JP2018532125A - 広帯域信号を使用した物体の検出のための装置および方法 - Google Patents

広帯域信号を使用した物体の検出のための装置および方法 Download PDF

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Abstract

広帯域信号送信は、物体検出および／または測距のために使用され得る。広帯域送信は、疑似ランダムビットシーケンスまたはランダム過程を使用して生み出されたビットシーケンスを含み得る。シーケンスは、所与の波種類の送信を変調するために使用され得る。圧力波、光波、および電波といった様々な種類の波が利用され得る。感知体積以内の物体により反射された波が、サンプリングされ得る。受信された信号を、送信されたランダムシーケンスの時間反転したコピーにより畳み込んで、コレログラムを生み出すことができる。コレログラムを、分析して、物体への距離を決定することができる。分析は、コレログラム内の１つ以上のピーク／谷の決定を含み得る。物体への距離は、それぞれのピークの時間ラグに基づいて決定し得る。

Description

優先権
本出願は、２０１５年７月２０日に出願された同じ題名の米国特許出願第１４／８０４，０４３号の優先権の利益を主張し、同出願の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
著作権
本特許文書の開示の一部は、著作権保護対象の資料を含む。著作権者は、特許商標庁の特許ファイルまたは記録に掲載されている本特許文書または本特許開示のいかなる人によるファクシミリ複製にも異議を唱えるものではないが、その他の点では全ての著作権を保有する。
本開示は、一般に、物体の遠隔検出に関し、より具体的には、例示的な一態様では、逆相関測距を使用して物体を検出するためのコンピュータ装置および方法に関する。
物体検出は、支援式車両ナビゲーション、自律ロボットナビゲーション、ホームオートメーション、分類、および／または他の応用を含む様々な応用において有用であり得る。ロボットナビゲーションの一部の応用では、例えば、ある行動を実行するために、所与の時間マージンで遠隔的に検出することが有益であり得る。
一部の既存の測距技術は、互いに干渉するおそれがある。例えば、同じ周波数帯域内で同時に動作する２つの従来型ソナーは、相互干渉のため、正しく機能しない場合がある。
さらなる不備は、既存の測距技術が、しばしば、時間的に連続して作動されないため、パルス式であること、およびそのため、パルス間の障害物の検出が可能ではないことである。例えば、ソナーは、チャープを生成し、次いで、エコーを待つ。チャープの強度によって、チャープ間の時間量は、１００ミリ秒（ｍｓ）以上であり得る。
さらに、既存の技術は、通常、狭帯域であり、そのため一部の物体は、特定の周波数では検出不能であるが、広帯域送信を使用すると検出されるであろう。
それゆえに、物体および／または物体への距離の検出のための改善された感知装置および感知方法に対する顕著なニーズが存在する。
本開示は、なかんずく、逆相関測距を使用して物体を検出するための装置および方法を提供することにより、上述のニーズを満たす。
本開示の第１の態様では、物体への距離を決定するための装置が開示される。一実施形態では、装置は、広帯域信号を送信するように構成された送信器コンポーネントと、物体からの広帯域信号の反射から構成される反射された信号をサンプリングして、サンプリングされた信号を生み出すように構成された受信器コンポーネントと、プロセッサコンポーネントとを含む。例示的な一実施形態では、プロセッサコンポーネントは、送信された信号の時間反転したインスタンスを決定し、コレログラムであって、送信された信号の時間反転したインスタンスと、複数のラグにおけるサンプリングされた信号との畳み込みを含む、コレログラム、を決定し、複数のラグにおける１つ以上のコレログラム値を検出閾値と比較し、検出閾値を突破する所与のコレログラム値に基づいて、所与のコレログラム値に関連付けられた複数のラグのうちの所与のラグに対応する物体への距離を決定するように、さらに構成されている。
第１の変形例では、広帯域信号は、ランダム過程または疑似ランダム過程に基づいて得られたビットシーケンスを含み、ビットシーケンスは、周波数不変のパワースペクトル密度により特徴付けられる。
第２の変形例では、広帯域信号は、周波数と共に増大するパワースペクトル密度により特徴付けられる過程に基づいて得られたビットシーケンスを含む。
第３の変形例では、広帯域信号は、周波数と共に減少するパワースペクトル密度により特徴付けられる過程に基づいて得られたビットシーケンスを含む。
第４の変形例では、広帯域信号は、値のランダム分布または疑似ランダム分布により特徴付けられる連続値シーケンスを含む。このような１つの場合では、ランダム分布は、ガウス過程を含む。
第５の変形例では、広帯域信号は、電磁波送信を含む。このような一実装では、広帯域信号は、音響波送信をさらに含む。このような別の実装では、受信器コンポーネントは、送信器コンポーネントから空間的に離間されている。このようなさらに第３の実装では、電磁波は、無線周波数帯域内の選択された周波数により特徴付けられる。例えば、送信器コンポーネントは、音響波を放射させるように構成された音響変換器と、無線周波数帯域内の無線周波を放射させるように構成された無線周波数アンテナとを含み得る。さらに、受信器コンポーネントは、反射された音響波を受信するように構成された音響変換器と、無線周波数帯域内の反射された無線周波を受信するように構成された無線周波数アンテナとを含み得る。このような第４の実装では、電磁波は、可視光周波数帯域内の選択された周波数により特徴付けられ、送信器コンポーネントは、発光素子を含み、受信器コンポーネントは、受光器を含む。このような１つの場合では、光素子は、電気ポンピングされる半導体レーザー素子を含む。
第６の変形例では、複数のラグは、１００のラグを超える。
第７の変形例では、検出閾値の決定は、コレログラムの平均値および標準偏差値の決定を含み、検出閾値は、平均値より大きく構成された正成分と、平均値に等しい絶対的な大きさを有する負の平均値より小さく構成された負成分とを含む。このような一変形例では、正成分は、平均値より上の第１の標準偏差値の数に基づいて構成され、負成分は、負の平均値より下の第２の標準偏差値の数に基づいて構成される。
本開示の第２の態様では、上に命令が具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示される。一実施形態では、命令は、ロボット装置によるナビゲーション中に物体を検出する方法を遂行するようにプロセッサ装置により実行可能であり、方法は、擬似ランダムビットシーケンスを決定することと、ある波種類を使用して擬似ランダムビットシーケンスを送信して、広帯域信号であって、ロボット装置の環境の一部分を照射するように構成された、広帯域信号、を生み出すことと、環境内の１つ以上の物体からの広帯域信号の反射をサンプリングすることと、広帯域信号のサンプリングされた反射を、ある時間間隔の間、メモリバッファ内に記憶することと、記憶されたサンプリングされた反射を、擬似ランダムビットシーケンスの時間反転したコピーにより畳み込んで、コレログラムを生み出すことと、コレログラムの評価に基づいて少なくとも１つのピーク値を決定することと、環境内に存在する１つ以上の物体の表示をロボット装置のコントローラに提供することであって、表示が、ロボット装置による行為の実行を引き起こすように構成されている、提供することと、を含む。
第１の変形例では、擬似ランダムビットシーケンスは、いくつかのビット数を含む最大長シーケンスを含み、メモリバッファは、ビット数に等しいサンプリングされた反射の少なくともサンプル数を記憶するように構成されている。
本開示の第３の態様では、物体に関連付けられた少なくとも１つの位置属性を決定するための装置が開示される。一実施形態では、装置は、振動信号を送信するように構成された送信器コンポーネントと、物体からの振動信号の反射を含む反射された信号をサンプリングして、サンプリングされた信号を生み出すように構成された受信器コンポーネントと、コンピュータ化されたロジックとを含む。一実施形態では、コンピュータ化されたロジックは、送信された振動信号の少なくとも一部分の変更されたインスタンスを得て、変更されたインスタンスの少なくとも一部分と前記サンプリングされた信号の少なくとも一部分との比較を遂行し、比較から得られた１つ以上の値を検出基準に対して評価し、検出基準を満たす１つ以上の値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つの値に関連付けられたパラメータに対応する物体に関連付けられた位置属性を決定するように構成されている。
