(57)【要約】【課題】本願は、視覚ナビゲーション技術の分野に関し、特に、測位方法、測位装置、ロボット及びコンピューター読み取り可能な記憶媒体に関する。【解決手段】本願では、自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位方法は、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定されることと、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うことと、を含む。当該測位方法によれば、ロボットの走行中、ロボットの位置する環境に応じてその運行速度を合理的に調整し、ロボットの位置を正確に測位することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位方法であって、
予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定されることと、
前記ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うことと、を含むことを特徴とする測位方法。
【請求項２】
前記の、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定されることは、
予め設定された周期に従って前記周囲環境の画像を採集、取得することと、
前記周囲環境の画像を予め作成されたマップサンプル集合における画像とマッチングすることと、
前記周囲環境の画像が前記マップサンプル集合における画像のいずれとマッチングしていない場合、測位が失敗したと判定されることと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の測位方法。
【請求項３】
前記の、前記ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うことは、具体的に、
ロボットを、第１運行速度から第２運行速度まで減速するように制御することと、
前記ロボットが前記第２運行速度まで減速した後、周囲環境の画像を再取得して測位を行うことと、
測位が成功したと判定される場合、減速走行過程を停止することと、
測位が失敗したと判定される場合、前記ロボットをさらに減速して走行するように制御し、周囲環境の画像を再取得して、測位が成功するまで測位を行うここと、を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の測位方法。
【請求項４】
前記の、測位が成功したと判定された後、前記測位方法は、
現時点の運行速度を取得することと、
取得した現時点の前記運行速度が０以上である場合、前記ロボットを第１運行速度まで加速するように制御することと、をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の測位方法。
【請求項５】
前記の、前記ロボットを減速して走行するように制御することは、具体的に、
速度曲線によって前記ロボットを減速して走行するように制御することを含み、
そのうち、前記速度曲線は運行速度と時間との対応関係を示すことに用いられることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の測位方法。
【請求項６】
前記速度曲線は、余弦速度曲線、正弦速度曲線、台形速度曲線、Ｓタイプの速度曲線のいずれか１つ又はそれらの任意の組み合わせであることを特徴とする請求項５に記載の測位方法。
【請求項７】
前記余弦速度曲線における余弦値の角度が［０,π］の間に値を取ることを特徴とする請求項６に記載の測位方法。
【請求項８】
前記正弦速度曲線における正弦値の角度が［π,２π］の間に値を取ることを特徴とする請求項６に記載の測位方法。
【請求項９】
自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位装置であって、
予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像によって測位を行うための測位モジュールと、
前記測位モジュールによって周囲環境の画像による測位が失敗したと判定された後、前記ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、前記測位モジュールを、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うように制御するための制御モジュールとを含むことを特徴とする測位装置。
【請求項１０】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリとを含むロボットであって、そのうち、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な指令が格納されており、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１乃至８のいずれか一項に記載の測位方法を実行できるように、前記指令は前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることを特徴とするロボット。
【請求項１１】
