CN108700880A - 自主移动机器人的基站的识别与定位 - Google Patents

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Abstract

本发明描述一种包括自主移动机器人以及用于该机器人的基站的系统。根据本发明的示例，所述机器人包括具有导航传感器的导航模块，导航传感器用于检测机器人周围环境中的对象的几何特征。所述基站具有能够借助于机器人的导航传感器来检测的至少一个几何特征。所述机器人包括与导航模块耦合的机器人控制器，其被配置成基于基站的至少一个几何特征来识别和/或定位基站和/或确定机器人的对接位置。

Description

自主移动机器人的基站的识别与定位
技术领域
本发明涉及一种用于由自主移动机器人识别和定位该机器人的基站的方法。另外，本发明还描述如何使用基站来校准机器人的传感器以及如何改善对接操作。
背景技术
近年来，家庭领域中越来越多使用到自主移动机器人，尤其是服务机器人，例如用于清洁或监视住宅。如果这些机器人没有工作要完成，则通常将它们对接到基站。这就能够例如通过基站将电池充电、清洁集尘袋或者补充机器人的清洁剂。为使机器人完全自主工作，可靠地检索基站十分重要。针对上述目的，已知各种解决方案。公布文献US20090281661A1和US20140100693A包含关于该主题的背景信息。
更一般地，本发明的目的在于，简化或改进已知的用于由机器人识别和定位机器人基站的方法以及用于对接到基站的方法。
发明内容
本发明用以达成上述目的的解决方案为权利要求1和23所述的系统、权利要求19所述的基站以及权利要求21、34、36、41和49所述的方法。本发明的各种不同实施方案及改进方案参阅从属权利要求所述的内容。
本发明描述一种包括自主移动机器人以及用于该机器人的基站的系统。根据本发明的示例，所述机器人包括具有导航传感器的导航模块，导航传感器用于检测机器人周围环境中的对象的几何特征。所述基站具有能够借助于机器人的导航传感器来检测的至少一个几何特征。所述机器人包括与导航模块耦合的机器人控制器，其被配置成基于基站的至少一个几何特征来识别和/或定位基站和/或确定机器人的对接位置。
本发明的另一示例涉及一种用于移动机器人的基站。所述基站包括壳体，其具有布置于其中的至少一个开口，所述壳体因其几何形状而限定能由机器人的传感器系统检测的至少一个几何特征。
此外，本发明还描述一种用于自主移动机器人的方法。根据本发明的示例，所述方法包括借助于具有导航传感器的机器人的导航模块来检测机器人周围环境中的对象的几何特征。在此，所检测到的至少一个对象是基站的几何特征。此外，所述方法还包括基于基站的至少一个几何特征来识别和/或定位基站。
根据本发明的一种具有自主移动机器人和基站的系统的又一示例，所述机器人包括具有导航传感器的导航模块，导航传感器用于检测机器人周围环境中的对象的几何特征。所述基站包括能够借助于机器人的导航传感器来检测的至少一个几何特征。所述导航模块被构造成借助所检测到的基站的至少一个几何特征来测试和/或校准导航传感器。
本发明还涉及用于自主移动机器人的方法的其他示例。根据一示例，一种方法包括借助于具有导航传感器的机器人的导航模块来检测机器人周围环境中的对象的几何特征，其中，所检测到的特征中的至少一个是基站的几何特征。所述导航传感器借助基站的至少一个几何特征来校准和/或测试。
另一种方法用于将自主移动机器人对接到基站。根据本发明的示例，所述方法包括确定机器人在基站处的对接位置，其中对接位置包括机器人的位置和方位，以及将机器人导航到对接位置。此后，检验机器人是否已正确对接到基站。如果否，则更改机器人的位置并且重新检验机器人是否已正确对接到基站。进行更改和检验，直到检验成功或符合中止标准。
根据本发明的还一示例，一种用于使自主移动机器人自动对接到基站的方法包括：借助于具有导航传感器的机器人的导航模块来检测障碍物，以及检验所检测到的障碍物在基站周围的限定区域内是否阻碍机器人接近基站。如果检验表明机器人接近基站受到阻碍，则通过用户界面传达干扰。
另一种用于自主移动机器人的示例性方法包括：借助于具有导航传感器的机器人的导航模块来检测机器人周围环境中的对象的几何特征，以及基于所检测到的几何特征中的至少一个和机器人作业区的电子地图来导航机器人。在此，机器人的基站的位置被记录在电子地图中。此外，所述方法还包括检验所检测到的几何特征是否包含与基站相关联的几何特征。如果是，则基于与基站相关联的几何特征来确定基站的当前位置，并且更新电子地图中基站的位置。替选地，所述基站也可以通过其他方式来识别和定位，以更新其在机器人的地图中的位置。
一种用于自主移动机器人的方法的还一示例包括：借助于具有导航传感器的机器人的导航模块来检测机器人周围环境中的对象的几何特征，以及基于所检测到的几何特征中的至少一个和机器人作业区的电子地图来导航机器人。在此，机器人的基站的位置被记录在电子地图中。根据所述方法，使非由基站限定的第一几何特征与基站的位置相关联。采用SLAM算法跟踪该第一几何特征，其中，电子地图中第一几何特征的位置保持最新，并且基站的位置被存储为相对于第一几何特征的位置的相对位置。
附图说明
下面结合附图中所示的示例对本发明予以详述。附图不一定是按比例绘制并且本发明不仅限于所图示的方面。确切而言，重点是呈现本发明的基本原理。在附图中：
图1示出在其机器人作业区内具有基站的机器人；
图2示意性示出借助三角测量的光学距离测量的简图；
图3示出基站的示例，该基站具有能够通过机器人的导航传感器检测的几何特征，这些几何特征由基站壳体前壁中的开口限定；
图4图示出借助机器人的导航传感器以及可能的系统测量误差来检测基站的几何特征；
图5图示出用于将机器人对接到基站的方法，其中机器人更改其方位，直到正确对接。
具体实施方式
一般而言，移动机器人应该能够安全可靠地对接到其基站。公知的用于查找和识别基站及其精确位置和方位的系统(基站与机器人)和方法经常在机器人中使用特殊的传感器(例如，制导射束)，除导航算法之外还需执行复杂的图像处理算法，和/或在基站处或机器人作业区中作出特殊标记。此外，应当排除各种干扰而稳妥地定位基站并且将机器人对接到基站。例如，基站的移位可能会影响基站的可靠定位。机器人所使用的导航传感器无法在诸如机器人作业区的未知环境中可靠地测试其功能。由于测距误差，接近基站(对接操作)有时会导致充电接触错位。例如，用户可能在基站附近放置障碍物，该障碍物会干扰对接操作，从而导致对接失败。
