JP2007117146A - 自走式掃除機およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる自走式掃除機を提供することを目的とする。
【解決手段】車輪１０５ａ、１０５ｂと、走行セルマップ記憶手段１０４と、走行セル位置検出手段１０９と、予め決められた走行パターンで走行するように車輪１０５ａ、１０５ｂを制御する走行制御手段１１４と、複数位置に分割して設けた吸引手段１０２ａ〜１０２ｃと、この吸引手段毎のゴミ量を検出するゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃと、ゴミの多い位置を学習するゴミ多量セル位置学習手段１１１とを備え、走行中にゴミ多量セル位置学習手段１１１で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定する。これによって、細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、その学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定してゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、人間の介助なしに自立して走行する自走式掃除機およびそのプログラムに関するものである。

従来、この種の自走式掃除機では、掃除をするための掃除手段と、ゴミを検出するゴミ検出手段と、前記ゴミ検出手段の検出結果に基づいて掃除エリアのうち少なくとも未掃除エリアのゴミ量を予測するゴミ量予測手段と、走行経路を決定する経路決定手段と、前記経路決定手段で決定された走行経路で走行するように走行駆動部を制御する走行制御手段を備え、前記経路決定手段により前記ゴミ量予測手段で未掃除エリアのゴミ量が多いと予想されるときほどオーバーラップ量を大きくするようにゴミ量の多少に応じて走行経路を決定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許第３５９８８８１号公報

しかしながら、前記従来の構成では、サイドブラシによりゴミを内側に掃き寄せるスイーパ方式ならばゴミを真ん中に集中させることができるためゴミ量が多い位置を真ん中と特定することできるが、それ以外の方式では、１つのゴミ検出手段でゴミ検出を行うと、隅、または真ん中など、どの位置にゴミが多いかを特定することができない。

そのため、走行経路決定時にゴミの取り残しが少ないように必要以上に走行経路のオーバーラップ量を大きくすると、掃除時間が長くなり、バッテリーの消費が多くなってしまうという課題を有していた。

本発明は、前記従来の課題を解決するもので、複数の位置に設けた掃除手段毎にゴミ量を検出することで、細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することにより、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる自走式掃除機およびそのプログラムを提供することを目的とする。

前記従来の課題を解決するために、本発明の自走式掃除機は、本体を移動させるための走行手段と、予め決められた走行マップを記憶した走行マップ記憶手段と、走行位置を検出する走行位置検出手段と、予め決められた走行パターンで走行するように前記走行手段を制御する走行制御手段と、複数位置に分割して設けた掃除手段と、前記掃除手段毎に掃除したゴミ量を検出するゴミ量検出手段と、前記走行位置検出手段によって検出される走行位置と前記掃除手段の設置位置より前記走行マップ記憶手段に記憶された走行マップ上の位置毎に前記ゴミ量検出手段で検出されたゴミ量をもとにゴミの多い位置を学習するゴミ多量位置学習手段とを備え、走行中に前記ゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定するものである。

これによって、複数の位置に設けた掃除手段毎にゴミ量を検出することで細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することで、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。

本発明の自走式掃除機およびそのプログラムは、細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することで、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。

第１の発明は、本体を移動させるための走行手段と、予め決められた走行マップを記憶した走行マップ記憶手段と、走行位置を検出する走行位置検出手段と、予め決められた走行パターンで走行するように前記走行手段を制御する走行制御手段と、複数位置に分割して設けた掃除手段と、前記掃除手段毎に掃除したゴミ量を検出するゴミ量検出手段と、前記走行位置検出手段によって検出される走行位置と前記掃除手段の設置位置より前記走行マップ記憶手段に記憶された走行マップ上の位置毎に前記ゴミ量検出手段で検出されたゴミ量をもとにゴミの多い位置を学習するゴミ多量位置学習手段とを備え、走行中に前記ゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定する自走式掃除機としたものである。これによって、複数の位置に設けた掃除手段毎にゴミ量を検出することで細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することで、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。

