CN105264335B - 机器人装置的离机式导航方法与设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种机器人装置的离机式导航方法与设备。所述方法包括：定义机器人装置的位置精确度的阈值，计算机器人装置与服务器通过其进行通信的网络的延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的所述感测数据而经处理的数据的之间的差值；以及根据所述机器人装置的位置精确度的所述阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。

Description

机器人装置的离机式导航方法与设备
技术领域
本发明涉及一种机器人装置的离机式导航，尤其涉及一种可响应于网络状态改变的自适应离机式导航。
背景技术
自主式导航是机器人装置在消费市场和产业中普遍使用的主要促成工具。在没有任何人类的引导下，机器人装置围绕着一个地方移动，依赖传感器和导航系统来执行任务。
然而，为具备能在导航中密集计算以及处理负载和功率的需求，而可实时提供导航指令，要达到令人满意的导航精确度水准是很昂贵的。传统上导航系统设置在机器人装置上，以使机器人装置能藉由机载执行所有导航过程而独立工作。因此，机载使用有着利用更强大的电脑和更大的电池的趋势。然而这些方法将导致更高的成本。除了增加成本外，这个方法的另一个缺点是增加机器人装置的尺寸大小，这会使得机器人装置不适合主要诉求在装置大小的应用上。
使用在很多产业中的现有的无人搬运车(AGV)是较简易的，但为适应建筑物的基础结构，使无人搬运车工作，无人搬运车需要延伸的、昂贵的及制式的改良。举例来说，某一种形式的AGV在一区域内导航时必须跟随安装在地板上的指标或电线。
另一个方法是将机器人装置经由通信线路耦合至远程服务器，并利用所述服务器的处理能力。举例来说，远程服务器例如可为云端运算平台，而通信线路可为无线网络。因此，可在远程服务器完全离机式地执行导航过程，或分离成机载和离机式的混合处理。当大部分运算可以分配至远程服务器或分散在装备有强大处理器的远程服务群间，就可在采取离机式导航的机器人装置上执行最小量处理。在机器人装置上的最小量处理例如包括：将机器人装置传感器得到的感测数据传输至服务器，并从远程传感器接收导航指令和/或位置信息。
此方法虽可解决成本和尺寸大小的问题，但应被配置成实际网络环境时，机器人装置和远程服务器之间的传送和接收信号总是有延迟，因而影响了机器人装置的位置精确度。
图1示出在离机式导航中无网络延时(L＝0)的理想状况。机器人装置100在连续的时间点t0、t1、t2…，藉由无线网络传送由传感器所得到的感测数据至服务器110。感测数据由服务器110处理，其计算机器人装置100的实际位置，然后传送位置信息或导航指令，例如移动的距离或方向，至机器人装置100。因此，机器人装置100是根据实际位置和目的地或计划好的路线被下指令而移动。在没有网络延时(类似机载导航)的理想状态下，假设服务器110的处理时间很短而且可以忽略，机器人装置100几乎在与t0、t1、t2…相同时间点接收到位置信息或导航指令。因此，导航指令通常可基于机器人装置100的当前的实际位置而被给定，因而机器人装置100的位置精确度可媲美机载导航。图3示出机器人装置100在实际位置300和估计位置300’之间的最大差距和误差。举例来说，当机器人装置100根据导航指令移动时，利用测程法信息估计其本身的位置300’(如第3图所示)，机器人装置100的位置精确度则为在采样周期T内所累积的测程误差，所述采样周期即为两个连续时间点之间的时期。所述测程误差被定义为机器人装置100被下令要移动的距离和实际移动的距离之间的差值。
然而，实际上机器人装置的位置精确度受网络延时所影响(L>0)。如图2所示，在从机器人装置100传送感测数据封包至服务器110的时间点(如t＝t0)和机器人装置100从服务器110所接收对应于t＝t0时传送的感测数据的经过处理的数据封包的时间点(t＝t3)之间总是有差值，而此差值t3-t0被定义为网络延时。
因此，在从t3至t4期间，机器人装置100根据在t3时所接收的导航指令移动，但t3时的导航指令对应到t＝t0时机器人装置100的感测数据和实际位置，而非对应于t3时当前的位置。因此，机器人装置100的位置精确度将因网络延时而受影响。
