JP4445210B2 - Autonomous robot - Google Patents

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JP4445210B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、掃除対象領域を自律走行し、地図を作成しつつ掃除を行う自律走行ロボットに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、自律走行ロボットは、予め作成された作業領域の地図を記憶しておき、作業計画に基づいて地図を参照しながら作業領域を走行して作業を行うものや、予め作業領域の周囲を1周させて作業領域の地図を作成して記憶し、作業計画に基づいて地図を参照しながら作業領域を走行して作業を行うものが知られている(例えば、特許文献1参照)。
【0003】
【特許文献1】
特開平05−46239号公報(段落「0012」〜「0024」等)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、予め作業領域の周囲を1周させて地図を作成するものでは、地図を作成するのに手間かがかかり、特に、複雑な形状の作業領域の地図を事前に作成する場合には多大な時間を要し、実際の作業を終了するまでの作業時間が長くかかるという問題があった。
本発明は、予め掃除領域の地図を記憶すること無く掃除領域に対して短時間で確実な掃除ができる自律走行ロボットを提供する。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、走行手段と掃除手段を備え、
前記走行手段にて自律直進走行しながら前記掃除手段にて掃除対象領域内の掃除を行う自律走行ロボットにおいて、
算出手段により前記走行手段の移動量と移動方向を算出し、この算出結果により前記走行手段の現在の位置を常に推定する自己位置推定手段と、
前記掃除対象領域内に存在する障害物を検知する障害物検知手段と、
前記掃除対象領域をセル単位に分割し、掃除時、この掃除対象領域に前記障害物検知手段が検知した障害物及び前記掃除手段により掃除済みとなった位置を前記セル単位で地図を作成するものであって、前記地図としては前記掃除対象領域を未掃除領域、掃除済み領域、前記障害物検知手段が障害物を検知した位置である走行不能領域という属性で管理する属性マップと、前記掃除対象領域内においてある位置から任意位置までの経路長をポテンシャルとするポテンシャルマップと作成するものであって、前記ポテンシャルマップは現在位置のポテンシャルを第1の所定値とし、これから距離が離れるに従ってポテンシャルを「1」から順に大きくし、前記走行不能領域の位置ときは相当するポテンシャルマップのセル単位に走行禁止ポテンシャルを与えると共に、走行不能領域近づき過ぎないように走行禁止ポテンシャルを与えたセル単位の周囲に走行禁止ポテンシャルを与える地図作成手段と、
前記地図作成手段で作成した前記属性マップ及び前記ポテンシャルマップを記録すると共に、前記自己位置推定手段で推定された前記走行手段の現在位置を記録し、前記掃除手段が掃除を開始したとき、前記属性マップが初期化され、前記掃除対象領域が全て未掃除領域となる地図記憶手段と、
前記掃除手段が掃除を開始したことで初期化された前記属性マップにおいて、前記地図記憶手段で記憶されたポテンシャルマップに基づき前記走行手段の現在位置から前記属性マップの最も近い未掃除セルを認識する認識手段と、
前記障害物検知手段が進行方向前方に障害物を検知したとき、前記属性マップから未掃除領域を前記ポテンシャルマップを使用して検索し、前記属性マップにおいて前記障害物のために走行不能領域として記録した位置に相当する前記ポテンシャルマップのセル走行禁止ポテンシャルとし、この最も近い未掃除セルを検索すると、前記未掃除領域のうちの最も近いセルを目的地点としてそこへ最短経路で走行制御を行い、前記地図記憶手段の前記属性マップの未掃除セルの中で、前記地図記憶手段のポテンシャルマップの最も低いポテンシャルを持っているセルまでポテンシャルが前記走行手段の現在位置から順次低下する経路を計画し、前記計画した経路とは逆順に辿るように走行制御する制御手段と、
を備え、前記ロボットを最も近い未掃除セルに移動させるのに、ポテンシャルマップを使用し、目的地点のポテンシャルからポテンシャルが順に小さくなるようにセルを辿って前記ロボットの位置まで到達する経路を算出し、この算出した経路を逆に辿って走行することを特徴とする自律走行ロボットである。
【0006】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、この実施の形態は、本発明を自走式掃除ロボットに適用したものについて述べる。
【0007】
図1及び図2は自走式掃除ロボットの構成を示す図で、下部が略円形状で上部が略半球形状になっている筐体1の前面上部に各種ボタンや表示器等を設けた操作パネル2を配置し、前記筐体1の下部に前面から側面に跨ってバンパー3を設け、そのバンパー3上に障害物検知手段として超音波センサからなる複数の障害物センサ4を配置している。前記障害物センサ4は、例えば、前面から見える位置に所定の間隔をあけて3個配置し、左右の側面に所定の間隔をあけて2個ずつ配置している。障害物センサ4は、前方及び左右の障害物を検出する。
【0008】
前記筐体1内には、作業手段として、クリーナモータ5とこのモータ5で回転するファン6とこのファン6の回転により底部に設けた吸込口7から塵を吸込んで集める集塵室8が収納されている。
【0009】
また、前記筐体1の底部略中央の左右にそれぞれ左駆動輪9a、右駆動輪9bを取り付け、この各駆動輪9a,9bをそれぞれ左走行モータ10a、右走行モータ10bで回転駆動するようにしている。前記各駆動輪9a,9b及び各走行モータ10a,10bは走行手段を構成している。そして、前記各駆動輪9a,9bの回転をそれぞれロータリー式エンコーダ11a、11bで検出するようにしている。
【0010】
前記筐体1の底部後端中央には回転自在で方向が左右に自由に旋回する旋回輪12が取り付けられている。また、前記筐体1内には、CPU、ROM、RAM等の制御回路部品を組み込んだ回路基板13及び各部に電源を供給するバッテリ14が収納されている。
【0011】
図3は制御部の構成を示すブロック図で、21は制御部本体を構成するCPU、22はこのCPU21が各部を制御するプログラムが格納されたROM、23は各種のデータを格納するメモリを設けたRAMである。また、24は前記操作パネル2、障害物センサ4、クリーナモータ5を回転制御するモータ制御部25、左右の走行モータ10a,10bを回転制御するモータ制御部26及び前記左右のエンコーダ11a,11bに対して信号の入出力制御を行うI/Oポートである。前記CPU21と、ROM22、RAM23及びI/Oポート24とはバスライン28を介して電気的に接続されている。
【0012】
図4は制御部の構成を機能的に示す機能ブロック図で、この掃除ロボットは、機能的には、前記RAM23からなり、前記バッテリ14によって電源のバックアップを受けている記憶部31、前記CPU21、ROM22、I/Oポート24の複合体からなる制御部32を有する。
【0013】
前記記憶部31には、掃除対象領域に対して作成される地図を記憶するための地図記憶部311が設けられている。
前記制御部32は、前記モータ制御部26を制御する走行制御部321、前記左のエンコーダ11a、前記右のエンコーダ11bの出力から移動量と移動方向を算出し、この算出した移動量と移動方向から現在の位置を推定する自己位置推定部322、前記モータ制御部25を制御するクリーナ制御部323、掃除対象領域をセル単位に分割し、掃除作業時、この掃除対象領域に前記障害物センサ4が検知した障害物及び掃除済みとなった位置をセル単位で記録して地図(マップ)を作成する地図作成部324を設けている。
【0014】
掃除ロボットは、掃除を開始すると、先ず、地図記憶部311のマップを初期化する。マップとしては、図5に示す属性マップMA1と図6に示すポテンシャルマップMA2の2つ用意する。これらのマップMA1、MA2は作業対象領域をセル単位に分割している。
【0015】