第２の発明は、特に、第１の発明において、ゴミ多量位置学習手段は、記憶された走行毎のゴミ量が所定量を超えた回数または走行毎のゴミ量の平均値を算出する位置毎ゴミ量算出手段と、前記位置毎ゴミ量算出手段で算出された回数または平均値をもとにゴミ量の多少をレベルで判定するゴミ量レベル判定手段を備え、走行制御手段は前記ゴミ多量位置学習手段の前記ゴミ量レベル判定手段で判定された結果に応じて走行経路を決定することにより、ゴミ多量学習手段の学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することができ、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。

第３の発明は、特に、第２の発明において、ゴミ多量位置学習手段は、記憶された走行毎のゴミ量に最新情報の影響度が大きくなるような重み係数を乗算するゴミ量重み係数乗算手段を備え、前記ゴミ多量位置学習手段の位置毎ゴミ量算出手段は、前記ゴミ量重み係数乗算手段で乗算されたゴミ量をもとに走行毎のゴミ量が所定量を超えた回数または走行毎のゴミ量の平均値を算出することにより、走行制御手段はゴミ多量位置学習手段が学習した過去情報に大きく影響を受けることなく走行経路を決定することができる。

第４の発明は、特に、第１〜第３のいずれか１つの発明において、予め走行した結果または走行マップ記憶手段に記憶された走行マップより走行環境の面積を算出する走行面積算出手段を備え、走行制御手段は前記走行面積算出手段で算出された走行面積とゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定することにより、走行面積が大きい場合はオーバーラップ量を大まかに設定したり、また走行面積が小さい場合はオーバーラップ量を細かく設定したりするなど、走行面積に合わせ掃除方法で効率よく掃除を行うことができる。

第５の発明は、特に、第１〜第４のいずれか１つの発明において、時刻を計時する計時手段を備え、走行制御手段は前記計時手段で計時された時刻とゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定することにより、騒音などのために早朝や夜中など掃除を早く終了する必要がある場合はオーバーラップ量を大きく設定したり、また昼間など掃除を早く終了する必要がない場合はオーバーラップ量を小さく設定したりするなど、時間帯に合わせた掃除方法で効率よく掃除を行うことができる。

第６の発明は、特に、第１〜第５のいずれか１つの発明において、掃除手段毎に掃除能力を決定する掃除能力決定手段と、前記掃除能力決定手段で決定された掃除能力をもとに前記掃除手段毎に掃除能力を制御する掃除能力制御手段を備え、前記掃除能力決定手段はゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて前記掃除手段の掃除能力を決定することにより、ゴミ量が多い位置を通過する直前に吸引手段の吸引能力を高くすることで、清掃効率を向上させることができる。

第７の発明は、特に、第１〜第６のいずれか１つの発明の自走式掃除機における機能の少なくとも一部をコンピュータに実行させるためのプログラムとした。プログラムであるので、電気・情報機器、コンピュータ、サーバーなどのハードリソースを協働させて自走式掃除機の少なくとも一部を容易に実現することができる。また、記録媒体に記録したり通信回線を用いてプログラムを配信したりすることで、プログラムの配布・更新やそのインストール作業が簡単にできる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるのもではない。

（実施の形態１）
図１〜図６は、本発明の実施の形態１における自走式掃除機を示すものである。

図１において、本体１０１は、ノズル幅が等しく本体１０１の進行方向と垂直方向に隣接して設置されたゴミを吸引する掃除手段である３つの吸引手段１０２ａ〜１０２ｃと、吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引されたゴミの通過量でゴミ量を検出するゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃと、セルに区切られた走行マップを記憶する走行マップ記憶手段である走行セルマップ記憶手段１０４と（本実施の形態では、セルの１辺の長さを各吸引手段１０２ａ〜１０２ｃのノズル幅と同じ１０ｃｍとする）、走行するための走行手段である車輪１０５ａ、１０５ｂと、車輪１０５ａ、１０５ｂを駆動させるための走行モータ１０６ａ、１０６ｂと、走行距離を検出するために車輪１０５ａ、１０５ｂの回転数を検出するエンコーダ１０７と、走行方向を検出するために角速度を検出するジャイロセンサ１０８と、エンコーダ１０７で検出された車輪１０５ａ、１０５ｂの回転数とジャイロセンサ１０８により走行方向を検知して走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップ上のセル位置を検出する走行位置検出手段である走行セル位置検出手段１０９（本実施の形態では、検出されたセル位置は吸引手段１０２ｂが通過するセル位置とする）とを備えている。

