CN109923490A - 用于运行自动移动的机器人的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于运行自动移动的机器人(1)的方法，其中，根据在环境内部记录的测量数据创建所述机器人(1)环境的地图(2)，其中，根据所创建的地图(2)、所述机器人(1)在环境内部的当前位置和所确定的机器人的行为方式来生成控制指令，其中，所述机器人(1)根据所生成的控制指令移动，并且其中将与所述机器人导航相关的数据至少部分地传输至外部计算设备(3)以进行处理。为了降低在机器人(1)内部所需的计算能力和/存储能力，根据建议，所述外部计算设备(3)基于所述地图(2)和所述机器人(1)的当前位置确定所述机器人(1)的期望的行为方式作为控制指令的基础。

Description

用于运行自动移动的机器人的方法

技术领域

本发明涉及一种用于运行自动移动的机器人的方法，其中，根据在环境内部记录的测量数据创建机器人环境的地图，其中，根据所创建的地图、机器人在环境内部的当前位置和所确定的机器人的行为方式来生成控制指令，其中，机器人根据所生成的控制指令移动，并且其中将与机器人导航相关的数据至少部分地传输至外部计算设备以进行处理。

此外，本发明涉及一种系统，该系统由自动移动的机器人、与机器人通信连接的外部计算设备和用于记录机器人的环境内部的测量数据的至少一个传感器构成，其中，该机器人具有用于在环境内部导航机器人的设备，其中，外部计算设备被设计为用于处理与机器人的导航相关的数据。

背景技术

在现有技术中已知用于建图及机器人自定位的方法。

公开文献DE 10 2011 000 536 A1和DE 10 2008 014 912A1示出了这样的方法，其例如结合自动行驶的吸尘和/或清洁机器人用于清洁地板。此外，然而还可以将该方法应用于可自动行驶的运输机器人、割草机器人等。这样的机器人优选地装备有距离传感器，以便由此避免例如与处于行驶路径上的障碍物等的碰撞。传感器优选地例如借助光和/或超声波无接触地工作。此外已知，机器人配备有例如光学三角测量系统形式的、用于全方位距离测量的装置，该光学三角测量系统布置在围绕垂直轴旋转的平台或者类似物体上。借助这种系统可以进行全方位距离测量，以便在例如在房间内部定向机器人，另外特别是在机器人自动实施作业期间定向机器人，以及另外优选地以便建立所行驶房间的地图。

借助机器人的机载计算机将采集的测量值，特别是房间边界和/或障碍物处理为地图并且特别是将其存储在机器人的非易失性存储器中，使得在清洁或者运输过程期间为了定向目的可以调用该地图。另外，对此已知，例如在识别到存在于该机器人的行驶路径上的物体时，根据地图并且借助所保存的算法确定机器人的有利的行为方式，特别是行驶策略。

此外，在现有技术中已知，所述地图的创建并非在机器人的存储器中实施，而是在与机器人通信连接的外部计算设备内部实施。例如，文献EP 2 769809A1公开了一种用于运行移动机器人的方法，其中，传感器将传感器数据传输至云端，该云端随后将该传感器数据处理为地图。所创建的地图随后被传输回移动机器人，并且该地图被机器人用于在环境内部导航机器人。

发明内容

因此，从上述现有技术出发，本发明要解决的技术问题是改进上述方法，从而尤其在计算能力、存储能力和/或电流消耗方面进一步减轻机器人的机载计算机的负担。

为解决上述技术问题，本发明首先提出一种用于运行自动移动的机器人的方法，在该方法中，外部计算设备基于地图和机器人的当前位置确定机器人的期望的行为方式作为控制指令的基础。