コンピュータに請求項１乃至８のいずれか一項に記載の測位方法を実行させるための前記コンピュータの指令が格納されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、視覚ナビゲーション技術の分野に関し、特に、測位方法、装置、ロボット及びコンピューター読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
科学技術、例えばセンサ技術や人工知能アルゴリズムの迅速な発展に伴って、視覚的即値アドレッシングとマップ作成（ＶＳＬＡＭ）に基づくロボットの自律測位ナビゲーション技術が一定の成果を上げたため、ロボットの機能をさらに豊富にし、そして、ロボットの適用範囲がどんどん拡大され、例えば物流業界にて使用される自動配達ロボットは徐々に人に代えて作業の一部または全部を完了し、生活を享受するように、より多くの人はより多くの個人的な余暇を得ることができる。
【０００３】
しかし、本発明者は、従来技術に少なくとも、自律測位ナビゲーション機能を有するロボットは室内等、路面が平坦な場所を走行するだけでなく、室外等、地面状況が複雑な環境、例えば、丸石が敷設されている路面にて走行する必要もある。起伏の激しい路面上で走行する場合、ロボットが揺れ続けることによって、周囲環境の画像を採集するための画像採集装置（例えば、カメラ）は長時間にわたって露出状態にあって、明瞭な画像を撮影することができなくなってしまい、撮影された画像が明瞭ではないため、予め作成されたマットとマッチングしてロボットの現在の位置を測位することができず、それによって、ロボットはナビゲーションルートをタイムリーかつ正確に計画し、作業を完了することができないと同時に、ユーザの体験も損なってしまうという問題がある。
【発明の概要】
【０００４】
本願の一部の実施例が解決しようとする技術的課題は、測位方法、装置、ロボット及びコンピューター読み取り可能な記憶媒体を提供することによって、上記の技術的課題を解決することにある。  
【０００５】
本願の１つの実施例には、自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位方法であって、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定されることと、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うことと、を含む測位方法が提供される。
【０００６】
本願の１つの実施例には、自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位装置であって、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像によって測位を行うための測位モジュールと、測位モジュールによって周囲環境の画像による測位が失敗したと判定された後、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位モジュールを、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うように制御するための制御モジュールとを含む測位装置が提供される。
【０００７】
本願の１つの実施例には、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリとを含むロボットであって、そのうち、メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な指令が格納されており、少なくとも１つのプロセッサが本願の任意の方法実施例に係る測位方法を実行できるように、指令は少なくとも１つのプロセッサによって実行されるロボットが提供される。
【０００８】
本願の１つの実施例には、コンピュータに本願の任意の方法実施例に係る測位方法を実行させるためのコンピュータの指令が格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【０００９】
従来技術に対して、本願の実施例では、自律測位ナビゲーション機能を有するロボットは、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像を取得することにより測位操作を行い、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定される場合、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像による測位を継続する。上記の測位方法によれば、ロボットは走行中、その位置する環境に応じて自体の運行速度を合理的に調整することにより、ロボットの位置を正確に測位し、ナビゲーションルートをタイムリーかつ正確に計画し、作業を完了することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
１つまたは複数の実施例をそれらに対応する図面によって例示的に説明する。これら例示的な説明は実施例に対する限定ではない。図面における符号が同様な要素は類似な要素として示されており、特別な声明がない限り、図面は比例上の限定とはならない。
【００１１】
【図１】図１は、本願の第１実施例における測位方法のフローチャートである。
