JP2011056123A - Cleaning robot and cleaning method using the same - Google Patents

Cleaning robot and cleaning method using the same Download PDF

Info

Publication number
JP2011056123A
JP2011056123A JP2009210609A JP2009210609A JP2011056123A JP 2011056123 A JP2011056123 A JP 2011056123A JP 2009210609 A JP2009210609 A JP 2009210609A JP 2009210609 A JP2009210609 A JP 2009210609A JP 2011056123 A JP2011056123 A JP 2011056123A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cleaning
position
re
cleaning robot
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2009210609A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5465496B2 (en
Inventor
Masahiro Imanishi
Masaaki Okada
Takeshi Ueda
Motoji Yamamoto
武 上田
正博 今西
元司 山本
真暁 岡田
Original Assignee
Duskin Co Ltd
株式会社ダスキン
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Duskin Co Ltd, 株式会社ダスキン filed Critical Duskin Co Ltd
Priority to JP2009210609A priority Critical patent/JP5465496B2/en
Publication of JP2011056123A publication Critical patent/JP2011056123A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5465496B2 publication Critical patent/JP5465496B2/en
Application status is Active legal-status Critical
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a cleaning robot with high cleaning efficiency to eliminate an uncleaned blank section by correctly estimating a trajectory by minimum-variance estimate, and also to provide a cleaning method. <P>SOLUTION: The cleaning robot includes: hourly positions to be calculated by a computer through the use of a sensor signal; a data storage part for storing the positions; positional information originating parts distributed and arranged on the boundaries of cleaning areas; a positional information receiving part for receiving positional information when approaching the positional information originating part; a present estimation position optimally estimated from the present position by the received position information; a past estimation position optimally estimated from a past position through the use of the present estimation position; a trajectory storage part for storing an estimation trajectory constituted of the present and past estimation positions; a re-sweeping area deriving means for deriving a re-sweeping area without and/or with less trajectories within a cleaning area, from the trajectory data; and a re-sweeping area travelling means for performing travelling in the re-sweeping area and cleaning the re-sweeping area. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は掃除ロボットに関し、更に詳細には掃除ロボットに特定の走行動作をさせて清掃領域を隈なく清掃できる掃除ロボット及びそれを用いた掃除方法に関するものである。 The present invention relates to a cleaning robot, to a cleaning robot and a cleaning method using the same can be further cleaned without thoroughly cleaning area by a specific traveling operation to the cleaning robot in detail.

一般に、建物内における部屋等の清掃領域を掃除する場合には、電気掃除機やモップ等が利用されている。 In general, in the case of cleaning the cleaning area of ​​the room, such as in the building, vacuum cleaner or mop, and the like are used. しかし、電気掃除機やモップで掃除する場合には、そのハンドルを手で把握して電気掃除機やモップを部屋内に強制的に移動させながら行う人力作業になるのが常であった。 However, in the case of cleaning with a vacuum cleaner or mop, to become human-powered work performed while forcibly moving the vacuum cleaner or mop to grasp by hand the handle in the room it was normal.

工場や施設内で特殊動作を行う工業用ロボットが普及する現代において、家庭内の掃除を実行させる掃除ロボットが開発されつつある。 In modern industrial robots in factories and in the facility perform a special operation is spread, cleaning robot to perform a cleaning in the home are being developed. 前記工業用ロボットの多くが固定式のロボットアームであるのに対し、掃除ロボットは室内を移動しながら掃除する点が異なっている。 While many of the industrial robot is stationary robot arms, the cleaning robot is different in that to clean while moving the chamber.

掃除ロボットは室内を自由に走行移動し、走行中に塵埃を吸引する形式のものが多い。 The cleaning robot is free to travel and move the room, many of the type that sucks dust during running. 室内における掃除ロボットの時々刻々の位置を計測するために、レーザビーム装置や超音波装置や赤外線ビーム装置を掃除ロボット自体に搭載したり、室内にビデオカメラを配備して掃除ロボットを観察する多数の掃除ロボットが開発されている。 In order to measure the position of the momentary cleaning robot in a room, the laser beam device and an ultrasonic device or an infrared beam device or mounted on a cleaning robot itself, a number of observing the cleaning robot to deploy video camera in a room cleaning robot have been developed. しかし、これらの装置を装備した掃除ロボットは高価になるため、なかなか普及していないのが現実である。 However, cleaning robot equipped with these devices to become expensive, is the reality is not quite popular.

近年に到って、安価且つ容易に時々刻々の位置を計測するために、RFIDを搭載した移動ロボットが開発されつつある。 And it reached the recent years, in order to measure the position of the low cost and easily momentarily, the mobile robot is being developed equipped with RFID. 掃除や物体移動などを行なう汎用の移動ロボットとしては特開2004−21978(特許文献1)が有り、自走式掃除機としては特開2007−34866(特許文献2)が存する。 As a general-purpose mobile robots performing such cleaning and objects move Patent 2004-21978 (Patent Document 1) is available, JP 2007-34866 (Patent Document 2) is exist as self-propelled cleaner.

特開2004−21978号公報 JP 2004-21978 JP 特開2007−34866号公報 JP 2007-34866 JP

前記特開2004−21978(特許文献1)は、ロボット本体に装備されたRFID検出器により、作業領域に設けられたRFIDカード(別名、RFIDタグ)から固有番号を獲得しながら、ロボットの位置と方向を認識して自走する移動ロボットを開示している。 The Patent 2004-21978 (Patent Document 1), by the RFID detector that is provided on the robot body, RFID card (also known, RFID tags) provided in the working area while acquiring the unique number from the position of the robot It discloses a mobile robot to self recognizes the direction. また、[0003]には、家庭において、移動ロボットは掃除、物体の移動などの作業を行う、と記載されており、特許文献1は掃除ロボットに適用できる旨を主張している。 In addition, the [0003], in the home, the mobile robot cleaner performs tasks such as object movement, have been described as Patent Document 1 claims to the effect that can be applied to the cleaning robot.

確かに、前記移動ロボットは途中ではオドメトリにより位置を計算し、要所要所に配置されたRFIDカードから位置情報(固有番号)を獲得しながら、位置と方向を算出して、作業領域を移動していることが記載されている。 Indeed, the mobile robot calculates the position by odometry in the middle, while acquiring position information (unique number) from the RFID card disposed in pivotal points, and calculates the position and direction, to move the work area it is has been described. しかし、オドメトリ法はデッドレコニング法とも称し、車輪軸の回転速度と方向をセンサ検出して移動距離と移動方向を算出するものであり、車輪のすべり等の誤差により、移動距離と移動方向には大きな誤差が含まれるのが常である。 However, odometry method also referred to as dead-reckoning method is for calculating the moving direction and moving distance of the rotational speed and direction sensors detect and wheel shaft, the error in the slippage of the wheels, the moving distance in the moving direction included is a large error is normal. しかも、特許文献1には、前記RFID情報を移動距離と移動方向、即ちロボットの軌道の修正に具体的にどのように適用するかが明白でない。 Moreover, Patent Document 1, the RFID information moving direction and moving distance, i.e. to apply how specifically the modification of the trajectory of the robot is not obvious. 特に、前記移動ロボットが作業領域を移動する中で、その軌道が作業領域の全体に均一に移動せず、通過しない複数の空白領域が残されることが多い。 In particular, in the mobile robot moves the work area, the track does not uniformly move the entire work area, a plurality of blank areas that do not pass through is often left. このような場合に、この空白領域をどのように掃除するかについては記載もされていないし、示唆さえされていない。 In this case, to not also describe how to clean the blank area, not even suggested. その意味で、掃除ロボットとしては不十分である。 In that sense, it is insufficient as a cleaning robot.

前記特開2007−34866(特許文献2)には、境界にRFID発信手段からなるマーカを配置し、マーカからの信号を受けてマーカに対する移動体の走行方向を計測して移動体の走行方向を制御する技術が開示されており、この移動体として自走式掃除機が記載されている。 The JP-A 2007-34866 (Patent Document 2), a marker comprising a RFID transmission means to the boundary is disposed, the running direction of the moving body by receiving a signal from the marker by measuring the travel direction of the moving body with respect to the marker control technique is disclosed, self-propelled cleaner is described as the mobile.

しかし、この特許文献2においても特許文献1と同様の欠点が存在する。 However, there are similar disadvantages as Patent Document 1 in this patent document 2. 即ち、前記マーカ情報(RFID情報)をロボットの軌道の修正に具体的にどのように適用するかが明白でない。 That is, the marker information to apply how the (RFID information) specifically to correct the trajectory of the robot is not obvious. また、その軌道が作業領域の全体に均一に移動しないことが多く、この未清掃の空白領域をどのように掃除するかについては記載もされていないし、示唆さえされていない。 Also, often the track is not uniformly move the entire work area, to not also describe how to clean the blank area of ​​the uncleaned, not even suggested. 従って、掃除ロボットとしては不十分である。 Therefore, it is insufficient as a cleaning robot.

上記課題に鑑み、本発明の目的は、走行中にデッドレコニングにより計測された大きな誤差を有する位置に対し、壁面に配置された位置情報発信部から受信した位置情報に基づき最適推定法により誤差の小さな推定位置を導出し、現在及び過去の推定位置による推定軌道を導出し、推定軌道の空白領域を検出して、この空白域を再掃引領域として集中的に走行する掃除ロボット及びそれを利用した掃除方法を提供することである。 In view of the above problems, the present invention purposes, to a position having a large error measured by dead reckoning while traveling, the optimal estimation method based on the position information received from the position information transmitting portion disposed on the wall surface errors of derive a small estimated position to derive an estimated trajectory with the current and past estimated position, by detecting the blank area of ​​the estimated trajectory, using the cleaning robot and its centrally traveling the blank region as a re-sweep regions it is to provide a cleaning method.

本発明の第1形態は、内蔵されるコンピュータからの指令により清掃領域内での走行を制御する走行制御部と、前記走行を検出するセンサを有して、走行しながら清掃領域を掃除する掃除ロボットにおいて、前記センサの信号を用いて前記コンピュータにより演算される時々刻々の位置と、前記位置を格納するデータ記憶部と、前記清掃領域の境界に分散配置された位置情報発信部と、前記位置情報発信部に接近したときに位置情報を受信する位置情報受信部と、受信された前記位置情報により現在位置から最適推定された現在推定位置と、前記現在推定位置を用いて過去位置から最適推定された過去推定位置と、前記現在推定位置と前記過去推定位置からなる推定軌道を格納する軌道記憶部と、前記軌道記憶部に格納された軌道データから前 First embodiment of the present invention, comprises a traveling control unit for controlling the driving in the cleaning area by a command from the computer to be built, a sensor for detecting the traveling and cleaning a cleaning area while traveling cleaning in the robot, the position of every moment which is calculated by the computer using the signal of the sensor, and a data storage unit for storing the position, and the position information transmitting unit that is distributed to the boundary of the cleaning area, the position a position information receiving unit receiving location information when close to the information transmission unit, current and estimated position optimally estimated from the current position by the received positional information, the optimum estimated from past position using the current estimated position past estimated position that is, the the current estimated position and the trajectory storage unit for storing the estimated trajectory consisting of the past estimated position, before the trajectory data stored in the track memory unit 記清掃領域内で軌道の無い及び/又は軌道の少ない再掃引領域を導出する再掃引領域導出手段と、前記再掃引領域内を走行させて前記再掃引領域を清掃する再掃引領域行走行手段を有する掃除ロボットである。 And re-sweep regions deriving means for deriving a re sweep area less no track and / or trajectory in serial cleaning area, the re-sweep region rows running means the by traveling again sweep the area to clean the re-sweep region is a cleaning robot having.

本発明の第2形態は、前記第1形態において、前記位置情報発信部がRFIDタグであり、前記位置情報受信部がRFIDアンテナである掃除ロボットである。 Second embodiment of the present invention, in the first embodiment, the position information transmitting unit is an RFID tag, the position information receiving unit is a cleaning robot is a RFID antenna.

本発明の第3形態は、前記第1又は第2形態において、前記走行の開始から所定時間を検出する所定時間検出手段と、前記所定時間の経過後に前記再掃引領域検出手段を作動させる掃除ロボットである。 Third embodiment of the present invention, the first or the second aspect, the predetermined time detecting means for detecting a predetermined time from the start of the travel, cleaning robot for operating the re-sweep area detection means after elapse of the predetermined time it is.