机器人装置和服务器之间的网络延时主要受到感测数据的总量和网络带宽的影响，而两者都容易因环境改变而受影响。在网络状态良好而L值低时，网络延时造成机器人装置的位置误差可能不显著；但在网络状态慢而L值高时，累积的位置误差变得令人无法忍受，尤其在机器人装置以高速移动时。
因此，有需要藉由离机式的导航方法与装置，在考虑机器人装置和远程服务器之间通信网络所造成延迟的情况下，产生正确的导航位置精确度。
发明内容
根据本发明的一方面，提供一种机器人装置的离机式导航方法，包括：定义机器人装置位置精确度的阈值；计算所述机器人装置与服务器通过其进行通信的网络延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的感测数据而经过处理的数据之间的差值，以及根据所述机器人装置位置精确度的阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
确定所述机器人装置的速度的步骤，可包括根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送至所述服务器的感测数据之间的差值，以及确定在采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
确定在采样周期中下令所述机器人装置被移动的位移值的步骤，可包括根据所述机器人装置测程误差的特征，确定在采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，以及得到在采样周期中待补偿的位置误差。
所述机器人装置的测程误差的特征可由预先校准过的所述机器人装置的测程误差的轮廓曲线所表示。
所述机器人装置其位置精确度的阈值可根据所述机器人装置操作的环境确定。
所述机器人装置的速度可被确定为与所述网络延时成反比。
所述方法进一步包括驱动所述机器人装置以等于或小于被确定速度的速度移动。
根据本发明的另一方面，提供一种离机式导航设备，所述离机式导航设备包括：服务器以及机器人装置，所述机器人装置根据从服务器所接收的导航指令而移动。所述机器人装置包括：传感器，被配置成获得感测数据；界面，被配置成接收所述机器人装置位置精确度的阈值；以及处理器，被配置成计算所述机器人装置与所述服务器通过其进行通信的网络的延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的所述感测数据的经处理过的数据之间的差值，并根据所述机器人装置位置精确度的阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
所述机器人装置进一步包括里程计，被配置成估计所述机器人装置的位置。
所述服务器可被配置成处理从所述机器人装置所传送的感测数据，以得到对应于被传送的感测数据的所述机器人装置的位置信息，并传送所述位置信息至所述机器人装置。
所述处理器可进一步被配置成根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送至所述服务器的感测数据之间的差值，并确定在被设定的采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
所述处理器可进一步被配置成根据所述机器人装置的测程误差的特征，确定在采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，并得到在采样周期中待补偿的位置误差，以将下令移动的位移值确定为经所述位置误差补偿的所述期望移动的位移值。
所述机器人装置的测程误差的特征可由预先校准过的所述机器人装置测程误差的轮廓曲线所表示。
所述机器人装置的位置精确度的阈值可根据所述机器人装置所操作的环境确定。
所述机器人装置的速度可被确定为与所述网络延时成反比。
所述机器人装置以小于或等于被确定的速度的速度被驱动而移动。
附图说明
以下参考所附图式描述本方法和装置的实施例：
图1示出在离机式导航中网络延时为零的理想状况；
图2示出在离机式导航中存在网络延时的实际状况；
图3示出机器人装置的位置精确度；
图4为离机式导航设备实施例的示意图；
图5为显示离机式导航方法实施例的流程图；
图6示出一实施例中使用离机式导航设备的机器人装置的测程误差的轮廓曲线示意图；
