EA039532B1 - Автоматическое устройство для уборки и способ уборки - Google Patents
Автоматическое устройство для уборки и способ уборки Download PDFInfo
- Publication number
- EA039532B1 EA039532B1 EA201891263A EA201891263A EA039532B1 EA 039532 B1 EA039532 B1 EA 039532B1 EA 201891263 A EA201891263 A EA 201891263A EA 201891263 A EA201891263 A EA 201891263A EA 039532 B1 EA039532 B1 EA 039532B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- automatic cleaning
- cleaning device
- data
- environment parameter
- cpu
- Prior art date
Links
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 19
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 17
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 14
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 9
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 claims 2
- 230000036632 reaction speed Effects 0.000 abstract 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000005108 dry cleaning Methods 0.000 description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007787 long-term memory Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 229910052987 metal hydride Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N nickel Substances [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- -1 nickel metal hydride Chemical class 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0248—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means in combination with a laser
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
- A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
- A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
- A47L9/2805—Parameters or conditions being sensed
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L9/00—Details or accessories of suction cleaners, e.g. mechanical means for controlling the suction or for effecting pulsating action; Storing devices specially adapted to suction cleaners or parts thereof; Carrying-vehicles specially adapted for suction cleaners
- A47L9/28—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means
- A47L9/2836—Installation of the electric equipment, e.g. adaptation or attachment to the suction cleaner; Controlling suction cleaners by electric means characterised by the parts which are controlled
- A47L9/2852—Elements for displacement of the vacuum cleaner or the accessories therefor, e.g. wheels, casters or nozzles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/06—Systems determining position data of a target
- G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
- A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
- A47L2201/04—Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Автоматическое устройство для уборки содержит устройство (10) сбора для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки и процессор (20) приложений. Процессор (20) приложений содержит центральный процессор (201), электрически соединенный с устройством (10) сбора, для получения заданного параметра среды, собранного устройством (10) сбора. Процессор (20) приложений также содержит графический процессор (202), электрически соединенный с центральным процессором (201). Графический процессор (202) получает заданный параметр среды от центрального процессора (201), а затем создает карту окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды. Техническое решение настоящего изобретения может повышать технические возможности и скорость ответа автоматического устройства для уборки, чтобы повысить эффективность работы автоматического устройства для уборки.
Description
Настоящее раскрытие относится к области технологии автоматической уборки и, в частности, к автоматическому устройству для уборки и способу уборки.
Предшествующий уровень техники настоящего изобретения
В уровне техники разнообразные автоматические устройства для уборки, такие как автоматические роботы для подметания и автоматические роботы для мытья полов, могут автоматически выполнять разнообразные операции по уборке, что удобно для пользователей. Автоматическое устройство для уборки должно создавать в режиме реального времени карту окружающей среды автоматического устройства для уборки для автоматического выполнения операций по уборке.
Однако, поскольку технические возможности автоматического устройства для уборки ограничены, эффективность работы автоматического устройства для уборки обычно низкая из-за низкой скорости создания карты.
Краткое раскрытие настоящего изобретения
Настоящее раскрытие обеспечивает автоматическое устройство для уборки, которое может преодолеть недостатки уровня техники.
Согласно первому аспекту одного варианта осуществления настоящего раскрытия автоматическое устройство для уборки обеспечивается и содержит устройство сбора, сконструированное для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки; и процессор приложений. Процессор приложений содержит центральный процессор, электрически соединенный с устройством сбора; центральный процессор сконструирован для получения заданного параметра среды, собранного устройством сбора. Процессор приложений также содержит графический процессор, электрически связанный с центральным процессором; и графический процессор сконструирован для получения заданного параметра среды от центрального процессора, а затем создания карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды.
Необязательно устройство сбора содержит лазерный дальномер; и данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами, собранные лазерным дальномером, принимаются в качестве заданного параметра среды.
Необязательно лазерный дальномер содержит точечный лазерный излучатель; и точечный лазерный излучатель получает данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами путем создания точечного лазерного излучения.
Необязательно лазерный дальномер содержит линейный лазерный излучатель; и линейный лазерный излучатель получает данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами путем создания линейного лазерного излучения.
Необязательно устройство сбора содержит устройство получения изображений; и данные в виде изображения окружающих объектов, собранные устройством получения изображений, принимаются в качестве заданного параметра среды.
Необязательно графический процессор содержит: модуль памяти, сконструированный для хранения алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра (particle filter); и вычислительный модуль, соединенный с модулем памяти и сконструированный для вызова алгоритма позиционирования и расчета и обработки заданного параметра среды для получения карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки.
Необязательно автоматическое устройство для уборки также содержит блок предварительной обработки. Блок предварительной обработки связан с устройством сбора и центральным процессором, соответственно, и сконструирован для предварительной обработки заданного параметра среды, при этом обеспечивая получение центральным процессором заданного параметра среды после предварительной обработки.
Необязательно блок предварительной обработки содержит процессор цифровой обработки сигналов (DSP).
Необязательно автоматическое устройство для уборки представляет собой робота для подметания или робота для мытья полов.
Согласно второму аспекту одного варианта осуществления настоящего раскрытия способ уборки для автоматического устройства для уборки обеспечивается и предусматривает стадию получения данных с использованием устройства сбора для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки;
стадию предварительной обработки данных с использованием блока предварительной обработки для предварительной обработки заданного параметра среды и предоставления заданного параметра среды после предварительной обработки центральному процессору; и стадию обработки данных с предоставлением при помощи центрального процессора заданного параметра среды после предварительной обработки графическому процессору и созданием при помощи графического процессора карты данных окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды после предварительной обработки.
Необязательно графический процессор содержит модуль памяти и вычислительный модуль, соеди- 1 039532 ненный с модулем памяти; и стадия обработки данных также предусматривает: вызов при помощи вычислительного модуля алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра, хранящегося в модуле памяти, расчет и обработку заданного параметра среды после предварительной обработки с получением карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки.
