得するサブステップと、
Ｓ１４：固有行列Ｅに対して特異値分解を実行して回転行列Ｒを取得するサブステップと、
Ｓ１５：回転行列Ｒに基づいて、基準点に対する現在点での移動ロボットのオイラー角を算出するサブステップと、
を含む、請求項１に記載の移動ロボットの地図作成方法。
【請求項３】
前記所定値の角度範囲は５°〜１０°である請求項１に記載の移動ロボットの地図作成方法。
【請求項４】
前記移動ロボットが地図作成を開始する基準点は、前記移動ロボットが作業を開始する位置または充電台の位置である、請求項１に記載の移動ロボットの地図作成方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の地図作成方法を採用する移動ロボットであって、
天井画像および周囲環境画像を撮影するためのパノラマカメラと、
オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するための制御モジュールと、
を含む、移動ロボット。
【請求項６】
請求項１から４のいずれか１項に記載の地図作成方法を採用する移動ロボットであって、
天井画像を撮影するためのカメラと、
周辺環境情報を取得するためのライダーと、
オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するための制御モジュールと、
を含む、移動ロボット。
【請求項７】
屋内環境で動作する移動ロボットの地図作成方法であって、
Ｓ１：現在点と基準点で撮影された天井画像に基づいて、基準点に対する現在点のオイラー角を取得するステップと、
Ｓ２：オイラー角のロール角θｙが所定値よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、現在点の地図データを保存し、そうでなければ、現在点の地図データを保存せずに放棄するステップと、
Ｓ３：移動ロボットは、所定の時間でまたは所定の距離を移動した後に、ステップＳ１に戻るステップと、
Ｓ４：作業領域内の地図作成が完了するまで、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返すステップと、
を含み、
前記現在点は移動ロボットの現在の位置であり、前記基準点は移動ロボットが地図データを保存する位置であり、
前記ステップＳ１は、
Ｓ１１：移動ロボットのカメラによる基準点と現在点での天井画像を取得するサブステップと、
Ｓ１２：画像マッチングアルゴリズムに従って、基準点と現在点でのカメラの基本行列Ｆを算出するサブステップと、
Ｓ１３：基本行列Ｆとカメラの内部パラメータ行列Ｋに基づいて、固有行列Ｅを取得するサブステップと、
Ｓ１４：固有行列Ｅに対して特異値分解を実行して回転行列Ｒを取得するサブステップと、
Ｓ１５：回転行列Ｒに基づいて、基準点に対する現在点での移動ロボットのオイラー角を算出するサブステップと、
を含み、
ステップＳ２において、ポイントマッチングを使用し、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムに従って、基本行列を算出するステップは、（１）２つの画像の特徴点セットを自動的に抽出し、初期マッチングペアセットを確立し、（２）ＲＡＮＳＡＣによって間違ったマッチングペアを除去し、（３）最大の一致点セットによって基本行列を再推定することを含み、
前記ステップ（２）は、ａ）現在のサンプリングにより決定される基本行列Ｆとその一致点セットＳ（Ｆ）を算出し、ｂ）現在の一致点セットが元の一致点セットよりも大きい場合、現在の一致点セットＳ（Ｆ）および対応する基本行列Ｆを維持して元の一致点セットおよび対応する基本行列を削除し、ｃ）適応アルゴリズムに従ってサンプリングプロセスを終了させて、最大の一致点セットを取得し、最大の一致点セットのマッチングペアは、正しいマッチングペアであることを含み、
ステップＳ３において、固有行列Ｅと基本行列Ｆの関係は、Ｅ＝ＫＴＦＫであり、ここで、Ｋは内部パラメータ行列であり、内部パラメータ行列はカメラのキャリブレーションで取得される移動ロボットの地図作成方法。
【請求項８】
パノラマカメラ、センサーモジュール、清掃モジュール、制御モジュール、通信モジュール、駆動モジュール、および電源モジュールを含む、請求項７に記載の地図作成方法による移動ロボットであって、
前記パノラマカメラは、前記移動ロボットの上部に設置され、天井画像と進行方向の環境画像を撮影できるように前記移動ロボットの進行方向に向かって傾斜し、関連する画像を制御モジュールに送信するために用いられ、
前記制御モジュールは、オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するために用いられ、
前記センサーモジュールは、前記移動ロボットが障害物に遭遇したか、異常に動作しているかを検出するために用いられ、
