JP2021516403A

JP2021516403A - ロボットの再測位方法

Info

Publication number: JP2021516403A
Application number: JP2020550731A
Authority: JP
Inventors: 永勇李; 剛軍肖
Original assignee: Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd
Current assignee: Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd
Priority date: 2018-03-19
Filing date: 2019-01-10
Publication date: 2021-07-01
Anticipated expiration: 2039-01-10
Also published as: WO2019179176A8; EP3770711A4; EP3770711A1; CN108508891B; CN108508891A; KR20200127019A; US11537142B2; KR102333984B1; WO2019179176A1; JP7085296B2; US20210096580A1

Abstract

ロボットが孤立物体のエッジに沿って走行する経路を参照として用いることにより、ロボットの走行誤差の過度な蓄積による位置ずれを補正することができ、再測位が実現され、それにより、後続でナビゲーション・走行する際のロボットの測位の正確性及び走行効率を向上させるロボットの再測位方法。【選択図】図１

Description

本発明は、ロボットの分野に関し、具体的には、ロボットの再測位方法に関する。

現在、床面清掃ロボットは、ジャイロスコープやコードディスク等のデバイス自体の欠陥又は床の滑り等が原因で、掃除中に走行誤差が発生し、且つ、当該誤差が徐々に蓄積され、長期間にわたって蓄積された誤差によりロボットが構築したマップにも大きな誤差が発生する。このような誤差を解決する既存の方法において、カメラを組み込んで視覚的に測位するか、又はレーザレーダで距離を測定して測位するのが効果的な方法であるが、これらの方法を採用するには、高いハードウェアコストを必要とするため、床面清掃ロボットの適用を普及するのに適さない。

本発明は、カメラ又はレーザレーダ等の高価なデバイスの使用を必要とせず、ロボットの位置を再決定できるため、ロボットの走行誤差の過度な蓄積により測位が不正確になる問題を防止し、ロボット測位の正確性を向上させたロボットの再測位方法を提供する。

本発明の具体的な技術的解決手段は以下のとおりである。

ロボットの再測位方法は、ロボットが障害物を検出して、ステップＳ２に進むステップＳ１と、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断し、そうでない場合、ステップＳ３に進み、そうである場合、ステップＳ４に進むステップＳ２と、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ２に戻るステップＳ３と、前記障害物を孤立物体と決定し、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似しているか否かを判断し、そうでない場合、ステップＳ５に進み、そうである場合、Ｓ６に進むステップＳ４と、記録した、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記憶済みのエッジ経路とし、ステップＳ３に戻るステップＳ５と、現在記録したエッジ経路に類似する過去に記憶済みのエッジ経路を参照測位経路とし、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び参照測位経路が位置する第２ローカルマップを決定し、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、第１ローカルマップの現在のエッジ経路のうち、第２ローカルマップの参照測位経路と重なる部分に対応するグリッドセルを測位セルとして決定し、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えるステップＳ６とを含む。

さらに、ステップＳ１の後、且つ、ステップＳ２の前に、さらに、ロボットが障害物を検出したときの対応するグリッド座標を決定するステップＳ１１と、ロボットが現在時刻から過去への所定の時間内に既に記憶したエッジ経路を決定するステップＳ１２と、ステップＳ１１で決定したグリッド座標とステップＳ１２で決定したエッジ経路に対応するグリッド座標とが同じであるか否か又は隣接しているか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ１４に進み、そうでない場合、ステップＳ２に進むステップＳ１３と、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻るステップＳ１４とを含む。ただし、ステップＳ１３で説明した隣接とは、２つのグリッド座標に対応するグリッドセル同士が共通の一辺又は一角点を有することを指す。

さらに、ステップＳ２で、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断することは、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、開始位置点の開始情報を記録するステップＳ２１と、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２３に進み、そうでなければ、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するまで、前記障害物のエッジに沿って走行し続け、ステップＳ２３に進むステップＳ２２と、ロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったか否かを判断し、そうである場合、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定し、そうでなければ、ステップＳ２４に進むステップＳ２３と、前記障害物のエッジに沿って走行し続け、ロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったか否かを判断し、且つ、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が４５０°に達するか否かを判断し、ロボットが前記開始位置点に戻ったが前記角度変化量が４５０°に達していないと、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定し、ロボットが前記開始位置点に戻り且つ前記角度変化量が４５０°を超えるか、又は、ロボットが前記開始位置点に戻らず且つ前記角度変化量が４５０°を超えると、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たさないと決定するステップＳ２４とを含む。

さらに、ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、さらに、ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した距離及び角度変化量を検出するステップＳ２１１と、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が１．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が１．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進むステップＳ２１２と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１４に進むステップＳ２１３と、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が３メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が３メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進むステップＳ２１４と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１６に進むステップＳ２１５と、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が４．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が４．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１７に進むステップＳ２１６と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２２に進むステップＳ２１７とを含む。

さらに、ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、さらに、ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した時間及び角度変化量を検出するステップＳ２１１と、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が１分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が１分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進むステップＳ２１２と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１４に進むステップＳ２１３と、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が２分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が２分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進むステップＳ２１４と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１６に進むステップＳ２１５と、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が３分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が３分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１７に進むステップＳ２１６と、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１８に進むステップＳ２１７と、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が４分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２２に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が４分に達するまで走行し続け、ステップＳ２２に進むステップＳ２１８とを含む。

さらに、ステップＳ２３でロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったと判断した後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、又は、ステップＳ２４でロボットが前記開始位置点に戻ったが前記角度変化量が４５０°に達していない後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、さらに、ロボットが前記障害物に沿って一周走行して囲んだ面積が０．３平方メートルより大きいか否かを判断し、そうである場合、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定するステップに進み、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻るステップを含む。

さらに、ステップＳ４で、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似しているか否かを判断することは、現在の前記エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域のグリッド面積を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標を記録するステップＳ４１と、現在のエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標と、記憶済みのエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標との座標差が所定の第１座標差より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定し、そうでない場合、ステップＳ４３に進むステップＳ４２と、現在のグリッド面積と、記憶済みのエッジ経路に対応する領域のグリッド面積との差が所定の面積差より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定し、そうでない場合、ステップＳ４４に進むステップＳ４３と、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定し、そうでない場合、ステップＳ４５に進むステップＳ４４と、現在のエッジ経路を、記憶済みのエッジ経路に対して上、下、左、右の４方向へそれぞれＮ個のグリッドセルの距離だけ平行移動させ、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定し、そうでない場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定するステップＳ４５とを含む。ただし、前記Ｎは自然数であり、且つ１≦Ｎ≦３である。

さらに、ステップＳ４４又はステップＳ４５で、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断することは、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、現在のエッジ経路及び記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルを共に１とマークし、その他のグリッドセルを０とマークするステップと、前記第１ローカルマップ及び前記第２ローカルマップにおける対応するグリッドセルについてＡＮＤ演算を行うステップと、ＡＮＤ演算後、得られた１とマークされたグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断するステップとを含む。