Необязательно стадия получения данных предусматривает: использование лазерного дальномера для сбора данных о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами и принятие данных о расстоянии, собранных лазерным дальномером, в качестве заданного параметра среды.
Необязательно стадия получения данных предусматривает использование устройства получения изображений для сбора данных об окружающих объектах в виде изображения и принятие данных в виде изображения, собранных устройством получения изображений, в качестве заданного параметра среды.
Согласно третьему аспекту одного варианта осуществления настоящего раскрытия система управления с вычислительной машиной для автоматического устройства для уборки обеспечивается и содержит центральный процессор, графический процессор, устройство сбора и блок предварительной обработки. Центральный процессор, графический процессор, устройство сбора и блок предварительной обработки соединены посредством коммуникационной шины. Устройство сбора сконструировано для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки; центральный процессор сконструирован для получения заданного параметра среды, собранного устройством сбора; и графический процессор сконструирован для получения заданного параметра среды от центрального процессора, а затем создания карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды.
Согласно четвертому аспекту одного варианта осуществления настоящего раскрытия мобильное электронное устройство обеспечивается и содержит модуль установления связи, сконструированный для установления связи между мобильным электронным устройством и вышеуказанным автоматическим устройством для уборки; модуль отправки команд позиционирования, сконструированный для отправки инструкции по запросу информации о положении автоматическому устройству для уборки; модуль получения данных о положении, сконструированный для приема информации о положении, возвращаемой автоматическим устройством для уборки через каждый заданный интервал времени, причем информация о положении содержит положение автоматического устройства для уборки в режиме реального времени; и модуль отображения, сконструированный для отображения информации о положении на интерактивном интерфейсе мобильного электронного устройства.
Необязательно мобильное электронное устройство также содержит модуль отправки управляющих команд, сконструированный для отправки инструкции о запросе действия автоматическому устройству для уборки.
Технические решения, обеспеченные в вариантах осуществления настоящего раскрытия, могут достигать следующих положительных эффектов.
Как можно увидеть из вышеуказанных вариантов осуществления, процессор приложений автоматического устройства для уборки настоящего раскрытия использует как центральный процессор, так и графический процессор, взаимодействующие друг с другом, и, таким образом, графический процессор может быть предназначен для создания карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки, тогда как центральный процессор можно использовать для другой обработки данных и управления процессом. Поскольку графический процессор выполняет создание карты, требования к обработке данных центральным процессором можно снижать, при этом повышая технические возможности и скорость ответа автоматического устройства для уборки, чтобы улучшить эффективность работы автоматического устройства для уборки.
Следует понимать, что как вышеуказанное общее описание, так и следующее подробное описание являются примерными и только пояснительными и не ограничивают настоящее раскрытие.
Краткое описание фигур
Приложенные фигуры, которые включены в данное описание и составляют его часть, показывают варианты осуществления, соответствующие настоящему раскрытию, и вместе с описанием служат для пояснения принципов настоящего раскрытия.
Фиг. 1 представляет принципиальную схему автоматического устройства для уборки согласно типичному варианту осуществления.
Фиг. 2 представляет принципиальную схему другого автоматического устройства для уборки согласно типичному варианту осуществления.
Фиг. 3 представляет принципиальную схему GPU согласно типичному варианту осуществления; и фиг. 4-7 представляют схемы автоматического устройства для уборки согласно типичному варианту осуществления.
Подробное раскрытие настоящего изобретения
Теперь будет сделана подробная ссылка на варианты осуществления, примеры которых показаны на приложенных фигурах. Следующее описание относится к приложенным фигурам, на которых подобные номера на различных фигурах представляют те же или аналогичные элементы, если не указано иное. Реализации, указанные в следующем описании вариантов осуществления, не представляют все реализа- 2 039532 ции в соответствии с настоящим изобретением. Напротив, они являются только примерами устройств и способов согласно аспектам, связанным с настоящим изобретением, указанным в приложенной формуле изобретения.
Фиг. 1 представляет принципиальную схему автоматического устройства для уборки согласно типичному варианту осуществления. Как показано на фиг. 1, автоматическое устройство для уборки может содержать устройство 10 сбора и процессор 20 приложений (АР). Устройство 10 сбора используют для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки. АР 20 может создавать карту окружающей обстановки автоматического устройства для уборки путем анализа и обработки заданного параметра среды, при этом обеспечивая перемещение и выполнение операций автоматическим устройством для уборки, таких как автоматическая операция уборки.
В автоматическом устройстве для уборки настоящего раскрытия АР 20 может также содержать центральный процессор (CPU) 201 и графический процессор (GPU) 202. CPU 201 электрически связан с устройством 10 сбора и получает вышеуказанный заданный параметр среды, собранный устройством 10 сбора. GPU 202 электрически соединен с CPU 201 и получает вышеуказанный заданный параметр среды, который получен CPU 201 от устройства 10 сбора, а затем создает карту окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды.
В этом варианте осуществления по сравнению с CPU 201 GPU 202 является более подходящим для выполнения того же расчета для большого числа данных из-за структурных характеристик самого GPU 202, и заданный параметр среды, собранный устройством 10 сбора, просто представляет собой большое число данных того же типа. Таким образом, путем одновременного обеспечения как CPU 201, так и GPU 202 в АР 20, с одной стороны, GPU 202 может делиться обрабатывающими нагрузками с CPU 201; с другой стороны, структурные характеристики и возможности обработки данных самого GPU 202 можно полностью использовать, при этом ускоряя создание карты в режиме реального времени и улучшая эффективность работы автоматического устройства для уборки.