前記属性マップMA1は、作業対象領域を未掃除領域、掃除済み領域、走行不能領域という属性で管理するマップであり、それぞれ対応するセルを未作業セル、作業済みセル、走行不能セルと称する。前記ポテンシャルマップMA2は、作業対象領域内においてある位置から任意の位置までの経路長をポテンシャルとして表現するマップである。
【0016】
掃除ロボットは、マップを初期化すると、図7に示す走行制御を行うようになっている。先ず、S1にて、進行方向を整える。これは、左右の走行モータ10a,10bを駆動制御して正面が進行方向に向くように旋回する。続いて、S2にて、左右の走行モータ10a,10bを駆動制御して直進走行を行う。このとき、同時にクリーナモータ5を駆動制御して床面の掃除を行う。そして、S3にて、障害物センサ4が前方に壁などの障害物があることを検知すると、障害物の近くまで移動した後、走行を停止する。
【0017】
この動作において、掃除ロボットは、常に、自己位置推定部322により自己位置を推定し、また、障害物センサ4によって前方及び左右の障害物の有無を検知し、属性マップMA1に掃除済み領域と障害物の位置を走行不能領域として記録する。なお、属性マップMA1においては初期化した段階では全てが未掃除領域となっている。
【0018】
障害物を検知し、停止すると、続いて、S4にて、属性マップMA1から最も近い未掃除領域を検索する。この未掃除領域の検索は、前記ポテンシャルマップMA2を使用する。すなわち、図6に示すように、掃除ロボットRCの現在位置を中心としたポテンシャルマップを作成する。ここでは掃除ロボットRCの現在位置のポテンシャルを−1とし、距離が離れるに従ってポテンシャルを「1」から順に大きくしている。
【0019】
また、前記属性マップMA1において障害物のために走行不能領域として記録した位置に相当するポテンシャルマップMA2のセルに走行禁止ポテンシャルとして、例えば無限大∞を与える。また、掃除ロボットRCが走行不能領域に近づき過ぎないようにマージンを取る。すなわち、走行禁止ポテンシャルを与えたセルの周囲のセルにも走行禁止ポテンシャルを与える。
【0020】
従って、前記属性マップMA1に記録した掃除済み領域が図中斜線で示す領域M1で、走行不能領域が図中クロスで示す領域M2で、未掃除領域が図中白で示す領域M3であったとすると、未掃除領域が存在することを判断し、未掃除領域M3のうち、最も近い未掃除セルを検索する。最も近い未掃除セルはポテンシャルマップMA2における未掃除領域の中でポテンシャルがもっとも小さいセルとなる。図6ではポテンシャルが「8」のセルとなる。
【0021】
最も近い未掃除セルを検索すると、続いて、S5にて、Point To Point走行制御(以下、PTP走行制御と称する。)を行う。すなわち、掃除ロボットRCは、未掃除領域M3のうちの最も近いセルを目的地点としてそこへ最短経路で走行する計画を行う。この計画は、ポテンシャルマップMA2を利用する。すなわち、目的地点のポテンシャル「8」からポテンシャルが順に小さくなるようにセルを辿って現在位置まで到達する経路を算出することで最短経路を求めることができる。そして、この求めた経路を図6に矢印で示すように逆に辿って走行する。これによって、掃除ロボットRCを、走行不能領域M2を迂回しながら未掃除領域M3のうちの最も近い未掃除セルへ最短経路で移動できる。
【0022】
S5におけるPTP走行制御を終了すると、再びS1に戻って進行方向を整え、直進走行を繰り返す。そして、S4にて、未掃除領域M3が無くなったことを判断すると、一連掃除制御を終了する。
【0023】
例えば、図8に示すような周囲が壁41に囲まれ、かつ、壁41の対向面から突出した1対の障害物42,43がある四角形状の部屋を掃除することを想定する。この部屋に対してX軸とY軸を図に示すように定めておく。
【0024】
先ず、掃除ロボットRCは、左下隅のA位置で進行方向をY軸の正方向に整え、B位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。やがて、前方に障害物を検知し、B位置で停止する。
【0025】
そして、最も近い未掃除セルを検索する。このときの最も近い未掃除セルは右隣りのセルとなるので、掃除ロボットRCは右に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の負方向に整え、C位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。やがて、前方に障害物を検知し、C位置で停止する。
【0026】
そして、最も近い未掃除セルを検索する。このときの最も近い未掃除セルは左隣りのセルとなるので、掃除ロボットRCは左に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の正方向に整え、D位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。
このようにして、連続した未掃除領域が続いている作業領域では、この一連の走行制御によって掃除ロボットRCは一般的なジグザグ走行しながら掃除を行うとともに属性マップMA1に掃除済み領域M1及び走行不能領域M2を記録する。
【0027】
掃除ロボットRCは、D位置に到達すると、最も近い未掃除セルを検索するが、D位置では左右のいずれにも隣接した未掃除セルはない。このときは、最も近い未掃除セルとしてE位置を検索する。そして、D位置からE位置へPTP走行制御によって移動する。
【0028】
掃除ロボットRCはE位置に到達すると、進行方向を整えてから直進し、前方に障害物を検出すると最も近い未掃除セルを検索し、その位置までPTP走行制御によって移動する。この一連の動作を繰り返して図中矢印で示すような走行を行いながら掃除を行う。そして、F位置に到達すると、この位置でも最も近い未掃除セルを検索するが、ここでは左右のいずれにも等距離の位置に未掃除セルが存在する。このような場合に対処するためにX軸やY軸の正負のどちらを優先するかのデフォルトルールを予め定めておく。例えば、X軸の負方向を優先した場合は、掃除ロボットRCは左に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の負方向に整え、G位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。やがて、前方に障害物を検知し、G位置で停止する。
【0029】
そして、最も近い未掃除セルを検索する。このときの最も近い未掃除セルは左側のH位置となるので、掃除ロボットRCは左に90度向きを変えPTP走行制御によってH位置まで移動となるので、H位置に到達すると、進行方向をY軸の正方向に整え、I位置へ向かって直進し掃除を行う。こうしてI位置まで到達すると、作業対象領域は全て掃除済み領域と走行不能領域になっているので、未掃除領域はなく掃除は終了することになる。
【0030】
図9は図8に示すレイアウトの部屋を掃除したときの属性マップMA1の記録状態を示した図で、セル分割された全体は作業対象領域であり、最初はすべて未掃除領域M3になっている。そして、掃除ロボットRCがA位置から移動を開始して掃除を行いつつ掃除済み領域M1を記録するとともに障害物センサ4で障害物を検知し、走行不能領域M2として記録する。
【0031】
従って、掃除ロボットRCがI位置の手前のH′位置へ到達した時には属性マップMA1の記録状態は図9に示すようになっている。このときには、まだ、前方の壁を障害物センサ4で検知していないので、白で示す領域はすべて未掃除領域M3になっている。その後掃除ロボットRCが走行すると右側にある壁が障害物として検知されるようになり、掃除ロボットRCがI位置に到達した前方の壁が障害物として検知されると、掃除済み領域M1の周囲が全て走行不能領域M2で囲まれる。この時点で、掃除ロボットは走行不能領域M2の外側には移動できないと判断するため、走行不能領域M2の外側の未掃除領域M3を、M2と同様と見なす。これにより、未掃除領域がなくなったものと判断して掃除を終了する。
【0032】
このように、予め作業領域の地図を作成してから掃除を行うではなく、掃除を行いながら作業対象領域の各セルを掃除済み領域と走行不能領域として埋めながら地図を作成し、未掃除領域が無くなった時点で掃除終了としているので、掃除作業を短時間で行うことができる。しかも、未掃除領域を常に確認しながら掃除を行うので、未掃除領域を残すことはなく確実な掃除ができる。
