(57)【要約】【課題】  ロボットにとって未知の環境を探索するプロセスを改善する。【解決手段】  ロボットが探索走行を開始し、探索走行中に、ロボットは、ロボット使用領域を移動中にロボットの環境内の物体を検出し、検出した物体を地図に地図データとして保存する。探索走行中に、ロボットは、保存された地図データに基づいて部分領域の検出を実行し、その際に少なくとも１つの基準部分領域が検出される。引き続き、基準部分領域が完全に探索されたかが検査される。ロボットは、基準部分領域を更新するために部分領域検出を繰り返し、更新された基準部分領域が完全に探索されたかの検査を繰り返す。検査が更新された基準部分領域が完全に探索されたことを示すまで更新された基準部分領域の探索が継続される。引き続き、ロボットは、さらに、基準部分領域として使用される更なる部分領域が検出される限り、更なる部分領域での探索走行を続ける。【選択図】図５
2020533720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律移動ロボットによるロボット使用領域を探索する方法であって、
前記方法は、
探索走行を開始するステップであって、
前記探索走行中に、前記ロボットが、
前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動中に前記ロボットの環境内の物体を検出し、検出した前記物体を地図に地図データとして保存する工程と、
保存された前記地図データに基づいて部分領域の検出を実行する工程であって、その際に少なくとも１つの基準部分領域が検出される工程と、
前記基準部分領域が完全に探索されたかを検査する工程と、
前記基準部分領域を更新するために部分領域検出を繰返すことと、更新された前記基準部分領域が完全に探索されたかの検査の繰返すことと、前記検査が更新された前記基準部分領域が完全に探索されたことを示すまで更新された前記基準部分領域の探索を継続することと、を有する工程と、
を実行するステップと、
基準部分領域として使用される更なる部分領域が検出される限り、前記更なる部分領域での探索走行を続けるステップと、
を有する。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記基準部分領域の更新の際には、現在の地図データと前記基準部分領域の以前の境界とが考慮される。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記基準部分領域の更新の際には、既に探索されたロボット使用領域の一部を１つ以上の部分領域に分割し、検出された部分領域の中から予め設定された基準に従って前記基準部分領域が選択される。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
検出された前記部分領域のうち、以前に決定された基準部分領域との重複が最大である部分領域が、基準部分領域として選択される。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の方法であって、
前記部分領域の検出のために、前記地図データに基づく情報であって、壁及び／又は他の障害物の位置、出入口の位置、床の表面材料の境界、床構造、天井構造、壁構造、部分領域の最小又は最大の大きさなどの部分領域の予め定められ得る幾何学的特性のうちの少なくとも１つの情報が使用される。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の方法であって、
前記部分領域の検出の際に、特に、既に検出された物体の輪郭を延長して境界線として使用することにより、及び／又は、予め定められた基準に従って決定された直線を、既に探索された前記ロボット使用領域の部分に接する境界線として使用することにより、前記部分領域の境界線が少なくとも部分的に予測される。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の方法であって、
前記ロボットは、部分領域を検出した後、自身が前記基準部分領域にいるかどうかを検査し、前記基準部分領域にいない場合は前記基準部分領域に戻る。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７の何れか一項に記載の方法であって、
前記ロボットが、
最後の部分領域検出から一定の時間間隔が経過したこと、
最後の部分領域検出から前記ロボットが一定の距離を移動したこと、
最後の部分領域検出から前記ロボット使用領域の探索された領域が一定の面積だけ増加したこと、
基準部分領域をさらに探索するための、コスト関数で評価される消費値が一定の値を超えたこと、
前記ロボットが探索のために決定された目標点に到達したこと、
のうちの少なくとも１つのイベントを検出した場合、前記部分領域の検出が繰り返される。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８の何れか一項に記載の方法であって、
前記ロボットが基準部分領域を完全に探索されたと判断した後は、前記基準部分領域が保存され、前記基準部分領域は変更されない。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、
前記探索が、基準部分領域としての更なる部分領域で継続されている場合、前記更なる部分領域の検出の際に、以前の基準部分領域の境界線がもはや変更されないように、および／または前記以前の基準部分領域の境界線が、更なる部分領域の境界線の決定のために考慮されるように、前記以前の基準部分領域が考慮される。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項１０の何れか一項に記載の方法であって、
前記ロボットは清掃ロボットであり、ある基準部分領域が完全に探索されたと判定された後、別の基準部分領域としての更なる部分領域で探索を継続する前に、前記ロボットは前記ある基準部分領域を清掃する。
【請求項１２】
請求項１乃至請求項１１の何れか一項に記載の方法であって、
前記ロボットが、前記探索走行中に前記ロボットのナビゲーションセンサの検出領域内に少なくとも一度は位置したロボット部分領域が、前記地図上で探索されたとしてマークされる。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、
前記ロボットが、前記ナビゲーションセンサを用いて、前記ナビゲーションセンサと物体の複数の点との間の距離を非接触で測定することにより、前記ナビゲーションセンサの検出領域内で前記物体を検出する。
【請求項１４】
請求項１乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法であって、
前記方法は、
更なる部分領域が検出されなかったため，探索走行の継続が不可能な場合は、探索走行を終了するステップと、
完全に探索されたロボット使用領域に関する地図データに基づいて部分領域の検出を新たに実行するステップと、
をさらに有する。
【請求項１５】
請求項１乃至請求項１３の何れか一項に記載の方法であって、
前記方法は、
更なる部分領域が検出されなかったため，探索走行の継続が不可能な場合は、探索走行を終了するステップと、
前記ロボットの動作が開始された開始点に戻るか、または、探索走行中に検出された基地局に向かうステップと、
を有する。
【請求項１６】
自律移動ロボットによるロボット使用領域を探索する方法であって、
前記方法は、
前記ロボット使用領域の、出入口で接続された複数の部屋のうちの第１の部屋で探索走行を開始するステップであって、
前記探索走行中に、前記ロボットが、
前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動中に前記ロボットの環境内の物体を検出し、検出した前記物体を地図に地図データをして保存する工程と、
出入口を検出する工程と、
前記第１の部屋が既に完全に探索されているかの検査を行い、前記検査が、前記第１の部屋が完全に探索されたことを示すまで前記第１の部屋の探索を継続することと、を有する工程と、
を実行するステップと、
更なる部屋で探索走行を継続するステップと、
を有する。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、
