JP2021516512A - ロボットによるインテリジェントなペット監視方法 - Google Patents

Abstract

ロボットによるインテリジェントなペット監視方法であって、ペット身体上の無線信号装置とロボットとが無線通信を行ってペットとロボットとの相互位置関係を特定し、さらに相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定する。ペット自体の体内時計の影響により、ペットの日常の行為や動作にも一定のリズムがある。従って、最終的に異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録することで発生されるビッグデータによって、１つのペット日常動作モデルを構築して、該モデルに応じてペットの日常動作軌跡を予測でき、これにより、より優れた監視位置や監視角度をインテリジェントに選択して、既存のロボットがペットを追いかけることで監視効率や効果が悪い課題を解決し、ロボットがペットを監視する効率や効果を向上させることができる。【選択図】図１

Description

本発明は、ロボット分野に関し、特に、ロボットによるインテリジェントなペット監視方法に関する。

現在のペットロボットは、ペットの身体に着用された測位装置と通信することで、ペットの位置を特定することが可能である。これにより、ペットを追跡し、カメラでペットの状態を監視することができる。しかしながら、既存のペットはほとんどが猫や犬であり、これらのペットはより活発であり、走り速度が速いため、ロボットが測位と追跡して撮像するような方式のみでは、ほとんどの時間をペットを追跡するのに消耗してしまい、得られるペット監視効果が悪く、効率が低くなる。

上記課題を解決するために、本発明は、ペットの動作軌跡に応じて良好なインテリジェント監視効果を実現できるロボットによるインテリジェントなペット監視方法を提供する。本発明の具体的な技術案は以下のとおりである。

ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信に基づいて、ペットとロボットとの相互位置関係を特定するステップと、前記相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定するステップと、異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録し、記録した時間情報及びその対応する格子位置情報を統計して、ペットの動作軌跡を予測するための１つのペット日常動作モデルを構築するステップと、前記ペット日常動作モデルに応じてペットを監視するステップと、を含むロボットによるインテリジェントなペット監視方法を提供する。

本発明によると以下の有益な効果を実現できる。すなわち、ペット身体上の無線信号装置とロボットとが無線通信を行ってペットとロボットとの相互位置関係を特定し、さらに相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定する。ペット自体の体内時計の影響により、ペットの日常の行為や動作にも一定のリズムがある。従って、最終的に異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録することで発生されるビッグデータによって、１つのペット日常動作モデルを構築して、該モデルに応じてペットの日常動作軌跡を予測でき、これにより、より優れた監視位置や監視角度をインテリジェントに選択して、既存のロボットがペットを追いかけることで監視効率や効果が悪い課題を解決し、ロボットがペットを監視する効率や効果を向上させることができる。

本発明に係わるロボットによるインテリジェントなペット監視方法のフローチャートである。 本発明に係わる２つのＵＷＢ測位基地局とＵＷＢ測位ラベルとの相互位置の概略分析図である。 本発明に係わるロボットの中心点の座標から２つのＵＷＢ測位基地局の座標を算出する概略分析図である。 ＵＷＢ測位ラベルから第１ＵＷＢ測位基地局までの距離を特定する概略分析図である。 本発明に係わる位置点の座標を格子セルの座標へ変換する概略分析図である。 本発明に係わるペット日常動作モデルの概略分析図である。 本発明に係わるペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて監視位置点を特定する概略分析図１である。 本発明に係わるペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて監視位置点を特定する概略分析図２である。 本発明に係わるペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて監視位置点を特定する概略分析図３である。 ロボットが撮像した格子領域を特定する概略分析図である。 監視セルを特定する概略分析図である。 ロボットの現在位置点から監視位置点までの案内経路を特定する概略分析図である。

以下、図面を参照して本発明の具体的な実施形態をさらに説明する。

本発明に係わるロボットは、スマート家電の１つとして、ある程度の人工知能に基づいていくつかの場所で自動に走行することが可能である。ロボットの本体上には各種のセンサーが設けられて、走行距離、走行角度、本体状態、及び障害物等を検出することができ、壁または他の障害物に衝突すると、自発的に方向変換し、設定によって異なる路線で走行し、規則的に走行するとともに、走行中に検出された各種のデータに基づいて格子地図を構築する。本発明に係わる移動ロボットの構造は、駆動輪付きの自律走行可能なロボット本体であって、本体上にマンマシンインタフェースが設けられ、本体上に障害検出ユニットが設けられている。本体の中央の上端面にカメラが設けられているが、カメラは本体の前部の上端面または他の位置に設けられてもよく、本体の前部または他の位置に設けられている場合、関連するパラメータを算出する際、中央に設けられているカメラに対して関連する数値を調節すればよい。本体の内部には、加速度計とジャイロスコープ等を含む慣性センサーが設けられ、駆動輪には駆動輪の走行距離を検出するための走行距離計（通常はコードホイール）が設けられ、さらに、関連するセンサーのパラメータを処理できるとともに実行部品に制御信号を出力することができる制御手段が設けられている。

本発明に係わるロボットによるインテリジェントなペット監視方法は、図１に示すように、ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信に基づいて、ペットとロボットとの相互位置関係を特定するステップと、前記相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定するステップと、異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録し、記録した時間情報及びその対応する格子位置情報を統計して、ペットの動作軌跡を予測するための１つのペット日常動作モデルを構築するステップと、前記ペット日常動作モデルに応じてペットを監視するステップと、を含む。ここで、前記格子地図は、ロボットが走行中に自体の各種のセンサーによるデータに基づいて構築した格子セルを基本単位とするマップである。前記格子セルは、設定された長さと幅を有する仮想格子を有し、正方形にすることができれば長方形にすることもできる。好ましくは、本発明に係わる格子セルは、辺長が０．２メートルの正方形格子である。前記無線信号装置として、ｚｉｇｂｅｅ通信手段、超音波手段、無線通信手段、ＵＷＢ（超広帯域）手段またはｗｉｆｉ手段等を用いることができ、具体的には製品の必要に応じて選択することができる。ロボットは走行中に走行したことのある格子セルを走行済セルと標記し、障害物が検出された時に対応する格子セルを障害セルと標記し、崖が検出された時に対応する格子セルを崖セルと標記することなどをし、標記された情報に基づいて、格子地図を更新する。本発明に係わる方法によると、ペット身体上の無線信号装置とロボットとの無線通信によってペットとロボットとの相互位置関係を特定してから、相互位置関係に基づいてロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定する。ペット自体の体内時計の影響により、ペットの日常の行為や動作にも一定のリズムがあるため、最終的に異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録することで発生されるビッグデータによって、１つのペット日常動作モデルを構築して、該モデルに応じてペットの日常動作軌跡を予測でき、これにより、より優れた監視位置や監視角度をインテリジェントに選択して、既存のロボットがペットを追いかけることで監視効率や効果が悪い課題を解決し、ロボットがペットを監視する効率や効果を向上させることができる。

