JP2018513416A - 床の処理方法 - Google Patents

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Abstract

本発明は、自動的に移動可能な処理装置（１）を使って部屋の床（２）を処理する方法、特に清掃する方法に関する。部屋の地図（３）が生成され、その処理装置（１）のユーザーに表示される。ユーザーは、生成された地図（３）の中で、処理装置（１）が床（２）を処理するか、または床（２）の処理を控える部屋の少なくとも１つのサブ領域を選択することができる。本発明の目的は、生成された部屋の地図（３）がユーザーにとってより容易に読めるように床を（２）処理するための方法を提供することである。これは、部屋の地図（３）が世界座標系の３次元座標から生成され、部屋および／または部屋に配置された障害物（７）の複数の点（５）の各点（５）が世界座標系内の３次元座標に割り当てられることで達成される。

Description

本発明は、自動的に移動可能な処理装置を使って部屋の床を処理する方法、特に清掃する方法に関する。部屋の地図が生成され、その処理装置のユーザーに表示される。ユーザーは、生成された地図の中で、処理装置が床を処理するか、または床の処理を控える部屋の少なくとも１つのサブ領域を選択することができる。
上述した種類の方法は先行技術で良く知られている。特に清掃のために使用される処理装置は、妥当な場合、予めプログラムされたドライブ・処理戦略に従って自動的に移動する。これに関連して、処理装置が処理されるべき部屋の地図または地図のような表現、妥当な場合には複数の部屋に対する複数の地図を持つことが知られている。望ましくは、この地図は不揮発性のデータ記憶装置に蓄積される。特に、障害物、例えば境界壁または家具の位置データが部屋の地図または地図のような表現で注目される。
地図を生成するために、学習ドライブのコースで処理装置を移動させることが知られている。同様にまた、地図は処理ドライブのコースで生成されたり、補完されたりすることができる。
部屋をキャプチャーするための異なる手段が先行技術で知られている。特許文献１は、例えば障害物を検出するための全方向性スキャナーを有する清掃装置を開示する。障害物の検出は光学三角測量法に基づく。光学三角測量法は障害物への距離を測定する。
更にまた、先行技術において写真の地図を生成することが知られている。写真は、清掃装置上に配置されたカメラで撮られ、モザイク状に集められる。
独国特許公開第１０ ２００８ ０１４ ９１２ Ａ１号公報
たとえ、部屋の地図が公知の方法で生成されることができるとしても、ユーザーにとってこの地図は読むことが困難である。これは、障害物が処理装置の視点から表されるためである。通常、この視点はユーザーの視点と一致しない。ユーザーの視点は、例えば、テーブルの脚を障害物として把握するのではなく、テーブル全体を、すなわち、またテーブルトップを障害物として把握する。この点において、テーブルの脚のみが障害物として示される地図においてユーザーが自分の位置を見定めることは困難である。
従って、生成された部屋の地図がユーザーにとってより容易に読めるように床を処理するための方法を提供することが本発明の目的である。
解決策として、本発明は、世界座標系の３次元座標から生成される部屋の地図を提案する。世界座標系内の３次元座標は、部屋および／または部屋に配置された障害物の複数の点の各点に割り当てられる。
先行技術と比べて、世界座標系の３次元座標の地図は、高さを含んで障害物の実際の寸法を表し、本発明に係る方法によって生成される。従って、部屋は、地図を生成する処理装置の視点から表示されるのではなく、実際にはその視点から独立して表示される。従って、処理装置のユーザーは、地図に示された障害物に基づいて実際の部屋の状況を認識し、処理から除外されるか、または処理のために考慮される部屋のサブ領域を迅速かつ確実に選択することが特に容易である。この点において、部屋内または複数の部屋内での処理装置のナビゲーションのために、およびユーザフレンドリで簡単な相互作用のために処理装置のユーザーによって使用されることができる新しい地図が作られる。
処理装置に配置されており、３次元的に旋回可能なレーザー距離センサを使って、部屋が測定されることが提案される。レーザー距離センサは特に三角測量センサであることができる。三角測量センサは、障害物までの異なる距離から三角測量法を使って例えば家具または壁のような障害物までの距離を測定する。従って、本発明によれば、レーザ距離センサは、単一の測定平面を有するだけではない。代わりに、レーザ距離センサは、測定される部屋内で３次元的に旋回可能である。それで、障害物の高さを決定することができる。
更に、部屋が処理装置に配置されたカメラで測定されることが提案される。そのようなカメラは、有利には、ＣＣＤチップまたはＣＭＯＳチップを有するデジタルカメラである。評価の目的のためにカメラは撮影されたデジタル画像を評価装置に送信することができ、そこでその画像は障害物に関して評価される。カメラは、部屋を測定するために、単独で使用することができ、またはレーザー距離センサと組み合わせて使用することができる。従って、レーザ距離センサからのデータとカメラからのデータとの組み合わせによって地図を生成することができる。例えば、レーザ距離センサは部屋の水平面内で障害物までの距離のみを測定することができ、一方、カメラは垂直面に対して障害物の高さを測定する。世界座標系の３次元座標に測定値を結び付けることができる。この点において、この解決策は三次元的に旋回可能なレーザ距離センサを用いた上記測定の代替案を表す。
更に、カメラの第１の写真が処理装置の部屋の第1の位置から撮られ、第２の写真が処理装置の部屋の第２の位置から撮られ、第１の写真と第２の写真に含まれる画像データが、 特にエッジ検出を使って、複数の点および/または線に縮小されることが提案される。処理装置の学習ドライブおよび/または処理ドライブの間に、時間的および/または空間的に一定の間隔でカメラで写真を撮ることができる。従って、第１の写真は部屋の第１の位置から撮影され、第２の写真は部屋の第２の位置から撮影され、第３の写真は部屋の第３の位置から撮影され、続いて同様に撮影される。これは、部屋をできる限り完全に表示する一連の写真をもたらし、従ってすき間のない地図を生成することを可能にする。
部屋の第１と第２の位置から写真を撮ることに代わる手段として、部屋の位置で互いに異なる角度から２つの写真を撮るステレオビジョンカメラを使用することができる。従って、処理装置の部屋の位置を変えることなしに、この目的のために部屋の位置を計算し、３次元座標を決定することが可能である。２つの対応する写真の画像データにおける視野角依存の差は、処理装置上のステレオビジョンカメラの特定の設計と配置によって予め定められ、従って一定である。従って、２つの連続的な部屋の位置の測定と比較して、原理的に測定誤差を有する可能性がある測定値から部屋の位置の変化を決定する必要はない。
