JP2020509500A - 自律移動ロボットの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自律移動ロボットの動作、特に遮断領域の操作を簡単かつ堅牢にすること。【解決手段】センサと地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記センサから取得した測定データに基づいて障害物を検出し、検出された障害物の位置を決定するステップと、前記検出された障害物との衝突を避けるように前記ロボットを制御するステップと、を有し、前記地図は、少なくとも１つの仮想遮断領域が示された地図データを含み、前記少なくとも１つの仮想遮断領域は、ロボットを制御する際に、実際に検出された障害物を同じように考慮されることを特徴とする方法。【選択図】図２

Description

本明細書は、自律移動ロボットの分野、特に自律移動サービスロボットの安全な動作に関する。

近年、自律移動ロボット、特にサービスロボットは、ますます個人の家庭で使用されている。可能な応用には、例えば、床面を掃除および／または拭く掃除ロボット、又はパトロール中に侵入者や火災などの潜在的な危険を検出する監視ロボットが含まれる。

ユーザが必要とする要件は、例えばロボットが、使用される領域のすべての重要な点に到達し、その仕事を行うことにある。特定のアプリケーションによっては、ロボットの個々の領域を遮断することが有利な場合がある。多くの小物がロボットの動きを妨げたり、ロボットによって損傷したりする可能性があるため、例えば、ロボットが子供の遊び場を避けることが望ましい場合がある。

米国特許出願公開公報 ＵＳ ２０１４３１６６３６ 欧州特許出願公開公報 ＥＰ ３０７９０３０ ドイツ特許出願公開公報 ＤＥ １０２０１５００６０１４

既知の解決策により、ユーザは、ロボットの使用領域にマークを付けることができる。ロボットはそれをセンサで検出でき、マークはロボットに遮断領域を示す。一つの例は、赤外線信号を発する一種の「灯台」である。ただし、この解決法は独自の電源（たとえば、バッテリ）に依存しているため、信頼性が制限される場合がある。さらに、赤外線信号は正確に位置合わせする必要があり、範囲が制限される。別の例としては、ロボットが検出できる磁気テープがある。磁気テープは、床面に置いたり接着したりする。ロボットが磁気テープを認識した場合、その上を走行しない。これらの解決法はすべて、ユーザの生活空間の設計の自由を制限し、非常に柔軟性に欠けるという欠点がある。

後続の使用の際に使用するために使用領域の地図を保存および管理する自律移動ロボットの場合、仮想の遮断領域を地図に直接記録できる。これらは、たとえば、ロボットが通過してはならない仮想境界にすることができる。この純粋に仮想の遮断領域の利点は、ロボットの周囲に追加のマーキングを必要としないことである。ただし、ユーザのエラー、またはロボットの測定および走行エラーにより、ユーザが実際にロボットを遮断することを意図した領域に、ロボットが存在し、意図しない損傷を引き起こす可能性がある。さらに、仮想遮断領域の入力はできるだけシンプルである必要があるが、わかりやすいものでなければならない。

本発明の根底にある目的は、自律移動ロボットの動作、特に遮断領域の操作を簡単かつ堅牢にすることである。

上記の目的は、請求項１、６、１８、２４、３０、３４、３７および５８に記載の方法、請求項６６に記載の自律移動ロボット、および請求項２７および６１に記載のシステムによって達成される。様々な実施形態およびさらなる発展が従属請求項の主題である。

センサと地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法が記載される。実施形態によれば、この方法は、前記センサから取得した測定データに基づいて障害物を検出し、検出された障害物の位置を決定するステップと、前記検出された障害物との衝突を避けるように前記ロボットを制御するステップと、を有し、前記地図は、少なくとも１つの仮想遮断領域が示された地図データを含み、前記少なくとも１つの仮想遮断領域は、ロボットを制御する際に、実際に検出された障害物を同じように考慮されることを特徴としている。

さらに、自律移動ロボットを制御する方法が記載され、このロボットは、センサと地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成され、前記地図は、少なくとも１つの仮想境界線を有し、前記少なくとも１つの仮想境界は、前記少なくとも１つの仮想境界の第１の側と第２の側を区別できるような方向を有し、前記ロボットのナビゲートの際に前記境界線の前記第１の側から来る第１の方向における前記境界線の横切りは回避される一方、前記ロボットのナビゲートの際に前記境界線の前記第２の側から来る第２の方向における前記境界線の横切りは許可される。

さらに、自律移動ロボットの制御の方法が記載され、自律移動ロボットは、センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成され、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、前記地図は、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み得る。一実施形態の方法は、事前定義可能な基準に基づいて、遮断領域がアクティブであるか非アクティブであるかを検査するステップを、有し、前記ロボットはアクティブな遮断領域のみを考慮し、その結果、前記アクティブな遮断領域を走行しない。

一実施形態によれば前記方法は、通信接続を介して別のロボットから仮想遮断領域を表すデータを受信するステップと、受信したデータに基づいて、前記ロボットの地図に仮想遮断領域を保存するステップと、を有する。

さらに、自律移動ロボットと外部デバイスとを有するシステムが記載される。前記ロボットは、地図データに基づいて自身の環境を自動的にナビゲートし、前記ロボットが自動的には自身を解放できない状況を検出し、この検出に応じて前記ロボットの状態を設定するように構成されている。前記外部デバイスは、少なくとも１つの通信接続を介して前記ロボットに問い合わせを送信して、前記ロボットの状態を照会するように構成されている。前記ロボットは、さらに、前記外部デバイスからの問い合わせの受信時の前記ロボットの状態が、前記ロボットが自動的に自身を解放できない状況を示す場合、所定の時間、光学及び／又は音響信号を発するように構成されている。

さらに、センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法が記載される。前記ロボットは、地図内の自身の位置を定期的に決定し、前記地図は、少なくとも３つの異なる分類領域を含むことが可能である。一例では、この方法は、前記センサを用いて前記ロボットにより自身の位置を決定するステップと、前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域のいずれかにあることを検査するステップと、を有し、前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域の第１の領域にある場合、自動的にナビゲートしてタスクを実行し、前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域の第２の領域にある場合、自動的にナビゲートしてタスクを実行せず、前記少なくとも３つの異なる分類領域の第３の領域は、前記ロボットが自動的に走行しない仮想遮断領域である。

少なくとも２つの自律移動ロボット間で情報を交換する方法が記載され、前記少なくとも２つのロボットのそれぞれは、センサと電子地図を使用してロボット使用領域を自律的にナビゲートし、地図を自動的に作成および更新するように構成されている。ロボットはそれぞれ、少なくとも１つの他のロボットに情報を送信できる通信モジュールを備えておいる。一実施形態によれば、この方法は、第１のロボットの第１の地図の座標を第２のロボットの第２の地図の座標への変換操作を自動的に決定するステップと、前記第１のロボットから前記第２のロボットに位置関連情報を送信するステップと、前記変換操作を使用して、前記第１の地図の座標の位置関連情報の座標を前記第２の地図の座標に変換するステップと、を有する。さらなる実施形態は、ここに記載の方法を実行するために構成されたロボットに関する。

自律移動ロボットのロボット使用領域を表す電子地図に仮想遮断領域を入力する方法が記載される。一実施形態では、この方法は、前記仮想遮断領域を定義するためにヒューマンマシンインターフェイスからのユーザ入力を受け入れるステップと、前記ユーザ入力を評価するステップであって、前記ユーザ入力が少なくとも１つの事前定義された基準を満たしているかどうかが検査されるステップと、前記ユーザ入力の評価に基づいて、前記仮想遮断領域を前記地図に保存するかどうか、および／またはどの幾何学的形式で保存するかを決定するステップと、を有する。

センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法が記載される。前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、前記地図は、前記ロボットが走行しない、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み得る。一実施形態によれば、この方法は、前記ロボットの機能が危険にさらされているか制限されている前記ロボット使用領域をナビゲートする際に危険領域を検出するステップと、検出された危険領域を取り囲む遮断領域を自動的に定義するステップと、前記遮断領域を前記地図に保存するステップと、を有する。さらなる実施形態は、ここに記載の方法を実行するために構成されたロボットに関する。

地図データに基づいてロボット使用領域を自動的にナビゲートするように構成された自律移動ロボットと、前記ロボット使用領域内の床面または物体に情報を投影するように構成されたプロジェクタと、を有するシステムが記載される。前記システムは、前記地図データから位置関連情報を関連位置とともに抽出し、前記位置関連情報を前記プロジェクタによって前記床面または前記床面にある物体の対応する位置に投影するように構成されている。

最後に、自律移動ロボットが記載される。一実施形態では、前記ロボットは、地図データに基づいてロボット使用領域を自動的にナビゲートし、ヒューマンマシンインターフェイスを介してユーザから位置関連情報を受信し、これに基づいてロボット経路を決定し、これに沿って移動するように構成されている。前記ロボットが前記ロボット経路を移動中または移動した後、ユーザから入力された前記位置関連情報は破棄されるか、有効と認められて前記地図データと共に永続的に保存される。

自律移動ロボットの動作、特に遮断領域の操作が簡単かつ堅牢になる。

ネットワーク接続を介して通信できる自律移動ロボット、ヒューマンマシンインターフェイスおよびサーバを備えたシステムを示す図である。 自律移動ロボットの構造および他の（外部）デバイスとの通信可能性を示すブロック図である。 ヒューマンマシンインターフェイス上に表示される地図によって仮想遮断領域を定義する際に位置関連情報を入力するためのいくつかの可能性を概略的に示す図である。 ロボットによって最大寸法を容易に検出することができない障害物の周囲の仮想遮断領域を示す図である。 仮想遮断領域などの位置関連情報を床面に投影することにより表現する例を示す図である。 仮想境界線を使用して階段または障害物などの危険箇所を保護する例を示す図である。 例えば、仮想遮断領域などの位置関連情報が交換される、２つのロボットの情報交換の例を示した図である。 仮想遮断区域から外へ向かうように自律移動ロボットがナビゲートする異なるアプローチを視覚化した図である。

本発明は、図に示される例を参照してより詳細に説明される。図は必ずしも縮尺通りではなく、本発明は提示された態様に限定されない。むしろ、本発明の根底にある原理を表すことに重点が置かれている。

サービスロボットとして自律移動ロボットは、ロボットの使用領域の清掃や監視、ロボット使用領域内（アパートなど）の物の輸送などの１つ以上のタスクを自動的に実行する。本明細書で説明する実施形態は、清掃ロボットに関する。ただし、本発明は、清掃ロボットに限定されるものではなく、自律移動ロボットが、定義された使用領域でタスクを実行し、地図で自動的に移動（またはナビゲート）できるアプリケーションに適用できる。

図１Ａは、自律移動ロボット１００がワイヤレスネットワーク（ＷＬＡＮ）であるホームネットワークへ組み入れられた例を示している。本実施形態では、ＷＬＡＮアクセスポイント５０１により、ロボット１００は、インターネット５００に到達可能な外部コンピュータ５０２（例えば、クラウドサーバ）と同様に、ヒューマンマシンインターフェイス（ＨＭＩ）２００と通信することができる。図１Ｂは、例として、図１Ａの自律移動ロボット１００の様々なユニット（モジュール）のブロック図を示す。この場合、ユニットは独立したモジュールでも、ロボットを制御するソフトウェアの一部でもよい。ロボット１００の挙動を担当するソフトウェア（制御ソフトウェアモジュール１５１およびナビゲーションモジュール１５２を含む、図１Ｂ参照）は、ロボット１００の制御ユニット１５０上で（対応するプロセッサ１５５およびメモリ１５６により）実行され得る。制御ユニット１５０は、外部コンピュータの助けを借りて、少なくとも部分的にいくつかの動作を実行することができる。すなわち、制御ユニット１５０が必要とする計算能力は、例えばホームネットワークまたはインターネット（クラウド）を介して到達可能な外部コンピュータに少なくとも部分的に外部委託することができる。

ロボットは本質的に自律的に動作する。例えば、ユーザとの多数の対話なしで作業を可能にするために、ロボットは、タスクの完了後に自動的に戻る基地局１１０を持っている。これで、例えば、ロボットは、バッテリを充電したり、（掃除ロボットの場合に）集めた汚れを処分したりできる。

自律移動ロボット１００は、例えば電動機、変速機および車輪を有する駆動ユニット１７０を含み、それによりロボット１００は、少なくとも理論的には、その使用領域の各点を目指すことができる。駆動ユニット１７０は、例えば、制御ユニットから受信したコマンドまたは信号をロボット１００の動きに変換するように設計することができる。

自律移動ロボット１００は、ヒューマンマシンインターフェイス（ＨＭＩ）２００および／または他の外部デバイス３００への通信接続１４５を確立するための通信ユニット１４０を含む。通信接続は、例えば、直接無線接続（例えば、ブルートゥース（登録商標））、ローカル無線ネットワーク接続（例えば、ＷＬＡＮまたはＺｉｇＢｅｅ）、またはインターネット接続（例えば、クラウドサービスへ）であってもよい。ヒューマンマシンインターフェイス２００は、自律移動ロボット１００に関する情報（例えば、バッテリの状態、現在の作業指示、地図データ（すなわち、地図に格納された情報、したがって位置関連情報）、例えば清掃地図など）およびユーザコマンドを表示することができ、自律移動ロボット１００の作業指示を受け付けることができる。

ヒューマンマシンインターフェイス２００の例は、タブレットＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、コンピュータ又はスマートテレビである。ヒューマンマシンインターフェイス２００は、ロボットに直接統合することもでき、それにより、例えば、キーを叩くこと、ジェスチャ、および／または音声入出力を介してロボットを操作することができる。外部デバイス３００の例は、計算および／またはデータが委託されるコンピュータおよびサーバ、追加情報を提供する外部センサ、または、自律移動ロボット１００と協力し、又は情報を交換する他の家電（例えば、他の自律移動ロボット１００Ｂ）である。