本発明の第4形態は、前記第1、第2又は第3形態において、前記再掃引領域検出手段により検出された再掃引領域の形状により再掃引動作を選択する掃除ロボットである。 Fourth embodiment of the present invention, the first, the second or third embodiment, a cleaning robot for selecting a re-sweep operation the shape of the re-sweep region said detected by re-swept area detection means.

本発明の第5形態は、前記第1〜第4のいずれかにおいて、前記位置がデッドレコニングにより演算される掃除ロボットである。 Fifth embodiment of the present invention, in any one the first to fourth, is a cleaning robot that the position is calculated by dead reckoning.

本発明の第6形態は、前記第1〜第5形態のいずれかにおいて、前記最適推定が最小分散推定である掃除ロボットである。 Sixth aspect of the present invention, in any one of the first to fifth embodiment, the optimum estimation is cleaning robot is a minimum variance estimate.

本発明の第7形態は、前記第6形態において、前記現在推定位置の前記最小分散推定が、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法により演算される掃除ロボットである。 Seventh embodiment of the present invention is operation in the sixth embodiment, the said minimum variance estimate of the current estimated position, extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, the unscented Kalman filter method or the information filtering method it is a cleaning robot that is.

本発明の第8形態は、前記第6又は第7形態において、前記過去推定位置の前記最小分散推定が、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法により演算される掃除ロボットである。 Eighth embodiment of the present invention, in the sixth or seventh aspect, wherein said minimum variance estimate of the past estimated position, fixed section smoothing method is the cleaning robot to be operated by a fixed-point smoothing method or fixing lug smoothing method .

本発明の第9形態は、前記第1〜第8形態のいずれかにおいて、前記清掃領域内の床面に接触するように払拭体を装備し、走行中に前記床面を前記払拭体により掃除する掃除ロボットである。 Ninth aspect of the present invention is cleaned, in any of the first to eighth embodiments, equipped with a wiping member so as to be in contact with the floor surface of the cleaning area, by the wiping member said floor while running it is a cleaning robot.

本発明の第10形態は、内蔵されるコンピュータからの指令により清掃領域を走行し、前記走行を内蔵されるセンサで検出しながら清掃領域を掃除する掃除ロボットによる掃除方法において、前記センサの信号を用いて前記コンピュータにより時々刻々の位置を演算し、前記清掃領域の境界に分散配置された位置情報発信部に接近したときに位置情報を受信し、前記位置情報により現在位置から最適推定して現在推定位置を導出し、前記現在推定位置を用いて過去位置から最適推定して過去推定位置を導出し、前記現在推定位置と前記過去推定位置からなる推定軌道から前記清掃領域内で軌道の無い及び/又は軌道の少ない再掃引領域を導出し、前記再掃引領域内を走行させて前記再掃引領域を掃除する掃除ロボットによる掃除方法である。 Tenth aspect of the present invention is a cleaning method by cleaning robot cleaning area traveling by a command from the computer to be built, to clean the cleaning area while detecting by a sensor incorporated said traveling, a signal of the sensor used to calculate the position of every moment by the computer, receives location information when close to the position information transmitting unit that is distributed to the boundary of the cleaning area, the optimum estimated currently from the current position by the position information deriving an estimated position, the derived past estimated position optimally estimated from past position using the current position estimate, without the the estimated trajectory and the current estimated position comprising the past estimated position of the track in the cleaning area and / or derive the re sweep area less trajectory, said a cleaning method according to the cleaning robot is run to re-sweep the area to clean the re-sweep region.

本発明の第11形態は、前記第10形態において、前記走行の開始から所定時間の経過後に前記再掃引領域を導出する掃除ロボットによる掃除方法である。 Eleventh embodiment of the present invention, in the tenth embodiment, a cleaning method according to a cleaning robot deriving the re sweep region after a predetermined time from the start of the travel.

本発明の第12形態は、前記第10又は第11形態において、前記再掃引領域の形状により再掃引動作を選択する掃除ロボットによる掃除方法である。 12th aspect of the present invention, in the tenth or eleventh aspect, a cleaning method according to a cleaning robot to select the re-sweep operation the shape of the re-sweep region.

本発明の第13形態は、前記第10、第11又は第12形態において、前記位置がデッドレコニングにより演算される掃除ロボットによる掃除方法である。 Thirteenth embodiment of the present invention, the tenth, the eleventh or the twelfth aspect, wherein the position is the cleaning method according to a cleaning robot, which is calculated by dead reckoning.

本発明の第14形態は、前記第10〜第13形態のいずれかにおいて、前記現在推定位置が、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法により最小分散推定される掃除ロボットによる掃除方法である。 Fourteenth embodiment of the present invention, in any one of the tenth to thirteenth embodiment, the current estimated position is, extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, the unscented Kalman filter method or the information filtering method a cleaning method according to a cleaning robot that is the minimum variance estimate.

本発明の第15形態は、前記第10〜第14形態のいずれかにおいて、前記過去推定位置が、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法により最小分散推定される掃除ロボットによる掃除方法である。 15th aspect of the present invention, in any one of the tenth to fourteenth embodiments, the last estimated position is fixed interval smoothing method, the cleaning by the cleaning robot to be minimum variance estimate by the fixed-point smoothing method or fixing lug smoothing method it is a method.

本発明の第1形態によれば、床面に対する車輪の滑り等により、センサ信号を用いて演算された時々刻々の位置が大きな誤差を有するとしても、位置情報発信部に接近したときに受信する位置情報により、現在位置から最適推定法により誤差の小さな現在推定位置に修正でき、しかもこの現在推定位置を用いて過去位置へと順に遡って過去推定位置を正しく最適推定することができる。 According to a first aspect of the present invention, the slip of the wheels, such as for the floor, the calculated position of every moment by using the sensor signal even with a large error is received when close to the position information transmitting unit the location information can be corrected to a small current estimated position error by optimal estimation from the current position, yet can be correctly estimated optimum past estimated position back this to the current estimated position past position using the sequentially. 過去推定位置を極力正確に推定するためには、1点の現在推定位置を出発値とする場合だけでなく、少なくとも現在推定位置を含めて現在推定位置の周りにある複数点の推定位置を出発値とすることも可能である。 To minimize accurately estimate the past estimated position is not only the case of the current starting value estimated position of one point, starting the estimated position of the plurality of points which are around the current estimated position, including at least the current estimated position it is also possible to a value. 前記現在推定位置と前記過去推定位置から推定軌道を構成でき、しかもこの推定軌道は実際軌道に最適近似している。 The you can configure the estimated trajectory from the current estimated position and the previous estimated position, yet the estimated trajectory is optimally approximated to the actual trajectory. 従って、軌道記憶部に格納された推定軌道から掃除ロボットにより清掃領域内の掃除された領域が正しく判別できる。 Accordingly, the cleaning region of the cleaning area by the cleaning robot from the estimated trajectory stored in the track memory unit can correctly discriminated. 掃除ロボットが清掃領域内を不均一の走行している場合には、前記清掃領域内に軌道の無い及び/又は軌道の少ない空白領域が出現し、次にこの空白領域を集中的に掃除する必要が生じる。 If the cleaning robot is traveling in uneven cleaning region, the small blank area with no and / or orbital trajectory cleaning area appeared, then necessary to clean the blank area intensive It occurs. この空白領域を再掃引領域として導出し、掃除ロボットを前記再掃引領域内に集中的に走行させることによって、清掃領域の全領域を隈なく清掃することが可能になり、またこれを可能にする掃除ロボットを提供できる。 Derives the blank region as a re-swept area, by intensive traveling cleaning robot to the re-sweep region, it is possible to clean the entire area of ​​the cleaning area thoroughly without also allows this it is possible to provide a cleaning robot.

本形態の位置情報発信部及び位置情報受信部とは、超音波では超音波発信器と超音波受信器、レーザではレーザ発光部とレーザ受光部、赤外線では赤外線発光部と赤外線受光部、マイクロ波ではマイクロ波発信部とマイクロ波受信部、電波では電波発信部と電波受信部に対応し、公知の送受信器が利用できる。 The position information transmitting unit and the position information receiving unit of the embodiment, the ultrasonic ultrasonic transmitter and the ultrasonic receiver, a laser emitting unit and a laser light receiver a laser, infrared light emitting unit and the infrared receiver in the infrared, microwave in the microwave transmitting portion and the microwave receiver, corresponding to the radio signal transmitting unit and the radio receiver in the radio wave, known transceiver is available.

本発明の第2形態によれば、前記位置情報発信部がRFIDタグであり、前記位置情報受信部がRFIDアンテナであるから、他の送受信器と比較して安価であり、しかも装備が容易である利点を有する。 According to a second aspect of the present invention, the a position information transmitting unit RFID tag, since the position information receiving unit is an RFID antenna, is inexpensive as compared with other transceivers, yet easily equipped It has certain advantages. RFIDとはRadio Frequency Identificationの略であり、無線自動識別と訳される。 The RFID stands for Radio Frequency for the Identification, translated as radio frequency identification. RFIDシステムは、リーダ部(アンテナ及び読取部)とタグから構成され、電波によりタグから固有のIDを受信できる。 RFID system consists reader portion (antenna and reader) from the tag can receive a unique ID from the tag by a radio wave. タグにはActive型とPassive型がある。 The tag is Active type and Passive type. Active型のタグは電池を内蔵し、通信距離が数m〜数100mと長い。 Active type tag has a built-in battery, the m~ number 100m and a long number communication distance. 一方、Passive型のタグは通信距離は数cm〜数mと短いが、リーダ側のアンテナからのエネルギーを利用して動作するため、電池を内蔵する必要が無い。 On the other hand, Passive type tag communication distance is short number cm~ number m, for operating using the energy from the reader side of the antenna, is not necessary to incorporate a battery. RFIDシステムは幾つかの周波数に分類される。 RFID systems are classified into several frequencies. 例えば、134.2kHz帯(LF帯)〜13.56MHz帯(HF帯)〜高周波帯(例、UHF帯)があるが、HF帯のRFIDシステムを用いると、低周波のものより通信可能距離が長く小型であり、高周波のものよりノイズに強く安価である利点を有する。 For example, 134.2 kHz band (LF band) ~13.56MHz band (HF band) - high frequency band (e.g., UHF band). However, the use of RFID systems HF band communication distance than that of the low-frequency a long small, has a strong less expensive benefits noise than the high frequency.

本発明の第3形態によれば、走行の開始から所定時間を検出する所定時間検出手段と、前記所定時間の経過後に前記再掃引領域検出手段を作動させることができ、例えば所定時間を20分に設定すると、20分の間、掃除ロボットは清掃領域を走り回り、20分の時点で軌道記憶部に記録された推定軌道から空白領域、即ち再掃引領域を検出し、次に掃除ロボットを再掃引領域に集中的に走行させて再掃引領域の掃除を実現できる。 According to a third aspect of the present invention, the predetermined time detecting means for detecting a predetermined time from the start of traveling, the can be operated again swept area detection means after elapse of the predetermined time, for example, a predetermined time of 20 minutes If set to between 20 minutes, the cleaning robot is running around the cleaning area, the blank area from the estimated trajectory recorded in the track storage unit at the time of 20 minutes, to detect i.e. re sweep area, then re-sweep the cleaning robot It can be realized cleaning re sweep region intensively made to travel in the region. この結果、清掃領域の全領域を隈なく掃除することが可能になる。 As a result, it is possible to clean the entire area of ​​the cleaning area thoroughly without. 前記所定時間は清掃領域の面積やデスク・段差などの障害物の多さによって自在に調整することができる。 The predetermined time can be freely adjusted by the abundance of obstacles such as area or desk stepped cleaning area. また、時間判断だけでなく、掃除ロボットに床面の清掃率や軌道の掃引密度などの検出機能を付加しておけば、一定の清掃率や掃引密度に到達したことによって、再掃引領域の検出動作に移行させることも可能である。 In addition to time determination, if added to detect features such as sweep density cleaning rate and trajectory of the floor to the cleaning robot, by it has reached a certain cleaning rate and sweep density, re sweep area detection it is also possible to shift the operation.

