CN110073305B - 控制装置、监测装置和计算机可读记录介质 - Google Patents
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Abstract
包括检测部和操作模式决定部,所述检测部检测监测装置的监测目标的变化,所述操作模式决定部根据所述检测部检测到的所述监测目标的所述变化的细节决定所述装置的操作模式。所述装置可以具有用于执行第二作业的作业仪器,所述第二作业与第一作业不同,所述第一作业选择自由针对所述监测目标的监测作业、安全作业和防护作业组成的组。所述操作模式决定部可以具有:警报级别决定部,所述警报级别决定部根据所述检测部检测到的所述监测目标的所述变化的所述细节决定警报级别,所述警报级别指示对所述监测目标的威胁级别;以及第二操作模式决定部,所述第二操作模式决定部根据所述警报级别决定部决定的所述警报级别决定第二操作模式,所述第二操作模式指示有关所述第二作业的操作细节。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种控制装置、监测装置和控制程序。
【背景技术】
近年来,已经开发出自主运行作业的草坪机、清洁机等(请见专利文献1至4)。而且,已经知道的是在包括运动传感器一种清洁机感测到清洁机周围的人时,清洁机决定行驶路线,切换到静音模式等(请见专利文献3至4)。
现有技术文献
专利文献]
[专利文献1]日本专利申请公开第2016-185099号
[专利文献2]日本专利申请公开第2013-223531号
[专利文献3]日本专利申请公开第2013-169221号
[专利文献4]日本专利申请公开第2013-169225号
如果利用自主行驶的作业机来进行监测、安全和防护,并且如果作业机每当感测到人的时候便改变其行驶路线或操作模式,则作业效率会明显降低。
【发明内容】
本发明的第一方面提供了一种控制装置。上面提到的控制装置可控制具有自主行进功能的监测装置。例如,上面提到的控制装置包括检测部,该检测部检测监测装置的监测目标的变化。上面提到的控制装置可包括操作模式决定部,该操作模式决定部根据检测部检测到的监测目标的变化的细节决定监测装置的操作模式。
在上面提到的控制装置中,监测装置可具有用于执行第二作业的作业仪器,第二作业与第一作业不同,第一作业选择自由针对监测目标的监测作业、安全作业和防护作业组成的组。在上面提到的控制装置中,操作模式决定部可具有警报级别决定部,该警报级别决定部根据检测部检测到的监测目标的变化的细节决定警报级别,警报级别指示对监测目标的威胁级别。在上面提到的控制装置中,操作模式决定部可具有第一操作模式决定部,该第一操作模式决定部根据警报级别决定部决定的警报级别决定第一操作模式,该第一操作模式指示有关在监测装置的监测作业、安全作业和防护作业之中的至少一种作业的操作的细节。在上面提到的控制装置中,操作模式决定部可具有第二操作模式决定部,该第二操作模式决定部根据警报级别决定部决定的警报级别决定第二操作模式,该第二操作模式指示有关第二作业的操作的细节。
上面提到的控制装置还可包括作业计划决定部,该作业计划决定部根据(i)检测部检测到的监测目标的变化的细节或者(ii)警报级别决定部决定的警报级别决定作业仪器的作业计划。在上面提到的控制装置中,作业计划可包括有关以下之中的至少一个的信息:
(i)所述作业仪器的所述作业目标;
(ii)所述作业仪器执行作业的定时或顺序;
(iii)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的类型;
(iv)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的量或比率;
(v)通过分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源执行的过程的细节;
(vi)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的类型;
(vii)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的量或比率;以及
(viii)通过分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源执行的过程的细节。
在上面提到的控制装置中,如果警报级别决定部决定的警报级别在作业仪器正在作业时被改变,则作业计划决定部决定是否需要更新作业计划。上面提到的控制装置还可包括存储部,如果作业计划决定部决定要更新作业计划,则存储部存储有关在更新之前的作业的信息。在上面提到的控制装置中,监测目标可以是具有预定地理范围的监测区域。在上面提到的控制装置中,监测装置可以至少在监测区域中行进。上面提到的控制装置可包括位置信息获取部,该位置信息获取部获取指示监测装置的位置的位置信息。上面提到的控制装置可包括接近路线决定部,如果检测部已经检测到行进体在监测区域中或者在监测区域周围,则接近路线决定部基于(i)位置信息获取部获取的监测装置的位置和(ii)作业计划决定接近行进体的路线,行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。在上面提到的控制装置中,接近路线决定部可基于(i)位置信息获取部获取的监测装置的位置、(ii)作业计划和(iii)作业仪器的作业历史决定接近行进体的路线。
在上面提到的控制装置中,监测目标可以是具有预定地理范围的监测区域。在上面提到的控制装置中,监测装置可以至少在监测区域中行进。上面提到的控制装置可包括位置信息获取部,该位置信息获取部获取指示监测装置的位置的位置信息。上面提到的控制装置可包括接近路线决定部,如果检测部已经检测到行进体在监测区域中或者在监测区域周围,则接近路线决定部基于(i)位置信息获取部获取的位置信息和(ii)作业仪器的作业历史决定接近行进体的路线,行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。
在上面提到的控制装置中,监测目标可以是具有预定地理范围的监测区域。在上面提到的控制装置中,监测装置可以至少在监测区域中行进。上面提到的控制装置可包括位置信息获取部,该位置信息获取部获取指示监测装置的位置的位置信息。上面提到的控制装置可包括接近路线决定部,如果检测部已经检测到行进体在监测区域中或者在监测区域周围,则接近路线决定部基于位置信息获取部获取的监测装置的位置决定接近行进体的路线,行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。
上面提到的控制装置还可包括传感器信息获取部,该传感器信息获取部获取传感器信息,该传感器信息指示监测监测目标的传感器进行的测量的结果。在上面提到的控制装置中,检测部可具有行进体检测部,该行进体检测部基于传感器信息获取部获取的传感器信息检测行进体。检测部可具有行进体判断部,该行进体判断部判断行进体检测部检测到的行进体是否是可疑的人或可疑的物体。
本发明的第二方面提供了一种监测装置。例如,上面提到的监测装置包括上面提到的控制装置。
上面提到的监测装置可包括图像采集部,该图像采集部采集监测目标的图像。在上面提到的监测装置中,检测部可基于图像采集部采集的图像检测监测目标的变化。
本发明的第三方面提供了一种程序。上面提到的程序可以是用于控制具有自主行进功能的监测装置的控制程序。可以提供其上存储有上面提到的程序的非暂时性计算机可读介质。上面提到的程序可以是用于使计算机执行检测监测装置的监测目标的变化的检测过程的程序。上面提到的程序可以是用于使计算机执行根据在检测过程中检测到的监测目标的变化的细节决定监测装置的操作模式的操作模式决定过程的程序。上面提到的程序可以是用于使计算机执行基于在操作模式决定过程中决定的操作模式控制监测装置的控制过程的程序。
在上面提到的程序中,监测装置还可包括处理器。在上面提到的程序中,计算机可以是监测装置的处理器。
本概述条款并不一定描述了本发明的实施例的所有必要特征。本发明也可以是上面描述的特征的子组合。
【附图说明】
[图1]图1示意性地示出了控制装置100的系统配置的一个示例。
[图2]图2示意性地示出了安全系统200的系统配置的一个示例。
[Fig.3]图3示意性地示出了设置在土地30中的监测仪器的一个示例。
[图4]图4示意性地示出了管理服务器210的内部配置的一个示例。
[图5]图5示意性地示出了自行驶仪器控制部430的内部配置的一个示例。
[图6]图6示意性地示出了草坪机230的内部配置的一个示例。
[图7]图7示意性地示出了控制单元680的内部配置的一个示例。
[图8]图8示意性地示出了数据表800的一个示例。
[图9]图9示意性地示出了数据表900的一个示例。
[图10]图10示意性地示出了控制单元680的内部配置的另一示例。
【具体实施方式】
在下文中,将描述本发明的(一些)实施例。该实施例并不根据权利要求书限制本发明,并且在实施例中描述的特征的所有组合并非都是本发明的各个方面所提供的装置所必不可少的。图中相同或相似的部分具有相同的附图标记,并且在一些情况下省略了一些解释。