自律移動ロボット１００は、床面を洗浄するための洗浄ユニット（例えば、ブラシ、吸引装置）または物体を把持および輸送するための把持アームなどの作業ユニット１６０を有してもよい。テレプレゼンスロボットや監視ロボットなど、場合によっては、別のユニットを使用して目的のタスクを実行し、作業ユニット１６０は不要である。したがって、テレプレゼンスロボットは、互いに遠く離れた複数の人の間の通信を可能にするために、例えば、マイク、カメラ、およびスクリーンからなるマルチメディアユニットを備え、ヒューマンマシンインターフェイス２００に結合された通信ユニット１４０を有する。監視ロボットでは、異常なイベント（例：火災、照明、不正な人など）がセンサを使用して監視走行で検出され、この情報が、たとえば、ユーザまたは制御ポイントに通知される。

自律移動ロボット１００は、様々なセンサ、例えば、ロボット使用領域内の障害物の位置またはその他のナビゲーション特徴（例えばランドマーク）などのロボットの環境（環境）についての情報を取得するための１つ以上のセンサなどのセンサユニット１２０を備える。環境に関する情報を取得するためのセンサは、たとえば、放射信号の三角測量または通過時間測定によって距離を測定する光学および／または音響センサなど、ロボットの環境内の物体（たとえば、壁、障害物など）までの距離を測定するアクティブセンサ（三角測量センサ、３Ｄカメラ、レーザースキャナ、超音波センサ）である。適切なセンサの他の典型的な例は、カメラなどの受動センサ、障害物検出用の触覚センサ、地上距離センサ（たとえば、立ち下がりエッジ、階段の段差の検出など）、走行距離計などの速度および／または進んだ距離を決定するセンサ、ロボットの位置と動きの変化を決定する慣性センサ（加速度センサ、ヨーレートセンサ）、車輪と地面の接触を検出する車輪接触スイッチである。

前述の制御ユニット１５０は、自律移動ロボット１００がその使用領域で自律的に移動し、タスクを達成するのに必要なすべての機能を提供するように構成されてもよい。 この目的のために、制御ユニット１５０は、ロボット１００の制御ソフトウェア（図１Ｂ、制御ソフトウェアモジュール１５１を参照）を実行するために、例えばプロセッサ１５５およびメモリ１５６を含む。制御ユニット１５０は、センサユニット１２０および通信ユニット１４０から供給された情報に基づいて、作業ユニット１６０および駆動ユニット１７０に対する制御コマンドまたは制御信号を生成する。駆動ユニットは、これらの制御信号または制御コマンドをロボットの動きに変換できる。制御ソフトウェアモジュール１５１は、物体認識および作業スケジューリングのためのソフトウェア機能を含み得る。ロボットが自律的にタスクを実行できるように、ナビゲーションモジュール１５２が別のソフトウェアモジュールとして提供される。ナビゲーションモジュール１５２は、ロボットのナビゲーション（例えば、地図管理、地図ベースの経路計画、地図内のロボットの自己位置特定、ＳＬＡＭアルゴリズムなど）のためのソフトウェア機能を含み得る。もちろん、制御ソフトウェアモジュール１５１およびナビゲーションモジュールは、相互作用し、情報を共有し、共同作業することができる。これにより、ロボットは、たとえばランドマークなどのナビゲーション特徴を使用して、環境内で方向を決めてナビゲートできる。ナビゲーションモジュール１５２は、例えば、障害物回避戦略（障害物回避アルゴリズム）、同時位置特定およびマッピング（ＳＬＡＭ）アルゴリズム、および／またはロボット使用領域の１つ以上の地図とともに動作する。特に、障害物はセンサ測定により検出され、その位置が決定される。障害物の位置は、地図データの形式で保存できる。これらの方法自体は既知であるため、ここでは説明を省略する。

ロボット使用領域の地図は、使用中にロボットによって、または使用の開始時に既存の地図を使用して再作成できる。既存の地図は、偵察走行などの以前の使用中にロボット自体によって作成されたものでも、別のロボットおよび／または人間によって提供されたものでもよく、たとえば不揮発性メモリ１５６に永続的に保存される。あるいは、永続的に保存されるロボット領域の地図は、ロボットの外部、たとえばロボットのユーザの家庭内のコンピュータ（タブレットＰＣ、ホームサーバなど）またはインターネット経由でアクセス可能なコンピュータ（たとえば、クラウドサーバ）に保存され得る。図１の例では、地図はナビゲーションモジュール１５２に含まれている。ロボットが使用する地図は通常、電子地図であり、電子地図には通常、位置関連情報を表す地図データのコレクションが含まれている。したがって、地図は地図データとともに複数のデータレコードを表し、地図データには、線や他の幾何学的物体（領域要素など）などの位置関連情報を含めることができる。これらの線は、例えば 障害物の輪郭（ロボットによって検出された）を表す。ただし、地図データには、幾何学的物体とロボット使用領域内の位置だけでなく、地図に入力された物体の意味とその属性に関する情報も含まれる。たとえば、１つ以上の属性（プロパティ）を地図に入力された物体に割り当てることができる。したがって、地図の特定の（部分的な）エリアには、「未掃除」または「掃除済み」および／または「カーペット」または「寄木張り」および／または「障害物によってブロックされた」などの属性を割り当てることができる。他の属性は、例えば（分割）エリアを「キッチン」として分類すること、領域を掃除すべき時間間隔を割り当てることが含まれ得る。

一般に、ロボット１００によって使用可能な電子地図は、ロボットの使用領域およびこの使用領域におけるロボットに関連する環境に関する位置関連情報を格納するための地図データのコレクションである。地図に保存できる位置関連情報の１つのタイプは、ロボット使用領域内の物体の位置に関する情報である。そのような物体は、たとえば 壁、ドア、家具、ロボットが（少なくとも理論的には）衝突する可能性のあるその他の可動および不動の物体である。また、ロボット基地局１１０は、地図に記録された物体であり得る。物体（障害物）の位置は通常、座標によって定義される。別のタイプの地図データは、例えば、どのエリア部分が処理、特に掃除されたか、またはその動作中にロボットがどの位置（ロボットエリア内）に接近したかなど、ロボット１００のタスクの実行に関する位置関連情報である。別のタイプの位置関連情報は、ロボット使用領域を複数の空間やサブ領域に分割することである。この分割は、ロボット１００により自動的に、またはユーザの助けを借りて実行され得る。ユーザは、手動で分割を行うか、自動的に実行された分割を手動で修正できる。また、空間の名称（例：「部屋１」、「部屋２」、「廊下」、「キッチン」、「リビングルーム」、「ベッドルーム」など）を地図データに含めることができる。家の異なる階などの様々なロボット使用領域を、異なる地図に格納できる。

さらに、ナビゲーションモジュール１５２は、仮想遮断領域Ｓを地図内にマークできるように構成され、ロボットは、ナビゲーション中にロボットが、この領域を自動的に走行および／または通過しない。これは、例えば、仮想遮断領域Ｓとしてマークされた領域が、ロボット制御ユニット１５０によって、まるで遮断領域Ｓがロボット１００の使用領域における障害物であるかのように扱われる場合に起こる。したがって、遮断領域Ｓがロボット１００によって走行されることを防止するために、ロボット１００の制御ユニット１５０は、障害物回避アルゴリズムとも呼ばれる障害物回避戦略を利用することができ、これは、検出された障害物の位置に基づいて、これらの障害物との衝突が回避されるようにロボットを制御するように構成される。地図データと共に格納された仮想遮断領域Ｓに基づいて、１つまたは複数の遮断領域の位置を決定することができる。これらの位置は、実際の障害物がこの位置に立っているかのように障害物回避戦略で使用され得る。これにより、ロボット１００が仮想遮断領域Ｓを自動的に走行および／または通過しないように扱われる。これを次の例で説明する。

例１：自律移動ロボットを御する簡単な方法では、ロボットは測定された距離や障害物との相対位置に直接応答する。たとえば、ロボットは障害物の前１ｃｍになるまでまっすぐに走行し、その後方向を変える。自律移動ロボットを制御するこれらの方法を仮想遮断領域に適用するために、地図内のロボットの位置が決定され、地図内の遮断領域の位置に基づいて、（仮想遮断領域への）距離および／または相対位置が決定される。これは適切な時間間隔で繰り返される。

例２：自律移動ロボットを制御する別の方法では、ロボットは障害物の位置を、たとえば距離測定によって決定し、その位置及び、例えば、地図内の障害物の輪郭を地図に入力する。地図に基づいて、障害物の周囲を走行し、衝突が回避されるようにロボットの経路計画が行われる。自律移動ロボットを制御するこれらの方法を仮想遮断領域に適用するために、地図内の遮断領域の位置は、少なくとも経路計画中には障害物の位置として扱われる。

例３：自律移動ロボットを制御する別の方法では、地図に基づいて作業スケジューリングが実行される。例えば、床処理をするロボット（たとえば、吸引、掃く、または拭き取り用の清掃ロボット）の場合、作業する床面は作業する領域内で決定される。これは、処理前および／または処理中に実行し得る。さらに、処理中に、処理されるべき床面のどれが実際に処理されたかを決定することができる。処理すべき床面を決定する際、障害物が存在する床部分や障害物によりアクセスできない床部分は、処理する必要がない、または処理することができないことが考慮される。自律移動ロボットを制御するこれらの方法を仮想遮断領域に適用するために、少なくとも作業スケジューリング中の地図内の遮断領域の位置は、障害物の位置として扱われる。これは、特に、障害物が占める表面などの遮断領域が占める表面は、処理される表面に追加されないことを意味する。

例４：場合によっては、制御方法の一部のみについて、遮断領域を実際の障害物として処理することが有利な場合がある。多くの商用ホームロボットは、円形であるため、障害物にぶつかるリスクなしにその場で回転できる。１つ以上の角（特に実質的に三角形）などのより複雑な幾何学的形状の場合、これは保証されなくなる。このため、衝突を起こさないようにロボットを制御するには、回転後および回転中に衝突が発生するかどうか、その場所における回転ごとにチェックする必要がある。このようなロボットの制御を簡単化するために、ロボットの並進運動の際に仮想遮断領域を障害物として扱い、その場でのロボットの回転中には遮断領域を無視することが提案される（実際の障害物とは対照的に）。

一般に、仮想遮断領域Ｓは、ロボットが走行してはならない床面である。床面は、仮想境界Ｂと実際の障害物に囲まれている場合がある。場合によっては、たとえば、ロボットが開いた（家の）ドアを通過するのを防ぐために、仮想境界Ｂがロボット展開領域を閉じることがある。どちらの場合も、仮想境界Ｂは、ロボットが走行可能な領域を、ロボットが自由に走行できる領域とロボットの走行が禁止される領域とを区分することを特徴としている。

仮想遮断領域Ｓは、例えば、仮想境界Ｂを格納することにより、または地図データを有する床面として格納することができる。例えば、地図データは、ロボット使用領域がセルのグリッドによって表される占有グリッドマップの形式で格納され、各セルについて特定のセルが障害物で占められているかどうかの情報が格納される。地図内の遮断領域Ｓをマークするには、遮断領域Ｓに属するセルを適切に占有されているセルとしてマークする。

仮想遮断領域Ｓは、円形、正方形、長方形、または正多角形などの幾何学的な基本図形として保存でき、これにより、必要な保存スペースが削減されるという利点がある。たとえば、円の場合には、中心の位置と半径が保存で十分である。仮想遮断領域Ｓのより複雑な幾何学的形状を可能にするために、仮想遮断領域Ｓの仮想境界Ｂは、例えば、ポリラインの形で保存することができる。仮想境界Ｂに対し、ロボットを遮断する必要のある床領域を保存することもできる。この目的のために、仮想境界Ｂに対して向きを保存でき、ロボットが仮想境界Ｂのどちら側にいるか、または、いる必要があるかを区別できる（たとえば、常に境界Ｂの右側）。特に、ロボットが第１の方向または第２の方向から（すなわち、例えば、左または右から）仮想境界Ｂに接近するかどうかを判別することができ、第２の方向は第１の方向と反対である。これは、たとえば、ポリラインを、開始点と終了点を持つ有向セグメントまたはベクトルとして保存することにより行われる。したがって、たとえば、境界Ｂの右側を通過可能と定義できる。

仮想境界Ｂは、遮断された床面から自由走行可能な床面に乗り越えられるように扱われるが、反対方向は遮断される。すなわち、ロボットが仮想境界Ｂに第１の方向から（たとえば、右から）近づくと、仮想境界Ｂは、ロボットが自動的に走行および／または通過しないと考える。例えば、仮想境界Ｂは（上述のように）障害物として扱われる。したがって、ロボットは、ナビゲーションのために障害物回避アルゴリズムを使用し、この障害物回避アルゴリズムは、ロボットが境界によって定義された遮断領域に近づく場合（つまり、右から来る場合）、ロボットのセンサによって検出された実際の障害物の実際の境界と同じ方法で仮想境界Ｂを考慮する。ロボットが第２の反対方向（左からなど）から仮想境界Ｂに近づくと、効果は無い。ロボットは仮想境界Ｂを通過できる。

この時点で、仮想遮断領域の永続的な区切りに加えて、このような仮想境界Ｂも一時的に使用できる。たとえば、ロボットが特定のタスク（クリーニングなど）を実行する部分領域を区切るために使用できる。仮想境界Ｂは、ロボットがタスクを完了するか中断するまでアクティブになる。これには、ロボットが処理対象の領域に進入できるという利点がある。ロボットを処理対象の領域に保持するために、追加の複雑な制御手順は必要ない（この例では、処理対象領域外のすべてが仮想遮断領域として定義されているため）。最も単純なケースでは、障害物回避戦略と閉空間でタスクを完了するための戦略のみがロボットコントローラ１５０によって使用される。

（仮想遮断領域の定義）仮想遮断領域Ｓを地図データに追加するには、ユーザ入力はヒューマンマシンインターフェイス２００（ＨＭＩ）を介して行われる。仮想遮断領域ＳについてユーザがＨＭＩ２００に入力した情報は、事前定義可能な基準に従って評価される。例えば、この評価に基づいて、遮断領域Ｓが保存されているか、および／またはどのような形で保存されているかを決定することができる。この手順は、図２に示す以下の例に示されている。

図２は、例として、ＨＭＩ２００（例えば、タブレットＰＣ）を介した仮想遮断領域Ｓの入力を示している。この目的のために、ＨＭＩ２００は、人間が理解できる地図の形式で地図データを表示するように適合されている。この地図に、ユーザは新しく定義される仮想遮断領域Ｓに関する情報を入力できる。

