CN113219961A - 自走式移动体、判断程序和判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自走式移动体、用于判断自走式移动体的移动状况的判断程序和判断方法。作为自走式移动体的一个例子的自主行走型吸尘器具备：驱动部，为了使该自主行走型吸尘器移动而将该驱动部驱动；传感器，其用于检测周围状况；以及控制部，其根据由传感器检测到的周围状况来对驱动部进行驱动。控制部包含行走异常判断部(73)，该行走异常判断部(73)对在移动过程中的两个以上不同的时刻由传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断由驱动部实现的移动状况。由此，能够提升用于判断自走式移动体的移动状况的技术。

Description

自走式移动体、判断程序和判断方法

技术领域

本发明涉及自走式移动体、用于判断自走式移动体的移动状况的判断程序和判断方法。

背景技术

以往，对自主行走型吸尘器的打滑进行检测的技术例如被日本特开2017－213009号公报(以下记为“专利文献1”)公开。专利文献1记载的自主行走型吸尘器对轮的转速和脚轮的转速进行检测。并且，在检测到的它们的转速不一致的情况下，对轮或脚轮因台阶等而打滑的情况进行检测。

发明内容

发明要解决的问题

因此，对于自主行走型吸尘器，为了降低制造成本，期望不需要用于检测轮、脚轮的转速的传感器等追加的结构并且能准确地判断自主行走型吸尘器的打滑等异常的技术。

用于解决问题的方案

本发明提供能够提升用于判断自走式移动体的移动状况的技术的自走式移动体、判断程序和判断方法。

本发明的一技术方案的自走式移动体具备：驱动部，为了使该自走式移动体移动而将该驱动部驱动；传感器，其用于检测周围状况；以及控制部，其根据由传感器检测到的周围状况来对驱动部进行驱动。控制部包含判断部，该判断部对在移动过程中的两个以上不同的时刻由传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断由驱动部实现的移动状况。

本发明的另一技术方案是判断程序。在判断程序中使计算机作为判断部发挥功能，该判断部对在自走式移动体的移动过程中的两个以上不同的时刻由自走式移动体所具备的传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断自走式移动体的移动状况。

本发明的又一技术方案是判断方法。在判断方法中使计算机执行如下步骤：根据由自走式移动体所具备的用于检测周围状况的传感器检测到的周围状况，对为了使自动式移动体移动而进行驱动的驱动部进行驱动的步骤；以及对在自走式移动体的移动过程中的两个以上不同的时刻由传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断自走式移动体的移动状况的步骤。

发明的效果

此外，以上的结构要素的任意组合以及将本发明的表达在方法、装置、系统、记录介质、计算机程序等之间进行转换而得到的内容作为本发明的技术方案也是有效的。

根据本发明，能够提供能提升用于判断自走式移动体的移动状况的技术的自走式移动体、判断程序和判断方法。

附图说明

图1是本实施例的自主行走型吸尘器的立体图。

图2是本实施例的自主行走型吸尘器的俯视图。

图3是本实施例的自主行走型吸尘器的左视图。

图4是本实施例的自主行走型吸尘器的主视图。

图5是本实施例的自主行走型吸尘器的仰视图。

图6是本实施例的自主行走型吸尘器的框图。

图7是地图制作部的功能框图。

图8A是概略地表示实施方式1的充电座的图。

图8B是概略地表示实施方式1的充电座的图。

图8C是概略地表示实施方式1的充电座的图。

图9A是用于说明实施方式1的充电座的反射面的形状的图。

图9B是用于说明实施方式1的充电座的反射面的形状的图。

图10A是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图10B是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图10C是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图10D是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图10E是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图10F是表示实施方式1的充电座的反射面的其他例子的图。

图11是表示实施方式2的自主行走型吸尘器的控制部的结构的图。

图12是表示实施方式2的自主行走型吸尘器的行走状况的异常的判断方法的步骤的流程图。

图13A是用于说明实施方式3的自主行走型吸尘器所具备的LiDAR(激光雷达)的角度分辨率的图。

图13B是用于说明实施方式3的自主行走型吸尘器所具备的LiDAR的角度分辨率的图。

图14是表示实施方式3的自主行走型吸尘器所具备的LiDAR的扫描频率与角度分辨率以及位置分辨率之间的关系的图。

图15是表示实施方式3的自主行走型吸尘器的控制部的结构的图。

图16是表示实施方式3的LiDAR的分辨率的控制方法的步骤的流程图。

具体实施方式

在以下的实施方式中，作为自走式移动体的一个例子，说明自主行走型吸尘器。

首先，基于实施例说明自走式吸尘器的整体结构和动作，之后，作为实施方式1，说明作为用于对自主行走型吸尘器进行保持的保持装置的一个例子的充电座。然后，作为实施方式2，说明用于对自主行走型吸尘器在移动过程中是否发生了打滑等异常进行判断的技术。并且，作为实施方式3，说明将用于检测自主行走型吸尘器的周围状况的传感器的分辨率控制为可变的技术。

(自主行走型吸尘器的结构)