[控制装置100的概述]图1示意性地示出了控制装置100的系统配置的一个示例。在本实施例中,控制装置100包括检测部102和操作模式决定部104。控制装置100控制监测装置110。在本实施例中,监测装置110包括自主行进部112、图像采集部114和作业仪器116。监测装置110监测监测目标120。监测目标120可以是人、物体、或具有预定地理范围的区域。
在要解释的本实施例中,控制装置100和监测装置110是独立的装置。然而,控制装置100和监测装置110不限于本实施例。在另一实施例中,控制装置100可以构成监测装置110的部分。而且,控制装置100可设置在监测装置110也设置在其内部的相同外壳内部,也可设置在与监测装置110在其内部的外壳不同的外壳内部。
在本实施例中,检测部102检测监测装置110的监测目标120的变化。监测目标120的变化可以是监测目标120的外观的变化或监测目标120的状态的变化。监测目标120的状态的变化可以是监测目标120的周围环境的变化。
例如,如果监测目标120是特定区域,并且如果可疑的人或可疑的物体入侵到监测目标120中,则监测目标120的外观会发生变化。而且,如果可以的人在监测目标120周围徘徊,则监测目标120面临该可疑的人的威胁,并且因此监测目标120的状态会发生变化。能导致监测目标120的状态发生变化的威胁的示例可包括可疑的人、可疑的物体、灾难、事故等。能对监测目标120造成威胁的物体可以是固体、液体或气体。
检测部102可基于监测目标120的图像检测监测目标120的变化。例如,检测部102基于监测装置110的图像采集部114采集的图像检测监测目标120的变化。
在检测部102的信息处理中,可利用已知的图像识别技术,也可利用将来新开发的图像识别技术。在图像识别过程中,可利用利用了机器学习的图像识别技术。在检测部102的信息处理中,可利用机器学习。机器学习可以是监督学习、无监督学习或强化学习。在学习过程中,可使用使用了神经网络技术、深度学习技术等的学习技术。
在本实施例中,操作模式决定部104基于检测部102检测到的监测目标120的变化的细节决定监测装置110的操作模式。例如,操作模式决定部104从多种操作模式中选择与检测到的监测目标120的变化的细节对应的操作模式。
操作模式决定部104可:(i)基于预定确定标准决定操作模式或者(ii)利用通过机器学习得到的学习模型决定操作模式。上面提到的确定标准可以是其中一个或多个因素(有时可称为要考虑的因素)、有关要考虑的相应因素的条件、和操作模式彼此相关联的信息。
在一个实施例中,监测装置110的操作模式规定有关安全的操作。有关安全的操作可以是有关犯罪预防或灾难预防的任何操作,并且例如,操作的示例可包括有关在监测作业、安全作业和防护作业之中的至少一种作业(有时可称为第一作业或安全作业)的操作。在另一实施例中,监测装置110的操作模式规定除了有关安全作业的操作之外的各种类型的操作。
在本实施例中,操作模式决定部104包括警报级别决定部(图中未图示),该警报级别决定部根据检测部检测到的监测目标的变化的细节决定警报级别,该警报级别指示对监测目标的威胁级别。操作模式决定部104可以具有第一操作模式决定部(图中未图示),该第一操作模式决定部根据警报级别决定部决定的警报级别决定第一操作模式。第一操作模式指示有关在监测装置的监测作业、安全作业和防护作业之中的至少一种作业的操作的细节。操作模式决定部104可以具有第二操作模式决定部(图中未图示),该第二操作模式决定部根据警报级别决定部决定的警报级别决定第二操作模式。第二操作模式指示有关第二作业的操作的细节,第二作业与第一作业不同,第一作业选择自由针对监测目标的监测作业、安全作业和防护作业组成的组。
操作模式决定部104可以基于操作模式决定部104决定的操作模式控制监测装置110。例如,操作模式决定部104基于决定的操作模式生成用于控制监测装置110的指令。操作模式决定部104可通过将生成的指令发送给监测装置110来控制监测装置110。
在本实施例中,监测装置110具有自主行进功能。例如,监测装置110通过安装在其上的计算机进行的自动操作来行进。监测装置110可在控制装置100的控制下行进。监测装置110可通过用户进行的远程操纵来行进。监测装置110可以是自主行驶的行进体或自主飞行的行进体。监测装置110可以是在水中或在水上行进的行进体。
在本实施例中,自主行进部112使监测装置110行进。自主行进部112可包括推力生成部(诸如轮子或推进器)、驱动该推力生成部的驱动部(图中未图示)、以及控制监测装置110的自主行进的控制部(图中未图示)。自主行进部112可使监测装置110根据控制装置100的控制自主行进。驱动部的示例可包括引擎、马达、原动机等。自主行进部112可包括获取指示监测装置110的位置的位置信息的位置信息获取部(图中未图示)。位置信息获取部的示例可包括GPS信号接收器、信标信号接收器、无线电场强度测量机、毫米波传感器、磁性传感器、相机、红外相机、麦克风、超声波传感器等。
在本实施例中,图像采集部114采集监测目标120的图像。图像采集部114可采集在监测装置110周围的空间的图像。图像采集部114可将监测目标120的图像的数据(有时可称为监测目标120的图像数据)发送给检测部102。上面提到的图像可以是静止图像或移动图像。监测装置110可以具有单个图像采集部114或多个图像采集部114。单个图像采集部114可以具有单个图像传感器或多个图像传感器。图像采集部114可专用于采集监测目标120的图像这一种用途,也可用于多种用途。
在本实施例中,作业仪器116执行第二作业,第二作业与第一作业不同,第一作业选择自由监测目标的监测作业、安全作业和防护作业组成的组。第二作业的示例可包括剪枝、草坪修剪、割草、浇水、施肥、清洁、运输等。
根据本实施例的控制装置100,操作模式决定部104基于监测目标120的变化的细节决定监测装置110的操作模式。例如,即使在监测目标120周围检测到可疑的人,如果该可疑的人不可能对监测目标120构成威胁,则监测装置110在监测该可疑的人的同时继续除了监测作业之外的另一作业。另一方面,如果上面提到的可疑的人变得很有可能对监测目标120构成威胁,则监测装置110不再继续除了监测作业之外的作业,并且开始消除该可疑的人的操作。按照上面提到的方式,例如,监测装置110可在抑制除了监测作业之外的作业的效率的降低的同时监测监测目标120。
[控制装置100和监测装置110的各个部的具体配置]可通过硬件、软件、或者硬件和软件来实现控制装置100和监测装置110的各个部。控制装置100或监测装置110的各个部可以至少部分地通过单个服务器或者多个服务器来实现。控制装置100或监测装置110的各个部可以至少部分地实现在虚拟服务器或云系统上。控制装置100或监测装置110的各个部可以至少部分地通过个人计算机或移动终端来实现。移动终端的示例可以包括移动电话、智能手机、PDA、平板、笔记本计算机或膝上型计算机、可穿戴计算机等。控制装置100或监测装置110可以利用分布式账本技术或分布式网络(诸如区块链)来存储信息。
如果通过软件来实现构成控制装置100或监测装置110的至少一些组件,则通过软件实现的这些组件可以通过在具有通用配置的信息处理装置中启动指定了有关这些组件的操作的软件或程序来实现。上面提到的信息处理装置可以包括:(i)具有诸如CPU或GPU等处理器、ROM、RAM、通信接口等的数据处理装置;(ii)输入装置,诸如键盘、触摸面板、相机、麦克风、各种类型的传感器或GPS接收器;(iii)输出装置,诸如显示装置、扬声器或振动装置;以及(iv)存储装置(包括外部存储装置),诸如存储器或HDD。在上面提到的信息处理装置中,上面提到的数据处理装置或存储装置可以存储上面提到的软件或程序。上面提到的软件或程序在被处理器执行时使上面提到的信息处理装置执行该软件或程序所指定的操作。上面提到的软件或程序可以存储在非暂时性计算机可读记录介质中。
上面提到的软件或程序可以是用于控制监测装置110的控制程序。例如,上面提到的控制程序是用于使计算机执行检测监测装置110的监测目标120的变化的检测过程和根据在检测过程中检测到的监测目标120的变化的细节决定监测装置110的操作模式的操作模式决定过程的程序。上面提到的控制程序可以是用于使计算机执行基于在操作模式决定过程中决定的操作模式控制监测装置的控制过程的程序。上面提到的计算机可以是安装在监测装置110上的计算机(例如,其是监测装置110的处理器),也可以是经由通信网络控制监测装置110的计算机。
[安全系统200的概述]使用图2和图3来解释监测土地30的安全系统200的概述。图2示意性地示出了安全系统200的系统配置的一个示例。图3示意性地示出了设置在土地30上的监测仪器的一个示例。在本实施例中,安全系统200的各个部可经由通信网络10向彼此发送信息以及从彼此接收信息。安全系统200的各个部可经由通信网络10向用户终端20发送信息以及从用户终端20接收信息。
在本实施例中,通信网络10可以是有线通信传输路径、无线通信传输路径、或者无线通信传输路径和有线通信传输路径的组合。通信网络10可以包括无线分组通信网络、互联网、P2P网络、专用线、VPN、电力线通信线等。通信网络10:(i)可以包括移动通信网络,诸如移动电话线网络;以及(ii)可以包括无线通信网络,诸如无线MAN(例如,WiMAX(注册商标))、无线LAN(例如,WiFi(注册商标))、Bluetooth(注册商标)、Zigbee(注册商标)、或NFC(近场通信)。
