JP2021144594A - 自律走行型掃除機、自律走行型掃除機の制御方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる自律走行型掃除機を提供する。【解決手段】自律走行型掃除機１００は、床面上を移動して当該床面を掃除する本体部と、本体部の周辺の障害物を識別する障害物種類検知部８０（障害物識別部）と、障害物種類検知部８０が識別した障害物の高さを検出する障害物形状検知部１５０（高さ検知部）と、障害物種類検知部８０が識別した障害物の所定地点における固定時間を計測する障害物固定検知部１８０（計測部）と、障害物形状検知部１５０が検出した障害物の高さ及び当該障害物の固定時間に基づいて、本体部の走行を制御する制御部１９０とを備えている。【選択図】図３

Description

本発明は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機、自律走行型掃除機の制御方法、及び、プログラムに関する。

特許文献１には、掃除空間において障害物を検知した際の自律走行型掃除機の経路計画の変更に関する制御プログラムが開示されている。特許文献１に開示されている自律走行型掃除機は、走行経路を生成した後で障害物を検知した際には、当該障害物の位置を地図情報に反映させて、当該位置を回避するように走行経路を再生成する。

特開２０１６−２８３１１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている自律走行型掃除機では、例えば、カーペット等の進行方向等によっては乗り越えられる障害物を検知した場合、ユーザが障害物に対して掃除を行ってほしいときにおいても、当該障害物を回避して走行する。

本発明は、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる自律走行型掃除機を提供する。

本発明の一態様に係る自律走行型掃除機は、床面上を移動して当該床面を掃除する本体部と、本体部の周辺の障害物を識別する障害物識別部と、障害物識別部が識別した障害物の高さを検出する高さ検知部と、障害物識別部が識別した障害物の所定地点における固定時間を計測する計測部と、高さ検知部が検出した障害物の高さ及び当該障害物の固定時間に基づいて、本体部の走行を制御する制御部とを備える。

また、本発明の一態様に係る自律走行型掃除機の制御方法は、床面上を移動して掃除する自律走行型掃除機の制御方法であって、自律走行型掃除機に備わる障害物識別部で当該自律走行型掃除機の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップと、自律走行型掃除機に備わる高さ検知部で、障害物の高さを検出する高さ検知ステップと、自律走行型掃除機に備わる計測部で、障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップと、障害物の高さ及び固定時間に基づいて、自律走行型掃除機の走行を制御する制御ステップとを含む。

また、本発明の一態様に係るプログラムは、床面上を移動して掃除する自律走行型掃除機の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップと、障害物の高さを検出する高さ検知ステップと、障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップと、障害物の高さ及び固定時間に基づいて、自律走行型掃除機の走行を制御する制御ステップとを、コンピュータに実行させる。

なお、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。

本発明の一態様に係る自律走行型掃除機等によれば、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる。

図１は、実施形態に係る自律走行型掃除機外観を示す斜視図である。 図２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の外観を示す底面図である。 図３は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が保持する障害物データベースの一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が保持する走行パターンデータベースの一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が実行する処理を示すフローチャートである。 図７は、図６に示す掃除態様の選択処理の詳細を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図９は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。

以下では、本発明に係る自律走行型掃除機等の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。

なお、当業者が本発明を十分に理解するために添付図面及び以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

また、以下の実施の形態においては、略三角形等の「略」を用いた表現を用いている。例えば、略三角形とは、完全に三角形であることを意味するだけでなく、実質的に三角形である、すなわち、例えば角丸な三角形等も含むことも意味する。他の「略」を用いた表現についても同様である。

また、以下の実施の形態においては、所定の空間のフロアを走行して掃除する自律走行型掃除機を鉛直上方側から見た場合を上面視とし、鉛直下方側から見た場合を底面視として記載する場合がある。

（実施の形態）
［構成］
まず、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の構成について説明する。図１は、実施形態に係る自律走行型掃除機１００の外観を示す斜視図である。図２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の外観を示す底面図である。

自律走行型掃除機１００は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機である。自律走行型掃除機１００は、カメラ６０等を用いて所定の空間（より具体的には、所定の空間内）を撮像しながら走り回ることで、所定の空間の地図を示す地図情報（データ）を生成する。自律走行型掃除機１００は、生成した地図情報に基づいて、所定の空間を掃除する際に走行する走行経路を算出する。自律走行型掃除機１００は、算出した走行経路で、所定の空間を走行して掃除する。

自律走行型掃除機１００は、所定の空間の様子をカメラ６０、及び、クリフセンサ等のセンサを用いて観測することにより、フロア上に存在する物体（障害物）を避けるかを自律的に判定し、障害物が存在する場合には算出した掃除ルートから離脱して当該障害物を避けながら走行して掃除する。

自律走行型掃除機１００は、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）により、掃除する所定の空間の地図情報の生成と、生成した地図情報に示される地図における自律走行型掃除機１００の自己位置の推定とを行う。

自律走行型掃除機１００は、例えば、本体部１０と、２つの車輪２０と、２つのサイドブラシ３０と、レーザ測距計４０と、メインブラシ５０と、カメラ６０と、深度センサ７０とを備える。

本体部１０は、自律走行型掃除機１００が備える各構成要素を収容する筐体である。本実施の形態では、本体部１０は、上面視において、略三角形状である。なお、本体部１０の上面視における形状は、特に限定されない。本体部１０の上面視形状は、例えば、略矩形状でもよいし、略円形状でもよい。図２に示すように、本体部１０は、底面に吸込口１１を有する。

２つの車輪２０は、自律走行型掃除機１００を走行させるための車輪である。

サイドブラシ３０は、本体部１０の下面に設けられ、所定の空間のフロア（以下、単にフロアともいう）を掃除するためのブラシである。本実施の形態では、自律走行型掃除機１００は、２つのサイドブラシ３０を備える。自律走行型掃除機１００が備えるサイドブラシ３０の数は、１つでもよし、３つ以上でもよく、特に限定されない。