1. Предварительная обработка данных
Как показано на фиг. 2, автоматическое устройство для уборки может также содержать блок 30 предварительной обработки. Блок 30 предварительной обработки соединен с устройством 10 сбора и CPU 201, соответственно, и используется для предварительной обработки заданного параметра среды, при этом обеспечивая получение заданного параметра среды CPU после предварительной обработки. Например, блок 30 предварительной обработки может представлять собой процессор цифровой обработки сигналов (DSP), который выполняет предварительную обработку заданного параметра среды, собранного устройством 10 сбора, такую как преобразование формата данных, интеграция и очистка, при этом облегчая GPU 202 выполнение конечной обработки заданного параметра среды.
2. Обработка данных
Когда GPU создает карту согласно заданному параметру среды, множество путей расчета и обработки может быть принято. Слияние данных от датчиков можно выполнять посредством алгоритма сочетания различных датчиков. Например, GPU 202 может размещать автоматическое устройство для уборки в рабочей области и получать соответствующую карту посредством алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра. Создание карты осуществляется посредством алгоритма слияния при помощи множества датчиков на основе общей привязки по времени. Использование алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра в комбинации с параллельным вычислением при помощи GPU решает проблему точности размещения, избегает местной оптимальной задачи и при этом достигает требований в режиме реального времени посредством параллельного вычисления. Использование алгоритма эвристического поиска для планирования пути может теоретически обеспечивать то, что объем вычислений сильно оптимизирован при поиске оптимального пути, так что планирование пути может быть найдено в режиме реального времени.
Следовательно, как показано на фиг. 3, GPU 202 может содержать модуль 202А памяти, который хранит алгоритм позиционирования на основе частичного фильтра; и вычислительный модуль 202В, который соединен с модулем 202А памяти, вызывает алгоритм позиционирования из модуля 202А памяти и рассчитывает и обрабатывает заданный параметр среды на основе алгоритма позиционирования для получения карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки. Конечно, GPU и оперативная память (RAM) могут быть установлены отдельно. В одном варианте осуществления GPU растрирует рабочую область, определенную и охваченную соединительными линиями между светоотражающими точками объектов, окружающих автоматическое устройство для уборки, и получает значения координат каждой точки пересечений. GPU рассчитывает множество вторых углов между множеством соединительных линий, образованных соединением каждой точки пересечения с множеством отражающих точек, и множество вторых углов определяет группу вторых углов, соответствующую каждой точке пересечений, а затем хранит каждую группу вторых углов. Когда автоматическое устройство для уборки перемещается в рабочую область, линия излучения лазера, излучаемая лазерным излучателем, отражается окружающими объектами с получением линий отражения лазера, и линии отражения лазера принимаются приемником. Окружающие объекты имеют светоотражающую функцию, которая обеспечивает параллельность линии отражения лазера с линией излучения лазера. Приемник способен принимать од- 3 039532 новременно множество линий отражения лазера. Датчик угла поворота может измерять множество первых углов между главной линией ориентации автоматического устройства для уборки и множеством линий отражения лазера. GPU обрабатывает множество первых углов для получения группы третьих углов, содержащей углы между линиями отражения лазера. GPU сравнивает группу третьих углов с группой вторых углов с получением положения робота в системе координат. Таким образом, положение автоматического устройства для уборки на карте может определяться при помощи GPU в режиме реального времени.
3. Устройство 10 сбора и заданный параметр среды
Многообразие различных типов устройств 10 сбора можно приспособить для автоматического устройства для уборки, и собранные заданные параметры среды и способы обработки данных, принимаемые GPU 202, могут изменяться соответственно. Для простоты понимания технические решения настоящего раскрытия будут описаны далее совместно с роботом для подметания, как показано на фиг. 4-7.
Как показано на фиг. 4-7, робот 100 для подметания (конечно, который может представлять собой другие типы автоматического устройства для уборки, такие как робот для мытья полов, и это не ограничено в настоящем раскрытии) содержит корпус 110 робота, систему 120 датчиков, систему 130 управления, приводную систему 140, систему 150 для уборки, систему 160 электропитания и систему 170 взаимодействия человек-машина.
Корпус 110 робота содержит переднюю часть 111 и заднюю часть 112. Корпус 110 робота может иметь практически круглую форму (т.е. передняя часть и задняя части образуют сегменты круга, соответственно). Корпус 110 робота может также иметь другие формы, включая, помимо прочего, приблизительно D-образную форму, например, передняя часть имеет плоскую наружную поверхность, а наружная поверхность задней части образует дугу.
Система датчиков 120 содержит устройство 121 определения положения, расположенное над корпусом 110 робота, датчик 122 удара, расположенный на передней части 111 корпуса 110 робота, датчик 123 падения, ультразвуковой датчик (не показан), инфракрасный датчик (не показан), магнитометр (не показан), акселерометр (не показан), гироскоп (не показан), одометр (не показан) и подобные. Эти компоненты системы 120 датчиков предоставляют различную информацию о положении и информацию о движении системе 130 управления. Устройство 121 определения положения содержит устройство 10 сбора, показанное на фиг. 1 или фиг. 2. Например, устройство 10 сбора может представлять собой камеру, лазерный дальномер и пр.
1) В одном случае устройство 10 сбора представляет собой устройство получения изображений (т.е. камеру); и заданный параметр среды, собранный устройством получения изображений, представляет собой данные об объектах, окружающих робота для подметания, в виде изображения; а затем GPU 202 анализирует и обрабатывает данные окружающих объектов в виде изображения для создания соответствующей карты.
2) В другом случае устройство 10 сбора представляет собой лазерный дальномер, данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами, собранные лазерным дальномером, принимаются в качестве заданного параметра среды; а затем GPU 202 анализирует и обрабатывает данные о расстоянии для создания соответствующей карты.
Как определять положения, описано далее, принимая пример с лазерным дальномером, на основе метода триангуляции. Основной принцип метода триангуляции основан на равномерном масштабировании аналогичных треугольников и не разъясняется в данном документе.
