CN109613913A - 自主移动机器人工作方法、自主移动机器人及系统 - Google Patents

自主移动机器人工作方法、自主移动机器人及系统 Download PDF

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Abstract

本发明描述了一种自主移动机器人工作方法、自主移动机器人及系统,自主移动机器人工作方法包括:存储周围环境地图;在处理过程中借助所述周围环境地图在地面上为所述机器人导航;在所述处理过程中通过设置在所述机器人上或所述机器人中的传感器模块获取信息;基于第一标准,判定所述处理过程的信息是否按用户的要求传达,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达;其中,如果要在没有用户要求的情况下将所述处理过程的信息传达给用户,将基于第二标准确定所述信息是立即传达还是随后传达;其中,当随后传达时,所述第二标准包括时间、电池充电状态、用户的在场与否和/或先前输入的用户反馈。

Description

自主移动机器人工作方法、自主移动机器人及系统
本申请为中国申请日2013年09月24日,申请号为201380049511.6,名称为“用于自主地检测或处理地面的机器人和方法”的分案申请。
技术领域
本说明书涉及一种自主移动机器人工作方法、自主移动机器人及系统,尤其借助自主机器人进行检测或处理地面的方法。
背景技术
许多自行驶的、用于清洁或处理地面的机器人是已知的,并且能够购买得到。原则上应该在尽可能短的时间内尽量完整地处理地面。在简单的系统中使用随机的导航系统(例如iRobot公司的EP 2287697A2)即可,无需设立或使用待处理地面所处环境的地图。也就是说,不必使用涉及障碍物、地面边界、已清洁/未清洁区域的位置信息。在结合局部的移动策略时,在与障碍物相撞时只(随机地)改变行驶方向。因此例如虽然对地面进行多次清洁,但不能(最终)确保地面的完全清洁。
更复杂的系统设立了周围环境的地图,以便借助SLAM-算法(SLAM:“SimultaneousLocalization and Mapping”,“同步定位与地图构建”)有针对性地计划路径以及有针对性地清洁地面。在此借助传感器来获知地图以及机器人在地图中的位置,例如激光测距仪、借助摄像头和激光进行的三角测量、接触传感器、测距传感器、加速度传感器等。在新型的具有这种SLAM-模块的清洁机器人中,设立的地图不是永久性的,即为每个新的清洁过程(即在结束前一个清洁过程之后)设立新的地图。在这种系统中,基于地图的信息(以何种方式和方法进行清洁)大多不会通知使用者,使用者不能控制地图的内部应用(例如将地面划分为待处理和非待处理的区域)。
与非永久地图相反,应用永久存储的地图能够实现更有效率的处理过程,因为不必重复地勘测周围环境。因此能够马上计算出处理过程。在此,能够获知并且再次应用额外的基于地图的信息(例如问题区域、严重污染的区域等)。在EP 1 967 116 A1中例如获知了地面的污染程度并且存储在地图中,以便在后面的处理周期中相应地调整处理强度(例如持续时间、次数)。在Intellibot的US 6,667,592 B2中例如应用了存储的/永久的地图,以便给地图的单个局部区域分配(可能不同的)功能(例如抽吸、擦拭),这些功能随后由清洁设备自主完成。在Samsung的US 2009/0182464 A1中将可用的地图拆分成随后一个接一个进行清洁的局部区域。
但从一个处理过程到下一个处理过程出现在待清洁地区中的情况经常可能是变化的。因此,例如人或未知的物体(例如鞋子或袋子)可能位于待清洁的区域中,或者受到家具的阻挡。这使机器人很难完全自主地实施处理工作。在许多系统中,由于此原因规定了用户和机器人之间的交互作用。在此有利的是,如果机器人例如探测到变化的环境,则它有针对性地要求用户提供帮助。
在US 5,995,884 A中描述了一种清洁系统,该系统是计算机的扩展。计算机管理着可对其进行更新的永久地图。该地图是清洁工作的基础。计算机是用户界面,借助它能够输出有关可能的障碍物信息。
还已知的方法是,借助它排除在处理过程中未触及到的区域,并且随后在相同的处理过程中或在后继的处理过程中能够事后补做。例如在文献WO 03/014852 A1中描述这种方法。
在US 2010/0313364 A1中描述了一种机器人,它能够在再处理行驶时再次清洗在处理行驶期间可能未被处理到的区域。
US 2011/0264305描述了一种方法,其中清洁机器人将有关待清洁区域的地图传递到外部设备上,并且能以这种方式和方法与用户交互作用。
但是,在可能出现不规则情况或不可触及的区域时,用户大多不能对机器人的行为产生影响,例如在机器人系统中它们根本没有或只能借助临时地图进行工作,或者用户必须为机器人为每个确定的不规则情况预先规定随后应该采取何种行动。