鉴于常规机器人基站系统以及用于识别和定位基站并将机器人安全对接到基站的方法的上述缺陷，仍需要改进。例如，期望能够借助机器人之中或之上原本存在的导航传感器来定位机器人的基站，而基站无需发射信号或者于其附上特殊标记。对此，根据本文所述的一些实施例，基站根据其几何外形(例如，基站壳体的某些几何特征(外部形状/外形))而被识别和定位。换而言之，基站本身因其外部形状/外形而具有至少一个几何特征，根据该至少一个几何特征，机器人可以识别基站。在基站壳体上作出特殊标记(而这对其几何形状/外形没有影响)或发射(定位)信号不再必要。一般而言，机器人应当在完成任务(例如，清洁任务)之后快速而可靠地寻得返回其基站的路线。对此，根据本文所述的一些实施例，基站的位置被标记在地图中并且借助于各种方法保持最新。移动机器人的另一种理想能力是它能在不同的机器人作业区(例如房屋的不同楼层)内良好导航(能够良好而快速地自我定向)。对此，根据本文所述的一些实施例，在每个机器人作业区中置入基站，能够使机器人彼此区分开来。机器人使相应作业区的地图与每个基站相关联。如果机器人识别具体的基站，则其可以立即在与相应基站相关联的正确地图中开始(自我)定位。
移动机器人的另一种理想能力是稳妥而更精确地对接到基站，例如，这样就能形成机器人的充电触点与基站之间的可靠接触。对此，根据本文所述的一些实施例，在到达预先计算的对接位置之后，容易地校正机器人的位置和方位，以便能够安全对接。假如可能发生干扰(例如，阻碍接近基站)，也应当可以对接。对此，根据本文所述的一些实施例，检测可能的干扰，并且就此通知用户。
一般而言，期望机器人的导航传感器能够在作业区内对其功效性进行检验并且视需要重新校准。对此，根据本文所述的一些实施例，使用具有其先验已知的几何参数的基站。
图1A示出自主移动机器人100以及机器人作业区中的相关基站200。机器人具有导航模块，其具有至少一个导航传感器110，用以在其周围环境中自我定位并且导航通过机器人作业区，以自主地执行任务。机器人100的导航模块借助导航传感器110采集关于机器人的周围环境中的“导航特征”、例如对象(诸如障碍物)的几何特征的位置的信息、关于地面覆盖物的信息等。几何特征例如是面(例如，墙面)、线(例如，机器人100周围环境中的墙壁、家具或其他对象的轮廓)以及点(例如，机器人100周围环境中的对象的角或边处)。每个导航特征可以与房间中的位置(包括方位)相关联，并且必要时可以被存储在机器人100的电子地图中。导航模块例如利用避障策略和/或SLAM算法(即时定位与地图构建)和/或利用一个或多个机器人作业区地图来工作。机器人可以在作业期间重新创建机器人作业区地图，或者使用作业开始时已经现有的地图。现有的地图可以由机器人自己在先前的作业(例如勘察任务)中创建或者由另一个机器人和/或人员提供。
导航传感器110以一维、二维或三维采集关于机器人周围环境(因此也关于其作业区)的信息，尤其是关于其几何特性的信息。导航传感器110可以例如是用于距离测量的传感器，例如光学和/或声学传感器，其借助于对发射信号(例如，激光束、超声波信号)进行三角测量或飞行时间测量来确定传感器与障碍物之间的距离。因此，例如可以使用三角测量传感器、飞行时间相机、激光扫描仪、超声波传感器等作为导航传感器。利用该导航传感器110，机器人100的导航模块可以确定机器人与机器人周围环境中对象的各个点、线和/或面之间的距离。如此确定的点、线和/或面被称作“导航特征”并且被存储在机器人的地图中(即，导航特征的几何形状及其位置(含方位)被记录在电子地图中)。机器人可以稍后根据这些导航特征来自我定向和/或以无碰撞方式避开如此检测到的障碍物。导航传感器110的另一典型示例是相机(例如，带有CCD或CMOS图像传感器)，其具有借助于图像数据处理在图像中识别周围环境的对象的边和角(导航特征)的检测模块。通过这种方式，可以确定投影平面内的导航特征相对于机器人的位置。当机器人移动时，由此确定导航特征和机器人在房间中的位置，包含方位。这一操作模式被称作视觉SLAM。
图1C示出基站200的简单示例。该基站由的主体210组成，该主体具有导航传感器能够检测为导航特征的几何特征。基站200的主体210可以容纳各种其他部件，例如用于给机器人100的电池充电或用于吸净污物的部件。在基站200处例如存在两个充电触点220。为此，机器人100具有对应的触点，这些触点须触及充电触点220，以使机器人的电池能够成功充电。换而言之，机器人须以特定的位置和方位对接到基站才能给其电池充电。如果已知主体200的位置和方位，则机器人能够确定所需的机器人的位置和方位(并因此确定要行进的路径)。
根据本文描述的实施例中，借助于移动机器人100的导航传感器110，自动检测基站200的几何特征(即，外部形状/外形或者其各个部分)作为用于导航的导航特征。通过确定和解译导航特征的属性(由机器人的导航模块)，能够明确且无需巨大额外开支就识别基站的导航特征并由此识别基站，确定其在机器人周围环境中的位置和方位，并且记录在机器人的地图中。为此，使用简单的标准，例如(1.)特征的某些点(例如角)到其他特征的距离，(2.)边/段/线的长度，(3.)面的大小，(4.)特征彼此相对的位置，尤其是两条边、段或线之间的角度或者由三个特定点(角)定义的角度，(5.)比率(相对大小、相对长度)，例如两条线的长度之比，以及(6.)误差度量，诸如对设计相关的额定值的(误差)测量的(平方)偏差(一组点例如可以确定直线，这可以通过线性回归算出；并且回归直线的具体点的偏差可以作为判定该点是否属于假想线的标准)。
例如，所检测到的特征的至少一部分指示基站的主体一部分的宽度、深度和/或高度。所使用的基站定位标准应当易于算出并且能够从不同的位置稳妥测出。下面举例详述这一点。
在图1A所示的示例中，导航传感器110测定到机器人周围环境内的障碍物的距离，例如，借助于光学三角测量法，对此，发射近似平行于地面的直线形式的结构光(在可见或不可见的范围内)。光学三角测量法的原理如图2所示。所发射的结构光111撞击障碍物H并且在此处扩散。利用相机拍摄从障碍物反向散射的光(例如，光线)成像的周围环境的图像。借助于三角测量法，可以在选定点或沿整条线测定(在水平光线的情况下)从图像中反向散射结构光(例如，光线)的垂直位置x到所照射的障碍物H的距离d。