本発明の第4形態によれば、前記再掃引領域検出手段により検出された再掃引領域の形状により再掃引動作を選択する掃除ロボットが提供される。 According to a fourth aspect of the present invention, a cleaning robot for selecting a re-sweep operation the shape of the re-sweep region said detected by re-swept area detection means. 掃引動作には、例えば螺旋動作、パラレル動作(多重往復動作)、壁面反射動作、壁面追従動作があり、再清掃領域の外周形状により、最適な動作を選択すれば清掃効率が一層に高まる。 The sweep operation, for example helical operation, parallel operation (multiple reciprocating operation), wall reflection operation, there is a wall tracking operation, the outer peripheral shape of the re-cleaning area, increasing cleaning efficiency even in by selecting the optimum operation. 島状の再清掃領域に対しては、その中心を導出して、その中心から螺旋動作を実施すればよい。 For island re cleaning region derives its center may be carried spiral operation from its center. 矩形の再清掃領域に対しては、パラレル動作が好適である。 For rectangular re cleaning region, parallel operation is preferred. 壁面に沿った矩形の再清掃領域に対しては、壁面追従動作が好適であり、狭い壁面間の再清掃領域に対しては、壁面反射動作を考えれば良いなど、自在に掃引動作を選択することができる。 For re-clean area of ​​the rectangle along the wall, the wall following operation is preferred, for the re-cleaning region between the narrow walls, etc. may be considered a wall reflection operation, selects a freely sweep operation be able to.

本発明の第5形態によれば、前記位置がデッドレコニングにより演算される掃除ロボットが提供される。 According to a fifth aspect of the present invention, a cleaning robot which the position is calculated by dead reckoning is provided. デッドレコニングとは、ロボットが有する車軸回転角センサ(オドメーター)の測定値を積分することで、出発位置から走行した軌道(軌跡)を計算し、ロボットの現在位置を推定する手法である。 Dead reckoning and, by integrating the measured values ​​of the axle rotation angle sensor (odometer) have the robot, to calculate the trajectory traveled from the starting position (locus), and estimates the current position of the robot. デッドレコニングは、位置(連続線としては軌道)の計測の第1近似手法であり、本形態ではデッドレコニング法を用いることにより、位置計測を安価且つ容易に行うことができる利点がある。 Dead reckoning is located a first approximation technique measurements (track as a continuous line), in the present embodiment by using the dead-reckoning method, there is an advantage that it is possible to perform position measurement at low cost and easily. 但し、ユーザーが最初に掃除ロボットを設置する位置と姿勢を予め特定するのは困難であり、また車輪は床面との滑りを伴いながら動作するため、デッドレコニングによる推定手法は動作距離が長くなるに連れて大きな誤差を生じることが知られている。 However, it is difficult for the user to advance specifying the position and orientation of placing the first cleaning robot, also wheels for operating accompanied by sliding of the floor, the estimation method is operating distance becomes longer by dead reckoning causing a large error to take are known to. 従って、デッドレコニングによる位置・軌道の推定値から、真の位置・軌道を推定することが必要になる。 Thus, the estimate of the position and trajectory by dead reckoning, it is necessary to estimate the true position and trajectory. 以下の通り、この推定方法も本発明の要点である。 Follows, the estimation method is also a gist of the present invention.

本発明の第6形態によれば、前記最適推定が最小分散推定である掃除ロボットが提供される。 According to a sixth aspect of the present invention, the cleaning robot the optimum estimation is a minimum variance estimate is provided. 前述した通り、デッドレコニングにより計測された位置・軌道は大きな誤差を有しやすい。 As described above, the position-trajectory measured by the dead reckoning is prone to have a large error. 真の位置・軌道は不明であるが、前記位置・軌道から位置・軌道の最確値を推定することが必要になる。 Although the true position and trajectory is unknown, it is necessary to estimate the most probable value of the position and trajectory from the position and trajectory. その最適推定法として最小分散推定法を用いる。 Using the least variance estimation method as the optimum estimation. 最小分散推定法とは、母数xの推定量Xの中で、Xの分散V[X]=E[(X−x) ]を最小にする推定量を導出する方法で、推定量を最小分散推定量と呼び、推定量が満たすべき望ましい基準とされている。 The minimum variance estimation method, in the estimated amount X of the population parameter x, X of variance V [X] = E a [(X-x) 2] a method of deriving an estimate to minimize the estimator It is called the minimum variance estimator is desirable criteria to estimate satisfies. 本形態では、真の位置に最近接する推定位置を導出するために、デッドレコニングにより計測された位置に対し、最小分散推定法を用いる。 In this embodiment, in order to derive an estimated position closest to the true position, relative position measured by dead reckoning, using the minimum variance estimation.

本発明の第7形態によれば、前記現在推定位置の前記最小分散推定が、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法により演算される掃除ロボットが提供される。 According to a seventh aspect of the present invention, the said minimum variance estimate of the current estimated position, extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, a cleaning robot which is calculated by the unscented Kalman filter method or the information filtering method There is provided. 掃除ロボットの位置はデッドレコニングにより時々刻々と計測され、多数の位置の中でも位置情報送信部からの位置情報を受信した時刻の位置を現在位置と称する。 Position of the cleaning robot is measured every moment by dead reckoning, it referred to position of time of reception of the positional information from the position information transmitting unit among a number of positions as the current position. この現在位置に対し最小分散推定を適用して現在推定位置を導出する。 By applying the minimum variance estimate for this current position to derive the current estimated position. この最小分散推定法として、前述した各種の方法が具体的に適用される。 As the minimum variance estimation method, various methods described above are particularly applicable. これらの方法はカルマンフィルタ法を中心とするが、特に拡張カルマンフィルタ法(Extended Kalman Filter Method)が好適であり、以下でEKFと略記される場合には、拡張カルマンフィルタ法を意味する。 These methods are mainly the Kalman filter method, in particular the extended Kalman filter method (Extended Kalman Filter Method) is preferred, if the abbreviated EKF in the following, means the extended Kalman filter method. 記号で説明すると、x 、x ・・x を位置とし、x を現在位置とすると、現在位置x に対し最小分散推定を行って現在推定位置X を導出する。 To describe the symbol, the position x 0, x 1 ·· x N , when the current position x N, to derive the current estimated position X N by performing the minimum variance estimate for the current position x N.

本発明の第8形態によれば、前記過去推定位置の前記最小分散推定が、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法により演算される掃除ロボットが提供される。 According to the eighth embodiment of the present invention, wherein the minimum variance estimate of the past estimated position is fixed interval smoothing method, calculated by the cleaning robot is provided with a fixed point smoothing method or fixing lug smoothing method. デッドレコニングにより時々刻々と計測されてきた多数の位置の中で、現在位置よりも過去の位置の全てを過去位置と称する。 Among the numerous locations that have been measured every moment by dead reckoning, than the current position is referred to as all previous position of the previous position. 第7形態で現在推定位置を導出した後、この現在推定位置を利用して、現在位置に近い過去位置から過去に遡りながら順に最小分散推定法により修正して過去推定位置を導出して行く。 After deriving the current estimated position in the seventh embodiment, by using this current estimated position, we derive the past estimated position and correct the minimum variance estimation in order while going back to the past from the past position closest to the current position. この最小分散推定法として、前述した各種の方法が具体的に適用される。 As the minimum variance estimation method, various methods described above are particularly applicable. 特に、固定区間スムージング法が好適である。 In particular, it is preferred fixed section smoothing method. 記号で説明すると、x 、x ・・x をデッドレコニングで計測された位置とし、x を現在位置とすると、過去位置はx 、x ・・x N−1である。 To describe the symbol, the position measured x 0, x 1 ·· x N with dead reckoning, when the current position x N, the last position is x 0, x 1 ·· x N -1. 現在推定位置X を利用して、過去位置を遡るから、x N−1・・x 、x の順に最小分散推定を行って順次に過去推定位置X N−1・・X 、X を導出して行く。 Currently using the estimated position X N, since back in the past position, x N-1 ·· x 1 , sequentially past estimated position by performing the minimum variance estimate in the order of x 0 X N-1 ·· X 1, X 0 go to derive. 清掃領域に複数の位置情報発信部(例えばRFIDタグ)を配置する場合には、出発位置〜第1発信部までをx ・・・x とし、x をx と置きなおして第1発信部〜第2発信部までを新たにx ・・・x とし、第2発信部〜第3発信部・・という具合に、次々と位置を計測し、推定して行くのである。 When arranging a plurality of position information transmitting unit (e.g., RFID tag) to the cleaning area, up to the starting position and the first transmitting unit and x 0 · · · x N, the re puts x N with x 0 1 up to transmission parts to the second transmission unit and a new x 0 ··· x N, and so that the second transmission unit to third transmitting unit ..., measures one after another position, it is going to estimates.

本発明の第9形態によれば、前記清掃領域内の床面に接触するように払拭体を装備し、走行中に前記床面を前記払拭体により掃除する掃除ロボットが提供される。 According to a ninth aspect of the present invention, equipped with a wiping member so as to be in contact with the floor surface of the cleaning area, the cleaning robot for cleaning the floor surface by the wiping strip during travel is provided. 床面を掃除する掃除ロボットの多くでは、掃除用ロボットの下面に吸込口を開口しておき、ファンにより吸引しながら走行させると、走行軌道近傍の塵埃が吸引されて掃除が行われる。 Many cleaning robot for cleaning a floor surface, leave open the inlet to the lower surface of the cleaning robot, when the travel with suction by a fan, the dust in running path near to clean is sucked performed. 本形態では、掃除ロボットにモップなどの払拭体を装着しておき、前記払拭体が床面に接触するように構成される。 In this embodiment, leave mounted the wiping body such as a mop in the cleaning robot configured such that the wiping member contacts the floor surface. こうすれば、掃除ロボットを走行させれば、走行軌道の近傍の塵埃を払拭体が吸着して保持する。 This way, if running the cleaning robot, the wiping strip dust in the vicinity of the running path is held by suction. 従って、掃除ロボットを清掃領域に隈なく走行させれば、軌道近傍の塵埃は払拭体に吸着され、掃除が完了する。 Therefore, if the travel without thoroughly cleaning robot to clean area, the dust in the track near adsorbed to the wiping member, the cleaning is completed.

前述したように、本発明の第1形態から第9形態までは掃除ロボットを対象とするのに対し、第10形態から第15形態までは、掃除ロボットによる掃除方法を対象としている。 As described above, while the first embodiment of the present invention to the ninth embodiment is directed to a cleaning robot, from the tenth embodiment to the fifteenth embodiment is directed to a cleaning method according to a cleaning robot. 第10形態は第1形態に、第11形態は第3形態に、第12形態は第4形態に、第13形態は第5形態に、第14形態は第7形態に、第15形態は第8形態に、夫々対応している。 The tenth embodiment first embodiment, the eleventh embodiment is the third embodiment, the twelfth embodiment to the fourth embodiment, the thirteenth embodiment to the fifth embodiment, the fourteenth embodiment to the seventh embodiment, fifteenth embodiment first 8 form, are respectively corresponding. 掃除ロボットでは構造限定で表現しているのに対し、掃除方法では動作機能限定で表現しているが、対応項の効果はほぼ同様である。 In the cleaning robot whereas expresses the structural limitation, it is represented by operation function limited in cleaning methods, the effect of the corresponding term is substantially the same. 即ち、第10形態〜第15形態の効果は、第1形態、第3形態、第4形態、第5形態、第7形態、第8形態の効果と夫々同様であるから、ここでは第1形態、第3形態、第4形態、第5形態、第7形態、第8形態の効果を夫々引用することにより、再記を省略する。 That is, the effect of the tenth embodiment to the fifteenth embodiment, the first embodiment, the third embodiment, fourth embodiment, fifth embodiment, the seventh embodiment, since the same effects as each of the eighth aspect, wherein the first embodiment omitted third embodiment, fourth embodiment, fifth embodiment, the seventh embodiment, by the effect of each citation eighth embodiment, the re-serial.