在此,为一个或同一个问题进行过于频繁的介入或者重复的介入,用户经常觉得被打扰。相反,介入过少或缺少介入通常说明机器人不够智能。
本发明的目的是,提供一种自主的机器人,它使交互作用与用户的需求和期望以及机器人的任务范围相适应。
发明内容
所述目的通过根据权利要求1所述的可移动机器人以及根据权利要求17所述的方法得以实现。本发明的不同实施例和改进方案是从属权利要求的内容。
下文描述了一种可移动的、自行驶机器人,其用于自主地执行工作。该机器人根据本发明的实施例具有:驱动模块,用于在地面上移动机器人;处理模块,用于在处理过程中执行工作;导航模块,其这样构成,即在处理过程中借助周围环境的地图在地面上为机器人导航,并且存储或管理周围环境的一个或多个地图。此外,机器人还包含:至少一个传感器模块,用于探测有关周围环境的结构的信息;分析单元,其这样构成,即确定在处理过程中被处理的表面,并且将该表面与参照物进行对比,并且将有关参照物和实际处理的表面之间的偏差的信息存储起来;通迅模块,其这样构成,即在处理过程中或处理过程结束或中断之后与人机界面建立连接,以便传达所存储的有关参照物和实际处理的表面之间的偏差的信息,并因此使用户能够介入处理过程,改变周围环境或者开始新的处理过程,其中借助确定的、可预先定义的标准来决定,是否应该按用户的要求传达,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达。通迅模块还这样构成,即接受用户的控制命令,中断、继续、修改或重新开始处理过程。
此外,还描述了一种相应的方法,用于借助自行驶的、自主机器人来自动地执行工作。该处理模块不必强制地处理地面。同样还能实施单纯地检测或输送任务。不是所有的模块都必须集成在可移动机器人中。例如分析单元还可在与可移动机器人(例如通过无线电)通迅的静止计算机上执行分析任务。
该可移动的机器人的在上下文中提到的借助地面的处理进行描述的实施例以及技术特征也能够转换到用于执行其它或附加工作的可移动机器人上。由所述可移动的机器人执行的工作例如能够包含处理地面、检测地面或周围环境、输送物体、清洁空气和/或执行娱乐运动。例如在仅用于检测的应用情况下,处理模块并不是强制必须的。
附图说明
下面的附图以及其它的描述应该有助于更好地理解本发明。附图中的元件不是一定理解为限制性的,而只是用于描述本发明的原理。在这些附图中,相同的参考标记表示相同或类似的部件或具有相同或类似意思的信号。在这些附图中示出了:
图1是自行驶的、用于自主地清洁地面的机器人的示例性示意立体图;
图2是用于自主地处理地面的机器人的结构的示例性框图;
图3是用于自主地清洁地面的机器人在待清洁区域的不同位置上的示例性视图;
图4是自行驶的、用于自主地清洁地面的机器人在待清洁区域的示例性视图,该待清洁区域具有不规则情况;
图5是根据本发明的用于自主地处理地面的机器人结构的示例性框图;
图6是用于借助用户介入来处理地面的方法的示例性流程图。
具体实施方式
图1示出了自行驶的、用于自主地清洁地面的机器人100的示例性示意立体图。图1还示出了笛卡尔坐标系统,其坐标轴原点位于机器人100的中点。这种设备通常构成为盘状的,但不是强制必须的。竖轴z穿过圆盘的中心。纵轴用x表示,并且横轴用y表示。
机器人100包含驱动模块(未示出),其具有例如电动马达、变速器和轮子。驱动模块能够例如设计用于沿向前和向后的方向移动机器人(在图1的视图中是沿x轴),并且围绕着竖轴旋转(在图1的视图中是z轴)。因此,机器人理轮上能够驶到地面(其与通过x轴和y轴定义的平面平行)的每个点上。此外,机器人还具有处理模块,例如清洁模块,其设计用于清洁机器人下方(和/或旁边)的地面。例如,将灰尘和污染颗粒吸到收集器中,或者以机械(或其它任意)的方式输送到该收集器中。这种机器人是已知的,区别基本上在于对周围环境中的导航方式,和对地面进行处理(例如清洁操作)时所采用的“策略”。
还已知的机器人是,它在未设立或应用地图的情况下就够用。在这种相当简单的系统中,通常应用随机的导航方法。在此,没有存储与位置有关的信息(如有关障碍物的信息)或取向点,并且未在处理过程中再次使用。在与局部的运动策略相结合时,这种机器人通常在与障碍物相撞时(随机地)更换行驶方向。待清洁区域中的地面以这种方式被局部清洁多次,而其它地面可能根本未被清洁。
由于此原因已研发出更复杂的、“智能”系统,该系统确定周围环境的地图,并且同时确定机器人在该地图中的相应位置,由此使机器人变得尽量自主,并且达到尽可能好的清洁效益,因此用户只需稍微或根本不需要进行再处理。这种方法是已知的且称为SLAM-方法(英语:Simultaneous Localization and Mapping,德语:simultane Lokalisierungund Kartenerstellung,例如见H.Durrant-Whyte and TBailey:,SimultaneousLocalization and Mapping(SLAM):Part I The Essential Algorithms,“in:IEEE Ro-botics and Automation Magazine,Bd.13,Nr.2,S.99-110,Juni 2006)。以这种方式能够实现有目的性的导航。该地图以及机器人在该地图中的位置在此借助一个或多个传感器查明。在已知的系统中,为每个新的清洁操作设立新的地图,即这些地图不是永久的。