更にまた、別の方法では、均一な測定グリッドを有する深度カメラを用いて部屋を測定することができる。この測定グリッドは、光の可視または不可視のスペクトル範囲においてカメラの検出領域に投影され、検出領域に位置する障害物によって反射される。反射された信号は、障害物の空間配置および形状に依存して歪み、そこに含まれる深さ情報によって障害物の空間的な方向と位置に関する結論を引き出すことができる。次に、そこから世界座標系内の３次元座標を決定することができる。
後の作業ステップにおいて連続する写真の間で一致を計算できるようにするために、例えば、線、エッジまたは点のような代表的な特徴が最初に写真内で探索される。この場合、時間的および/または空間的に互いから離れた写真の間だけでなく、直後の写真の間でも一致を決定することができる。本発明によれば、写真に含まれる情報は複数の点および/または線に縮小される。通常は、画像処理において、点の特徴は、例えばスケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ）またはいわゆる”高速化ロバスト特徴”（ＳＵＲＦ）によって評価される。けれども、画像内で線またはエッジの評価もまた有利である。最初に、任意のエッジ（コントラストの変化）が画像内で検出される。これは、例えば、Cannyアルゴリズムによって起こることができる。次のステップでは、この方法で検出されたエッジが線分に縮小される。この目的のために、ハフ変換またはその変形、例えば確率的ハフ変換が通常使用される。多数の線への画像の縮小は、第１の写真および第２の写真に対して、またはさらなる写真に対して同様に行われる。続いて、一致を決定するために、画像内で見い出された線、または開始点と終了点の比較（マッチング）が実行される。これは、通常、いわゆるＲＡＮＳＡＣアルゴリズム（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）と組み合わせた妥当性チェックによって実行される。見つかった一致の品質は、不完全な「一致」の除去によって改善される。
世界座標系内で３次元座標を決定できるようにするために、本発明は、第１の写真および第２の写真の縮小された画像データが互いに比較され、処理装置が移動する部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離に基づいて、各点および／または各線に対して、世界座標系の三次元座標が計算されることを提案する。従って、部屋の位置自体の決定は、通常は部屋の中で処理装置をナビゲーションするためにいずれにしても必要とされる位置特定方法を使って実行されることができる。処理装置によって移動された距離、すなわち、例えば、処理装置の部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離は、例えば、オドメトリまたはベクトル減算を使って計算されることができる。画像データと２つの部屋の位置の間を移動する距離に関する情報との組み合わせは、各点、特に線の各開始点および各終了点に対する世界座標系の３次元座標を計算することを可能にする。特に高精度で点の座標を計算できるようにするために、上記方法ステップは異なる写真のペアを用いて複数回実行されることができる。従って、例えば、一連の写真の第１および第２の写真を互いに比較することができるだけでなく、例えば、第１および第３の写真、第１および第４の写真なども互いに比較することができる。計算された座標は、平均化によって、またはカルマンフィルタなどの融合法によって結び付けられることができる。
更に、部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離は、処理装置に配置されたレーザ距離センサ、特に三角測量センサを使って決定されることができる。従って、通常の方法では、既知の部屋の第１の位置から部屋の第２の位置までの距離を決定するために、処理装置に存在するレーザ距離センサを使用することができる。この点において、有利な方法で本発明に係るレーザ距離センサの測定をカメラからの写真と結び付けるることができる。
地図をグリッドマップまたは線図として表示することが提案される。従って、世界座標系の３次元座標は、部屋または複数の部屋の２次元地図にそれぞれ変換される。従って、障害物をグリッド内に表示することができる。更に、障害物の輪郭を線で表すことが可能である。
地図は、コード化された、特に色分けされた高さ情報を有する２次元地図として有利に表示される。従って、この地図のセットアップは、３次元座標の離散化と、部屋の床の平面への投影を必要とする。この床面への対応する座標の距離に応じて、障害物を異なるクラスに分類することができる。第１のクラスは、例えば、処理装置には到達できない、床に近い障害物を含むことができる。これらの障害物は、処理装置の高さ以下の高さを有する。そのような障害物は、第１の色で地図に表示される。第２のクラスは、到達できる障害物を含む。そのような障害物は、処理装置によって接近されることができ、処理装置の高さよりも高い高さを有することができる。地図において第２の色がこれらの障害物に割り当てられる。障害物の第３のクラスは、部屋の壁と部屋の天井との間の遷移を含む。これらの遷移はとても大きな高さによって特定され、その高さは一般に部屋に渡って一定である。第３の色がこれらの障害物に割り当てられる。この障害物の色分けは、２次元表示された地図内のユーザーに対して有益な追加情報をもたらし、ユーザーに障害物の３次元を認識させ、地図の中で自分の位置を見定めることができるようにする。色分けに代わる手段として、他のコード、例えば幾何学的記号（三角形、円など）の使用、または高さ情報としての数字の追加を使用することもできる。
更に、部屋の地図は、処理装置の評価装置を使って生成されることが提案される。この点において、障害物の検出と測定された部屋の座標の評価とが、処理装置の機構、すなわちレーザ距離センサおよび/またはカメラを使って有利に実行される。処理装置から外部の評価装置へのデータ送信は不要である。
あるいは、部屋の地図が、処理装置とデータ接続されている携帯端末の評価装置を使って、および／またはデータ通信ネットワークに統合されている評価装置を使って生成されることが与えられる。このプロセスによれば、地図を生成するために外部評価装置が使用される。それで、処理装置自体がそのような評価装置を有する必要はない。
最終的に、生成された地図の表示は、処理装置自体のディスプレイ上または外部装置のディスプレイ上に表示されることができる。例えば、外部装置は、ユーザーの携帯端末、特に携帯電話またはラップトップであることができる。あるいは、地図は、また、テレビまたは他の家電製品に表示されることもできる。
以下では、本発明を実施形態によってもっと詳細に説明する。