図２（Ａ）は、正方形、長方形、平行四辺形、円などの（２次元の）幾何学的形状による新しい遮断領域Ｓの入力を示している。サイズと方向は、たとえば、ＨＭＩ２００のタッチスクリーン２０１上のユーザの指の位置によって決定される。基本図形の向きは、ユーザが決定できる。あるいは、向きは、地図データに少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。例えば、基本形状（例えば、正方形）の１つのサイドを近くの壁に平行に並べることができる。遮断領域Ｓの位置およびサイズは、ユーザによって決定されてもよく、または既存の地図データに基づいて少なくとも部分的に決定されてもよい。したがって、例えば、部屋の隅に登録された仮想遮断領域Ｓは、壁で閉じるように拡大および／または移動することができる。これは、壁と遮断領域Ｓの間の領域が、ロボットがナビゲーションするのに必要とするスペースよりも狭い場合に特に有効である。

図２（Ｂ）は、仮想境界Ｂによる遮断領域の設定を示している。たとえば、ユーザは、仮想境界Ｂを直線または（開いたまたは閉じた）多角形の形で定義することで、ロボットが部屋の隅にアクセスすることを拒否できる。そのように定義された遮断領域Ｓは、仮想境界Ｂと壁によって定義される。タッチスクリーンでのユーザの入力に対して、仮想境界Ｂによって床面を遮断すべきか、また場合によっては、どの床面を遮断すべきかが分析される。例えば、ユーザが入力した仮想境界Ｂが、地図に表示されているロボット使用領域を少なくとも２つの連続したサブ領域に分割するかどうかが、ＨＭＩ２００によって検査できる。これは、たとえば、仮想境界Ｂが閉じた多角形チェインで表される場合、または仮想境界Ｂが２つ以上の障害物（たとえば、部屋の隅に交わる２つの壁）を接続する場合である。この場合、ロボット使用領域の分割領域には、仮想境界Ｂを通過することなく、分割領域内の位置からロボットが到達できるすべての可能な位置が含まれる。この到達可能性は、たとえば、経路計画アルゴリズムを使用して決定できる。ロボット１００のための仮想境界Ｂによってそれぞれが閉じられる２つのドアのある部屋など、ロボット使用領域を少なくとも２つの分割領域（仮想遮断領域Ｓとロボット使用領域の残りの部分）に分割するために複数の線（仮想境界Ｂのセグメント）が必要になる場合がある。

ロボット使用領域が少なくとも２つの連続する部分に細分化されている場合、どの連続する部分を遮断する必要があるかが自動的に確認される。これの可能な基準は、基地局１１０および／またはロボット１００が位置する最大の連続部分が使用領域とみなされ、それに応じて他のすべての連続する部分が仮想遮断領域Ｓとして格納されることである。

新たに作成される仮想遮断領域Ｓについて明確な決定を自動的に行うことができない場合（たとえば、ユーザ入力が不明瞭、もっともらしくない、またはあいまいなため）、ユーザに警告および／または照会を行うことができる。例えば、ユーザは、ロボットの基地局１１０が置いてある領域、例えば、図２（Ｂ）に示される部屋の右上隅を遮断領域として定義することができる。ユーザ入力の分析では、大きな部分と非常に小さな部分（部屋の隅）があり、ロボット１００の基地局１１０の小さな部分にあると判断されるであろう。この区分はもっともらしくないと見なすことができ、ユーザが実際に遮断したい領域が不明確である。ユーザは、ＨＭＩ２００を介して（たとえば、タッチスクリーン上のメッセージによって）この事実を知ることができ、部屋の誤ったコーナを間違えて遮断したことをユーザに判断する機会を与える。あるいは、自動的に決定された部分領域から、新しく作成される１つ以上の仮想遮断領域Ｓを選択できる。場合によっては、ユーザは、基地局を新しい位置に設定し、適切なユーザ入力によってロボット１００に通知することができる。

図２（Ｃ）は、ユーザが仮想遮断領域を定義する方法の別の例を示している。それによれば、ユーザは、平面マーキングによって仮想遮断領域Ｓを定義することができる。これは、たとえば、指の拭う動作によって起こる。ここでのユーザの入力は非常に粗く、仮想遮断領域の適切な仮想境界Ｂがどこにあるか分析する必要がある。これは、たとえば、平面マークの周りに凸包を形成するか、平面マークを１つ以上の長方形（または他の基本的な幾何学的図形）で覆うことによって行われる。これは、たとえば、エリアマークを囲む最小領域の長方形にすることができる。さらに、地図データに保存されている障害物も考慮することができる。たとえば、長方形の片側を近くの障害物（壁など）に平行に配置することができる。

図２（Ｄ）は、ユーザが仮想遮断領域を定義する方法の別の例を示している。これによれば、ユーザは障害物（壁など）または別のランドマークに基づいて遮断領域を設定できる。例えば、タッチスクリーン上の障害物に触れ、障害物から所望の距離をドラッグして、仮想遮断領域Ｓを広げる。この手順により、ロボット１００がそれぞれの障害物まで一定の距離を維持するように、仮想遮断領域Ｓを定義するのは簡単である。追加または代替として、ユーザは障害物までの距離（８５ｃｍなど）を直接設定することもできる。ユーザの入力を分析して、ユーザが入力したパラメータ（たとえば障害物までの距離）、指定された障害物、および場合によっては他の隣接する障害物から仮想境界Ｂ、したがって仮想遮断領域Ｓを明確に決定できるかどうかを判断する必要がある。

障害物（特に壁）から一定の距離で定義される仮想遮断領域Ｓは、必ずしも障害物の全長に沿って延びる必要はない。ユーザは、遮断領域をさらに制限できる。これは、たとえば連結を使用して実行できる。例えば、部屋のコーナの領域を（２つの壁で）遮断するために、ユーザは第１の壁までの第１の距離と第２の壁までの第２の距離を決めることができる。このように定義されたこれら２つの領域の連結（共通部分）は、所望の遮断領域Ｓである。これは、仮想遮断領域がユーザによって非常に正確に決定できるという特定の利点を有する。

ロボット１００が、ユーザが定義可能な距離を遵守すべき障害物は、必ずしも壁である必要はない。例として、図３（Ａ）は、自律移動ロボット１００のベース部がナビゲートするのが難しく、検出するのが難しいバースツールＨを示す図である。図３（Ｂ）に示すように、障害物Ｈとして検出できるバースツールの部分から始まる仮想遮断領域Ｓを定義すると、ロボット１００がバースツールＨのベース部を将来的に自動的に回避するという有利な点がある場合がある。この場合、遮断面は、例えば、バースツールのベース部の位置とサイズに基づいて中心と直径が決まる円である。バースツールの位置は固定されていないため、そのように定義された遮断領域Ｓにも固定位置はない。むしろ、遮断領域Ｓの位置は、ロボット１００のセンサ測定値に基づいて、ロボットの使用の際に決定される。たとえば、カメラと画像認識を備えたロボットは、バースツールをそれとして認識することができる。または、地図データと共に保存することもできる。たとえば、（バースツールの検出可能な部分Ｈに対応する）所定のサイズの障害物の周囲の（バースツールが通常ある）部分領域では、障害物の周りの仮想遮断領域Ｓを考慮する必要がある。仮想遮断領域は地図内の絶対座標ではなく、障害物に対して相対的に保存される。障害物の位置が変化すると、それに応じて仮想遮断領域が移動する。

ここで説明するアプローチでは、仮想遮断領域Ｓの位置は、ロボットナビゲーションに使用されるグローバル座標系のグローバル座標ではなく、障害物またはランドマークに対するローカル参照（つまり相対）で保存される。このようにして、この場合、仮想遮断領域Ｓは現在のセンサ測定に基づいているので、仮想遮断領域Ｓの堅牢な考慮及び仮想遮断領域Ｓに沿った正確な走行が可能になる。したがって、例として、ユーザは、任意の壁に平行な幅がわずか数センチメートル（たとえば、５ｃｍ）の領域を遮断できる。バースツール（図３を参照）の例のように、この地図内の障害物またはランドマークの位置の変化に伴って移動する仮想遮断領域Ｓを定義できる。位置の変更は、例えば、環境内の障害物の移動（例えば、押し動かすこと）により、または地図データにプロットされた位置の修正（例えば、測定誤差の）により達成され得る。

仮想遮断領域Ｓに関する情報の入力は、地図表示のみに基づく必要はない。例えば、ＨＭＩ２００は、ユーザのジェスチャを認識するように構成されてもよい。たとえば、ユーザは仮想遮断領域Ｓの輪郭を（遮断領域上で）直接記述できる。たとえば、ジェスチャを検出するには、ロボットに統合できるカメラまたは３Ｄカメラを使用する。この際に、ユーザの入力は、仮想境界Ｂと遮断領域Ｓを決定するために、ユーザがどの場所に位置するか、およびユーザの適切なジェスチャが示す場所について分析する必要がある。

さらなるオプションとして、ロボット１００の学習走行中に仮想遮断領域Ｓに関する情報を入力することもでき、入力情報の分析は、ロボットの現在の位置および向きも考慮に入れられる。したがって、ユーザは、ロボット１００が自身の使用領域を初めて探索している間に、回避すべき領域を示すことができる。これは、たとえば、ロボットの位置と向きに応じて行われる。したがって、ユーザは、たとえば、「ストップ、このコーナを走行するな」と音声入力することによって、ロボットが現在向かっている部屋のコーナの領域が仮想遮断領域であることを指摘することができる。同様に、ユーザは、ロボットに、ロボットが探索した障害物に対してユーザが決定した距離を維持するように指示することができる。この情報の入力は、（リモートコントロールやタブレットＰＣなどの）ＨＭＩ２００の事前定義コマンドを介して行うことができる。上述のように、（代替的または追加的に）情報の入力は、ロボット１００またはＨＭＩ２００に統合されたマイクロフォン、または外部マイクロフォンを介して記録および分析される音声コマンドの形で行うこともできる。代替的または追加的に、情報を入力するためのさらなる補助手段を使用することができる。たとえば、線を生成するように構成されたレーザーポインターを使用して、床面に線を投影できる。ロボットは、例えばカメラでその位置と延び方を検出し、作成された地図データとともに仮想遮断領域Ｓの仮想境界Ｂとして保存できる。代替的または追加的に、磁気テープや赤外線バリアなどの従来のマーキングを学習走行中に使用して、走行してはならない領域についてロボットに通知することができる。ロボットは、センサを使用して延び方を探索し、作成された地図データとともに対応する仮想遮断領域Ｓを保存する。これにより、学習走行後に再びマーカーを削除することができる。

ユーザ定義の遮断領域の確認−ユーザから受信した情報に基づいて作成された仮想遮断領域Ｓは、ロボットの予期しない望ましくない動作を引き起こす可能性がある。したがって、どれだけユーザが希望する仮想遮断領域Ｓが決定されたかに関連してユーザが入力した情報を分析するだけでなく、遮断領域がロボットの機能にどのように影響するかも重要である。この目的のために、例えば、複数の基準をチェックすることができ、それらの非履行（または違反）の場合、仮想遮断領域Ｓの保管は拒否されるか、ユーザによる明示的な確認後にのみ行われる。その前に、仮想遮断領域Ｓの保存が行われない理由に関する対応する情報をユーザに送信することができる。

したがって、例えば、ロボットが部分的におよび／または完全に新たに作成される仮想遮断領域Ｓに位置するかどうかをチェックすることができる。そうである場合、ユーザは、ロボット１００がそれをどのように処理すべきかを通知され、尋ねられてもよい。したがって、仮想遮断領域Ｓの保存を省略することができる。あるいは、ユーザは仮想遮断領域Ｓを保存し、ロボットにそれを離れるように指示できる。別の代替では、ユーザは、ロボット１００を停止させ、後で遮断領域からそれを取り出すように指示することができる。

さらに、仮想遮断領域Ｓを考慮して、ロボットが計画されたタスクを有効に実行できるかどうか、および／またはロボット機能の重要な場所に自律的に接近できるかどうかを確認できる。これには、例えば、ロボット１００がその現在位置から基地局１１０に近づくことができ、基地局１１０が遮断領域にないことが含まれる。加えて、例えば、現在のロボット位置および／または基地局１１０から出発して、遮断領域に属さないロボット使用領域に邪魔されることなくさらに接近できるかどうかをチェックすることができる。したがって、たとえば、この遮断領域Ｓにより、たとえば事前定義可能な最大サイズよりも大きい使用領域の別の領域にアクセスできない場合、大きな迂回を介してのみ到達できる場合、仮想遮断領域Ｓの保存を防止できる。特に、ロボット使用領域は、例えば住居の部屋またはその一部に対応する複数の分割領域に細分することができる。このような分割領域が仮想遮断Ｓによりアクセスできなくなった（つまりブロックされた）場合、ユーザにこれを通知できる。ユーザは、ロボット使用領域の厳しい制限にもかかわらず、仮想遮断領域Ｓの保存を再度確認して、永続的に保存する可能性を得ることができる。

特定の領域に到達できるかまたはブロックされるかを判断するには、既知の経路計画アルゴリズムを使用できる。したがって、例えば、新たに作成された仮想遮断領域が考慮され、それ自体で走行および／または通過できない場合、現在のロボット位置から基地局１１０までの経路が存在するかどうかを判定することができる。同様の方法で、ロボット使用領域のすべての部分について、基地局からこの部分領域への経路が存在するかどうかを判断できる。特に、この領域へ接続する廊下が事前定義可能なしきい値よりも狭い場合、地図の領域は使用不可またはブロックされていると見なされる。たとえば、しきい値は、ロボットの直径に加えて、ロボットが安全で信頼性の高い廊下のナビゲーションと制御を行うために必要な安全マージンに対応する。この安全マージンは、ナビゲーションモジュール１５２の最大位置特定不確実性に対応する場合があり、これは、例えば、ＳＬＡＭ方法の間に決定される。