与具有临时地图的系统相比,借助下述系统能够实现更有效的处理过程,即在此系统中,通过机器人设立的地图被永久地存储,并且再次用于后继的清洁操作,因为不必重新堪查周围环境。附加地,还可查明和再次使用基于地图的信息。因此,例如在地图中标出严重污染的区域,并且在后继的清洁操作时进行特殊处理。还能够接收用户专用的信息(例如房间标识)。根据本发明的此处描述的实施例,用户尤其能够通过对有关处理过程或有关周围环境的消息作出反应而对影响处理过程。该介入可能性或者与之相关的用户应用可以确保提高消费者对该类机器人的接受度。
图2是方框图,它示出了用于自主地处理(例如清洁)地面的机器人100的实施例的示意性构造。也示出了已在上面提到的驱动模块130和处理模块140。这两个模块130和140由控制和导航模块110控制。导航模块110这样构成,即在清洁操作期间借助周围环境的地图在地面上为机器人导航。该地图在此以地图数据(map data)的形式存储在控制和导航模块110的存储器中。为了实现周围环境中的导航,已知用于计划机器人的额定轨迹的不同策略。通常努力借助尽可能短的策略(路径)来尽量完整地覆盖待处理(例如待清洁)的地面,以确保实现覆盖这些表面的处理(例如清洁)。
机器人100还包含传感器模块120,用于探测有关周围环境的结构和/或有关地面特点的信息。为此目的,传感器模块能够具有一个或多个传感器单元,它们设计用于探测信息,在此信息的基础上构建周围环境的地图,并且能够明确机器人在该地图上的位置。适合此目的的传感器例如是激光测距仪、照相机、三角测量传感器、接触传感器,用于识别与障碍物的相互碰撞等。为了构建地图并且为了同时确定机器人在地图内的位置,如同描述的一样,应用了SLAM-方法。这样新构建的(暂时的)地图以及相当于它的永久的局部地图能够聚集在一起,以识别可能的区别。识别到的区别例如可能暗示着障碍物。位于空间的人能够指例如移动的障碍物(见下方)。
借助通迅模块160能够建立朝人机界面200(human machine interface,HMI)的通迅连接。在此考虑将个人计算机(PC)作为人机界面,但它也可只指机器人壳体上的简单屏幕或移动电话或智能电话。外部的屏幕(例如显示屏)能够是人机界面200的一部分。根据本发明的实施例,该人机界面200能够将有关处理过程或有关周围环境的信息(例如地图信息)通知用户,并且由用户发出反馈(也就是说用户反馈)。用户例如能够通过PC或设置在机器人壳体上的按键输出控制命令。当然还已知人机通迅的其它变形方案。该人机界面200能够为用户呈现存储的信息(其具有在地图中的相应位置),并因此使用户能够介入处理过程(或备选地是检测操作)或者改变周围环境。人机界面200通过用户输入的控制命令取消、修改、继续或重新开始处理过程(或检测操作)。
图3示例性地示出了在待清洁区域G内的位置A上的自主的机器人100。待清洁区域G在此划分为不同的房间G1和G2,它们通过门彼此连接。在此,不同种类的物体(黑色的表面)位于单个房间G1、G2中。整个待清洁的表面G连同位于它里面的物体都能够存储在由机器人100存储的地图中。然后在处理过程时,机器人100能够借助地图处理待清洁区域G。
在正常的处理过程时,机器人能够处理整个待清洁区域G,除了这些物体下方的区域。因此它能够例如从位置A移动到位置A',以便在第二房间G2中进行处理。
但还可能出现的情况是,例如物体被推移,局部区域被封闭起来,或者未知的、未在地图上标出的物体位于待清洁的区域G中。这一点在图4中示例性地示出。在此视图中,第一房间G1中的物体20被推移(与图3相比),使得机器人100不再能处理区域GN(用小点子示出)。此外,关闭了朝第二房间G2的门,因此机器人100不能在此房间G2(同样用小点子示出)中行驶,因此不能执行所述处理工作。
传感器单元能够用于在现有的地图(还未记录)上识别障碍物,该传感器单元提供构建地图所需的环境信息。接触传感器能够探测到碰撞,用于测量驱动单元载荷电流的电流传感器能够探测到,机器人何时(例如在地毯的流苏上)被绊住。其它的传感器单元例如能够通过驱动轮的旋转探测到机器人是否被绊住。能够设置其它的传感器单元,例如其构造可用于查明地板的污染程度。探测到的环境信息能够与机器人在地图上的位置(其从属于各信息)一起传递到控制和导航模块110上。“突然”出现的并且短时间再次“消失不见的”障碍物暗示着空间中的移动,尤其是在空间中移动的人。因此机器人识别到,是否有人在空间中移动并且尤其能够对此作出反应。