出入口の通過前、通過中、又は通過後に前記出入口が検知可能であり、
前記ロボットが前記第１の部屋が完全に探索される前に前記出入口を通過した場合には、前記ロボットは、前記出入口を逆方向に通過して前記第１の部屋に戻る。
【請求項１８】
自律移動ロボットの制御の方法であって、前記方法は、
前記自律移動ロボットがユーザ入力を受信するステップと、
前記ロボットがロボット使用領域内にある際に、前記ユーザ入力に応じて動作モードを決定するステップと、
を有し、
第１の動作モードでは、請求項１乃至請求項１７の何れか一項に記載の方法に従って前記ロボット使用領域が探索され、その際に地図が新たに作成され、
第２の動作モードでは、請求項１乃至請求項１７の何れか一項に記載の方法に従って前記ロボット使用領域が探索され、その際に地図が新たに作成され、ジョブが実行され、特に前記ロボット使用領域が清掃され、
第３の動作モードでは、前記ロボット使用領域でのジョブが実行され、特に、前記ロボット使用領域が清掃され、以前に作成され、保存された地図が前記ロボット使用領域でのナビゲーションに使用される。
【請求項１９】
自律移動ロボット用のロボット制御装置であって、
ソフトウェア命令を格納するためのメモリと、
少なくとも１つのプロセッサと、
を有し、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ソフトウェア命令を実行し、前記ソフトウェア命令が実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記ロボット制御装置が、請求項１乃至請求項１７の何れか一項に記載の方法を実行させるように構成されている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
自律移動ロボットの分野、特に、ロボット使用領域において自律移動ロボットがまだ知られていない環境を探索するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
床面の処理や清掃、物品の輸送、環境の検査など、さまざまな私用又は商用の使用のために、多数の自律移動ロボットが入手できる。単純な装置では、例えば、掃除する床の領域をランダムに移動することでロボットの使用領域の地図を作成及び使用の必要はない（たとえば、ＥＰ  ２２８７６９７  Ａ２（ｉＲｏｂｏｔ  Ｃｏｒｐ．（特許文献１））を参照）。より複雑なロボットは、ロボットが自分で作成するか、電子形式で提供されるロボット使用領域の地図を使用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＥＰ  ２２８７６９７  Ａ２  公報
【特許文献２】ＤＥ  １０  ２０１０  ０１７  ６８９  Ａ１  公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｄ．  Ｌｅｅ  ：Ｔｈｅ  Ｍａｐ−Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ  ｏｆ  ａ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｓｏｎａｒ−Ｅｑｕｉｐｐｅｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｒｏｂｏｔ  （Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，  １９９６）
【非特許文献２】Ｔｒｅｖｏｒ  Ｈａｓｔｉｅ、Ｒｏｂｅｒｔ  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ、Ｊｅｒｏｍｅ  Ｆｒｉｅｄｍａｎ：“Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”第２版、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｈｏｕｓｅ、２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
地図を経路計画（およびその他の目的）に使用する前に、ロボットは地図を作成するために、ロボットの使用領域で環境を探索する必要がある。ロボットにとって未知の環境を探索する方法は知られている。たとえば、ＳＬＡＭ(Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）が、ロボット使用領域の探索で使用できる。発明者らは、ロボット使用領域内のロボットにとって未知の環境を探索するプロセスを改善する課題を自ら設定した。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この課題は、請求項１又は請求項１６に記載の方法、及び請求項１９に記載のロボット制御装置を用いて解決することができる。異なる実施形態およびさらなる展開は、従属請求項の対象である。
【０００７】
自律移動ロボットによるロボット使用領域を探索する方法が記載される。一実施形態によれば、前記方法は、探索走行を開始し、前記探索走行中に、前記ロボットは、前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動中に前記ロボットの環境内の物体を検出し、検出した前記物体を地図に地図データとして保存する。前記探索走行中に、前記ロボットは、保存された前記地図データに基づいて部分領域の検出を実行し、その際に少なくとも１つの基準部分領域が検出される。引き続き、前記基準部分領域が完全に探索されたかが検査される。前記ロボットは、前記基準部分領域を更新するために部分領域検出を繰り返し、更新された前記基準部分領域が完全に探索されたかの検査を繰り返す。前記検査が更新された前記基準部分領域が完全に探索されたことを示すまで更新された前記基準部分領域の探索が継続される。引き続き、ロボットは、さらに、基準部分領域として使用される更なる部分領域が検出される限り、前記更なる部分領域での探索走行を続ける。
【０００８】
他の実施形態の方法は、前記ロボット使用領域の、出入口で接続された複数の部屋のうちの第１の部屋で探索走行を開始するステップを有する。前記探索走行中に、前記ロボットが、前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動中に前記ロボットの環境内の物体を検出し、検出した前記物体を地図に地図データをして保存する。前記探索走行中に、前記ロボットは、さらに、出入口を検出し、前記第１の部屋が既に完全に探索されているかの検査を行う。前記検査が、前記第１の部屋が完全に探索されたことを示すまで前記第１の部屋の探索が継続される。さらに別の部屋で前記探索走行が継続される。
【発明の効果】
【０００９】
ロボット使用領域内のロボットにとって未知の環境を探索するプロセスが改善される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ロボット使用領域における自律移動ロボットを示す図である。
【図２】自律移動ロボットの構成を示すブロック図である。
【図３】移動ロボットによって自動的に生成された、多数の境界線を有するロボット使用領域（住居）の地図を示す図である。
【図４】ロボット使用領域を部分領域に自動的に分割した結果の例を示す図である。
【図５】ロボット使用領域を完全に探索するための方法の例を示すフローチャートである。
【図６】ロボットによる障害物の地図化を示す図である。
【図７】探索する使用領域を通るロボットの動きを示す図である。
【図８】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【図９】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【図１０】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【図１１】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【図１２】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【図１３】いくつかの部屋があるロボット使用領域の探索を段階的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