さらに、ステップＳ６で、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えることは、前記測位セルに直列に連なったＭ個のグリッドセルが存在するか否か、且つ、ロボットが現在記録した当該直列に連なったＭ個のグリッドセルのグリッド座標と前記参照測位経路の対応するグリッドセルのグリッド座標との差が所定の第２座標差未満であるかを判断し、そうである場合、ステップＳ６２に進み、そうでない場合、ステップＳ３に戻るステップＳ６１と、ロボットが前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行して、ステップＳ６３に進むステップＳ６２と、現在検出したグリッド座標を対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えるステップＳ６３とを含む。ただし、前記Ｍは自然数であり、且つ２≦Ｍ≦３である。

さらに、ステップＳ６２で、ロボットが前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行することは、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルは１組しかないか否かを判断し、そうである場合、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで直接走行して、ステップＳ６３に進み、そうでない場合、ステップＳ６２２に進むステップＳ６２１と、記録時間が最も早い１組の前記直列に連なったＭ個のグリッドセルを決定し、ロボットがそのうちの記録時間が最も早い１つのグリッドセルまで走行して、ステップＳ６３に進むステップＳ６２２とを含む。

さらに、ステップＳ６の後、さらに、ステップＳ６での、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標が（Ｘ１、Ｙ１）であることを決定して、ステップＳ７２に進むステップＳ７１と、ステップＳ６での、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標が（Ｘ２、Ｙ２）であることを決定して、ステップＳ７３に進むステップＳ７２と、グリッドセルの辺の長さがＬであることを決定して、ステップＳ７４に進むステップＳ７３と、ロボットが現在位置点で検出した座標値（ｘ１、ｙ１）を（ｘ２、ｙ２）に置き換え、ｘ２＝ｘ１−（Ｘ１−Ｘ２）＊Ｌ、ｙ２＝ｙ１−（Ｙ１−Ｙ２）＊ＬであるステップＳ７４とを含む。

さらに、ステップＳ６の後に、さらに、ステップＳ６での、ロボットが前記測位セルの中心点に現在位置するときに検出した座標値が（ｘ１、ｙ１）であることを決定するステップＳ７１と、ステップＳ６での、対応する参照測位経路中のグリッドセルの中心点の座標値が（ｘ２、ｙ２）であることを決定するステップＳ７２と、ロボットが現在検出した座標値（（ｘ１、ｙ１））を（ｘ２、ｙ２）に置き換えるステップＳ７３とを含む。

本発明の有益な効果は、ロボットが孤立物体のエッジに沿って走行する経路を参照として用いることにより、ロボットの走行誤差の過度な蓄積による位置ずれを補正することができ、再測位が実現され、それにより、後続でナビゲーション・走行する際のロボットの測位の正確性及び走行効率を向上させる。

本発明によるロボットの再測位方法の概略フローチャートである。第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の模式図の１である。第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の模式図の２である。第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の模式図の３である。

以下、本発明の実施例の図面を参照しながら、本発明の実施例の技術的解決手段について詳細に説明する。以下に説明する具体的な実施例は、本発明を説明するものにすぎず、本発明を限定するものではないことを理解されたい。

本発明によるロボットは、スマート掃除ロボット（例えば、床面清掃ロボット又は床拭きロボット）であり、下記の実施例によるロボットは、いずれもスマート掃除ロボットを指す。これらのロボットは、一定の人工知能により、ある状況では自動的に走行する。ロボットの機体には、走行距離、走行角度（即ち、進行方向）、機体状態及び障害物等を検出できる様々なセンサが設けられ、例えば壁や他の障害物に当たったら、自律的にカーブするとともに、異なる設定に応じて、異なるルートを取って、計画的に走行し、また、走行中に検出した様々なデータに基づいてグリッドマップを構築し、例えば、障害物が検出されたときの対応するグリッドセルを障害セルとしてマークすること、断崖が検出されたときの対応するグリッドセルを断崖セルとマークすること、及び正常に走行して通過したグリッドセルを通過済セルとしてマークすること等である。本発明によるロボットは、左駆動輪と右駆動輪とを備えた自律走行可能なロボット機体と、機体に設けられたマン・マシン・インタフェースと、機体に設けられた障害検出ユニットとを含む構造である。機体内部には、加速度計やジャイロスコープ等を含む慣性センサが設けられ、２つの駆動輪は、両方ともに駆動輪の走行距離を検出するための走行距離計（一般的にはコードディスク）が設けられ、さらに、関連センサのパラメータを処理でき、且つ、制御信号を実行部材に出力できる制御モジュールが設けられている。