以下，参照图1～图5来说明本发明的自主行走型吸尘器的实施例。

图1是本实施例的自主行走型吸尘器的立体图。图2是本实施例的自主行走型吸尘器的俯视图。图3是本实施例的自主行走型吸尘器的左视图。图4是本实施例的自主行走型吸尘器的主视图。图5是本实施例的自主行走型吸尘器的仰视图。此外，在图1～图5中分别用箭头来表示自主行走型吸尘器的前侧、后侧、左侧、右侧。

首先，如图1所示，自主行走型吸尘器具备：壳体1，其具有上主体2和下主体3；缓冲器4，其配置于壳体1的前方；罩5；以及LiDAR 6等。缓冲器4具备配置于其内侧的1个或多个碰撞检测用的开关(未图示)。当缓冲器4与障碍物碰撞时，缓冲器4朝向壳体1内侧移动，从而使开关接通。由此，自主行走型吸尘器检测到与障碍物碰撞。

罩5配置于壳体1的上表面且是缓冲器4的后方。在罩5的内部配置有集尘容器(未图示)。并且，当使用者按下罩5时，罩5的前方或后方脱离。由此，能够从壳体1取出集尘容器。

LiDAR 6(Light Detection and Ranging：激光雷达)具有发光部和受光部并且配置于罩5的后方。在LiDAR 6中使发光部和受光部以LiDAR 6的中心为轴线进行旋转。由此，LiDAR 6对在壳体1的周围存在的障碍物等进行检测。此外，还能够通过使用LiDAR 6来制作房间等的地图。

另外，如图2所示，在从上方观察时，缓冲器4形成为大致日文片假名コ字形(包含日文片假名コ字形)的形状并且配置于壳体1的前方。上主体2配置于壳体1的后方。罩5配置在缓冲器4与上主体2之间。LiDAR 6配置于罩5的后方。

缓冲器4被配置于其内部的弹簧(未图示)向壳体1的前方施力。因此，在缓冲器4与上主体2之间形成有间隙。在间隙的作用下，当缓冲器4与障碍物碰撞时，能够克服弹簧的施力而使缓冲器4向后方移动。

另外，如图3所示，上主体2具有形成于左右侧面的排气口7。LiDAR 6配置于上主体2的后方上表面。下主体3具备配置于前方的边刷8和配置于后方的后轮9。

另外，如图4所示，缓冲器4具有两个超声波传感器10、左上传感器11和右上传感器12，该两个超声波传感器10、左上传感器11和右上传感器12配置于缓冲器4的前表面，该左上传感器11和右上传感器12由发光元件和受光元件构成。下主体3具有由发光元件和受光元件构成的左下传感器13和右下传感器14。另外，下主体3具备配置于前方左右两侧的边刷8。此外，边刷8的配置并不限于上述结构，也可以是配置于下主体3的前方右侧和前方左侧中的任一者的结构。

另外，左上传感器11和左下传感器13在壳体1的上下方向上配置于大致相同(包含相同)的位置。同样地，右上传感器12和右下传感器14也在壳体1的上下方向上配置于大致相同(包含相同)的位置。

如图3所示，下主体3的前方由随着从前方朝向后方去而向下方倾斜的斜面15形成。在斜面15形成有两个凹部16。在凹部16分别配置有左下传感器13和右下传感器14。

另外，左下传感器13和右下传感器14分别具有窗部17，该窗部17形成为在将壳体1放置于地面的状态下与垂直于地面的方向大致平行(包含平行)的面。窗部17在内部配置有发光元件和受光元件。另外，在窗部17的附近配置有边刷8。并且，当边刷8旋转时，由边刷8的旋转产生的风会吹到窗部17。因此，能够利用产生的风来除去附着于窗部17的灰尘。

另外，如图5所示，在下主体3的后方配置有后轮9。在后轮9的前方例如配置有由锂离子电池等二次电池构成的电池18。并且，在下主体3的大致中央(包含中央)配置有右驱动轮19和左驱动轮20。在右驱动轮19和左驱动轮20分别连接有对应的车轮支承构件21。车轮支承构件21构成为能够以轴A(未图示)为轴在壳体1的上下方向上移动。另外，在各个车轮支承构件21与下主体3之间配置有车轮用的弹簧(未图示)。在车轮用的弹簧的作用下，车轮支承构件21、右驱动轮19和左驱动轮20被朝向地面施力。

此外，在图5中示出了电池18的局部位于右驱动轮19与左驱动轮20之间的结构，但并不限于此。例如，也可以是将电池18配置在比右驱动轮19和左驱动轮20靠后方的位置的结构。然而，在本实施例的自主行走型吸尘器中，优选设计成使壳体1的重心到达壳体1的后方，因此将电池18配置于壳体1的后方。因此，优选为至少电池18的局部位于两个车轮支承构件21各自的轴A之间的结构。

另外，如图5所示，本实施例的自主行走型吸尘器具有用于吸入灰尘的吸入口22，该吸入口22形成于比电池18靠前方且比右驱动轮19和左驱动轮20靠前方的位置。主刷23在吸入口22的内部被轴支承为能够旋转。

在主刷23的左右两侧分别配置有台阶传感器24。台阶传感器24由发光部和受光部构成，其用于检测壳体1是否到达台阶。

台阶传感器24的顶端配置于主刷23的旋转轴的轴线上或者配置于与主刷23的旋转轴的轴线大致相同(包含相同)的位置。此外，也可以将台阶传感器24的顶端配置于比主刷23的旋转轴的轴线靠后方的位置。