自動的に移動可能な処理装置を含む部屋のサブ領域を示す。 処理装置を使って行われる、部屋の２つの連続した位置からの部屋の測定を示す。 生成された部屋の地図を示す。
図１に示される状況は、清掃されるべき部屋の床２の上にある自動的に移動可能な処理装置１、例えばロボット真空掃除機を示す。処理装置１は、その主移動方向に配置されたカメラ４を持つ。それで、処理装置１の前方に位置する部屋の一部が測定されることができる。示される部屋の部分は、複数の障害物７、すなわち壁、幅木、テーブルおよびキャビネットを含む。障害物７は、任意のタイプの物体であってよい。特に、処理装置1の高さよりも低い床２までの距離を有するため、処理装置1によって到達できない物体であってもよい。ユーザー（図示せず）は、処理装置１と通信する端末、例えば生成された部屋の地図３が表示される携帯電話を持つことができる。
図２は、部屋の２つの異なる位置、すなわち部屋の第１の位置Ｒ１と部屋の第２の位置Ｒ２から２つの障害物７（壁、キャビネット）を測定中である処理デバイス１を示す。従って、第１の測定は部屋の第１の位置Ｒ１から実行される。第２の測定は部屋の第２の位置Ｒ２から実行される。部屋の第２の位置Ｒ２は距離ｄだけ部屋の第１の位置Ｒ１から離れている。
図３は生成された部屋の地図３を示す。部屋の地図３は障害物７に関する高さ情報６を持ち、高さ情報６は色分けされている。従って、床２およびそれぞれ異なる高さの障害物７は、異なる色で示されている。
本発明は、処理装置１が学習走行中に、すなわち床２を同時に処理することなしに走行中に、または処理走行中に部屋を移動し、カメラ４を使って異なる部屋の位置Ｒ１，Ｒ２から部屋の写真を撮るように動作する。図１では、その状況は処理装置１の部屋の第１の位置Ｒ１によって示される。また、部屋の第１の位置Ｒ１から距離ｄだけ離れた部屋の第２の位置Ｒ２に関してそのような写真が撮られる。また、例えば、この方法のステップは、例えば物体のゆがみを訂正するために、カメラ４で撮られた写真のゆがみ訂正を含む。処理装置１の学習走行または処理走行中に、規則的または不規則な局所距離ｄで写真が撮られる。同様に、代替的にまたは追加的に、写真が互いにある時間間隔を有するようにすることもできる。従って、全体として、これは、異なる部屋の位置Ｒ１，Ｒ２からＲｎまで撮られた多数の写真（連続写真）をもたらす。
続いて、連続して撮られた写真の中で一致が探される。この目的のために、最初に写真の中でエッジが検出される。これらのエッジは、例えば、テーブルの脚のエッジ、テーブルトップ、キャビネットのエッジ、壁−天井の遷移などである。エッジ検出は、例えば、Cannyアルゴリズムによって実行されることができる。次に、障害物７の検出されたエッジは、直線セグメントに縮小される。この目的のために、例えば、確率的なハフ変換を使用することができる。次に、この方法で得られた直線に基づいて写真の間の一致が計算される。写真は、２つの直接的に連続する部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の写真、または例えばＲ１とＲｎのような非連続的な部屋の位置の写真であることができる。一致を決定するために、特に、点５、例えば線の始点と終点が使用される。これは、例えばＳＩＦＴまたはＳＵＲＦ法を使って可能である。
３次元座標の計算が、壁−天井の遷移および床−障害物遷移の例を使って図２に示される。これらの点５の座標を計算するために、カメラ４を使って２つの連続した部屋の位置Ｒ１，Ｒ２からそれぞれ写真が撮られる。処理装置１（またはカメラ４）の部屋の第１の位置Ｒ１または部屋の第２の位置Ｒ２の座標は、例えば、処理装置１をナビゲートするために定期的に使用される位置特定方法を介して知られている。部屋の第１の位置Ｒ１と部屋の第２の位置Ｒ２との間の距離ｄの決定は、オドメトリまたはベクトル減算によって計算されることができる。部屋の位置Ｒ１とＲ２に基づいて、床２に平行な平面と壁／天井または床／キャビネットの遷移における点５との間の角度α，βがそれぞれ測定される。２つの部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の間の距離ｄの量と部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の各々に対する角度α，βとから、カメラ４の部屋の位置Ｒ１，Ｒ２に関する座標を計算することができる。カメラ４の部屋の位置Ｒ１，Ｒ２が知られているという事実のために、上述の遷移における点５の三次元座標も計算することができる。点５の座標の計算を改善するために、上述のステップを、異なる写真のペアを用いて数回にわたって実行することができる。例えば最後に撮られた写真とその前の写真とを互いに比較することができるのみならず、例えば最後に撮られた写真とその前の前の写真とを比較することができる。これらの比較の各々は、３次元座標の計算に導く。それから、これらの結果は、平均化によって、またはカルマンフィルタなどの融合法によって結び付けられる。
最終的に、点５の３次元座標は処理装置１の周囲の地図３に入力される。例えば、これらの３次元座標から、図３に示すような２次元グリッドマップを後で生成することができる。地図３のセットアップは、点５の３次元座標の離散化と、床２の基本面におけるこれらの点５の投影とを含む。点５から床２までの距離（点の高さ）に応じて、それは異なるクラスに分類される。床に近い障害物７は処理装置１が到達できないが、それは地図３において濃い灰色で表示される。これらの障害物７は、処理装置１の高さ以下の高さを有する。到達できる障害物７は、地図３において中間の灰色で表示される。それらは、処理装置１の高さよりも高い高さを有する。例えば、これはテーブルトップであることができる。最後に、部屋全体にわたって原則として一定のとても高い高さを有する障害物は、薄い灰色で示される。これらの障害物７は、例えば壁である。点５のこの分類は、可能な限り現実的な部屋の描写をユーザーに提供する地図３をもたらす。
例えば、スマートフォン、タブレットまたはラップトップのような携帯端末上で地図３をユーザーに表示することができる。この目的のために、例えばＷ−ＬＡＮ，ＵＭＴＳ，３Ｇ，ＧＰＲＳまたは同様のものを使って、地図３は処理装置１から端末に転送される。例えば、共通のデータネットワーク内に位置しているとき、処理装置１とユーザーの端末との間で直接に送信することができる。さらにまた、地図３は、再使用のために、または他の端末で見るためにバッファリングされることができる。
それから、ユーザーは地図３において位置を選択することができ、処理装置１は、例えばその位置で厳密な処理を実行するために接近する。これは、例えば、特定の時間に定期的に清掃されるべきであるテーブルの周りの領域であることができる。また、処理から除外されるべきである特定の領域、例えば、湿式作業を行う処理装置１によって処理されるべきでない本物の堅木の床のような敏感な床材を用いた部屋の領域を選択することができる。