図１に示すように、ロボットの再測位方法は、以下のステップＳ１〜ステップＳ６を含む。ステップＳ１では、ロボットは、走行しながら、走行データの検出を行い、ロボットの先端のタッチセンサ又は赤外線センサによって障害物が検出されると、ステップＳ２に進む。ステップＳ２に入った後、ロボットは、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断し、ただし、障害物を孤立物体と決定する具体的な条件を、異なる設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、例えば、ロボットが障害物のエッジに沿う走行を開始する開始位置点と障害物のエッジに沿う走行を終了する終了位置点との関係で判断しても、一定の時間内の回転角度の変化量で判断しても、回転角度とグリッド位置との関係で判断してもよいし、また、これらの要因を組み合わせて総合的に判断してもよい等である。ロボットが、前記障害物のエッジに沿う走行経路が前記条件を満たさないと決定する場合、前記障害物が孤立物体ではないことが分かり、当該障害物に基づいて再測位することができず、当該障害物に関連するデータを測位の参照とすることもできないため、ステップＳ３に進み、ロボットは、走行角度を調整して、障害物から遠ざかる方向へ走行し、前記障害物から離れる。続いて、ロボットは、システムによって計画された経路や方法にしたがって走行し続け、ロボットの先端のタッチセンサ又は赤外線センサによって障害物を再度検出すると、ステップＳ２に戻って、当該障害物が孤立物体であるか否かを判断し続ける。ステップＳ２では、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと、ロボットが決定する場合、ステップＳ４に進み、ロボットは、前記障害物を孤立物体と決定するとともに、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、記録した情報を具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、例えば、エッジ経路に対応するグリッド座標を記録し、ロボットがエッジ経路に対応するグリッドセルを走行する際にジャイロスコープで検出した角度を記録し、ロボットがエッジ経路の始点にいるときの時間及びエッジ経路の終点にいるときの時間を記録する等ができる。次に、ロボットが現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似しているか否かを判断し、判断の方法も異なる設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、例えば、現在記録したエッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標と過去に記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標とを比較することにより、少数のいくつかのグリッド座標のみが異なる場合、２本のエッジ経路が類似すると見なすことができ、現在記録したエッジ経路に対応するグリッドセル全体の配列方位と過去に記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセル全体の配列方位との違いによっても判断でき、少数のいくつかの点のみの配列方位が違う場合、２本のエッジ経路が類似すると考えられることができ、さらに、ロボットがエッジに沿って走行中の単位時間内の角度変化率、エッジ経路の長さ及びエッジに沿って走行した総時間によっても判断でき、このいくつかのパラメータが全部同じである場合、２本のエッジ経路が類似すると考えられることができ、当然のことながら、前記のこれらの要因を組み合わせて総合的に判断することもできる。判断で現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないという結論を取得した場合、ロボットが現在検出した孤立物体は、過去に当たったことのないものであることを表し、再測位の参照として、当該孤立物体のエッジに沿って走行する関連記録データがないので、当該孤立物体を利用して再測位することができないため、ステップＳ５に入り、記録した前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記憶済みのエッジ経路とすることで、後続でロボットが当該孤立物体に再び当たったときに、再測位することが容易になり、続いてステップＳ３に戻る。判断で現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似するという結論を取得した場合、ロボットが現在検出した孤立物体は、過去に当たったことがあるものであり、且つ、当該孤立物体のエッジに沿って走行したエッジ経路の関連記録データが記憶されていることを表し、当該孤立物体を利用して再測位することができるため、ステップＳ６に進み、過去に記憶しておいた当該孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を参照測位経路とし、次に、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び参照測位経路が位置する第２ローカルマップを決定し、即ち、グリッドマップのうち、現在のエッジ経路を含むマップの一部分を囲んで第１ローカルマップとし、参照測位経路を含むマップの一部分を囲んで第２ローカルマップとし、前記第１ローカルマップと前記第２ローカルマップとの大きさ及び形状は同じであるが、具体的な大きさ及び形状を具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、例えば、形状を円心、正方形又は長方形に設定し、ローカルマップの最大グリッド座標をエッジ経路中の最大グリッド座標より４グリッドセル大きく設定し、ローカルマップの最小グリッド座標をエッジ経路中の最小グリッド座標より４グリッドセル小さく設定する等ができる。そして、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、現在のエッジ経路と参照測位経路とが類似するため、両者は、主にグリッド座標が異なるが、経路の全体的な形状はほぼ同じであり、違う点は少ししかなく、したがって、第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねることで、現在のエッジ経路と参照測位経路とが互いに重なる部分を取得することができ、これらの重なる部分はロボットが孤立物体のこの区間のエッジに沿って走行する際に誤差が発生していないことを表し、この区間のエッジに対応するグリッド座標を使用して再測位することができ、また、一部の重なっていない部分や点は、対応するエッジ区間又はエッジ点においてロボットに走行誤差が発生したことを表し、再測位の参照として適さない。したがって、最後に、第１ローカルマップの現在のエッジ経路のうち、第２ローカルマップの参照測位経路と重なる部分に対応するグリッドセルを測位セルとして決定し、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換え、それによりロボットの再測位が実現される。図２に示すように、図２は、第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の模式図であり、図中の各マス目は１つのグリッドセルを示し、文字Ｐがマークされているマス目が連なった経路が前記現在のエッジ経路であり、文字Ｂがマークされているマス目が連なった経路が前記参照測位経路であり、１つのマス目に文字Ｐと文字Ｂとがともにマークされていると、これは、前記現在のエッジ経路と前記参照測位経路とが重なる部分であることを示す。図２から分かるように、この２本のエッジ経路は、左上隅の２つ又は３つの点だけに違いがあり、大部分の経路が重なるため、この２本の経路は類似する結論を取得するとともに、ロボットは、ＢとＰを同時に含むいずれか１つのマス目に対応する位置で、現在検出したグリッド座標を、対応するＢマス目に記憶したグリッド座標に置き換えることにより、ロボットの再測位が実現できる。本実施例で説明した方法は、ロボットが孤立物体のエッジに沿って走行する経路を参照として用いることにより、ロボットの走行誤差の過度な蓄積による位置ずれを補正することができ、再測位が実現され、それにより、後続でナビゲーション・走行する際のロボットの測位の正確性及び走行効率を向上させる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ１の後、且つ、ステップＳ２の前に、以下のステップＳ１１〜ステップＳ１４をさらに含む。ステップＳ１１では、まず、ロボットのジャイロスコープ及び走行距離計で検出したデータにより、ロボットが障害物を検出するときに位置するグリッドセル及び当該グリッドセルに対応するグリッド座標を決定する。続いてステップＳ１２に入り、現在時刻から過去への所定の時間内でロボットが記憶したエッジ経路を決定し、ただし、前記所定の時間を具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、好ましくは、１０分から３０分のうちいずれか１つの値に設定することができ、本実施例は２０分に設定し、即ち、現在時刻から過去へ２０分間推算し、ロボットは、この２０分間にロボットが記憶したエッジ経路がどれであるかを、メモリ内のデータから検索し、関連データを決定した後、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、ロボットは、ステップＳ１１で決定したグリッド座標とステップＳ１２で決定したエッジ経路に対応するグリッド座標とを１つずつ比較分析し、比較した２つのグリッド座標が同じであるか又は隣接することが判明すると、現在の障害物は２０分以内で当たったことがあり、且つ、すでにそのエッジに沿って走行したことがあると考えられ、ロボットが同じ障害物のエッジの周りを短時間で頻繁に走行すると、ロボットの走行効率が低下するとともに、短時間の間に、ロボットが蓄積する誤差がそれほど大きくないため、再測位の必要がなく、頻繁な再測位もロボットの走行効率の低下につながるので、ロボットの走行効率を最適にするため、ステップＳ１３で、ステップＳ１１で決定したグリッド座標とステップＳ１２で決定したエッジ経路に対応するグリッド座標とが同じであるか又は隣接するかを決定すると、ステップＳ１４に進み、ロボットは、走行角度を調整して、障害物から遠ざかる方向へ走行し、前記障害物から離れる。続いて、ロボットは、システムによって計画された経路や方法にしたがって走行し続け、ロボットの先端のタッチセンサ又は赤外線センサによって障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、再度検出した障害物が関連要件を満たすか否かの判断を再開する。グリッド座標の比較分析中、比較する２つのグリッド座標が同じではない又は隣接していないことが判明する場合、過去の２０分間でロボットは当該障害物に当たったことがなく、且つ、ロボットはすでに長時間走行して、蓄積した誤差も大きいと考えられるため、次に、ステップＳ２に進み、当該障害物はロボットの再測位条件を満たすか否かをさらに判断する。