レーザ測距計４０は、自律走行型掃除機１００と、所定の空間における物体、壁面等との距離を測定するためのセンサである。レーザ測距計４０は、例えば、本体部１０の上部に設けられている。レーザ測距計４０は、例えば、いわゆるＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）である。

メインブラシ５０は、本体部１０の下面に設けられている開口である吸込口１１に配置され、フロアのゴミを吸引するためのブラシである。

カメラ６０は、本体部１０に配置され、所定の空間を撮像することで画像を生成する撮像装置である。

深度センサ７０は、例えば、カメラ６０により生成された画像に含まれる障害物等の被写体と自律走行型掃除機１００との距離を検出するセンサである。深度センサは、例えば、赤外線センサである。

図３は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。

図３に示すように、自律走行型掃除機１００は、レーザ測距計４０と、カメラ６０と、深度センサ７０と、検知部２１０、障害物管理部２３０、障害物固定検知部１８０と、スタック検知部２００と、掃除計画生成部１７０と、記憶部２２０と、吸引部４１と、駆動部２５と、清掃部３５と、を備える。

検知部２１０は、レーザ測距計４０等の自律走行型掃除機１００が備える各種センサから、当該各種センサにより検出されたセンサデータを取得する処理部である。検知部２１０は、例えば、当該各種センサと制御線等によりセンサデータが取得可能に接続されている。検知部２１０は、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知（取得）する。ここで、障害物の態様とは、障害物の種類、障害物の色、所定の空間における障害物の位置、及び、障害物のサイズのうちの少なくとも１つである。つまり、障害物情報は、例えば、障害物の種類、障害物の色、所定の空間における障害物の位置、及び、障害物のサイズのうちの少なくとも１つを障害物の態様として示す情報である。

なお、検知部２１０は、予め記憶部２２０に記憶されている障害物の典型的な画像等と比較することで、障害物の種別（例えば、マット又はコード等）を特定し、特定した障害物を障害物情報として出力してもよい。

検知部２１０は、例えば、自己位置検知部１２０と、障害物種類検知部８０と、障害物形状検知部１５０と、障害物座標検知部１３０とを含む。

自己位置検知部１２０は、所定の空間における自律走行型掃除機１００の位置を検知する。自己位置検知部１２０は、例えば、レーザ測距計４０から入力された自律走行型掃除機１００の周囲に位置する、障害物、壁等を含む物体との距離と、生成した地図情報とに基づいて、当該地図情報が示す地図における自律走行型掃除機１００の座標を算出する。自己位置検知部１２０は、検知した自己位置を示す自己位置情報を検知した時刻等と紐づけて障害物座標検知部１３０、スタック検知部２００、及び、掃除計画生成部１７０に出力する。

障害物種類検知部８０は、カメラ６０が生成した画像を取得し（つまり、画像が入力され）、当該画像を画像解析することで当該画像に含まれる障害物の種類を検知する。このように、障害物種類検知部８０は、本体部１０の周辺の障害物を識別する障害物識別部の一例である。

障害物種類検知部８０は、例えば、カメラ６０から画像を生成した時刻と、当該画像のＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、及び、Ｂ（Ｂｌｕｅ）を示す数値及び画像における位置を示す識別番号（ピクセル番号）等、つまり、ピクセルごとのＲＧＢ値をカメラ６０から取得し、画像解析することで、障害物の種類を検知する。障害物種類検知部８０はこれらの障害物の種類を障害物座標検知部１３０に当該画像が撮影された時刻を示す時刻情報と紐づけて出力する。障害物種類検知部８０は、画像に含まれる障害物のバウンディングボックス（障害物を囲む外接矩形の枠）を算出し、算出したバウンディングボックスの位置（より具体的には、ピクセル位置）を示す情報を障害物座標検知部１３０に出力する。

障害物形状検知部１５０は、深度センサ７０が生成した深度画像を取得し、（つまり画像が入力され）、当該画像を解析することで当該画像に含まれる自律走行型掃除機１００から障害物までの相対距離、及び障害物の幅、高さなどを検知する。つまり、障害物形状検知部１５０は、障害物の高さを検出する高さ検知部の一例である。

例えば、記憶部２２０には、予め本体部１０における深度センサ７０の設置位置を示す位置情報、及び、本体部１０のサイズを示すサイズ情報等が記憶されている。障害物形状検知部１５０は、これら情報に基づいて、本体部１０と画像に含まれる障害物との距離（より具体的には、最も近接する距離である最近接距離）を検知する。障害物形状検知部１５０は、検知された障害物までの距離、及び障害物の幅、高さなどを障害物の形状情報として画像が撮影された時刻、障害物情報等と紐づけて障害物座標検知部１３０、及び、障害物管理部２３０に出力する。

障害物座標検知部１３０は、障害物形状検知部１５０が検知した自律走行型掃除機１００に対する障害物の相対位置と、自己位置検知部１２０が検知した自律走行型掃除機の地図における位置とから、地図における障害物の位置を検知する。障害物座標検知部１３０は、検知した障害物の位置を示す位置情報と障害物の種類を示す種類情報とを紐づけて障害物情報として障害物管理部２３０、及び、障害物固定検知部１８０に出力する。

スタック検知部２００は、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知する処理部である。ここで、スタックとは、自律走行型掃除機１００が障害物に乗り上げて移動できなくなった状態を示す。スタック検知部２００は、駆動部２５の駆動状態を示す駆動情報と、自己位置検知部１２０が検知した自律走行型掃除機１００の自己位置とから、自律走行型掃除機１００がスタックしたか否かを検知する。スタック検知部２００は、例えば、駆動部２５が所定時間駆動されたにもかかわらず、自己位置の変化が無い場合、自律走行型掃除機１００がスタックしたと判定する。自己位置検知部１２０は、検知結果、つまり、自律走行型掃除機１００がスタックの有無を示すスタック情報を障害物管理部２３０に出力する。