様々な例示的な実施形態が、図を用いて以下により詳細に説明される。図は必ずしも縮尺通りではなく、本発明は示された態様に限定されない。むしろ、根本的な原則を提示することに重点が置かれている。
【００１２】
図１は、自律移動ロボットの一例として、掃除ロボット１００を例示する図である。自律移動ロボットの他の例には、とりわけ、サービスロボット、監視ロボット、テレプレゼンスロボットなどがある。現代の自律移動ロボットは、地図ベースであり、つまり、自律移動ロボットがロボット使用領域の電子地図を持っている。ただし、状況によっては、ロボットにはロボット使用領域の地図がないか、現在の地図が無いため（ロボットにとって未知の）環境を探索して地図化する必要がある。このプロセスは「探索」とも呼ばれる。この際、ロボットは、ロボットが使用領域を移動しながら障害物を検出する。図示の例では、ロボット１００は、部屋の壁Ｗ１およびＷ２の一部をすでに認識している。自律移動ロボットの環境を探索する方法はそれ自体知られている。前述のように、頻繁に使用される方法はＳＬＡＭである。
【００１３】
さらに、ロボットによって作成された地図の部分領域への分割は、それ自体既知である（例えば、ＤＥ  １０  ２０１０  ０１７  ６８９  Ａ１（特許文献２）を参照）。ロボットは、センサで検出されたドアの通路、床の敷物などのような事前定義された基準を使用して地図を分割する。ロボット使用領域をいくつかの部分領域に分割する目的は、異なる領域（住居の部屋など）を個別に処理できるようにすることである。清掃ロボットの場合、異なる部分領域を、異な頻度で、特定のツールや洗浄剤などを使用して、異なる強度で、定義された時間に清掃できる。ロボットが環境を本質的に完全に探索していない限り、地図を部分的な領域に最終的に分割することは不可能である。この例としては、ランダムな走行、障害物に沿った走行（特に外側の輪郭に従う走行）から、ロボットが向かうことができる次の探索点を決定し、それによって最大の探索ゲインを得る複雑な手順がある（例：Ｄ．ＬＥＥ：シンプルなソナーを装備した移動ロボットの地図作成−探索戦略構築（ケンブリッジ大学出版局、１９９６年）（非特許文献１））。ただし、個々の部屋のある居住環境の特殊な実状を考慮した方法はない。部屋は通常、出入口でつながっているため、お互いに、それによりはっきりと隔てられている。同時に、少なくともロボットの観点からは、設備（障害物）により部屋が非常に複雑になる可能性がある。これは、ロボットを探索するための従来の戦略では非常に頻繁に部屋の間を行き来することを意味し、これは多くの時間とエネルギを費やすことになる。本発明の根底にある考えは、ロボットが次の部屋に移動する前に、部屋を完全に探索（探索）することである。この目的のために、ロボットは、たとえば部屋を有用な部分領域として認識するために、探索中に地図を部分領域に分割する。ロボットはこの部分領域を探索し、この部分領域（これにより部屋）が、いつ完全に探索されたかを決定できる。
【００１４】
ロボットの環境の探索について詳述する前に、自律移動ロボットの構造について簡単に説明する。図２は、自律移動ロボット１００の様々なユニット（モジュール）を示すブロック図である。ユニットまたはモジュールは、ロボットを制御するための固有の構造グループまたはソフトウェアの一部とすることができる。ユニットは複数のサブユニットを持つことができる。ロボット１００の動作に関与するソフトウェアは、ロボット１００の制御ユニット１５０によって実行することができる。図示の例では、制御ユニット１５０は、メモリ１５６に含まれるソフトウェア命令を実行するように設計されたプロセッサ１５５を含む。制御ユニット１５０のいくつかの機能は、少なくとも部分的に外部コンピュータを用いて実行することもできる。これは、制御ユニット１５０が必要とする計算能力を、例えば、ホームネットワークまたはインターネット（クラウド）を介してアクセス可能な外部コンピュータに少なくとも部分的に外部委託できることを意味する。
【００１５】
自律移動ロボット１００は、例えば、電気モータ、ギアおよび車輪を有する駆動ユニット１７０を備え、その結果として、ロボット１００は、少なくとも理論的には、使用領域の任意の点に移動することができる。駆動ユニット１７０は、制御ユニット１５０から受け取ったコマンドまたは信号をロボット１００の動きに変換するように構成されている。
【００１６】
自律移動ロボット１００は、ヒューマン・マシン・インタフェイス（ＨＭＩ）２００および／または他の外部デバイス３００への通信接続１４５を確立するために、通信ユニット１４０をさらに備える。通信接続１４５は、例えば、直接無線接続（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ローカル無線ネットワーク接続（例えば、ＷＬＡＮまたはＺｉｇＢｅｅ（登録商標））またはインターネット接続（例えば、クラウドサービス）である。ヒューマン・マシン・インタフェイス２００は、自律型移動ロボット１００に関する情報（例えば、バッテリ状態、現在の作業指示、清掃地図などの地図情報）を、例えば視覚的または音響的な形式でユーザに出力することができ、自律的移動ロボット１００の作業指示に関するユーザーコマンドを受け取ることができる。ＨＭＩ２００は、例えば、タブレットＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチおよびその他のウェアラブル、コンピュータ、スマートテレビ、またはヘッドマウントディスプレイなどである。ＨＭＩ２００は、追加的または代替的に、ロボットに直接統合することができ、それにより、例えば、ボタン、ジェスチャー、および／または音声入力および出力を使用してロボット１００を操作することができる。
【００１７】
外部デバイス３００は、例えば、計算および／またはデータがアウトソーシングされるコンピュータおよびサーバ、追加情報を提供する外部センサ、または自律移動ロボット１００が協働、または情報を交換できる他の家電製品（例えば他の自律移動ロボット）である。
【００１８】
自律移動ロボット１００は、床面を処理するための、特に床面を清掃するための処理ユニット（例えば、ブラシ、吸引装置）または物体を把持および輸送するための把持アームなどの作業ユニット１６０を有することができる。
【００１９】
テレプレゼンスロボットや監視ロボットなど、場合によっては、目的のタスクを実行するために異なる構造ユニットが使用され、作業ユニット１６０は必要ない。したがって、テレプレゼンスロボットは、ＨＭＩに結合される通信ユニット１４０を有することができ、ＨＭＩは、例えば、マルチメディアユニットを装備することができ、マルチメディアユニットは、マイク、カメラ、スクリーンが含まれており、遠く離れた場所にいる数人の人々とのコミュニケーションを可能にする。監視ロボットは、検査走行で異常なイベント（例えば、火事、照明、許可されていない人など）を検出し、これを、例えば、チェックポイントに通知する。この場合、作業ユニット１６０の替わりに、ロボット使用領域を監視するためのセンサを備えた監視ユニットが設けられる。
【００２０】
自律移動ロボット１００は、様々なセンサ、例えば、その使用領域におけるロボットの環境に関する情報（使用領域内の障害物またはその他のランドマークの位置と範囲など）を取得するための１つ以上のセンサを備えたセンサユニット１２０を備える。環境に関する情報を取得するためのセンサは、ロボットの環境にある物体（例えば、壁または他の障害物など）までの距離を測定するためのセンサであり、このセンサは、例えば、三角測量、又は、送出された信号の通過時間測定により距離を測定できる光学および／または音響センサ（三角測量センサ、３Ｄカメラ、レーザスキャナ、超音波センサなど）である。また、代替的または追加的に、カメラを使用して周囲の情報を収集できる。特に２つ以上の位置からオブジェクトを観察する際に、物体の位置と範囲も決定できる。
【００２１】