前記清掃モジュールは、ミッド清掃、サイド清掃、ファン清掃を含む清掃動作を実行するために用いられ、
前記制御モジュールは、パノラマカメラで撮影された天井画像に基づいてオイラー角を算出して環境画像に基づいて地図データを生成すると同時に、センサーモジュールの関連情報に基づいて関連する動作を実行するように前記移動ロボットを制御するために用いられ、
前記通信モジュールは、外部指示を受信して、前記移動ロボットの地図情報および／または作業状況情報をユーザー端末に送信するために用いられ、
前記駆動モジュールは、左右の駆動輪とユニバーサルホイールであり、左右の駆動輪は、制御モジュールの指示に従って、前記移動ロボットが作業面上を移動するように駆動し、
前記電源モジュールは、充電式バッテリであり、前記移動ロボットの作動にパワーを供給するために用いられる移動ロボット。
【請求項９】
カメラ、ライダー、センサーモジュール、清掃モジュール、制御モジュール、通信モジュール、駆動モジュール、および電源モジュールを含む、請求項７に記載の地図作成方法による移動ロボットであって、
前記カメラは、天井画像を撮影するために用いられ、
前記ライダーは、周囲環境情報を取得するために用いられ、
前記制御モジュールは、オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するために用いられ、
前記センサーモジュールは、前記移動ロボットが障害物に遭遇したか、異常に動作しているかを検出するために用いられ、
前記清掃モジュールは、ミッド清掃、サイド清掃、ファン清掃を含む清掃動作を実行するために用いられ、
前記通信モジュールは、外部指示を受信して、前記移動ロボットの地図情報および／または作業状況情報をユーザー端末に送信するために用いられ、
前記駆動モジュールは、左右の駆動輪とユニバーサルホイールであり、左右の駆動輪は、制御モジュールの指示に従って、前記移動ロボットが作業面上を移動するように駆動し、
前記電源モジュールは、充電式バッテリであり、前記移動ロボットの作動にパワーを供給するために用いられる移動ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動ロボットの分野に属し、特に、屋内移動ロボットの地図作成方法およびこの方法を使用する移動ロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動ロボット産業の技術の発展により、既存の屋内移動ロボット（掃除ロボットや空気清浄ロボットなど）には、常に地図作成機能を備える。ただし、移動ロボットの作業中に事故（子供やペットに衝突するなど）や不均一な作業面などの原因で、移動ロボットは、作業面上でオフセットしたり、回転したりして、センサーにより取得される周辺環境情報が不正確となり、作成された地図データに誤差が生じることがある。その結果、移動ロボットの位置決めとナビゲーションに影響を与え、移動ロボットの作業効率が低下し、ひいては移動ロボットが作業不能となってしまう。
【０００３】
したがって、上記の問題を解決できる地図作成方法を提供する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的の１つは、背景技術における欠陥を克服するように、地図データの誤差を低減するための地図作成方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
屋内環境で動作する移動ロボットの地図作成方法であって、以下のステップを含む：Ｓ１：現在点と基準点で撮影された天井画像に基づいて、基準点に対する現在点のオイラー角を取得する；Ｓ２：オイラー角のロール角θｙが所定値よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、現在点の地図データを保存し、そうでなければ、現在点の地図データを保存せずに放棄する；Ｓ３：移動ロボットは、所定の時間でまたは所定の距離を移動した後に、ステップＳ１に戻る；Ｓ４：作業領域内の地図作成が完了するまで、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返す。ここで、前記現在点は移動ロボットの現在の位置であり、前記基準点は移動ロボットが地図データを保存する位置である。
【０００６】
さらに、前記ステップＳ１は、以下のサブステップを含む：Ｓ１１：移動ロボットのカメラによる基準点と現在点での天井画像を取得する；Ｓ１２：画像マッチングアルゴリズムに従って、基準点と現在点でのカメラの基本行列Ｆを算出する；Ｓ１３：基本行列Ｆとカメラの内部パラメータ行列Ｋに基づいて、固有行列Ｅを取得する；Ｓ１４：固有行列Ｅに対して特異値分解を実行して回転行列Ｒを取得する；Ｓ１５：回転行列Ｒに基づいて、基準点に対する現在点での移動ロボットのオイラー角を算出する。