一変形例では、前記位置属性は、距離を含み、前記振動信号は、広帯域音響信号または広帯域電磁信号のいずれかを含み、前記変更されたインスタンスは、前記送信された振動信号の少なくとも一部分の時間反転したインスタンスを含み、前記比較は、変更されたインスタンスの前記少なくとも一部分と、前記サンプリングされた信号の前記少なくとも一部分のそれぞれの、少なくとも複数の時間ラグにおいて遂行される自己相関を含み、前記１つ以上の値は、それぞれ１つ以上の振幅を含み、前記比較から得られた前記１つ以上の値の検出基準に対する前記評価は、前記装置内に記憶された所定の検出閾値との比較を含む。
第２の変形例では、振動信号は、ランダム過程を使用して選択された所与の長さの複数のビットを含む擬似ランダムシーケンスをさらに含み、メモリバッファは、所与の長さより大きいサンプリングされた反射の少なくともサンプル数を記憶するように構成されている。
本開示のさらなる特徴、その本性、および様々な利点は、添付図面および以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。
一実装による、小売店舗の構内の本開示のロボット装置の動作を例示するブロック図である。 １つ以上の実装による、本開示のセンサ装置を含むロボット車両を描いた例示図である。 一実装による、本開示の逆相関測距方法と共に使用するための信号送信および信号記録を例示する。 一実装による、本開示の逆相関方法を使用して得られたコレログラムを例示する。 １つ以上の実装による、本開示のバイスタティック感知方法、例えば、図２のロボット装置を作動させるように構成された適応予測器コンポーネントおよび／または合成器コンポーネント、を実装するように構成されたコンピュータ化されたシステムを例示する機能ブロック図である。 １つ以上の実装による、本開示の手法の使用する物体への検出距離の方法を例示する論理流れ図である。
本明細書で開示の全ての図は、（ｃ）著作権 ２０１６ Ｂｒａｉｎ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎである。無断転用禁止。
これより、図面を参照しながら、本開示の実施形態を詳細に説明する。図面は、当業者が本開示を実施することができるように、例示的な例として提供されている。特に、以下の図および例は、本開示の範囲を単一の実施形態に限定することを意図したものではなく、記載または例示されている要素の一部または全部の交換またはそれらとの組み合わせにより他の実施形態が可能である。便利な場合はいつでも、図面の全体を通して、同じまたは似た部分を参照するために同じ参照番号が使用されることになる。
これらの実施形態の特定の要素を、既知のコンポーネントを使用して部分的または完全に実装することができる場合、そのような既知のコンポーネントのうち本開示の理解に必要な部分のみが、説明されることになる。そのような既知のコンポーネントの他の部分の詳細な説明は、本開示を不明瞭にしないために、省略されることになる。
本明細書では、単数のコンポーネントを示す実施形態は、限定的とみなされるべきではなく、むしろ本開示は、本明細書中に別段の明示的な言明がない限り、複数の同じコンポーネントを含む他の実施形態を包含することを意図しており、その逆もまた同様である。
さらに、本開示は、例示として本明細書中で言及されているコンポーネントの現在および将来の既知の等価物も包含する。
本明細書で使用するとき、用語「バス」は、一般に、シナプスメモリおよびニューロンメモリにアクセスするために使用される全種類の相互接続アーキテクチャまたは通信アーキテクチャを表すことを意図する。「バス」は、光、無線、赤外線、または別の種類の通信媒体であり得る。バスの厳密なトポロジーは、例えば、標準的「バス」、階層型バス、ネットワークオンチップ、アドレスイベントレプリゼンテーション（ＡＥＲ）接続、または例えばパルスベースシステムにおいて異なるメモリにアクセスするために使用される他の種類の通信トポロジーであり得る。
本明細書で使用するとき、用語「コンピュータ」、「コンピューティングデバイス」、および「コンピュータ化されたデバイス」は、デスクトップか、ラップトップか、もしくはそれ以外かを問わないパーソナルコンピュータ（ＰＣ）およびミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ワークステーション、サーバ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ハンドヘルドコンピュータ、組み込み型コンピュータ、プログラマブル論理デバイス、パーソナルコミュニケータ、タブレットコンピュータ、携帯ナビゲーションエイド、Ｊ２ＭＥ搭載デバイス、セルラー電話機、スマートフォン、パーソナル統合通信エンタテイメントデバイス、または文字通りに一連の命令を実行し、着信するデータ信号を処理することができる他の任意のデバイスを含むが、これらに限定されない。
本明細書で使用するとき、用語「コンピュータプログラム」または「ソフトウェア」は、ある機能を遂行する、任意のシーケンスまたは人間により認識可能もしくは機械により認識可能なステップを含むことを意図する。このようなプログラムは、例えば、Ｃ／Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｆｏｒｔｒａｎ、ＣＯＢＯＬ、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）、ＰＡＳＣＡＬ、Ｐｙｔｈｏｎ、アセンブリ言語、マークアップ言語（例えば、ＨＴＭＬ、ＳＧＭＬ、ＸＭＬ、ＶｏＸＭＬ）などの事実上あらゆるプログラミング言語またはプログラミング環境、ならびに共通オブジェクトリクエストブローカアーキテクチャ（ＣＯＲＢＡ）、Ｊａｖａ（登録商標）（Ｊ２ＭＥ、Ｊａｖａ Ｂｅａｎｓなどを含む）、バイナリランタイム環境（例えば、ＢＲＥＷ）などのオブジェクト指向環境でレンダリングされ得る。
本明細書で使用するとき、用語「接続」、「リンク」、「送信チャネル」、「遅延線」、「無線」は、任意の２つ以上の実体（物理的か、または論理的／仮想的かを問わない）間の因果関係リンクであって、実体間の情報交換を可能にする、因果関係リンク、を意味する。
本明細書で使用するとき、用語「メモリ」は、ＲＯＭ．ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、Ｍｏｂｉｌｅ ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ／２ ＳＤＲＡＭ、ＥＤＯ／ＦＰＭＳ、ＲＬＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、「フラッシュ」メモリ（例えば、ＮＡＮＤ／ＮＯＲ）、メモリスタメモリ、およびＰＳＲＡＭを非限定的に含む、デジタルデータを記憶するために適合された任意の種類の集積回路または他の記憶デバイスを含む。
本明細書で使用するとき、用語「マイクロプロセッサ」および「デジタルプロセッサ」は、一般に、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、汎用（ＣＩＳＣ）プロセッサ、マイクロプロセッサ、ゲートアレイ（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））、ＰＬＤ、再構成可能コンピュータファブリック（ＲＣＦ）、アレイプロセッサ、セキュアマイクロプロセッサ、および特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を非限定に含む、任意の種類のデジタルプロセッサデバイスを含むことを意図する。このようなデジタルプロセッサは、単一の一体型ＩＣダイ上に収容されていてもよく、または複数のコンポーネントにわたって分散されていてもよい。
本明細書で使用するとき、用語「ネットワークインターフェース」は、コンポーネント、ネットワーク、またはプロセスとの任意の信号インターフェース、データインターフェース、またはソフトウェアインターフェースを指し、ＦｉｒｅＷｉｒｅ（例えば、ＦＷ４００、ＦＷ８００など）、ＵＳＢ（例えば、ＵＳＢ２）、イーサネット（登録商標）（例えば、１０／１００、１０／１００／１０００（ギガビットイーサネット（登録商標））、１０−Ｇｉｇ−Ｅなど）、ＭｏＣＡ、Ｃｏａｘｓｙｓ（例えば、ＴＶｎｅｔ（登録商標））、無線周波同調器（例えば、帯域内もしくは帯域外、ケーブルモデムなど）、Ｗｉ−Ｆｉ（８０２．１１）、ＷｉＭＡＸ（８０２．１６）、ＰＡＮ（例えば、８０２．１５）、セルラー（例えば、３Ｇ、ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａ／ＴＤ−ＬＴＥ、ＧＳＭ（登録商標）など）、またはＩｒＤＡファミリのものを非限定的に含む。