さらに、ロボットには、障害物との（ほとんどは意図しない）接触（または衝突）を検出するセンサを搭載できる。これは、（たとえば、衝突の際のロボットの速度変化を検出する）加速度センサ、接触スイッチ、静電容量センサ、またはその他の触覚センサまたはタッチセンサを使用して実現できる。さらに、ロボットは、床のエッジ、たとえば階段を検出するための床センサを有することができる。自律移動ロボットの領域におけるその他の一般的なセンサは、ロボットの速度や移動距離を決定するためのセンサであり、これらのセンサは、例えば、ロボットの位置と動きの変化を判断するための距離計または慣性センサ（加速度センサ、回転速度センサ）、および車輪と地面の間の接触を検出する車輪接触スイッチである。
【００２２】
自律移動ロボット１００は、例えば、そのエネルギ貯蔵手段（バッテリ）を充電できる基地局１１０に割り当てることができる。ロボット１００は、タスクの完了後にこの基地局１１０に戻ることができる。ロボットが処理するタスクをもう持っていない場合、新しい作業を基地局１１０で待つことができる。
【００２３】
制御ユニット１５０は、ロボットがその使用領域で独立して動き、タスクを実行するために必要なすべての機能を提供するように構成することができる。このためのソフトウェアを実行するために、制御ユニット１５０は、例えば、プロセッサ１５５およびメモリモジュール１５６を含む。制御ユニット１５０は、センサユニット１２０および通信ユニット１４０から受信した情報に基づいて、作業ユニット１６０および駆動ユニット１７０の制御コマンド（例えば、制御信号）を生成することができる。既に述べたように、駆動ユニット１７０は、これらの制御信号または制御コマンドをロボットの動きに変換することができる。メモリ１５６に含まれるソフトウェアは、モジュール形式で構成されていても良い。例えば、ナビゲーションモジュール１５２は、ロボット使用領域の地図を自動的に作成し、ロボット１００の動きを計画する機能を提供する。制御ソフトウェアモジュール１５１は、汎用的（グローバル）な制御機能を提供して、個々のモジュール間のインターフェイスを形成できる。
【００２４】
ロボットが自律的にタスクを実行できるようにするために、制御ユニット１５０は、上記のナビゲーションモジュール１５２によって提供される、その使用領域でロボットをナビゲートする機能を含むことができる。これらの機能自体は既知であり、特に、次のいずれかを含めることができる。
・センサユニット１２０を使用して環境に関する情報を収集することによる、例えば、ＳＬＡＭ法を使用した（必ずしも使用しなくても良い）（電子）地図の作成。
・地図に割り当てられた、１つまたは複数のロボット使用領域の1つまたは複数の地図の管理。
・センサユニット１２０のセンサで検知された周囲の情報に基づいて、地図内のロボットの位置と向き（姿勢）の決定。
・ロボットの現在の姿勢（開始点）から到着点までの地図に基づいた経路計画（軌道計画）。
・ロボット（１００）が１つ以上の障害物（壁など）の輪郭に沿って、この輪郭から実質的に一定の距離ｄで移動する輪郭追従モード。
・部分領域の認識であって、この際に、地図が分析され、部分領域に分割され、たとえば、壁や出入口などの部屋の境界が識別され、これにより、部分領域は、住居の部屋やこれらの部屋の有用な部分的な範囲を表す。
制御ユニット１５０は、ナビゲーションモジュール１５２を使用し、センサユニット１２０からの情報に基づいて、例えば、ロボットが動作している間にロボットの環境が変化したとき（障害物が移動した、ドアが開いたなど）、ロボット使用領域の地図を連続的に更新することができる。次いで、ロボットの短期および／または長期の移動計画のために、制御ユニット１５０により現在の地図を使用することができる。計画範囲として、ロボットの移動が実際に実行される前に、ロボットの（目標とする）移動として制御ユニット１５０が事前に計算する経路を表示する。ここで説明される例示的な実施形態は、とりわけ、特定の状況、例えば、特定の操作が障害物によってブロックされているため、実行できない状況における移動計画のための様々なアプローチおよび戦略に関する。
【００２５】
一般に、ロボット１００で使用できる（電子）地図は、ロボットの使用領域とこの使用領域でのロボットに関連する環境に関する位置関連情報を格納するための地図データ（例えば、データベースなど）のコレクションである。この際、「位置関連」とは、保存された情報が地図上の位置または姿勢に割り当てられることを意味する。このように、地図は地図データを含む多数のデータレコードを表し、地図データには、任意の位置関連情報を含めることができる。ここでは、位置関連情報をさまざまな詳細の程度及び抽象の程度で保存し、この程度は、特定の機能に適合させることができる。特に、個々の情報を冗長に保存できる。多くの場合、同じ領域に関連しているが異なる形式（データ構造）で保存されている複数の地図の編集は、「1つの地図」とも呼ばれる。
【００２６】
技術的な装置は、一方では装置の動作がユーザにとって理解しやすく、他方ではその操作が直感的であれば、日常生活において人間のユーザにとって最も有用なものとなる。通常、自律移動ロボット（例えば床掃除ロボット）は、人間のユーザにとって直感的で理解可能な行動を示すことが望ましい。このために、ロボットは、技術的手段によって、ロボット動作領域を、人間の使用者がするように、解釈し、部分領域に（例えば、リビングルーム、寝室、廊下、台所、ダイニングエリアなどに）分割する。これは、例えばロボットに与えられたコマンドの形態（例えば、「寝室を清掃する」）で、及び／又は、ユーザに与えられた情報の形態（例えば、「寝室の清掃が完了した」）で、ユーザとロボットとの間の単純な通信を可能にする。これに加えて、上述の部分領域は、ロボットを動作させるために使用されるロボット動作領域の地図と、この地図を用いたロボットのサービスを描写するために使用されてもよい。
【００２７】
さて、部分領域へのロボット動作領域の分割は、一方では既知の慣習に従い、他方では個人の好み（例えば、ユーザ固有のダイニングエリア、子供の遊び場など）に従って実行することができる。良く知られた慣習の１つの例は、寝室、リビングルーム、廊下などのアパート住居を様々な部屋に細分化することである。例示的なユーザ固有の細分化に従って、リビングルームを、台所、ダイニングエリア又はソファの前と隣の領域に分割することができる。これらの領域の境界は、時には「不明瞭」と定義されることがあり、一般的にユーザの解釈の対象となる。例えば、調理領域はタイルフロアによって特徴付けることができる一方、ダイニングエリアは、単に、テーブルと椅子の存在によって特徴付けられる。人間のユーザへの適応は、ロボットにとっては非常に困難な課題であり、ロボット動作領域の分割を正確に実行するために、しばしばロボットとユーザとの対話が必要となることがある。このロボット−ユーザ相互作用が簡単かつ理解しやすく実現されるためには、地図データおよび以前に自動的に実行された分割は、装置によって解釈及び処理されなければならない。さらに、人間のユーザは、自律移動ロボットの動作が、生成された分割に適合することを期待する。このため、部分領域には、ユーザが、又はロボットが自動的にロボットの動作に影響を及ぼす属性を与えることが望まれ得る。
【００２８】
このための１つの技術的前提条件は、自律移動ロボットがその動作領域の地図を所有し、この地図によって自律移動ロボットを方向付けることができることである。この地図は、例えばロボットによって生成され、永久保存される。ユーザにとって直感的なロボット動作領域の分割の目標を達成するためには、以下の技術的方法が必要となる。（１）例えば、アパート住居等のロボット動作領域の地図の分割を所定の規則に従って実行する。（２）分割の際に、先験的に知られていないユーザの嗜好に適応させるように、ユーザとの単純な対話を許可する。（３）ユーザが簡単に理解できるように、地図の中に分割を表示するために、自動的に生成された分割を前処理する。（４）できるだけ自律的に生成された分割から特定の特徴を推論することが可能で、これらの特徴がユーザによって期待される行動を達成するのに適している。
【００２９】