为了进行良好的检测，基站200在几何结构上设计成使得它因其高度而被由导航传感器110发射的光照射并因其深度而自墙壁显著突出。此外，基站的表面被设计成使得由导航传感器110发射的光散射良好(即，尤其是具有非吸光或镜面反射的表面)。
图1B示例性示出图1A中场景的传感器测量的可能结果。特别是，机器人100借助其导航模块及其导航传感器110识别源自测量基站的两个线性导航特征201和202。导航特征201、202随后被称为边界线或简称为线。这两条线201和202均具有与侧面(线201)和前面(线202)的宽度(在水平方向上)相对应的特征长度。此外，这两条线201和202成已知角度(例如，直角)。因此，如果例如基站200(例如，在地上一定高度处的水平面中)具有边长为例如5厘米和15厘米的矩形横截面，并且机器人100借助其导航传感器110确定两条长度分别为约5厘米(线201)和15厘米(线202)的约成直角的线，则其可以将这两条线201、202解译为基站。另外，可以使用5:15＝1:3的长宽比。如图1B所示，由于导航传感器正面的遮光，机器人无法识别基站的一侧。为了采集基站的这种进一步几何特征，机器人可以绕基站环行，直到其可靠地检测到第二侧面。因此，在这种情况下，从至少两个不同的位置来观察基站。
在上述方法中，基站200仅据其矩形形状而被识别。这会导致错误检测的概率升高，因为具有适当边长的每个立方体对象(例如盒子)均会被识别为基站。此外，出于安全原因(受伤风险)和设计原因，所述的棱角通常由圆边代替。原则上，这类圆角也能够由上述导航传感器来检测。然而，处理圆形的计算量高于处理直线的计算量。
因此，根据本文所述的实施例，还使用基站的内部对其进行检测。为此，在基站的主体中引入一个或多个开口。通过这些开口，可以看到基站的各个部件(例如，用于吸净污物)。但也可以避免这种情况，即只能看到一个或多个内壁。
图3A示出基站200的示例，其具有布置于基站前面的圆边和两个开口230。图3B示出图3A的基站200的横截面视图，其中截面是地上一定高度处的水平面。所述一定高度是导航传感器110对机器人周围环境中的障碍物进行距离测量的地上高度。图3C示出机器人立于基站前方某一距离(例如，0.5至1米)时这种测量的结果的示例。在此可以看出基站200的后壁的一部分，它们全部位于一条线上。此外，机器人可以确定四点(1,2,3,4)的位置，测量误差很小。在此情形下，两个开口230(窗口)的位置和大小例如被选择成使得任意点对中的任何两点之间的距离有所不同(即，特别地，d(1,2)≠d(1,3)≠d(1,4)≠d(2,3)≠d(2,4)≠d(3,4)，其中d(i,j)表示点i与点j之间的距离)。这些距离能够易于计算并且与所存储的额定值进行比较。此外，例如可以比较点到由后壁形成的线的距离。还可以将距离之比考虑在内。利用误差函数，例如回归模型的确定系数(Coefficient of Determination)，可以检验点1、点2、点3和点4是否刚好位于平行于后壁的线上。由此，有许多特征可以显著减少误检的概率，因此日常生活中实际上不会出现这种情况。
为了保护内部免受污染，可以在开口230前方安装覆盖物250，其由通过导航传感器110发出的光可穿透的材料组成。所发出的光例如可以处于人类不可见的(红外)区域内，使得覆盖物250从机器人的视角来看呈透明状，而从人类的视角来看则呈现有色且不透明状。这样的覆盖物250不仅需覆盖开口230，而且还能够被独立使用以形成用户和机器人可识别的不同几何形状。由此，在设计方面能够与容易检测的能力相结合。覆盖物250可以设置有抗反射涂层，其与导航传感器110所发射的光的波长相匹配。
在所述的(水平)平面的测量中，其对地距离很容易发生变化(例如，由于导航传感器110的安装高度不同，或者测量平面不完全平行于地面，例如因为机器人略微倾斜)。为了能够可靠地识别基站在该平面中的几何形状，从预期横截面测量的周围环境中的可识别导航特征(或基于此的尺寸)中作出至少一个选择，这与实际的测量高度(进行距离测量的平面离地的距离)无关。
在某些应用中，机器人被使用于彼此隔离的机器人作业区，例如，房屋的两个不同楼层。在每个作业区中存在基站200，机器人100可以借助于其导航传感器110来明确识别基站200。如果机器人100已然可以区分基站200，则机器人还会自动获取关于其处于不同作业区中的哪一作业区的信息，而无需用户额外介入。
为了实现基站200的区分能力，例如，用户能够更改基站的几何形状的一部分(例如，在启动基站的过程中)，这样就能以预定的方式更改导航传感器110可识别的特征。例如，可以通过移动、拆出或添加基站的某些部分来完成这种更改。举例而言，图3A的基站200可以例如通过改变两个开口之一的大小(宽度)来完成更改。因此，例如可以改变点3(图3C)的位置，具体方式是，例如添加额外的隔板。例如，可以在两个观察窗之间的桥板后方安装滑动隔板。
在地图中标记其基站200的自主移动机器人100本身已属公知。通常，基站作为地图的起点，即，基站在地图中具有固定的位置。然而，基站的位置能够改变。根据默认用于导航且导航传感器110可检测的特性(导航特征)，检测基站允许容易地更新基站在地图中的位置。然而，也能够以其他方式检测基站，以便更新机器人在基站地图上的位置。基站位置的改变可以由用户完成，例如，(1.)在机器人作业期间，或者(2.)在机器人对接到基站期间。另外，通过机器人和/或其在地图中定位(SLAM)的地图构建可能由于测量和测距误差而导致机器人预期的基站位置与实际位置不符。由此，在最糟糕的情况下，关于基站位置的任何(有用)信息都会丢失。下面结合示例来阐明如何解决或至少缓解这类问题。
借助于SLAM算法的位置更新-导航自主移动机器人通常采用SLAM算法(即时定位与地图构建，英语：Simultaneous Localization And Mapping，德语：gleichzeitigeLokalisierung und Kartenerstellung)，借助该算法将机器人的位置与已由导航传感器检测的所选导航特征不断关联。尽管存在测量和测距误差，但机器人仍能实现稳妥的地图构建。SLAM在计算上相对耗费过多，因此仅选择少数且明显可见的导航特征，例如考虑墙壁，以便在一定范围内保持所需的计算能力。以SLAM算法跟踪的导航特征(以及机器人)的位置被不断校正；因此它们并非位于相对于未以SLAM跟踪的其他事物的固定(相对)位置。基站的特征通常过小而不会被SLAM算法考虑在内，因此所存储的它们相对于墙壁的位置(其由SLAM算法跟踪)可能移位。这可能会导致所存储的位置是在错误的房间内或者甚至位于作业区之外。出于这种原因，更新基站的位置十分有益。
