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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen der Beschaffenheit eines Bodens und eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens.
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Stand der Technik
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Die Bestimmung der Beschaffenheit eines Bodens bzw. einer Bodenfläche ist regelmäßig in den Fällen von Bedeutung, bei denen dieser Boden anschließend behandelt, insbesondere gereinigt, werden soll. Die Beschaffenheit umfasst dabei sowohl Eigenschaften des Bodens, wie die Härte des Bodens, insbesondere von dessen Oberfläche, sowie das verwendete Material, was sich wiederum auf die Eigenschaften des Bodens auswirkt. So wird bspw. unterschieden zwischen einem Steinboden, einem Holzboden und einem Teppichboden, die unterschiedlich beschaffen sind, d. h. die unterschiedliche Eigenschaften aufweisen. Auf Grundlage der bestimmten Beschaffenheit kann dann auf die Art des Bodens bzw. den Bodentyp, bspw. Holz, Teppich oder Stein, geschlossen werden. Alle diese Böden sollten auf eine geeignete Art behandelt werden, weswegen angestrebt wird, mittels eines automatisiert durchgeführten Verfahrens die Beschaffenheit und insbesondere auch unterschiedliche Beschaffenheiten verschiedener Bodenbereiche zu bestimmen.
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Nach dem Stand der Technik wird in Haushaltsrobotern typischerweise eine Kombination von mehreren Sensoren eingesetzt, um die Navigation zu ermöglichen und Sicherheitsfunktionen, wie bspw. das Verhindern von Abstürzen, bspw. durch sogenannte Cliff-Sensoren, zu gewährleisten.
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Bei Staubsaugerrobotern oder Wischrobotern sind die genannten Cliff-Sensoren bekannt, die verhindern, dass der Roboter einen Abgrund, in der Regel eine Treppe, hinabstürzt und beschädigt wird. Dazu werden zum Teil mechanische Sensoren mit einer Feder und einem Tastsensor verwendet.
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Zu berücksichtigen ist, dass mechanische Sensoren generell verschleißen können. Bei einem Staubsaugerroboter bzw. Wischroboter können diese verschmutzen, so können sich Haare verfangen und den Sensor unbrauchbar machen. Die Charakterisierung der Bodenoberfläche hinsichtlich der generellen Eignung für einen Wischroboter bzw. für den Einsatz einer Teppichbürste ist hingegen mit einem einfachen Tastsensor unmöglich.
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Ebenfalls bekannt bei Staubsaugerrobotern oder Wischrobotern ist die Verwendung von optischen Sensoren. Diese beruhen bspw. auf dem Time-of-Flight-Konzept. Dabei wird die Laufzeit eines Lichtpulses gemessen und der Abstand zum Boden ermittelt. Eine Treppenkante wird durch einen größeren gemessenen Abstand oder bei zu großen Abständen durch Ausbleiben der Rückmessung detektiert. Nachteilig bei diesen Sensoren sind die vergleichsweise hohen Kosten. Die Charakterisierung der Bodenoberfläche auf Grundlage der Reflexionseigenschaften ist grundsätzlich vorstellbar, diese wird jedoch in aktuellen Produkten nicht realisiert.
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Daneben ist bei Staubsaugerrobotern oder Wischrobotern die Verwendung von optischen Sensoren bekannt, die den Abstand durch den Kopplungsgrad zwischen einer LED und einem Photodetektor bestimmen. Dies erfolgt ähnlich wie bei Reflexlichttastern. Es wird in diesem Zusammenhang auf 1 verwiesen.
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Dem Funktionsprinzip des Sensors geschuldet kann der Abstand nicht vom Reflexionskoeffizienten unterschieden werden. Ein dunkler Boden im Abstand von 50 mm erzeugt das gleiche Messsignal wie ein hellerer Boden im Abstand von 60 mm. Eine Verschmutzung der Optik kann ebenfalls nicht vom Reflexionskoeffizienten unterschieden werden. Die Detektion einer Stufe ist möglich, die Bestimmung der Bodeneigenschaften jedoch nicht.
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Es ist weiterhin ein Reinigungsroboter bekannt, der die Kante von Teppichen durch Detektoren, die an beiden Rädern des Roboters angebracht sind, erkennt. Die verwendeten Sensoren arbeiten hierbei überwiegend taktil.