１…処理装置
２…床
３…地図
４…カメラ
５…点
６…高さ情報
７…障害物
ｄ…距離
Ｒ１…部屋の第１の位置
Ｒ２…部屋の第２の位置
α…角度
β…角度
本発明は、自動的に移動可能な処理装置を使って部屋の床を処理する方法、特に清掃する方法に関する。部屋の地図が生成され、その処理装置のユーザーに表示される。ユーザーは、生成された地図の中で、処理装置が床を処理するか、または床の処理を控える部屋の少なくとも１つのサブ領域を選択することができる。部屋の地図は、世界座標系の３次元座標から生成される。世界座標系内の３次元座標が、部屋および／または部屋に配置された障害物の複数の点の各点に割り当てられる。
上述した種類の方法は先行技術で良く知られている。特に清掃のために使用される処理装置は、妥当な場合、予めプログラムされたドライブ・処理戦略に従って自動的に移動する。これに関連して、処理装置が処理されるべき部屋の地図または地図のような表現、妥当な場合には複数の部屋に対する複数の地図を持つことが知られている。望ましくは、この地図は不揮発性のデータ記憶装置に蓄積される。特に、障害物、例えば境界壁または家具の位置データが部屋の地図または地図のような表現で注目される。
地図を生成するために、学習ドライブのコースで処理装置を移動させることが知られている。同様にまた、地図は処理ドライブのコースで生成されたり、補完されたりすることができる。
部屋をキャプチャーするための異なる手段が先行技術で知られている。特許文献１は、例えば障害物を検出するための全方向性スキャナーを有する清掃装置を開示する。障害物の検出は光学三角測量法に基づく。光学三角測量法は障害物への距離を測定する。
例えば、特許文献２は、自動的に移動可能な装置とそのような装置の方向付けのための方法とを開示する。その装置の場合には、２次元地図が距離センサの全方向性の距離測定から生成される。２次元地図をサブ領域に分割するために役立つ追加的な情報が補われる。追加的な情報は、例えば、部屋の遷移を識別するために役立つ測定された天井の高さであり、従ってユーザーの地図の解釈を容易にする。
更にまた、先行技術において写真の地図を生成することが知られている。写真は、清掃装置上に配置されたカメラで撮られ、モザイク状に集められる。
独国特許公開第１０ ２００８ ０１４ ９１２ Ａ１号公報 欧州特許公開第２４０７８４７ Ａ２号公報
たとえ、部屋の地図が公知の方法で生成されることができるとしても、ユーザーにとってこの地図は読むことが困難である。これは、障害物が処理装置の視点から表されるためである。通常、この視点はユーザーの視点と一致しない。ユーザーの視点は、例えば、テーブルの脚を障害物として把握するのではなく、テーブル全体を、すなわち、またテーブルトップを障害物として把握する。この点において、テーブルの脚のみが障害物として示される地図においてユーザーが自分の位置を見定めることは困難である。
従って、生成された部屋の地図がユーザーにとってより容易に読めるように床を処理するための方法を提供することが本発明の目的である。
解決策として、本発明は、コード化された、特に色分けされた高さ情報を有する２次元地図として表示される地図を提案する。その高さ情報は障害物の高さ情報であり、異なる高さの障害物のコードは異なる。
先行技術と比べて、世界座標系の３次元座標の地図は、高さを含んで障害物の実際の寸法を表し、本発明に係る方法によって生成される。従って、部屋は、地図を生成する処理装置の視点から表示されるのではなく、実際にはその視点から独立して表示される。従って、処理装置のユーザーは、地図に示された障害物に基づいて実際の部屋の状況を認識し、処理から除外されるか、または処理のために考慮される部屋のサブ領域を迅速かつ確実に選択することが特に容易である。この点において、部屋内または複数の部屋内での処理装置のナビゲーションのために、およびユーザフレンドリで簡単な相互作用のために処理装置のユーザーによって使用されることができる新しい地図が作られる。
地図は、コード化された、特に色分けされた高さ情報を有する２次元地図として有利に表示される。従って、この地図のセットアップは、３次元座標の離散化と、部屋の床の平面への投影を必要とする。この床面への対応する座標の距離に応じて、障害物を異なるクラスに分類することができる。第１のクラスは、例えば、処理装置には到達できない、床に近い障害物を含むことができる。これらの障害物は、処理装置の高さ以下の高さを有する。そのような障害物は、第１の色で地図に表示される。第２のクラスは、到達できる障害物を含む。そのような障害物は、処理装置によって接近されることができ、処理装置の高さよりも高い高さを有することができる。地図において第２の色がこれらの障害物に割り当てられる。障害物の第３のクラスは、部屋の壁と部屋の天井との間の遷移を含む。これらの遷移はとても大きな高さによって特定され、その高さは一般に部屋に渡って一定である。第３の色がこれらの障害物に割り当てられる。この障害物の色分けは、２次元表示された地図内のユーザーに対して有益な追加情報をもたらし、ユーザーに障害物の３次元を認識させ、地図の中で自分の位置を見定めることができるようにする。色分けに代わる手段として、他のコード、例えば幾何学的記号（三角形、円など）の使用、または高さ情報としての数字の追加を使用することもできる。
処理装置に配置されており、３次元的に旋回可能なレーザー距離センサを使って、部屋が測定されることが提案される。レーザー距離センサは特に三角測量センサであることができる。三角測量センサは、障害物までの異なる距離から三角測量法を使って例えば家具または壁のような障害物までの距離を測定する。従って、本発明によれば、レーザ距離センサは、単一の測定平面を有するだけではない。代わりに、レーザ距離センサは、測定される部屋内で３次元的に旋回可能である。それで、障害物の高さを決定することができる。
更に、部屋が処理装置に配置されたカメラで測定されることが提案される。そのようなカメラは、有利には、ＣＣＤチップまたはＣＭＯＳチップを有するデジタルカメラである。評価の目的のためにカメラは撮影されたデジタル画像を評価装置に送信することができ、そこでその画像は障害物に関して評価される。カメラは、部屋を測定するために、単独で使用することができ、またはレーザー距離センサと組み合わせて使用することができる。従って、レーザ距離センサからのデータとカメラからのデータとの組み合わせによって地図を生成することができる。例えば、レーザ距離センサは部屋の水平面内で障害物までの距離のみを測定することができ、一方、カメラは垂直面に対して障害物の高さを測定する。世界座標系の３次元座標に測定値を結び付けることができる。この点において、この解決策は三次元的に旋回可能なレーザ距離センサを用いた上記測定の代替案を表す。