また、本体１０１は、障害物を検出する超音波センサ１１０と、走行セル位置検出手段１０９で検出されるセル位置と吸引手段１０２ｂの設置位置より走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップ上のセル位置毎にゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃで検出されたゴミ量よりゴミ量が多い位置を学習するゴミ多量位置学習手段であるゴミ多量セル位置学習手段１１１と、時刻を計時する計時手段１１２と、走行面積を算出するために走行セルマップ記憶手段１０４で記憶された走行セルマップより走行環境の走行セル数を算出する走行面積算出手段である走行セル面積算出手段１１３と、走行セル面積算出手段１１３で算出された走行環境の走行セル数と計時手段１１２で計時する時刻と超音波センサ１１０で検出される障害物とゴミ多量セル位置学習手段１１１で学習した内容をもとに往復走行を行うように走行経路を決定し、走行モータ１０６ａ、１０６ｂを制御する走行制御手段１１４とを備えている。

ここで、ゴミ多量セル位置学習手段１１１は、セル位置毎、走行毎にゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃが検出するゴミ量を記憶するゴミ量記憶手段１１５と（本実施の形態では、過去１０回分のゴミ量を記憶する）、ゴミ量記憶手段１１５に記憶されたゴミ量の最新情報の影響度が大きくなるように重み係数を乗算するゴミ量重み係数乗算手段１１６と（本実施の形態の重み係数は、図２に示す）、ゴミ量重み係数乗算手段１１６で乗算されたゴミ量よりゴミ量の平均値を算出する位置毎ゴミ量算出手段１１７と、位置毎ゴミ量算出手段１１７で算出されたゴミ量の平均値よりゴミ量レベルを判定するゴミ量レベル判定手段１１８（本実施の形態では、計時手段１１２で計時される時刻と、走行セル面積算出手段１１３で算出される走行セル数より決定される、図３に示す、閾値以上のときレベル「１」、閾値未満のときレベル「０」とした２段階の判定を行う）で構成される。

また、図４において、走行開始直後の本体１０１ａ、走行制御手段１１４で決定された走行経路に基づいて移動中の本体１０１ｂ、本体１０１が掃除を行う掃除エリア２０１、一辺の大きさが吸引手段１０２ａ〜１０２ｃのノズル幅で区切られたセル２０２、本体１０１が走行する走行軌跡２０３（本実施の形態では、吸引手段１０２ｂが通過する軌跡）、ゴミ量レベル判定手段１１８でゴミ量が多いと判定されたレベル「１」のセル位置２０４をそれぞれ示す。そして、走行制御手段１１４はオーバーラップ量を設定することでゴミ量が多いセル位置２０４を２回通過するような往復走行経路を決定する。

以上のように構成された自走式掃除機の動作、作用について図１〜図６を用いて説明する。

まず、図５に示すように、本体１０１が走行開始地点に設置されると、走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップより走行セル面積算出手段１１３で走行環境の走行セル数を算出し（本実施の形態では、図４の走行マップの走行セル数を１８２と算出する）、ゴミ多量セル位置学習手段１１１に計時手段１１２で計時される時刻を記憶した後（本実施の形態は、計時手段１１２で１２時を計時する）、吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの吸引を開始し、走行制御手段１１４で走行モータ１０６ａ、１０６ｂを駆動させることで走行を開始する（本実施の形態では、図４の１０１ａから直進走行を開始する）（ＳＴＥＰ１〜４）。

走行中は、エンコーダ１０７で検出される車輪１０５ａ、１０５ｂの回転数と、ジャイロセンサ１０８で検出される角速度より走行セル位置検出手段１０９でセル位置の検出を行い、またゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃでゴミ量の検出を行い、その検出されたゴミ量を走行セル位置検出手段１０９で検出されたセル位置と吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの設置位置をもとにセル位置毎にゴミ量記憶手段１１５に記憶する（本実施の形態では、過去１０回分のゴミ量を記憶する）（ＳＴＥＰ５〜７）。