ただし、ステップＳ１３で説明した隣接とは、２つのグリッド座標に対応するグリッドセル同士が共通の一辺又は一角点を有することを指す。本実施例で説明した方法は、ロボットが所定の時間内で検出した障害物の状況により、ロボットがこの障害物のエッジに沿って走行する必要があるか否かを判断し、それによりロボットの走行効率を向上させ、ロボットの行動の盲目性及び反復性を回避した。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ２で説明した、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断することは、以下のステップＳ２１〜ステップＳ２４を含む。ステップＳ２１では、ロボットが、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、ジャイロスコープ及び走行距離計で検出したデータを基に、ロボットがエッジに沿って走行し始めたときの開始位置点の開始情報を記録し、前記開始情報は、開始位置点の点座標値、開始位置点に対応するグリッドセルのグリッド座標、走行方向及び走行開始時間等の情報を含み得る。開始情報の記録は、後続で障害物が孤立物体であるか否かを判断するために参照データを提供でき、後続で当該障害物の探すときにナビゲーションを提供することもできる。開始情報の記録が済んだ後、ステップＳ２２に進み、ジャイロスコープで検出したデータを基に、ロボットが前記開始位置点から障害物のエッジに沿って走行し始め、機体回転の角度変化量が３６０°に達するか否かを判断し、これにより、ロボットが一周走行したか否かを予備判断でき、すでに一周走行したと予備判断する場合、直接ステップＳ２３に進んで、さらなる確認を行う。また一周走行していないと予備判断する場合、ロボットの前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するまで、前記障害物のエッジに沿って走行し続けてから、ステップＳ２３に進んで、さらに確認する。ステップＳ２３では、ロボットは、まずステップＳ２１での開始位置点に戻るか否かを判断し、判断方法は、点座標値が同じであるか否かを判断する方法を使用でき、現在位置点の点座標値と開始位置点の点座標値が同じであることが検出されると、ロボットが開始位置点に戻ったと考えられ、それによりロボットが前記障害物のエッジに沿って一周走行したと決定でき、エッジに沿って走行した経路により前記障害物が孤立物体であるという結論を取得し、即ち、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たし、続いてステップＳ４に入って、次の操作をすることができる。ロボットの走行誤差の影響のため、ジャイロスコープで機体が３６０°回転したことを検出したときに、ロボットはまだ障害物のエッジを一周完走しておらず、且つ開始位置点に戻っていない可能性がある。ロボットの開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達すると判断したが、ロボットが開始位置点にまだ戻っていない場合、ステップＳ２４に進み、前記障害物のエッジに沿って走行し続け、ロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったか否かを判断し、且つ、ロボットの前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が４５０°に達するか否かを判断する。ロボットが前記開始位置点に戻り且つ前記角度変化量が４５０°に達していない場合、ロボットは今まで確かに誤差の影響を受けたことを表し、４５０°範囲内で開始位置点に戻ることができれば、発生した誤差が容認可能な範囲にあることを表し、前記障害物が孤立物体であることを決定でき、即ち、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たす。ロボットが前記開始位置点に戻ったが、前記角度変化量が４５０°を超えるか、又は、ロボットが前記開始位置点に戻らず、前記角度変化量が４５０°を超えると、前記障害物が孤立物体でないことを表し、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たさないと決定する。本実施例で説明した方法は、座標値とロボットの回転角度を組み合わせることで、ロボットが障害物の周りを一周完走することができるか否かを正確に判断し、さらに、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かの結論を正確に取得することができ、後続のロボットの再測位のために有効な参照データを提供できる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、以下のステップＳ２１１〜ステップＳ２１７をさらに含む。ステップＳ２１１では、走行距離計及びジャイロスコープを基に、ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した距離及び角度変化量を検出する。続いてステップＳ２１２に進み、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が１．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が１．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進む。ステップＳ２１３では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、前記障害物は占有面積が大きく、エッジ路線が長いことを表し、再測位の参照物体としては適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットが１．５メートルだけ走行し、且つ回転した角度が９０°に達すると、当該障害物が占有面積の大きさが適切であると予備判断することができ、ステップＳ２１４に進んで、さらなる判断をする必要がある。ステップＳ２１４では、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が３メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が３メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進む。ステップＳ２１５では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、前記障害物の始めの１．５メートルのエッジ路線の延伸角度がより適切であり、１．５メートルから３メートルまでの区間のエッジ路線の延伸角度が大きく、それに伴って障害物が占有面積も大きくなる可能性が大きいことを表し、再測位の参照物体としては適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットが３メートルだけ走行し、且つ回転した角度が１８０°に達すると、当該障害物が占有面積の大きさが適切であるという結論を概ね取得するが、障害物形状の不確実性のために、さらに、ステップＳ２１６に進んで、最後の確認をする必要がある。ステップＳ２１６では、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が４．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が４．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１７に進む。ステップＳ２１７では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、前記障害物の始めの３メートルのエッジ路線の延伸角度が適切であり、３メートルから４．５メートルまでの区間のエッジ路線の延伸角度が大きいことを表し、それに伴って障害物は占有面積が大きくなる可能性が高く、再測位の参照物体としては適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットが４．５メートルだけ走行し、且つ回転した角度が２７０°に達すると、当該障害物が占有面積の大きさが適切であるという結論を概ね取得し、残りのエッジ路線の変化が大きくても、変化範囲は９０°しかないため、障害物全体の大きさへの影響が大きくなく、したがって、最終的に当該障害物が占有面積の大きさが適切であることを確認でき、ロボットの再測位に最適な参照物体である。本実施例で説明した方法は、障害物のエッジに沿う走行経路の距離と角度変化との関係を組み合わせることにより、前記障害物の占有面積の大きさの状況を正確に判断でき、それにより当該障害物がロボットの再測位の参照物体として適しているか否かを有効に決定し、さらに、後続のロボットの再測位のために正確な参照データを提供することができる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、以下のステップＳ２１１〜ステップＳ２１７をさらに含む。ステップＳ２１１では、ロボット内のＲＴＣクロックタイマモジュール及びジャイロスコープを基に、ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した時間及び角度変化量を検出し、続いてステップＳ２１２に進む。ステップＳ２１２では、ロボットは、前記開始位置点から走行した時間が１分に達するか否かを判断し、そうである場合、ロボットが障害物のエッジに沿って一定の距離を走行したことを表し、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が１分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進む。ステップＳ２１３では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットが障害物のエッジに沿って走行した軌跡の変化に対応する障害物の占有面積が大きいことを表し、再測位の参照物体として適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットがすでに１分間走行し、且つ、回転した角度変化量が９０°に達すると、当該障害物が占有面積の大きさが適切であると予備判断することができ、ステップＳ２１４に進んで、さらなる判断を行う必要がある。ステップＳ２１４では、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が２分に達するか否かを判断し、そうである場合、ロボットがより長い距離を走行したことを表し、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が２分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進む。