更に、カメラの第１の写真が処理装置の部屋の第1の位置から撮られ、第２の写真が処理装置の部屋の第２の位置から撮られ、第１の写真と第２の写真に含まれる画像データが、 特にエッジ検出を使って、複数の点および/または線に縮小されることが提案される。処理装置の学習ドライブおよび/または処理ドライブの間に、時間的および/または空間的に一定の間隔でカメラで写真を撮ることができる。従って、第１の写真は部屋の第１の位置から撮影され、第２の写真は部屋の第２の位置から撮影され、第３の写真は部屋の第３の位置から撮影され、続いて同様に撮影される。これは、部屋をできる限り完全に表示する一連の写真をもたらし、従ってすき間のない地図を生成することを可能にする。
部屋の第１と第２の位置から写真を撮ることに代わる手段として、部屋の位置で互いに異なる角度から２つの写真を撮るステレオビジョンカメラを使用することができる。従って、処理装置の部屋の位置を変えることなしに、この目的のために部屋の位置を計算し、３次元座標を決定することが可能である。２つの対応する写真の画像データにおける視野角依存の差は、処理装置上のステレオビジョンカメラの特定の設計と配置によって予め定められ、従って一定である。従って、２つの連続的な部屋の位置の測定と比較して、原理的に測定誤差を有する可能性がある測定値から部屋の位置の変化を決定する必要はない。
更にまた、別の方法では、均一な測定グリッドを有する深度カメラを用いて部屋を測定することができる。この測定グリッドは、光の可視または不可視のスペクトル範囲においてカメラの検出領域に投影され、検出領域に位置する障害物によって反射される。反射された信号は、障害物の空間配置および形状に依存して歪み、そこに含まれる深さ情報によって障害物の空間的な方向と位置に関する結論を引き出すことができる。次に、そこから世界座標系内の３次元座標を決定することができる。
後の作業ステップにおいて連続する写真の間で一致を計算できるようにするために、例えば、線、エッジまたは点のような代表的な特徴が最初に写真内で探索される。この場合、時間的および/または空間的に互いから離れた写真の間だけでなく、直後の写真の間でも一致を決定することができる。本発明によれば、写真に含まれる情報は複数の点および/または線に縮小される。通常は、画像処理において、点の特徴は、例えばスケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ）またはいわゆる”高速化ロバスト特徴”（ＳＵＲＦ）によって評価される。けれども、画像内で線またはエッジの評価もまた有利である。最初に、任意のエッジ（コントラストの変化）が画像内で検出される。これは、例えば、Cannyアルゴリズムによって起こることができる。次のステップでは、この方法で検出されたエッジが線分に縮小される。この目的のために、ハフ変換またはその変形、例えば確率的ハフ変換が通常使用される。多数の線への画像の縮小は、第１の写真および第２の写真に対して、またはさらなる写真に対して同様に行われる。続いて、一致を決定するために、画像内で見い出された線、または開始点と終了点の比較（マッチング）が実行される。これは、通常、いわゆるＲＡＮＳＡＣアルゴリズム（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）と組み合わせた妥当性チェックによって実行される。見つかった一致の品質は、不完全な「一致」の除去によって改善される。
世界座標系内で３次元座標を決定できるようにするために、本発明は、第１の写真および第２の写真の縮小された画像データが互いに比較され、処理装置が移動する部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離に基づいて、各点および／または各線に対して、世界座標系の三次元座標が計算されることを提案する。従って、部屋の位置自体の決定は、通常は部屋の中で処理装置をナビゲーションするためにいずれにしても必要とされる位置特定方法を使って実行されることができる。処理装置によって移動された距離、すなわち、例えば、処理装置の部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離は、例えば、オドメトリまたはベクトル減算を使って計算されることができる。画像データと２つの部屋の位置の間を移動する距離に関する情報との組み合わせは、各点、特に線の各開始点および各終了点に対する世界座標系の３次元座標を計算することを可能にする。特に高精度で点の座標を計算できるようにするために、上記方法ステップは異なる写真のペアを用いて複数回実行されることができる。従って、例えば、一連の写真の第１および第２の写真を互いに比較することができるだけでなく、例えば、第１および第３の写真、第１および第４の写真なども互いに比較することができる。計算された座標は、平均化によって、またはカルマンフィルタなどの融合法によって結び付けられることができる。
更に、部屋の第１の位置と部屋の第２の位置との間の距離は、処理装置に配置されたレーザ距離センサ、特に三角測量センサを使って決定されることができる。従って、通常の方法では、既知の部屋の第１の位置から部屋の第２の位置までの距離を決定するために、処理装置に存在するレーザ距離センサを使用することができる。この点において、有利な方法で本発明に係るレーザ距離センサの測定をカメラからの写真と結び付けるることができる。
地図をグリッドマップまたは線図として表示することが提案される。従って、世界座標系の３次元座標は、部屋または複数の部屋の２次元地図にそれぞれ変換される。従って、障害物をグリッド内に表示することができる。更に、障害物の輪郭を線で表すことが可能である。
更に、部屋の地図は、処理装置の評価装置を使って生成されることが提案される。この点において、障害物の検出と測定された部屋の座標の評価とが、処理装置の機構、すなわちレーザ距離センサおよび/またはカメラを使って有利に実行される。処理装置から外部の評価装置へのデータ送信は不要である。
あるいは、部屋の地図が、処理装置とデータ接続されている携帯端末の評価装置を使って、および／またはデータ通信ネットワークに統合されている評価装置を使って生成されることが与えられる。このプロセスによれば、地図を生成するために外部評価装置が使用される。それで、処理装置自体がそのような評価装置を有する必要はない。
最終的に、生成された地図の表示は、処理装置自体のディスプレイ上または外部装置のディスプレイ上に表示されることができる。例えば、外部装置は、ユーザーの携帯端末、特に携帯電話またはラップトップであることができる。あるいは、地図は、また、テレビまたは他の家電製品に表示されることもできる。
以下では、本発明を実施形態によってもっと詳細に説明する。
自動的に移動可能な処理装置を含む部屋のサブ領域を示す。 処理装置を使って行われる、部屋の２つの連続した位置からの部屋の測定を示す。 生成された部屋の地図を示す。