机器人100可这样构成,即有目的性地发起与用户的交互作用,以便将该不完全的地面覆盖通知用户,并且通知机器人应该再次进行处理未处理到的局部区域,使得能够消除该不完全覆盖的情况。但是,用户容易觉得过于频繁的介入是令人困扰的。
图5示出了用于自主地处理地面的机器人的另一实施例。该机器人与图2所示的实施例的区别在于附加的分析单元150。分析单元150能够加工不同的信息,并且借助特定的标准来决定,是否应该发起与用户的交互作用。如果发起交互作用,则也还可以确定,是否只在获得用户要求之后才实施该交互作用,还是自动地通过机器人实施该交互作用。机器人的行为能够以这种方式和方法与待清洁区域G中的给出的情况相匹配,并且与用户的期望和需求相匹配。
如图5所示,分析单元150能够作为自主的模块来执行。但它也例如能够集成在导航模块110、通迅模块160或机器人100的任意部件中。此外还可能的是,分析单元150不是设置在机器人100中,而是例如设置在所用的人机界面200中(例如在计算机或智能电话中)。
在图6中示例性地示出了用于调节机器人行为的方法。例如首先给机器人提供一个参照物。它能够给机器人预先设定待清洁区域以及该区域的期望达到的覆盖情况。该参照物能够事先由用户以地图的形式预先设定,在该地图中记录了待清洁的区域。但是,该参照物也能够通过机器人自身,例如通过勘测行驶或在执行处理过程中来设立。如果需要,这样设立或者通过用户预先给定的参照物也能够自动地通过机器人借助用户交互作用来调节。
地图形式的参照物能够是所谓的特征地图,其中机器人的周围环境从各特征中概括而成。这些特征然后能够借助逻辑规则连接成目标。这种目标例如是房间或位于房间中的物体。一旦提供了这种地图,则能够在处理过程之前计算待达到的表面。借助路径计划,例如能够从机器人的当前位置检测空间的所有点的可抵达性。
然后在处理过程时,机器人能够测量实际处理的表面。在进行所述测量时,例如能够将驶过的表面一起记录下来。这一点例如借助已存储的地图来实现,但例如也可借助新制定的地图来实现,并且能够将该新制定的地图与现有的地图进行对比。在测量时制定的地图类型能够与存储的地图的类型相匹配。例如,借助网格-地图(一种借助网络(网格)进行分区的地图)对局部区域同时进行描述,并且该局部区域能够与特征地图联系在一起。这一点能够通过以下方式实现,即该局部区域转换成“特征”(例如局部区域的通过直线或横木进行的描述),并且插入这些特征地图中(在最简单的情况下是指某条线的终点以及包含点的某条线的信息)。但是也能够简单地记录在现有的格栅地图中,其方式是:将每个格栅点(其相对应的表面已被处理)都标记为已处理。
除了测量地面覆盖情况以外还在处理期间识别出障碍物,该地面覆盖基本上能够通过记录已处理的表面来实现。此外,还能进一步“扫描”周围环境,以识别新的目标。因此,例如能够通过目标识别(例如门把手的识别)并且在图片数据库的帮助下将门识别出来。探测到的目标能够记录在地图中。
通过机器人自身能够引起待处理的区域的不完整处理,其方式是:它能够自主地中断该区域或部分区域的处理。例如,如果机器人在一个区域中探测到(过多的)人,这些人可能会破坏其处理过程或者,或者机器人可能通过它的处理过程来干扰这些人。机器人为何中断处理操纵的原因同样可以和地图相关。这种关联性例如能够通过以下方式实现,即相应的目标(例如空间、空间中的一部分、家具部件,其例如由特征构成)与这些原因联系在一起。
后继分析的基础是处理过程时实现的地面测量。在下面的分析中,将参照物和执行的测量相互进行对比。这些现有的数据在此能够进行编辑,并且将相关的(有兴趣的)参数(例如经清洁的表面,未清洁的区域、未清洁的原因)提取出来。以各种不同的方式来进行的对比,是在处理过程结束时和/或在处理过程中的一个或多个时间点进行。如果在处理过程中实施这种对比,则该对比局限于已完成处理过程的区域。为此,待加工的区域既在参照物中也在真实的测量时划分为局部区域。当完成了局部区域的处理过程,才开始进行对比。
已知各种不同的算法来实施所述对比。例如,这些算法可以是网格点与网格点的对比(例如在应用参照的和生成的网格地图的情况下),或者也可以结合基于规则的逻辑,以便能够确定其复杂的关系。复杂分析的优点是,在每次(局部)测量过程之后重新呈现出更新后的测量地图。如果关闭的门完全阻塞了朝向房间的通道,则例如由于特征地图中的逻辑规则事后能够将该关闭的门看作是障碍物。因此,在未识别目标的情况下,能够借助逻辑来识别关闭的门,或者在前面的测量步骤中对门的探测进行证实。
在分析时,例如,能够根据成本函数对表面进行评估。在使用清洁机器人时,例如,针对第i个局部表面Ai,由期望的吸尘情况Si(能够从前面的处理过程中得知)和(未处理的)局部表面Ai中计算出乘积,并从中按如下公式得出可能的局部-清洁效益Ri:
Ri=Ai·Si·Wi, (1)
其中wi是指第i个局部表面Ai的权重(见下文)。如果(根据定义)例如对于所有局部表面设定为Si=1,作为清洁效益的特殊情况可以得到其面积效益。通过将所有表面Ai和所有标记i的部分-清洁效益Ri合计成数量I,来获得完整的(总的)清洁效益R:
R=∑i∈IRi... (2)
因此,通常严重污染的表面比通常污染轻微的表面具有更高的清洁效益。在清洁效益高的表面上,用于非清洁的“成本”是很高的。该清洁效益是用于通常的成本函数,机器人应该将该成本函数降至最低。备选地或附加计算出表面的处理风险。风险例如指机器人卡在滑溜或光滑的地面上。该风险能够通过调节权重因子(其通常能够设为1)来加以考虑。该成本函数作为标准能够顾及到,以便决定有关处理过程、障碍物、识别到的目标或类似目的的信息是否按用户的要求才传达给用户,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达。
这种成本函数能够通过前面的用户反馈来适应和调节。在前面的用户输入命令重复时,该用户输入命令是指小的未处理的局部区域不应再进行处理,在面积较小时(例如通过权重因子Wi)降低了算出的可能的效益。
如果例如在餐桌的下方通常由于椅子堵住了住宅的区域,因此机器人不能进入该区域,所以用户通知该机器人,不再注意该区域。但对于住宅中椅子和沙发椅的位置来说,上一次处理过程与下一次处理过程都有很大的区别。因此在处理过程中能够封锁餐桌下方的区域,但在后继的处理过程中局部或完全封锁。通过分析能够确保,该区域在每次处理过程中再次识别为用餐区域,以便可靠地避免未通知用户的情况。
在特征地图(其划分为目标)中,这一点例如通过以下方式实现,抽像出来的目标“餐桌下方的区域”是一个非常不明确的有关位置、形状和大小的描述。此外,该目标还例如与“椅子障碍物”联系在一起。机器人能够以这种方式将房间中不可抵达的区域(其由于椅子障碍不可触及)识别为用餐区域,其未传达给用户。
在许多情况下,由于信息受到限制,机器人借助其传感器元件能够测量的区域并不能被识别出来。由于此原因,能够从成本函数中计算出探测概率。该探测概率能够例如通过发现障碍物(例如椅子障碍物)来提高。因此,该分析的结构也能够是未处理区域的静态描述。
在分析过程中,例如也可得出新的信息。因此,例如将在测量步骤中探测到的门把手解释为之前未发现的(因此未处理的)区域的门。在分析时例如还需要考虑的是,仅对整个待处理的区域进行部分处理。这一点能够通过以下方式实现,即相应地调节参照物。
在下面的步骤中例如能够决定,将哪些信息传达给用户和/或希望从用户处得到什么反馈。通过将分析和决定的步骤分开,能够赋予该方法多个结构,因此能够借助少量的费用产生复杂的行为模式。但还可能的是,将分析和决定过程组合在一起。
例如,借助在分析时提取出来的数据,能够在做决定时借助预先定义的规则来做决定。在简单的情况下,例如将计算出来的清洁效益与阈值(额定值,例如最大可能的清洁效益的定义的一部分)进行对比,并在此基础上做出决定。但也能够执行复杂的状态机(state-machines)。因此还能在传达给用户之前额外地确定机器人的电池充电状态。用户能够要求对未处理的表面立即进行再处理,但可能借助给出的电池充电状态无法实现,因为其电量过低。在这种情况下,如果该机器人的电池充电状态足以进行再处理,机器人才通知用户。例如还能考虑当前的时间。在很晚的夜晚或者深夜能够不再立即通知用户,而是推迟到第二天。
例如还能够检测用户是否留在房子里。只要用户呆在房子里,且用户登陆局部WLAN网络(无线局域网),则机器人能够对用户是否在房子里进行检测。除了这些提到的因素以外或备选的是,还能够考虑许多其它因素,借助它们能够对所做的决定(即)是否应该通知用户或何时通知用户)产生影响。
在进行交互作用时,根据做出的决定编辑用于用户的数据,并且传递到人机界面上。数据显示的方式在此能够根据人机界面的类型而变化。因此,例如能够在未加工区域中的地图上用颜色标出,并且只通过可绘图的用户界面(例如通过智能电话应用软件)来示出。
还可能的是,将机器人的决定以多种不同的方式同时传达给用户。因此除了上述通过智能手机应用软件用颜色突出未处理的区域以外,还能发送具有信息简短概括的邮件。此外,还能将未完全处理的原因传达给用户,以便用户尽量简单地消除该原因,以便能够重新进行地面处理。
除了信息流向用户以外,还希望从用户处得到反馈。因为期望的反馈的类型能够取决于传递的信息,所以还能将期望的回答的类型传达给用户。因此例如出现“厨房不能清洁,因为门被关上了,一旦需要我清洁厨房,请通知”,则只是等待操作通知,而在出现“请将要再次处理的局部区域标出来”时,则机器人是在等待具有局部区域的地图描述。
此外,在交互作用期间能够将前面的决定传达给用户,其方式是:将不想通知用户的局部区域以所示的地图上用颜色突出来。以这种方式使用户能够修正前面的反馈。用户为此例如在地图上选出相应的区域,并且删除“未通知”这一记录。
