JP2019528487A - 部屋レイアウト図の描画方法及び装置 - Google Patents

部屋レイアウト図の描画方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2019528487A
JP2019528487A JP2018504987A JP2018504987A JP2019528487A JP 2019528487 A JP2019528487 A JP 2019528487A JP 2018504987 A JP2018504987 A JP 2018504987A JP 2018504987 A JP2018504987 A JP 2018504987A JP 2019528487 A JP2019528487 A JP 2019528487A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
room
obstacles
obstacle
furniture
cleaning
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
JP2018504987A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6718954B2 (ja
Inventor
勇峰 夏
勇峰 夏
珂 呉
珂 呉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
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 Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd filed Critical Beijing Xiaomi Mobile Software Co Ltd
Publication of JP2019528487A publication Critical patent/JP2019528487A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6718954B2 publication Critical patent/JP6718954B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Electric Vacuum Cleaner (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)

Abstract

本発明は部屋レイアウト図の描画方法及び装置を開示し、前記方法は、掃除ロボットの清掃経路図を取得し、清掃経路図は、掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含むステップと、Ｎ個の第１障害物の位置、及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップであって、Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成するステップと、を含む。この技術案によると、掃除ロボットの清掃経路及び前記清掃経路図に標識された障害物に基づいて、清掃される部屋に陳列されている家具を決定することができ、部屋レイアウト図の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上する。【選択図】 図１ａ