図１に示される状況は、清掃されるべき部屋の床２の上にある自動的に移動可能な処理装置１、例えばロボット真空掃除機を示す。処理装置１は、その主移動方向に配置されたカメラ４を持つ。それで、処理装置１の前方に位置する部屋の一部が測定されることができる。示される部屋の部分は、複数の障害物７、すなわち壁、幅木、テーブルおよびキャビネットを含む。障害物７は、任意のタイプの物体であってよい。特に、処理装置1の高さよりも低い床２までの距離を有するため、処理装置1によって到達できない物体であってもよい。ユーザー（図示せず）は、処理装置１と通信する端末、例えば生成された部屋の地図３が表示される携帯電話を持つことができる。
図２は、部屋の２つの異なる位置、すなわち部屋の第１の位置Ｒ１と部屋の第２の位置Ｒ２から２つの障害物７（壁、キャビネット）を測定中である処理デバイス１を示す。従って、第１の測定は部屋の第１の位置Ｒ１から実行される。第２の測定は部屋の第２の位置Ｒ２から実行される。部屋の第２の位置Ｒ２は距離ｄだけ部屋の第１の位置Ｒ１から離れている。
図３は生成された部屋の地図３を示す。部屋の地図３は障害物７に関する高さ情報６を持ち、高さ情報６は色分けされている。従って、床２およびそれぞれ異なる高さの障害物７は、異なる色で示されている。
本発明は、処理装置１が学習走行中に、すなわち床２を同時に処理することなしに走行中に、または処理走行中に部屋を移動し、カメラ４を使って異なる部屋の位置Ｒ１，Ｒ２から部屋の写真を撮るように動作する。図１では、その状況は処理装置１の部屋の第１の位置Ｒ１によって示される。また、部屋の第１の位置Ｒ１から距離ｄだけ離れた部屋の第２の位置Ｒ２に関してそのような写真が撮られる。また、例えば、この方法のステップは、例えば物体のゆがみを訂正するために、カメラ４で撮られた写真のゆがみ訂正を含む。処理装置１の学習走行または処理走行中に、規則的または不規則な局所距離ｄで写真が撮られる。同様に、代替的にまたは追加的に、写真が互いにある時間間隔を有するようにすることもできる。従って、全体として、これは、異なる部屋の位置Ｒ１，Ｒ２からＲｎまで撮られた多数の写真（連続写真）をもたらす。
続いて、連続して撮られた写真の中で一致が探される。この目的のために、最初に写真の中でエッジが検出される。これらのエッジは、例えば、テーブルの脚のエッジ、テーブルトップ、キャビネットのエッジ、壁−天井の遷移などである。エッジ検出は、例えば、Cannyアルゴリズムによって実行されることができる。次に、障害物７の検出されたエッジは、直線セグメントに縮小される。この目的のために、例えば、確率的なハフ変換を使用することができる。次に、この方法で得られた直線に基づいて写真の間の一致が計算される。写真は、２つの直接的に連続する部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の写真、または例えばＲ１とＲｎのような非連続的な部屋の位置の写真であることができる。一致を決定するために、特に、点５、例えば線の始点と終点が使用される。これは、例えばＳＩＦＴまたはＳＵＲＦ法を使って可能である。
３次元座標の計算が、壁−天井の遷移および床−障害物遷移の例を使って図２に示される。これらの点５の座標を計算するために、カメラ４を使って２つの連続した部屋の位置Ｒ１，Ｒ２からそれぞれ写真が撮られる。処理装置１（またはカメラ４）の部屋の第１の位置Ｒ１または部屋の第２の位置Ｒ２の座標は、例えば、処理装置１をナビゲートするために定期的に使用される位置特定方法を介して知られている。部屋の第１の位置Ｒ１と部屋の第２の位置Ｒ２との間の距離ｄの決定は、オドメトリまたはベクトル減算によって計算されることができる。部屋の位置Ｒ１とＲ２に基づいて、床２に平行な平面と壁／天井または床／キャビネットの遷移における点５との間の角度α，βがそれぞれ測定される。２つの部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の間の距離ｄの量と部屋の位置Ｒ１，Ｒ２の各々に対する角度α，βとから、カメラ４の部屋の位置Ｒ１，Ｒ２に関する座標を計算することができる。カメラ４の部屋の位置Ｒ１，Ｒ２が知られているという事実のために、上述の遷移における点５の三次元座標も計算することができる。点５の座標の計算を改善するために、上述のステップを、異なる写真のペアを用いて数回にわたって実行することができる。例えば最後に撮られた写真とその前の写真とを互いに比較することができるのみならず、例えば最後に撮られた写真とその前の前の写真とを比較することができる。これらの比較の各々は、３次元座標の計算に導く。それから、これらの結果は、平均化によって、またはカルマンフィルタなどの融合法によって結び付けられる。
最終的に、点５の３次元座標は処理装置１の周囲の地図３に入力される。例えば、これらの３次元座標から、図３に示すような２次元グリッドマップを後で生成することができる。地図３のセットアップは、点５の３次元座標の離散化と、床２の基本面におけるこれらの点５の投影とを含む。点５から床２までの距離（点の高さ）に応じて、それは異なるクラスに分類される。床に近い障害物７は処理装置１が到達できないが、それは地図３において濃い灰色で表示される。これらの障害物７は、処理装置１の高さ以下の高さを有する。到達できる障害物７は、地図３において中間の灰色で表示される。それらは、処理装置１の高さよりも高い高さを有する。例えば、これはテーブルトップであることができる。最後に、部屋全体にわたって原則として一定のとても高い高さを有する障害物は、薄い灰色で示される。これらの障害物７は、例えば壁である。点５のこの分類は、可能な限り現実的な部屋の描写をユーザーに提供する地図３をもたらす。
例えば、スマートフォン、タブレットまたはラップトップのような携帯端末上で地図３をユーザーに表示することができる。この目的のために、例えばＷ−ＬＡＮ，ＵＭＴＳ，３Ｇ，ＧＰＲＳまたは同様のものを使って、地図３は処理装置１から端末に転送される。例えば、共通のデータネットワーク内に位置しているとき、処理装置１とユーザーの端末との間で直接に送信することができる。さらにまた、地図３は、再使用のために、または他の端末で見るためにバッファリングされることができる。
それから、ユーザーは地図３において位置を選択することができ、処理装置１は、例えばその位置で厳密な処理を実行するために接近する。これは、例えば、特定の時間に定期的に清掃されるべきであるテーブルの周りの領域であることができる。また、処理から除外されるべきである特定の領域、例えば、湿式作業を行う処理装置１によって処理されるべきでない本物の堅木の床のような敏感な床材を用いた部屋の領域を選択することができる。
１…処理装置
２…床
３…地図
４…カメラ
５…点
６…高さ情報
７…障害物
ｄ…距離
Ｒ１…部屋の第１の位置
Ｒ２…部屋の第２の位置