通过机器人的行为能够作出决定,或者根据用户反馈来影响未来的决定。例如在用户作肯定回答时(要求进行工作)传递到下一模块,但在用户作否定回答时(不要求进行工作)则断开。但还可能的是,将用户的回答与前面的回答以及其它规则联系起来,以便一方面决定当前应该执行哪些工作(例如完整地或局部地对局部区域进行再清洁),另一方面为未来的交互作用做好准备。
如果用户通知机器人稍晚地为“未处理的局部区域”开始新的处理尝试,则机器人一直等待,直到确认用户不在房子中(例如通过局部WLAN网络中的记录),然后安排新的尝试。如果用户再次传达出他不希望再处理低于鞋子表面的且位于前厅中的区域,则机器人能够相应地适应该分析或决定规则,因此用户未来就不再会被小的未处理的表面纠缠,这些表面很可能源自前厅中位于其周围的鞋子。
备选地,该用户反馈能够存储在参照地图中,并且对此产生相应的影响。因此,例如抽象而来的目标“前厅”能够用特性“27cm2以下的表面”来表示。准确说来,能够将前厅完全从通知中排除,其方式是:将用于前厅的参照物设定为“不需清洁”。
在准备工作时,编辑由该方法决定的工作,使得机器人能够执行该工作。该工作的实施在此取决于机器人的能力。因此在此模块中在存在着多个未处理的表面时,应该能够为这些表面起动另一处理尝试,例如执行以下步骤:1.根据不同的标准(例如处理尝试的可达到性、风险)选出表面。2.计算朝单个表面的路径。3.将路径清单传达给机器人。
下面借助五个范例分析详细地阐述了根据本发明的用于自主地处理地面的机器人100的功能。
第一范例:在处理过程(例如通过用户相应地调节日历来触发)时移动客厅的沙发,使得机器人不能驶入或清洁位于它下面的区域(例如沙发挪动得靠近墙壁,使得墙壁和沙发之间没有机器人的位置)。用户在处理过程中不在房子里,在处理过程结束之后才回来。机器人清洁了房子的其余区域,并且将当前的处理过程存储起来,并且回到它的充电站。
接下来,机器人分析该地图并且查明,如果沙发再次移到原来的位置,是否能达到主要的清洁效益(即待清洁的房子的清洁度的改善程度)。如果达到了主要的清洁效益,则机器人将未清洁的房子区域(在此范例中该未清洁的区域在沙发下面)通知用户(通过人机界面200),并且给出相应的理由(例如该区域不能驶入,位置不够)。
然后用户介入清洁操作,只要将沙发再次推回,则机器人具有足够的位置用于清洁。随后,用户能够(通过人机界面200,例如机器人上的按键)将“Finish CleaningKommando”的命令(清洁结束)传达给机器人。借助存储的周围环境地图以及有关未清洁区域的信息,机器人现在能够有目的性地尝试驶入和清洁沙发后面的区域。如果该沙发被充分地移开,则例如(只)清洁沙发后面的区域,并因此结束整个房子的清洁操作。
但对此备选地,用户还能告诉机器人,他以后不想收到有关移动沙发的通知。在这种情况下,机器人能够将该信息与目标“沙发”在地图上联系起来,并且存储在地图中,并且如果能够实现主要的清洁效益,则以后在移动沙发时不再询问。此外,通过将用户交互作用与地图联系起来,并且通过将该联系存储起来,还能在以后将该信息(不希望被该区域阻塞的情况打扰)在地图中展示给用户。用户能够以这种方式随后处理和改变该联系。
通过由机器人传达的信息,用户还知道机器人很难抵达沙发后面的区域。为了提高未来清洁操作的效果,用户现在还能够使该机器人很难触及的区域变得容易抵达。但是,机器人也可能从用户的简单指令中知道,就障碍物的信息而言能够从用户处获得哪些行为,并且在以后加以考虑。
第二范例:在清洁操作时餐桌下方的位置因椅子受到阻碍,使得无法良好地实现桌子下方的清洁覆盖。机器人将该区域忽略,并且继续在其它位置清洁。在房子清洁结束之后,机器人回到基站。与存储的地图和先前的清洁效果相比,在此对清洁地图进行分析,该忽略的区域通常是严重污染的区域,因此能够达到更大的清洁效益。由于此原因,机器人通知用户,无法清洁桌子下方的区域,因为椅子脚太窄了。
然后,用户能够使得该区域更易到达(例如通过将椅子放在桌子上),并且借助“完成清洁”键使机器人对遗漏的区域进行重新的清洁尝试。但备选地,用户还能决定,它通常倾向于用手来清洁该区域,并且将该区域作为排除区域在地图上标出来。机器人在这种情况下不再试图驶入该区域中。因此,也减少了粘在此处的危险。
第三范例:在清洁操作时机器人“发现”,门被关上或挡住了。机器人清洁了房子的其余区域,并且回到其基站。接下来通过分析清洁地图得出,整个房间由于关闭的门不可驶入和清洁。在用户(或由他自身)询问时,机器人(通过人机界面200)将未清洁的房子区域通知用户,并且与其最后一次清洁操作相比(在此情况下相当于关闭的房间)并且给出相应的理由(例如,该房间不能驶入,门关了)。