由于基站同样包含可检测的几何特征(导航特征)，因此基站的位置能够利用SLAM算法而轻松地保持最新。对此，例如，选取并借助SLAM算法跟踪基站的至少一个可良好检测的特征(参见图3)。这例如可以是图3C中由点2和点3形成的区段。替选地，也可以使用在基站附近检测到的特征。这例如可以是图1B中的线300，其由基站所处的墙壁产生。在这两种情况下，机器人记录借助于SLAM算法所跟踪的特征中的哪一特征确定基站的位置。此外，机器人可以存储基站相对于该导航特征的位置。如果机器人想要返回基站，则其可以行进到这些特征附近的位置，由此确保可靠地查找其返回路线。
机器人作业期间的位置更新-在机器人作业期间例如由用户使基站移位的情况下，有利地，机器人100在行进过程中识别基站200并且在地图更新新位置。随着导航传感器为导航机器人而检测基站的特征，测试新识别的特征以查看它们是否可能是基站的一部分即可。在此情形下，在第一步中，可以有针对性地使用易于识别的特性，识别该特性仅需很少的额外计算时间。如果确认该特性，则可以检验基站的其他特性。
例如，就图3A的基站而言，可以查找其长度对应于图3C的点2与点3的距离的区段(例如，具有特定长度和方位的线)。如果找到这样的区段，则可以进一步检验是否识别后壁，其是否处于正确的距离，以及点1和点4是否存在且位于一条线上。例如，导航模块可以默认检测所识别的区段的长度，以评估它们与导航的相关性。
如果基站在新位置上被识别，则机器人具有不同的动作选项。如果新位置与旧位置仅略有偏差(例如，距离小于1米)，则记录基站的当前位置并且删除旧位置。于是，这在当导航传感器同时检查基站的旧位置并且在该位置并未识别出基站时尤其有益。如果在机器人作业区中远离先前基站的某个位置检测到基站，则该基站可能是第二基站。在这种情况下，重新记录基站的位置并且保留旧位置以供稍后校验。当机器人位于旧位置附近时，它检验基站是否仍在。根据结果，删除旧位置，或者记录有两个基站位于机器人作业区内。针对这两个基站，可以将相关的位置(连同方位)存储在地图中。
还有可能机器人按照地图信息位于基站附近，但这却并未被检测到。如果用户更改基站的位置，而且用户仅将基站移开片刻，例如清理基站，情况便会如此。在最简单的情况下，机器人从地图数据中删除基站的位置。替选地，机器人在地图上的位置被标记为“未确定”。如果机器人稍后在其作业期间识别基站在另一位置，则将标记为未确定的位置删除并且记录基站的新位置。否则，机器人在想要靠近基站时会返回到标记为未确定的位置。如果在此又找不到基站，则会启动特殊的搜索程序来查找基站，其中机器人在作业区内四处绕行并且有针对性地搜索基站的特征(导航特征)。此外，还可以向用户发送消息(例如，借助于用户界面，例如平板型计算机或移动电话上的应用)，使得它们能够视需要对情况作出响应。
导航传感器110的测量精度可能随着到应当对其测量距离的对象的距离渐增而变差。就扩展的对象而言，该测量精度还取决于它们的方位。采用三角测量传感器时，情况尤其如此。例如，如果从正前方查看图3的基站200，则能够以足够的精度在约2m的距离内测定点2与点3的距离。然而，如果以45°的角度查看基站，则不得超过约1m才能可靠地测量基站200与机器人100之间的距离。在此基础上，为了提高检测基站的质量，可以确定检验可识别的导航特征与基站的潜在相关性的最大距离。用于执行检验的最大距离还可以取决于特征的方位(相对于机器人)。
机器人作业开始时的位置更新-当机器人停靠(对接)在基站时，例如处于暂停模式，用户可以将机器人与基站一起移动。例如，如果机器人使用其例如曾在先前的作业期间构建的现有地图，则其新位置(以及基站的位置)将与现有的导航信息不符。根据本文所述的实施例，机器人可以在作业开始时执行以下步骤：(1.)关闭基站并且加载与作业相关的地图数据；(2.)确定机器人在现有地图数据中的位置；以及(3.)更新基站在地图数据中的位置。
利用通过比较由导航传感器检测的数据与现有的地图数据来确定机器人在地图中的位置的算法，可以实现机器人的自我定位。为了加速定位算法，可以使用先前已知的基站位置作为机器人所在地的第一种假设定位。例如，如果在上述步骤2中定位机器人失败，则机器人开始重建地图，其中记录基站在新地图中的位置。在机器人作业结束时，可以向用户通告新建的地图，询问是否应当用其替换或补充旧地图。
在多个机器人作业区内导航-机器人可以被使用于两个或两个以上相互隔离的机器人作业区，例如，房屋的多个楼层。在每个作业区中可以停放其中机器人能够借助于其导航传感器(如上所述)明确识别的基站。由于识别出基站，机器人因此“知道”它处于哪一作业区(例如，楼层)。有鉴于此，机器人的导航模块可以加载与相应基站相关联的那些地图数据。此处的前提是用户已经预先将机器人定位于基站之一上或基站之一附近。通过所加载的地图数据，机器人可以开始定位。在此情形下，如前所述，该机器人可以使用基站在地图中的已知位置及其相对于该已知位置的相对位置来加速定位。例如，这通过使用基站的位置(或机器人的对接位置)作为假设定位来完成。在一种替选形式中，尝试在地图中定位机器人的区域仅限于基站周围的区域。例如，该区域是基站前方(与其毗邻)的正方形或者环绕基站的圆形。其边长/半径能够取决于机器人与基站之间的距离。
根据另一个实施例，机器人执行用于定位的以下步骤：(1.)关闭基站；(2.)检测并识别基站；(3.)加载与该基站相关联的地图数据；(4.)基于所加载的地图数据，在地图中定位机器人；以及(5.)更新基站在地图数据中的位置。步骤1可选，取决于机器人起初对接到基站与否。
如果没有地图数据与所识别的基站相关联或者相应地图中的定位失败，则创建机器人作业区的新地图。在机器人的作业结束时，可以向用户通告新建的地图。机器人可以询问用户是否应将新地图与基站相关联并永久存储。在替选实施方式中，在定位失败时，机器人可以在与其他基站相关联的地图数据中尝试定位。后一种情况例如在用户已将一个基站替换成另一个基站的情况下较为合理。