これらＳＴＥＰ５〜７は、超音波センサ１１０で障害物が検出されるまで、走行セル位置検出手段１０９で検出されるセル位置をもとに本体１０１を直進走行させるような走行制御手段１１４による走行モータ１０６ａ、１０６ｂの制御と共に行う（ＳＴＥＰ８〜１０）。

直進走行中に超音波センサ１１０で障害物が検出されると、走行制御手段１１４で現在のセル位置が最終セル位置（本実施の形態おける最終セル位置は、図４の右から２列目上のセル位置）かどうか判定し、最終セル位置であると判定された場合は走行モータ１０６ａ、１０６ｂと吸引手段１０２ａ〜１０２ｃを停止することで掃除を終了し、最終セル位置でないと判定された場合は走行制御手段１１４でゴミ多量セル位置学習手段１１１の学習内容に応じて走行経路の決定を行う（ＳＴＥＰ１１〜１４）。

走行制御手段１１４による走行経路の決定は、吸引手段１０２ａ〜１０２ｃのノズル幅と同じ幅の列を１単位とするオーバーラップ量の決定を行う。

オーバーラップ量の決定方法は、図６に示すように、まず、はじめに走行経路決定する直前に行っていた直進走行で吸引手段１０２ａ〜１０２ｃが通過したセル位置において、ゴミ量重み係数乗算手段１１６でゴミ量記憶手段１１５に記憶されたゴミ量に重み付けを行う（ＳＴＥＰ１０１）。

ここで、図２のデータ番号は、番号が若い程、記憶された時期が古いものに対する重み係数を示しており、ゴミ量重み係数乗算手段１１６による重み付けは、セル位置毎にゴミ量記憶手段１１５に記憶された走行毎に記憶されたゴミ量１０データのうち最も古く記憶されたゴミ量に図２におけるデータ番号１の重み係数を乗算し、以降、記憶されたゴミ量順にデータ番号１、２、…１０の重み係数を乗算する。

ゴミ量の重み付け終了後は、セル位置毎に位置毎ゴミ量算出手段１１７においてゴミ量重み係数乗算手段１１６で重み付けされたゴミ量をもとに、それら重み付けされたゴミ量の平均値を算出し、算出された平均値をもとにゴミ量レベル判定手段１１８でゴミ量レベルの判定を行う。

ゴミ量レベルの判定は、ＳＴＥＰ１で算出した走行環境の走行セル数とＳＴＥＰ２で計時した走行開始時刻より決定される閾値を用い、位置毎ゴミ量算出手段１１７で算出された走行毎の重み係数乗算後のゴミ量平均値が閾値以上のときレベル「１」、閾値未満のときレベル「０」とするゴミ量レベル判定を行う。

ここで、ゴミ量レベルの閾値は、走行セル面積算出手段１１３で走行環境の走行セル数をもとに走行が長時間となるような走行面積が大きい、またはゴミ多量セル位置学習手段１１１に記憶した時刻からその時間帯が夜中や早朝など掃除を早く終了させる必要がある時間帯などは大きな閾値を設定することで、レベル「１」のセル位置を少なくし、オーバーラップ量が小さくなるようにする。また、走行が長時間とならないような走行面積が小さい、または昼間など掃除を早く終了させる必要がある時間帯などは小さい閾値を設定することで、レベル「１」のセル位置を多くし、オーバーラップ量を大きくなるようにする。

ゴミ量レベル決定後は、ゴミ量レベルをもとに吸引手段１０２ａ〜１０２ｃが走行経路決定直前の直進走行で通過した列毎にゴミ量の多いセル位置が存在したかどうか確認する順序を決定する（ＳＴＥＰ１０３）。

例えば、図４のように左から右方向へ進むような往復走行する場合においては、一番左の吸引手段１０２ａから確認を行うような順序を決定する（図４の本体１０１ａのような走行が走行マップの下から上への直進走行終了後の場合、順序１は１０２ａ、順序２は１０２ｂ、順序３は１０２ｃと決定し、本体１０１ｂのような走行が走行マップの上から下への直進走行終了後の場合、順序１は１０２ｃ、順序２は１０２ｂ、順序３は１０２ａと決定する）。