因此，通过本发明，将机器人导航的尤其计算密集的组成部分、即根据所创建的地图对机器人的期望的行为方式的确定转移至外部计算设备，以便减轻机器人的机载计算机的负担。期望的行为方式的确定涉及机器人在环境内部的导航期间的有利行为，特别是涉及例如影响机器人行驶策略的规划和行为决策。在确定机器人的行为方式期间，外部计算设备管理机器人的状态，例如状态“清洁中”、“休息中”等。这种管理借助行为确定设备进行，该行为确定设备除了管理状态之外，还对环境影响(诸如环境内部的障碍物)和/或用户输入做出反应。行为确定设备依据这些参数决定，何时必须改变状态和/或由机器人当前示出的行为，例如何时必须结束清洁、机器人何时必须驶向基座、何时必须避开障碍物等。此外，行为确定设备例如将预先规划的动作确定为期望的行为方式，预先规划的动作包含：应在何处以及在何方向上进行清洁、如何能够以一条行驶路径完整地覆盖环境等。在此，行为确定设备通常需用已知的行为构架和行驶算法或者行动规划算法。

在此，将行为确定设备的计算工作纳入到方法流程中，该方法流程例如并且特别地包含传感器数据编辑、建图、行驶指令生成和必要时的地图编辑。在此，行为方式的确定优选地紧随建图的方法步骤，并且时间上在控制指令生成之前进行。

具体而言，用于建图和导航的方法首先包含在机器人的环境内部记录测量数据。随后将测量数据汇总为机器人的环境地图。通常，这是优化或估计过程，该优化或估计过程针对所测量的测量数据、即一方面针对当前新记录的测量数据以及针对已知的测量数据来确定最可能的地图。从该地图中可以推导出机器人的当前位置以及先前位置。为了构建地图以及为了位置估计，通常将里程数据和距离数据进行汇总。这样的方法属于所谓的SLAM-算法(同时定位与建图，英文作：Simultaneous Localisation and Mapping)的类别。当前为构建地图所不需的测量数据、例如接触传感器的附加的测量数据等，可以借助所存储的时间戳标记在地图中，使得在后续计算中在需要时可以访问既有的测量数据。

随后，在所创建的地图的基础上使用规划和决策算法，以确定机器人的所期望的行为方式。随后，所确定的行为方式又被用作生成控制指令的基础，所述控制指令例如用于控制机器人的电动机。例如，如果确定了期望的、机器人的行为方式，该行为方式现在计划例如障碍物躲避而非清洁，则必须生成将机器人的直行变为例如转弯行驶的控制指令。对于例如具有差动驱动器的机器人，这意味着控制指令不再以相同速度而是以不同速度控制多个驱动电动机，使得机器人转弯行驶。

最后还可以为了向用户的显示而编辑所创建的地图，从而确保用户可以轻松地熟悉地图，并且在地图中快速重新认出其居住面积或者一部分房间和/或其中的区域。在此，可以通过诸如识别直线段、消除异常值、非极大值抑制等合适的过滤来调整最初所创建的地图。

与传统的自主移动机器人不同，根据本发明，并非所有为导航执行的计算都在机器人的机载计算机上实施。特别是基于所创建的地图对机器人的期望的行为方式的计算密集的确定不在机器人的机载计算机上实施。更确切地说，确定的结果由外部计算设备提供给机器人，其中机器人可以据此以通常的方式方法实施其作业活动。通过将计算转移至外部计算设备，在减轻机器人的机载计算机的计算性能和存储的负担方面产生优点。此外，有利地实现了导航软件的集中。在传统的自主移动机器人中，每个机器人配备有导航软件的副本。即使机器人通常是可更新的，但仍需要一些时间用户才能注意到更新并且安装更新。此外，还出于以下考虑，并非所有用户都习惯更新，从而在长时间之后，在所使用的多个机器人上存在非常庞杂的软件版本分布，这对于机器人制造商来说使得针对相应机器人的服务变得困难。利用本发明，导航软件的主要部分现在可以集中在外部计算设备中运行，使得所有的机器人总是以相同的导航软件版本状况工作。一旦有可供使用的软件更新，则自动替换之前的软件版本，而用户无需为此采取预备措施。将导航软件集中在外部计算设备中还可以实现在交付机器人之后改变在其上实施软件的硬件，从而例如能够后补激活利用最初选择的硬件无法实施的软件特征。

