JP2006293662A - Working robot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、床面上を移動する機能を備えた作業ロボットに関するものである。 The present invention relates to a work robot having a function of moving on a floor surface.
人が存在する空間内で走行を行う作業ロボットとしては、下記の特許文献1〜5が提案されている。
特許文献1のロボットは、非接触式の障害物感知センサーを、左右方向に複数の感知エリアA1〜A3に分けて検出するように、車体の左右方向に複数並設し、所定時間間隔ごとに障害物を計測し、A1〜A3の障害物検出の有無の変化に基づいて、障害物が静止物体か移動物体かを判別し、静止物体の場合には回避指令を、移動物体の場合には停止指令を走行手段に出力する。
In the robot of
特許文献2のロボットは、本体から周囲の障害物までの距離を所定時間毎に計測し、障害物を検知して本体が停止した後、所定時間おきに障害物の位置と幅を算出し、同一の算出結果が連続して得られた場合は障害物が静止していると認識して障害物を回避し、同一の算出結果が得られない時には障害物が移動していると認識して、進行方向に障害物を検出しなくなるまで待機させた後、本体を走行させる。
The robot of
特許文献3のロボットは、水平方向首振り超音波センサーを用いて、障害物が静止物体か移動物体であるかの識別を行い、固定物の場合には迂回して運行を続け、移動物の場合には一旦停止して、移動物が通過してから運行を継続する。
The robot of
特許文献4のロボットは、 人体を検出できる1次元アレイ赤外線センサと、人体以外の物体を検知できる超音波センサーとを備え、両方のセンサーの信号から、物体と人体とを区別して検知し、人体を検知した場合、搬送装置の移動を中止し、人体に対して警告を発する。 The robot of Patent Document 4 includes a one-dimensional array infrared sensor that can detect a human body and an ultrasonic sensor that can detect an object other than the human body, and detects the object and the human body separately from the signals of both sensors. Is detected, the movement of the transfer device is stopped and a warning is issued to the human body.
特許文献5のロボットは、障害物までの距離を検出する距離センサーと、人体から放射される赤外線を検出可能な赤外線センサーを有し、距離センサーが障害物を検出した時に、赤外線センサーでその障害物が人体かどうかを判断し、人体の場合は、停止し、一定時間待機するとともに、一定時間を経過してもなお障害物が存在する場合には回避動作に移り、障害物が無くなれば走行を再開する。また、障害物が人であった場合には、前方からの移動を促すメッセージを表示、または発音したり、回避方向を表示もしくは発音する。 The robot of Patent Document 5 has a distance sensor that detects a distance to an obstacle and an infrared sensor that can detect infrared rays emitted from a human body. When the distance sensor detects an obstacle, the infrared sensor detects the obstacle. Determine whether the object is a human body. If it is a human body, stop and wait for a certain period of time, and if there are still obstacles after a certain period of time, move to an avoidance operation. To resume. If the obstacle is a person, a message prompting movement from the front is displayed or pronounced, and an avoidance direction is displayed or pronounced.
人が存在する空間内で走行を行いながら、清掃などの作業を行うロボットでは、障害物として、壁や柱などの静止障害物と、人などの移動障害物とが存在する。
このようなロボットでは、非接触障害物検知センサーによって障害物を検知し、ロボットが障害物に接触しないように、障害物との間に所定の間隔(以降、停止間隔とする)を空けて停止するように走行制御を行う。
In a robot that performs operations such as cleaning while running in a space where a person exists, there are stationary obstacles such as walls and pillars and moving obstacles such as people as obstacles.
In such a robot, the obstacle is detected by a non-contact obstacle detection sensor, and the robot stops with a predetermined interval (hereinafter referred to as a stop interval) between the obstacle and the robot so as not to contact the obstacle. Travel control is performed as follows.
清掃などの床面作業においては、障害物が壁や柱などの静止障害物の場合は、壁際ギリギリまで隈なく作業するために、停止間隔は短くする必要がある。一方、人などの移動障害物に対しては、障害物が移動するため、接触防止のためには、停止間隔を長くする必要がある。
また、障害物検知センサーは、床面上の小さな凹凸に対する誤検出を防止するために、検知領域を床面より少し上に設定することが多い。この場合、移動障害物が人の場合には、障害物検知センサーがスネより上が検知対象となり、スネに対して飛び出している足のつま先がロボットに接触しやすいという問題があった。
In floor work such as cleaning, when the obstacle is a stationary obstacle such as a wall or a pillar, it is necessary to shorten the stop interval in order to work to the end of the wall. On the other hand, since the obstacle moves with respect to a moving obstacle such as a person, it is necessary to lengthen the stop interval in order to prevent contact.
Further, the obstacle detection sensor often sets the detection area slightly above the floor surface in order to prevent erroneous detection of small irregularities on the floor surface. In this case, when the moving obstacle is a person, there is a problem that the obstacle detection sensor is a detection target above the shin, and the toes of the feet protruding from the shin are likely to contact the robot.
従来の、走行ロボットにおいても、移動障害物と静止障害物を識別する機能を持ったものはある。しかし、その識別結果は、走行停止後の走行パターンの選択(すぐに回避行動に移るか、障害物が無くなるまで待機するかなど)に用いられているのみで、停止間隔を制御する目的で使用されているものは無く、壁際ギリギリの作業ができなかったり、人に接触しやすかったりという問題は解決されていなかった。 Some conventional traveling robots have a function of identifying a moving obstacle and a stationary obstacle. However, the identification result is only used for selecting the driving pattern after stopping driving (for example, whether to move immediately to avoiding behavior or wait until the obstacle disappears), and is used to control the stopping interval. There was nothing that was done, and the problem of being unable to work at the edge of the wall and being easily accessible to people was not solved.
したがって本発明の目的は、人との接触防止を確実にするとともに、壁際ギリギリまでの作業を可能にすることで、作業品質の向上を実現する作業ロボットを提供するものである。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a work robot that realizes improvement in work quality by ensuring contact prevention with a person and enabling work up to the end of the wall.
前記目的を達成するために、本発明は、床面上を移動する移動手段を有する作業ロボットにおいて、障害物までの距離を測定する距離測定手段と、障害物が移動物体か静止物体かを判別する判別手段と、走行を停止すべき障害物までの距離の閾値Dxを算出する閾値算出手段と、前記距離測定手段により測定された距離計測値Mi が前記閾値Dxに達した時に走行を停止させる走行制御手段と、を備え、前記閾値算出手段は前記判別手段による判別の結果に基づいて、障害物が移動物体であると判別された場合(移動物体とおぼしき場合)に前記閾値Dxを増大させ、一方、障害物が静止物体であると判別された場合(静止物体とおぼしき場合)に前記閾値Dxを減少させて、前記閾値Dxを算出することを特徴とする。 In order to achieve the above object, according to the present invention, in a work robot having moving means that moves on the floor surface, distance measuring means that measures the distance to the obstacle, and whether the obstacle is a moving object or a stationary object are discriminated. stop determining means, a threshold value calculating means for calculating a threshold value Dx of the distance to the obstacle should be stopped traveling, the travel when the distance measurement value M i measured by the distance measuring means reaches the threshold value Dx to And the threshold value calculating means increases the threshold value Dx when it is determined that the obstacle is a moving object based on the result of determination by the determining means (when the obstacle is a moving object). On the other hand, the threshold value Dx is calculated by decreasing the threshold value Dx when it is determined that the obstacle is a stationary object (when the obstacle is considered to be a stationary object).