图7示出一实施例中离机式导航方法的运行时间的简易示意图；以及
图8为根据图7示出的运行时间显示在不同时间点的参数值的示意图。
具体实施方式
图4示出响应网络状态改变的离机式导航设备400的一实施例。离机式导航设备400，包括经由通信线路如无线网络440耦合于服务器430的机器人装置410。服务器430为可接收和传送数据的任意形式的装置，并可包括适合于导航处理的强大处理器。服务器430可为云计算平台，使负载处理分散于云端之间。有用户界面的导航应用也可安装在服务器430，让用户能够在服务器430配置与离机式导航相关的参数并监控整个导航过程。
如图所示，机器人装置410包括传感器412、处理器414、界面418、以及里程计420。
传感器412可为任意类型的传感器，其可感测得到环绕在机器人装置410的数据或机器人装置410所操作的环境中的数据。然后将所得到的感测数据传送至服务器430供导航处理，以便推导出机器人装置410的实际位置和/或传送至机器人装置410的导航指令。
处理器414被被用于执行机器人装置410所需的处理，如与机器人装置410的其他元件交互，并执行例行功能。举例来说，处理器监控由传感器412所得到的感测数据的收集，指示在适当的时间点经由无线网络440传送感测数据至服务器430，监控机器人装置410的位置信息和/或所收到的导航指令，并指示机器人装置410的马达(图中未示出)根据导航指令而移动。假设服务器430被配置成仅传送机器人装置410的位置信息至机器人装置410，处理器414也执行计算以推导出导航指令(即下令移动的位移值)。为简化描述，以下假设服务器430仅传送机器人装置410的位置信息。
除上述功能之外，处理器414也确定关于受无线网络440延时影响的机器人装置的速度，藉以达到令人满意的机器人装置410的位置精确度。
在机器人装置410根据导航指令开始移动后，里程计420被用于测量机器人装置410前进的距离或位移。当里程计420中显示的距离可对应于导航指令的距离时，所述导航指令被视为完成。如之前所述，在导航过程中会产生测程误差，并造成机器人装置410的位置误差。
界面418被配置成接收用户输入，举例来说，接收导航中机器人装置410所使用的由用户输入的操作参数值。
图5输出使用离机式导航设备400的离机式导航方法实施例的流程图。
在步骤510中，首先根据机器人装置410所操作的环境定义机器人装置410的位置精确度或最大位置误差A。举例来说，在一般的办公室走廊中，在机器人装置410撞击走廊的墙壁前，可允许最大误差50cm，但在宽阔的开放式广场中则可允许10米的最大误差。当可允许的最大位置误差被定义后，用户可在导航开始时通过机器人装置410的界面418，将所述值输入机器人装置410中作为其中一个操作参数。也可替换成通过服务器430将所述值载入机器人装置410。用户可在耦合于服务器430的用户界面输入所述值，举例来说，安装在服务器中的导航应用或可由服务器经有线通信访问的用户界面。这种用户界面也可用于监控离机式导航的执行和设定机器人装置410的操作参数。
接着，在步骤520中，由机器人装置410的处理器414得到机器人装置410与服务器430之间的无线网络440的延时(即L)。处理器414从机器人装置410传送感测数据的封包至服务器430时得到时间戳记，且机器人装置410从服务器430接收另一对应于前述感测数据的经处理的数据封包的时间戳记，然后计算在此两个时间戳记之间的差值作为网络延时。网络延时可在处理器414开始导航之前即确定，使测试的感测数据被传送至服务器430，当机器人装置410接收测试的感测数据的经处理过后的数据时得到网络延时。在导航中可动态地确定网络延时，其可被定义为从传送感测数据至在机器人装置410接收对应于感测数据的位置信息的时期。此外，在导航期间，机器人装置410可被配置成送出一与感测数据无关的数据的特别封包，并从服务器430接收到对应于所述数据的特别封包时得到网络延时。为了移除在网络440中的随机短期波动，可使用多个网络延时的连续值的移动平均。