现在用户介入清洁操作,将门打开,因此机器人能够驶入该房间中。随后,用户能够(再次通过人机界面200,例如机器人上的按键)将“Finish Cleaning Kommando”的命令(清洁结束)传达给机器人。借助存储的周围环境地图以及有关未清洁区域的信息,机器人现在能够有目的性地尝试驶入和清洁该房间。如果达到了这一点,则能够结束整个房子的清洁操作。为了提高未来清洁操作的效果,用户现在还能够注意将通向该房间的门打开。
但对此备选地,用户能够(通过人机界面200,例如通过其它按键)通知机器人,他希望只有该门打开时,才清洁该房间。例如在后继的对话中,它例如还能选择,如果该房间自一个多星期以来(或其它可定义的时间段)未被清洁,则期望得到新的通知。然后,机器人能够将该有关期望行为的信息与相应的地图位置联系起来,并且存储起来,并且以后按用户的期望进行操作。
第四范例:机器人中断其对厨房的当前清洁操作,因为太多移动的障碍物(例如人)导致该清洁操作延迟得太长(基于可预先定义的时间规定)。机器人清洁了房子的其余区域,将当前的清洁操作存储起来,并且回到其基站。在对清洁地图进行分析之后,机器人决定它应该通知用户,因为通过厨房的清洁能够产生主要的清洁效益。它(通过人机界面200)将未充分清洁的房子区域的信息发送给用户(在此情况下相当于未充分清洁的厨房区域)并且给出相应的理由(例如该区域未充分清洁-移动物体太多)。
用户能够(通过人机界面200,例如机器人上的按键)将“Finish CleaningKommando”的命令(清洁结束)传达给机器人。现在,机器人能够有目的性地驶入并且清洁厨房。如果达到了这一点,则能够结束整个房子的清洁操作。通过获得的信息,用户现在还知道,机器人在原本的时间很难清洁厨房(由于人太多)。为了提高以后清洁操作的效果,用户现在例如能够改变机器人的日历,以致以更高的可能性使更少的人在新选择的时间段内留在厨房中。
在没有合适时间来清洁该房间的情况下,用户也可要求机器人以后即使有移动目标也要尽可能有效地清洁厨房。还可能存在的可能性是,指示机器人在清洁操作时再次处理该区域,以便即使有移动目标也能确保更好的覆盖。该信息也能记录到地图中,并且以后能够使机器人与期望的行为相匹配。
第五范例:可移动的机器人用于仔细检查设立在建筑物中的饮水机、复印机、自动咖啡机、照明设备等),并且在出现没有预料到的目标或(未经授权的)人之后搜索该建筑物。为此目的,在先前进行检测时,该可移动的机器人已经构建了周围环境的完整地图。机器人不能驶入该空间,因为滑动门卡住了。机器人仔细检查了建筑物的其余地方,并且回到其起始位置,并且经由邮件通过无线的LAN-接口(LAN:local area network)通知用户(例如晚间门卫),该空间不能检查。用户可以修理该卡住的门,再通过回复邮件使机器人能够继续进行检查。
在第五范例中人机界面200例如通过邮件客户端在计算机上构成,并且通迅模块150通过机器人的无线LAN接口构成,其可通过(局部)网络与用户通迅。但是,人机界面200和通迅模块150的其它实施方式也是可行的。
该可移动的机器人的在上下文中借助地面的处理进行描述的实施例以及技术特征也能够转换到用于执行其它工作的可移动的机器人上。在此能考虑所有能够由自主的、自行驶的机器人实施的工作。这些工作例如能够包含检测地面或周围环境、输送物体、清洁空气和/或执行娱乐运动。在执行其它不同于地板处理的工作或额外工作的机器人中,所述的处理模块140能够相应地构成。在许多情况下,例如在只是监控或仔细检查空间、表面或物体时,处理模块140不是必需的。
本发明借助示例性的构造方案进行描述,但本发明也能够在本公开文献的基本理念和保护范围的内部进行改进。因此,在应用基本原理的情况下,本申请应该能够覆盖本发明的大量变形方案、应用方案或适应方案。此外,本申请还可覆盖本公开文献的这种变化形式,其描述了现有技术中的已知且常见的实践情况,本发明是以该实践情况为基础的。本发明并不局限于上面提到的细节,而且能够根据所附的权利要求进行修改。

Claims (18)

1.一种自主移动机器人工作方法,该方法包括:
存储周围环境地图;
在处理过程中借助所述周围环境地图在地面上为所述机器人导航;
在所述处理过程中通过设置在所述机器人上或所述机器人中的传感器模块获取信息;
基于第一标准,判定所述处理过程的信息是否按用户的要求传达,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达;
其中,如果要在没有用户要求的情况下将所述处理过程的信息传达给用户,将基于第二标准确定所述信息是立即传达还是随后传达;