另外，在台阶传感器24的前方设有凹陷部25。在凹陷部25配置有以凹陷部25的大致中央(包含中央)为轴线进行旋转的边刷8。边刷8以从前方朝向吸入口22的方式旋转。也就是说，如图5所示，左侧的边刷8沿顺时针方向旋转，右侧的边刷8沿逆时针方向旋转。

在本实施例中，如图5所示，壳体1的重心G位于比自主行走型吸尘器的主体的中央部分靠后方的位置。因此，特别地，也可以不在下主体3的前方设置台阶传感器24。其原因在于，由于壳体1的重心G位于比主体的中央部分靠后方的位置，因此即使壳体1前进至位于边刷8后方的台阶传感器24检测到台阶，自主行走型吸尘器也不会掉落下台阶。因此，自主行走型吸尘器能够清扫到靠近台阶附近的位置。另外，由于不必在下主体3的前方设置台阶传感器24，因此能够降低制造成本。

以下，使用图6来说明实施例的自主行走型吸尘器的控制结构。

图6是表示本实施例的自主行走型吸尘器的控制结构的框图。图6所示的控制部40例如由CPU(Central Processing Unit：中央处理器)那样的微型计算机构成，对以下单独说明的各电路进行控制。

通信部41构成为能够与通信终端、路由器等进行无线连接，例如具有Wi-Fi(注册商标)、Bluetooth(注册商标)等的通信功能。

存储部42例如由闪速存储器那样的非易失性存储器构成，用于储存控制部40执行的控制程序、各种参数等。

抽吸马达43是用于产生抽吸风的马达。抽吸马达43与吸入口22连通，通过抽吸马达43的驱动从而自吸入口22抽吸外部空气。

右驱动部44是用于驱动右驱动轮19的马达。

左驱动部45是用于驱动左驱动轮20的马达。

台阶传感器24是用于检测地面的台阶的传感器，例如具有红外线的发光元件和受光元件。

碰撞传感器46是用于检测缓冲器4与障碍物碰撞的传感器。

LiDAR 6具有发光部和受光部、以及用于使这些元件旋转的旋转机构和马达。在LiDAR 6中使发光部和受光部以LiDAR 6的中心为轴线进行旋转。由此，能够检测存在于壳体1的周围的障碍物等。另外，还能够通过使用LiDAR 6来制作房间的地图。

右上传感器12和右下传感器14、左上传感器11和左下传感器13例如由红外线的发光元件和受光元件构成，它们用于检测到障碍物的距离等。

地图制作部50具有检测障碍物的形状的功能、制作地图信息的功能等。

此外，除上述结构之外，本实施例的自主行走型吸尘器还搭载有超声波传感器10、用于驱动主刷23的马达、用于驱动边刷8的马达等。然而，这些与本发明没有直接关系，因此省略了图6中的说明。

以下，使用图7来说明本实施例的自主行走型吸尘器的功能结构。

图7是地图制作部50的功能框图。

如图7所示，地图制作部50包括距离计算部51、障碍物形状检测部52、自身位置判断部53、地图信息制作部54和地图信息储存部55等功能块。

距离计算部51根据自右上传感器12和右下传感器14、左上传感器11和左下传感器13、LiDAR 6等输入的信号来计算到障碍物的距离。

障碍物形状检测部52根据自右上传感器12和右下传感器14、左上传感器11和左下传感器13、LiDAR 6等输入的信号等来检测障碍物的形状。

自身位置判断部53根据车轮的转速、陀螺仪传感器(未图示)等的输出例如以充电座的位置为基准来判断壳体1的自身位置。

地图信息制作部54根据自右上传感器12和右下传感器14、左上传感器11和左下传感器13、LiDAR 6、超声波传感器10等输入的信号来制作房间的地图信息。此时，地图信息制作部54还能够向制作出的地图信息中加入障碍物形状检测部52检测到的障碍物的形状的信息。

地图信息储存部55储存地图信息制作部54制作出的地图信息。此外，地图信息储存部55还能够储存距离计算部51计算出的到障碍物的距离信息、障碍物形状检测部52检测到的障碍物的形状、自身位置判断部53判断出的自身位置的信息等。

以下，说明自主行走型吸尘器的清扫动作的概略内容。

通常，自主行走型吸尘器在不使用时会被保持于充电座而进行充电。

然后，在到了所设定的清扫开始时刻时，或者使用者指示开始清扫时，控制部40控制右驱动部44和左驱动部45来驱动右驱动轮19和左驱动轮20，使自主行走型吸尘器从充电座脱离。

接着，控制部40参照储存于地图信息储存部55的地图并且使自主行走型吸尘器按照预定的行走计划在室内行走或随机地在室内行走，并且驱动主刷23和边刷8来清扫地面。此外，地图信息制作部54将根据自右上传感器12和右下传感器14、左上传感器11和左下传感器13、LiDAR 6、超声波传感器10等输入的信号而预先制作好的地图信息储存于地图信息储存部55。此时，在地图信息制作部54制作好的地图信息与储存于地图信息储存部55的地图不同的情况下，对地图信息储存部55所储存的地图进行更新。