本発明に係る掃除ロボットの床上走行図である。 A floor traveling view of a cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットに内蔵される走行制御装置のブロック構成図である。 It is a block diagram of a traveling control device to be incorporated in a cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットに組み込まれた機能制御一覧図である。 A function control list view embedded in the cleaning robot according to the present invention. 掃除対象となる部屋の壁面に分散配置されたRFIDタグの配置図である。 The wall surface of a room to be cleaned object is a layout view of a distributed arranged RFID tags. 本発明に係る掃除ロボットの基本動作説明図である。 It is a basic explanatory view of the operation of the cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットの基本動作の複合による清掃時間図である。 A cleaning time diagram according to a composite of a basic operation of the cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットが螺旋・壁面追従・反射の複合動作する場合の軌道図である。 Cleaning robot according to the present invention is a track diagram in the case of combined operation of the spiral-wall follow-reflection. 本発明に係る掃除ロボットにおける軌道の最小分散推定の手順図である。 It is a procedure diagram of a minimum variance estimate of the trajectory in a cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットのオドメトリによる軌道測定のデッドレコニング説明図である。 A dead reckoning illustration of track measurements by odometry robot cleaner according to the present invention. デッドレコニングによる位置x(t)、y(t)と姿勢角θ(t)の演算説明図である。 Position by dead reckoning x (t), is an operation explanatory diagram of y (t) and the attitude angle θ (t). RFIDタグ座標と掃除ロボットの位置姿勢座標との関係図である。 Is a graph showing the relationship between the position and orientation coordinates of the RFID tag coordinates and the cleaning robot. 拡張カルマンフィルタ法によるシステムの状態方程式の説明図である。 It is an explanatory view of a state equation of the system according to the extended Kalman filter method. 拡張カルマンフィルタ法による観測方程式と非線形モデルの説明図である。 It is an explanatory view of the observation equation and non-linear model with extended Kalman filter method. 拡張カルマンフィルタ法によるタグ検出時の位置姿勢座標の時間更新と観測更新の説明図である。 Is an illustration of a time update the observation updating of the position and orientation coordinates of at tag detection by the extended Kalman filter method. 区間固定スムージング法によるタグ間全データの最小分散推定の説明図である。 It is an explanatory diagram of the minimum variance estimate of the total data between the tags by section fixed smoothing method. 拡張カルマンフィルタ法と区間固定スムージング法による最小分散推定のイメージ説明図である。 It is an image diagram of the minimum variance estimate by the extended Kalman filter method and the section fixed smoothing method. 本発明によるRFIDタグを用いた最小分散推定軌道が実際軌道に最適一致する説明図である。 Is an explanatory view for optimal matching minimum variance estimated trajectory actually orbits using RFID tag according to the present invention. 本発明の実施例におけるロボット動作の状態遷移図である。 It is a state transition diagram of the robot operation in embodiment of the present invention. 本発明に係る掃除ロボットの軌道を最小分散推定するフローチャート図である。 The trajectory of the robot cleaner according to the present invention is a flow chart for the minimum variance estimate. 本発明に係る掃除ロボットの掃除軌道から判別された再掃引領域を掃除するフローチャート図である。 Is a flowchart for cleaning the re-sweep region is determined from the cleaning trajectory of the robot cleaner according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットの掃除軌道から判別された再掃引領域の説明図である。 Is an illustration of determination re swept regions from the cleaning trajectory of the robot cleaner according to the present invention. 判別された未掃引領域を螺旋動作により掃除した後の掃除ロボットの軌道図である。 The determined non-swept regions is a trajectory diagram of the cleaning robot after cleaning the spiral operation.

以下に、本発明に係る掃除ロボット及びそれを用いた掃除方法の実施形態を図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, an embodiment of a cleaning robot and cleaning method using the same according to the present invention with reference to the accompanying drawings.

図1は、本発明に係る掃除ロボットの床上走行図である。 Figure 1 is a floor traveling view of a cleaning robot according to the present invention. 清掃領域の床2を掃除ロボット4が車輪6の回転駆動により走行する。 The floor 2 of the cleaning area cleaning robot 4 travels by the rotation of the wheel 6. 車輪6は掃除ロボット4の左右に装備され、左右車輪6、6は独立に駆動される。 Wheel 6 is mounted on the right and left of the cleaning robot 4, the left and right wheels 6, 6 are driven independently. その結果、直線走行のみならず、左右変向や回転、螺旋などが自由自在に行われる。 As a result, not straight running only lateral deflection or rotation, etc. helix is ​​freely performed. 掃除ロボット4には床2に接触するようにモップ等からなる払拭体8が装着されており、掃除ロボット4が走行すると、その軌道近傍の塵埃を払拭体8に吸着してゆく。 The cleaning robot 4 and the wiping member 8 made of the mop or the like is mounted so as to be in contact with the floor 2, the cleaning robot 4 travels, slide into adsorb dust its orbit near the wiping member 8. 従って、清掃領域を隈なく走行した場合には、清掃領域の床2の全体が余すところ無く清掃されることになる。 Therefore, when traveling in the cleaning area thoroughly rather will be no cleaning where entire floor 2 of the cleaning area is exhaustive. 清掃手段としては、掃除ロボット4の下面に吸引口を設けて、電気掃除機と同様の吸引方式にしても構わない。 The cleaning means, a suction port provided on the lower surface of the cleaning robot 4, may be the same suction system and vacuum cleaner.

図2は、本発明に係る掃除ロボットに内蔵される走行制御装置のブロック構成図である。 Figure 2 is a block diagram of a traveling control device to be incorporated in a cleaning robot according to the present invention. 走行制御装置は、コンピュータC、走行制御部RCP、車輪部WP、各種センサSP、RFIDアンテナANから構成される。 Travel control device, the computer C, the cruise control unit RCP, the wheel unit WP, various sensors SP, consisting of RFID antenna AN. RFIDタグTAは清掃領域の壁面に分散配置されており、掃除ロボット4がRFIDタグTAに接近すると、RFIDアンテナANがRFIDタグTAから位置情報(以下、RFID情報とも称する)を受信する。 RFID tag TA are distributed on the wall surface of the cleaning area, the cleaning robot 4 when approaching the RFID tag TA, location RFID antenna AN from RFID tag TA (hereinafter, also RFID information referred to) to receive. コンピュータCは演算部AP、制御部CP、入出力部IOP、プログラム記憶部PM、データ記憶部DMを少なくとも有し、データ記憶部DMは軌道記憶部OM、位置姿勢データ記憶部PAM、その他データ記憶部AMを有している。 Computer C arithmetic unit AP, the control unit CP, input-output unit IOP, a program storage unit PM, at least has a data storage unit DM, the data memory part DM orbital storage unit OM, position and orientation data storage unit PAM, other data storage It has a part AM. 各種センサSPは回転速度センサや方向センサなどから構成され、車輪部WPの回転数や方向などを検出して、それらの情報は入出力部IOPを介してコンピュータCに出力される。 Various sensors SP consists like the rotational speed sensor and a direction sensor, etc. to detect the speed and direction of the wheel unit WP, the information is output to the computer C via the input-output unit IOP. 検出されたセンサ情報はオドメトリ法(以下、デッドレコニング法とも称する)により演算されて、掃除ロボット4の位置(x、y)及び姿勢角(θ)が位置姿勢データ記憶部に格納(保存)される。 The detected sensor information odometry method (hereinafter, referred to as a dead-reckoning method) is computed by the position of the cleaning robot 4 (x, y) and attitude angle (theta) is stored in the position and orientation data storage unit (storage) that. RFIDアンテナANから入力された位置情報は前記位置姿勢データを修正し、修正された位置姿勢データが軌道記憶部OMに格納される。 Position information input from the RFID antenna AN will modify the position and orientation data, the modified position and orientation data is stored in the track memory unit OM. プログラム記憶部PMからのステップ情報は入出力部を介して走行制御部RCPに出力される。 Step information from the program storage unit PM is output to the travel control unit RCP via the input-output unit. 走行制御部RCPはモータ等の機械駆動機構から構成され、前記ステップ情報により車輪部WPの動作制御を行い、掃除ロボット4に所定の走行動作を付与する。 Traveling control unit RCP is composed from the machine drive mechanism such as a motor, it controls the operations of the wheel unit WP by the step information, applies a predetermined driving operation to the cleaning robot 4.

図3は、本発明に係る掃除ロボットに組み込まれた機能制御一覧図である。 Figure 3 is a functional control list view embedded in the cleaning robot according to the present invention. センサ入力には、エンコーダ、タッチ、距離、段差、脱輪、リモコン、RFID、ポテンショメータ、電圧があり、デジタル入力又はアナログ入力が為される。 The sensor input, encoder, touch, distance, step, derailing, remote control, RFID, potentiometer, has a voltage, a digital input or an analog input is performed. モータ出力は左右車輪に対して行われ、デジタル出力又はPWM出力が為される。 Motor output is performed for left and right wheels, the digital output or PWM output is performed. 車輪回転数制御はPID制御である。 Wheel rotation speed control is a PID control. 基本動作としては、直進、回転、螺旋、壁面追従の4動作であり、速度指定若しくはPD制御が行われる。 The basic operation, straight, rotation, spiral, a fourth operation of the wall tracking, rate specified or PD control is performed. 動作モードには、反射モード、壁面追従モード、螺旋モードがある。 The operation mode, the reflective mode, the wall following mode, there is a spiral mode. 反射モードでは、直進し、物体に近接する場合には低速化し、衝突すると回転する。 In the reflective mode, straight, in the case of close proximity to the object slowing, it rotates the collision. 壁面追従モードでは、壁面に追従しながら、物体に近接する場合には低速化し、衝突すると小回転する。 The wall following mode, while following the wall, in the case of close proximity to the object slowing and small rotating the collision. 螺旋モードでは、螺旋を描きながら、物体に近接する場合には低速化し、衝突すると停止終了する。 In helical mode, while spirals, in the case of close proximity to the object slowing ends stops and collide. 応用動作としては、段差センサにより段差対応し、またリモコンセンサにより最終的に基地帰還する。 As an application operation, and the step corresponding with step sensor, also finally base feedback by remote sensors. 動作選択として、衝突回数により基本動作の遷移を行ったり、時間経過すると基本動作の遷移を行うこともできる。 As operation selection can or perform transition of basic behavior due to the collision number, also make transition of basic operation after a lapse of time. 動作チェックは、LED出力、パソコン表示、LCD表示及びディップスイッチ入力により行われる。 Checking the operation, LED output, PC display is performed by the LCD display and DIP switch input. この場合には、デジタル入出力又はシリアル通信で行われる 図4は、掃除対象となる部屋の壁面に分散配置されたRFIDタグの配置図である。 In this case, FIG. 4 to be performed by the digital output or serial communication is a layout diagram of a distributed arranged RFID tags on the wall of a room to be cleaned object. 清掃領域となる部屋10には、床2、壁12、キッチン14、食卓テーブル16、台18、デスク20、花瓶台22、長デスク23が存在し、掃除ロボットの障害物になっている。 The room 10 as a cleaning area, floor 2, walls 12, kitchen 14, dining table 16, table 18, desk 20, vases stand 22, the long desk 23 is present, which is an obstacle of the cleaning robot. 壁12には10個のRFIDタグ、即ちTA1〜TA10が適所に分散配置されている。 10 RFID tag on the wall 12, i.e. TA1~TA10 are distributed in position. 本発明では、掃除ロボットはこの部屋10を清掃領域とする。 In the present invention, the cleaning robot to the room 10 clean area.

図5は、本発明に係る掃除ロボットの基本動作説明図である。 Figure 5 is a basic explanatory view of the operation of the cleaning robot according to the present invention. 本発明に係る掃除ロボットの基本動作は4動作であり、図示するように、螺旋動作S、パラレル動作P、壁面反射動作R、壁面追従動作Fである。 The basic operation of the cleaning robot according to the present invention is a fourth operation, as shown, a helical operation S, parallel operation P, wall reflection operation R, the wall following operation F. 実際の動作は、上記4動作を組み合わせた複合動作とすることもできる。 Actual operation may also be a combined operation that combines the four operations. これらの選択は、掃除ロボットに搭載されたコンピュータにより自動制御される。 These selections are automatically controlled by a computer mounted in the robot cleaner.