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Taktile Sensoren unterscheiden hierbei zumeist zwischen der Nachgiebigkeit des Bodens und können daher nur zur Detektion von weicheren Materialien, wie z. B. Teppichböden, verwendet werden. Eine detailliertere Unterscheidung bspw. zwischen einem Parkett oder Laminatboden ist auf diese Weise nicht möglich.
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Es ist weiterhin ein Reinigungsroboter bekannt, der eine Unterscheidung zwischen Teppichböden von glattem Untergrund ermöglicht, indem die Drehzahl der Bürste gemessen wird. Aus einer Verminderung der Drehzahl kann auf einen erhöhten mechanischen Widerstand und damit auf einen Teppichboden geschlossen werden.
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Die Drehzahl der Bürste hängt jedoch von vielen weiteren Faktoren ab. Neben der Untergrundbeschaffenheit verändern im Wesentlichen Abnutzung und Verschmutzung der Bürste die Drehzahl. Darüber hinaus soll die Bürstendrehzahl entsprechend des Reinigungszwecks einstellbar sein.
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Die Druckschrift
EP 1 967 115 A2 beschreibt ein Verfahren zur Erkennung eines Bodenbelags für einen Staubsauger, der ein Gebläse, das durch einen elektrischen Motor antreibbar ist, aufweist. Dieser Motor wird von einer ersten Drehzahl in einem ersten Arbeitspunkt in einen zweiten Arbeitspunkt mit einer zweiten Drehzahl gebracht. Die Identifizierung des Bodenbelags erfolgt durch Vergleich der aktuellen Motorkenngrößen mit Referenzgrößen.
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Aus der Druckschrift
DE 10 2015 104 244 A1 ist ein Verfahren zur Pflege eines Bodens mit einem selbstfahrenden Bodenpflegegerät bekannt. Bei diesem Verfahren wird der Typ des Bodenbelags mit einem Ultraschallsensor ermittelt. Anschließend werden geeignete Pflegefahrten durchgeführt.
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Aus der Druckschrift
DE 691 20 176 T2 ist ein Verfahren zum Erkennen von Teppichböden und Treppen für einen Reinigungsroboter bekannt, bei welchem ein Ultraschallwellensignal während einer ersten Zeitspanne durch einen Ultraschallwellensignalsender gesendet wird und eine Zeitspanne von der Zeit gemessen wird, wenn ein Ultraschallwellensignal-Anzeigesignal erzeugt wird und in Abhängigkeit davon bestimmt wird, ob ein Teppichboden vorliegt. Dabei wird berücksichtigt, dass das Absorptions- und Reflexionsverhalten von der Beschaffenheit des Bodenbelags abhängt.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Anordnung gemäß Anspruch 11 vorgestellt. Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und der Beschreibung.
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Bei dem beschriebenen Verfahren wird eine Anordnung in Kontakt zu dem Boden über diesen bewegt. Die Anordnung steht somit direkt oder indirekt über ein weiteres Medium mit dem Boden in Kontakt. Dabei wird mit mindestens einem Sensor wenigstens eine Größe über einen Zeitraum aufgenommen, die in Zusammenhang mit Erschütterungen in der Anordnung, welche durch die kontaktbehaftete Bewegung über den Boden bewirkt werden, steht, so dass wenigstens ein Messsignal erfasst wird, das den zeitlichen Verlauf der Erschütterungen repräsentiert. Dieses wenigstens eine Messsignal wird unmittelbar oder nach einer Aufbereitung ausgewertet, um die Beschaffenheit des Bodens zu bestimmen.
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Das vorgestellte Verfahren ermöglicht die Bestimmung der Beschaffenheit eines Bodens, insbesondere einer Bodenoberfläche bzw. eines Bodenbelags, und somit die Erfassung mindestens einer Bodeneigenschaft, was wiederum in Ausgestaltung die Klassifizierung des Bodens in z. B. die Kategorien Teppich-, Kunststoff-, Holz- und Steinböden ermöglicht und damit die Bestimmung des Bodentyps gestattet. In einem ersten Schritt kann somit der Boden in die Kategorie hart, d. h. wischbar, oder die Kategorie weich, d. h. nicht wischbar, unterteilt werden. So kann auch eine Karte erstellt werden, die unterschiedliche Bereiche einer gesamten Bodenfläche beschreibt.