另外，在台阶传感器24检测到台阶的情况下、右上传感器12、右下传感器14、左上传感器11、左下传感器13、LiDAR 6、超声波传感器10等检测到障碍物的情况下、以及碰撞传感器46检测到与障碍物碰撞的情况下，控制部40使自主行走型吸尘器避开台阶、障碍物等进行移动。

然后，当清扫结束时，控制部40根据储存于地图信息储存部55的地图和由自身位置判断部53判断出的自身位置来使自主行走型吸尘器返回到充电座。

当自主行走型吸尘器返回到充电座的附近时，如后述那样，控制部40以设于充电座的反射面为目标来识别充电座的位置和朝向。然后，控制部40使自主行走型吸尘器移动至所识别出的充电座的保持位置。

(实施方式1：充电座的反射面)

以下，作为实施方式1，使用图8A～图8C来说明充电座的结构。

图8A～图8C是概略地表示实施方式1的充电座的图。

此外，充电座60是用于保持自主行走型吸尘器的保持座的一个例子，具有在保持自主行走型吸尘器的期间内进行充电的功能。

具体而言，图8A是充电座60的俯视图。图8B是充电座60的主视图。图8C是表示保持着自主行走型吸尘器的状态下的保持座的俯视图。

如图8A～图8C所示，充电座60具备反射面61和充电端子64等。反射面61构成使自主行走型吸尘器返回充电座60时的目标面。充电端子64构成在将自主行走型吸尘器保持于预定的保持位置时用于对自主行走型吸尘器进行充电的端子。

也就是说，自主行走型吸尘器利用LiDAR 6来识别充电座60的反射面61并且以反射面61为目标地朝向充电座60行走。然后，自主行走型吸尘器在充电座60的保持位置处停止。此时，在自主行走型吸尘器的底面设置的充电端子(未图示)与充电端子64电接触，对自主行走型吸尘器进行充电。

另外，反射面61具有反射率和反射方向不同的多个区域。多个区域中的反射率较低的低反射区域62例如由玻璃等材料形成，构成为使入射光漫反射。另一方面，反射率比低反射区域62的反射率高的高反射区域63通过已知的任意的技术形成，构成为使入射光回归反射。

并且，自主行走型吸尘器的控制部40根据由LiDAR 6的受光部接收到的光的强度来识别充电座60的反射面61的低反射区域62和高反射区域63。此时，控制部40根据低反射区域62和高反射区域63的形状的图案来区分充电座60和其他物体，并且识别充电座60的位置和朝向。由此，控制部40能够更精确地使自主行走型吸尘器朝向充电座60的预定的保持位置行走。

以下，使用图9A和图9B来说明实施方式1的充电座60的反射面61的形状下的入射光与反射光之间的关系。

图9A和图9B是用于说明实施方式1的充电座60的反射面61的形状的图。

此外，在图9A和图9B中，用实线表示从LiDAR 6发出并向反射面61入射的入射光，用虚线表示被反射面61反射的反射光。

也就是说，图9A示出了将入射光镜面反射的反射面61形成为平面状的情况。另一方面，图9B示出了将入射光镜面反射的反射面61形成为圆弧状的情况。

具体而言，在图9A所示的反射面61形成为平面状的情况下，来自LiDAR 6的向反射面61的距中央较远的端部附近的区域入射的光会向更外侧的方向镜面反射。因此，LiDAR 6无法接收到在反射面61的端部附近反射的反射光。并且，随着自主行走型吸尘器靠近充电座60，从LiDAR 6向反射面入射的光的入射角变大。因此，反射面61中的自主行走型吸尘器能够识别的区域会更窄。其结果，自主行走型吸尘器可能难以精确地停止于充电座60的保持位置。

因此，实施方式1的充电座60的反射面61构成为，无论是在反射面61的中央附近的区域还是在反射面61的远离中央的区域均能够使从LiDAR 6发出的光向LiDAR 6能够接收的方向反射。例如，如图9B所示，反射面61具有沿着以自主行走型吸尘器被保持于充电座60时的LiDAR 6的位置的附近为中心的圆弧而形成的形状。由此，在自主行走型吸尘器靠近充电座60时，也能够利用LiDAR 6接收来自反射面61的中央附近和端部附近这两者的反射光，能够精确地识别反射面61。因此，能够提高自主行走型吸尘器向充电座60的保持位置移动时的精度。

另外，反射面61的至少局部由更廉价的低反射区域62形成。因此，能够降低充电座60的制造成本。

以下，使用图10A～图10F来说明充电座60的反射面61的形状的多个其他例子。

在图10A所示的例子中，反射面61的中央附近的区域设为相对于自主行走型吸尘器被保持于充电座60时的前后方向大致垂直(包含垂直)的平面状。另一方面，反射面61的远离中央的端部附近的区域以面向内侧的方式设为圆弧状。也就是说，在图10A所示的反射面61的在自主行走型吸尘器返回充电座60时所正对的中央附近的区域中，来自LiDAR 6的光的入射角较小。因此，即使将发生漫反射或镜面反射的低反射区域62设为平面状，LiDAR6也能够接收来自反射面61的反射光。另外，与图9B所示的例子同样地，图10A所示的反射面61的远离中央的端部附近的区域设为圆弧状。因此，即使在发生漫反射或镜面反射的低反射区域62处反射面61也能够使来自LiDAR 6的入射光向LiDAR 6反射。

