JP2016171981A - 着脱可能パッドを用いた自律床清掃 - Google Patents

Abstract

【課題】清掃パッドをロボットに取り付けるだけで、自動で床をこすり洗いさせることが可能な自律床清掃ロボット、清掃パッド、及び方法を提供する。【解決手段】自律床清掃ロボットであって、前進駆動方向を規定するロボット本体と、ロボット本体に担持された制御部と、ロボット本体を支持し、制御部からの指示に応じてロボットを表面上で動かすよう構成される駆動部と、ロボット本体の底面に配置され、ロボットの動作中に着脱可能な清掃パッドを保持するよう構成されるパッドホルダと、パッドホルダに保持されている清掃パッドの特徴を検出するよう配置され、対応する信号を生成するパッドセンサと、を備える自律床清掃ロボットが提供される。制御部は、パッドセンサにより生成される信号に応答するものであり、一組の複数のロボット清掃モードの中から、パッドセンサにより生成された信号の関数として選択された清掃モードに従ってロボットを制御する。【選択図】 図１Ａ

Description

本開示は、自律型ロボットによる清掃パッドを用いた床清掃に関する。

タイル床やキッチン天板は定期的に清掃する必要があり、乾燥した土を除去するためにこすり洗いを伴う場合がある。固い面を清掃するために様々な道具を用いることができる。いくつかの道具は、道具に着脱可能に取り付け可能な清掃パッドを含む。清掃パッドは、使い捨てでも再利用可能でもよい。いくつかの例では、清掃パッドは一つの特定の道具に適合するよう設計されているか、複数の道具に適合するように設計されている。

従来、床面から埃やその他の汚れ（例えば、埃、油、食べ物、ソース、コーヒー、コーヒーの粉）を除去するために濡れたモップが用いられている。人間が、バケツに入れた水と石鹸又は専用の床洗浄溶液にモップを浸し、床をそのモップでこすり洗いする。いくつかの例では、特定の汚れた領域を清掃するために、床面をこする動作を往復して行う必要がある。その後、清掃者はモップをバケツに入れた水に浸し、床面をこする作業を続ける。加えて、清掃者は、床を清掃するために床に膝をつく必要がある場合もあり、特に床面が広範囲を占める場合は面倒で疲れる作業になり得る。

フロアモップは、床に膝をつくことなく床をこするために用いられる。フロアモップや自律型ロボットに取り付けられたパッドは、表面から個体をこすって取り除くことが可能であり、ユーザが屈んで表面を清掃することを防止することができる。

本発明の一つの態様は、ロボット本体、制御部、駆動部、パッドホルダ、及びパッドセンサを含む自律床清掃ロボットを提供する。ロボット本体は、前進駆動方向を規定し、制御部を担持する。駆動部は、ロボット本体を支持し、制御部からの指示に応じてロボットを表面上で動かすよう構成される。パッドホルダは、ロボット本体の底面に配置され、ロボットの動作中に着脱可能な清掃パッドを保持するよう構成される。パッドセンサは、パッドホルダに保持されている清掃パッドの特徴を検出するよう配置され、対応する信号を生成する。制御部は、パッドセンサにより生成される信号に応答するものであり、一組の複数のロボット清掃モードの中から、パッドセンサにより生成された信号の関数として選択された清掃モードに従ってロボットを制御するよう構成される。

いくつかの例では、パッドセンサは、光エミッタ及び光検出器のうち少なくとも一方を含む。光検出器は、可視光領域でスペクトル応答がピークを示すものであってもよい。清掃パッドの特徴は、清掃パッドの表面に配置されたカラーインクであってもよく、パッドセンサは清掃パッドの特徴のスペクトル応答を検出し、パッドセンサにより生成される信号は検出されたスペクトル応答に対応する。

いくつかの場合において、パッドセンサにより生成される信号は検出したスペクトル応答を含み、制御部は、検出したスペクトル応答を、制御部で操作可能な記憶素子に記憶されているカラーインクの索引に保存されているスペクトル応答と比較する。パッドセンサは、それぞれが清掃パッドの特徴のスペクトル応答の一部を検出する第一及び第二チャンネルを有する光検出器であってもよい。第一チャンネルは、可視光領域でスペクトル応答がピークを示すものであってもよい。パッドセンサは、清掃パッドの特徴のスペクトル応答の別の部分を検出する第三チャンネルを含んでもよい。第一チャンネルは、赤外光領域でスペクトル応答がピークを示すものであってもよい。パッドセンサは、第一光及び第二光を放射するよう構成された光エミッタを含んでもよく、パッドセンサは、清掃パッドの特徴のスペクトル応答を検出するために、清掃パッドの特徴からの第一光及び第二光の反射を検出してもよい。光エミッタは、第三光を放射するよう構成されてもよく、パッドセンサは、清掃パッドの特徴のスペクトル応答を検出するために、清掃パッドの特徴からの第三光の反射を検出してもよい。

いくつかの実施例において、清掃パッドの特徴は、それぞれが第一領域及び第二領域を有する複数の識別要素を含む。パッドセンサは、第一領域の第一反射率及び第二領域の第二反射率を別々に検出するよう配置されてもよい。パッドセンサは、第一領域を照射するよう配置された第一光エミッタ、第二領域を照射するよう配置された第二光エミッタ、及び第一領域及び第二領域の両方からの反射光を受信するよう配置された光検出器を含んでもよい。第一反射率は、実質的に第二反射率より強くてもよい。

いくつかの例において、複数のロボット清掃モードは、それぞれ散布スケジュール及びナビゲーション挙動を規定する。

本発明の別の態様は、自律床清掃ロボット用清掃パッドを含む。清掃パッドは、パッド本体及び取付板を含む。パッド本体は、清掃面及び取付面を含む、幅のある対向面を有する。取付板は、パッド本体の取付面にわたって取り付けられ、取付位置決め用切込みを規定する対向縁部を有する。清掃パッドは、異なる清掃特性を有する一組の複数の利用可能な清掃パッドタイプのうちの一つである。取付板は、清掃パッドのタイプに特有の特徴であって、清掃パッドが取り付けられるロボットに設けられた特徴センサによって検出されるよう配置された特徴を有する。

いくつかの例では、特徴は第一特徴であり、取付板は、第一特徴と回転対称の第二特徴を有する。特徴は、清掃パッドのタイプに特有のスペクトル応答属性を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の反射率を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の高周波特性を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の可読バーコードを含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の方向を向いた画像を含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の色を含んでもよい。特徴は、第一部分及び第二部分を有する複数の識別要素であって、第一部分は第一反射率を有し、第二部分は第二反射率を有し、第一反射率は第二反射率より大きい識別要素を含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の高周波識別タグを含んでもよい。特徴は、取付版によって規定される切り抜きであって、切り抜きの間の距離が清掃パッドのタイプに特有の距離である複数の切り抜きを含んでもよい。

本発明の別の態様は、一組の異なるタイプの自律床清掃ロボット用清掃パッドを含む。清掃パッドは、それぞれパッド本体と取付板とを含む。パッド本体は、清掃面及び取付面を含む、幅のある対向面を有する。取付板は、パッド本体の取付面にわたって取り付けられ、取付位置決め機構を規定する対向縁部を有する。各清掃パッドの取付板は、清掃パッドが取り付けられるロボットによって検出されるよう配置された、清掃パッドのタイプに特有のパッドタイプ識別用特徴を有する。

いくつかの場合において、特徴は第一特徴であり、取付板は、第一特徴と回転対称の第二特徴を有する。特徴は、清掃パッドのタイプに特有のスペクトル応答属性を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の反射率を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の高周波特性を有してもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の可読バーコードを含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の方向を向いた画像を含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の色を含んでもよい。特徴は、第一部分及び第二部分を有する複数の識別要素であって、第一部分は第一反射率を有し、第二部分は第二反射率を有し、一組の清掃パッドのうちの第一清掃パッドにおいては第一反射率が第二反射率より大きく、一組の清掃パッドのうちの第二清掃パッドにおいては第二反射率が第一反射率より大きい識別要素を含んでもよい。特徴は、清掃パッドのタイプに特有の高周波識別タグを含んでもよい。特徴は、取付板によって規定される切り抜きであって、切り抜きの間の距離が清掃パッドのタイプに特有の距離である複数の切り抜きを含んでもよい。

本発明の更なる態様は、床清掃方法を含む。床清掃方法は、清掃パッドを自律床清掃ロボットの底面に取り付け、清掃する床にロボットを配置し、床清掃作業を開始させることを含む。床清掃作業においては、ロボットは、取り付けられた清掃パッドを検出し、一組の複数のパッドタイプの中から取り付けられた清掃パッドのパッドタイプを識別し、その後、識別されたパッドタイプに応じて選択された清掃モードで床を自律的に清掃する。

いくつかの場合において、清掃パッドは識別マークを含む。識別マークは、カラーインクを含んでもよい。ロボットは、清掃パッドの識別マークを検出することで、取り付けられた清掃パッドを検出してもよい。清掃パッドの識別マークの検出は、識別マークのスペクトル応答の検出を含んでもよい。

別の実施例において、床清掃方法は、清掃パッドを自律床清掃ロボットの底面から取り出すことを更に含む。

本開示において説明される実施例は以下の特徴を含む。清掃パッドは、特徴を有する識別マークであって、異なる特徴を有する識別マークを有する他の清掃パッドとの区別を可能にする識別マークを含む。ロボットは、識別マークを検出し清掃パッドのタイプを判断する検出ハードウェアを含み、ロボットの制御部は、検出ハードウェアの検出内容に基づいて清掃パッドのタイプを判断する検出アルゴリズムを実行することができる。ロボットは、例えば、ロボットが部屋を清掃する際に用いるナビゲーション挙動及び散布スケジュール情報を含む、清掃モードを選択する。その結果、ユーザが清掃パッドをロボットに取り付けるだけで、ロボットは清掃モードを選択することができる。いくつかの場合においては、ロボットは識別マークの検出に失敗することがあり、その場合はエラーが生じたと判断する。

本開示の実施例は、本開示において前述した特徴及び後述する他の特徴から、以下の効果を更に得ることができる。例えば、ロボットを用いることにより、ユーザが介在する回数を減らすことができる。ロボットは、ユーザによる入力無しに清掃モードを自律的に選択できるため、自律的に動作することでより効率よく動作することができる。加えて、ユーザは手動で清掃モードを選択する必要がないため、ユーザーエラーが発生する可能性も少なくなる。ロボットは、清掃パッドのロボットに対する望ましくない動きといった、ユーザが気付かないようなエラーも識別することができる。ユーザは、例えば、清掃パッドの材質や繊維を注意深く観察することによって、目視で清掃パッドのタイプを識別する必要がない。ロボットは、単純に特有の識別マークを検出することができる。ロボットは、使用する清掃パッドのタイプを検出することで、迅速に清掃作業を開始することができる。

一つ以上の実施例の詳細は、添付図面及び以下の明細に記載されている。その他の特徴、目的、及び発明の効果は、明細書及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかになるであろう。

例示的な清掃パッドを用いた清掃に用いられる自律移動ロボットの斜視図である。 図１Ａに示す自律移動ロボットの側面図である。 図１Ａに示す例示的な清掃パッドの透視図である。 図２Ａに示す例示的な清掃パッドの透視分解組立図である。 図２Ａに示す例示的な清掃パッドの平面図である。 清掃パッド用の例示的なパッド取付機構の下面図である。 例示的な取付機構が取付位置にある状態の側面図である。 清掃パッド用の例示的なパッド取付機構の平面図である。 清掃パッド用の例示的なパッド取付機構が取外し位置にある状態の横断面図である。 床面に液体を散布している自律移動ロボットの平面図である。 床面に液体を散布している自律移動ロボットの平面図である。 床面に液体を散布している自律移動ロボットの平面図である。 床面をこすり洗いをする自律移動ロボットの平面図である。 室内を移動する際に蔓状挙動（ｖｉｎｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒ）を実行する自律移動ロボットの例を示す図である。 図１Ａに示す自律移動ロボットの制御部の模式図である。 第一パッド識別特徴を有する清掃パッドの平面図である。 第一パッド識別読取部を有するパッド取付機構の平面図である。 図６Ｂに示すパッド取付機構の分解組立図である。 図６Ｂに示すパッド取付機構に取り付けられた清掃パッドのタイプを判断する際に用いるパッド識別アルゴリズムのフローチャートである。 第二パッド識別特徴を有する清掃パッドの平面図である。 第二パッド識別読取部を有するパッド取付機構の平面図である。 図７Ｂに示すパッド取付機構の分解組立図である。 図７Ｂに示すパッド取付機構に取り付けられた清掃パッドのタイプを判断する際に用いるパッド識別アルゴリズムのフローチャートである。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 その他のパッド識別特徴を有する清掃パッドを示す図である。 パッド識別システムの利用方法を説明するフローチャートである。 図面中の類似の参照符号は類似の要素を示す。

床面をこすり洗いしながら部屋内を移動することで部屋の床面を清掃することが可能な自律移動清掃ロボットを以下に更に詳細に説明する。ロボットは、床面に清掃液を散布し、ロボットの底面に取り付けられた清掃パッドを用いて床面をこすることができる。清掃液は、例えば、床面のデブリを溶かして浮かせることができる。ロボットは、取り付けられた清掃パッドに基づいて、自動的に清掃モードを選択することができる。清掃モードは、例えば、ロボットによって供給される水の量及び／又は清掃パターンを含み得る。いくつかの場合においては、清掃パッドは水を用いることなく床面を清掃することができ、その場合は、ロボットは、選択された清掃モードの一環として清掃液を床面に散布する必要がない。他の場合においては、床面の清掃に用いられる水の量は、ロボットによって識別された清掃パッドのタイプにより異なり得る。こする能力を向上させるために多くの清掃液を必要とする清掃パッドもあれば、相対的に少ない量の清掃液しか必要としない清掃パッドもある。清掃モードは、いくつかの動作パターンをロボットに実行させる様々なナビゲーション挙動を含んでもよい。例えば、清掃モードの一環としてロボットが床面に清掃液を散布する場合、ロボットは前後往復こすり動作を促す動作パターンに従って動作することで、浮き上がったデブリを含み得る清掃液を十分に広げ且つ吸収することができる。清掃モードのナビゲーション特性及び散布特性は、清掃パッドのタイプ毎に大きく異なり得る。ロボットは、取り付けられた清掃パッドのタイプを検出した際にこれらの特性を選択することができる。以下に詳細に説明するように、ロボットは、清掃パッドの識別用特徴を自動的に検出して取り付けられた清掃パッドのタイプを識別し、識別した清掃パッドのタイプに応じて清掃モードを選択する。