在本实施例中,用户终端20是土地30、安全系统200或草坪机230的用户所利用的通信终端,并且不具体限制其细节。用户终端20的示例可以包括个人计算机、移动终端等。移动终端的示例可以包括移动电话、智能手机、PDA、平板、笔记本计算机或膝上型计算机、可穿戴计算机等。
如图2所示,在本实施例中,安全系统200包括管理服务器210、中继装置220、草坪机230、监测相机240、入侵传感器252和火灾传感器254。如图3所示,在本实施例中,建筑310和草坪320设置在土地30中。在本实施例中,中继装置220、入侵传感器252和火灾传感器254设置在建筑310内部,并且草坪机230和监测相机240设置在建筑310外部。草坪机230在草坪320上执行草坪修剪,作为除了监测作业之外的作业。
安全系统200可以是控制装置的一个示例。安全系统200可以是包括控制装置和监测装置的监测系统的一个示例。管理服务器210可以是控制装置的一个示例。草坪机230可以是监测装置的一个示例。草坪机230可以是控制装置的一个示例。草坪机230可以是传感器或传感器信息获取部的一个示例。监测相机240可以是传感器或传感器信息获取部的一个示例。入侵传感器252可以是传感器或传感器信息获取部的一个示例。火灾传感器254可以是传感器或传感器信息获取部的一个示例。
土地30可以是安全系统200或其部分进行的监测的目标的一个示例。建筑310可以是安全系统200或其部分进行的监测的目标的一个示例。草坪320可以是安全系统200或其部分进行的监测的目标的一个示例。草坪320可以是草坪机230的作业目标的一个示例。监测目标可以是人、物体、或具有预定地理范围的区域(有时可称为监测区域)。作业目标可以是人、物体、或具有预定地理范围的区域(有时可称为作业区域)。
在本实施例中,管理服务器210控制草坪机230。管理服务器210可控制监测相机240。管理服务器210可获取指示土地30、建筑310和草坪320(有时可称为土地30等)之中的至少一个的外观或状态的信息。管理服务器210可基于上面提到的信息控制至少草坪机230或监测相机240。下面描述通过管理服务器210控制草坪机230或监测相机240的方法的细节。草坪机230可以是自行驶监测仪器的一个示例。监测相机240可以是固定监测仪器的一个示例。
指示土地30等的外观或状态的信息可以是指示由设置在土地30等内部或者设置在土地30等周围的区域内部的一个或多个传感器之中的各个传感器进行的测量的结果的信息。上面提到的指示测量结果的信息的示例可包括:(i)至少通过安装在草坪机230上的各种类型的传感器(包括图像采集装置)或者采集土地30等的图像的监测相机240得到的图像数据;(ii)指示入侵传感器252进行的感测的结果的信息;(iii)指示火灾传感器254进行的感测的结果的信息;等等。
在本实施例中,中继装置220中继在以下之间的通信:(i)在用户终端20和管理服务器210之中的至少一个与(ii)在草坪机230、监测相机240、入侵传感器252和火灾传感器254之中的至少一个。中继装置220可以是服务器、路由器或接入点。
在本实施例中,草坪机230具有自主行进功能。草坪机230可至少在土地30内部行进。草坪机230可执行多种作业。草坪机230可执行(i)安全作业以及(ii)除了安全作业之外的作业。草坪机230可具有用于执行除了安全作业之外的作业(有时可称为第二作业)的作业仪器。第二作业可以是与安全作业不同的任何作业,并且其类型不做特别限制。第二作业的示例可包括剪枝、草坪修剪、割草、浇水、施肥、清洁、运输等。
草坪机230可具有多种操作模式。操作模式指示有关草坪机230的作业的操作的细节。草坪机230可具有(i)有关安全作业的一种或多种操作模式以及(ii)有关除了安全作业之外的作业的一种或多种操作模式。有关安全作业的操作模式可以是第一操作模式的一个示例。有关除了安全作业之外的作业的操作模式可以是第二操作模式的一个示例。
在本实施例中,草坪机230监测土地30等。草坪机230可将通过监测土地30等得到的信息发送给中继装置220。通过监测土地30等得到的信息可以是通过采集土地30等的图像得到的图像的图像数据。上面提到的图像可以是静止图像或移动图像。草坪机230可将指示草坪机230的位置的位置信息发送给中继装置220。中继装置220可将从草坪机230接收的信息发送给管理服务器210。
在本实施例中,草坪机240监测土地30等。监测相机240采集土地30等的图像。监测相机240可将通过采集土地30等的图像得到的图像的图像数据发送给中继装置220。上面提到的图像可以是静止图像或移动图像。中继装置220可将从监测相机240接收的信息发送给管理服务器210。
在本实施例中,入侵传感器252感测可疑的人或可疑的物体对土地30或建筑310的入侵。如果已经感测到可疑的人或可疑的物体的入侵,则入侵传感器252可将指示可疑的人或可疑的物体已经入侵的信息发送给中继装置220。中继装置220可将从入侵传感器252接收的信息发送给管理服务器210。
在本实施例中,火灾传感器254感测在土地30或建筑310处的火灾的发生。如果已经感测到发生了火灾,则火灾传感器254可将指示已经发生火灾的信息发送给中继装置220。中继装置220可将从火灾传感器254接收的信息发送给管理服务器210。火灾可是灾难或事故的一个示例。
[安全系统200的各个部的具体配置]可通过硬件、软件、或者硬件和软件来实现安全系统200的各个部。安全系统200的各个部可以至少部分地通过单个服务器或者多个服务器来实现。安全系统200的各个部可以至少部分地实现在虚拟服务器或云系统上。安全系统200的各个部可以至少部分地通过个人计算机或移动终端来实现。移动终端的示例可以包括移动电话、智能手机、PDA、平板、笔记本计算机或膝上型计算机、可穿戴计算机等。安全系统200可以利用分布式账本技术或分布式网络(诸如区块链)来存储信息。
如果通过软件来实现构成安全系统200的至少一些组件,则通过软件实现的这些组件可以通过在具有通用配置的信息处理装置中启动指定了有关这些组件的操作的软件或程序来实现。上面提到的信息处理装置可以包括:(i)具有诸如CPU或GPU等处理器、ROM、RAM、通信接口等的数据处理装置;(ii)输入装置,诸如键盘、触摸面板、相机、麦克风、各种类型的传感器或GPS接收器;(iii)输出装置,诸如显示装置、扬声器或振动装置;以及(iv)存储装置(包括外部存储装置),诸如存储器或HDD。在上面提到的信息处理装置中,上面提到的数据处理装置或存储装置可以存储上面提到的软件或程序。上面提到的软件或程序在被处理器执行时使上面提到的信息处理装置执行该软件或程序所指定的操作。上面提到的软件或程序可以存储在非暂时性计算机可读记录介质中。
上面提到的软件或程序可以是用于控制草坪机230的控制程序。例如,上面提到的控制程序是用于使计算机执行检测草坪机230的土地30的变化的检测过程和根据在检测过程中检测到的土地30的变化的细节决定草坪机230的操作模式的操作模式决定过程的程序。上面提到的控制程序可以是用于使计算机执行基于在操作模式决定过程中决定的操作模式控制草坪机230的控制过程的程序。上面提到的计算机可以是安装在草坪机230上的计算机(例如,是草坪机230的处理器),也可以是经由通信网络控制草坪机230的计算机(例如,是管理服务器210的处理器)。
[管理服务器210的概述]图4示意性地示出了管理服务器210的内部配置的一个示例。在本实施例中,管理服务器210包括通信控制部410、异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450。在本实施例中,异常检测部420具有图像分析部422和通知部424。
通信控制部410可以是位置信息获取部或传感器信息获取部的一个示例。异常检测部420可以是检测部的一个示例。图像分析部422可以是行进体检测部或行进体判断部的一个示例。自行驶仪器控制部430可以是操作模式决定部的一个示例。信息存储部450可以是存储部的一个示例。
在本实施例中,通信控制部410控制与位于管理服务器210外部的仪器的通信。通信控制部410将从位于管理服务器210外部的仪器接收的信息传送至管理服务器210中的恰当的组件。通信控制部410将从管理服务器210中的组件接收的信息发送给位于管理服务器210外部的仪器。通信控制部410可以是与一个或多个通信系统兼容的通信接口。位于外部的仪器的示例可包括用户终端20、中继装置220、草坪机230、监测相机240、入侵传感器252、火灾传感器254等。
在一个实施例中,通信控制部410获取指示监测土地30等的一个或多个传感器仪器进行的测量的结果的信息。通信控制部410可获取其中指示测量位置的信息与指示在该测量位置处的测量结果的信息彼此相关联的信息。一个或多个传感器仪器可包括至少一个图像采集装置。例如,通信控制部410从监测土地30等的草坪机230、监测相机240、入侵传感器252和的火灾传感器254之中的各个仪器获取通过它们中的各个仪器得到的信息(有时可称为监测信息)。监测信息可以是传感器信息的一个示例。
在另一实施例中,通信控制部410获取指示监测装置的位置的位置信息。例如,通信控制部410获取指示草坪机230的当前位置的信息。通信控制部410可获取指示在监测相机240、入侵传感器252和火灾传感器254之中的至少一个的安装位置的信息。