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Anschließend kann der Boden unter Berücksichtigung dieser Unterteilung behandelt, insbesondere gereinigt, werden.
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Bei dem vorgestellten Verfahren erfolgt somit die Bestimmung einer Eigenschaft des Bodens und damit auch in Ausgestaltung die Klassifikation des Bodentyps anhand von Erschütterungen, bspw. von Rollengeräuschen, einer Anordnung zur Durchführung des Verfahrens, bspw. eines Haushaltroboters. Hierbei wird berücksichtigt, dass sich verschiedene Bodentypen in ihrer Rauheit und ihren mechanischen Dämpfungseigenschaften unterscheiden und folglich zu unterscheidbaren Erschütterungsmustern führen. Bewegt sich die Anordnung über einen glatten Untergrund, entstehen bspw. wenige Erschütterungen. Bei einem rauen Untergrund können stärkere Erschütterungen detektiert werden.
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Erschütterungen sind periodische und nicht-periodische, meist mittel- bis höherfrequente und niederamplitudige Schwingungen von Körpern oder Stoffen.
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Bei Durchführung des Verfahrens wird somit mindestens ein Sensor, bspw. ein Schallsensor, zur Detektion der Erschütterungen bzw. des Rollgeräuschs einer Anordnung zur Durchführung des Verfahrens, bspw. eines Haushaltsroboters, eingesetzt.
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Die Anordnung zur Durchführung des Verfahrens ist in Kontakt zu dem Boden und wird über diesen typischerweise in horizontaler Richtung bewegt. Da diese in Kontakt zu dem Boden über diesen bewegt wird, übertragen sich Unebenheiten des Bodens auf die Anordnung. Diese Anordnung kann über einen eigenen Antrieb verfügen. Dieser Antrieb kann bspw. ein Antriebsrad antreiben, das über den Boden rollt und damit die Anordnung über diesen bewegt. Über dieses Antriebsrad besteht dann der Kontakt zu dem Boden.
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Auf Grundlage dessen kann eine Klassifikation der gemessenen Signale nach Bodentypen erfolgen. Ein Haushaltsroboter, bspw. ein Staubsaug- oder Wischroboter, als eine mögliche Ausführung der beschriebenen Anordnung erzeugt während der Fahrt Erschütterungen. Diese werden einerseits durch motorische Schwingungen und andererseits durch die Unebenheit des überfahrenen Untergrunds und der nicht ideal runden Form der Räder verursacht. Eine horizontale Fortbewegung konstanter Geschwindigkeit verursacht dementsprechend eine zeitlich variable, im Wesentlichen charakteristische vertikale Beschleunigungssignatur der Räder. Diese überträgt sich auf die gesamte Anordnung und kann mithilfe von Sensoren, wie z. B. Beschleunigungssensoren oder (Körperschall-)Mikrofonen, in ein elektrisches Signal gewandelt werden.
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Zu berücksichtigen ist, dass sich verschiedene Bodentypen in ihrer Rauheit und ihren mechanischen Dämpfungseigenschaften unterscheiden, was wiederum zu unterscheidbaren Erschütterungsmustern führt. Bewegt sich das Gerät über einen glatten Untergrund, entstehen bspw. wenige Erschütterungen. Bei einem rauen Untergrund können stärkere Erschütterungen detektiert werden. Ist der Untergrund weich, ist eine Dämpfung der höheren Erschütterungsfrequenzen zu erwarten, ist der Untergrund hart, sind höhere Frequenzen im Messsignal vorhanden.
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Zusätzlich zu den Erschütterungen erzeugt ein Haushaltroboter als eine mögliche Ausführung der Anordnung im Betrieb Geräusche, die bspw. durch die Antriebs- bzw. Staubsaugmotoren hervorgerufen werden. Auch diese Geräusche werden abhängig von den Bodenbeschaffenheiten in Amplitude und Frequenzgang unterschiedlich reflektiert bzw. gedämpft. Diese reflektierten Geräusche können durch ein bspw. an der Unterseite der Anordnung angebrachtes Mikrofon als Messsignal aufgenommen werden. Eine Klassifikation des Bodentyps erfolgt anhand der Messsignale, vornehmlich anhand deren Spektren.