【０００７】
好ましくは、本発明の一実施形態では、前記所定値の角度範囲は５°〜１０°である。
【０００８】
好ましくは、前記移動ロボットが地図作成を開始する基準点は、前記移動ロボットが作業を開始する位置または充電台の位置である。
【０００９】
本発明の二つ目の目的は、背景技術における欠陥を克服するように、地図データの誤差を低減できる移動ロボットを提供することである。以下の解決手段を提供する：
【００１０】
解決手段一：上記地図作成方法を採用する移動ロボットであって、天井画像および周囲環境画像を撮影するためのパノラマカメラと、オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するための制御モジュールと、を含む。
【００１１】
解決手段二：地図作成方法を採用する移動ロボットであって、天井画像を撮影するためのカメラと、周辺環境情報を取得するためのライダーと、オイラー角を計算して、周囲環境画像を地図データに変換するための制御モジュールと、を含む。
【００１２】
従来技術と比べて、本発明に係る解決手段は、移動ロボットが作業面で偏向しているかどうかを効果的に判断して、移動ロボットが偏向したときにエラーのある地図データを削除することによって、移動ロボットの地図作成精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明の実施形態に係る技術的解決手段をより明確に説明するために、実施形態で使用される図面を以下に簡単に説明する。明らかなように、以下に説明される図面は、本発明のいくつかの実施形態であり、当業者にとって、創造的な労力なしに、これらの図面に基づいて他の図面を取得することも可能である。
【図１】本発明に係る移動ロボットの地図作成方法のフローチャートである。
【図２】本発明において基準点に対する移動ロボットの現在点のオイラー角を取得するフローチャートである。
【図３】本発明に係る移動ロボットが位置する屋内環境の概略図である。
【図４】本発明に係る移動ロボットが世界座標系でのオイラー角表現である。
【図５】本発明の好ましい実施例に係る移動ロボットのブロック構成図である。
【図６】本発明の他の実施例に係る移動ロボットのブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、図面および実施例を参照して本発明の技術的解決手段を明確かつ完全に説明する。明らかなように、ここで説明される実施例は、本発明の一部の実施例に過ぎず、すべての実施例ではない。当業者により、本発明で説明される実施例に基づいて、創造的な努力なしに取得される他のすべての実施例は、本発明の特許請求の範囲によって定義される保護範囲に属すべきである。
【００１５】
実施例１
【００１６】
本実施例に係る移動ロボットは、掃除ロボットを例に説明される。本発明に係る移動ロボットは、室内空気浄化ロボットまたは室内監視ロボットでもよい。
【００１７】
図５に示すように、本実施例に係る移動ロボットは、パノラマカメラ、センサーモジュール、清掃モジュール、制御モジュール、通信モジュール、駆動モジュール、および電源モジュールを含む。矢印方向は、データまたは指示の送信方向を表す。パノラマカメラは、移動ロボットの上部に設置され、天井画像と進行方向の環境画像を同時に撮影できるように移動ロボットの進行方向に向かって傾斜することが好ましい。これによって、関連する画像を制御モジュールに送信することができる。センサーモジュールは、本実施例では、赤外線センサー、超音波センサー、ホールセンサー、衝突センサーなどの地上検査器具または壁上検査器具であり、移動ロボットが障害物に遭遇したか、異常に動作しているかを検出するために使用される。清掃モジュールは、ミッド清掃、サイド清掃、ファン清掃などの清掃動作を実行するために使用される。制御このモジュールは、パノラマカメラで撮影された天井画像に基づいてオイラー角を算出して環境画像に基づいて地図データを生成するとともに、センサーモジュールの関連情報に基づいて移動ロボットの関連動作を制御するために使用される。通信モジュールは、（リモートコントローラや携帯電話からの）外部指示を受信して、移動ロボットの地図情報および／または作業状況情報をユーザー端末に送信するために使用される。駆動モジュールは、左右の駆動輪とユニバーサルホイールである。左右の駆動輪は、制御モジュールの指示に従って、移動ロボットが作業面上を移動するように駆動する。電源モジュールは、充電式バッテリであり、移動ロボットの作動に電力を供給するために使用される。
【００１８】
図１に示すように、本発明の実施例に係る移動ロボットの地図作成方法のフローチャートであり、以下で詳細に説明する。
【００１９】