本明細書で使用するとき、用語「シナプスチャネル」、「接続」、「リンク」、「送信チャネル」、「遅延線」、および「通信チャネル」は、一般に、任意の２つ以上の実体（物理的（有線もしくは無線）か、または論理的／仮想的かを問わない）間のリンクであって、実体間の情報交換を可能にし、情報交換に影響を与える１つ以上の変数により特徴付けられる、リンク、を非限定的に表すことを意図する。
本明細書で使用するとき、用語「Ｗｉ−Ｆｉ」は、任意のＩＥＥＥ規格８０２．１１の変種、または８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｓ／ｖを含む関連規格を非限定的に指す。
本明細書で使用するとき、用語「無線」は、Ｗｉ−Ｆｉ、ブルートゥース（登録商標）、３Ｇ（３ＧＰＰ／３ＧＰＰ２）、ＨＳＤＰＡ／ＨＳＵＰＡ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ（例えば、ＩＳ−９５Ａ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）など）、ＦＨＳＳ、ＤＳＳＳ、ＧＳＭ（登録商標）、ＰＡＮ／８０２．１５、ＷｉＭＡＸ（８０２．１６）、８０２．２０、狭帯域／ＦＤＭＡ、ＯＦＤＭ、ＰＣＳ／ＤＣＳ、ＬＴＥ／ＬＴＥ−Ａ／ＴＤ−ＬＴＥ、アナログセルラー、ＣＤＰＤ、ＲＦＩＤ／ＮＦＣ、衛星システム、ミリ波システムもしくはマイクロ波システム、音響、および赤外線（すなわち、ＩｒＤＡ）を非限定的に含む任意の無線の信号、データ、通信、または他のインターフェースを意味する。
例示的な実施形態の詳細な説明
これより、図面を参照しながら、本技術の実装を詳細に説明する。図面は、当業者が本技術を実施することができるように、例示的な例として提供されている。特に、以下の図および例は、本開示の範囲を単一の実装に限定することを意図したものではなく、記載または例示されている要素の一部または全部の交換またはそれらとの組み合わせにより他の実装が可能である。便利な場合はいつでも、図面の全体を通して、同じまたは似た部分を参照するために同じ参照番号が使用されることになる。
これらの実装の特定の要素を、既知のコンポーネントを使用して部分的または完全に実装することができる場合、そのような既知のコンポーネントのうち本技術の理解に必要な部分のみが、説明されることになる。そのような既知のコンポーネントの他の部分の詳細な説明は、本開示を不明瞭にしないために、省略されることになる。
本明細書では、単数のコンポーネントを示す実装は、限定的とみなされるべきではなく、むしろ本開示は、本明細書中に別段の明示的な言明がない限り、複数の同じコンポーネントを含む他の実装を包含することを意図しており、その逆もまた同様である。
さらに、本開示は、例示として本明細書中で言及されているコンポーネントの現在および将来の既知の等価物も包含する。
ロボットデバイスは、住宅構内および／もしくは商業構内（例えば、小売店舗、倉庫、集会所、スタジアム）の保守、ならびに／または他の応用を遂行するために使用され得る。例示として、自律ロボット型掃除機が、小売店の床を掃除するために用いられ得る。店舗構内の環境は、例えば、補充作業の間、および／または販促品目を所与の期間にわたり所与の場所に配置することにより、毎日／毎週変更され得る。人間（例えば、客および／または店員）の存在は、環境を変化させ得る。
自律動作の間、ロボットは、障害物を検出し得る。自律ロボットデバイスは、環境内の物体の存在を検出するように構成された物体検出センサ装置を含み得る。センサ装置は、送信器コンポーネント、および送信器コンポーネントから離間された受信器コンポーネントを含み得る。送信器センサと受信器センサが一緒に配置されていない（例えば、互いから変位されている）このような構成を、バイスタティックセンサ構成と呼ぶことができる。
送信器コンポーネントは、ランダムシーケンスを含む信号を送信するように構成され得る。受信器コンポーネントは、このランダムシーケンスの反射を検出するために使用され得る。一部の実装では、既存のコンピュータのサウンドカードが、オーディオ送信のために用いられてもよく、高速なＦＰＧＡが、電波送信および／または光波送信のために使用されてもよい。送信された信号および受信された信号は、生成されたシーケンスと受信された信号（これは、反射／エコーを含み得る）との相関性を決定するために使用され得る。異なる時間ラグにおいて相関性を決定することは、送信と反射形成物体との間の時間遅延を決定することを可能にし得る。時間遅延は、物体（複数可）への距離を決定するために使用され得る。一部の実装では、ランダム信号の連続送信（「ノイズ」）が、使用され得る。物体の検出は、信号対ノイズ比によって、したがって、物体を確実に検出するために平均して必要とされる持続時間によってのみ、制限され得る。高い送信周波数（例えば、１００ＫＨｚ以上）による高い信号対ノイズ比シナリオでは、物体は、１ｍｓ以下（１００サンプル以上）の時間間隔で容易に検出され得る。
図１は、一実施形態による、本開示の感知装置を備えたロボット装置の、物体および／または人間を含む環境における動作を例示する。図１のレイアウト１００は、間取り図もしくは小売店舗、ショッピングモール、展示場、および／または他の構内のレイアウトに対応し得る。一部の実装では、長方形１１２、１１４、１１６、１１８は、棚、ラック、キャビネット、パレット、陳列、書架、ごみ入れ、容器、箱、バケツ、および／または店内に製品を陳列するための他の道具のうちの１つ以上を表し得る。１つ以上の棚（例えば、１１２、１１４）は、１つ以上の島（例えば、図１の矢印１１０により表される島幅）により離間され得る。構内レイアウト１００は、アイコン１３４、１２２により表され、例えば、店員、売り手、買い物客、および／または他のカテゴリに対応する、１人以上の人間を含み得る。
１つ以上の自律ロボットデバイス１０２、１０６、１０８は、構内１００内で使用可能であり得る。自律的に動作するロボットデバイスは、様々なタスク、例えば、床掃除作業（例えば、電気掃除機による掃除、ちり払い、こすり洗い、研磨、ワックスかけ、および／もしくは他の掃除作業）、調査作業（例えば、製品計数）、ならびに／または他の作業のために使用され得る。ロボットデバイス（例えば、１０２）の寸法は、例えば、そのデバイスの動作環境（例えば、最小島幅、利用可能な掃除時間、および／または他のタスクパラメータ）に従って構成され得る。
一部の実装では、自律的に動作するロボットデバイス（例えば、１０６）は、客（例えば、１２２）を援助するために使用され得、例えば、援助を必要としている客を特定し、機械人間インターフェースを介してその客に援助を提供する。１つ以上の実装では、人間機械インターフェースは、音、光、ディスプレイ、身振り、および／または他のインターフェースコンポーネントに基づき得る。客検出は、カメラおよび／またはオーディオセンサを介して提供される客の姿勢、動き、身振り、顔の表情、音声、音、および／または他の行動特性の分析を含み得る。
１つ以上の自律的に動作するロボットデバイス（例えば、１０２、１０６、１０８）は、軌道に沿って構内１００をナビゲートするように構成され得る。一部の実装では、軌道は、事前に構成された軌道（例えば、事前にプログラミングされた、事前に訓練された）および／または適応的に学習された軌道を含み得る。一部の実装では、軌道構成は、例えば、２０１５年２月３日に出願された「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＩＮＩＮＧ ＯＦ ＲＯＢＯＴＩＣ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題された米国特許出願第１４／６１３，２３７号に記載のような、プログラミングと訓練を組み合わせた方法を使用して実施されてもよく、上記のそれぞれは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