【図２】図２は、本願の第１実施例において余弦又は正弦速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図３】図３は、本願の第１実施例において台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図４】図４は、本願の第１実施例においてＳタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図５】図５は、本願の第２実施例における測位方法のフローチャートである。
【図６】図６は、本願の第２実施例において余弦又は正弦速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図７】図７は、本願の第２実施例において台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図８】図８は、本願の第２実施例においてＳタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図である。
【図９】図９は、本願の第３実施例における測位装置のブロック図である。
【図１０】図１０は、本願の第４実施例におけるロボットのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本願の目的、技術案、利点をより明確にするために、以下、図面と実施例を組み合わせて本発明の一部の実施例をさらに詳細に説明する。ここで記載される具体的な実施例は単に本願を解釈するためのものであり、本願を限定するものではないと理解すべきである。
【００１３】
本願の第１実施例は、主に自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位方法に関し、その具体的なプロセスは図１に示されるようになる。
【００１４】
ステップ１０１において、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像による測位が失敗したと判定される。
【００１５】
具体的には、ロボットが予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像による測位の操作は具体的に以下の方式で実現することができる。
【００１６】
まず、ロボットは、予め設定された周期（例えば、５ｓごとに）に従って周囲環境の画像を採集、取得する必要がある。
【００１７】
次に、ロボットにおける処理ユニット（例えば、ＣＰＵ）は、取得した周囲環境の画像を予め作成されたマップサンプル集合における画像とマッチングし、周囲環境の画像がマップサンプル集合における画像のいずれとマッチングしていない場合、測位が失敗したと判定され、周囲環境の画像がマップサンプル集合におけるいずれかの画像とマッチングする場合、測位が成功したと判定される。
【００１８】
また、本実施例に記載の予め作成されたマップサンプル集合における画像は具体的にウェブクローラ等のデータグラビングツールを使用して取得することができ、そして、測位の正確性を確保するために、実際の適用において定期的に更新することができ、具体的な実現方式はここで再び説明しない。当業者であれば、必要に応じて合理的に設定することができ、ここは制限しない。
【００１９】
また、本実施例では、予め作成されたマップサンプル集合における画像とマッチングするための周囲環境の画像は、具体的に、予め設定された周期に従って画像採集装置（例えば、カメラ）で取得されるものである。
【００２０】
また、本実施例では、周囲環境の画像を採集するための画像採集装置は、その設置位置が制限されていなく、即ち、画像採集装置は、ロボット上に設置されてもよいし（直接に路面で作業するロボットに対して）、他の物体上に設置されてもよい（運動物体上で作業するロボットに対して）。具体的な実現方式は、当業者であれば実際の必要に応じて合理的に設定することができ、ここは制限しない。
【００２１】
また、本実施例に記載のロボットが予め設定された距離まで走行することは、具体的に、視覚的即値アドレッシングとマップ作成（ＶＳＬＡＭ）の自律測位ナビゲーション技術に基づいて設置され、例えば、あるロボットに対して、当該予め設定された距離は１０メートルであってもよく、即ち、１０メートル以内にマップサンプル集合における画像と精確にマッチングできる一枚の周囲環境の画像さえ採集すれば、ロボットの現在の位置を測位することができ、そして、予め設定された距離ごとに測位した具体的な位置によって、ナビゲーションルートを描画し、それによって自律ナビゲーションを実現する。
【００２２】
説明する必要があるが、以上は例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、周囲環境の画像を取得する方式、及び取得した周囲環境の画像によってマップサンプル集合における画像とマッチングする具体的な実現方式は、当業者であれば必要に応じて設定することができ、ここは制限しない。
【００２３】
ステップ１０２において、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行う。
【００２４】
具体的に、ステップ１０２は、具体的に下記の方式で実現できる。
【００２５】
ロボットを、第１運行速度（ロボットが設定した正常な作業速度であり、初めて測位が成功した際の運行速度でもある）から第２運行速度まで減速するように制御し、ロボットが第２運行速度まで減速した後、画像採集装置で周囲環境の画像を再取得し、そして測位を行う。
【００２６】
測位が成功した場合（再取得した周囲環境の画像がマップサンプル集合におけるいずれかの画像とマッチングしている場合）、減速走行過程を停止して、第２運行速度をその作業に必要な運行速度として走行し続ける。