本発明によれば、障害物の種別の判別結果に基づき、障害物が人間などの移動物体であると判別された場合には閾値Dxを増大させて、余裕のある距離で停止させることにより、人への接触防止を図っている。そのため、人のつま先などが本作業ロボットに接触するのを確実に防止することができる。
一方、障害物が静止物体であると判別された場合には、前記閾値Dxを減少させて、壁際ギリギリまでの作業を可能としている。
According to the present invention, when it is determined that the obstacle is a moving object such as a person based on the determination result of the type of the obstacle, the threshold value Dx is increased and stopped at a marginal distance, We are trying to prevent human contact. For this reason, it is possible to reliably prevent a human toe from coming into contact with the work robot.
On the other hand, when it is determined that the obstacle is a stationary object, the threshold value Dx is decreased to enable the work up to the end of the wall.
本発明において、前記距離測定手段は、走行中に所定間隔毎に、障害物までの距離を繰り返し測定し、前記判別手段は走行中に前記所定間隔毎に、前記判別を繰り返し行い、前記閾値算出手段は前記距離測定手段による距離の測定および前記判別手段による判別を行う毎に前記閾値Dxの更新演算を行うのが好ましい。
この態様によれば、所定間隔毎に、判別を繰り返し行うことにより、走行を停止すべき障害物までの距離の閾値Dxをきめ細かく、かつ、リアルタイムに算出することができる。
In the present invention, the distance measuring means repeatedly measures the distance to the obstacle at predetermined intervals during traveling, and the determining means repeatedly performs the determination at the predetermined intervals during traveling to calculate the threshold value. It is preferable that the means performs the update calculation of the threshold value Dx each time the distance is measured by the distance measuring means and is determined by the determining means.
According to this aspect, it is possible to calculate the threshold value Dx of the distance to the obstacle for which traveling should be stopped finely and in real time by repeatedly performing the determination at predetermined intervals.
本発明において、前記閾値算出手段は、今回までの距離計測値M1 〜Mi の変化に基づいて、前記閾値Dxを算出するのが好ましい。
この態様によれば、今回までの距離計測値M1 〜Mi の変化に応じて前記閾値Dxを算出することにより、障害物の実体に応じた適切な閾値Dxを算出することができる。
In the present invention, it is preferable that the threshold value calculation means calculates the threshold value Dx based on changes in the distance measurement values M 1 to M i up to this time.
According to this aspect, by calculating the threshold value Dx according to changes in the distance measurement values M 1 to M i up to this time, it is possible to calculate an appropriate threshold value Dx according to the substance of the obstacle.
本発明において、過去の距離計測値M1 〜Mi-1 のうち最小値MH を記憶する記憶手段を更に備え、前記最小値MH に所定値Aを加算した値MH +Aよりも、最新の距離計測値Mi が大きい場合に、前記閾値算出手段が前記閾値Dxを1段階Δu増大させるのが好ましい。
この態様によれば、障害物の実体を正確に把握し得ると共に、当該移動物体との距離を十分にとることができる。また、計測誤差である所定値A以下の変化を排除することにより、閾値Dxの値を正確に算出することができる。
In the present invention, storage means for storing the minimum value M H among the past distance measurement values M 1 to M i−1 is further provided, and a value M H + A obtained by adding a predetermined value A to the minimum value M H is as follows. If the latest distance measurement value M i is large, the threshold value calculating means is preferable to increase the
According to this aspect, the entity of the obstacle can be accurately grasped and a sufficient distance from the moving object can be obtained. In addition, the value of the threshold value Dx can be accurately calculated by eliminating a change that is less than the predetermined value A, which is a measurement error.
本発明において、前記最小値MH に所定値Aを加算した値MH +Aよりも、最新の距離計測値Mi が小さい場合には、前記閾値算出手段が前記閾値Dxを1段階Δd減少させるのが好ましい。
この態様によれば、移動物体が本作業ロボットの前方を横切った場合など、移動物体が去った後、静止物体にロボットを接近させることができる。
In the present invention, when the latest distance measurement value M i is smaller than the value M H + A obtained by adding the predetermined value A to the minimum value M H , the threshold value calculation means decreases the threshold value Dx by one step Δd. Is preferred.
According to this aspect, the robot can approach the stationary object after the moving object leaves, such as when the moving object crosses the front of the work robot.
本発明において、前記閾値Dxには予め上限値Dmax および下限値Dmin が設定されているのが好ましい。
この態様によれば、本作業ロボットが障害物に近づき過ぎたり、不必要に遠方で停止するのを防止することができる。
In the present invention, it is preferable that an upper limit value D max and a lower limit value D min are set in advance for the threshold value Dx.
According to this aspect, it is possible to prevent the work robot from getting too close to the obstacle or unnecessarily stopping at a distance.
実施例1:
以下、本発明の実施例を図面にしたがって説明する。
図1に示すように、本作業ロボットは、床面上を自走するための駆動輪6a,6bを有する走行アセンブリ1と、床面に対する作業を行う作業アセンブリ2(図2)とを備えている。本作業車は、作業アセンブリ2を交換することにより、床面に対して種々の作業を行うことが可能であ。
Example 1:
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the work robot includes a
走行アセンブリ1:
図1A,Bに示すように、走行アセンブリ1は、該走行アセンブリ1の走行を行うための1対の駆動輪6a,6bと、走行アセンブリ1のバランスをとるための補助輪9a,9bとを備えている。前記駆動輪6a,6bは、それぞれ、駆動モータ5a,5bによって駆動される。駆動モータ5a,5bは正逆回転可能で、たとえば、マイコンからなる制御手段8によって制御される。
Travel assembly 1:
As shown in FIGS. 1A and 1B, the
直進走行時には、前記2つの駆動モータ5a,5bが同方向に回転することで、走行アセンブリ1は前進または後退することができる。旋回動作を行う際には、前記2つの駆動モータ5a,5bがそれぞれ逆方向に回転することにより旋回することができる。前記2つの駆動モータ5a,5bの回転の比率を制御することで、走行アセンブリ1はカーブ走行を行うこともできる。したがって、駆動モータ5a,5bおよび駆動輪6a,6bは移動手段を構成している。
When the vehicle travels straight, the
作業アセンブリ2:
図2に示すように、走行アセンブリ1の後部には、たとえば、床面の清掃を行ったり、あるいは、床面への液剤の塗布等を行う作業アセンブリ2が取り付けられる。なお、作業アセンブリ2は、種々の作業に応じて取り替えられる。
Working assembly 2:
As shown in FIG. 2, for example, a
図1Aに示すように、前記走行アセンブリ1の前部には、複数の超音波式センサ3と、複数の光学式センサ17とが設けられている。これら複数のセンサのうち、2つの超音波センサ3は、走行アセンブリ1の左右にある障害物までの距離信号を制御手段8に送信する。一方、残りの超音波式センサ3および光学式センサ17は、走行アセンブリ1の前方にある障害物までの距離信号を制御手段8に送信する。前記超音波式センサ3および光学式センサ17は、各々、前記走行アセンブリ1の幅方向Xに互いに離間して設けられている。
As shown in FIG. 1A, a plurality of
なお、走行アセンブリ1の前部外縁部には、障害物との接触を検知するためのバンパーセンサ10が設けられている。また、前記回転中心Oの近傍には、該回転中心Oのまわりの走行アセンブリ1の回転角度(方位)を測定するジャイロセンサ(方位センサ)7が設けられている。
A
なお、本作業ロボットのより詳しい機器構成については、たとえば、特開2003−10088の液体塗布走行装置を採用することができる。 In addition, about the more detailed apparatus structure of this working robot, the liquid application travel apparatus of Unexamined-Japanese-Patent No. 2003-10088 is employable, for example.