【0033】
また、掃除ロボットRCを最も近い未掃除セルに移動させるのに、ポテンシャルマップMA2を使用し、目的地点のポテンシャルからポテンシャルが順に小さくなるようにセルを辿って掃除ロボットCRの位置まで到達する経路を算出し、この算出した経路を逆に辿って走行するので、目的とする未掃除領域の最も近いセルへ最短経路で移動でき、従って、短時間で移動できる。
【0034】
図10は周囲が壁41に囲まれた四角形状の部屋の中にコの字形の障害物44がある場合の掃除経路を示している。この部屋に対してもX軸とY軸を図に示すように定めておく。
【0035】
先ず、掃除ロボットRCは、左下隅のA位置で進行方向をY軸の正方向に整え、B位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。やがて、前方に障害物を検知し、B位置で停止する。そして、最も近い未掃除セルとして右隣りのセルを検索し、掃除ロボットRCは右に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の負方向に整えC位置へ向かって直進走行し、掃除を行う。やがて、前方に障害物を検知し、C位置で停止する。
【0036】
そして、最も近い未掃除セルとして左隣りのセルを検索し、掃除ロボットRCは左に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の正方向に整え直進走行し、掃除を行う。そして、障害物センサ4がD位置で障害物44を検知するので、掃除ロボットRCは停止する。
【0037】
ここで、最も近い未掃除セルとして右隣りのセルを検索し、掃除ロボットRCは右に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の負方向に整え直進走行し、掃除を行い、前方に壁41を検知し、E位置で停止する。
このようにして、掃除ロボットRCは前方に障害物を検出すると最も近い未掃除セルを検索してPTP走行制御によって走行しながら掃除を行うとともに、属性マップMA1に掃除済み領域M1及び走行不能領域M2を記録する。
【0038】
掃除ロボットRCは、やがてF位置に到達すると、この位置でも最も近い未掃除セルを検索するが、ここでは左右のいずれにも等距離の位置に未掃除セルが存在する。例えば、X軸の負方向を優先していれば、掃除ロボットRCは左に90度向きを変えてそのセルまで移動する。この位置で進行方向をY軸の負方向に整え直進走行し、掃除を行い、前方に障害物44を検知し、G位置で停止する。
【0039】
その後も掃除ロボットRCは走行しながら掃除を行うとともに、属性マップMA1に掃除済み領域M1及び走行不能領域M2を記録する。そして、H位置に到達すると、その左右両隣りには未掃除セルが無く、掃除ロボットRCは最も近い未掃除セルとしてI位置を検索し、その位置へPTP走行制御によって移動する。
【0040】
I位置に到達した掃除ロボットRCはY軸の負方向へ向かって直進走行し、掃除を行い、前方に障害物44を検知し、J位置で停止する。このJ位置で最も近い未掃除セルを検索するが、直ぐ近くには無く、最も近い未掃除セルとしてK位置を検索する。掃除ロボットRCはJ位置からK位置までPTP走行制御によって移動する。
【0041】
K位置に到達すると、右に90度向きを変え進行方向をY軸負方向に整えてから直進し掃除を行う。やがて、前方に壁41を検知し、L位置で停止する。そして、最も近い未掃除セルを検索するが、残っている未掃除領域はM位置近傍のみであり、掃除ロボットRCは向きを反転し、Y軸の正方向へ直進走行して掃除を行う。そして、障害物センサ4がM位置で壁41を検知すると掃除ロボットRCは停止する。M位置に到達すると、作業対象領域は全て掃除済み領域と走行不能領域になっているので、未掃除領域はなく掃除は終了することになる。
【0042】
このように掃除する部屋のレイアウトが複雑であっても、短時間で確実な掃除ができる。
なお、この実施の形態は、本発明を掃除ロボットに適用したものについて述べたがこれに限定するものではなく、走行しながら掃除以外の他の作業を行うロボットにも適用できるものである。
【0043】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、予め掃除領域の地図を記憶すること無く掃除領域に対して短時間で確実な掃除ができる自律走行ロボットを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施の形態に係る掃除ロボットの外部構成を示す正面図。
【図2】 同実施の形態に係る掃除ロボットの内部構成を示す一部切欠した側面図。
【図3】 同実施の形態における制御部のハード構成を示すブロック図。
【図4】 同実施の形態における制御部の構成を機能的に示す機能ブロック図。
【図5】 同実施の形態における地図記憶部に形成される属性マップの例を示す図。
【図6】 同実施の形態における地図記憶部に形成されるポテンシャルマップの例を示す図。
【図7】 同実施の形態における掃除ロボットの走行制御を示す流れ図。
【図8】 同実施の形態における掃除ロボットによる掃除走行例を示す図。
【図9】 図8の掃除走行例における属性マップの記録状態を示す図。
【図10】 同実施の形態における掃除ロボットによる他の掃除走行例を示す図。
【符号の説明】
4…障害物センサ、5…クリーナモータ、9a,9b…駆動輪、10a,10b…走行モータ、11a,11b…ロータリー式エンコーダ、21…CPU、22…ROM、23…RAM、311…地図記憶部、321…走行制御部、322…自己位置推定部、323…クリーナ制御部、324…地図作成部。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention autonomous cleaning target area, to the autonomous mobile robot for performing cleaning while creating a map.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, an autonomous mobile robot stores a map of a work area created in advance, and performs work by traveling through the work area while referring to the map based on a work plan, or 1 around the work area in advance. It is known that a map of a work area is created and stored around the work area, and the work is performed by running through the work area while referring to the map based on the work plan (see, for example, Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP 05-46239 A (paragraphs “0012” to “0024”, etc.)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of creating a map by making one round around the work area in advance, it takes time and effort to create the map, especially when creating a map of a work area having a complicated shape in advance. There is a problem that it takes time and it takes a long time to finish the actual work.