ロボット領域の別の部分領域が仮想遮断領域Ｓによってアクセス不能になっていることが検出された場合、仮想遮断領域Ｓのわずかな修正によってアクセス不能な部分領域が再びアクセス可能になるかどうかをさらにチェックできる。たとえば、地図を介してデータを入力することはしばしば不正確であり、わずかに変更された遮断領域は依然としてユーザの希望とニーズを満たしている。たとえば、遮断領域Ｓによって制限されている、その背後の領域への廊下がロボット自体と同じ幅しかない場合、遮断領域をわずかに縮小することで、背後にある領域へのアクセスが可能になる。たとえば、仮想遮断領域Ｓのわずかな変更が基準を満たしているかどうかを確認するために、仮想境界Ｂは移動または変形される。たとえば、仮想境界が（開いたまたは閉じた）多角形チェインによって与えられる場合、この多角形チェインの頂点を移動できる。

（作業依頼の無い領域）自律移動ロボット１００が損傷を引き起こす可能性がある領域
が常に仮想遮断領域Ｓとしてロボット１００によるナビゲーションから完全に除外されるわけではない。例えば、これは、ロボット１００が掃除するすべての部屋を結ぶ廊下であり得る。この廊下はロボット１００が走行する必要がある。そうしないと、他の部屋でタスクを実行できないからである。さらに、廊下では靴がよく置かれていることがあり、その靴ひもが回転ブラシなどのアクチュエータに巻き付くことがある。その結果、一方で、靴が損傷する可能性があり、ロボット１００は、そのタスクを実行する際に妨げられる可能性がある。別の例は、ロボット１００がブラシなどのアクチュエータによって処理することができない繊細なカーペットが、ロボット１００が回避できない中央領域に配置される場合である。

説明されている問題を考慮すると、廊下を自律処理から除外することが役立つ場合がある。したがって、ロボットは、仮想領域の少なくとも３つのカテゴリを区別するように構成できる。第１のカテゴリの仮想領域では、ロボットは定義されたタスクを自動的にナビゲートして実行できる。第２のカテゴリの仮想領域では、ロボットは自律的にナビゲートできるが、タスクの独立した実行はされない。第３のカテゴリの領域は、上述した遮断領域である。ロボット１００をナビゲートするとき、ロボット１００が３番目のカテゴリの領域を独立して走行および／または通過しないように考慮される。

仮想領域の定義は、例えば、遮断領域Ｓに関して上述したように、ユーザによって行われる。特に、（ロボットまたはＨＭＩによって）ユーザに、ロボットの機能を損なうかもしれない仮想遮断領域を走行する、その処理を除外するように自動的に提案できる。つまり、遮断領域は、通常は移動できるが床面の処理をしない第２のカテゴリの領域になる。さらに、ユーザが逆の指示をするまでは、領域は第１のカテゴリに属している（つまり、走行性と仕事の実行性に関する制限がない）と想定できる。

さらに、ロボットは、タスクを実行するときに、処理から除外された領域（第２のカテゴリ）を可能な限りまれに、かつ、直接、走行する。したがって、ロボットは、ロボット使用領域の背後の領域に到達するために、タスクに必要な場合にのみこの領域を走行する。そして、ロボットのタスクが可能な限り完了した場合にのみ、ロボットはこの領域に戻る。この領域を横断するとき、最短および／または最速の方法を使用するように注意が払われる。代替的または追加的に、障害物までの所定の最小距離を可能な限り保つ経路を選択することもできる。ロボットが、この最小距離の２倍未満の距離にある２つの障害物の間を通過する必要があるために最小距離を維持できない場合、両方の障害物までの距離をできるだけ大きく選択する経路、特に両方の障害物の中間を通過する経路が選択される。そのような経路を実現するための方法はそれ自体知られている。たとえば、経路計画はコスト関数を使用でき、これでは、特に障害物までの距離に基づいてコストを決定でき、最終的に最小コストの経路がロボット制御に使用される。代替的または追加的に、リアクティブ制御モード（たとえば、仮想力場（ＶＦＦ））を使用でき、これでは、ロボットが周囲の障害物の距離に直接応答する。

後者は、たとえば、コスト関数を使用してタスク計画で実現できる。たとえば、処理から除外された領域を走行するコストは、処理される領域を走行するコストよりもはるかに高く設定される。たとえば、処理から除外された領域での１メートルの移動は、処理すべき領域での１０メートルの移動と評価される。そうすることで、ロボットは処理から除外される領域を回避するために、大幅な迂回も行うことを受け入れる。経路計画自体にコスト関数を使用するという概念はよく知られている。

（遮断領域の表示）仮想遮断領域Ｓの重要な側面は、ユーザが自分の設定の効果をすばやく、簡単に、そして直接見ることである。これは、とりわけ、たとえば、ヒューマンマシンインターフェイスのディスプレイが地図の形式で用いられる。この地図は、ロボット使用領域の簡略化された表現であり、したがって不正確である可能性があるため、仮想遮断領域Ｓの仮想境界Ｂの直接再入力が有利である。また、仮想境界を使用したユーザ定義部分領域の入力（たとえば、後でクリーニングするためにこれらをすばやく選択するため）や、処理される領域に直接入力するなど、他のユーザ入力でも、ここで説明する手順が有利である。

一例によれば、ロボット１００は、最初に、例えば仮想遮断領域に関する位置関連情報を、ユーザのヒューマンマシンインターフェイス２００から受信する。ユーザが入力したこの位置関連情報から、たとえば遮断領域Ｓの仮想境界Ｂを表す１つまたは複数の線（たとえば、長方形、開いたまたは閉じた多角形チェインなど）が決定される（図２を参照）。前述のように、ロボット使用領域の地図の表現は、実際の環境の不正確な抽象である。したがって、ＨＭＩ２００を介して定義された遮断領域の影響について、より現実的なフィードバック（地図表現よりも現実的）をユーザに提供することが望まれる。ユーザ定義の遮断領域Ｓを考慮して、ロボットは経路を決定し、その経路を追従することができる。経路は１回、数回、またはユーザが中断するまで通過できる。例えば、ロボットは、遮断領域が走行および／または通過されないように、遮断領域Ｓの仮想境界Ｂに沿って移動することができる。

上述の視覚化のやり方は、遮断領域だけでなく、分割領域でも可能である。ロボット使用領域の新しく定義された分割領域（たとえば、部屋の一部）では、ロボットは分割領域の（仮想）境界に沿って直接移動できる。たとえば、掃除するユーザ定義領域（部屋内）で、ロボットが作業対象領域内の仮想境界に沿って移動して、どの領域が処理されるかをユーザに示すことができる。この現実的なデモンストレーションを通じて、ユーザに自分の入力の影響について直接的な印象が与えられる。ユーザは、ＨＭＩ２００を介して入力情報またはそこから導き出された地図データ（例えば、多角形チェーン）を永続的に保存し、将来のロボット制御に使用できる。さらに、ユーザは、自分の入力が望みのロボットの動作を生成しないことを認識し、入力を修正したり、新しい位置関連情報を入力したりする機会を有する。ユーザ入力の修正は、新しい修正されたロボット経路に直接変換できる（ロボットによる新しいデモンストレーション用に）。

ユーザに自分の入力に関する迅速かつ簡単で直接的なフィードバックを提供する別の方法は、環境に情報を直接投影することである。このために、たとえば、可動式ミラーと光源としての１つ以上のレーザを使用して描かれる、線、形状、パターン、または画像を環境（たとえば、床面）に具体的に投影するレーザープロジェクターが使用される。プロジェクタは、空間内の固定位置、自律移動ロボット１００、または別の自律移動ロボット１００Ｂに取り付けることができる。

図４に示される例では、プロジェクタ１９０は、自動車ロボット１００上に配置されるか、それと一体化される。図示の構成には、プロジェクタ１９０をロボット場内の（ほぼ）任意の場所に運搬できるという利点がある。特に、ロボット１００は、適切な場所まで移動することができ、そこから投影を行うことができる。したがって、地図データとセンサデータに基づいて、障害物によって乱されることなく、ロボット使用領域（特に床面）の所望の場所に必要な情報を投影できる位置を決定できる。この位置で、所望の場所への邪魔されない投影が、新しい障害物または周囲に立っているユーザによって不可能であると判定された場合、ロボット１００は、地図データおよびセンサデータに基づいて代替の適切な位置を探索することができる。

このアプローチの特徴は、場所関連情報（境界線、遮断領域を表す基本幾何図形など）を関連する場所に直接投影できるため、ユーザに具体的にわかりやすく提示できることである。投影の計算のために、ロボット使用領域内のロボット１００の位置および向きが使用される。位置と方向は、自律移動ロボットの機能により高精度に知ることが可能である。加えて、ロボット１００内またはロボット１００上で使用されるプロジェクタ１９０の位置および向きは、ロボットの構造により既に知られている。これから、ロボットの環境（特に床面）で地図データによって決定されたポイントに到達するように、どのようにして光線を環境に投影するか（またはどのようにミラーおよび／またはレーザを制御するか）を決定できる。したがって、地図データから位置関連情報を抽出し、これをロボット使用領域内の対応する実際の位置にプロジェクタで表示することが可能である。

上述の方法で、例えば仮想境界Ｂ（たとえば、図２Ｂを参照）は、床面に直接投影することでユーザに視覚化できる。追加的または代替的に、仮想遮断領域Ｓは、床面への直接投影によりユーザに見えるようにすることができる。同様に、たとえば清掃する表面またはユーザ定義の部分領域を表す。加えて、プロジェクタ１９０の助けを借りて、特にロボット１００によって作成された他の地図データを、ロボット使用領域に直接投影することができる。これは、例えば、ロボット１００によって掃除されたばかりの領域、または次に掃除される領域であり得る。たとえば、ユーザは拭き取ったばかりの領域に関して滑る危険性を警告される。

一実施形態によれば、プロジェクタ１９０によって表示される情報は、ロボット１００の現在位置および（オプションで）その速度および／またはその現在実行されているタスクから直接決定することができる。したがって、たとえば、ロボットの直接的に計画された経路を床面に投影することができる。その結果、ユーザがロボットの動作を予測可能で、作業の望ましくない妨害を回避できる。

遮断領域の自動生成−仮想遮断領域Ｓは、ＨＭＩ２００を介した入力によってユーザが必ずしも定義する必要はない。自律移動ロボット１００は、例えば、危険領域をそのようなものとして認識し、これに基づいて、掲出された危険領域を将来、回避するために、遮断領域Ｓを独立して定義するように構成されている。リスクのある領域は、主にロボットの機能に影響を与える領域、またはロボットにとって危険な領域である。たとえば、ロボットは、センサを使用しての走行か、ナビゲーション機能を分析することだけで、そのような領域を検出できる。これは、図５に示される以下の例により詳細に説明される。

図５（Ａ）は、ロボットが走行によってのみ検出できる危険領域の例として、立ち下がりエッジ（階段の階段など）を示している。典型的には、ロボットは、底部にそのような立ち下がりエッジを検出するために床センサ１２１を備えている。これらは、立ち下がりエッジに間に合うように停止し、落下を回避できるように、ロボット１００に配置される。しかしながら、誤動作（センサの汚れなど）は常に発生する可能性があり、その結果、ロボット１００は立ち下がりエッジを認識せず、したがって立ち下がりエッジを越えて移動し、落下する可能性がある（図５（Ｂ）参照）。

例えば、図５（Ｂ）に示す事故を避けるためにように、ロボット１００は、例えば、使用（例えば、学習実行またはタスクの初期実行、例えば、清掃）の際に、それ自体既知の方法で（例えば、センサ１２１により）立ち下がりエッジを検出し、それに従って回避するように構成されてもよい。ロボットの例示的な軌道は、例えば図５（Ｃ）に示す。この場合、ロボット１００は、床センサ１２１がそれを検出するまで、立ち下がりエッジを部分的に移動し、測定点Ｍの位置が決定されて記憶される。その後、これらの測定点Ｍおよびオプションで移動軌跡Ｔ、仮想境界Ｂおよび／または仮想遮断領域Ｓなどの他の環境および地図データに基づいて、ロボットが遮断領域を考慮して立ち下がりエッジの位置（特に測定ポイント）への最小距離ｄ（例えば、１ｃｍ）を維持する（図５（Ｄ）を参照）。これにより、ロボットは立ち下がりエッジに沿って掃除し、立ち下がりエッジを越えて移動しないようにナビゲートできる。特に、仮想遮断領域Ｓを考慮して、床立ち下がりセンサ１２１をトリガーする必要がないようにナビゲートし、それにより、誤動作による落下の危険を最小限に抑える。

仮想境界Ｂを決定する際、十分に調査された立ち下がりエッジの測定ポイントＭの位置がロボット直径よりも小さい最大距離を持っていることを考慮する（そうでない場合、ロボットは２つの測定ポイントの間を通過し、走行可能な領域または別の領域を認識でき、または、立ち下がりエッジの検出を受け取る）。立ち下がりエッジは、（走行できない）領域を完全に囲むか、障害物（壁、図５（Ｃ）を参照）によって取り囲まれる場合がある。それに応じて、測定点Ｍの位置が１つずつ接続される。場合によっては、このようにして得られた線は、隣接する障害物まで（例えば、壁に向かって）延長されてもよい。このようにして得られた線は、運転できない表面からロボットによって走行される表面を区切る。すでに移動したエリアの方向へのラインのシフトは、上記の結果、すなわち、仮想境界Ｂにつながる。これは、仮想境界Ｂを構築して立ち下がりエッジからの安全を確保する多くの方法の１つにすぎない。別の可能性は、各測定点Ｍが、ロボットの半径と安全距離ｄに対応する半径を持つ円を定義することである。重なり合う円は遮断領域にまとめられる。関連する仮想境界Ｂは、外側の輪郭を平滑化することで得られる（例：（ペアで）凸包）。この場合、ナビゲーション中、ロボットは点（ロボットのほぼ円形の外側輪郭の中心）であると想定できる。

