JP2020174899A - Autonomically travelling type cleaner, system, and object recognition method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は自律走行型掃除機、システム、及び物体認識方法に関する。 The present invention relates to an autonomous traveling vacuum cleaner, a system, and an object recognition method.
近年、自律走行型掃除機に関する技術が数多く公開特許公報にて公開されている。例えば特許文献1には、撮像装置によって撮像された画像に基づいて物体を検出すると共に物体までの距離を算出し、検出された物体の警戒度を設定し、設定した警戒度と物体までの距離に基づいて移動制御する自律走行型掃除機が記載されている。
In recent years, many technologies related to autonomous driving vacuum cleaners have been published in published patent gazettes. For example, in
しかしながら、特許文献1に示されるように空間内に存在する物体を撮影するための撮像手段と、距離を算出するためのセンサを備えることで障害物を判定して、その結果を用いて駆動装置を制御する自律走行型掃除機はあるが、画像から物体を認識する際に、例えば、実際に敷物が存在するのか、窓から差し込む光が床面に反射して敷物であるかのように見えているのか判別することが難しい場合もある。また、物体までの距離を算出する場合に、超音波センサやレーザセンサ等が用いられることがあるが、このようなセンサだけでは物体が何であるのか判別は難しい場合があり、家庭内に配置される敷物、ケーブルのような高さの低い対象物は測距のために必要な照射面が確保できず、正確に距離を算出することが難しい場合もある。このため、自律走行型掃除機がケーブル等をブラシなどに巻き込みモータがロックされ、清掃行動が中断されることも考えられる。
However, as shown in
このような課題を解決するために、本発明の自律走行型掃除機は、物体の有無を検知する第1のセンサと、物体の位置を検知する第2のセンサと、制御ユニットと、を有し、前記制御ユニットは、前記第1のセンサの検知結果と前記第2のセンサの検知結果に基づいて物体を認識する、自律走行型掃除機である。 In order to solve such a problem, the autonomous driving type vacuum cleaner of the present invention has a first sensor for detecting the presence or absence of an object, a second sensor for detecting the position of the object, and a control unit. The control unit is an autonomous traveling type vacuum cleaner that recognizes an object based on the detection result of the first sensor and the detection result of the second sensor.
本発明のシステムは、学習用画像データから物体認識アルゴリズムを用いて学習モデルを生成する学習モデル生成装置と、前記学習モデル生成装置からの学習モデルデータを受信する自律走行型掃除機と、を有するシステムであり、前記自律走行型掃除機は、前記学習モデル生成装置から受信した学習モデルとカメラで撮像した画像を用いて物体を認識する第1の物体認識機能と、前記第1の物体認識機能で認識した物体との距離に基づいて、物体を認識する第2の物体認識機能と、を有するシステムである。 The system of the present invention includes a learning model generator that generates a learning model from learning image data using an object recognition algorithm, and an autonomous traveling type vacuum cleaner that receives learning model data from the learning model generator. The autonomous traveling type vacuum cleaner is a system, and the autonomous traveling type vacuum cleaner has a first object recognition function for recognizing an object using a learning model received from the learning model generator and an image captured by a camera, and the first object recognition function. It is a system having a second object recognition function of recognizing an object based on the distance to the object recognized in.
本発明の物体認識方法は、学習用画像データから特徴を抽出し、学習し、学習モデルを生成するステップと、生成された学習モデルとカメラで撮像された画像から物体を認識するステップと、認識した物体との距離に基づいて物体を認識するステップと、を有する物体認識方法である。 The object recognition method of the present invention recognizes a step of extracting features from learning image data, learning, and generating a learning model, and a step of recognizing an object from the generated learning model and an image captured by a camera. It is an object recognition method having a step of recognizing an object based on a distance from the object.
本発明によると、敷物、ケーブルのような自律走行型掃除機が巻き込み、清掃行動が中断されやすい対象物を検知して、清掃行動が中断されることをできるだけ回避することができる。 According to the present invention, it is possible to prevent the cleaning action from being interrupted as much as possible by detecting an object in which an autonomous traveling type vacuum cleaner such as a rug or a cable is involved and the cleaning action is likely to be interrupted.
第1の実施態様は、物体の有無を検知する第1のセンサと、物体の位置を検知する第2のセンサと、制御ユニットと、を有し、前記制御ユニットは、前記第1のセンサの検知結果と前記第2のセンサの検知結果に基づいて物体を認識する自律走行型掃除機である。 The first embodiment includes a first sensor for detecting the presence or absence of an object, a second sensor for detecting the position of an object, and a control unit, wherein the control unit is of the first sensor. It is an autonomous traveling type vacuum cleaner that recognizes an object based on the detection result and the detection result of the second sensor.