確認順序が決定後は、前回のオーバーラップ量をもとに、前回のオーバーラップ量が３のときは順序１、前回のオーバーラップ量が２のときは順序２、前回のオーバーラップ量が１のときは順序３の吸引手段１０２ａ〜１０２ｃが走行経路決定直前の直進走行で通過した列にゴミ量レベル「１」のセル位置が存在するかどうか確認することで、ゴミ量が多いセル位置が存在するかどうか確認する（ＳＴＥＰ１０５〜ＳＴＥＰ１０７）。

順序１の吸引手段１０２ａまたは１０２ｃが走行経路決定直前の直進走行で通過した列にゴミ量レベル「１」のセル位置がある場合はオーバーラップ量を０、順序２の吸引手段１０２ｂが走行経路決定直前の直進走行で通過した列にゴミ量レベル「１」のセル位置がある場合はオーバーラップ量を１、順序３の吸引手段１０２ｃまたは１０２ａが走行経路決定直前の直進走行で通過した列にゴミ量レベル「１」のセル位置がある場合はオーバーラップ量を２とし、各順序において吸引手段１０２ａ〜１０２ｃが走行経路決定直前の直進走行で通過した列にゴミ量レベル「１」のセル位置が存在しない場合は次の順序の確認を行う（本実施の形態では、図４の本体１０１ａが直進走行終了後は、吸引手段１０２ａからゴミ量レベル「１」のセル位置があるかどうか確認し、順序２でゴミ量レベル「１」のセル位置があると判定し、オーバーラップ量を１と決定する）（ＳＴＥＰ１０８〜ＳＴＥＰ１１０）。

ただし、前回のオーバーラップ量が０、または順序３の吸引手段が直進走行後に通過した列においてゴミ多量のセル位置が存在しない時はオーバーラップ量を３とする（ＳＴＥＰ１１１）。

オーバーラップ量が決定後は、今回のオーバーラップ量を走行制御手段１１４に記憶し、走行制御手段１１４で走行モータ１０６ａ、１０６ｂを制御することで決定されたオーバーラップ量だけ列移動を行い、ＳＴＥＰ５からの動作を再び行う（本実施の形態では、図４の１０１ａが直進走行終了後は１０１ｂのように１列移動を行い、直進走行を行う）。

なお、本実施の形態では、予め決められた閾値によりゴミ量レベル判定手段１１８にゴミ量レベルを決定していたが、あるいは予め走行セルマップ記憶手段１０４に走行セルマップを記憶させていたが、設定手段によりゴミ量レベル判定手段１１８の閾値の更新や、走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行マップの更新などを行ってもかまわない。

また、本実施の形態は、走行制御手段１１４でゴミ多量のセル位置を２回通過するようなオーバーラップ量を設定するようにしたが、ゴミ多量のセル位置を何回通過させるようにしてもかまわない。

また、本実施の形態では、ゴミ量レベル判定手段１１８によるゴミ量の判定レベルを２段階としたが、３段階以上とし、レベルにもとづいてオーバーラップ量の決定を行ってもかまわない。

また、本実施の形態では、一定のピッチで一方向の往動と復動を繰り返す往復走行を行っているが、渦巻き状に走行するスパイラル走行や、規則性のない経路で走行するランダム走行を行ってもかまわない。

また、本実施の形態は、障害物を検知するために超音波センサ１１０を用いたが、赤外線センサやカメラなどを用いてもかまわない。

また、本実施の形態では、吸引手段１０２ａ〜１０２ｃのように設置数を３としたが、２もしくは４以上設置してもかまわない。

また、本実施の形態では、走行制御手段１１４で決定されるオーバーラップ量を吸引手段１０２ａ〜１０２ｃのノズル幅としたが、ノズル幅より大きくても、小さくてもかまわない。

また、本実施の形態では、走行セル面積算出手段１１３は走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップより走行セル数を算出したが、外周走行を行うことで走行範囲の概略のセル数を算出して、走行セル数を算出してもかまわない。