Лазерный дальномер содержит светоизлучающий блок и фотодетектор. Светоизлучающий блок может содержать источник света для излучения света. Источник света может включать светоизлучающий компонент, такой как светоизлучающий диод, который излучает инфракрасное излучение, видимое инфракрасное излучение или видимое излучение. Предпочтительно источник света может представлять собой светоизлучающий компонент, который может излучать лазерные лучи. В этом варианте осуществления в качестве примера лазерный диод можно принимать в качестве источника света. В частности, изза монохромной, направленной и коллимированной природы лазерного луча источник света, который может излучать лазерные лучи, может делать измерение более точным, чем другой источник света. Например, по сравнению с лазерными лучами, инфракрасное излучение или видимое излучение, излучаемое светоизлучающим диодом, может изменяться факторами окружающей среды (такими как цвет или текстура объекта), и, следовательно, точность измерения может снижаться. Лазерный диод может быть точечным лазером для измерения информации о положении препятствий в двумерном пространстве или линейным лазером для измерения информации о положении в трехмерном пространстве в некотором диапазоне препятствий.
Фотодетектор может содержать датчик изображения. Световые пятна, которые отражаются или рассеиваются препятствиями, образуются на датчике изображения. Датчик изображения может быть однорядным или многорядным набором пикселей. Фотодетектор может превращать световые сигналы в электрические сигналы. Датчик изображения может быть датчиком на комплементарных металлооксидных полупроводниках (CMOS) или датчиком на устройствах с зарядовой связью (CCD). Предпочтительно комплементарный металлооксидный полупроводник выбирают в качестве датчика изображения из-за
- 4 039532 его ценового преимущества. Кроме того, фотодетектор может также содержать блок светочувствительных линз. Свет, который отражается или рассеивается препятствиями, может проходить через блок светочувствительных линз с получением изображения на датчике изображения. Блок светочувствительных линз может содержать одну или несколько линз.
Основание может поддерживать светоизлучающий блок и фотодетектор. Светоизлучающий блок и фотодетектор расположены на основании и находятся на некотором расстоянии друг от друга. Для обнаружения препятствий в направлении 360 градусов вокруг робота основание может быть установлено с возможностью вращения на корпусе 110 робота, или само основание не вращается, но оснащено вращающимся компонентом для обеспечения вращения светоизлучающего блока и фотодетектора. Угловая скорость вращения вращающегося компонента может быть получена посредством элемента оптической связи и кодирующего диска. Элемент оптической связи детектирует пропущенные зубцы кодирующего диска. Мгновенная угловая скорость может быть получена путем деления расстояния между пропущенными зубцами на время для прохождения расстояния между пропущенными зубцами. Чем больше плотность пропущенных зубцов на кодирующем диске, тем выше точность измерения и надежность измерения, но структура более точная и больше число расчетов. Наоборот, чем меньше плотность пропущенных зубцов на кодирующем диске, тем ниже точность измерения и надежность измерения, но структура проще и сумма вычислений меньше, при этом снижается стоимость.
Устройство обработки данных, такое как DSP, соединенный с фотодетектором, записывает расстояния до препятствий под любым углом относительно направления 0° робота и посылает расстояния в блок обработки данных системы 130 управления, такой как процессор приложений, включающий CPU. CPU выполняет алгоритм позиционирования на основе частичного фильтра с получением текущего положения робота, а затем рисует карту на основе его положения для навигации. Предпочтительно алгоритм одновременного определения места и нанесения на карту (SLAM) используется в качестве алгоритма позиционирования.
Передняя часть 111 корпуса 110 робота может нести датчик 122 удара. Когда робот двигается при помощи модуля 141 привода колес для перемещения по полу в процессе уборки, датчик 122 удара детектирует один или несколько случаев (или объектов) на пути движения робота 100 посредством системы датчиков, такой как инфракрасный датчик. Робот 100 сконструирован для регулирования действия модуля 141 привода колес в ответ на случаи/объекты, детектируемые датчиком 1202 удара, такие как препятствие, стена и подобное, чтобы двигаться от препятствия по пути движения робота 100.
Система 130 управления обеспечена на печатной плате в корпусе 110 робота. Система 130 управления содержит процессор, находящийся в связи с долговременной памятью, такой как жесткий диск, флэш-память, оперативная память и пр. Например, процессор представляет собой центральный процессор или процессор приложений. Процессор приложений может выполнять алгоритм позиционирования, такой как алгоритм одновременного определения места и нанесения на карту (SLAM), для создания карты в режиме реального времени окружающей среды робота 100 на основе информации о детектируемых препятствиях и обратной связи при помощи лазерного дальномера.
Кроме того, путем учета информации о расстоянии и информации о скорости, детектируемой датчиком 122 удара, датчиком 123 падения, ультразвуковым датчиком, инфракрасным датчиком, магнитометром, акселерометром, гироскопом и одометром в комбинации, процессор приложений может определять текущее рабочее состояние робота 100, например, двигается ли робот 100 через порог двери, двигается по ковру, двигается близко к краю, застрял, имеет полную пылеуловительную камеру, поднят пользователем или подобное. Процессор приложений может также планировать следующие действия, которые должны выполняться роботом 100, на основе текущего рабочего состояния робота 100, так что операции робота 100 могут соответствовать требованиям пользователя. Кроме того, система 130 управления может планировать наиболее эффективный и рациональный путь уборки и/или режим уборки для робота на основе карты в режиме реального времени, нарисованной согласно алгоритму SLAM, чтобы сильно повысить эффективность уборки робота.