在所提出的方法中，机器人现在可以配备有相对低功率的机载计算机，例如用于传感器数据分析并且用于控制电动机的微控制器，该微控制器在机器人运动期间被均匀地充分利用。对于转移到外部计算设备的计算，机器人与同样恰好活跃的其他机器人共享由外部计算设备所提供的计算性能和存储能力。在此，在外部计算设备上可用资源的范围内，每个机器人可以请求该机器人例如依据当前作业任务或者环境(该机器人在该环境内部导航)所需要的资源。外部计算设备的可供所有机器人使用的资源可以根据具有特别多或者特别少活跃机器人的峰值时间进行调整。由此，在计算性能和存储方面实现对所使用资源的均匀的充分利用。此外可以规定，外部计算设备上的多个机器人还彼此交换信息，使得第一机器人例如可以访问第二机器人的地图或者导航数据。

此外提出，外部计算设备创建环境的地图。根据该设计方案，在外部计算设备中不仅进行机器人的行为方式的确定，而且还进行创建地图的先前工作步骤。由此可以进一步减少在机器人上所需的本地计算能力和存储能力。然而作为备选也可行的是，借助机器人的机载计算机创建地图并且然后传输至外部计算设备。

此外，可以规定，机器人借助至少一个传感器记录环境的测量数据，并且机器人将该测量数据传输至外部计算设备用于创建地图。因此，机器人具有一个或多个传感器，所述传感器测量机器人的环境并且将所记录的测量数据随后提供给外部计算设备用于创建地图。作为备选还可行的是，传感器在位置上不属于机器人，而是表现为外置传感器，所述外置传感器例如位置固定地布置在环境内部。这例如可以是布置在房间墙壁上并且记录机器人所处的环境的图像的相机。在此，传感器也并非必须位置固定地布置在房间内部，而是可以在房间内部运动，从而可以实现从不同角度进行测量，同样还可实现这一点的是，将传感器布置在机器人本身上。在传感器位置固定地与机器人连接的优选的设计方案中，可以优选地借助里程测量、距离测量、特别是激光距离测量、接触测量和/或借助跌落传感器和/或磁传感器来记录测量数据，和/或可以进行对机器人的驱动单元的状态的分析。此外，还可以考虑其他传感器，例如在必要时能够就环境内部的当前位置给出说明的温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器、相机、烟雾报警器等。除了对测量数据的这种物理记录之外，还可以通过将物理传感器的特定特征、测量值或者状态相结合来记录测量数据。在此，例如借助通过软件提供的所谓虚拟传感器来进行测量数据的记录。对此的例子为打滑传感器，该打滑传感器将里程测量数据与距离测量数据相结合，从而构成表明打滑与否的、特定的与/或关系。只要例如机器人的驱动轮转动，而机器人却未移动，则可以推断出机器人在当前位置上出现打滑。

此外提出，将环境的测量数据传输至外部计算设备，并且外部计算设备检验所传输数据的完整性和/或合理性，和/或将所传输数据转换成适合于创建地图的格式。由此例如确保，所有可用传感器的测量数据都被读取和/或都是无误的。此外，例如可以进行模数转换和/或数值范围调整。此外，可以为测量数据配备时间戳，由此所述测量数据随后在地图创建中是可供使用的。在此，传感器数据编辑的部分也可以在机器人的机载电脑上执行。