なお、上記した検知部２１０及びスタック検知部２００等で出入力される情報は一例であり、障害物情報を障害物管理部２３０及び掃除計画生成部１７０に出力するための上記以外の情報の入出力が実行されてもよい。

また、自律走行型掃除機１００は、例えば、各種センサとして、レーザ測距計４０、カメラ６０、及び、深度センサ７０以外にも、自律走行型掃除機１００が設置されている位置からフロア面までの距離を計測するクリフセンサ、自律走行型掃除機１００の移動を検知するスリップセンサ、自律走行型掃除機１００から任意の物体までの距離を検知する超音波センサ等を備えてもよい。また、例えば、自律走行型掃除機１００は、自律走行型掃除機１００が進行する方向を算出するために用いられるオドメトリ情報を検出するためのセンサを備えてもよい。

障害物固定検知部１８０は、障害物座標検知部１３０が検知した現時刻における障害物の種類及び地図上の位置と、障害物データベース１４０に記憶されている現時刻以前の障害物の種類及び地図上の位置とに基づいて検出した障害物の固定時間を検知する。つまり、障害物固定検知部１８０は、障害物の所定地点における固定時間を計測する計測部の一例である。

例えば、障害物固定検知部１８０は、自律走行型掃除機１００の掃除走行中に、障害物データベース１４０に記憶されている種別、形状を有した障害物を検知する。このとき、障害物固定検知部１８０は、障害物データベース１４０に登録されている当該障害物の過去の位置情報を基準にした所定範囲内に収まっている場合には、当該障害物を固定状態と判定し、固定時間を算出する。一方、障害物固定検知部１８０は、検知した障害物が所定範囲内に収まっていない場合には、非固定状態と判定し、固定時間を０とする。障害物固定検知部１８０は、検知された障害物の固定時間を障害物管理部２３０に出力する。

障害物管理部２３０は、障害物情報、スタック検知部２００で検知した検知結果、及び、障害物固定検知部１８０で検知した検知結果に基づいて、障害物情報と当該障害物のスタック情報と固定時間とを紐づけて記憶部２２０に記憶させる処理部である。

具体的には、障害物管理部２３０は、検知部２１０で検知した障害物の種類、障害物の形状、位置情報、スタックの有無、及び、障害物の固定時間を示す障害物データベース１４０を生成して記憶部２２０に記憶させる。障害物管理部２３０は、記憶部２２０に障害物データベース１４０が予め記憶されている場合、検知部２１０での検知結果に基づいて、障害物データベース１４０を更新する。

記憶部２２０は、障害物データベース１４０及び走行パターンデータベース１６０を記憶する記憶装置である。

障害物データベース１４０は、所定の空間における障害物の情報を含むテーブル情報である。図４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が保持する障害物データベース１４０の一例を示す図である。

障害物データベース１４０は、例えば、ＩＤ情報１４０Ａと、障害物情報１４０Ｊと、スタック情報１４０Ｈと、障害物の固定時間１４０Ｉとを含む。障害物情報１４０Ｊは、種類情報１４０Ｂと、時刻情報１４０Ｃと、位置情報１４０Ｄ、１４０Ｅと、形状情報１４０Ｆ、１４０Ｇとを含む。種類情報１４０Ｂと、時刻情報１４０Ｃと、位置情報１４０Ｄと、形状情報１４０Ｆ、１４０Ｇとは、それぞれ障害物情報の一例である。

ＩＤ情報１４０Ａは、各障害物を識別するための識別子である。本実施の形態では、ＩＳ情報１４０Ａとして、「０００１」等の数値が示されている。

種類情報１４０Ｂは、障害物の種類（種別）を示す情報である。本実施の形態では、１４０Ｂには、マット、タンス、靴下等が含まれる。障害物の種類はマット等の物体だけでなく、段差等の構造物の一部でも良い。

時刻情報１４０Ｃは、対応する障害物の検知時刻である。本実施の形態では、時刻情報して「２０１９/１１/２６/１０/２０」等の時刻が示されている。

位置情報１４０Ｄ、１４０Ｅは、対応する障害物の位置を示す情報である。本実施の形態では、自律走行型掃除機１００が生成した所定の空間を示す地図における障害物の位置を、Ｘ座標（位置情報１４０Ｄ）及びＹ座標（位置情報１４０Ｅ）として含む。

形状情報１４０Ｆ、１４０Ｇは、当該障害物の形状を示す情報である。本実施の形態では、形状情報は、障害物形状検知部１５０で検知された障害物の形状を幅（形状情報１４０Ｆ）、高さ（形状情報１４０Ｇ）として含む。

スタック情報１４０Ｈは、対応する障害物に対してスタックの有無を示す情報である。本実施の形態では、スタックがあった場合にはスタック情報１４０Ｈを「１」とし、スタックがなかった場合にはスタック情報１４０Ｈを「０」としている。

例えば、障害物データベース１４０のＩＤ情報１４０Ａに含まれるＩＤ：０００１には、種類としてマットと、当該マットの地図上の位置（ＸＹ座標）として（Ｘ、Ｙ）＝（２５０、２５０）と、スタック情報として０とが、紐付けられている。例えば、自律走行型掃除機１００が（Ｘ、Ｙ）＝（２５０、２５０）の障害物にスタックした場合は、当該障害物をスタック有りと判断し、障害物管理部２３０は、障害物データベース１４０のＩＤ：０００１のマットのスタック情報１４０Ｈを、０から１に更新する。