一部の実装では、軌道の訓練は、複数の訓練試験を使用して達成され得る。個々の試験は、軌道ナビゲーションの例を含み得る。訓練は、例えば、２０１３年１１月１日に出願された「ＲＥＤＵＣＥＤ ＤＥＧＲＥＥ ＯＦ ＦＲＥＥＤＯＭ ＲＯＢＯＴＩＣ ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」と題された米国特許出願第１４／０７０，２３９号、２０１３年１１月１日に出願された「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＢＯＴＩＣ ＤＥＶＩＣＥＳ ＵＳＩＮＧ ＳＥＬＥＣＴＩＶＥ ＳＴＡＴＥ ＳＰＡＣＥ ＴＲＡＩＮＩＮＧ」と題された同第１４／０７０，２６９号、および／または２０１４年１１月１４日に出願された「Ｆｅａｔｕｒｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｔｒａｉｎｉｎｇ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ」と題された同第１４／５４２，３９１号に記載のような、教師あり学習方法を使用して実施されてもよく、上記のそれぞれは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
訓練中、構内環境（例えば、図１のレイアウト１００により例示される）は、所与の数の物体（例えば、棚、製品陳列、備品、建築要素（例えば、仕切壁、壁、出入口、ドア、柱、例えば、図１の１３２、および／もしくは他の要素）、インフラストラクチャコンポーネント（販売地点）、ならびに／または他のコンポーネントを含み得る。訓練中、ロボット装置は、例えば、構内の、または構内に関する地図または他の情報要素（例えば、図１に示されるような）を生み出すために、構内環境を探査するように構成され得る。環境の地図は、ロボットの非一時的メモリ内に記憶され得る。
動作中、レイアウト地図（例えば、訓練中に得られた）は、構内をナビゲートするためにアクセスおよび利用されてもよい。例えば、夜間清掃作業の一部の実装では、レイアウト地図は、構内の上首尾なナビゲーションのために十分な量の詳細を提供してもよい。１つ以上の実装では、ナビゲーションの成功は、構内の物体との衝突がないこと、カバー面積、エネルギー使用、踏破時間、および／または所与のタスクに関連付けられた他の性能特性、のうちの１つ以上により特徴付けられ得る。
一部の実装では、例えば、昼間作業および／または補充中の夜間清掃）、追加の物体（例えば、製品陳列１１８）が追加され、変位され（例えば、製品陳列１２０）、かつ／または一部の物体が行方不明（除去）され得るため、レイアウト地図は、古くなり得る。１人以上の人間（１３４）が、構内に存在し得る。ロボットデバイスは、要素内の物体の動的な自律検出のために構成されてもよい。本明細書で使用するとき、用語物体は、棚、出入口、柱、壁、人間、ディスプレイ、および／またはロボットデバイスによりナビゲートされている表面（例えば、床）の上方に突出し、ロボットデバイスにより実行されているタスクに干渉する可能性がある、別の物理的実在、を説明するために使用され得る。一部の実施形態では、ロボットデバイスは、さらに、静止した物体（例えば、建物の構造要素、貯蔵庫など）と、しばしば移動する物体（例えば、人間、動物、輸送箱、および／または他の物体）とを区別し得る。一部の場合では、区別は、例えば、視覚分析（例えば、顔認識、バーコード読み取り機）、履歴認識（例えば、物体が、ある期間にわたって移動していない）、および／または他の手法に基づいて遂行され得る。本開示の内容を考慮すれば、様々な他の仕組みは、関連分野の当業者により理解されるであろう。
一部の実装では、ロボットデバイスによる物体検出は、例えば、図２〜２Ｂ、５に関して後述するような、広帯域センサ装置を使用して実施され得る。センサ装置は、ロボットデバイスに近接した感知体積を１つ以上の波種類を使用して照明および／または照射し得る。１つ以上の実装では、波種類は、媒体粒子の平均位置を中心とした媒体粒子の周期的に繰り返される運動のため、信号伝搬が外乱の物質媒体（例えば、空気、水）中の伝搬として作用し、外乱が、１つの粒子から次の粒子へと渡される機械的な波種類（例えば、音響波）、ならびに／または変化する電場および／もしくは磁場のため信号が伝搬される電磁波、を含み得る。
様々な機械的な波、例えば、可聴波、超音波、超低周波が、用いられ得る。電磁波の例としては、光波（可視、ＩＲ、ＵＶ）、電波、および／または他の周波帯が挙げられ得る。図１では、感知体積は、線１２４により表される、実線矢印１２６により示される方向に沿って移動している場合があるロボットデバイス１０６の正面の体積を含む。感知体積は、横方向の延長（例えば、図１の円弧１３８、１２８により表される）および／または縦方向の延長（例えば、図２の円弧２１８により表される）により特徴付けられ得る。
広帯域センサ装置は、所与のパターンを感知体積内へと投射し得る。１つ以上の実装では、パターンは、最大線形フィードバックシフトレジスタを使用して決定された疑似ランダムビットシーケンス（例えば、最大長シーケンス（ＭＬＳ）、バーカーコードシーケンス）を含み得る。一部の実装では、パターンは、例えば、ランダム過程を使用して生み出されたランダムビットシーケンスを含み得る。様々なランダム過程、例えば、均一な過程、ポワソン過程、および／または他の過程が、利用され得る。一部の実装では、パターンは、所与の長さの複数のビット（例えば、１０２４ビットのＭＬＳ）を含み得る。シーケンス内のビット値は、バイナリシーケンス（例えば、［０．１］、［−１ １］、または２つの交互する状態により特徴付けられる別のシーケンスを含み得る。１つ以上の実装では、シーケンスの大きさの値は、ガウス分布を使用して生み出され得る。
反射された波信号は、センサによりサンプリングされ得る。感知体積内に存在する物体（例えば、人間１２２、製品陳列１２０、１１８）は、感知される（反射される）パターンを変化させ得る。感知されるパターンの分析は、ロボットデバイスの経路内に存在する１つ以上の物体のリアルタイムでの検出を可能にし得、それにより、潜在的な障害物の存在下でのロボットデバイスの自律動作を可能にする。
図２は、１つ以上の実装による、広帯域センサ装置を含むロボット車両の動作を例示する。ロボット車両２００は、図１に関して上述した自律ロボットデバイス１０２、１０６、１０８のうちの１つを含み得る。図２の自律的に動作するロボットデバイス２００は、様々なタスク、例えば、床掃除作業（例えば、電気掃除機による掃除、ちり払い、こすり洗い、研磨、ワックスかけ、および／もしくは他の掃除作業）、調査作業（例えば、製品計数）、ならびに／または他の作業のために使用され得る。一部の実装では、自律的に動作するロボットデバイスは、客を援助するために使用され得、例えば、援助を必要としている客を特定し、機械人間インターフェースを介してその客に援助を提供する。１つ以上の実装では、人間機械インターフェースは、音、光、ディスプレイ、身振り、および／または他のインターフェースコンポーネントに基づき得る。客検出は、カメラおよび／またはオーディオセンサを介して提供される客の姿勢、動き、身振り、顔の表情、音声、音、および／または他の行動特性の分析を含み得る。
ロボットデバイスの寸法は、センサコンポーネント２０２、２０４を支持するために十分であるように選択され得、例えば、一部の実装では高さ０．１ｍ超である。ロボットデバイスは、０．０５ｍ／ｓ〜１０ｍ／ｓの範囲から選択される速度で環境を踏破するように構成され得る。一部の実装では、デバイス２００は、以下の寸法、すなわち、０．８ｍの幅、１．６ｍの長さ、および１．１４ｍの高さを有するロボット式床掃除デバイスを含み得る。床掃除デバイスは、動作中０．０１ｍ／ｓ〜３ｍ／ｓの速度で移動するように構成され得る。上記の寸法を有するロボットデバイスは、１．２ｍ〜２．７ｍの島寸法（例えば、１１０）により特徴付けられる構内で動作するように構成され得る。
デバイス２００は、物体の存在を検出し、かつ／または環境内の物体への距離を決定するように構成された広帯域センサ装置を含み得る。センサ装置は、送信器コンポーネント２０２および受信器コンポーネント２０４を含み得る。送信器コンポーネントおよび受信器コンポーネントは、バイスタティック構成において互いから離間して配設され得る。１つ以上の実装では、送信器は、光源（例えば、可視、赤外線（ＩＲ）、紫外線（ＵＶ））、圧力波（例えば、オーディオ、超音波）源、電波源、および／または他の波種類の源を含み得る。光波の一部の実装では、送信器２０２は、発光ダイオード（ＬＥＤ）、電気ポンピングされる半導体レーザー（例えば、レーザーダイオード）、および／または別の源種類を含み得、受信器は、受光器（例えば、フォトダイオード、および／もしくはフォトトランジスタ）、ならびに／または他のセンサを含み得る。電波送信および／または電波受信の１つ以上の実装では、コンポーネント２０２は、無線周波数アンテナおよび無線周波送信器を含み得、コンポーネント２０４は、無線周波数アンテナおよび無線周波受信器を含み得る。センサ装置の受信器コンポーネント２０４は、音響変換器（例えば、マイクロホン）、および／または送信器２０２のモダリティに対応する反射された波を検出するように構成された他のセンサを含み得る。
