CN107003675A - 用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法 - Google Patents
用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107003675A CN107003675A CN201580068466.8A CN201580068466A CN107003675A CN 107003675 A CN107003675 A CN 107003675A CN 201580068466 A CN201580068466 A CN 201580068466A CN 107003675 A CN107003675 A CN 107003675A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mapping
- traveling
- surveyed
- drawn
- boundary line
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 194
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 150
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 182
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 39
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 16
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 8
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 7
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000002000 scavenging effect Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000009182 swimming Effects 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 244000285940 beete Species 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000004347 surface barrier Methods 0.000 description 1
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明涉及用于自主机器人车辆(10、10')测绘处理表面(12、12')的方法,尤其是用于确定处理表面(12、12')作为导航方法的组成部分。根据本发明地其特征在于,通过比较在初始测绘行驶(102)上驶过所述处理表面(12、12')的机器人车辆(10、10')所行进的路段长度,来辨识在待测绘的处理表面(12、12')的相互邻接的已测绘(58)的表面区域和未测绘(60)的表面区域之间的边界线(66);从在如此被辨识的边界线(66、64、56)上的点(70)开始,在所述机器人车辆(10、10')行驶进所述未测绘的表面区域(60)中的另一测绘行驶(146)的框架中,初始化与所述边界线(66、64、56)邻接的未测绘的表面区域(60)的测绘;并且基于由所述机器人车辆(10、10')测绘的表面区域(58),创建所述处理表面(12、12')的地图。
Description
背景技术
本发明涉及用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法,尤其是用于确定处理表面作为导航方法的组成部分。此外,本发明还涉及这种机器人车辆。
由DE102013212605A1公开了一种借助至少一个记录单元和生成单元的、用于自主服务-机器人的至少一个工作区域的工作区域检测的方法。在此,在第一方法步骤中,在所述自主服务机器人的工作运行之前,通过所述至少一个记录单元记录所述至少一个工作区域的至少一个视觉媒体文件,并且在第二方法步骤中,通过生成单元,由所述至少一个视觉媒体文件生成所述至少一个工作区域的地图。
发明内容
根据本发明地,建议了一种用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法,尤其是用于确定处理表面作为导航方法的组成部分。所述方法设置了:通过比较在初始测绘行驶上驶过所述处理表面的机器人车辆的所行进的路段长度,来辨识在待测绘的处理表面的、相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线,从在被这样辨识的边界线上的点出发,在所述机器人车辆行驶进未测绘的表面区域中的另一测绘行驶的框架中,初始化与所述边界线邻接的、未测绘的表面区域的测绘,并且基于由所述机器人车辆处理的表面区域创建所述处理表面的地图。
“自主机器人车辆”应尤其是理解为至少部分自动的移动设备,所述设备至少部分自动执行工作、优选处理一个表面(处理表面)。尤其是该自主机器人车辆应当自动开始工作、自动结束工作和/或自动选择和/或影响涉及所述处理表面的处理的至少一个参数。此外,尤其是理解为一种装置,该装置至少为了执行这项工作(尤其是为了处理处理表面)而自动运动,和/或有利地自主地在预先规定的工作区域(处理表面)中行进。这种机器人车辆的常见的应用领域包括丰富多样的活动,例如清扫、吸尘、清洁、割草、收集、分拣、灌溉、施肥、测绘等等。因此,以下为了阐明本发明优点而列举的实施例的相关原理和技术教导显而易见地能够传递至任何自主机器人车辆,例如自主清扫机、自主清洁机器人、自主除雪机器人、自主吸尘器、自主泳池清洁机、自主地面擦拭机器人、自主除草机、自主播种机、自主灌溉机器人、自主施肥机、自主测绘机等。
“处理表面”尤其是表示能够由自主机器人车辆进行处理的、并且在根据本发明的用于测绘的方法的框架中进行测绘的处理表面。有利地,通过边界(Begrenzung)来定义处理表面。
“处理表面的测绘”、“处理表面的确定”和“地图的创建”应尤其是理解为下述过程,在该过程中检测位置相关的、尤其是空间相关的、优选关于自主机器人车辆的处理区域的信息、尤其是参数。信息能够是关于下述对象和/或事实的信息,所述对象和/或事实在导航方法的框架中能够是必要的、相关的和/或有用的。能够想到对于这种信息的各种示例,尤其是例如在测绘土壤质地、植被出现、障碍物-和/或物体出现、特性分布、化学物质出现或任何其他对于技术人员有用的事实(尤其是关于处理表面的土壤学的、地质学的和/或工程技术的事实)的框架中。优选地,“测绘/确定处理表面”应被理解为下述过程,在该过程中处理表面至少部分地被确定,特别优选的是识别和确定出处理表面的边界。尤其能够利用关于障碍物的出现和/或处理表面的界限(Grenzen)的测绘来创建原则上能够处理的处理表面的地图。
关于自主割草机,处理表面的测绘尤其是能够例如与以下信息相关:草坪出现——因此优选也包括草坪界限、草的高度、草上的潮湿、石头出现、障碍物出现、地形的上坡/下坡、草坪已割/未割的状态或者类似的事实。优选地,结合了障碍物出现的草坪出现的测绘能够用于:创建原则上能够处理的处理表面的、尤其是草坪表面的地图。
有利地,在所述方法的进程中逐步检测出的与位置相关的信息以列表、表格、拼贴画、矩阵(尤其是多维矩阵)、优选地图、特别优选多维的和/或伪多维的地图为形式,以地基图、平面图、场地图、地形图,地形记录或者类似的、对技术人员有意义的方式被收集、尤其是逐步地被收集。在此,测绘的结果、尤其是关于处理表面的所涉及的位置相关的信息尤其是数字化地被归纳在地图中、优选被存储,特别优选作为导航方法的基础和/或组成部分供所述自主机器人车辆使用。在不丧失一般性的情况下,在下文中用术语“地图”代表所提及的替代选择(列表、表格、矩阵等)。
“导航方法”应被理解为下述方法,该方法至少用于自主机器人车辆的导航、优选尤其是运动学运动的位置变化,并且此外能够实现机器人车辆的自主运动。在一种实施方式中,导航方法尤其也能够被实现为独立于测绘的方法。导航方法有利地监控、协调和控制用于自主机器人车辆的线路规划、运动控制和位置确定的任务。在导航方法的框架中,优选执行下述任务,例如计算运动计划、计算行驶方向、计算待行进的距离、初始化运动、尤其是根据运动计划控制和/或调节运动、对处理表面上的障碍物作出反应和/或对处理表面的边界作出反应、确定当前位置、尤其是测量位置数据和/或里程数据、使位置与控制所述处理表面的处理的控制装置协调一致、操控所述处理表面、结束运动等等。
在根据本发明的方法中,自主运动机器人车辆在初始的测绘行驶上开始对待测绘的处理表面进行测绘,在所述初始的测绘行驶上,机器人车辆逐步驶过并测绘处理表面。优选地,初始测绘行驶能够从在处理表面上的任何一点开始,特别优选地沿随机方向开始。在这个初始测绘行驶期间,自主机器人车辆独立地、尤其是自主地驶过待测绘的处理表面。自主机器人车辆至少被设计用于:确定所行进的路段长度(可选地和/或附加地包括相联系的物理参数,例如速度、时间)并且识别轨道上的障碍物和/或处理表面的边界、尤其是边缘。自主机器人车辆具有至少一个为此设置的装置,优选至少一个用于探测障碍物和处理表面等的边界的传感器装置,以及至少一个用于获取自主限界车辆的位置数据和/或里程数据、尤其是获取相对于驶过的工作区域的位置数据和/或里程数据的装置。示例性地,后一种装置能够以牵引力控制的形式来实现,所述牵引力控制由自主机器人车辆的驱动轮的旋转获取所行进的路段以及所行进的行驶角度。此外,能够设置另外的传感器装置,以探测和/或确定另外的、地图相关的信息。
“设置”应尤其是特定地被理解为“编程”、“设计”和/或“配备”。物体“设置”用于确定的功能,尤其应理解为,该物体在至少一个应用状态和/或操作状态下实现和/或执行该确定的功能,或被设计用于实现该功能。
如果自主运动机器人车辆在其初始测绘行驶期间碰到了障碍物和/或处理表面的边界,则如果可能的化,在机器人车辆的、被定义的方向变化之后,在待测绘的处理表面内继续所述初始测绘行驶。在此,自主运动机器人车辆在其初始测绘行驶中优选驶过下述轨道,该轨道基本上以确定的模型为形式依次跟随。“基本上”意味着在此在这个观察中尤其是不考虑那些例如在转向和/或方向改变的框架中行进过的短轨道。这种相继的轨道的模型特别优选地由平行的、在其端部具有180°-转向的轨道组成。替代地,也能够想到其它模型,例如以增加或减小半径的半圆为形式,以增加或减小表面的三角形为形式,以螺旋形式或以其他对于技术人员来说有意义的形式。原则上,即使利用无序模型(自主运动机器人车辆按照所述无序模型驶过待测绘的处理表面)、例如随机模型也能够实施根据本发明的方法。由每种任意模型出发,能够在使用相应复杂的算法(由评估单元执行)的情况下,根据本发明地对在所驶过的轨道上的、行进过的路段长度进行比较。然而,在此,用于计算这些行进过的路段长度和计算能够由此导出的比较的花费随着模型的增加的复杂性而增加。因此,尤其是平行的、优选并列布置的、在其端部具有180°-转向的轨道的模型呈现出的特别简单的模型,并且尤其是需要特别小的花费来比较在这些轨道上所行进的路段长度。在根据本发明的方法的一种特别优选的实施方式中,平行的轨道、优选并列布置的轨道被机器人车辆依次驶过。但是,替代地,也能够不是依次地,而是以任意顺序、特别是周期性的顺序驶过并列布置的轨道。例如能够想到,自主机器人车辆例如在第一次驶过的轨道上首先驶过另一轨道,所述另一轨道在轨道的、得出的模型中作为第四相邻的轨道得出。