ロボットの全体構造

図１Ａを参照すると、いくつかの実施例において、５ポンド未満（例えば、２．２６ｋｇ未満）の質量を有し、重心ＣＧを有する自律移動ロボット１００は、移動しながら床面１０を清掃する。自律移動ロボット１００は、例えば、ｘ、ｙ、及びθ成分を有する駆動指示に基づいてロボット１００を床面１０上で動かすことが可能な駆動部（不図示）に支持される本体１０２を含む。図に示されているように、本体１０２は正方形の形状を有する。他の実施例においては、本体１０２は、円形、楕円形、涙滴形、長方形、正方形又は長方形の前部と円形の後部の組み合わせ、又はこれらの形状を長手方向において左右非対称に組み合わせた形状といった別の形状を有し得る。本体１０２は、前方部１０４及び後方（後ろ側）部１０６を有する。本体１０２は、底部（不図示）及び上部１０８も含む。

本体１０２の底部に沿って、ロボット１００の二ヶ所の後部角の片方又は両方に配置された一つ以上の後部クリフ（ｃｌｉｆｆ）センサ（不図示）及びロボット１００の前部角の片方又は両方に配置された一つ以上の前部クリフセンサ（不図示）は、レッジ（ｌｅｄｇｅ）やその他の床面１０の急な高低差を検出し、このような床面端部からロボット１００が落下するのを防止する。クリフセンサは、機械式落下センサや、一対のＩＲ（赤外線）、デュアルエミッタ、シングルレシーバ又はデュアルレシーバ、シングルエミッタＩＲ式近接センサといった、下方の床面１０に向けられた光学式近接センサであってもよい。いくつかの例において、クリフセンサは、床面の閾値以上の高低差を検出するために、ロボット１００の側壁間に広がり、角のできるだけ近くをカバーしつつ、前部及び後部角をカットするように、前部及び後部角に対して角度をつけて配置される。クリフセンサをロボット１００の角に近接して配置することで、ロボット１００が床面の落差上に突き出た際にクリフセンサを直ちに確実に反応させることができ、ロボットの車輪が落差の端に到達するのを防止することができる。

本体１０２の前方部１０４は、縦方向（Ａ，Ｆ）又は横方向（Ｌ，Ｒ）の衝突を検出するための可動バンパ１１０を担持する。バンパ１１０は、本体１０２を補完する形状を有し、本体１０２の前方に延びており、前方部１０４全体の幅方向の寸法を本体１０２の後方部１０６よりも大きくしている。本体１０２の底部は、取り付けられた清掃パッド１２０を担持する。図１Ｂを参照すると、本体１０２の後方部１０６は、ロボット１００が床面１０上を移動する際に、回転可能に本体１０２の後方部１０６を支持する車輪１２１を含む。清掃パッド１２０は、ロボット１００が床面１０上を移動する際に、本体１０２の前方部１０４を支持する。一つの実施例において、清掃パッド１２０は、清掃パッド１２０の外縁を壁と床の境界といった届きにくい面や隙間に届かせ、またそれらに沿って清掃パッド１２０の外縁を配置することができるよう、バンパ１１０の幅を越えて延びる。別の実施例においては、清掃パッド１２０はロボットのパッドホルダ（不図示）の端部まで延びるが、パッドホルダを越えては延びていない。このような例では、清掃パッド１２０の端部を切り落とすことができ、端部を切り落とした端において吸収材を露出させることができる。ロボット１００は、清掃パッド１２０の端部を壁面に押し当てることができる。この清掃パッド１２０の配置は、更に、ロボット１００が壁面追従動作で移動中に、清掃パッド１２０の延長端部により、届きにくい面や隙間を清掃することを可能にする。このように、清掃パッド１２０の延長は、ロボット１００が本体１０２では届かない裂け目や隙間の内部を清掃することを可能にする。

本体１０２内の貯蔵部１２２は、清掃液１２４（例えば、清掃溶液、水、及び／又は洗浄剤）を保持するものであり、例えば、１７０−２００ｍｌの清掃液１２４を保持することができる。一つの例において、貯蔵部の容量は２００ｍｌである。ロボット１００は、本体１０２内のチューブで貯蔵部１２２に連結された液体塗布器１２６を有する。液体塗布器１２６は、上部ノズル１２８ａ及び下部ノズル１２８ｂを有するスプレー又はスプレー機構であり得る。上部ノズル１２８ａ及び下部ノズル１２８ｂは、液体塗布器１２６の凹部１２９内に垂直方向に重ねられており、床面１０と平行な水平面に対して角度がつけられている。ノズル１２８ａ−１２８ｂは、上部ノズル１２８ａが、ロボット１００の前方の床面１０の一領域を覆うように、前方且つ下方に向けて相対的に長い範囲に液体を散布し、もう一方のノズル１２８ｂが、ロボット１００の前方且つ上部ノズル１２８ａによって散布塗布された領域よりロボット１００に近い床面１０の一領域に液体を後方塗布するように、前方且つ下方に向けて相対的に短い範囲に液体を散布するよう、互いに離して配置されている。いくつかの場合において、ノズル１２８ａ−１２８ｂは、各散布行程の後にノズル１２８ａ−１２８ｂから清掃液１２４が漏れたり滴ったりしないよう、ノズルの開口部にある少量の液体を吸引してから各散布行程を終了する。

液体塗布器１２６の別の例では、複数のノズルが異なる方向に液体を散布するよう構成されている。液体塗布器は、外側方向ではなく、バンパ１１０の下部から下方に向けてロボットの前方に清掃液を直接滴らせたり散布したりすることで、液体を塗布してもよい。いくつかの例では、液体塗布器はマイクロファイバーの布又は小片、液体塗布ブラシ、又はスプレーである。別の場合において、ロボット１００はノズルを一つだけ含む。

清掃パッド１２０及びロボット１００は、貯蔵部１２２から吸収性の清掃パッド１２０に清掃液を移動させる処理によっても、ロボット１００が動的運動中にロボット１００の前後バランスを維持するよう、サイズや形状が設定されている。液体供給は、徐々に飽和する清掃パッド１２０及び徐々に空になる液体貯蔵部１２２によるロボット１００の後方部１０６の持ち上がり及びロボット１００の前方部１０４の落ち込みが原因で生じる、移動を阻害する下向きの力に妨害されることなく、ロボット１００が清掃パッド１２０を床面１０上で継続的に移動させることができるよう設計されている。そのため、ロボット１００は、清掃パッド１２０が液体で完全に飽和し、貯蔵部が空になった場合でも、清掃パッド１２０を床面１０上で動かすことができる。ロボット１００は、床面１０を移動した距離及び／又は貯蔵部１２２内の液体の残量を監視することができ、清掃パッド１２０の交換及び／又は貯蔵部１２２への補給を促す可聴及び／又は可視アラームをユーザに提供する。いくつかの実施例において、ロボット１００は、清掃すべき床が残っている時は、清掃パッド１２０が完全に飽和したか交換が必要な場合に移動を停止しその場にとどまる。

ロボット１００の上部１０８は、ユーザがロボット１００を運ぶためのハンドル１３５を含む。図に示すハンドルは、運ぶために広げられた状態を示しており、畳まれた状態においては、ロボットの上部の凹みに収まる。上部１０８は、ハンドル１３５の下に配置された、パッド解放機構を作動させるトグルボタン１３６も含む。トグルボタン１３６の詳細は後述する。矢印３８は、トグルの動作方向を示す。以下に説明するように、トグルボタン１３６をトグルさせることでパッド解放機構が作動し、清掃パッド１２０がロボット１００のパッドホルダから外れる。ユーザは、清掃ボタン１４０を押すことで、ロボット１００を起動し、清掃作業を開始するようロボット１００に指示することができる。

ロボット１００の全体構成の別の詳細は、「自律表面清掃ロボット」と題して２０１３年１１月１２日に出願された米国特許出願第１４／０７７，２９６号に、「清掃パッド」と題して２０１３年１１月１２日に出願された仮米国特許出願第６１／９０２，８３８号に、及び「表面清掃パッド」と題して２０１４年８月３日に出願された仮米国特許出願第６２／０５９，６３７号に記載されており、参照によって全てが本開示に組み込まれる。

清掃パッド構造

図２Ａを参照すると、清掃パッド１２０は、吸収層２０１、ラップ層２０４、及びカード裏打ち２０６を含む。清掃パッド１２０は、清掃パッド１２０の両端で吸収層２０１が露出するよう、切り落とした両端を有する。清掃パッド１２０の端部２０７がラップ層２０４で密閉されて吸収層２０１の端部２０７が圧縮されたものではないため、清掃パッド１２０を全長にわたって液体吸収及び清掃に供することができる。清掃パッド１２０の吸収層２０１がラップ層２０４によって圧縮されている部分が無く、従って清掃液を吸収できない部分が存在しない。加えて、清掃作業終了時には、清掃パッド１２０の吸収層２０１は、清掃パッドがびしょ濡れになるのを防止し、吸収した清掃液の過剰な重量によって清掃走行終了時に端部２０７がたわむのを防止する。吸収された清掃液は、清掃パッド１２０から滴らないよう、吸収層２０１によって確実に保持される。

図２Ｂも参照すると、吸収層２０１は、第一層２０１ａ、第二層２０１ｂ、及び第三層２０１ｃを含むが、これよりも多い又は少ない層数も可能である。いくつかの実施例においては、吸収層２０１ａ−２０１ｃは、互いに接着又は締め付けられ得る。

ラップ層２０４は、吸収層２０１の周囲を覆う不織の多孔質材である。ラップ層２０４は、スパンレース（ｓｐｕｎｌａｃｅ）層及び研磨層を含み得る。研磨層は、ラップ層の外面に配置され得る。スパンレース層は、水流交絡法（ｈｙｄｒｏｅｎｔａｎｇｌｉｎｇ）、水交絡法（ｗａｔｅｒ ｅｎｔａｎｇｌｉｎｇ）、噴流絡合（ｊｅｔ ｅｎｔａｎｇｌｉｎｇ）、又は水圧縫製（ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｎｅｅｄｌｉｎｇ）としても知られている、繊維に複数の細い高圧の水流を当てることで繊維を絡ませてシート状にする処理によって形成され得る。水流交絡処理は、繊維状の材料を複合不織網状に絡ませることができる。このようにして得られる材料は、向上した性能や低費用の構造により、多くの拭き取り道具に要求される性能において優位性を示す。

ラップ層２０４は、吸収層２０１の周囲を覆い、吸収層２０１が床面１０に直接接するのを防止する。ラップ層２０４は、天然繊維や合成繊維を含む可撓性の材料（例えば、スパンレースやスパンボンド（ｓｐｕｎｂｏｎｄ））であり得る。清掃パッド１２０の下の床面１０に塗布された液体は、ラップ層２０４を通して吸収層２０１に移動する。吸収層２０１の周囲に巻かれたラップ層２０４は、吸収層２０１内の吸収材原料の露出を防止するための転送層である。

清掃パッド１２０のラップ層２０４の吸収性が高過ぎると、清掃パッド１２０が床面１０上での動きに過剰な抵抗力を発生させ、移動を困難にする可能性がある。抵抗力が過剰になると、例えば、ロボットは、清掃パッド１２０を床面１０上で動かそうとしても、抵抗力に勝てない可能性がある。図２Ａも参照すると、ラップ層２０４は、研磨性の外層によって遊離した埃やデブリを拾い上げ、筋状跡を残さずに空気乾燥する薄い光沢のある清掃液１２４を床面１０上に残すことができる。薄い光沢のある清掃溶液は、例えば、１．５〜３．５ｍｌ／ｍ^２の間であり、好適には、適度な時間（例えば、２分から１０分）で乾燥する。

好適には、清掃パッド１２０は清掃液１２４を吸収しても極端には膨張せず、最小限の合計パッド厚みの増加に留まる。この清掃パッド１２０の特性により、清掃パッド１２０が膨張した際のロボット１００の後方への傾きやピッチングが防止される。清掃パッド１２０は、ロボットの前部の重量を支持するのに十分な剛性を有する。一つの例において、清掃パッド１２０は、１８０ｍｌ又は貯蔵部１２２に蓄えられる溶液の９０％まで吸収することができる。別の例においては、清掃パッド１２０は約５５〜６０ｍｌの清掃溶液１２４を保持し、完全飽和状態のラップ層２０４は約６〜８ｍｌの清掃溶液１２４を保持する。

いくつかのパッドのラップ層２０４は、溶液を吸収するよう構成され得る。いくつかの場合において、ラップ層２０４は、傷のつきやすい床面にひっかき傷を付けないよう滑らかになっている。清掃パッド１２０は、とりわけ、界面活性剤として、及びスケールやミネラルの堆積物に働きかける成分として、以下に示す清掃剤構成成分の一つ以上を含み得る：ブトキシプロパノール、アルキルポリグルコシド、ジアルキル‐ジメチル塩化アンモニウム、ポリオキシエチレンヒマシ油、及び直鎖アルキルベンゼンスルホン酸塩。種々のパッドは、香料や抗菌、抗カビ剤を含んでもよい。

図２Ａ−２Ｃを参照すると、清掃パッド１２０は、清掃パッド１２０の天面に接着された厚紙裏打ち層又はカード裏打ち２０６を含む。以下に詳細に説明するように、カード裏打ち２０６（すなわち、清掃パッド）をロボット１００に装着した場合、カード裏打ち２０６の取付面２０２は、ロボット１００が装着された清掃パッド１２０のタイプを識別できるよう、ロボット１００の方向を向く。カード裏打ち２０６は厚紙であると説明したが、別の実施例においては、カード裏打ちの材料は、ロボット１００の動作中に清掃パッドが大きく動かないように清掃パッドをその場で保持できる、種々の硬い材質であり得る。いくつかの場合において、清掃パッドは、ポリカーボネートのような洗浄可能且つ再利用可能な剛性のあるプラスチック材であり得る。