在本实施例中,异常检测部420检测土地30等的变化。例如,异常检测部420从通信控制部410接收监测信息。异常检测部420可分析监测信息以检测土地30等的变化。土地30等的变化可以是土地30等的外观的变化或者土地30等的状态的变化。土地30等的状态的变化可以是土地30等的周围环境的变化。
[图像分析部422的概述]在本实施例中,图像分析部422从通信控制部410获取土地30等的图像。图像分析部422基于土地30等的图像检测土地30等的变化。图像分析部422将指示分析结果的分析信息发送给在通知部424、自行驶仪器控制部430和固定仪器控制部440之中的至少一个。
图像分析部422可利用诸如图案识别等图像识别技术来分析图像数据。上面提到的图像识别技术可以是已知的图像识别技术,也可以是将来新开发的图像识别技术。在上面提到的图像识别技术中,可利用机器学习技术或深度学习技术。例如,将用于图像识别过程的图案模型或学习模型存储在信息存储部450中。
在一个实施例中,图像分析部422检测在图像中采集的行进体(有时可称为图像中的行进体)。例如,图像分析部422利用通过提前执行的机器学习构建的学习模型来提取行进体的轮廓。在另一实施例中,图像分析部422判断图像中的行进体的属性。例如,图像分析部422利用通过提前执行的机器学习构建的学习模型来判断行进体的属性。
[在图像分析部422处的信息处理的一个示例]例如,图像分析部422从通信控制部410接收通过采集土地30等的图像的草坪机230或监测相机240得到的图像的图像数据。上面提到的图像可以是一系列静止图像或移动图像。图像分析部422分析上面提到的图像数据以检测图像中的一个或多个行进体。而且,图像分析部422针对图像中的各个行进体判断该行进体是否是可疑的人或可疑的物体。行进体是否是可疑的人或可疑的物体可以是行进体的属性的一个示例。(i)在采集土地30等的图像中检测到行进体以及(ii)该行进体是可疑的人或可疑的物体可以是土地30等的变化的一个示例。
例如,如果在采集土地30等的图像中检测到行进体,则图像分析部422生成指示已经检测到行进体的分析信息。而且,如果上面提到的行进体被判断为可疑的人或可疑的物体,则图像分析部422生成指示已经检测到可疑的人或可疑的物体的分析信息。图像分析部422将上面提到的分析信息发送给通知部424、自行驶仪器控制部430和固定仪器控制部440。
在图像分析部422的信息处理中,可利用已知的图像识别技术,也可利用将来新开发的图像识别技术。在图像识别过程中,可利用利用了机器学习的图像识别技术。在图像分析部422的信息处理中,可利用机器学习。机器学习可以是监督学习、无监督学习或强化学习。在学习过程中,可使用使用了神经网络技术、深度学习技术等的学习技术。例如,将通过提前执行的机器学习构建的学习模型存储在信息存储部450中。
图像分析部422可:(i)基于预定确定标准检测行进体或者(ii)利用通过机器学习得到的学习模型检测行进体。上面提到的确定标准可以是用于提取物体的轮廓的通用标准。上面提到的确定标准可以是其中一个或多个因素(有时可称为要考虑的因素)、有关要考虑的相应因素的条件、和是否存在行进体彼此相关联的信息。基于哪种确定标准来检测行进体可由用户或管理员来决定,也可通过机器学习来决定。有关上面提到的确定标准的阈值可由用户或管理员来决定,也可通过机器学习来决定。
在本实施例中,通知部424从图像分析部422获取分析信息。通知部424可以将分析信息发送给用户终端20。
[自行驶仪器控制部430的概述]在本实施例中,自行驶仪器控制部430控制具有自主行进功能的监测仪器。例如,自行驶仪器控制部430控制草坪机230。如果异常检测部420检测到土地30等的变化,则自行驶仪器控制部430可基于土地30等的变化的细节控制草坪机230。自行驶仪器控制部430可生成用于控制草坪机230的控制信息,并且将该控制信息发送给草坪机230。
[自行驶仪器控制部430处的信息处理的一个示例]例如,自行驶仪器控制部430从图像分析部422获取分析信息。例如,分析信息包括指示土地30等的变化的细节的信息。自行驶仪器控制部430基于土地30等的变化的细节决定草坪机230的操作模式。例如,自行驶仪器控制部430从草坪机230的多种操作模式中选择与土地30等的变化的细节对应的操作模式。自行驶仪器控制部430可基于土地30等的变化的细节决定(i)有关安全作业的操作模式以及(ii)有关除了安全作业之外的作业的操作模式。
在自行驶仪器控制部430的信息处理中,可利用机器学习。机器学习可以是监督学习、无监督学习或强化学习。在学习过程中,可使用使用了神经网络技术、深度学习技术等的学习技术。例如,将通过提前执行的机器学习构建的学习模型存储在信息存储部450中。
自行驶仪器控制部430可:(i)基于预定确定标准决定操作模式或者(ii)利用通过机器学习得到的学习模型决定操作模式。上面提到的确定标准可以是其中一个或多个因素(有时可称为要考虑的因素)、有关要考虑的相应因素的条件、和操作模式彼此相关联的信息。基于哪种确定标准来决定操作模式可由用户或管理员来决定,也可通过机器学习来决定。有关上面提到的确定标准的阈值可由用户或管理员来决定,也可通过机器学习来决定。
自行驶仪器控制部430可生成用于使草坪机230在上面提到的操作模式中操作的指令,并且将该指令发送给草坪机230。上面提到的指令可以是控制指令的一个示例。
[固定仪器控制部440的概述]在本实施例中,固定仪器控制部440控制不具有自主行进功能的监测仪器。例如,固定仪器控制部440控制监测相机240。固定仪器控制部440可控制监测相机240的图像采集条件。图像采集条件的示例可包括视角、平移-倾斜角度、变焦倍率等。例如,固定仪器控制部440可生成用于控制监测相机240的控制信息,并且将该控制信息发送给监测相机240。
[固定仪器控制部440处的信息处理的一个示例]如果异常检测部420检测到土地30等的变化,则固定仪器控制部440可基于土地30等的变化的细节控制监测相机240。例如,固定仪器控制部440从图像分析部422获取分析信息。分析信息包括:例如,作为指示土地30等的变化的细节的信息,至少(i)指示检测到行进体的位置的信息或者(ii)指示行进体是可疑的人或可疑的物体的信息。
在一个实施例中,固定仪器控制部440基于指示检测到行进体的位置的信息控制监测相机240,使得行进体被包括在监测相机240的视角中。固定仪器控制部440可控制监测相机240的平移-倾斜角度以调节监测相机240的图像采集方向,使得监测相机240追踪行进体。固定仪器控制部440可控制监测相机240以便提高放大率。在另一实施例中,如果行进体是可疑的人或可疑的物体,则固定仪器控制部440可控制监测相机240,使得从监测相机240的扬声器输出警报消息。在这种情况下,固定仪器控制部440可控制监测相机240以使监测相机240的发光装置发光。
在决定控制监测相机240的方法的过程中,可利用机器学习技术或深度学习技术。例如,将通过提前执行的机器学习构建的学习模型存储在信息存储部450中。固定仪器控制部440可按照上面提到的方式生成用于控制监测相机240的指令,并且将该指令发送给草坪机230。上面提到的指令可以是控制指令的一个示例。
在本实施例中,信息存储部450存储各种类型的信息。信息存储部450可存储管理服务器210从位于外部的仪器获取的信息。在一个实施例中,信息存储部450可存储在图像分析部422处的图像分析处理中要利用的信息。例如,信息存储部450存储用于图像分析部422的机器学习的学习数据。信息存储部450可存储通过上面提到的机器学习构建的学习模型。信息存储部450可存储指示图像分析部422进行的分析的结果的信息。
在另一实施例中,信息存储部450可存储在至少自行驶仪器控制部430或固定仪器控制部440处的决定过程中要利用的信息。例如,信息存储部450存储用于自行驶仪器控制部430或固定仪器控制部440的机器学习的学习数据。信息存储部450可存储通过上面提到的机器学习构建的学习模型。信息存储部450可存储指示自行驶仪器控制部430或固定仪器控制部440进行的判断的结果的信息。
在又一实施例中,信息存储部450存储有关草坪机230的作业计划的信息。该作业计划有时可根据土地30等的变化来更新。如果作业计划需要更新,则信息存储部450存储有关在更新之前的作业的信息。有关在更新之前的作业的信息的示例可包括指示在更新之前的作业计划的信息、指示在更新之前的作业计划的进展等。
在本实施例中,管理服务器210包括异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450。然而,安全系统200不限于本实施例。在另一实施例中,异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450之中的至少一个可以设置在中继装置220中。在又一实施例中,异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450之中的至少一个可设置在草坪机230中。自行驶仪器控制部430可设置在草坪机230中,并且异常检测部420和自行驶仪器控制部430可设置在草坪机230中。