制御手段8:
図3に示すように、走行アセンブリ1に設けられた前記制御手段8は、CPU(演算手段)30およびメモリ40を備えている。制御手段8には、超音波センサ3、バンパーセンサ10および光学式センサ17が、図示しないインターフェイスを介して接続されている。
Control means 8:
As shown in FIG. 3, the control means 8 provided in the traveling
CPU30には、距離測定手段31、判別手段32、閾値算出手段33、走行制御手段34およびセンサ制御手段35などが設けられている。
前記CPU30は、該CPU30に接続された各機器からの情報に対応して、メモリ40に格納されているプログラムや閾値等を随時読み出し、走行制御手段34を制御すると共に、作業アセンブリ2に対して種々の作業を行わせる。
The CPU 30 includes a
The CPU 30 reads out programs and threshold values stored in the memory 40 in response to information from each device connected to the CPU 30 as needed, controls the traveling control means 34, and controls the
距離測定手段31は、前方の障害物を検出する超音波式センサ3や光学式センサ17からの距離信号に基づき、当該前方の障害物までの距離を演算して測定する。距離測定手段31は、本ロボットの走行中に、たとえば所定時間毎(たとえば一定の微小時間ごと)に繰り返し障害物までの距離の測定を行う。
The distance measuring means 31 calculates and measures the distance to the front obstacle based on the distance signal from the
判別手段32は、障害物が移動物体か静止物体かの判別を前記所定間隔毎に行う。
閾値算出手段33は、走行を停止すべき障害物までの距離の閾値Dxを算出する。閾値算出手段33は、後述するように、距離測定手段31による距離の測定および判別手段32による判別を行う毎に、前記閾値Dxの更新演算を行う。閾値算出手段33は、今回までの距離計測値M1 〜Mの変化に基づいて前記閾値Dxを算出する。
The discriminating means 32 discriminates whether the obstacle is a moving object or a stationary object at every predetermined interval.
The threshold value calculation means 33 calculates a threshold value Dx of the distance to the obstacle that should stop traveling. As will be described later, the threshold
走行制御手段34は、走行アセンブリ1の駆動モータ5a,5b(図1A)の制御を行い、駆動モータ5a,5bを駆動させて本ロボットの走行を行わせる。一方、走行制御手段34は、距離測定手段31により測定された距離計測値Mi が前記閾値Dxに達した時等に、駆動モータ5a,5bを停止させ、本ロボットの走行を停止させる。
The travel control means 34 controls the
メモリ40には、ホールド値記憶部41および閾値記憶部42等の記憶部が設けられている。
ホールド値記憶部41には、距離測定手段31により測定された過去の距離計測値M1 〜Mi-1 に基づくホールド値(最小値)MH が記憶される。
閾値記憶部42には、上限値Dmax および下限値Dmin が予め記憶されている。
なお、現在の(更新された)閾値Dxは、前記メモリ40の閾値記憶部42に記憶させてもよいし、CPU30の一時的な記憶部に記憶させてもよい。
The memory 40 is provided with storage units such as a hold
The hold
The threshold
Note that the current (updated) threshold value Dx may be stored in the threshold
走行動作の説明:
図4は、ロボットが進行方向の障害物に近づく時の、超音波センサ3からの距離信号に基づき、距離測定手段31が測定した距離計測値の時間変化の一例を示したグラフである。
図4の折れ線グラフに示すように、前方の障害物が壁などの静止物体の場合(図5A)には、ロボットが障害物に近づくにつれて、前方障害物距離センサーの計測値は単調に(概ね一定の割合で)減少する。
Explanation of driving behavior:
FIG. 4 is a graph showing an example of a time change of the distance measurement value measured by the
As shown in the line graph of FIG. 4, when the obstacle in front is a stationary object such as a wall (FIG. 5A), the measured value of the front obstacle distance sensor is monotonously (approximately Decrease by a certain percentage).
一方、障害物が人などの移動物体であった場合(図5B)には、超音波センサ3の計測値は、図4の丸印を結んだ折れ線グラフに示すように、ばらつきながら減少しつつ、直前の計測値に対して大きな値をとることもある。超音波距離センサーの計測値がばらつく原因としては、以下の事柄が考えられる。
On the other hand, when the obstacle is a moving object such as a person (FIG. 5B), the measurement value of the
すなわち、人が移動することにより、本作業ロボットと人(障害物)との距離が変化することや、衣服などにより超音波が減衰され、衣服の細かな動きによって反射波の強度が変化することなどが原因と考えられる。また、図5Bに示すように、足や靴など、障害物の形状が複雑であり、ロボットの走行と、人の細かな動きにより、超音波が人に当たる位置が微妙に変化し、反射波の強度が変化することも考えられる。 That is, when the person moves, the distance between the work robot and the person (obstacle) changes, the ultrasonic wave is attenuated by clothes, etc., and the intensity of reflected waves changes due to fine movement of clothes. This is considered to be the cause. Also, as shown in FIG. 5B, the shape of obstacles such as feet and shoes is complicated, and the position where the ultrasonic wave hits the person slightly changes due to the movement of the robot and the fine movement of the person, and the reflected wave It is also possible that the intensity changes.
閾値Dxの算出方法:
停止間隔値Dxつまり閾値Dxを算出する方法の一例について、図6Aのグラフを用いて説明する。まず、閾値Dxの算出方法の概念について説明する。
Calculation method of threshold value Dx:
An example of a method for calculating the stop interval value Dx, that is, the threshold value Dx will be described with reference to the graph of FIG. 6A. First, the concept of the threshold value Dx calculation method will be described.