図３は、例えば、センサとＳＬＡＭアルゴリズムとを用いて、ロボット１によって生成されたロボット動作領域の地図の描写を示す図である。例えば、ロボットは、距離センサにより、障害物（例えば壁、家具、ドアなど）までの距離を測定し、測定データ（通常は点群）に基づいてその動作領域の境界を定義する線分を計算する。ロボット動作領域は、例えば、閉鎖された線分（通常は凹形の単純な多角形の鎖）によって定義され、各線分は始点、終点、したがって方向を含む。線分の方向は、線分のどちら側が動作領域の内側を向いているか、すなわち、ロボットがどちら側から所与の線分によって指定された障害物を「見た」のかを示している。図３に示す多角形は、ロボット動作領域を完全に表しているが、ロボット−ユーザ間の通信には適していない。特定の状況下では、人間のユーザは自分の固有のアパート住居を認識し、地図上で自分自身を方向付けすることが困難になる場合がある。前述の線分の連鎖に対する１つの代替案は、ラスタ地図であり、その場合、例えば、１０×１０ｃｍのラスタがロボット動作領域に配置され、各々のセル（すなわち、１０×１０ｃｍのボックス）が障害物によって占められている場合にマークされる。しかし、このようなラスタ地図は、人間のユーザにとって解釈することが非常に困難である。
【００３０】
人間のユーザとの対話を単純化するためだけでなく、論理的に（ユーザの視点から）意味あるように動作領域で「仕事」をするためにも、ロボットは、最初に自動的に、そのロボット動作領域を部分領域に細分化する（したがって、部分領域検出を実行する）。このような部分領域への細分化は、ロボットがより簡単に、システマティックに、より区別して、そして（ユーザの視点から）より論理的にその作業領域でそのタスクを実行し、ユーザとの対話を改善することを可能にする。適切な細分化を達成するために、ロボットは、様々なセンサデータを互いに検討しなければならない。特に、部分領域を定義するために、その動作範囲の領域の通行可能性に関する情報（困難／容易）を利用することができる。さらに、ロボットは、一般に、部屋が長方形であるという（反証可能な）前提から出発することができる。ロボットは、分割に対する変更がより意味のある結果をもたらすことがあることを学習することができる（例えば、ある程度の確率で、特定の障害物が特定の領域にあるなど）。
【００３１】
図３に示すように、ロボットは、通常、センサ（例えば、レーザ距離センサ、三角測量センサ、超音波距離センサ、衝突センサ、またはこれらの任意の組み合わせ）を用いて障害物を検出し、その操作領域の境界を、境界線の形で地図上に描くことができる。しかしながら、ロボットの限定されたセンサシステムでは、一般に、人間のユーザにとって様々な部屋（例えば、寝室、リビングルーム、廊下など）への、容易に理解できような細分化を可能にしない。地図上に見つかった境界線（例えば、図３の点ＪとＫとの間の線）が壁または家具に属するかどうかを判断することは、容易に自動化することができない。２つの部屋間の「境界」は、ロボットによって容易に認識されないこともある。
【００３２】
上述の問題を解決し、様々な部分領域（例えば、部屋）へのロボット動作領域の自動的な細分化を可能にするために、ロボットは、センサデータに基づいて、その環境に関する、様々な方法でテストされた「仮説」を生成する。仮説の誤りが証明された場合には、その仮説は棄却される。２つの境界線（例えば、図３の線Ａ−Ａ´および線Ｏ−Ｏ´）がほぼ平行であり、出入口の内のりの幅に対応する互いの距離にある場合（標準化された値である場合）、ロボットは仮説「出入口」を生成し、これから２つの線が２つの異なる部屋を分離すると結論づける。最も単純な場合、ロボットは、ユーザに「質問する」ことによって、すなわちユーザのフィードバックを要求することによって、自動生成された仮説をテストすることができる。ユーザは仮説を認めるか又は拒否することができる。しかし、仮説を自動でテストすることも可能であり、この場合、仮説から導かれる推論結果の妥当性がテストされる。ロボットによって検出された部屋（例えば、ドアの敷居の検出手段によって）が、例えば１平方メートルよりも小さい中央部屋を含む場合、最終的にこの小さな中央部屋へ導いた仮説は恐らく誤りである。さらに自動化されたテストは、２つの仮説から導き出された結論が互いに矛盾しているかどうかをテストすることを含む。例えば、ドアを示す６つの仮説を生成することができ、ドアと想定された５つの場合でしかドアの敷居（小さなステップ）を検出できない場合、これは敷居無しのドアを示す仮説は誤りであるということを示す。
【００３３】
ロボットによって仮説が作成されるとき、様々なセンサ測定値が組み合わされる。例えば、戸口の場合、試験された測定値は、例えば、通路の幅、通路の深さ（壁の厚さによって与えられる）、戸口の右側および左側の壁の存在、または部屋の中に伸びている開かれたドアである。このすべての情報は、例えば距離センサを用いてロボットによって検出することができる。加速度センサまたは位置センサ（例えば、ジャイロセンサ）を用いて、ロボットがその上を通過するときにドアの敷居の存在を検出することができる。画像処理を使用し、天井の高さを測定することにより、付加的な情報を収集することができる。
【００３４】
可能性のある仮説のさらなる例は、ロボット操作の領域における壁の延び方である。これらは、とりわけ、典型的な壁の厚さ（図３の厚さｄｗ参照）の距離だけ離れ、ロボットから２つの対抗する方向に見られる（例えば図３の線Ｋ−Ｌおよび線Ｌ´−Ｋ´）２本の平行線によって特徴付けられる。しかし、例えば、洋服ダンス、棚、植木鉢などの追加の物体（障害物）が壁の前に立っている可能性があり、仮説の助けによって識別することができる。１つの仮説は別の仮説に基づいてる。たとえば、ドアは壁の途切れである。したがって、ロボット動作領域における壁の延び方についての信頼できる仮説が生成され得るとき、これらはドアを識別し、したがってロボット動作領域の自動的な細分化を軽減するために使用され得る。
【００３５】
仮説をテストし、評価するために、妥当性の程度が仮説に割り当てられる。１つの簡単な実施形態では、仮説には、確認されたセンサ測定ごとに予め指定された点数が付けられている。このようにして、ある仮説が最小の点数に到達すると、それはもっともらしいとみなされる。負の点数は、仮説が却下される結果となり得る。さらに発展した実施形態では、その仮説に当てはまる確率がその仮説に割り当てられる。これには、様々なセンサ測定値間の相関を考慮に入れる確率モデルが必要であるが、推計学的計算モデルの助けを借りて複雑な確率命題を生成することができ、ユーザの期待をより確実に予測できる。例えば、ロボットが動作する特定の地域（すなわち国）では、ドアの幅を標準化することができる。ロボットがそのような標準化された幅を測定する場合、高い確率でドアである。標準幅からのずれは、ドアである可能性を低減する。この目的のために、例えば、正規分布に基づく確率モデルを使用することができる。仮説の生成および評価のためのさらなる可能性は、適切なモデルおよび測定関数を生成するための「機械学習」の使用である（例えば、Ｔｒｅｖｏｒ  Ｈａｓｔｉｅ、Ｒｏｂｅｒｔ  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ、Ｊｅｒｏｍｅ  Ｆｒｉｅｄｍａｎ：“Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”第２版、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｈｏｕｓｅ、２００８(非特許文献２)）。この目的のために、例えば、地図データは、様々な生活環境から１つ又は複数のロボットによって集められる。次いで、データは、フロアプラン又はユーザによるさらなるデータ入力（例えば、壁または戸口の延び方、または所望の分割に関する）で補足され得、次いで、学習アルゴリズムによって評価され得る。
【００３６】
上記の仮説に代えてまたは追加して使用され得るさらなる方法は、多数の矩形の領域（例えば、部屋）へのロボット動作領域（例えば、アパート住居）の細分化である。このアプローチは、部屋が一般に矩形であるか、多数の矩形で構成されているという前提に基づいている。ロボットによって作成された地図上では、一般的に、部屋の長方形の形態は識別されない。というのは、部屋の中では、例えば、家具などの輪郭の複雑な多くの障害物が、ロボット動作領域を制限するからである。
【００３７】