ロボットが遮断領域を独立して定義できる状況の別の例は、ロボットが認識できない障害物、または認識するのが難しい障害物に関するものである。たとえば、ロボットは、障害物検出および地図作成のために、（たとえば光）信号を発し、障害物からの反射を受信するアクティブセンサを使用する。たとえば、ガラスのドアなどの透明な障害物、鏡などの反射障害物、または放射信号の範囲外にある障害物（低い障害物など）は認識できないか、認識が困難である。ロボットは、これらの障害物を、たとえば触覚センサ（障害物との物理的接触を検出するセンサ）を使用して、ロボットが触れたときに検出する。しかし、ロボットの障害物との頻繁で繰り返す衝突は、ユーザによって望ましいことではない。したがって、ロボットは、ロボット使用中（学習走行またはタスクの実行）に触覚（タッチ）でのみ検出可能で、非接触（たとえば、光学センサによる）では認識できない障害物の位置を決定するように構成できる。これらの位置から、ロボットが仮想遮断領域を考慮して障害物までの所定の距離ｄ（たとえば１ｃｍ）を持ち触れないように、仮想遮断領域Ｓまたは仮想境界Ｂが生成される（立ち下がりエッジを使用した上記の例に類似）。このやり方により、ロボットは接触せずに障害物の周囲を掃除することができる。これにより、衝突によってロボットまたは障害物が損傷するリスクが最小限に抑えられる。

ロボットが遮断領域を独立して定義できる状況の３番目の例は、ロボットがナビゲートするのが難しい領域に関係する。これは例えば、テーブルと椅子の脚など多くの小さな障害物がその上にある高パイルカーペットである。カーペットを通る走行はひどく妨げられ、同時にロボットにとってテーブルと椅子の脚は実際にはロボットが非常に正確にナビゲートしなければならない迷路であるため、この状況はロボットが処理するのが困難である。そのため、ロボットがこの状況から抜け出せないか、またはこの状況から長い時間が経過した後にのみ、ロボットがこの状況から抜け出せるということが起こり得る。ロボットはこの問題のある領域を、例えば、車輪のスリップの増加および／または多くの走行操作に、この領域で通常よりも長い時間、従事していることにより検出できる。効率を高めるために、この領域を遮断領域にすることができ、これにより、ロボットが後続の操作でこの位置でスタックしたり、多くの時間とエネルギを消費したりするリスクが最小限に抑えられる。たとえば、この領域の掃除は、ユーザによる明示的な指示の後にのみ行われる。

自動作成された仮想遮断領域Ｓが地図データと共に永続的に保存される前に、ユーザに表示できる。これにより、仮想遮断領域Ｓが提案どおりに永続的に保存されるかどうか、または後続の使用でロボットがこの領域に移動する必要があるかどうか（警告にもかかわらず）を決定できる。

自動生成された仮想遮断領域の位置は、ロボットが簡単に検出できるランドマークにリンクできる。例えば、図５（Ｄ）の仮想境界Ｂは、境界となる壁の間の接続線として保存され得る。この場合、例えば、エッジは容易に認識可能なランドマークとして機能し、これに関して仮想遮断領域Ｓが保存される。すなわち、遮断領域Ｓまたは境界線Ｂの位置は、地図内の検出可能なランドマーク（例えば、壁）の位置に相対的に保存される。容易に検出可能なランドマークと直接リンクすることにより、仮想遮断領域Ｓの位置は、ロボットをナビゲートするためのグローバル地図の座標としてのみ知られている場合よりも、ナビゲーション中にはるかに正確かつ堅牢に考慮される。

（他のデバイスによって定義される遮断領域）第１の自律移動ロボット１００が仮想遮断領域Ｓを作成する場合、それが１つまたは複数の他のロボットに渡されることが意味をなす場合がある。同様に、ロボット１００は、外部装置３００から、特に第２の自律移動ロボット１００Ｂから仮想遮断領域Ｓを受け取ることができる。この状況は、例として図６に示されている。この場合、第１のロボット１００は、仮想遮断領域Ｓを作成することが可能で、仮想遮断領域Ｓを作成した第１のロボット１００ではなく、１つまたは複数の他のロボット（たとえば第２のロボット１００Ｂ）によって（たとえば排他的に）考慮され得る。仮想遮断領域Ｓに関する情報を交換するために、関係デバイス（第１のロボット１００および第２のロボット１００Ｂ）は、通信ユニット１４０（図１Ｂ参照）を介して確立され得る通信接続を使用する。

また、第２のロボット１００Ｂは、同様に、ロボット使用領域を表す地図データを有してもよい。これらは、第１のロボット１００が使用するデータ、または第２のロボット１００Ｂが保持、更新、および／または解釈したデータと同じデータであり得る。ロボット１００、１００Ｂが異なるデータソースを使用する場合、第１のロボット１００の地図データに関する位置情報の座標は、第２のロボット１００Ｂの地図データに関する位置情報の座標に変換することができる（逆も同様）。この変換は、ロボット１００、１００Ｂの１つ、またはＰＣやクラウドサーバーなどの外部コンピューティングデバイスで自動的に実行できる。（座標）変換のパラメータは、たとえば、壁の位置などの利用可能なナビゲーション特徴に基づいた最小二乗法によって自動的に決定できる。最も単純なケースでは、２次元地図の（座標）変換は、変位（シフト）（２つのパラメータ）と回転（１つのパラメータ）を記述する３つのパラメータで構成される。たとえば、センサの（体系的な）測定エラー、または３次元マップを検出するために、より複雑な変換が考えられる。例えば、第１のロボットの距離を測定するためのセンサは、第２のロボットの距離センサよりもシステマティックに距離をより小さく測定する場合がある。これは、追加のスケーリングパラメータで補正できる。別の例では、座標変換を計算するために、基地局（または他のナビゲーション機能）の両方の地図に格納されている姿勢（方向を含む位置）を使用することができる。第１のロボットの地図に保存されている姿勢が、第２のロボットの地図に保存されている姿勢から（わずかではあるが）ずれていると仮定する。しかし、両方の地図が同じ実際の基地局（同じ実際のナビゲーション特徴）であるため、変換操作（たとえば、シフトと回転）は２つの姿勢から導出できる。

少なくとも２つの自律移動ロボット１００と１００Ｂの間で情報が交換される例示的な方法では、両方のロボット１００と１００Ｂは、センサと電子地図を使用してロボット使用領域内で自律的にナビゲートし、地図を自律的に作成、更新するように構成されている。ロボット１００および１００Ｂの両方は、外部デバイス（例えば、サーバ）を介して直接的または間接的に他のロボットに情報を送信できるようにする通信モジュール（図１Ｂ、通信ユニット１４０を参照）を有する。本例によれば、第１のロボット１００の第１の地図の座標から第２のロボット１００Ｂの第２の地図の座標への変換動作は自動的に算出される。これは、２つのロボットのいずれか、または外部デバイス（サーバなど）で起こり得る。位置関連情報（地図データ）は、ロボットの１つ（ロボット１００など）から他のロボット（ロボット１００Ｂなど）に送信される。送信前（ロボット１００内）または送信後（ロボット１００Ｂ内）または送信中（情報を送信する外部装置内）に、第１の地図の座標の位置関連情報を第２の地図の座標に変換操作を用いて変換される。

上述のユーザ定義の仮想遮断領域Ｓと、機能障害および／または危険領域（第１のロボット１００で検出）に基づいて自動的に生成される仮想遮断領域Ｓに加えて、ロボットとのやり取りにおいて、作業使用（タスクを実行するためのロボット使用）に基づく仮想遮断領域Ｓを使用することができる。

例えば、ユーザは、ミルクなどの液体をこぼして、拭き掃除ロボットに水たまりを取り除くにするよう依頼する。図６に示される例では、第１のロボット１００は、作業モジュールが床を湿らせて拭くように構成された拭き掃除ロボットとして構成されている。第１のロボットが拭き作業に従事している間、他のロボット（ロボット１００Ｂなど）が水たまりを通り抜けて液体を分散すべきではない。さらに、他のロボットは、拭き取ったばかりの（したがって濡れている）領域を走行すべきでない。第１のロボット１００は、ユーザ入力および場合によっては、さらなるセンサ測定に基づいて、掃除される領域を決定することになる。このロボットは、家庭の他のロボットに、掃除されるこの領域が（例えば、一時的に）仮想遮断領域Ｓとして扱われるべきであると伝えることができる。

拭き掃除ロボット１００がその活動を完了した後、仮想遮断領域Ｓが再び解放されることを示す通知を他のロボット１００Ｂに送信することができる。代替的または追加的に、仮想遮断領域Ｓは、自動的に経過時間も持つことができる。拭き掃除ロボット１００は、例えば、拭き掃除が新たに行われ、したがってまだ湿った領域Ｗを他のロボットのために所定の時間、遮断領域Ｓとして定義し、その領域Ｗを遮断できる（図６参照）。この時間が経過した後、他のロボット１００Ｂは自動的に仮想遮断領域Ｓをクリアすることができる。

（遮断領域のアクティブ化／非アクティブ化）ユーザは、ロボット１００が常に仮想遮断領域Ｓを考慮することを望まない場合がある。同時に、ユーザが仮想遮断領域Ｓを常に削除して作成したくない場合もある。したがって、基準を設定し、それに基づいて自律移動ロボット１００をナビゲートする際に仮想遮断領域Ｓを考慮するかどうかを決定することが有用であり得る。つまり、ロボットは、特定の基準に基づいて、仮想遮断領域Ｓを自主的に走行・通過するか否かを決定できる。

例えば、ユーザがタスクまたは所定の時間の間、遮断領域Ｓを明示的に（例えば、ＨＭＩ２００によって）解放しない限り、ロボット１００は常に仮想遮断領域Ｓを考慮してもよい。例えば、仮想遮断領域Ｓは、遊び場として使用される住居の一部であり、自動運転中または床掃除などの自給式活動中にロボット１００を損なう玩具の形の小さな物体がしばしばある。ユーザは、この遊び場を、折を見て掃除することができ、すぐにまたは次の作業動作時に掃除することを望むことができる。例えば、ユーザは、ＨＭＩ２００を介してロボット１００に、仮想遮断領域Ｓをすぐに掃除する必要があることを通知することができる。ロボットは、この作業動作のために仮想遮断領域Ｓを走行し、清掃する。仮想境界Ｂは、たとえば、清掃する領域の境界として使用できる。後の作業動作では、遮断領域Ｓが再び考慮される。

代替的または追加的に、ユーザは、ロボットに、次の作業操作（特に住居の清掃）中に仮想遮断領域Ｓが非アクティブであることを知らせることができる。ロボットは、たとえば、仮想遮断領域Ｓが格納されていないかのように走行し、自動的に清掃することができる。あるいは、ロボットは、仮想境界Ｂに応じて、仮想遮断領域を固有の清掃すべき部分領域として解釈し、個別に処理できる。この場合、たとえば、優先順位を上げて、仮想遮断領域は走行されることができる。また、この場所で予期しない問題が発生する可能性があり、ロボットの作業が中断されることが予想されるため仮想遮断領域は作業の最後の部分領域として走行することもできる。

代替的または追加的に、ユーザは、仮想遮断領域Ｓが事前定義可能な時間の間非アクティブであることをロボットに通知することができる。たとえば、子供部屋のプレイコーナで頻繁に遊ぶ子供が数時間または数日間不在となる状況がある。この時間中、ロボットは、自律作業計画において、仮想遮断領域Ｓとしてマークされたプレイコーナを考慮することができる。ユーザが指定した時間が経過すると、仮想遮断領域Ｓは再び自動的にアクティブになるため、ロボットによって考慮される。

別の例では、仮想遮断領域Ｓのアクティブ化／非アクティブ化は、カレンダ機能により自動的に制御される。たとえば、ユーザは夜に寝室をロボットが走行するように制御したくない場合がある。ただし、日中は、たとえばロボットが寝室を掃除することになっている。この場合、例えば、仮想遮断Ｓはアクティブである時間がカレンダに記録され、したがって、仮想遮断領域Ｓは自動的に走行・通過しないように自律移動ロボット１００によって考慮される。たとえば、夜の間、２１時から９時まで、寝室をロボットから遮断することができる。

カレンダ制御は、自動化により一定レベルのユーザの快適さを提供するが、柔軟性がない。前の例で寝室を遮断する目的は、眠っているユーザの邪魔を避けることである。したがって、遮断領域のアクティビティをユーザのアクティビティに直接リンクすると効果的である。ただし、特に眠っているユーザの例では、可能であれば、ユーザが（まだ）眠っているかどうかを確認するために、ロボットが寝室走行すべきでない。たがって、日用品などの他のデバイス３００、センサ、および／または他のロボットなどに基づいて、仮想遮断領域Ｓが考慮されている（アクティブ）かどうか（たとえば、ロボットが寝室に入ることを許可されているかどうか）が判断される。したがって、たとえば、睡眠トラッカのアクティビティ、ベッドセンサ、またはアクティビティトラッカのスリープモード、スマートウォッチまたは他のウェアラブルのフィットネストラッカの助けを借りてユーザが眠っているかどうかを判断できる。また、電動歯ブラシのアクティビティを使用することができる。たとえば、夜に電動歯ブラシを使用する場合、仮想遮断領域をアクティブにし、朝に電動歯ブラシを使用する場合、仮想遮断領域を非アクティブにすることができる。仮想遮断領域Ｓのアクティビティが外部デバイス３００の状態および／または情報に基づいて決定される多数の他のシナリオが考えられる。

さらに、仮想遮断領域Ｓのアクティブ化／非アクティブ化は、ロボットの状態および／または活動に依存し得る。たとえば、ロボットには、さまざまなや乾式清掃、湿式清掃に適したさまざまな清掃モジュールが搭載可能である。この場合、遮断領域のアクティビティは、使用する清掃モジュールによって異なる。例えば、湿式洗浄モジュールが作動しているとき、カーペットまたは他の水に敏感な床表面は、仮想遮断領域Ｓとして扱われてもよい。ロボットの状態および／または活動に応じた仮想遮断領域Ｓのアクティブ化／非アクティブ化の別の例は、家庭内支援のための運搬ロボットに関するものである。たとえば、ロボットは開口のあるグラスで飲み物を運ぶことができる。この場合、ロボットは不均一な床面、例えば、カーペットの端を避けるべきである。これを実現するために、カーペットを、ロボットが飲料を輸送する限りアクティブな遮断領域として定義することができる。