固定時間１４０Ｉは対応する障害物の固定時間を示す情報である。例えば、障害物データベース１４０のＩＤ情報１４０Ａに含まれるＩＤ：０００１には、種類としてマットと、当該マットの地図上の位置（ＸＹ座標）として（Ｘ、Ｙ）＝（２５０、２５０）と、固定時間が１００ｈとが、紐づけられている。例えば、自律走行型掃除機１００の走行時に、前回の位置情報（Ｘ、Ｙ）＝（２５０、２５０）を基準とした所定範囲内で、同じ障害物が再度検知されたときには、障害物管理部２３０は、障害物データベース１４０のＩＤ：０００１のマットの固定時間１４０Ｉに含まれる固定時間に前回検知時刻との時刻差分を加算し、更新する。一方、同じ障害物が所定範囲外で検知されたときは、障害物管理部２３０は、障害物データベース１４０のＩＤ：０００１のマットの固定時間１４０Ｉに含まれる固定時間を０に更新するとともに、位置情報１４０Ｄ、１４０Ｅに含まれる各座標値も更新する。

障害物管理部２３０は、各障害物のＩＤ情報１４０Ａと、障害物情報１４０Ｊと、スタック情報１４０Ｈと、固定時間１４０Ｉとを掃除計画生成部１７０に出力する。

図３に示すように、掃除計画生成部１７０は、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、自律走行型掃除機１００の掃除態様を示す計画情報を生成する処理部である。例えば、自律走行型掃除機１００が所定の空間をどのように走行して掃除するかを示す掃除計画（計画情報）を生成する処理部である。

例えば、掃除計画生成部１７０は、所定の空間の地図を示す地図情報を取得する。掃除計画生成部１７０は、例えば、自律走行型掃除機１００が備える各種センサ、及び、自己位置検知部１２０から自己位置を示す自己位置情報等に基づいて、地図情報をＳＬＡＭにより生成する。なお、自律走行型掃除機１００は外部の通信機器と通信するための図示しない通信インターフェースを備え、当該通信インターフェースを介して当該通信機器から地図情報を取得してもよい。地図情報は、予め記憶部２２０に記憶されていてもよい。また、掃除計画生成部１７０は、地図情報に基づいて、自律走行型掃除機１００の走行経路、具体的には、車輪モータ２６の回転数、車輪２０の向き等の駆動部２５の制御方法である走行方法を決定した計画情報を生成する。掃除計画生成部１７０は、例えば、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、自律走行型掃除機１００が走行する走行経路を決定した計画情報を生成する。具体的には、掃除計画生成部１７０は、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、駆動部２５の駆動方法を決定した計画情報を生成する。

また、掃除計画生成部１７０は、吸引部４１の制御方法（例えば、吸引力、より具体的には、吸引モータ４３の回転数）、車輪モータ２６の回転数、車輪２０の向き等の駆動部２５の制御方法、及び、清掃部３５の制御方法（例えば、ブラシモータ３６の回転数）等を含む掃除方法を示す計画情報を生成する。掃除計画生成部１７０は、例えば、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、吸引部４１の吸引力（具体的には、吸引モータ４３の回転数）を決定した計画情報を生成する。また、例えば、掃除計画生成部１７０は、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、ブラシモータ３６の回転数を決定した計画情報を生成する。

このように、掃除計画生成部１７０は、検知部２１０で検出された障害物に対して、どのように走行及び掃除するか、つまり、掃除方法及び走行方法を示す掃除態様を決定し、決定した掃除態様となるように自律走行型掃除機１００、より具体的には、吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御部１９０に制御させるための制御内容を含む計画情報を生成する。

制御部１９０は、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとにと基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する処理部である。具体的には、制御部１９０は、障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉとに基づいて、自律走行型掃除機１００が備える吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御する。より具体的には、制御部１９０は、掃除計画生成部１７０が生成した計画情報に基づいて、吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御することで、自律走行型掃除機１００に所定の空間を自律走行させて掃除させる。本実施の形態では、制御部１９０は、障害物管理部２３０が算出した障害物データベース１４０と、走行パターンデータベース１６０とに基づいて、吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御する。

図５は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が保持する走行パターンデータベース１６０の一例を示す図である。

走行パターンデータベース１６０は、固定時間１６０Ａと、形状情報１６０Ｂと、スタック情報１６０Ｃ、掃除態様情報１６０Ｄとを含む。

固定時間１６０Ａは、障害物の固定時間を示す情報である。

形状情報１６０Ｂは、対応する障害物の形状を示す情報である。本実施の形態では、形状情報１６０Ｂとして、対応する障害物の高さを採用している。

スタック情報１６０Ｃは対応する障害物におけるスタックの有無を示す情報である。

掃除態様情報１６０Ｄは、固定時間１６０Ａと形状情報１６０Ｂとスタック情報１６０Ｃにおける、自律走行型掃除機１００の当該障害物に対する掃除態様を示す情報である。なお、本実施の形態では、掃除態様情報１６０Ｄには、走行方法（走行パターン）、つまり、制御部１９０が制御する駆動部２５の制御方法についてのみ示しているが、制御部１９０が制御する吸引部４１が備える吸引モータ４３の回転数、及び、制御部１９０が制御する清掃部３５が備えるブラシモータ３６の回転数等を示す掃除方法を示す情報が含まれていてもよい。

例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の検知後、当該障害物の固定時間が所定時間未満の場合は、当該障害物の高さに依存せず、走行パターンが決定される。具体的には、この場合の走行パターンでは、自律走行型掃除機１００は、障害物との間隔（接近間隔）が所定距離（例えば３００ｍｍ）となるまで接近し、接近後には当該障害物を回避する回避行動を行う（図５のＰ１、Ｐ２参照）。