在步骤530中，根据网络延时的计算值L，由处理器414设定采样周期T。采样周期T被定义为从机器人装置410连续两次传送感测数据时间点之间的周期，所述周期可被设定为最新计算出的网络延时的L值。在先前的一采样周期中，对应于机器人装置410移动的位置信息，应在特定采样周期中移动之前或开始时由机器人装置410所接收。图7为参考采样周期的示意图。如图7所示，一实施例的机器人装置410以直线前进。来自机器人装置410的感测数据被配置成在连续时间点t0、t1、t2…被传送，Tn为两个连续时间点tn-1及tn之间的时期。利用网络延时的已知值L，设定T2使对应于T1中机器人装置410的移动的位置信息，在T3之前或开始时被机器人装置410接收(在图7中由点线箭头710表示)。由服务器430根据t＝t1时从机器人装置410所传送的感测数据，推导出对应于T1中机器人装置410移动的位置信息(由图7中的实线箭头720代表)。因此，采样周期的T值必须大于或等于网络延时的最迟值(T≥L)。举例来说，可设定采样周期成迄今所计算的网络延时的最糟状况值的总和及预先定义的时间缓冲器。
当根据所计算的网络延时设定采样周期，在时间例如t＝tn，机器人装置410接收代表其在t＝tn-1时位置的位置信息，并传送代表其在t＝t0时的当前位置的感测数据。
导航中，由于网络状况的变化，网络延时会持续波动，采样周期T在导航中也会有波动。
在540步骤中，参考机器人装置410的测程误差，藉以确定导航指令或下令机器人装置410在所设定的采样周期中的移动的距离。
使用机器人装置410测程误差的轮廓曲线，确定机器人装置410在采样周期中期望移动的距离。轮廓曲线可预先藉由画出测程误差的累积相对于机器人装置410所移动的距离加以校准。图6示出轮廓曲线600的一实施例，其中测程误差和移动距离之间的关系为非线性，且测程误差对于移动距离是无限的。如实施例的轮廓曲线600所示，机器人装置410运动10cm导致1cm以内的误差，而运动100cm导致20cm以内的误差。
举例来说，假如确定20cm为关于给定环境的位置精确度或最大位置误差，在采样周期T中所允许的位置误差被确定为10cm，当测程误差通过两个连续采样周期传播时其为20cm除以2。根据测程误差的经校准的轮廓曲线，机器人装置410在测程误差超过10cm前仅移动50cm。因此，机器人装置410在采样周期T期间期望移动的距离被确定为50cm。
如上文所述，若机器人装置410在根据导航指令移动时，利用其测程法信息估计其自身的位置，在采样周期中累积测程误差，此测程误差为机器人装置下令要移动的位移值和实际移动的距离之间的差值。当设定好采样周期，使对应于t＝tn时机器人装置410的实际位置的感测数据在t＝tn时传送至服务器，且在t＝tn时机器人装置410的实际位置在t＝tn+1或之前被传送回机器人装置410，在采样周期Tn-1中所累积的测程误差En-1在t＝tn+1时由机器人装置410所得知。为了补偿测程误差En-1，在t＝tn+1时确定下令要移动的位移值被确定为由测程误差En-1所改正的期望移动的距离。因此，在采样周期Tn+1中将重设在采样周期Tn-1中所累积的测程误差En-1，即测程误差可藉由连续两个采样周期传播。
在步骤550中，采样周期中的机器人装置410的速度可由下令移动的距离除以采样周期所得出。取得网络延时(步骤520)藉以确定机器人装置410速度的过程，在导航中将持续进行。
机器人装置410的测程误差的轮廓曲线储存在机器人装置410的存储装置(图未显示)中，并确定机器人装置410在采样周期中期望移动的距离时，被处理器414存取。处理器414根据期望移动的距离，基于先前一个采样周期中所累积的测程误差，确定下令移动的距离，然后在采样周期开始时计算机器人装置410的速度。
因此，根据所定义的机器人装置410的位置误差的阈值A(最大允许值)和网络延时的计算值L，由处理器414推导出机器人装置410的速度S。为使机器人装置410有小于或等于阈值A的位置精确度，驱动机器人装置410以等于或小于推导得来的速度S的速度前进。
在导航中可动态地确定机器人装置410的速度，所以网络状态改变时(即网络延时的改变)，将使机器人装置410的速度进行调整。
请参考图7和图8，其显示导航中前几个采样周期的简单运行时间示意图。图7中实施例的机器人装置410以直线前进。来自机器人装置410的感测数据被配置成在连续的时间点t0、t1、t2…传送，其中Tn为两个连续时间点tn-1和tn间的时期。在此例中，为简单示意，T被设定为网络延时的最新计算值。
Dn表示在周期Tn中机器人装置410期望移动的距离。X(tn)表示在瞬时时间t＝tn时的实际位置，在开始时间t＝t0时的开始位置为X(t0)＝0。