例如距离测量传感器的导航传感器(例如参见根据图2的三角测量传感器)是非常灵敏的测量系统。例如碰撞的干扰可能导致传感器的失准，从而导致持续的错误测量。这会显著影响导航机器人通过其作业区。为使机器人可靠地正常运转，可能需要检测导航传感器的系统测量误差，并且尽可能通过校准来进行补偿。根据本文所述实施例的基站可以用于此目的(校准)，因为其具有可由导航传感器识别的明确限定的几何特征。
例如，可以通过测量基站的一个或多个几何特征(或由此导出的导航特征)的位置、距离、长度、尺寸和/或角度并且将其与相应的额定值进行比较来确定导航传感器的失准。该额定值也可用于重新校准导航传感器。另外，基站的各个几何特征可以被设计成使得通过其测量能够直接推断导航传感器的待校准参数中的至少一个。
为了提高校准的精度，可以将多次独立的测量结合，从而减小单次测量的测量误差的影响。为此，可以测量基站的多个独立的几何特征(例如宽度和深度，参见图1B和图3)。替选地或附加地，可以从到基站的不同距离执行相同的测量。特别是，还可以将机器人在两个测量位置之间的行进距离(测距)考虑在内。
导航传感器的一个示例(尤其是距离测量传感器)是三角测量传感器，其从光源发出结构光(参照图2，光束111)并且利用相机(参见图2，相机112)拍摄如此照亮的周围环境的图像。由相机图像以及相机与光源之间的相对位置，能够确定到障碍物的距离(参见图2，距离d)。相对位置因光源(以及光束111)相对于相机112移位(例如约1μm)或旋转(例如约0.01°)(例如，由于撞击)所致的微小变化可能在距离测量中产生系统测量误差，其导致(先前校准的)导航传感器110失准。在图1A中示出借助三角测量传感器(导航传感器110)检测基站200的(水平)横截面的示例。在图3C中可以看出这种测量的可能结果。由这些传感器数据可以推导出各种不同的度量结果(度量值)，从而得出关于距离测量质量的结论。例如，可以(a)确定点1与点4的距离并且将其与(已知的)实际宽度进行比较，(b)确定基站前面的一个或多个特征(诸如点1、点2、点3和点4)到后壁的距离并且将其与(已知的)基站实际深度进行比较，(c)检验点1、点2、点3和点4是否在一条线上，和/或(d)确定后壁与由前方特征(点1、点2、点3和点4)限定的线之间的角度(在本示例中，该角度理想上应为零，即线平行于后壁)。特别是，基于例如基站200的宽度和/或深度，也可以确定机器人100与基站200之间的距离。该值可以用于校准距离测量。
借助基站200进行校准的精度所面对的特殊挑战可能是其相对较小的构型(与大型家具相比)。虽然导航传感器隔开数米也会提供精确的测量结果，但基站在宽度和深度上皆只有几厘米。通过在基站内安装反射镜，可以延长其内部的光程。由此，可以提高发出目标光的导航传感器的校准精度。例如，在根据图3A的基站中，后壁的内侧可以被镜面化。在这种情况下，针对导航传感器110而言，壳体前壁的内表面可见，从而与未镜面化的情况相比，可用双倍深度作为测量路径。
在三角测量传感器的情况下，可以校准以下传感器参数：图像传感器(例如，CCD传感器或CMOS传感器)与透镜的距离(焦距)；光源(例如，激光器和透镜)的光轴的距离；测量平面的斜度(相当于光源光轴的斜度，参见图4a，情况b)；图像传感器上位置x的零点(参见图2)。特别是，所述参数中的最后两个(光源光轴的斜度以及图像传感器上的零点位置)在失准时可能严重歪曲距离测量，尤其是在距离较大的情况下，这会导致系统测量误差。可以校准三角测量传感器的这两个参数，例如通过测量基站的宽度(或者图3C中点1与点4的距离)以及调整(校准)参数，以使测量值与已知的参考值相符。而且，基站的深度(例如，点3与后壁的距离，参见图3C)为已知并可以用于校准所述参数。
尽管根据上述示例仅考虑基站在水平截面中的形状，但替代地或附加地，也可以考虑取决于(水平)测量平面离地距离的导航特征。
图4A示出具有导航传感器110(尤其是三角测量传感器)的机器人100，其执行对基站200的横截面的测量。在理想情况下，在平行于地面位于离地距离h的平面中进行测量(图4A中的情况a)，但可以与其偏离(图4A中的情况b)。图4B示出基站200，其与图3A的示例类似，但具有开口230’(窗口)，该开口形成为使导航特征的位置(和/或扩展范围)取决于执行传感器测量的离地距离(图4B中的虚线)。图4C表示情况a中作为导航特征的基站的开口230和230’的角点(测量的离地距离h＝ha)，以及图4D表示情况b中作为导航特征的基站的开口230和230’的角点(测量的离地距离h＝hb)。在情况b中，点2与情况a相比向左移位，其结果是，在情况b中，点1与点2的距离比情况a更小，而点2与点3的距离比情况a更大。通过从不同的距离测量基站，可以例如直接确定传感器测量是否平行于地面，或者测量平面相对于水平面的倾斜度多大。因此，在此过程中，除二维的横截面测量之外，还使用基站的第三维度来直接确定或校准传感器参数(这里为光源光轴的斜度或导航传感器的测量平面的斜度)。对此，基站需要明显取决于离地距离h的几何特征(例如，点2的位置或者点1与点2的距离)。
根据本发明的另一示例，机器人的导航模块由所检测到的基站的几何特征(导航特征)计算对接位置，并随后将机器人引领至该位置。如果导航传感器的测量错误，则对接操作就会失败，因为所计算的对接位置与实际上必要的位置不符。计算对接位置取决于一个或多个参数，当已知确切的对接位置时，可以对这些参数进行校准。这些参数例如是导航传感器110在机器人100上的位置，但也可以例如是导航传感器100的接收光学系统的反射镜的位移。可以借助基于试错的方法来进行校准。对此，计算的对接位置有所变化并且随之执行对接操作。重复此过程并且测定成功率。使用成功率最高的对接位置来校准必要的参数。更改位置(方位)可以随机进行或者在计算位置周围的区间中逐步系统地进行。替代位置，当然也可以直接更改关注参数，由此确定关注位置。
如上所述，机器人100还可以由基站200的位置确定其对接位置和对接方位。根据图5A中所示的示例，导航模块可以从其计算的对接位置和对接方位确定机器人的路径并且将机器人引领至对接位置。然而，例如由于测距误差，机器人100(在对接时)的实际结束位置和结束方位可能与计划且必要的对接位置和对接方位存在偏差。图5B示出即使很小的偏差也可能导致错误，例如，基站的充电触点220与机器人的相应充电触点120之间并未接触，由此机器人100的自主功能受到影响。