好ましくは、前記ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信に基づいて、ペットとロボットとの相互位置関係を特定することは、ロボット本体上の第１ＵＷＢ測位基地局と第２ＵＷＢ測位基地局との間の距離をＷとするステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、前記第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とするステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局及び前記第２ＵＷＢ測位基地局とペット身体上のＵＷＢ測位ラベルとの無線通信に基づいて、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とするステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局を角頂点としてそれぞれ前記第２ＵＷＢ測位基地局と前記ＵＷＢ測位ラベルに向かう線のなす角度を第１角度とし、且つ第１角度α１がα１＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ２²−Ｒ１²）／（２＊Ｗ＊Ｒ２））であるステップと、前記第２ＵＷＢ測位基地局を角頂点としてそれぞれ前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記ＵＷＢ測位ラベルに向かう線のなす角度を第２角度とし、且つ第２角度α２はα２＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ１²−Ｒ２²）／（２＊Ｗ＊Ｒ１））であるステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルの現在位置点の座標を（Ｘｃ，Ｙｃ）とし、且つＸｃ＝Ｘ１２＋Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、Ｙｃ＝Ｙ１１＋Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））であるステップと、を含む。ここで、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ）は超広帯域でのキャリアフリーの通信技術であり、ＵＷＢ測位ラベルとＵＷＢ測位基地局はＵＷＢ通信技術を用いる通信装置である。図２に示すように、Ａが第１ＵＷＢ測位基地局で、Ｂが第２ＵＷＢ測位基地局で、ＣがＵＷＢ測位ラベルである。第１ＵＷＢ測位基地局と第２ＵＷＢ測位基地局はいずれもロボットの本体上に配置され、ＵＷＢ測位ラベルはペット身体上に着用されている。第１ＵＷＢ測位基地局と第２ＵＷＢ測位基地局との間の距離はロボットを設計して生産する際にすでに決められたものであるので、両者間の距離は既知であり、すなわち、ＡＢ＝Ｗであり、関連するデータはすでにシステムに記録されている。ここで、Ｗの数値の大きさは具体的な製品デザインに応じて設定されることができるが、Ｗの数値はロボット本体の直径未満であるべきである。また、第１ＵＷＢ測位基地局とＵＷＢ測位ラベルとの距離ＡＣ＝Ｒ１、及び、第２ＵＷＢ測位基地局とＵＷＢ測位ラベルとの距離ＢＣ＝Ｒ２を測定して、三角形の３つの辺の長さから第１角度（∠ＡＢＣ）の大きさを求めることができ、すなわち、α１＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ２²−Ｒ１²）／（２＊Ｗ＊Ｒ２））であり、同様に、第２角度（∠ＣＡＢ）の大きさを求めることができ、すなわち、α２＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ１²−Ｒ２²）／（２＊Ｗ＊Ｒ１））である。ロボットが走行距離計とジャイロスコープ等のセンサーの検出データによって自体の座標位置（すなわち、ロボットの中心点の座標）を特定することができるので、ロボット本体上の中心点の位置に対して固定された２つのＵＷＢ測位基地局の座標値も特定でき、すなわち、第１ＵＷＢ測位基地局の座標が（Ｘ１１，Ｙ１１）で、第２ＵＷＢ測位基地局の座標が（Ｘ１２，Ｙ１２）であり、後続の実施例において具体的な算出方式を説明する。図に示すように、Ｃ点のＸ軸座標を特定しようとする場合、ｃ１１またはｃ２１の長さを知る必要があるが、ｃ１１＝Ｒ１＊ｓｉｎａ２で、ｃ２１＝Ｒ２＊ｃｏｓｂ２で、∠ａ２＝１８０°−α２−∠ａ１、∠ｂ２＝１８０°−α１−∠ｂ１、∠ａ１＝ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ）、∠ｂ１＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ）であり、また、上述のようにα１とα２の角度を既に求めたので、ｃ１１＝Ｒ１＊ｓｉｎ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、ｃ２１＝Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｓｉｎ（（Ｙ１１−Ｙ１２）／Ｗ））を求めると、ペットＣ点のＸ軸座標のＸｃ＝Ｘ１２＋ｃ２１＝Ｘ１２＋Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、またはＸｃ＝Ｘ１１＋ｃ１１＝Ｘ１１＋Ｒ１＊ｓｉｎ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））である。同様に、Ｃ点のＹ軸座標を特定しようとする場合、ｃ１２またはｃ２２の長さを知る必要があるが、ｃ１２＝Ｒ１＊ｃｏｓａ２で、ｃ２２＝Ｒ２＊ｓｉｎｂ２であり、∠ａ２＝１８０°−α２−∠ａ１、∠ｂ２＝１８０°−α１−∠ｂ１、∠ａ１＝ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ）、∠ｂ１＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ）であり、また、上述のようにα１とα２の角度を既に求めたので、ｃ１２＝Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、ｃ２２＝Ｒ２＊ｓｉｎ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））を求める。この場合、ペットＣ点のＹ軸座標のＹｃ＝Ｙ１１＋ｃ１２＝Ｙ１１＋Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、またはＹｃ＝Ｙ１２＋ｃ２２＝Ｙ１２＋Ｒ２＊ｓｉｎ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））である。本実施例に係わる方法は、ペットに着用されたＵＷＢ測位ラベルの高さがロボットのＵＷＢ測位基地局の高さに一致する（すなわち、３つの通信装置が同一の水平面に位置する）か、または差がわずかである場合に適用する。ロボットとペットの位置が変化すると、検出された変化パラメータを代入すればペットの座標位置をすぐ得ることができ、データ処理速度が速く、出力結果が正確になる。また、ＵＷＢ測位ラベルの高さとＵＷＢ測位基地局の高さとの差が大きい場合、ロボットの本体に第３ＵＷＢ測位基地局を設置して、高さパラメータを導入することで、ＵＷＢ測位ラベルの三次元座標を特定して対応する格子座標を特定する必要があり、その具体的な実施形態が本実施例と同じ原理であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

好ましくは、前記第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、前記第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とすることは、ロボット本体の中心点の座標をロボットの現在位置点の座標とし、且つ座標を（Ｘ１，Ｙ１）とするステップと、ロボット本体の中心点が、前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記第２ＵＷＢ測位基地局との連結線の中点であると特定するステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記第２ＵＷＢ測位基地局との間の距離をＷとすると、ロボット本体の中心点から前記第１ＵＷＢ測位基地局までの距離がＷ／２となり、ロボット本体の中心点から前記第２ＵＷＢ測位基地局までの距離がＷ／２となるステップと、ロボットのジャイロスコープによって検出されたロボットの現在方向をαとするステップと、ロボット本体上の第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、且つＸ１１＝Ｘ１−（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）、Ｙ１１＝Ｙ１＋（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）であるステップと、ロボット本体上の第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とし、且つＸ１２＝Ｘ１＋（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）、Ｙ１２＝Ｙ１−（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）であるステップと、を含む。図３に示すように、第１ＵＷＢ測位基地局Ａと第２ＵＷＢ測位基地局Ｂはそれぞれロボットの本体の両端に設けられ、ＡＢの間の連結線がちょうどロボットの中心点Ｇを通過し、且つＡＧ＝ＢＧ＝Ｗ／２である。Ｇ点の座標が（Ｘ１，Ｙ１）であり、ロボットの現在方向の角度がαであり、図において、Ｇ点を通過し且つ矢印付きの直線がロボットの現在方向を示し、当該直線がＡＢ線に直交するので、∠ａ＝∠ｂ＝∠αであることが分かる。第１ＵＷＢ測位基地局のＸ軸座標Ｘ１１を求めようとする場合、まず、Ｘ１１とＸ１との間の距離、すなわちＸ１−Ｘ１１＝ＡＧ＊ｃｏｓａ＝（Ｗ＊ｃｏｓα）／２を求める必要があり、Ｘ１１＝Ｘ１−（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）となる。第１ＵＷＢ測位基地局のＹ軸座標Ｙ１１を求めようとする場合、まず、Ｙ１１とＹ１との間の距離、すなわち、Ｙ１１−Ｙ１＝ＡＧ＊ｓｉｎａ＝（Ｗ＊ｓｉｎα）／２を求める必要があり、Ｙ１１＝Ｙ１＋（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）となる。同様に、第２ＵＷＢ測位基地局のＸ軸座標Ｘ１２を求めようとする場合、まず、Ｘ１２とＸ１との間の距離、すなわち、Ｘ１２−Ｘ１＝ＢＧ＊ｃｏｓｂ＝Ｗ＊ｃｏｓα／２を求める必要があり、Ｘ１２＝Ｘ１＋（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）となる。Ｙ１とＹ１２との間の距離がＹ１−Ｙ１２＝ＧＢ＊ｓｉｎｂ＝Ｗ＊ｓｉｎα／２であり、Ｙ１２＝Ｙ１−（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）である。本実施例に係わる第１ＵＷＢ測位基地局と第２ＵＷＢ測位基地局の座標を特定する方法によると、基地局がロボット本体上の中心点に対して相互対称の位置関係を持つように限定することで、２つの基地局の座標を特定するアルゴリズムを簡略化して、システムのデータ処理速度を高め、２つの基地局の座標値を迅速且つ正確に得て、後続する他のデータ処理のためにより速く参照根拠を提供することができる。同様に、３つの基地局が設けられる場合、三番目の基地局をＡＢの垂直二等分線上に設けると、アルゴリズムを簡略化して、システムのデータ処理速度を高めることができ、その具体的な実施形態は本実施例と同じ原理であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