本実施の形態では、所定時間として２４時間を例示している。これは、所定の位置に２４時間以上固定されている障害物は、容易に移動されにくい物体、つまり一定の大きさ以上の物体であって、自律走行型掃除機１００がスタックしにくい物体である可能性が高いためである。なお、所定時間は２４時間以外の値であってもよい。

また、固定時間が２４時間以上で高さが所定値以上の障害物である場合には、接近間隔がより短い走行パターンに切り替えられる。ここで、本実施の形態では、所定値を２０ｍｍとしている。これは、高さが２０ｍｍよりも小さい障害物であると、当該障害物を自律走行型掃除機１００が乗り越える際にスタックしやすいためである。なお、所定値は２０ｍｍ以外の値であってもよい。

例えば、固定時間が２４時間以上４８時間未満の場合には、自律走行型掃除機１００の走行パターンは、所定距離が１００ｍｍとされる。つまり、この場合、自律走行型掃除機１００は、障害物との間隔（接近間隔）が１００ｍｍとなるまで接近し、接近後には当該障害物を回避する回避行動を行う（図５のＰ３参照）。

また、固定時間が１２０時間以上１３２時間未満の場合には、自律走行型掃除機１００の走行パターンは、所定距離が１０ｍｍとされる。つまり、この場合、自律走行型掃除機１００は、障害物との間隔（接近間隔）が１０ｍｍとなるまで接近し、接近後には当該障害物を回避する回避行動を行う（図５のＰ４参照）。

なお、図５に記載されていない時間帯においても、適切な接近間隔が設定されている。例えば、固定時間が長時間化するほど、接近間隔は短く設定されていればよい。なお、接近間隔の下限値は、自律走行型掃除機１００が障害物に接触しない値である。

また、固定時間が２４時間以上で高さが所定値未満（２０ｍｍ未満）の障害物である場合には、スタック情報に基づいてその走行パターンが決定される。

例えば、固定時間が２４時間以上、高さが所定値未満（２０ｍｍ未満）及びスタック有無が無し（０）の障害物の場合には、異なる走行パターンが決定される。具体的には、この場合の走行パターンでは、自律走行型掃除機１００は、障害物に対して向かって通常速度で走行し、障害物に乗り上げる動作を行う（図５のＰ５参照）。

また、固定時間が２４時間以上、高さが所定値未満（２０ｍｍ未満）及びスタック有無が有り（１）の障害物の場合には、異なる走行パターンが決定される。具体的には、この場合の走行パターンでは、障害物との距離（接近間隔）が３００ｍｍとなるまで接近し、接近後には当該障害物を回避する回避行動を行う（図５のＰ６参照）。

これらのように、制御部１９０は、障害物の固定時間と形状とスタック有無に基づいて、障害物に対して異なる掃除態様となるように、自律走行型掃除機１００（より具体的には、吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５）を制御する。より具体的には、掃除計画生成部１７０は、障害物管理部２３０が生成した障害物データベース１４０と走行パターンデータベース１６０に基づいて、障害物に対する掃除態様を決定し、決定した掃除態様となるように、制御部１９０が吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５にさせるように、計画情報を生成する。

検知部２１０と、障害物管理部２３０と、掃除計画生成部１７０と、障害物固定検知部１８０と、スタック検知部２００と、制御部１９０と、の各種処理部は、例えば、上記した処理を実行するための制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とから実現される。検知部２１０と、障害物管理部２３０と、掃除計画生成部１７０と、障害物固定検知部１８０と、スタック検知部２００と、制御部１９０との各種処理部は、１つ又は複数のＣＰＵで実現されてもよい。

記憶部２２０は、障害物データベース１４０と走行パターンデータベース１６０とを記憶するメモリである。記憶部２２０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。また、記憶部２２０には、例えば、制御部１９０等の各種処理部が実行する制御プログラムが記憶されている。

吸引部４１は、所定の空間のフロア面を吸引することで、当該フロア面のゴミを吸引するための機構である。吸引部４１は、例えば、吸引モータ４３を備える。

吸引モータ４３、ファンと接続され、当該ファンを回転させることでフロア面のゴミを吸引するためのモータである。

駆動部２５は、自律走行型掃除機１００を走行させるための機構である。駆動部２５は、例えば、車輪モータ２６を備える。

車輪モータ２６は、車輪２０と接続され、車輪２０を回転させるためのモータである。

自律走行型掃除機１００は、駆動部２５が有する２つの車輪２０の回転が独立して制御されることで、直進、後退、左回転、右回転等、自在に走行することができる。なお、自律走行型掃除機１００は、車輪モータ２６により回転させない車輪（補助輪）をさらに備えてもよい。

清掃部３５は、フロア面を清掃するための機構である。清掃部３５は、例えば、ブラシモータ３６を備える。

ブラシモータ３６は、メインブラシ５０等のブラシと接続され、メインブラシ５０等のブラシを駆動（回転）させるためのモータである。

［処理手順］
＜概要＞
続いて、自律走行型掃除機１００の処理手順の概要について、図６を参照しながら説明する。図６は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が実行する処理を示すフローチャートである。なお、ここでは、すでに障害物データベース１４０に登録された障害物（ＩＤ情報１４０Ａ）に対して、スタック情報１４０Ｈが書き込まれている場合を例示する。

まず、自律走行型掃除機１００は、掃除開始信号を受信する（ステップＳ１０１）。例えば、自律走行型掃除機１００は、図示しない受信部を備える。ユーザは、操作卓等を操作して自律走行型掃除機１００に掃除を開始する旨を示す掃除開始信号を送信する。自律走行型掃除機１００は、当該掃除開始信号を、当該受信部で受信する。受信部は、例えば、信号を受信するための光センサ、信号がスマートフォン等の通信機器から送信される場合は無線通信回路等の通信インターフェース等である。なお、自律走行型掃除機１００は、受信部ではなく、本体部１０に取り付けられ、ユーザからの指示を取得するためのボタン等の操作部を有してもよい。自律走行型掃除機１００は、当該操作部がユーザに操作されることで、掃除開始信号を取得してもよい。