图5示意性地示出了自行驶仪器控制部430的内部配置的一个示例。在本实施例中,以草坪机230包括草坪修剪装置并且草坪机230执行草坪修剪作业作为除了安全作业之外的作业的情况为例来解释自行驶仪器控制部430。草坪机230的作业不限于草坪修剪作业。草坪修剪装置可以是作业仪器的一个示例。
在本实施例中,自行驶仪器控制部430包括计划部510、模式决定部520、路线决定部530和指令生成部540。在本实施例中,模式决定部520具有安全级别决定部522、草坪修剪模式决定部524和安全模式决定部526。
计划部510可以是作业计划决定部的一个示例。模式决定部520可以是操作模式决定部的一个示例。安全级别决定部522可以是警报级别决定部的一个示例。草坪修剪模式决定部524可以是第二操作模式决定部的一个示例。安全模式决定部526可以是第一操作模式决定部的一个示例。路线决定部530可以是接近路线决定部的一个示例。
[计划部510的概述]在本实施例中,计划部510创建草坪机230的作业计划。计划部510可创建有关除了安全作业之外的作业的作业计划。例如,作业计划包括有关作业的细节的信息、作业的时间表、执行作业的路线等。
作业计划可包括有关以下之中的至少一个的信息:(i)草坪修剪装置的作业目标;(ii)草坪修剪装置执行作业的定时或顺序;(iii)分配给草坪修剪装置的操作的草坪机230或管理服务器210的资源的类型;(iv)分配给草坪修剪装置的操作的草坪机230或管理服务器210的资源的量或比率;以及(v)通过分配给草坪修剪装置的操作的草坪机230或管理服务器210的资源要执行的过程的细节。作业计划可包括有关以下之中的至少一个的信息:(vi)分配给有关草坪机230的安全作业的操作的草坪机230或管理服务器210的资源的类型;(vii)分配给有关草坪机230的安全作业的操作的草坪机230或管理服务器210的资源的量或比率;以及(viii)通过分配给有关草坪机230的安全作业的操作的草坪机230或管理服务器210的资源要执行的过程的细节。
在一个实施例中,计划部510基于(i)异常检测部420检测到的土地30等的变化的细节或者(ii)安全级别决定部522决定的安全级别来决定草坪机230的作业计划。计划部510可基于(i)异常检测部420检测到的土地30等的变化的细节和(ii)安全级别决定部522决定的安全级别来决定草坪机230的作业计划。
例如,如果草坪机230包括单个图像采集装置,则计划部510根据安全级别决定要将图像采集装置用在草坪修剪作业中还是用在监测作业中。同样,例如,如果草坪机230包括多个图像采集装置,则计划部510决定将与安全级别对应的数量的图像采集装置分配给监测作业,并且将剩下的图像采集装置分配给草坪修剪作业。图像采集装置可以是草坪机230的资源的一个示例。
在另一实施例中,如果安全级别决定部522决定的安全级别在草坪修剪装置正在作业时被改变,则计划部510决定是否需要更新作业计划。如果草坪机230决定要更新作业计划,则其可将有关在更新之前的作业的信息存储在信息存储部450中。
[计划部510处的信息处理的一个示例]例如,在草坪机230开始草坪修剪作业之前,计划部510通过考虑先前作业的作业历史、草坪草的生长状态等决定本次要执行的作业的作业计划。此时,计划部510可基于安全级别决定部522决定的安全级别来决定作业计划。例如,作业计划包括有关作为本次要执行的作业的目标的区域的信息、草坪机230的路线、在路线上各个位置处的草坪修剪作业的作业强度等。
接下来,草坪机230根据上面提到的作业计划执行草坪修剪工作。例如,如果可疑的人在草坪机230正在执行草坪修剪作业时入侵到土地30中,则安全级别决定部522决定改变安全级别。如果安全级别被改变,则计划部510确定是否有必要更新作业计划。如果计划部510确定有必要更新作业计划,则其基于在改变之后的安全级别来决定新的作业计划。
在本实施例中,模式决定部520决定草坪机230的操作模式。模式决定部520基于土地30等的变化的细节来决定草坪机230的操作模式。例如,模式决定部520从草坪机230的多种操作模式中决定与土地30等的变化的细节对应的操作模式。模式决定部520可通过决定与安全级别对应的操作模式来决定与土地30等的变化的细节对应的操作模式。
在本实施例中,安全级别决定部522决定土地30等的安全级别。安全级别决定部522将指示决定的安全级别的信息发送给计划部510、草坪修剪模式决定部524和安全模式决定部526之中的至少一个。例如,安全级别指示对土地30等的威胁级别。安全级别可以是(i)通过用连续的数值对上面提到的威胁级别进行评估得到的指数或者(ii)通过分多个步骤对威胁级别进行逐步评估得到的指数。安全级别可以是警报级别的一个示例。
例如,安全级别决定部522从图像分析部422获取分析信息。例如,分析信息包括指示土地30等的变化的细节的信息。安全级别决定部522基于土地30等的变化的细节来决定土地30等的安全级别。安全级别决定部522将指示决定的安全级别的信息例如发送给计划部510、草坪修剪模式决定部524和安全模式决定部526。
在本实施例中,草坪修剪模式决定部524决定有关草坪修剪作业的操作模式。操作模式可以是指示操作的细节的信息。例如,草坪修剪模式决定部524从安全级别决定部522获取指示安全级别的信息。根据该安全级别,草坪修剪模式决定部524决定有关草坪修剪作业的操作模式。指示有关草坪修剪作业的操作模式的信息可以被发送给指令生成部540。
在本实施例中,安全模式决定部526决定有关草坪机230的安全作业的操作模式。例如,安全模式决定部526从安全级别决定部522获取指示安全级别的信息。根据该安全级别,安全模式决定部526决定有关安全作业的操作模式。
安全模式决定部526可将指示有关安全作业的操作模式的信息发送给指令生成部540。如果安全模式决定部526决定的操作模式规定的操作包括接近可疑的人或可疑的物体的操作,则安全模式决定部526可将(i)指示有关安全作业的操作模式的信息或者(ii)指示要使草坪机230接近该可疑的人或可疑的物体的信息发送给路线决定部530。
[路线决定部530的概述]在本实施例中,路线决定部530决定供草坪机230接近在土地30等周围存在的可疑的人或可疑的物体或已经入侵到土地30等中的可疑的人或可疑的物体的路线(有时可称为接近路线)。例如,如果异常检测部420在土地30等内部或在土地30等周围检测到有可能是可疑的人或可疑的物体的行进体,则路线决定部530决定接近该行进体的路线。路线决定部530可基于(i)草坪机230的位置、(ii)作业计划以及(iii)草坪修剪装置的作业历史之中的至少一个来决定接近路线。路线决定部530可将指示决定的接近路线的信息发送给指令生成部540。
[路线决定部530处的信息处理的一个示例]例如,如果异常检测部420在土地30内部或在土地30等周围检测到有可能是可疑的人或可疑的物体的行进体,则异常检测部420将包括指示已经检测到可疑的人或可疑的物体的信息的分析信息发送给自行驶仪器控制部430。例如,分析信息包括指示该可疑的人或可疑的物体的位置的位置信息。因此,路线决定部530获取指示该可疑的人或可疑的物体的位置的位置信息。而且,路线决定部530从通信控制部410获取指示草坪机230的当前位置的位置信息。
接下来,路线决定部530基于(i)草坪机230的当前位置、(ii)作业计划以及(iii)草坪修剪装置的作业历史之中的至少一个来决定接近路线。例如,如果对土地30等的威胁级别较低,则路线决定部530通过考虑草坪机230的当前位置、作业计划和作业历史来决定接近路线,使得草坪机230穿过在作业区域中的草坪修剪作业尚未完成的区域。另一方面,如果对土地30等的威胁级别较高,则路线决定部530决定接近路线使得草坪机230穿过从草坪机230的当前位置到可疑的人或可疑的物体的最短路线。路线决定部530可决定接近路线使得草坪机230到达可疑的人或可疑的物体所需的时间最少。
在本实施例中,指令生成部540生成各种类型的指令。指令生成部540可生成控制用户终端20的指令。指令生成部540可生成控制草坪机230的指令。指令生成部540可基于模式决定部520决定的操作模式生成控制草坪机230的指令。指令生成部540可生成使草坪机230基于路线决定部530决定的接近路线行进的指令。指令生成部540可生成控制监测相机240、入侵传感器252和火灾传感器254之中的至少一个的指令。
[草坪机230的概述]使用图6和图7来解释草坪机230的概述。图6示意性地示出了草坪机230的内部配置的一个示例。图7示意性地示出了控制单元680的内部配置的一个示例。如图6所示,在本实施例中,草坪机230包括外壳602。在本实施例中,草坪机230包括位于外壳602下的一对前轮612和一对后轮614。草坪机230可包括分别驱动这对后轮614的一对行驶用马达616。
在本实施例中,草坪机230包括作业单元620。作业单元620例如具有刀片盘622、切断器刀片624、作业用马达626和轴628。草坪机230可包括调节作业单元620的位置的位置调节部630。作业单元620可以是作业仪器的一个示例。刀片盘622和切断器刀片624可以是用于切断作业目标的转子的一个示例。
刀片盘622经由轴628与作业用马达626联接。切断器刀片624可以是用于切断草坪草的切断刀片。切断器刀片624附接至刀片盘622并且与刀片盘622一起旋转。作业用马达626使刀片盘622旋转。