送信器および／または受信器は、指向性パターン（例えば、図２の円弧２１８、２２８および／または図１の１２４により表される視野）により特徴付けられ得る。電波送信の一部の実装では、無線周波数アンテナは、ダイポールの指向性により特徴付けられるダイポールアンテナを含み得る。増大した指向性を有するアンテナ（例えば、１８０°未満の３ｄＢビーム幅）指向性 光送信の一部の実装では、送信器２０２視野２１８の中心軸は、装置２００の動作の平面（例えば、図２の平面２１２）に対して傾斜していてもよい。
送信器コンポーネント２０２は、所与のパターンを感知体積内へと投射し得る（例えば、図３の曲線３０６により例示されるように）。１つ以上の実装では、パターンは、最大線形フィードバックシフトレジスタを使用して決定された疑似ランダムビットシーケンス（例えば、最大長シーケンス）を含み得る。様々なランダム過程、例えば、均一な過程、ガウス過程、ポワソン過程、および／または他の過程が、利用され得る。一部の実装では、パターンは、所与の長さの複数のビット（例えば、１０２４ビットのＭＬＳ）を含み得る。シーケンス内のビット値は、バイナリシーケンス（例えば、［０．１］、［−１ １］、または２つの交互する状態により特徴付けられる別のシーケンスを含み得る。一部の実装では、パターンは、所与の過程を使用して生み出されたバイナリ（ビット）シーケンスを含み得る。一部の実装では、ビットシーケンスを決定するために使用される過程は、ランダム分布を含み得、ビットシーケンスは、「ホワイトノイズ」、すなわち、周波数が一定の（もしくはほとんど一定の）（もしくは周波数不変の）パワースペクトル密度を有するランダム信号、および／またはそのサンプルがゼロ平均および有限分散を有する連続的に無相関のランダム変数のシーケンスとみなされる離散信号、と呼ぶことができる。偏った分布、（例えば、パワースペクトル密度（Ｈｚ当たりのエネルギーもしくは電力）が信号の周波数に反比例するピンクノイズ過程、信号の周波数に伴って増大する「ブルー」もしくはアジュールノイズ過程）、ならびに／または他の偏ったノイズ分布が、利用され得る。シーケンスは、一部の実装では、ゼロ平均過程として構成され得る。１つ以上の実装では、送信されるシーケンス内の値の大きさは、連続的な値のランダム過程（例えば、ガウス分布）を使用して決定され得る。
コンポーネント２０２により送信された波は、環境内の１つ以上の要素、例えば、図２の床２１２、壁２１０、および／もしくは物体２０８、ならびに／または図３の３１０により反射され得る。一部の実装では、物体２０８は、図１の製品陳列１２０を含み得る。反射された波（図３の曲線３０８により示される）は、受信器２０４により検出されて、受信されたパターンを生み出し得る。受信されたパターン（例えば、図３の波形３１４により例示される）は、送信用に提供されたシーケンスのサンプリング速度でサンプリングされ得る。受信され、サンプリングされたパターンは、所与の時間間隔（例えば、一部の実装では、なかんずく、信号対ノイズ比、反応時間、および／または応用の偽陽性の許容度に応じて、１ｍｓ〜数時間の間で選択される）にわたって蓄積され得る。
受信され、蓄積された信号を、送信されたシーケンスの時間反転したコピーにより畳み込んで（例えば、図３の波形３１２により例示される）、コレログラムを生み出すことができる。コレログラムは、サンプリング体積内の物体（例えば、壁２１０、図２の物体２０８、および／または図３の３１０）の存在を決定するために分析され得る。一部の実装では、コレログラムの分析は、例えば、図３〜４に関して後述するような）所与の閾値より上の１つ以上の相関ピーク（有意なピーク）を検出することを含み得る。ピーク検出閾値は、０より上の２〜５の標準偏差の範囲（シグマσ）から選択され得る。標準偏差は、コレログラムを使用して決定され得る。ゼロとは有意に異なる（例えば、５×σ超）コレログラム内のピークは、送信された信号の１つ以上の物体からの反射に対応し得る。１つ以上のピークの発生は、物体の存在を示し得る。個々の有意なピークの位置（例えば、時間遅延Δｔ）を使用して、以下のように、検出された物体（これが、ノイズ信号をエコーさせている）への距離ｒを決定することができる。
ｒ＝０．５ＣΔｔ （式１）
式中、ｒは、物体への距離を表し、Ｃは、媒体中の信号送信の速度であり、Δｔは、時間遅延である。
一部の実装では、コレログラムは、受信された信号のフィルタ処理されたバージョンを使用して得られてもよい。一部の実装では、フィルタは、例えば、低周波信号成分を除去するように構成されたバンドパスフィルタまたはハイパスフィルタを含み得る。例えば、記録された信号を汚染し得る５０／６０Ｈｚのラインノイズは、１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの範囲から選択されたコーナー周波数を有するハイパスフィルタを使用してフィルタで除去され得る。
一部の実装では、コレログラムは、ピーク検出プロセスより前にフィルタ処理されてもよい。フィルタは、バンドパスフィルタまたはローパスフィルタを含み得る。
オーディオまたは無線などの一部の信号モダリティの使用は、受信器を送信器から完全に隔離するのは困難であることを明らかにし得、したがって、受信器は、パターンの直接の送信を捕捉し得る。一部の実装では、送信器から受信器への直接経路による信号成分は、計算されるコレログラムから除去され得る。直接経路信号は、直接経路に対応する期間にわたってコレログラムを空白にし、予期される直接経路信号のテンプレートを減算し、またはコレログラムが時間の経過とともに徐々に計算されるにつれてコレログラムのシーケンスをハイパスフィルタでフィルタリングすることにより、除去され得る。
図４Ａ〜４Ｂは、一実装による、本開示の逆相関方法を使用して得られたコレログラムを例示するデータを提示する。図４Ａ、４Ｂの破線４０４、４０６、４２４は、ピーク（正の閾値）および谷（負の閾値）の検出のために使用されるイベント検出閾値を表す。図４Ａ〜４Ｂの閾値は、平均値から＋−５σで構成されている。一部の実装では、コレログラムは、ゼロ平均過程に従って構成され得る。
図４Ａ〜４ＢのＸ軸は、送信の始まり（０サンプルにおける）からの時間（サンプル単位）を表す。図４Ａ〜４Ｂに提示のデータは、オーディオ送信／受信を使用して得られた。送信され、受信された波形（図３の曲線３１２、３１４により示される）を、１秒当たり４４１００サンプルでサンプリングすることにより得た。それゆえに、図４Ａに示されるデータのサンプル間の間隔は、０．０２３ミリ秒に対応し得る。
図４Ｂの曲線４２２は、センサのサンプリング体積内における物体の不在下で得られるコレログラムデータを描く。図４の曲線４０２は、１つ以上の物体の存在下で得られるコレログラムデータを描く。１つ以上の反射（例えば、ピーク４０８）が、閾値（例えば、４０４）を突破し得る。それぞれの閾値を突破するピークは、センサのサンプリング体積内の所与の物体（例えば、図３の３１０）に関連付けられ得る。送信の始まり（例えば、図４Ａの時間間隔４１０）に対するピークの位置は、例えば、式１を使用して物体への距離を決定するために使用され得る。時間間隔４１０は、時間遅延、ラグ、および／またはピーク位置と呼ぶことができる。例示として、ピーク４０８は、送信の始まり後３９サンプルに位置付けられている。対応する時間間隔４１０は、３９／４４１００、約０．８８ミリ秒と決定され得る。空気中の音速３４３ｍ／ｓをとり、式１を使用すると、ピーク４０８に対応する物体への距離は、０.１５ｍで決定され得る。
一部の実装では、コレログラムは、畳み込み動作の絶対値に基づいて決定される非負の値を含み得る。物体の反射は、正の閾値（例えば、図４Ａの４０４）を使用して１つ以上のピークを突き止めることに基づいて決定され得る。
図５は、１つ以上の実装による、本開示の感知方法を実装するように構成されたコンピュータ化されたシステムを図示する。
システム５００は、ロボット装置（例えば、図２の２００）を制御するための学習構成（ロボット脳）コンポーネント５１２を含み得る。学習構成コンポーネントは、コンピュータプログラムを実行するプロセッサ内に論理的に実装され得、コンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体内に記憶された命令として具現化され、プロセッサによる実行のために構成される。一部の実装では、ロボット脳は、専用ハードウェア、プログラマブル論理（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、および／または他の論理コンポーネント）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／または他の機械実装として実装され得る。追加のメモリ５１４およびプロセッサコンポーネント５１６は、ロボットデバイスの他のハードウェア／ファームウェア／ソフトウェアのニーズのために利用可能であり得る。一部の実施形態では、学習論理は、別個のプロセッサ（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ニューロモーフィックプロセッサ）、またはＣＰＵ上で使用可能なソフトウェアプロセスを含み得る。