【００２７】
測位が失敗した場合（再取得した周囲環境の画像がマップサンプル集合におけるいずれかの画像ともマッチングしていない場合）、ロボットをさらに減速して走行するように制御し、例えば、第２運行速度から第３運行速度まで減速させ、ロボットが第３運行速度まで減速した後、画像採集装置で周囲環境の画像を再取得し、そして、測位が成功するまで測位を行い、そうしないと、減速して走行し続ける。
【００２８】
説明する必要があるが、本実施例では、上記したロボットへの減速走行操作の制御は、具体的に速度曲線によって実現されるものである。
【００２９】
そのうち、速度曲線は、具体的に運行速度と時間との対応関係を示すことに用いられる。
【００３０】
また、速度曲線は、余弦速度曲線、正弦速度曲線、台形速度曲線、Ｓタイプの速度曲線のいずれか１つ又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
【００３１】
また、実際の適用において、ロボットは、減速走行中、その速度がマイナス（即ち、０未満）になるわけがないため、速度曲線によってロボットの減速走行を制御する過程を実際の使用状況に適合させるために、本実施例に提供された余弦速度曲線における余弦値の角度が［０,π］の間に値を取り、正弦速度曲線における正弦値の角度が［π,２π］の間に値を取るようになる。
【００３２】
上記の４つの速度曲線によってロボットの減速走行を制御する実現方式を容易に理解するために、以下、図２〜図４を参照しながら具体的に説明する。
【００３３】
説明する必要があるが、余弦速度曲線は余弦関数に基づいて描画され、正弦速度曲線は正弦曲線に基づいて描画され、余弦関数と正弦曲線との間を互いに置き換えることができ、また、余弦値の角度が［０,π］の間に値を取る際に描画された余弦速度曲線は、正弦値の角度が［π,２π］の間に値を取る際に描画された正弦速度曲線と同じであるため、余弦速度曲線又は正弦速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御して得られたグラフはいずれも図２で示されるようになり、説明の便宜上、以下、余弦速度曲線を例として、図２を参照しながら具体的に説明する。
【００３４】
具体的には、余弦速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御することは、具体的に以下の式によって実現される。
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【００３５】
そのうち、ｖ０はロボットが等速で運行する速度であり、Ｔは余弦角度であり、その取り得る値の範囲は［０,π］の間であって、かつエンドポイントを含む。
【００３６】
上記の式によって、図２を得ることができる。具体的に、図２で示されるのは、ある測位成功の時刻ｔ０から、ロボットが速度ｖ０（本実施例では、第１速度）でパトロールすると同時に、測位の操作を継続し、予め設定された距離Ｄまでロボットが運行した後に測位が成功しなかった場合、ロボットはｔ’０〜ｔ１の時間内に余弦速度曲線でｖ１（即ち、ｖ０／２）まで減速し、そして、等速で運行し、等速で運行する間に測位の操作を継続し、ロボットが速度ｖ１で運行すると測位が成功した場合、この測位処理を完了し、成功しなかった場合、減速を継続して、測位が成功するまで測位の操作を行うことである。
【００３７】
図３は、台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図であり、図３から見られるように、台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する方式について、具体的に、等速の運行速度から、等減速、等速の順に運行速度を、再取得された周囲環境の画像によってロボットの現在の位置を測位することができるまで調整する。
【００３８】
図４は、Ｓタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図であり、図４から見られるように、Ｓタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する方式について、具体的に、等速の運行速度から、減減速、等減速、加減速、等速の順に運行速度を、再取得された周囲環境の画像によってロボットの現在の位置を測位することができるまで調整する。
【００３９】
説明する必要があるが、上記した減減速とは、減少し続ける加速度（運行速度の減少を抑制するための加速度）に従って行われた減速運動であり、即ち今回の過程においては、加速度は固定値ではなく、ずっと減少していく値である。
【００４０】
上記した加減速とは、増大し続ける加速度に従って行われた減速運動であり、即ち等減速の過程から等速の過程までの僅かな加速の過程である。
【００４１】
また、説明する必要があるが、以上は例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、上記のいくつかの速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御する操作は、当業者であれば把握した技術的手段によって合理的に設置することができる。
【００４２】
また、上記の各速度曲線に基づいてロボットの減速走行に対する制御及び運行速度の復帰の過程に必要な加速度値は、実際の必要に応じて合理的に設定することができ、ここは制限しない。