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Das vorgestellte Verfahren hat, zumindest in einigen Ausführungen, eine Reihe von Vorteilen:
- - eine Klassifizierung des Bodentyps ist mit einem einfachen und kostengünstigen Erschütterungssensor möglich, somit ist eine bessere Gesamtfunktion hinsichtlich eines optimierten Einsatzes der Staubsaugerbürste und einer Sicherstellung, dass nur dafür geeignete Böden gewischt werden, möglich,
- - das Verfahren kann kostengünstig durchgeführt werden, da wenig Zusatzhardware erforderlich ist.
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Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beigefügten Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Figurenliste
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- 1 zeigt einen optischen Abstandsmesser nach dem Stand der Technik.
- 2 zeigt in einem Graphen qualitative Signalverläufe des optischen Abstandssensors aus 1 in Abhängigkeit des Bodenabstands für zwei unterschiedliche Bodenreflektivitäten.
- 3 zeigt eine Ausführung einer Anordnung zum Durchführen des Verfahrens.
- 4 zeigt in vier Graphen Verläufe Erschütterungsspektren in Abhängigkeit des Bodentyps.
- 5 zeigt einen Signalanalysepfad für eine Ausführung des beschriebenen Verfahrens.
- 6 zeigt einen weiteren Signalpfad zur Subtraktion des Störsignals durch einen weiteren Sensor.
- 7 zeigt noch einen weiteren Signalpfad zur Subtraktion des Störgeräusches im Spektralbereich.
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Ausführungsformen der Erfindung
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Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
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1 zeigt einen Abstandssensor, der insgesamt mit der Bezugsziffer 10 bezeichnet ist, nach dem Stand der Technik. Bei diesem kreuzen sich die Apertur des Sendestrahls und die Apertur der Empfangsoptik bei einem Abstand von 40 mm.
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2 zeigt in einem Graphen 30, an dessen Abszisse 32 der Bodenabstand A und an dessen Ordinate 34 die Intensität I aufgetragen ist, einen ersten Signalverlauf 40 bei einer Bodenreflektivität R1 und einen zweiten Signalverlauf 42 bei einer Bodenreflektivität R2, wobei R1 > R2.
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Die am Detektor gemessene Intensität I hängt somit vom Abstand des Reflektors, in diesem Fall der Abstand zum Boden, und von der Reflektivität bzw. vom Reflexionskoeffizienten R ab. Bei zu dichtem Abstand ist die Kopplung zwischen Sender und Empfänger nahezu null, bei zu großem ebenfalls. Im Bereich, in dem sich die Strahlen kreuzen, ist die Kopplung maximal.
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3 zeigt in einer schematischen Darstellung eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens, die insgesamt mit der Bezugsziffer 100 bezeichnet und als Haushaltsroboter ausgebildet ist. Die Anordnung 100 weist ein Antriebsrad 102 und ein geschlepptes Stützrad 104 auf. Die Anordnung 100 bewegt sich mit einer Geschwindigkeit vo in Richtung eines Pfeils 106 in horizontaler Richtung über einen Boden 108. Ein Erschütterungssensor 110 erfasst die Erschütterungen in der Anordnung 100. Dieser Erschütterungssensor 110 kann bspw. als herkömmliches Mikrofon, als Körperschallmikrofon oder als Beschleunigungssensor ausgeführt sein. Bei der Überfahrt der Anordnung über unterschiedliche Bodentypen, bspw. Teppich 112, harter rauer Boden 114 oder harter glatter Boden 116, entstehen Erschütterungen von unterschiedlichem Charakter. Die Darstellung zeigt zudem einen weiteren Sensor 130, auf den nachfolgend noch eingegangen wird.
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Das spektrale Verhalten der Erschütterungen wird in 4 dargelegt. In dieser sind in einem übergeordneten Graphen 50, der unterschiedliche Bodeneigenschaften von hart 52 bis weich 54 sowie rau 56 bis glatt 58 wiedergibt, ein erster Graph 60, ein zweiter Graph 62, ein dritter Graph 64 und ein vierter Graph 66 unter Berücksichtigung der Einteilung gemäß dem übergeordneten Graphen 50 angeordnet.