このような構成とすることにより、本実施例の自律走行型掃除機では、検知することが難しい敷物、ケーブルのような高さが低く、自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい物体を正確に検知して、清掃行動が中断されることをできるだけ回避することができる。 With such a configuration, the height of the rug and the cable, which are difficult to detect in the autonomous driving vacuum cleaner of the present embodiment, is low, and the autonomous driving vacuum cleaner is easily involved and the cleaning operation is interrupted. Can be accurately detected to avoid interruption of cleaning behavior as much as possible.
第2の実施態様は、前記第1のセンサは動画又は静止画を撮像する撮像部であり、前記制御ユニットは、前記撮像部により撮像した画像から物体の認識をおこなう物体認識アルゴリズムを備えている自律走行型掃除機である。 In the second embodiment, the first sensor is an imaging unit that captures a moving image or a still image, and the control unit includes an object recognition algorithm that recognizes an object from an image captured by the imaging unit. It is an autonomous vacuum cleaner.
第3の実施態様は、前記第2のセンサは物体までの距離を測定する測距センサであり、ボディに配された2つの駆動輪を駆動する駆動ユニットを有し、前記制御ユニットは、前記物体認識アルゴリズムにより対象物を認識すると、前記測距センサからの出力値の平均値を取りながら、前記駆動ユニットを駆動し前記ボディを前進させ、前記平均値と前記測距センサからの最新の出力値との差分が閾値を上回ると、物体の有無と、その物体までの距離を算出する、自律走行型掃除機である。 In a third embodiment, the second sensor is a distance measuring sensor that measures the distance to an object, has a drive unit that drives two drive wheels arranged on the body, and the control unit is the control unit. When an object is recognized by the object recognition algorithm, the drive unit is driven to move the body forward while taking the average value of the output values from the distance measuring sensor, and the latest output from the average value and the distance measuring sensor is taken. When the difference from the value exceeds the threshold value, it is an autonomous traveling type vacuum cleaner that calculates the presence or absence of an object and the distance to the object.
第4の実施態様は、学習用画像データから物体認識アルゴリズムを用いて学習モデルを生成する学習モデル生成装置と、前記学習モデル生成装置からの学習モデルデータを受信する自律走行型掃除機と、を有するシステムであり、前記自律走行型掃除機は、前記学習モデル生成装置から受信した学習モデルとカメラで撮像した画像を用いて物体を認識する第1の物体認識機能と、前記第1の物体認識機能で認識した物体との距離に基づいて、物体を認識する第2の物体認識機能と、を有するシステムである。 A fourth embodiment comprises a learning model generator that generates a learning model from learning image data using an object recognition algorithm, and an autonomous traveling vacuum cleaner that receives the learning model data from the learning model generator. The autonomous traveling type vacuum cleaner has a first object recognition function for recognizing an object using a learning model received from the learning model generator and an image captured by a camera, and the first object recognition. It is a system having a second object recognition function of recognizing an object based on the distance to the object recognized by the function.
第5の実施態様は、学習用画像データから特徴を抽出し、学習し、学習モデルを生成するステップと、生成された学習モデルとカメラで撮像された画像から物体を認識するステップと、認識した物体との距離に基づいて物体を認識するステップと、を有する物体認識方法である。 A fifth embodiment recognizes a step of extracting features from learning image data, learning, and generating a learning model, and a step of recognizing an object from the generated learning model and an image captured by a camera. It is an object recognition method having a step of recognizing an object based on a distance from the object.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment.
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態における自律走行型掃除機の底面図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a bottom view of the autonomous traveling type vacuum cleaner according to the embodiment of the present invention.