The present invention provides an autonomous traveling robot that can clean a cleaning area in a short time without storing a map of the cleaning area in advance.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The present invention comprises travel means and cleaning means,
In the autonomous traveling robot that cleans the area to be cleaned by the cleaning means while traveling autonomously straight by the traveling means,
Self-position estimating means for calculating a movement amount and a moving direction of the traveling means by a calculating means, and always estimating a current position of the traveling means based on the calculation result;
Obstacle detection means for detecting an obstacle present in the cleaning target area;
The area to be cleaned is divided into cells, and at the time of cleaning, the obstacle detected by the obstacle detection means in this area to be cleaned and the position cleaned by the cleaning means are created for each cell. a is the uncleaned area the cleaning target region as a map, already cleaned areas, and attribute map in which the obstacle detecting means is managed with the attribute of the wheelchair-stranded region is a position in which an obstacle is detected, the cleaning object be one that creates a potential map to potential path length to an arbitrary position from the position that is in the region, a potential according to the potential map is the potential of the current position as a first predetermined value, away from now distance "1" sequentially larger from a position running prohibition port in each cell of the potential maps the equivalent to when the wheelchair-stranded region Together they give Nsharu, and mapping means for providing a travel-restricted potential around the cell units gave travel-restricted potential so as not too close to the wheelchair-stranded regions,
The attribute map and the potential map created by the map creating means are recorded, the current position of the traveling means estimated by the self-position estimating means is recorded, and when the cleaning means starts cleaning, the attribute Map storage means in which a map is initialized, and all the cleaning target areas are uncleaned areas;
In the attribute map initialized by the cleaning means starting cleaning, the closest uncleaned cell of the attribute map is recognized from the current position of the traveling means based on the potential map stored in the map storage means. Recognition means;
When the obstacle detecting means detects an obstacle ahead in the traveling direction, an uncleaned area is searched from the attribute map using the potential map, and is recorded as a non-runnable area for the obstacle in the attribute map. When the cell of the potential map corresponding to the position is set as a travel prohibition potential, and searching for the nearest uncleaned cell, the nearest cell in the uncleaned area is set as a destination point, and travel control is performed on the shortest route there, Among the uncleaned cells of the attribute map of the map storage means, plan a path in which the potential sequentially decreases from the current position of the travel means to the cell having the lowest potential of the potential map of the map storage means, Control means for running control so as to follow the planned route in reverse order;
A potential map is used to move the robot to the nearest uncleaned cell, and a path to reach the robot position by following the cell so that the potential decreases in order from the potential at the destination point is calculated. The autonomous traveling robot is characterized in that it travels by following the calculated route in reverse.