Приводная система 140 способствует движению робота 100 по земле на основе команды к движению, которая включает информацию о расстоянии и углах (например, компоненты х, у и θ) робота 100. Приводная система 140 содержит модуль 141 привода колес. Модуль 141 привода колес может регулировать левое колесо и правое колесо одновременно. Модуль 141 привода колес также содержит модуль привода левого колеса и модуль привода правого колеса для приведения в движение левого и правого колес, соответственно, чтобы более точно регулировать движение робота 100. Модули привода левого и правого колес расположены друг напротив друга вдоль поперечной оси корпуса 110 робота. Для улучшения стабильности и/или маневренности робота 100 робот 100 также содержит одно или несколько неведущих колес 142, например, одно или несколько универсальных колес. Модуль привода колес содержит ведущее колесо(а), один или несколько приводов и контур управления для регулирования привода(ов). Модуль привода колес также соединен с одометром и контуром для измерения тока, подаваемым на привод(ы). Модуль 141 привода колес съемно соединен с корпусом 110 робота для простоты технического обслуживания или ремонта. Каждое ведущее колесо имеет смещенную вниз систему подвески,
- 5 039532 посредством которой ведущее колесо можно закрепить на корпусе 110 робота и поддерживать подвижным или вращающимся. Ведущее колесо воспринимает смещение пружины, выступающей вниз и от корпуса 110 робота. Смещение пружины облегчает контакт и сцепление ведущего колеса с землей с ненулевой силой и сохранение компонентами для уборки робота 100 контакта с землей с ненулевым давлением.
Система 150 для уборки может быть системой для сухой уборки и/или системой для влажной уборки. В качестве системы для сухой уборки система для уборки включает систему 151 подметания для выполнения функции уборки робота 100. Система 151 подметания включает щеточный валик, пылеуловительную камеру, вентилятор, воздуховыпускное отверстие и соединительные элементы для соединения щеточного валика, пылеуловительной камеры, вентилятора и воздуховыпускного отверстия. Щеточный валик имеет контакт с землей. Пыль на полу подметается и закатывается щеточным валиком к передней части отверстия для всасывания пыли, расположенного между щеточным валиком и пылеуловительной камерой, а затем всасывается в пылеуловительную камеру при помощи потока воздуха, создаваемого вентилятором и который проходит через пылеуловительную камеру. Способность робота всасывать пыль может быть представлена эффективностью подъема пыли (DPU). DPU определяется многими факторами, включая, помимо прочего, структуру щеточного валика и материал для изготовления щеточного валика; эффективность использования потока воздуха на пути потока воздуха, образованного отверстием для всасывания пыли, пылеуловительной камерой, вентилятором, воздуховыпускными отверстиями и соединительными элементами между ними; и тип и мощность вентилятора. При этом повышение DPU представляет комплексную проблему конструкции системы. По сравнению с обычными проводными устройствами для уборки пыли повышение DPU имеет большее значение для робота 100, электропитание которого ограничено. Причина состоит в том, что повышение DPU может непосредственно снижать энергию, требующуюся роботу 100 для уборки пыли на каждой заданной площади. Например, при повышении DPU площадь, которую может убрать полностью заряженный робот 100, может увеличиваться от 80 до 100 мм2 или более. Кроме того, повышение DPU увеличивает срок службы батареи путем снижения частоты повторного заряда батареи, так что пользователю не надо часто менять батарею. Кроме того, повышение DPU непосредственно влияет на восприятие пользователем, поскольку пользователи могут непосредственно судить, достаточно ли чистый пол, подметенный или помытый роботом 100. Система для сухой уборки также содержит боковую щетку 152. Боковая щетка 152 имеет ось вращения, образующую ненулевой угол с полом, так что боковая щетка 152 при вращении может перемещать мусор в область, доступную щеточному валику системы 151 подметания.
Система 160 электропитания содержит перезаряжаемую батарею, такую как никель-металлгидридная батарея или литиевая батарея. Перезаряжаемая батарея соединена с контуром управления зарядкой, контуром определения температуры зарядки и контуром определения низкого напряжения. Эти контуры также соединены с одночиповым контуром управления. Перезаряжаемая батарея заряжается путем подключения зарядного электрода сбоку или снизу корпуса робота к источнику зарядки. Если пыль прилипла к выдвинутому зарядному электроду, может происходить накопление заряда на зарядном электроде, что также вызывает плавление и деформацию пластикового материала вокруг зарядного электрода или даже сам зарядный электрод может деформироваться, при этом прерывая нормальную зарядку.
Система 170 взаимодействия человек-машина содержит пользовательскую панель, которая содержит различные кнопки для выбора функции(й) пользователем. Система 170 взаимодействия человекмашина также содержит различные устройства вывода, такие как дисплей, и/или сигнальная лампочка, и/или громкоговоритель для индикации текущего состояния робота или функции(й), выбранной пользователем. Система 170 взаимодействия человек-машина также содержит мобильное клиентское приложение. Например, если робот имеет навигацию пути, мобильное клиентское устройство может показывать карту области, окружающей робота, и отмечать положение робота на карте, чтобы предоставлять достаточную и персонализированную информацию пользователю.
Для ясного описания поведения робота настоящее раскрытие определяет три оси относительно корпуса 110 робота, и робот 100 может перемещаться по земле вдоль трех осей. Три оси являются перпендикулярными друг другу и включают: поперечную ось х, ось движения вперед-назад у и вертикальную ось z. В частности, направление +у определяется как направление вперед, а направление -у определяется как направление назад. Ось х проходит между левым колесом и правым колесом робота и через центральную точку модуля 141 привода колес.
Робот 100 может вращаться вокруг оси х. Когда передняя часть робота 100 наклоняется вверх, а задняя часть робота 100 наклоняется вниз, это движение определяется как положение с поднятым носом. Когда передняя часть робота 100 наклоняется вниз, а задняя часть робота 100 наклоняется вверх, движение определяется как положение с опущенным носом. Кроме того, робот 100 может вращаться вокруг оси z. Когда робот 100 движется в направлении вперед, поворот робота 100 вправо по направлению +у определяется как поворот вправо робота 100 вокруг оси z в правую сторону относительно оси у, а поворот робота 100 налево по направлению +у определяется как поворот влево робота 100 вокруг оси z.