α…角度
β…角度

Claims (10)

  1. 自動的に移動可能な処理装置（１）を使って部屋の床（２）を処理する方法、特に清掃する方法であって、
    部屋の地図（３）が生成され、前記処理装置（１）のユーザーに表示され、
    前記ユーザーは、生成された地図（３）の中で、前記処理装置（１）が床（２）を処理するか、または床（２）の処理を控える部屋の少なくとも１つのサブ領域を選択することができ、
    前記部屋の地図（３）が、世界座標系の３次元座標から生成され、
    前記世界座標系内の３次元座標が、前記部屋および／または前記部屋に配置された障害物（７）の複数の点（５）の各点（５）に割り当てられる、
    ことを特徴とする床の処理方法。
  2. 前記部屋が、前記処理装置（１）に配置されており、３次元的に旋回可能なレーザー距離センサを使って測定されることを特徴とする請求項１に記載の床の処理方法。
  3. 前記部屋が、前記処理装置（１）に配置されたカメラ（４）で測定されることを特徴とする請求項１または２に記載の床の処理方法。
  4. 前記カメラ（４）の第１の写真が前記処理装置（１）の部屋の第１の位置（Ｒ１）から撮られ、第２の写真が前記処理装置（１）の部屋の第２の位置（Ｒ２）から撮られ、
    前記第１の写真と前記第２の写真に含まれる画像データが、特にエッジ検出を使って複数の点（５）に縮小される、
    ことを特徴とする請求項３に記載の床の処理方法。
  5. 前記第１の写真および前記第２の写真の前記縮小された画像データが互いに比較され、
    前記処理装置（１）が移動する前記部屋の第１の位置（Ｒ１）と前記部屋の第２の位置（Ｒ２）との間の距離（ｄ）に基づいて、各点（５）および／または各線に対して、前記世界座標系の三次元座標が計算される、
    ことを特徴とする請求項４に記載の床の処理方法。
  6. 前記部屋の第１の位置（Ｒ１）と前記部屋の第２の位置（Ｒ２）との間の前記距離（ｄ）が、前記処理装置（１）に配置されたレーザ距離センサ、特に三角測量センサを使って決定されることを特徴とする請求項５に記載の床の処理方法。
  7. 前記地図（３）が、グリッドマップまたは線図として表示されることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の床の処理方法。
  8. 前記地図（３）が、コード化された、特に色分けされた高さ情報（６）を有する２次元地図として表示されることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の床の処理方法。
  9. 前記部屋の地図（３）が、前記処理装置（１）の評価装置を使って生成されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の床の処理方法。
  10. 前記部屋の地図（３）が、前記処理装置（１）とデータ接続されている携帯端末の評価装置を使って、および／またはデータ通信ネットワークに統合されている評価装置を使って生成されることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の床の処理方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020090381A (ja) * 2018-12-07 2020-06-11 中西金属工業株式会社 フォークリフトの注意喚起システム、及びフォークリフト

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6831210B2 (ja) 2016-11-02 2021-02-17 東芝ライフスタイル株式会社 電気掃除機
DE102016125358A1 (de) * 2016-12-22 2018-06-28 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Verfahren zum Betrieb eines sich selbsttätig fortbewegenden Reinigungsgerätes sowie ein solches Reinigungsgerät
DE102016125319A1 (de) * 2016-12-22 2018-06-28 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Verfahren zum Betrieb eines sich selbsttätig fortbewegenden Fahrzeugs
JP6814095B2 (ja) * 2017-05-23 2021-01-13 東芝ライフスタイル株式会社 電気掃除機
JP2019090711A (ja) * 2017-11-15 2019-06-13 株式会社豊田自動織機 壁検出装置
DE102018109845A1 (de) * 2018-04-24 2019-10-24 Kuka Deutschland Gmbh Kartierungsverfahren
DE102018114385A1 (de) * 2018-06-15 2019-12-19 Ifm Electronic Gmbh System und Verfahren zum Betreiben einer mobilen Arbeitsmaschine
CN109645897A (zh) * 2019-01-10 2019-04-19 轻客小觅智能科技（北京）有限公司 一种扫地机的障碍物检测方法及***
CN111358374B (zh) * 2020-04-22 2021-08-24 珠海市一微半导体有限公司 机器人沿边磨坎行走的检测方法及被卡检测和处理方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007226322A (ja) * 2006-02-21 2007-09-06 Sharp Corp ロボットコントロールシステム
JP2009217363A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Hitachi Ltd 環境地図生成装置、方法及びプログラム
JP2011233149A (ja) * 2010-04-26 2011-11-17 Lg Electronics Inc ロボット掃除機、並びにロボット掃除機を用いた遠隔監視システム及びロボット掃除機を用いた遠隔監視方法
JP2012011200A (ja) * 2010-07-01 2012-01-19 Vorwerk & Co Interholding Gmbh 自走式装置並びにこのような装置の操作方法
US20120125363A1 (en) * 2010-11-24 2012-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Robot cleaner and control method thereof