[0006]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In this embodiment, the present invention is applied to a self-propelled cleaning robot.
[0007]
FIG. 1 and FIG. 2 are diagrams showing the configuration of a self-propelled cleaning robot, and an operation in which various buttons, a display, and the like are provided on the front upper portion of a housing 1 having a substantially circular lower portion and a substantially hemispherical upper portion. A panel 2 is arranged, a bumper 3 is provided in the lower part of the casing 1 from the front surface to the side surface, and a plurality of obstacle sensors 4 including ultrasonic sensors are arranged on the bumper 3 as obstacle detection means. . For example, three obstacle sensors 4 are disposed at a position that can be seen from the front surface with a predetermined interval, and two obstacle sensors 4 are disposed on the left and right side surfaces with a predetermined interval. The obstacle sensor 4 detects front and left and right obstacles.
[0008]
Housed in the housing 1 are a cleaner motor 5, a fan 6 that rotates with the motor 5, and a dust collection chamber 8 that sucks and collects dust from a suction port 7 provided at the bottom by the rotation of the fan 6. Has been.
[0009]
Further, left driving wheel 9a and right driving wheel 9b are respectively attached to the left and right of the center of the bottom of the housing 1, and the driving wheels 9a and 9b are driven to rotate by the left traveling motor 10a and the right traveling motor 10b, respectively. ing. The drive wheels 9a and 9b and the travel motors 10a and 10b constitute travel means. The rotations of the drive wheels 9a and 9b are detected by the rotary encoders 11a and 11b, respectively.
[0010]
At the center of the rear end of the bottom of the housing 1 is attached a swivel wheel 12 that can freely rotate and turn freely in the right and left directions. The housing 1 houses a circuit board 13 in which control circuit components such as a CPU, a ROM, and a RAM are incorporated, and a battery 14 that supplies power to each unit.
[0011]
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the control unit, 21 is a CPU constituting the control unit main body, 22 is a ROM storing a program for controlling the respective units by the CPU 21, and 23 is a memory storing various data. RAM. Reference numeral 24 denotes a motor control unit 25 that controls the rotation of the operation panel 2, the obstacle sensor 4, and the cleaner motor 5, a motor control unit 26 that controls the rotation of the left and right traveling motors 10a and 10b, and the left and right encoders 11a and 11b. It is an I / O port that performs signal input / output control. The CPU 21 is electrically connected to the ROM 22, RAM 23, and I / O port 24 via a bus line 28.
[0012]
FIG. 4 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the control unit. This cleaning robot is functionally composed of the RAM 23 and receives a backup of power by the battery 14, the CPU 21, A control unit 32 formed of a composite of the ROM 22 and the I / O port 24 is included.
[0013]
The storage unit 31 is provided with a map storage unit 311 for storing a map created for the area to be cleaned .
The control unit 32 calculates a movement amount and a movement direction from outputs of the travel control unit 321 that controls the motor control unit 26, the left encoder 11a , and the right encoder 11b, and the calculated movement amount and movement direction. The self-position estimating unit 322 for estimating the current position from the above, the cleaner control unit 323 for controlling the motor control unit 25, the area to be cleaned is divided into cell units, and the obstacle sensor 4 is placed in the area to be cleaned during the cleaning operation. There is provided a map creation unit 324 to create a map (map) to record the position becomes an obstacle, and already cleaned detected in cell units.
[0014]
When the cleaning robot starts cleaning, it first initializes the map in the map storage unit 311. Two maps are prepared, the attribute map MA1 shown in FIG. 5 and the potential map MA2 shown in FIG. These maps MA1 and MA2 divide the work target area into cells.
[0015]
The attribute map MA1 is a map that manages work target areas with attributes of an uncleaned area, a cleaned area, and an unrunnable area, and the corresponding cells are referred to as an unworked cell, an unworked cell, and an unrunnable cell, respectively. The potential map MA2 is a map that expresses a path length from a certain position to an arbitrary position in the work target area as a potential.
[0016]
When the cleaning robot initializes the map, it performs the traveling control shown in FIG. First, in S1, the traveling direction is adjusted. This turns the left and right traveling motors 10a, 10b so that the front faces in the direction of travel. Subsequently, in S2, the left and right traveling motors 10a and 10b are drive-controlled to perform straight traveling. At the same time, the cleaner motor 5 is driven and controlled to clean the floor. In S3, when the obstacle sensor 4 detects that there is an obstacle such as a wall in front, it travels to the vicinity of the obstacle and then stops traveling.
[0017]
In this operation, the cleaning robot always estimates the self-position by the self-position estimation unit 322, detects the presence or absence of front and left obstacles by the obstacle sensor 4, and displays the cleaned area and obstacle in the attribute map MA1. The position of the object is recorded as a travel impossible area. In the attribute map MA1, all are uncleaned areas at the initialization stage.