1.走行開始時に、ホールド値MH を距離計測範囲の最大値(初期値)に設定し、閾値Dxを、予め設定された下限値Dmin (この例では10cm)に設定する。閾値算出手段33は、以下に説明するように、距離計測値M1 〜Mi の変化に基づいて閾値Dxを算出する。本ロボットの走行の結果、今回の距離計測値Mi が閾値Dxに達すると、CPU30は走行制御手段34に本ロボットの走行を停止させる。 1. At the start of travel, the hold value MH is set to the maximum value (initial value) of the distance measurement range, and the threshold value Dx is set to a preset lower limit value D min (10 cm in this example). The threshold value calculation means 33 calculates the threshold value Dx based on changes in the distance measurement values M 1 to M i as will be described below. Results of the running of the robot, the current distance measurement values M i reaches a threshold value Dx, CPU 30 stops the travel of the robot for the driving control means 34.
2.ここで、走行中に最新の距離計測値Mi が、二点鎖線で示す警戒距離Cd(この例では2m)以下であり、かつ、前記ホールド値MH よりも小さい値の時には、当該最新の距離計測値Mi を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に記憶させる。前記ホールド値MH の変化を、図6Aのグラフの破線で示す。
2. Here, the latest distance measurement value M i during travel (in this example 2m) warning distance Cd indicated by the two-dot chain lines or less and, when a value smaller than the hold value M H is of the latest distance is stored in the hold
3.最新の距離計測値Mi が、ホールド値MH よりも、所定値(計測誤差範囲)Aを越えて大きい時は、前述のように、障害物が人などの移動物体である可能性が高い。判別手段32は、最新の距離計測値Mi が、ホールド値MH に所定値Aを加えた値(以下、「誤差加算値」という)MH +Aよりも大きい場合には、障害物が移動物体であると判別する。かかる場合には、閾値算出手段33は、図6Aの実線のグラフに示すように、判別の度ごとに、閾値Dxを1段階Δu増加させる。なお、図6Aに示すグラフでは、所定値Aの値を3cm、増加させる1段階Δuの値を5cmに設定している。
3. Latest distance measurement value M i is than the hold value M H, when greater than a predetermined value (measurement error range) A, as described above, it is likely obstacle is a moving object such as a human . When the latest distance measurement value M i is larger than the value obtained by adding the predetermined value A to the hold value M H (hereinafter referred to as “error addition value”) M H + A, the
4.最新の距離計測値Mi が、誤差加算値MH +Aよりも大きくない場合には、静止物体の可能性が高い。判別手段32は、最新の距離計測値Mi が誤差加算値MH +A以下の場合には、障害物が静止物体等であると判別する。かかる場合には、閾値算出手段33は、判別の度ごとに閾値Dxを1段階Δd(この例では0.5cm)減少させる。
なお、移動物体の場合の距離測定値のばらつきを利用して閾値Dxを増加させるのであるから、閾値Dxを減少させる1段階Δdは、閾値Dxを増加させる場合の1段階Δuよりも小さく設定するのが好ましい。減少させる1段階Δdが、増加させる1段階Δuよりも大きいと、閾値Dxの減少が早く、その結果、閾値Dxが十分な大きさにならなくなるのを防止するためである。
4). If the latest distance measurement value M i is not larger than the error addition value M H + A, the possibility of a stationary object is high. Discriminating means 32, the latest distance measurement value M i is when: the error added value M H + A determines the obstacle is a stationary object like. In such a case, the threshold value calculation means 33 decreases the threshold value Dx by one step Δd (0.5 cm in this example) for each discrimination.
Since the threshold value Dx is increased using variation in distance measurement values in the case of a moving object, the first step Δd for decreasing the threshold value Dx is set to be smaller than the first step Δu for increasing the threshold value Dx. Is preferred. This is to prevent the threshold value Dx from decreasing quickly if the one-step Δd to be decreased is larger than the one-step Δu to increase, and as a result, the threshold Dx does not become sufficiently large.
5.閾値Dxが、予め設定された上限値Dmax (この例では30cm)よりも大きい場合は、ホールド値MH を初期値に戻す。 5. When the threshold value Dx is larger than a preset upper limit value D max (30 cm in this example), the hold value MH is returned to the initial value.
移動物体を検出した場合:
つぎに、人(移動物体)を検出した場合の距離計測値Mi と閾値Dxとの関係について、図6Aに基づいて具体的に説明する。
距離計測値M1 〜M4 :距離計測値M1 〜M4 は、警戒距離Cdよりも大きいため、破線で示すホールド値MH は初期値のままである。また、閾値Dxも初期値である下限値Dmin に設定されたままである。
距離計測値M5 :警戒距離Cd以下であり、かつ、ホールド値MH よりも小さい値であるので、当該距離計測値M5 を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に記憶させる。なお、閾値Dxは、依然、下限値Dmin のままである。
When a moving object is detected:
Next, the relationship between the distance measurement values M i and the threshold value Dx when encountering a person (moving object) will be specifically described with reference to FIG. 6A.
Distance measurement values M 1 to M 4 : Since the distance measurement values M 1 to M 4 are larger than the warning distance Cd, the hold value MH indicated by the broken line remains the initial value. Further, the threshold value Dx is still set to the lower limit value Dmin which is an initial value.
Distance measurement value M 5 : Since the distance is less than the warning distance Cd and smaller than the hold value MH , the distance measurement value M 5 is stored in the hold
距離計測値M6 〜M8 :誤差加算値MH +Aよりも大きいので、閾値Dxを1段階Δuづつ増加させる。一方、ホールド値MH は変化しない。
距離計測値M9 〜M10:誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdだけ減少させる。距離計測値M10は警戒距離Cd以下であり、かつ、ホールド値MH よりも小さい値なので、距離計測値M10を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に記憶させる。
Distance measurement values M 6 to M 8 : Since the error addition value M H + A is larger, the threshold value Dx is increased by one step Δu. On the other hand, the hold value MH does not change.
Distance measurement values M 9 to M 10 : Since the error addition value M H + A or less, the threshold value Dx is decreased by one step Δd. Since the distance measurement value M 10 is equal to or less than the warning distance Cd and smaller than the hold value MH , the distance measurement value M 10 is stored in the hold
距離計測値M11:誤差加算値MH +Aよりも大きいので、閾値Dxを1段階Δu増加させる。その結果、閾値Dxが上限値Dmax を越えて大きくなったので、ホールド値MH を初期値に戻す。
距離計測値M12〜M15:警戒距離Cd以下であり、かつ、ホールド値MH よりも小さい値であるので、当該距離計測値M12〜M14を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に記憶させる。一方、誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させる。
Distance measurement value M 11 : Since it is larger than the error addition value M H + A, the threshold value Dx is increased by one step Δu. As a result, the threshold value Dx has increased beyond the upper limit value D max , so the hold value MH is returned to the initial value.
Distance measurement values M 12 to M 15 : Since the distance is less than the warning distance Cd and smaller than the hold value MH , the distance measurement values M 12 to M 14 are stored as new hold values MH. Store in the
距離計測値M16:誤差加算値MH +Aよりも大きいので、閾値Dxを1段階Δu増加させた結果、閾値Dxが上限値Dmax を越えて大きくなったので、ホールド値MH を初期値に戻す。 Distance measurement value M 16 : larger than the error addition value M H + A. As a result of increasing the threshold value Dx by one step Δu, the threshold value Dx exceeds the upper limit value D max , so the hold value MH is set to the initial value. Return to.