好ましくは、前記第１ＵＷＢ測位基地局及び前記第２ＵＷＢ測位基地局とペット身体上のＵＷＢ測位ラベルとの無線通信に基づいて、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とすることは、電波の伝播速度をｃとするステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルへ距離測定データを送信してから前記ＵＷＢ測位ラベルからの確認信号を受信するまでの時間をＴ１１とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第１ＵＷＢ測位基地局から送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ１２とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第１ＵＷＢ測位基地局へ距離測定データを送信してから前記第１ＵＷＢ測位基地局からの確認信号を受信するまでの時間をＴ１３とするステップと、前記第１ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルから送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ１４とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、且つＲ１＝ｃ＊（Ｔ１１−Ｔ１２＋Ｔ１３−Ｔ１４）／４であるステップと、前記第２ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルへ距離測定データを送信してから前記ＵＷＢ測位ラベルからの確認信号を受信するまでの時間をＴ２１とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第２ＵＷＢ測位基地局から送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ２２とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第２ＵＷＢ測位基地局へ距離測定データを送信してから前記第２ＵＷＢ測位基地局からの確認信号を受信するまでの時間をＴ２３とするステップと、前記第２ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルから送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ２４とするステップと、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とし、且つＲ２＝ｃ＊（Ｔ２１−Ｔ２２＋Ｔ２３−Ｔ２４）／４であるステップと、を含む。図４に示すように、第１ＵＷＢ測位基地局Ａは時刻ｔ１でＵＷＢ測位ラベルＣへ距離測定データを送信し、ＵＷＢ測位ラベルＣは時刻ｔ２で距離測定データを受信して時刻ｔ３で確認信号を送信し、第１ＵＷＢ測位基地局Ａは時刻ｔ４で当該確認信号を受信する。この際、第１ＵＷＢ測位基地局Ａが距離測定データを送信してから確認信号を受信するまでに必要な時間はＴ１＝ｔ４−ｔ１となり、ＵＷＢ測位ラベルＣが距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでに必要な時間はＴ２＝ｔ３−ｔ２となる。これから、第１ＵＷＢ測位基地局ＡとＵＷＢ測位ラベルＣとの間で１回の往復通信を行う場合、信号伝送の時間がＴ１−Ｔ２＝ｔ４−ｔ１−ｔ３＋ｔ２であることが分かる。同様に、ＵＷＢ測位ラベルＣは時刻ｔ５で第１ＵＷＢ測位基地局Ａへ距離測定データを送信し、第１ＵＷＢ測位基地局Ａは時刻ｔ６で距離測定データを受信して時刻ｔ７で確認信号を送信し、ＵＷＢ測位ラベルＣは時刻ｔ８で当該確認信号を受信する。この際、ＵＷＢ測位ラベルＣが距離測定データを送信してから確認信号を受信するまでに必要な時間はＴ３＝ｔ８−ｔ５となり、第１ＵＷＢ測位基地局Ａが距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでに必要な時間はＴ４＝ｔ７−ｔ６となる。これから、ＵＷＢ測位ラベルＣと第１ＵＷＢ測位基地局Ａとの間で１回の往復通信を行う場合、信号伝送の時間がＴ３−Ｔ４＝ｔ８−ｔ５−ｔ７＋ｔ６であることが分かる。データの正確度を確保するために、信号がＵＷＢ測位ラベルＣと第１ＵＷＢ測位基地局Ａとの間で１回伝送されるのに用いられる時間を（Ｔ１−Ｔ２＋Ｔ３−Ｔ４）の四分の一とする。データ信号の伝送速度が電波の伝送速度ｃに等しいため、距離＝速度＊時間によって、ＵＷＢ測位ラベルから第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離Ｒ１＝ｃ＊（Ｔ１１−Ｔ１２＋Ｔ１３−Ｔ１４）／４を得ることができる。同様に、ＵＷＢ測位ラベルから第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とし、且つＲ２＝ｃ＊（Ｔ２１−Ｔ２２＋Ｔ２３−Ｔ２４）／４であり、その具体的な実施形態は本実施例に類似するため、ここでは詳細な説明を省略する。本実施例に係わる基地局から測位ラベルまでの距離を測定する方法によると、データ信号の伝送時間の平均値を取ることで、より正確な伝送時間を得て、より正確な距離測定結果を得ることができ、後続するペットの位置特定のためにより信頼性のある参照根拠を提供して、より良好なペット監視効果を確保することができる。

好ましくは、前記相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定することは、走行中のロボットによって検出されたデータに基づいて、（Ｘ０，Ｙ０）を原点とするＸＹ軸座標系に基づく格子地図を構築するステップと、前記格子地図における格子セルの辺長をＬとするステップと、ロボット自体の測位データに基づいて、ロボットの現在位置点の座標を（Ｘ１，Ｙ１）とすると、現在位置点に対応する格子セルの格子座標を（Ｓ１１，Ｓ１２）とし、Ｓ１１＝（Ｘ１−Ｘ０）／Ｌ、Ｓ１２＝（Ｙ１−Ｙ０）／Ｌ（Ｓ１１とＳ１２はいずれも整数部分を取る）であると特定するステップと、ロボットの座標（Ｘ１，Ｙ１）に基づいて、ペットの位置する位置点に対応する格子座標を（Ｓ２１，Ｓ２２）とし、且つＳ２１＝（Ｘ１＋（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）＋Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（ｃｏｓα））−Ｘ０）／Ｌ、Ｓ２２＝（Ｙ１＋（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）＋Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（ｃｏｓα））−Ｙ０）／Ｌ（Ｓ２１とＳ２２はいずれも整数部分を取る）であると特定するステップと、を含む。ロボットが走行中に自体の走行距離計及びジャイロスコープ等のセンサーにより検出されたデータに基づいて、走行済みの経路を記録し、自体が位置する位置と方向（すなわち、測位データ）をリアルタイムに特定する。また、格子地図は、格子セルを基本単位として構成されたもので、各格子セルのいずれにも複数の位置点が含まれ、ロボットの走行は位置点の形態で行われ、すなわち、現在位置点から隣接する次の位置点へ移動するものである。よって、ロボットの現在位置する格子セルの座標を特定する際、現在位置点の座標を格子セルの座標に変換しなければならず、図５に示すように、各小さい格子は１つの格子セルを示し、辺長はＬ＝０．２メートルであり、座標原点Ｐの座標は（Ｘ０＝０，Ｙ０＝０）であり、Ｐ点の右上隅の格子セルの格子座標を（０，０）に設定する。ロボットが位置点Ｄに位置する時、座標が（０．５，０．３）であると検出されると、算出されるロボットの位置する格子セルの格子座標は（Ｓ１１＝（（０．５−０）／０．２）、Ｓ１２＝（（０．３−０）／０．２））、すなわち（Ｓ１１＝２．５，Ｓ１２＝１．５）であり、整数部分を取ると、（Ｓ１１＝２，Ｓ１２＝１）となるので、ロボットが位置点Ｄに位置する時の対応する格子セルの格子座標は（２，１）である。同様に、ＵＷＢ測位ラベルの現在位置点の座標が（Ｘｃ，Ｙｃ）であると特定した後、ＵＷＢ測位ラベルの現在位置点に対応する格子セルの格子座標（Ｓ２１，Ｓ２２）、すなわち、Ｓ２１＝（Ｘｃ−Ｘ０）／Ｌ、Ｓ２２＝（Ｙｃ−Ｙ０）／Ｌを算出し、該方法が上述したロボットの格子座標を特定する方法と同じであるため、ここでは詳細な説明を省略する。本実施例に係わる方法によると、同一の座標系において、現在位置点と座標原点との位置関係及び格子セルの辺長に基づいて、現在位置点に対応する格子セルの格子座標を正確に算出して、後続のデータ処理のために信頼性のあるデータを提供し、データ分析の正確性を向上させることができる。

好ましくは、異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録し、記録した時間情報及びその対応する格子位置情報を統計して、ペットの動作軌跡を予測するための１つのペット日常動作モデルを構築することは、予め設定された期間をＸ軸とし、格子の座標点をＹ軸としてＸＹ軸座標系を構築するステップと、前記予め設定された期間を１つの時間周期として、一番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して一本目の動作軌跡線を形成するステップと、二番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して二本目の動作軌跡線を形成するステップと、三番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して三本目の動作軌跡線を形成するステップと、このように、各時間周期内に形成される動作軌跡線を引き続き記録するステップと、を含む。ここで、前記予め設定された期間は設定可能な値であり、ユーザがペットを監視しようとする期間に応じて設定することができる。例えば、ユーザが出勤時にペットを監視しようとする場合、当該期間を朝８時から午後６時までに設定して、毎日の朝８時から午後６時までを１つの時間周期とすることができる。その後、Ｘ軸の正の延在方向に沿って、８時００分０１秒から、１秒ずつ間隔をあけて１つの時点を設定し、すなわち８時００分０２秒を次の時点とし、８時００分０３秒をさらに次の時点とし、このように、１８時５９分５９秒までに１つの時間周期の記録を完成する。続いて、翌日の８時００分０１秒から１８時５９分５９秒までに二番目の時間周期の記録を完成する。その後、さらに翌日の８時００分０１秒から１８時５９分５９秒までに三番目の時間周期の記録を完成する。このように、関連する格子座標データの記録を繰り返して、後続のビッグデータ分析にデータを提供する。ここで、１秒を間隔として時点を設定したことは例示にすぎず、実際の需要に応じて５秒、１０秒または２０秒を間隔に時点を設定することもでき、設定される間隔が短いほど対応するモデルが正確になり、得られる予測結果もさらに正確になる。前記格子座標点をＹ軸とするとは、格子地図における格子セルに対応する格子座標をＹ軸の値とすることであり、すなわち座標原点からＹ軸の正の方向に沿って、１つの格子座標を１つのＹ軸点として延長させて配列し、隣り合うＹ軸点に対応する格子セルは互いに隣り合う格子セルである。ここで、前記格子座標点をＹ軸とするとは、格子地図における１セットの格子セルに対応する格子座標をＹ軸の値とすることであってもよく、すなわち座標原点からＹ軸の正の方向に沿って、１つの格子座標を１つのＹ軸点として延長させて配列し、１つの格子座標が１つの格子セルセットに対応し、隣り合うＹ軸点に対応する格子セルセットは互いに隣り合う格子セルセットである。格子セルセットとは、所定の数の格子セルからなる、形状が規則的で且つ同じである格子セルの組み合わせであり、ペットが格子セルセットにおけるいずれか１つの格子セルに位置すれば、ペットが該格子セルセットに対応する格子座標に位置することを表し、例えば辺長が３つの格子セルの長さからなる正方形の格子セルセットである、（０，０）、（１，０）、（２，０）、（０，１）、（１，１）、（２，１）、（０，２）、（１，２）、（２，２）の格子セルを含む格子セルセットの場合、座標が（ＳＸ０，ＳＹ０）であり、ペットが当該９つの格子セルにおけるいずれか１つに位置すれば、ペットが該格子セルセットに位置するとし、Ｙ軸における対応する格子座標点は（ＳＸ０，ＳＹ０）である。格子セル数が多いため、このような格子セルセットの形態で統計することで、演算量を減少し、ロボットのデータ処理速度及び効率を向上させることができる。図６に示すように、該図はペットの小さい範囲での動作を示す図で、図に含まれたデータは極めて少なく、ただ本実施例に記載のペット日常動作モデルを簡単に説明するためのものであり、実際の応用におけるモデルに含まれるデータ量は該図に示すデータ量を大幅に超えることになる。図６において、Ｘ軸のｔ１からｔ１０が１つの時間周期であり、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７、ｔ８、ｔ９、ｔ１０の時刻がそれぞれ記録時点である。（０，０）、（１，０）、（１，１）、（０，１）、（０，２）、（１，２）、（２，２）、（２，１）、（２，０）、（３，０）は格子座標がＹ軸で対応する格子座標点である。Ｌ１で表す点線はペットによる一番目の時間周期内の動作軌跡であり、すなわちｔ１時刻から記録し始めて、ペットが格子セル（０，０）または格子セルセット（０，０）に位置し、ｔ２時刻にペットが格子セル（１，０）または格子セルセット（１，０）へ移動し、ｔ３時刻に格子セル（２，０）または格子セルセット（２，０）へ移動し、ｔ４時刻に格子セル（３，０）または格子セルセット（３，０）へ移動し、ｔ５時刻に格子セル（２，１）または格子セルセット（２，１）へ移動し、ｔ６時刻に格子セル（２，２）または格子セルセット（２，２）へ移動し、ｔ７時刻に格子セル（１，２）または格子セルセット（１，２）へ移動し、ｔ８時刻に格子セル（０，２）または格子セルセット（０，２）へ移動し、ｔ９時刻に格子セル（０，１）または格子セルセット（０，１）へ移動し、ｔ１０時刻に格子セル（１，１）または格子セルセット（１，１）へ移動し、その後、これらの格子座標点を順に連結して一本目の動作軌跡線を形成する。同様に、二本目の動作軌跡線Ｌ２、三本目の動作軌跡線Ｌ３を形成して、このように、各時間周期内に形成される動作軌跡線を引き続き記録し、記録した動作軌跡線が多いほどこれに基づいて出力する予測結果が正確になる。