如果自主运动机器人车辆在转向之后不能继续行驶或转向本身不能实现,则结束该初始测绘行驶。
在用于测绘所述处理表面的方法的框架中,通过比较在初始测绘行驶上驶过所述处理表面的机器人车辆的、所行进的路段长度,来辨识在相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线。在此,“表面区域”分别表示整个待测绘的处理表面的连续的子块,其中,未测绘的表面区域与已测绘的表面区域存在如下不同,即自主运动机器人车辆尚未驶过未测绘的表面区域,并且由此还未在根据本发明的方法的意义中进行测绘。
“边界线”尤其是能够被理解为一种视觉的线,所述线优选与在处理表面的测绘的框架中获得的信息一同至少暂时地被归纳、优选被存储,特别优选作为导航方法的基础和/或组成部分供自主机器人车辆使用。特别优选地,能够为此确定和处理相对于处理表面的、确定边界线的参数,例如尤其是起点和终点和/或边界线的起点、方向和长度。此外,也能够考虑未测绘的区域关于确定边界线的参数的位置(例如“边界线的左侧/右侧”)。在根据本发明的用于测绘的方法中,一个或者多个边界线有利地用于:与已经测绘了的表面区域相区分地标记出迄今在初始测绘行驶上尚未被测绘的表面区域。尤其是,例如这样一种边界线能够作为驶过的轨道的组成部分、尤其是部分区段被定义。在本发明的进一步进程中、优选在初始测绘行驶结束之后,驶到在这样辨识出的边界线上的一点,以便在另一测绘行驶的框架中,初始化对与边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。尤其是能够由确定所属边界线的位置的参数计算和/或确定在所辨识的边界线上的该点的位置。如果在初始测绘行驶期间没有辨识出边界线,则没有必要进行进一步的、广泛地测绘整个处理表面的测绘行驶。所述点尤其是表示在边界线上的那个位置,从该位置开始,初始化、优选开始在另一测绘行驶的框架中与边界线邻接的、未测绘的表面区域的测绘。
处理区域的测绘根据本发明地逐步地基于通过机器人车辆所测绘的、尤其是所驶过的平面区域为基础来进行。最终能够一次性地或者也能够逐步地在通过机器人车辆所测绘的平面区域的基础上创建处理表面的地图。“逐步地创建”能够尤其是理解为,补充和/或修改和/或重新写入和/或重新创建已经存在的信息。优选地,通过另一测绘行驶获得的信息补充到在初始测绘行驶上以及在此前的另外的测绘行驶上收集的信息中。
通过根据本发明的方法能够有利地实现自主运动机器人车辆简单并且有针对性地测绘处理表面,尤其是确定处理表面作为导航方法的组成部分。特别有利地,在没有对处理表面特有的细节的任何之前的认识的情况下、尤其是没有关于处理表面的障碍物和/或边界和/或轮廓的出现的细节的情况下,能够执行处理表面的测绘。在初始测绘行驶的框架中,自主机器人车辆至少部分驶过并且测绘处理表面,从而得到至少一个已测绘的表面区域。通过比较机器人车辆的所行进的路段长度,在此——尤其是在初始测绘行驶期间,然而必要时同样也在另一测绘行驶框架中接着初始测绘行驶——辨识在待测绘的处理表面的相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线。在结束初始测绘行驶之后,随后分别从在所辨识的边界线上的点出发,初始化在分别另一测绘行驶的框架中与相应的边界线邻接的、未测绘的表面区域的测绘。原则上,方法步骤能够迭代地重复,直到方法结束。
基于由机器人车辆所测绘的表面区域,逐步地或接着测绘行驶创建处理表面的地图。优选地,该地图包括所有收集的关于初始测绘行驶和每次其他的测绘行驶的、所测绘的表面区域的所有信息。既不能够在自主机器人车辆的初始测绘行驶中也不能够在另外的测绘行驶中被测绘的表面区域在地图中被标记成障碍物或者不能测绘的表面区域。因此,根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的、所得出的地图特别有利地具有处理表面的(理论上)完整的覆盖,从所述覆盖中出现所测绘的处理表面以及障碍物(未测绘的表面区域)。尤其是地图相对于实际的(物理上能够到达的)处理表面的覆盖大于80%、有利地大于90%、特别有利地大于95%。
与现有技术中随机驶过处理表面的自主运动机器人车辆相比,根据本发明的方法允许以系统的方式测绘处理表面,并且因此特别有利地以显著更短的时间和在行进更短的总路段长度的情况下经济地测绘处理表面。尤其是,作为通过避免多次驶过轨道和/或表面来以系统的方式进行测绘的结果,能够实现能量的节省,从而使得自主机器人车辆能够在受限的能量供给的情况下比现有技术的自主机器人车辆测绘相对更大的处理区域。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种优选的实施方式中,所述初始测绘行驶和/或所述另外的测绘行驶经由所述机器人车辆的转移行驶连接。
以这种方式,机器人车辆能够特别简单且快速地驶到在边界线上的一点处,并且随后能够对与边界线邻接的未测绘的表面区域进行快速测绘。在转移行驶期间能够进行另一测绘,或者在一种替代的实施方式中,能够在转移行驶期间中断所述测绘。有利地,自主机器人车辆的导航方法被设计用于:借助已经收集的、关于边界线的位置的信息以及关于可能存在的障碍物和/或关于处理表面的界限的信息,规划和实施至在边界线上的、尤其是计算出的点处的、短并且优选无障碍的转移行驶。由此能够特别有利地减少用于实施测绘方法所需的、机器人车辆的时间和能量。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种优选的实施方式中,当所述机器人车辆在并列布置的轨道上、尤其是相继的轨道上所行进的路段长度以相对量和/或绝对量相区别时,辨识在相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线。
通过比较在相互邻接的轨道上、尤其是相继的轨道上机器人车辆所行进的路段长度,能够有利地以简单的、可靠的并且特别经济的方式识别在处理表面上的障碍物、有利地识别在所述轨道中的一个轨道上的障碍物,特别有利的是识别在所述轨道中的较短的轨道上的障碍物:如果并列布置的轨道的轨道长度以相对量和/或绝对量相互区别,则这暗示,由于在其中较短轨道上的障碍物,该机器人车辆仅仅能够行进被缩短的路段长度。尤其是能够定义对于相对量和/或绝对量的预先规定,两个轨道的路段长度必须以所述相对量和/或绝对量来区分以确定差值。由此,能够有利地排除作为错误的障碍物识别的原因的、路段长度确定的不准确性。
对于相对量和/或绝对量的预先规定(两个轨道的路段长度必须以所述相对量和/或绝对量来区分以确定差值)尤其是取决于自主机器人车辆的实施方式,例如取决于机器人车辆的长度和/或宽度,取决于在位置确定时所使用的位置装置和/或里程装置以及因此导致等。在根据本发明的方法的、尤其是关于自主割草机的一种示例性的实施方式中,相对量尤其能够是10%,有利的是5%,特别有利的是1%,并且绝对量尤其能够是200cm,有利的是100cm,特别有利的是50cm。对于在例如室内的、相对平坦的地面上运动的自主机器人车辆的情况下,能够明显更加精确地实施位置确定,从而使得在此同样能够定义对于相对量和/或绝对量的显著更小的预先规定(两个轨道的路段长度必须以所述相对量和/或绝对量来区分以确定差值)。在这样一种实施例中,相对量尤其能够是1%,有利的是0.5%,特别有利的是0.1%,并且绝对量尤其能够是50cm,有利的是25cm,特别有利的是10cm。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种优选的实施方式中,为两个并列布置的、尤其是相继的轨道中较长的那个轨道配属了被辨识的边界线。
以这种方式,能够借助将被辨识的边界线配属于两个并列布置的、尤其是相继的轨道中较长的那个轨道来进行边界线的定位。优选地,在此能够评估和/或处理、尤其是存储相对于处理表面确定边界线的参数,例如尤其是起点和终点和/或配属了边界线的轨道的起点、方向和长度,和/或将所述参数供所述设备使用。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种优选的实施方式中,所辨识的边界线表示较长轨道、尤其是平行的轨道的那部分,所述部分超出所述较短轨道的被比较的路段。
以这种方式能够实现:借助边界线在背离障碍物的一侧标记未测绘的表面区域、尤其是可能位于障碍物后方的能够测绘的表面区域。尤其是,由此在较长的、从障碍物侧面通过的轨道的这样的位置处标记未测绘的表面区域,在所述位置处能够实现在没有障碍物阻碍的情况下驶入未测绘的、与边界线邻接的、尤其是能够测绘的表面区域。“能够测绘的”在此表示通过自主运动机器人车辆无障碍地能够到达的、能够驶过的并且因此能够测量的。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,在以确定的模型、优选以在其端部带有转向的、基本上平行的轨道、尤其是以在其端部带有180°-转向的、并列布置的轨道测绘行驶期间,所述机器人车辆驶向待处理的表面。
“平行的轨道”尤其应理解为,轨道关于整个长度彼此平行地延伸,但是下述波动是可能的:所述波动对处理表面结构和/或精确性负有责任,机器人车辆以该精确性驶过沿某一方向的轨道。“基本上”表示轨道实践中可能与精确的平行具有轻微的偏差,尤其是小于10°,有利地小于5°,特别有利于小于1°。
在对比平行的、尤其是并列布置的轨道时,能够特别简单并且直接地确定驶过轨道的机器人车辆所行进的路段长度的区别,并且由此能够推断出障碍物的存在。因而在优选在其端部带有转向的平行的轨道、尤其是在其端部带有180°-转向的并列布置的轨道中,处理表面的驶过呈现最简单且最有经济意义的方式,在所述方式中,自主运动的机器人车辆能够驶过处理表面。由于直线结构和在两个平行的、尤其是并列布置的轨道之间的、短的偏移行驶路径(在转向、尤其是180°-转向的框架中),在测绘行驶上驶过处理表面的自主机器人车辆的前进运动的这种方式使得能够特别经济地且节省时间地对处理表面进行测绘。此外,自主运动机器人车辆有利地在特别有序的轨道中运动,所述轨道使得观察者能够识别出该机器人车辆的智能控制。
通过适当选择在分别平行的轨道、尤其是分别并列布置的轨道之间的偏移,能够实现机器人车辆无损失和/或无重叠地对处理表面进行测绘。尤其是,能够对应于机器人车辆的宽度、有利地根据下述宽度来选择间距:利用该宽度,用于测绘处理表面的另一传感器在驶过轨道期间测绘在该轨道上的处理表面。
接下来,下述方向被称为优选行驶方向:由机器人车辆行进的轨道、即尤其是平行的和/或并列布置的轨道基本上在该方向中延伸。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,在所述初始测绘行驶结束之后,驶到在所辨识的边界线上的一点,并且从该点开始,在所述机器人车辆行驶进邻接的未测绘的表面区域中的另一测绘行驶的框架中,初始化对与所述边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。
有利地,在初始测绘行驶结束之后,借助于转移行驶来驶到在所辨识的边界线上的一点。在另一测绘行驶的框架中,随后从位于边界线上的一点开始,初始化对迄今为止未测绘的表面区域的测绘。优选地,自主机器人车辆在其另一测绘行驶上的优选行驶方向能够在仍待测绘的区域中以在与初始测绘行驶上的优选行驶方向相同的方向上延伸。替代地,自主机器人车辆在其另一测绘行驶上的优选行驶方向也能够是任何其他方向,例如尤其是垂直于初始测绘行驶的优选行驶方向。