ステップＳ１を開始する前に、移動ロボットは、基準点を決定して、この点で地図を作成する。本実施例において、移動ロボットが作業開始位置（一般に充電台の位置）にある時、一般的に、移動ロボットが正常に動作する（すなわち左右の駆動輪の接続線が作業面に平行する）状態にあると考えられる。パノラマカメラは、作業開始位置で天井画像を撮影して制御モジュールに送信するとともに、パノラマカメラにより撮影された周囲環境画像を制御モジュールに送信する。制御モジュールは、作業開始位置における天井画像を維持しながら、周囲環境画像を処理して、地図データを取得して保存する。
【００２０】
Ｓ１：現在点および基準点で撮影された天井画像に基づいて、基準点に対する現在点のオイラー角を取得する。
【００２１】
移動ロボットが一定の期間でまたは一定の距離を作動していた後、パノラマカメラは再度に、天井画像を撮影して制御モジュールに送信する。制御モジュールは、現在点で撮影された天井画像と、保存されておいた基準点で撮影された天井画像に基づいて、基準点に対する現在点のオイラー角を算出する。
【００２２】
図２に示すように、本実施例に係る基準点に対する現在点での移動ロボットのオイラー角を計算する過程は、以下の通りである：
【００２３】
Ｓ１１：移動ロボットのカメラによる基準点と現在点での天井画像を取得する。
【００２４】
Ｓ１２：画像マッチングアルゴリズムに従って、基準点と現在点でのカメラの基本行列Ｆを算出する。
【００２５】
本実施例では、ポイントマッチングを使用して、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムに従って、基本行列Ｆを計算する；（１）、２つの画像の特徴点セットを自動的に抽出し、最初の「マッチングペアセット」を確立する；（２）、ＲＡＮＳＡＣによって間違ったマッチングペアを除去する：a）、現在のサンプリングで決定された基本行列Ｆおよびその一致点セットＳ（Ｆ）を計算する；ｂ）、現在の一致点セットが元の一致点セットよりも大きい場合、現在の一致点セットＳ（Ｆ）および対応する基本行列Ｆを維持して、元の一致点セットおよび対応する基本行列を削除する；ｃ）、適応アルゴリズムに従って、サンプリングプロセスを終了させて、最大の一致点セットを取得し、最大の一致点セットにおけるマッチングペア（内部点）が正しいマッチングペアであることを含み；（３）、最大の一致点セット（つまり、正しいマッチングペア）によって基本行列を再推定する。
【００２６】
Ｓ１３：基本行列Ｆとカメラ内部パラメータ行列Ｋに基づいて、固有行列Ｅを取得する。
【００２７】
固有行列Ｅと基本行列Ｆとの関係は、次の式のとおりである。Ｅ＝ＫＴＦＫ。ここで、Ｋは、内部パラメータ行列であり、内部パラメータ行列は、カメラのキャリブレーションで取得される。
【００２８】
Ｓ１４：固有行列Ｅに対して特異値分解を実行して、回転行列Ｒを取得する。
【００２９】
固有行列Ｅは、回転行列と平行移動ベクトルｔで構成される。実際のデータを解くとき、固有行列によって分解される回転行列は通常不正確であるため、特異値分解（ＳＶＤ）によって固有行列Ｅから正確な回転行列と平行移動ベクトルを分解する必要がある。実際のデータの回転行列をＲとし、Ｒを２つの直交行列ＵとＶに分解し、Ｄを行列Ｒの特異値とすると、式Ｒ＝ＵＤＶＴ
【００３０】
Ｓ１５：回転行列Ｒに基づいて、基準点に対する現在点での移動ロボットのオイラー角を算出する。
【００３１】
Ｄを単位行列Ｉとすると、正確な回転行列Ｒ「＝ＵＩＶＴを取得し、正確な回転行列Ｒ」を以下のように設定する：
【数１】
2020530153.tif 000003
【００３２】
図４に示すように、世界座標系における座標軸で表される移動ロボットである。黒い三角形の方向は移動ロボットの初期移動方向である。ｘｙ平面は作業面（地面）に平行で、ｚ軸は作業面に垂直である。ここで、θｘはｘ軸を周りに回転する角（ピッチ角）であり、θｙはｙ軸を周りに回転する角（ロール角）であり、θｚはｚ軸を周りに回転する角（ヨー角）である。
【００３３】
回転行列の式に従って、三角関数を使用してオイラー角の値を算出することができる。
【数２】
2020530153.tif 000004
【００３４】
Ｓ２：オイラー角のロール角θｙが所定値よりも小さいかどうかを判断し、そうであれば、現在点の地図データを保存し、そうでなければ、現在点の地図データを保存せずに放棄する。
【００３５】