図6は、本発明に係る掃除ロボットの基本動作の複合による清掃時間図である。 Figure 6 is a cleaning time diagram according to a composite of a basic operation of the cleaning robot according to the present invention. 各基本動作の組み合わせ方による清掃時間のシミュレーションの結果が示されている。 Simulation results of the cleaning time by how to combine the basic operation is illustrated. 部屋形状により清掃時間は異なるため、平均の時間(分)が示されている。 Cleaning time differs depending on the room shape, the average time (in minutes) is shown. 清掃時間は部屋全体に対して98%の領域を移動したときの時間であり、短いほど効率的に清掃できることを意味している。 Cleaning time is the time when you move 98% of the region to the whole room, which means that it shorter efficiently cleaned. OVERは60分を超えても清掃できなかったことを意味している。 OVER means that the could not be cleaned even more than 60 minutes. このシミュレーションの結果から、壁面反射動作Rと壁面追従動作Fが極めて重要であることが分かった。 The results of this simulation, the wall reflection operation R and the wall following operation F was found to be extremely important. ユーザーが掃除ロボットを最初に設置するのは、部屋内の比較的広い領域の中心付近であり、このような状況では、螺旋動作が比較的効率よく清掃できることが理解できる。 The user to install a cleaning robot for the first time, is around a relatively large area center of the room, in such a situation, it can be understood that the helical operation can be relatively efficiently cleaned. 従って、本発明に係る掃除ロボットでは、螺旋動作S、壁面反射動作R、壁面追従動作Fを基本動作とし、これらを組合わせることで動作制御アルゴリズムを構成することにした。 Accordingly, the cleaning robot according to the present invention, the spiral operation S, wall reflection operation R, the wall following operation F and basic operation, and to configure the operation control algorithm by combining them.

図7は、本発明に係る掃除ロボットが螺旋・壁面追従・反射の複合動作する場合の軌道図である。 Figure 7 is a cleaning robot according to the present invention is a track diagram in the case of combined operation of the spiral-wall follow-reflection. 図4とは異なる部屋に対して、螺旋S+壁面追従F+反射Rの複合動作を付与して掃除ロボットを走行させた。 For different room from that of FIG. 4, it was run the cleaning robot by applying the combined operation of the spiral S + walls follow F + reflection R. スタート位置Sから始めると、スタート位置S→螺旋→壁面追従→反射→壁面追従→反射→壁面追従→終了地点24と動作が遷移し、終了地点24に到達した時点で停止した。 Starting from the start position S, the start position S → spiral → wall follow → reflection → wall follow → reflection → wall follow → end point 24 and the operation is transition, was stopped when it reaches the end point 24. 従って、上記3基本動作の複合動作により、部屋全体に掃除ロボットが走行することが証明された。 Thus, the combined operation of the three basic operations, the entire room cleaning robot has been demonstrated to travel.

図8は、本発明に係る掃除ロボットにおける軌道の最小分散推定の手順図である。 Figure 8 is a procedure diagram of a minimum variance estimate of the trajectory in a cleaning robot according to the present invention. 図8により、本発明の手順を概括しておく。 The Figure 8, keep summary of the procedures in this invention. (1)では、まず掃除ロボットを部屋の初期位置に配置する。 In (1), first putting the cleaning robot to the initial position of the room. 掃除ロボットが初期位置に配置されると、自動的にxy座標軸を設定して、初期位置(x 、y )及び初期姿勢角(θ )が設定される。 When the cleaning robot is placed in an initial position, automatically sets the xy coordinate, the initial position (x 0, y 0) and the initial attitude angle (theta 0) is set. 両者を含めて初期位置姿勢(x 、y 、θ )と呼ぶ。 The initial position and orientation, including both (x 0, y 0, θ 0) and referred to. (2)では、掃除ロボットが走行すると、デッドレコニング法(オドメトリ法とも云う)により位置姿勢(x 、y 、θ )(I=1,2・・N)が一定の時間間隔Δtで計測されて行く。 In (2), when the cleaning robot travels, dead reckoning method the position and orientation by (also referred to as odometry method) at (x I, y I, θ I) (I = 1,2 ·· N) is a constant time interval Δt go is measured. (3)では、位置情報発信部の位置情報、例えばRFIDタグのRFID情報の検出値を用いて、現在位置姿勢(x 、y 、θ )を最適補正し、例えば最小分散推定により現在推定位置姿勢(X 、Y 、θ )を導出する。 In (3), the position information of the position information transmitting unit, for example, by using the detection value of the RFID information of the RFID tag, the current position and orientation (x N, y N, θ N) best corrected, for example, currently the minimum variance estimate estimated position and orientation (X N, Y N, θ N) to derive a. 最小分散推定法として、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法があり、その中でも精度的に拡張カルマンフィルタ法が好適である。 As minimum variance estimation, extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, there are unscented Kalman filter method or the information filtering method, the accuracy to the extended Kalman filter method among them is preferable. (4)では、現在推定位置姿勢(X 、Y 、θ )を用いて、過去位置姿勢(x 、y 、θ )(I=1,2・・N−1)を最適補正し、例えば最小分散推定により過去推定位置姿勢(X 、Y 、θ )(I=1,2・・N−1)を導出する。 In (4), the current estimated position and orientation (X N, Y N, θ N) using the past location and orientation (x I, y I, θ I) of (I = 1,2 ·· N-1 ) Optimal corrected, derived for example past estimated position and orientation by the least variance estimate (X I, Y I, θ I) of (I = 1,2 ·· N-1 ). 出発値として現在推定位置姿勢(X 、Y 、θ )を少なくとも含めばよく、例えば(X 、Y 、θ )と(X N−1 、Y N−1 、θ N−1 )を拡張カルマンフィルタ法で求めて、2点を出発値とすることも可能である。 Current estimated position and orientation as a starting value (X N, Y N, θ N) may be at least including, for example, (X N, Y N, θ N) and (X N-1, Y N -1, θ N-1 ) to seek the extended Kalman filter method, it is possible to the starting value of two points. 更に、2点以上の複数点を出発値とすることも可能である。 Furthermore, it is also possible to start value multiple points of two or more points. 最小分散推定法として、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法があり、その中でも精度的に固定区間スムージング法が好適である。 As minimum variance estimation method, fixed section smoothing method, there is a fixed point smoothing method or fixing lug smoothing method, it is preferable accuracy secured sections smoothing method among them. (5)では、位置情報発信部(例えばRFIDタグ)と位置情報発信部(例えばRFIDタグ)の間も、前述した(1)〜(4)を反復することにより位置姿勢及び推定位置姿勢を導出できる。 (5), the even while the position information transmitting unit (e.g., RFID tag) and the position information transmitting unit (e.g., RFID tag), derives the position and orientation and the estimated position and orientation by repeating the aforementioned (1) to (4) it can.

図9は、本発明に係る掃除ロボットのオドメトリによる軌道測定のデッドレコニング説明図である。 Figure 9 is a dead-reckoning illustration of track measurements by odometry robot cleaner according to the present invention. デッドレコニングとは、掃除ロボットが有する車軸回転角センサ(オドメーター)の測定値を積分し、ロボットの現在位置を推定する手法である。 The dead reckoning, integrating the measured values ​​of the axle rotation angle sensor (odometer) have the cleaning robot, a method of estimating the current position of the robot. 掃除ロボットを部屋の初期位置に配置する。 To place the cleaning robot to the initial position of the room. 掃除ロボットが初期位置に配置されると、自動的にxy座標軸が設定され、初期位置(x 、y )及び初期姿勢角(θ )が設定される。 When the cleaning robot is placed in an initial position, automatically sets the xy coordinate axis, an initial position (x 0, y 0) and the initial attitude angle (theta 0) is set. 両者を含めて初期位置姿勢(x 、y 、θ )と呼ぶ。 The initial position and orientation, including both (x 0, y 0, θ 0) and referred to. 掃除ロボットは軌道を描きながら、時刻tに位置姿勢(x(t)、y(t)、θ(t))まで走行する。 While cleaning robot to draw the orbit, the position and orientation to time t (x (t), y (t), θ (t)) to travel to. 車輪半径r、車輪間距離l、並進速度v、左車輪角速度ω 、右車輪角速度ω とする。 Wheel radius r, the wheel distance l, the translational velocity v, the left wheel angular velocity ω L, the right wheel angular velocity ω R. このとき、左車輪周速度はω r、右車輪周速度はω rとなる。 In this case, the left wheel peripheral velocity ω L r, the right wheel peripheral speed is the ω R r. 従って、並進速度vは周速度の平均値としてv=(ω r+ω r)/2となる。 Thus, the translational speed v becomes v = (ω R r + ω L r) / 2 as an average value of the peripheral speed. また、ロボットの角速度はdθ/dt=(ω r−ω r)/lで与えられる。 Further, the angular velocity of the robot is given by dθ / dt = (ω R r -ω L r) / l.

図10は、デッドレコニングによる位置x(t)、y(t)と姿勢角θ(t)の演算説明図である。 Figure 10 is an operation explanatory diagram of the position by dead reckoning x (t), y (t) and the attitude angle θ (t). 式(A)は、前述された並進速度vとロボット角速度dθ/dtを行列表現したものである。 Formula (A) is obtained by a matrix representing the translation velocity v and the robot velocity d [theta] / dt, which is described above. 時刻tにおける掃除ロボットの現在位置(x(t)、y(t))は積分表現である式(B1)及び式(B2)によって与えられる。 Current position of the cleaning robot at time t (x (t), y (t)) is given by the integral representation formula (B1) and the formula (B2). また、ロボット回転角、θ(t)は式(B3)によって計算される。 The robot rotation angle, theta (t) is calculated by formula (B3). しかし、車輪は床面との滑りを伴いながら動作するため、デッドレコニングによる推定手法はロボットの動作距離が長くなるに連れて、大きな誤差を生じる。 However, the wheel to operate accompanied by sliding of the floor, Estimation by dead reckoning is brought to the operating distance of the robot is increased, resulting in large error. この誤差を最小分散推定法などの最適推定法を適用して修正することが本発明の要点の一部である。 It is part of the gist of the present invention to be modified by applying the optimum estimation method, such as minimum variance estimation method this error.

図11は、RFIDタグ座標と掃除ロボットの位置姿勢座標との関係図である。 Figure 11 is a graph showing the relationship between the position and orientation coordinates of the RFID tag coordinates and the cleaning robot. (x 、y )は壁面に配置されたRFIDタグ(TA)の座標、姿勢角θ は壁に垂直で部屋の内側を向くベクトルの角度を表す。 (X g, y g) represents the angle of the coordinates of the RFID tag (TA) arranged on the wall, the orientation angle theta g facing the interior of the room in the vertical to the wall vector. (x ,y ,θ )は観測された掃除ロボットの位置姿勢を示す。 (X r, y r, θ r) denotes the position and orientation of the observed cleaning robot. rは掃除ロボットの半径、dはロボットと壁面との距離である。 r is of the cleaning robot radius, d is the distance between the robot and the wall. RFIDタグ座標と掃除ロボットの位置姿勢座標との関係は式(1)で与えられる。 Relationship between the position and orientation coordinates of the RFID tag coordinates cleaning robot is given by Equation (1). dは観測の状況により変化する。 d varies depending on the situation of observation.

本発明に係る掃除ロボットのパラメータは表1に記載されている様に、直径2rが25cm、並進速度vが15cm/s及び角速度ωが64deg/sである。 Parameters of the cleaning robot according to the present invention as listed in Table 1, 25 cm in diameter 2r, translational speed v is 15cm / s and the angular velocity ω is 64deg / s. 左右両輪がモータにより独立駆動され、両モータをコンピュータ制御することにより、表1のパラメータに設定されている。 Right and left wheels are independently driven by a motor, by computer controlling the motors, it is set to the parameters of Table 1. 但し、これらのパラメータは可変可能であることは云うまでも無い。 However, it is needless to say these parameters is variable possible.