距離計測値M17〜M20:誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させる。一方、減少後の閾値Dxが、依然、上限値Dmax を越えて大きいので、ホールド値MH を初期値のまま下げない。
距離計測値M21:距離計測値M21が閾値Dxに達したので、本作業ロボットの走行を停止させる。
Distance measurement values M 17 to M 20 : Since the error addition value M H + A or less, the threshold value Dx is decreased by one step Δd. On the other hand, since the threshold value Dx after the reduction still exceeds the upper limit value D max , the hold value MH is not lowered as the initial value.
Distance measurement value M 21 : Since the distance measurement value M 21 has reached the threshold value Dx, the traveling of the work robot is stopped.
人が近くを横切った場合:
つぎに、人が警戒距離Cd以下の近くを横切った場合における距離計測値Mi と閾値Dxの関係について、図6Bを用いて説明する。
図6Bは、壁に向かってロボットが走行中に、壁とロボットの間を、人が横切った場合(M34〜M38)の例を示している。人が横切った期間で、閾値Dxは一旦、増加するが、人がいなくなれば、前述の算出ルール4、5により、閾値Dxは減少し続けるので、本ロボットを壁に近付けて停止させることが可能になる。
When a person crosses nearby:
Next, human relationship between the distance measurement values M i and the threshold value Dx when having traversed near following warning distance Cd, will be described with reference to Figure 6B.
Figure 6B, the robot toward the wall while traveling between the walls and the robot, an example of a case where a person has crossed (M 34 ~M 38). The threshold value Dx once increases in the period when the person crosses, but if there are no more people, the threshold value Dx continues to decrease according to the calculation rules 4 and 5 described above, so this robot can be brought close to the wall and stopped. become.
距離計測値M31〜M34:警戒距離Cd以下であり、かつ、ホールド値MH よりも小さい値であるので、当該距離計測値Mi を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に記憶させる。閾値Dxは初期値である下限値Dmin に設定されたままである。
距離計測値M35,M37:誤差加算値MH +Aよりも大きいので、それぞれ1段階Δuづつ閾値Dxを増加させる。
距離計測値M38以降:誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させる。
Distance measurement value M 31 ~M 34: no more than vigilance distance Cd, and, since it is smaller than the hold value M H, the hold
Distance measurement values M 35 and M 37 : Since they are larger than the error addition value M H + A, the threshold value Dx is increased by one step Δu.
Distance measurement value M 38 and later: Since the error addition value M H + A or less, the threshold value Dx is decreased by one step Δd.
人が遠くを横切った場合:
つぎに、図7Aに示すように、人が警戒距離Cdよりも遠くを横切った場合(M55〜M61)における距離計測値Mi と閾値Dxの関係について、図7Bを用いて説明する。
距離計測値M50〜M54:警戒距離Cdを越えて大きいため、ホールド値MH および閾値Dxは初期値のままである。
距離計測値M55〜M61(人が横切った期間):誤差加算値MH +Aよりも大きい場合(M56〜M58,M61)には、閾値Dxを1段階Δuづつ増加させる。その結果、距離計測値M61において、閾値Dxが上限値Dmax を越えて大きくなったので、ホールド値MH を初期値に戻す。
When a person crosses far away:
Next, as shown in FIG. 7A, the relationship between the distance measurement values M i and the threshold value Dx when a person crosses the farther than vigilance distance Cd (M 55 ~M 61), will be described with reference to Figure 7B.
Distance measurement values M 50 to M 54 : Since the distance exceeds the warning distance Cd, the hold value MH and the threshold value Dx remain the initial values.
Distance measurement value M 55 ~M 61 (period person crosses) is larger than the error added value M H + A (M 56 ~M 58, M 61) increases one step Δu increments the threshold Dx. As a result, the distance measurement value M 61, the threshold Dx is greater over the upper limit value D max, returning the hold value M H to the initial value.
距離計測値M62〜M71:警戒距離Cdを越えて大きいため、ホールド値MH は初期値のままである。一方、最新の距離計測値Mi が誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させる。距離計測値Mi が警戒距離Cd以下か否かに拘わらず、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させることにより、人などが通り過ぎた後の閾値Dxの値をより早く元の状態に戻すことができるからである。
距離計測値M72〜:警戒距離Cd以下であり、かつ、ホールド値MH よりも小さいので、当該距離計測値Mi を新たなホールド値MH としてホールド値記憶部41に更新記憶させる。一方、誤差加算値MH +A以下なので、閾値Dxを1段階Δdづつ減少させる。したがって、かかる場合にも、閾値Dxが下限値Dmin に近づくので、ロボットが壁際まで接近することができる。
Distance measurement values M 62 to M 71 : The hold value M H remains the initial value because it is greater than the warning distance Cd. On the other hand, since the latest distance measurement value M i is equal to or less than the error addition value M H + A, the threshold value Dx is decreased by one step Δd. Distance measurement value M i regardless of whether warning distance Cd or less, by reducing one level Δd at a time threshold Dx, to return the value of the threshold Dx after has passed like human sooner original state Because it can.
Distance measurement value M 72 ~: at most vigilant distance Cd, and is smaller than the hold value M H, the distance is updated and stored in the hold
以上説明したように、最新の距離計測値Mi が、前述の算出ルールに基づいて算出された閾値Dxに達した場合に、本ロボットの走行を停止させるように走行制御するので、図5B,Dに示すように、障害物を検知して停止したときの、障害物との間隔を、障害物が静止物体の場合と、人等の移動物体の場合とで異なる値(図5のD2>D1)にすることができる。したがって、作業性能を低下させること無く、本ロボットが人に接触するのを防止することができる。 As described above, the latest distance measurement value M i is, when the threshold is reached Dx calculated on the basis of the aforementioned calculation rule, since the driving control so as to stop the running of the robot, 5B, As shown in D, when the obstacle is detected and stopped, the distance from the obstacle differs depending on whether the obstacle is a stationary object or a moving object such as a person (D2 in FIG. 5). D1). Therefore, it is possible to prevent the robot from coming into contact with a person without deteriorating work performance.
本実施例は、超音波距離センサーの計測値の変化パターンにより、障害物が、静止物体か移動物体かを判別したが、複数の障害物検知センサーを用いて、移動物体を判別したり、複数種類のセンサー(例えば、距離センサーと、赤外線センサー)により、障害物が人(移動物体)かを判別するようにしても良く、その判別結果に応じて、閾値Dxの算出を行なうことにより、同様の効果を得ることができる。 In this embodiment, whether the obstacle is a stationary object or a moving object is determined based on the change pattern of the measurement value of the ultrasonic distance sensor, but a plurality of obstacle detection sensors are used to determine a moving object, Different types of sensors (for example, distance sensors and infrared sensors) may be used to determine whether the obstacle is a person (moving object), and the threshold value Dx is calculated in accordance with the determination result. The effect of can be obtained.