次に、掃除計画生成部１７０は、計画情報を生成する（ステップＳ１０２）。例えば、掃除計画生成部１７０は、記憶部２２０に記憶されている所定の空間の地図を示す地図情報に基づいて、走行経路を算出し、算出した走行経路で吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御することで、自律走行型掃除機１００に走行させ掃除させるための計画情報を生成する。なお、記憶部２２０に地図情報が存在しない場合、例えば、掃除計画生成部１７０は、制御部１９０に自律走行型掃除機１００を所定の空間を走行させて、ＳＬＡＭにより所定の空間の地図を示す地図情報を生成してもよい。

次に、制御部１９０は、掃除計画生成部１７０が生成した計画情報に基づいて、吸引部４１、駆動部２５、及び、清掃部３５を制御することで、自律走行型掃除機１００に走行させ掃除させる（ステップＳ１０３）。

次に、掃除計画生成部１７０は、掃除が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、掃除計画生成部１７０は、自己位置検知部１２０等の検知結果に基づいて、自律走行型掃除機１００が走行した経路の軌跡を算出し、算出した軌跡が、計画情報が示す走行経路と一致する、つまり、計画情報が示す走行経路を全て走行したか否かを判定する。

掃除計画生成部１７０が、掃除計画が完了したと判定した場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、例えば、制御部１９０は、駆動部２５を駆動させて走行を開始した初期位置に自律走行型掃除機１００を戻し、処理を終了する。

一方、掃除計画生成部１７０が、掃除が完了していないと判定した場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、掃除計画生成部１７０は、検知部２１０が障害物を検知したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、検知部２１０は、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する。

掃除計画生成部１７０は、検知部２１０が障害物を検知したと判定した場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、障害物固定検知部１８０が検知した障害物の固定時間と障害物形状検知部１５０で検知した障害物の形状情報とを取得する（ステップＳ１０６）。その後、掃除計画生成部１７０は、取得した障害物の固定時間と形状情報とに基づいて、走行パターンデータベース１６０を参照することで当該障害物に対する掃除態様を選択し（ステップＳ１０７）、処理をステップＳ１０２に戻す。具体的には、掃除計画生成部１７０は、障害物データベース１４０に基づいて当該障害物に対する障害物の固定時間、障害物の形状、スタック情報を取得し、走行パターンデータベース１６０に基づいて当該障害物に対するスタック有無に対する掃除態様を取得する。次に、掃除計画生成部１７０は、ステップＳ１０２では、ステップＳ１０７で取得した掃除態様となるように制御部１９０に制御させる計画情報を生成する。次に、制御部１９０は、ステップＳ１０３では、掃除計画生成部１７０が生成した計画情報に基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する。

＜掃除態様の選択処理＞
続いて、図６に示す掃除態様の選択処理（ステップＳ１０７）の詳細について、図７を参照しながら説明する。図７は、図６に示す掃除態様の選択処理（ステップＳ１０７）の詳細を示すフローチャートである。

まず、障害物種類検知部８０が検知した障害物について、障害物形状検知部１５０は、自律走行型掃除機１００から障害物までの距離や、障害物の幅や高さを算出する（ステップＳ２０１）。

次に、障害物座標検知部１３０は、所定の空間を示す地図における予め定められた座標軸に対する対象物の位置座標を算出する（ステップＳ２０２）。

次に、障害物管理部２３０は、障害物座標検知部１３０が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１４０に登録されている障害物であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

障害物管理部２３０は、障害物座標検知部１３０が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１４０に登録されている障害物であると判定した場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、障害物データベース１４０から当該障害物に対する障害物情報１４０Ｊ、スタック情報１４０Ｈ、固定時間１４０Ｉを取得し、取得した障害物情報を掃除計画生成部１７０に出力する（ステップＳ２０４）。

一方、障害物管理部２３０は、障害物座標検知部１３０が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１４０に登録されている障害物でないと判定した場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、障害物データベース１４０に当該障害物の情報を追加する（ステップＳ２０５）。

次に、掃除計画生成部１７０は、取得した障害物情報１４０Ｊとスタック情報１４０Ｈと固定時間１４０Ｉ及び走行パターンデータベース１６０に基づいて、当該障害物に対する掃除態様を選択して決定する（ステップＳ２０６）。

［掃除態様の具体例］
続いて、自律走行型掃除機１００の掃除態様の具体例について、図８〜図１０を参照しながら説明する。

図８〜図１０は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の掃除態様の一例を示す図である。なお、図８〜図１０は、自律走行型掃除機１００がこの順の時系列で走行等の処理をしている場合を示す図である。また、図８〜図１０、所定の空間ＣＡを上方から見た模式図である。また、本具体例では、所定の空間ＣＡに障害物の一例であるマット２２０Ａが存在するとする。

図８に示すように、掃除計画生成部１７０は、例えば、掃除開始信号を受信した場合、所定の空間ＣＡの地図を示す地図情報に基づいて、破線矢印で示す走行経路ＰＰを生成する。また、掃除計画生成部１７０は、走行を開始する場所を原点とする座標を算出する。

なお、自律走行型掃除機１００は、地図情報を保持していない場合、所定の空間ＣＡを走り回りながらＳＬＡＭにより地図情報を生成する。その場合、掃除計画生成部１７０は、座標の原点として、例えば、充電器２５０の位置を設定してもよい。