矩形の部屋の仮定に基づいて、ロボット動作領域は、部屋を表すことを意図した様々なサイズの長方形で覆われている。特に、矩形は、ロボットがアクセス可能なロボット動作領域の地図上の各点に矩形が一義的に割り当てられるように選択される。これは、長方形が通常は、重ならないことを意味する。しかしながら、ロボットがアクセスできない点（例えば、家具の部分がアクセス不可能なため）が長方形に含まれていることを排除するものではない。したがって、長方形によって表された領域は、実際のロボット動作領域よりも大きく、より単純な幾何学的形状であってもよい。個々の矩形の向きおよび大きさを決定するために、例えば、壁に沿って延びる、ロボット動作領域の地図内の長い境界線が使用される（例えば、図３の点Ｌ´及びＫ´を通る直線、点Ｐ及びＰ´、並びに、Ｐ´´´及びＰ´´´を通る直線を参照）。使用される境界線の選択には、様々な基準が使用される。１つの基準は、例えば、問題の境界線が他の多くの境界線にほぼ平行または直交することである。更なる基準は、問題の境界線がほぼ直線上にあり、及び/又は、それらが比較的長く（例えば、ロボット動作領域の外寸のオーダー内に）あることである。矩形の方向およびサイズを選択するための他の基準は、例えば、検出された戸口又は床を覆う物の境界である。長方形の具体的な形態及び位置を決定するために、これらの基準および他の基準が、その判断の際に、１つまたは複数の重み付け関数（仮説の妥当性の程度に比例して、例えば、仮説に点数を割り当てる）が用いられる。例えば、実施された基準のために、境界線に点が与えられる。最高の点数を持つ境界線は、２つの長方形の境界線として使用される。
【００３８】
部屋は一般的に矩形であるとの仮定に基づいて、ロボットは境界線の地図（図３参照）から、最も外側の境界線を補完して直線多角形を形成することができる。地図の部分領域への細分化の可能な結果が、図４に例示的に示されている。ここでは、住居は異なる部屋に分けられている（例えば、ベッド付きの寝室１０、廊下２０、オープンキッチンエリア３０付きのリビングルーム）。住居の部分領域１０、２０、３０（部屋）への分割は、例えば、検出された出入り口に基づいて作成されたものである。部分領域３１（キッチンエリア、タイル張りの床）と部分領域３２（カーペット）は、認識された床材に基づいて部分領域３０（オープンキッチンエリアのあるリビングルーム）からさらに分割されたものである（たとえば、残りの部分領域３０には寄木細工の床がある）。
【００３９】
すでに述べたように、ロボットが地図を部分領域（部屋など）への意味のある自動分割を行うには、通常、ロボット使用領域の本質的に完全な地図が必要である。それまでは、サブ領域の境界を観察することはできなくともロボットはロボット使用領域を移動する。
これにより、「探索フェーズ」でのロボットの動作が非効率になり、理解が困難になる可能性がある。これは、ユーザにとって理解しにくい「探索フェーズ」での非効率なロボット行動につながる可能性がある。たとえば、ロボットが部屋を完全に探索する前に出入口を通過して別の部屋に入る場合には、ロボット使用領域の大部分（住居など）を通過しても、それでもなお、（別の部屋で）住居のさまざまな場所が「空白」として地図に残る。最終的に、ロボットが、地図上のこれらの「空白」を探索して完全な地図を取得するために、これらに個別に接近する必要がある。ここで説明する例示的な実施形態は、とりわけ、少なくともいくつかの状況では、前述の探索フェーズをより効率的にし、この探索フェーズでロボットの動作をユーザにとって「より論理的」に見せる方法に関する。
【００４０】
図５は、自律移動ロボット（図１、ロボット１００を参照）によってロボット使用領域を探索する方法を例示的に示す図である。探索走行は、ロボット使用領域の任意の時点で開始でき（図５、ステップＳ１０）、探索走行中に、ロボットはロボット使用領域を移動する。探索走行の最初の段階では、ロボットはその環境の情報を全く持っていないか、ほとんど持っていない。ロボットの（電子）地図が新しく作成されるため、探索が開始される際には、地図は、実際上は、空になる。ロボット１００は、探索走行（図５、ステップＳ１１）の間、その環境の物体（例えば、一般にナビゲーション特徴とも呼ばれる障害物）を検出するために継続的に測定を行い、検出された物体を地図データとして地図に格納する。たとえば、壁やその他の障害物（家具やその他のオブジェクトなど）が検出され、それらの位置と場所が地図に保存されます。検出に使用されるセンサシステムは、それ自体既知であり、ロボット１００のセンサユニット１２０（図２参照）に含まれ得る。検出に必要な計算は、ロボット１００の制御ユニット１５０（図２参照）に含まれるプロセッサによって実行することができる。
【００４１】
探索走行中に、ロボット１００は、現在の地図データに基づいて部分領域検出を実行し（図５、ステップＳ１２を参照）、少なくとも１つの基準部分領域（例えば、ロボットが現在配置されているロボット使用領域の一部）が検出される。さらに、基準部分領域が完全に探索されたかどうかが検査される（図５のステップＳ１３参照）。これが当てはまらない限り、ロボットは、ロボットの近くにある物体を検出し、検出された物体を地図に格納するために、継続的に測定を実行することによって、基準部分領域（のみ）（図５、ステップＳ１４を参照）を探索し続ける。部分領域の検出は、基準部分領域の決定を更新するために、連続的におよび／または予め定められた規則に従って繰り返される。その後、ロボットは、（更新された）基準部分領域が完全に探索されたかどうかを再度確認する（ステップＳ１３に戻る）。この検査により、（更新された）基準部分領域が完全に探索されたことが示されるとすぐに、さらに、ロボット使用領域が既に完全に探索されているかどうかが検査される（図５のステップＳ１５参照）。例えば、部分領域検出の際に、ロボットはまだ探索されていないさらなる部分領域を検出し得る。これにより、ロボットは、ロボット使用領域の探索がまだ完了していないと判断し、基準部分領域となる別の部分領域（図５のステップＳ１６）で探索を継続することができる。それ以上の、まだ探索されていない部分領域を検出できない場合は、ロボット使用領域の探索が完了する。
【００４２】
基準部分領域を更新するために、部分領域の検出は、現在の地図データと基準部分領域の以前の境界（すなわち、以前の部分領域検出で決定された境界）を考慮することができる。基準部分領域の連続更新については、後に詳しく説明する（図８から図１０参照）。ある実施形態では、基準部分領域を更新するためにロボット使用領域の既に探索されている部分を１つ以上の部分領域に分割して、検出された部分領域の中から予め定められた基準に従って基準部分領域が選択される。単一の部分領域のみが検出された場合は、これが基準部分領域となる。基準部分領域を選択するための基準は、例えば、以前に（以前の部分領域検出で）決定された基準部分領域との重複の範囲であり得る。つまり、検出された部分領域の中から、先に決定された基準部分領域との重なりが最も大きいものが、現在の基準部分領域として選択される。
【００４３】
地図を部分領域に自動分割するためのアルゴリズムは、それ自体は知られている。これらのアルゴリズムの中には、地図が完全に探索されている場合、すなわち壁や他の障害物で完全に囲まれている場合にのみ機能するものがある。これらのアルゴリズムは、地図が「人工的に」閉じられる場合は、完全に探索されていない地図に使用できる。このために、たとえば、フレーム（境界ボックス）が、すでに探索され「仮想」障害物として考慮されている領域の周囲に配置され得る。完全な地図の自動分割のためのアルゴリズムを使用するために、不完全に探索された地図を完了する他の手段を代替的に使用することができる。ここで説明する例示的な実施形態では、地図データに基づく１つまたは複数の情報、例えば壁および／または他の障害物の位置、出入口の位置および床の表面材料の境界の位置などを部分領域検出に使用することができる。追加または代替として、床構造、天井構造および／または壁構造（例えば、地図に格納されている）に関する情報を考慮に入れることができる。部分領域を決定するためのさらなる基準は、部分領域の最小サイズまたは最大サイズなど、部分領域の事前定義可能な幾何学的特性である。天井構造、特に天井と壁の間の角は、部屋の形状とサイズに関する直接的な情報を提供する。これから、例えば、出入口は、天井に達していない壁の開口部として認識できる。窓などの壁の構造は、問題の壁が外壁であるかどうかを知ることができる。特に、床の表面材料の変化やドアの敷居などの床構造は、部屋の境界、特に、出入口を示し得る。
【００４４】