其中,当随后传达时,所述第二标准包括时间、电池充电状态、用户的在场与否和/或先前输入的用户反馈。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述处理过程包括:处理地面区域、检测地面或周围环境、输送物体、清洁空气和/或执行娱乐运动。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,基于所述用户是否登陆无线局域网(WLAN)来确认所述用户是否在场。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,在所述处理过程中,分析和分类所述传感器模块连续获取的与环境结构有关的信息。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所获取的环境信息可以与在所述地图上指定的相关信息中所述机器人的位置一起传达。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法,其特征在于,在所述处理过程中获取的所述信息包括以下的一个或多个:
识别现有地图上尚未记录的障碍物;
检测到所述机器人卡住了;和
确定地面的污染程度。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述处理过程未完成的原因,或
自动终止部分区域内的所述处理过程。
8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法,其特征在于,所述信息的传达包括所述处理过程未完成的原因、先前用户反馈或预期用户响应类型的信息;或者上述信息的组合。
9.根据权利要求1至8任意一项所述的方法,其特征在于,所述信息的传达包括所述处理过程的信息的传达和/或所述环境信息的传达,同时还包括要求用户反馈。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述用户反馈存储在所述环境地图中。
11.根据权利要求1至10任意一项所述的方法,其特征在于,所述获取信息通过移动电话、智能电话、计算机、电视、显示屏或上述的组合进行传达。
12.一种自主移动机器人,包括:
驱动模块,用于在地面上移动所述机器人;
导航模块,被配置以存储所述机器人的环境地图,用于在处理过程中基于所述环境地图在所述地面为所述机器人导航;
传感器模块,用于获取与环境结构有关的信息;
通信模块,用于实现在所述处理过程中或处理过程结束或中断之后与人机界面建立连接,以便传达所述信息以使用户能够介入所述处理过程、改变周围环境或开始新的处理过程;
分析单元,所述分析单元用于处理各种信息,并且基于第一标准判定是否根据用户的要求传达所述处理过程的信息,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达;
其中,如果要在没有用户要求的情况下将所述处理过程的信息传达给用户,所述分析单元将基于第二标准确定所述信息是立即传达还是随后传达;
其中,当随后传达时,所述第二标准包括时间、电池充电状态、用户的在场与否和/或先前输入的用户反馈。
13.根据权利要求12所述的自主移动机器人,其特征在于,为了处理各种信息,所述分析单元被配置为根据成本函数评估区域或部分区域。
14.根据权利要求12或13所述的自主移动机器人,其特征在于,为了处理各种信息,所述分析单元被配置为评估检测到的障碍物并识别所述障碍物是否为关闭的门。
15.根据权利要求12至14任意一项所述的自主移动机器人,其特征在于,为了处理各种信息,所述分析单元被配置为确定在所述处理过程中所到达的地面范围并将所确定的地面范围与参照物进行对比。
16.一种系统,包括:自主移动机器人
所述自主移动机器人包括:
驱动模块,用于在地面上移动所述机器人;
导航模块,被配置以存储所述机器人的环境地图,用于在处理过程中基于所述环境地图在所述地面为所述机器人导航;
传感器模块,用于获取与环境结构有关的信息;
通信模块,被配置用于实现在所述处理过程中或处理过程结束或中断之后与人机界面建立连接以传达所述信息,其中与所述机器人通信的人机界面,用于用户能够介入所述处理过程、改变周围环境或开始新的处理过程;
与所述机器人通信连接的分析单元,其中,所述分析单元用于处理各种信息,并且基于第一标准判定是否根据用户的要求传达所述处理过程的信息,或者在无用户要求的情况下传达甚至根本不传达;
其中,如果要在没有用户要求的情况下将所述处理过程的信息传达给用户,所述分析单元将基于第二标准确定所述信息是立即传达还是在随后传达;
其中,当随后传达时,所述第二标准包括电池充电状态、用户的在场与否和/或先前输入的用户反馈。
17.一种自主移动机器人工作方法,该方法包括:
存储和管理地面区域的环境地图,所述地图包括表示所述地面区域的部分区域的地图数据;
在处理过程中借助所述周围环境地图在地面上为所述机器人导航;
当证实用户不在房子里时,对部分区域开始新的处理。
18.根据权利要求17所述的方法,所述方法还包括:
根据用户是否登陆无线局域网(WLAN)验证用户是否在房子里。
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