また、障害物が、人であると判別した場合には、「作業したいので道を空けてください。」などの音声メッセージを発するようにしてもよい。さらに、一定時間待機した後、障害物(人)が居なくなっていれば走行を再開し、障害物がまだ存在すれば、回避走行に移るように構成すると良い。 In addition, when it is determined that the obstacle is a person, a voice message such as “please leave the road because you want to work” may be issued. Furthermore, after waiting for a certain period of time, it may be configured to resume traveling if there are no obstacles (people), and shift to avoidance traveling if there are still obstacles.
なお、閾値Dxの算出方法としては、別の方法を用いてもよい。たとえば、図7Bの距離計測値M54〜M55のように、大きな距離計測値Mi の値が著しく小さくなった場合など、明らかに移動物体を検出したと判別できる場合には、閾値Dxの値を、直ちに上限値Dmax に更新するようにしてもよい。
また、距離計測値Mi の計測は必ずしも一定時間毎に行う必要はなく、たとえば、移動物体を検出した場合には、距離計測値Mi の判別間隔を短くするようにしてもよい。
Note that another method may be used as a method of calculating the threshold value Dx. For example, when it is possible to clearly detect that a moving object has been detected, such as when the large distance measurement value M i becomes extremely small, such as the distance measurement values M 54 to M 55 in FIG. The value may be immediately updated to the upper limit value Dmax .
Also, measurement of the distance measurement values M i is not necessarily performed every predetermined time, for example, in the case of detecting the moving object, the determination interval of the distance measurement value M i may be shortened.
本発明は、床面に対する作業を行う作業ロボットの他、警備ロボットや案内ロボットなど自走するロボットに適用することができる。 The present invention can be applied to a self-propelled robot such as a security robot and a guide robot in addition to a work robot that performs work on a floor surface.
31:距離測定手段
32:判別手段
33:閾値算出手段
34:走行制御手段
A:所定値
Mi :距離計測値
MH :ホールド値
MH +A:誤差加算値
Dx:閾値
Dmax :上限値
Dmin :下限値
31: Distance measuring means 32: Discriminating means 33: Threshold calculating means 34: Traveling control means A: Predetermined value M i : Distance measurement value M H : Hold value M H + A: Error added value Dx: Threshold value D max : Upper limit value D min : Lower limit
Claims (7)
障害物までの距離を測定する距離測定手段と、
障害物が移動物体か静止物体かを判別する判別手段と、
走行を停止すべき障害物までの距離の閾値Dxを算出する閾値算出手段と、
前記距離測定手段により測定された距離計測値Mi が前記閾値Dxに達した時に走行を停止させる走行制御手段と、
を備え、
前記閾値算出手段は前記判別手段による判別の結果に基づいて、障害物が移動物体であると判別された場合に前記閾値Dxを増大させ、一方、障害物が静止物体であると判別された場合に前記閾値Dxを減少させて、前記閾値Dxを算出することを特徴とする作業ロボット。 In a working robot having a moving means for moving on the floor surface,
A distance measuring means for measuring the distance to the obstacle;
Discrimination means for discriminating whether the obstacle is a moving object or a stationary object;
Threshold calculating means for calculating a threshold Dx of the distance to the obstacle to stop traveling;
And travel control means for stopping the running when the measured distance measured value M i has reached the threshold value Dx by said distance measuring means,
With
The threshold value calculation means increases the threshold value Dx when it is determined that the obstacle is a moving object based on the determination result by the determination means, while the threshold value calculation means determines that the obstacle is a stationary object The working robot is characterized in that the threshold value Dx is calculated by decreasing the threshold value Dx.
前記判別手段は走行中に前記所定間隔毎に、前記判別を繰り返し行い、
前記閾値算出手段は前記距離測定手段による距離の測定および前記判別手段による判別を行う毎に前記閾値Dxの更新演算を行う作業ロボット。 In claim 1, the distance measuring means repeatedly measures the distance to the obstacle at predetermined intervals during traveling,
The determination means repeatedly performs the determination at the predetermined intervals during traveling,
The threshold calculation means is a work robot that performs an update calculation of the threshold Dx every time the distance measurement means measures the distance and the determination means performs the determination.
前記最小値MH に所定値Aを加算した値MH +Aよりも、最新の距離計測値Mi が大きい場合に、前記閾値算出手段が前記閾値Dxを1段階Δu増大させることを特徴とする作業ロボット。 The method of claim 3, further comprising storage means for storing the minimum value M H of the past distance measurement M 1 ~M i-1,
Than said minimum value by adding a predetermined value A to M H M H + A, if the latest distance measurement value M i is large, the threshold value calculating means is equal to or increasing the threshold Dx 1 step Δu Working robot.
予め設定された上限値Dmax に前記閾値Dxが達した時に、前記最小値MH をクリアし、初期値に戻すことを特徴とする作業ロボット。 The threshold value calculation means according to claim 4,
A working robot characterized in that when the threshold value Dx reaches a preset upper limit value Dmax , the minimum value MH is cleared and returned to an initial value.