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In den vier Graphen 60 bis 66 ist jeweils an der Abszisse die Frequenz f und an der Ordinate die frequenzabhängige Signalintensität Iv(f) aufgetragen. Die in den Graphen 60 bis 66 gezeigten Verläufe ergeben sich durch Frequenzanalyse aufgenommener Erschütterungsverläufe. So zeigt der erste Graph 60 einen Verlauf 70 mit einer maximalen Amplitude I0 72 und einer Grenzfrequenz bzw. Cut-off-Frequenz f0 74. Der zweite Graph 62 zeigt einen Verlauf 80 mit einer maximalen Amplitude I0 82 und einer Cut-off-Frequenz f0 84. Der dritte Graph 64 zeigt einen Verlauf 90 mit einer maximalen Amplitude I0 92 und einer Cut-off-Frequenz f0 94. Der vierte Graph 66 zeigt einen Verlauf 101 mit einer maximalen Amplitude I0 103 und einer Cut-off-Frequenz f0 105.
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Raue Böden erzeugen somit eine größere maximale Amplitude I0 als glatte Böden. Weiche Böden dämpfen darüber hinaus hohe Frequenzanteile und führen damit zu niederfrequenteren Signalspektren, als dies bei harten Böden der Fall ist. In einem Ausführungsbeispiel stellen z. B. maximale Amplitude I0 und Grenzfrequenz bzw. Cut-off-Frequenz f0 die wesentlichen Eingangsgrößen in einen Klassifikator, der eine Ausführung der beschriebenen Anordnung ist, dar.
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Zur Signalanalyse kann ein Signalpfad verwendet werden, der in 5 dargestellt und mit der Bezugsziffer 150 bezeichnet ist.
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In einem ersten Block 152 wird eine spektrale Analyse eines Messsignals Iv(t) 154 durchgeführt, bspw. durch eine (Fast-)Fourier-Transformation, um Iv(f) 156 zu erhalten. Dazu wird zuerst das ggf. analoge Sensorsignal tiefpassgefiltert und mit einem Analog-Digital-Umsetzer (ADU) digitalisiert. Typische Abtastraten liegen im Bereich von 10 bis 100 kHz. Die Grenzfrequenz und Steilheit des vorgeschalteten Tiefpassfilters ist so ausgelegt, dass oberhalb der halben Abtastfrequenz die Signalintensität kleiner als die Auflösung des ADUs ist, um Aliasing-Probleme zu vermeiden.
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In einem zweiten Block 160 wird eine Extraktion von Kenngrößen bzw. Features aus dem spektral aufgelösten Signal Iv(f) 156 durchgeführt, diese sind im Wesentlichen die maximale Amplitude I0 162 und die Grenzfrequenz bzw. Cut-off-Frequenz f0 164.
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In einem dritten Block 170 wird eine Klassifikation der Bodentypen T 172 anhand der bestimmten Kenngrößen durchgeführt. Dabei geht die Geschwindigkeit vo der Anordnung (100 in 3) als Skalierungsfaktor in die Klassifikation ein. Eine größere Fahrtgeschwindigkeit führt typischerweise zu insgesamt höheren Signalintensitäten.
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In einer weiteren Ausführungsform ist auch eine Feature-Extraktion mittels eines maschinellen Lernens, eines sogenannten Machine-Learning-Verfahrens, denkbar. Statt wie zuvor die die maximale Amplitude I0 und der Cut-off Frequenz f0 auszuwerten ist dann zusätzlich oder ergänzend die Auswertung der Verhältnisse von Erschütterungsleistungsdichten in verschiedenen Frequenzbereichen vorgesehen. Der Signalpfad 150, wie dieser in 5 wiedergegeben ist, bleibt hiervon jedoch unberührt, bis auf die veränderten Features, die statt I0 162 und f0 164 dem Klassifikator zugeführt werden.
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In einer weiteren Ausführungsform ist die Anordnung (Bezugsziffer 100 in 3) mit dem weiteren Sensor (Bezugsziffer 130 in 3), vorzugsweise einem Mikrofon als Schallsensor, ausgestattet, das möglichst entkoppelt von den Fahrterschütterungen angebracht ist. Das Signal dieses Mikrofons wird dann verwendet, um Umgebungsgeräusche sowie Motor- und Sauggeräusche durch Signalsubtraktion vom Messsignal abzuziehen. Es wird hierzu auf 6 verwiesen, in der ein Signalpfad 200 zur Subtraktion des Störsignals durch den weiteren Sensor 130 wiedergegeben ist. Die Darstellung zeigt den Sensor 110 und den weiteren Sensor 130, dessen Ausgangssignal einem Verzögerungsglied 210 zugeführt wird. Am Ausgang des Sensors 110 liegt an Iv(t) + In(t), am Ausgang des weiteren Sensor liegt das Signal In(t) an, was ein Störsignal darstellt. Durch Subtraktion 212 der beiden Signale ergibt sich und damit das reine Nutzsignal.