センサコンポーネント５２０は、ロボットデバイスが、外部実体から刺激を受け取ることを可能にし得る。入力刺激種類としては、ビデオ、オーディオ、触覚、容量性、無線、加速度計、超音波、赤外線、熱、レーダ、ライダ、ソナー、および／または他の感知される入力が、非限定的に挙げられ得る。一部の実装では、センサコンポーネント５２０は、例えば、図２および／または図３に関して上述したような、送信器コンポーネントおよび受信器コンポーネントを含み得る。センサコンポーネント５２０は、図３に関して説明した波形３１２、３１４を生み出すように構成され得る。センサコンポーネント５２０は、プロセッサコンポーネント５１６とインターフェース接続し得る。
プロセッサコンポーネント５１６は、本開示の物体検出プロセスを作動させ得る。検出プロセスは、例えば、図４Ａおよび／または図６に関して説明したような、コレログラムの決定を含み得る。コレログラムが計算され、かつ任意追加的に直接信号が除去された後、コレログラムは、所与の閾値を超える正の信号および負の信号を得るために、閾値処理され得る。この閾値は、コレログラムの３〜９の標準偏差の範囲から選択され得る。一部の実装では、標準偏差は、最近送信されたのではない任意の疑似ランダムシーケンスおよび真正ランダムシーケンスにより畳み込まれた記録された信号の相関値の分布を計算することにより、オフライン手法および／またはオンライン手法を使用して計算され得る。
プロセッサコンポーネント５１６は、１つ以上のドライバインターフェースおよび／またはソフトウェア抽象層を介して、ユーザインターフェース（ＵＩ）コンポーネント５１８、センサコンポーネント５２０、電気機械コンポーネント５２２、電力コンポーネント５２４、および通信（ｃｏｍｍｓ）コンポーネント５２６とインターフェース接続し得る。１つ以上の実装では、電力コンポーネント５２４は、直流、交流源、機械的継手、エネルギー蓄積器（および／または機械的エネルギー手段（例えば、はずみ車、巻き取り装置）、無線充電器、放射性同位体熱電気転換器、圧電発電機、ダイナモ発電機、燃料電池、内燃機関もしくは外燃機関、空気圧動力源、液圧動力源、および／または他の動力源のうちの１つ以上を含み得る。
追加の処理能力およびメモリ容量（図示せず）が、これらの処理をサポートするために使用され得る。しかしながら、上述のコンポーネント（例えば、ユーザーインターフェースコンポーネント５１８、センサコンポーネント５２０、電気機械コンポーネント５２２）は学習構成５１２の動作に基づいて完全に制御され得ることが理解されるであろう。補足的なメモリ容量および処理能力は、コントローラ装置の管理（例えば、実行可能コードのロード（例えば、計算脳画像）、実行可能コードの置き換え、起動中の操作、および／または他の操作の実行）においても役立ち得る。本明細書で使用するとき、「計算脳画像」は、実行可能コード（例えば、バイナリ画像ファイル）、オブジェクトコード、バイトコード、人工ニューロンネットワーク（ＡＮＮ）のための重みアレイ、および／または他のコンピュータフォーマットを含み得る。
本開示と一貫して、本デバイスの様々なコンポーネントは、互いから遠隔に配設されてもよく、かつ／またはより離散的なコンポーネントのうちの１つ内に集められてもよい。例えば、学習構成ソフトウェアは、サーバ装置上で実行され、ネットワークまたは無線接続を介してロボットの機械コンポーネントを制御してもよい。別のこのような例では、複数の機械ユニット、知覚ユニット、および／または電気ユニットが、ネットワーク／無線接続を介して単一のロボット脳により制御されてもよい。
電気機械コンポーネント５２２は、外部環境の感知、外部環境との相互作用、および／または外部環境の操作のための事実上あらゆる電気コンポーネント、機械コンポーネント、および／または電気機械コンポーネントを含む。これらとしては、光／放射生成コンポーネント（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、赤外線（ＩＲ）源、白熱光源など）、オーディオコンポーネント、モニタ／ディスプレイ、スイッチ、加熱要素、冷却要素、超音波トランスデューサ、レーザー、カメラレンズ、アンテナアレイ、および／または他のコンポーネントが、非限定に挙げられ得る。
電気機械コンポーネント５２２は、運動（例えば、ロボット装置５００を動かす、ロボット装置５００の外部の物体を操作する、および／または他の活動を遂行する）ができ、かつ／または所望の機能もしくはタスクを遂行するように構成された、事実上あらゆる種類のコンポーネントをさらに含み得る。これらとしては、モータ、サーボ、ポンプ、液圧、空気圧、ステッパモータ、回転プレート、微小電子機械デバイス（ＭＥＭＳ）、電気活性ポリマー、および／または他の動力コンポーネントが、非限定に挙げられ得る。コンポーネントは、学習構成とインターフェース接続し、物理的相互作用およびデバイスの操作を可能にする。ロボット型掃除デバイスの一部の実装では、電気機械コンポーネント５２２は、電気掃除機コンポーネント、ブラシ、ポンプ、こすり洗い／研磨用ホイール、および／または構内の掃除／保守のために構成された他のコンポーネント、のうちの１つ以上を含み得る。このようなコンポーネントは、産業、趣味愛好者、建物管理、医学、軍事／諜報、および他の分野（後述する）において広範な潜在的応用を可能にする。
通信コンポーネント５２６は、なかんずく、ロボットデバイスの管理および／または制御を可能にするために、外部のコンピュータ化されたデバイスと相互作用するように構成された１つ以上の接続を含み得る。接続は、上述の無線インターフェースまたは有線インターフェースのうちのいずれかを含み得、特定の用途のためのカスタマイズされた接続または独自の接続をさらに含み得る。
電力系統５２４は、デバイスの様々な使用シナリオをサポートするように構成され得る。例えば、移動ロボットの場合、無線電力の解決策（例えば、バッテリー、太陽電池、誘導（非接触式）電源、整流、および／または他の移動電源）が、適切であり得る。しかしながら、著しい電力を消費する固定位置用途の場合（例えば、重量物を動かすために、および／または他の電力集約的なタスク）、壁電源（または類似の高容量の解決策）が、より良好な適合であり得る。加えるに、一部の実装では、電力系統およびまたは電力消費は、ロボット装置（例えば、図２の２００）の訓練により構成され得る。したがって、ロボットは、ロボット装置により遂行されるタスクに特に即した学習された管理技法を通じて（例えば、電力消費効率を考慮に入れるように）、ロボットの効率性を改善し得る。
図６は、１つ以上の実装による、本開示の方法をロボットデバイスの動作中に物体の検出のために使用するための方法を例示する。以下で提示する方法６２０の動作は、例示的であることを意図している。一部の実装では、方法６２０は、記載されていない１つ以上の追加の動作により達成されてもよく、かつ／または記載した動作のうちの１つ以上がない状態で達成されてもよい。さらに、後述する図６において方法６２０の動作が例示されている順序は、限定的であることを意図していない。
一部の実装では、方法６２０は、１つ以上のプロセッサデバイス（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するために設計されたデジタル回路、情報を処理するために設計されたアナログ回路、状態マシン、および／または情報を電子的に処理し、かつ／もしくはコンピュータプログラムモジュールを実行するための他のメカニズム）内に実装され得る。１つ以上のプロセッサデバイスは、電子記憶媒体上に電子的に記憶された命令に応答して方法６２０の動作のうちの一部または全部を実行する１つ以上のデバイスを含み得る。１つ以上のプロセッサデバイスは、方法６２０の動作のうちの１つ以上の実行のために特に設計されるように、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを通じて構成された１つ以上のデバイスを含み得る。方法６２０の動作は、ロボットデバイス（例えば、図２のデバイス２００）上に配設されたバイスタティックセンサ装置により実装され得る。一部の実装では、ロボットデバイスは、構内（例えば、図１の１００）内で動作する掃除デバイス（例えば、図１の１０２）を含み得る。