[0018]
When an obstacle is detected and stopped, in S4, the nearest uncleaned area is searched from the attribute map MA1. The search for the uncleaned area uses the potential map MA2. That is, as shown in FIG. 6, a potential map centered on the current position of the cleaning robot RC is created. Here, the potential of the current position of the cleaning robot RC is set to −1, and the potential is sequentially increased from “1” as the distance increases.
[0019]
In addition, for example, infinity ∞ is given as a travel prohibition potential to the cell of the potential map MA2 corresponding to the position recorded as the travel impossible area due to the obstacle in the attribute map MA1. Further, a margin is provided so that the cleaning robot RC does not get too close to the untravelable area. That is, the travel prohibition potential is also applied to the cells around the cell to which the travel prohibition potential is applied.
[0020]
Therefore, if the cleaned area recorded in the attribute map MA1 is the area M1 indicated by diagonal lines in the figure, the non-running area is the area M2 indicated by cross in the figure, and the uncleaned area is the area M3 indicated by white in the figure. Then, it is determined that there is an uncleaned area, and the nearest uncleaned cell is searched for in the uncleaned area M3. The closest uncleaned cell is the cell having the smallest potential in the uncleaned region in the potential map MA2. In FIG. 6, the cell has a potential of “8”.
[0021]
When the nearest uncleaned cell is searched, subsequently, point-to-point travel control (hereinafter referred to as PTP travel control) is performed in S5. That is, the cleaning robot RC makes a plan to travel to the nearest cell in the uncleaned area M3 using the shortest route there. This plan uses the potential map MA2. That is, the shortest route can be obtained by calculating a route that reaches the current position by following the cell so that the potential decreases in order from the potential “8” of the destination point. Then, the vehicle travels in the reverse direction as shown by the arrow in FIG. Thereby, the cleaning robot RC can be moved to the nearest uncleaned cell in the uncleaned area M3 by a shortest route while bypassing the untravelable area M2.
[0022]
When the PTP travel control in S5 is completed, the process returns to S1 again to adjust the traveling direction and repeats straight travel. When it is determined in S4 that the uncleaned area M3 has disappeared, the series of cleaning controls is terminated.
[0023]
For example, it is assumed that a rectangular room having a pair of obstacles 42 and 43 protruding from the opposite surface of the wall 41 is cleaned as shown in FIG. The X axis and Y axis are determined for this room as shown in the figure.
[0024]
First, the cleaning robot RC adjusts the traveling direction to the positive direction of the Y-axis at the A position in the lower left corner, performs straight travel toward the B position, and performs cleaning. Eventually, an obstacle is detected ahead and stops at the B position.
[0025]
Then, the nearest uncleaned cell is searched. Since the nearest uncleaned cell at this time is the cell on the right, the cleaning robot RC turns 90 degrees to the right and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the negative direction of the Y axis, and the vehicle travels straight toward the C position for cleaning. Eventually, an obstacle is detected ahead and stops at position C.
[0026]
Then, the nearest uncleaned cell is searched. Since the nearest uncleaned cell at this time becomes the cell on the left side, the cleaning robot RC turns 90 degrees to the left and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the positive direction of the Y axis, and the vehicle travels straight toward the D position for cleaning.
In this way, in the work area where the continuous uncleaned area continues, the cleaning robot RC performs cleaning while performing general zigzag traveling by this series of travel control, and at the same time the cleaned area M1 and the unmovable in the attribute map MA1. Record area M2.
[0027]
When the cleaning robot RC reaches the D position, it searches for the nearest uncleaned cell, but there is no adjacent uncleaned cell on either side of the D position. At this time, the E position is searched as the nearest uncleaned cell. Then, it moves from the D position to the E position by PTP travel control.
[0028]
When the cleaning robot RC reaches the E position, it moves straight after adjusting its traveling direction, and when an obstacle is detected ahead, it searches for the nearest uncleaned cell and moves to that position by PTP travel control. This series of operations is repeated to perform cleaning while running as indicated by arrows in the figure. When the position F is reached, the closest uncleaned cell is searched at this position, but here there are uncleaned cells at equidistant positions on both the left and right sides. In order to cope with such a case, a default rule for giving priority to positive or negative of the X axis or the Y axis is determined in advance. For example, when priority is given to the negative direction of the X axis, the cleaning robot RC turns 90 degrees to the left and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the negative direction of the Y axis, and the vehicle travels straight toward the G position for cleaning. Eventually, an obstacle is detected ahead and stops at the G position.
[0029]
Then, the nearest uncleaned cell is searched. Since the nearest uncleaned cell at this time is the H position on the left side, the cleaning robot RC is turned 90 degrees to the left and moved to the H position by the PTP travel control. Clean in the positive direction of the shaft and go straight to the I position. When the position reaches the position I in this way, all the work target areas are the cleaned area and the non-running area, so that there is no uncleaned area and the cleaning ends.
[0030]
FIG. 9 is a view showing a recording state of the attribute map MA1 when the room having the layout shown in FIG. 8 is cleaned. The whole cell division is a work target area, and initially all are uncleaned areas M3. . Then, the cleaning robot RC starts moving from the A position and performs cleaning to record the cleaned area M1, and the obstacle sensor 4 detects the obstacle and records it as the travel impossible area M2.
[0031]
Therefore, when the cleaning robot RC reaches the H ′ position before the I position, the recording state of the attribute map MA1 is as shown in FIG. At this time, since the front wall has not been detected by the obstacle sensor 4, all the areas shown in white are uncleaned areas M3. Thereafter, when the cleaning robot RC runs, the wall on the right side is detected as an obstacle, and when the front wall where the cleaning robot RC has reached the I position is detected as an obstacle, the area around the cleaned region M1 is All are surrounded by a travel impossible area M2. At this time, since the cleaning robot determines that it cannot move outside the non-travelable area M2, the uncleaned area M3 outside the non-travelable area M2 is regarded as the same as M2. As a result, it is determined that there is no uncleaned area, and cleaning is terminated.