カード裏打ち２０６は、清掃パッド１２０の長手方向端部を越えて突き出ており、カード裏打ち２０６の突き出た長手方向端部２１０は、ロボット１００の（図３Ａ−３Ｄに関して以下に詳細に説明する）パッドホルダに取り付けられる。カード裏打ち２０６は、厚さ０．０２〜０．０３インチ（０．５ｍｍ〜０．８ｍｍ）、幅６８ｍｍ〜７２ｍｍ、長さ９０−９４ｍｍであり得る。一つの実施例では、カード裏打ち２０６は、厚さ０．０２６インチ（０．６６ｍｍ）、幅７０ｍｍ、長さ９２ｍｍである。カード裏打ち２０６は、濡れた際にカード裏打ち２０６が分解しないよう、ろうやポリマー、又はろう／ポリビニル・アルコール、ポリアミンのような耐水性材料の組み合わせといった、耐水性のコーティング剤で両面がコーティングされている。

カード裏打ち２０６は、カード裏打ち２０６の突き出た長手方向端部２１０の中心に位置する切り抜き２１２を規定する。カード裏打ちは、カード裏打ち２０６の縦方向端部に設けられた二組目の切り抜き２１４も含む。切り抜き２１２、２１４は、それぞれカード裏打ち２０６の長手方向中心軸ＹＰ及びカード裏打ち２０６の縦方向中心軸ＸＰを中心として対称に配置されている。

多くの清掃パッド１２０が使い捨てである。別の清掃パッド１２０は、耐久性のあるプラスチック製裏打ちを有する、再利用可能なマイクロファイバークロスである。マイクロファイバークロスパッドは洗濯可能であり得る。また、裏打ちが溶けたり分解したりすることなく乾燥機で乾燥させることが可能であり得る。別の例では、洗濯可能なマイクロファイバークロスパッドは、清掃パッドをプラスチック製裏打ちに取り付けるための取付機構を有し、洗濯前に裏打ちを取り外すことができる。取付機構の一例として、清掃パッドとプラスチック製裏打ちの両方に設けられたベルクロ（登録商標）又は別の面ファスナー取付機構を含み得る。別の清掃パッド１２０は、使い捨ての乾いた布として用いることを意図しており、毛を捕集するための露出した繊維を有する単層のスパンボンド又はスパンレースニードルパンチ材を含む。清掃パッド１２０は、埃やデブリを保持するための粘着特性を付加する化学処理を含み得る。

ロボット１００は、識別された清掃パッド１２０のタイプに対し、対応するナビゲーション挙動及び散布スケジュールを選択する。清掃パッド１２０は、例えば、以下のいずれかであると識別され得る：
・香り付け及び予め石鹸を付けておくことが可能なウェットモッピング清掃パッド。
・香り付け及び予め石鹸を付けておくことが可能であり、ウェットモッピング清掃パッドより少ない清掃液で清掃可能なダンプモッピング清掃パッド。
・香り付けや鉱油を浸透させることが可能であり、清掃液を必要としないドライダスティング清掃パッド。
・再利用可能であり、水、清掃溶液、香り付けされた溶液、または別の清掃液を用いて床面を清掃可能なウォッシャブル清掃パッド。
いくつかの例において、ウェットモッピング清掃パッド、ダンプモッピング清掃パッド、及びドライダスティング清掃パッドは、一回用使い捨て清掃パッドである。ウェットモッピング清掃パッド及びダンプモッピング清掃パッドは、パッケージから取り出した時点で水又は別の清掃液を含むよう、あらかじめ湿らせた、又はあらかじめ濡らした清掃パッドであり得る。ドライダスティング清掃パッドは、個別にミネラルオイルを浸透させることが可能であり得る。清掃パッドのタイプとの関連付けが可能なナビゲーション挙動及び散布スケジュールは、図４Ａ−４Ｂ及び表１−３に関して更に詳細に後述する。

清掃パッドの保持及び取付機構

図３Ａ−３Ｄも参照すると、清掃パッド１２０は、パッドホルダ３００によってロボット１００に取り付けられている。パッドホルダ３００は、パッドホルダ３００の下面に、長手方向中心軸ＹＨにおける中心且つ縦方向中心軸ＸＨに沿って配置された凸部３０４を含む。パッドホルダ３００は、パッドホルダ３００の下面に、長手方向中心軸ＹＨに沿って且つ縦方向中心軸ＸＨにおける中心に配置された凸部３０６も含む。図３Ａにおいて、パッドホルダ３００の長手方向端部に起立した凸部３０６は保持クリップ３２４ａで隠れている。保持クリップ３２４ａは、起立した凸部３０６が確認できるよう透視図で示されている。

清掃パッド１２０の切り抜き２１４はパッドホルダ３００の対応する凸部３０４と係合し、清掃パッド１２０の切り抜き２１２はパッドホルダ３００の対応する凸部３０６と係合する。凸部３０４、３０６は、清掃パッド１２０をパッドホルダ３００に対して位置決めし、長手方向及び／又は縦方向の滑りを防止することで清掃パッド１２０をパッドホルダ３００に対して相対的に定位置に保つ。切り抜き２１２、２１４及び凸部３０４、３０６の構成は、清掃パッド１２０を二つの類似の向き（互いに１８０度反対の向き）のいずれからもパッドホルダ３００に取り付け可能にする。また、パッドホルダ３００は、パッド解放機構３２２が作動すると、清掃パッド１２０をより容易に取り外すことができる。協働する起立した凸部及び切り抜きの数は、別の例では異なっていてもよい。

起立した凸部３０４、３０６は切り抜き２１２、２１４内まで延びているため、清掃パッド１２０は、切り抜き−凸部保持システムによって、回転力に対抗してその場に保持される。いくつかの場合において、ロボット１００は本開示で説明するようにこする動作で移動し、いくつかの実施形態においては、さらにこするためにパッドホルダ３００が清掃パッド１２０を振動させる。例えば、ロボット１００は、取り付けられた清掃パッド１２０を１２−１５ｍｍの軌道で振動させることによって床面１０をこすってもよい。ロボット１００は、清掃パッドに１ポンド以下の下向きの押圧力を加えることもできる。カード裏打ち２０６の切り抜き２１２、２１４を凸部３０４、３０６に揃えることで、使用中は清掃パッド１２０がパッドホルダ３００に対して定位置を維持するため、振動を含むこすり動作がパッドホルダ３００を通して清掃パッド１２０の各層に損失することなく直接伝達される。

図３Ｂ−３Ｄを参照すると、パッド解放機構３２２は、カード裏打ち２０６の突き出た長手方向端部２１０をつかむことで清掃パッド１２０をその場でしっかり保持する可動保持クリップ３２４ａ又はリップを含む。否可動保持クリップ３２４ｂも清掃パッド１２０を支持する。パッド解放機構３２２は、可動保持クリップ３２４ａと、パッドホルダ３００のスロット又は開口内をスライドする取出用凸部３２６とを含む。いくつかの実施例においては、保持クリップ３２４ａ、３２４ｂは面ファスナーを含み得る。また、別の実施形態においては、保持クリップ３２４ａ、３２４ｂはクリップ又は保持ブラケットを含み得、選択的に清掃パッドを解放して取り外すために、選択的にクリップ又は保持ブラケットを動かすことができる。スナップ、クランプ、ブラケット、接着剤といった、パッド解放機構３２２の作動時等において清掃パッド１２０が解放されるように構成することが可能な異なるタイプの保持部材を、清掃パッド１２０とロボット１００の接続に用いてもよい。

パッド解放機構３２２を低位置（図３Ｄ）まで押すことで、清掃パッドを解放することができる。取り出し凸部３２６は、清掃パッド１２０のカード裏打ち２０６を押し下げる。図１Ａに関して上述したように、ユーザはトグルボタン１３６をトグルさせることでパッド解放機構３２２を作動させることができる。トグルボタンをトグルさせると、バネアクチュエータ（不図示）がパッド解放機構３２２を回転させ、保持クリップ３２４ａをカード裏打ち２０６から離すように動かす。次いで取り出し凸部３２６がパッドホルダ３００のスロット内を通過してカード裏打ち２０６を押し、その結果、清掃パッド１２０がパッドホルダ３００から押し出される。

ユーザは、基本的には清掃パッド１２０をパッドホルダ３００内にスライドさせる。本開示の実施例においては、清掃パッド１２０をパッドホルダ３００に押し込むことで、保持クリップ３２４と係合させる。

ナビゲーション挙動及び散布スケジュール

再度図１Ａ−１Ｂを参照すると、ロボット１００は、パッドホルダ３００に取り付けられた清掃パッド１２０のタイプに応じて様々なナビゲーション挙動及び散布スケジュールを実行することができる。ナビゲーション挙動及び散布スケジュールを含み得る清掃モードは、パッドホルダ３００に取り付けられる清掃パッド１２０によって異なる。

ナビゲーション挙動は、直進パターン、蔓状（ｖｉｎｅ）パターン、コーンロー（ｃｏｒｎｒｏｗ）パターン、またはこれらのパターンの組み合わせを含み得る。他のパターンも可能である。直進パターンにおいては、ロボット１００は通常直線軌道に沿って移動し、壁といった直線で規定される障害物に追従する。バードフット（ｂｉｒｄｆｏｏｔ）パターンを連続して繰り返す挙動は蔓状パターンと呼ぶ。蔓状パターンにおいては、ロボット１００は、前後に動きながら全体として前進する軌道に沿って徐々に前進するバードフットパターンを繰り返す。バードフットパターンを繰り返す毎に全体として前進する軌道に沿ってロボット１００を前進させ、バードフットパターンを繰り返すことで、全体として前進する軌道に沿ってロボット１００を床面上で移動させることができる。蔓状パターン及びバードフットパターンの更なる詳細は、図４Ａ−４Ｅに関して後述する。コーンローパターンにおいては、ロボット１００は、部屋を一回横切る毎にコーンローパターンの長手方向動作に対して垂直な方向に少し移動し、床面を横切る基本的に平行な一連の軌道を描くよう部屋内を往復する。

以下に説明する例においては、各散布スケジュールは、濡らし期間、清掃期間、及び仕上げ期間を規定する。各散布スケジュールにおける異なる作業期間は、（移動距離に基づく）散布の頻度及び散布時間を定義する。濡らし期間は、ロボット１００を起動し清掃作業を開始した直後から始まる。濡らし期間中は、清掃パッド１２０は、清掃パッド１２０が清掃作業を開始するのに十分な量の清掃液を吸収した状態になるよう、清掃パッド１２０を十分濡らすための追加の清掃液を必要とする。清掃期間中は、清掃パッド１２０は、濡らし期間より少ない量の清掃液しか必要としない。ロボット１００は、基本的には、床面１０に清掃液を溜まらせることなく清掃パッド１２０の湿潤状態を維持するよう、清掃液を散布する。仕上げ期間中は、清掃パッド１２０は、清掃期間より少ない量の清掃液しか必要としない。仕上げ期間中は、清掃パッド１２０は基本的に完全飽和状態であり、床面１０から埃やデブリを取り除くのを妨げる蒸発やその他の乾燥を補完するのに十分な量の清掃液を吸収すればよい。

以下に示す表１を参照すると、ロボット１００によって識別された清掃パッド１２０のタイプにより、ロボット１００が実行する清掃モードの散布スケジュール及びナビゲーション挙動が決定される。濡らし期間、清掃期間、及び仕上げ期間を含む散布スケジュールは、清掃パッド１２０のタイプによって異なる。ロボット１００は、清掃パッド１２０がウェットモッピング清掃パッド、ダンプモッピング清掃パッド、又はウォッシャブル清掃パッドであると判断すると、一つのバードフットパターンの各段階又は複数のバードフットパターンにおいて散布を実行するべき時間が規定された散布スケジュールを実行する。ロボット１００は、ロボット１００が部屋を横切る際に蔓状及びコーンローパターンを用い、部屋の外周や部屋内の物体の端部の近くを移動する際に直進パターンを用いるナビゲーション挙動を実行する。散布スケジュールは三つの明確に異なる作業期間があると説明したが、いくつかの実施例においては、散布スケジュールは三つよりも多い又は少ない作業期間を有し得る。例えば、散布スケジュールは、濡らし期間及び仕上げ期間に加え、第一及び第二清掃期間を有し得る。別の場合においては、ロボット１００があらかじめ湿らせた清掃パッドを用いて機能するよう構成されている場合、濡らし期間は無くてもよい。同様に、ナビゲーション挙動は、ジグザグパターンや螺旋パターンといった別の移動パターンを含み得る。

ロボット１００は、ロボット１００が清掃パッド１２０はドライダスティング清掃パッドであると判断すると、ロボット１００が清掃液１２４を散布しない散布スケジュールを実行する。ロボット１００は、部屋を横切る際にコーンローパターンを用い、部屋の外周の近くを移動する際に直進パターンを用いるナビゲーション挙動を実行し得る。

表１で説明した例においては、ロボットは濡らし期間と清掃期間で同じパターン（例えば、蔓状パターンやコーンローパターン）を用いると説明したが、いくつかの例においては、濡らし期間において異なるパターンを用い得る。例えば、濡らし期間中は、ロボットは、より多くの清掃液からなる水溜りを形成し、前後に動いて清掃液の水溜りを横切りながら清掃パッドを濡らし得る。このような実施例においては、ロボットは、清掃期間に入るまでコーンローパターンを開始しない。図４Ａ−４Ｄを参照すると、ロボット１００の清掃パッド１２０は、床面１０をこすり、床面１０上の液体を吸収する。図１Ａに関して上述したように、ロボット１００は、床面１０上に清掃液１２４を散布する液体塗布器１２６を含む。ロボット１００は、汚れ２２を溶かす及び／又は浮かせる塗布された清掃液１２４と共に清掃パッド１２０に吸収された汚れ２２（例えば、埃、油、食べ物、ソース、コーヒー、コーヒーの粉）をこすって除去する。汚れ２２の中には、粘性及び弾性の両方の性質を示す粘弾性特性を有するものも含まれ得る（例えば、蜂蜜）。清掃パッド１２０は吸収性を有し、汚れ２２を研磨し床面１０から遊離させるために研磨性も有し得る。

上述したように、液体塗布器１２６は、床面１０上に清掃液１２４を供給するための上部ノズル１２８ａ及び下部ノズル１２８ｂを含む。上部ノズル１２８ａ及び下部ノズル１２８ｂは、互いに異なる角度及び距離で清掃液１２４を散布するよう構成され得る。図１及び図４Ｂを参照すると、上部ノズル１２８ａは、前方且つ下方に向けて相対的に長い範囲に液体１２４ａを散布してロボット１００の前方の床面１０の一領域を覆うよう、凹部１２９内で角度をつけて離して配置されている。下部ノズル１２８ｂは、前方且つ下方に向けて相対的に短い範囲に液体１２４ｂを散布してロボット１００の前方だがロボット１００により近い床面１０の一領域を覆うよう、凹部１２９内で角度をつけて離して配置されている。図４Ｃを参照すると、上部ノズル１２８ａは、清掃液１２４ａを散布した後、清掃液１２４ａを塗布液体４０２ａの前方の領域に広げる。下部ノズル１２８ｂは、清掃液１２４ｂを散布した後、清掃液１２４ｂを塗布液体４０２ａの後方の領域に広げる。