Другие варианты осуществления настоящего раскрытия будут очевидны специалистам в данной
- 6 039532 области техники при рассмотрении описания и осуществления на практике настоящего раскрытия. Данная заявка предназначена охватывать любые варианты, применения или переделки настоящего раскрытия, следуя его общим принципам и включая такие отклонения настоящего раскрытия, которые входят в известную или обычную практику в данной области. Предполагается, что описание и примеры должны рассматриваться только как примерные, при этом истинный объем и сущность изобретения указаны в следующей формуле изобретения.
Понятно, что настоящее раскрытие не ограничивается конкретной конструкцией, которая была описана выше и проиллюстрирована на прилагаемых фигурах, и что могут быть сделаны различные модификации и изменения без отклонения от ее объема. Предполагается, что объем настоящего изобретения ограничен только приложенной формулой изобретения.
ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
Claims (14)
- ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ1. Автоматическое устройство для уборки, содержащее устройство сбора, сконструированное для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки; и процессор приложений;причем процессор приложений содержит два процессора, один из которых центральный процессор CPU, а другой из которых графический процессор GPU, причем центральный процессор электрически соединен с устройством сбора; центральный процессор сконструирован для получения заданного параметра среды, собранного устройством сбора; графический процессор электрически соединен с центральным процессором, и графический процессор сконструирован для получения заданного параметра среды от центрального процессора, а затем создания карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки на основе заданного параметра среды.
- 2. Автоматическое устройство для уборки по п.1, в котором устройство сбора содержит лазерный дальномер и данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами, собранные лазерным дальномером, принимаются в качестве заданного параметра среды.
- 3. Автоматическое устройство для уборки по п.2, в котором лазерный дальномер содержит точечный лазерный излучатель и точечный лазерный излучатель получает данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами путем создания точечного лазерного излучения.
- 4. Автоматическое устройство для уборки по п.2, в котором лазерный дальномер содержит линейный лазерный излучатель и линейный лазерный излучатель получает данные о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами путем создания линейного лазерного излучения.
- 5. Автоматическое устройство для уборки по любому из пп.1-4, в котором устройство сбора содержит устройство получения изображений и данные об окружающих объектах в виде изображения, собранные устройством получения изображений, принимаются в качестве заданного параметра среды.
- 6. Автоматическое устройство для уборки по п.1, в котором графический процессор содержит модуль памяти, сконструированный для хранения алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра; и вычислительный модуль, соединенный с модулем памяти и сконструированный для вызова алгоритма позиционирования и расчета и обработки заданного параметра среды для получения карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки.
- 7. Автоматическое устройство для уборки по п.1, дополнительно содержащее блок предварительной обработки;причем блок предварительной обработки связан с устройством сбора и центральным процессором, соответственно, и сконструирован для предварительной обработки заданного параметра среды, при этом обеспечивая получение центральным процессором заданного параметра среды после предварительной обработки.
- 8. Автоматическое устройство для уборки по п.7, в котором блок предварительной обработки содержит процессор цифровой обработки сигналов (DSP).
- 9. Автоматическое устройство для уборки по п.1, в котором автоматическое устройство для уборки представляет собой робота для подметания или робота для мытья полов.
- 10. Способ уборки посредством автоматического устройства для уборки по любому из пунктов с 1 по 9, предусматривающий стадию получения данных с использованием устройства сбора для сбора заданного параметра окружающей обстановки автоматического устройства для уборки;стадию предварительной обработки данных с использованием блока предварительной обработки для предварительной обработки заданного параметра среды и предоставления заданного параметра среды после предварительной обработки центральному процессору; и стадию обработки данных с предоставлением при помощи центрального процессора заданного параметра среды после предварительной обработки графическому процессору и созданием при помощи графического процессора карты данных окружающей обстановки автоматического устройства для убор- 7 039532 ки на основе заданного параметра среды после предварительной обработки.
- 11. Способ по п.10, в котором графический процессор содержит модуль памяти и вычислительный модуль, соединенный с модулем памяти; и стадия обработки данных также предусматривает вызов при помощи вычислительного модуля алгоритма позиционирования на основе частичного фильтра, хранящегося в модуле памяти, расчет и обработку заданного параметра среды после предварительной обработки для получения карты окружающей обстановки автоматического устройства для уборки.
- 12. Способ по п.10 или 11, в котором стадия получения данных содержит использование лазерного дальномера для сбора данных о расстоянии между лазерным дальномером и окружающими объектами и принятие данных о расстоянии, собранных лазерным дальномером, в качестве заданного параметра среды.
- 13. Способ по любому из пп.10-12, в котором стадия получения данных предусматривает использование устройства получения изображений для сбора данных об окружающих объектах в виде изображения и принятие данных в виде изображения, собранных устройством получения изображений, в качестве заданного параметра среды.