図1において、本実施例装置である自律走行型掃除機のボディ1には、ゴミを吸い込むための吸込口2と、2つの駆動輪3と、サイドブラシ4と、カメラ5と、測距センサ6が
搭載されている。更に、ボディ1内部には制御ユニット100が配置されている。
In FIG. 1, the
吸込口2には、絨毯等に付着したゴミをかき上げる為のメインブラシ(図示せず)が配置されており。ボディ1内部に配置されている吸引モータ(図示せず)が発生した吸引風によりメインブラシによりかきかき上げられたゴミが吸込口2に吸込まれるようになっている。
A main brush (not shown) is arranged at the
右側の駆動輪3と左側の駆動輪3夫々には駆動輪3用のモータ(後述する駆動部12)が接続されており、右側の駆動輪3と左側の駆動輪3は、夫々同時に或いは別々に駆動される。
A motor for the drive wheels 3 (
サイドブラシ4は、ボディ1裏面の図1中左側前方に設けられており、吸込口2に向かって、即ち図1において時計周りに回転する。これにより、ボディ1前方に存在するゴミを吸込口2に向けて集めることができる。尚、本実施例ではサイドブラシ4はボディ1裏面の図1中左側前方に設けられているが、ボディ1裏面の図1中右側前方にも設けても良い。
The side brush 4 is provided on the front left side of FIG. 1 on the back surface of the
カメラ5は、ボディ1の前方に配置されており、ボディ1前方を撮影するためのカメラである。カメラ5は動画または静止画を撮像するものであり、本実施例装置では、制御ユニット100が、カメラ5が撮像した情報に基づいて物体の有無を判定することが可能である。
The
測距センサ6は、例えば赤外線センサ等でありボディ1の前方に配されており、障害物までの距離を検知する。測距センサ6は、本実施例では発光素子と受光素子からなる光学式のセンサを使用しており、赤外線センサ以外にレーザセンサ等を用いても良い。
The distance measuring sensor 6 is, for example, an infrared sensor or the like and is arranged in front of the
ボディ1内部に配された制御ユニット100は、例えばCPU(Central Processing Unit)のような半導体素子であり、この半導体素子そのもの或いは、この半導体素子を搭載した回路基板全体を指している。
The
図2は、本発明の実施の形態における自律走行型掃除機の側面図である。尚、本発明と関連のある構成の一部は破線により示している。 FIG. 2 is a side view of the autonomous traveling type vacuum cleaner according to the embodiment of the present invention. A part of the configuration related to the present invention is shown by a broken line.
図2に示すように、ボディ1前面近傍に搭載されている測距センサ6は、ボディ1前面から距離D先の床面へセンサ軸が向けられている。
As shown in FIG. 2, the distance measuring sensor 6 mounted near the front surface of the
測距センサ6から得られる測距値を監視することで、前進方向の床面8までの高さが変化することに加えて、その変化が起こる地点から自律走行型掃除機までの距離Dが分かる。 By monitoring the distance measurement value obtained from the distance measurement sensor 6, in addition to changing the height to the floor surface 8 in the forward direction, the distance D from the point where the change occurs to the autonomous driving vacuum cleaner can be changed. I understand.
測距センサ6の上方にはカメラ5が配置されている。尚、本実施例では測距センサ6の上方にはカメラ5を配置したが、測距センサ6の下方、或いは左右側に配置しても良い。
A
図3は本実施例装置である自律走行型掃除機及びシステムのブロック図である。 FIG. 3 is a block diagram of an autonomous traveling vacuum cleaner and a system, which are the devices of the present embodiment.
図4は本発明の実施の形態における物体認識アルゴリズムの認識結果例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a recognition result of the object recognition algorithm according to the embodiment of the present invention.
図3において、制御ユニット100は主に第1ブロック101と第2ブロック102とを有している。第1ブロック101は、物体認識アルゴリズムによりカメラ5で撮像され
た画像から物体を認識するためのブロックである。
In FIG. 3, the
第2ブロック102は、第1ブロック101の認識結果から、更に正確に物体を認識するまでの各種処理を行うためのブロックであり、詳細は後述する。
The
PC200は、所謂パーソナルコンピュータであり、複数の学習用画像データを格納しており、この学習用画像データから物体認識アルゴリズムを用いて特徴抽出を行い、学習を行った後に学習モデルを生成する。
The
制御ユニット100とPC200は、例えばUSB(Universal Serial Bus)ケーブル等により接続可能であり、PC(Personal Computer)200で生成された学習モデルは制御ユニット100に送信することが可能である。
また、制御ユニット100は、PC200から受信した学習モデルを例えばフラッシュメモリのような不揮発性メモリに記憶することが可能である。学習モデルの容量が多くなる程メモリの容量も必要であるため、半導体メモリではなくハードディスクのような記憶媒体を用いても良い。
The
Further, the
或いは、PC200の図3に示すブロックをサーバー等に設け、ネットワークを介してサーバーと制御ユニット100を接続する構成としても良い。この場合、サーバーから制御ユニット100に学習モデルが送信されることになる。
Alternatively, the block shown in FIG. 3 of the
本実施例では、物体認識アルゴリズムと測距センサ6の検知結果に基づいて、物体(対象物10)の認識を行っている。本実施例のシステムでは、予め、PC200側で物体認識アルゴリズムに自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい物体である敷物、ケーブル等の画像データを多数取り込み、特徴抽出を行い、学習モデルを生成する。 In this embodiment, the object (object 10) is recognized based on the object recognition algorithm and the detection result of the distance measuring sensor 6. In the system of this embodiment, a large amount of image data such as rugs and cables, which are objects whose cleaning operation is likely to be interrupted, are taken in advance by the autonomous traveling vacuum cleaner in the object recognition algorithm on the PC200 side, feature extraction is performed, and a learning model To generate.