此外提出，与导航相关的数据在作为外部计算设备的云端服务器和/或移动通信设备和/或经由WLAN与机器人连接的设备和/或WLAN路由器上进行处理。因此，机器人的行为方式的确定和必要时地图的创建和/或传感器数据编辑除了可以在云端服务器上执行外，例如也可以在诸如移动电话、笔记本电脑、平板电脑等的移动设备上执行。在此，机器人的用户可以在所述移动设备上执行用户输入。由此，移动设备获得多种功能。此外，计算还可以在经由WLAN与机器人连接的设备上执行。这样的设备例如还可以是恰好未被用于作业活动的机器人、接入WLAN的PC(个人电脑)、其他家用电器等。如果导航软件可以在WLAN路由器或者智能家居服务器(Smarthome-Server)上例如以插件形式实施，则这些设备、也即WLAN路由器或者智能家居服务器也可用于实施计算。从机器人到外部计算设备以及从外部计算设备到机器人的数据传输，或者从传感器到外部计算设备的数据传输可以利用诸如WLAN、蓝牙、NFC、紫蜂(ZigBee)、移动无线电通信等的无线数据传输方法来进行。所传输的数据也可以通过云端服务器传输，但云端服务器的功能是交换消息，而非实施计算。

此外该方法还可以包括：外部计算设备将关于所确定的行为方式的信息传输至机器人，并且机器人根据所确定的行为方式生成控制指令。根据该实施方式，因此在机器人内部、即借助机器人的机载计算机进行控制指令的生成。

根据备选的实施方式可以规定，外部计算设备根据所确定的行为方式生成控制指令并且将该控制指令传输至机器人。在此，借助外部计算设备来进行确定的行为方式的计算以及控制指令的生成，其中，所生成的控制指令随后被传输至机器人并且可直接用于控制例如机器人的驱动单元，而不必在机器人内部进行另外的计算。

最后提出，机器人的用户借助与外部计算设备通信连接的输入设备，特别是借助移动通信设备进行对外部计算设备的输入。在此，输入设备可以是移动电话、平板电脑、笔记本电脑等，或者此外也可以是机器人本身的用户界面。此外，还可以在外部计算设备本身上、尤其位置固定地设置输入设备，特别是当外部计算设备本身是移动通信设备、PC等时，所述移动通信设备或PC等由此一方面用作外部计算设备并且另一方面用作输入设备。即使机器人原则上没有输入设备，机器人仍然通常具有用于用户交互的模块。这种模块负责接收用户输入，并且将用户输入例如转发至行为确定设备，或者将反馈或者状态信息从行为确定设备发送给机器人的用户。这种输入设备的设计方案可以以不同的方式实现，例如以显示器、按钮的形式、用于例如借助红外线传输来接收并且处理远程控制的命令的接收单元的形式、以在机器人上和/或在机器人和外部计算设备附加的通信接口上执行的APP的形式等。

除了前文所述的用于运行自动移动的机器人的方法之外，本发明还提出一种系统，该系统由自动移动的机器人、与机器人通信连接的外部计算设备和用于在机器人的环境内部记录测量数据的至少一个传感器构成，其中机器人具有用于在环境内部导航机器人的设备，其中外部计算设备被设计为用于处理与机器人的导航相关的数据，其中外部计算设备具有行为确定设备，该设备被设计为，根据所创建的环境地图和机器人的当前位置来确定期望的机器人的行为方式作为用于控制机器人的控制指令的基础。

根据本发明，外部计算设备现在具有用于确定机器人行为方式的行为确定设备，该行为方式随后又用作生成控制指令的基础。期望的行为方式借助行为确定设备基于所创建的地图和机器人的当前位置来确定。此外，机器人和/或外部计算设备也可以被设计为，使得机器人和/或外部计算设备适合于执行根据上述权利要求中任一项所述的方法。这特别是涉及划分用于传感器数据编辑的设备、用于地图创建的设备、用于地图编辑的设备和/或用于在机器人或者外部的计算设备上用户输入的设备。

根据本发明，对自动移动的机器人而言，原则上指的是可以自动地在环境中定向并移动的并且在此实施作业活动的任意种类的机器人。然而，在此特别会想到清洁机器人，其实施例如吸尘和/或擦拭任务、修剪草坪、监视环境状态(例如意指烟雾和/或防盗警报器)等。