另外，在图10B所示的例子中，反射面61的中央附近的区域设为相对于自主行走型吸尘器被保持于充电座60时的前后方向大致垂直(包含垂直)的平面状。另一方面，反射面61的远离中央的端部附近的区域以面向内侧的方式设为平面状。也就是说，在图10B所示的反射面61的中央附近的区域中，与图10A所示的例子同样地，即使将发生漫反射或镜面反射的低反射区域62设为平面状，反射面61也能够使来自LiDAR 6的入射光向LiDAR 6反射。另外，图10B所示的反射面61的远离中央的端部附近的区域虽然是平面状但以面向内侧的方式设置。因此，反射面61能够使来自LiDAR 6的入射光向LiDAR 6反射。

另外，在图10C所示的例子中，反射面61的中央附近的区域设为相对于自主行走型吸尘器被保持于充电座60时的前后方向呈大致直角(包含直角)的平面状。另一方面，反射面61的远离中央的端部附近的区域以距中央的距离越长则越面向内侧的方式由多个平面构成。由此，与图10B所示的例子相比，反射面61能够使来自LiDAR 6的向反射面61的远离中央的端部附近的区域入射的光更多地向LiDAR 6反射。

另外，在图10D所示的例子中，反射面61的形状与图10C所示的例子相同，但在该例子中是4个低反射区域62和4个高反射区域63分别交替地设置。由此，能够进一步提高自主行走型吸尘器的控制部40识别充电座60的位置和朝向时的精度。此外，低反射区域62和高反射区域63的形状、数量和图案并不限于上述形态，可以是任意的。

另外，在图10E所示的例子中，反射面61的左半部分与图10B所示的例子相同，但反射面61的右半部分在端部附近的区域处设为平面状。并且，在图10E所示的反射面61形成的高反射区域63构成为使入射光发生回归反射。因此，在反射面61的端部附近设置高反射区域63的情况下，也可以不将反射面61设为面向内侧。但是，在端部附近设有不发生回归反射而是发生漫反射或镜面反射的反射面的情况下，优选为将反射面设为面向内侧的结构。

并且，在图10F所示的例子中，在反射面61的中央附近的区域中，发生漫反射的低反射区域62设为平面状。另一方面，在反射面61的远离中央的端部附近的区域中，发生回归反射的高反射区域63设为平面状。这样的结构也能够在反射面61的整个区域使来自LiDAR6的入射光向LiDAR 6反射。

(实施方式2：行走异常检测)

以下，作为实施方式2，使用图11来说明用于对自主行走型吸尘器在移动过程中是否发生了打滑等异常进行判断的技术。

图11是表示实施方式2的自主行走型吸尘器的控制部的结构的图。

如图11所示，自主行走型吸尘器的控制部40具备距离信息获取部71、距离信息储存部72、行走异常判断部73、回避动作控制部74等。此外，在图11中，特别地示出了用于对在自主行走型吸尘器的行走过程中是否发生打滑等异常进行判断并且对在产生了异常的情况下的异常进行回避的结构。因此，控制部40还具备用于对自主行走型吸尘器的行走、清扫、向充电座的返回、充电座处的充电等进行控制的结构，但在图11中进行了省略。此外，以下有时将行走异常判断部73仅记为“判断部”来说明。

距离信息获取部71获取由LiDAR 6检测到的距离信息并将其储存于距离信息储存部72。距离信息储存部72将行走异常判断部73为了判断行走状况的异常而需要的期间内的距离信息储存起来。此外，距离信息例如包含到反射点的距离、反射点的方向、反射光的强度、检测时刻等信息。

行走异常判断部73根据储存于距离信息储存部72的距离信息来判断自主行走型吸尘器的行走状况的异常。例如，行走异常判断部73对在自主行走型吸尘器的行走过程中右驱动轮19和左驱动轮20是否发生了打滑进行判断。也就是说，在自主行走型吸尘器正常行走时，由LiDAR 6检测的周围状况中的至少一部分应当随着自主行走型吸尘器的移动而变化。但是，在自主行走型吸尘器的行走过程中右驱动轮19和左驱动轮20发生打滑时，自主行走型吸尘器会就地停止而不再移动。因此，由LiDAR 6检测的周围状况不会发生变化。因此，行走异常判断部73会对在自主行走型吸尘器的行走过程中的两个以上不同的时刻由LiDAR 6检测到的同一方向的状况进行比较。由此来判断右驱动轮19和左驱动轮20是否发生了打滑。

具体而言，首先，行走异常判断部73例如对室内的一周的各反射点的距离信息和其他时刻的一周的各反射点的距离信息进行比较。接着，行走异常判断部73针对每个反射点分别计算出在两个以上不同的时刻检测到的同一方向上的距离的变化。然后，行走异常判断部73根据计算出的距离的变化来判断自主行走型吸尘器是否发生了打滑。此外，也可以是，行走异常判断部73不在两个以上不同的时刻进行检测而是对连续的两周的各反射点的距离进行检测并对它们进行比较。另外，也可以是，行走异常判断部73以预定的时间间隔对离散的两周的各反射点的距离进行检测并对它们进行比较。