図12は、拡張カルマンフィルタ法によるシステムの状態方程式の説明図である。 Figure 12 is an explanatory view of a state equation of the system according to the extended Kalman filter method. 拡張カルマンフィルタ法とは、ロボットのオドメトリとRFID情報を統合した自己位置推定法で、位置と姿勢を最小分散推定する有効手法である。 The extended Kalman filter method, a self-position estimation method that integrates odometry and RFID information of the robot, is the position and orientation effective method of minimum variance estimate. オドメトリから得られる並進速度v と回転速度ω を制御とみなし、システムの状態方程式を記述すると、状態の次元を位置と姿勢の3次元に減らすことができる。 Regarded as controlling the translational speed v t and the rotation speed omega t obtained from odometry, when describing the state equation of the system, it is possible to reduce the dimension of the state in the three-dimensional position and orientation. システムの状態方程式は式(2)で与えられる。 State equation of the system is given by equation (2). vt 、w ωtは夫々並進速度v 及び回転速度ω に加わる雑音であり、Δtは計算時間間隔である。 w vt, w ωt is the noise applied to the respective translational velocity v t and the rotational speed ω t, Δt is the calculation time interval.

図13は、拡張カルマンフィルタ法による観測方程式と非線形モデルの説明図である。 Figure 13 is an explanatory view of the observation equation and a nonlinear model with extended Kalman filter method. システムの観測方程式は式(3)で表され、v xt 、v yt 、v θtは位置及び姿勢の観測に加わる雑音である。 Observation equation of the system is represented by the formula (3), v xt, v yt, v θt is the noise applied to the observation of the position and orientation. 以上をまとめると、式(4)及び式(5)の非線形システムモデルの形式で表される。 In summary, as represented in the form of a nonlinear system model of equation (4) and (5). 式(4)は式(2)に対応し、式(5)は式(3)に対応する。 Equation (4) corresponds to equation (2), Equation (5) corresponds to equation (3). ここで、状態x 、制御u 、観測z は、x =(x ,y ,θ 、u =(v ,ω 、z =(x rt ,y rt ,θ rtで与えられる。 Here, the state x t, the control u t, observation z t is, x t = (x t, y t, θ t) T, u t = (v t, ω t) T, z t = (x rt, y rt, given by θ rt) T. また制御の雑音w と観測の雑音v は、w =(w vt ,w ωt 、v =(v xt 、v yt 、v θtで与えられる。 Noise v t of also the noise w t of control observations, w t = (w vt, w ωt) T, v t = (v xt, v yt, v θt) is given by T. 但し、平均0、共分散はそれぞれQ 、R に従うガウス白色雑音とする。 However, zero mean covariance each Q t, and Gaussian white noise according to R t.

図14は、拡張カルマンフィルタ法によるタグ検出時の位置姿勢座標の時間更新と観測更新の説明図である。 Figure 14 is an explanatory diagram of time update the observation updating of the position and orientation coordinates of at tag detection by the extended Kalman filter method. 以上のシステムに拡張カルマンフィルタ法を適用する。 To apply the extended Kalman filter method to the above-mentioned system. その結果、状態の推定X t/t及び共分散P t/tは以下のように求められる。 As a result, the estimated X t / t and covariance P t / t of the state is determined as follows. まず、時間更新では、式(6)及び式(7)により更新が実行される。 First, in the time update, the update is performed by the equation (6) and (7). また、観測更新では、式(8)、式(9)及び式(10)により更新が実行される。 Also, in the observation update equation (8), the update is performed by the equation (9) and (10). 但し、F ,G 、H に対しては式(11)の線形近似が使用される。 However, F t, G t, for the H t linear approximation of the formula (11) is used. 以上の手順により、RFIDタグの観測点での自己位置が修正されて、現在推定位置X t/tが求められる。 By the above procedure, has been corrected self-position of the observation point of the RFID tag, the current estimated position X t / t is determined. t/tはX N/Nと書かれる。 X t / t is written as X N / N. 従って、時系列X 〜X はX 〜X と書かれる。 Thus, the time series X 0 to X t is written as X 0 to X N.

図15は、区間固定スムージング法によるタグ間全データの最小分散推定の説明図である。 Figure 15 is an explanatory diagram of the minimum variance estimate of the total data between the tags by section fixed smoothing method. RFIDタグを観測する直前の軌道は不確かである。 Track immediately before observing the RFID tag is uncertain. 従って、時間区間[0,N]の観測データに基づき、区間[0,N]の全ての時点tにおける最小分散推定が行われる。 Therefore, based on the observation data of the time interval [0, N], the minimum variance estimate in all time points t the interval [0, N] is performed. ここでは固定区間スムージング法が適用される。 Here fixed section smoothing method is applied. 固定区間スムージング法は以下の二つのステップから構成される。 Fixed section smoothing method consists of the following two steps. 第1に、拡張カルマンフィルタ法により、区間t=0・・Nにおける状態の推定値X t/t−1 、X t/t及び共分散P t/t−1 、P t/tを計算し記憶する。 First, the extended Kalman filter method, the interval t = 0 an estimate of states in ·· N X t / t-1 , X t / t and covariance P t / t-1, P t / t calculated and stored to. 第2に、境界値X N/N 、P N/Nから出発して逆向きにX N−1/N・・・X 0/N及びP N−1/N・・・P 0/Nを推定する。 Second, the boundary value X N / N, P N / N X in the reverse direction starting from N-1 / N ··· X 0 / N and P N-1 / N ··· P 0 / N presume. 具体的には式(12)、式(13)及び式(14)により計算される。 Specifically formula (12), is calculated by equation (13) and (14).

図16は、拡張カルマンフィルタ法と区間固定スムージング法による最小分散推定のイメージ説明図である。 Figure 16 is an image diagram of the minimum variance estimate by the extended Kalman filter method and the section fixed smoothing method. (16A)は壁面追従する掃除ロボットの位置に拡張カルマンフィルタ法を適用した場合のイメージ図である。 (16A) is an image view of the application of an extended Kalman filter method to the position of the cleaning robot to a wall tracking. ロボットがRFIDタグを検出する前には破線で囲まれる共分散楕円がかなり大きいが、RFIDタグを検出すると、その現在位置の共分散楕円は小さくなり、タグ位置の位置精度は急激に向上する。 Although quite large covariance ellipse surrounded by a broken line before the robot detects the RFID tag detects the RFID tag, the covariance ellipse of the current position is small, the positional accuracy of the tag position is rapidly improved. 実際には壁面に平行して直線走行しているが、測定された位置データはタグ点でギャップのある階段線になる。 Although in practice is traveling straight in parallel to the wall, the measured position data is in a stepped line with gaps tag points. (16B)は壁面追従する掃除ロボットの位置に固定区間スムージング法を適用した場合のイメージ図である。 (16B) is an image view of the application of the fixed section smoothing method the position of the cleaning robot to a wall tracking. 最小分散推定された軌道は実際の軌道にかなり近くなることが分かる。 Minimum variance estimated trajectory is found to become quite close to the actual trajectory. 本発明では、デッドレコニング法で測定された位置データからRFIDタグデータに基づく拡張カルマンフィルタ推定を行い、更に固定区間スムージング推定を行って全位置データを最小分散推定して、実際軌道に近い軌道データを作り上げている。 In the present invention performs an extended Kalman filter estimation based on the RFID tag data from the position data measured by the dead-reckoning method, further all positional data by performing fixed section smoothing the estimated minimum variance estimate, the orbit data close to the actual trajectory make up.

図17は、本発明によるRFIDタグを用いた最小分散推定軌道が実際軌道に最適一致する説明図である。 Figure 17 is an explanatory diagram that best matches the minimum variance estimated trajectory actually orbits using RFID tag according to the present invention. 掃除ロボットをスタート地点Sから壁面追従動作をさせて、実際軌道と推定軌道を比較する。 And it is to the wall follow-up operation of the cleaning robot from the starting point S, to compare the actual trajectory and the estimated trajectory. 実際軌道は実線、本発明のRFID修正軌道は一点鎖線、デッドレコニング測定軌道は長破線である。 Indeed trajectory solid, RFID modified trajectory dashed line, the dead reckoning measurement trajectory of the present invention has a long dashed line. 長破線は実線からかなり逸れているが、本発明方法である一点鎖線は実線にかなり近いことが分かる。 Although long dash is quite deviate from the solid line, one-dot chain line is the method of the present invention can be seen very close to the solid line. 従って、本発明の2段階推定法は実際軌道を描出することに成功したと判断できる。 Accordingly, two-stage estimation method of the present invention can be judged to have succeeded in visualizing the actual trajectory.

図18は、本発明の実施例におけるロボット動作の状態遷移図である。 Figure 18 is a state transition diagram of the robot operation in embodiment of the present invention. 本実施例では、掃除ロボットに直進動作+壁面追従動作+壁面反射動作からなる複合動作を与える。 In this embodiment, providing the combined operation consisting of straight action + wall following operation + wall reflection operation to the cleaning robot. ある時間帯は一動作だけであるが、時間的に遷移しながら全体として3動作が組み合わされた状態が出現する。 Although the time period is only one operation, a three-state operation are combined to appear as a whole while the transition time. スタート時は直進動作であるが、どこかで衝突すると壁面追従動作に遷移し、10〜20秒経過すると自動的に壁面反射動作に遷移し、壁面反射で衝突回数が5〜10回以上になると壁面追従動作に遷移する。 Although at the start is a straight operation, and collision somewhere to transition to the wall follow-up operation, a transition to automatically wall reflection operation after a lapse of 10 to 20 seconds, and the number of collisions on the wall surface reflection is greater than or equal to 5 to 10 times to transition to the wall follow-up operation. 以後、壁面追従動作と壁面反射動作を交互に繰り返す。 Thereafter, repeat the wall follow-up operation and the wall reflection operate alternately.

図19は、本発明に係る掃除ロボットの軌道を最小分散推定するフローチャート図である。 Figure 19 is a flowchart for minimum variance estimate the trajectory of the robot cleaner according to the present invention. ステップS1では初期設定が行われ、掃除ロボットの掃引時間Tが15分(自在設定が可能)と設定され、時刻t=0、パラメータI=0が設定される。 Step S1 In the initial setting is performed, the sweep time T of the cleaning robot is set to 15 minutes (can be freely set), the time t = 0, the parameter I = 0 is set. ステップS2では、掃除ロボットの初期機能により初期位置姿勢X =(x ,y ,θ )が検出される。 In step S2, the initial position and orientation X 0 = (x 0, y 0, θ 0) is detected by the initial function of the cleaning robot. ユーザーが与えるのではなく、掃除ロボットが自己判断で検出又は設定するもので、最も単純にはx軸、y軸を決めた上で(x ,y ,θ )=(0,0,0)と設定する。 Instead of user-supplied, in which the cleaning robot is detected or set at its discretion, the simplest to the x-axis, after determining the y-axis (x 0, y 0, θ 0) = (0,0, 0) and the set. ステップS3では、前記初期位置姿勢データが位置姿勢データ記憶部に格納保存される。 In step S3, the initial position and orientation data is stored stored in the position and orientation data storage unit. ステップS4では、計測の時間間隔Δtを用いて、t=t+Δt、I=I+1、センサデータからオドメトリ計測が行われ、X =(x ,y ,θ )が算出され、位置姿勢データ記憶部に格納保存される。 In step S4, using the time interval Delta] t measurement, t = t + Δt, I = I + 1, odometry measurement is carried out from the sensor data, X I = (x I, y I, θ I) is calculated, the position It is stored stored in the pose data storage unit. ステップS5では、RFID検出が判断され、NOならステップS4に帰還してループを反復する。 In step S5, it is determined that RFID detection, repeating the loop by returning to NO if step S4. YESなら、ステップS6に飛び、RFIDタグからRFID情報を受信し、そのパラメータIをNとする。 If YES, jump to step S6, it receives RFID information from the RFID tag and the parameter I and N. 従って、掃除ロボットの現在位置はX =(x ,y ,θ )により与えられる。 Thus, the current position of the cleaning robot is given X N = (x N, y N, θ N) by. ステップS7では、現在位置X から拡張カルマンフィルタ法による自己位置推定により現在推定位置X N/Nが算出される。 In step S7, the current estimated position X N / N is calculated by the self-position estimation by the current extended Kalman filter method from the position X N. 現在推定位置はX N/N =(x N/N ,y N/N ,θ N/N )で与えられる。 Currently estimated position X N / N = (x N / N, y N / N, θ N / N) is given by. ステップS8では、固定区間スムージング法を通して区間の全データを最小分散推定により修正する。 In step S8, the corrected by the minimum variance estimate all data of the section through the fixed section smoothing method. 即ち、現在推定位置X N/Nを用いて、過去位置(X ・・・X N−1 )から過去推定位置(X 0/N・・・X N−1/N )を導出する。 That is, using the current estimated position X N / N, to derive past positions (X 0 ··· X N-1 ) from the past estimated position (X 0 / N ··· X N -1 / N). ステップS9では、現在推定位置と過去推定位置を合わせた全推定位置データ(X 0/N・・・X N/N )を軌道記憶部に格納保存する。 In step S9, stores store all the estimated position data combined current estimated position and the last estimated position (X 0 / N ··· X N / N) in the track storage unit. ステップS10では、現在推定位置X N/Nを初期位置姿勢X に、即ち、X =(x N/N ,y N/N ,θ N/N )とする。 In step S10, the current estimated position X N / N to the initial position and orientation X 0, i.e., X 0 = (x N / N, y N / N, θ N / N) to. ステップS11では、掃引時間(T)内であればステップS12でI=0を設定してステップS3に飛び、再び次のRFIDタグを検出するまで同じステップルートを繰り返す。 In step S11, if it is within the sweep time (T) jumps to step S3 to set the I = 0 in step S12, repeating the same steps route again to detect the next RFID tag. このようにして、RFIDタグと次のRFIDタグとの間の位置姿勢データを推定位置姿勢データに変換して軌道記憶部に次々と格納してゆく。 In this manner, it slides into stored one after another in the track storage unit converts the position and orientation data between the RFID tag and the next RFID tag on the estimated position and orientation data. 軌道記憶部には掃除ロボットの最確軌道が保存される。 The orbit storage unit most 確軌 road of the cleaning robot is saved. ステップS11で例えば15分の掃引時間(T)を過ぎると、中継Pに移行する。 Step S11, for example, 15 minutes of sweep time past the (T), the process proceeds to the relay P.