また、本実施の形態では、位置毎ゴミ量算出手段１１７はゴミ量の平均値を算出したが、ゴミ量が所定量以上の回数を算出してもかまわない。

また、走行制御手段１１４はゴミ多量セル位置学習手段１１１がセル位置毎に学習した結果に基づいてオーバーラップ量を決定したが、複数のセル位置の学習結果に基づいてオーバーラップ量を決定してもかまわない。

以上のように、本実施の形態においては、走行中にゴミ多量セル位置学習手段１１１で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定するため、複数の位置に設けた吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎にゴミ量を検出することで、細かく走行経路上におけるゴミ量が多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することで、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができる。

また、本実施の形態においてゴミ多量セル位置学習手段１１１の位置毎ゴミ量算出手段１１７はゴミ量重み係数乗算手段１１６で乗算されたゴミ量をもとに走行毎のゴミ量が所定量を超えた回数または走行毎のゴミ量の平均値を算出するため、走行制御手段１１４はゴミ多量セル位置学習手段１１１が学習した過去情報に大きく影響を受けることなく走行経路を決定することができる。

また、本実施の形態においては、走行制御手段１１４は予め走行した結果もしくは走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップとゴミ多量セル位置学習手段１１１で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定するため、走行面積が大きい場合はオーバーラップ量を大まかに設定したり、走行面積が小さい場合にはオーバーラップ量を細かく設定したりすることで、走行面積に合わせた掃除方法で効率よく掃除を行うことができる。

また、本実施の形態においては、走行制御手段１１４は計時手段１１２で計時する時刻とゴミ多量セル位置学習手段１１１で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定するため、騒音などのために早朝や夜中など掃除を早く終了する必要がある場合はオーバーラップ量を大まかに設定したり、また昼間など掃除を早く終了する必要がない場合はオーバーラップ量を細かく設定したりするなど、時間帯に合わせた掃除方法で効率よく掃除を行うことができる。

（実施の形態２）
図７は、本発明の実施の形態２における自走式掃除機を示すものである。実施の形態１と同一要素については同一符号を付してその説明を省略する。

本実施の形態は、実施の形態１の構成に加えて、ゴミ多量セル位置学習手段１１１の学習内容をもとに吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引能力を決定する掃除能力決定手段である吸引能力決定手段１１９と、吸引能力決定手段１１９で決定された吸引能力をもとに吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引能力を制御する掃除能力制御手段である吸引能力制御手段１２０（本実施の形態では、吸引能力を「大」、「小」の２段階とする）とを備えている。

以上のように構成された自走式掃除機についての動作、作用を図４、図５、図７を用いて説明する。

まず、本体１０１が走行開始地点に設置されると、走行セルマップ記憶手段１０４に記憶された走行セルマップより走行セル面積算出手段１１３で走行環境の走行セル数を算出し（本実施の形態では、図４の走行マップの走行セル数を１８２と算出する）、ゴミ多量セル位置学習手段１１１に計時手段１１２で計時される時刻を記憶した後（本実施の形態は、計時手段１１２で１２時を計時する）、吸引能力決定手段１１９ですべての吸引手段１０２ａ〜１０２ｃにおける吸引能力を「小」と決定し、吸引能力決定手段１１９で決定された吸引能力をもとに吸引能力制御手段１２０により吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引能力を制御し吸引を開始すると共に、走行制御手段１１４で走行モータ１０６ａ、１０６ｂを駆動させることで直進走行を開始する。

直進走行中は、走行セル位置検出手段１０９による走行セル位置の検出から直進走行させるために走行制御手段１１４による走行モータ１０６ａ、１０６ｂの制御までの動作（図５のＳＴＥＰ５〜ＳＴＥＰ１０）に加えて、ゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃが検出したゴミ量をゴミ量記憶手段１１５に記憶後に（図５のＳＴＥＰ７）、吸引能力決定手段１１９により吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引能力の決定を行い、決定された吸引能力をもとに吸引能力制御手段１２０で吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に吸引能力の制御を行う。

ここで、吸引能力の決定方法は、走行セル位置検出手段１０９で検出されるセル位置と吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの設置位置より、ゴミ多量セル位置学習手段１１１のゴミ量レベル判定手段１１８で吸引手段１０２ａ〜１０２ｃ毎に現在通過中のセル位置と次に通過するセル位置におけるゴミ量レベルの判定を行い、レベルが「１」と判定された吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの吸引能力を「大」、レベルが「０」と判定された吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの吸引能力を「小」と決定する。