好ましくは、前記ペット日常動作モデルに応じてペットを監視することは、前記ペット日常動作モデルにおける動作軌跡線の分布状況に応じて、比較的に密度の高い動作軌跡線を特定するステップと、比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する時間を予測滞在時間とし、比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する格子座標を予測滞在位置とするステップと、ロボットの現在位置とペットの現在位置に基づいて、ペットとロボットとの間の直線距離が予め設定された距離を超えるか否かを判断するステップと、ＮＯであれば、現在の追跡監視状態を継続するステップと、ＹＥＳであれば、現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間未満であるか否かを判断するステップと、ＮＯであれば、現在の追跡監視状態を継続するステップと、ＹＥＳであれば、現在時間より後の一番目の予測滞在時間に対応する予測滞在位置を特定し、ペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて、ロボットが位置する場合にロボットのカメラの撮像角度がペットの現在位置と前記予測滞在位置とをカバーすることのできる監視位置点を特定するステップと、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、を含む。図６に示すように、図中の三本の動作軌跡線は動作軌跡線の形成を簡単に説明するためのものにすぎず、実際のモデルにおける動作軌跡線の数は極めて多く、且つ形状も非常に複雑である。ペットの体内時計の影響によって、ペットの行為や動作にも一定のリズムがあるため、モデルに形成される大量の動作軌跡線もある程度の変化規則がある。ｔ１時刻において、大量の動作軌跡線がＹ軸の（０，０）点に位置し、且つ（０，０）点に位置する動作軌跡線の数がｔ１時刻における動作軌跡線全体の８０％を占めると仮定すれば、（０，０）点に対応する動作軌跡線を比較的に密度の高い動作軌跡線と特定することができ、当該比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する予測滞在時間はｔ１であり、対応する予測滞在位置は格子セル（０，０）または格子セルセット（０，０）である。格子セル（０，０）または格子セルセット（０，０）に対応する地理位置がペットの巣であれば、毎日の朝８時にペットが巣内で寝ているかまたは遊んでいる確率が８０％に達することを表すため、最初からロボットが巣に向く方向で監視して、初期における大量のデータ演算による監視時間の遅延を回避し、ロボットがペットを監視するインテリジェント化や効率を向上させることができる。さらに、ｔ５〜ｔ８の時間内において、動作軌跡線の総数の７０％を超える動作軌跡線がＹ軸の（２，２）点に位置すると仮定すれば、（２，２）点に対応する動作軌跡線を比較的に密度の高い動作軌跡線とすることができ、当該比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する予測滞在時間はｔ５〜ｔ８時間であり、対応する予測滞在位置は格子セル（２，２）または格子セルセット（２，２）である。格子セル（２，２）または格子セルセット（２，２）に対応する地理位置がペットのおしっこ箇所であれば、ペットが当該時間に該箇所に来ておしっこをする確率が７０％であることを表し、この時、ｔ５時刻前のロボットとペットとの位置関係に基づいて、該位置点を事前に監視するか否かを総合的に考慮することができる。また、ｔ２〜ｔ４間の時間において動作軌跡線が比較的に分散し、比較的に密度の高い動作軌跡線を形成できないため、予測滞在時間と予測滞在位置を得ることができない。ここで、上述した８０％と７０％は他の数値に変更されることが可能であり、具体的には製品デザインに応じて設定されることができる。

ペット日常動作モデルにおける動作軌跡線の分布状況に応じて、ペットの予測滞在時間と予測滞在位置を特定した後、ロボットはまず自分の現在の位置とペットの現在位置を特定して、ペットとロボットとの間の直線距離が予め設定された距離を超えるか否かを判断し、ＮＯであれば、ペットが依然としてロボットの追跡監視範囲内にあることを表し、監視形態を調節する必要がなく、現在の追跡監視状態を継続する。ペットとロボットとの間の直線距離が予め設定された距離を超えれば、ペットの走り速度が速い等の原因によって、ロボットがペットの速度に追いつくことができず、ロボットの追跡監視範囲から離脱したことを表す。この時、さらに現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間未満であるか否かを判断する必要があり、これはロボットとペットとの距離関係のみによって監視形態を直ちに変更するのは最適な方案ではなく、現在時間から予測滞在時間に達するまでにかなり長い時間がかかる場合、ペットが当該間隔時間内で自由に動いていることを表し、ロボットによって予測滞在位置を事前監視することが適切ではなく、長時間に渡ってペットを監視できないため監視効果が低下することを回避するように、追跡監視状態を継続する必要があるからである。従って、現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間以上であると特定されると、即時にペットを追跡し、現在の追跡監視状態を継続する必要がある。現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間未満であると特定された場合のみ、ロボットに予測滞在位置に対する事前監視を行わせることが適切である。ここで、前記予め設定された距離は製品デザインに応じて設定されることができ、好ましくは、３〜８メートルの間のいずれか１つの値に設定され、最も好ましくは、本実施例において５メートルに設定されることができ、これは予め設定された距離が大きすぎる値に設定されると、監視の表示効果が悪く、予め設定された距離が小さすぎる値に設定されると、ロボットが監視形態の切り替えを頻繁に判断する必要があるため監視効率を低下させるからである。前記予め設定された時間は製品の設計デザインに応じて設定されることができ、好ましくは、１０〜５０秒の間のいずれか１つの値に設定され、最も好ましくは、本実施例において２０秒に設定されることができ、これは予め設定された時間が小さすぎる値に設定されると、ロボットの事前監視形態による効果を低減し、予め設定された時間が大きすぎる値に設定されると、ロボットがペットを即時に監視できないため監視効果を低下させるおそれがあるからである。

ペットとロボットとの間の直線距離が予め設定された距離を超え、且つ現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間未満であると特定された後、すなわちロボットが予測滞在位置に事前監視を行うに適切であると特定した後、さらに、現在時間より後の一番目の予測滞在時間に対応する予測滞在位置を特定して、ペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて、ロボットが位置する場合ロボットのカメラの撮像角度がペットの現在位置と前記予測滞在位置とをカバーする１つの監視位置点を特定しなければならない。最後に、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御する。