図20は、本発明に係る掃除ロボットの掃除軌道から判別された再掃引領域を掃除するフローチャート図である。 Figure 20 is a flowchart for cleaning the re-sweep region is determined from the cleaning trajectory of the robot cleaner according to the present invention. 掃引時間Tを過ぎるとステップ20に飛び、2次元メモリである軌道記憶部から掃除ロボットの軌道図が作成される。 Beyond sweep time T jumps to step 20, the trajectory view of the cleaning robot is created from the track storage unit is a two-dimensional memory. この軌道図には掃除ロボットのスタートからの全軌道が描出されている。 The full trajectory from the start of the cleaning robot has been depicted in this orbit view. ステップ21では、軌道図に未掃引領域(軌道が全く無い)又は少掃引領域(軌道が少ない)が無い場合には掃除が完了したとして、ステップS27に飛び、掃除ロボットを基地帰還させてフローを終了する。 In step 21, a cleaning if there is no track diagram in the non-sweeping area (absolutely no orbital) or less sweep region (orbit less) has been completed, skipping the step S27, the flow of the cleaning robot by base feedback finish. 未掃引領域及び少掃引領域を本発明では再掃引領域と称している。 Is a non-sweep region and small swept area in the present invention is referred to as the re-sweep region. 軌道図に再掃引領域がある場合には、再掃引領域の外周を確認し、且つ再掃引領域の中心(x ,y )が導出される。 If there is re-swept region on track diagram confirms the outer periphery of the re-sweep region and the center (x c, y c) of the re-sweep region is derived. ステップS23では、掃除ロボットを前記中心(x ,y )に移動させる。 In step S23, moving cleaning robot to the center (x c, y c) to. ステップS24では、再掃引領域の外周から掃引動作が選択される。 In step S24, the sweep operation from the outer periphery of the re-sweep area is selected. 掃引動作は、螺旋動作、パラレル動作、壁面反射動作、壁面追従動作のいずれかから選択される。 Sweep operation, spiral operation, parallel operation, the wall reflection operation are selected from any of the wall tracking operation. 再掃引領域とは未清掃の空白領域であるから螺旋動作が選択されることが多い。 Re sweep area and are often selected spiral operation because blank areas not cleaned. 例えば螺旋動作が選択されると、ステップS25において再清掃領域が螺旋動作で掃除される。 For example, when the spiral operation is selected, re-cleaning area is cleaned by the spiral operation in step S25. ステップS26では、再清掃領域の全てが終了か判断され、残っておればステップS22に飛んで再清掃領域の掃除が反復される。 In step S26, all of the re-cleaning region is determined whether termination, cleaning re cleaning area jumps to step S22 if I remain is repeated. 再清掃領域の全てが終了すると、ステップS27に飛び、掃除ロボットを基地帰還させ、掃除は終了する。 When all of the re-cleaning region has been completed, skipping to step S27, the cleaning robot is base feedback, the cleaning is ended.

図21は、本発明に係る掃除ロボットの掃除軌道から判別された再掃引領域の説明図である。 Figure 21 is an explanatory diagram of the re-sweep region is determined from the cleaning trajectory of the robot cleaner according to the present invention. 部屋10に対し掃引時間Tの間に掃引された軌道が描画されている。 Sweep trajectory during the sweep time T is drawn to the room 10. この軌道図から4個の再清掃領域C 、C 、C 、C が抽出される。 From this trajectory view of four re-cleaning region C 1, C 2, C 3 , C 4 are extracted. 同時に、再清掃領域の中心(x C1 、y C1 )、(x C2 、y C2 )、(x C3 、y C3 )、(x C4 、y C4 )が検出される。 At the same time, the center of the re-cleaning region (x C1, y C1), (x C2, y C2), (x C3, y C3), is detected (x C4, y C4). 図20のフロー図では、上記4個の再清掃領域C 、C 、C 、C が螺旋動作により再清掃される。 In the flow diagram of FIG. 20, the four re-cleaning region C 1, C 2, C 3 , C 4 is re-cleaned by the spiral operation.

図22は、判別された未掃引領域を螺旋動作により掃除した後の掃除ロボットの軌道図である。 Figure 22 is the determined non-swept regions is a trajectory diagram of the cleaning robot after cleaning the spiral operation. 前述した4個の再清掃領域C 、C 、C 、C が螺旋動作で清掃され、軌道である螺旋SL1、SL2、SL3、SL4が再清掃領域C 、C 、C 、C に描画されている。 Re cleaning region of the four previously described C 1, C 2, C 3 , C 4 are cleaned by the spiral operation, helical SL1 is trajectory, SL2, SL3, SL4 re cleaning area C 1, C 2, C 3 , They are drawn to the C 4. 以上によって、本発明に係る掃除ロボット及びそれを用いた掃除方法が詳細に説明された。 By the above, the cleaning robot and cleaning method using the same according to the present invention have been described in detail.

尚、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲における種々変形例、設計変更などをその技術的範囲内に包含するものであることは云うまでもない。 The present invention is not limited to the above embodiments, and various modification in a scope not departing from the technical idea of ​​the present invention, to say that it is intended to cover such design changes within the scope Nor.

本発明によれば、走行中にデッドレコニングにより計測された大きな誤差を有する位置に対し、壁面に配置された位置情報発信部から受信した位置情報に基づき最適推定法により誤差の小さな推定位置を導出し、現在及び過去の推定位置による推定軌道を導出し、推定軌道の空白領域を検出して、この空白域を再掃引領域として集中的に掃除ロボットを走行させて、清掃作業の自動化と空白領域の無い清掃完全化を達成することができる。 According to the present invention, with respect to a position having a large error measured by dead reckoning while traveling, a small estimated position error by optimal estimation method based on the position information received from the position information transmitting portion disposed on the wall outlet and derives the estimated trajectory with the current and past estimated position, by detecting the blank area of ​​the estimated trajectory, the blank area in a concentrated manner is traveling cleaning robot as re sweep regions, automation and blank area cleaning it can be achieved without cleaning perfecting. 本発明の掃除ロボット及びそれを利用した掃除方法は、家庭、会社、工場、その他掃除が必要になる全設備に適用することが可能である。 Cleaning robot and a cleaning method using the same of the present invention, it is possible to apply home, company, factory, to all equipment and other cleaning is required.

2 床4 掃除ロボット6 車輪8 払拭体10 部屋12 壁14 キッチン16 食卓テーブル18 台20 デスク22 花瓶台23 長デスク24 終了位置AM その他データ記憶部AP 演算部AN RFIDアンテナ(リーダ) 2 bed 4 cleaning robot 6 wheel 8 wiping member 10 room 12 wall 14 kitchen 16 dining table 18 units 20 desk 22 vase stand 23 length desk 24 end position AM other data storage unit AP arithmetic unit AN RFID antenna (reader)
C コンピュータCP 制御部C1 再掃引領域1 C computer CP controller C1 again sweep regions 1
C2 再掃引領域2 C2 re-swept area 2
C3 再掃引領域3 C3 re-swept area 3
C4 再掃引領域4 C4 re-swept area 4
DM データ記憶部F 壁面追従動作IOP 入出力部OM 軌道記憶部PAM 位置姿勢データ記憶部PM プログラム記憶部R 反射動作RCP 走行制御部S スタート位置S 螺旋動作SP 各種センサSL1 螺旋軌道1 DM data storage unit F wall-following IOP output unit OM track storage unit PAM position and orientation data storage unit PM program storage unit R reflection operation RCP travel control unit S start position S helical operation SP sensors SL1 helical trajectory 1
SL2 螺旋軌道2 SL2 spiral orbit 2
SL3 螺旋軌道3 SL3 helical trajectory 3
SL4 螺旋軌道4 SL4 spiral orbit 4
TA RFIDタグTA1 RFIDタグTA2 RFIDタグTA3 RFIDタグTA4 RFIDタグTA5 RFIDタグTA6 RFIDタグTA7 RFIDタグTA8 RFIDタグTA9 RFIDタグTA10 RFIDタグWP 車輪部 TA RFID tag TA1 RFID tag TA2 RFID tag TA3 RFID tag TA4 RFID tag TA5 RFID tag TA6 RFID tag TA7 RFID tag TA8 RFID tag TA9 RFID tag TA10 RFID tag WP wheel unit
(x C1 ,y C1 ) 中心1 (x C1, y C1) center 1
(x C2 ,y C2 ) 中心2 (x C2, y C2) center 2
(x C3 ,y C3 ) 中心3 (x C3, y C3) center 3
(x C4 ,y C4 ) 中心4 (x C4, y C4) center 4

Claims (15)