特别优选地,自主机器人车辆在测绘方法的框架中能够识别已经测绘了的表面区域,并且以该方式避免重复测绘已经测绘了的表面区域。尤其是基于在先前的测绘行驶期间已经收集的信息、优选基于已经测绘了的表面区域的关于处理表面的方位/位置所收集的信息,能够对已经测绘了的表面区域进行识别。这能够有利地实现对处理表面进行特别经济且快速的测绘。
既能够按照固定的程序(Routine)实现在边界线上的点的位置的确定,例如通过固定定义的、至边界线的开端或者末端的间距。替代地,也能够由表征边界线的参数来如此计算点的位置的确定,例如如此使得所述点位于边界线的中心。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,当到达在所述另一测绘行驶的第一轨道上的障碍物时,驶到在所述边界线上的另一点,所述障碍物具有比至下述点的、被定义距离更小的间距,由所述点起初始化对与所述边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。
以这种方式能够有利地实现,如果由于障碍物、尤其是另一障碍物使得自主机器人车辆不能驶入迄今为止未测绘的、可能能够测绘的区域中,则从在边界线上的另一点起初始化对于与所述边界线邻接的、未测绘的表面区域进行测绘的进一步尝试。特别有利地,能够迭代地实施驶到在边界线上的另一点以及初始化另一测绘行驶,直到自主机器人车辆能够驶入未测绘的邻接区域中使得其他的尝试无效,或者不再能够驶到在边界线上另外的点。当通过障碍物至少部分地阻止驶入到待测绘的表面区域中时,则自主机器人车辆于是也能够有利地实施与边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。如果从边界线上任何点起都不能够实现自主机器人车辆驶入与所述边界线邻接的未测绘的表面区域,则所述表面区域被标记为障碍物。对于自主机器人车辆的观察者,所述测绘方法的这种策略也特别表现出智能。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,所述另外的与在所述边界线上的第一点存在被定义的间距、尤其是基本上与所述机器人车辆的宽度一致的间距,并且从这个另外的点起,在所述另外的测绘行驶的框架中,再次初始化对与所述边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。
以这种方式特别有利地实现的是:限制了在所述边界线上的点的数量,从该点起,能够初始化对与所述边界线邻接的未测绘的表面区域的测绘。在此,优选与机器人车辆的宽度一致的间距的选择是处于最小和最大有意义的间距的有利的妥协。
替代地,另一点和/或另外的点的位置的确定能够按照固定的程序进行——例如通过至所述第一点或者之前另外的点的固定间距——或者能够由表征边界线的参数计算出来。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,初始测绘行驶的第一次行进过的轨道在其整个路段上配属了边界线。
以这种方式确保的是:在初始测绘行驶结束之后,在另一测绘行驶中能够测绘待测绘的处理表面的下述表面区域,所述表面区域在机器人车辆第一次转向进随后的、尤其是平行的轨道中时未驶到。这个边界线的配属实现了不取决于优选行驶方向和地点地对待测绘的处理表面进行尤其是表面覆盖的测绘,沿所述优选方向或者说从所述地点起,自主机器人车辆开始测绘所述处理区域。当自主机器人车辆在初始测绘行驶上在随机选择的优选行驶方向上开始其在轨道上的行驶时,上述内容是特别有利的。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,为测绘行驶的每个所行进的轨道配属了边界线,该边界线在所述轨道的延长部中沿所述机器人车辆的行驶方向延伸,在该轨道时到达定义的轨道长度。
由实施方式决定地能够设置并且在设备内部提供被定义的轨道长度,所述轨道长度将机器人车辆在所驶过的轨道上的、所行进的最大路段长度限制在相应的长度,从而使得在达到所行进的最大路段长度之后,虽然没有到达和/或探测到障碍物和/或处理区域的边界,但是仍然实施机器人车辆的转向。例如出于机器人车辆的位置准确性和/或能量供应的原因,如此限制最大待行进的轨道长度可能是必要的。根据本发明地,为测绘行驶的每个所行进的轨道配属了边界线,该边界线在相应轨道的延长部中延伸,在该轨道时到达这个定义的轨道长度。以这种方式能够有利地实现的是,借助边界线来标记邻接所述轨道长度的、未测绘的表面区域、尤其是在相应的轨道的延长部中邻接的未测绘的表面区域。特别有利地,在自主机器人车辆的另一测绘行驶的框架中,能够在完成初始测绘行驶之后测绘这个被标记的未测绘的表面区域。
典型的、最大待行进的路段长度能够尤其是取决于自主机器人车辆的实施方式。例如,就自主割草机而言,其位置和/或里程装置以牵引力控制的形式实现(所述牵引力控制由所述自主机器人车辆的驱动轮的旋转获取行进过的路段以及行进过的行驶角度),最大待行进的距离能够尤其是大于5m、优选大于10m、特别优选大于15m。在自主机器人车辆——该自主机器人车辆在内部空间的相对平坦的地面上运动——情况下,能够以明显更精确地实施位置确定,从而使得在此能够获得显著更长的、最大待行进的路段长度,例如尤其是超过15米,优选超过30米,特别优选超过50米。因此,特别有利的是,当轨道长度被限制在机器人车辆的最大待行进的路段长度上时,也能够实现完整的、也就是说表面覆盖的、对待测绘的处理表面的测绘。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,作为由所述机器人车辆测绘的表面区域的总表面来创建所述处理表面的地图。
有利地,在所述方法的进程中逐步检测出的与位置相关的信息以列表、表格、拼贴画、矩阵(尤其是多维矩阵)、优选地图、特别优选多维的和/或伪多维的地图为形式,以地基图、平面图、场地图、地形图,地形记录或者类似的、对技术人员有意义的方式被收集、尤其是逐步地被收集。在此,测绘的结果(尤其是关于处理表面的、位置相关信息)尤其是在地图中数字化地被归纳、优选被存储,特别优选地作为导航方法的基础和/或组成部分供所述自主机器人车辆使用。
基于由机器人车辆所测绘的表面区域,逐步地或者接着测绘行驶创建处理表面的地图。优选地,该地图包括所有收集的关于初始测绘行驶和每次其他的测绘行驶的、所测绘的表面区域的所有信息。既不能够在自主机器人车辆的初始测绘行驶中也不能够在另外的测绘行驶中被测绘的表面区域优选在地图中被标记成障碍物或者不能测绘的表面区域。因此,以这种方式建立的地图(在所述地图中,所述处理表面优选作为由机器人车辆所测绘的表面区域的总表面被创建)有利地具有处理表面的理论上完整的覆盖、即表面覆盖的覆盖,从所述覆盖中出现所测绘的处理表面以及障碍物作为未测绘的表面区域。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,在所述初始测绘行驶和/或所述另外的测绘行驶期间进行所述处理表面的处理。
根据本发明地,能够因此有利地同时实施处理表面的处理和测绘。通过结合处理表面的这两种工作步骤(即测绘和处理),能够实现对处理表面特别高效的并且自发地的处理,该处理尤其能够在事先教授机器人车辆的情况下——并且有利地在不存在任何涉及处理表面的信息的情况下——由自主机器人车辆在处理表面上的任意起始点起实施。
例如有利地,与测绘处理表面同时,已经能够借助自主的清扫机器人、清洁机器人、吸尘器机器人、地板擦拭机器人、除草机器人、播种机机器人或者施肥机器人通过清扫、清洁、吸尘、擦拭、擦抹、割草、播种、施肥等等来处理该处理表面。
有利地,为了进一步使用在所述地图中所包含的信息,以这种方式在处理表面的第一次处理期间生成的、处理表面的地图能够在设备内部供使用、特别优选被存储。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,在所述初始测绘行驶和/或所述另外的测绘行驶期间创建的、用于所述机器人车辆的导航的地图在随后的行驶期间被用于处理所述处理表面。
特别有利地,在用于测绘处理表面的方法的框架中创建的地图能够借助存储介质存储在自主机器人车辆中或其外部,并且可供设备内部或者外部的进一步处理和/或应用使用。为此,能够设置的是,借助在自主机器人车辆中的存储装置来存储地图。有利地,因为自主机器人车辆能够借助所存储的地图在处理表面中执行导航,所以不需要在处理表面的再次处理的框架中再次和/或重复地对处理表面进行测绘。特别有利地,借助所存储的地图来对作为处理表面的进一步处理的基础的导航方法进行改进和/或优化。尤其是能够预先计算待处理的处理表面的、关于行驶时间和/或行驶路程所改进的处理结构,并且在处理表面的再次处理时机器人车辆的进一步导航被作为基础。因此能够基于一次创建的地图来实现处理表面的特别快速、高效并且经济的处理。
在一种替代的或者附加的实施方式中,借助数据通信装置也能够将被创建的地图例如出于处理的目的传输至外部设备。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种有利的实施方式中,在机器人车辆的每次行驶时、尤其是在用于处理所述处理表面的每次行驶时实施该用于测绘的方法。
在根据本发明的、用于测绘的方法的一种有利的实施方式中,能够在每次新开始的处理行驶时实现处理表面的、高效且可靠的、尤其是几乎表面覆盖的处理,该处理尤其能够在事先教授机器人车辆的情况下并且有利地在不存在任何涉及处理表面的信息的情况下实施。
尤其是,处理表面的处理的实施根据本发明地不取决于自主机器人车辆在处理开始时的起始位置,并且不取决于优选行驶方向,在所述优选行驶方向上,在尤其是平行的轨道中进行处理表面的处理。优选当自主机器人车辆关于处理表面的位置确定的准确性不允许在使用一次生成的处理表面的地图的情况下持续确保机器人车辆在处理表面上的可靠导航时,在机器人车辆的每次行驶、尤其是处理行驶时,实施用于测绘待处理的处理表面的方法是有意义的。尤其是在本实施方式中,不需要设置所创建的地图的存储。
在根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的另一种实施方式中,能够在每次行驶期间利用该方法的重复的执行,以有利地确认、扩展、纠正、阐明和/或反驳(wiederlegen)一次性被收集的信息,从而使得一次被创建的地图在机器人车辆的进一步行驶的框架中被更新。该实施方式以自主机器人车辆关于处理表面的足够可靠和精确的位置确定为前提。
根据本发明地,也建议了一种测绘-和/或导航装置,被应用在自主机器人车辆中,用于实施用于测绘处理表面、尤其是用于确定处理表面的方法,所述测绘-和/或导航装置至少具有
•计算单元,
•用于运动所述机器人车辆的驱动单元,和
•用于获取位置数据和/或里程数据的装置,
其特征在于,
•通过比较由用于获取位置数据和/或里程数据的所述装置获得的、在初始测绘行驶上驶过所述处理表面的机器人车辆的所行进的路段长度,所述计算单元辨识在所述待测绘的处理表面的相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线,
•所述驱动单元设置用于驶到在所辨识的边界线上的点,以便在所述机器人车辆行驶进所述未测绘的表面区域中的另一测绘行驶的框架中,对与所述边界线邻接的未测绘的表面区域执行测绘,和
•所述计算单元基于通过所述机器人车辆测绘的表面区域创建所述处理表面的地图。