自律移動ロボットが、特に仮想遮断領域Ｓで作業を実行する間、自律移動ロボット１００をナビゲートするときに仮想遮断領域Ｓが考慮されるかどうかの決定の基礎が変化する可能性がある。言い換えれば、遮断領域を考慮する必要があるかどうかのチェックは、作業中または作業の計画中であっても、継続的に、または少なくとも定期的に行うことができる。そのようなチェックで、考慮されるべき遮断領域が追加されたとロボットが判断した場合、ロボット１００の現在位置が仮想遮断領域Ｓ内に位置することが起こり得る。この場合、たとえば、ロボットが停止し、ユーザの指示を待つことができる。代わりに、ロボットはこの領域の外に出るように走行できる。あるいは、ロボットは、仮想遮断領域がアクティブになる前に、その領域で現在のタスクを完全にまたは少なくとも部分的に完了してもよい。この目的のために、たとえば、タスクの完了に必要な時間を決定できる。この時間が事前定義可能な最大値よりも小さい場合、タスクは終了し、遮断領域のアクティブ化はこの時間だけ遅延する。

（遮断領域内のロボット）通常、（仮想）遮断領域Ｓは、たとえばナビゲーション中に実際の障害物と見なされることにより、ロボットによって確実に回避される。このアプローチは、自律移動ロボット１００が十分な精度で地図内の位置を知っている限り機能する。ただし、たとえば、ユーザが部分領域を定義し、ロボットがこの部分領域にいる間にこれを遮断領域として識別する場合、ロボットは仮想遮断領域Ｓに入り込む可能性がありうる。ロボット１００が自身の位置を常に正確に知るとは限らないため、別の問題が発生する可能性がある。その結果、ロボットは（知らずに）仮想境界上を気付かずに通過する可能性がある。その場合、ロボットは遮断領域に移動して損傷を引き起こす可能性がある。衝突を避けるナビゲーションを試みた場合でも、ロボットは障害物と衝突する可能性がある。ただし、ロボットは衝突によりナビゲーションエラーに気づき、それに応じてナビゲーション戦略を調整する場合がある。仮想遮断領域には、即時のフィードバックはない（物理的な衝突のため）。したがって、仮想遮断領域の処理におけるこのようなエラーに対してロボットの動作を堅牢にするために、追加の対策が必要である。以下に例を挙げて説明する。

仮想遮断領域Ｓを堅牢に処理する１つの可能性は、（上記のように）一方向の通過が防止されるように仮想境界Ｂを処理することである。その結果、ロボット１００は、遮断領域への進入を回避しながら、常に仮想遮断領域を離れることができる。言い換えれば、ロボットの地図に描かれた仮想境界線Ｂは一方向にのみ機能する。仮想境界は一方向に通過できるが、他の方向では通過できない。

代替的または追加的に、ロボットが完全にまたは部分的に遮断領域Ｓ内にいるかどうかを確認することができる。このチェックに応じて、ロボットが遮断領域Ｓを離れるか留まるかを決定できる。たとえば、遮断領域は、エッジ領域とコア領域に分割できる。ロボットが少なくとも部分的にコア領域にある場合、ロボットは停止する。ロボットが遮断領域Ｓのエッジ領域にのみ配置されている場合、ロボットは遮断領域Ｓの外に移動しようとする。遮断領域Ｓのこの機能（エッジ領域とコア領域への細分化）は、比喩的に「ソフトウォール」として知られている。つまり、ロボットがナビゲートの際に遮断領域が「ハード」な壁の効果を持たず、ロボットが入ることができるが、その後、可能な限り境界領域から出ようとするソフトな遷移領域としての効果を有する。ユーザに問題を通知し、ユーザからの指示を待つために、例えば、メッセージをヒューマンマシンインターフェイス２００に送信する。

この確認は、ロボットの位置が再決定されるたびにナビゲーション中も継続できる。さらに、たとえば、ユーザまたは別のデバイスによって新しい仮想遮断領域Ｓが定義および／またはアクティブ化されている場合、この確認を実行できる。ロボットが新しく作成された仮想遮断領域Ｓにある場合、遮断領域Ｓがユーザなどによって確認されるまで保存を拒否できる。追加または代替として、ロボットは自動的に遮断領域Ｓから外に出るように操作される。追加または代替として、遮断領域Ｓを生成するデバイス（またはユーザ）に、ロボットが新しく作成された遮断領域Ｓにあることを通知することができる。さらに、ロボットが新しく作成された遮断領域Ｓを離れることができるかどうか、およびその方法についての問い合わせを、遮断領域Ｓを生成したデバイス（ＨＭＩ２００など）またはユーザに送信できる。たとえば、ユーザはロボットが遮断領域から出る優先方向を指定できる。または、ユーザはロボットを停止して、手で遮断領域から運び出すことができる。

既存の非アクティブな遮断領域Ｓの場合、遮断領域Ｓに結びつけられたアクション情報を保存できる。たとえば、寝室は、ユーザが寝るときにアクティブになる遮断領域Ｓとして定義できる。この場合、遮断領域Ｓがアクティブとなった後、ロボットは遮断領域Ｓを自動的に離れることができる。他の場合では、遮断領域が再び非アクティブになるか、ユーザが介入するまでロボットが停止することが望ましい場合がある。

自律移動ロボット１００の動作シナリオはまた、ユーザによって手動で移動されることを含む場合があり、通常、ロボットは電子地図内の自身の位置に関する情報を失う結果となる。その後、ロボットは再びグローバルな自己位置決定によってその位置を決定できる。このため、ロボット１００は、そのセンサを使用して環境に関するデータを収集し、これらを既存の地図データと比較するため、その環境内で動く。ロボットは、グローバルな自己位置特定中に、地図データに対する実際の位置に関する情報をほとんど、またはまったく持たないため、不注意で遮断領域Ｓに進入する可能性がある。したがって、保存された地図データに基づいたグローバルな自己位置確認の後、ロボットが仮想遮断領域Ｓにいるかどうかをチェックすることが重要である。

自己位置特定中に、位置特定仮説（つまり、ロボットが位置する可能性のあるセンサと地図データに基づく仮説、たとえば確率モデルで決定される）に基づいて、ロボットは仮想遮断領域Ｓまたはその近傍にいるかどうかを確認できる。この情報に基づいて、仮想遮断領域を不注意に走行するリスク（つまり、可能性）を減らすために、ロボットは探査走行を、そのグローバルな自己位置特定に適合させることができる。地図内のロボットの（グローバル）自己位置特定の確率に基づく位置特定の仮説はそれ自体既知であるため、これ以上説明しない。この例で重要なのは、ロボットが自己位置探索中に自分の位置を知らない場合、特定の地図位置の確率のみを決定できることである。ロボットは、遮断領域内にある確率を確認することもできる。この確率に応じて、ロボットは現在の経路を適合できる。たとえば、ロボットが特定の経路に沿って移動しているときにロボットが遮断領域Ｓにいる確率を仮定すると、確率が再び低下するまで移動方向を変更できる。

ロボット１００が遮断領域Ｓにあるかどうかを確認することに加えて、ロボット１００の経路は、グローバルな自己位置特定中に記録することができる。この記録された経路を使用して、遮断領域から抜け出すことができる。たとえば、ロボットは、遮断領域を離れたか、確かに離れることができるまで、記録された経路を逆走できる。

例えば、この領域を（例外的に）掃除したいので、ユーザは移動中にロボットを意図的または誤って仮想遮断領域Ｓに置くことができる。ユーザがロボットを下ろした位置から開始して、ロボットはグローバルな自己位置特定を開始する（上記を参照）。グローバルな自己位置特定の実行中に移動および記録された距離に基づいて、ロボットの開始位置を決定することができ、したがって、ユーザが仮想遮断領域Ｓでロボット１００をスタートさせたかどうかを決定することができる。その後、ロボットは、仮想遮断領域Ｓでユーザ指定のタスクを実行できる。さらに、ロボットは、ＨＭＩ２００を介してユーザに対応する情報（警告メッセージなど）を送信できる。

ロボットが遮断領域から外に移動するかどうか、およびどのように遮断領域から外に移動するか決定するために、個別にまたは組み合わせて使用できるさまざまなアプローチがある。図７（Ａ）および図７（Ｂ）において、仮想遮断領域Ｓは、第１の領域Ｓａと第２の領域Ｓｂとに分割されている。ロボットが第１の分割領域Ｓａにいるとき、ロボットは停止する（緊急停止）。ロボットが第２の分割領域Ｓｂにある場合、ロボットは仮想境界Ｂを超えて遮断領域外にでるように走行する。仮想遮断領域Ｓの分割は、例えば、仮想境界Ｂから始まって、距離ｄ（例えばロボットの幅）以内のすべての点が第２の分割領域Ｓｂに属するように行われる。つまり、ロボットは、境界Ｂから所定の距離よりも離れている場合に緊急停止を実行し、境界Ｂに近いときには、自律的に遮断領域Ｓから脱出する。仮想遮断領域Ｓの分割は、例えば、ユーザ入力に基づいて行うことができる。これには、遮断領域を遵守することの重要性を含めることができる。遮断領域を遵守することが非常に重要な場合、第２の分割領域Ｓｂの幅ｄは、非常に狭い（たとえば１ｃｍ）か、完全に省くように選択できる。

ロボットが遮断領域から外に移動する別のアプローチは、仮想力場（ＶＦＦ（ｖｉｒｔｕａｌ ｆｏｒｃｅ-ｆｉｅｌｄ））分析に基づいている。力場分析は、計画消費なしで（つまり、ロボットの経路を事前に計画せずに）ロボットを反応的に制御する（それ自体、知られている）方法である。この目的のために、センサの測定値とロボットの目標に基づいて、ロボットに「作用する」仮想力場が決定（計算）される。この関連では、力と力場という用語は比喩的である。そのため、ロボットに作用する物理的な力ではなく、仮想的な力である。しかしながら、ロボットの制御ユニット１５０（図１Ｂ参照）はこれらの仮想力を計算するように構成されており、ロボットはこれらの力に応答することができる（例えば、ロボットに作用する仮想力な方向に後退する）。物理的な力場と同様に、さまざまなソース（障害物、ロボットの目標）の仮想力場を加算することができる。ロボットの現在の位置と方向に結果として生じる仮想力の方向と大きさに基づいて、駆動ユニットの制御コマンドが作成される。ロボットの制御はセンサ測定値に直接反応し、追加の計画消費はない。この力場分析は、例えば（ソフトウォールの場合）遮断領域Ｓのエッジ領域から外へロボットを効率的にナビゲートするために使用される。

図７（Ｃ）に例として示されるように、例えば常に仮想境界線Ｂの次の点を指す仮想力場（力ベクトルＶによって概略的に表される）は、仮想遮断領域Ｓで考慮に入れることができる。このアプローチは、たとえば不正確に知られているロボットの位置が原因で、ナビゲーション中にロボットが遮断領域Ｓに進入した場合、遮断領域Ｓからロボットを迅速に外に移動させるのに特に適している。さらに、ロボットが正確な既知の位置で仮想遮断領域を走行しないように、力場を非常に大きく選択することができる。たとえば、実際の障害物と同様に選択されるため、障害物との衝突が大幅に回避される。

別のアプローチは、ロボットの計画された経路のコストに基づいてロボットを制御するために最低コストの経路を選択するものである。たとえば、遮断領域Ｓ内でのロボットの移動が走行される距離ごとに一定量が「コスト」としてかかり、遮断領域Ｓの外側の移動がコストを発生させない場合、これによりコストが最小化されて遮断領域Ｓから外に出る最短経路が選択される。したがって、ロボットは、「コスト」を最小限に抑えるために、遮断領域から外に出る最短経路を選択する。この関連における「コスト」という用語は、比喩的に理解されるべきであり、重み係数とも呼ばれる。

図７（Ｄ）は、例として、仮想遮断領域Ｓに至る経路のコスト関数の経過を示している。遮断領域Ｓの外の道はコストがかからない。仮想境界Ｂを通過する場合、基本コストＣ０が発生し得る。その後、移動距離に比例してコストが増加する。もちろん、他のコスト関数も使用できる。コストが所定の最大値Ｃｍを下回る計画可能なパスがない場合、ロボットを停止し、たとえば緊急停止状態にすることができる。その結果、前述の仮想遮断領域Ｓの分割が暗黙的に達成される。

上記のアプローチでは、仮想境界Ｂは柔らかい壁（ソフトウォール）のように振る舞う。柔らかい壁は、その境界が固定されていないという事実によって特徴付けられるが、しなやかなゴムバンドのようなものである。一方、実際の障害物のような硬い壁は、通り抜けることができず（実際の障害物に衝突するため）、提供されない。ロボットはすぐに停止する。前述のコストベースのアプローチに関して、これは、たとえば、仮想境界Ｂに違反する計画された経路のコストがロボットの他の可能なすべての動きのコストよりも低い場合、仮想境界Ｂ、したがって遮断領域を（部分的に）ナビゲートできることを意味する。例えば、仮想遮断領域Ｓを走行する基本コストＣ０が最大値Ｃｍと同じからそれより大きくなるように選択される場合、計画された方法で遮断領域を走行することは許可されない。図７（Ｄ）に示されるように、仮想遮断領域Ｓの基本コストＣ０が最大値Ｃｍよりも小さく設定される場合、遮断領域を計画通りに走行することが可能である。これは、たとえば、ロボットが障害物の間に挟まっている場合、または障害物の背後の領域に到達するために障害物と仮想境界Ｂの間に限られたスペースしかない場合に必要である。「ハード」仮想壁の場合、仮想遮断領域Ｓ内のすべての動きは最大コストが割当られ、ハード仮想壁の背後にある遮断領域内を移動することはできない。