为了在对接操作之后校准机器人位置和/或机器人方位与实际上必要的对接位置和/或对接方位的小偏差，机器人100略微改变其位置(例如，方位)。例如，如图5C所示，无论不精确的对接位置如何，都能通过小的旋转进行充电接触(参见图5D)。
从根据图5B的第一对接位置开始，机器人例如向左第一次旋转预定角度α。如图5C所示，这未必会成功，因此沿相反方向进行第二次旋转。例如，为了覆盖初始方位周围的对称区域，第二次旋转的角度约为第一次旋转时的二倍角度2a，但方向相反。
是否已经实现所需的对接方位例如可以通过充电触点处的有效电压或者通过接触开关来确定。例如，如果并未实现成功接触，则在完成所述旋转之后，机器人可能回转到其起始方位。
为进一步增强对接操作到基站的稳妥性，该基站例如可以具有一个或多个(弹性安装的)凸鼻，其卡合到机器人上的相应凹口中。在图1C中，它们例如是两个充电触点220。通过使机器人旋转，这些凸鼻可以滑入机器人上的相应凹口，从而限定精确的对接位置和对接方位。用于通过基站吸取机器人上的集尘袋或者用于填充清洁剂的接口可以执行类似的功能。
为了确保成功的对接操作，基站前方的某一对接区域应无障碍物。该区域应大到机器人在行进过程中可靠地识别基站并且有足够的空间进行简单直接的对接操作。该区域例如是基站左右约一个机器人直径的区域以及基站前方约两个机器人直径的区域。
由于用户的影响可能导致各种干扰，例如：(i)基站被设置成使得墙壁延伸穿过对接区域(尤其是因为基站过于靠近屋角)；(ii)在对接区域内放置诸如椅脚或散放的鞋子等小障碍物，它们会阻碍行程的一部分；(iii)在对接区域内放置诸如电线或服装等小障碍物，它们会使机器人难以行进，例如由于增加车轮打滑。
通常，用户不会故意制造这类干扰，也不会故意在机器人的路径中摆放障碍物而阻止接近基站并安全对接。根据本文所述的实施例，尝试尽早检测到这类问题并传达给用户，以便他可以消除干扰。机器人例如具有检测模块，其可以识别出正计算路径和/或在路径上行进以进行对接，而这例如因上述干扰之一而变得相当困难或无法实现。在此情形下，例如可以使用导航传感器来检测对接区域内的障碍物。例如，利用检测例如打滑等测距误差的传感器，可以识别对接区域内可轧过的小障碍物。
为了向用户通告已识别的问题，机器人具有至少一个通信接口(人机界面，也称作Human-Machine-Interface，HMI)。这可以包括直接在机器人上的视觉显示或者声音信号，尤其是语音输出。此外，还可能构建成例如通过WLAN连接到外部设备，例如智能手机或平板型计算机，其能够向用户发送信息。该信息例如包括检测到的干扰的类型。
此外，机器人还可以评估干扰的严重程度并将其传达给用户(例如，次要问题(I级，无需立即用户交互)，相关问题(II级，建议/理应用户交互)，严重问题(III级，必须用户交互))。因此，用户可以决定其干预措施的紧迫性。例如，基站可能放置得过于靠近墙壁，这会干扰对接，但并非完全无法对接(I级或II级)。在这种情况下，用户可以决定基站保持原位并且机器人应尝试对接。另一方面，用户可能无意中将椅子放在基站前方，从而无法直接进行对接操作(III级)。用户可以迅速解决该问题，因而保证机器人的功能性。根据所采取的措施，用户可以通过通信接口向机器人给予反馈。该反馈例如包括：(i)问题得以解决；(ii)忽略问题并尝试对接；(iii)等待对接操作，稍后修复问题。将干扰分类成三级当然仅为举例说明，也可以通过任意其他方式实现。
为了尽早向用户通告问题，机器人应在离开基站后始终执行干扰检测，尤其是要开始新的任务。
最后，应当指出，根据不同示例描述的本文所述设备、方法和系统的技术特征通常可以彼此组合，以便达成本发明的其他实施例。这些组合通常可行且合理，除非另作明确说明。不言而喻，每种本文所述的方法均由机器人来执行。换而言之，机器人包括机器人控制器，其通常可编程且根据应用编程成使得机器人执行相关方法。机器人控制器并非必然通过机器人的单个组件来实现。通常，影响机器人外在可识别行为的全部组件皆形成机器人控制器的一部分。因此，机器人控制器无需物理上安装在移动机器人之内，而是也可以部分在机器人之外位于固定的(控制)设备中，例如计算机，其通过通信链路连接到机器人。

Claims (50)

1.一种包括自主移动机器人(100)以及用于该机器人(100)的基站(200)的系统，
其中，所述机器人(100)包括具有导航传感器(110)的导航模块，所述导航传感器(110)用于检测机器人(100)周围环境中的对象的几何特征，
其中，所述基站(200)具有能够借助于所述机器人的导航传感器(110)来检测的至少一个几何特征，
其中，所述机器人包括与所述导航模块耦合的机器人控制器，其被配置成基于所述基站(200)的至少一个几何特征来识别和/或定位所述基站(200)并且确定所述机器人(100)的对接位置。
2.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述导航传感器被构造成非接触地测量所述导航传感器与所述机器人(100)周围环境中的对象之间的距离，以及
其中，所述导航模块被构造成基于所测量的距离来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述导航传感器基本上在具有限定离地距离的水平面中执行距离测量。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，
其中，所述导航模块被构造成将所检测到的对象的几何特征存储在环境电子地图中。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，
其中，所述基站(200)的至少一个几何特征是以下中的至少一个：所述基站(200)的壳体上的特征点；所述基站的壳体上的特征线；由所述基站(200)的壳体限定的多边形；由所述基站(200)的壳体限定的表面。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，
其中，所述机器人控制器被构造成将所检测到的至少一个几何特征与至少一个度量值相关联并且将它们与相关的参考值进行比较，以识别和/或定位所述基站。
7.根据权利要求6所述的系统，
其中，所述至少一个度量值是以下中的至少一个：长度、距离、角度、两个长度之比、两个距离之比、两个角度之比。
8.根据权利要求6所述的系统，