CN103271699A (zh) * 2013-05-29 2013-09-04 东北师范大学 一种智能家居清洁机器人
JP2013246589A (ja) * 2012-05-24 2013-12-09 Sharp Corp 空間情報生成装置、空間情報利用システム、空間情報生成方法、制御プログラム、および、記録媒体
JP2014194729A (ja) * 2013-02-27 2014-10-09 Sharp Corp 周囲環境認識装置、それを用いた自律移動システムおよび周囲環境認識方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4933864A (en) * 1988-10-04 1990-06-12 Transitions Research Corporation Mobile robot navigation employing ceiling light fixtures
JP3994950B2 (ja) * 2003-09-19 2007-10-24 ソニー株式会社 環境認識装置及び方法、経路計画装置及び方法、並びにロボット装置
US20140277900A1 (en) * 2006-03-17 2014-09-18 Raj V. Abhyanker Mapping search engine offering sidewalk maps
DE102008014912B4 (de) 2008-03-19 2023-01-19 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Selbsttätig verfahrbares Bodenstaub-Aufsammelgerät
US8961695B2 (en) * 2008-04-24 2015-02-24 Irobot Corporation Mobile robot for cleaning
CN102083352B (zh) * 2008-04-24 2014-10-15 艾罗伯特公司 用于机器人使能的移动产品的定位、位置控制和导航***的应用
KR101570377B1 (ko) * 2009-03-31 2015-11-20 엘지전자 주식회사 단일 카메라를 장착한 로봇 청소기의 3차원 환경 인식 방법
TWI391874B (zh) * 2009-11-24 2013-04-01 Ind Tech Res Inst 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法
WO2011092814A1 (ja) * 2010-01-28 2011-08-04 トヨタ自動車株式会社 障害物検出装置
CN102314716A (zh) * 2010-07-07 2012-01-11 英业达股份有限公司 与会人员辨识方法及应用该方法的***
GB2509814B (en) * 2010-12-30 2014-11-12 Irobot Corp A method of operating a mobile robot
CN102359784B (zh) * 2011-08-01 2013-07-24 东北大学 一种室内移动机器人自主导航避障***及方法
JP6169325B2 (ja) * 2012-05-07 2017-07-26 シャープ株式会社 自走式電子機器、端末装置、およびリモコン付き電子機器の操作システム
CN103584795A (zh) * 2012-08-17 2014-02-19 乐金电子(天津)电器有限公司 机器人吸尘器及其自我诊断方法
CN102830702B (zh) * 2012-09-07 2014-10-22 无锡普智联科高新技术有限公司 一种用于密集存储区域的移动机器人路径规划方法
EP2764812B1 (de) * 2013-02-12 2015-07-08 Hako GmbH Reinigungsroboter

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007226322A (ja) * 2006-02-21 2007-09-06 Sharp Corp ロボットコントロールシステム
JP2009217363A (ja) * 2008-03-07 2009-09-24 Hitachi Ltd 環境地図生成装置、方法及びプログラム
JP2011233149A (ja) * 2010-04-26 2011-11-17 Lg Electronics Inc ロボット掃除機、並びにロボット掃除機を用いた遠隔監視システム及びロボット掃除機を用いた遠隔監視方法
JP2012011200A (ja) * 2010-07-01 2012-01-19 Vorwerk & Co Interholding Gmbh 自走式装置並びにこのような装置の操作方法
US20120125363A1 (en) * 2010-11-24 2012-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Robot cleaner and control method thereof
JP2013246589A (ja) * 2012-05-24 2013-12-09 Sharp Corp 空間情報生成装置、空間情報利用システム、空間情報生成方法、制御プログラム、および、記録媒体
JP2014194729A (ja) * 2013-02-27 2014-10-09 Sharp Corp 周囲環境認識装置、それを用いた自律移動システムおよび周囲環境認識方法
CN103271699A (zh) * 2013-05-29 2013-09-04 东北师范大学 一种智能家居清洁机器人

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
進藤智則: "未知の空間で地図作るＳＬＡＭ技術が普及へ", 日経エレクトロニクス 第１１４６号 NIKKEI ELECTRONICS, JPN6019046228, 27 October 2014 (2014-10-27), JP, pages 45 - 50, ISSN: 0004162967 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020090381A (ja) * 2018-12-07 2020-06-11 中西金属工業株式会社 フォークリフトの注意喚起システム、及びフォークリフト

Also Published As

Publication number Publication date
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