此外，在自主行走型吸尘器打滑而无法移动的状况下，也存在因右驱动轮19或左驱动轮20的旋转引起的自主行走型吸尘器的位移、振动而导致LiDAR 6检测到的距离产生少许变化的情况。因此，也可以是，在各反射点的距离的变化量比作为因上述位移、振动而产生的距离的变化量而确定的预定的阈值小的情况下，行走异常判断部73判断自主行走型吸尘器发生了打滑。由此，能够进一步提高判断的精度。

另外，即使在自主行走型吸尘器打滑而无法移动的状况下，在人、动物等在自主行走型吸尘器的周围通过的情况、扇风机等可动物位于周围的情况下，周围状况有时也会发生变化。因此，也可以是，在距离的变化量比预定的阈值小的反射点为预定数量以上或预定角度范围以上的情况下，行走异常判断部73判断自主行走型吸尘器发生了打滑。由此，能够进一步提高判断的精度。

另外，在自主行走型吸尘器在没有障碍物且比较大的室内沿着墙壁行走时等情况下，短期来看周围状况的变化有时会较小。并且存在如下情况：即使自主行走型吸尘器陷入打滑而暂时无法移动的状况，之后也能够通过自身力量而从打滑状态中脱出。因此，也可以是，在到反射点的距离在预定时间以上未发生变化的情况下，行走异常判断部73判断自主行走型吸尘器发生了打滑。

此外，也可以是，行走异常判断部73例如对上述一周的各反射点的距离信息和经过上述预定时间后的一周的各反射点的距离信息进行比较来进行判断。另外，也可以是，行走异常判断部73在3个以上不同的时刻检测各反射点的距离信息并对它们进行比较从而进行判断。例如，既可以对连续的3周以上的距离信息进行比较，也可以对离散地抽出的3周以上的距离信息进行比较而进行判断。在对3周以上的距离进行比较的情况下，也可以是对上述距离信息中的最大值与最小值的差比阈值小的反射点的数量进行计算从而进行判断。或者，也可以对上述距离信息的方差或标准差比预定值小的反射点的数量进行计算从而进行判断。另外，行走异常判断部73也可以以根据上述距离信息算出的任意的统计值为基准来判断距离的变化的有无。

另外，自主行走型吸尘器在清扫过程中存在检测到台阶、障碍物的情况、与通常相比较长时间地清扫相同场所的情况等较长时间地未移动而停止的情况。在该情况下也可以是，在控制部40进行控制而使自主行走型吸尘器静止的期间内行走异常判断部73不判断是否发生了打滑。

另外，也可以是，行走异常判断部73对根据由自身位置判断部53判断出的自身的位置和储存于地图信息储存部55的地图而推测出的周围状况、以及由LiDAR 6检测到的周围状况进一步进行比较，从而判断自主行走型吸尘器的移动状况。

并且，也可以是，首先，行走异常判断部73对由距离信息获取部71获取的距离信息和储存于地图信息储存部55的地图进行对照从而计算地图中的自身的位置。然后，在计算出的自身的位置在预定范围内停滞了预定时间以上的情况下，行走异常判断部73判断自主行走型吸尘器发生了打滑。由此，能够进一步提高判断的精度。

并且，在由行走异常判断部73判断出在自主行走型吸尘器的移动状况中存在异常的情况下，图11所示的回避动作控制部74对用于回避异常的动作进行控制。此时，回避动作控制部74可以使自主行走型吸尘器暂时向后方移动，也可以进行控制而使自主行走型吸尘器就地旋转。

以下，使用图12来说明自主行走型吸尘器的行走状况的异常的判断方法。

图12是表示实施方式2的自主行走型吸尘器的行走状况的异常的判断方法的步骤的流程图。

如图12所示，距离信息获取部71首先获取由LiDAR 6得到的360°的方向的测量距离并将其储存于距离信息储存部72(步骤S10)。

接着，行走异常判断部73针对每个反射点比较储存于距离信息储存部72的测量距离，判断测量距离是否有变化(步骤S12)。此时，在测量距离有变化的情况下(步骤S12的“是”)，行走异常判断部73判断为正常地行走。因此，控制部40进行控制而使自主行走型吸尘器持续行走(步骤S14)。

另一方面，在测量距离没有变化的情况下(步骤S12的“否”)，行走异常判断部73判断自主行走型吸尘器发生了打滑，因此，回避动作控制部74进行用于回避打滑的动作(步骤S16)。

也就是说，采用实施方式2的技术，能够使用由用于检测自主行走型吸尘器的周围状况的传感器检测到的信息来判断自主行走型吸尘器的移动状况的异常。因此，不必为了判断移动状况的异常而进一步追加传感器等。由此，能够降低自主行走型吸尘器的制造成本。

(实施方式3：传感器的角度分辨率的可变控制)