部分領域検出の実行に応じて、部分領域の境界線を少なくとも部分的に予測的に決定できます。この文脈で、予測とは、地図の輪郭（壁など）に既に検出されて保存されている既存の領域を使用して、部分領域の境界線を予測することを意味する。たとえば、すでに検出され、地図に保存されている壁の輪郭を、（実質的に）直線的に延長して、部分領域の境界を完全にすることができる。別の例によれば、部分領域の境界線は、既に検出され地図に格納されている壁（または別の障害物）の輪郭に対して平行または直角で、すでに探索されているロボット使用領域の領域の端に触れるように決定される。この例については、図９および図１０を参照して後で説明する。
【００４５】
ロボットは自身の位置を地図上で追跡する。部分領域検出の後、ロボットは自身が（更新された）基準部分領域にまだいるかどうかを検査できる。これが当てはまらず、基準部分領域がまだ完全に探索されていない場合、ロボットは基準部分領域に戻り、そこで探索走行を続行する。探索走行は基準部分領域の外では続行されない。しかし，（更新された）基準部分領域がすでに完全に探索されていることが検査で明らかになった場合（例えば，基準部分領域が障害物の輪郭や他の検出された部分領域との境界線によってのみ堺をないしているため）、別の部分領域が基準部分領域となり，そこでの探索が継続される。
【００４６】
上述したように、部分領域の検出は、定期的に繰り返してもよいし、特定の事象の検出に応じて繰り返してもよい。例えば、前回の部分領域の検出から所定の時間間隔が経過したこと、前回の部分領域の検出から所定の距離をロボットが移動したこと、前回の部分領域の検出からロボット使用領域の面積が所定の面積だけ増加したこと、又は、基準部分領域をさらに探索するための消費が所定の値を超えたことをロボットが判断した場合に、部分領域の検出の繰り返しを実行することができる。消費は、例えば、コスト関数によって評価することができる。また、部分領域の検出の繰り返しは、例えば、ロボットが探索のために決定された目標点に到達した場合に起動される。そのような目標点は、例えば、探索された部分領域と（まだ）探索されていない部分領域との境界上で選択することができる。ロボットがこの点に向かって移動すると、ロボットは、センサを使って新しい領域を検出し、探索された領域の境界を広げることができる。
【００４７】
ロボットは、基準部分領域が完全に探索されたと判断すると、その部分領域を保存し、その境界線は後で変更されない。完全には探索されていない他の部分領域がある限り、ロボットは基準部分領域として他の部分領域を選択し、そこでの探索を継続する。以前の基準部分領域は、その境界線がもはや変更されず、したがって、隣接する部分領域の境界が（少なくとも部分的に）決定されように、さらなる部分領域の検出において考慮に入れることができる。これは、さらなる部分領域の境界線を決定する際に、以前の部分領域の境界線を考慮に入れることができることを意味する。
【００４８】
ロボットが清掃ロボットの場合は、基準部分領域を完全に探索した後、別の部分領域が基準部分領域として選択され探索走行が続けられる前に、完全に探索した基準部分領域を清掃できる。この動作は、ユーザの入力に依存してなされ、これによりロボットの柔軟性を高めることができる。したがって、ロボットはユーザ入力を受け入れることができ、ロボットは、このユーザ入力により３つの動作モードを区別可能である。ユーザ入力（例えば、「探索」、「探索と清掃」、「清掃」）は、ＨＭＩを介して（例えば、ポータブル外部デバイス上で、またはロボット上で直接）行うことができる。第１の動作モードでは、ロボットは探索走行を行い、ロボット使用領域を探索し、その過程で新たな地図を作成する。探索走行は、ここで説明した方法に従って実行することができる。第２の動作モードでは、ロボットは探索走行を行い、新たな地図を作成し、ロボット使用領域を清掃する。第３の動作モードでは、新しい地図は作成されないが、既存の保存された地図に基づいてロボット使用領域が清掃される。この考え方は、掃除ロボットではない他のロボットにも応用できる。この場合、ロボットは清掃の代わりに別のジョブを実行する。
【００４９】
ロボット使用領域のうち、既に探索されている領域を「探索済み」として地図上にマークすることができる（例えば、特定のビットなどのマーカを設定したり、探索済み領域と非探索領域の境界を検出して更新し、保存したりすることで）。例えば、探索走行中にロボットのナビゲーションセンサの検出領域内に少なくとも１回位置するそれらの領域は、地図上で探索済みとしてマークすることができる（図７参照）。通常、ロボットは、ナビゲーションセンサを用いて、ナビゲーションセンサの検出範囲内の物体を、例えば、ナビゲーションセンサと物体の複数の点との間の距離を非接触で測定することにより検出することができる（図６参照）。
【００５０】
ロボットは、使用領域が完全に探索されたと判断した場合（たとえば、探索済みとしてマークされた領域が障害物によって完全に境界が付けられているため）、および/またはそれ以上（まだ完全に探索されていない）部分領域がもう検出されないため探索走行を続行できない場合、探索走行が終了され得る。この状態で、ロボットは、再度、サブエリア検出を行うことができ、その際に、完全に探索されたロボット使用領域に関する地図データを考慮する。この最終的な部分領域の検出では、ロボットは、探索走行中に部分領域の検出を繰り返す場合とは異なる（例えば、より正確なおよび／またはより複雑な）アルゴリズムを使用することができる。あるいは、パラメータを変更して同じアルゴリズムを使用することもできる。最後に、探索走行が終了すると、ロボットは、探索走行が開始された出発点、または、探索走行中に検出され地図に記憶された基地局に戻ることができる。
【００５１】
図６は、自律移動ロボット１００が環境を探索する様子を説明するための図である。この例では、ロボット１００のセンサユニット１２０（図２参照）は、定義された検知領域Ｚ（カバー領域）をカバーするナビゲーションセンサ１２１を有する。図示の例では、検出領域Ｚは、ほぼ半径ｄの扇形の形状をしている。この状況は、図６（ａ）に示されている。ナビゲーションセンサ１２１は、物体がセンサ１２１の検出範囲Ｚ内に入るとすぐに、物体の輪郭までの距離を測定することによって、ロボット１００の近くの物体（例えば、障害物、家具および他の物体）を検出するように構成されている。検出領域Ｚはロボットと一緒に移動し、検出領域Ｚは、ロボットが距離ｄよりも物体に近づくと、物体に重なり得る。図６（ｂ）は、障害物Ｈがロボットのナビゲーションセンサ１２１の検知範囲Ｚ内にある状況を示している。ロボットは、障害物Ｈの輪郭の一部を認識することができ、この例では、これは、センサ１２１に面する障害物Ｈの側の線Ｌである。この線Ｌは、地図に保存される。探索走行の過程で、ロボットは引き続き他の視線方向から障害物Ｈを検出し、地図上の障害物の輪郭を完成させることができる。図示の例では、センサシステムの検出領域Ｚは、比較的小さな視野を有する。ただし、３６０°の範囲をカバーできるセンサもある。この場合、検出領域Ｚは（完全な）円の形状を有する。センサによっては、他の検出領域も可能であり、それ自体は知られている。特に、検出領域は、特に環境の３次元検出用のセンサの場合、開口円錐などの体積であり得る。
【００５２】
ロボット１００は通常、地図上の自身の位置を知っている。ロボット１００は、例えば、距離測定によって（例えば、ホイールセンサ、視覚距離測定などによって）、その位置の変化を測定することができる。このように、ロボットはロボットの使用領域のどの領域を既に探索したかを「知っている」ので、探索した領域を地図上に「探索済み」としてマークすることができる。図７に示す例では、探索領域Ｅは、探索走行中に（ロボット１００と共に移動した）検出領域Ｚ内に少なくとも１回位置したロボット使用領域の全ての点を有する。探索されていない地図の領域は、ロボットが情報を持っていない（まだ持っていない）「空白」とみなされ得る。ここで注目すべきは、検出領域Ｚに位置する物体Ｈが検出領域の一部に影を落とし、検出領域Ｚを実質的に小さくすることである（図６（ｂ）参照）。
【００５３】