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Auf diese Weise tritt das Nutzsignal Iv(t) deutlicher in den Vordergrund. Um eine optimale Auslöschung des Störsignals In(t) zu erreichen, wird das Signal mindestens eines der Sensoren 110 oder 130, in 6 beispielhaft der weitere Sensor 130, durch das Verzögerungsglied 210 zeitlich verschoben. Die optimale Verzögerung hängt von den entsprechenden Signallaufzeiten und der Positionierung der Sensoren 110 und 130 ab. Die optimale Verzögerung kann bestimmt werden, indem bei Stillstand der Anordnung (v0 = 0), aber bei laufendem Bürst- und Saugbetrieb, Messdaten aufgezeichnet werden und die Verzögerung so eingestellt wird, dass das erzielte Signal Iv(t) minimal wird.
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In einer weiteren Ausführungsform kommt die Anordnung mit lediglich einem Sensor aus. Dieser nimmt zunächst bei Stillstand der Anordnung (v0 = 0), jedoch bei laufendem Bürst- und Saugbetrieb ein Signal In(t-τ) auf. Dieses wird in den Spektralbereich transformiert, so dass sich |In(f)| ergibt, und auf einem Datenträger gespeichert. Im laufenden Betrieb (v0 ≠ 0) wird dieses Spektrum dann als Hintergrundsignal vom aktuellen Messsignal abgezogen, was ebenfalls eine Verbesserung der Nutzsignalqualität mit sich bringt. In 7 ist der entsprechende Signalverlauf 250 wiedergegeben.
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Die Darstellung zeigt den Sensor 110 oben bei vo = 0 und unten bei v0 ≠ 0. Daraus ergeben sich Signale In(t-τ) 260 und Iv(t) + In(t) 262 als Messsignale. Diese Signale 260 und 262 werden jeweils einer Spektralanalyse 270 bzw. 272 unterzogen. Es ergibt sich daraus ein Signal |In(f)| 274 und |Iv(f) + In(f)| 276. Das Signal 274 wird auf einem Datenträger 280 abgelegt. Im laufenden Betrieb wird dieses Signal 274 auf dem Datenträger 280 dann bei einer Subtraktion 290 berücksichtigt. Es ergibt sich am Ausgang ungefähr |Iv(f)| 292.
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In noch einer weiteren Ausführungsform können die zuvor als Störsignale beschriebenen Motor- und Sauggeräusche auch für die Bodenklassifikation verwendet werden. Diese Geräusche werden vom Boden reflektiert und durch den weiteren Sensor 130 gemessen. Abhängig von den Bodenbeschaffenheiten werden diese Geräusche unterschiedlich gedämpft, so dass die Signalamplitude für eine gegebene Antriebsmotor- und Saugmotorleistung unterschiedlich ist. Auch die Spektralverteilung dieser Signale können Hinweise auf die Bodenbeschaffenheit liefern, da bspw. weiche Böden hohe Frequenzanteile dämpfen und damit zu niederfrequenteren Signalspektren führen. Diese Signale können wie zuvor in Verbindung mit 5 beschrieben sowohl für sich alleine oder als zusätzliches Eingangssignal zur Bodentypklassifikation verwendet werden.
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Das Signal kann alleine oder als zusätzliches Signal verwendet werden. Da eine Trennung am Sensor ggf. nicht möglich ist, ist von Superposition der Signale auszugehen.
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Weiterhin kann das in 6 beschriebene Verfahren in umgekehrter Weise verwendet werden, um die Fahrgeräusche bzw. Erschütterungen von den Betriebsgeräuschen der Anordnung, bspw. des Roboters, zu trennen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- EP 1967115 A2 [0013]
- DE 102015104244 A1 [0014]
- DE 69120176 T2 [0015]