其中，所述至少一个度量值是以下中的至少一个：两点之间的距离、线的长度、点到线的距离、点到面的距离、由三点限定的角度、由两线限定的角度、两线长度之比。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，
其中，所述基站(200)在其壳体壁中具有至少一个开口(230、230’)，并且该至少一个开口限定所述基站的至少一个几何特征。
10.根据权利要求9所述的系统，
其中，所述至少一个开口(230、230’)被覆盖物覆盖，该覆盖物由所述导航传感器(110)可透射的材料组成。
11.根据权利要求10所述的系统，
其中，所述导航传感器(110)是以特定光谱发光的光学传感器，以及
其中，所述覆盖物具有抗反射涂层，所述抗反射涂层适配于由所述光学传感器发射的光的光谱。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的系统，
其中，所述基站(200)具有多个几何特征，以及
其中，所述至少一个开口(230、230’)非对称地布置于所述基站中，使得所检测到的几何特征相对于垂直对称平面非对称。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的系统，
其中，所述至少一个开口(230、230’)通过附接或移动隔板或者通过沿预设断裂位置拆出所述壳体壁的一部分而在其大小或形状上可变。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的系统，
其中，所述基站(200)具有多个几何特征，以及
其中，所述基站具有几何形状，使得所述基站(200)的几何特征相对于垂直对称平面非对称。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的系统，
其中，所述基站(200)的至少一个几何特征通过向所述基站(200)的壳体添加附件或者通过从所述基站(200)的壳体移除附件或者通过使附件在所述基站(200)的壳体上移位或倾斜而可变。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的系统，
其中，所述基站的至少一个几何特征在其被导航模块在离地距离不同的水平面中检测到的情况下均不同。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的系统，其中所述导航模块具有用于多个电子地图的存储器，其中，每个地图能够配有特定基站(200)并且表示该特定基站所处的机器人作业区。
18.根据权利要求1至17中任一项所述的系统，其进一步包括：
至少一个另外的基站，其中，所述基站(200)位于第一机器人作业区中并且所述另外的基站位于第二机器人作业区中，
其中，所述导航模块具有用于多个电子地图的存储器，所述多个电子地图能够与所述基站中的一个相关联，
其中，在识别特定基站之后，所述导航模块加载与所识别的基站相关联的地图。
19.一种用于移动机器人的基站，其包括：
壳体，其具有布置于其中的至少一个开口，所述壳体通过其几何形状而限定能由机器人(100)的传感器系统检测的至少一个几何特征。
20.根据权利要求19所述的基站，其进一步包括：
其中，所述至少一个开口(230、230’)被覆盖物覆盖，该覆盖物由所述机器人(100)的传感器系统可透射的材料组成。
21.一种用于自主移动机器人(100)的方法，其包括：
借助于具有导航传感器(110)的机器人(100)的导航模块来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征，其中，所检测到的对象中的至少一个是基站(200)的几何特征；
基于所述基站(200)的至少一个几何特征来识别和/或定位所述基站(200)。
22.根据权利要求21所述的方法，其中识别和/或定位所述基站(200)包括：
将至少一个度量值与所检测到的至少一个几何特征相关联，
将所述至少一个度量值与关联的参考值进行比较。
23.一种包括自主移动机器人(100)以及用于该机器人(100)的基站(200)的系统，
其中，所述机器人(100)包括具有导航传感器(110)的导航模块，所述导航传感器(110)用于检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征，
其中，所述基站(200)具有能够借助于所述机器人的导航传感器(110)来检测的至少一个几何特征，以及
其中，所述导航模块被构造成借助所检测到的基站的至少一个几何特征来测试和/或校准所述导航传感器(110)。
24.根据权利要求23所述的系统，
其中，所述导航传感器被构造成非接触地测量所述导航传感器与所述机器人(100)周围环境中的对象之间的距离，以及
其中，所述导航模块被构造成基于所测量的距离来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征。
25.根据权利要求24所述的系统，
其中所述导航传感器基本上在具有限定位置的平面中执行距离测量。
26.根据权利要求23至25中任一项所述的系统，
其中所述导航传感器(110)是诸如三角测量传感器的非接触式光学传感器、飞行时间相机或照相机。
27.根据权利要求23至26中任一项所述的系统，
其中，为了测试或校准所述导航传感器，所述导航模块将所检测到的至少一个几何特征与至少一个度量值相关联，并且根据该度量值来调整所述导航传感器的至少一个参数。
28.根据权利要求27所述的系统，
其中，所述基站(200)的至少一个几何特征被配置成使得与其相关联的度量值直接取决于所述导航传感器的参数。
29.根据权利要求25所述的系统，
其中，为了测试或校准所述导航传感器(110)，所述导航模块将所检测到的所述基站(200)的至少一个几何特征与至少一个度量值相关联并且将其与相关的参考值进行比较，以及
其中，所述基站(200)的至少一个几何特征被配置成使得与其相关联的度量值取决于所述导航传感器(110)执行距离测量的平面的位置。
30.根据权利要求23至29中任一项所述的系统，
其中，为了测试或校准所述导航传感器(110)，所述导航模块从所述机器人(100)的不同位置至少两次检测出所述基站(200)的至少一个几何特征。
31.根据权利要求30所述的系统，