附图说明

下面参照实施例更详细地解释本发明，附图中：

图1以外部立体图示出了机器人；

图2示出了在环境内部行驶期间与外部计算设备通信连接的机器人；

图3示出了根据第一实施方式由机器人和外部计算设备构成的系统；

图4示出了根据第二实施方式由机器人和外部计算设备构成的系统；

图5示出了根据第三实施方式由机器人和外部计算设备构成的系统。

具体实施方式

图1示出了机器人1，其在此设计为自动移动的吸尘机器人。机器人1具有壳体，在该壳体上从底侧面向待清洁表面地布置了电动机驱动的轮子8以及突伸超出壳体底部的下缘的、同样电动机驱动的刷子9。此外，机器人1在刷子9的区域内具有未进一步示出的吸嘴开口，经由该吸嘴开口借助电动机-风扇单元可将载有待吸物的空气吸入机器人1。为了对机器人1的各个电子部件、例如对轮子8和刷子9的驱动器以及此外另外设置的电子器件供电，机器人1具有未示出的可反复充电的蓄电池。

此外，机器人1配备有布置在机器人1的壳体内部的传感器4。在此，传感器4例如是三角测量设备的一部分，所述三角测量设备能够测量与机器人1的环境内部的障碍物7的距离。具体而言，传感器4具有激光二极管，该激光二极管所发射的光束经由偏转设备从机器人1的壳体引出并且可以围绕在机器人1的所示定向中竖直的旋转轴线旋转，特别是以360度的测量角度旋转。由此可以实现全方位距离测量。

借助传感器4可以在优选的水平平面内、即在与待清洁表面平行的平面内测量机器人1的环境。由此机器人1可以在避免碰撞障碍物7的情况下在环境中运动。借助传感器4记录的测量数据显示与环境中的障碍物7和/或墙壁的距离，该测量数据被用于创建该环境的地图2。

图2示出了在具有障碍物7的环境中的机器人1，该障碍物7在此沿机器人1的行驶方向被布置在该机器人1之前。机器人1与外部计算设备3通信连接，所述外部计算设备在此是云端服务器。然而，作为备选，该外部计算设备3也可以例如是移动通信设备，特别是移动电话或者类似设备。外部计算设备3在存储器中具有机器人1的环境的地图2。在该地图2中不仅标注了障碍物7的位置而且标注了机器人1的当前位置与定向。为了创建该环境的地图2，可以使用机器人1的机载计算设备16或者使用外部计算设备3。

原则上为了在环境内部导航机器人1并且由此也为了避开障碍物7，需要多个计算步骤。一方面首先必须根据传感器4的测量数据以及必要时根据诸如里程传感器和/或接触传感器的其他传感器4的测量数据创建地图2，这发生在机器人1内部或者发生在外部计算设备3内部。基于地图2和由此同样已知的机器人1在环境内部的当前位置(如下面还参照图3至图5予以详细描述)，然后借助外部计算设备3的行为确定设备6来计算机器人1的行为方式，所述行为方式被用作机器人1的控制指令的基础。这种期望的、机器人1的行为方式在此例如是：结束机器人1的本应直接导向障碍物7的直行，而开始借助转弯行驶来避开障碍物7。然后将计算出的、用于避开障碍物7的行为方式传输至生成控制指令的指令设备14，该控制指令适于导航机器人1从障碍物7旁边经过。该指令设备14可以与外部计算设备3或与机器人1相关联。由指令设备14输出的控制指令然后用于例如控制轮子8的驱动设备的电动机15，使得机器人1就图2的图示而言从障碍物2左边经过。

根据本发明，现在可以考虑机器人1和外部计算设备3的多种不同的实施方式以及针对这些实施方式的不同的方法流程。图3至图5示例性示出了若干可能的变形方案，其中所示图示内容不应作封闭性的理解，其他组合或子形式也是可行的。