図４Ａ−４Ｃを参照すると、ロボット１００は、障害物又は壁２０に向かって前方向Ｆに移動し、次いで後又は反対方向Ａに移動するとで、清掃作業を実行することができる。ロボット１００は、前方駆動方向に第一距離Ｆ_Ｄ進んで第一位置Ｌ_１まで移動することができる。ロボット１００が少なくとも距離Ｄだけ既に前方向Ｆに移動しながら辿った床面１０上を後退し、ロボット１００が第二距離Ａ_Ｄ後退して第二位置Ｌ_２まで移動すると、ノズル１２８ａ、１２８ｂのそれぞれは、長い範囲の洗浄液１２４ａ及び短い範囲の洗浄液１２４ｂを、ロボット１００の前方に、前方且つ下方に向けて同時に床面１０上に散布する。清掃液１２４は、ロボット１００の足跡領域ＡＦと実質同じかそれ以下の領域に散布され得る。距離Ｄは少なくともロボット１００の長さＬ_Ｒにわたるため、ロボット１００は、ロボット１００が辿った床面１０の領域には、床面１０に何も無いことをロボット１００が事前に確認しなければ清掃液１２４が塗布されていたであろう家具、壁２０、崖、カーペット又は他の面や障害物は無いと判断することができる。ロボット１００は、清掃液１２４を塗布する前に前方向Ｆに移動し次いで反対方向Ａに移動することで、床張りの変化や壁といった境界を識別し、液体による家具、壁２０、崖、カーペット又は他の面や障害物への損傷を防止する。

いくつかの実施例において、ノズル１２８ａ、１２８ｂは、一ロボット幅Ｗ_Ｒ及び少なくとも一ロボット長さＬ_Ｒの寸法にわたって広がる領域パターンで清掃液１２４を供給する。上部ノズル１２８ａ及び下部ノズル１２８ｂは、（図４Ｄ−４Ｅに関して以下で説明する）角度づけられた前進及び後退こすり動作において清掃パッド１２０が帯状の塗布液４０２ａ、４０２ｂの外端を通過できるよう、ロボット１００の全幅Ｗ_Ｒに満たない、明確な離れた二つの帯状の塗布液４０２ａ、４０２ｂを塗布する。別の実施例においては、帯状の塗布液４０２ａ、４０２ｂは、ロボット幅Ｗ_Ｒの７５−９５％の幅Ｗ_Ｓ、及びこれらと組み合わせたロボット長さＬ_Ｒの７５−９５％の長さＬ_Ｓを有する領域を覆う。いくつかの例において、ロボット１００は、床面１０の既に辿った領域にのみ散布する。別の実施例において、ロボット１００は、床面１０のロボット１００が既に辿った領域にのみ清掃液１２４を塗布する。いくつかの例においては、帯状の塗布液４０２ａ、４０２ｂは、実質長方形又は楕円形でもよい。

ロボット１００は、前後動作することで、清掃パッド１２０を湿らせ及び／又は清掃液１２４を塗布した床面１０をこすることができる。図４Ｄを参照すると、一つの例においては、ロボット１００はバードフットパターンで清掃液１２４を塗布した床面１０上の足跡領域ＡＦを通過する。図で示したバードフットパターンは、ロボット１００を（ｉ）中央軌道４５０に沿って前方向Ｆ及び後又は反対方向Ａに動かし、（ｉｉ）左軌道４６０に沿って前方向Ｆ及び反対方向Ａに動かし、（ｉｉｉ）右軌道４５５に沿って前方向Ｆ及び反対方向Ａに動かすことを含む。左軌道４６０及び右軌道４５５は、中央軌道４５０上のスタート地点から外側に弧状に延びる、弓形の軌道である。左軌道４６０及び右軌道４５５は弓形の軌道であると説明し図示したが、別の実施例においては、左軌道及び右軌道は、中央軌道から外側に延びる直線軌道であり得る。

図４Ｄに示す例においては、ロボット１００は、位置Ｂで壁２０に遭遇し衝突センサが作動するまで、位置Ａから中央軌道４５０に沿って前方向Ｆに移動する。ロボット１００は、次いで、液体塗布によって覆われるべき距離以上の距離を、中央軌道に沿って後方向Ａに移動する。例えば、ロボット１００は、中央軌道４５０に沿って少なくとも一ロボット長さＬ_Ｒだけ後退して位置Ｃまで移動する。位置Ｃは、位置Ａと同位置であってもよい。ロボット１００は、ロボット１００の足跡領域ＡＦと実質同一かそれ以下の領域に清掃液１２４を塗布し、壁２０まで戻る。ロボット１００が壁２０まで戻る際に、清掃パッド１２０は清掃液１２４上を通過し床面１０を清掃する。位置Ｆ又はＤからは、ロボット１００は、それぞれ位置Ｄ又は位置Ｆに移動する前に、左軌道４６０又は右軌道４５５に沿ってそれぞれ位置Ｇ又は位置Ｅに移動する。いくつかの場合においては、位置Ｃ、Ｅ、及びＧは位置Ａに相当し得る。ロボット１００は、次いで移動を継続し、残りの軌道に沿った移動を完了させることができる。中央軌道４５０、左軌道４６０、及び右軌道４５５に沿って前後に移動する度に、清掃パッド１２０は塗布された清掃液１２４上を通過し、埃、デブリ、及び他の粒子状物質を床面１０からこすりとり、床面１０から汚れた液体を吸い取る。清掃液１２４の溶剤的性質と組み合わされた清掃パッド１２０のこすり動作により、乾燥したシミや汚れが分解されほぐされる。ロボット１００によって塗布された清掃液１２４は、清掃パッド１２０がほぐされたデブリを吸収し床面１０から取り除くよう、ほぐされたデブリを浮き上がらせる。

ロボット１００が前後に移動すると、ロボット１００が辿っている領域が清掃され、それによって床面１０が念入りにこすり洗いされる。ロボット１００の前後動作によって、床面１０上のシミ（例えば、図４Ａ−４Ｃの汚れ２２）を分解することができる。清掃パッド１２０は、次いで分解されたシミを吸収することができる。清掃パッド１２０は、清掃パッド１２０が過剰に清掃液１２４といった液体を拾い上げた場合に発生する不均一な筋が防止されるよう、十分な量の散布された液体を拾い上げることができる。清掃パッド１２０は、こすられた床面１０上に視認可能な光沢を与えるために、水又は洗浄剤を含有する溶液を含む他の洗浄剤といった液体を床面１０に残すことができる。いくつかの例においては、清掃液１２４は、例えばアルコールを含んだ溶液といった、抗菌性溶液を含む。従って、残存液の薄い層を清掃パッド１２０に吸収させないことで、より高い割合の細菌を殺菌することができる。

ある実施例においては、ロボット１００が清掃液１２４を必要とする清掃パッド１２０（例えば、ウェットモッピング清掃パッド、ダンプモッピング清掃パッド、及びウォッシャブル清掃パッド）を使用する場合、ロボット１００は、蔓状及びコーンローパターンと直進パターンとの間で切り替えることができる。ロボット１００は、部屋清掃中は蔓状及びコーンローパターンを用い、周縁清掃中は直進パターンを用いる。

図４Ｅを参照すると、別の実施例においては、ロボット１００は、上述した蔓状パターン及び直進パターンの組み合わせを実行しながら、軌道４６７に沿って部屋４６５内を移動する。この例においては、ロボット１００は、軌道４６７に沿って、ロボット１００の前方に清掃液１２４を一気に塗布している。図４Ｅに示す例においては、ロボット１００は、清掃液１２４を必要とする清掃モードで作動している。ロボット１００は、バードフットパターンの繰り返しを含む蔓状パターンを実行しながら軌道４６７に沿って進行する。各バードフットパターンは、より詳細に上述したように、基本的にはロボット１００が最初にいた位置よりも前進した位置で終了する。ロボット１００は、蔓状及びコーンローパターン散布スケジュール、及び直進パターン散布スケジュールにそれぞれ対応する、以下の表２及び表３に示した散布スケジュールに従って動作する。表２及び表３において、移動距離は、蔓状パターンにおけるロボット１００の弓形軌道を計算に入れた、蔓状パターンで移動した合計距離として計算され得る。散布スケジュールは、濡らし期間、第一清掃期間、第二清掃期間、及び仕上げ期間を含む。いくつかの場合において、ロボット１００は、移動距離を単に前進した距離として計算し得る。

散布スケジュールにおける濡らし期間に相当する、ロボット１００が床面に液体を塗布する最初の１５回においては、ロボット１００は、少なくとも３４４ｍｍ（約１３．５４インチ、又は１フィートより少し長い距離）移動する毎に清掃液１２４を散布する。各散布の時間は約１秒である。濡らし期間は、基本的には、部屋４６５の領域４７０に含まれる軌道４６７に相当し、この領域においては、ロボット１００は、蔓状パターンとコーンローパターンとを組み合わせたナビゲーション挙動を実行する。

基本的にロボット１００が散布スケジュールにおける第一清掃期間を実行する時点に相当する、清掃パッド１２０が完全に濡れた状態になった時点で、ロボット１００は、６００〜１１００ｍｍ（約２３．６３〜４３．３０インチ、又は２〜４フィート）移動する毎に１秒間散布する。この相対的に低頻度の散布により、清掃パッドは、過剰に濡れた状態又は液体が溜まった状態になることなく、濡れた状態が確実に維持される。第一清掃期間は、部屋４６５の領域４７５に含まれる軌道４６７で示されている。ロボット１００は、所定の散布回数（例えば２０回）までは、清掃期間の散布頻度及び散布時間に従う。

ロボット１００は、部屋４６５の領域４８０に入ると、第二清掃期間を開始し、９００〜１６００ｍｍ（約３５．４３〜約６３インチ、又は約３〜約５フィート）移動する毎に０．５秒間散布する。この相対的に低頻度及び短時間の散布により、清掃パッドを過剰に濡らすことなく濡れた状態が維持され、これにより、いくつかの例においては、浮き上がったデブリを含み得る清掃液を更に吸収することが防止され得る。

図に示されているように、領域４８０の地点４９１では、ロボット１００は、アイランドキッチン４９２といった直線状の端部を有する障害物に遭遇する。ロボット１００がアイランドキッチン４９２の直線状の端部に到達すると、ナビゲーション挙動が蔓状及びコーンローパターンから直進パターンに切り替わる。ロボット１００は、直進パターンに対応する散布スケジュールにおける時間及び頻度に従って散布する。

ロボット１００は、直進パターン散布スケジュールにおける、清掃作業中にロボット１００が散布した総合計散布回数に対応する作業期間を実行する。ロボット１００は散布回数を記録することができるため、直進パターン散布スケジュールにおける、ロボット１００が地点４９１に到達するまでに散布した回数に相当する作業期間を選択することができる。例えば、ロボット１００が地点４９１に到達した時点で３６回散布している場合、次の散布は３７回目であり、３７回目に対応する直進パターン散布スケジュールに分類される。

ロボット１００は、直進パターンを実行し、領域４９０に含まれる軌道４６７に沿って孤立部４９２の近傍を移動する。ロボット１００は、３７回目の散布に相当する作業期間、すなわち表３に示す直進パターン散布スケジュールにおける第二清掃期間も実行することができる。従って、ロボット１００は、アイランドキッチン４９２の端部に沿って直進しながら、４００〜７５０ｍｍ（１５．７５〜２９．５３インチ）移動する毎に０．６秒間液体を塗布する。直進パターンでは蔓状パターンより短い距離しかカバーされないため、いくつかの実施例においては、ロボット１００が直進パターンにおいて塗布する清掃液の量は、蔓状パターンにおいて塗布する清掃液の量よりも少ない。

ロボット１００がアイランドキッチン４９２の周縁を移動しながら１０回散布すると仮定すると、地点４９３で蔓状及びコーンローパターンを用いた床の清掃に戻る時点では、清掃作業における４７回目の散布となる。地点４９３において、ロボット１００は、４７回目の散布を蔓状及びコーンローパターン散布スケジュールに従って実行するため、ロボット１００は第二清掃期間に戻る。従って、ロボット１００は、部屋４６５の領域４９５に含まれる軌道４６７に沿って９００〜１６００ｍｍ（約３５．４３〜約６３インチ、又は約３〜約５フィート）移動する毎に散布する。

ロボット１００は、６５回目の散布までは第二清掃期間を実行し続け、６５回目の散布の時点から、蔓状及びコーンローパターン散布スケジュールにおける仕上げ期間の実行を開始する。ロボット１００は、約１２００−２２５０ｍｍ移動する毎に０．５秒間液体を塗布する。このより低頻度かつより少量の散布は、清掃パッド１２０が完全に飽和し、床面１０から埃やデブリを取り除くのを妨げる蒸発やその他の乾燥を補完するのに十分な量の清掃液を吸収すればよいという段階である、清掃作業の最終段階に対応し得る。

上記の例では、ロボットによって識別された清掃パッドのタイプに基づいて液体塗布及び／又は清掃パターンが変更されているが、他の要素が追加的に変更されてもよい。例えば、特定のパッドタイプでの清掃を補助するために、ロボットは振動を与えることができる。振動は、表面張力を解いて動きを補助すると言われており、振動無し（例えば拭き取りだけ）の場合よりも汚れをよく分解するため、振動は清掃の助けになり得る。例えば、濡れたパッドで清掃する場合は、パッドホルダはパッドを振動させ得る。乾燥した布で清掃する場合は、振動によってパッドから埃や毛が除去されてしまう可能性があるため、パッドホルダは振動しなくてもよい。従って、ロボットは、パッドを識別し、パッドタイプに基づいてパッドを振動させるかを判断してもよい。また、ロボットは、振動の周波数、振動の範囲（例えば、床に平行な軸に対するパッドの移動量）、及び／又は振動の軸（例えば、ロボットの移動方向に対して垂直な軸、ロボットの移動方向に対して平行な軸、又はロボットの移動方向に対して平行でも垂直でもない別の角度の軸）を変更してもよい。