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---|---|---|---|
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---|---|---|---|
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Country Status (1)
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---|---|
JP (1) | JP4533787B2 (en) |
Cited By (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009080527A (en) * | 2007-09-25 | 2009-04-16 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Autonomous mobile device |
JP2009245195A (en) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Fujitsu Ltd | Autonomous mobile robot and obstacle identification method thereof |
WO2010035394A1 (en) * | 2008-09-29 | 2010-04-01 | 本田技研工業株式会社 | Moving device and method for controlling same |
JP2010134656A (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-17 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | Autonomous mobile body and speed control method |
US8239992B2 (en) | 2007-05-09 | 2012-08-14 | Irobot Corporation | Compact autonomous coverage robot |
US8253368B2 (en) | 2004-01-28 | 2012-08-28 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
JP2012168990A (en) * | 2012-06-11 | 2012-09-06 | Panasonic Corp | Autonomous mobile device |
US8368339B2 (en) | 2001-01-24 | 2013-02-05 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US8374721B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-02-12 | Irobot Corporation | Robot system |
US8380350B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-02-19 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot navigation system |
US8382906B2 (en) | 2005-02-18 | 2013-02-26 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet cleaning |
US8386081B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-02-26 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8387193B2 (en) | 2005-02-18 | 2013-03-05 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US8390251B2 (en) | 2004-01-21 | 2013-03-05 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US8396592B2 (en) | 2001-06-12 | 2013-03-12 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8412377B2 (en) | 2000-01-24 | 2013-04-02 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8417383B2 (en) | 2006-05-31 | 2013-04-09 | Irobot Corporation | Detecting robot stasis |
US8418303B2 (en) | 2006-05-19 | 2013-04-16 | Irobot Corporation | Cleaning robot roller processing |
US8428778B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-04-23 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8463438B2 (en) | 2001-06-12 | 2013-06-11 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8474090B2 (en) | 2002-01-03 | 2013-07-02 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8515578B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-08-20 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8584305B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-11-19 | Irobot Corporation | Modular robot |
US8600553B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-12-03 | Irobot Corporation | Coverage robot mobility |
US8739355B2 (en) | 2005-02-18 | 2014-06-03 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for dry cleaning |
US8780342B2 (en) | 2004-03-29 | 2014-07-15 | Irobot Corporation | Methods and apparatus for position estimation using reflected light sources |
US8788092B2 (en) | 2000-01-24 | 2014-07-22 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8874264B1 (en) | 2004-07-07 | 2014-10-28 | Irobot Corporation | Celestial navigation system for an autonomous robot |
US8930023B2 (en) | 2009-11-06 | 2015-01-06 | Irobot Corporation | Localization by learning of wave-signal distributions |
US8972052B2 (en) | 2004-07-07 | 2015-03-03 | Irobot Corporation | Celestial navigation system for an autonomous vehicle |
US9008835B2 (en) | 2004-06-24 | 2015-04-14 | Irobot Corporation | Remote control scheduler and method for autonomous robotic device |
JP2015079368A (en) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | ヤマハ発動機株式会社 | Autonomous driving vehicle |
JP2016095703A (en) * | 2014-11-14 | 2016-05-26 | シャープ株式会社 | Autonomous travel device |
JP2017120510A (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 株式会社ダイフク | Article conveyance facility |
JP2018075192A (en) * | 2016-11-09 | 2018-05-17 | 東芝ライフスタイル株式会社 | Vacuum cleaner |
WO2018173595A1 (en) * | 2017-03-22 | 2018-09-27 | 日本電産株式会社 | Movement device |
US10314449B2 (en) | 2010-02-16 | 2019-06-11 | Irobot Corporation | Vacuum brush |
CN111542794A (en) * | 2018-01-03 | 2020-08-14 | 高通股份有限公司 | Adjustable object avoidance proximity threshold for robotic vehicles based on detected presence of payload |
WO2021039190A1 (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-04 | ソニー株式会社 | Information processing device, method for controlling same, and program |
CN113031596A (en) * | 2021-03-01 | 2021-06-25 | 深圳市无限动力发展有限公司 | Obstacle avoidance adjusting method and device of sweeper and computer equipment |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08275913A (en) * | 1995-04-05 | 1996-10-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Self-traveling type cleaner |
JPH09218824A (en) * | 1996-02-09 | 1997-08-19 | Hitachi Ltd | Information processing system |
-
2005
- 2005-04-11 JP JP2005113041A patent/JP4533787B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08275913A (en) * | 1995-04-05 | 1996-10-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Self-traveling type cleaner |
JPH09218824A (en) * | 1996-02-09 | 1997-08-19 | Hitachi Ltd | Information processing system |
Cited By (110)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8412377B2 (en) | 2000-01-24 | 2013-04-02 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8565920B2 (en) | 2000-01-24 | 2013-10-22 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8478442B2 (en) | 2000-01-24 | 2013-07-02 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US9446521B2 (en) | 2000-01-24 | 2016-09-20 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8761935B2 (en) | 2000-01-24 | 2014-06-24 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US8788092B2 (en) | 2000-01-24 | 2014-07-22 | Irobot Corporation | Obstacle following sensor scheme for a mobile robot |
US9144361B2 (en) | 2000-04-04 | 2015-09-29 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
US9038233B2 (en) | 2001-01-24 | 2015-05-26 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8368339B2 (en) | 2001-01-24 | 2013-02-05 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US9622635B2 (en) | 2001-01-24 | 2017-04-18 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US9582005B2 (en) | 2001-01-24 | 2017-02-28 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US8659256B2 (en) | 2001-01-24 | 2014-02-25 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US8659255B2 (en) | 2001-01-24 | 2014-02-25 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US8686679B2 (en) | 2001-01-24 | 2014-04-01 | Irobot Corporation | Robot confinement |
US9104204B2 (en) | 2001-06-12 | 2015-08-11 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8396592B2 (en) | 2001-06-12 | 2013-03-12 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8463438B2 (en) | 2001-06-12 | 2013-06-11 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8838274B2 (en) | 2001-06-12 | 2014-09-16 | Irobot Corporation | Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot |
US8656550B2 (en) | 2002-01-03 | 2014-02-25 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8671507B2 (en) | 2002-01-03 | 2014-03-18 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8516651B2 (en) | 2002-01-03 | 2013-08-27 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8763199B2 (en) | 2002-01-03 | 2014-07-01 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US8474090B2 (en) | 2002-01-03 | 2013-07-02 | Irobot Corporation | Autonomous floor-cleaning robot |
US9128486B2 (en) | 2002-01-24 | 2015-09-08 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8781626B2 (en) | 2002-09-13 | 2014-07-15 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8793020B2 (en) | 2002-09-13 | 2014-07-29 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8386081B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-02-26 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US9949608B2 (en) | 2002-09-13 | 2018-04-24 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8515578B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-08-20 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8428778B2 (en) | 2002-09-13 | 2013-04-23 | Irobot Corporation | Navigational control system for a robotic device |