方法６２０の動作６２２では、パターンが生み出され得る。１つ以上の実装では、パターンは、最大線形フィードバックシフトレジスタを使用して決定された疑似ランダムビットシーケンス（例えば、最大長シーケンス（ＭＬＳ））を含み得る。一部の実装では、パターンは、例えば、ランダム過程を使用して生み出されたランダムビットシーケンスを含み得る。様々なランダム過程、例えば、均一な過程、ポワソン過程、および／または他の過程が、利用され得る。一部の実装では、パターンは、所与の長さの複数のビット（例えば、１０２４ビットのＭＬＳ）を含み得る。シーケンス内のビット値は、バイナリシーケンス（例えば、［０．１］、［−１ １］、または２つの交互する状態により特徴付けられる別のシーケンスを含み得る。１つ以上の実装では、シーケンスの大きさの値は、ガウス分布を使用して生み出され得る。
一部の実装では、パターンは、ランダムに分散された値のシーケンス（例えば、ホワイトノイズ）を含み得る。パワースペクトル密度（Ｈｚ当たりのエネルギーもしくは電力）が信号の周波数に反比例する周波数スペクトルを有する偏った（例えば、ピンク）ノイズ過程、または別の偏ったノイズ分布が、利用され得る。シーケンスは、一部の実装では、ゼロ平均過程として構成され得る。
動作６２４では、パターンが、送信され得る。１つ以上の実装では、パターンは、送信器により生成された信号を変調させるために使用され得る。バイナリパターンの一部の実装では、バイナリゼロを含むパターンの部分は、送信器をスイッチオフさせてもよく、バイナリ１を含むパターンの部分は、送信器をスイッチオンさせてもよい。バイナリパターンの１つ以上の実装では、バイナリゼロを含むパターンの部分は、送信器に最も負の値を送信させてもよく、バイナリ１を含むパターンの部分は、送信器に最も正の値を生成させてもよい。様々な種類の波が利用され得る、圧力波（例えば、オーディオ、超音波）、光（紫外線（ＵＶ）、赤外線（ＩＲ）、および／もしくは可視）、発光ダイオード（ＬＥＤ）を使用して生み出された波、電気ポンピングされる半導体レーザー（例えば、レーザーダイオード）、電波、ならびに／またはそれらの組み合わせ。
動作６２６では、反射された信号が、サンプリングされ得る。音響波種類の一部の実装では、動作６２６は、マイクロホンを使用して残響を感知することを含み得る。感知された波形は、送信されたシーケンスの時間分解能に一致するサンプリング速度でサンプリングされ得る。サンプリングされる波形の持続期間は、所与の用途の要件に従って選択され得る。４４ｋＨｚのサンプリング周波数を使用したオーディオ信号測距の例示として、強いエコー信号は、５の標準偏差（１０，０００回の測定当たり１件の偽陽性率に対応する）において５ｍｓ以内（２２０サンプル／相関ベクトル長に対応する）に検出され得る。一部の実装では、サンプリング動作は、連続的に遂行され得る。サンプリングされた波形は、バッファ内に蓄積され得る。所与の持続期間に到達すると、サンプリングされた波形は、後述するコレログラム決定プロセスに提供され得る。
動作６２８では、コレログラムが、得られ得る。一部の実装では、コレログラムは、送信されたランダムシーケンス／疑似ランダムシーケンスの時間反転したコピーを、受信され、サンプリングされた信号により畳み込むことにより得られ得る。畳み込みの間、平均値を、信号（送信または受信）のうちの少なくとも１つから減算して、ゼロ平均信号を生み出すことができる。コレログラムにおいて使用される時間ラグの数は、サンプリング速度および用途に適切な検出の距離範囲に基づいて構成され得る。例えば、２メートルの最大距離推定を有する４４ｋＨｚでサンプリングされるオーディオの場合、０ｍｓ〜６ｍｓの時間ラグ範囲および／または長さ２６５のコレログラムに対応し得る。一部の実装では、受信された信号は、コレログラムの低周波数成分および／または高周波数成分を低減するために、フィルタ処理（バンドパス処理またはローパス処理）され得る。一部の実装では、コレログラムは、コレログラムの低周波数成分および／または高周波数成分を低減するために、フィルタ処理（バンドパス処理またはローパス処理）され得る。
動作６３０では、コレログラムが、分析され得る。一部の実装では、分析は、コレログラムの低周波数成分および／または高周波数成分を低減するために、コレログラムをフィルタ処理すること（バンドパスまたはローパス）を含み得る。コレログラム分析は、例えば、いくつかの標準偏差に基づいて、物体検出閾値（ピーク閾値、谷閾値）を決定することを含み得る。コレログラム分析は、コレログラム内の１つ以上のピーク／谷の決定を含み得る。
動作６３２では、１つ以上の物体が特定されると、方法は、検出された物体への距離が決定される動作４３４に進む。一実施形態では、ピークまたは谷がピーク検出閾値／谷検出閾値を突破するとき、１つ以上の物体が、特定される。ピークがピーク検出閾値（例えば、図４Ａの４０４）より上である、または谷が谷検出閾値（例えば、図４Ａの４０６）より下であるという動作６３２における決定に応答して、方法は、所与のピークに対応する物体への距離が決定され得る動作４３４に進み得る。一部の実装では、物体への距離は、図４Ａおよび／または式１に関して上述した方法を使用して決定され得る。
本明細書に記載の物体検出方法および／または物体測距方法は、有利には、自律動作中、物体および／または障害物のロボットデバイスからの距離の連続的推定を可能にし得る。連続的測距は、衝撃時間を低減し、かつ／またはロボットデバイスが回避行動および／もしくは接近行動を実行することを可能にし得る。
本開示の測距装置は、冗長性を有効化にするために、複数の送信器および／または受信器を利用し得る。一部の実施形態では、互いに同時に動作するとき、個々の送信器は、曖昧性を回避するために、一意的なランダムシーケンス（符号分割多重）を利用し得る。１つ以上の実装では、個々の送信器は、信号の曖昧性を回避するために、交互の時間スロットを使用して動作し得る（時分割多重）。他の複数のアクセス手法、例えば、周波数分割多重、偏波多重、および／または他の手法が、利用され得る。
複数の距離推定を提供するために、複数の信号種類（モダリティ）が、互いに同時に用いられ得る。異なる物理波種類を使用して得られる個々の距離推定は、異なる性能特性、例えば、最大検出距離、距離分解能、検出精度、エネルギー使用、および／または他の性能特性により特徴付けられ得る。所与の測距センサ構成は、所与の用途のパラメータに基づき選択され得る。例示として、無線周波数センサは、より遠距離（そのような０ｍ〜３０ｍ）の物体をより低い空間分解能（例えば、０．０６ｍ、２．４ＧＨｚのサンプリング速度）で検出するために使用され得る。音響センサは、ＲＦ測距と比較して、より近距離（０ｍ〜２ｍなど）の物体をより高い空間分解能（０．００４ｍ、４４ｋＨｚのサンプリング速度）で検出するために使用され得る。
広帯域信号送信の使用は、ノイズ（例えば、同じ環境内の日光、ＩＲ運動センサ、音響センサ）の存在下で、変化する環境において物体検出および／または測距を可能にする。広帯域信号は、例えば、物体の幾何形状および／または物体の反射特性のために単一の周波数（狭帯域）信号によっては容易に検出可能ではない場合がある物体の検出を提供し得る。
本開示の方法は、様々な応用でロボットデバイスによる自律ナビゲーションを可能にし得る。本明細書で開示の物体検出手法は、ロボットデバイスを様々な物体に、物体の事前選択および／もしくは配線の事前なしに、かつ／または訓練者が訓練データセットを記録し、データをオフラインで分析することを必要とすることなく。これらの改善は、より低いコストおよび／もしくは増大した自律性により特徴付けられる自律ロボット車両を作製するために活用され得、かつ／またはロボットデバイスが、より複雑な要件（例えば、複数の目標を追跡すること）において動作し、より高速でナビゲートし、かつ／もしくはより高い性能（例えば、より少ない衝突、より短いタスク実行時間、増大した再充電なし実行時間、より遠い空間距離、および／もしくは他のパラメータにより特徴付けられる）を達成することを可能にする。
本開示の方法は主としてロボットおよび車両のナビゲーション用途のために説明されているものの、物体検出技術および／または測距技術は、短距離（例えば、１ｍ〜１００ｍ）測距が有用であり得る様々な応用で使用され得る。例示として、本開示の方法は、人間ロボット相互作用用途において、例えばロボットを停止、前進、または後退させるために、手がロボットからどれだけ遠く離れているかを決定するとき、利用され得る。