本具体例では、自律走行型掃除機１００は、地図情報を予め保持（つまり、記憶部２２０に記憶）しており、且つ、充電器２５０に接続されており、充電器２５０に接続された位置を原点としている。

また、例えば、掃除計画生成部１７０は、進行する向きをＸ軸正方向とし、Ｘ軸に直交する方向をＹ軸方向と設定する。この場合、自律走行型掃除機１００が走行を開始する前は、自己位置が（Ｘ、Ｙ、進行する向き）＝（０ｍ、０ｍ、０°）となる。

なお、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）のＸには、例えば、原点からのＸ軸方向への距離が含まれる。また、例えば、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）のＹには、原点からのＹ軸方向への距離が含まれる。また、例えば、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）の進行する向きには、Ｘ軸正方向に対して自律走行型掃除機１００が進行する角度が含まれる。

図９に示すように、自律走行型掃除機１００が図８に示す状態から走行経路に従って軌跡Ｔを通過して走行したとする。自律走行型掃除機１００（より具体的には、検知部２１０）は、例えば、カメラ６０で撮影範囲Ｖを撮影して障害物が存在するか否かを判定しながら走行し続ける。例えば、図９に示す自律走行型掃除機１００の自己位置は、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）＝（−５ｍ、５ｍ、０°）である。

図１０に示すように、カメラ６０は、例えば、マット２２０Ａを撮影したとする。つまり、検知部２１０がマット２２０Ａを検知したとする。このとき障害物種類検知部８０は画像に含まれる障害物のバウンディングボックス（障害物を囲む外接矩形の枠）を算出する。検知部２１０は、カメラ６０により画像が生成された時刻を示す時刻情報及び障害物情報として、（撮影日時、種類、相対距離、幅、高さ、位置する向き）＝（２０１９０６１３１１４５、マット、０．９ｍ、０．４ｍ、１０ｍｍ、２５°）を検知している。例えば、撮影日時には、２０１９年６月１３日１１時４５分を示す数字列が含まれている。また、相対距離には、深度センサ７０から算出される対応するマット２２０Ａの位置から自律走行型掃除機１００（より具体的には、本体部１０）までの最接近間隔が含まれている。位置する向きには、自律走行型掃除機１００が進行する方向と、自律走行型掃除機１００から見たバウンディングボックスの中心に対応するマット２２０Ａの位置する方向とのなす角度が含まれている。

このとき、障害物（マット２２０Ａ）の高さが２０ｍｍ未満であるので、自律走行型掃除機１００は、走行経路ＰＰに沿って移動し、マット２２０Ａ上に乗り上げて通過する。なお、マット２２０Ａの高さが２０ｍｍ以上である場合には、自律走行型掃除機１００は、マット２２０Ａに対して所定の接近間隔まで接近した後に、マット２２０Ａを回避する（図１０中、回避経路ＰＱ参照）。マット２２０Ａに対する自律走行型掃除機１００の動作は、上述したようにマット２２０Ａの固定時間によっても変更されることとなる。

［効果等］
以上のように、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００は、床面上を移動して当該床面を掃除する本体部１０と、本体部１０の周辺の障害物を識別する障害物種類検知部８０（障害物識別部）と、障害物種類検知部８０が識別した障害物の高さを検出する障害物形状検知部１５０（高さ検知部）と、障害物種類検知部８０が識別した障害物の所定地点における固定時間を計測する障害物固定検知部１８０（計測部）と、障害物形状検知部１５０が検出した障害物の高さ及び当該障害物の固定時間に基づいて、本体部１０の走行を制御する制御部１９０とを備えている。

また、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の制御方法は、自律走行型掃除機に備わる障害物種類検知部８０で当該自律走行型掃除機１００の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップ（ステップＳ１０５）と、自律走行型掃除機１００に備わる障害物形状検知部１５０で、障害物の高さを検出する高さ検知ステップ（ステップＳ１０６）と、自律走行型掃除機１００に備わる障害物固定検知部１８０で、障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップ（ステップＳ１０６）と、障害物の高さ及び固定時間に基づいて、自律走行型掃除機１００の走行を制御する制御ステップ（ステップＳ１０３）とを含む。

これによれば、自律走行型掃除機１００は、障害物の高さ及び固定時間に基づいて障害物に対する走行方法を変更できる。これにより、自律走行型掃除機１００によれば、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる。

なお、本発明は、上記自律走行型掃除機１００の制御方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。

具体的には、本発明に係るプログラムは、床面上を移動して掃除する自律走行型掃除機１００の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップと、障害物の高さを検出する高さ検知ステップと、障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップと、障害物の高さ及び固定時間に基づいて、自律走行型掃除機の走行を制御する制御ステップとを、コンピュータに実行させるためのプログラム。

これによれば、本実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の制御方法が、コンピュータにより簡便に実行され得る。

また、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。

また、制御部１９０は、固定時間が所定時間未満である障害物に対しては、当該障害物との間隔が所定距離以上となるように本体部１０を走行させ、固定時間が所定時間以上である障害物であって、高さが所定値以上である障害物に対しては、当該障害物との間隔が所定距離未満となるように本体部１０を走行させ、固定時間が所定時間以上である障害物であって、高さが所定値未満である障害物に対しては、当該障害物を乗り越えるように本体部１０を走行させる。

これによれば、固定時間が所定時間未満である障害物、つまり衣類やおもちゃなどの流動性の高い障害物に対しては、障害物との間隔が所定値以上で本体部１０が走行するので、これらの障害物に対してスタックしにくくすることができる。

また、固定時間が所定時間以上である障害物であって、高さが所定値以上である障害物は、家具などの流動性の低い障害物である。このような障害物に対しては、スタックする可能性も低いために、当該障害物との間隔が所定距離未満となるように本体部１０が走行する。つまり、障害物に近接した位置まで掃除を進めることができる。