本発明のさらなる実施形態では、ロボット１００が仮想遮断領域Ｓに配置されていることが検査により示された後、ロボット１００は停止する。ユーザにはこのエラーが通知され、ユーザがロボットを別の場所に移動できるようになるまで、またはロボットが遮断領域Ｓを離れるまで、ロボットをこの時点で停止するかどうかの決定がユーザに委任される。ユーザは、（たとえば、ＨＭＩ２００を使用して）遮断領域Ｓから出る経路を指示または提案することができる。したがって、ユーザは、ロボットを直接（リモート）制御するか、たとえば経路のポイントや大まかな方向を指定でき、これに基づいて、ロボットは仮想遮断領域Ｓの外へ自動的に走行する。たとえば、ロボットがそれを超えて遮断領域Ｓを離れるように制御される仮想境界Ｂを設定できる。これは、異なる仮想境界を超えてそこから去ることのできる領域の場合に役立つ。たとえば、この目的でユーザに現在の地図を表示できる。加えて、例えば、ロボットは、その画像がヒューマンマシンインターフェイス２００に送信されるカメラを有し、ユーザは、これらの画像に基づいて仮想遮断領域から安全な経路を指し示すことができる。

（ロボットが助けを求める）ロボットが誤って仮想遮断領域Ｓに侵入し、遮断領域Ｓを離れる上記の可能性が存在しない場合、ユーザにとって望ましくない動作を回避するためにロボットは停止（緊急停止）し、ユーザの介入を待つ。同じことは、ロボットが自動的に自由に走行できない場合や、ロボットが動かなくなる場合にも当てはまる。たとえば、ロボットは、ロボットがタスクを実行しているときに部屋のドアが閉められることにより、部屋のユーザによって不注意に閉じ込められる可能性があり、これによりロボットは、タスクの終了後に基地局に帰れなくなる可能性がある。他の例としては、ロボットが床のケーブルに絡まる場合、回転ブラシのようなロボットのアクチュエータの１つがブロックされている場合、ロボットが２つの障害物の間に挟まっている場合、さらに移動しようとする場合に縁から落下する危険が迫っている場合、ロボットの機能のために重要なセンサがたとえば汚染によってデータを送らないか、限られたデータのみしか送らない場合、または他のセキュリティ上危険な状況な場合が挙げられる。

ロボットの状態を「緊急停止」などの特別なモードに設定して、ユーザが望む可能性のあるタスクの通常の中断または停止と区別するのが一般的である。内部ロボット状態「緊急停止」は、すべてのアクチュエータ（特に作業ユニット１６０および駆動ユニット１７０）が停止し、ユーザの（たとえば手動の）介入によってのみ再起動できることを意味する。この場合のユーザの介入は、たとえば、ロボットがどのようにしてこの状況から抜け出すかに関するコマンドの送信（たとえば、ＨＭＩ２００を用いて）である。場合によっては、センサのクリーニングやブロックされたアクチュエータの解放など、ユーザによる手動の介入が必要になる場合がある。

ＨＭＩ２００（または他の外部デバイス３００）は、通信ユニット１４０を介してロボットの状態を調べることができ、それにより、ユーザに問題を通知することができる。さらに、ロボットは、「緊急停止」状態中に可聴および／または視覚（緊急）信号を発することができるため、ユーザはロボットを簡単に見つけて解放することができる。

しかしながら、自律移動ロボット１００が継続的に信号を送信し、それにより、ユーザが家にいない間にバッテリが急速になくなるという問題が生じ得る。ユーザが到着するまでに、バッテリが空になり、ロボットが電源を切り、信号を送信できなくなる可能性がある。さらに、連続する音響信号によって隣人が妨害される可能性がある。ユーザは家にいることができるが、ロボットの問題に取り組む時間がない場合もある。この場合も、継続的に送信される信号が妨害となる。

したがって、ユーザがデバイスに関心がある場合にのみ、緊急信号を送信するのが適切である。したがって、ロボットの状態が外部デバイス３００（例えば、ＨＭＩ２００）を介して問い合わせられ、ロボットが前述の「緊急停止」状態を有する場合、音響および／または光学信号を送信することができる。たとえば、スマートフォンやタブレットＰＣのアプリを介してロボットのステータスを確認できる。特に、ロボットのステータス情報の取得は、プログラムの開始時に自動的に実行できる。または、アプリにメニュー項目を含めることもでき、このメニュー項目の呼び出しにより、ロボットのステータス情報を呼び出すことができる。さらに、ロボットは、サーバ５０２を介してＨＭＩ２００にプッシュメッセージを送信するように構成されてもよい。

たとえば、ロボットが問題を認識し、ステータスを「緊急停止」に設定すると、近くのユーザがロボットを支援できるように、緊急信号が所定の時間送信される。たとえば、５分間、助けが来ない場合、ロボットは、外部デバイス３００を介してロボット１００のステータスがポーリングされるまで、省電力モードに切り替えられる（たとえば、通信ユニット１４０を除くすべてのセンサとアクチュエータをオフにする）。

ユーザはスマートフォンやタブレットＰＣを簡単に持ち運ぶことができ、ロボットを世界中からの制御を可能にする（インターネット経由など）。しかしながら、ロボット１００の状態の問い合わせにおいてユーザが家にいない場合、ロボットによる緊急信号の送信は不要である。したがって、たとえば、緊急信号が送信されるかどうかに関する決定では、ステータスを照会するデバイスの場所、したがってユーザの場所が考慮される。たとえば、ステータスを要求するデバイスの位置がロボット使用領域内またはロボット使用領域の近くにある場合にのみ、緊急信号が送信される。ロボット１００は、異なるデータに基づいて外部デバイス（例えば、ＨＭＩ２００）の位置を決定してもよい。ロボットが、例えば外部デバイスに問い合わせを送信すると、外部デバイスは、外部デバイスがロボット使用領域内にあるかどうかを示す応答メッセージを送信する。外部デバイスは、ＧＰＳセンサを使用して位置を特定するように構成できる。また、外部デバイスがログインしているＷＬＡＮのＳＳＩＤ（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｅｔ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）により、外部デバイスの推論される（おおよその）場所を示すこともできる。ロボットは、問い合わせを送信する代わりに、外部デバイスが近くにあるかどうかを独自に検出するように構成することもできる。例えば、ロボット１００は、それ自体と外部デバイスが同じＷＬＡＮにログインしているかどうかを判定することができる。その場合、ロボットは外部デバイス（およびユーザ）が近くにいて緊急信号を送信していると想定する。ここで説明する例では、緊急信号は、ロボット自体によって直接生成され、ユーザが直接（技術機器の支援なしで）知覚できる（たとえば、光学または可聴）信号である。

たとえば、携行可能な外部デバイスは、その位置を決定してロボットに通知できる。これは、たとえば、ＧＰＳなどの衛星ベースの全地球測位システム、モバイルネットワークからの情報、またはＷＬＡＮ情報により行われる。特に、ロボットが接続されているローカルＷＬＡＮを介したＨＭＩ２００の直接的な到達可能性は、ユーザが自宅にいることを非常によく示している。

ロボットは、デバイスからのステータス要求が自宅のＷｉ-Ｆｉなどのローカルネットワークから発信されたものか、インターネット経由で通信されたものかを判断することで、ユーザが自宅にいるかどうかも判断できる。インターネットを介した通信接続は通常、クラウドサービス（図１のサーバ５０２を参照）を介して行われるため、ローカル接続とは明確に区別できる。たとえば、ローカルネットワークを介したステータス要求の場合、ロボットは緊急信号を発信できるが、インターネットを介した要求では、これは実行されない。

さらに、他のセンサを使用してユーザの存在を検出できる。たとえば、ロボットに取り付けられたマイクは周囲の騒音を拾い、そこからユーザが家にいるか、家に出入りしているかを推測できる。他の多くの外部センサとデバイスは、ユーザの存在と不在に関する情報を持ち、ロボットと共有する場合がある。例えば、電子ドアロックおよび／またはそれに接続された警報システムは、ユーザが電子ドアロックをアクティブまたは非アクティブしたときに、ロボットに情報を送信する。

Ｂ…仮想境界
Ｈ…障害物
Ｍ…測定ポイント
Ｓ…仮想遮断領域
Ｓａ、Ｓｂ…分割領域
Ｔ…移動軌跡
Ｖ…力ベクトル
Ｗ…領域
１００、１００Ｂ…自律移動ロボット
１１０…基地局
１２０…センサユニット
１２１…床センサ
１４０…通信ユニット
１４５…通信接続
１５０…制御ユニット
１５１…制御ソフトウェアモジュール
１５２…ナビゲーションモジュール
１５５…プロセッサ
１５６…メモリ
１５６…不揮発性メモリ
１６０…作業ユニット
１７０…駆動ユニット
１９０…プロジェクタ
２００…ヒューマンマシンインターフェイス
２０１…タッチスクリーン
３００…外部デバイス
５００…インターネット
５０１…アクセスポイント
５０２…サーバ

Claims (68)