在本实施例中,在外壳602内部或者在外壳602上方,草坪机230包括电池单元640、用户界面650、图像采集单元660、传感器单元670、控制单元680和喷射部690。图像采集单元660可以是图像采集部或图像获取部的一个示例。控制单元680可以是控制装置的一个示例。喷射部690可以是威慑部的一个示例。
在本实施例中,电池单元640向草坪机230的各个部供电。在本实施例中,用户界面650接收用户输入。用户界面650向用户输出信息。用户界面650可向可疑的人输出警报消息。用户界面650的示例可包括键盘、指向装置、麦克风、触摸面板、显示器和扬声器等。
在本实施例中,图像采集单元660采集在草坪机230周围的空间的图像。图像采集单元660可采集土地30等的图像。图像采集单元660可采集可疑的人或可疑的物体的图像。图像采集单元660可采集作为草坪机230的作业目标的草坪草的图像。图像采集单元660可采集被草坪机230切断的草坪草的图像。图像采集单元660可获取物体的静止图像或获取物体的移动图像。草坪机230可包括多个图像采集单元660。单个图像采集单元660可具有多个图像传感器。图像采集部660可以是角度为360度的相机。
在本实施例中,传感器单元670包括各种类型的传感器。传感器单元670将各种类型的传感器的输出发送给控制单元680。传感器的示例可包括GPS信号接收器、信标接收器、无线电场强度测量机、加速度传感器、角速度传感器、轮速度传感器、接触传感器、磁性传感器、温度传感器、湿度传感器、土壤水分传感器等。
在本实施例中,控制单元680控制草坪机230的操作。根据一个实施例,控制单元680控制这对行驶用马达616以控制草坪机230的行进。根据另一实施例,控制单元680控制作业用马达626以控制草坪机230的草坪修剪作业。
在一个实施例中,控制单元680可基于来自管理服务器210的控制信息控制草坪机230。例如,控制单元680根据管理服务器210的指令生成部540生成的指令控制草坪机230。在另一实施例中,控制单元680可在管理服务器210处执行至少部分信息处理。控制单元680可基于上面提到的信息处理的结果控制草坪机230。
在本实施例中,喷射部690喷出液体或气体。喷射部690可喷出用于犯罪预防的液体或气体。喷射部690可将用于犯罪预防的液体或气体喷在可疑的人或可疑的物体上。用于犯罪预防的液体可包括荧光涂料、粘合剂和有臭味的组分之中的至少一种。用于犯罪预防的气体可包括催泪的组分、催眠的组分和有臭味的组分之中的至少一种。因此,可以威慑可疑的人或可疑的物体。威慑部的其它示例可包括固体发射装置、高电压生成装置、巨响生成装置等。从固体发射装置发射出的固体的示例可包括橡胶子弹、肥料、维修要用的部件(例如,备用螺丝、备用刀片等)、刀片等。
如图7所示,在本实施例中,控制单元680包括通信控制部710、行驶控制部720、作业单元控制部730、输入-输出控制部740和设置信息存储部750。通信控制部710可以是通知部或图像获取部的一个示例。行驶控制部720可以是行进控制部的一个示例。作业单元控制部730可以是作业控制部的一个示例。
在本实施例中,通信控制部710控制与位于草坪机230外部的仪器的通信。通信控制部710可以是与一个或多个通信系统兼容的通信接口。位于外部的仪器的示例可包括用户终端20、管理服务器210、中继装置220、监测相机240、入侵传感器252、火灾传感器254等。若必要,通信控制部710可从监测相机240获取监测相机240采集的图像的图像数据。若必要,通信控制部710可获取指示来自入侵传感器252或火灾传感器254的感测结果的信息。
在本实施例中,行驶控制部720控制行驶用马达616以控制草坪机230的行进。行驶控制部720可基于模式决定部520决定的操作模式控制行驶用马达616。行驶控制部720可基于路线决定部530决定的接近路线控制行驶用马达616。行驶控制部720控制草坪机230的自主行驶。例如,行驶控制部720控制草坪机230的行进速度、行进方向和行进路线之中的至少一个。
在本实施例中,作业单元控制部730控制作业单元620。作业单元控制部730可基于模式决定部520决定的操作模式控制作业单元620。作业单元控制部730可控制作业单元620的作业类型、作业强度和作业进度之中的至少一个。例如,作业单元控制部730控制作业用马达626以控制作业单元620的作业强度。作业单元控制部730可控制位置调节部630以控制作业单元620的作业强度。
在本实施例中,输入-输出控制部740接收来自用户界面650、图像采集单元660和传感器单元670中的至少一个的输入。输入-输出控制部740将信息输出给用户界面650。输入-输出控制部740可控制用户界面650、图像采集单元660和传感器单元670之中的至少一个。例如,输入-输出控制部740通过调节仪器的设置来控制用户界面650、图像采集单元660和传感器单元670之中的至少一个仪器。
在本实施例中,输入-输出控制部740可基于模式决定部520决定的操作模式控制用户界面650、图像采集单元660和传感器单元670之中的至少一个。例如,输入-输出控制部740基于模式决定部520决定的操作模式从用户界面650向可疑的人输出警报消息。输入-输出控制部740可基于模式决定部520决定的操作模式决定图像采集单元660的对象。
在本实施例中,设置信息存储部750存储控制草坪机230所必要的各种类型的设置信息。例如,设置信息存储部750存储指示在土地30等的安全级别与草坪机230的操作模式之间的对应关系的信息。设置信息存储部750可存储指示上面提到的针对多种安全级别之中的每个安全级别的对应关系的信息。设置信息存储部750可存储指示在草坪机230的操作模式与草坪机230的资源之间的对应关系的信息。设置信息存储部750可存储指示上面提到的针对多种操作模式之中的每个操作模式的对应关系的信息。
图8示意性地示出了数据表800的一个示例。数据表800可以是指示在土地30等的安全级别与草坪机230的操作模式之间的对应关系的信息的一个示例。数据表800可以是存储在设置信息存储部750中的设置信息的一个示例。在本实施例中,数据表800将安全级别802、草坪修剪作业的操作模式804、安全作业的操作模式806彼此相关联地存储。
在数据表800中,高速模式是一种执行操作以相较于标准操作模式减少作业时间的操作模式。省电模式是一种执行操作以相较于标准操作模式减少能耗的操作模式。
在数据表800中,运动图像追踪模式是一种对图像采集单元660采集的运动图像进行分析以追踪可疑的人或可疑的物体的操作模式。在运动图像追踪模式中,草坪机230根据初始作业计划行进。近距离监测模式是一种对可疑的人或可疑的物体执行近距离监测的操作模式。在近距离监测模式中,若必要,草坪机230更新作业计划,并且接近可疑的人或可疑的物体。
在数据表800中,追踪/警报模式是一种从物理上对可疑的人或可疑的物体执行追踪的操作模式。在追踪/警报模式中,若必要,草坪机230向可疑的人或可疑的物体输出警报消息。威慑模式是一种在追踪可疑的人或可疑的物体之后对该可疑的人或可疑的物体进行威慑的操作模式。例如,草坪机230可将用于犯罪预防的液体或气体喷在可疑的人或可疑的物体上。
图9示意性地示出了数据表900的一个示例。数据表900可以是指示在草坪机230的操作模式与草坪机230的资源之间的对应关系的信息的一个示例。在本实施例中,数据表900指示在草坪修剪作业的操作模式与草坪机230的资源之间的对应关系。数据表900可以是存储在设置信息存储部750中的设置信息的一个示例。在本实施例中,数据表900将草坪修剪作业的操作模式902、行驶用马达616的控制方法904、以及作业单元620的控制方法906彼此相关联地存储。数据表900可将草坪修剪作业的操作模式902与图像采集单元660的控制方法彼此相关联地存储。行驶用马达616、作业单元620和图像采集单元660可以是草坪机230的资源的一个示例。
在数据表900中,质量优先模式是一种利用图像采集单元660观察在草坪修剪之后的草坪草的状态并且基于草坪草的状态来控制行驶用马达616和作业单元620的操作模式。因此,能将草坪草修剪作业的作业质量维持在高水平。
图10示意性地示出了控制单元680的内部配置的另一示例。根据使用图7解释的实施例,管理服务器210具有异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450,并且在管理服务器210处执行有关草坪机230的控制的各种类型的操作。在图7的实施例中,控制单元680基于来自管理服务器210的控制信号控制草坪机230。
使用图10解释的实施例与图7的实施例的不同之处在于异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450设置在控制单元680中。在本实施例中,行驶控制部720和作业单元控制部730基于设置在控制单元680中的自行驶仪器控制部430生成的指令来控制行驶用马达616、作业用马达626和位置调节部630之中的至少一个。在其它方面中,其可具有与图7的实施例相似的配置。
在所解释的本实施例中,控制单元680具有异常检测部420、自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450。然而,控制单元680不限于本实施例。在另一实施例中,控制单元680可以不具有自行驶仪器控制部430、固定仪器控制部440和信息存储部450之中的至少一个。例如,控制单元680可以不具有信息存储部450。在又一实施例中,控制单元680可具有在自行驶仪器控制部430中包括的多种配置之中的一些配置。