図８から図１０は、複数の部屋を有するロボット使用領域の進展する探索を説明するための図である。図８は、探索走行の開始直後の状況を示している。描かれたロボットの使用領域は、図３および図４に示されたものに対応している本実施形態では、図示した寝室の上部領域（図４の部屋１０参照）から探索走行が開始される。簡単のために、ナビゲーションセンサ１２１の検出範囲Ｚは３６０°をカバーしており、したがって円形であると仮定する。Ｚで示された円は、センサ１２１の理論上の最大検出範囲を示している。従って、検出領域Ｅの境界ＥＢは、ロボットの周囲の検出された障害物と円の２本の円弧とによって与えられる。
【００５４】
ロボット１００は、第１の基準部分領域Ｒ（またはその限界）を決定するために、部分領域検出を実行することができる。基準部分領域Ｒは、例えば、第１に、検出された障害物によって境界付けられる。第２に、２つの仮想仮境界線が定義される。それらの位置は、それ以上の手掛かりがないので、例えば、探索領域Ｅの境界ＥＢに接する検出された障害物に直交する直線として定義される（図８、円弧ＥＢに対する水平方向および垂直方向の破線の接線を参照）。
【００５５】
基準部分領域をさらに探索するために、ロボットは、例えば、検出された障害物（例えば、壁、ベッド、整理だんすなど）によって形成されていない探索領域ＥＢの境界線の１つに移動しようとすることができる。本実施形態では、ロボットが計測を続けながら、部屋１０の地図の下の方にある領域に下方向に移動し、環境中の障害物を検出して地図上に記憶するようにしている。この状態が図９に示されている。図９に示すように、図８に示す領域と比較して、探査領域Ｅが増加しており、ロボットの左側の壁の角がロボット１００のセンサ１２１の視野を部分的に遮蔽している。示された状況では、（通路２０に通じる）出入口の一部は、既に探索領域Ｅ内に位置している。部分領域の新たな検出により、基準部分領域Ｒの別の境界がもたらされる。さらに、部分領域の検出のために、例えば、部屋が実質的に長方形の床面を有するというような、予め定義された仮定を使用することができる。図９によれば、境界線は、基準部分領域が、探索される領域の大部分を含む実質的に矩形の領域となるように選択される。例えば、壁の輪郭を延長することで、基準部分領域Ｒの下部境界線（図９の水平破線）が生成される。基準部分領域Ｒの左側境界線（図９の縦の破線）は、例えば、下部境界線に対して直角に設定されており、探索領域ＥＢの左側境界線がと交差しないように（ただし、上側の領域でこれに触れるだけである）決定されている。
【００５６】
基準部分領域Ｒの決定に基づいて、ロボット１００は、出入口を通って隣室に移動することはない。というのは、仮に、そのようにすると、基準部分領域から離れることになるからである。代わりに、ロボット１００は、基準部分領域Ｒに留まり、左下（地図上では空白）にある以前に探索されていない領域を探索し、探索された領域Ｅは増加し、部屋のほぼ全体を覆っている（図２の寝室１０を参照）。この状況は、図１０に示されている。部分領域が再び検出されると、ロボット１００は隣接する部屋への出入口（図４の廊下２０を参照）を認識し、出入口は、線Ｄとして地図に登録され、２つの部分領域間の境界線を決定するために使用される。したがって、ロボットは、線Ｄの反対側の既に探索された領域を、別の（新しい、まだ検出されていない）部分領域Ｔに割り当てる。図１０に示された状況では、部分領域の検出により、基準部分領域Ｒと更なる部分領域Ｔとの２つの部分領域が提供される。
【００５７】
図１０に示す状況から出発して、ロボットは、（次の部分領域Ｔがロボット１００に非常に近いが）次の部分領域Ｔに直接走行してそこで探索を続けるのではなく、まず、基準領域Ｒにまだ存在する（地図では左上の）「空白」を探索する。次に、ロボットは、基準部分領域Ｒが障害物（例えば、壁、家具など）または２つの部分領域間の境界線（線Ｄ、出入口）によってもっぱら境界付けられているので、基準部分領域Ｒが完全に探索されたと判断する。その後で初めてロボットは，新しい基準領域として決定されている更なる領域Ｔに移動し，そこでの探索を続ける。
【００５８】
図１１は、ロボット１００が、現在の基準部分領域である部分領域Ｔを探索している様子を示している。ロボット１００は、出入口を通過した後、図示の例では左に曲がり、廊下（図４の廊下２０参照）を居間（図４の居間３０参照）に向かって進む。図１１は、探索された領域Ｅの境界ＥＢと、部分領域検出の際に決定された（更新された）、基準部分領域Ｔの境界とを示している。基準部分領域Ｔの左右の境界線は、検出された壁に対して直角に走る直線であり、探索領域の境界ＥＢに接している。図１１の図では、探索領域Ｅは既に隣接する部屋（図４、居間３０参照）にまで及んでおり、ロボット１００はまだ居間への出入口を認識していない。そこで、ロボット１００は、隣室への探索走行を継続し、図１１に示すような状態になる。
【００５９】
図１１に示す例では、ロボット１００は、出入口Ｄ´を通過して初めて出入口Ｄ´を認識する。その後の部分領域の検出は、（現在、検出されている出入口Ｄ´に基づいて）さらなる部分領域Ｕの検出につながる。この状況では、ロボットは、基準部分領域Ｔがまだ完全に探索されていないにもかかわらず、自身がもはや基準部分領域Ｔにいないことを認識することができる（左側では、基準部分領域は、検出された障害物または既に認識されている別の部分領域によってまだ境界付されておらず、したがって、完全に探索されていない）。したがって、ロボット１００は、基準部分領域Ｔに戻り、探索を続ける。
【００６０】
図１３に示す状況では、ロボット１００は、また、基準部分領域Ｔの左側の領域を探索し、ロボットは、基準部分領域Ｔが検出された障害物（壁）の輪郭と検出された隣接部分領域Ｒ、Ｕとによってもっぱら境界付けされているので、基準部分領域Ｔが現在完全に探索されていることを検出する。図１３に示す状況から，ロボットは新たな基準部分領域として部分領域Ｕを選択し（まだ完全に探索されていないため）、そこでの探索走行を継続する。
【００６１】
ここで説明した方法の簡単な変形例では、部分領域の検出は、出入口の検出に限定される。(開いている)出入口の検出は、隣接する部屋の検出を含意している。これは、部分領域の検出は、探索走行の間、実質的に異なる部分領域として異なる部屋を検出するだけであることを意味する。その他の点では、この実施形態は、上述した実施形態と同一または類似である。ロボットはまずある部屋を完全に探索してから出入口を通り、隣の部屋で探索を続ける。例えば、ロボットが出入口を出入口として検出した後で初めて出入口を出入口として認識するため、ロボットが偶然に隣の部屋に移動した場合には、ロボットは、以前に探索された部屋を、まだ完全に探索していないにもかかわらず、以前に探索された部屋から出たと判断することができる。この状況では、ロボットは現在いる部屋での探索走行を終了し、以前に偶然に通過した出入口を（反対方向に）通過し、このようにして以前に探索した部屋に戻ってさらに探索する。
【００６２】
ここで説明した方法は、ソフトウェアの形式で実装することができる。本ソフトウェアは、ロボット上、ヒューマン・マシン・インタフェイス（ＨＭＩ）上、および／または他のコンピュータ（特にホームサーバやクラウドサーバなど）上で実行することができる。特に、手順の個々の部分は、異なるソフトウェアモジュールに細分化可能で、異なるデバイス上で実行可能なソフトウェアによって実装されてもよい。ロボットが「何かをする」（例えば、プロセスステップを実行する）とき、このイベント（例えば、プロセスステップ）は、制御ユニット１５０（図２参照）によって開始され得る。この制御ユニット１５０は、（場合によっては他のユニットと一緒に）自律移動ロボット用の制御装置を形成することができ、この制御装置は、自律移動ロボットおよび移動ロボットのすべての機能および動作を制御する（特に、ロボット内に存在する他のユニットおよびモジュールを使用して）。
【符号の説明】
【００６３】
１００…自律移動ロボット
１１０…基地局
１２０…センサユニット
１４０…通信ユニット
１４５…通信接続
１５０…制御ユニット
１５１…制御ソフトウェアモジュール
１５２…ナビゲーションモジュール
１５５…プロセッサ
１５６…メモリ
１６０…作業ユニット
１７０…駆動ユニット
２００…ＨＭＩ
３００…外部デバイス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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