ステップＳ２１５では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、前記ロボットが始めの１分間に障害物のエッジに沿って走行したエッジ路線の延伸角度が適切であり、次の１分間に障害物のエッジに沿って走行したエッジ路線の延伸角度は大きく、それに伴って障害物が占有面積も大きくなる可能性が高く、再測位の参照物体として適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットが２分間走行し、且つ回転した角度が１８０°に達すると、当該障害物が占有面積の大きさが適切であるという結論を概ね取得するが、障害物形状の不確実性のために、ステップＳ２１６に進んで、さらなる確認をする必要がある。ステップＳ２１６では、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が３分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が３分になるまで走行し続けてから、ステップＳ２１７に進む。ステップＳ２１７では、ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、前記ロボットが始めの１分目及び２分目に障害物のエッジに沿って走行したエッジ路線の延伸角度が適切であり、３分目の１分間に障害物のエッジに沿って走行したエッジ路線の延伸角度は大きく、それに伴って障害物が占有面積も大きくなる可能性が高く、再測位の参照物体として適さないため、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットが３分間走行し、且つ回転した角度が２７０°に達すると、ロボットが前の３分間に障害物のエッジに沿って走行したエッジ路線の延伸角度が合理的であることを表し、ステップＳ２１８に進み、ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が４分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２２に進み、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するか否かを判断し、これからロボットが障害物のエッジに沿って３６０°走行したか否かを判断し、エッジに沿って一周走行することを実現する。そうでない場合、ロボットは、走行した時間が４分に達するまで走行し続けてから、ステップＳ２２に進んで、３６０°の判断を行う。本実施例で説明した方法は、時間帯毎のロボットの角度変化量を１つずつ解析することにより、前記障害物の占有面積の大きさの状況を正確に判断することができ、それにより当該障害物がロボットの再測位の参照物体として適すか否かを有効に決定し、さらに、後続のロボットの再測位に正確な参照データを提供することができる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ２３でロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったと判断した後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、又は、ステップＳ２４でロボットが前記開始位置点に戻ったが前記角度変化量が４５０°に達していない後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、以下のステップをさらに含む。ロボットが前記障害物に沿って一周走行して囲んだ面積が０．３平方メートルより大きいか否かを判断し、そうである場合、前記障害物が占有面積の大きさが適切であることを表し、ロボットの再測位の参照物体として考慮することができ、続いて前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定するステップに進み、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、判断を再開する。ロボットの測位参照とする物体は、大きすぎると、測位に時間がかかり、効率が低下し、小さすぎると、測位が不正確になり、効果が理想的ではないため、大きすぎても小さすぎてもいけない。したがって、本実施例で説明した方法は、０．３平方メートルより大きい面積を占めることを制限条件とすることにより、後続でロボットの再測位又は新しい測位パラメータの記憶を行う参照として非常に理想的な孤立物体を選択することができる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ４で、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、現在記録したエッジ経路が過去に記憶済みのエッジ経路に類似しているか否かを判断することは、以下のステップＳ４１〜ステップＳ４５を含む。ステップＳ４１では、ロボットのジャイロスコープ及び走行距離計で検出したデータを基に、現在の前記エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域のグリッド面積を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標を記録し、ただし、前記グリッド座標は位置点の座標値によって換算でき、前記グリッド面積はグリッドセルの数によって計算できる。中心グリッドセルのグリッド座標は、当該領域内の上、下、左、右の極値グリッド座標によって計算でき、例えば、当該領域の最上端のグリッド座標が（２０，３０）で、最下端のグリッド座標が（８，１０）で、最左端のグリッド座標が（６，１２）で、最右端のグリッド座標が（２８、２２）であると、計算で中心グリッドセルのグリッド座標が（６＋（２８−６）／２、１０＋（３０−１０）／２）＝（１７，２０）であることを得る。前記の中心は、規則的な形状での中央を指すだけではなく、領域の形状が不規則である場合、同様の方法で計算することにより得たグリッド座標も、当該領域の中心グリッドセルのグリッド座標とすることができる。関連データを記録した後、ステップＳ４２に進み、現在のエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標と、記憶済みのエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標との座標差が所定の第１座標差より大きいか否かを判断し、前記所定の第１座標差は、具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、（２，２）又は（３，３）に設定することができ、即ち、比較するグリッド座標のうちのＸ値が２又は３より大きいか否かを、Ｙ値が２又は３より大きいか否かを判断し、両方とも大きい場合、所定の第１座標差より大きいと決定し、そうでなければ、所定の第１座標差より大きくないと決定する。現在のエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標と、記憶済みのエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標との座標差が所定の第１座標差より大きいと判断した場合、比較する２本のエッジ経路で囲んだ領域の上、下、左、右の極値のグリッド座標の違いが大きいことを表し、即ち、２本のエッジ経路の形状には大きい違いがあるため、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定できる。現在のエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標と、記憶済みのエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標との座標差が所定の第１座標差以下であると判断した場合、必ずしもこの２本のグリッド経路が類似することを表すのではなく、ステップＳ４３に進んで、さらなる判断をする必要がある。ステップＳ４３では、現在のグリッド面積と、記憶済みのエッジ経路に対応する領域のグリッド面積との差が所定の面積差より大きいか否かを判断し、前記所定の面積差は、具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、１個から５個のグリッドセルの面積に設定することができ、走行誤差の影響のため、設定した値が小さすぎると、マッチングする対象を見つかりにくく、設定した値が大きすぎると、見つかった対象の正確性が低いため、本実施例では、３個のグリッドセルの面積に設定し、このようにすると、最適マッチング効果に達成できる。グリッド面積は、エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標値を基に、各行のグリッドセルの数又は各列のグリッドセルの数を合わせてから、各グリッドセルの面積を乗算すると、前記グリッド面積が得られる。現在のグリッド面積と、記憶済みのエッジ経路に対応する領域のグリッド面積との差が所定の面積差より大きいと判断した場合、２つの領域の形状が大きく違い、２本のエッジ経路の形状も大きく違うことを表し、したがって、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定できる。現在のグリッド面積と、記憶済みのエッジ経路に対応する領域のグリッド面積との差が所定の面積差以下であると判断した場合、必ずしもこの２本のグリッド経路が類似することを表すのではなく、ステップＳ４４に進んで、さらなる判断をする必要がある。ステップＳ４４では、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断し、前記所定の比率値は具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、本実施例では９０％に設定した。図３に示すように、図３は、第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の模式図であり、選択された第１ローカルマップ及び第２ローカルマップは、いずれもグリッドマップのうち長さが１５個のグリッドセルの距離であり、幅が１３個のグリッドセルの距離である矩形のローカルマップであり、この２つのローカルマップは、いずれもエッジ経路に対応するグリッドセルを含んでいる。図中の各マス目は、１つのグリッドセルを表し、文字Ｈがマークされているマス目が連なった経路が前記の現在のエッジ経路であり、文字Ｑがマークされているマス目が連なった経路が過去に記憶済みのエッジ経路であり、１つのマス目に文字Ｈと文字Ｑとがともにマークされていると、前記の現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが重なる部分であることを表す。図３から分かるように、重なるグリッドセルは２９個で、Ｑがマークされているグリッドセルは３２個で、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率は９０．６％であり、所定の比率値９０％より大きい。これは、この２本のエッジ経路の大部分の経路は重なり、右上隅の３つの点だけが違うことを表す。したがって、総合的な判断を経て、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きい場合、最終的に現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定できる。現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値以下である場合、ステップＳ４５に進んで、さらなる判断をする必要がある。