本開示の特定の態様は方法のステップの特定のシーケンスに関して説明されているものの、これらの説明は、本開示のより広範な方法の例示に過ぎず、特定の用途により求められるように変更され得ることが認識されるであろう。特定のステップは、特定の状況下では、不要または任意追加的とされ得る。さらに、特定のステップまたは機能が、開示された実装に追加されてもよく、または２つ以上のステップの遂行の順序が、並べ替えられてもよい。全てのこのような変化形は、本明細書で開示され、請求されている本開示内に包含されるとみなされる。
上述の説明は、本開示の新規な特徴を様々な実装に適用されるとして示し、説明し、指摘してきたものの、例示されているデバイスまたはプロセスの形態および詳細の様々な省略、置き換え、および変更が、当業者により、本開示から逸脱することなしになされ得ることが理解されるであろう。上述の説明は、本開示の実施の現在企図されている最良の形態についてのものである。この説明は、限定的であることを決して意図せず、むしろ、本開示の一般原理の例示として受け取られるべきである。本開示の範囲は、請求項を参照して決定されるべきである。

Claims (22)

  1. 物体への距離を決定するための装置であって、
    広帯域信号を送信するように構成された送信器コンポーネントと、
    前記物体からの前記広帯域信号の反射を含む反射された信号をサンプリングして、サンプリングされた信号を生み出すように構成された受信器コンポーネントと、
    プロセッサコンポーネントであって、
    前記送信された信号の時間反転したインスタンスを決定し、
    コレログラムであって、前記送信された信号の前記時間反転したインスタンスと、複数のラグにおける前記サンプリングされた信号との畳み込みを含む、コレログラム、を決定し、
    前記複数のラグにおける１つ以上のコレログラム値を検出閾値と比較し、
    前記検出閾値を突破する所与のコレログラム値に基づいて、前記所与のコレログラム値に関連付けられた前記複数のラグのうちの所与のラグに対応する前記物体への距離を決定するように構成された、プロセッサコンポーネントと、
    を備えた、装置。
  2. 前記広帯域信号が、ランダム過程または疑似ランダム過程に基づいて得られたビットシーケンスを含み、前記ビットシーケンスが、周波数不変のパワースペクトル密度により特徴付けられる、請求項１に記載の装置。
  3. 前記広帯域信号が、周波数と共に増大するパワースペクトル密度により特徴付けられる過程に基づいて得られたビットシーケンスを含む、請求項１に記載の装置。
  4. 前記広帯域信号が、周波数と共に減少するパワースペクトル密度により特徴付けられる過程に基づいて得られたビットシーケンスを含む、請求項１に記載の装置。
  5. 前記広帯域信号が、値のランダム分布または疑似ランダム分布により特徴付けられる連続値シーケンスを含む、請求項１に記載の装置。
  6. 前記ランダム分布が、ガウス過程を含む、請求項５に記載の装置。
  7. 前記広帯域信号が、電磁波送信を含む、請求項１に記載の装置。
  8. 前記広帯域信号が、音響波送信をさらに含む、請求項７に記載の装置。
  9. 前記受信器コンポーネントが、前記送信器コンポーネントから空間的に離間されている、請求項７に記載の装置。
  10. 前記電磁波が、無線周波数帯域内の選択された周波数により特徴付けられる、請求項７に記載の装置。
  11. 前記送信器コンポーネントが、音響波を放射させるように構成された音響変換器と、前記無線周波数帯域内の無線周波を放射させるように構成された無線周波数アンテナとを含む、請求項１０に記載の装置。
  12. 前記受信器コンポーネントが、反射された音響波を受信するように構成された音響変換器と、前記無線周波数帯域内の反射された無線周波を受信するように構成された無線周波数アンテナとをさらに含む、請求項１１に記載の装置。
  13. 前記電磁波が、可視光周波数帯域内の選択された周波数により特徴付けられ、
    前記送信器コンポーネントが、発光素子を含み、
    前記受信器コンポーネントが、受光器を含む、請求項７に記載の装置。
  14. 前記光素子が、電気ポンピングされる半導体レーザー素子を含む、請求項１３に記載の装置。
  15. 前記複数のラグが、１００のラグを超える、請求項１に記載の装置。
  16. 前記検出閾値の決定が、前記コレログラムの平均値および標準偏差値の決定を含み、
    前記検出閾値が、前記平均値より大きく構成された正成分と、前記平均値に等しい絶対的な大きさを有する負の平均値より小さく構成された負成分とを含む、請求項１に記載の装置。
  17. 前記正成分が、前記平均値より上の第１の標準偏差値の数に基づいて構成され、
    前記負成分が、前記負の平均値より下の第２の標準偏差値の数に基づいて構成される、請求項１６に記載の装置。
  18. 上に命令が具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、ロボット装置によるナビゲーション中に物体を検出する方法を遂行するようにプロセッサ装置により実行可能であり、前記方法が、
    擬似ランダムビットシーケンスを決定することと、
    ある波種類を使用して前記擬似ランダムビットシーケンスを送信して、広帯域信号であって、前記ロボット装置の環境の一部分を照射するように構成された、広帯域信号、を生み出すことと、
    前記環境内の１つ以上の物体からの前記広帯域信号の反射をサンプリングすることと、
    前記広帯域信号の前記サンプリングされた反射を、ある時間間隔の間、メモリバッファ内に記憶することと、
    前記記憶されたサンプリングされた反射を、前記擬似ランダムビットシーケンスの時間反転したコピーにより畳み込んで、コレログラムを生み出すことと、
    前記コレログラムの評価に基づいて少なくとも１つのピーク値を決定することと、
    前記環境内に存在する前記１つ以上の物体の表示を前記ロボット装置のコントローラに提供することであって、前記表示が、前記ロボット装置による行為の実行を引き起こすように構成されている、提供することと、を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  19. 前記擬似ランダムビットシーケンスが、いくつかのビット数を含む最大長シーケンスを含み、
    前記メモリバッファが、前記ビット数に等しい前記サンプリングされた反射の少なくともサンプル数を記憶するように構成されている、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  20. 物体と関連付けられた少なくとも１つの位置属性を決定するための装置であって、
    振動信号を送信するように構成された送信器コンポーネントと、
    前記物体からの前記振動信号の反射を含む反射された信号をサンプリングして、サンプリングされた信号を生み出すように構成された受信器コンポーネントと、
    コンピュータ化されたロジックであって、
    前記送信された振動信号の少なくとも一部分の変更されたインスタンスを得て、
    前記変更されたインスタンスの少なくとも一部分と前記サンプリングされた信号の少なくとも一部分との比較を遂行し、
    前記比較から得られた１つ以上の値を検出基準に対して評価し、
    前記検出基準を満たす前記１つ以上の値のうちの少なくとも１つに基づいて、前記少なくとも１つの値に関連付けられたパラメータに対応する前記物体に関連付けられた前記位置属性を決定するように構成された、コンピュータ化されたロジックと、を含む、装置。
  21. 前記位置属性が、距離を含み、
    前記振動信号が、広帯域音響信号または広帯域電磁信号のいずれかを含み、
    前記変更されたインスタンスが、前記送信された振動信号の少なくとも一部分の時間反転したインスタンスを含み、
    前記比較が、変更されたインスタンスの前記少なくとも一部分と、前記サンプリングされた信号の前記少なくとも一部分のそれぞれの、少なくとも複数の時間ラグにおいて遂行される自己相関を含み、
    前記１つ以上の値が、それぞれ１つ以上の振幅を含み、
    前記比較から得られた前記１つ以上の値の検出基準に対する前記評価が、前記装置内に記憶された所定の検出閾値との比較を含む、請求項２０に記載の装置。
  22. 前記振動信号が、ランダム過程を使用して選択された所与の長さの複数のビットを含む擬似ランダムシーケンスをさらに含み、
    メモリバッファが、前記所与の長さより大きい前記サンプリングされた反射の少なくともサンプル数を記憶するように構成されている、請求項２０に記載の装置。
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