いくつかの実施例において、使い捨てウェットパッド及び使い捨てダンプパッドは、あらかじめ清掃溶剤、抗菌溶剤、及び／又は香料で湿らせ及び／又は満たされている。使い捨てウェットパッド及び使い捨てダンプパッドは、あらかじめ湿らせ及び／又は満たされていてもよい。

別の実施例においては、使い捨てパッドはあらかじめ湿らせておらず、積層された層は木材パルプを含む。使い捨てパッドのエアレイド（ａｉｒｌａｉｄ）層は、木材パルプとポリプロピレンやポリエチレンといった結合剤を含んでもよく、この共同形成配合は、純木材パルプよりも密度が低く、従って水の保持力に優れている。使い捨てパッドのある実施例においては、ラップはポリプロピレン及び木材パルプを含むスパンボンド材であり、ラップ層は、ポリプロピレンメルトブローン層で覆われている。メルトブローン層は、埃や水分をパッド内に引っ張り上げる、親水性湿潤剤で処理されたポリプロピレンから形成されてもよく、いくつかの実施例においては、スパンボンドラップは、更に、ラップを飽和させずに、液体がメルトブローン層によってラップを通して上方のエアレイド層内に引き上げられるよう、疎水性となっている。ダンプパッドといった他の実施例においては、メルトブローン層は親水性湿潤剤で処理されていない。例えば、使い捨てパッドをロボットのダンプパッドモードで使用することは、床に少量の液体しか散布されないため床材が硬木であるユーザにとって望ましい可能性があり、この場合は使い捨てパッドには少量の液体しか吸収されない。エアレイド層への急速な引き上げは、この使用方法においてはそれほど重要ではない。

いくつかの実施例において、使い捨てパッドは、木材パルプ、又は木材パルプとポリプロピレンやポリエチレンといった結合剤との共同形成混合材からなるエアレイド層を有するドライパッドである。ドライパッドは、使い捨てウェット／ダンプパッドと異なり、液体吸収による圧縮が生じないパッド上をロボットが最適な高さで移動できるよう、より薄く、使い捨てウェット／ダンプパッドよりもエアレイド層の量が少ないものであり得る。使い捨てドライパッドのいくつかの実施例において、ラップはスパンボンドニードルパンチ材であり、ごみ、埃、及び他のデブリをパッドに拘束し、ロボットが掃除を完了させている間に落ちないようにするのを補助するドラカソル（ｄｒａｋａｓｏｌ）といったミネラルオイルで処理されていてもよい。ラップは、同じ理由で静電処理されてもよい。

いくつかの実施例において、ウォッシャブル清掃パッドは、パッドホルダと係合するための再利用可能なプラスチック製裏打ちが取り付けられたマイクロファイバーパッドである。

いくつかの実施例において、パッドはメラミンフォームパッドである。

制御システム

図５を参照すると、ロボットの制御システム５００は、駆動システム５１０を操作する制御回路５０５（本明細書においては、「制御部」とも呼ぶ）と、清掃システム５２０と、パッド識別システム５３４を有するセンサシステム５３０と、挙動システム５４０と、ナビゲーションシステム５５０と、メモリ５６０とを含む。

駆動システム５１０は、ｘ、ｙ、及びθ成分を有する駆動指示に基づいてロボット１００を床面１０上で動かす車輪を含み得る。駆動システム５１０の車輪は、床面上でロボット本体を支持する。制御部５０５は、更に、ロボット１００を床面上で動かすよう構成されたナビゲーションシステム５５０を操作してもよい。ナビゲーションシステム５５０によるナビゲーション指示は、メモリ５６０に保存され得るナビゲーション挙動及び散布スケジュールを選択する挙動システム５４０に基づいている。ナビゲーションシステム５５０は、駆動指示を判断して駆動システム５１０に送るために、センサシステム５３０と通信し、衝突センサ、加速度計、及びロボットの他のセンサを利用する。

センサシステム５３０は、加えて、３軸加速度計、３軸ジャイロスコープ、及び車輪（例えば、図１Ｂに示す車輪１２１）用のロータリーエンコーダを含み得る。制御部５０５は、３軸加速度計から検出した線形加速をｘ及びｙ方向の滑りの推定にも用いることができ、３軸ジャイロスコープを進行方向又はθ方向の滑りの推定に用いることができる。従って、制御部５０５は、ロータリーエンコーダ、加速度計、及びジャイロスコープから収集されたデータを組み合わせ、ロボット１００の基本的な体勢（例えば、位置及び方向）を推定することができる。いくつかの実施例において、ロボット１００は、ロボット１００がコーンローパターンを実行する際に基本的に平行な列上に居続けるようにするために、エンコーダ、加速度計、及びジャイロスコープを用いることができる。加えて、ジャイロスコープ及びロータリーエンコーダは、組み合わせて、ロボット１００が置かれている環境内におけるロボット１００の位置を判断するための推測航法アルゴリズムに用いることができる。

制御部５０５は、清掃システム５２０を操作し、ある頻度である時間の散布を実行させる散布指示を起動させる。散布指示は、メモリ５６０に保存されている散布スケジュールに従って発行され得る。

メモリ５６０には、更に、清掃作業中にロボットに取り付けられ得る清掃パッドの特定のタイプに対応する散布スケジュール及びナビゲーション挙動が保存され得る。センサシステム５３０のパッド識別システム５３４は、ロボットに取り付けられた清掃パッドのタイプを判断するために清掃パッドの特徴を検出するセンサを含む。制御部５０５は、検出された特徴に基づいて清掃パッドのタイプを判断することができる。パッド識別システム５３４は、以下で詳細に説明する。

いくつかの例において、ロボットは、ロボットの非一時的メモリ５６０、又は清掃走行中に有線又は無線手段によってロボットがアクセス可能な外部記憶媒体に保存されたマップに保存したカバレッジ位置に基づいて、どこに行ったかを知ることができる。センサは、空間のマップを構築するためのカメラ及び／又は一つ以上の測距レーザを含んでもよい。いくつかの例において、制御部５０５は、清掃液の塗布に先駆けて、障害物及び／又は床材変化から十分離れてロボットを配置し散布体勢をとるために、壁、家具、床材変化及びその他の障害物のマップを用いる。この構成は、既知の障害物が無い床面の領域に液体を塗布する際に有利である。

パッド識別システム

パッド識別システム５３４は、ロボットの底面に取り付けられた清掃パッドのタイプをロボットに識別させるために用いられるパッド識別スキームのタイプによって異なり得る。以下では、様々な異なるタイプのパッド識別スキームについて説明する。

離散識別配列

図６Ａを参照すると、清掃パッド６００は、取付面６０２と清掃面６０４とを含む。清掃面６０４は、清掃パッド６００の底面に相当し、基本的には清掃パッドにおける床面に接し床面を清掃する面である。清掃パッド６００のカード裏打ち６０６は、ユーザがロボットのパッドホルダに挿入することができる取付板として機能する。取付面６０２は、カード裏打ち６０６の天面に相当する。ロボットは、ロボットに取り付けられた清掃パッドのタイプを識別するためにカード裏打ち６０６を利用する。カード裏打ち６０６は、取付面６０２に付けられた識別配列６０３を含む。識別配列６０３は、ユーザが二つの向きのいずれからでもロボット（例えば、図１Ａ−１Ｂに示すロボット１００）に清掃パッド６００を挿入できるよう、対称的に複製されている。

識別配列６０３は、ユーザがロボットに取り付けた清掃パッドのタイプを識別するためにロボットが利用することができる、取付面６０２における被検出部である。識別配列６０３は、ある有限個の離散状態を有してもよく、ロボットは、識別配列６０３を検出し、識別配列６０３がどの離散状態を示しているかを判断する。

図６Ａに示す例では、識別配列６０３は３つの識別要素６０８ａ−６０８ｃを含み、それらが組み合わさって識別配列６０３の離散状態が規定されている。各識別要素６０８ａ−６０８ｃは左ブロック６１０ａ−６１０ｃと右ブロック６１２ａ−６１２ｃとを含み、ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃは、カード裏打ち６０６の色と対照的な色のインク（例えば、暗い色のインクや明るい色のインク）を含み得る。インクの有無に基づいて、ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃは、暗状態又は明状態のいずれかの状態であり得る。従って、識別要素６０８ａ−６０８ｃは、明−明状態、明−暗状態、暗−明状態、及び暗−暗状態の４つの状態のうちの一つの状態であり得る。従って、識別配列６０３は６４の離散状態を有する。

左ブロック６１０ａ−６１０ｃ及び右ブロック６１２ａ−６１２ｃの各々は、（例えば製造段階において）暗状態又は明状態に設定することができる。一つの実施例においては、各ブロックは、ブロックの領域内における暗い色のインクの有無によって、暗状態又は明状態に設定される。ブロックは、カード裏打ち６０６上のブロックで規定される領域が、その周囲のカード裏打ち６０６の材料よりも暗い色のインクで着色された場合、暗状態となる。ブロックは、カード裏打ち６０６が着色されておらず、カード裏打ち６０６の色のままである場合は、基本的には明状態である。その結果、典型的には、明るいブロックは暗いブロックよりも高い反射率を有することになる。ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃは、暗い色のインクの有無によって明状態又は暗状態に設定されると説明したが、いくつかの場合においては、製造段階で、カード裏打ちの色が明るくなるようにカード裏打ちを漂白するか、カード裏打ちを明るい色のインクで着色することで、カード裏打ちを明状態に設定することができる。従って、明状態のブロックは、周囲のカード裏打ちより高い輝度を有することになる。図６Ａにおいては、右ブロック６１２ａ、右ブロック６１２ｂ、及び左ブロック６１０ｃは暗状態となっている。左ブロック６１０ａ、左ブロック６１０ｂ、及び右ブロック６１２ｃは明状態となっている。いくつかの場合においては、暗状態と明状態は、実質的に異なる反射率を有し得る。例えば、暗状態は明状態よりも２０％、３０％、４０％、５０％等だけ反射率が低い。

従って、各識別要素６０８ａ−６０８ｃの状態は、それらを構成するブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃの状態によって判断することができる。各要素は、以下の４つの状態のうちの一状態を有すると判断され得る。
１．左ブロック６１０ａ−６１０ｃが明状態であり、右ブロック６１２ａ−６１２ｃが明状態である明−明状態。
２．左ブロック６１０ａ−６１０ｃが明状態であり、右ブロック６１２ａ−６１２ｃが暗状態である明−暗状態。
３．左ブロック６１０ａ−６１０ｃが暗状態であり、右ブロック６１２ａ−６１２ｃが明状態である暗−明状態。
４．左ブロック６１０ａ−６１０ｃが暗状態であり、右ブロック６１２ａ−６１２ｃが暗状態である暗−暗状態。
図６Ａにおいて、識別要素６０８ａは明−暗状態であり、識別要素６０８ｂは明−暗状態であり、識別要素６０８ｃは暗−明状態である。

図６Ａ−６Ｃに関して説明する実施例においては、明−明状態は、清掃パッド６００がロボット１００に正しく取り付けられているか、及び清掃パッド６００がロボット１００に対して移動したかを制御部５０５が判断するために用いられるエラー状態として確保され得る。例えば、いくつかの場合においては、使用中にロボット１００が回転した際に清掃パッド６００が水平方向に動く可能性がある。ロボット１００が識別配列６０３ではなくカード裏打ち６０６の色を検出した場合、ロボット１００は、その検出は清掃パッドが移動したことを意味すると解釈することができる。暗−暗状態も、単に左ブロック６１０ａ−６１０ｃの反射率と右ブロック６１２ａ−６１２ｃの反射率とを比較して識別要素６０８ａ−６０８ｃの状態を判断するという識別アルゴリズムをロボットに実行させるために、以下に説明する実施例では使用されていない。比較に基づいた識別アルゴリズムを用いて清掃パッドを識別するために、識別要素６０８ａ−６０８ｃは、明−暗状態及び暗−明状態の２つの状態の何れかであり得るビットとして機能する。エラー状態と暗−暗状態を含め、識別配列６０３は４^３個又は６４個の状態のうちの一つを有し得る。エラー状態及び暗−暗状態を除くと、識別要素６０８ａ−６０８ｃは二つの状態を有し、従って識別配列６０３は２^３個又は８個の状態のうちの一つを有し得る。

図６Ｂを参照すると、ロボットは、パッドホルダ本体６２２と、識別配列６０３を検出して識別配列６０３の状態を判断する際に用いられるパッドセンサアセンブリ６２４とを有するパッドホルダ６２０を含み得る。パッドホルダ６２０は、（図２Ａ−２Ｃ及び図３Ａ−３Ｄに示すパッドホルダ３００及び清掃パッド１２０に関して説明したように）図６Ａに示す清掃パッド６００を保持する。図６Ｃを参照すると、パッドホルダ６２０は、回路基板６２６を収納するパッドセンサアセンブリハウジング６２５を含む。締結部材６２８ａ−６２８ｂは、パッドセンサアセンブリ６２４とパッドホルダ本体６２２とを連結する。

回路基板６２６は（図５に関して説明した）パッド識別システム５３４の一部であり、エミッタ／検出器アレイ６２９と制御部５０５とを電気的に接続する。エミッタ／検出器アレイ６２９は、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、検出器６３２ａ−６３２ｃ、及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃを含む。各識別要素６０８ａ−６０８ｃに対し、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃは識別要素６０８ａ−６０８ｃの左ブロック６１０ａ−６１０ｃを照射するよう配置され、右エミッタ６３４ａ−６３４ｃは識別要素６０８ａ−６０８ｃの右ブロック６１２ａ−６１２ｃを照射するよう配置され、検出器６３２ａ−６３２ｃは左ブロック６１０ａ−６１０ｃ及び右ブロック６１２ａ−６１２ｃに入射した光の反射光を検出するよう配置されている。制御部（例えば、図５に示す制御部５０５）が左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃを起動すると、エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃは実質等しい波長（例えば、５００ｎｍ）の光を発する。検出器６３２ａ−６３２ｃは、光（例えば、可視光や赤外線）を検出し、検出した光の照度に対応する信号を生成する。エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃからの光はブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃで反射され、検出器６３２ａ−６３２ｃは反射された光を検出する。