Description

本発明はデータ処理技術分野に関し、特に部屋レイアウト図の描画方法及び装置に関する。
科学技術の発展に伴い、益々多くのスマート家庭電器が何千何万もの世帯に利用され、人々の生活の快適さと便利性を向上する。例えば、部屋を清潔にする労働量を低減させるため、益々多くの人が掃除ロボットを利用して部屋を掃除するようになっている。
関連技術において、部屋内に陳列されている家具を避けるため、掃除ロボットは赤外線または超音波などの方法で清潔する必要がある領域をスキャンし、清潔経路に現れた家具を取得する。部屋を清掃する際、家具に遭遇すると、掃除ロボットは自動的に曲がり、清掃の過程において家具に衝突することを避ける。
関連技術における問題を克服するために、本出願の実施例は、部屋レイアウト図の描画方法及び装置を提供する。前記技術案は、以下の通りである。
本出願の実施例の第１形態によると、部屋レイアウト図の描画方法が提供され、前記部屋レイアウト図の描画方法は、
掃除ロボットの清掃経路図を取得するステップであって、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップであって、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であるステップと、
前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成するステップと、
を含む。
本出願の実施例により提供される技術案は、掃除ロボットの清掃経路及び前記清掃経路図に標識された障害物に基づいて、清掃される部屋に陳列されている家具を決定することができ、部屋レイアウト図の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上するという優れた効果を含む。
一つの実施例において、前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい。
本出願の実施例により適用される技術案は、底面の面積を限定することによって、類別が異なる障害物を決定することができ、障害物により清掃された部屋に陳列されている家具を決定する正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上するという優れた効果を更に含む。
一つの実施例において、前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップは、
前記Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得するステップと、
前記各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得するステップと、
前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、前記Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定するステップと、
前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップと、
を含む。
本出願の実施例により提供される技術案は、異なる障害物の位置及び／又は形状により、異なる物体のサイズを決定し、その後物体のサイズに基づいて適切な家具とマッチングし、家具決定の正確性を向上するという優れた効果を含む。
一つの実施例において、前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップは、
前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示するステップと、
前記各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得するステップと、
前記各家具の指定選択肢に基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップと、
を含む。
本発明の実施例により提供される技術案は、物体のサイズに基づいて家具の選択肢が多くなる場合、スクリーンに前記複数の選択肢を展示することができ、ユーザが前記複数の選択肢から前記物体に対応する家具の指定選択肢を便利に選択し、レイアウト図の描画の柔軟性と正確性とを向上し、ユーザ体験を更に向上するという優れた効果を含む。
一つの実施例において、前記方法は、
前記部屋のパノラマシーン画像を取得するステップと、
前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を前記パノラマシーン画像に描画し、前記部屋のパノラマレイアウト図を取得するステップと、
を含む。
本出願の実施例により提供される技術案は、決定されたＱ個の家具を部屋のパノラマシーン画像に描いて展示し、レイアウト図の鑑賞性を向上し、ユーザ体験を更に向上するという優れた効果を含む。
本発明の実施例による第２側面によると、部屋のレイアウト図の描画方法は、
清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップであって、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信するステップと、
を含む。
本出願の実施例により提供される技術案は、掃除ロボットは、清掃部屋に遭遇された障害物を清掃経路図に標識し、端末がこの部屋のレイアウト図を便利に描画するように、端末に送信し、部屋のレイアウト図を描画する利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上するという優れた効果を含む。
一つの実施例において、前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい。
本出願の実施例により提供される技術案は、掃除ロボットは底面の面積を限定することにより、類別が異なる障害物を決定し、端末が障害物により清掃された部屋に陳列された家具の正確性を向上し、更にユーザ体験を向上するという優れた効果を含む。
一つの実施例において、清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップは、
部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、前記参照障害物の底面の面積を取得するステップと、
前記参照障害物の底面の面積が前記第１の予め設定された閾値以下である場合、前記参照障害物の位置に基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識するステップと、
前記参照障害物の底面の面積が前記第２の予め設定された閾値以上である場合、前記参照障害物の形状と前記参照障害物の位置とに基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第２障害物として標識するステップと、
を含む。
本出願の実施例により提供される技術案は、清掃する過程に同一の障害物に遭遇された回数が多い場合、この障害物を第１障害物又は第２障害物として標識することができ、誤って移動物体を標識したためレイアウト図を間違って描画しないようにさせ、間取り図の描画の正確性を向上するという優れた効果を含む。
本出願の実施例による第３側面により、部屋レイアウト図の描画装置を提供し、前記部屋レイアウト図の描画装置は、
掃除ロボットの清掃経路図を取得する第１取得モジュールであって、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数である第１取得モジュールと、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する決定モジュールであって、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数である決定モジュールと、
前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成する生成モジュールと、
を含む。
一つの実施例において、前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、前記決定モジュールは、
前記Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する第１取得サブモジュールと、
前記各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する第２取得サブモジュールと、
前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、前記Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する第１決定サブモジュールと、
前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定する第２決定サブモジュールと、
を含む。
一つの実施例において、前記第２決定サブモジュールは、
前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示する決定展示ユニットと、
前記各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得する取得ユニットと
前記各家具の指定選択肢に基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定する決定ユニットと、
を含む。
一つの実施例において、前記装置は、
前記部屋のパノラマシーン画像を取得する第２取得モジュールと、
前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を前記パノラマシーン画像に描画し、前記部屋のパノラマレイアウト図を取得する第３取得モジュールと、
を含む。
本出願の実施例の第４側面によると、部屋レイアウト図の描画装置を提供し、前記部屋レイアウト図の描画装置は、
清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識する標識モジュールであって、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数である標識モジュールと、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信する送信モジュールと、
を含む。
一つの実施例において、前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、前記標識モジュールは、
部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、前記参照障害物の底面の面積を取得する第３取得サブモジュールと、
前記参照障害物の底面の面積が前記第１の予め設定された閾値以下である場合、前記参照障害物の位置に基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識する第１標識サブモジュールと、
前記参照障害物の底面の面積が第２の予め設定された閾値以上である場合、前記参照障害物の形状と前記参照障害物の位置とに基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第２障害物として標識する第２標識サブモジュールと、
を含む。
本出願の実施例の第５側面によると、部屋レイアウト図の描画装置を提供し、前記部屋レイアウト図の描画装置は、
第１プロセッサと、
第１プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第１メモリと
を含み、
ここで、前記第１プロセッサは、
掃除ロボットの清掃経路図を取得し、ここで、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定すし、ここで、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であり、
前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成するように構成される。
本出願の実施例による第６側面によると、部屋レイアウト図の描画装置を提供し、前記部屋レイアウト図は、
第２プロセッサと、
第２プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第２メモリと、
を含み、
ここで、前記第２プロセッサは、
清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識し、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信するように構成される。