  1. 内蔵されるコンピュータからの指令により清掃領域内での走行を制御する走行制御部と、前記走行を検出するセンサを有して、走行しながら清掃領域を掃除する掃除ロボットにおいて、 A travel control unit that controls the running of the in the cleaning area command from the computer to be built, a sensor for detecting the traveling, the cleaning robot to clean the cleaning region while traveling,
    前記センサの信号を用いて前記コンピュータにより演算される時々刻々の位置と、前記位置を格納するデータ記憶部と、前記清掃領域の境界に分散配置された位置情報発信部と、前記位置情報発信部に接近したときに位置情報を受信する位置情報受信部と、受信された前記位置情報により現在位置から最適推定された現在推定位置と、前記現在推定位置を用いて過去位置から最適推定された過去推定位置と、前記現在推定位置と前記過去推定位置からなる推定軌道を格納する軌道記憶部と、前記軌道記憶部に格納された軌道データから前記清掃領域内で軌道の無い及び/又は軌道の少ない再掃引領域を導出する再掃引領域導出手段と、前記再掃引領域内を走行させて前記再掃引領域を清掃する再掃引領域行走行手段を有することを特徴とする The position of every moment which is calculated by the computer using the signal of the sensor, the position and the data storage unit for storing a position information transmitting portion that is distributed to the boundary of the cleaning area, wherein the position information transmitting unit a position information receiving unit for receiving position information when in proximity to the current estimated position optimally estimated from the current position by the received positional information, the optimum estimated past from the past position using the current estimated position and estimated position, a track storing unit for storing the estimated trajectory in which the current estimated position comprising the past estimated position, less free and / or orbital trajectory in the cleaning area from the track data stored in the track memory unit and re-sweep regions deriving means for deriving a re sweep area, and having a re-sweep region row traveling means for cleaning the re-sweep region and the re-sweep area by running in 除ロボット。 Removal robot.
  2. 前記位置情報発信部がRFIDタグであり、前記位置情報受信部がRFIDアンテナである請求項1に記載の掃除ロボット。 The position information transmitting unit is an RFID tag, the cleaning robot according to claim 1 wherein the position information receiving unit is an RFID antenna.
  3. 前記走行の開始から所定時間を検出する所定時間検出手段と、前記所定時間の経過後に前記再掃引領域検出手段を作動させる請求項1又は2に記載の掃除ロボット。 And the predetermined time detecting means for detecting a predetermined time from the start of the travel, cleaning robot according to claim 1 or 2 actuates the re-sweep area detection means after elapse of the predetermined time.
  4. 前記再掃引領域検出手段により検出された再掃引領域の形状により再掃引動作を選択する請求項1、2又は3に記載の掃除ロボット。 The cleaning robot of claim 1, 2 or 3 to select the re-sweep operation the shape of the re-sweep region said detected by re-swept area detection means.
  5. 前記位置はデッドレコニングにより演算される請求項1〜4のいずれかに記載の掃除ロボット。 The cleaning robot according to claim 1, wherein said position is calculated by dead reckoning.
  6. 前記最適推定は最小分散推定である請求項1〜5のいずれかに記載の掃除ロボット。 The optimal estimation cleaning robot according to claim 1 which is a minimum variance estimate.
  7. 前記現在推定位置の前記最小分散推定は、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法により演算される請求項6に記載の掃除ロボット。 Wherein said minimum variance estimate of the current estimated position is the extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, the cleaning robot according to claim 6 which is calculated by the unscented Kalman filter method or the information filter method.
  8. 前記過去推定位置の前記最小分散推定は、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法により演算される請求項6又は7に記載の掃除ロボット。 Wherein said minimum variance estimate of the past estimated position is the cleaning robot according to claim 6 or 7 fixed section smoothing method, is calculated by the fixed-point smoothing method or fixing lug smoothing method.
  9. 前記清掃領域内の床面に接触するように払拭体を装備し、走行中に前記床面を前記払拭体により掃除する請求項1〜8のいずれかに記載の掃除ロボット。 The cleaning robot according to claim 1, wherein equipped with a wiping member so as to be in contact with the floor surface of the cleaning area, the floor cleaning by the wiping member during running.
  10. 内蔵されるコンピュータからの指令により清掃領域を走行し、前記走行を内蔵されるセンサで検出しながら清掃領域を掃除する掃除ロボットによる掃除方法において、前記センサの信号を用いて前記コンピュータにより時々刻々の位置を演算し、前記清掃領域の境界に分散配置された位置情報発信部に接近したときに位置情報を受信し、前記位置情報により現在位置から最適推定して現在推定位置を導出し、前記現在推定位置を用いて過去位置から最適推定して過去推定位置を導出し、前記現在推定位置と前記過去推定位置からなる推定軌道から前記清掃領域内で軌道の無い及び/又は軌道の少ない再掃引領域を導出し、前記再掃引領域内を走行させて前記再掃引領域を清掃することを特徴とする掃除ロボットによる掃除方法。 The cleaning area traveling by a command from the computer to be built, in the cleaning method according to the cleaning robot to clean the cleaning area while detecting by a sensor incorporated said travel, of every moment by the computer by using the signal of the sensor position is calculated, said receiving the location information when close to the position information transmitting unit that is distributed in the boundary of the cleaning area, and derives the current estimated position optimally estimated from the current position by the position information, the current optimally estimated from past position using the estimated position to derive a past estimated position, the re-sweep regions less free of track and / or track at the current estimated position and the previous estimated position comprising the cleaning area from the estimated trajectory cleaning method according to a cleaning robot that is derived, wherein said by traveling again sweep the area to clean the re-sweep area.
  11. 前記走行の開始から所定時間の経過後に前記再掃引領域を導出する請求項10に記載の掃除ロボットによる掃除方法。 Cleaning method according cleaning robot according to claim 10 for deriving the re sweep region after a predetermined time from the start of the travel.
  12. 前記再掃引領域の形状により再掃引動作を選択する請求項10又は11に記載の掃除ロボットによる掃除方法。 Cleaning method according cleaning robot according to claim 10 or 11 to select the re-sweep operation the shape of the re-sweep region.
  13. 前記位置はデッドレコニングにより演算される請求項10、11又は12のいずれかに記載の掃除ロボットによる掃除方法。 Cleaning method according cleaning robot according to any one of claims 10, 11 or 12 wherein the position is calculated by dead reckoning.
  14. 前記現在推定位置は、拡張カルマンフィルタ法、パーティクルフィルタ法、ヒストグラムフィルタ法、カルマンフィルタ法、アンセンテッドカルマンフィルタ法又は情報フィルタ法により最小分散推定される請求項10〜13のいずれかに記載の掃除ロボットによる掃除方法。 The current estimated position is the extended Kalman filter method, the particle filter method, histogram filter method, the Kalman filter method, the cleaning by the cleaning robot according to any one of claims 10 to 13 which is the minimum variance estimate by the unscented Kalman filter method or the information filtering method Method.
  15. 前記過去推定位置は、固定区間スムージング法、固定点スムージング法又は固定ラグスムージング法により最小分散推定される請求項10〜14のいずれかに記載の掃除ロボットによる掃除方法。 The last estimated position is fixed interval smoothing method, cleaning method according cleaning robot according to any one of claims 10 to 14 which is the minimum variance estimate by the fixed-point smoothing method or fixing lug smoothing method.
JP2009210609A 2009-09-11 2009-09-11 Cleaning robot and a cleaning method using the same Active JP5465496B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009210609A JP5465496B2 (en) 2009-09-11 2009-09-11 Cleaning robot and a cleaning method using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009210609A JP5465496B2 (en) 2009-09-11 2009-09-11 Cleaning robot and a cleaning method using the same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011056123A true JP2011056123A (en) 2011-03-24
JP5465496B2 JP5465496B2 (en) 2014-04-09

Family

ID=43944468

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009210609A Active JP5465496B2 (en) 2009-09-11 2009-09-11 Cleaning robot and a cleaning method using the same

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5465496B2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013041506A (en) * 2011-08-18 2013-02-28 Duskin Co Ltd Cleaning robot using environment map
WO2014065071A1 (en) * 2012-10-23 2014-05-01 シャープ株式会社 Device-control apparatus, and self-propelling electronic device
JP2015027345A (en) * 2013-07-30 2015-02-12 佐古 曜一郎 Vacuum cleaning device
KR101521102B1 (en) * 2012-12-12 2015-05-18 우리환경주식회사 Auto-spraying method for disinfection of seperable manufacture module
JP2015152991A (en) * 2014-02-12 2015-08-24 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Self-location estimation device and self-location estimation method
JP2018531662A (en) * 2015-09-23 2018-11-01 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド Robot vacuum cleaner

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6111611A (en) * 1984-06-28 1986-01-20 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Hybrid navigating device
JPH10132588A (en) * 1996-10-30 1998-05-22 Hitachi Keiyo Eng Co Ltd Position estimating device
JP2004021978A (en) * 2002-06-12 2004-01-22 Samsung Electronics Co Ltd Recognition device and method for position and direction of mobile robot
JP2004136144A (en) * 2002-10-15 2004-05-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd Automatic cleaner and automatic cleaning system
JP2004147963A (en) * 2002-10-31 2004-05-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd Self-propelled device and its program
JP2004224171A (en) * 2003-01-22 2004-08-12 Mitsubishi Electric Corp Attitude deciding device of artificial satellite
JP2005211367A (en) * 2004-01-30 2005-08-11 Funai Electric Co Ltd Autonomous traveling robot cleaner
JP2007034866A (en) * 2005-07-29 2007-02-08 Hitachi Appliances Inc Travel control method for moving body and self-propelled cleaner
JP2007209392A (en) * 2006-02-07 2007-08-23 Funai Electric Co Ltd Self-traveling type vacuum cleaner
JP2007330567A (en) * 2006-06-16 2007-12-27 Hitachi Appliances Inc Self-traveling type vacuum cleaner

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6111611A (en) * 1984-06-28 1986-01-20 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Hybrid navigating device
JPH10132588A (en) * 1996-10-30 1998-05-22 Hitachi Keiyo Eng Co Ltd Position estimating device
JP2004021978A (en) * 2002-06-12 2004-01-22 Samsung Electronics Co Ltd Recognition device and method for position and direction of mobile robot
JP2004136144A (en) * 2002-10-15 2004-05-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd Automatic cleaner and automatic cleaning system
JP2004147963A (en) * 2002-10-31 2004-05-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd Self-propelled device and its program
JP2004224171A (en) * 2003-01-22 2004-08-12 Mitsubishi Electric Corp Attitude deciding device of artificial satellite
JP2005211367A (en) * 2004-01-30 2005-08-11 Funai Electric Co Ltd Autonomous traveling robot cleaner
JP2007034866A (en) * 2005-07-29 2007-02-08 Hitachi Appliances Inc Travel control method for moving body and self-propelled cleaner
JP2007209392A (en) * 2006-02-07 2007-08-23 Funai Electric Co Ltd Self-traveling type vacuum cleaner
JP2007330567A (en) * 2006-06-16 2007-12-27 Hitachi Appliances Inc Self-traveling type vacuum cleaner

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013041506A (en) * 2011-08-18 2013-02-28 Duskin Co Ltd Cleaning robot using environment map
WO2014065071A1 (en) * 2012-10-23 2014-05-01 シャープ株式会社 Device-control apparatus, and self-propelling electronic device
JP2014085829A (en) * 2012-10-23 2014-05-12 Sharp Corp Device controller and self-propelled electronic device
CN104508584A (en) * 2012-10-23 2015-04-08 夏普株式会社 Device-control apparatus, and self-propelling electronic device
US9273973B2 (en) 2012-10-23 2016-03-01 Sharp Kabushiki Kaisha Device control apparatus, and self-propelling electronic device
CN104508584B (en) * 2012-10-23 2017-10-20 夏普株式会社 The device control apparatus and electronic apparatus self-propelled
KR101521102B1 (en) * 2012-12-12 2015-05-18 우리환경주식회사 Auto-spraying method for disinfection of seperable manufacture module
JP2015027345A (en) * 2013-07-30 2015-02-12 佐古 曜一郎 Vacuum cleaning device
JP2015152991A (en) * 2014-02-12 2015-08-24 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Self-location estimation device and self-location estimation method
JP2018531662A (en) * 2015-09-23 2018-11-01 エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド Robot vacuum cleaner

Also Published As

Publication number Publication date
JP5465496B2 (en) 2014-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2968561C (en) Adaptive mapping with spatial summaries of sensor data
RU2262878C2 (en) Automatic vacuum cleaner
US7456596B2 (en) Automatic radio site survey using a robot
US8755591B2 (en) Method, medium and apparatus classifying and collecting area feature information according to a robot&#39;s moving path, and a robot controlled by the area features
EP1554966B1 (en) Cleaning robot and control method thereof
US8989946B2 (en) System and method for area coverage using sector decomposition
US5682313A (en) Method for localization of beacons for an autonomous device
US20130138247A1 (en) Re-localization of a robot for slam
US20070244610A1 (en) Autonomous coverage robot navigation system
KR101503903B1 (en) Apparatus and method for building map used in mobile robot
EP1368715B1 (en) Method and device for determining position of an autonomous apparatus
EP2838410B1 (en) Autonomous coverage robot
US20170050318A1 (en) Localization by Learning of Wave-Signal Distributions
US9149167B2 (en) Robot cleaner and control method thereof
US8983661B2 (en) Robot cleaner, controlling method of the same, and robot cleaning system
Lingemann et al. High-speed laser localization for mobile robots
KR0168189B1 (en) Control method and apparatus for recognition of robot environment
CA2621087C (en) Multi-function robotic device
US7953551B2 (en) Method and apparatus for moving in minimum cost path using grid map
US7206677B2 (en) Efficient navigation of autonomous carriers
JP4241673B2 (en) Path generation device of the mobile
Choi et al. A hierarchical algorithm for indoor mobile robot localization using RFID sensor fusion
US8855819B2 (en) Method and apparatus for simultaneous localization and mapping of robot
JP5219467B2 (en) Pose estimation method of a mobile robot using a particle filter, apparatus and media
JP6427503B2 (en) Mobile Robot Providing Environment Mapping for Home Environment Control

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20120828

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130807

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130820

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131021

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140114

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140122

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250