[0032]
Thus, instead of cleaning after creating a map of the work area in advance, a map is created while filling each cell of the work target area as a cleaned area and a non-running area while cleaning, and the uncleaned area is Since the cleaning is finished when it disappears, the cleaning work can be performed in a short time. In addition, since cleaning is performed while always checking the uncleaned area, the uncleaned area is not left and reliable cleaning can be performed.
[0033]
In addition, the potential map MA2 is used to move the cleaning robot RC to the nearest uncleaned cell, and a path to reach the position of the cleaning robot CR by following the cell so that the potential decreases in order from the potential at the destination point. Since it calculates and travels by following the calculated route in reverse, it can move to the nearest cell in the target uncleaned region by the shortest route, and therefore can move in a short time.
[0034]
FIG. 10 shows a cleaning path in the case where a U-shaped obstacle 44 is present in a rectangular room surrounded by a wall 41. The X axis and the Y axis are determined for this room as shown in the figure.
[0035]
First, the cleaning robot RC adjusts the traveling direction to the positive direction of the Y-axis at the A position in the lower left corner, performs straight travel toward the B position, and performs cleaning. Eventually, an obstacle is detected ahead and stops at the B position. Then, the next cell to the right is searched for as the nearest uncleaned cell, and the cleaning robot RC turns 90 degrees to the right and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the negative direction of the Y axis, and the vehicle travels straight toward the C position for cleaning. Eventually, an obstacle is detected ahead and stops at position C.
[0036]
Then, the left adjacent cell is searched for as the nearest uncleaned cell, and the cleaning robot RC turns 90 degrees to the left and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the positive direction of the Y axis, and the vehicle travels straight to perform cleaning. Then, since the obstacle sensor 4 detects the obstacle 44 at the D position, the cleaning robot RC stops.
[0037]
Here, the right adjacent cell is searched as the nearest uncleaned cell, and the cleaning robot RC turns 90 degrees to the right and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the negative direction of the Y axis, the vehicle travels straight, cleaning is performed, the wall 41 is detected forward, and the vehicle stops at the E position.
In this way, when the cleaning robot RC detects an obstacle ahead, the cleaning robot RC searches for the nearest uncleaned cell, performs cleaning while traveling by PTP travel control, and also includes a cleaned region M1 and a travel impossible region M2 in the attribute map MA1. Record.
[0038]
When the cleaning robot RC eventually reaches the F position, it searches for the nearest uncleaned cell at this position, but here there are uncleaned cells at equidistant positions on both the left and right sides. For example, if priority is given to the negative direction of the X axis, the cleaning robot RC turns 90 degrees to the left and moves to that cell. At this position, the traveling direction is adjusted to the negative direction of the Y axis, the vehicle travels straight, cleaning is performed, the obstacle 44 is detected forward, and the vehicle stops at the G position.
[0039]
After that, the cleaning robot RC performs cleaning while traveling, and records the cleaned area M1 and the untravelable area M2 in the attribute map MA1. When the position H is reached, there are no uncleaned cells on both the left and right sides, and the cleaning robot RC searches the I position as the nearest uncleaned cell and moves to that position by PTP travel control.
[0040]
The cleaning robot RC that has reached the I position travels straight in the negative direction of the Y axis, performs cleaning, detects an obstacle 44 in the front, and stops at the J position. The closest uncleaned cell is searched at this J position, but it is not in the immediate vicinity, and the K position is searched as the closest uncleaned cell. The cleaning robot RC moves from the J position to the K position by PTP travel control.
[0041]
When the position K is reached, the direction is changed 90 degrees to the right, the direction of travel is adjusted to the negative direction of the Y-axis, and straight ahead is performed for cleaning. Eventually, the wall 41 is detected forward and stops at the L position. The nearest uncleaned cell is searched, but the remaining uncleaned area is only in the vicinity of the M position, and the cleaning robot RC reverses the direction and runs straight in the positive direction of the Y axis to perform cleaning. Then, when the obstacle sensor 4 detects the wall 41 at the M position, the cleaning robot RC stops. When the position M is reached, all the work target areas are the cleaned area and the non-running area, so that there is no uncleaned area and the cleaning ends.
[0042]
Thus, even if the layout of the room to be cleaned is complicated, it can be reliably cleaned in a short time.
In this embodiment, the present invention is applied to a cleaning robot. However, the present invention is not limited to this. The present invention can also be applied to a robot that performs other work than cleaning while traveling.
[0043]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, it is possible to provide an autonomous traveling robot that can clean a cleaning area in a short time without storing a map of the cleaning area in advance.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a front view showing an external configuration of a cleaning robot according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a partially cutaway side view showing the internal configuration of the cleaning robot according to the embodiment.
FIG. 3 is a block diagram showing a hardware configuration of a control unit in the embodiment.
FIG. 4 is a functional block diagram functionally showing the configuration of a control unit in the embodiment.
FIG. 5 is a view showing an example of an attribute map formed in the map storage unit in the embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing an example of a potential map formed in the map storage unit in the embodiment.
FIG. 7 is a flowchart showing travel control of the cleaning robot in the embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing an example of cleaning running by the cleaning robot in the embodiment.
9 is a diagram showing a recording state of an attribute map in the cleaning traveling example of FIG.
FIG. 10 is a diagram showing another example of cleaning running by the cleaning robot in the embodiment.
[Explanation of symbols]
4 ... Obstacle sensor, 5 ... Cleaner motor, 9a, 9b ... Drive wheel, 10a, 10b ... Travel motor, 11a, 11b ... Rotary encoder, 21 ... CPU, 22 ... ROM, 23 ... RAM, 311 ... Map storage unit 321... Traveling control unit 322. Self-position estimation unit 323. Cleaner control unit 324.