图8示出在采样周期Tn中机器人装置410期望移动的距离和下令移动的距离、在采样周期Tn中移动的实际距离、机器人装置410所期望的位置和实际的位置，以及在不同的时间点t0、t1、t2…机器人装置410的位置误差。
在t＝t0时，机器人装置410基于采样周期推导出期望移动的距离D1，采样周期根据网络延时和用户按照其操作环境输入的位置精确度所设定。若没有收到位置信息，下令移动的距离与期望移动的距离D1相同。
在t＝t1时，已由机器人装置410移动的实际距离为D1+E1，其中E1表示在采样周期T1(即从t0到t1)中所累积的测程误差。因此，在t＝t1时，机器人装置410的实际位置为X(t1)＝D1+E1，而相对应的位置误差为E(t1)＝E1。机器人装置410传送代表其当前位置的感测数据至服务器430，并推导出在采样周期T2(即从t1到t2)中期望移动的距离D2。当机器人装置410只接收对应于在t＝t0和t＝t1时所传送的感测数据的位置信息时，下令移动的距离为D2。
在t＝t1时，对机器人装置410下令在采样周期T2中移动D2的距离，但实际移动的距离为D2+E2。因此，在t＝t2时，机器人装置410的实际位置为X(t2)＝D1+D2+E1+E2，而对应的位置误差为E(t2)＝E1+E2。
在t＝t2时，机器人装置传送代表其当前位置的感测数据至服务器430，并接收对应于t＝t1时传送的感测数据的位置信息(由点线箭头710表示)，这意味着，当t＝t1时，机器人装置的实际位置X(t1)会被考虑，以推导下令从t2到t3所移动的距离(在采样周期T3)。为补偿在采样周期T1中所累积的测程误差E1，在t＝t2时下令移动的距离被确定为D3-E1。
从t2到t3所移动的实际距离为D3-E1+E3。因此，在t＝t3时，机器人装置410的实际位置为X(t3)＝D1+D2+D3+E2+E3，而对应的位置精确度为E2+E3。
因此，在任意时间t时，机器人装置410的位置误差为机器人装置410在连续两个采样周期(根据网络延时的计算值L所设定)所累积的测程误差。若位置精确度的阈值A为已知，可推导出在一采样周期中所允许的测程误差值E。对已知值E，在特定的采样周期开始时，参考机器人装置410的测程误差的经过校准的轮廓曲线，和在先前一个采样周期所累积的测程误差，确定期望移动的距离和下令移动的距离。因此，可根据给定的A和计算值L推导出速度S。
实际上，机器人装置能往任意方向移动，因而机器人装置的位置精确度和速度可为二维向量。
以上实施例举例说明网络延时L、机器人装置平均位置的精确度A，以及机器人装置的平均速度S之间的关系性。在执行离机式导航的过程中，由于网络延时，机器人装置的速度和其定位精确度之间存在着权衡。此外，测程误差会随着前进的距离累积，但可被重设而保持在某个界限内。
在慢速的网络状态且L值高时，可降低机器人装置的速度进而降低所累积的测程误差，而机器人装置仍具有可接受的位置精确度。相反地，在网络状态佳且L值低时，可增加机器人装置的速度，因为位置更新很频繁以致于累积的测程误差绝不会变得明显，而机器人装置将仍具有可接受的位置精确度。理论上，即使网络速度非常慢，机器人装置仍不至于完全停止，而能具有可接受的位置精确度。
尽管以上描述专注于机器人装置达到可接受的位置精确度，通过上述关系控制此三个变量L、A、S，可优化至少其中一个参数。举例来说，若机器人装置的位置精确度是固定的，可根据网络延时动态地调整机器人装置的速度。此外，假如放宽位置精确度，则可藉由传送较少的感测数据减少网络延时L，使机器人装置的速度可以增加。
如本发明中上述实施例所描述，本领域技术人员可将理解，在不脱离本发明情况下，可以进行关于设计或构造的细节的修改及变化。

Claims (17)

1.一种机器人装置的离机式导航方法，该方法包括：
定义机器人装置的位置精确度的阈值；
计算所述机器人装置与服务器通过其进行通信的网络的延时，该网络延时为从所述机器人装置传送感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的所述感测数据而经处理过的数据之间的差值；以及
根据所述机器人装置的位置精确度的所述阈值和所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