虽然已经描述了本发明的实施例,但本发明的技术范围不限于上面描述的实施例。对本领域的技术人员而言明显的是可以对上面描述的实施例添加各种更改和改进。而且,参照特定实施例解释的事项可应用于其它实施例,除非这种应用会引起技术上的冲突。从权利要求书的范围还明显的是,添加了这种更改或改进的实施例可以包括在本发明的技术范围内。
可以按照任何顺序执行在权利要求书、实施例或图中示出的设备、系统、程序和方法所执行的操作、规程、步骤、以及各个过程的阶段,只要该顺序未由“…之前”、“在…前”等指示并且只要在后一个过程中不使用来自前一个过程的输出即可。即使在权利要求书、实施例或图中使用诸如“第一”、“接下来”等短语描述了过程流,其并不一定表示必须以该顺序执行该过程。
[参考符号的解释]
10:通信网络;20:用户终端;30土地;100:控制装置;102:检测部;104:操作模式决定部;110:监测装置;112:自主行进部;114:图像采集部;116:作业仪器;120:监测目标;200:安全系统;210:管理服务器;220:中继装置;230:草坪机;240:监测相机;252:入侵传感器;254:火灾传感器;310:建筑;320:草坪;410:通信控制部;420:异常检测部;422:图像分析部;424:通知部;430:自行驶仪器控制部;440:固定仪器控制部;450:信息存储部;510:计划部;520:草坪修剪模式决定部;522:安全级别决定部;524:模式决定部;526:安全模式决定部;530:路线决定部;540:指令生成部;602:外壳;612:前轮;614:后轮;616:行驶用马达;620:作业单元;622:刀片盘;624:切断器刀片626:作业用马达;628:轴;630:位置调节部;640:电池单元;650:用户终界面;660:图像采集单元;670:传感器单元;680:控制单元;690:喷射部;710:通信控制部;720:行驶控制部;730:作业单元控制部;740:输入-输出控制部;750:设置信息存储部;800:数据表;802:安全级别;804:操作模式;806:操作模式;900:数据表;902:操作模式;904:控制方法;906:控制方法。
Claims (12)
1.一种控制具有自主行进功能的监测装置的控制装置,所述控制装置包括:
检测部,所述检测部检测所述监测装置的监测目标的变化;以及
操作模式决定部,所述操作模式决定部根据所述检测部检测到的所述监测目标的所述变化的细节决定所述监测装置的操作模式,其中
所述监测装置具有用于执行第二作业的作业仪器,所述第二作业与第一作业不同,所述第一作业选择自由针对所述监测目标的监测作业、安全作业和防护作业组成的组,
所述操作模式决定部具有:
警报级别决定部,所述警报级别决定部根据所述检测部检测到的所述监测目标的所述变化的所述细节决定警报级别,所述警报级别指示对所述监测目标的威胁级别;
第二操作模式决定部,所述第二操作模式决定部根据所述警报级别决定部决定的所述警报级别决定第二操作模式,所述第二操作模式指示有关所述第二作业的操作的细节;以及
作业计划决定部,所述作业计划决定部根据(i)所述检测部检测到的所述监测目标的所述变化的所述细节或者(ii)所述警报级别决定部决定的所述警报级别决定所述作业仪器的作业计划;
所述作业计划包括有关以下之中的至少一个的信息:
(i)所述作业仪器的作业目标;
(ii)所述作业仪器执行作业的定时或顺序;
(iii)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的类型;
(iv)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的量或比率;
(v)通过分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或所述控制装置的资源执行的过程的细节;
(vi)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的类型;
(vii)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源的量或比率;以及
(viii)通过分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或所述控制装置的资源执行的过程的细节。
2.根据权利要求1所述的控制装置,其中,所述操作模式决定部具有第一操作模式决定部,所述第一操作模式决定部根据所述警报级别决定部决定的所述警报级别决定第一操作模式,所述第一操作模式指示有关在所述监测装置的监测作业、安全作业和防护作业之中的至少一种作业的操作的细节。
3.根据权利要求1所述的控制装置,其中,如果所述警报级别决定部决定的所述警报级别在所述作业仪器正在作业时被改变,则所述作业计划决定部决定是否需要更新所述作业计划。
4.根据权利要求3所述的控制装置,还包括存储部,如果所述作业计划决定部决定要更新所述作业计划,则所述存储部存储有关在更新之前的作业的信息。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的控制装置,其中:
所述监测目标是具有预定地理范围的监测区域,
所述监测装置至少在所述监测区域中行进,并且
所述控制装置还包括:
位置信息获取部,所述位置信息获取部获取指示所述监测装置的位置的位置信息;以及
接近路线决定部,如果所述检测部已经检测到行进体在所述监测区域中或者在所述监测区域周围,则所述接近路线决定部基于(i)所述位置信息获取部获取的所述监测装置的所述位置和(ii)所述作业计划决定接近所述行进体的路线,所述行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。
6.根据权利要求5所述的控制装置,其中,所述接近路线决定部基于(i)所述位置信息获取部获取的所述监测装置的所述位置和(ii)所述作业仪器的作业历史决定接近所述行进体的路线。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的控制装置,其中:
所述监测目标是具有预定地理范围的监测区域,
所述监测装置至少在所述监测区域中行进,并且
所述控制装置还包括:
位置信息获取部,所述位置信息获取部获取指示所述监测装置的位置的位置信息;以及
接近路线决定部,如果所述检测部已经检测到行进体在所述监测区域中或者在所述监测区域周围,则所述接近路线决定部基于(i)所述位置信息获取部获取的所述位置信息和(ii)所述作业仪器的作业历史决定接近所述行进体的路线,所述行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的控制装置,其中:
所述监测目标是具有预定地理范围的监测区域,
所述监测装置至少在所述监测区域中行进,并且
所述控制装置还包括:
位置信息获取部,所述位置信息获取部获取指示所述监测装置的位置的位置信息;以及
接近路线决定部,如果所述检测部已经检测到行进体在所述监测区域中或者在所述监测区域周围,则所述接近路线决定部基于所述位置信息获取部获取的所述监测装置的所述位置决定接近所述行进体的路线,所述行进体有可能是可疑的人或可疑的物体。
9.根据权利要求5所述的控制装置,还包括传感器信息获取部,所述传感器信息获取部获取传感器信息,所述传感器信息指示监测所述监测目标的传感器进行的测量的结果,其中
所述检测部具有:
行进体检测部,所述行进体检测部基于所述传感器信息获取部获取的所述传感器信息检测所述行进体;以及
行进体判断部,所述行进体判断部判断所述行进体检测部检测到的所述行进体是否是可疑的人或可疑的物体。
10.一种监测装置,包括:
根据权利要求1至9中任一项所述的控制装置;以及
图像采集部,所述图像采集部采集所述监测目标的图像,其中
所述检测部基于所述图像采集部采集的所述图像检测所述监测目标的变化。
11.一种计算机可读记录介质,其中记录有用于控制具有自主行进功能的监测装置的控制程序,其中所述控制程序使计算机执行:
检测所述监测装置的监测目标的变化的检测过程;
根据在所述检测过程中检测到的所述监测目标的所述变化的细节决定所述监测装置的操作模式的操作模式决定过程;
基于在操作模式决定过程中决定的所述操作模式控制所述监测装置的控制过程;以及
根据(i)所述检测过程检测到的所述监测目标的所述变化的所述细节或者(ii)警报级别决定过程决定的警报级别决定作业仪器的作业计划的作业计划决定过程;
所述作业计划包括有关以下之中的至少一个的信息:
(i)所述 作业仪器的作业目标;
(ii)所述作业仪器执行作业的定时或顺序;
(iii)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或控制装置的资源的类型;
(iv)分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或控制装置的资源的量或比率;
(v)通过分配给所述作业仪器的操作的所述监测装置或控制装置的资源执行的过程的细节;