【００４３】
また、毎回の減速操作に具体的に減速しようとする目標運行速度は、当業者であればロボットのタイプ及び実際にロボットを適用する場合によって、ロボット内に運行速度調整テーブルを予め格納することによって、ロボットは減速操作が必要になるたびに予め格納された速度調整テーブルによって減速操作を行うことができ、具体的な実現方式は、ここで再び説明もせず、制限もしない。
【００４４】
従来技術と比べて、本実施例に提供された測位方法は、走行中、ロボットにその位置する環境に応じて自体の運行速度を合理的に調整させることにより、ロボットの位置を正確に測位し、ナビゲーションルートをタイムリーかつ正確に計画し、作業を完了することができる。
【００４５】
本願の第２実施例は、測位方法に関する。本実施例は、第１実施例を基にしてさらに改良したものであり、具体的な改良箇所は、測位が成功したと判定された後、ロボットを第１運行速度まで加速するように制御することであり、具体的なプロセスは図５に示されるようになる。
【００４６】
具体的には、本実施例では、ステップ５０１〜５０３を含み、そのうち、ステップ５０１、ステップ５０２はそれぞれ第１実施例におけるステップ１０１、ステップ１０２と略同じであり、ここで再び説明しない。以下、主に異なる部分を説明し、本実施形態に詳細に説明されていない技術的詳細について、第１実施例に提供された測位方法を参照することができ、ここで再び説明しない。
【００４７】
ステップ５０３において、ロボットを第１運行速度まで加速するように制御する。
【００４８】
具体的には、測位が成功したと判定された後、ロボットを第１運行速度まで加速するように制御する過程において、具体的に以下の方式によって遂行することができる。
【００４９】
例えば、測位が成功したと判定された後、ロボットは自身の速度検出装置で現時点の運行速度を取得し、取得した現時点の運行速度が０以上である場合、記録した第１運行速度、現時点の運行速度及び設定された、第１運行速度まで復帰するのに必要な時間によって、加速度値を算出し、そして、算出された加速度値に従ってロボットを第１運行速度まで加速するように制御する。
【００５０】
また、実際の状況に応じて、ロボットが正常に作業する場合の合理的な運行速度値の範囲を設定してもよい。取得した現時点の運行速度が依然としてロボットが正常に作業する場合の合理的な運行速度値の範囲内にある場合、第１運行速度に復帰してもよいし、現時点の運行速度に従って走行し続けてもよい。
【００５１】
取得した現時点の運行速度がロボットが正常に作業する場合の合理的な運行速度値の範囲以外の場合、ロボットを第１運行速度まで加速するように制御する。
【００５２】
説明する必要があるが、以上は例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、当業者であれば実際の必要に応じて合理的に設置することができ、ここは制限しない。
【００５３】
余弦速度曲線、正弦速度曲線、台形速度曲線及びＳタイプの速度曲線という４つの速度曲線によってロボットの減速走行を制御する実現方式を容易に理解するために、以下、図６〜図８を参照しながら具体的に説明する。
【００５４】
説明する必要があるが、余弦速度曲線は余弦関数に基づいて描画され、正弦速度曲線は正弦曲線に基づいて描画され、余弦関数と正弦曲線との間を互いに置き換えることができ、また、余弦値の角度が［０,π］の間に値を取る際に描画された余弦速度曲線は正弦値の角度が［π,２π］の間に値を取る際に描画された正弦速度曲線と同じであるため、余弦速度曲線又は正弦速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御して得られたグラフはいずれも図６で示されるようになり、説明の便宜上、以下、余弦速度曲線を例として、図６を参照しながら具体的に説明する。
【００５５】
具体的には、余弦速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御することは、具体的に以下の式によって実現される。
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【００５６】
そのうち、ｖ０はロボットが等速で運行する速度であり、Ｔは余弦角度であり、その取り得る値の範囲は［０,π］の間であって、かつエンドポイントを含む。
【００５７】
上記の式によって、図６を得ることができる。具体的に、図６で示されるのは、ある測位成功の時刻ｔ０から、ロボットが速度ｖ０（本実施例では、第１速度）でパトロールすると同時に、測位の操作を継続し、予め設定された距離Ｄまでロボットが運行した後に測位が成功しなかった場合、ロボットはｔ’０〜ｔ１の時間内に余弦速度曲線でｖ１（即ち、ｖ０／２）まで減速し、そして、等速で運行し、等速で運行する間に測位の操作を継続し、ロボットが速度ｖ１で運行すると測位が成功した場合、ロボットは、余弦速度曲線で速度ｖ０まで加速し、成功しなかった場合、減速を継続して、測位が成功するまで測位の操作を行い、そして、余弦速度曲線で速度ｖ０まで加速することである。
【００５８】
説明する必要があるが、上記の式には、極端な状況が与えられており、即ち、ロボットが減速走行して測位を行う過程において、運行速度が０に下がるまで測位が成功し、この場合、急にｖ０まで加速することによってロボットはバランスが崩れて転倒してしまうことを回避するために、ロボットを０からｖ１まで加速してから、ｖ１からｖ０まで加速するように制御することができる。