ステップＳ４５では、現在のエッジ経路を、記憶済みのエッジ経路に対して上、下、左、右の４方向へそれぞれＮ個のグリッドセルの距離だけ平行移動させ、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断する。図４に示すように、図４は、第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ねた後の別の模式図であり、図中の各マス目は、１つのグリッドセルを表し、文字Ｈがマークされているマス目が連なった経路は前記の現在のエッジ経路であり、文字Ｑがマークされているマス目が連なった経路が過去に記憶済みのエッジ経路であり、１つのマス目に文字Ｈと文字Ｑとがともにマークされている場合、前記の現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが重なる部分であることを表す。図面から分かるように、重なるグリッドセルは１６個だけで、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率は５０％であり、所定の比率値９０％よりはるかに小さい。このとき、Ｈがマークされているエッジ経路全体を１個のグリッドセルの距離だけ上へ平行移動させる必要があり、図３に示す重なる効果を取得し、上記のような図３に対する分析により、最終的に現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定できる。１個のグリッドセルの距離だけ上へ平行移動させた比率は依然として所定の比率値より小さいと仮定すると、Ｎ個のグリッドセルの距離だけ平行移動させるまで、１個のグリッドセルの距離だけ上へ平行移動させ続けて、得られた比率と所定の比率値との関係を再度分析判断しても、前記比率値が所定の比率値より大きいという結果になることができない場合、図４に示す元の状態に戻り、Ｎ個のグリッドセルの距離だけ順次下へ平行移動させても、依然として前記比率値が所定の比率値より大きいという結果になることができない場合、再び図４に示す元の状態に戻り、類推して、それぞれＮ個のグリッドセルの距離だけ順次左と右とへ平行移動させ、最終的に前記比率値が所定の比率値より大きいという結果になることができない場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定できる。上述した平行移動中に、前記比率値が所定の比率値より大きいという結果を取得した計算が１回でもあれば、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定できる。ただし、前記Ｎは具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定してもよく、設定された値が小さすぎると、マッチングする対象を得にくく、設定された値が大きすぎると、得られた対象に大きい誤差が存在する可能性があり、ロボットの再測位の対象としては適さない。好ましくは、Ｎは自然数であり、１≦Ｎ≦３であり、本実施例ではＮ＝２に設定した。本実施例で説明した方法は、グリッドセルが重なる方法により、現在記録したエッジ経路が過去に記憶済みのエッジ経路に類似しているか否かを判断することを実現し、比較的正確な判断結果を得ることができ、後続のロボットの再測位の正確性の向上に有利である。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ４４又はステップＳ４５で、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断することは、次のステップを含む。現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、現在のエッジ経路及び記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルを共に１とマークし、その他のグリッドセルを０とマークする。前記第１ローカルマップ及び前記第２ローカルマップにおける対応するグリッドセルについてＡＮＤ演算を行い、即ち、１と１の結果は１で、１と０の結果は０で、０と０の結果も０である。ＡＮＤ演算後、得られた１とマークされたグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断する。本実施例で説明した方法は、グリッドセルを２値化してから、ＡＮＤ演算によって分析し、２本のエッジ経路の互いに重なったグリッドセルの数を素早く正確に取得することができ、それにより前記重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かの結果を迅速且つ正確に取得することができ、後続のロボットの測位に正確な参照データをより効率的に提供する。ただし、前記所定の比率値と関連計算方法は前記実施例と同じであるため、ここでは詳細な説明を省略する。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ６で、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えることは、以下のステップＳ６１〜ステップＳ６３を含む。ステップＳ６１では、前記測位セルに直列に連なったＭ個のグリッドセルが存在するか否か、且つ、ロボットが現在記録した当該直列に連なったＭ個のグリッドセルのグリッド座標と前記参照測位経路の対応するグリッドセルのグリッド座標との差が所定の第２座標差未満であるかを判断する。ただし、前記Ｍの値は具体的な設計ニーズに基づいて適宜に設定することができ、Ｍは自然数であり、２≦Ｍ≦３であり、本実施例では３に設定した。前記所定の第２座標差も具体的な設計ニーズ基づいて適宜に設定することができ、本実施例では（２，２）に設定した。ロボットが記録する連続で検出された３個のグリッドセルのグリッド座標値と前記参照測位経路の対応するグリッドセルのグリッド座標との差がいずれも所定の第２座標差（２，２）より小さく、即ち、記録するグリッドセルのグリッド座標のＸ値と参照測位経路の対応するグリッドセルのグリッド座標のＸ値との間の差は２より小さく、且つ、Ｙ値間の差も２より小さい場合、比較される２本の経路間の位置の違いはそれほど大きくなく、同じ方位の物体であることを表し、ステップＳ６２に進んで、後続の測位補正を行うことができる。そうでなければ、比較される２本の経路間の位置の違いが大きく、同じ方位の物体ではない可能性があり、この物体を測位参照とすることができず、ステップＳ３に戻る必要があり、現在の障害物から離れて、次の参照とすることができる物体を探す。ステップＳ６２では、上記の連続する３個のグリッドセルの誤差が小さいため、ロボットが直列に連なった当該３個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行すると、ステップＳ６３に進み、現在検出したグリッド座標を対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えることにより、ロボットの再測位が実現される。ロボットは、前記のステップでは、主にエッジ経路が類似しているか否かを判断するため、家庭環境で占有面積及び形状が同じ物体が２つある場合、ロボットがエッジ経路の類似さのみによって測位データを補正すると、間違ってしまう可能性が大きい。したがって、本実施例で説明した方法は、検出・記録するエッジ経路のグリッド座標と参照測位経路中のグリッド座標との差により、現在の物体と参照測位経路に対応する物体とが同じ位置にあるか否かをさらに判断し、それにより、より正確な測位データを取得し、ロボットの測位補正がより正確になる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ６２で、ロボットが前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行することは、以下のＳ６２１〜ステップＳ６２２を含む。ステップＳ６２１では、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルは１組しかないか否かを判断する。現在の物体と参照物体との位置が同じで形状が近似していると、同じか又は近似しているグリッド座標の数が多くなるため、一般的に、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルは複数組あるか、又は、１組しかないが、当該組のグリッドセルが非常に多い。１組しかない場合、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで直接走行して、ステップＳ６３に進み、現在検出したグリッド座標を対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換え、それによりロボットの再測位が実現される。複数組がある場合、ステップＳ６２２に進み、記録時間が最も早い１組の前記直列に連なったＭ個のグリッドセルを決定し、ロボットがそのうちの記録時間が最も早い１つのグリッドセルまで走行して、ステップＳ６３に進み、現在検出したグリッド座標を対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換え、それによりロボットの再測位が実現される。ロボットが走行した時間が長ければ長いほど、発生する誤差が大きいため、記録が早いほど、データがより正確である。本実施例で説明した方法は、ロボットが測位する際に、時間が最も早いグリッドセルを選択して測位データを補正し、さらに測位データの正確性をより保証し、ロボットの測位の正確性をより確保した。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ６の後に、以下のステップＳ７１〜ステップＳ７４をさらに含む。ステップＳ７１では、ステップＳ６で説明したロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標が（Ｘ１、Ｙ１）であることを決定して、ステップＳ７２に進む。ステップＳ７２では、ステップＳ６で説明した対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標が（Ｘ２、Ｙ２）であることを決定して、ステップＳ７３に進む。ステップＳ７３では、グリッドセルの一辺の長さがＬであることを決定して、ステップＳ７４に進む。ステップＳ７４では、ロボットが現在位置点で検出した座標値（ｘ１、ｙ１）を（ｘ２、ｙ２）に置き換え、ｘ２＝ｘ１−（Ｘ１−Ｘ２）＊Ｌ、ｙ２＝ｙ１−（Ｙ１−Ｙ２）＊Ｌである。（Ｘ１＝１０、Ｙ１＝２０）、（Ｘ２＝１２、Ｙ２＝２１）、Ｌ＝２０ｃｍと仮定すると、ロボットは現在位置点の座標値が（ｘ１＝２０８、ｙ１＝４１２）であることを検出し、（ｘ２＝２４８、ｙ２＝４３２）を得、置き換え後にロボットの現在位置点の座標値は（２４８，４３２）になる。ロボットがナビゲーション・走行する際に、先にグリッド経路を検索し、続いてグリッド経路に沿って、位置点を１つずつ走行する。したがって、本実施例で説明した方法は、ロボットがグリッド座標の測位補正をした後、また、具体的な位置点の座標値の補正をさらに行う必要があり、ロボットがナビゲーション・走行する正確性と高効率性を保証できる。