ただし、ゴミ量レベル判定手段１１８によるゴミ量レベルの決定方法は、実施の形態１と同様で、ゴミ量重み係数乗算手段１１６でゴミ量記憶手段１１５に記憶されたゴミ量に重み付けを行い、位置毎ゴミ量算出手段で重み付け後のゴミ量から平均値を算出し、算出された平均値をもとにゴミ量レベル判定手段１１８と走行セル面積算出手段１１３で算出される走行セル数と計時手段１１２で計時される時刻をもとに決定される閾値以上のときはレベル「１」、閾値未満のときはレベル「０」と判定を行う。

直進走行中の動作は本実施の形態１と同様に超音波センサ１１０で障害物が検出されるまで行い、超音波センサ１１０で障害物が検出されたときは、実施の形態１における最終セル位置確認から走行経路決定までと同様の動作を行う（図５のＳＴＥＰ１１〜ＳＴＥＰ１４）。

なお、本実施の形態において、吸引能力制御手段１２０による吸引能力の制御は２段階としたが、３段階以上でもかまわない。

また、本実施の形態では、走行中は常時、吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの吸引を動作させたが、ゴミ量レベル判定手段１１８の判定結果によって吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの動作を停止させてもかまわない。

また、本実施の形態では、吸引能力決定時または走行経路決定時にゴミ量重み係数乗算手段１１６によるゴミ量毎の重み係数の乗算において同じ重み係数テーブルを用いたが、例えば、吸引能力決定時のゴミ量毎の重み係数乗算において新しいゴミ量データほど重みが大きくなるような重み係数テーブルを用い、走行経路決定時のゴミ量毎の重み係数乗算においては図２の重み係数テーブルを用いるといったように、吸引能力決定時または走行経路決定時にゴミ量重み係数乗算手段１１６が用いる重み係数テーブルはそれぞれ異なる重み係数テーブルを用いてもかまわない。

また、本実施の形態では、ゴミ多量セル位置学習手段１１１の結果に基づき吸引能力を決定したが、突発的にゴミ量が多くなったセル位置を通過するときに吸引能力を上げるために、ゴミ量レベル判定手段１１８で判定されたゴミ量レベルと共にゴミ量検出手段１０３ａ〜１０３ｃで検出されたゴミ量も一緒に用いて吸引能力の決定を行ってもかまわない。

以上により、本実施の形態においては、吸引能力制御手段１２０は吸引能力決定手段１１９により決定された吸引能力で吸引手段１０２ａ〜１０２ｃを制御するため、ゴミ量が多い位置を通過する直前に吸引手段１０２ａ〜１０２ｃの吸引能力を高くすることで、清掃効率を向上させることができる。

（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３における自走式掃除機について説明する。

本実施の形態は、各実施の形態１、２に示した自走式掃除機における機能の少なくとも一部をコンピュータに実行させるためのプログラムとしたものである。

なお、各実施の形態における走行セル位置検出手段１０９、ゴミ多量セル位置学習手段１１１、計時手段１１２、走行セル面積算出手段１１３、走行制御手段１１４、吸引能力決定手段１１９、吸引能力制御手段１２０は、ＣＰＵ（またはマイコン）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、記憶・記録装置、Ｉ／Ｏなどを備えた電気・情報機器、コンピュータ、サーバーなどのハードリソースを協働させるプログラムの形態で実施してもよい。プログラムの形態であれば、磁気メディアや光メディアなどの記録媒体に記録したりインターネットなどの通信回線を用いて配信したりすることで新しい機能の配布・更新やそのインストール作業が簡単にできる。

以上のように、本実施の形態においては、汎用コンピュータやサーバーを用いて自走式掃除機の全てもしくは一部を容易に実現することができる。

以上のように、本発明にかかる自走式掃除機およびそのプログラムは、細かく走行経路上におけるゴミが多い位置を学習し、予めその学習内容をもとにオーバーラップ量を細かく設定することで、ゴミ量に応じて効率よく掃除を行うことができるので、ネットワークを介した機器連携システムなどの用途にも適用することができる。