また、固定時間が所定時間以上である障害物であって、高さが所定値未満である障害物は、敷物やケーブルなどのような流動性が低く、スタックする可能性も低い障害物である。このような障害物に対しては、本体部１０が乗り越えるように走行するので、障害物上を掃除することが可能である。

また、自律走行型掃除機１００は、障害物に対して本体部１０がスタックしたか否かを検知するスタック検知部２００を備え、制御部１９０は、過去にスタック検知部２００がスタックを検知した障害物に対しては、当該障害物との間隔が所定距離以上となるように本体部１０を走行させる。

これによれば、過去にスタック検知部２００がスタックを検知した障害物、つまり、今後もスタックする可能性が高い障害物に対しては、当該障害物との間隔が所定距離以上となるように本体部１０が走行する。つまり、スタックの可能性をより低減することができる。

また、制御部１９０は、障害物の固定時間に基づいて、所定距離を調整する。

ここで、固定時間が長い障害物は、それだけ安定した障害物であると言える。つまり、自律走行型掃除機１００が接近しても干渉しにくい障害物である。このため、障害物の固定時間に基づいて所定距離が調整されれば、障害物の安定性に応じて自律走行型掃除機１００を接近させることが可能である。

（その他の実施の形態）
以上、本発明に係る自律走行型掃除機等について、上記実施の形態及び変形例に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態及び変形例に限定されるものではない。

また、例えば、上記実施の形態では自律走行型掃除機が備える掃除計画生成部及び制御部等の処理部は、それぞれＣＰＵと制御プログラムとによって実現されると説明した。例えば、それぞれの当該処理部の構成要素は、それぞれ１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又は、ＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）も同じ目的で使うことができる。

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。或いは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）若しくは半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

その他、実施の形態及び変形例に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

本発明は、自律移動しながら掃除する自律走行型掃除機に広く利用可能である。

１０ 本体部
１１ 吸込口
２０ 車輪
２５ 駆動部
２６ 車輪モータ
３０ サイドブラシ
３５ 清掃部
３６ ブラシモータ
４０ レーザ測距計
４１ 吸引部
４３ 吸引モータ
５０ メインブラシ
６０ カメラ
７０ 深度センサ
８０ 障害物種類検知部（障害物識別部）
１００ 自律走行型掃除機
１２０ 自己位置検知部
１３０ 障害物座標検知部
１４０ 障害物データベース
１４０Ａ ＩＤ情報
１４０Ｂ 種類情報
１４０Ｃ 時刻情報
１４０Ｄ 位置情報
１４０Ｅ 位置情報
１４０Ｆ 形状情報
１４０Ｇ 形状情報
１４０Ｈ スタック情報
１４０Ｉ 固定時間
１４０Ｊ 障害物情報
１５０ 障害物形状検知部（高さ検知部）
１６０ 走行パターンデータベース
１６０Ａ 固定時間
１６０Ｂ 形状情報
１６０Ｃ スタック情報
１６０Ｄ 掃除態様情報
１７０ 掃除計画生成部
１８０ 障害物固定検知部（計測部）
１９０ 制御部
２００ スタック検知部
２１０ 検知部
２２０ 記憶部
２３０ 障害物管理部
２５０ 充電器

Claims (6)

1. 床面上を移動して当該床面を掃除する本体部と、
   前記本体部の周辺の障害物を識別する障害物識別部と、
   前記障害物識別部が識別した前記障害物の高さを検出する高さ検知部と、
   前記障害物識別部が識別した前記障害物の所定地点における固定時間を計測する計測部と、
   前記高さ検知部が検出した前記障害物の高さ及び当該障害物の前記固定時間に基づいて、前記本体部の走行を制御する制御部とを備える
   自律走行型掃除機。
2. 前記制御部は、
   前記固定時間が所定時間未満である前記障害物に対しては、当該障害物との間隔が所定距離以上となるように前記本体部を走行させ、
   前記固定時間が所定時間以上である前記障害物であって、前記高さが所定値以上である前記障害物に対しては、当該障害物との間隔が前記所定距離未満となるように前記本体部を走行させ、
   前記固定時間が所定時間以上である前記障害物であって、前記高さが所定値未満である前記障害物に対しては、当該障害物を乗り越えるように前記本体部を走行させる
   請求項１に記載の自律走行型掃除機。
3. 前記障害物に対して前記本体部がスタックしたか否かを検知するスタック検知部を備え、
   前記制御部は、過去に前記スタック検知部がスタックを検知した前記障害物に対しては、当該障害物との間隔が前記所定距離以上となるように前記本体部を走行させる
   請求項２に記載の自律走行型掃除機。
4. 前記制御部は、前記障害物の前記固定時間に基づいて、前記所定距離を調整する
   請求項２または３に記載の自律走行型掃除機。
5. 床面上を移動して掃除する自律走行型掃除機の制御方法であって、
   前記自律走行型掃除機に備わる障害物識別部で当該自律走行型掃除機の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップと、
   前記自律走行型掃除機に備わる高さ検知部で、前記障害物の高さを検出する高さ検知ステップと、
   前記自律走行型掃除機に備わる計測部で、前記障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップと、
   前記障害物の高さ及び前記固定時間に基づいて、前記自律走行型掃除機の走行を制御する制御ステップとを含む
   自律走行型掃除機の制御方法。
6. 床面上を移動して掃除する自律走行型掃除機の周辺の障害物を識別する障害物識別ステップと、
   前記障害物の高さを検出する高さ検知ステップと、
   前記障害物の所定地点における固定時間を計測する計測ステップと、
   前記障害物の高さ及び前記固定時間に基づいて、前記自律走行型掃除機の走行を制御する制御ステップとを、コンピュータに実行させるための
   プログラム。

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