其中，所述机器人(100)的不同位置的相对位置借助于测距法来确定，并且在测试/校准所述导航传感器的过程中将其考虑在内。
32.根据权利要求24所述的系统，
其中，所述导航传感器是发光的光学传感器，以及
其中，所述基站的一部分被镜面化以在校准期间增加所述导航传感器的测量长度。
33.根据权利要求32所述的系统，
其中，所述至少一个几何特征由所述基站(200)的壳体前壁中的开口(230、230’)形成；以及
其中，诸如所述基站(200)的壳体后壁内侧的基站内部区域被镜面化以在校准期间增加所述导航传感器的测量长度。
34.一种用于自主移动机器人的方法，其包括：
借助于具有导航传感器(110)的机器人(100)的导航模块来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征，其中，所检测到的特征中的至少一个是基站(200)的几何特征；
借助所检测到的基站(100)的至少一个几何特征来测试和/或校准所述导航传感器(200)。
35.根据权利要求34所述的方法，其中测试和/或校准所述导航传感器(100)包括：
将至少一个度量值与所检测到的至少一个几何特征相关联，
根据至少一个度量值来调整所述导航传感器的至少一个参数。
36.一种自动对接自主移动机器人到基站的方法，其包括：
确定所述机器人(100)在所述基站(200)处的对接位置，所述对接位置包括所述机器人(100)的位置和方位；
将所述机器人(100)导航到所述对接位置；
检验所述机器人(100)是否已正确对接到所述基站(200)；
如果所述机器人(100)尚未正确对接到所述基站(200)，则：更改所述机器人(100)的位置并且重新检验所述机器人(100)是否已正确对接到所述基站(200)，直到检验成功或符合中止标准。
37.根据权利要求36所述的方法，其中更改所述机器人(100)的位置包括：
从所述机器人(100)的对接位置出发：将所述机器人(100)沿第一方向旋转以更改所述机器人的方位，直到检验成功或达到最大旋转角度。
38.根据权利要求37所述的方法，
当达到最大旋转角度时：将所述机器人(100)倒转回所述对接位置并且将所述机器人(100)进一步沿第二方向旋转以更改所述机器人的方位，直到检验成功或达到最大旋转角度。
39.根据权利要求36至38中任一项所述的方法，其中检验所述机器人(100)是否正确对接到所述基站(200)包括：
检验所述基站(200)的充电触点(220)与所述机器人(100)的对应充电触点(120)之间是否存在电气接触，和/或
检验所述机器人(100)的锁定元件是否啮合于所述基站(200)的对应锁定元件中，和/或
检验所述机器人(100)与基站(200)之间的机械接触是否触动开关。
40.根据权利要求36至39中任一项所述的方法，
其中，检验所述机器人(100)是否正确对接到所述基站(200)成功的位置被存储为新的对接位置。
41.一种自动对接自主移动机器人到基站的方法，其包括：
借助于具有导航传感器(110)的机器人(100)的导航模块来检测障碍物；
检验所检测到的障碍物在所述基站(200)周围的限定区域内是否阻碍所述机器人(100)接近所述基站(200)；
如果检验表明所述机器人(100)接近所述基站(200)受到阻碍，则通过用户界面传达干扰。
42.根据权利要求41所述的方法，其进一步包括：
如果检验表明所述机器人(100)接近所述基站(200)受到阻碍，则：根据预定标准来评估障碍物造成的干扰；
通过用户界面传达评估。
43.根据权利要求41和42所述的方法，其进一步包括：
根据预定标准来评估所述基站(200)周围的限定区域内的地面性质；
如果地面性质不符合预定标准，则通过用户界面传达干扰。
44.一种用于自主移动机器人的方法，其包括：
借助于具有导航传感器(110)的机器人(100)的导航模块来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征；
基于所检测到的几何特征中的至少一个以及所述机器人(100)的作业区的电子地图来导航所述机器人(100)，其中，所述机器人(100)的基站(200)的位置被记录在所述电子地图中；
检验所检测到的几何特征是否包含与所述基站(200)相关联的几何特征；
如果所检测到的几何特征之一是与所述基站(200)相关联的几何特征，则：基于与所述基站(200)相关联的几何特征来计算所述基站的当前位置，并且更新所述电子地图中所述基站(200)的位置。
45.根据权利要求44所述的方法，其中，更新所述电子地图中所述基站(200)的位置包括：
确定所述基站的当前位置与存储在地图中的所述基站(200)的位置之间的距离；
如果该距离并未超过预定阈值，则以所述基站(200)的当前位置覆盖存储在地图中的所述基站(200)的位置。
46.根据权利要求44或45所述的方法，其中，更新所述电子地图中所述基站(200)的位置包括：
将存储在地图中的所述基站(200)的位置标记为旧位置；
将所述基站(200)的当前位置存储到地图中；
基于所检测到的几何特征来检验所述旧位置是否存在基站；
如果所述旧位置处并无基站，则将其删除，否则保留所述旧位置作为另一个基站的位置。
47.根据权利要求44至46中任一项所述的方法，
其中，在机器人作业开始时，使用存储在地图中的基站位置作为所述机器人的假设定位。
48.根据权利要求44至47中任一项所述的方法，
其中，当所述基站(200)的位置发生更新时，通过用户界面通知用户。
49.一种用于自主移动机器人的方法，其包括：
借助于具有导航传感器(110)的机器人(100)的导航模块来检测所述机器人(100)周围环境中的对象的几何特征；
基于所检测到的几何特征中的至少一个以及所述机器人(100)的作业区的电子地图来导航所述机器人(100)，其中，所述机器人(100)的基站(200)的位置被记录在所述电子地图中；
使非由所述基站(200)限定的第一几何特征与所述基站(200)的位置相关联，
采用SLAM算法跟踪所述第一几何特征，其中，电子地图中所述第一几何特征的位置保持最新，并且所述基站的位置被存储为相对于所述第一几何特征的位置的相对位置。
50.根据权利要求49所述的方法，其中，所述第一几何特征由所述基站(200)附近的对象限定，例如由墙壁限定。
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