整列ブロック６３３は、識別配列６０３上でエミッタ／検出器アレイ６２９を整列させる。具体的には、整列ブロック６３３は、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃをそれぞれ左ブロック６１０ａ−６１０ｃ上で整列させ、右エミッタ６３４ａ−６３４ｃをそれぞれ右ブロック６１２ａ−６１２ｃ上で整列させ、検出器６３２ａ−６３２ｃを左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃから等距離に位置するよう整列させる。整列ブロック６３３の窓６３５は、エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃが発する光を取付面６０２の方向に向かわせる。窓６３５は、検出器６３２ａ−６３２ｃが取付面６０２で反射した光を受信することも可能にする。いくつかの場合においては、窓６３５は、エミッタ／検出器アレイ６２９を、水分、異物（例えば、清掃パッドの繊維）、及びデブリから保護するために（例えば、プラスチック樹脂で）埋められている。左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、検出器６３２ａ−６３２ｃ、及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃは、清掃パッドがパッドホルダ６２０に取り付けられた場合に、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、検出器６３２ａ−６３２ｃ、及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃが取付面６０２から等距離となるよう、整列ブロックによって規定される面に沿って配置されている。左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、検出器６３２ａ−６３２ｃ、及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃの位置は、ブロックで反射された光の照度を計測する際の距離の影響が最小限に抑えられるよう、エミッタ及び検出器から左及び右ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃまでの距離の違いが最小限に抑えられる位置が選択される。その結果、ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃを暗状態とするために塗布されるインクの暗さ及びカード裏打ち６０６の自然の色が、各ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃの反射率に影響を与える主な要因となる。

検出器６３２ａ−６３２ｃは、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃから等距離の位置にあると説明したが、検出器はまた、若しくは代替的に、左ブロック及び右ブロックから等距離となるよう配置してもよいことが理解されよう。例えば、検出器は、検出器から左ブロックの右端までの距離が、右ブロックの左端までの距離と等しくなるよう配置され得る。

図６Ａを参照すると、パッドセンサアセンブリハウジング６２５は、清掃パッド６００がパッドホルダ６２０に挿入された状態においてパッドセンサアセンブリ６２４を識別配列６０３の真上に整列させる検出窓６４０を規定する。検出窓６４０は、エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃによって発せられた光が識別配列６０３の識別要素６０８ａ−６０８ｃを照射することを可能にする。検出窓６４０は、検出器６３２ａ−６３２ｃが識別要素６０８ａ−６０８ｃで反射した光を検出することも可能にする。検出窓６４０は、清掃パッド６００がパッドホルダに取り付けられた際に、エミッタ／検出器アレイ６２９が清掃パッド６００の取付面６０２に近接して配置されるよう、整列ブロック６３３を受け入れ可能な寸法及び形状とすることができる。各エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃは、左ブロック６１０ａ−６１０ｃ又は右ブロック６１２ａ−６１２ｃの一方の真上に位置させることができる。

使用中に、検出器６３２ａ−６３２ｃは、エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃによって発せられた光の反射の照度を判断することができる。左ブロック６１０ａ−６１０ｃ及び右ブロック６１２ａ−６１２ｃに入射した光は検出器６３２ａ−６３２ｃに向かって反射し、検出器６３２ａ−６３２ｃは、反射された光の照度を判断するために制御部が処理し用いることが可能な信号（例えば、電流又は電圧の変化）を生成する。制御部は、エミッタ６３０ａ−６３０ｃ、６３４ａ−６３４ｃを独立して起動させることができる。

ユーザが清掃パッド６００をパッドホルダ６２０に挿入した後、ロボットの制御部は、パッドホルダ６２０に挿入されたパッドのタイプを判断する。前述したように、清掃パッド６００は、取付面６０２がエミッタ／検出器アレイ６２９の方向を向いている限り清掃パッド６００をいずれの水平な方向からでも挿入可能となるよう、識別配列６０３と、識別配列６０３と対称な配列とを有する。清掃パッド６００がパッドホルダに挿入されると、取付面６０２は、整列ブロック６３３から水分、異物、及びデブリを拭き取ることができる。識別配列６０３は、識別要素６０８ａ−６０８ｃの状態に基づいて、挿入されたパッドのタイプに関する情報を提供する。メモリ５６０には、典型的には、識別配列６０３がとり得る各状態を特定の清掃パッドタイプと関連付けるデータがあらかじめ保存されている。例えば、メモリ５６０は、（暗−明、暗−明、明−暗）という状態を有する三要素識別配列をダンプモッピング清掃パッドに関連付けることができる。ロボット１００は、表１を参照し、ダンプモッピング清掃パッドと関連づけられている、保存されている清掃モードに基づいて、ナビゲーション挙動及び散布スケジュールを選択する形で応答する。

図６Ｄも参照すると、制御部は識別配列アルゴリズムを開始し、識別配列６０３から提供される情報を検出し処理する。ステップ６５５では、制御部は左エミッタ６３０ａを起動し、左エミッタ６３０ａは左ブロック６１０ａに向けた光を発する。光は左ブロック６１０ａで反射する。ステップ６６０では、制御部は、検出器６３２ａによって生成された第一信号を受信する。制御部は、検出器６３２ａによる反射した光の照度の検出を可能にする時間（例えば、１０ｍｓ、２０ｍｓ、又はそれ以上）の間、左エミッタ６３０ａを起動する。検出器６３２ａは、反射した光を検出し、左エミッタ６３０ａによって発せられ反射した光の照度に対応する強度を有する第一信号を生成する。従って、第一信号は、左ブロック６１０ａの反射率及び左ブロック６１０ａで反射した光の照度を示す。いくつかの例において、より高い照度を検出するとより強い信号が生成される。信号は制御部に送信され、制御部は第一信号の強度と比例する照度の絶対値を判断する。制御部は、第一信号を受信した後、左エミッタ６３０ａを停止させる。

ステップ６６５では、制御部は右エミッタ６３４ａを起動し、右エミッタ６３４ａは右ブロック６１２ａに向けた光を発する。光は右ブロック６１２ａで反射する。ステップ６７０では、制御部は、検出器６３２ａによって生成された第二信号を受信する。制御部は、検出器６３２ａによる反射光の照度の検出を可能にする時間の間、右エミッタ６３４ａを起動する。検出器６３２ａは、反射光を検出し、右エミッタ６３４ａによって発せられ反射した光の照度に対応する強度を有する第二信号を生成する。従って、第二信号は、右ブロック６１２ａの反射率及び右ブロック６１２ａで反射した光の照度を示す。いくつかの例において、より高い照度を検出するとより強い信号が生成される。信号は制御部に送信され、制御部は第一信号の強度と比例する照度の絶対値を判断する。制御部は、第二信号を受信した後、右エミッタ６３４ａを停止させる。

ステップ６７５では、制御部は、測定した左ブロック６１０ａの反射率を測定した右ブロック６１２ａの反射率と比較する。第一信号の方が高い反射光の照度を示している場合、制御部は、左ブロック６１０ａは明状態であり、右ブロック６１２ａは暗状態であると判断する。ステップ６８０では、制御部は、識別要素の状態を判断する。上述した例の場合、制御部は、識別要素６０８ａは明−暗状態であると判断する。第一信号が低い反射光の照度を示している場合、制御部は、左ブロック６１０ａは暗状態であり、右ブロック６１２ａは明状態であると判断する。従って、識別要素６０８ａは暗−明状態である。制御部は単純にブロック６１０ａ、６１２ａの測定した反射率の絶対値を比較するため、識別要素６０８ａ−６０８ｃの状態の判断は、例えば、暗状態に設定されたブロックに塗布されたインクの暗さの微妙な違いや、エミッタ／検出器アレイ６２９及び識別配列６０３の整列度合の微妙な違いから保護される。

左ブロック６１０ａと右ブロック６１２ａが異なる反射率を有すると判断するために、第一信号と第二信号は、一方が暗状態でありもう一方が明状態であると制御部が判断するのに十分な程度に左ブロック６１０ａの反射率と右ブロック６１２ａの反射率が異なることを示す閾値分異なる。閾値は、暗状態のブロックの予測される反射率と明状態のブロックの予測される反射率に基づいて決定され得る。閾値には、周囲の光環境も考慮され得る。ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃの暗状態を規定する暗いインクは、暗状態と明状態に十分な差を出すように選択してもよく、カード裏打ち６０６の色に基づいて規定され得る。いくつかの場合において、制御部は、第一信号と第二信号の差が、識別要素６０８ａ−６０８ｃが明−暗状態又は暗−明状態であるとの結論を出すのに十分でないと判断し得る。制御部は、（上述したような）非決定的な比較結果をエラー状態であると解釈することでこのようなエラーを認識するようプログラムされ得る。例えば、清掃パッド６００が正しく取り付けられていない状態や、清掃パッド６００がパッドホルダ６２０からずり落ちて識別配列６０３が正しくエミッタ／検出器アレイ６２９と整列されていない状態があり得る。清掃パッド６００がパッドホルダ６２０からずり落ちたことを検出した際に、制御部は、清掃作業を中止するか、清掃パッド６００がパッドホルダ６２０からずり落ちていることをユーザに示すことができる。一つの例では、ロボット１００は、清掃パッド６００がずり落ちていることを示す警告（例えば、可聴警告や可視警告）を発することができる。いくつかの場合においては、制御部は、清掃パッド６００がパッドホルダ６２０に正しく取り付けられた状態のままであるかを定期的（例えば、１０ｍｓ毎、１００ｍｓ毎、１ｓ毎等）に確認することができる。その結果、左エミッタ６３０ａ−６３０ｃ及び右エミッタ６３４ａ−６３４ｃの両方が単にカード裏打ち６０６のインクが塗布されていない部分を照射しているために、検出器６３２ａ−６３２ｃが受信した反射光によって、同等の照度測定値が生成され場合がある。

制御部は、ステップ６５５、６６０、６６５、６７０、及び６７５を実行後、これらのステップを識別要素６０８ｂ及び識別要素６０８ｃに対して繰り返し、それぞれの識別要素の状態を判断することができる。識別配列６０３の全ての要素に対するこれらのステップの実行完了後、制御部は識別配列６０３の状態を判断することができ、判断した状態から、（ｉ）あるタイプの清掃パッドがパッドホルダ６２０に挿入されたと判断するか、（ｉｉ）清掃パッドエラーが発生したと判断する。ロボット１００が清掃作業を実行している間、制御部は、清掃パッド６００がパッドホルダ６２０上の所望の位置からずれていないことを確認するために、継続的に識別配列アルゴリズム６５０を繰り返すこともできる。

制御部が各ブロック６１０ａ−６１０ｃ、６１２ａ−６１２ｃの反射率を判断する順序が異なり得ることは理解されよう。いくつかの場合においては、各識別要素６０８ａ−６０８ｃに対してステップ６５５、６６０、６６５、６７０、及び６７５を繰り返す代わりに、制御部は、全ての左エミッタを同時に起動し、検出器によって生成された第一信号を受信し、全ての右エミッタを同時に起動し、検出器によって生成された第二信号を受信し、次いで第一信号と第二信号を比較する。他の実施例においては、制御部は、左ブロックのそれぞれを順に照射し、次いで右ブロックのそれぞれを順に照射する。制御部は、左ブロック及び右ブロックに対応する信号を受信した後に、左ブロックと右ブロックの比較を行うことができる。

エミッタ及び検出器は、更に、可視光領域（例えば、４００ｎｍから７００ｎｍ）の内外の光の他の波長も照射及び検出可能に構成されてもよい。例えば、エミッタは、紫外線領域（例えば、３００ｎｍから４００ｎｍ）又は遠赤外線領域（例えば、１５マイクロメーターから１ｍｍ）の光を発してもよく、検出器は同等の領域の光を検出可能であってもよい。

カラー識別マーク

図７Ａを参照すると、清掃パッド７００は、取付面７０２と、清掃面７０４と、カード裏打ち７０６とを含む。清掃パッド７００は基本的には上述したパッドと同じであるが、識別マークが異なっている。カード裏打ち７０６は、単色識別マーク７０３を含む。識別マーク７０３は、ユーザが二つの向きのいずれからでもロボット（例えば、図１Ａ−１Ｂに示すロボット１００）に清掃パッド７００を挿入できるよう、長手方向軸及び縦方向軸に関して対称に複製されている。

識別マーク７０３は、ユーザがロボットに取り付けた清掃パッドのタイプをロボットが識別するために利用することができる、取付面７０２における被検出部である。識別マーク７０３は、カード裏打ち７０６の取付面７０２に（例えば、清掃パッド７００の製造段階において）カラーインクでマーキングすることで形成される。カラーインクは、異なるタイプの清掃パッドを一意的に識別するために用いられる、様々な色のうちの一つであり得る。その結果、ロボットの制御部は、識別マーク７０３を用いて清掃パッド７００のタイプを識別することができる。図７Ａは、取付面７０２に塗布されたインクで形成される、円形のドット状の識別マーク７０３を示す。識別マーク７０３は単色であると説明したが、他の実施例では、異なる色度のドットからなるドットパターンを含み得る。識別マーク７０３は、識別マーク７０３の色度、反射率、又は他の光学的特徴を差別化することが可能な異なるタイプのパターンを含み得る。

図７Ｂ及び７Ｃを参照すると、ロボットは、パッドホルダ本体７２２と、識別マーク７０３を検出する際に用いられるパッドセンサアセンブリ７２４とを有するパッドホルダ７２０を含み得る。パッドホルダ７２０は（図２Ａ−２Ｃ及び図３Ａ−３Ｄに示すパッドホルダ３００に関して説明したように）清掃パッド７００を保持する。パッドセンサアセンブリハウジング７２５は、光検出器７２８を含む回路基板７２６を収納する。識別マーク７０３は、識別マーク７０３で反射した光を光検出器７２８に検出可させるのに十分なサイズを有する（例えば、識別マークは約５ｍｍから約５０ｍｍの直径を有する）。パッドセンサアセンブリハウジング７２５は、更にエミッタ７３０を収納する。回路基板７２６は（図５に関して説明した）パッド識別システム５３４の一部であり、検出器７２８及びエミッタを制御部に電気的に接続する。検出器７２８は光を検出可能であり、検出した光の赤、緑、及び青色成分を測定する。以下に説明する実施例においては、エミッタ７３０は三つの異なるタイプの光を発することができる。エミッタ７３０は可視光領域の光を発することができるが、別の実施例においては、エミッタ７３０は赤外線領域や紫外線領域の光を発してもよいことが理解されよう。例えば、エミッタ７３０は、約６２３ｎｍ（例えば、５９０ｎｍから７２０ｎｍの間）の波長の赤色光、約５１８ｎｍ（例えば、４８０ｎｍから６００ｎｍの間）の波長の緑色光、及び約４６６ｎｍ（例えば、４００ｎｍから５４０ｎｍの間）の波長の青色光を発し得る。検出器７２８は、赤、緑、及び青に対応するスペクトル領域をそれぞれ検出可能な、三つの個別のチャンネルを有し得る。例えば、第一チャンネル（赤チャンネル）は５９０ｎｍから７２０ｎｍの間の波長の赤色光を検出可能なスペクトル応答領域を有し、第二チャンネル（緑チャンネル）は４８０ｎｍから６００ｎｍの間の波長の緑色光を検出可能なスペクトル応答領域を有し、第三チャンネル（青チャンネル）は４００ｎｍから５４０ｎｍの間の波長の青色光を検出可能なスペクトル応答領域を有し得る。検出器７２８の各チャンネルは、反射光に含まれる赤、緑、又は青成分の量に対応する出力を生成する。