そのうちの一実施形態として、ステップＳ６の後に、以下のステップＳ７１〜ステップＳ７３をさらに含む。ステップＳ７１では、ジャイロスコープ及び走行距離計で検出したデータを基に、ステップＳ６での、ロボットが前記測位セルの中心点に現在位置するときに検出した座標値が（ｘ１、ｙ１）であることを決定して、ステップＳ７２に進む。ステップＳ７２では、保存されている記憶済みの経路の対応するデータを基に、ステップＳ６での、対応する参照測位経路中のグリッドセルの中心点の座標値が（ｘ２、ｙ２）であることを決定して、ステップＳ７３に進む。ステップＳ７３では、ロボットが現在検出した座標値（（ｘ１、ｙ１））を（ｘ２、ｙ２）に置き換える。記憶したデータで直接置き換える方法により、具体的な位置点の座標値の補正をより効率的に行い、ロボットがナビゲーション・走行する正確性と高効率性を保証できる。

以上の実施例で説明したグリッドセルは、辺の長さが２０センチメートルの仮想マス目を指し、グリッドマップは、多くのグリッドセルが連続して配列されて形成した一定の長さと幅を有する、地理環境情報を表すためのマップである。グリッドマップに基づいて、ロボットは、走行しながら検出されたデータから現在位置するグリッドセルの位置を知ることができ、グリッドセルの状態をリアルタイムに更新することもでき、例えば、順調に通過したグリッドセルの状態を通過済とマークし、障害物に当たったグリッドセルの状態を障害物とマークし、断崖が検出されたグリッドセルの状態を断崖とマークし、行ったこのないグリッドセルの状態を未知とマークする等である。また、以上の実施例で説明した孤立物体とは、壁又は壁にもたれる物体に近接していない独立物体を指し、ロボットは当該独立物体のエッジに沿って一周走行できる。ただし、独立物体は、単一の物体だけでなく、互いに近接して連続の面積を占める複数の物体も、前記独立物体に属する。また、以上の実施例で説明した過去に記憶済みのエッジ経路とは、ロボットシステム中でメモリに記憶されている、一定の条件を満たす他の孤立物体のエッジに沿って走行するときのエッジ経路を指し、エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿う開始位置点に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿う終了位置点に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿って開始する時間、エッジに沿って終了する時間等を記憶することを含む。これらのメモリに記憶されるデータは任意に削除することができず、ロボットの再測位の参照データとして使用することができる。前記現在記録したエッジ経路とは、ロボットシステム中でバッファ領域に一時的に保存されている、現在の障害物のエッジに沿って走行したエッジ経路を指し、エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿う開始位置点に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿う終了位置点に対応するグリッドセルのグリッド座標、エッジに沿って開始する時間、エッジに沿って終了する時間等を保存することを含む。これらのバッファ領域に保存されているデータがロボットの再測位の参照データとする要件を満たす場合、メモリに記憶され、上記の記憶済みのエッジ経路になり、要件を満たさない場合、後続の新しく記録したデータにより上書きされる。