θｘがゼロでない場合は、移動ロボットがｘ軸上で回転したことを示す。例えば、移動ロボットが床からカーペットに移動する（カーペット自体が厚さを有するため）が、移動ロボットのパノラマカメラの撮影角度には影響せず、パノラマカメラにより取得された環境画像情報が完全であり、環境画像情報に基づいて作成された地図が正確である。θｙがゼロでない場合は、移動ロボットがｙ軸に沿って回転したことを示す。この時点では、パノラマカメラが偏向し、偏向角度が所定値より大きい場合、取得された左側または右側の環境画像情報が不完全であるため、この環境画像に基づいて作成された地図が不正確である。本実施例の所定値は、１０°未満でなければならなく、好ましくは５°未満である。θｚがゼロでない場合は、移動ロボットがｚ軸方向で回転したことを示す。パノラマカメラの撮影角度には影響がないため、環境画像情報に基づいて作成された地図データは正確である。基準点に対する現在点での移動ロボットの偏向角θｙが所定値（５°〜１０°）より小さい場合は、移動ロボットがまだ作業面上にあると見なされる。このとき、現在点をキーポイントとして環境画像を取得して、地図を作成するために制御モジュールに送信する。本実施例では、回転角θｙが所定値よりも小さい現在点を基準点として保存してもよい。基準点に対する現在点での移動ロボットの偏向角θｙが所定値（５°〜１０°）より大きい場合は、移動ロボットが既に作業面から逸脱していると考えられる。このとき、現在点をキーポイントとせずに放棄し、環境画像も制御モジュールに送信せずに放棄する。
【００３６】
Ｓ３：移動ロボットが所定の時間でまたは所定の距離を移動した後、ステップＳ１に戻る。
【００３７】
Ｓ４：作業領域での地図の作成が完了するまで、ステップＳ１〜Ｓ３を繰り返す。
【００３８】
ここで、上記現在点は移動ロボットの現在の所在位置であり、上記基準点は移動ロボットが地図データを保存する位置である。
【００３９】
図３に示すように、本実施例に係る移動ロボットの作業環境の概略図であり、この環境には階段１と２が含まれる。移動ロボットは点Ｏで作業を開始し、パノラマカメラで点Ｏの天井画像を取得して保存し、それと同時に、点Ｏで取得した環境画像を制御モジュールに送信して、処理によって地図データを取得して保存する。
【００４０】
移動ロボットが点Ａ、つまり階段１の傾斜面に到着する場合、点Ａでの天井画像と保存されておいた点Ｏの天井画像から、点Ｏに対する点Ａのオイラー角を算出し、点Ｏに対する点Ａのオイラー角は次のとおりである：θｘ≠０、θｙ≠０、θｚ≠０。ロール角θｙが所定値（５°〜１０°）より大きいため、点Ａで取得された環境図面を地図データ作成のために制御モジュールに送信しない。同様に、移動ロボットが階段２の傾斜面の点Ｄに位置する場合、算出された点Ｏに対する点Ｄでのオイラー角のロール角θｙも所定値（５°〜１０°）よりも大きいため、点Ｄで取得された環境画像を地図データ作成のために制御モジュールに送信しない。
【００４１】
移動ロボットが点Ｂ、点Ｅに到着する場合、つまり階段１または階段２の水平面に到着する場合、点ＢとＥの天井画像と保存されておいた点Ｏの天井画像から、点Ｏに対する点Ｂと点Ｅのオイラー角を算出することによって、点Ｏに対する点Ｂと点Ｅでのオイラー角を取得することができる。このオイラー角は次のとおりである：θｘ≠０、θｙ＝０、θｚ≠０。ロール角θｙがゼロであり、所定値（５°〜１０°）より小さいであるため、点Ｂと点Ｅで取得された環境画像を地図データ作成のために制御モジュールに送信する。
【００４２】
移動ロボットが点Ｃに到着する場合、点Ｃでの天井画像と保存されておいた点Ｏでの天井画像から、点Ｏに対する点Ｃのオイラー角を算出することによって、点Ｏに対する点Ｃのオイラー角を取得することができる。このオイラー角は次のとおりである：θｘ＝０、θｙ＝０、θｚ≠０。ロール角θｙがゼロであり、所定値（５°〜１０°）より小さいため、点Ｃで取得した環境画像を地図データ作成のために制御モジュールに送信する。
【００４３】
実施例２
【００４４】
図６に示すように、本実施例は、上述の地図作成方法を実現する他の移動ロボットを開示しており、本実施例に係る移動ロボットは、基本的に実施例１と同じであるが、パノラマカメラの代わりに、一般的なカメラとライダーで、本実施例のパノラマカメラ機能を実現するという相違点がある。ここで、カメラは天井画像を撮影し、ライダーは周囲の環境情報を取得し、制御モジュールはオイラー角を計算して周囲の環境情報を地図データに変換するために使用される。
【００４５】
上記の開示は、本発明の技術的解決手段の実施形態に過ぎず、本発明の権利の範囲を限定すべきではない。そのため、本発明の特許請求の範囲に従って行われる同等の変更も本発明の範囲内に属する。
【図１】
2020530153.tif 000005
【図２】
2020530153.tif 000006
【図３】
2020530153.tif 000007
【図４】
2020530153.tif 000008
【図５】
2020530153.tif 000009
【図６】
2020530153.tif 000010
【国際調査報告】
2020530153.tif 000011
2020530153.tif 000012
2020530153.tif 000013
2020530153.tif 000014