计算单元应理解为至少一个装置,该装置具有用于接收信息的信息输入部、用于处理、尤其是计算信息的信息处理单元以及用于传递被处理的和/或被计算的信息的信息输出部。有利地,计算单元具有包括至少一个处理器、存储器和具有评估-和计算程序的运行程序的部件。有利地,计算单元的电子构件能够布置在电路板上,优选地布置在具有用于控制自主机器人车辆的测绘-和/或导航装置的控制装置的公共电路板上,并且特别优选地以微控制器的形式。尤其是控制装置和计算单元也能够特别优选地被实施为单个构件。计算单元设置用于取得、处理、尤其是评估、传递和必要时也存储涉及自主机器人车辆关于处理表面的位置的信息以及与地图创建相关的信息。尤其是设置计算单元,用于实施对由用于获取位置数据和/或里程数据的所述装置获得的、机器人车辆的所行进的路段长度的比较,并且基于这个比较来辨识在处理表面的相互邻接的已测绘的表面区域和未测绘的表面区域之间的边界线。此外,设置计算单元用于,尤其是在使用在测绘期间收集的信息的情况下,基于由机器人车辆测绘的表面区域来创建所述处理区域的地图。
根据本发明地,测绘-和/或导航装置具有至少一个传感器装置,通过所述传感器装置进行与创建地图有关的信息的探测、尤其是与导航方法有关的涉及所述处理表面的信息。在该上下文中,所述传感器装置应尤其是被理解为下述装置,该装置被设置用于接收至少一个特征参数和/或信息和/或物理特性,其中,所述接纳能够主动地(例如尤其是通过生成、发送和检测测量信号)和/或被动地(例如尤其是通过检测传感器构件的特性变化)进行。能够想到对于本领域技术人员有意义的不同传感器装置,所述传感器装置尤其能够包括例如光学传感器(尤其是摄像传感器)、声学传感器(尤其是超声波传感器)或者也能够包括倾斜传感器、间距传感器、平移传感器、加速度传感器、旋转传感器、触摸传感器、感应传感器、电容传感器、温度传感器、湿度传感器、辐射传感器、化学敏感传感器等。所述传感器装置至少具有用于探测障碍物和/或处理表面的边界的传感器。
此外,测绘-和/或导航装置具有用于获取自主机器人车辆的位置数据和/或里程数据的装置。该装置用于获取下述位置数据和/或里程数据:所述位置数据和/或里程数据对于与地图的创建相关的信息与自主机器人车辆相对于待测绘的处理表面的位置的相关性是必要的和/或有意义的。
为此,用于获取位置数据和/或里程数据的装置能够尤其具有出自传感器组的一个或多个传感器,所述传感器至少包括倾斜传感器、角度传感器、间距传感器、平移传感器、加速度传感器和转速敏感传感器。例如并且优选地,用于获取位置数据和/或里程数据的装置能够在使用用于驱动机器人车辆的驱动机构的情况下被实现。例如尤其是在机器人车辆关于处理表面行驶时能够评估滚动体、轮子、链条等类似物的旋转,以便确定位置变化和/或里程变化。尤其是,可能与计算单元组合的、用于获取位置数据和/或里程数据的装置被设计用于,获取在轨道上运动的机器人车辆在行驶方向上所行进的路段长度,优选地也获取在轨道上的所行进的行驶角度。替代地或者附加地,该装置也能够包括用于获取位置数据的其他传感器。优选地,也能够在使用GPS传感器、回声传感器、声纳传感器、距离传感器、超声波传感器或其他对技术人员有意义、用于获取位置数据和/或里程数据的传感器的情况下来实现位置确定。
自主机器人车辆的测绘-和/或导航装置的驱动单元用于自主机器人车辆相对于处理表面的前进运动。尤其是驱动单元被设计用于,借助对典型的马达进行控制/调节,来驱动设置用于前进运动的轮子、滚子、链条或其它对于技术人员有意义的前进运动机构,并且由此使得机器人车辆能够运动、尤其是改变方向和行驶。驱动单元此外被设置用于与导航装置进行通信,并且有利地获得与该导航装置的方向和距离,机器人车辆在所述方向和距离下进行运动。以这种方式,尤其是能够直接驶到在所辨识的边界线上的点,以便在另一测绘行驶的框架中对与相应的边界线邻接的未测绘的表面区域实施测绘。
此外,根据本发明地建议一种自主机器人车辆,该自主机器人车辆具有至少一个测绘-和/或导航装置,用于实施用于测绘处理表面的、尤其是用于确定处理表面的方法。
自主机器人车辆尤其能够作为自主清扫机、自主清洁机器人、自主除雪机器人、自主吸尘器、自主游泳池清洗机、自主地板擦拭机器人、自主割草机、自主播种机、自主施肥机、自主测绘机或其他对本领域技术人员有意义的自主机器人车辆来实现。
附图
根据在附图中所示出的实施例,在下面的描述中更详细地解释本发明。附图、说明书和权利要求包含许多在组合中的特征。本领域技术人也有利地单独考虑所述特征,并将它们归纳成有意义的其他组合。在附图中相同的附图标记表示相同的元件。
附图示出:
图1在透视的示意图中根据本发明的自主机器人车辆的一种实施方式,
图2根据本发明的、用于测绘处理表面的方法的一种实施方式的流程图,
图3a-e在实施根据本发明的方法的一种实施方式的过程中,在五个不同时间点的系统的示意图,所述系统包括自主机器人车辆以及待测绘的、具有障碍物的处理表面,
图4是系统的示意图,所述系统包括自主机器人车辆以及待测绘的、具有障碍物的处理表面以及边界线,所述边界线基于达到机器人车辆在轨道上所行进的最大路段长度来辨识。
实施例的描述
图1示出了自主运动机器人车辆10的一种实施方式,所述机器人车辆例如能够实现为自主割草机10',其待处理的处理表面12由花园的草地或草坪表面12'组成(参见图3),所述待处理表面尤其是具有处理表面的边界14(例如花园边界)以及障碍物16(例如草地上的物体、花坛(Beete)等)。下面描述的原则在其他实施例的框架中也能够传递至机器人车辆10的其他实施方式中,该实施方式能够实现其他各种各样的任务,例如作为吸尘器机器人、清扫机器人、清洁机器人、除雪机器人、地板擦拭机器人,然而尤其是也仅作为不带其他功能的测绘机器人。根据机器人车辆10的任务和使用位置,处理区域12例如也能够由通过墙壁限定的内部空间或外部空间构成。
在图1中的、在自主割草机10'的示例性实施例中的自主机器人车辆10具有控制-和调节单元18。控制-和调节单元18还具有存储单元20、计算单元22和用于数据传输的数据通信接口24。控制-和调节单元18及其部件至少部分地布置在自主割草机10'的壳体26中。控制-和调节单元18的数据通信接口24除其他外设置用于:将处理表面12(这里是草坪12')的、在测绘行驶上产生的地图传送到存储单元20和/或读取存储单元20所存储的地图。用于数据传输的数据通信接口24能够尤其是无线地或电缆连接地被实现。替代地,数据通信接口24还能够构造为驱动器接口,以及具有用于至外部设备(例如平板电脑、智能电话、计算机、其他机器人车辆等)的数据传输的另一附加的数据通信接口24'。
控制-和调节单元18还具有控制装置28。控制装置28设置用于执行根据本发明的测绘方法以及自主割草机10'的导航方法,并在该导航方法的框架中,在使用驱动单元30来运动机器人车辆10的情况下,实现自主割草机10'的导航。控制装置28尤其是设置用于在用于测绘的方法的框架中创建所述处理表面12的地图,并且此外用于与数据通信接口24相接合地存储所述处理表面12的地图,加载、读取并且解释存储在存储单元20上的地图。
有利地,控制-和调节单元18具有处理器32,所述处理器也能够是控制装置28或计算单元22的组成部分。
此外,控制-和调节单元18具有用户接口34,通过该用户接口能够向操作者输出信息,或者能够由操作者输入信息。输出单元34尤其是由触摸-显示器34'构成。
自主割草机10'形式的自主机器人车辆10具有传感器单元36,该传感器单元至少被设置用于探测障碍物16和/或处理表面12(参见图3)的边界14。传感器单元36设置用于在探测到障碍物16和/或处理表面12的边界14时将信号输出到控制-和调节单元18,而所述控制-和调节单元又设置用于使用障碍物16和/或边界14的相应的位置来创建处理表面12的地图。传感器单元36优选地布置在自主机器人车辆10的壳体26内。沿着自主机器人车辆10的行驶方向观察,传感器单元36尤其是布置在自主机器人车辆10的前部区域40中。为了既探测障碍物16又检测处理表面12的边界14,传感器单元36具有特别构造的传感器、尤其是例如对触摸敏感的传感器以及对磁场敏感的传感器,该传感器实现了磁场的探测,所述磁场借助包围处理表面12的、电流流通的导线14'(参见图3)产生。
在根据本发明的机器人车辆10的一种替代实施方式中,还能够以不同的方式来实现对处理表面12的边界14的探测,例如在使用另外的和/或替代的传感器的情况下,该传感器取决于自主机器人车辆10的使用领域地确保处理表面12的边界14。尤其例如在自主割草机10'的情况下,能够设置用于进行草坪识别的传感器,其基于电容效应、光学效应、光度效应、感应效应或其他对于本领域技术人员有意义的、能够测量的效应来实施草坪边界的识别。此外,传感器单元36能够具有其它组成部分,例如光学传感器、湿度传感器、电容传感器、另外的磁场传感器或任何其他对本领域技术人员有意义的传感器。这些另外的组成部分、尤其是传感器优选也位于自主机器人车辆10的前部区域40中。
为了前进运动,自主机器人车辆10、尤其是自主割草机10'具有轮子42,所述轮子用于所述机器人车辆10驱动和方向改变。轮子42与马达(在此未示出)耦接,并且能够借助用于使机器人车辆10运动的驱动单元30来控制和运动。
设置自主机器人车辆10的能量供应装置(在此未示出),以在调试时和运行期间向机器人车辆10提供电能。优选地,该装置是独立于电网的能量存储器,尤其是蓄电池、电池、燃料电池、电容器、对本领域技术人员有意义的其他能量存储器或者其组合/增加。特别优选地,用于能量供应的能量供应装置能够在自主机器人车辆10内部和/或外部再次被供应来自电网的能量并且被充电。
机器人车辆10的控制-和调节单元18还具有用于获取位置数据和/或里程数据44的装置,其优选地直接与用于使机器人车辆运动的驱动单元30通信。借助该装置44,能够从运动中、尤其是在轮子42的旋转的测量的结果中得出机器人车辆10所行进的路段长度的结论。同样地,用于获取位置数据和/或里程数据44的装置探测在所行进的轨道之间的角度变化。由这些角度和所行进的路段长度获取自动机器人车辆10关于处理表面12的坐标。这些坐标用于将涉及处理表面12的信息配属于在待创建的地图中的、机器人车辆10的位置。
由计算单元22、用于使机器人车辆10运动的驱动单元30和用于获取位置数据和/或里程数据44的装置组成的部件的整体能够尤其是归纳为测绘-和导航装置。
图2示出了根据本发明的、用于测绘处理表面12的方法的一种示例性的实施方式的流程图,该流程图在图3中借助于一个实施例示意性地进行说明。从在方法步骤100种在处理表面12上的自主机器人车辆10离开基站或者起始位置46开始,借助在随机方向的优选行驶方向48中(参见图3a)在第一轨道50上的直线行驶,自主机器人车辆10(在此以图1的自主除草机10'为例)开始其初始测绘行驶(过程方块102)。“随机方向的优选行驶方向48”尤其意味着,优选行驶方向48(在该优选行驶方向中,自主机器人汽车10驶过平行定向的轨道52)虽然在初始测绘行驶期间基本上保持恒定,然而关于处理表面12的优选行驶方向48的定向却是随着初始测绘行驶的开始而随机进行选择的,并且尤其是在每次重新对处理表面12进行测绘时能够是不同的。在方法步骤104中示出了机器人车辆10在第一轨道50(参见图3b)上的直线行驶。边界线56配属于在初始测绘行驶上首先被行进过的轨道50,所述边界线与第一次驶过的轨道50的路段长度一致。这发生在方法步骤106中。随着初始测绘行驶的开始,借助用于获取位置信息和/或里程信息44的装置测量机器人车辆10的位置的变化,所述变化尤其是以自主机器人车辆10关于处理表面12的位置坐标的变化为形式。位置数据和/或里程数据尤其是转换成坐标,所述坐标在地图中被再现,并且由此在地图中示出自主机器人车辆10所行进的轨道52(方法步骤108)。在直线行驶期间,自主机器人车辆10能够达到(方法步骤110)所行进的最大路段长度62(参见图4)。或者借助传感器单元36能够探测出障碍物16或者处理表面12的边界14(方法步骤112)。在第一种情况中,在方法步骤114中,在邻接轨道的、未测绘的区域60中,位于所行进的轨道62的延长部中的边界线64被定义(见图4,利用箭头沿行驶方向标记的轨道)。在第二种情况中,计算单元22实施(方法步骤116)对并列布置的轨道52a、52b(参见图3b)的路段长度的比较。只要不存在差别(方法步骤118),则不辨识边界线66。否则计算单元22为所行进的较长的轨道52d的、相比超出较短的轨道52c的那部分配属边界线66(方法步骤120)。在这两种情况中,位置信息、尤其是对于边界线66的位置确定所需的参数被存储,并且由此更新待创建的地图(方法步骤122)。在第一种情况中,位置信息是边界线64的、通过初始值(Startwert)的位置坐标以及角度信息(Winkelangabe)构成的参数,所述角度信息定义了边界线64在未测绘的区域60中的方向。为此,在第二种情况中使用两个坐标,所述坐标定义边界线66的起点以及终点。随后,自主机器人车辆10与侧向偏移(该偏移与机器人宽度一致)相结合地执行180°-转向68,并且开始在接下来的轨道上的直线行驶(方法步骤124)。在通过自主机器人10在其初始测绘行驶上驶过每个新的轨道时,重复方法步骤108至124。利用方法步骤126,在图2的流程图中将这示出。因此,在比较(方法步骤116)由用于获取位置数据和/或里程数据44的装置输送的路段长度的情况下,机器人车辆10驶过待测绘的处理表面12的、基本上平行的轨道52,在对路段长度的比较(方法步骤116)的基础上辨别在相互邻接的已测绘的表面区域58和未测绘的表面区域60之间的边界线66,直至自主机器人车辆10不再能够借助180°-转向68(方法步骤124)到达另一轨道(参见图3b)。在这个位置处,随着在初始测绘行驶上最后能够驶过的轨道72的结束,终止了初始测绘行驶(方法步骤128)。随着初始测绘行驶的结束,用于测绘处理表面12的方法过渡到第二部段。