Claims (1)

走行手段と掃除手段を備え、
前記走行手段にて自律直進走行しながら前記掃除手段にて掃除対象領域内の掃除を行う自律走行ロボットにおいて、
算出手段により前記走行手段の移動量と移動方向を算出し、この算出結果により前記走行手段の現在の位置を常に推定する自己位置推定手段と、
前記掃除対象領域内に存在する障害物を検知する障害物検知手段と、
前記掃除対象領域をセル単位に分割し、掃除時、この掃除対象領域に前記障害物検知手段が検知した障害物及び前記掃除手段により掃除済みとなった位置を前記セル単位で地図を作成するものであって、前記地図としては前記掃除対象領域を未掃除領域、掃除済み領域、前記障害物検知手段が障害物を検知した位置である走行不能領域という属性で管理する属性マップと、前記掃除対象領域内においてある位置から任意位置までの経路長をポテンシャルとするポテンシャルマップと作成するものであって、前記ポテンシャルマップは現在位置のポテンシャルを第1の所定値とし、これから距離が離れるに従ってポテンシャルを「1」から順に大きくし、前記走行不能領域の位置ときは相当するポテンシャルマップのセル単位に走行禁止ポテンシャルを与えると共に、走行不能領域近づき過ぎないように走行禁止ポテンシャルを与えたセル単位の周囲に走行禁止ポテンシャルを与える地図作成手段と、
前記地図作成手段で作成した前記属性マップ及び前記ポテンシャルマップを記録すると共に、前記自己位置推定手段で推定された前記走行手段の現在位置を記録し、前記掃除手段が掃除を開始したとき、前記属性マップが初期化され、前記掃除対象領域が全て未掃除領域となる地図記憶手段と、
前記掃除手段が掃除を開始したことで初期化された前記属性マップにおいて、前記地図記憶手段で記憶されたポテンシャルマップに基づき前記走行手段の現在位置から前記属性マップの最も近い未掃除セルを認識する認識手段と、
前記障害物検知手段が進行方向前方に障害物を検知したとき、前記属性マップから未掃除領域を前記ポテンシャルマップを使用して検索し、前記属性マップにおいて前記障害物のために走行不能領域として記録した位置に相当する前記ポテンシャルマップのセル走行禁止ポテンシャルとし、この最も近い未掃除セルを検索すると、前記未掃除領域のうちの最も近いセルを目的地点としてそこへ最短経路で走行制御を行い、前記地図記憶手段の前記属性マップの未掃除セルの中で、前記地図記憶手段のポテンシャルマップの最も低いポテンシャルを持っているセルまでポテンシャルが前記走行手段の現在位置から順次低下する経路を計画し、前記計画した経路とは逆順に辿るように走行制御する制御手段と、
を備え、前記ロボットを最も近い未掃除セルに移動させるのに、ポテンシャルマップを使用し、目的地点のポテンシャルからポテンシャルが順に小さくなるようにセルを辿って前記ロボットの位置まで到達する経路を算出し、この算出した経路を逆に辿って走行することを特徴とする自律走行ロボット。
It has traveling means and cleaning means,
In the autonomous traveling robot that cleans the area to be cleaned by the cleaning means while traveling autonomously straight by the traveling means,
Self-position estimating means for calculating a movement amount and a moving direction of the traveling means by a calculating means, and always estimating a current position of the traveling means based on the calculation result;
Obstacle detection means for detecting an obstacle present in the cleaning target area;
The area to be cleaned is divided into cells, and at the time of cleaning, the obstacle detected by the obstacle detection means in this area to be cleaned and the position cleaned by the cleaning means are created for each cell. a is the uncleaned area the cleaning target region as a map, already cleaned areas, and attribute map in which the obstacle detecting means is managed with the attribute of the wheelchair-stranded region is a position in which an obstacle is detected, the cleaning object be one that creates a potential map to potential path length to an arbitrary position from the position that is in the region, a potential according to the potential map is the potential of the current position as a first predetermined value, away from now distance "1" sequentially larger from a position running prohibition port in each cell of the potential maps the equivalent to when the wheelchair-stranded region Together they give Nsharu, and mapping means for providing a travel-restricted potential around the cell units gave travel-restricted potential so as not too close to the wheelchair-stranded regions,
The attribute map and the potential map created by the map creating means are recorded, the current position of the traveling means estimated by the self-position estimating means is recorded, and when the cleaning means starts cleaning, the attribute Map storage means in which a map is initialized, and all the cleaning target areas are uncleaned areas;
In the attribute map initialized by the cleaning means starting cleaning, the closest uncleaned cell of the attribute map is recognized from the current position of the traveling means based on the potential map stored in the map storage means. Recognition means;
When the obstacle detecting means detects an obstacle ahead in the traveling direction, an uncleaned area is searched from the attribute map using the potential map, and is recorded as a non-runnable area for the obstacle in the attribute map. When the cell of the potential map corresponding to the position is set as a travel prohibition potential, and searching for the nearest uncleaned cell, the nearest cell in the uncleaned area is set as a destination point, and travel control is performed on the shortest route there, Among the uncleaned cells of the attribute map of the map storage means, plan a path in which the potential sequentially decreases from the current position of the travel means to the cell having the lowest potential of the potential map of the map storage means, Control means for running control so as to follow the planned route in reverse order;
A potential map is used to move the robot to the nearest uncleaned cell, and a path to reach the robot position by following the cell so that the potential decreases in order from the potential at the destination point is calculated. An autonomous traveling robot characterized in that the vehicle travels by following the calculated route in reverse.
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