US8854001B2 (en) | 2004-01-21 | 2014-10-07 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US9215957B2 (en) | 2004-01-21 | 2015-12-22 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US8461803B2 (en) | 2004-01-21 | 2013-06-11 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US8390251B2 (en) | 2004-01-21 | 2013-03-05 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US8749196B2 (en) | 2004-01-21 | 2014-06-10 | Irobot Corporation | Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods |
US8253368B2 (en) | 2004-01-28 | 2012-08-28 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
US8378613B2 (en) | 2004-01-28 | 2013-02-19 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
US8598829B2 (en) | 2004-01-28 | 2013-12-03 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
US8456125B2 (en) | 2004-01-28 | 2013-06-04 | Irobot Corporation | Debris sensor for cleaning apparatus |
US8780342B2 (en) | 2004-03-29 | 2014-07-15 | Irobot Corporation | Methods and apparatus for position estimation using reflected light sources |
US9360300B2 (en) | 2004-03-29 | 2016-06-07 | Irobot Corporation | Methods and apparatus for position estimation using reflected light sources |
US9008835B2 (en) | 2004-06-24 | 2015-04-14 | Irobot Corporation | Remote control scheduler and method for autonomous robotic device |
US9486924B2 (en) | 2004-06-24 | 2016-11-08 | Irobot Corporation | Remote control scheduler and method for autonomous robotic device |
US9229454B1 (en) | 2004-07-07 | 2016-01-05 | Irobot Corporation | Autonomous mobile robot system |
US8874264B1 (en) | 2004-07-07 | 2014-10-28 | Irobot Corporation | Celestial navigation system for an autonomous robot |
US9223749B2 (en) | 2004-07-07 | 2015-12-29 | Irobot Corporation | Celestial navigation system for an autonomous vehicle |
US8972052B2 (en) | 2004-07-07 | 2015-03-03 | Irobot Corporation | Celestial navigation system for an autonomous vehicle |
US8382906B2 (en) | 2005-02-18 | 2013-02-26 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet cleaning |
US8392021B2 (en) | 2005-02-18 | 2013-03-05 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet cleaning |
US8739355B2 (en) | 2005-02-18 | 2014-06-03 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for dry cleaning |
US8387193B2 (en) | 2005-02-18 | 2013-03-05 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US9445702B2 (en) | 2005-02-18 | 2016-09-20 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US8774966B2 (en) | 2005-02-18 | 2014-07-08 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US8855813B2 (en) | 2005-02-18 | 2014-10-07 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US8985127B2 (en) | 2005-02-18 | 2015-03-24 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet cleaning |
US8670866B2 (en) | 2005-02-18 | 2014-03-11 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for wet and dry cleaning |
US10470629B2 (en) | 2005-02-18 | 2019-11-12 | Irobot Corporation | Autonomous surface cleaning robot for dry cleaning |
US8606401B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-12-10 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot navigation system |
US8374721B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-02-12 | Irobot Corporation | Robot system |
US9392920B2 (en) | 2005-12-02 | 2016-07-19 | Irobot Corporation | Robot system |
US8380350B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-02-19 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot navigation system |
US8761931B2 (en) | 2005-12-02 | 2014-06-24 | Irobot Corporation | Robot system |
US8661605B2 (en) | 2005-12-02 | 2014-03-04 | Irobot Corporation | Coverage robot mobility |
US8950038B2 (en) | 2005-12-02 | 2015-02-10 | Irobot Corporation | Modular robot |
US8954192B2 (en) | 2005-12-02 | 2015-02-10 | Irobot Corporation | Navigating autonomous coverage robots |
US9144360B2 (en) | 2005-12-02 | 2015-09-29 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot navigation system |
US8978196B2 (en) | 2005-12-02 | 2015-03-17 | Irobot Corporation | Coverage robot mobility |
US8600553B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-12-03 | Irobot Corporation | Coverage robot mobility |
US8584307B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-11-19 | Irobot Corporation | Modular robot |
US8584305B2 (en) | 2005-12-02 | 2013-11-19 | Irobot Corporation | Modular robot |
US9599990B2 (en) | 2005-12-02 | 2017-03-21 | Irobot Corporation | Robot system |
US10524629B2 (en) | 2005-12-02 | 2020-01-07 | Irobot Corporation | Modular Robot |
US9149170B2 (en) | 2005-12-02 | 2015-10-06 | Irobot Corporation | Navigating autonomous coverage robots |
US9492048B2 (en) | 2006-05-19 | 2016-11-15 | Irobot Corporation | Removing debris from cleaning robots |
US8528157B2 (en) | 2006-05-19 | 2013-09-10 | Irobot Corporation | Coverage robots and associated cleaning bins |
US10244915B2 (en) | 2006-05-19 | 2019-04-02 | Irobot Corporation | Coverage robots and associated cleaning bins |
US9955841B2 (en) | 2006-05-19 | 2018-05-01 | Irobot Corporation | Removing debris from cleaning robots |
US8418303B2 (en) | 2006-05-19 | 2013-04-16 | Irobot Corporation | Cleaning robot roller processing |
US8572799B2 (en) | 2006-05-19 | 2013-11-05 | Irobot Corporation | Removing debris from cleaning robots |
US8417383B2 (en) | 2006-05-31 | 2013-04-09 | Irobot Corporation | Detecting robot stasis |
US9317038B2 (en) | 2006-05-31 | 2016-04-19 | Irobot Corporation | Detecting robot stasis |
US8726454B2 (en) | 2007-05-09 | 2014-05-20 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot |
US11072250B2 (en) | 2007-05-09 | 2021-07-27 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot sensing |
US8239992B2 (en) | 2007-05-09 | 2012-08-14 | Irobot Corporation | Compact autonomous coverage robot |
US10299652B2 (en) | 2007-05-09 | 2019-05-28 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot |
US9480381B2 (en) | 2007-05-09 | 2016-11-01 | Irobot Corporation | Compact autonomous coverage robot |
US10070764B2 (en) | 2007-05-09 | 2018-09-11 | Irobot Corporation | Compact autonomous coverage robot |
US8839477B2 (en) | 2007-05-09 | 2014-09-23 | Irobot Corporation | Compact autonomous coverage robot |
US11498438B2 (en) | 2007-05-09 | 2022-11-15 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot |
US8438695B2 (en) | 2007-05-09 | 2013-05-14 | Irobot Corporation | Autonomous coverage robot sensing |
JP2009080527A (en) * | 2007-09-25 | 2009-04-16 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Autonomous mobile device |
JP2009245195A (en) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Fujitsu Ltd | Autonomous mobile robot and obstacle identification method thereof |
WO2010035394A1 (en) * | 2008-09-29 | 2010-04-01 | 本田技研工業株式会社 | Moving device and method for controlling same |
US8688307B2 (en) | 2008-09-29 | 2014-04-01 | Honda Motor Co., Ltd. | Moving device and method for controlling same |
JP2010079853A (en) * | 2008-09-29 | 2010-04-08 | Honda Motor Co Ltd | Mobile device |
JP2010134656A (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-17 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | Autonomous mobile body and speed control method |
US8930023B2 (en) | 2009-11-06 | 2015-01-06 | Irobot Corporation | Localization by learning of wave-signal distributions |
US10314449B2 (en) | 2010-02-16 | 2019-06-11 | Irobot Corporation | Vacuum brush |
US11058271B2 (en) | 2010-02-16 | 2021-07-13 | Irobot Corporation | Vacuum brush |
JP2012168990A (en) * | 2012-06-11 | 2012-09-06 | Panasonic Corp | Autonomous mobile device |
JP2015079368A (en) * | 2013-10-17 | 2015-04-23 | ヤマハ発動機株式会社 | Autonomous driving vehicle |
US10108200B2 (en) | 2014-11-14 | 2018-10-23 | Sharp Kabushiki Kaisha | Autonomous traveling apparatus |
JP2016095703A (en) * | 2014-11-14 | 2016-05-26 | シャープ株式会社 | Autonomous travel device |
JP2017120510A (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 株式会社ダイフク | Article conveyance facility |
JP2018075192A (en) * | 2016-11-09 | 2018-05-17 | 東芝ライフスタイル株式会社 | Vacuum cleaner |
WO2018173595A1 (en) * | 2017-03-22 | 2018-09-27 | 日本電産株式会社 | Movement device |
CN111542794A (en) * | 2018-01-03 | 2020-08-14 | 高通股份有限公司 | Adjustable object avoidance proximity threshold for robotic vehicles based on detected presence of payload |
CN111542794B (en) * | 2018-01-03 | 2023-06-30 | 高通股份有限公司 | Adjustable object avoidance proximity threshold for robotic vehicles based on the presence of a detected payload |
WO2021039190A1 (en) * | 2019-08-27 | 2021-03-04 | ソニー株式会社 | Information processing device, method for controlling same, and program |
CN113031596A (en) * | 2021-03-01 | 2021-06-25 | 深圳市无限动力发展有限公司 | Obstacle avoidance adjusting method and device of sweeper and computer equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4533787B2 (en) | 2010-09-01 |
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