在方法步骤130中,通过计算单元22选择在已辨识的边界线66、64、56(参见图3c)上的一点70,并且随后在使用通过机器人车辆10的驱动单元30存储的和/或计算的坐标的情况下驶进转移行驶72(方法步骤132)。在该实施例中,在转移行驶72期间实施对待处理的处理表面12的处理,也就是说在转移行驶72期间实施割草。如果到达了在已辨识的边界线66、64、56上的这个点70,则开始自主机器人车辆10驶入直接紧邻边界线66、64、56的未测绘的表面区域60中的另一测绘行驶。随后初始化的、对未测绘的表面区域60的测绘相当于在初始测绘行驶(过程方块102)的框架中在方法步骤104至126中所描述的的测绘。在方法步骤134中归纳了这些方法步骤的重复。如果邻接边界线66、64、56的、原本未测绘的表面区域60已被测绘,则重复这样的程序,即方法步骤130,选择在边界线66、64、56上的点70;方法步骤132,自主机器人车辆10至这个点70的转移行驶72;以及方法步骤134,借助另一测绘行驶对邻接边界线66、64、56的、未测绘的表面区域60进行测绘(归纳在方法步骤144中)。
如果最后的另外的测绘行驶的、最后的轨道74结束了(方法步骤136),则自主机器人车辆10返回其基站或者其起始地点46(方法步骤138)。在所示出的实施例中,已经在整个测绘期间实施了对待处理的表面的处理,并且在到达基站46(方法步骤138)之后消除被创建的地图(方法步骤140)。当机器人车辆重新为了处理和/或测绘离开基站46时,则重新实施(通过方法步骤148示出)根据本发明的方法。
在根据本发明的方法的一种替代的实施方式中也可能的是,所创建的地图在到达基站46(方法步骤138)之后被存储和/或被提供给计算单元22使用以便优化所行进的行驶路段(替代的方法步骤142)。以这种方式能够确定在待处理的处理表面间的转移行驶72之间尤其特别高效的且时间上特别迅速和/或短的路径,该路径作为表面的另一处理的基础。当地图作为自主机器人车辆10的其他测绘行驶的基础被存储,并且在用于处理所述处理表面12的下一次行驶时通过控制-和调节单元18被加载,并且在导航方法的框架中被使用时,这尤其是有利的。也能够想到特别有利的是,在自主机器人车辆10的另外的行驶上、尤其是用于处理所述表面12的测绘行驶上,此外通过重复实施根据本发明的方法对被创建的地图进行补充和/或修改(同样在方法步骤148中被表明)。
图3示出了待处理表面12的示意性俯视图a-e,自主机器人车辆10、尤其是自主割草机10'位于所述处理表面上并且在其上进行前进运动,所述俯视图能够分别配属于图2中示出的、示例性的方法的不同时间点。
在图3a中,自主机器人车辆10、尤其是自主割草机10'位于在初始测绘行驶的其第一轨道50上的前进方向中(过程方块102)。在待处理的表面12、尤其是草地12'上存在两个障碍物16。待处理的处理表面12在其扩张中在空间上通过边界14来限制,该边界尤其是由边界导线14'(Begrenzungsdraht)来定义。在一种替代的实施方式中,该边界14也能够以其他方式实现,例如通过由草坪12'的草过渡到在处理表面12之外的另一种材料。此外,在图3a中还表明了例如以基站为形式的起始地点46。机器人车辆的前进方向标记为优选行驶方向48。在到达初始测绘行驶的第一轨道50的终点之后,为第一轨道50在其整个长度上配属边界线56(方法步骤106)。以这种方式确保了,待测绘的处理表面12的下述表面区域60能够在初始测绘行驶结束之后在另一测绘行驶中进行测绘,该表面区域60在机器人车辆10第一次转向68进接下来的、尤其是平行的轨道中时未被驶过。
图3b示出了处理表面12在初始测绘过程期间一较晚的时间点的、相同的俯视图(过程方块102)。在这个初始测绘行驶(过程方块102)期间,自主机器人车辆10行进了直线的并且基本上平行的、在其端部带有180°-转向68的轨道52。通过机器人车辆10在轨道52上所行进的路段(尤其是并列布置的轨道52a、52b)的长度取决于在相应轨道(例如52c、52d)上障碍物16的存在地变化。因而能够从图3b中得到轨道52d,所述轨道52d的路段长度由处理表面12的边界14所限制;或者轨道52c,其路段长度由障碍物16的存在所限制。根据本发明的用于测绘的方法设置了:通过比较已行进的、并列布置的轨道52a、52b的路段长度(方法步骤116),来辨识在相互邻接的已测绘的表面区域58和未测绘的表面区域60之间的边界线66。在此,这些边界线66配属于较长的轨道52d的下述路段部分:所述路段部分超出了相邻轨道的较短的路段部分52c。在驶过初始测绘行驶的最后的轨道74之后(方法步骤128),在图3b中实施例中得到了一个连续的已测绘区域58以及三个单个的、未测绘的表面区域60。
相应于在图3c中示意性示出的方法步骤132,自主机器人汽车10借助转移行驶72由初始测绘行驶10的终点运动到在被辨识出的边界线66(等同于64、56;参见图3e,图4)中的一个边界线上的一点70。该点距离边界线66的端部尤其是大概2m。到达该点70时,在下一方法步骤134中开始对于与边界线66(等同于56、64)邻接的未测绘的表面区域60进行测绘。
在图3d中示出了接下来对这个至今未测绘的表面区域60进行的测绘(方法步骤134)。如果该区域也被测绘,则对于两个接下里仍未测绘的表面区域60重复选择点70的方法步骤(方法步骤130)、转移行驶72的方法步骤(方法步骤132)以及对为测绘的区域60进行测绘的方法步骤(方法步骤134)。
图3e中示出了在初始测绘行驶(方法框102)和另外的测绘行驶(方法步骤130-136)的终点处,自主机器人车辆10行进过了哪些轨道52以及转移轨道72。总共产生三次转移行驶72(再加上机器人车辆10返回到基站46的转移行驶,在此未示出)。结果是表面覆盖地被测绘的处理表面12,从所述处理表面12中能够得知用于障碍物16的坐标和用于被测绘的、自动机器人车辆10能够接近的处理表面58的坐标。在所示出的实施例中,在实施用于测绘的方法期间进行处理表面12的处理,从而使得在初始测绘行驶以及另外的测绘行驶的终点处对处理表面12进行了完整的处理。如所描述的那样,在该实施例中的地图能够在到达基站46之后再次消除、尤其是不进行存储。
在根据本发明的方法的一种替代的实施方式中,被创建的地图也能够为了进一步的处理、尤其是为了优化自主机器人车辆10的导航方法而被储存,以及被传递给计算单元22或者数据通信端口24。
图4示出了待处理的处理表面12的示意性俯视图,自主机器人车辆10、尤其是自主割草机10'位于所述处理表面上并在其上前进运动。在该示例中,自主机器人车辆10、尤其是自主割草机10'在多个驶过的轨道62上多次达到了最大行进的路段长度(通过虚线62'示出)。这些最大行进的该路段长度例如能够为了有利于更精确地进行位置确定被限制在大约10m。由于借此初始化的180°-转向68,还残留未测绘的表面区域60,所述表面区域借助边界线64被标记在分别行进的轨道62的延长部上。特别有利地,该未测绘的表面区域60在结束了初始测绘行驶之后在自主机器人车辆的另一测绘行驶(方法步骤146)的框架中被测绘。
Claims (17)
1.用于自主机器人车辆(10、10')测绘处理表面(12、12')的方法,尤其是用于确定处理表面(12、12')作为导航方法的组成部分,其特征在于,
•通过比较在初始测绘行驶(102)上驶过所述处理表面(12、12')的机器人车辆(10、10')所行进的路段长度,来辨识在待测绘的处理表面(12、12')的相互邻接的已测绘(58)的表面区域和未测绘(60)的表面区域之间的边界线(66),
•从在如此被辨识的边界线(66、64、56)上的点(70)开始,在所述机器人车辆(10、10')行驶进所述未测绘的表面区域(60)中的另一测绘行驶(146)的框架中,初始化与所述边界线(66、64、56)邻接的未测绘的表面区域(60)的测绘,
•基于由所述机器人车辆(10、10')测绘的表面区域(58),创建所述处理表面(12、12')的地图。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始测绘行驶(102)和所述另外的测绘行驶(146)经由所述机器人车辆(10、10')的转移行驶(72)连接。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法,其特征在于,当所述机器人车辆(10、10')在并列布置的轨道(52a、52b)上、尤其是在相继的轨道上所行进的路段长度以相对量和/或绝对量相互区别时,辨识在相互邻接的已测绘(58)的表面区域和未测绘(60)的表面区域之间的边界线(66)。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所辨识的边界线(66)被配属于两个并列布置的轨道(52a、52b)中的、尤其是相继的轨道中的较长轨道(52d)。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所辨识的边界线(66)表示较长轨道(52d)的、尤其是平行的轨道的那部分,该部分超出所述较短轨道(52c)的被比较的路段。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,在具有180°-转向(68)的、被定义的模型中、优选在平行的轨道(52)、尤其是并列布置的轨道(52a、52b)中进行测绘行驶期间,所述机器人车辆(10、10')驶过所述待测绘的处理表面(12、12')。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,在所述初始测绘行驶(102)结束之后,驶到在所辨识的边界线(66、64、56)上的点(70),并且从该点开始,在所述机器人车辆(10、10')行驶进邻接的未测绘的表面区域(60)中的另外的测绘行驶(146)的框架中,初始化与所述边界线(66、64、56)邻接的未测绘的表面区域(60)的测绘。