当業者であれば、前記した各方法の実施例のステップの全部又は一部は、プログラムコマンドに関連するハードウェアによって実現され得ることを理解することができる。これらのプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体（例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクもしくは光ディスク等の様々なプロクラムコードを記憶できる媒体）に記憶されることができる。当該プログラムが実行されると、前記した各方法の実施例のステップを実行する。

最後に、本明細書において、各実施例に対して段階的な説明方法を採用し、各実施例の、他の実施例との異なる点について主に説明し、各実施例間の同じ又は類似する部分については、互いに参照すればよく、各実施例間の技術的解決手段は互いに組み合わせることができることを理解されたい。以上の各実施例は、本発明の技術的解決手段を制限するものではなく、説明するためのものであり、前記した各実施例を参照しながら、本発明について詳細に説明したが、当分野の一般技術者は、依然として前記各実施例で説明した技術的解決手段を修正すること、又はそのうちの一部分又は全部の技術的特徴を等価置換することができ、これらの修正又は置換により、対応する技術的解決手段の本質が本発明の各実施例の技術的解決手段の範囲から逸脱することはない。

Claims

ロボットが障害物を検出して、ステップＳ２に進むステップＳ１と、
前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断し、そうでない場合、ステップＳ３に進み、そうである場合、ステップＳ４に進むステップＳ２と、
走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ２に戻るステップＳ３と、
前記障害物を孤立物体と決定し、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似しているか否かを判断し、そうでない場合、ステップＳ５に進み、そうである場合、Ｓ６に進むステップＳ４と、
記録した、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記憶済みのエッジ経路とし、ステップＳ３に戻るステップＳ５と、
現在記録したエッジ経路に類似する過去に記憶済みのエッジ経路を参照測位経路とし、現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び参照測位経路が位置する第２ローカルマップを決定し、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、第１ローカルマップの現在のエッジ経路のうち、第２ローカルマップの参照測位経路と重なる部分に対応するグリッドセルを測位セルとして決定し、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えるステップＳ６とを含むことを特徴とするロボットの再測位方法。
ステップＳ１の後、且つ、ステップＳ２の前に、さらに、
ロボットが障害物を検出したときの対応するグリッド座標を決定するステップＳ１１と、
ロボットが現在時刻から過去への所定の時間内に既に記憶したエッジ経路を決定するステップＳ１２と、
ステップＳ１１で決定したグリッド座標とステップＳ１２で決定したエッジ経路に対応するグリッド座標とが同じであるか否か又は隣接しているか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ１４に進み、そうでない場合、ステップＳ２に進むステップＳ１３と、
走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻るステップＳ１４とを含み、
ただし、ステップＳ１３で説明した隣接とは、２つのグリッド座標に対応するグリッドセル同士が共通の一辺又は一角点を有することを指すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
ステップＳ２で、前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、前記障害物のエッジに沿う走行経路が、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすか否かを判断することは、
前記障害物のエッジに沿って走行するとともに、開始位置点の開始情報を記録するステップＳ２１と、
ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２３に進み、そうでなければ、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が３６０°に達するまで、前記障害物のエッジに沿って走行し続け、ステップＳ２３に進むステップＳ２２と、
ロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったか否かを判断し、そうである場合、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定し、そうでなければ、ステップＳ２４に進むステップＳ２３と、
前記障害物のエッジに沿って走行し続け、ロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったか否かを判断し、且つ、ロボットが前記開始位置点から始まって検出した角度変化量が４５０°に達するか否かを判断し、ロボットが前記開始位置点に戻ったが前記角度変化量が４５０°に達していないと、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定し、ロボットが前記開始位置点に戻り且つ前記角度変化量が４５０°を超えるか、又は、ロボットが前記開始位置点に戻らず且つ前記角度変化量が４５０°を超えると、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路は、前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たさないと決定するステップＳ２４とを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、さらに、
ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した距離及び角度変化量を検出するステップＳ２１１と、
ロボットが前記開始位置点から走行した距離が１．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が１．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進むステップＳ２１２と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１４に進むステップＳ２１３と、
ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が３メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が３メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進むステップＳ２１４と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１６に進むステップＳ２１５と、
ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した距離が４．５メートルに達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した距離が４．５メートルに達するまで走行し続け、ステップＳ２１７に進むステップＳ２１６と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２２に進むステップＳ２１７とを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
ステップＳ２１の後、且つ、ステップＳ２２の前に、さらに、
ロボットが前記開始位置点から前記障害物のエッジに沿って走行した時間及び角度変化量を検出するステップＳ２１１と、
ロボットが前記開始位置点から走行した時間が１分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１３に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が１分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１３に進むステップＳ２１２と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が９０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１４に進むステップＳ２１３と、
ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が２分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１５に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が２分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１５に進むステップＳ２１４と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が１８０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１６に進むステップＳ２１５と、
ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が３分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２１７に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が３分に達するまで走行し続け、ステップＳ２１７に進むステップＳ２１６と、
ロボットが前記開始位置点から走行した角度変化量が２７０°に達するか否かを判断し、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻り、そうである場合、ステップＳ２１８に進むステップＳ２１７と、
ロボットが前記障害物のエッジに沿って走行し続けるとともに、ロボットが前記開始位置点から走行した時間が４分に達するか否かを判断し、そうである場合、ステップＳ２２に進み、そうでない場合、ロボットは、走行した時間が４分に達するまで走行し続け、ステップＳ２２に進むステップＳ２１８とを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
ステップＳ２３でロボットがステップＳ２１での開始位置点に戻ったと判断した後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、又は、ステップＳ２４でロボットが前記開始位置点に戻ったが前記角度変化量が４５０°に達していない後且つ前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定する前に、さらに、
ロボットが前記障害物に沿って一周走行して囲んだ面積が０．３平方メートルより大きいか否かを判断し、そうである場合、前記障害物のエッジに沿うロボットの走行経路が前記障害物を孤立物体と決定する条件を満たすと決定するステップに進み、そうでない場合、ロボットは、走行角度を調整して、前記障害物から離れ、走行し続けて、障害物を再度検出すると、ステップＳ１１に戻るステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
ステップＳ４で、前記孤立物体のエッジに沿って走行するエッジ経路を記録し、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似しているか否かを判断することは、
現在の前記エッジ経路に対応するグリッドセルのグリッド座標を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域のグリッド面積を記録し、現在の前記エッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標を記録するステップＳ４１と、
現在のエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標と、記憶済みのエッジ経路で囲んだ領域の中心グリッドセルのグリッド座標との座標差が所定の第１座標差より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定し、そうでない場合、ステップＳ４３に進むステップＳ４２と、
現在のグリッド面積と、記憶済みのエッジ経路に対応する領域のグリッド面積との差が所定の面積差より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定し、そうでない場合、ステップＳ４４に進むステップＳ４３と、
現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、形状及び大きさが同じ第１ローカルマップと第２ローカルマップとを重ね、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定し、そうでない場合、ステップＳ４５に進むステップＳ４４と、
現在のエッジ経路を、記憶済みのエッジ経路に対して上、下、左、右の４方向へそれぞれＮ個のグリッドセルの距離だけ平行移動させ、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断し、そうである場合、現在記録したエッジ経路と過去に記憶済みのエッジ経路とが類似すると決定し、そうでない場合、現在記録したエッジ経路と、過去に記憶済みのエッジ経路とが類似していないと決定するステップＳ４５とを含み、
ただし、前記Ｎは自然数であり、且つ１≦Ｎ≦３であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
ステップＳ４４又はステップＳ４５で、現在のエッジ経路と、記憶済みのエッジ経路とが互いに重なったグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路中のグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断することは、
現在のエッジ経路が位置する第１ローカルマップ及び記憶済みのエッジ経路が位置する第２ローカルマップを基に、現在のエッジ経路及び記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルを共に１とマークし、その他のグリッドセルを０とマークするステップと、
前記第１ローカルマップ及び前記第２ローカルマップにおける対応するグリッドセルについてＡＮＤ演算を行うステップと、
ＡＮＤ演算後、得られた１とマークされたグリッドセルの数の、記憶済みのエッジ経路に対応するグリッドセルの数に対する比率が所定の比率値より大きいか否かを判断するステップとを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
ステップＳ６で、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標を、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えることは、
前記測位セルに直列に連なったＭ個のグリッドセルが存在するか否か、且つ、ロボットが現在記録した当該直列に連なったＭ個のグリッドセルのグリッド座標と前記参照測位経路の対応するグリッドセルのグリッド座標との差が所定の第２座標差未満であるかを判断し、そうである場合、ステップＳ６２に進み、そうでない場合、ステップＳ３に戻るステップＳ６１と、
ロボットが前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行して、ステップＳ６３に進むステップＳ６２と、
現在検出したグリッド座標を対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標に置き換えるステップＳ６３とを含み、
ただし、前記Ｍは自然数であり、且つ２≦Ｍ≦３であることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の方法。
ステップＳ６２で、ロボットが前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで走行することは、
前記直列に連なったＭ個のグリッドセルは１組しかないか否かを判断し、そうである場合、前記直列に連なったＭ個のグリッドセルのうちいずれか１つのグリッドセルまで直接走行して、ステップＳ６３に進み、そうでない場合、ステップＳ６２２に進むステップＳ６２１と、
記録時間が最も早い１組の前記直列に連なったＭ個のグリッドセルを決定し、ロボットがそのうちの記録時間が最も早い１つのグリッドセルまで走行して、ステップＳ６３に進むステップＳ６２２とを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
ステップＳ６の後、さらに、
ステップＳ６での、ロボットが前記測位セルに現在位置するときに検出したグリッド座標が（Ｘ１、Ｙ１）であることを決定して、ステップＳ７２に進むステップＳ７１と、
ステップＳ６での、対応する参照測位経路中のグリッドセルのグリッド座標が（Ｘ２、Ｙ２）であることを決定して、ステップＳ７３に進むステップＳ７２と、
グリッドセルの辺の長さがＬであることを決定して、ステップＳ７４に進むステップＳ７３と、
ロボットが現在位置点で検出した座標値（ｘ１、ｙ１）を（ｘ２、ｙ２）に置き換え、ｘ２＝ｘ１−（Ｘ１−Ｘ２）＊Ｌ、ｙ２＝ｙ１−（Ｙ１−Ｙ２）＊ＬであるステップＳ７４とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
ステップＳ６の後に、さらに、
ステップＳ６での、ロボットが前記測位セルの中心点に現在位置するときに検出した座標値が（ｘ１、ｙ１）であることを決定するステップＳ７１と、
ステップＳ６での、対応する参照測位経路中のグリッドセルの中心点の座標値が（ｘ２、ｙ２）であることを決定するステップＳ７２と、
ロボットが現在検出した座標値（（ｘ１、ｙ１））を（ｘ２、ｙ２）に置き換えるステップＳ７３とを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。