パッドセンサアセンブリハウジング７２５は、エミッタ用窓７３３及び検出器用窓７３４を規定する。エミッタ７３０は、エミッタ７３０の起動によってエミッタ７３０がエミッタ用窓７３３を通して光を発するよう、エミッタ用窓７３３に対して整列されている。検出器７２８は、検出器用窓７３４を通過した光を検出器７２８が受信できるよう、検出器用窓７３４に対して整列されている。いくつかの場合においては、窓７３３、７３４は、エミッタ７３０及び検出器７２８を、水分、異物（例えば、清掃パッド７００の繊維）、及びデブリから保護するために（例えば、プラスチック樹脂で）埋められている。清掃パッド７００がパッドホルダ７２０に挿入されると、識別マーク７０３は、エミッタ７３０によって発せられた光がエミッタ用窓７３３を通り、識別マーク７０３を照射し、識別マーク７０３で反射し、検出器用窓７３４を通って検出器７２８に到達するよう、パッドセンサアセンブリ７２４の下に配置される。

別の実施例においては、パッドセンサアセンブリハウジング７２５は、余剰を提供するために、追加のエミッタ及び検出器用に追加のエミッタ用窓及び検出器用窓を含み得る。清掃パッド７００は、それぞれが対応するエミッタ及び検出器を有する二つ以上の識別マーク７０３を有し得る。

エミッタ７３０が発する光のそれぞれに対し、検出器７２８の各チャンネルが識別マーク７０３で反射した光を検出し、光の検出に応答して、光の赤、緑、及び青成分の量に対応する出力を生成する。識別マーク７０３に入射した光は検出器７２８の各チャンネルに向かって反射し、各チャンネルは、次いで、反射光に含まれる赤、緑、及び青成分の量を判断するために制御部が処理し用いることが可能な信号（例えば、電流又は電圧の変化）を生成する。検出器７２８は、次いで、検出器の出力を伝達する信号を送信することができる。例えば、検出器７２８は、赤チャンネルの出力に対応する要素Ｒ、緑チャンネルの出力に対応する要素Ｇ、及び青チャンネルの出力に対応する要素Ｂからなるベクトル（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の形式で信号を送信することができる。

エミッタ７３０が発する光の数及び検出器７２８のチャンネル数によって、識別マーク７０３の識別次数が決定される。例えば、二つの発光と二つの検出チャンネルにより４次識別が可能である。別の実施例においては、二つの発光と三つの検出チャンネルにより６次識別が可能である。上述した実施例においては、三つの発光と三つの検出チャンネルにより９次識別が可能である。より高次の識別はより正確だが、計算量は多くなる。エミッタ７３０は三つの異なる波長の光を発すると説明したが、他の実施例においては、発することができる光の数は異なり得る。識別マーク７０３の色の分類に高い信頼性が要求される実施例では、色判断の信頼性を向上させるために追加の異なる波長の光が発せられ検出され得る。速い計算及び計測が要求される実施例では、計算量及び識別マーク７０３のスペクトル応答の測定に要する時間を減らすために、より少ない数の光が発生られ検出され得る。一つの光源と一つの検出器を識別マーク７０３の識別に用いることができるが、誤認が多くなる可能性がある。

ユーザが清掃パッド７００をパッドホルダ７２０に挿入した後、ロボットの制御部は、パッドホルダ７２０に挿入されたパッドの種類を判断する。上述したように、清掃パッド７００は、取付面７０２がパッドセンサアセンブリ７２４の方向を向いている限り、いずれの水平な方向からでも挿入可能である。清掃パッド７００がパッドホルダ７２０に挿入されると、取付面７０２は、窓７３３、７３４から水分、異物、及びデブリを拭き取ることができる。識別マーク７０３は、識別マーク７０３の色に基づいて、挿入されたパッドのタイプに関する情報を提供する。

制御部のメモリは、典型的には、清掃パッド７００の取付面７０２の識別マークとして用いられる予定のインクの色に対応する色の索引があらかじめ保存されている。色の索引に含まれる特定の色のインクは、エミッタ７３０によって発せられる光の色のそれぞれに対応する、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ベクトルの形式のスペクトル応答情報を有し得る。例えば、色の索引に含まれる赤色インクは、三つの識別用応答ベクトルを有し得る。第一ベクトル（赤色ベクトル）は、エミッタ７３０により発せられ赤色インクで反射した赤色光に対する検出器７２８のチャンネルの応答に対応する。第二ベクトル（青色ベクトル）は、エミッタ７３０により発せられ赤色インクで反射した青色光に対する検出器７２８のチャンネルの応答に対応する。第三ベクトル（緑色ベクトル）は、エミッタ７３０により発せられ赤色インクで反射した緑色光に対する検出器７２８のチャンネルの応答に対応する。清掃パッド７００の取付面７０２の識別マークに用いられる予定のインクの色はそれぞれ、上述した三つの応答ベクトルに対応する、異なる特有の関連付けられた性質を有する。応答ベクトルは、カード裏打ち７０６と同等の材質に塗布した特定の色のインクに対して繰り返し試験を行うことで収集することができる。索引にあらかじめ保存するカラーインクは、色を誤認する確率を低減するために、光スペクトル上で互いに遠い位置にあるものを選択し得る（例えば、紫、緑、赤、及び黒）。あらかじめ規定されたカラーインクは、特定の清掃パッドタイプに対応する。

図７Ｄも参照すると、制御部は、識別マーク７０３により提供される情報を検出し処理するために、識別マークアルゴリズム７５０を開始する。ステップ７５５では、制御部はエミッタ７３０を起動し、識別マーク７０３に向けて照射する赤色光を生成させる。赤色光は、識別マーク７０３で反射する。

ステップ７６０では、制御部は、検出器７２８の三つのカラーチャンネルにより測定された（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ベクトルを含む、検出器７２８により生成された第一信号を受信する。検出器７２８の三つのチャンネルは、識別マーク７０３で反射した光に応答し、赤、緑、及び青のスペクトル応答を測定する。検出器７２８は、次いでこれらのスペクトル応答の数値を含む第一信号を生成し、第一信号を制御部に送信する。

ステップ７６５では、制御部はエミッタ７３０を起動し、識別マーク７０３に向けて照射する緑色光を生成させる。緑色光は、識別マーク７０３で反射する。

ステップ７７０では、制御部は、検出器７２８の三つのカラーチャンネルにより測定された（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ベクトルを含む、検出器７２８により生成された第二信号を受信する。検出器７２８の三つのチャンネルは、識別マーク７０３で反射した光に応答し、赤、緑、及び青のスペクトル応答を測定する。検出器７２８は、次いでこれらのスペクトル応答の数値を含む第二信号を生成し、第二信号を制御部に送信する。

ステップ７７５では、制御部はエミッタ７３０を起動し、識別マーク７０３に向けて照射する青色光を生成させる。青色光は、識別マーク７０３で反射する。ステップ７８０では、制御部は、検出器７２８の三つのカラーチャンネルにより測定された（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ベクトルを含む、検出器７２８により生成された第三信号を受信する。検出器７２８の三つのチャンネルは、識別マーク７０３で反射した光に応答し、赤、緑、及び青のスペクトル応答を測定する。検出器７２８は、次いでこれらのスペクトル応答の数値を含む第三信号を生成し、第三信号を制御部に送信する。

ステップ７８５では、制御部は、ステップ７６０、７７０、及び７８０で受信した三つの信号に基づいて、識別マーク７０３とメモリに保存されている色の索引に含まれるカラーインクとの確率的一致を生成する。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ベクトルにより識別マーク７０３を規定するカラーインクが識別され、制御部は、三つのベクトルの組が色の索引に含まれるカラーインクに対応する確率を計算することができる。制御部は、色の索引に含まれる全てのカラーインクに対して確率を計算し、次いでカラーインクを確立が最も高いものから順にランク付けすることができる。いくつかの例において、制御部は、ベクトル処理を実行することで受信した信号を正規化する。いくつかの場合において、制御部は、ベクトルを索引に含まれるカラーインクとマッチングする前に、正規化したクロス積又はドット積を計算する。制御部は、例えば検出される識別マーク７０３の光学的特徴を歪め得る周囲の光といった、ノイズ源を考慮することができる。

いくつかの場合においては、制御部は、最も高確率のカラーインクの確率が閾確率（例えば、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％）を超えている場合に限り、決断し一つの色を選択するようプログラムされ得る。閾確率を用いることで、パッドセンサアセンブリ７２４に対して識別マーク７０３が正しく整列されていないことを検出し、パッドホルダ７２０への清掃パッド７００の装着エラーを防止することができる。例えば、清掃パッド７００は、使用中にパッドホルダ７２０から外れて部分的にパッドホルダ７２０からずれ落ち、パッドセンサアセンブリ７２４による識別マーク７０３の検出を阻害する可能性がある。制御部がカラーインクの索引に含まれるカラーインクの確率を計算し、どの確率も閾確率を超えない場合、制御部は、パッド識別エラーが発生したと示すことができる。閾確率は、識別マークアルゴリズム７５０に要求される感度及び正確性に基づいて選択することができる。いくつかの実施例においては、どの確率も閾確率を超えないと判断すると、ロボットは警告を生成する。いくつかの場合においては、警告は、ロボットがその場で停止し及び／又はロボット上で光を点灯させる、可視警告である。別の場合においては、ロボットにエラーが発生していることを伝える言語警告を発することも可能な可聴警告である。可聴警告は、例えばアラームのような音の配列であってもよい。

加えて又は代替的に、制御部は、算出された確率のそれぞれの誤差を計算することができる。最も高確率のカラーインクの誤差が閾誤差値より大きい場合、制御部は、パッド識別エラーが発生したと示すことができる。上述した閾確率と同様に、閾誤差値は清掃パッド７００が正しく整列されていない状態や清掃パッド７００の取付エラーを防止する。

識別マーク７０３は、検出器７２８を用いて検出するのに十分な大きさを有するが、清掃パッド７００がパッドホルダ７２０からずり落ちている場合に、識別マークアルゴリズム７５０によってパッド識別エラーが発生したことを示すことができるよう、十分小さい大きさとなっている。例えば、識別マークアルゴリズム７５０は、清掃パッド７００の５％、１０％、１５％、２０％、２５％がパッドホルダ７２０からずり落ちた場合にエラーを示し得る。この場合、識別マーク７０３の寸法は、清掃パッド７００の長さに対する所定の割合の寸法に対応し得る（例えば、識別マーク７０３は、清掃パッド７００の長さの１％から１０％の長さの直径を有し得る）。限定された範囲でしか識別マーク７０３を説明及び提示していないが、いくつかの場合においては、識別マーク７０３は単なるカード裏打ちの色であってもよい。カード裏打ちは全体が単色でもよく、異なる色のカード裏打ちのスペクトル応答が色の索引に保存されていてもよい。いくつかの場合においては、識別マーク７０３は円形ではなく正方形、長方形、三角形、又は他の光学的に検出可能な形状であり得る。

識別マーク７０３の形成に用いるインクは単にカラーインクであると説明したが、いくつかの例においては、カラーインクは、制御部がインクを一意的に識別可能にし、それによって清掃パッドの一意的な識別も可能にする、追加の成分を含む。例えば、インクは、特定のタイプの光のもとで蛍光する蛍光マーカーを含んでもよく、蛍光マーカーは更にパッドのタイプの識別に用いることができる。インクは、検出器が検出可能な明確な位相シフトを反射光に生じさせるマーカーを含んでもよい。この例においては、制御部は、識別マークアルゴリズム７５０を識別処理及び認証処理の両方に用い、識別マーク７０３を用いて清掃パッドのタイプを識別し、次に蛍光マーカー又は位相シフトマーカーを用いて清掃パッドのタイプを認証することができる。

別の実施例においては、同じタイプのカラーインクが異なるタイプの清掃パッドに用いられる。インクの量が清掃パッドのタイプによって異なり、光検出器が反射光の強度を検出することで、清掃パッドのタイプを識別することができる。

その他の識別構想

図８Ａ−８Ｆは、パッドホルダに取り付けられた清掃パッドのタイプをロボットの制御部が識別することを可能にする、検出可能な異なる特徴を有する清掃パッドを示す。図８Ａを参照すると、清掃パッド８００Ａの取付面８０２Ａは、高周波識別（ＲＦＩＤ）チップ８０３Ａを含む。高周波識別チップは、使用中の清掃パッド８００Ａのタイプを一意的に区別する。ロボットのパッドホルダは、受信範囲が短い（例えば、１０ｃｍ未満）ＲＦＩＤリーダを含む。ＲＦＩＤリーダは、清掃パッド８００Ａがパッドホルダに正しく取り付けられた場合にＲＦＩＤチップ８０３Ａ上に位置するようにパッドホルダに配置され得る。

図８Ｂを参照すると、清掃パッド８００Ｂの取付面８０２Ｂは、使用中の清掃パッド８００Ｂのタイプを区別するためのバーコード８０３Ｂを含む。ロボットのパッドホルダは、バーコード８０３Ｂを読み取り、パッドホルダに取り付けられた清掃パッド８００Ｂのタイプを判断するためのバーコードスキャナを含む。

図８Ｃを参照すると、清掃パッド８００Ｃの取付面８０２Ｃは、使用中の清掃パッド８００Ｃのタイプを区別する、マイクロプリント識別子８０３Ｃを含む。ロボットのパッドホルダは、マイクロプリント識別子８０３Ｃを画像として読み込み、清掃パッド８００Ｃを一意的に区別するマイクロプリント識別子８０３Ｃの特徴を判断する、光学マウスセンサを含む。例えば、制御部は、読み込んだ画像を、マイクロプリント識別子８０３Ｃのある特徴（例えば、会社のロゴやその他の繰り返し画像）が向いている角度８０４Ｃの測定に用いることができる。制御部は、検出された画像の向きに基づいてパッドのタイプを選択する。