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,当在所述另外的测绘行驶(146)的第一轨道上到达具有比距离所述点(70)的定义的距离更小的间距的障碍物(16)时,驶到在所述边界线(66、64、56)上的另一点(70')。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述另外的点(70')与在所述边界线(66、64、56)上的所述第一点(70)存在被定义的间距、特别是基本上与所述机器人车辆(10、10')的宽度一致的间距;并且,从这个另外的点(70')起,在所述另外的测绘行驶(146)的框架中,再次初始化与所述边界线(66、64、56)邻接的未测绘的表面区域(60)的测绘。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法,其特征在于,所述初始测绘行驶(102)的第一次行进的轨道(50)在其整个路段上被配属了边界线(56)。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法,其特征在于,在所述轨道(62)的延长部中沿所述机器人车辆(10、10')的行驶方向延伸的边界线(64)被配属于测绘行驶的每个所行进的下述轨道(62),在该轨道时达到定义的轨道长度。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法,其特征在于,至少作为由所述机器人车辆(10、10')测绘的表面区域(58)的总表面来创建所述处理表面(12、12')的所述地图。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法,其特征在于,在所述初始测绘行驶(102)和/或另外的测绘行驶(146)期间,进行所述处理表面(12、12')的处理。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法,其特征在于,在所述初始测绘行驶(102)和/或所述另外的测绘行驶(146)的过程中,创建用于所述机器人车辆(10、10')的导航的地图,在随后的行驶期间被用于处理所述处理表面(12、12')。
15. 根据权利要求1至13中任一项所述的方法,其特征在于,在所述机器人车辆(10、10')的每次行驶时、尤其是在用于处理所述处理表面(12、12')的每次行驶时,实施所述用于测绘的方法。
16.自主机器人车辆(10、10')的、用于实施用于测绘处理表面(12、12')的、尤其是用于确定处理表面(12、12')的方法的测绘-和/或导航装置,其至少具有
•计算单元(22),
•用于运动所述机器人车辆(10、10')的驱动单元(30)和
•用于获取位置数据和/或里程数据(44)的装置,
其特征在于,
•通过比较由用于获取位置数据和/或里程数据(44)的所述装置获得的、在初始测绘行驶(102)上驶过所述处理表面(12、12')的机器人车辆(10、10')所行进的路段长度,所述计算单元(22)辨识在所述待测绘的处理表面(12、12')的相互邻接的已测绘的表面区域(58)和未测绘的表面区域(60)之间的边界线(66),
•所述驱动单元(30)设置用于驶到在所辨识的边界线(66、64、56)上的点(70),以便在所述机器人车辆(10、10')行驶进所述未测绘的表面区域(60)中的另一测绘行驶(146)的框架中,对与所述边界线(66、64、56)邻接的未测绘的表面区域(60)执行测绘,和
•所述计算单元(22)基于通过所述机器人车辆(10、10')测绘的表面区域(58)创建所述处理表面(12、12')的地图。
17.具有根据权利要求16所述的至少一个测绘-和/或导航装置的自主机器人车辆(10、10'),所述自主机器人车辆用于实施用于测绘处理表面(12、12')的方法、尤其是根据权利要求1至15中任一项所述的方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102014226084.1 | 2014-12-16 | ||
DE102014226084.1A DE102014226084A1 (de) | 2014-12-16 | 2014-12-16 | Verfahren zur Kartierung einer Bearbeitungsfläche für autonome Roboterfahrzeuge |
PCT/EP2015/076942 WO2016096304A1 (de) | 2014-12-16 | 2015-11-18 | Verfahren zur kartierung einer bearbeitungsfläche für autonome roboterfahrzeuge |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107003675A true CN107003675A (zh) | 2017-08-01 |
CN107003675B CN107003675B (zh) | 2021-06-04 |
Family
ID=54557421
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580068466.8A Active CN107003675B (zh) | 2014-12-16 | 2015-11-18 | 用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10551844B2 (zh) |
EP (1) | EP3234715B1 (zh) |
CN (1) | CN107003675B (zh) |
DE (1) | DE102014226084A1 (zh) |
WO (1) | WO2016096304A1 (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110801180A (zh) * | 2018-08-03 | 2020-02-18 | 速感科技(北京)有限公司 | 清洁机器人的运行方法及装置 |
CN111328386A (zh) * | 2017-09-12 | 2020-06-23 | 罗博艾特有限责任公司 | 通过自主移动机器人对未知环境的探察 |
CN112740888A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 安德烈·斯蒂尔股份两合公司 | 针对绿地耕作系统示教地面边界至少一个区段的方法、操作绿地耕作系统的方法、示教系统 |
CN113128747A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 南京德朔实业有限公司 | 智能割草系统及其自主建图方法 |
CN114578348A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 深圳安德空间技术有限公司 | 一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法 |
EP4218390A1 (en) * | 2018-05-25 | 2023-08-02 | The Toro Company | Autonomous grounds maintenance machines with path planning for trap and obstacle avoidance |
Families Citing this family (51)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11835343B1 (en) * | 2004-08-06 | 2023-12-05 | AI Incorporated | Method for constructing a map while performing work |
US10188029B1 (en) | 2014-10-20 | 2019-01-29 | Hydro-Gear Limited Partnership | Method of generating a three-dimensional map of a lawn and its use to improve mowing efficiency |
DE102015119501A1 (de) | 2015-11-11 | 2017-05-11 | RobArt GmbH | Unterteilung von Karten für die Roboternavigation |
DE102015222414A1 (de) * | 2015-11-13 | 2017-05-18 | Robert Bosch Gmbh | Autonomes Arbeitsgerät |
DE102015119865B4 (de) | 2015-11-17 | 2023-12-21 | RobArt GmbH | Robotergestützte Bearbeitung einer Oberfläche mittels eines Roboters |
US10705528B2 (en) * | 2015-12-15 | 2020-07-07 | Qualcomm Incorporated | Autonomous visual navigation |
WO2017152390A1 (zh) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 广州艾若博机器人科技有限公司 | 地图构建方法、纠正方法及装置 |
US11547261B2 (en) * | 2016-04-29 | 2023-01-10 | Lg Electronics Inc. | Moving robot and control method thereof |
ES2906710T3 (es) * | 2016-09-13 | 2022-04-20 | Maytronics Ltd | Robot de limpieza de piscinas |
JP6854620B2 (ja) * | 2016-10-26 | 2021-04-07 | 株式会社クボタ | 走行経路生成装置 |
US10732127B2 (en) * | 2016-10-26 | 2020-08-04 | Pixart Imaging Inc. | Dirtiness level determining system and surface cleaning machine |
CN110941270B (zh) | 2016-11-11 | 2023-02-17 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动工作系统及其控制方法 |
DE102017103986A1 (de) * | 2017-02-27 | 2018-08-30 | Vorwerk & Co. Interholding Gmbh | Verfahren zum Betrieb eines sich selbsttätig fortbewegenden Roboters |
JP2020509500A (ja) * | 2017-03-02 | 2020-03-26 | ロブアート ゲーエムベーハーROBART GmbH | 自律移動ロボットの制御方法 |