以上の一般的な説明及び後文の詳細説明は例示的で解釈性のものに過ぎず、本発明を限定するものではない、と理解されるべきである。
ここでの図面は明細書に含まれて本明細書の一部となり、本出願に該当する実施例を示し、明細書とともに本出願の原理を説明する。
一つの例示的な実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。 一つの例示的な実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。 一つの例示的な実施例に示される家具選択肢を表示する部屋間取り図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法の相互作用図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法の相互作用図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置の構造概略図である。 一つの実施例に示されている一つの部屋レイアウト図の描画装置の構造ブロック図である。 一つの実施例に示されているもう一つ部屋レイアウト図の描画装置の構造ブロック図である。
ここで、例示的な実施例を詳しく説明し、その例が図面に示される。以下の説明において、図面に係る場合、他の表示がない限り、異なる図面における同一の数字は、常に、同一又は類似の要素を表す。以下、例示的な実施例に説明される実施形態は本発明と一致する全ての実施形態を表すわけではない。むしろその逆であって、これらは、添付の特許請求の範囲に詳しく説明される、本発明の一部の態様と一致する装置及び方法の例に過ぎない。
本出願の実施例により提供される技術案は、端末と掃除ロボットとに関わり、ここで、端末とは、携帯電話や、タブレットＰＣ、スマートウォッチ及び他の掃除ロボットに接続されるデバイスであっても良い。前記端末は、赤外線や、ブルートゥースまたは無線通信ネットワークによって前記掃除ロボットに接続され、本出願の実施例はこれを限定しない。関連技術において、ある部屋の間取り図を描画するには、この部屋に陳列されている各家具のサイズを順番に測定し、その後家具の陳列位置に基づいてこの部屋の最初の間取り図に各家具の画像を追加することで、間取り図を描画する過程は複雑になり、ユーザ体験が悪い。本出願の実施例において、端末は掃除ロボットの清掃経路及びこの清掃経路に標識された障害物により、清掃された部屋の陳列の家具を決定し、部屋の間取り図の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上する。
本出願の実施例は部屋レイアウト図の描画方法を提供し、この方法を実施する主体として、端末と掃除ロボットが挙げられる。本出願の実施例は、方法を実施する主体により、クロスドメインアクセス方法が２セット配置され、それは以下の記載の通りである。
端末側
図１ａは一つの例示的な実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。図１ａに示すように、この部屋レイアウト図の描画方法は、端末に用いられ、以下のステップ１０１ないしステップ１０３を含む。
ステップ１０１において、掃除ロボットの清掃経路図を取得する。清掃経路図は、掃除ロボットが部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含む。
ここで、第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、ＮとＭとはいずれも０以上の整数である。
例示的には、第１障害物の底面の面積は第１障害物と地面との接触面積であっても良く、第２障害物の底面の面積は第２障害物と地面との接触面積であっても良い。掃除ロボットは、部屋を清掃する過程に経路障害回避機能によって遭遇された障害物を決定することができ、その後掃除ロボット自体に取り付けられたセンサによってこの障害物をスキャンし、この障害物と掃除ロボットの相対サイズ比率を決定し、更に、掃除ロボットのサイズに基づいて、この障害物と地面との接触面積（即ち、この障害物の底面の面積）を取得する。若し、この障害物と地面との接触面積が第１の予め設定された閾値以下である場合、この障害物を第１障害物として標識するが、若し、この障害物と地面との接触面積が第２の予め設定された閾値以上である場合、この障害物を第２障害物として標識する。
例示的に、端末は、赤外線や、ブルートゥースまたは無線通信ネットワークによって前記掃除ロボットに接続され、掃除ロボットによって送信された清掃経路図を受信する。又は、掃除ロボットは清掃経路図を取得してからこの清掃経路図をクラウドサーバーにアップロードし、端末は、レイアウト図が描画される際、クラウドサーバーからこの清掃経路図をダウンロードすることができる。又は、掃除ロボットは、清掃経路図を取得してからこの清掃経路図をもう一つの端末に送信して、その後もう一つの端末によってレイアウト図を描画する端末に転送する。
実際に利用される場合、具体的な状況により、第１の予め設定された閾値と第２の予め設定された閾値とを設ける事ができ、本出願の実施例はこれを限定しない。好ましくは、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
ステップ１０２において、Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する。
ここで、Ｑは０以上で（Ｎ＋Ｍ）以下の整数である。
例示的には、端末が清掃経路図を取得してからこの清掃経路図を解析し、その中に含まれたＮ個の第１障害物の位置、及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを取得することができる。第１障害物の底面の面積が小さいため、第１障害物は、例えば、机の脚と、椅子の脚とソファの脚などの家具の支持部分と考えられても良い。このＮ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物に到着する距離を取得することができ、その第１障害物が表すＳ個の家具を更に取得する。第２障害物の底面の面積が大きく、例えば、床置き式ベッド、床置き式サイドテーブル及び床置き式椅子などの床置き式家具と考えられても良い。このＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、このＭ個の第２障害物が表すＭ個の家具を取得することができる。ここで、ＳとＭの和はＱである。
ステップ１０３において、Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成する。
例示的には、初期化される場合、端末は、クラウドサーバー又は掃除ロボットのところにこの部屋の間取り図を取得することができ、この間取り図に部屋の壁、ドア、窓及び地面のみを標識し、端末がこの部屋に陳列されているＱ個の家具を決定した後、清掃経路図におけるＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、このＮ個の第１障害物及びこのＭ個の第２障害物が表すＱ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成することができる。
本出願の実施例により提供される技術案において、端末は、掃除ロボットの清掃経路図及びこの清掃経路図に標識された障害物によって、清掃される部屋に陳列されている家具を決定し、部屋レイアウト図を描画する利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
一つの実施例において、図１ｂに示すように、ステップ１０２において、Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップは、ステップ１０２１ないしステップ１０２４により実現される。
ステップ１０２１において、Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する。
ステップ１０２２において、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する。
ステップ１０２３において、Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する。
ステップ１０２４において、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する。
例示的に、初期化される際、端末は、予め設定された距離と予め設定された家具のサイズのデータベースを設けても良く、この予め設定された距離は大部の家具の各支持部の間の最大距離を示し、この予め設定された家具のサイズのデータベースはよくある家具の各種のサイズを説明し、例えば、よくあるベッドのサイズは、１．２ｍ（メートル）＊２ｍ、１．５ｍ＊２ｍ又は１．８ｍ＊２ｍなどである。よくある机のサイズは、１ｍ＊１．８ｍ又は０．８ｍ＊１．３５ｍなどである。よくある椅子のサイズは、０．３ｍ＊０．４ｍ又は０．５ｍ＊０．５ｍである。
端末は、Ｎ個の第１障害物の位置を取得した後、このＮ個の第１障害物における各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との距離を取得し、その後、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する。
仮に、端末が合計４つの第１障害物を取得すると、即ち、Ｎは４であるとし、当該４つの第１障害物は、それぞれ第１障害物Ａと、第１障害物Ｂと、第１障害物Ｃと、第１障害物Ｄであり、予め設定された距離は１．５ｍであり、即ち、端末は、各第１障害物と１．５ｍ内の他の第１障害物の距離を取得することができる。例えば、第１障害物Ｂと、第１障害物Ｃと、第１障害物Ｄとが第１障害物Ａの間距離は、いずれも１．５ｍ以下である。ここで、第１障害物Ａと第１障害物Ｂの距離は０．４ｍであり、第１障害物Ａと第１障害物Ｃの距離は０．３ｍであり、第１障害物Ａと第１障害物Ｄの距離は０．５ｍであり、第１障害物Ｂと第１障害物Ｄの距離は０．３ｍであり、第１障害物Ｂと第１障害物Ｃの距離は０．５ｍであり、第１障害物Ｃと第１障害物Ｄの距離は０．４ｍである。これにより、第１障害物Ａと、第１障害物Ｂと、第１障害物Ｃとはサイズが０．３、０．４と０．５の三角形に構成される。第１障害物Ｂと、第１障害物Ｃと、第１障害物Ｄとはサイズが０．３、０．４と０．５の三角形に構成される。第１障害物Ａと、第１障害物Ｃと、第１障害物Ｄとはサイズが０．３、０．４と０．５の三角形に構成される。第１障害物Ａと、第１障害物Ｂと、第１障害物Ｄとはサイズが０．３、０．４と０．５の三角形に構成される。第１障害物Ａと、第１障害物Ｂと、第１障害物Ｃと第１障害物Ｄとは長さと幅がそれぞれ０．３と０．４の長方形に構成される。この三角形と長方形とはいずれも閉じた幾何図形であり、即ち、Ｓは５であり、この５つの閉じた幾何図形のサイズと予め設定された家具のサイズのデータベースにおける各家具のサイズとマッチングさせ、この予め設定された家具のサイズのデータベースに長さと幅とがそれぞれ０．３と０．４の椅子のサイズが存在するから、この５つの閉じた幾何図形におけるサイズと家具とがマッチングする閉じた図形は長さと幅とがそれぞれ０．３と０．４の長方形であることを取得することができ、即ち、この４つの第１障害物により一つの家具（椅子）がマッチングされ得る。
仮に、端末が合計一つの第２障害物を取得すると、即ち、Ｍは１であると、この第２障害物の位置は、第２障害物が部屋における相対位置、即ち、この第２障害物と部屋の各壁との間の距離及び部屋各壁の長さの比率である。この第２障害物の形状と、部屋における相対位置及びこの部屋のサイズに基づいて、この第２障害物が表す物体のサイズを取得することができる。例えば、部屋は長方形であり、その長さと幅はそれぞれ４ｍと３ｍであり、この第２障害物がこの部屋の中の一つの角に位置し、その形状は長方形で且つその長さとこの部屋の長さの比率が２／１であり、その幅とこの部屋の幅の比率は５／３であり、上記の情報により、この第２障害物が表す物体のサイズが２ｍ＊１．８ｍであることが分かる。この物体のサイズと予め設定された家具のサイズのデータベースにおける各種の家具のサイズとマッチングし、この物体のサイズにマッチングする家具がベッドであることが分かる。
本出願の実施例により提供される技術案において、端末は、異なる障害物の位置及び／又は形状により異なる物体のサイズを決定し、その後物体のサイズによって適切な家具とマッチングし、家具が決定される正確性を向上する。
一つの実施例において、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具が決定される場合、まず、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具の中における各家具の複数の選択肢を決定して展示し、その後、選択操作命令を取得し、この選択操作命令は各家具の複数の選択肢において決定された各家具の指定選択肢を含み、各家具の指定選択肢に基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する。
例示的に、家具の多様化のため、同一のサイズにマッチングする家具は、多種のタイプ又は多種の形態が存在する場合があり、描画されたレイアウト図は、部屋の実際のレイアウトによりフィットさせ、端末が取得された物体のサイズと予め設定された家具のサイズのデータベースとをマッチングする場合、各物体に対応する家具のために複数の選択肢を出力し、各物体に対応する選択肢を端末のスクリーンに表示する。ユーザは、各物体の複数の選択肢を閲覧することができ、その後この複数の選択肢において一つの実際の状況に合う指定選択肢を選択し、それによって端末がユーザによって選択された指定選択肢に基づいて部屋内に陳列されている家具を決定する。
ここで、端末によって長さと幅とがそれぞれ０．４ｍ＊０．３ｍの閉じた幾何図形と予め設定された家具のサイズのデータベースとがマッチングした家具の３つの選択肢は、それぞれ椅子と、小型ソファと小型サイドテーブルであって、サイズが２ｍ＊１．８ｍである物体と予め設定された家具のサイズのデータベースとがマッチングした家具の２つの選択肢は、それぞれベッドと大きな机であると仮定する。図１ｃに示すように、端末は、スクリーンにこの部屋の最初の間取り図１００を表示することができ、この長さと幅とがそれぞれ０．４ｍと０．３ｍの閉じた幾何図形１０が所在している位置の周囲にそれぞれ椅子１０ａと、小型ソファ１０ｂと小型サイドテーブル１０ｃ３つの画像を設け、サイズが２ｍ＊１．８ｍの物体２０が所在している位置の周囲にそれぞれベッド２０ａと大きな机２０ｂの画像を設ける。ユーザは、椅子１０ａと、小型ソファ１０ｂと小型サイドテーブル１０ｃの中から閉じた幾何図形１０の指定選択肢を選択することができ、例えば、ユーザは、この部屋の実際の状況により椅子１０ａを閉じた幾何図形１０に対応する家具として選択し、この際、ユーザがこの椅子１０ａの画像をクリックすることができ、端末がこのクリックを検出すると、椅子１０ａをこの閉じた幾何図形の１０に対応する家具の指定選択肢とする。同時に、ユーザは、この部屋の実際の状況により、ベッド２０ａをサイズ２ｍ＊１．８ｍの物体に対応する家具として選択し、この際、ユーザがこのベッド２０ａの画像をクリックすることができ、端末がこのクリックを検出すると、ベッド２０ａをこのサイズが２ｍ＊１．８ｍである物体に対応する家具の指定選択肢８とする。この場合、端末は、このサイズが０．４ｍ＊０．３ｍの物体に対応する家具の指定選択肢とサイズが２ｍ＊１．８ｍの物体に対応する家具の指定選択肢とにより、この部屋内に陳列されている二つの家具はそれぞれ椅子とベッドであると決定する。
この部屋内に陳列されている二つの家具がそれぞれ椅子とベッドであると決定した後、端末がこの部屋のレイアウト図の描画を行う。図１ｄに示すように、閉じた幾何図形１０の位置に基づいて椅子１０ａを部屋間取り図１００に標識し、物体２０の位置に基づいてベッド２０ａを部屋間取り図１００に標識すれば、この部屋のレイアウト図を取得することができる。
本出願の実施例により提供される技術案において、物体のサイズによって決定された家具の選択肢が多すぎる場合には、端末がスクリーンにこの複数の選択肢を示すことができ、ユーザがこの複数の選択肢からこの物体に対応する家具の指定選択肢を便利に選択し、レイアウト図の描画の柔軟性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
一つの実施例において、図１ｅに示すように、この方法は、ステップ１０４とステップ１０５とを更に含む。
ステップ１０４において、部屋のパノラマシーン画像を取得する。
ステップ１０５において、部屋内に陳列されているＱ個の家具をパノラマシーン画像に描画し、部屋のパノラマレイアウト図を取得する。
例示的に、端末がカメラの撮影の角度と焦点距離とを調整することにより、この部屋の複数の画像を取得し、その後複数の画像を部屋のパノラマシーン画像として合成し、このパノラマシーン画像はサラウンド角度でこの部屋の環境を全方向に反映する。その後決定された部屋内に陳列されているＱ個の家具をこのパノラマシーン画像に描画し、この部屋へのフルシーンレイアウト図を取得し、このフルシーンレイアウト図もまたサラウンド角度で目前の部屋に陳列されている家具を全方向に反映することができ、レイアウト図の鑑賞性を向上した。
上記の実施例は、同様に図１ｂに示す技術案に適用される。
本出願の実施例により提供される技術案は、端末が、決定されたＱ個の家具を部屋のパノラマシーン画像に描いて展示することができ、レイアウト図の鑑賞性を向上し、ユーザ体験を向上する。
ロボット側
図２は、一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法のフローチャートである。図２に示すように、この部屋レイアウト図の描画方法は、掃除ロボットに適用され、以下のようなステップ２０１とステップ２０２とを含む。
ステップ２０１において、清掃経路図に、部屋を清掃した際遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識する。
ここで、第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、ＮとＭとはいずれも０以上の整数である。
例示的には、掃除ロボットが部屋を清掃する過程に、複数の障害物が現れる可能性があり、一部は固定障害物であって、例えば、家具の縁部、又は家具の支持部分などである。一部は移動障害物かもしれず、例えば、ユーザの脚又はペットの脚などである。一部の移動障害物を清掃経路図に標識して部屋レイアウト図を正確に描画することができない状況を避けるため、掃除ロボットが障害物を標識する際、まずこの障害に遭遇された回数を決定し、同一位置でこの障害物の回数が多くなると、この障害物が固定障害物であることを示し、この障害物を清掃経路に標識することができる。
参照障害物を例として説明すると、掃除ロボット内部にこの参照障害物に対応するカウンターが設けられても良く、この参照障害物に遭遇するたびにこのカウンターが１を加算させるように指示し、このカウンターに記録されたデータは予め設定された回数以上であるか否かを決定し、若し、このカウンターに記録されたデータが予め設定された回数以上であると、掃除ロボットがこの参照障害物に遭遇された回数が多く、この参照障害物を固定障害物と判定する。この際、掃除ロボットがこの参照障害物の底面の面積を取得し、この参照障害物の底面の面積が大きく、即ち、第２の予め設定された閾値以上であると、スキャン画像によりこの参照障害物の形状と位置とを取得し、第２障害物の形でこの参照障害物を清掃経路に標識する。若し、この参照障害物の底面の面積が小さく、即ち第１の予め設定された閾値以下であると、スキャン画像によりこの参照障害物の位置を取得し、第１障害物の形でこの参照障害物を清掃経路図に標識することができる。
具体的に、掃除ロボットはスキャンした画像により前記障害物の底面の長さと幅を推測し、更に、当該参照障害物の底面の面積を取得する。第１障害物の底面の面積は、第１障害物と地面とが接触する接触面積であり、第２障害物の底面の面積は第２障害物と地面とが接触する接触面積である。実際の応用において、具体的な状況により第１の予め設定された閾値と第２の予め設定された閾値を設け、本出願の実施例は、これを限定しない。好ましくは、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
ステップ２０２において、Ｎ個の第１障害物の位置およびＭ個の第２障害物の形状と位置の清掃経路図を端末に送信する。
例示的には、掃除ロボットは、赤外線や、ブルートゥースまたは無線通信ネットワークによって端末に接続される。Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置の清掃経路図を取得した後、接続経路によって、清掃経路図を端末に送信し、端末が部屋レイアウト図を便利に描画するようにさせる。
本出願の実施例により提供される技術案において、掃除ロボットは、部屋を清掃する過程に遭遇された障害物を、清掃経路図に標識し且つ端末に送信し、端末が、この部屋のレイアウト図を便利に描画するようにさせ、部屋レイアウト図の描画の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
以下、いくつの実施例により実現過程を詳しく説明する。
図３は、一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法の相互作用図である。図３に示すように、以下のステップ３０１ないしステップ３０７を含む。
ステップ３０１において、掃除ロボットが清掃経路図に部屋を清掃した際遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを取得する。
ステップ３０２において、Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識した清掃経路図を端末に送信する。
ステップ３０３において、端末は、Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する。
ステップ３０４において、端末は、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する。
ステップ３０５において、端末は、Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する。
ステップ３０６において、端末は、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、Ｍ個の物体のサイズと予め設定された家具のサイズのデータベースとにより、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する。
ステップ３０７において、端末は、Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成する。
本出願の実施例により提供される部屋レイアウト図の描画方法によると、端末は、掃除ロボットによって送信された清掃経路図及びこの清掃経路図に標識された障害物により、清掃された部屋に陳列されている家具を決定し、部屋レイアウト図を描画する利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
図４は、一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画方法の相互作用図である。図４に示すように、以下のステップ４０１ないしステップ４１０を含む。
ステップ４０１において、掃除ロボットは、清掃経路図に部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識する。
ステップ４０２において、Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識した清掃経路図を端末に送信する。
ステップ４０３において、端末は、Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する。
ステップ４０４において、端末は、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する。
ステップ４０５において、端末は、Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する。
ステップ４０６において、端末は、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して示す。
ステップ４０７において、端末は、選択操作指定を取得し、この選択操作命令は、各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む。
ステップ４０８において、端末は、各家具の指定選択肢に基づいて、この部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する。
ステップ４０９において、端末は、この部屋のパノラマシーン画像を取得する。
ステップ４１０において、端末は、この部屋内に陳列されているＱ個の家具を、パノラマシーン画像に描画し、この部屋のパノラマレイアウト図を取得する。
本出願の実施例により提供される部屋レイアウト図の描画方法によると、端末は、掃除ロボットによって送信された清掃経路図及びこの清掃経路図に標識した障害物により、清掃された部屋内に陳列されている家具を決定し、部屋レイアウト図を描画する利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上させる。
以下は、本出願の装置実施例であり、本出願の方法実施例を実行することができる。
図５ａは、一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置５０の構造概略図である。この装置５０は、ソフトウェア、ハードウェア又は両者の組み合わせにより電子機器の一部又は全部となる。図５ａに示すように、この部屋レイアウト図の描画装置５０は、第１取得モジュール５０１と、決定モジュール５０２と、生成モジュール５０３とを含む。
ここで、第１取得モジュール５０１は、掃除ロボットの清掃経路図を取得するためのものであり、清掃経路図は、掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２閾値以上であり、ＮとＭとはいずれも０以上の整数である。
決定モジュール５０２は、Ｎ個の第１障害物の位置、及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するものであり、Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数である。
生成モジュール５０３は、Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成するためのものである。
一つの実施例において、前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において図５ｂに示すように、この決定モジュール５０２は、第１取得サブモジュール５０２１と、第２取得サブモジュール５０２２と、第１決定サブモジュール５０２３と第２決定サブモジュール５０２４とを含む。
ここで、第１取得サブモジュール５０２１は、Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する。
第２取得サブモジュール５０２２は、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する。
第１決定サブモジュール５０２３は、Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する。
第２決定サブモジュール５０２４は、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、前記部屋内に陳列されたＱ個の家具を決定する。
一つの実施例において図５ｃに示すように、この第２決定サブモジュール５０２４は、決定展示ユニット５０２４ａと、取得ユニット５０２４ｂと、決定ユニット５０２４ｃとを含む。
ここで、決定展示ユニット５０２４ａは、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されたＱ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示するためのものである。
取得ユニット５０２４ｂは、選択操作命令を取得するためのものであり、選択操作命令は、各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む。
決定ユニット５０２４ｃは、各家具の指定選択肢に基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するためのものである。
一つの実施例において図５ｄに示すように、この装置５０は、第２取得モジュール５０４と、第３取得モジュール５０５とを含む。
ここで、第２取得モジュール５０４は、部屋のパノラマシーン画像を取得するためのものである。
第３取得モジュール５０５は、部屋内に陳列されているＱ個の家具をパノラマシーン画像に描画し、部屋のパノラマレイアウト図を取得するためのものである。
本出願の実施例により部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この装置は、掃除ロボットの清掃経路図及びこの清掃経路図に標識した障害物により、清掃する部屋に陳列されている家具を決定し、部屋レイアウト図の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
図６ａは、一つの実施例に示される部屋レイアウト図の描画装置６０の構造概略図である。この装置６０は、ソフトウェア、ハードウェア又は両方の組み合わせにより電子機器の一部又は全部となる。図６ａに示すように、この部屋レイアウト図の描画装置６０は、標識モジュール６０１と送信モジュール６０２とを含む。
ここで、標識モジュール６０１は、清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識する。
第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数である。
送信モジュール６０２は、標識された前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置の清掃経路図を端末に送信する。
一つの実施例において、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、図６ｂに示すように、この標識モジュール６０１は、第３取得サブモジュール６０１１と、第１標識サブモジュール６０１２と、第２標識サブモジュール６０１３とを含む。
ここで、第３取得サブモジュール６０１１は、部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、参照障害物の底面の面積を取得するためのものである。
第１標識サブモジュール６０１２は、参照障害物の底面の面積が第１の予め設定された閾値以下である場合、参照障害物の位置に基づいて、参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識するためのものである。
第２標識サブモジュール６０１３は、参照障害物の底面の面積が第２の予め設定された閾値以上である場合、参照障害物の形状と参照障害物の位置に基づいて、参照障害物を前記清掃経路図に第２障害物として標識するためのものである。
本出願の実施例により部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この装置は、掃除ロボットが部屋を掃除する過程に遭遇された障害物を清掃経路図に標識し、端末に送信することができ、端末がこの部屋のレイアウト図を便利に描画し、部屋レイアウト図の描画を利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上する。
本出願の実施例により部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この部屋レイアウト図の描画装置は、
第１プロセッサと、
第１プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第１メモリと、
を含み、
ここで、第１プロセッサは、
掃除ロボットの清掃経路図を取得し、清掃経路図は、掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２閾値以上であり、ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
Ｎ個の第１障害物の位置、及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定し、Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であり、
Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成するように構成される。
一つの実施例において、第１の予め設定された閾値は、第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、上記プロセッサは、更に、
Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得し、
各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得し、
Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定し、
Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するように構成される。
一つの実施例において、上記プロセッサは、更に、
Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されたＱ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示し、
各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得し、
各家具の指定選択肢に基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するように構成される。
一つの実施例において、上記プロセッサは、更に、
部屋のパノラマシーン画像を取得し、
部屋内に陳列されているＱ個の家具をパノラマシーン画像に描画し、部屋のパノラマレイアウト図を取得するように構成される。
本出願の実施例は、部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この装置は、掃除ロボットの清掃経路図及びこの清掃経路図に標識された障害物により、清掃された部屋に陳列されている家具を決定し、部屋レイアウト図の描画の利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を向上する。
本出願の実施例により部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この部屋レイアウト図の描画装置は、
第２プロセッサと、
第２プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第２メモリと、
を含み、
ここで、前記第２プロセッサは、
清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識し、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信するように構成される。
一つの実施例において、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、上記プロセッサは、更に、
部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、参照障害物の底面の面積を取得する。
参照障害物の底面の面積が第１の予め設定された閾値以下である場合、参照障害物の位置に基づいて、参照障害物が前記清掃経路図に第１障害物として標識する。
参照障害物の底面の面積が第２の予め設定された閾値以上である場合、参照障害物の形状と参照障害物の位置に基づいて、参照障害物を前記清掃経路図において第２障害物として標識するように構成される。
本出願の実施例により部屋レイアウト図の描画装置を提供し、この装置は、掃除ロボットが部屋を掃除する過程に遭遇された障害物を清掃経路図に標識し、端末に送信することができ、端末がこの部屋のレイアウト図を便利に描画し、部屋レイアウト図の描画を利便性と正確性を向上し、ユーザ体験を更に向上する。
上記実施例における装置について、その中の各モジュールが操作を実行する具体的な形態は、既にこの方法の実施例において詳しく説明したため、ここで、詳しく説明しない。
図７は、一つの実施例に示されている一つの部屋レイアウト図の描画装置７０の構造ブロック図である。この装置７０は、端末デバイスに適用される。例えば、装置７０は携帯電話や、コンピュータ、デジタル放送端末、メッセージ送受信デバイス、ゲーム制御台、タブレット機器、医療機器、フィットネス機器、パーソナル・デジタル・アシスタントなどであっても良い。
装置７０は、プロセッサアセンブリ７０２と、メモリ７０４と、電源アセンブリ７０６と、マルチメディアアセンブリ７０８と、オーディオアセンブリ７１０と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース７１２と、センサアセンブリ７１４と、通信アセンブリ７１６のうちの一つ又は複数のアセンブリを含んでもよい。
プロセッサアセンブリ７０２は、通常、制御装置７０の全体操作を制御するものであり、例えば、表示、電話コール、データ通信、カメラ操作及び記録操作に関連する操作を制御する。プロセッサアセンブリ７０２は一つ又は複数のプロセッサ７２０を含むことにより命令を実行することができ、上記の方法の全部又は一部のステップを完成させる。また、プロセッサアセンブリ７０２は一つ又は複数のモジュールを含むことができ、プロセッサアセンブリ７０２と他のアセンブリとの間のインタラクションを便利にする。例えば、プロセッサアセンブリ７０２は、マルチメディアモジュールを含むことができ、マルチメディアアセンブリ７０８とプロセッサアセンブリ７０２との間のインタラクションを便利にする。
メモリ７０４は、各種のタイプのデータを記憶して装置７０における操作をサポートするように構成される。これらのデータの例は装置７０において操作される任意のアプリケーションプログラム又は方法の命令、連絡先データ、電話簿データ、メッセージ、図面、動画などを含む。メモリ７０４は任意のタイプの揮発性または不揮発性メモリデバイス又はこれらの組み合わせによって実現されてもよく、例えば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、 磁気メモリ、フラッシュメモリ、ディスクまたはＣＤなどが挙げられる。
電源アセンブリ７０６は装置７０の各種のアセンブリに電力を提供する。電源アセンブリ７０６は、電源管理システムと、一つ又は複数の電源と、装置７０のために電力を生成、管理及び分配することに関する他のアセンブリを含んでいてもよい。
マルチメディアアセンブリ７０８は前記装置７０とユーザの間に一つの出力インターフェースを提供するスクリーンを含む。一部の実施例において、スクリーンは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）とタッチパネル（ＴＰ）とを含んでいてもよい。スクリーンがタッチパネルを含む場合、スクリーンはタッチスクリーンとして実現され、ユーザからの入力信号を受信してもよい。タッチパネルは、一つ又は複数のタッチセンサを含んでおり、タッチ、スライド及びタッチパネルにおけるジェスチャーを感知する。前記タッチセンサはタッチ又はスライド操作の境を感知するだけではなく、前記タッチ又はスライド操作に関連する持続時間と圧力を検出する。一部の実施例において、マルチメディアアセンブリ７０８は、一つのフロントカメラ及び／又はリアカメラを含む。この装置７０が操作モード、例えば、撮影モード又は動画モードにある場合、フロントカメラ及び／又はリアカメラは外部のマルチメディアデータを受信することができる。各フロントカメラ及び／又はリアカメラは一つの固定された光学レンズシステムであってもよく、或いは焦点距離と光学ズーム機能とを備えていてもよい。
オーディオアセンブリ７１０は、オーディオ信号を出力及び／入力するように構成される。例えば、オーディオアセンブリ７１０は一つのマイク（ＭＩＣ）を含み、装置７０は操作モード、例えば、コールモード、記録モード及び音声認識モードにある場合、マイクは外部オーディオ信号を受信するように構成される。受信されたオーディオ信号は更にメモリ７０４に記憶され、通信アセンブリ７１６を経由して送信されてもよい。一部の実施例において、オーディオアセンブリ７１０は、オーディオ信号を出力するための一つの拡声器を更に含む。
Ｉ／Ｏインターフェース７１２は、プロセッサアセンブリ７０２と周辺インターフェースモジュールの間にインターフェースを提供し、上記周辺インターフェースモジュールとしては、キーボードや、クリックホイール、ボタンなどが挙げられる。これらのボタンは、ホームボタン、音量ボタン、開始ボタン、ロックボタンを含むがこれらを限定するものではない。
センサアセンブリ７１４は、装置７０に各方面の状態評価を提供するための一つ又は複数のセンサを含む。例えば、センサアセンブリ７１４は、装置７０のオン／オフ状態及びアセンブリの相対位置を検出してもよく、例えば、前記アセンブリは装置７０のディスプレイと小型キーボードであり、センサアセンブリ７１４は装置７０又は装置７０の一つのアセンブリの位置変化や、ユーザと装置７０との接触が存在するか否か、装置７０の方位又は加速／減速及び装置７０の温度変化を検出することができる。センサアセンブリ７１４は、一切物理接触がない場合に付近の物体の存在を検出するように構成されるための近接センサを含む。センサアセンブリ７１４は、撮影アプリケーションにおいて使用するための光センサを更に含むことができ、例えば、ＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサが挙げられる。一部の実施例において、前記センサアセンブリ７１４は、加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、圧力センサ、湿度センサを更に含むことができる。
通信アセンブリ７１６は、装置７０と他のデバイスの間に有線又は無線の形で便利に通信するために構成されるものである。装置７０は通信標準に基づく無線ネットワーク、例えば、ＷｉＦｉ、２Ｇ又は３Ｇ、或いはこれらの組み合わせに基づく無線ネットワークにアクセスすることができる。一つの例示的な実施例において、通信アセンブリ７１６は、放送チャンネルによって外部放送管理システムの放送信号又は放送に関する情報を受信する。一つの例示的な実施例において、前記通信アセンブリ７１６は、短距離通信を促すように、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュールを更に含む。例えば、ＮＦＣモジュールは、無線周波数認識装置（ＲＦＩＤ）技術、赤外線通信協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術と他の技術に基づいて実現される。
例示的な実施例において、装置７０は一つ又は複数の特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、デジタル信号処理（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または他の電子アセンブリにより実現され、上記方法を実行することに用いられる。
例示的な実施例において、命令を含む非一時的なコンピュータ読み取り記憶媒体を更に提供し、例えば、命令を含むメモリ７０４、上記の命令は装置７０のプロセッサ７２０により実行され上記の図１ａと、図１ｂと図１ｃとに示された方法を完成する。例えば、前記非一時的なコンピュータ読み取り記憶媒体はＲＯＭや、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ―ＲＯＭ、テープ、フロッピーディスクおよび光データ記憶装置であっても良い。
図８は、一つの実施例に示されているもう一つ部屋レイアウト図の描画装置８０の構造ブロック図である。装置８０はプロセッサアセンブリ８０２を含み、プロセッサアセンブリは一つ又は複数のプロセッサと、プロセッサアセンブリ８０２が実行する命令、例えばアプリケーションプログラムを記憶するためのメモリ８０３が表すメモリ資源とを更に含む。メモリ８０３に記憶されるアプリケーションは一つ又は一つ以上の各一組の命令に対応するモジュールを含むことができる。また、プロセッサアセンブリ８０２は、命令を実行するに構成され、上記図２に示す方法を実行する。
装置８０は、装置８０を実行する電源管理のように構成される一つの電源アセンブリ８０６と、装置８０がネットワークに接続されるように構成される一つの有線と無線ネットワークインターフェース８０５と、一つの入力出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８０８とを含む。装置８０は、メモリ８０３に記憶される操作システム、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ ＳｅｒｖｅｒTM、Ｍａｃ ＯＳ ＸTM、ＵｎｉｘTM、ＬｉｎｕｘTM、ＦｒｅｅＢＳＤTM又はその類似するものに基づくものである。
本開示の実施例により非一時的なコンピュータ読み取り記憶媒体を提供し、この記憶媒体における命令は、装置７０のプロセッサにより実行される場合、装置７０が上記端末側の部屋レイアウト図の描画方法を実行するようにさせ、この方法は、
掃除ロボットの清掃経路図を取得し、清掃経路図は、掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、第２障害物の底面の面積は第２閾値以上であり、ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
Ｎ個の第１障害物の位置、及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定し、Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であるステップと、
Ｑ個の家具を部屋の間取り図に標識し、部屋のレイアウト図を生成するステップと、を含む。
一つの実施例において、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、Ｎ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップは、
Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得するステップと、
各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得するステップと、
Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定するステップと、
Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップと、を含む。
一つの実施例において、Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップは、
Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズ、Ｍ個の物体のサイズ及び予め設定された家具のサイズのデータベースに基づいて、部屋内に陳列されたＱ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示するステップと、
各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得するステップと、
各家具の指定選択肢に基づいて、部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップと、を含む。
一つの実施例において、この方法は、
部屋のパノラマシーン画像を取得するステップと、
部屋内に陳列されているＱ個の家具をパノラマシーン画像に描画し、部屋のパノラマレイアウトを取得するステップと、を含む。
本開示の実施例により非一時的なコンピュータ読み取り記憶媒体を提供し、この記憶媒体における命令は、装置８０のプロセッサにより実行される場合、装置８０が上記ロボット側の部屋レイアウト図の描画方法を実行するようにさせ、この方法は、
清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップであって、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信するステップと、を含む。
一つの実施例において、第１の予め設定された閾値は第２の予め設定された閾値より小さい。
一つの実施例において、清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップは、
部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、参照障害物の底面の面積を取得するステップと、
参照障害物の底面の面積が第１の予め設定された閾値以下である場合、参照障害物の位置に基づいて、参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識するステップと、
参照障害物の底面の面積が第２の予め設定された閾値以上である場合、参照障害物の形状と参照障害物の位置に基づいて、参照障害物を前記清掃経路図において第２障害物として標識するステップと、を含む。
当業者は、明細書を考慮してここに記載の発明を実践した後、本発明の他の実施案を容易に考えられる。本発明は、ここに記載された一切変形、用途又は適応性的な変化を含むことを旨とし、これらの変形、用途又は適応的変化は本発明の一般的な原理及び本発明に開示されていない当該技術分野における周知知識又は常用の技術手段を含む。明細書と実施例とは例示的なものだけとみなされ、本発明の真の範囲と主旨は以下の特許請求の範囲に指摘される。
本発明は、上記既に説明されて図面に示された正確な構造を限定するものだけではなく、その原理及び主旨から逸脱しない限り、各種の補正、変化を行うことができる、と理解されるべきである。本発明の範囲は、特許請求の範囲及びその等価物だけにより限定されるものである。

Claims (20)

  1. 掃除ロボットの清掃経路図を取得するステップであって、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップであって、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であるステップと、
    前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画方法。
  2. 前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい、
    ことを特徴とする請求項１に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  3. 前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定するステップは、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得するステップと、
    前記各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得するステップと、
    前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、前記Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定するステップと、
    前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項２に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  4. 前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップは、
    前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示するステップと、
    前記各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得するステップと、
    前記各家具の指定選択肢に基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項３に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  5. 前記部屋レイアウト図の描画方法は、
    前記部屋のパノラマシーン画像を取得するステップと、
    前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を前記パノラマシーン画像に描画し、前記部屋のパノラマレイアウト図を取得するステップと、
    を更に含む、
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  6. 清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップであって、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であるステップと、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画方法。
  7. 前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい、
    ことを特徴とする請求項６に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  8. 清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識するステップは、
    部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、前記参照障害物の底面の面積を取得するステップと、
    前記参照障害物の底面の面積が前記第１の予め設定された閾値以下である場合、前記参照障害物の位置に基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識するステップと、
    前記参照障害物の底面の面積が前記第２の予め設定された閾値以上である場合、前記参照障害物の形状と前記参照障害物の位置とに基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第２障害物として標識するステップと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項６又は７に記載の部屋レイアウト図の描画方法。
  9. 掃除ロボットの清掃経路図を取得する第１取得モジュールであって、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数である第１取得モジュールと、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定する決定モジュールであって、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数である決定モジュールと、
    前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成する生成モジュールと、
    を含む、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画装置。
  10. 前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい、
    ことを特徴とする請求項９に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  11. 前記決定モジュールは、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置に基づいて、各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離を取得する第１取得サブモジュールと、
    前記各第１障害物と予め設定された距離内の他の第１障害物との間の距離に基づいて、前記Ｎ個の第１障害物からなるＳ個の閉じた幾何図形のサイズを取得する第２取得サブモジュールと、
    前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置及び前記部屋のサイズに基づいて、前記Ｍ個の第２障害物が表すＭ個の物体のサイズを決定する第１決定サブモジュールと、
    前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定する第２決定サブモジュールと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  12. 前記第２決定サブモジュールは、
    前記Ｓ個の閉じた幾何図形のサイズと、前記Ｍ個の物体のサイズと、予め設定された家具のサイズのデータベースとに基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具における各家具の複数の選択肢を決定して展示する決定展示ユニットと、
    前記各家具の複数の選択肢から決定された各家具の指定選択肢を含む選択操作命令を取得する取得ユニットと、
    前記各家具の指定選択肢に基づいて、前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を決定する決定ユニットと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  13. 前記部屋のパノラマシーン画像を取得する第２取得モジュールと、
    前記部屋内に陳列されている前記Ｑ個の家具を前記パノラマシーン画像に描画し、前記部屋のパノラマレイアウト図を取得する第３取得モジュールと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  14. 清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識する標識モジュールであって、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数である標識モジュールと、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信する送信モジュールと、
    を含む、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画装置。
  15. 前記第１の予め設定された閾値は前記第２の予め設定された閾値より小さい、
    ことを特徴とする請求項１４に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  16. 前記標識モジュールは、
    部屋を清掃する際に参照障害物に遭遇された回数が予め設定された回数以上である場合、前記参照障害物の底面の面積を取得する第３取得サブモジュールと、
    前記参照障害物の底面の面積が前記第１の予め設定された閾値以下である場合、前記参照障害物の位置に基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第１障害物として標識する第１標識サブモジュールと、
    前記参照障害物の底面の面積が前記第２の予め設定された閾値以上である場合、前記参照障害物の形状と前記参照障害物の位置とに基づいて、前記参照障害物を前記清掃経路図に第２障害物として標識する第２標識サブモジュールと、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の部屋レイアウト図の描画装置。
  17. 第１プロセッサと、
    第１プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第１メモリと、
    を含み、
    ここで、前記第１プロセッサは、
    掃除ロボットの清掃経路図を取得し、前記清掃経路図は、前記掃除ロボットが部屋を掃除する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを含み、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とに基づいて、前記部屋内に陳列されているＱ個の家具を決定し、前記Ｑは０以上且つ（Ｎ＋Ｍ）以下の整数であり、
    前記Ｑ個の家具を前記部屋の間取り図に標識し、前記部屋のレイアウト図を生成する、ように構成される、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画装置。
  18. 第２プロセッサと、
    第２プロセッサにより実行可能な命令を記憶する第２メモリと、
    を含み、
    ここで、前記第２プロセッサは、
    清掃経路図において、部屋を清掃する際に遭遇されたＮ個の第１障害物の位置及びＭ個の第２障害物の形状と位置とを標識し、前記第１障害物の底面の面積は第１の予め設定された閾値以下であり、前記第２障害物の底面の面積は第２の予め設定された閾値以上であり、前記ＮとＭとはいずれも０以上の整数であり、
    前記Ｎ個の第１障害物の位置及び前記Ｍ個の第２障害物の形状と位置とを標記した清掃経路図を端末に送信する、ように構成される、
    ことを特徴とする部屋レイアウト図の描画装置。
  19. コンピュータ命令を記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    この命令がプロセッサにより実行される際、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法のステップを実現する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
  20. コンピュータ命令を記憶するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    この命令がプロセッサにより実行される際、請求項６ないし８のいずれかに記載の方法のステップを実現する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
JP2018504987A 2017-04-25 2017-08-01 部屋レイアウト図の描画方法及び装置 Active JP6718954B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710278735.4A CN107169595B (zh) 2017-04-25 2017-04-25 房间布局图的绘制方法及装置
CN201710278735.4 2017-04-25
PCT/CN2017/095522 WO2018196211A1 (zh) 2017-04-25 2017-08-01 房间布局图的绘制方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019528487A true JP2019528487A (ja) 2019-10-10
JP6718954B2 JP6718954B2 (ja) 2020-07-08

Family

ID=59812343

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018504987A Active JP6718954B2 (ja) 2017-04-25 2017-08-01 部屋レイアウト図の描画方法及び装置

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10747232B2 (ja)
EP (1) EP3404504B1 (ja)
JP (1) JP6718954B2 (ja)
KR (1) KR102279894B1 (ja)
CN (1) CN107169595B (ja)
RU (1) RU2708287C1 (ja)
WO (1) WO2018196211A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021176863A1 (ja) * 2020-03-06 2021-09-10 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体画像表示装置、物体画像表示システム、および物体画像表示プログラム

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107632285B (zh) * 2017-09-19 2021-05-04 北京小米移动软件有限公司 地图创建及修改方法与装置
CN107518833A (zh) * 2017-10-12 2017-12-29 南京中高知识产权股份有限公司 一种扫地机器人的障碍物识别方法
CN108209745B (zh) * 2017-12-18 2021-06-25 深圳市奇虎智能科技有限公司 清洁设备的控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109828562B (zh) * 2019-01-17 2022-07-08 上海岚豹智能科技有限公司 机器人清扫模式调节方法及装置
CN109840376B (zh) * 2019-01-28 2023-04-18 司空定制家居科技有限公司 户型图的读取方法，装置以及存储介质
CN110796697B (zh) * 2019-11-04 2020-07-24 刘勇 普外科病房物件尺寸辨识平台及方法
CN111528732B (zh) * 2020-03-27 2021-06-18 珠海格力电器股份有限公司 一种清洁机器人运行控制方法、装置、系统及存储介质
CN111947284A (zh) * 2020-08-10 2020-11-17 海信（山东）空调有限公司 一种空调器及多温区设定方法
DE102020216124B4 (de) 2020-12-17 2024-01-25 BSH Hausgeräte GmbH Verfahren zum Betrieb eines mobilen, selbstfahrenden Geräts
CN112833890A (zh) * 2020-12-30 2021-05-25 深圳市海柔创新科技有限公司 地图构建方法、装置、设备、机器人及存储介质
CN113110095A (zh) * 2021-05-19 2021-07-13 云米互联科技(广东)有限公司 基于扫地机器人的HomeMap构建方法及构建系统
CN113360981B (zh) * 2021-06-04 2024-04-16 深圳须弥云图空间科技有限公司 家具自动布局方法、装置、存储介质与电子设备
CN117556512A (zh) * 2023-11-28 2024-02-13 杭州中房信息科技有限公司 适配复杂数据的楼盘表概览图高效生成方法、介质及设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004033340A (ja) * 2002-07-01 2004-02-05 Hitachi Home & Life Solutions Inc ロボット掃除機及びロボット掃除機制御プログラム
JP2006139525A (ja) * 2004-11-12 2006-06-01 Hitachi Home & Life Solutions Inc 自律移動型ロボット
US20130206177A1 (en) * 2012-02-09 2013-08-15 Samsung Electronics Co., Ltd Apparatus and method for controlling cleaning in robotic cleaner

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100703692B1 (ko) * 2004-11-03 2007-04-05 삼성전자주식회사 공간상에 존재하는 오브젝트들을 구별하기 위한 시스템,장치 및 방법
KR20070027840A (ko) * 2005-08-29 2007-03-12 삼성광주전자 주식회사 로봇청소기 및 이를 이용한 제어방법
JP4999734B2 (ja) * 2008-03-07 2012-08-15 株式会社日立製作所 環境地図生成装置、方法及びプログラム
RU139571U1 (ru) * 2013-12-19 2014-04-20 Андрей Дмитриевич Рогаткин Устройство ориентации и навигации тележки мобильного робота при его перемещении по горизонтальной поверхности в заданном помещении
CN106569489A (zh) * 2015-10-13 2017-04-19 录可系统公司 具有视觉导航功能的扫地机器人及其导航方法
CN105320140B (zh) * 2015-12-01 2018-09-18 浙江宇视科技有限公司 一种扫地机器人及其清扫路径规划方法
DE102016101552A1 (de) * 2016-01-28 2017-08-03 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Verfahren zum Erstellen einer Umgebungskarte für ein selbsttätig verfahrbares Bearbeitungsgerät
CN105511478B (zh) * 2016-02-23 2019-11-26 百度在线网络技术（北京）有限公司 应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端
CN106564054B (zh) * 2016-10-20 2018-12-04 上海物景智能科技有限公司 一种机器人作业区域的动态分割方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004033340A (ja) * 2002-07-01 2004-02-05 Hitachi Home & Life Solutions Inc ロボット掃除機及びロボット掃除機制御プログラム
JP2006139525A (ja) * 2004-11-12 2006-06-01 Hitachi Home & Life Solutions Inc 自律移動型ロボット
US20130206177A1 (en) * 2012-02-09 2013-08-15 Samsung Electronics Co., Ltd Apparatus and method for controlling cleaning in robotic cleaner

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021176863A1 (ja) * 2020-03-06 2021-09-10 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体画像表示装置、物体画像表示システム、および物体画像表示プログラム
JP2021140583A (ja) * 2020-03-06 2021-09-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体画像表示装置、物体画像表示システム、および物体画像表示プログラム
JP7281716B2 (ja) 2020-03-06 2023-05-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体画像表示装置、物体画像表示システム、および物体画像表示プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018196211A1 (zh) 2018-11-01
EP3404504B1 (en) 2020-08-19
RU2708287C1 (ru) 2019-12-05
EP3404504A3 (en) 2019-01-23
CN107169595B (zh) 2020-02-07
EP3404504A2 (en) 2018-11-21
JP6718954B2 (ja) 2020-07-08
KR20190082923A (ko) 2019-07-10
US20180307243A1 (en) 2018-10-25
KR102279894B1 (ko) 2021-07-20
CN107169595A (zh) 2017-09-15
US10747232B2 (en) 2020-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6718954B2 (ja) 部屋レイアウト図の描画方法及び装置
CN105796002B (zh) 清洁机器人室内清洁处理方法、清洁机器人及移动终端
US10356558B2 (en) Obstacle locating method and apparatus
CN107550399B (zh) 定时清扫方法及装置
JP6392991B2 (ja) 画像による空間パラメータ特定方法、装置、プログラム、記録媒体および端末機器
US20170155831A1 (en) Method and electronic apparatus for providing video call
US9514512B2 (en) Method and apparatus for laying out image using image recognition
JP6116756B2 (ja) 測位・ナビゲーション方法、装置、プログラム、及び記録媒体
US20180169934A1 (en) 3d printing data generation method and device
JP2016522437A (ja) 画像表示方法、画像表示装置、端末、プログラム及び記録媒体
WO2021103554A1 (zh) 图像定位的交互显示方法、装置、电子设备和存储介质
WO2022134475A1 (zh) 点云地图构建方法及装置、电子设备、存储介质和程序
CN112179352A (zh) 空间地图构建方法及装置、移动控制方法及装置、介质
WO2022179080A1 (zh) 定位方法、装置、电子设备、存储介质、程序及产品
EP3758343A1 (en) Method and device for controlling image acquisition component and storage medium
US20220228869A1 (en) Method and apparatus for generating semantic map, and readable storage medium
CN107632285B (zh) 地图创建及修改方法与装置
US20180062934A1 (en) Method and apparatus for device identification
US11861114B2 (en) Electronic equipment, method for controlling electronic equipment, and storage medium
WO2021120603A1 (zh) 一种目标对象显示方法及装置、电子设备和存储介质
CN110401868B (zh) 一种素材展示方法及装置
US20230198850A1 (en) Method and apparatus for obtaining map of internet of things device
CN112965652A (zh) 信息展示方法及装置、电子设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180131

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190920

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191218

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: 20200605

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200615

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6718954

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250