図８Ｄを参照すると、清掃パッド８００Ｄの取付面８０２Ｄは、使用中の清掃パッド８００Ｄのタイプを区別するための機械式フィン８０３Ｄを含む。機械式フィン８０３Ｄは、取付面８０２Ｄに対して平らにすることができるよう、折り畳み可能な材料で形成され得る。機械式フィン８０３Ｄは、図８Ｄの断面図Ａ−Ａに示されているように、畳まれていない状態では取付面８０２Ｄから突き出ている。ロボットのパッドホルダは、複数のブレークビームセンサを含み得る。フィンに反応したブレークビームセンサの組み合わせによって、ある特定のタイプの清掃パッド８００Ｄがロボットに取り付けられたことがロボットの制御部に示される。複数のブレークビームセンサのうちの一つが、図８Ｄに示す機械式フィン８０３Ｄと接触し得る。制御部は、反応したブレークビームセンサの組み合わせに基づいて、パッドのタイプを判断することができる。制御部は、代替的に、反応したブレークビームセンサのパターンから、パッドのタイプに特有のフィン８０３Ｄ間の距離を判断してもよい。フィンや他の特徴の間の距離を用いる方法は、これらの特徴の正確な位置を用いる方法と対照的に、わずかな整列エラーの影響を受けにくい。

図８Ｅを参照すると、清掃パッド８００Ｅの取付面８０２Ｅは切り抜き８０３Ｅを含む。ロボットの清掃パッドは、切り抜き８０３Ｅの領域では作動しない機械式スイッチを含み得る。その結果、切り抜き８０３Ｅの配置及び寸法により、パッドホルダに取り付けられた清掃パッド８０３Ｅのタイプを一意的に識別することができる。例えば、制御部は、作動したスイッチの組み合わせに基づいて切り抜き８０３Ｅ間の距離を計算することができ、計算した距離を用いてパッドのタイプを判断することができる。

図８Ｆを参照すると、清掃パッド８００Ｆの取付面８０２Ｆは導電性領域８０３Ｆを含む。ロボットのパッドホルダは、清掃パッド８００Ｆの取付面８０２Ｆに接触する、対応する導電率センサを含み得る。導電性領域８０３Ｆは取付面８０２Ｆより導電率が高いため、導電率センサは、導電性領域８０３Ｆに接触すると、導電率の変化を検出する。制御部は、導電率の変化を用いて清掃パッド８００Ｆのタイプを判断することができる。

使用方法

（図１Ａに示す）ロボット１００は、（図５Ａに示す）制御システム５００及びパッド識別システム５３４を実行することができ、パッド識別子（例えば、図６Ａに示す識別配列６０３、図７Ａに示す識別マーク７０３、図８Ａに示すＲＦＩＤチップ８０３Ａ、図８Ｂに示すバーコード８０３Ｂ、図８Ｃに示すマイクロプリント識別子８０３Ｃ、図８Ｄに示す機械式フィン８０３Ｄ、図８Ｅに示す切り抜き８０３Ｅ、及び図８Ｆに示す導電性領域８０３Ｆ）を用いて、（図３Ａ−３Ｄに示し、代替的なものをパッドホルダ６２０、７２０として説明した）パッドホルダ３００に取り付けられた（図２Ａに示し、代替的なものを清掃パッド６００、７００、８００Ａ−８００Ｆとして説明した）清掃パッド１２０のタイプに基づいて、賢く特定の挙動を実行することができる。以下に示す方法及び処理は、パッド識別システムを有するロボット１００の使用方法の一例である。

図９を参照すると、フローチャート９００は、ロボット１００及びその制御システム５００とパッド識別システム５３４のユースケースを説明するフローチャートである。フローチャート９００は、ユーザが起動させる又は実行するステップに対応するユーザステップ９１０と、ロボットが起動させる又は実行するステップに対応するロボットステップ９２０とを含む。

ステップ９１０ａでは、ユーザはロボットにバッテリを挿入する。バッテリは、例えば、ロボット１００の制御システムに電力を供給する。

ステップ９１０ｂでは、ユーザはパッドホルダに清掃パッドを取り付ける。ユーザは、清掃パッドがパッドホルダの凸部と係合するように清掃パッドをパッドホルダに滑り込ませることで、清掃パッドを取り付けることができる。ユーザは、例えば、上述したウェットモッピング清掃パッド、ドライダスティング清掃パッド、又はウォッシャブル清掃パッドといった、どのタイプの清掃パッドでも挿入することができる。

ステップ９１０ｃでは、必要であれば、ユーザはロボットを清掃液で満たす。ユーザがドライダスティング清掃パッドを挿入した場合は、ロボットを清掃液で満たす必要は無い。いくつかの例では、ロボットは、ステップ９１０ｂの直後に清掃パッドを識別することができる。その場合、ロボットは、貯蔵部を清掃液で満たす必要があるかをユーザに示すことができる。

ステップ９１０ｄでは、ユーザはスタート位置でロボット１００の電源を入れる。ユーザは、例えば（図１Ａに示す）清掃ボタン１４０を一回又は二回押すことで、ロボットの電源を入れることができる。ユーザは、ロボットをスタート位置まで持ち運ぶこともできる。いくつかの場合においては、ユーザは、清掃ボタンを一回押すことでロボットの電源を入れ、もう一度清掃ボタンを押すことで清掃作業を開始させる。

ステップ９２０ａでは、ロボットは清掃パッドのタイプを識別する。ロボットの制御部は、例えば、図６Ａ−６Ｄ、図７Ａ−７Ｄ、及び図８Ａ−８Ｆに関して説明したパッド識別方法のうちの一つを実行することができる。

ステップ９２０ｂでは、清掃パッドのタイプを識別した後、ロボットは清掃パッドのタイプに基づいて清掃作業を実行する。ロボットは、上述したように、ナビゲーション挙動及び散布スケジュールを実行することができる。例えば、図４Ｅに関して説明した例では、ロボットは表２及び表３に対応する散布スケジュールを実行し、これらの表に関して説明したようにナビゲーション挙動を実行する。

ステップ９２０ｃ及び９２０ｄでは、ロボットは清掃パッドにエラーが発生していないかを定期的に確認する。ロボットは、ステップ９２０ｂの一部としてロボットが清掃作業を続けている間、清掃パッドにエラーが発生していないかを確認する。エラーが発生したとロボットが判断していない場合は、ロボットは清掃作業を継続する。エラーが発生したとロボットが判断した場合は、ロボットは、例えば、清掃作業の停止、ロボットの天面の視覚インジケータの色の変更、可聴警告の生成、又はエラーが発生したことの表現の組み合わせを実行することができる。ロボットは、ロボットが清掃作業を実行している間、継続的に清掃パッドのタイプを確認することで、エラーを検出することができる。いくつかの場合においては、ロボットは、現在の清掃パッドタイプの識別結果と、上述したステップ９２０ｂの一部として識別された初期の清掃パッドタイプとを比較することで、エラーを検出することができる。現在の識別結果が初期の識別結果と異なる場合、ロボットは、エラーが発生したと判断することができる。前述したように、清掃パッドはパッドホルダからずり落ちる場合があり、これがエラーの検出につながる場合がある。

ステップ９２０ｅでは、ロボットは、清掃作業が完了すると、ステップ９１０ｄのスタート位置に戻って電源を切る。ロボットの制御部は、ロボットがスタート位置に戻ったことを検出したことに応じて、ロボットの制御システムからの電力供給を遮断することができる。

ステップ９１０ｅでは、ユーザは、パッドホルダから清掃パッドを取り出す。ユーザは、図３Ａ−３Ｃに関して上述したように、パッド解放機構３２２を作動させることができる。ユーザは、清掃パッドに触れることなく、清掃パッドを直接ゴミ箱に入れることができる。

ステップ９１０ｆでは、必要であれば、ユーザはロボットから余った清掃液を抜き出す。

ステップ９１０ｇでは、ユーザはロボットからバッテリを取り出す。その後、ユーザは外部電源を用いてバッテリを充電することができる。ユーザは、今後の使用に備えてロボットを保管することができる。

フローチャート９００に関して説明した上記ステップは、ロボットの使用方法の範囲を限定するものではない。一つの例では、ロボットは、ロボットが検出した清掃パッドのタイプに基づいて、可視又は可聴の指示をユーザに出すことができる。ロボットがある特定のタイプの面に用いる清掃パッドを検出した場合、ロボットは、清掃パッドのタイプに推奨される面のタイプをユーザに優しく伝えることができる。ロボットは、貯蔵部を清掃液で満たす必要があることをユーザに警告することもできる。いくつかの場合においては、貯蔵部に入れるべき清掃液のタイプ（例えば、水や洗浄剤等）をユーザに知らせることができる。

他の実施例においては、ロボットは、清掃パッドのタイプを識別した後、別のセンサを用いて、識別された清掃パッドを使用するのに適した作業環境にロボットが置かれているかを判断することができる。例えば、ロボットがカーペットの上に置かれていることをロボットが検出した場合、カーペットの傷みを防止するために、ロボットは清掃作業を開始しない。

説明のためにいくつかの例を説明したが、前述の説明は本発明の範囲を限定することを目的としたものではない。特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で、その他の例や変形が存在する。

Claims (20)

1. 自律床清掃ロボットであって、
   前進駆動方向を規定するロボット本体と、
   前記ロボット本体に担持された制御部と、
   前記ロボット本体を支持し、前記制御部からの指示に応じて前記ロボットを表面上で動かすよう構成される駆動部と、
   前記ロボット本体の底面に配置され、前記ロボットの動作中に着脱可能な清掃パッドを保持するよう構成されるパッドホルダと、
   前記パッドホルダに保持されている清掃パッドの特徴を検出するよう配置され、対応する信号を生成するパッドセンサと、を備え、
   前記制御部は、前記パッドセンサにより生成される前記信号に応答するものであり、一組の複数のロボット清掃モードの中から、前記パッドセンサにより生成された前記信号の関数として選択された清掃モードに従ってロボットを制御するよう構成される、自律床清掃ロボット。
2. 前記パッドセンサは、光エミッタ及び光検出器のうち少なくとも一方を含む、請求項１に記載の自律床清掃ロボット。
3. 前記光検出器は、可視光領域でスペクトル応答がピークを示す、請求項２に記載の自律床清掃ロボット。
4. 前記特徴は、前記清掃パッドの表面に配置されたカラーインクであり、
   前記パッドセンサは前記特徴のスペクトル応答を検出し、
   前記信号は検出された該スペクトル応答に対応する、請求項１に記載の自律床清掃ロボット。
5. 前記信号は検出した前記スペクトル応答を含み、
   前記制御部は、検出した前記スペクトル応答を、該制御部で操作可能な記憶素子に記憶されているカラーインクの索引に保存されているスペクトル応答と比較する、請求項４に記載の自律床清掃ロボット。
6. 前記パッドセンサは、それぞれが前記特徴の前記スペクトル応答の一部を検出する第一及び第二チャンネルを有する光検出器を含む、請求項４に記載の自律床清掃ロボット。
7. 前記第一チャンネルは、可視光領域でスペクトル応答がピークを示す、請求項６に記載の自律床清掃ロボット。
8. 前記パッドセンサは、前記特徴の前記スペクトル応答の別の部分を検出する第三チャンネルを含む、請求項６に記載の自律床清掃ロボット。
9. 前記第一チャンネルは、赤外光領域でスペクトル応答がピークを示す、請求項６に記載の自律床清掃ロボット。
10. 前記パッドセンサは、第一光及び第二光を放射するよう構成された光エミッタを含み、前記特徴の前記スペクトル応答を検出するために、該特徴からの該第一光及び該第二光の反射を検出する、請求項４に記載の自律床清掃ロボット。
11. 前記光エミッタは、第三光を放射するよう構成され、
    前記パッドセンサは、前記特徴の前記スペクトル応答を検出するために、前記特徴からの前記第三光の反射を検出する、請求項１０に記載の自律床清掃ロボット。
12. 前記特徴は、それぞれが第一領域及び第二領域を有する複数の識別要素を含み、
    前記パッドセンサは、前記第一領域の第一反射率及び第二領域の第二反射率を別々に検出するよう配置される、請求項１に記載の自律床清掃ロボット。
13. 前記パッドセンサは、
    前記第一領域を照射するよう配置された第一光エミッタと、
    前記第二領域を照射するよう配置された第二光エミッタと、
    前記第一領域及び前記第二領域の両方からの反射光を受信するよう配置された光検出器と、を含む、請求項１２に記載の自律床清掃ロボット。
14. 前記第一反射率は、実質的に前記第二反射率より強い、請求項１３に記載の自律床清掃ロボット。
15. 前記複数のロボット清掃モードは、それぞれ散布スケジュール及びナビゲーション挙動を規定する、請求項１に記載の自律床清掃ロボット。
16. 一組の複数の異なるタイプの自律ロボット用清掃パッドであって、一組の該清掃パッドのそれぞれは、
    清掃面及び取付面を含む、幅のある対向面を有するパッド本体と、
    前記パッド本体の前記取付面にわたって取り付けられ、取付位置決め機構を規定する取付板と、を備え、
    一組の前記清掃パッドのそれぞれの前記取付板は、前記清掃パッドの前記タイプに特有の特徴であって、該清掃パッドが取り付けられるロボットに設けられた特徴センサによって検出されるよう配置された特徴を有する、一組の清掃パッド。
17. 前記特徴は第一特徴であり、
    前記取付板は、前記第一特徴と回転対称の第二特徴を有する、請求項１６に記載の一組の清掃パッド。
18. 前記特徴は、前記清掃パッドの前記タイプに特有のスペクトル応答属性を有する、請求項１６に記載の一組の清掃パッド。
19. 前記特徴は、前記清掃パッドの前記タイプに特有の反射率を有する、請求項１６に記載の一組の清掃パッド。
20. 床清掃方法であって、
    清掃パッドを自律床清掃ロボットの底面に取り付け、
    清掃する床に前記ロボットを配置し、
    床清掃作業であって、前記ロボットが、取り付けられた前記清掃パッドを検出し、一組の複数のパッドタイプの中から取り付けられた該清掃パッドのパッドタイプを識別し、識別された該パッドタイプに応じて選択された清掃モードで床を自律的に清掃する床清掃作業を開始させることを含む、床清掃方法。
    
    

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