次に、PC200側から制御ユニット100に学習モデルを実装する。この制御ユニット100への実装は、先ほど述べたように例えばUSBケーブル等でPC200と制御ユニット100を接続することにより行われる。
Next, the learning model is mounted on the
本実施例の自律走行型掃除機は清掃中にカメラ5で自律走行型掃除機の前方を撮影し、制御ユニット100に撮影した画像データを送信する。
The autonomous traveling type vacuum cleaner of this embodiment photographs the front of the autonomous traveling type vacuum cleaner with the
制御ユニット100は、各対象物の特徴を学習した学習モデルを既に有しており、図4に示すように、送信された画像データ9内から学習した種類の対象物10(例えば敷物)の有無と画像内のどの位置に対象物10が存在するか、検知枠11を出力することで表し、この画像データから、検知枠11の下端から画像下端までの画素数より距離Xを算出する。
The
なお、画像データ9から距離Xを取得する処理は制御ユニット100内部で行われる処理であり必ずしも画像を出力、表示して確認する必要はない。
The process of acquiring the distance X from the image data 9 is a process performed inside the
次に、制御ユニット100の第1ブロック101で対象物10を認識し、第2ブロック102で、自律走行型掃除機から対象物10までの距離がx以下と判定したとき、駆動部12を制御することにより自律走行型掃除機を減速させ、測距センサ6のセンサ値Sを取得し始める。
Next, when the first block 101 of the
第2ブロック102は、減速走行中のセンサ値は常に平均を取り、その値をSaveとする。測距センサ6のセンサ値は前進方向床面を向いているが、敷物が敷かれているなど
走行面の高さが変化するとセンサ値に変化が起こる。
In the
第2ブロック102は、それを想定した閾値Tを用意して、減速中のセンサ値平均と最新のセンサ値の差分が閾値を超える、すなわち、Save―S>Tとなるとき自律走行型掃除機の前進方向の距離Dに自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい対象物があると判断できる。
The
尚、閾値Tを用意したのは、例えばゴミ等により測距センサ6の検知した値が変動し、絨毯等があると誤検知することを回避するためである。 The threshold value T is prepared in order to prevent the value detected by the distance measuring sensor 6 from fluctuating due to dust or the like and erroneously detecting that there is a carpet or the like.
また、より確実に対象物を判断するため物体認識アルゴリズムが対象物10を認識した後、駆動輪3を制御して減速を行っているが、行わなくとも自律走行型掃除機の前進方向の距離Dに自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい対象物があると判断できる。
Further, in order to determine the object more reliably, after the object recognition algorithm recognizes the
また、測距センサ6のセンサ値取得について、物体認識アルゴリズムを用いず、自律走行型掃除機が走行中、常にセンサ値を取得する方式でも走行面の高さが変化する距離は分かるが、その場合、走行面の凹凸や塵埃のような、自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい対象物以外と区別がつかず、対象物を正確に判断できない。 Further, regarding the acquisition of the sensor value of the distance measuring sensor 6, the distance at which the height of the traveling surface changes can be known even by the method of constantly acquiring the sensor value while the autonomous traveling type vacuum cleaner is traveling without using the object recognition algorithm. In this case, it is indistinguishable from an object other than an object in which the autonomous traveling type vacuum cleaner is likely to be involved and the cleaning operation is interrupted, such as unevenness of the traveling surface and dust, and the object cannot be accurately determined.