US10663303B2 (en) * | 2017-06-12 | 2020-05-26 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | System and method for dynamically authenticating map data using blockchains |
US11274929B1 (en) * | 2017-10-17 | 2022-03-15 | AI Incorporated | Method for constructing a map while performing work |
US10767383B2 (en) * | 2017-11-07 | 2020-09-08 | Robin Technologies, Inc. | Ground wire guidance system for robotic vehicle with doorway access |
KR20190073140A (ko) * | 2017-12-18 | 2019-06-26 | 엘지전자 주식회사 | 복수의 로봇 청소기 및 그 제어방법 |
EP3778149A4 (en) * | 2018-04-06 | 2021-11-03 | LG Electronics Inc. | MOBILE ROBOT AND MOBILE ROBOT SYSTEM |
KR102249808B1 (ko) | 2018-04-06 | 2021-05-10 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 시스템 및 이동 로봇 시스템의 제어 방법 |
US11186957B2 (en) * | 2018-07-27 | 2021-11-30 | Caterpillar Paving Products Inc. | System and method for cold planer control |
CN109062218B (zh) * | 2018-08-29 | 2021-09-10 | 广州安商智能科技有限公司 | 控制机器人行驶路径的方法及装置 |
JP7241517B2 (ja) * | 2018-12-04 | 2023-03-17 | 三菱電機株式会社 | 航法装置、航法パラメータ計算方法およびプログラム |
CN109634287B (zh) * | 2019-01-22 | 2022-02-01 | 重庆火虫创新科技有限公司 | 割草机路径规划方法及系统 |
EP3696640A1 (en) * | 2019-02-14 | 2020-08-19 | Stiga S.P.A. | Robotic vehicle for movable operation in a work area |
CN109828584A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-05-31 | 重庆润通智能装备有限公司 | 待割草坪移除、添加障碍物后的路径规划方法及系统 |
JP7439822B2 (ja) * | 2019-03-06 | 2024-02-28 | ソニーグループ株式会社 | 地図作成装置、地図作成方法、及びプログラム |
KR102293317B1 (ko) * | 2019-06-03 | 2021-08-23 | 엘지전자 주식회사 | 특정 지역의 맵을 작성하는 방법과, 이를 구현하는 로봇 및 전자기기 |
WO2021037116A1 (zh) * | 2019-08-27 | 2021-03-04 | 南京德朔实业有限公司 | 自行走割草系统及其漏割区域的补充作业的方法 |
CN112567958B (zh) * | 2019-09-12 | 2024-08-09 | 南京泉峰科技有限公司 | 自行走割草系统及其漏割区域的补充作业的方法 |
USD1040189S1 (en) * | 2019-09-23 | 2024-08-27 | Robert Bosch Gmbh | Lawnmower |
RU2740229C1 (ru) * | 2020-03-19 | 2021-01-12 | Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Сколковский институт науки и технологий" | Способ локализации и построения навигационных карт мобильного сервисного робота |
SE544576C2 (en) * | 2020-04-07 | 2022-07-26 | Husqvarna Ab | Robotic working tool system and method comprising a mapping unit to merge sub-areas into a composite area |
SE544298C2 (en) * | 2020-04-14 | 2022-03-29 | Husqvarna Ab | Robotic work tool system and method for defining a working area |
CN113535672B (zh) * | 2020-04-16 | 2024-03-12 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种基于自主水下机器人平台的浊度数据处理方法 |
CN111631642B (zh) * | 2020-05-30 | 2021-07-06 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种基于激光地图的工作区域拓展方法、芯片及机器人 |
US20220039313A1 (en) * | 2020-08-05 | 2022-02-10 | Scythe Robotics, Inc. | Autonomous lawn mower |
US20240061439A1 (en) * | 2020-12-18 | 2024-02-22 | Husqvarna Ab | Concrete surface mapping robots, systems, and methods for processing concrete surfaces |
SE2051496A1 (en) * | 2020-12-18 | 2022-06-19 | Husqvarna Ab | Concrete surface processing machines, systems, and methods for processing concrete surfaces |
EP4263973A1 (en) * | 2020-12-18 | 2023-10-25 | Husqvarna AB | Concrete surface mapping robots, systems, and methods for processing concrete surfaces |
EP4263974A1 (en) * | 2020-12-18 | 2023-10-25 | Husqvarna AB | Concrete surface mapping robots, systems, and methods for processing concrete surfaces |
US20220203560A1 (en) * | 2020-12-28 | 2022-06-30 | Aquatron Robotic Technology Ltd. | Pool cleaning robot with visual display |
DE102020216580A1 (de) | 2020-12-29 | 2022-06-30 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Grünpflegevorrichtung |
JP7447060B2 (ja) * | 2021-07-29 | 2024-03-11 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、自律走行ロボット装置、及びコンピュータプログラム |
CN113776545B (zh) * | 2021-09-03 | 2024-04-26 | 上海擎朗智能科技有限公司 | 一种机器人导航地图的构建方法、装置、介质及电子设备 |
CN113974506B (zh) * | 2021-09-23 | 2024-03-19 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 清洁控制方法、装置、清洁机器人以及存储介质 |
CN115167418B (zh) * | 2022-07-04 | 2023-06-27 | 未岚大陆(北京)科技有限公司 | 转移路径生成方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
CN115250720B (zh) * | 2022-07-12 | 2024-07-30 | 深圳库犸科技有限公司 | 割草方法、装置、割草机器人以及存储介质 |
WO2024015909A1 (en) * | 2022-07-13 | 2024-01-18 | Hydro-Gear Limited Partnership | Utility vehicle with battery management and autonomous control systems |
US20240176358A1 (en) * | 2022-11-28 | 2024-05-30 | Omron Corporation | Mobile robot management systems |
CN118236016B (zh) * | 2024-05-27 | 2024-07-30 | 四川轻化工大学 | 一种清扫机器人路径自适应规划方法、系统、终端及介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006293976A (ja) * | 2005-03-15 | 2006-10-26 | Matsushita Electric Works Ltd | 自律移動装置 |
WO2008136570A1 (en) * | 2007-05-07 | 2008-11-13 | Acerobot Co., Ltd. | Cleaning robot unit and cleaning method using the same |
CN102018481A (zh) * | 2009-09-11 | 2011-04-20 | 德国福维克控股公司 | 驱动清洁机器人的方法 |
CN102314176A (zh) * | 2010-07-01 | 2012-01-11 | 德国福维克控股公司 | 自动行驶装置及其定向方法 |
CN102662400A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-09-12 | 慈溪思达电子科技有限公司 | 割草机器人的路径规划算法 |
WO2014003517A1 (ko) * | 2012-06-29 | 2014-01-03 | 인텔렉추얼디스커버리 주식회사 | 이동로봇 및 이동로봇의 온라인 전역경로 커버 제어방법 |