- 14. Автоматизированная система управления автоматическим устройством для уборки по любому из пунктов с 1 по 9, содержащая
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201521054625.2U CN205671994U (zh) | 2015-12-16 | 2015-12-16 | 自动清洁设备 |
| PCT/CN2016/108935 WO2017101721A1 (zh) | 2015-12-16 | 2016-12-07 | 自动清洁设备及清洁方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA201891263A1 EA201891263A1 (ru) | 2018-11-30 |
| EA039532B1 true EA039532B1 (ru) | 2022-02-08 |
Family
ID=57437726
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA201891263A EA039532B1 (ru) | 2015-12-16 | 2016-12-07 | Автоматическое устройство для уборки и способ уборки |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US11013385B2 (ru) |
| EP (1) | EP3391797B1 (ru) |
| JP (1) | JP6823794B2 (ru) |
| KR (1) | KR20180081546A (ru) |
| CN (1) | CN205671994U (ru) |
| AU (2) | AU2016372758B2 (ru) |
| EA (1) | EA039532B1 (ru) |
| WO (1) | WO2017101721A1 (ru) |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106377209B (zh) * | 2016-11-11 | 2022-07-22 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 可移动清洁设备及其控制方法 |
| TWI634403B (zh) * | 2017-01-26 | 2018-09-01 | 好樣科技有限公司 | 自動清潔機及其控制方法 |
| CN108873878A (zh) * | 2017-06-22 | 2018-11-23 | 北京石头世纪科技有限公司 | 自主机器人及其控制方法、装置、系统和计算机可读介质 |
| JP6984215B2 (ja) * | 2017-08-02 | 2021-12-17 | ソニーグループ株式会社 | 信号処理装置、および信号処理方法、プログラム、並びに移動体 |
| CN107822565B (zh) * | 2017-11-08 | 2020-06-26 | 上海雷盎云智能技术有限公司 | 基于数据分析实现狭缝清理的智能家居扫地机 |
| CN107788916B (zh) * | 2017-11-08 | 2018-09-28 | 安嘉琦 | 智能家居清洁一体机 |
| CN109431381B (zh) * | 2018-10-29 | 2022-06-07 | 北京石头创新科技有限公司 | 机器人的定位方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN109602338A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-12 | 深圳乐动机器人有限公司 | 一种清洁地面的方法、扫地机器人及拖地机器人 |
| KR102103291B1 (ko) | 2019-02-28 | 2020-05-27 | 한국생산기술연구원 | 내부에 위치하는 라이다 장치를 포함하는 로봇 청소기 및 이를 이용한 청소구역 탐지방법 |
| KR102117868B1 (ko) | 2019-02-28 | 2020-06-04 | 한국생산기술연구원 | 높이 조절이 가능한 라이다 구동부 및 이를 이용한 로봇 청소기 |
| KR102275300B1 (ko) | 2019-07-05 | 2021-07-08 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어방법 |
| KR102224637B1 (ko) | 2019-07-05 | 2021-03-08 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어방법 |
| KR102297496B1 (ko) | 2019-07-11 | 2021-09-02 | 엘지전자 주식회사 | 인공지능을 이용한 이동 로봇 및 이동 로봇의 제어방법 |
| KR102361130B1 (ko) | 2019-07-11 | 2022-02-09 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어방법 |
| CN113475976B (zh) * | 2020-03-16 | 2022-07-15 | 珠海格力电器股份有限公司 | 机器人可通行区域确定方法、装置、存储介质及机器人 |
| US10947685B1 (en) * | 2020-09-10 | 2021-03-16 | Jay Hirshberg | Object-gathering apparatus |
| TWI772079B (zh) * | 2021-06-29 | 2022-07-21 | 新加坡商鴻運科股份有限公司 | 清掃區域指定方法、移動終端及掃地機器人 |
| US11640166B2 (en) | 2021-06-29 | 2023-05-02 | Nanning Fulian Fugui Precision Industrial Co., Ltd. | Method, mobile device and cleaning robot for specifying cleaning areas |
| USD990802S1 (en) * | 2021-08-05 | 2023-06-27 | Shenzhen Haitao Optimization Technology Co., Ltd. | Sweeping robot |
| WO2023128025A1 (ko) * | 2021-12-30 | 2023-07-06 | 한국전자기술연구원 | 딥러닝 기반의 지능 소형 모빌리티 장치 및 시스템 |
| CN116269059B (zh) * | 2023-05-19 | 2023-08-11 | 杭州涂鸦信息技术有限公司 | 扫地机器人标定系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201573208U (zh) * | 2009-06-16 | 2010-09-08 | 泰怡凯电器(苏州)有限公司 | 实现室内服务机器人同时定位和地图创建的装置及机器人 |
| CN102053623A (zh) * | 2009-11-10 | 2011-05-11 | 德国福维克控股公司 | 用于控制机器人的方法 |
| CN102283616A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-12-21 | 青岛科技大学 | 基于机器视觉的家庭智能清理系统 |
| US20120106829A1 (en) * | 2010-11-03 | 2012-05-03 | Tae-Kyeong Lee | Robot cleaner and controlling method of the same |
| CN103048996A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-17 | 深圳先进技术研究院 | 基于激光扫描测距仪的自动引导车、系统及导航方法 |
| CN104302218A (zh) * | 2012-12-28 | 2015-01-21 | 艾罗伯特公司 | 自主覆盖机器人 |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6481515B1 (en) * | 2000-05-30 | 2002-11-19 | The Procter & Gamble Company | Autonomous mobile surface treating apparatus |
| US7751919B2 (en) | 2006-08-19 | 2010-07-06 | Dynamic Micro Systems | Method for operating equipment using buffer station having emergency access |
| KR100877072B1 (ko) * | 2007-06-28 | 2009-01-07 | 삼성전자주식회사 | 이동 로봇을 위한 맵 생성 및 청소를 동시에 수행하는 방법및 장치 |
| KR101461185B1 (ko) * | 2007-11-09 | 2014-11-14 | 삼성전자 주식회사 | 스트럭쳐드 라이트를 이용한 3차원 맵 생성 장치 및 방법 |