1. センサと地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、
   前記センサから取得した測定データに基づいて障害物を検出し、検出された障害物の位置を決定するステップと、
   前記検出された障害物との衝突を避けるように前記ロボットを制御するステップと、
   を有し、
   前記地図は、少なくとも１つの仮想遮断領域が示された地図データを含み、前記少なくとも１つの仮想遮断領域は、ロボットを制御する際に、実際に検出された障害物を同じように考慮されることを特徴とする方法。
2. 前記ロボットは、自身の固有の位置を決定し、前記自身の固有の位置と前記地図に基づいて前記ロボットとの前記仮想遮断領域の相対位置を計算し、前記仮想遮断領域は、実際に検出された障害物と同じように前記ロボットによって処理されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 検出された障害物の決定された位置を地図に保存するステップと、
   前記ロボットによって前記ロボットの位置を決定するステップと、
   前記地図に格納された障害物を迂回して目的地への経路を計画する経路計画アルゴリズムを使用するステップであって、前記仮想遮断領域を前記地図内に保存された障害物として扱うステップと、をさらに有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. 遮断領域の位置は、前記地図に登録されたランドマークに対する相対位置として保存されることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の方法。
5. ここで、仮想遮断領域は、ロボットが横切ってはならない境界線によって定義され、および／または仮想遮断領域は、ロボットが走行してはならない領域によって定義されることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の方法。
6. センサと地図データを使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、
   前記地図データは、少なくとも１つの仮想境界線を有し、前記少なくとも１つの仮想境界線は、前記少なくとも１つの仮想境界線の第１の側と第２の側とを区別できるような方向を有し、
   前記ロボットのナビゲートの際に前記境界線の前記第１の側から来る第１の方向における前記境界線の横切りは回避され、
   前記ロボットのナビゲートの際に前記境界線の前記第２の側から来る第２の方向における前記境界線の横切りは許可される
   ことを特徴とする方法。
7. 仮想境界線は、前記ロボットの作業中に前記ロボットによって処理されるロボット使用領域を残りのロボット使用領域から区別して境界を付けるために、前記地図データに一時的にのみ含められ、
   前記仮想境界線の向きは、前記ロボットは、処理されるべき領域に移動できるが、その領域から離れることはできない向きである
   ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記ロボットが前記境界線の前記第１の側にいる場合に、前記ロボットは、ナビゲーションの際に前記ロボットの前記センサによって検出される、実際の障害物の輪郭と同じように仮想境界線を考慮する障害物回避アルゴリズムを使用することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の方法。
9. 前記仮想境界線は、その位置が一時的又は永続的に前記地図データに保存される、開いた又は閉じた多角形チェインによって構成され、
   前記仮想境界線は、オプションとして、前記地図データに含まれる１つ以上の実際の障害物の１つ以上の輪郭とともに、前記ロボット使用領域内の仮想遮断領域に境界を付ける
   ことを特徴とする請求項６乃至請求項８のうちの何れか一項に記載の方法。
10. 前記境界線は、実際の障害物の検出された輪郭に対して定義された距離で延び、前記ロボットは定義された距離よりも前記障害物に近づかないことを特徴とする請求項６乃至９の何れか一項に記載の方法。
11. 前記境界線の位置は、前記実際の障害物に対する相対位置として保存されることを特徴とうする請求項１０に記載の方法。
12. センサと地図データを使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、前記地図データは、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み、前記方法は、
    前記地図に保存されている情報に基づいて、前記ロボットが少なくとも部分的に仮想遮断領域にあるかどうかを検査するステップを、
    有する。
13. 前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動しているときにグローバルな自己位置特定を実行するステップをさらに有し、前記ロボットが移動した経路を保存し、
    前記グローバルな自己位置特定の実行中または完了後に、前記ロボットが少なくとも部分的に遮断領域内にいるどうかの検査が行われ、かつ、
    前記ロボットは、仮想遮断領域にいると判断するとすぐに、前記仮想遮断領域から安全に離れることができるまで、少なくとも格納された経路に沿って後退し、又は、
    前記ロボットは、前記自己位置特定の開始時にすでに仮想遮断領域にいたと判断するとすぐに、前記遮断領域で事前定義されたタスクの実行を開始する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記ロボットが前記ロボット使用領域を移動するときにグローバルな自己位置特定を実行するステップであって、前記ロボットの現在の位置に関する１つ以上の位置特定仮説を確立し、各位置特定仮説について、それらが仮想遮断領域にあるか仮想遮断領域の近くにあるかを決定するステップと、
    前記ロボットが前記遮断領域を離れるか、前記遮断領域までの距離が長くなるように前記ロボットを制御するステップと、
    を有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 検査により前記ロボットが仮想遮断領域にいることが明らかになった場合、前記ロボットは、事前定義可能な基準に従って、前記ロボットが停止するか、または遮断領域を離れるかを決定することを特徴とする請求項１２乃至請求項１４の何れか一項に記載の方法。
16. 前記遮断領域はエッジ領域とコア領域に分割され、前記事前定義可能な基準は、前記ロボットが前記コア領域にあるか前記エッジ領域にあるかであることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記ロボットは、前記遮断領域を離れることを決定した後、力場解析によって前記遮断領域から外へ離れるようにナビゲートすることを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の方法。
18. センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を規則に決定し、地図データは、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み、前記方法は、
    事前定義可能な基準に基づいて、遮断領域がアクティブであるか非アクティブであるかを検査するステップを、
    有し、
    前記ロボットはアクティブな遮断領域のみを考慮し、その結果、前記アクティブな遮断領域を走行しないことを特徴とする方法。
19. 遮断領域がアクティブであるかどうかの基準は、現在の時刻、又は、その開始を、ヒューマンマシンインターフェイス上でユーザ入力によって定義できる、事前定義された時間間隔の経過であることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 遮断領域がアクティブであるかどうかの基準は、前記ロボットが特定のタスクを実行することであることを特徴とする請求項１８又は請求項１９に記載の方法。
21. 遮断領域がアクティブであるかどうかの基準は、他のロボットが特定のタスクを実行することであることを特徴とする請求項１８乃至請求項２０の何れか一項に記載の方法。
22. 遮断領域がアクティブであるかどうかの基準は、前記遮断領域が外部デバイス、特にヒューマンマシンインターフェイスによってアクティブまたは非アクティブとしてマークされたかどうかであることを特徴とする請求項１８乃至請求項２１の何れか一項に記載の方法。
23. 前記ロボットは、以前に非アクティブな遮断領域がアクティブになり、前記ロボットが遮断領域にあると判断すると、前記ロボットは、前記遮断領域を離れる、および／または前記遮断領域での作業を終了することを特徴とする請求項１８乃至請求項２２の何れか一項に記載の方法。
24. センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、地図データは、前記ロボットが自動的には走行しない、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み、前記方法は、
    通信接続を介して別のロボットから仮想遮断領域を表すデータを受信するステップと、
    受信したデータに基づいて、前記ロボットの地図に仮想遮断領域を保存するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
25. 前記仮想遮断領域を表す前記データは、現在実行中またはすでに完了した作業に応じて、特に作業中に処理すべきまたはすでに処理された領域に応じて、前記別のロボットによって生成されることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
26. 前記通信接続を介して前記別のロボットから受信したメッセージに応答して、または所定の時間が経過した後に、以前に保存された遮断領域を削除するステップを有することを特徴とする請求項２４又は請求項２５に記載の方法。
27. 自律移動ロボットと外部デバイスとを有するシステムであって、
    前記ロボットは、地図データに基づいて自身の環境を自動的にナビゲートし、
    前記ロボットが自動的には自身を解放できない状況を検出し、
    この検出に応じて前記ロボットの状態を設定するように
    構成され、
    前記外部デバイスは、
    少なくとも１つの通信接続を介して前記ロボットに問い合わせを送信して、前記ロボットの状態を照会するように
    構成され、
    前記ロボットは、さらに、前記外部デバイスからの問い合わせの受信時の前記ロボットの状態が、前記ロボットが自動的には自身を解放できない状況を示す場合、所定の時間、光学及び／又は音響信号を発するように
    構成されている
    ことを特徴とするシステム。
28. 前記ロボットは、前記外部デバイスの位置を決定し、前記外部デバイスの決定された位置に応じて前記光学及び／又は音響信号を発し、前記外部デバイスが前記ロボットの使用領域又はその近くにいる場合にのみ前記信号を送信するように構成されていることを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
29. 前記システムは、ユーザの存在を検出し、ユーザが存在する場合にのみ信号を送信するように構成されていることを特徴とする請求項２７又は請求項２８に記載のシステム。
30. センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、地図データは、少なくとも３つの異なる分類領域を含むことが可能で、前記方法は、
    前記センサを用いて前記ロボットにより自身の位置を決定するステップと、
    前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域のいずれかにあることを検査するステップと、
    を有し、
    前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域の第１の領域にある場合、自動的にナビゲートしてタスクを実行し、
    前記ロボットが前記少なくとも３つの異なる分類領域の第２の領域にある場合、自動的にナビゲートするが、タスクを実行せず、
    前記少なくとも３つの異なる分類領域の第３の領域は、前記ロボットが自動的に走行しない仮想遮断領域である
    ことを特徴とする方法。
31. 前記第２の領域を横断するために、前記ロボットは、可能な限り短い経路または可能な限り速い経路を決定することを特徴とする請求項３０に記載の方法。
32. 前記ロボットのナビゲーションの際に、前記ロボットの経路または作業過程を計画するためにコスト関数が使用され、前記第２の領域の移動のコストは、前記第１の領域の移動コストよりも高いことを特徴とする請求項３０又は請求項３１に記載の方法。
33. 前記ロボットは、前記ロボットが現在のタスクを完了したとき、および／またはタスクを遂行するために前記第２の領域を横切る必要があるときにのみ前記第２の領域を走行することを特徴とする請求項３０乃至請求項３２のいずれか一項に記載の方法。
34. 少なくとも２つの自律移動ロボット間で情報を交換する方法であって、
    前記少なくとも２つのロボットのそれぞれは、センサと電子地図を使用してロボット使用領域を自律的にナビゲートし、地図を自動的に作成および更新するように構成されており、
    前記ロボットはそれぞれ、少なくとも１つの他のロボットに情報を送信できる通信モジュールを備えており、前記方法は、
    第１のロボットの第１の地図の座標を第２のロボットの第２の地図の座標への変換操作を自動的に決定するステップと、
    第１のロボットから第２のロボットに位置関連情報を送信するステップと、
    前記変換操作を使用して、前記第１の地図の座標の位置関連情報の座標を前記第２の地図の座標に変換するステップと、
    を有する方法。
35. 前記変換操作を自動的に決定するステップは、
    基地局などの同じナビゲーション特徴の前記第１の地図に格納された第１の姿勢と、第２の地図に格納された第２の姿勢に基づいて前記変換操作を計算するステップを有することを特徴とする請求項３４に記載の方法。
36. 前記変換操作は、シフト、回転、およびオプションで、スケーリングを含むことを特徴とする請求項３４又は請求項３５に記載の方法。
37. 自律移動ロボットのロボット使用領域の電子地図に仮想遮断領域を入力する方法であって、
    前記仮想遮断領域を定義するためにヒューマンマシンインターフェイスからのユーザ入力を受け入れるステップと、
    前記ユーザ入力を評価するステップであって、前記ユーザ入力が少なくとも１つの事前定義された基準を満たしているかどうかが検査されるステップと、
    前記ユーザ入力の評価に基づいて、前記仮想遮断領域を前記地図に保存するかどうか、および／またはどの幾何学的形式で保存するかを決定するステップと、
    を有する方法。
38. 前記ヒューマンマシンインターフェイスが前記地図を表示し、前記ユーザ入力が表示された前記地図に基づくことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
39. 前記ヒューマンマシンインターフェイスは、タッチスクリーンを備えたポータブルデバイスであり、前記ユーザ入力は前記タッチスクリーンを介して行われることを特徴とする請求項３８に記載の方法。
40. 前記ユーザ入力は、前記地図に含まれる領域をマークする表面情報であり、前記ユーザ入力を評価するステップは、前記地図内でマークされた領域を表す幾何学的基本形状を決定するステップを含むことを特徴とする請求項３７乃至請求項３９のいずれか一項に記載の方法。
41. 前記ユーザ入力は境界線を表す線情報であり、
    前記ユーザ入力を評価するステップは、前記境界線と前記地図に格納された、障害物の輪郭に基づいて前記遮断領域を決定するステップを含むことを特徴とする請求項３７乃至請求項４０のいずれか一項に記載の方法。
42. 前記境界線は２つの障害物の輪郭を接続するか、１つの障害物の輪郭に２つの異なる場所で接触し、前記ロボット使用領域は２つの分割領域に分割されることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
43. 前記２つの分割領域のうち小さい方の分割領域が仮想遮断領域として定義されることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
44. 前記２つの分割領域のうち、前記ロボットおよび／または基地局が配置されていない領域は、仮想遮断領域として定義されることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
45. 前記ロボットと前記基地局が異なる分割領域にある場合、ヒューマンマシンインターフェイスを介してユーザに警告メッセージが出力されることを特徴とする請求項４４に記載の方法。
46. 前記境界線は閉じた多角形チェインであり、前記多角形チェインによって閉じられた領域は仮想遮断領域として定義されることを特徴とする請求項４１乃至請求項４５のいずれか一項に記載の方法。
47. 前記ユーザ入力を評価するステップは、前記ユーザ入力によって定義された遮断領域の形状、サイズ、および位置の少なくとも１つに基づいていることを特徴とする請求項３７乃至請求項４６のいずれか一項に記載の方法。
48. 前記仮想遮断領域の前記位置、前記サイズ、または前記形状のために前記ロボットがもはや通過できないロボット使用領域の領域は、仮想遮断領域に自動的に追加されることを特徴とする請求項４７に記載の方法。
49. 前記ユーザ入力を評価するステップは、前記ユーザ入力によって定義された前記遮断領域を、壁などの障害物の前記地図に格納された輪郭と位置合わせするステップを含むことを特徴とする請求項３７乃至請求項４８のいずれか一項に記載の方法。
50. 前記ユーザ入力によって定義された前記遮断領域の位置は、前記地図に登録されたランドマークに対する相対位置として保存されることを特徴とする請求項３７乃至請求項４９のいずれか一項に記載の方法。
51. 前記ユーザ入力を評価するステップは、前記地図に既に保存されている障害物を検出するステップと、前記障害物からの距離を決定するステップとを有し、
    前記遮断領域は、すでに前記地図に格納されている検出された障害物から所定の距離で延びる境界線によって定義されることを特徴とする請求項３７乃至請求項５０のいずれか一項に記載の方法。
52. 前記少なくとも１つの事前定義された基準は、その要件が満たされない場合、前記ロボットが前記地図内の前記仮想遮断領域を自動的に保存しないという要件が含まれ、
    ユーザはヒューマンマシンインターフェイスを介して、前記要件が満たされていないことを通知され、
    前記仮想遮断領域は、ヒューマンマシンインターフェイスを介したさらなるユーザ入力があった後に初めて確認のために保存される
    ことを特徴とする請求項３７乃至請求項５１のいずれか一項に記載の方法。
53. 前記少なくとも１つの事前定義された基準は、少なくとも次の要件、すなわち、前記ロボットは、遮断領域が考慮されると、前記ロボット使用領域の事前定義された位置に到達できることが含まれることを特徴とする請求項５２に記載の方法。
54. 前記要件が満たされているかどうかが検査され、この検査においては、前記ロボットの現在位置又は、たとえば基地局の位置などの所定の開始位置から事前定義された位置までの経路を計画するために経路計画アルゴリズムが使用されることを特徴とする請求項５３に記載の方法。
55. 前記少なくとも１つの事前定義された基準には、
    （１）前記仮想遮断領域が考慮される際に、前記ロボットは基地局に到達可能であること、
    （２）前記ロボットが前記仮想遮断領域の外側にあること、
    （３）前記仮想遮断領域に属しておらず、前記仮想遮断領域なしで到達できる前記ロボット使用領域の領域は、前記仮想遮断領域が考慮される場合でも前記ロボットが到達可能であることの要件のうちの少なくとも１つの要件が含まれることを特徴とする請求項５２乃至請求項５４の何れか一項に記載の方法。
56. 前記要件が満たされていない場合に、前記仮想遮断領域の変更により前記要件が満たされるかを検査するステップを更に含む請求項５２乃至請求項５５のいずれか一項に記載の方法。
57. 前記仮想遮断領域の変更は、前記仮想遮断領域および／または前記仮想遮断領域の境界のシフト、回転、および歪みの少なくとも１つの操作を含むことを特徴とする請求項５６に記載の方法。
58. センサと電子地図を使用してロボット使用領域内を独自にナビゲートするように構成された自律移動ロボットを制御する方法であって、前記ロボットは、前記地図内の自身の位置を定期的に決定し、前記地図は、前記ロボットがナビゲートする際に走行しない、少なくとも１つの仮想遮断領域を含み、前記方法は、
    前記ロボットの機能が危険にさらされているか制限されている前記ロボット使用領域をナビゲートする際に危険領域を検出するステップと、
    検出された危険領域を取り囲む遮断領域を自動的に定義するステップと、
    前記遮断領域を前記地図に保存するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
59. 前記危険領域の検出は、学習走行および／または使用中に実行され、その際に前記ロボットは前記ロボット使用領域の地図を作成し、前記地図は、前記ロボットのその後の使用の際にも使用されることを特徴とする請求項５８に記載の方法。
60. 前記危険領域は、立ち下がりエッジ、前記ロボットが接触なしには検出できない障害物、前記ロボットの動きに高い程度のスリップが含まれる領域の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項５８または請求項５９に記載の方法。
61. 地図データに基づいてロボット使用領域を自動的にナビゲートするように構成された自律移動ロボットと、
    前記ロボット使用領域内の床面または物体に情報を投影するように構成されたプロジェクタと、
    を有するシステムであって、
    前記システムは、前記地図データから位置関連情報を関連位置とともに抽出し、前記位置関連情報を前記プロジェクタによって前記床面または前記床面にある物体の対応する位置に投影するように構成されているシステム。
62. 前記プロジェクタは、前記自律移動ロボットまたは別のロボット上に配置されることを特徴とする請求項６１に記載のシステム。
63. 前記システムは、前記ロボットの現在の位置および／または向きに基づいて投影すべき情報を決定するように構成されることを特徴とする請求項６１または請求項６２に記載のシステム。
64. 前記自律移動ロボットまたは前記別のロボットは、前記位置関連情報の投影を行う方向を含む位置を決定するように構成されていることを特徴とする請求項６２に記載のシステム。
65. 前記位置関連情報は、仮想遮断領域、仮想境界線、清掃すべき領域、または清掃されていない領域であることを特徴とする請求項６１乃至請求項６４のいずれか一項に記載のシステム。
66. 自律移動ロボットであって、
    前記ロボットは、地図データに基づいてロボット使用領域を自動的にナビゲートするように構成され、
    前記ロボットは、ヒューマンマシンインターフェイスを介してユーザから位置関連情報を受信し、これに基づいてロボット経路を決定し、これに沿って移動するように構成されており、
    前記ロボットが前記ロボット経路を移動中または移動した後、ユーザのさらなる入力に応じて、前記位置関連情報を、破棄するか、前記地図データと共に永続的に保存する
    ことを特徴とする自律移動ロボット。
67. 前記位置関連情報は、表面領域、特に仮想遮断領域を表し、それに基づいて決定された前記ロボット経路は、前記表面領域の境界に沿って延びることを特徴とする請求項６６に記載のロボット。
68. 前記ロボット経路は、前記ロボットが完全に前記表面領域内で走行するか、完全に前記表面領域の外側で走行するか、又は、前記境界上で走行するように前記表面領域の前記境界に沿って延びることを特徴とする請求項６７に記載のロボット。