以下，作为实施方式3，使用图13A和图13B来说明将用于检测自主行走型吸尘器的周围状况的传感器的分辨率控制为可变的技术。

图13A和图13B是用于说明实施方式3的自主行走型吸尘器所具备的LiDAR 6的角度分辨率的图。

如上述那样，LiDAR 6以一定的采样频率来检测与物体等之间的距离。并且，LiDAR6能够通过变更设有发光部和受光部的旋转体的转速(扫描频率)来改变角度分辨率。

例如，在图13A所示的例子中，只能将物体80的7个点识别为反射点。然而，例如在使扫描频率成为一半时，如图13B所示，角度分辨率成为两倍。因此，能够将相同的物体80的13个点识别为反射点。

以下，使用图14来说明LiDAR 6的扫描频率与角度分辨率以及位置分辨率之间的关系。

图14是表示实施方式3的自主行走型吸尘器所具备的LiDAR 6的扫描频率与角度分辨率以及位置分辨率之间的关系的图。

详细而言，图14示出了在使采样频率为4000Hz的LiDAR 6以5～10转/秒(Hz)的扫描频率旋转时得到的角度分辨率和位置分辨率。

此外，位置分辨率表示自主行走型吸尘器的行走方向的正面的位置处的分辨率。另外，位置分辨率根据到障碍物的距离而不同。因此，图14示出了在从LiDAR 6到障碍物的距离为3000mm、2000mm、1000mm、600mm和300mm的情况下得到的位置分辨率的值。并且，如图14所示可知的是，若降低扫描频率，则采样时的角度的间隔会变小，因此角度分辨率会提高并且位置分辨率也会提高。

以下，使用图15来说明实施方式3的自主行走型吸尘器的控制部40。

图15是表示实施方式3的自主行走型吸尘器的控制部40的结构的图。

如图15所示，控制部40具备距离信息获取部81、移动速度获取部82和分辨率控制部83等。图15主要示出了用于在自主行走型吸尘器的行走过程中将LiDAR 6的分辨率控制为可变的结构。也就是说，控制部40还具备用于对自主行走型吸尘器的行走、清扫、向充电座的返回、充电座处的充电等进行控制的结构，但在图15中进行了省略。

距离信息获取部81获取由LiDAR 6检测到的距离信息。距离信息例如包含到反射点的距离、反射点的方向、反射光的强度、检测时刻等信息。

移动速度获取部82获取自主行走型吸尘器的移动速度。移动速度例如可以是右驱动轮19和左驱动轮20的转速。另外，移动速度例如也可以是根据由各种传感器等检测到的信息算出的自主行走型吸尘器的移动速度。

分辨率控制部83控制LiDAR 6的分辨率。在自主行走型吸尘器参照储存于地图信息储存部55的地图而正常地移动时，分辨率控制部83将LiDAR 6的扫描频率设定为默认的扫描频率(例如10Hz)。此外，作为默认的扫描频率，为了实现SLAM(SimultaneousLocalization and Mapping：同步定位与建图)而设定为恰当的频率即可。

在地图中不存在的新的物体被LiDAR 6检测到时，分辨率控制部83改变LiDAR 6的分辨率。此外，例如也可以是，为了更精确地识别由LiDAR 6检测到的物体的形状，分辨率控制部83降低LiDAR 6的扫描频率从而提高角度分辨率和位置分辨率。

例如，在利用LiDAR 6在连续的两个以上的方向上检测到物体的情况下，认为检测到的物体具有跨两个方向的形状。因此，分辨率控制部83可以降低LiDAR 6的扫描频率而提高角度分辨率和位置分辨率。由此，能够更精确地识别所检测到的物体的外形。

另外，在利用LiDAR 6在自主行走型吸尘器的行走方向上检测到物体的情况下，为了避开与物体的碰撞并且清扫物体的周围，需要精确地识别所检测到的物体的形状。因此，在检测到的与物体之间的距离小于预定值的情况下，分辨率控制部83可以降低LiDAR 6的扫描频率而提高角度分辨率和位置分辨率。此时，分辨率控制部83也可以随着检测到的与物体之间的距离的靠近而阶梯式地降低LiDAR 6的扫描频率而提高角度分辨率和位置分辨率。

然而，若降低LiDAR 6的扫描频率则角度分辨率和位置分辨率会变高，但检测一周的距离信息所需的时间会变长。因此，若过于降低LiDAR 6的扫描频率，则会在自主行走型吸尘器的行走过程中无法迅速地检测周围的墙壁、障碍物等。并且，会产生对自身位置判断、地图制作带来影响的情况。因此，分辨率控制部83进行控制从而使LiDAR 6的扫描频率不低于预定的下限值(例如5Hz)。此外，在自主行走型吸尘器的移动速度较快时，需要更迅速地检测障碍物，因此也可以与移动速度较慢时相比使下限值较大。

也就是说，分辨率控制部83根据由LiDAR 6检测到的与物体之间的距离、物体的形状、移动速度等而相应地确定需要的分辨率，参照图14所示的表格来确定用于实现所确定的分辨率的扫描频率。然后，分辨率控制部83将LiDAR 6的旋转体的转速变更为用于实现所确定的扫描频率的转速。