好ましくは、前記ペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて、１つの監視位置点を特定することは、ペットの現在位置に対応する格子セルを第１セルとし、前記予測滞在位置に対応する格子セルを第２セルとするステップ１と、第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線上のロボットから最も近い走行済セルを第３セルとするステップ２と、第１セルから第３セルまでの連結線と第２セルから第３セルまでの連結線との間の角度がロボットのカメラの撮像角度未満であるか否かを判断して、ＮＯであれば、ステップ４に移行し、ＹＥＳであれば、ステップ５に移行するステップ３と、第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線の第１セルと第２セルから離れる延在方向に沿って、順に前記第３セルからの距離が近い順に配列される走行済セルを新しい第３セルとして、ステップ３に戻るステップ４と、第３セルから第１セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断し、且つ第３セルから第２セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断して、いずれもＮＯであれば、ステップ６に移行し、１つまたは両方ともＹＥＳであれば、ステップ７に移行するステップ５と、第３セルに対応する格子セルの中心点を監視位置点とするステップ６と、第３セルを通過し且つ第１セルと第２セルとの連結線に平行する平行線の延在方向に沿って、順に前記平行線が通過した走行済セルを新しい第３セルとし、新しい第３セルが格子地図の境界から最も近い走行済セルであるか否かを判断し、ＮＯであれば、ステップ５に戻り、ＹＥＳであれば、順に第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線上のロボットから最も近い走行済セルであって近い順に配列される走行済セルを新しい第３セルとして、ステップ５に戻るステップ７と、を含む。図７、８、及び９に示すように、Ｘが標記されたセルは障害セルを示し、他のセルは走行済セルを示す。ここで、図７に示すように、まず上記実施例に記載の方法に従って、ペットの現在位置に対応する格子セルを第１セル（図面においてＣが標記された格子セル）と特定する。上記実施例に記載の方法に従って、前記予測滞在位置に対応する格子セルを第２セル（図面においてＰが標記された格子セル）と特定する。その後、第１セルと第２セルとの連結線ＣＰの垂直二等分線ｒ１ｒ２上のロボットから最も近い走行済セルを第３セル（図面においてＦ１が標記された格子セル）と特定する。続いて、第１セルから第３セルまでの連結線ＣＦ１と第２セルから第３セルまでの連結線ＰＦとの間の角度∠ＣＦ１Ｐが、ロボットのカメラの撮像角度未満であるか否かを判断する。∠ＣＦ１Ｐが前記撮像角度未満であれば、ロボットのカメラによるＦ１位置での撮像領域がペットの現在の位置と予測滞在位置を完全にカバーできることを表す。この時、図７に示すように、第３セルから第１セルまでの直線格子経路（すなわち、ＣＦ１直線が通過する格子セルからなる格子経路）に障害セルがなく、且つ第３セルから第２セルまでの直線格子経路（すなわちＰＦ１直線が通過する格子セルからなる格子経路）にも障害セルがなく、これにより、ロボットがＦ１位置でＣ位置のペットと後で位置Ｐに移動するペットを効果的に監視することができるとともに、ペットがＣ位置からＰ位置に走る場合、走る経路がＦ１位置でのカメラの撮像範囲内に出現する確率も高い。よって、当該形態で特定したＦ１位置に対応する格子セルの中心点を監視位置点とすると、さらにインテリジェントにペットを監視することができ、監視効果が優れる。∠ＣＦ１Ｐが前記撮像角度以上であれば、ロボットのカメラによるＦ１位置での撮像領域がペットの現在の位置と予測滞在位置を完全にカバーできないことを表す。この時、第３セルの位置を再特定する必要があり、図８に示すように、第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線の第１セルと第２セルから離れる延在方向（すなわち垂直二等分線ｒ１ｒ２が外方へ延長する方向）に沿って、前記第３セルから最も近い走行済セルを新しい第３セル（図面においてＦ２が標記された格子セル）とし、その後、∠ＣＦ２Ｐが前記撮像角度未満であるか否かを判断し、やはりＮＯであれば、引き続き垂直二等分線が外方へ延長する方向に沿って、前記第３セルから最も近い走行済セルを新しい第３セル（図面においてＦ３が標記された格子セル）とし、∠ＣＦ３Ｐが前記撮像角度未満であるか否かを判断し、やはりＮＯであれば、特定される新しい第３セルに対応する角度が撮像角度未満になるまで、このように、引き続き次の新しい第３セル（Ｆ４、Ｆ５等）を分析する。垂直二等分線上の適切な第３セルを特定した後、さらに第３セルから第１セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断し、且つ第３セルから第２セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断し、いずれも障害セルがないと、直接該第３セルに対応する格子セルの中心点を監視位置点とする。その中の１つがＹＥＳであるか、または両方ともＹＥＳであれば、ロボットが現在位置でＣ位置及び／又はＰ位置を撮像する場合、障害部に遮断されてペットを良好に監視することができない可能性があることを表すため、第３セルの位置を調節する必要がある。図９に示すように、∠ＰＦ１Ｃは撮像角度未満であるものの、第３セルから第２セルまでの直線格子経路（すなわち直線Ｆ１Ｐが通過する格子セルからなる格子経路）に障害セルがあるため、よりよい監視効果を得るために、第３セルを通過し且つ第１セルと第２セルとの連結線に平行する平行線ｒ３ｒ４の延在方向に沿って、第３セルから離れる方向で、前記第３セルから最も近い走行済セルを新しい第３セルとし（最も近く且つ距離が同様な走行済セルが２つあれば、ランダムに１つを選択し、本実施例においては図面においてＦ２が標記された格子セルを選択する）、この時、Ｆ２Ｐの直線格子経路とＦ２Ｃの直線格子経路に障害セルがないと判断され、この時、Ｆ２に対応する格子セルの中心点を監視位置点とすることができる。このような線ｒ１ｒ２に平行する平行線ｒ３ｒ４の延在方向に沿って第３セルを再特定する形態によると、新しく特定された第３セルに対応する角度が常に撮像角度未満であるように確保でき、且つ最適な位置を素早く且つ整然と探し出すことができる。Ｆ２位置にあると仮定する場合、Ｆ２Ｐの直線格子経路にやはり障害セルがあるため、順にＦ３、Ｆ４、Ｆ５等を新しい第３セルとし、このように、Ｆ９に対応する格子セルになると、Ｆ９が格子地図の境界から最も近い走行済セルであるため、第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線ｒ１ｒ２上のロボットから最も近い走行済セルであって近い順に配列される走行済セル（すなわち図面においてＦ１０が標記された格子セル）を新しい第３セルとする必要がある。Ｆ１０ＰまたはＦ１０Ｃの直線格子経路にやはり障害セルがあれば、Ｆ１０を通過し且つ線ｒ１ｒ２に平行する平行線の延在方向に沿って、順にＦ１１、Ｆ１２等の走行済セルを新しい第３セルとして、上記形態に従って、最終的にそれぞれ第１セル及び第２セルまでの直線格子経路に障害セルがない第３セルが特定されるまで、引き続き関連する分析と判断を行って、その第３セルに対応する格子セルの中心点を監視位置点とする。上記方法に従って、垂直二等分線方向と平行線方向に沿う関連する格子セルを全部分析した後も適切な第３セルを探し出すことができないと、該プロセスを終了し、ロボットは引き続き元の追跡監視状態で監視し、ペットの位置が変化すると、直ちに新たな分析を開始する。このようなペットの現在位置と予測滞在位置とを同時に捜索する方法によると、最適な位置点を素早く且つ正確に特定することができ、特定される最適な位置点がロボットの現在位置に比較的に最も近く、ロボットが一番簡単に到着できる位置点であるため、ロボットがペットを監視する効率や効果を大幅に向上させる。

好ましくは、前記比較的に密度の高い動作軌跡線は、ある１期間内で同一の格子座標範囲内に位置する動作軌跡線であり、その数が同一の期間内の動作軌跡線の全体で占める割合は予め設定された数値を超える。ここで、前記予め設定された数値は、具体的なデザインニーズに応じて設定されることができ、好ましくは、前記予め設定された数値は７０％を超え、最も好ましくは、８０％または９０％に設定され、これにより、モデルに応じて出力される予測結果の正確性を確保し、ロボットがペットを監視する効率や効果を向上させることができる。

好ましくは、前記現在の追跡監視状態を継続することは、ロボットとペットとの間の距離が予め設定された距離以下であるか否かを判断するステップと、ＮＯであれば、監視位置点を再特定して、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、ＹＥＳであれば、ロボットの位置する格子セルとペットの位置する格子セルとの間であって、ペットを監視するロボットのカメラの撮像角度によってカバーされた予め設定された範囲内の格子セルに、障害セルが存在するか否かを判断するステップと、ＮＯであれば、ロボットのカメラがペットに向くように撮像方向を維持するステップと、ＹＥＳであれば、監視位置点を再特定して、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、を含む。ロボットが追跡監視状態の形態でペットを監視する場合、ペットとある程度の距離を維持する必要があり、距離が遠すぎると、撮像されるペットの画像が不鮮明で、ペットの現在状態を把握できず、追跡監視の効果を失ってしまう。よって、ペットを追跡監視する場合、まずロボットとペットとの間の距離を判断し、その間の距離が予め設定された距離を超えると、監視位置点を再特定してペットを監視する最適な位置を探し出さなければならない。その間の距離が予め設定された距離以下であれば、直接該範囲内でペットを監視することができ、この時、さらにロボットの位置する格子セルとペットの位置する格子セルとの間であって、ペットを監視するロボットのカメラの撮像角度によってカバーされた予め設定された範囲内の格子セルに、障害セルが存在するか否かを判断して、存在しなければ、ロボットのカメラがペットを正常に撮像できることを表すため、現在のカメラがペットに向く撮像方向を維持すればよく、存在すれば、監視位置点を再特定する必要がある。ここで、前記予め設定された距離は実際のデザインニーズに応じて設定されることができ、２〜５メートルの範囲内のいずれか１つの値に設定されることができ、最も好ましくは、３メートルに設定される。前記予め設定された範囲も製品デザインに応じて設定されることができ、好ましくは、カメラの撮像角度によってカバーされる範囲全体の１/３に設定される。このようなロボットとペットとの間の距離変化と障害物による遮断状況に応じて監視位置点を調節していく追跡監視状態によると、ロボットによるペット監視の効果を確保できる。

