JP2019532369A5

JP2019532369A5 -

Info

Publication number: JP2019532369A5
Application number: JP2018549300A
Authority: JP
Filing date: 2017-09-14
Publication date: 2020-10-22
Anticipated expiration: 2037-09-14

Claims

プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリと、を備えるコンピューティングデバイスであって、
前記メモリは、コンピュータ可読プログラムコードを格納している非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、
前記コンピュータ可読プログラムコードが、
表面のナビゲーションに応答して、移動式ロボットによって収集される占有データに基づいて、前記表面のそれぞれの領域を定め、且つ前記占有データによって示される実際の境界に対して簡素化された境界を含むセグメンテーションマップを生成する段階と、
前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域のサブ領域を非散乱エリア及び散乱エリアとして識別する段階と、
前記セグメンテーションマップの識別に応答して前記散乱エリアを示すように、前記簡素化された境界を含む前記セグメンテーションマップを修正する段階と、
前記非散乱エリア及び前記散乱エリアのナビゲーションのためのシーケンスを示すカバレージパターンを、前記サブ領域の識別に基づいてコンピュータ計算する段階と、
前記カバレージパターンを前記移動式ロボットに提供する段階と、
を含む動作を実行するよう前記プロセッサによって実行可能であり、
前記カバレージパターンに応答して、前記移動式ロボットが、前記カバレージパターンによって示された前記シーケンスで前記表面のそれぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートする、
ことを特徴とするコンピューティングデバイス。
前記シーケンスは、前記表面の周囲のナビゲーションを更に含み、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された前記シーケンスで、前記表面の前記非散乱エリア、前記散乱エリア、及び周囲を順次的にナビゲートする、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記カバレージパターンは更に、前記非散乱エリアのランク方向を示し、前記ランク方向は、前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域において他の寸法よりも長い寸法に対応し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された前記ランク方向で前記非散乱エリアを横断する、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記カバレージパターンをコンピュータ計算する段階は、前記散乱エリアとの近接度に基づいて、前記非散乱エリアのナビゲーションを終了するための前記表面上の位置を決定する段階を含み、
前記カバレージパターンによって示された前記ランク方向での前記非散乱エリアの横断に応答して、前記移動式ロボットは、前記散乱エリアとの前記近接度を有する前記位置で前記非散乱エリアのナビゲーションを終了して、前記散乱エリア内の障害物を回避しながら前記散乱エリアを異なるパターンで横断する、
ことを特徴とする、請求項３に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップによって定められる前記それぞれの領域は、それぞれの部屋に対応し、前記カバレージパターンは更に、前記それぞれの部屋のナビゲーションの順序を示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された順序において前記それぞれの部屋の次の部屋のナビゲーションの前に、前記カバレージパターンによって示されたシーケンスで前記それぞれの部屋のうちの１つの部屋の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートする、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記動作が更に、
前記セグメンテーションマップを表示するよう構成されたユーザインタフェースを含むユーザデバイスに、前記セグメンテーションマップを提供する段階と、
前記セグメンテーションマップの提供に応答して、前記ユーザデバイスから選択入力を受け取る段階と、
を含み、
前記カバレージパターンをコンピュータ計算する段階は更に、前記選択入力に基づいている、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記選択入力は、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの少なくとも１つについての掃除のそれぞれのレベルを含み、前記カバレージパターンは更に、前記掃除のそれぞれのレベルを示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示される前記掃除のそれぞれのレベルに従って、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの少なくとも１つをナビゲートする際に、幾つかの掃除パスを実行する、
ことを特徴とする、請求項６に記載のコンピューティングデバイス。
前記選択入力は、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上についてのユーザ定義の境界又はラベルを含み、前記カバレージパターンは更に、前記ユーザ定義の境界又はラベルを示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された前記ユーザ定義の境界又はラベルに従って、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上の領域及び／又はサブ領域のナビゲーションを回避する、
ことを特徴とする、請求項６に記載のコンピューティングデバイス。
前記動作は更に、前記サブ領域のそれぞれの床タイプを検出する段階を含み、
前記カバレージパターンをコンピュータ計算する段階は、対応する前記サブ領域のそれぞれの前記床タイプに基づいて、前記非散乱エリア及び前記散乱エリアのナビゲーションのシーケンスを決定する段階を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップは、前記表面の少なくとも１つの以前のナビゲーションに応答して、ユーザデバイスから以前に受け取られたデータ及び／又は前記移動式ロボットによって収集されたデータを含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップを生成する段階は、
前記表面のナビゲーションに応答して前記移動式ロボットによって収集された占有データと、前記表面の前記少なくとも１つの以前のナビゲーションに応答して前記移動式ロボットによって収集されたデータとを比較する段階と、
前記比較によって示される共通性を含めるように、且つ前記比較によって示される外れ値を除去するように、前記セグメンテーションマップを更新する段階と、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップを生成する段階は、
閾値関数を適用することによって前記占有データに基づいてバイナリ画像をコンピュータ計算する段階と、
前記バイナリ画像に分水嶺変換を実行して、距離変換を適用することによって前記バイナリ画像を前記それぞれの領域に区分する段階と、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップを修正する段階は、前記セグメンテーションマップをユーザデバイスに提供する前に、前記セグメンテーションマップの識別に応答して前記散乱エリアを示すように、前記簡素化された境界を含む前記セグメンテーションマップを修正する、
ことを特徴とする、請求項１３に記載のコンピューティングデバイス。
前記サブ領域を前記非散乱エリア及び前記散乱エリアとして識別する段階は、
複数のパターン及びパターンの識別を含むデータストアにアクセスする段階と、
前記データストアに格納された前記複数のパターンとの類似性に基づいて前記サブ領域内の画素領域を分類する段階と、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記複数のパターンの前記識別のうちの１又は２以上は、１又は２以上のユーザデバイスから受け取ったそれぞれのラベリング入力に基づいている、
ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
前記サブ領域を前記非散乱エリア及び前記散乱エリアとして識別する段階は、
前記データストアへのアクセスに応答して、壁に対応する静的構造物又は散乱物に対応する動的構造物として前記画素領域を分類する段階を更に含む、
ことを特徴とする、請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
前記サブ領域を前記非散乱エリア及び前記散乱エリアとして識別する段階は、
前記占有データに基づいて少なくとも１つの境界を識別する段階と、
前記データストアへのアクセスの前に、少なくとも１つの境界に隣接する付随画素領域と前記少なくとも１つの境界から離間した分離画素領域として、前記画素領域を区別する段階と、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
前記コンピューティングデバイスは、前記移動式ロボットの構成要素を備え、前記占有データは、前記移動式ロボットの少なくとも１つのセンサによって検出され、前記動作は更に、
前記移動式ロボットの駆動装置を動作して、前記カバレージパターンによって示されたシーケンスで前記表面のそれぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートする段階を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
前記コンピューティングデバイスは、前記移動式ロボットに通信可能に結合されたサーバの構成要素を備え、前記動作は更に、
前記表面のナビゲーションに応答して前記移動式ロボットから前記占有データを受け取る段階と、
前記セグメンテーションマップをデータストアに格納する段階と、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載のコンピューティングデバイス。
移動式ロボットを動作する方法であって、
少なくとも１つのプロセッサによって、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体に格納されたコンピュータ可読命令を実行して、動作を実行する段階を含み、
前記動作は、
表面のナビゲーションに応答して、前記移動式ロボットによって収集された占有データに基づいて、前記表面のそれぞれの領域を定め、且つ前記占有データによって示される実際の境界に対して簡素化された境界を含むセグメンテーションマップを生成する段階と、
前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域のサブ領域を非散乱エリア及び散乱エリアとして識別する段階と、
前記セグメンテーションマップの識別に応答して前記散乱エリアを示すように、前記簡素化された境界を含む前記セグメンテーションマップを修正する段階と、
前記非散乱エリア及び前記散乱エリアのナビゲーションのためのシーケンスを示すカバレージパターンを、前記サブ領域の識別に基づいてコンピュータ計算する段階と、
前記カバレージパターンを前記移動式ロボットに提供する段階と、
を含み、
前記カバレージパターンに応答して、前記移動式ロボットが、前記カバレージパターンによって示されたシーケンスで前記表面のそれぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域の前記非散乱及び前記散乱物エリアを順次的にナビゲートする、
ことを特徴とする方法。
ユーザ端末を動作する方法であって、
前記方法は、前記ユーザ端末の少なくとも１つのプロセッサによって、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体を含むメモリに格納されたコンピュータ可読命令を実行して、動作を実行するようにする段階を含み、
前記動作は、前記ユーザ端末の送受信機を介して、表面のナビゲーションに応答して、移動式ロボットによって収集された占有データに基づいて、前記表面のそれぞれの領域を定め、且つ前記占有データによって示される実際の境界に対して簡素化された境界を含むセグメンテーションマップを受け取る段階を含み、
前記セグメンテーションマップは、前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域のサブ領域を散乱及び非散乱エリアとして識別し、
前記動作は更に、
前記ユーザ端末のユーザインタフェースを介して、前記簡素化された境界を含み且つ前記散乱エリアを示す、前記セグメンテーションマップのグラフィック表示を表示する段階と、
前記ユーザインタフェースを介して、前記表面のそれぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上に対応する選択入力を受け取る段階と、
前記送受信機を介して、前記選択入力を含む修正済みセグメンテーションマップを前記移動式ロボットに送る段階と、
を含み、
前記修正済みセグメンテーションマップに応答して、前記移動式ロボットが、前記選択入力に対応する、前記表面のそれぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上をナビゲートする、ことを特徴とする方法。
プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリと、を備えるコンピューティングデバイスであって、
前記メモリは、コンピュータ可読プログラムコードを格納している非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、
前記コンピュータ可読プログラムコードが、
表面のナビゲーションに応答して、移動式ロボットによって収集される占有データに基づいて、前記表面のそれぞれの領域を定めるセグメンテーションマップを生成する段階と、
前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域のサブ領域を非散乱エリア及び散乱エリアとして識別する段階と、
前記非散乱エリア及び前記散乱エリアのナビゲーションのためのシーケンスを示すと共に、前記それぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域において他の寸法よりも長い寸法に対応し、前記非散乱エリアを横断するためのランク方向を示すカバレージパターンを、前記サブ領域の識別に基づいてコンピュータ計算する段階であって、この段階は、前記散乱エリアとの近接度に基づいて、前記非散乱エリアのナビゲーションを終了するための前記表面上の位置を決定する段階を含む、前記コンピュータ計算する段階と、
前記カバレージパターンを前記移動式ロボットに提供する段階と、
を含む動作を実行するよう前記プロセッサによって実行可能であり、
前記カバレージパターンに応答して、前記移動式ロボットが、前記カバレージパターンによって示された前記シーケンスで前記表面のそれぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートし、
前記カバレージパターンによって示された前記ランク方向での前記非散乱エリアの横断に応答して、前記移動式ロボットが、前記散乱エリアとの前記近接度を有する前記位置で前記非散乱エリアのナビゲーションを終了して、前記散乱エリア内の障害物を回避しながら前記散乱エリアを異なるパターンで横断する、
ことを特徴とするコンピューティングデバイス。
前記シーケンスは、前記表面の周囲のナビゲーションを更に含み、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された前記シーケンスで、前記表面の前記非散乱エリア、前記散乱エリア、及び周囲を順次的にナビゲートする、
ことを特徴とする、請求項２２に記載のコンピューティングデバイス。
前記セグメンテーションマップによって定められる前記それぞれの領域は、それぞれの部屋に対応し、前記カバレージパターンは更に、前記それぞれの部屋のナビゲーションの順序を示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された順序において前記それぞれの部屋の次の部屋のナビゲーションの前に、前記カバレージパターンによって示されたシーケンスで前記それぞれの部屋のうちの１つの部屋の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートする、
ことを特徴とする、請求項２２に記載のコンピューティングデバイス。
前記動作が更に、
前記セグメンテーションマップを表示するよう構成されたユーザインタフェースを含むユーザデバイスに、前記セグメンテーションマップを提供する段階と、
前記セグメンテーションマップの提供に応答して、前記ユーザデバイスから選択入力を受け取る段階と、
を含み、
前記カバレージパターンをコンピュータ計算する段階は更に、前記選択入力に基づいている、
ことを特徴とする、請求項２２に記載のコンピューティングデバイス。
前記選択入力は、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上についてのユーザ定義の境界又はラベルを含み、前記カバレージパターンは更に、前記ユーザ定義の境界又はラベルを示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示された前記ユーザ定義の境界又はラベルに従って、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの１又は２以上の領域及び／又はサブ領域のナビゲーションを回避する、
ことを特徴とする、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
前記選択入力は、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの少なくとも１つについての掃除のそれぞれのレベルを含み、前記カバレージパターンは更に、前記掃除のそれぞれのレベルを示し、前記移動式ロボットは、前記カバレージパターンによって示される前記掃除のそれぞれのレベルに従って、前記それぞれの領域及び／又は該領域のサブ領域のうちの少なくとも１つをナビゲートする際に、幾つかの掃除パスを実行する、
ことを特徴とする、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
前記散乱物エリアの横断に応答して、前記移動式ロボットは、前記サブ領域のうちの少なくとも１つの他のサブ領域を横断する前に、前記ランク方向で前記非散乱エリアを横断しない、請求項２２に記載のコンピューティングデバイス。
前記コンピューティングデバイスは、前記移動式ロボットの構成要素を備え、前記占有データは、前記移動式ロボットの少なくとも１つのセンサによって検出され、前記動作は更に、
前記移動式ロボットの駆動装置を動作して、前記カバレージパターンによって示されたシーケンスで前記表面のそれぞれの領域のうちの少なくとも１つの領域の前記非散乱エリア及び前記散乱エリアを順次的にナビゲートする段階を含む、
ことを特徴とする、請求項２２に記載のコンピューティングデバイス。