また、測距センサ6を使用せずに画像データ9から距離Xを取得して、対象物の位置を算出することも可能だが、図4に示すような検知枠11は物体認識技術の性質上、必ずしも対象物10の下端と検知枠の下端が一致するわけではなく、さらに、本当に対象物が存在するのか、例えば、窓から差し込む光が床面に反射して敷物であるかのように見えているだけなのか、誤認識をする可能性もあるが、本実施の形態であれば、測距センサ6で走行面の高さの変化を見ることで、より正確に対象物を検知できる。
Further, it is possible to acquire the distance X from the image data 9 and calculate the position of the object without using the distance measuring sensor 6, but the detection frame 11 as shown in FIG. 4 is due to the nature of the object recognition technology. , The lower end of the
以上のように、本実施の形態においては、従来の技術では検知することが難しかった敷物、ケーブルのような高さが低く、自律走行型掃除機が巻き込み清掃動作が中断されやすい対象物を正確に検知できることで、清掃行動が中断されない自律走行型掃除機を提供できる。 As described above, in the present embodiment, the height of the rug and the cable, which are difficult to detect by the conventional technology, is low, and the autonomous driving vacuum cleaner is involved and the cleaning operation is easily interrupted. By being able to detect it, it is possible to provide an autonomous driving type vacuum cleaner in which the cleaning action is not interrupted.
本発明は、家庭用の自律走行型掃除機や業務用の自律走行型掃除機等広く適用できる。 The present invention can be widely applied to an autonomous driving vacuum cleaner for home use, an autonomous driving vacuum cleaner for business use, and the like.
1 ボディ
2 吸込口
3 駆動輪
4 サイドブラシ
5 カメラ
6 測距センサ
8 床面
9 画像データ
10 対象物
11 検知枠
12 駆動部
100 制御ユニット
101 第1ブロック
102 第2ブロック
200 PC
1
Claims (5)
前記制御ユニットは、前記第1のセンサの検知結果と前記第2のセンサの検知結果に基づいて物体を認識する、自律走行型掃除機。 It has a first sensor that detects the presence or absence of an object, a second sensor that detects the position of an object, and a control unit.
The control unit is an autonomous traveling vacuum cleaner that recognizes an object based on the detection result of the first sensor and the detection result of the second sensor.
前記制御ユニットは、前記撮像部により撮像した画像から物体の認識をおこなう物体認識アルゴリズムを備えている、請求項1に記載の自律走行型掃除機。 The first sensor is an imaging unit that captures a moving image or a still image.
The autonomous driving type vacuum cleaner according to claim 1, wherein the control unit includes an object recognition algorithm that recognizes an object from an image captured by the imaging unit.
ボディに配された2つの駆動輪を駆動する駆動ユニットを有し、
前記制御ユニットは、前記物体認識アルゴリズムにより対象物を認識すると、前記測距センサからの出力値の平均値を取りながら、前記駆動ユニットを駆動し前記ボディを前進させ、前記平均値と前記測距センサからの最新の出力値との差分が閾値を上回ると、物体の有無と、その物体までの距離を算出する、請求項2に記載の自律走行型掃除機。 The second sensor is a distance measuring sensor that measures the distance to an object.
It has a drive unit that drives two drive wheels arranged on the body,
When the control unit recognizes an object by the object recognition algorithm, the control unit drives the drive unit to move the body forward while taking an average value of output values from the distance measurement sensor, and the average value and the distance measurement. The autonomous traveling type vacuum cleaner according to claim 2, wherein when the difference from the latest output value from the sensor exceeds the threshold value, the presence / absence of an object and the distance to the object are calculated.
前記学習モデル生成装置からの学習モデルデータを受信する自律走行型掃除機と、を有するシステムであり、
前記自律走行型掃除機は、前記学習モデル生成装置から受信した学習モデルとカメラで撮像した画像を用いて物体を認識する第1の物体認識機能と、
前記第1の物体認識機能で認識した物体との距離に基づいて、物体を認識する第2の物体認識機能と、を有するシステム。 A learning model generator that generates a learning model from image data for training using an object recognition algorithm,
It is a system having an autonomous driving type vacuum cleaner that receives learning model data from the learning model generator.
The autonomous traveling type vacuum cleaner has a first object recognition function for recognizing an object using a learning model received from the learning model generator and an image captured by a camera.
A system having a second object recognition function for recognizing an object based on the distance to the object recognized by the first object recognition function.
生成された学習モデルとカメラで撮像された画像から物体を認識するステップと、
認識した物体との距離に基づいて物体を認識するステップと、
を有する物体認識方法。 Steps to extract features from image data for training, learn, and generate a learning model,
Steps to recognize an object from the generated learning model and the image captured by the camera,
The step of recognizing an object based on the distance to the recognized object,
Object recognition method having.
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