前記ロボットの位置する格子セルとペットの位置する格子セルとの間であって、ペットを監視するロボットのカメラの撮像角度によってカバーされた予め設定された範囲内の格子セルに、障害セルがあるか否かを判断することは、ロボットのペットを監視するカメラがペットに向く方向を撮像方向とするステップと、前記撮像方向に基づいて、カメラの撮像角度が前記格子地図においてカバーする撮像領域を特定するステップと、カメラを角頂点として外側へ延長する第１辺と第２辺がなす角度範囲の、前記格子地図でのカバー領域に対応する格子セルを特定して、前記カバー領域に対応する格子セルに障害セルが存在するか否かを分析する。ここで、前記カバー領域は前記撮像領域より小さく且つ前記撮像領域内に位置する。図１０に示すように、図における１つの小さい格子が１つの格子セルを示し、Ｘが標記された格子は該セルが障害セルであることを示し、標記されていないかまたは他の文字が標記された格子はそのセルが走行済セルであることを示す。Ｇ点はロボットが位置する位置点、すなわちカメラの位置であり、Ｃ点はペットが位置する位置点である。ＧＺは撮像方向で、ＧＢ１とＧＢ２との２本の線からなる角度が撮像角度であり、ＧＺは前記撮像角度の二等分線である。ＧＵ１は第１辺で、ＧＵ２は第２辺であり、ＧＵ１とＧＵ２との２本の線からなる角度内の格子セルに障害セルがあるか否かを分析し、すなわち∠Ｕ１ＧＵ２範囲内の格子にＸが標記された格子があるか否かを判断し、あれば、障害セルが存在することを表し、なければ、障害セルがないことを表す。図において、前記∠Ｕ１ＧＵ２範囲内に障害セルがなく、ロボットはペットを正常に撮像することが可能である。∠Ｕ１ＧＵ２範囲内にＸセルがあれば、ロボットのカメラが障害物に遮断されているかまたはペットが障害物のすぐ近くに位置して撮像効果に影響を及ぼすことを示すため、他の角度に変換してペットを撮像する必要がある。本実施例に記載の方法によると、格子地図を組合せて、２つの位置点の間に障害セルがあるか否かを判断し、これに基づいてロボットとペットとの間が障害物によって遮断されているか否かを特定し、このような形態はロボットに保持されたデータを十分に利用し、判断フローが簡単で実用であり、且つ効果が顕著である。

好ましくは、前記監視位置点を再特定することは、ペットの位置する格子セルを中心点とする予め設定された領域を特定し、前記予め設定された領域における走行済セルのロボットからの近い順の距離関係に応じて、走行済セルを１つずつ監視候補セルとして、前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断するステップと、ＮＯであれば、前記監視候補セルを監視セルとし、前記監視セルの中心点を監視位置点とし、ＹＥＳであれば、次の走行済セルがロボットからの距離が最も遠い走行済セルであるか否かを判断するステップと、ＹＥＳであれば、直接次の走行済セルを監視セルとし、前記監視セルの中心点を監視位置点とし、ＮＯであれば、次の走行済セルを監視候補セルとして、引き続き前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断するステップと、を含む。ここで、前記障害セルはロボットが障害物を検出した時に対応する格子セルであり、前記走行済セルはロボットが走行したことのある格子セルである。前記予め設定された領域も製品デザインに応じて設定されることができ、好ましくは、円形領域、四角形領域または規則的な多角形領域等に設定され、面積の大きさは通常２〜６平方メートル範囲内に設定される。

ペット周囲の予め設定された領域内において、ロボットからの距離の近い順の関係を選択して、走行済セルを１つずつ監視候補セルとし、その後、前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断し、すなわち監視候補セルの位置にてペットを効果的に監視することが可能であるか否かを分析し、障害物によって遮断されていなければ、その監視候補セルを監視セルとし、遮断されていれば、次の走行済セルを分析する。このようなペットの周囲の予め設定された領域内においてロボットからの距離の近い順で走行済セルを１つずつ分析する形態によると、ロボットが最も速く到達でき且つペットを効果的に監視可能な位置点を探し出して、ロボットがペットを監視する効率を向上させることができる。また、予め設定された領域内におけるロボットからの距離が最も遠い走行済セル以外の他の走行済セルとペットとの間がいずれも障害物によって遮断されていれば、ロボットからの距離が最も遠い走行済セルとペットとの間に障害物があるか否かに関わらず、それを監視セルとし、これは、通常障害物の分布に特徴があるからであり、すなわち、障害物は通常ある１つまたは複数の領域に集中して現れ、１つの領域で障害セルが検出されると、当該領域に他の障害セルがさらに存在することになり、ロボットが現在位置で障害物を検出した場合、一定の範囲内において、現在位置から遠い領域ほど、障害セルが現れる確率が低くなるからである。このため、予め設定された領域内におけるロボットからの距離が最も遠い走行済セルを監視セルとすることで、ロボットを比較的に空いている領域に位置させて、ペットの位置が変化した場合、隣接する障害物の干渉を受けずに監視位置または監視角度をさらに簡単に調節することができ、監視効率を向上させる。上述のように、本発明に係わる方法によると、このような格子地図を組合せてペットを監視する方式によって、より良い監視位置を探し出すようにロボットを制御することができ、障害物に遮断されて監視効果に影響を及ぼす問題を回避し、ペットを監視する効果を向上させる。

また、ペットの位置する格子セルを中心点とする予め設定された領域を特定し、前記予め設定された領域における走行済セルのロボットからの近い順の距離関係に応じて、走行済セルを１つずつ監視候補セルとすることは、ペットの位置する格子セルの中心を円心とし、予め設定された長さを半径とする円形領域を特定するステップと、前記円形領域におけるロボットからの距離が最も近い走行済セルを監視候補セルと特定するステップと、前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルがあり、且つ前記円形領域におけるロボットからの距離が二番目に近い走行済セルがロボットからの距離が最も遠いセルではなければ、前記円形領域におけるロボットからの距離が二番目に近い走行済セルを監視候補セルと特定するステップと、前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルがあり、且つ前記円形領域におけるロボットからの距離が三番目に近い走行済セルがロボットからの距離が最も遠いセルではなれば、前記円形領域におけるロボットからの距離が三番目に近い走行済セルを監視候補セルと特定するステップと、このように類推するステップと、を含む。図１１に示すように、図における１つの小さい格子が１つの格子セルを示し、Ｘが標記された格子は当該格子が障害セルであることを示し、標記されていないかまたは他の文字が標記された格子は当該格子が走行済セルであることを示す。Ｇ点はロボットが位置する位置点、すなわち、カメラの位置であり、Ｃ点はペットが位置する位置点である。ＧＺは撮像方向であり、ＧＵ１が第１辺で、ＧＵ２が第２辺である。∠Ｕ１ＧＵ２範囲内に障害セル（すなわち、Ｘが標記された格子）があるため、ロボットによる撮像が障害物に遮断されるおそれがあり、このため、ロボットは撮像位置を調節しなければならない。まず、Ｃ点が位置する格子セルの中心を円心とし、予め設定された長さを半径とする円を描くと、当該円内の範囲が前記予め設定された領域となる。ここで、前記予め設定された長さは、具体的なデザインニーズに応じて設定されることができ、好ましくは、１〜２メートルの範囲内のいずれか１つの値に設定されることができ、本実施例においては１．５メートルとした。なお、図７に示す円形領域は模式図に過ぎず、図における格子セルの長さによって円形の半径または直径を測定してはならず、また、円形領域が１つの格子セルの一部のみを囲んでいれば、当該格子セルも円形領域の範囲内に入ることとなる。図において、格子セルＳ１が円形領域内におけるロボットからの距離が最も近い走行済セルであるため、まずそれを監視候補セルとし、Ｓ１とＣとの間の直線格子経路（すなわち、Ｓ１とＣとを結ぶ直線が通過する格子セルからなる経路）にＸが標記された障害セルがあるため、Ｓ１を監視セルとして特定することができない。続いて、ロボットからの距離が二番目に近い走行済セルＳ２を分析し、Ｓ２が円形領域におけるロボットからの距離が最も遠い走行済セルではないため、ロボットからの距離が二番目に近い走行済セルＳ２を監視候補セルとし、Ｓ２とＣとの間の直線格子経路にＸが標記された障害セルがないため、すなわち、ロボットによるペットの撮像を遮断する障害物がないため、Ｓ２を監視セルと特定し、ロボットを走行済セルＳ２へ案内してペットの監視を行わせる。Ｓ２とＣとの直線格子経路にも障害セルがあると仮定すれば、継続してロボットからの距離が三番目に近い走行済セルＳ３を分析し、その方法は上記と同じであるため詳細な説明を省略する。円形領域におけるＳ１０以外の全ての走行済セルとロボットとの間の直線格子経路のいずれにも障害セルがあれば、ペットが障害物に囲まれた位置（例えば、ソファー上、センターテーブル上またはベッド上）に位置することを示し、この時、予め設定された領域においては走行済セルとペットとの間の障害セルを考慮する必要がなく、ペットの位置から遠く且つロボットの現在位置から遠く離れた位置点を考慮しなければならないため、直接ロボットからの距離が最も遠い走行済セルＳ１０を監視セルとし、ロボットを当該監視セルに案内してペットの監視を行わせる。このようなペット周囲の予め設定された領域内においてロボットからの距離が近い順で走行済セルを１つずつ分析する形態によると、ロボットが最も速く到達でき且つペットを効果的に監視可能な位置点を探し出して、ロボットがペットを監視する効率を向上させることができる。