【００５９】
実際の適用において、当業者であれば予め設定することができ、具体的な実現方式はここで制限しない。
【００６０】
図７は、台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図であり、図７から見られるように、台形速度曲線によってロボットの運行速度を調整する方式について、具体的に、等速の運行速度から、等減速、等速の順に運行速度を、再取得された周囲環境の画像によってロボットの現在の位置を測位することができるまで調整し、測位が成功した後、ロボットをｖ０まで加速するように制御する過程において、具体的に、等加速の方式に従って、ロボットの現時点の運行速度を初期運行速度ｖ０に復帰するまで調整する。
【００６１】
図８は、Ｓタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する模式図であり、図８から見られるように、Ｓタイプの速度曲線によってロボットの運行速度を調整する方式について、具体的に、等速の運行速度から、減減速、等減速、加減速、等速の順に運行速度を、再取得された周囲環境の画像によってロボットの現在の位置を測位することができるまで調整し、測位が成功した後、ロボットをｖ０まで加速するように制御する過程において、具体的に、減加速、等加速、加加速の順にロボットの現時点の運行速度を初期運行速度ｖ０に復帰するまで調整する。
【００６２】
説明する必要があるが、上記した減加速は加減速と逆の過程であり、加加速は減減速と逆の過程である。
【００６３】
また、説明する必要があるが、以上は例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、上記のいくつかの速度曲線に基づいてロボットの減速走行を制御する操作は、当業者であれば把握した技術的手段によって合理的に設置することができる。
【００６４】
また、上記の各速度曲線に基づいてロボットの減速走行に対する制御及び運行速度の復帰の過程に必要な加速度値は、実際の必要に応じて合理的に設定することができ、ここは制限しない。
【００６５】
従来技術と比べて、本実施例に提供された測位方法は、測位が成功したと判定された後、ロボットを第１運行速度まで加速し、即ち現在の運行速度から初期運行速度まで復帰するように制御することにより、ロボットはできる限り予め設定された時間内に作業を完了することができる。
【００６６】
本願の第３実施例は、主に自律測位ナビゲーション機能を有するロボットに適用される測位装置に関し、その具体的な構成は図９に示されるようになる。
【００６７】
図９に示されるように、測位装置は、測位モジュール９０１と制御モジュール９０２とを含む。
【００６８】
そのうち、測位モジュール９０１は、予め設定された距離まで走行する過程において、周囲環境の画像によって測位を行うことに用いられる。
【００６９】
制御モジュール９０２は、測位モジュール９０１によって周囲環境の画像による測位が失敗したと判定された後、ロボットを減速して走行するように制御するとともに、減速走行中、測位モジュール９０１を、測位が成功するまで周囲環境の画像により測位を行うように制御することに用いられる。
【００７０】
具体的には、本実施例では、当該測位装置が装着されたロボットが予め設定された距離まで走行する過程において、測位モジュール９０１は、以下の方式を採用して周囲環境の画像による測位の操作を実現することができ、具体的に、周囲環境の画像を予め作成されたマップサンプル集合における画像とマッチングし、周囲環境の画像がマップサンプル集合における画像のいずれとマッチングしていない場合、測位が失敗したと判定され、周囲環境の画像がマップサンプル集合におけるいずれかの画像とマッチングする場合、測位が成功したと判定されることである。
【００７１】
また、本実施例では、予め作成されたマップサンプル集合における画像とマッチングするための周囲環境の画像は、具体的に予め設定された周期に従って画像採集装置で採集、取得され、例えば５ｓごとに一回採集するものである。
【００７２】
説明する必要があるが、以上は例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、画像採集装置が周囲環境の画像を採集する周期は、ロボットの実際の環境、伝送性能等の要因によって設定されてもよく、ここは制限しない。
【００７３】
また、周囲環境の画像を採集するための画像採集装置は、その設置位置が制限されていなく、即ち、画像採集装置は、ロボット上に設置されてもよいし（直接に路面で作業するロボットに対して）、他の物体上に設置されてもよい（運動物体上で作業するロボットに対して）。具体的な実現方式は、当業者であれば実際の必要に応じて合理的に設定することができ、ここは制限しない。
【００７４】
また、本実施形態に詳細に説明されていない技術的詳細について、本願のいずれかの実施例に提供された測位方法を参照することができ、こで再び説明しない。
【００７５】
上記の説明から理解し易くなるように、本実施例に提供された測位装置は、それに含まれる測位モジュールと制御モジュールとが互いに合わせることで、測位装置が装着されたロボットは走行中その位置する環境に応じて自身の運行速度を合理的に調整することにより、ロボットの位置を正確に測位し、ナビゲーションルートをタイムリーかつ正確に計画し、作業を完了することができる。
【００７６】