US20140222279A1 (en) * | 2009-11-06 | 2014-08-07 | Irobot Corporation | Methods and systems for complete coverage of a surface by an autonomous robot |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB0126497D0 (en) * | 2001-11-03 | 2002-01-02 | Dyson Ltd | An autonomous machine |
KR101055124B1 (ko) * | 2008-06-02 | 2011-08-08 | 웅진코웨이주식회사 | 로봇 청소기 시스템 및 로봇 청소기 제어 방법 |
DE102011083309A1 (de) * | 2011-09-23 | 2013-03-28 | Robert Bosch Gmbh | Autonomes Arbeitsgerät |
DE102013212605A1 (de) | 2013-06-28 | 2014-12-31 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zu einer Arbeitsbereichserfassung zumindest eines Arbeitsbereichs eines autonomen Serviceroboters |
-
2014
- 2014-12-16 DE DE102014226084.1A patent/DE102014226084A1/de not_active Withdrawn
-
2015
- 2015-11-18 US US15/536,842 patent/US10551844B2/en active Active
- 2015-11-18 WO PCT/EP2015/076942 patent/WO2016096304A1/de active Application Filing
- 2015-11-18 CN CN201580068466.8A patent/CN107003675B/zh active Active
- 2015-11-18 EP EP15797083.1A patent/EP3234715B1/de active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006293976A (ja) * | 2005-03-15 | 2006-10-26 | Matsushita Electric Works Ltd | 自律移動装置 |
WO2008136570A1 (en) * | 2007-05-07 | 2008-11-13 | Acerobot Co., Ltd. | Cleaning robot unit and cleaning method using the same |
CN102018481A (zh) * | 2009-09-11 | 2011-04-20 | 德国福维克控股公司 | 驱动清洁机器人的方法 |
US20140222279A1 (en) * | 2009-11-06 | 2014-08-07 | Irobot Corporation | Methods and systems for complete coverage of a surface by an autonomous robot |
CN102314176A (zh) * | 2010-07-01 | 2012-01-11 | 德国福维克控股公司 | 自动行驶装置及其定向方法 |
CN102662400A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-09-12 | 慈溪思达电子科技有限公司 | 割草机器人的路径规划算法 |
WO2014003517A1 (ko) * | 2012-06-29 | 2014-01-03 | 인텔렉추얼디스커버리 주식회사 | 이동로봇 및 이동로봇의 온라인 전역경로 커버 제어방법 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111328386A (zh) * | 2017-09-12 | 2020-06-23 | 罗博艾特有限责任公司 | 通过自主移动机器人对未知环境的探察 |
EP4218390A1 (en) * | 2018-05-25 | 2023-08-02 | The Toro Company | Autonomous grounds maintenance machines with path planning for trap and obstacle avoidance |
US11832553B2 (en) | 2018-05-25 | 2023-12-05 | The Toro Company | Autonomous grounds maintenance machines with path planning for trap and obstacle avoidance |
CN110801180A (zh) * | 2018-08-03 | 2020-02-18 | 速感科技(北京)有限公司 | 清洁机器人的运行方法及装置 |
CN112740888A (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-04 | 安德烈·斯蒂尔股份两合公司 | 针对绿地耕作系统示教地面边界至少一个区段的方法、操作绿地耕作系统的方法、示教系统 |
US11758839B2 (en) | 2019-10-31 | 2023-09-19 | Andreas Stihl Ag & Co. Kg | Method for teaching at least one section of a delimiting border of a land area for a green area maintenance system, method for operating a green area maintenance system, teach-in system and green area maintenance system |
CN112740888B (zh) * | 2019-10-31 | 2024-04-09 | 安德烈·斯蒂尔股份两合公司 | 针对绿地耕作系统示教地面边界至少一个区段的方法、操作绿地耕作系统的方法、示教系统 |
CN113128747A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 南京德朔实业有限公司 | 智能割草系统及其自主建图方法 |
CN113128747B (zh) * | 2019-12-30 | 2024-03-19 | 南京泉峰科技有限公司 | 智能割草系统及其自主建图方法 |
CN114578348A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 深圳安德空间技术有限公司 | 一种基于深度学习的探地雷达自主式智能扫查及导航方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2016096304A1 (de) | 2016-06-23 |
EP3234715B1 (de) | 2019-01-09 |
US20180004217A1 (en) | 2018-01-04 |
EP3234715A1 (de) | 2017-10-25 |
DE102014226084A1 (de) | 2016-06-16 |
CN107003675B (zh) | 2021-06-04 |
US10551844B2 (en) | 2020-02-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107003675A (zh) | 用于自主机器人车辆测绘处理表面的方法 | |
EP3833176B1 (en) | Autonomous machine navigation and training using vision system | |
CN104714547B (zh) | 带有相机的自主园林车辆 | |
CN104914865B (zh) | 变电站巡检机器人定位导航系统及方法 | |
EP3234717B1 (en) | Robot vehicle parcel navigation following a minimum workload path. | |
JP2011129126A (ja) | ランドマーク識別のための自動標識付け | |
CN109900280A (zh) | 一种基于自主导航的畜禽信息感知机器人与地图构建方法 | |
CN106980320A (zh) | 机器人充电方法及装置 | |
US11425888B2 (en) | Animal farm system and method of generating barn map information of said animal farm system | |
US11852484B2 (en) | Method for determining the orientation of a robot, orientation determination apparatus of a robot, and robot | |
CN106965179A (zh) | 一种工业机器人的视觉定位系统及方法 | |
Durmuş et al. | Data acquisition from greenhouses by using autonomous mobile robot | |
CN104613982A (zh) | 一种室内组合导航仿真验证系统 | |
CN206883639U (zh) | 一种工业机器人的视觉定位系统 | |
CN211786766U (zh) | 一种基于激光雷达的畜禽舍巡检机器人行走控制装置 | |
CN108152829A (zh) | 一种加装直线导轨的二维激光雷达建图装置及其建图方法 | |
CN206239993U (zh) | 高尔夫自动收球车控制系统 | |
Heidari et al. | Greenhouse Mobile robot navigation using wheel revolution encoding and learning algorithm | |
US20210278855A1 (en) | Autonomous vehicle | |
CN204405082U (zh) | 一种室内组合导航仿真验证系统 | |
WO2024159849A1 (zh) | 一种自主作业设备的作业方法及自主作业设备 | |
WO2023106071A1 (ja) | 農道識別システム、制御システムおよび農業機械 | |
CN206671885U (zh) | 一种激光导引用于超市导购或图书馆寻书的agv移动装置 | |
SE2151621A1 (en) | Improved navigation for a robotic work tool system | |
CN118426453A (zh) | 一种自主作业设备的作业方法及自主作业设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |