JP2020151010A - 電気掃除機 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、ゴミ除去力や吸込口体の自走力を的確に変化させることができる電気掃除機を提供する。【解決手段】本発明の電気掃除機は、ファン及びファンを回転させるように設けられた第１モータを有する電動送風機と、回転ブラシ及び前記回転ブラシを回転させるように設けられた第２モータを有する吸込口体と、第１及び第２測定部を有する制御部とを備え、第１測定部は、第１モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、第２測定部は、第２モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、前記制御部は、第１及び第２測定部の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことを特徴とする。【選択図】図４

Description

本発明は、電気掃除機に関する。

移動センサ及び床面センサの測定データをニューラルネットワークに入力し、床面の種類を判断し、この判断結果に応じて電動送風機や回転ブラシの駆動を制御する電気掃除機が知られている（例えば、特許文献１参照）。ニューラルネットワークを用いることにより、床面の種類を正確に判断することができ、床面の種類に応じて電動送風機の吸引力や回転ブラシの回転数を的確に変化させることが可能になる。

特開平６−１５４１３９号公報

しかし、従来の電気掃除機では電気掃除機のゴミ除去力や吸込口体の自走力を的確に変化させることは難しい。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ゴミ除去力や吸込口体の自走力をより的確に変化させることができる電気掃除機を提供する。

本発明は、空気を電気掃除機内に吸引するように設けられたファン及び前記ファンを回転させるように設けられた第１モータを有する電動送風機と、回転ブラシ及び前記回転ブラシを回転させるように設けられた第２モータを有する吸込口体と、第１及び第２モータに電力を供給するように設けられた電源部と、演算部、記憶部、第１調節部、第２調節部、第１測定部及び第２測定部を有する制御部とを備え、第１調節部は、前記電源部から第１モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第２調節部は、前記電源部から第２モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第１測定部は、第１モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、第２測定部は、第２モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、前記記憶部には、ニューラルネットワークに関するソフトウェアがインストールされており、前記制御部は、第１及び第２測定部の測定データを学習済みの前記ニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことを特徴とする電気掃除機を提供する。

本発明によれば、電動送風機の第１モータへ供給される電力又は電流の測定データ及び回転ブラシの第２モータへ供給される電力又は電流の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力することにより得た出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を調節するため、電気掃除機のゴミ除去力や吸込口体の自走力をより的確に変化させることができる。

（ａ）は本発明の一実施形態の電気掃除機の概略図であり、（ｂ）は入力部の概略図である。 本発明の一実施形態の電気掃除機の電気的構成を示すブロック図である。 ニューラルネットワークの模式図である。 本発明の一実施形態の電気掃除機の制御フローを表すフローチャートである。 （ａ）はゴミ除去力の経時変化を示すグラフであり、（ｂ）は自走力の経時変化を示すグラフである。 （ａ）はゴミ除去力の経時変化を示すグラフであり、（ｂ）は自走力の経時変化を示すグラフである。 （ａ）はゴミ除去力の経時変化を示すグラフであり、（ｂ）は自走力の経時変化を示すグラフである。 （ａ）はゴミ除去力の経時変化を示すグラフであり、（ｂ）は自走力の経時変化を示すグラフである。 （ａ）はゴミ除去力の経時変化を示すグラフであり、（ｂ）は自走力の経時変化を示すグラフである。 本発明の一実施形態の電気掃除機の制御フローを表すフローチャートである。 本発明の一実施形態の電気掃除機の概略図である。 本発明の一実施形態の電気掃除機の電気的構成を示すブロック図である。 ニューラルネットワークの模式図である。 本発明の一実施形態の電気掃除機の制御フローを表すフローチャートである。

本発明の電気掃除機は、空気を電気掃除機内に吸引するように設けられたファン及び前記ファンを回転させるように設けられた第１モータを有する電動送風機と、回転ブラシ及び前記回転ブラシを回転させるように設けられた第２モータを有する吸込口体と、第１及び第２モータに電力を供給するように設けられた電源部と、演算部、記憶部、第１調節部、第２調節部、第１測定部及び第２測定部を有する制御部とを備え、第１調節部は、前記電源部から第１モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第２調節部は、前記電源部から第２モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第１測定部は、第１モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、第２測定部は、第２モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、前記記憶部には、ニューラルネットワークに関するソフトウェアがインストールされており、前記制御部は、第１及び第２測定部の測定データを学習済みの前記ニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことを特徴とする。

前記出力データは、電気掃除機のゴミ除去力又はその特徴量あるいは前記吸込口体の自走力又はその特徴量であることが好ましい。このことにより、電気掃除機のゴミ除去力や吸込口体の自走力を評価することが可能になる。
本発明の電気掃除機はユーザーが入力できるように設けられた入力部を備えることが好ましく、前記制御部は、ユーザーが入力部に入力すると、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことが好ましい。このことにより、ユーザーの好みに合わせて電気掃除機のゴミ除去力や吸込口体の自走力を調節することが可能になる。

前記制御部は、前記出力データを記憶部に記憶するように設けられることが好ましく、かつ、前記出力データに含まれる数値の経時データに基づき前記電気掃除機のゴミ除去力の過不足又は前記吸込口体の自走力の過不足を判定するように設けられることが好ましく、かつ、この判定結果に基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことが好ましい。このことにより、ユーザーの好みに合わせて電気掃除機のゴミ除去力や吸込口体の自走力を調節することが可能になる。
前記吸込口体は、車輪と、車輪を回転させるように設けられた第３モータとを備えることが好ましく、前記制御部は、第３調節部及び第３測定部を備えることが好ましい。第３調節部は、電源部から第３モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられることが好ましく、第３測定部は、第３モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられることが好ましい。前記制御部は、第１、第２及び第３測定部の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられることが好ましく、かつ、前記出力データに基づき第１、第２又は第３モータへ供給する電力又は電流を第１、第２又は第３調節部を用いて調節するように設けられたことが好ましい。

以下、複数の実施形態を参照して本発明をより詳細に説明する。図面や以下の記述中で示す構成は、例示であって、本発明の範囲は、図面や以下の記述中で示すものに限定されない。

第１実施形態
図１（ａ）は本実施形態の電気掃除機の概略図であり、図１（ｂ）は入力部の概略図であり、図２は本実施形態の電気掃除機の電気的構成を示すブロック図である。
本実施形態の電気掃除機４０は、空気を電気掃除機４０内に吸引するように設けられたファン３及びファン３を回転させるように設けられた第１モータ４を有する電動送風機２と、回転ブラシ６及び回転ブラシ６を回転させるように設けられた第２モータ７を有する吸込口体５と、第１モータ４及び第２モータ７に電力を供給するように設けられた電源部８と、演算部１１、記憶部１２、第１調節部１３、第２調節部１４、第１測定部１６及び第２測定部１７を有する制御部９とを備え、第１調節部１３は、電源部８から第１モータ４へ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第２調節部１４は、電源部８から第２モータ７へ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、第１測定部１６は、第１モータ４へ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、第２測定部１７は、第２モータ７へ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、記憶部１２には、ニューラルネットワークに関するソフトウェアがインストールされており、制御部９は、第１測定部１６及び第２測定部１７の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１モータ４又は第２モータ７へ供給する電力又は電流を第１調節部１３又は第２調節部１４を用いて調節するように設けられたことを特徴とする。
また、電気掃除機４０は、集塵部２４、ダストカップ２５、ゴミセンサ２２、入力部２１、通信部２３などを有することができる。

本実施形態の電気掃除機４０は、スティック型であってもよく、キャニスター型であってもよい。また、集塵方式は、紙パック式であってもよく、サイクロン式であってもよく、フィルタ式であってもよい。また、本実施形態の電気掃除機４０は、バッテリーを駆動電源とするコードレス掃除機であってもよく、電気コードによりコンセントと接続するコード付掃除機であってもよい。

電動送風機２は、吸気及び排気をする部材であり、ファン３と、ファン３を回転させる第１モータ４とを備える。また、電動送風機２は、集塵部２４の風の流れの下流側に配置することができる。電動送風機２には、電動送風機用駆動回路などを備えた制御基板が取り付けられていてもよい。第１モータ４は、カーボンブラシを有するモータであってもよく、ブラシレスモータであってもよい。

電気掃除機４０では、電動送風機２のファン３が回転することにより、吸込口体５の吸引口から外気を塵埃と一緒に電気掃除機４０内に吸込み、床面などを掃除することができる。吸込口体５から電気掃除機４０内に吸い込んだ空気は、集塵部２４に流入し、空気と共に吸い込んだ塵埃は集塵部２４の内部又はダストカップ２５に集塵され、空気中の塵埃が取り除かれる。集塵部２４を通過した後の空気は、掃除機本体の排気口から排出される。
電気掃除機４０の吸引力は、第１調節部１３により電源部８から第１モータ４に供給する電力又は電流を調節しファン３の回転数を調節することにより制御することができる。

電気掃除機４０の集塵方式が紙パック式である場合、集塵部２４は紙パックである。また、電気掃除機４０の集塵方式がサイクロン式である場合、集塵部２４はサイクロン集塵器である。電気掃除機４０の集塵方式がフィルタ方式である場合、集塵部２４はフィルタ及びダストカップを有することができる。

吸込口体５は、電気掃除機４０の吸引口を有する部分である。吸込口体５は、集塵部２４、電動送風機２などを有する掃除機本体とホースなどで接続されている。吸込口体５は、回転ブラシ６（パワーブラシ）及び回転ブラシ６を回転させる第２モータ７を有する。回転ブラシ６は、吸込口体５を移動させながら床面などを掃除する際に回転するブラシである。回転する回転ブラシ６により床面などのゴミを掻き出すことができ、掻き出したゴミを吸引口から吸引することができる。このため、床面などのゴミをしっかりと除去することができる。回転ブラシ６のゴミを掻き出す力は、第２調節部１４により電源部８から第２モータ７に供給する電力又は電流を調節し回転ブラシ６の回転数を調節することにより制御することができる。また、回転ブラシ６が回転することにより吸込口体５に自走力が生じる。
第２モータ７には、回転ブラシ用駆動回路などを備えた制御基板が取り付けられていてもよい。

電源部８は、直流電源部であってもよく、交流電源部であってもよい。また、電源部８は、電力線により制御部９と接続し、制御部９を介して電動送風機２の第１モータ４や回転ブラシ６を回転させる第２モータ７に電力を供給することができる。
電源部８が直流電源部である場合、電源部８はバッテリーを備えることができ、このバッテリーから直流電力を第１モータ４又は第２モータ７に供給することができる。電源部８が交流電源部である場合、電源部８は図示しない電源コードを介してコンセントから供給される交流電流を利用した電源部とすることができる。この交流電源部から交流電力又はＡＣ−ＤＣコンバータで変換した直流電力を第１モータ４又は第２モータ７に供給することができる。
また、電源部８には、充電回路などを備えた制御基板が取り付けられていてもよい。

入力部２１は、ユーザーが電気掃除機４０（制御部９）に情報を与える操作を行う部分である。入力部２１は、複数のボタンを有してもよく、タッチパネルであってもよく、音声入力部であってもよく、スマートフォンなどの外部機器を使って電気掃除機４０を操作する部分であってもよい。本実施の形態では、入力部２１は、ハンドル部に設けられている。入力部２１は、例えば、図１（ｂ）に示したように、電気掃除機４０のオン・オフを切り替えるスイッチボタン２０ｃ、２０ｄ、電気掃除機４０の運転モードを切り替えるボタン２０ｂ、ユーザーが電気掃除機４０のゴミ除去力、吸込口体５の自走力などを改善したいときに押すボタン２０ａ（以後、改善ボタン２０ａという）などを有することができる。これらのボタンは、物理ボタンであってもよく、タッチパネル又はスマートフォンの画面上の表示であってもよい。

ゴミセンサ２２は、吸引口と集塵部２４とをつなぐ空気流路を通過する塵埃を検出するように設けられたセンサである。ゴミセンサ２２は、例えば、発光部と光電変換部とを有することができる。また、発光部及び光電変換部は、電気掃除機４０内に吸引した空気及び塵埃が通過する空気流路を挟んで対向するように配置され、発光部が発した光を光電変換部が受光するように設けられる。発光部が発光する光は赤外線であってもよい。
電気掃除機４０が吸込口から空気だけを吸い込んでいる場合には、発光部が発した光は遮られることなく光電変換部へと届くため、光電変換部の出力（ゴミセンサ２２のセンサ出力）は一定となる。電気掃除機４０が吸込口から空気とともに塵埃を吸込み塵埃が空気流路を通過すると、発光部から光電変換部へと向かう光が塵埃により遮られ、光電変換部の出力（ゴミセンサ２２のセンサ出力）はベースラインから一時的に低下する。このセンサ出力の低下を検出することにより、空気流路を通過する塵埃の量（ゴミ量）を測定することができる。

通信部２３は、有線又は無線で外部機器と通信する部分である。通信部２３は、ルーターを介してインターネット網にアクセスできるように設けられてもよく、スマートフォンを介してインターネット網にアクセスできるように設けられてもよく、直接インターネット網にアクセスできるように設けられてもよい。また、通信部２３は、スマートフォンにアクセスできるように設けられてもよく、このスマートフォンがインターネット網にアクセスできるように設けられてもよい。通信部２３の通信方式は、例えば、有線ＬＡＮ方式、無線ＬＡＮ方式、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）、ＬＰＷＡ、近距離無線通信などである。

制御部９は、電気掃除機４０を制御する部分であり、演算部１１、記憶部１２、第１調節部１３、第２調節部１４、第１測定部１６及び第２測定部１７を有する。制御部９は、例えば、演算部１１、記憶部１２、タイマー、入出力ポートなどを有するマイクロコントローラを含むことができる。演算部１１は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡなどである。記憶部１２は、マスクROM, EPROM, EEPROM, フラッシュメモリ（不揮発性メモリ）などのROMと、FeRAM, SRAM, DRAMなどのRAMを含むことができる。
制御部９は、複数の制御基板から構成されてもよい。これらの複数の制御基板は信号線又は電力線で接続することができる。制御部９は、例えば、電動送風機用駆動回路を備えた制御基板、回転ブラシ用駆動回路を備えた制御基板、充電回路を備えた制御基板、マイクロコントローラなどから構成される。
制御部９は、通信部２３などと信号線で接続されてもよく、通信部２３などと同一制御基板上に配置されてもよい。

制御部９は、電源部８から電動送風機２の第１モータ４に供給する電力又は電流を調節するように設けられた第１調節部１３を有する。第１調節部１３は、例えば、電動送風機用駆動回路の一部である。電源部８から第１モータ４に交流電力を供給する場合、第１調節部１３は、双方向サイリスタを有する位相制御回路を含むことができる。この位相制御回路を用いて双方向サイリスタに電流が流れ始める位相角を調節することにより、電源部８から第１モータ４に供給する電力を調節することができる。電源部８から第１モータ４に直流電力を供給する場合、第１調節部１３は、トランジスタを有するＰＷＭ回路を含むことができる。このトランジスタのオンオフを繰り返す周期及びデューティー比を調節することにより、電源部８から第１モータ４に供給する電力を調節することができる。

制御部９は、電源部８から回転ブラシ６を回転させる第２モータ７に供給する電力又は電流を調節するように設けられた第２調節部１４を有する。第２調節部１４は、例えば、回転ブラシ用駆動回路の一部である。第２調節部１４は双方向サイリスタを有する位相制御回路又はＰＷＭ回路を含むことができる。

制御部９は、電動送風機２の第１モータ４へ供給される電力又は電流を測定するように設けられた第１測定部１６を有する。第１測定部１６は、例えば、電動送風機２の制御基板が有する電流検出回路である。
制御部９は、回転ブラシ６を回転させる第２モータ７へ供給される電力又は電流を測定するように設けられた第２測定部１７を有する。第２測定部１７は、例えば、回転ブラシ６の制御基板が有する電流検出回路である。

制御部９の記憶部１２には、電気掃除機４０を制御するための制御ソフトウェアがインストールされている。制御ソフトウェアは、電動送風機２、回転ブラシ６、電源部８、ゴミセンサ２２、入力部２１、通信部２３などを制御するファームウェアを含むことができる。また、ファームウェアは、電動送風機２、回転ブラシ６、電源部８、ゴミセンサ２２、入力部２１、通信部２３などの一部とみなすこともできる。

制御ソフトウェアは、ニューラルネットワークソフトウェアを含む。ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層を有し、各層はそれぞれノード３０を有している。これらのノード３０は、例えば、図３のように繋がっている。図３では入力データがｘ₁とｘ₂の２つだが入力データの数は特に限定されない。また、図３では出力データがｙ₁とｙ₂の２つだが出力データの数は特に限定されない。また、図３では中間層は１層だが中間層は複数層であってもよい。また、図３に示したｗ₁〜ｗ₁₂は、ニューラルネットワークでの演算に用いる「重み」であり、ｂ₁〜ｂ₅は、ニューラルネットワークでの演算に用いる「バイアス」である。

制御部９は、第１測定部１６及び第２測定部１７の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１モータ４又は第２モータ７へ供給する電力又は電流を第１調節部１３又は第２調節部１４を用いて調節するように設けられる。
ニューラルネットワークの出力データは、第１モータ４又は第２モータ７へ供給する電力又は電流を調節するための基礎となるデータであれば特に限定されないが、例えば、電気掃除機４０のゴミ除去力又はその特徴量あるいは吸込口体５の自走力又はその特徴量とすることができる。

電気掃除機４０のゴミ除去力は、電動送風機２の吸引力が強く回転ブラシ６の回転数が高い強運転モードでは強くなり、電動送風機２の吸引力が低く回転ブラシ６の回転数が低い弱運転モードでは弱くなる。このゴミ除去力は、例えば、所定の量の塵埃が散らばっている床面を電気掃除機４０で掃除した際に除去することができた塵埃の量（割合）で表すことができる。例えば、床面上の塵埃のうち９０％を除去することができた場合、ゴミ除去力を９０とすることができる。

ゴミ除去力は強すぎると、電気掃除機４０の消費電力が大きくなり、バッテリー残量の低下が速くなる。また、ゴミ除去力が強すぎると、衣類、布団、カーテンなどの柔らかい布を電気掃除機４０が吸い込む場合がある。また、ゴミ除去力が弱すぎると、ユーザーが除去したい塵埃を十分に除去できない場合がある。このゴミ除去力は、従来の電気掃除機が備えたセンサでは評価することが難しいため、従来の電気掃除機ではユーザーが求めるゴミ除去力となるように電気掃除機を制御することは難しい。
本実施形態では、学習済みのニューラルネットワークを利用してゴミ除去力又はその特徴量を出力するため、ユーザーが求めるゴミ除去力となるように電動送風機２の吸引力や回転ブラシ６の回転数を制御することが可能になる。

吸込口体５の自走力は、ユーザーが床面などを掃除する際に吸込口体５が前進する力である。吸込口体５は第２モータ７で回転する回転ブラシ６を有するため、回転ブラシ６の回転で前に進む。吸込口体５が自走力を有することにより、掃除の労力を減らすことができる。吸込口体５の自走力は、吸込口体５が前進するスピードで表すことができる。
吸込口体５の自走力が強すぎると、ユーザーが掃除しにくくなる場合がある。また、吸込口体５の自走力が弱すぎると、掃除の労力を減らす効果が期待できない場合がある。従来の電気掃除機ではユーザーが求める自走力となるように電気掃除機を制御することは難しい。
本実施形態では、学習済みのニューラルネットワークを利用して自走力又はその特徴量を出力するため、ユーザーが求める自走力となるように電動送風機２の吸引力や回転ブラシ６の回転数を制御することが可能になる。

図３を用いてニューラルネットワークの学習方法について説明する。
入力データｘ₁は、第１測定部１６の測定データ（電動送風機２の第１モータ４へ供給される電力又は電流）とすることができる。この測定データは、例えば、第１測定部１６の測定値の１秒間の平均値とすることができる。入力データｘ₂は、第２測定部１７の測定データ（回転ブラシ６を回転させる第２モータ７へ供給される電力又は電流）とすることができる。この測定データは、例えば、第２測定部１７の測定値の１秒間の平均値とすることができる。
出力データｙ₁は、電気掃除機２のゴミ除去力又はその特徴量とすることができる。また、出力データｙ₂は、吸込口体５の自走力又はその特徴量とすることができる。

まず、学習データを作成する。第１調節部１３を用いて第１モータ４へ供給する電力を様々な電力値に調節し、第２調節部１４を用いて第２モータ７へ供給する電力を様々な電力値に調節して、電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力を測定する。
例えば、所定の量の塵埃が散らばっている床面を電気掃除機４０で掃除し、この際に除去することができた塵埃の量（割合）を計測することにより電気掃除機４０のゴミ除去力を測定することができる。また、例えば、吸込口体５を床面上などにセットして、第１モータ４及び第２モータ７へ電力を供給して吸込口体５の前進するスピードを計測することにより吸込口体５の自走力を測定することができる。
これらの測定により、第１及び第２測定部の測定データからなる入力データＸ₁、Ｘ₂と、電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力からなる出力データＹ₁、Ｙ₂とのペアを多数含む学習データを作成する。ここでは、学習データの入力データを大文字のＸで表し、学習データの出力データを大文字のＹで表す。

次に、作成した学習データを用いてニューラルネットワークの学習を行う。作成した学習データに含まれる入力データＸ₁、Ｘ₂を図３に示したようなニューラルネットワークに入力し演算処理を行い出力データｙ₁、ｙ₂を出力する。そして、出力データｙ₁、ｙ₂と、ニューラルネットワークに入力した入力データＸ₁、Ｘ₂のペアである出力データＹ₁、Ｙ₂（学習データ）とを用いて誤差逆伝播演算を行い、出力データｙ₁、ｙ₂と出力データＹ₁、Ｙ₂との誤差が小さくなるように重みｗ₁〜ｗ₁₂、バイアスｂ₁〜ｂ₅を修正する。このような学習を作成したすべての学習データのペアについて行い、学習済みのニューラルネットワークを作成する。なお、学習済みのニューラルネットワークは、電気掃除機の機種ごとに作成する。
このようにして作成した学習済みのニューラルネットワークを制御部９の記憶部１２にインストールすることにより、制御部９が学習済みのニューラルネットワークを用いて電気掃除機４０のゴミ除去力又はその特徴量及び吸込口体５の自走力又はその特徴量を算出することが可能になる。

図４に示したフローチャートを用いて電気掃除機４０の制御方法について説明する。
まず、ユーザーが入力部２１のボタン２０ｃを押して掃除を開始する。そして、ユーザーが入力部２１のボタン２０ｂを押すと、電気掃除機４０の運転モードが自動運転モードに切り替わる（ステップＳ１）。自動運転モードとなると、制御部９は、第１測定部１６及び第２測定部１７の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力しゴミ除去力及び自走力を継続的に出力し、出力データを記憶部１２に保存する（ステップＳ２）。従って、記憶部１２には、ゴミ除去力の経時データ及び自走力の経時データが記録される。

次に、制御部９は、第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ３）。第１閾値は、掃除する床面が絨毯なのかフローリングなのかを判断する基準となる閾値である。絨毯を掃除する場合、回転ブラシ６にかかるトルク負荷が大きくなり、回転ブラシ６を回転させる第２モータ７により大きな電流が流れる。従って、第２測定部１７の測定値も大きくなる。一方、フローリングを掃除する場合、回転ブラシ６にかかるトルク負荷が小さくなり、回転ブラシ６を回転させる第２モータ７により小さな電流が流れる。従って、第２測定部１７の測定値も小さくなる。このように、第１閾値を用いて絨毯を掃除しているのか、又はフローリングを掃除しているかを判断することができる。なお、第１閾値は、運転モードごとに設定することができる。

第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きい場合、電気掃除機４０を強運転モードで運転する（ステップＳ４）。具体的には、強運転モードでの第１モータ４の基本目標値を強運転モードでの第１モータ４の補正値で補正した値を第１調節部１３の目標値して第１モータ４へ供給する電力を調節する。この補正値の初期値は０又は前回の電気掃除機４０を使用した際に修正した補正値である。また、強運転モードでの第２モータ７の基本目標値を強運転モードでの第２モータ７の補正値で補正した値を第２調節部１４の目標値して第２モータ７へ供給する電力を調節する。この補正値の初期値は０又は前回の電気掃除機４０を使用した際に修正した補正値である。

第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも小さい場合、電気掃除機４０を弱運転モードで運転する（ステップＳ５）。具体的には、弱運転モードでの第１モータ４の基本目標値を弱運転モードでの第１モータ４の補正値で補正した値を第１調節部１３の目標値して第１モータ４へ供給する電力を調節する。この補正値の初期値は０又は前回の電気掃除機４０を使用した際に修正した補正値である。また、弱運転モードでの第２モータ７の基本目標値を弱運転モードでの第２モータ７の補正値で補正した値を第２調節部１４の目標値して第２モータ７へ供給する電力を調節する。この補正値の初期値は０又は前回の電気掃除機４０を使用した際に修正した補正値である。

次に制御部９は、入力部２１の改善ボタン２０ａが押されているか否かを判断する（ステップＳ６）。このことにより、制御部９は、ユーザーが電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力を改善したいか否かを判断することができる。改善ボタン２０ａが押されていない場合、ステップＳ３へと戻る。改善ボタン２０ａが押されている場合、ステップＳ７へと進む。

ステップＳ７では、制御部９は、記憶部１２に記録したゴミ除去力の経時データ及び自走力の経時データに基づき、ゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を判定する。この判定は、ゴミ除去力の経時データの変化および自走力の経時データの変化に基づき判定してもよく、ゴミ除去力の経時データおよび自走力の経時データを学習済みのニューラルネットワークに入力することにより判定してもよい。

図５〜図９にゴミ除去力の経時変化を示すグラフ及び自走力の経時変化を示すグラフを示す。ゴミ除去力の上限閾値及び下限閾値並びに自走力の上限閾値及び下限閾値は予め決めて記憶部１２に記憶しておく。なお、吸込口体５を前後に往復させながら掃除を行うため、自走力が大きくなる時間帯と自走力が小さくなる時間帯とを繰り返す。ここでは、自走力が大きくなる時間帯の自走力を用いて判定する。
例えば、図５に示したグラフのように、経時データにおいて自走力が上限閾値と下限閾値との間の値であり、ゴミ除去力が上限閾値を超えた時間帯がある場合、ゴミ除去力が強すぎると判定する。

例えば、図６に示したグラフのように、経時データにおいて自走力が上限閾値と下限閾値との間の値であり、ゴミ除去力が下限閾値より小さくなった時間帯がある場合、ゴミ除去力が弱すぎると判断する。
例えば、図７に示したグラフのように、経時データにおいてゴミ除去力が上限閾値と下限閾値との間の値であり、自走力が上限閾値を超えている時間帯がある場合、自走力が強すぎると判断する。
例えば、図８に示したグラフのように、経時データにおいてゴミ除去力が上限閾値と下限閾値との間の値であり、自走力が下限閾値より小さくなった時間帯がある場合、自走力が弱すぎると判断する。

例えば、図９に示したグラフのように、経時データにおいてゴミ除去力が上限閾値と下限閾値との間の値であり、自走力が上限閾値と下限閾値との間の値である場合、ゴミ除去力が上限閾値に近いか下限閾値に近いか及び自走力が上限閾値に近いか下限閾値に近いかを判断し、もっとも閾値に近いものを特定し、ユーザーはこの閾値に近いゴミ除去力又は自走力を改善したいと判断する。

その後、強運転モードで運転している場合には判定結果に基づき強運転モードにおける補正値（第１モータ４の補正値及び第２モータ７の補正値）を修正する。弱運転モードで運転している場合には判定結果に基づき弱運転モードにおける補正値（第１モータ４の補正値及び第２モータ７の補正値）を修正する。
例えば、ゴミ除去力が不足しており自走力が適切であると判定した場合、第１モータ４の補正値を大きくし、第２モータ７の補正値は変えない。例えば、ゴミ除去力が不足しており自走力が不足していると判定した場合、第１モータ４の補正値を大きくし、第２モータ７の補正値も大きくする。例えば、ゴミ除去力が不足しており自走力が過剰であると判定した場合、第１モータ４の補正値を大きくし、第２モータ７の補正値を小さくする。

例えば、ゴミ除去力が過剰で有り自走力が適切であると判定した場合、第１モータ４の補正値を小さくし、第２モータ７の補正値は変えない。例えば、ゴミ除去力が過剰であり自走力が不足していると判定した場合、第１モータ４の補正値を小さくし、第２モータ７の補正値を大きくする。例えば、ゴミ除去力が過剰であり自走力が過剰であると判定した場合、第１モータ４の補正値を小さくし、第２モータ７の補正値を小さくする。

修正した補正値を記憶部１２に保存し（ステップＳ８）、入力部２１のＯＦＦボタン２０ｄが押されたか否かを判断する。ＯＦＦボタン２０ｄが押されていない場合には、ステップＳ３へと戻る。
ステップＳ３において第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きいか否かを判断した後、ステップＳ４、Ｓ５において基本目標値を補正値で補正した目標値で第１モータ４及び第２モータ７を制御する。この段階におけるステップＳ４、Ｓ５で用いる補正値はステップＳ７において修正された補正値であるため、電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力が変化する。その後、ステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８、Ｓ９と処理を続ける。
ユーザーが改善ボタン２０ａを押している間、ステップＳ３〜Ｓ９を繰り返す。このことによりユーザーが満足するまで電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力を変化させることができる。
従って、本実施形態の電気掃除機４０では、電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力をユーザーの好みに合うように変化させることが可能である。

図４に例示したフローチャートでは、学習済みのニューラルネットワークを用いて電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力を出力しているが、第１測定部１６の経時測定データ及び第２測定部１７の経時測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し、ゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を出力してもよい。この場合、ステップＳ２において、第１測定部１６の測定データ及び第２測定部１７の測定データを記憶部１２に保存する。また、ステップＳ７において学習済みのニューラルネットワークを用いて経時測定データに基づきゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を判定し、補正値を修正する。

制御部９は、ステップＳ７において修正した補正値を通信部２３を介して外部機器（スマートフォン、パソコン、クラウドサーバーなど）に送信してもよい。このことにより、外部機器の記憶部に補正値を保存することができ、ユーザーが電気掃除機４０を買い換えた際に外部機器に保存した補正値を新しい電気掃除機４０に適用することが可能になる。従って、ユーザーは電気掃除機４０を買い換えたときでも前に使っていた電気掃除機と同じ補正値を使用することが可能になる。

第２実施形態
図１０は、第２実施形態の電気掃除機４０の制御方法のフローチャートである。
第２実施形態では、ゴミセンサ２２で測定されるゴミ量に基づき第１調節部１３を用いて第１モータ４へ供給する電力を調節し、電動送風機２の吸引力を調節する。また、ゴミセンサ２２で測定されるゴミ量に基づき第２調節部１４を用いて第２モータ７へ供給する電力を調節し、回転ブラシ６のゴミ除去力を調節する。例えば、図１０に示したステップＳ１１〜Ｓ１３のように電気掃除機４０を制御する。ステップＳ１〜Ｓ９については、第１実施形態と同様に電気掃除機４０を制御する。ここでは、主に、ステップＳ１１〜Ｓ１３について説明する。

ステップＳ４、Ｓ５において電気掃除機４０を強運転モード又は弱運転モードで制御した後、制御部９はゴミセンサ２２で測定されるゴミ量が第２閾値よりも少ないか否かを判断する（ステップＳ１１）。第２閾値は、電気掃除機４０により吸引するゴミの量が少ないか否かを判断するための閾値である。ゴミセンサ２２で測定されるゴミ量は、ゴミセンサ２２のセンサ出力であってもよく、ゴミセンサ２２のセンサ出力から算出した所定時間（例えば１秒間）の積算値であってもよい。

制御部９がゴミセンサ２２で測定されるゴミ量が第２閾値よりも少ないと判断した場合には、強運転モード又は弱運転モードを維持しステップＳ６へと進む。
制御部９がゴミセンサ２２で測定されるゴミ量が第２閾値よりも多いと判断した場合には、電気掃除機４０をゴミ除去モードで運転する（ステップＳ１２）。ゴミ除去モードでは、電動送風機２の吸引力を強くし、回転ブラシ６の回転数を高くして、電気掃除機４０のゴミ除去力を強くする。具体的には、第１調節部１３を用いてゴミ除去モードでの第１モータ４の目標値で第１モータ４へ供給する電力を調節し、第２調節部１４を用いてゴミ除去モードでの第２モータ７の目標値で第２モータ７へ供給する電力を調節する。

その後、制御部９はゴミセンサ２２で測定されるゴミ量が第２閾値よりも少ないか否かを再び判断し（ステップＳ１３）、ゴミ量が第２閾値よりも多い場合にはステップＳ１２に戻りゴミ除去モードを維持する。ゴミ量が第２閾値よりも少ない場合にはステップＳ３〜Ｓ５へと戻り電気掃除機４０を強運転モード又は弱運転モードで制御する。
その他の構成は第１実施形態と同様である。また、第１実施形態についての記載は矛盾がない限り第２実施形態についても当てはまる。

第３実施形態
図１１は第３実施形態の電気掃除機４０の概略図であり、図１２は第３実施形態の電気掃除機４０の電気的構成を示すブロック図である。
第３実施形態の電気掃除機４０に含まれる吸込口体５は、自走用の車輪２６及び車輪２６を回転させるように設けられた第３モータ２７を備える。また、制御部９は、電源部８から第３モータ２７へ供給する電力又は電流を調節するように設けられた第３調節部１５と、第３モータ２７へ供給される電力又は電流を測定するように設けられた第３測定部１８とを有する。

自走用の車輪２６は、吸込口体５を前進させるように設けられた駆動輪である。車輪２６の駆動力は、第３調節部１５により第３モータ２７へ供給する電力又は電流を調節することにより調節することができる。吸込口体５の自走力には、回転ブラシ６の駆動力と車輪２６の駆動力との両方が寄与する。

第３調節部１５は、例えば、第３モータ２７の駆動回路（第３モータ２７の制御基板）の一部である。第３調節部１５は、双方向サイリスタを有する位相制御回路又はトランジスタを有するＰＷＭ回路を含むことができる。第３測定部１８は、例えば、第３モータ２７の制御基板が有する電流検出回路である。

第３実施形態では、制御部９は、第１測定部１６、第２測定部１７及び第３測定部１８の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられる。また、制御部９は、前記出力データに基づき第１モータ４、第２モータ７又は第３モータ２７へ供給する電力又は電流を第１調節部１３、第２調節部１４又は第３調節部１５を用いて調節するように設けられる。

図１３は本実施形態で用いるニューラルネットワークの模式図である。図３では入力データがｘ₁とｘ₂の２つであったが、図１３では入力データがｘ₁とｘ₂とｘ₃の３つである。入力データｘ₁は、第１測定部１６の測定データ（電動送風機２の第１モータ４へ供給される電力又は電流）とすることができる。入力データｘ₂は、第２測定部１７の測定データ（回転ブラシ６を回転させる第２モータ７へ供給される電力又は電流）とすることができる。入力データｘ₃は、第３測定部１８の測定データ（車輪２６を回転させる第３モータ２７へ供給される電力又は電流）とすることができる。
出力データｙ₁は、電気掃除機２のゴミ除去力又はその特徴量とすることができる。また、出力データｙ₂は、吸込口体５の自走力又はその特徴量とすることができる。

まず、学習データを作成する。第１調節部１３を用いて第１モータ４へ供給する電力を様々な電力値に調節し、第２調節部１４を用いて第２モータ７へ供給する電力を様々な電力値に調節し、第３調節部１５を用いて第３モータ２７へ供給する電力を様々な電力値に調節して、電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力を測定する。
これらの測定により、第１、第２及び第３測定部の測定データからなる入力データＸ₁、Ｘ₂、Ｘ₃と、電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力からなる出力データＹ₁、Ｙ₂とのペアを多数含む学習データを作成する。ここでは、学習データの入力データを大文字のＸで表し、学習データの出力データを大文字のＹで表す。

次に、作成した学習データを用いてニューラルネットワークの学習を行う。作成した学習データに含まれる入力データＸ₁、Ｘ₂、Ｘ₃を図１３に示したようなニューラルネットワークに入力し演算処理を行い出力データｙ₁、ｙ₂を出力する。そして、出力データｙ₁、ｙ₂と、ニューラルネットワークに入力した入力データＸ₁、Ｘ₂、Ｘ₃のペアである出力データＹ₁、Ｙ₂（学習データ）とを用いて誤差逆伝播演算を行い、出力データｙ₁、ｙ₂と出力データＹ₁、Ｙ₂との誤差が小さくなるように重み、バイアスを修正する。このような学習を作成したすべての学習データのペアについて行い、学習済みのニューラルネットワークを作成する。
このようにして作成した学習済みのニューラルネットワークを制御部９の記憶部１２にインストールすることにより、制御部９が学習済みのニューラルネットワークを用いて電気掃除機４０のゴミ除去力又はその特徴量及び吸込口体５の自走力又はその特徴量を算出することが可能になる。

図１４は第３実施形態の電気掃除機４０の制御フローを表すフローチャートである。
まず、ユーザーが入力部２１のボタン２０ｃを押して掃除を開始する。そして、ユーザーが入力部２１のボタン２０ｂを押すと、電気掃除機４０の運転モードが自動運転モードに切り替わる（ステップＳ１）。自動運転モードとなると、制御部９は、第１測定部１６、第２測定部１７及び第３測定部１８の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力しゴミ除去力及び自走力を継続的に出力し、出力データを記憶部１２に保存する（ステップＳ２）。従って、記憶部１２には、ゴミ除去力の経時データ及び自走力の経時データが記録される。

次に、制御部９は、第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ３）。第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きい場合、電気掃除機４０を強運転モードで運転する（ステップＳ４）。具体的には、強運転モードでの第１モータ４の基本目標値を強運転モードでの第１モータ４の補正値で補正した値を第１調節部１３の目標値して第１モータ４へ供給する電力を調節する。また、強運転モードでの第２モータ７の基本目標値を強運転モードでの第２モータ７の補正値で補正した値を第２調節部１４の目標値して第２モータ７へ供給する電力を調節する。また、強運転モードでの第３モータ２７の基本目標値を強運転モードでの第３モータ２７の補正値で補正した値を第３調節部１５の目標値して第３モータ２７へ供給する電力を調節する。

第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも小さい場合、電気掃除機４０を弱運転モードで運転する（ステップＳ５）。具体的には、弱運転モードでの第１モータ４の基本目標値を弱運転モードでの第１モータ４の補正値で補正した値を第１調節部１３の目標値して第１モータ４へ供給する電力を調節する。また、弱運転モードでの第２モータ７の基本目標値を弱運転モードでの第２モータ７の補正値で補正した値を第２調節部１４の目標値して第２モータ７へ供給する電力を調節する。また、弱運転モードでの第３モータ２７の基本目標値を弱運転モードでの第３モータ２７の補正値で補正した値を第３調節部１５の目標値して第３モータ２７へ供給する電力を調節する。
ステップＳ１１〜Ｓ１３は、第２実施形態と同様のフローである。

次に制御部９は、入力部２１の改善ボタン２０ａが押されているか否かを判断する（ステップＳ６）。改善ボタン２０ａが押されていない場合、ステップＳ３へと戻る。改善ボタン２０ａが押されている場合、ステップＳ７へと進む。

ステップＳ７では、制御部９は、記憶部１２に記録したゴミ除去力の経時データ及び自走力の経時データに基づき、ゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を判定する。その後、強運転モードで運転している場合には判定結果に基づき強運転モードにおける補正値（第１モータ４の補正値、第２モータ７の補正値及び第３モータ２７の補正値）を修正する。弱運転モードで運転している場合には判定結果に基づき弱運転モードにおける補正値（第１モータ４の補正値、第２モータ７の補正値及び第３モータ２７の補正値）を修正する。
例えば、ゴミ除去力が不足しており自走力が適切であると判定した場合、第１モータ４の補正値を大きくし、第２モータ７の補正値及び第３モータ２７の補正値は変えない。例えば、ゴミ除去力が適切であり自走力が不足していると判定した場合、第１モータ４の補正値及び第２モータの補正値を変えずに、第３モータの補正値を大きくする。例えば、ゴミ除去力が適切であり自走力が過剰であると判定した場合、第１モータ４の補正値及び第２モータの補正値を変えずに、第３モータの補正値を小さくする。

修正した補正値を記憶部１２に保存し（ステップＳ８）、入力部２１のＯＦＦボタン２０ｄが押されたか否かを判断する。ＯＦＦボタン２０ｄが押されていない場合には、ステップＳ３へと戻る。
ステップＳ３において第２測定部１７の測定値が第１閾値よりも大きいか否かを判断した後、ステップＳ４、Ｓ５において基本目標値を補正値で補正した目標値で第１モータ４、第２モータ７及び第３モータ２７を制御する。この段階におけるステップＳ４、Ｓ５で用いる補正値はステップＳ７において修正された補正値であるため、電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力が変化する。その後、ステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８、Ｓ９と処理を続ける。
ユーザーが改善ボタン２０ａを押している間、ステップＳ３〜Ｓ９を繰り返す。このことによりユーザーが満足するまで電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力を変化させることができる。
従って、本実施形態の電気掃除機４０では、電気掃除機４０のゴミ除去力又は吸込口体５の自走力をユーザーの好みに合うように変化させることが可能である。

図１４に例示したフローチャートでは、学習済みのニューラルネットワークを用いて電気掃除機４０のゴミ除去力及び吸込口体５の自走力を出力しているが、第１測定部１６の経時測定データ、第２測定部１７の経時測定データ及び第３測定部１８の経時測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し、ゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を出力してもよい。この場合、ステップＳ２において、第１測定部１６の測定データ、第２測定部１７の測定データ及び第３測定部１８の測定データを記憶部１２に保存する。また、ステップＳ７において学習済みのニューラルネットワークを用いて経時測定データに基づきゴミ除去力の過不足及び自走力の過不足を判定し、補正値を修正する。
その他の構成は第１又は第２実施形態と同様である。また、第１又は第２実施形態についての記載は矛盾がない限り第３実施形態についても当てはまる。

２：電動送風機 ３：ファン ４：第１モータ ５：吸込口体 ６：回転ブラシ ７：第２モータ ８：電源部 ９：制御部 １１：演算部 １２：記憶部 １３：第１調節部 １４：第２調節部 １５：第３調節部 １６：第１測定部 １７：第２測定部 １８：第３測定部 ２０ａ〜２０ｄ：ボタン ２１：入力部 ２２：ゴミセンサ ２３：通信部 ２４：集塵部 ２５：ダストカップ ２６：自走用車輪 ２７：第３モータ ３０、３０ａ〜３０ｇ：ノード ４０：電気掃除機

Claims (5)

1. 空気を電気掃除機内に吸引するように設けられたファン及び前記ファンを回転させるように設けられた第１モータを有する電動送風機と、回転ブラシ及び前記回転ブラシを回転させるように設けられた第２モータを有する吸込口体と、第１及び第２モータに電力を供給するように設けられた電源部と、演算部、記憶部、第１調節部、第２調節部、第１測定部及び第２測定部を有する制御部とを備え、
   第１調節部は、前記電源部から第１モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、
   第２調節部は、前記電源部から第２モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、
   第１測定部は、第１モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、
   第２測定部は、第２モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、
   前記記憶部には、ニューラルネットワークに関するソフトウェアがインストールされており、
   前記制御部は、第１及び第２測定部の測定データを学習済みの前記ニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられたことを特徴とする電気掃除機。
2. 前記出力データは、前記電気掃除機のゴミ除去力又はその特徴量あるいは前記吸込口体の自走力又はその特徴量である請求項１に記載の電気掃除機。
3. ユーザーが入力できるように設けられた入力部をさらに備え、
   前記制御部は、ユーザーが前記入力部に入力すると、前記出力データに基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられた請求項１又は２に記載の電気掃除機。
4. 前記制御部は、前記出力データを前記記憶部に記憶するように設けられ、かつ、前記出力データに含まれる数値の経時データに基づき前記電気掃除機のゴミ除去力の過不足又は前記吸込口体の自走力の過不足を判定するように設けられ、かつ、この判定結果に基づき第１又は第２モータへ供給する電力又は電流を第１又は第２調節部を用いて調節するように設けられた請求項１〜３のいずれか１つに記載の電気掃除機。
5. 前記吸込口体は、車輪と、前記車輪を回転させるように設けられた第３モータとを備え、
   前記制御部は、第３調節部及び第３測定部を備え、
   第３調節部は、前記電源部から第３モータへ供給する電力又は電流を調節するように設けられ、
   第３測定部は、第３モータへ供給される電力又は電流を測定するように設けられ、
   前記制御部は、第１、第２及び第３測定部の測定データを学習済みのニューラルネットワークに入力し前記ニューラルネットワークから出力データを出力するように設けられ、かつ、前記出力データに基づき第１、第２又は第３モータへ供給する電力又は電流を第１、第２又は第３調節部を用いて調節するように設けられた請求項１〜４のいずれか１つに記載の電気掃除機。