本発明の実施の形態１における自走式掃除機のブロック図 同自走式掃除機のゴミ量重み係数乗算手段がゴミ量に乗算する重み係数を示す図 同自走式掃除機のゴミ量レベル判定手段がゴミ量に応じてレベルを決定するための閾値を示す図 同自走式掃除機の走行軌跡を示す図 同自走式掃除機の動作を示すフローチャート 同自走式掃除機の走行経路決定を示すフローチャート 本発明の実施の形態２における自走式掃除機のブロック図

符号の説明

１０２ａ〜１０２ｃ 吸引手段（掃除手段）
１０３ａ〜１０３ｃ ゴミ量検出手段
１０４ 走行セルマップ記憶手段（走行マップ記憶手段）
１０５ａ、１０５ｂ 車輪（走行手段）
１０９ 走行セル位置検出手段（走行位置検出手段）
１１１ ゴミ多量セル位置学習手段（ゴミ多量位置検出手段）
１１２ 計時手段
１１３ 走行セル面積算出手段（走行面積算出手段）
１１４ 走行制御手段
１１５ ゴミ量記憶手段
１１６ ゴミ量重み係数乗算手段
１１７ 位置毎ゴミ量算出手段
１１８ ゴミ量レベル判定手段
１１９ 吸引能力決定手段（掃除能力決定手段）
１２０ 吸引能力制御手段（掃除能力制御手段）

Claims (7)

1. 本体を移動させるための走行手段と、予め決められた走行マップを記憶した走行マップ記憶手段と、走行位置を検出する走行位置検出手段と、予め決められた走行パターンで走行するように前記走行手段を制御する走行制御手段と、複数位置に分割して設けた掃除手段と、前記掃除手段毎に掃除したゴミ量を検出するゴミ量検出手段と、前記走行位置検出手段によって検出される走行位置と前記掃除手段の設置位置より前記走行マップ記憶手段に記憶された走行マップ上の位置毎に前記ゴミ量検出手段で検出されたゴミ量をもとにゴミの多い位置を学習するゴミ多量位置学習手段とを備え、走行中に前記ゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定する自走式掃除機。
2. ゴミ多量位置学習手段は、記憶された走行毎のゴミ量が所定量を超えた回数または走行毎のゴミ量の平均値を算出する位置毎ゴミ量算出手段と、前記位置毎ゴミ量算出手段で算出された回数または平均値をもとにゴミ量の多少をレベルで判定するゴミ量レベル判定手段を備え、走行制御手段は前記ゴミ多量位置学習手段の前記ゴミ量レベル判定手段で判定された結果に応じて走行経路を決定する請求項１に記載の自走式掃除機。
3. ゴミ多量位置学習手段は、記憶された走行毎のゴミ量に最新情報の影響度が大きくなるような重み係数を乗算するゴミ量重み係数乗算手段を備え、前記ゴミ多量位置学習手段の位置毎ゴミ量算出手段は、前記ゴミ量重み係数乗算手段で乗算されたゴミ量をもとに走行毎のゴミ量が所定量を超えた回数または走行毎のゴミ量の平均値を算出する請求項２に記載の自走式掃除機。
4. 予め走行した結果または走行マップ記憶手段に記憶された走行マップより走行環境の面積を算出する走行面積算出手段を備え、走行制御手段は前記走行面積算出手段で算出された走行面積とゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定する請求項１〜３のいずれか１項に記載の自走式掃除機。
5. 時刻を計時する計時手段を備え、走行制御手段は前記計時手段で計時された時刻とゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて走行経路を決定する請求項１〜４のいずれか１項に記載の自走式掃除機。
6. 掃除手段毎に掃除能力を決定する掃除能力決定手段と、前記掃除能力決定手段で決定された掃除能力をもとに前記掃除手段毎に掃除能力を制御する掃除能力制御手段を備え、前記掃除能力決定手段はゴミ多量位置学習手段で学習した位置毎のゴミ量に応じて前記掃除手段の掃除能力を決定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の自走式掃除機。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の自走式掃除機における機能の少なくとも一部をコンピュータに実行させるためのプログラム。