(vi)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或控制装置的资源的类型;
(vii)分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或控制装置的资源的量或比率;以及
(viii)通过分配给所述监测装置的监测、安全和防护之中的至少一种操作的所述监测装置或控制装置的资源执行的过程的细节。
12.根据权利要求11所述计算机可读记录介质,其中
所述监测装置还具有处理器,并且
所述计算机是所述监测装置的处理器。
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Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6635910B2 (ja) * | 2016-12-28 | 2020-01-29 | 本田技研工業株式会社 | 情報処理装置、給水システム、情報処理システム及びプログラム |
JP6916579B2 (ja) * | 2017-04-27 | 2021-08-11 | アマノ株式会社 | 自律走行作業装置 |
US11543829B2 (en) * | 2018-06-21 | 2023-01-03 | Kubota Corporation | Work vehicle and base station |
WO2020136811A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | 本田技研工業株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
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US20220167552A1 (en) * | 2019-03-25 | 2022-06-02 | The Toro Company | Autonomous working machine with computer vision-based monitoring and security system |
JP7283665B2 (ja) * | 2019-12-19 | 2023-05-30 | 株式会社豊田自動織機 | 自己位置推定装置、移動体、自己位置推定方法、及び自己位置推定プログラム |
WO2021124556A1 (ja) | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 本田技研工業株式会社 | 作業機および処理装置 |
JP2021120837A (ja) * | 2020-01-31 | 2021-08-19 | ソニーグループ株式会社 | 自律移動装置、自律移動制御方法、並びにプログラム |
JP2022076339A (ja) | 2020-11-09 | 2022-05-19 | 本田技研工業株式会社 | 作業機および情報管理装置 |
JP2022076340A (ja) | 2020-11-09 | 2022-05-19 | 本田技研工業株式会社 | 作業機および情報管理装置 |
WO2022190380A1 (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-15 | 本田技研工業株式会社 | ガーデニング管理システム、及びガーデニング管理装置 |
KR102520934B1 (ko) * | 2021-11-11 | 2023-04-11 | 한국항공우주연구원 | 피치마크 보수 로봇 제어 시스템 및 방법 |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005296510A (ja) * | 2004-04-15 | 2005-10-27 | Funai Electric Co Ltd | 監視カメラを備えた自走式掃除機 |
JP2006134218A (ja) * | 2004-11-09 | 2006-05-25 | Funai Electric Co Ltd | 侵入者撃退機能付き掃除ロボット |
JP2007133625A (ja) * | 2005-11-10 | 2007-05-31 | Hitachi Ltd | 情報処理装置及び情報処理システム |
US20090175535A1 (en) * | 2008-01-09 | 2009-07-09 | Lockheed Martin Corporation | Improved processing of multi-color images for detection and classification |
JP2009303462A (ja) * | 2008-06-17 | 2009-12-24 | Mitsubishi Electric Corp | 監視制御システム |
JP5674566B2 (ja) * | 2010-06-28 | 2015-02-25 | ナイキ イノベイト セー. フェー. | 運動活動のモニタリングおよび追跡の方法 |
WO2012044220A1 (en) * | 2010-10-01 | 2012-04-05 | Husqvarna Ab | Method and system for guiding a robotic garden tool |
GB2487529A (en) * | 2011-01-19 | 2012-08-01 | Automotive Robotic Industry Ltd | Security system for controlling a plurality of unmanned ground vehicles |
KR101448248B1 (ko) * | 2011-08-03 | 2014-10-07 | 엘지전자 주식회사 | 잔디 깎기용 이동로봇 및 이의 제어방법 |
JP2013169225A (ja) | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Sharp Corp | 自走式掃除機 |
JP2013169221A (ja) | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Sharp Corp | 自走式掃除機 |
JP2013223531A (ja) | 2012-04-19 | 2013-10-31 | Sharp Corp | 自走式空気清浄機 |
CN103985110B (zh) * | 2013-02-08 | 2017-02-08 | 孙烨 | 数字图像中伪影或非均匀亮度的定位及显示方法 |
EP2884364B1 (en) * | 2013-12-12 | 2018-09-26 | Hexagon Technology Center GmbH | Autonomous gardening vehicle with camera |
CN104782314A (zh) * | 2014-01-21 | 2015-07-22 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 割草机 |
CN108196553A (zh) * | 2014-01-21 | 2018-06-22 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备 |
WO2016097897A1 (en) * | 2014-12-18 | 2016-06-23 | Husqvarna Ab | Robotic patrol vehicle |
JP2016139343A (ja) * | 2015-01-28 | 2016-08-04 | シャープ株式会社 | 防犯システム |
JP6660093B2 (ja) * | 2015-03-27 | 2020-03-04 | 東芝ライフスタイル株式会社 | 電気掃除機、その情報表示方法、および電気掃除システム |
JP6129231B2 (ja) | 2015-03-27 | 2017-05-17 | 本田技研工業株式会社 | 芝刈機 |
DE102015107598A1 (de) * | 2015-05-13 | 2016-11-17 | Vorwerk & Co. Interholding Gmbh | Verfahren zum Betrieb eines selbsttätig verfahrbaren Reinigungsgerätes |
US10034421B2 (en) * | 2015-07-24 | 2018-07-31 | Irobot Corporation | Controlling robotic lawnmowers |
CN106139564B (zh) * | 2016-08-01 | 2018-11-13 | 纳恩博(北京)科技有限公司 | 图像处理方法和装置 |
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