2.根据权利要求1所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，确定所述机器人装置的所述速度的步骤包括：根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送所述感测数据至所述服务器之间的差值。
3.根据权利要求2所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，确定所述机器人装置的所述速度的步骤进一步包括：确定在采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
4.根据权利要求3所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，确定在采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值的步骤包括：根据所述机器人装置的测程误差的特征，确定在所述采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，以及得到在所述采样周期中待补偿的位置误差。
5.根据权利要求4所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，所述机器人装置的测程误差的特征由预先校准过的所述机器人装置的测程误差的轮廓曲线所表示。
6.根据利要求1-5中任意一项权利要求所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，所述机器人装置的位置精确度的所述阈值根据所述机器人装置所操作的环境而确定。
7.根据权利要求1-5中任意一项权利要求所述的机器人装置的离机式导航方法，其中，所述机器人装置的所述速度被确定为与所述网络延时成反比。
8.根据权利要求1-5中任意一项权利要求所述的机器人装置的离机式导航方法，进一步包括：以等于或小于确定的所述机器人装置的速度的速度驱动所述机器人装置而移动。
9.一种离机式导航设备，包括：
服务器；以及
机器人装置，根据从所述服务器接收的导航指令而移动，所述机器人装置包括：
传感器，被配置成获取感测数据；
界面，被配置成接收所述机器人装置的位置精确度的阈值；以及
处理器，被配置成：
计算所述机器人装置与所述服务器通过其进行通信的网络的延时，该网络延时为从所述机器人装置传送所述感测数据至所述服务器与从所述服务器接收对应于由所述机器人装置所传送的所述感测数据而经处理过的数据之间的差值，以及
根据所述机器人装置的位置精确度的所述阈值及所述网络延时确定所述机器人装置的速度。
10.根据权利要求9所述的离机式导航设备，其中，所述机器人装置进一步包括：
里程计，被配置成估计所述机器人装置的位置。
11.根据权利要求9或10所述的离机式导航设备，其中，所述服务器被配置成处理从所述机器人装置传送来的所述感测数据，以得到对应于被传送的所述感测数据的所述机器人装置的位置信息，并传送所述位置信息至所述机器人装置。
12.根据权利要求9或10所述的离机式导航设备，其中，所述处理器进一步被配置成根据所述网络延时设定采样周期，所述采样周期为从所述机器人装置连续两次传送所述感测数据至服务器之间的差值，并确定在所设定的采样周期中下令所述机器人装置移动的位移值。
13.根据权利要求12所述的离机式导航设备，其中，所述处理器进一步被配置成根据所述机器人装置的测程误差的特征，确定在所述采样周期中所述机器人装置期望移动的位移值，并得到在所述采样周期中待补偿的位置误差，以将下令移动的位移值确定为经所述位置误差补偿的所述期望移动的位移值。
14.根据权利要求13所述的离机式导航设备，其中，所述机器人装置的测程误差的特征由预先校准过的所述机器人装置的测程误差的轮廓曲线所表示。
15.根据权利要求9、10、13或14中任意一项权利要求所述的离机式导航设备，其中，所述机器人装置的所述位置精确度的所述阈值根据所述机器人装置所操作的环境确定。
16.根据权利要求9、10、13或14中任意一项权利要求所述的离机式导航设备，其中，所述机器人装置的所述速度被确定为与所述网络延时成反比。
17.根据权利要求9、10、13或14中任意一项权利要求所述的离机式导航设备，其中，所述机器人装置被以等于或小于确定的所述机器人装置的速度的速度驱动而移动。
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