上記の装置実施例は例示に過ぎず、本願の特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、当業者であれば実際の必要に応じてモジュールの一部又は全部を選択して本実施例案の目的を達成することができ、ここは制限しない。
【００７７】
本願の第４実施例は、ロボットに関し、具体的な構成は図１０に示されるようになる。
【００７８】
当該ロボットは、例えばスマートロボット掃除機、ナビゲーションロボット、無人航空機、無人自動運転車等、自律測位ナビゲーション機能を有する機器であってもよい。その内部には、具体的に１つ又は複数のプロセッサ１００１と、メモリ１００２とを含み、図１０では、１つのプロセッサ１００１を例として挙げる。
【００７９】
本実施例では、上記の実施例に係る測位装置における各機能モジュールはいずれもプロセッサ１００１上に配置されており、プロセッサ１００１とメモリ１００２とはバス又は他の方式で接続されることができ、図１０では、バスで接続されることを例として挙げる。
【００８０】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能なプログラム及びモジュール、例えば本願の任意の方法実施例に係る測位方法が対応するプログラム指令／モジュールを格納することに用いられることができる。プロセッサ１００１は、メモリ１００２に格納されたソフトウェアプログラム、指令及びモジュールを実行することにより、サーバの各機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち本願の任意の方法実施例に係る測位方法を実現する。
【００８１】
メモリ１００２は、プログラム格納領域とデータ格納領域とを含んでもよく、そのうち、プログラム格納領域はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションを格納することができ、データ格納領域はマップサンプル集合等の格納するための履歴データベースを作成することができる。なお、メモリ１００２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよいし、読み書き可能なメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）等を含んでもよい。いくつかの実施例では、メモリ１００２は、プロセッサ１００１に対して遠隔設置されるメモリを選択することができ、これらの遠隔メモリはネットワークを介して端末機器に接続されることができる。上記のネットワークの実例は、インターネット、社内のイントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワーク及びそれらの組み合わせを含んでいるが、それらに限定されることはない。
【００８２】
実際の適用において、メモリ１００２には、少なくとも１つのプロセッサ１００１によって実行される指令が格納されることができ、少なくとも１つのプロセッサ１００１が本願の任意の方法実施例に係る測位方法を実行できるように、指令は少なくとも１つのプロセッサ１００１によって実行され、測位装置における各機能モジュールを測位方法における測位操作を完了するように制御する。本実施形態に詳細に説明されていない技術的詳細について、本願の任意の実施例に提供された測位方法を参照することができる。
【００８３】
また、クラウドコンピューティング技術の発展に伴って、ロボットの処理能力をさらに向上させるために、本実施例に記載のロボットは、クラウドインテリジェントロボットであってもよく、即ち処理操作を行うためのロボットの「脳」はクラウドに位置している。
【００８４】
具体的には、クラウドインテリジェントロボットは安全かつ迅速なモバイルネットワークでロボットのボディーとクラウドの「脳」とを接続することにより、クラウドのインテリジェントコンピューティング能力が便利なサービスになるようにし、それによって、インテリジェントロボットの研究開発コストと稼働コストを大幅に削減するとともに、クラウドの強力なコンピューティング能力で自律ナビゲーションをより便利かつ迅速に行って、迅速な測位を実現することができる。
【００８５】
説明する必要があるが、上記した２つのタイプのロボットは、本実施例における具体的な例示に過ぎず、本願の技術案及び特許請求の範囲に対する限定ではない。実際の適用において、当業者であれば従来の機械装置の発展状況に応じて、上記の測位方法の実現プロセスに基づいて実現することができ、ここは制限しない。
【００８６】
本願の第５実施例は、コンピュータに本願の任意の方法実施例に係る測位方法を実行させることができるコンピュータの指令が格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【００８７】
当業者が理解できるように、上記の各実施形態は本発明を実現するための具体的な実施例であり、実際の適用において、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形式及び細部で様々な変更を行うことができる。
【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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【国際調査報告】
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