在图3中示出的第一实施方式包括机器人1，该机器人此外具有多个传感器4和用于驱动轮子8的多个电动机15。此外，机器人1具有机载计算设备16，具体而言，该机载计算设备具有传感器数据编辑设备11、指令设备14和用户界面5。用户界面5在此例如是为用户显示机器人1的状态并且通过输入功能提供交互的可能性的触摸屏。外部计算设备3具有建图设备10和行为确定设备6。行为确定设备6具有与由另外的外部设备、例如诸如移动电话的移动通信设备所提供的用户界面12的通信连接。用户可以经由该用户界面12直接影响机器人1的行为方式，其方式例如在于，促成机器人1从“休息中”到“表面清洁”的状态改变。

根据该实施方式，用于运行机器人1的方法以如下方式工作：在机器人1的清洁行驶期间，机器人1的传感器4连续地记录环境内部的测量数据。如之前所示，这些测量数据优选地具有与障碍物7的距离值并具有里程数据。传感器4将测量数据传输至机器人1的传感器数据编辑设备11，借助该传感器数据编辑设备检验数据的完整性、从模拟数据转换成数字数据并且进行定标(Skalieren)。传感器数据编辑设备11将编辑好的测量数据传输至外部计算设备3。在此，通信例如经由接入有机器人1的WLAN网络进行，并且该WLAN网络经由因特网具有到外部计算设备3的通信连接。借助外部计算设备3的建图设备10将测量数据处理成环境的地图2，例如借助所谓的SLAM方法(Simultaneous Localisation andMeasurement)，其中所创建的地图2同时也包含机器人1在环境中的当前位置。外部计算设备3的行为确定设备6访问所创建的地图2并且根据地图2、机器人1在环境内部的当前位置和必要时用户经由用户界面12直接提交至行为确定设备6的用户输入来确定机器人1的合适的行为方式，该行为方式用作控制指令的基础。在上述情况下，行为确定设备6识别到障碍物7位于机器人1的当前行驶路径的内部，以至于很快就会与障碍物7发生碰撞。在借助合适的规划和决策算法的随后的计算中，行为确定设备6确定机器人1的合适的行为方式。所确定的行为方式在此例如是“避开障碍物7”。行为确定设备6将所确定的行为方式传输至机器人1的指令设备14，该指令设备14基于此生成用于控制电动机15的多个控制指令，使得机器人1能够避开障碍物7。总的来说，通过将地图创建和行为确定转移至外部计算设备3形成了机器人1的机载计算设备16的计算和存储能力的减负。

图4示出了本发明的第二实施方式，在该实施方式中机器人1的机载计算设备16仅具有用户界面5。所有用于处理与导航相关数据的设备转移至外部计算设备3中。具体而言，外部计算设备3现在具有传感器数据编辑设备11、建图设备10、行为确定设备6和指令设备14。机器人1的传感器4现在直接将该传感器的测量数据传输至外部计算设备3的传感器数据编辑设备11。在那里，如前所述地编辑该测量数据并且将该测量数据传输至建图设备10，该建图设备随后又创建包含机器人1当前位置的环境的地图2。行为确定设备6访问所创建的地图2并且根据机器人1的当前的行驶情况、即依据机器人1的位置和必要时存在于行驶路径中的障碍物7来确定机器人1的行为方式，该行为方式在此实现期望地避开障碍物7。将所确定的行为方式传输至同样存在于外部计算设备3中的指令设备14。该指令设备14创建适合于避开障碍物7的控制指令，并且将该控制指令传输至机器人1的电动机15，而无需在机器人1的机载计算设备16内部的另外的计算。在此情况下，机载计算设备16仅用于将控制指令转发至电动机15，该电动机据此驱动机器人1的轮子8，使得在所示示例中产生从障碍物7旁经过的无碰撞的行驶路径。