以下，使用图16来说明实施方式3的自主行走型吸尘器的LiDAR 6的分辨率的控制方法。

图16是表示实施方式3的LiDAR 6的分辨率的控制方法的步骤的流程图。

如图16所示，分辨率控制部83首先使LiDAR 6以默认的扫描频率进行扫描并且使自主行走型吸尘器行走(步骤S20)。

接着，分辨率控制部83判断是否利用LiDAR 6在连续的两个以上(N个)方向上检测到障碍物(步骤S22)。此时，在两个以上(N个)方向上未检测到障碍物的情况下(步骤S22的“否”)，控制部40使自主行走型吸尘器持续行走。

另一方面，在利用LiDAR 6在连续的两个以上(N个)方向上检测到障碍物时(步骤S22的“是”)，分辨率控制部83确认是否已经达到最小扫描频率(步骤S24)。此时，在未达到最小扫描频率的情况下(步骤S24的“否”)，分辨率控制部83将LiDAR 6的扫描频率降低至与由LiDAR 6检测到的到障碍物的距离相对应的扫描频率(步骤S26)。

另一方面，在已经达到最小扫描频率的情况下(步骤S24的“是”)，跳过步骤S26，分辨率控制部83不降低扫描频率，控制部40使自主行走型吸尘器持续行走(步骤S28)。

接着，在自主行走型吸尘器持续行走的过程中，判断是否到达障碍物(步骤S30)。此时，当到达障碍物时(步骤S30的“是”)，根据自各种传感器等获取的数据来清扫障碍物的周围(步骤S32)。

另一方面，在未到达障碍物的情况下(步骤S30的“否”)，返回步骤S24并执行之后的步骤直至到达障碍物为止。具体而言，根据到障碍物的距离而相应地降低扫描频率并且使自主行走型吸尘器持续行走。

然后，在障碍物的周围的清扫结束时，分辨率控制部83使LiDAR 6的扫描频率返回默认的扫描频率。

此外，也可以是，在能够更细致地控制LiDAR 6的旋转体的转速的情况下，分辨率控制部83在检测到物体的方向上使转速较慢并且在未检测到物体的方向上将转速维持为默认的转速。由此，能够维持适合于SLAM的扫描频率并且精确地识别障碍物的形状。

以上，基于实施例和实施方式说明了本发明。这些实施例和实施方式是例示，对本领域的技术人员而言能够理解的是：在这些各结构要素、各处理工序的组合中能够实施各种变形例，另外，这样的变形例也处于本发明的范围内。

另外，能够将上述实施方式1～实施方式3的技术中的两种以上的技术任意地组合来应用。

Claims (9)

1.一种自走式移动体，其中，

该自走式移动体具备：

驱动部，为了使该自走式移动体移动而将该驱动部驱动；

传感器，其用于检测周围状况；以及

控制部，其根据由所述传感器检测到的周围状况来对所述驱动部进行驱动，

所述控制部包含判断部，该判断部对在移动过程中的两个以上不同的时刻由所述传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断由所述驱动部实现的移动状况。

2.根据权利要求1所述的自走式移动体，其中，

所述传感器对与存在于周围的物体之间的距离进行检测，所述判断部对由所述传感器在同一方向上检测到的距离进行比较。

3.根据权利要求2所述的自走式移动体，其中，

所述传感器具有旋转体，该旋转体具有朝向周围发出光的发光部和接收由存在于周围的物体反射的光的受光部。

4.根据权利要求2或3所述的自走式移动体，其中，

在由所述传感器检测到的与物体之间的距离在预定时间以上未发生变化的情况下，所述判断部判断所述驱动部发生了打滑。

5.根据权利要求2～4中任一项所述的自走式移动体，其中，

在由所述传感器检测到的与物体之间的距离在预定角度范围以上未发生变化的情况下，所述判断部判断所述驱动部发生了打滑。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的自走式移动体，其中，

该自走式移动体还具备：

地图制作部，其根据由所述传感器检测到的信息来制作周围的地图；

地图信息储存部，其储存由所述地图制作部制作的地图；以及

自身位置判断部，其判断所述地图中的自身的位置，

所述判断部对根据由所述自身位置判断部判断出的自身的位置和储存于所述地图储存部的地图而推测出的周围状况、以及由所述传感器检测到的周围状况进一步进行比较，从而判断由所述驱动部实现的移动状况。

7.根据权利要求1～6中任一项所述的自走式移动体，其中，

该自走式移动体还具备回避动作控制部，在由所述判断部判断出在移动状况中存在异常的情况下，该回避动作控制部对用于回避异常的动作进行控制。

8.一种判断程序，其中，

在该判断程序中使计算机作为判断部发挥功能，该判断部对在自走式移动体的移动过程中的两个以上不同的时刻由所述自走式移动体所具备的传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断所述自走式移动体的移动状况。

9.一种判断方法，其中，

在该判断方法中使计算机执行如下步骤：

根据由自走式移动体所具备的用于检测周围状况的传感器检测到的周围状况，对为了使自动式移动体移动而进行驱动的驱动部进行驱动的步骤；以及

对在所述自走式移动体的移动过程中的两个以上不同的时刻由所述传感器检测到的同一方向的状况进行比较，从而判断所述自走式移动体的移动状况的步骤。

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