| KR101325145B1 (ko) | 2009-10-28 | 2013-11-06 | 한국전자통신연구원 | 이동 로봇의 길 지도를 이용한 경로 탐색 장치 및 방법 |
| KR20110119118A (ko) * | 2010-04-26 | 2011-11-02 | 엘지전자 주식회사 | 로봇 청소기, 및 이를 이용한 원격 감시 시스템 |
| TW201305761A (zh) * | 2011-07-21 | 2013-02-01 | Ememe Robot Co Ltd | 自走機器人及其定位方法 |
| US8798840B2 (en) * | 2011-09-30 | 2014-08-05 | Irobot Corporation | Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data |
| US9037396B2 (en) * | 2013-05-23 | 2015-05-19 | Irobot Corporation | Simultaneous localization and mapping for a mobile robot |
| TWI547623B (zh) | 2013-07-16 | 2016-09-01 | 許今彥 | 多感應場智慧馬桶 |
| JP5897517B2 (ja) * | 2013-08-21 | 2016-03-30 | シャープ株式会社 | 自律移動体 |
| KR102093177B1 (ko) * | 2013-10-31 | 2020-03-25 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 동작방법 |
| US9589359B2 (en) | 2014-04-24 | 2017-03-07 | Intel Corporation | Structured stereo |
| KR102527645B1 (ko) * | 2014-08-20 | 2023-05-03 | 삼성전자주식회사 | 청소 로봇 및 그 제어 방법 |
| EP3199083B1 (en) * | 2014-09-24 | 2021-09-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Cleaning robot and method for controlling cleaning robot |
| KR101620428B1 (ko) * | 2014-10-10 | 2016-05-12 | 엘지전자 주식회사 | 로봇 청소기 및 로봇 청소기의 제어방법 |
| KR102388448B1 (ko) * | 2015-06-09 | 2022-04-21 | 삼성전자주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어 방법 |
-
2015
- 2015-12-16 CN CN201521054625.2U patent/CN205671994U/zh active Active
-
2016
- 2016-12-07 KR KR1020187015795A patent/KR20180081546A/ko not_active Application Discontinuation
- 2016-12-07 AU AU2016372758A patent/AU2016372758B2/en active Active
- 2016-12-07 WO PCT/CN2016/108935 patent/WO2017101721A1/zh active Application Filing
- 2016-12-07 EP EP16874778.0A patent/EP3391797B1/en active Active
- 2016-12-07 JP JP2018528748A patent/JP6823794B2/ja active Active
- 2016-12-07 EA EA201891263A patent/EA039532B1/ru unknown
-
2018
- 2018-05-31 AU AU2018100726A patent/AU2018100726A4/en active Active
- 2018-06-15 US US16/009,977 patent/US11013385B2/en active Active
-
2021
- 2021-04-27 US US17/242,200 patent/US20210251450A1/en active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201573208U (zh) * | 2009-06-16 | 2010-09-08 | 泰怡凯电器(苏州)有限公司 | 实现室内服务机器人同时定位和地图创建的装置及机器人 |
| CN102053623A (zh) * | 2009-11-10 | 2011-05-11 | 德国福维克控股公司 | 用于控制机器人的方法 |
| CN102283616A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-12-21 | 青岛科技大学 | 基于机器视觉的家庭智能清理系统 |
| US20120106829A1 (en) * | 2010-11-03 | 2012-05-03 | Tae-Kyeong Lee | Robot cleaner and controlling method of the same |
| CN103048996A (zh) * | 2012-12-27 | 2013-04-17 | 深圳先进技术研究院 | 基于激光扫描测距仪的自动引导车、系统及导航方法 |
| CN104302218A (zh) * | 2012-12-28 | 2015-01-21 | 艾罗伯特公司 | 自主覆盖机器人 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20180081546A (ko) | 2018-07-16 |
| EP3391797B1 (en) | 2022-03-23 |
| CN205671994U (zh) | 2016-11-09 |
| JP6823794B2 (ja) | 2021-02-03 |
| US11013385B2 (en) | 2021-05-25 |
| AU2016372758A1 (en) | 2018-06-21 |
| EA201891263A1 (ru) | 2018-11-30 |
| WO2017101721A1 (zh) | 2017-06-22 |
| AU2016372758B2 (en) | 2019-04-18 |
| EP3391797A4 (en) | 2019-04-10 |
| JP2019505256A (ja) | 2019-02-28 |
| EP3391797A1 (en) | 2018-10-24 |
| US20180289228A1 (en) | 2018-10-11 |
| AU2018100726A4 (en) | 2018-07-19 |
| US20210251450A1 (en) | 2021-08-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2018100726A4 (en) | Automatic cleaning device and cleaning method | |
| TWI789625B (zh) | 一種清潔機器人及其控制方法 | |
| CN109947109B (zh) | 机器人工作区域地图构建方法、装置、机器人和介质 | |
| EP4026473A1 (en) | Cleaning robot and control method therefor | |
| CN114468898B (zh) | 机器人语音控制方法、装置、机器人和介质 | |
| EP3998007A1 (en) | Automatic cleaning device control method and apparatus, device and medium | |
| CN109932726B (zh) | 机器人测距校准方法、装置、机器人和介质 | |
| WO2023193618A1 (zh) | 自动清洁设备、控制方法及存储介质 | |
| CN111990930A (zh) | 一种测距方法、装置、机器人和存储介质 | |
| CN109920425B (zh) | 机器人语音控制方法、装置、机器人和介质 | |
| CN217792839U (zh) | 自动清洁设备 | |
| CN217365667U (zh) | 自动清洁设备 | |
| WO2022227876A1 (zh) | 一种测距方法、装置、机器人和存储介质 | |
| CN210931183U (zh) | 一种清洁机器人 | |
| CN210673215U (zh) | 一种多光源探测机器人 | |
| CN112244705B (zh) | 智能清洁设备、控制方法、计算机存储介质 | |
| CN210673216U (zh) | 一种滤光式机器人 | |
| WO2021098410A1 (zh) | 摄像头装置及清洁机器人 | |
| CN116942017A (zh) | 自动清洁设备、控制方法及存储介质 | |
| CN117970356A (zh) | 距离检测装置和自行走设备 | |
| CN117008148A (zh) | 打滑状态的检测方法、设备及存储介质 | |
| CN117426709A (zh) | 一种自移动设备及其测距方法 | |
| CN117368845A (zh) | 定位信号辐射装置、基站及基站辐射定位信号的方法 |