根据该实施方式，机器人1为计算和存储能力所需的资源相比于根据图3的实施方式进一步减少。

最后，图5示出了本发明的第三实施方式，在该第三实施方式中机器人1被设计为与根据图3的第一实施方式相同。机器人1的机载计算设备16具有传感器数据编辑设备11、用户界面5和指令设备14。外部计算设备3在此除了具有建图设备10和行为确定设备6之外，还额外地具有地图编辑设备13，该地图编辑设备13一方面与行为确定设备6通信连接，并且另一方面与用户界面12通信连接，所述用户界面12在此被设计为移动电话。地图编辑设备13用于编辑由建图设备10创建的地图，使得一方面注明由行为确定设备6确定的行驶方式，并且另一方面编辑地图2的图形表示，使得机器人1的用户无需大的分神便能够在地图2内部定向并且此外识别出机器人1当前采取何种行为方式。在此，在这种情况下例如可以在显示于用户界面12上的地图2中进行如下提示：机器人1当前实施障碍物躲避以绕过障碍物7。

除了图中所示的实施方式之外，还可以考虑其他实施方式，其中所有实施方式具有以下共同点：在外部计算设备3的内部计算机器人1的行为方式作为控制指令的基础。

附图标记清单

1 机器人

2 地图

3 外部计算设备

4 传感器

5 用户界面

6 行为确定设备

7 障碍物

8 轮子

9 刷子

10 建图设备

11 传感器数据编辑设备

12 用户界面

13 地图编辑设备

14 指令设备

15 电动机

16 机载计算设备

Claims (10)

1.一种用于运行自动移动的机器人(1)的方法，其中，根据在环境内部记录的测量数据创建所述机器人(1)环境的地图(2)，其中，根据所创建的地图(2)、所述机器人(1)在环境内部的当前位置和机器人的所确定的行为方式来生成控制指令，其中，所述机器人(1)根据所生成的控制指令移动，并且其中，将与所述机器人(1)的导航相关的数据至少部分地传输至外部计算设备(3)以进行处理，其特征在于，所述外部计算设备(3)基于所述地图(2)和所述机器人(1)的当前位置确定所述机器人(1)的期望的行为方式作为控制指令的基础。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外部计算设备(3)创建所述环境的所述地图(2)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述机器人(1)借助至少一个传感器(4)记录所述环境的测量数据，并且所述机器人(1)将该测量数据传输至所述外部计算设备(3)用于创建所述地图(2)。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将所述环境的测量数据传输至所述外部计算设备(3)，并且所述外部计算设备(3)检验所传输的数据的完整性和/或合理性，和/或将所传输的数据转换成适合于创建所述地图(2)的格式。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过距离测量和/或里程测量和/或碰撞检测来记录所述测量数据，用于创建所述地图(2)。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，与导航相关的数据在作为外部计算设备(3)的云端服务器和/或移动通信设备和/或经由WLAN与所述机器人连接的设备和/或WLAN路由器上进行处理。

7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述外部计算设备(3)将关于所述所确定的行为方式的信息传输至所述机器人(1)，并且所述机器人(1)根据所述所确定的行为方式生成控制指令。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述外部计算设备(3)根据所述所确定的行为方式生成控制指令并且将该控制指令传输至所述机器人(1)。

9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述机器人(1)的用户借助与所述外部计算设备(3)通信连接的输入设备(5)、特别是借助移动通信设备进行对所述外部计算设备(3)的输入。

10.一种由自动移动的机器人(1)、与所述机器人(1)通信连接的外部计算设备(3)和用于记录所述机器人(1)的环境内部的测量数据的至少一个传感器(4)构成的系统，其中，所述机器人(1)具有用于在环境内部导航所述机器人(1)的设备，其中，所述外部计算设备(3)被设计为用于处理与所述机器人(1)的导航相关的数据，其特征在于，所述外部计算设备(3)具有行为确定设备(6)，该行为确定设备(6)被设计为，根据所创建的所述环境的地图和所述机器人(1)的当前位置来确定所述机器人(1)的期望的行为方式作为用于控制所述机器人(1)的控制指令的基础。