好ましくは、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御することは、ロボットの現在位置点を起点とし、前記監視セルの位置する方向に向かって格子地図の捜索を行うステップと、ロボットの現在位置点と前記監視セルの中心点との間であって、走行済セルによって直接連通された格子経路のうち、経路長さが最も短い格子経路を案内格子経路と特定するステップと、案内格子経路における格子セルの中心点を案内位置点とし、前記案内位置点を連結して案内経路を構成するステップと、現在位置点から前記案内経路に沿って前記監視位置点まで走行するようにロボットを制御するステップと、前記ロボットのカメラの撮像方向がペットの位置する方向に合せるように、ロボットの方向を調節するステップと、を含む。図１２に示すように、ロボットがＧ点から監視セルＳ２まで走行しようとする場合、まず、走行経路を捜索しなければならず、図において、Ｘが標記された格子は当該格子が障害セルであることを示し、標記されていないかまたは他の文字が標記された格子は当該格子が走行済セルであることを示す。まず、ロボットの現在位置点Ｇ点を起点として、前記監視セルの位置する方向に向かって格子地図の捜索を行う。ここで、監視セルの位置する方向に向かって捜索を行うことは、監視セルに向かう直線方向での捜索に限定されず、当該方向を全体的な捜索傾向として、Ｇ点から、格子セルごとにＧ点から離れる周囲へ捜索し、また、周囲から監視セルへ収まる方向で格子セルごとに捜索を行う。そして、二本の格子経路が捜索され、１本目は監視セルの左下方から監視セルまでに連結されたものであり、２本目は監視セルの右上方から監視セルまでに連結されたものであり、二本の格子経路は障害セルによって区切られている。１本目の格子経路の長さが２本目の格子経路よりも小さいため、１本目の格子経路を案内格子経路とする。１本目の格子経路における格子セルの中心点を案内位置点とし、前記案内位置点を連結して、案内経路、すなわちＬ１で示す点線（Ｌ２で示す点線は２本目の格子経路の路線である）を構成する。続いて、Ｇ点から、Ｌ１路線に沿って監視セルＳ２の中心点（すなわち、監視位置点）まで走行するようにロボットを制御する。最後に、ロボットのカメラの撮像方向がＣ点の方向（すなわち、ペットが位置する方向）に向かうように、その場所でロボットの本体を回動させる。本実施例に係わる方法によると、監視セルの位置する方向に向かって格子地図の捜索を行うことで、監視セルに到達可能な格子経路にはどのようなものがあるかを速やかに特定することができる。そして、各経路の長さを分析して、最も短い経路を案内経路とすることで、ロボットが監視セルに到達する時間を短縮し、最後に、格子セルの中心点を案内位置点とし、各案内位置点を連結してなる案内経路が監視位置点に到達する最適な案内経路となり、ロボットが当該案内経路に沿って走行することで、目的地に到達する時間を短縮できるだけではなく、走行中に障害物に当たるリスクも低減し、ロボットが監視位置点に到達する効率を向上させることができる。好ましくは、本実施例における図示する格子セルの辺の長さがロボットの本体の直径に等しい。

また、本発明は、プログラムを記憶するためのチップをさらに提供し、前記プログラムは、上述したロボットによるインテリジェントなペット監視方法を実行するようにロボットを制御するためのものである。ロボットの本体に前記チップを装着することで、ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信によって、ロボットがペットとロボットとの相互位置関係を特定し、さらに相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図でのペットに対応する格子位置を特定する。ペット自体の体内時計の影響により、ペットの日常の行為や動作にも一定のリズムがある。従って、最終的に異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録することで発生されるビッグデータによって、１つのペット日常動作モデルを構築して、該モデルに応じてペットの日常動作軌跡を予測でき、これにより、より優れた監視位置や監視角度をインテリジェントに選択して、既存のロボットがペットを追いかけることで監視効率や効果が悪い課題を解決し、ロボットがペットを監視する効率や効果を向上させることができる。

以上の実施例は本発明を限定するためのものではなく、本発明を十分に開示するためのものであり、本発明の創造趣旨に基づいて創造性のある行為を経ずに得られる等価技術特徴の入れ替えは本願の開示範囲に含まれる。

Claims (12)

1. ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信に基づいて、ペットとロボットとの相互位置関係を特定するステップと、
   前記相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図での、ペットに対応する格子位置を特定するステップと、
   異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録し、記録した時間情報及びその対応する格子位置情報を統計して、ペットの動作軌跡を予測するための１つのペット日常動作モデルを構築するステップと、
   前記ペット日常動作モデルに応じてペットを監視するステップと、を含むことを特徴とするロボットによるインテリジェントなペット監視方法。
2. ロボットとペット身体上の無線信号装置との無線通信に基づいて、ペットとロボットとの相互位置関係を特定する前記ステップは、
   ロボット本体上の第１ＵＷＢ測位基地局と第２ＵＷＢ測位基地局との間の距離をＷとするステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、前記第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とするステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局及び前記第２ＵＷＢ測位基地局とペット身体上のＵＷＢ測位ラベルとの無線通信に基づいて、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とするステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局を角頂点としてそれぞれ前記第２ＵＷＢ測位基地局と前記ＵＷＢ測位ラベルに向かう線のなす角度を第１角度とし、且つ第１角度α１が、α１＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ２²−Ｒ１²）／（２＊Ｗ＊Ｒ２））であると特定するステップと、
   前記第２ＵＷＢ測位基地局を角頂点としてそれぞれ前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記ＵＷＢ測位ラベルに向かう線のなす角度を第２角度とし、且つ第２角度α２が、α２＝ａｒｃｃｏｓ（（Ｗ²＋Ｒ１²−Ｒ２²）／（２＊Ｗ＊Ｒ１））であると特定するステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルの現在位置点の座標を（Ｘｃ，Ｙｃ）とし、且つＸｃ＝Ｘ１２＋Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））、Ｙｃ＝Ｙ１１＋Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（（Ｘ１２−Ｘ１１）／Ｗ））であると特定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、前記第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とする前記ステップは、
   ロボット本体の中心点の座標をロボットの現在位置点の座標とし、且つ当該座標を（Ｘ１，Ｙ１）とするステップと、
   ロボット本体の中心点が、前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記第２ＵＷＢ測位基地局との連結線の中点であると特定するステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局と前記第２ＵＷＢ測位基地局との間の距離をＷとすると、ロボット本体の中心点から前記第１ＵＷＢ測位基地局までの距離がＷ／２であり、ロボット本体の中心点から前記第２ＵＷＢ測位基地局までの距離がＷ／２であると特定するステップと、
   ロボットのジャイロスコープによって検出されたロボットの現在方向をαとするステップと、
   ロボット本体上の第１ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１１，Ｙ１１）とし、且つＸ１１＝Ｘ１−（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）、Ｙ１１＝Ｙ１＋（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）であると特定するステップと、
   ロボット本体上の第２ＵＷＢ測位基地局の座標を（Ｘ１２，Ｙ１２）とし、且つＸ１２＝Ｘ１＋（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）、Ｙ１２＝Ｙ１−（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）であると特定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記第１ＵＷＢ測位基地局及び前記第２ＵＷＢ測位基地局とペット身体上のＵＷＢ測位ラベルとの無線通信に基づいて、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とする前記ステップは、
   電波の伝播速度をｃとするステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルへ距離測定データを送信してから前記ＵＷＢ測位ラベルからの確認信号を受信するまでの時間をＴ１１とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第１ＵＷＢ測位基地局から送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ１２とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第１ＵＷＢ測位基地局へ距離測定データを送信してから前記第１ＵＷＢ測位基地局からの確認信号を受信するまでの時間をＴ１３とするステップと、
   前記第１ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルから送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ１４とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第１ＵＷＢ測位基地局までの第１距離をＲ１とし、且つＲ１＝ｃ＊（Ｔ１１−Ｔ１２＋Ｔ１３−Ｔ１４）／４であると特定するステップと、
   前記第２ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルへ距離測定データを送信してから前記ＵＷＢ測位ラベルからの確認信号を受信するまでの時間をＴ２１とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第２ＵＷＢ測位基地局から送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ２２とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルが前記第２ＵＷＢ測位基地局へ距離測定データを送信してから前記第２ＵＷＢ測位基地局からの確認信号を受信するまでの時間をＴ２３とするステップと、
   前記第２ＵＷＢ測位基地局が前記ＵＷＢ測位ラベルから送信された距離測定データを受信してから確認信号を送信するまでの時間をＴ２４とするステップと、
   前記ＵＷＢ測位ラベルから前記第２ＵＷＢ測位基地局までの第２距離をＲ２とし、且つＲ２＝ｃ＊（Ｔ２１−Ｔ２２＋Ｔ２３−Ｔ２４）／４であると特定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記相互位置関係に基づいて、ロボットが構築した格子地図での、ペットに対応する格子位置を特定する前記ステップは、
   走行中のロボットによって検出されたデータに基づいて、（Ｘ０，Ｙ０）を原点とするＸＹ軸座標系に基づく格子地図を構築するステップと、
   前記格子地図における格子セルの辺長をＬとするステップと、
   ロボット自体の測位データに基づいて、ロボットの現在位置点の座標を（Ｘ１，Ｙ１）とすると、現在位置点に対応する格子セルの格子座標を（Ｓ１１，Ｓ１２）とし、Ｓ１１＝（Ｘ１−Ｘ０）／Ｌ、Ｓ１２＝（Ｙ１−Ｙ０）／Ｌ（Ｓ１１とＳ１２はいずれも整数部分を取る）とするステップと、
   ロボットの座標（Ｘ１，Ｙ１）に基づいて、ペットの位置する位置点に対応する格子座標を（Ｓ２１，Ｓ２２）とし、且つＳ２１＝（Ｘ１＋（（Ｗ＊ｃｏｓα）／２）＋Ｒ２＊ｃｏｓ（１８０°−α１−ａｒｃｃｏｓ（ｃｏｓα））−Ｘ０）／Ｌ、Ｓ２２＝（Ｙ１＋（（Ｗ＊ｓｉｎα）／２）＋Ｒ１＊ｃｏｓ（１８０°−α２−ａｒｃｓｉｎ（ｃｏｓα））−Ｙ０）／Ｌ（Ｓ２１とＳ２２はいずれも整数部分を取る）とするステップと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 異なる時点でのペットの位置する格子位置を記録し、記録した時間情報及びその対応する格子位置情報を統計して、ペットの動作軌跡を予測するための１つのペット日常動作モデルを構築する前記ステップは、
   予め設定された期間をＸ軸とし、格子の座標点をＹ軸としてＸＹ軸座標系を構築するステップと、
   前記予め設定された期間を１つの時間周期として、一番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して一本目の動作軌跡線を形成するステップと、
   二番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して二本目の動作軌跡線を形成するステップと、
   三番目の時間周期内において、原点からＸ軸の時間延在方向に沿って、各時点でのペットの位置する位置点に対応するＹ軸の格子座標点を特定し、特定した格子座標点を順に連結して三本目の動作軌跡線を形成するステップと、
   このように、各時間周期内に形成される動作軌跡線を引き続き記録するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記ペット日常動作モデルに応じてペットを監視する前記ステップは、
   前記ペット日常動作モデルにおける動作軌跡線の分布状況に応じて、比較的に密度の高い動作軌跡線を特定するステップと、
   比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する時間を予測滞在時間とし、比較的に密度の高い動作軌跡線に対応する格子座標を予測滞在位置とするステップと、
   ロボットの現在位置とペットの現在位置に基づいて、ペットとロボットとの間の直線距離が予め設定された距離を超えるか否かを判断するステップと、
   ＮＯであれば、現在の追跡監視状態を継続するステップと、
   ＹＥＳであれば、現在時間と現在時間より後の一番目の予測滞在時間との時間差が予め設定された時間未満であるか否かを判断するステップと、
   ＮＯであれば、現在の追跡監視状態を継続するステップと、
   ＹＥＳであれば、現在時間より後の一番目の予測滞在時間に対応する予測滞在位置を特定し、ペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて、ロボットが位置する場合ロボットのカメラの撮像角度がペットの現在位置と前記予測滞在位置とをカバーする１つの監視位置点を特定するステップと、
   前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記比較的に密度の高い動作軌跡線は、ある１期間内で同一の格子座標範囲内に位置する動作軌跡線であり、その数が同一の期間内の動作軌跡線の全体で占める割合は予め設定された数値を超えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 現在の追跡監視状態を継続する前記ステップは、
   ロボットとペットとの間の距離が予め設定された距離以下であるか否かを判断するステップと、
   ＮＯであれば、監視位置点を再特定して、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、
   ＹＥＳであれば、ロボットの位置する格子セルとペットの位置する格子セルとの間であって、ペットを監視するロボットのカメラの撮像角度によってカバーされた予め設定された範囲内の格子セルに、障害セルが存在するか否かを判断するステップと、
   ＮＯであれば、ロボットのカメラがペットに向くように撮像方向を維持するステップと、
   ＹＥＳであれば、監視位置点を再特定して、前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御するステップと、含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記監視位置点を再特定することは、
    ペットの位置する格子セルを中心点とする予め設定された領域を特定し、前記予め設定された領域における走行済セルのロボットからの近い順の距離関係に応じて、走行済セルを１つずつ監視候補セルとして、前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断するステップと、
    ＮＯであれば、前記監視候補セルを監視セルとし、前記監視セルの中心点を監視位置点とするステップと、
    ＹＥＳであれば、次の走行済セルがロボットからの距離が最も遠い走行済セルであるか否かを判断するステップと、
    ＹＥＳであれば、直接次の走行済セルを監視セルとし、前記監視セルの中心点を監視位置点とするステップと、
    ＮＯであれば、次の走行済セルを監視候補セルとして、引き続き前記監視候補セルとペットの位置する格子セルとの間の直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断するステップと、を含み、
    前記障害セルはロボットによって障害物が検出された時の対応する格子セルであり、前記走行済セルはロボットが走行したことのある格子セルであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記ペットの現在位置と前記予測滞在位置に基づいて、１つの監視位置点を特定することは、
    ペットの現在位置に対応する格子セルを第１セルとし、前記予測滞在位置に対応する格子セルを第２セルとするステップ１と、
    第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線上のロボットから最も近い走行済セルを第３セルとするステップ２と、
    第１セルから第３セルまでの連結線と第２セルから第３セルまでの連結線との間の角度がロボットのカメラの撮像角度未満であるか否かを判断して、
    ＮＯであれば、ステップ４に移行し、ＹＥＳであれば、ステップ５に移行するステップ３と、
    第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線の、第１セルと第２セルから離れる延在方向に沿って、順に前記第３セルからの距離が近い順に配列される走行済セルを新しい第３セルとして、ステップ３に戻るステップ４と、
    第３セルから第１セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断し、且つ第３セルから第２セルまでの直線格子経路に障害セルが存在するか否かを判断して、
    いずれもＮＯであれば、ステップ６に移行し、１つまたは両方ともＹＥＳであれば、ステップ７に移行するステップ５と、
    第３セルに対応する格子セルの中心点を監視位置点とするステップ６と、
    第３セルを通過し且つ第１セルと第２セルとの連結線に平行する平行線の延在方向に沿って、順に前記平行線が通過した走行済セルを新しい第３セルとし、新しい第３セルが格子地図の境界から最も近い走行済セルであるか否かを判断し、
    ＮＯであれば、ステップ５に戻り、
    ＹＥＳであれば、順に第１セルと第２セルとの連結線の垂直二等分線上のロボットから最も近い走行済セルであって近い順に配列される走行済セルを新しい第３セルとして、ステップ５に戻るステップ７と、を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
12. 前記監視位置点に走行してペットを監視するようにロボットを制御する前記ステップは、
    ロボットの現在位置点を起点とし、前記監視セルの位置する方向に向かって格子地図の捜索を行うステップと、
    ロボットの現在位置点と前記監視セルの中心点との間であって、走行済セルによって直接連通された格子経路のうち、経路長さが最も短い格子経路を案内格子経路と特定するステップと、
    案内格子経路における格子セルの中心点を案内位置点とし、前記案内位置点を連結して案内経路を構成するステップと、
    現在位置点から前記案内経路に沿って前記監視位置点まで走行するように、ロボットを制御するステップと、
    前記ロボットのカメラの撮像方向がペットの位置する方向に合せるように、ロボットの方向を調節するステップと、を含むことを特徴とする請求項７〜請求項１０のうちのいずれか１項に記載の方法。

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