JP2022525543A - アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法 - Google Patents

アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2022525543A
JP2022525543A JP2021556506A JP2021556506A JP2022525543A JP 2022525543 A JP2022525543 A JP 2022525543A JP 2021556506 A JP2021556506 A JP 2021556506A JP 2021556506 A JP2021556506 A JP 2021556506A JP 2022525543 A JP2022525543 A JP 2022525543A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sensor array
window
object detection
value
during
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2021556506A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7375038B2 (ja
Inventor
イリクリ，アレックス
フィービッグ，チャールズ
ダグラス カマダ，イサク
エフ． カラー，グザヴィエ
ブルナー，チャールズ，エス．
バーク，ブライアン
Original Assignee
シャークニンジャ オペレーティング エルエルシー
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by シャークニンジャ オペレーティング エルエルシー filed Critical シャークニンジャ オペレーティング エルエルシー
Publication of JP2022525543A publication Critical patent/JP2022525543A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7375038B2 publication Critical patent/JP7375038B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/04—Systems determining the presence of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04—Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

Abstract

アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法は、センサーアレイから１つ以上の信号を受信し、受信した信号を１つ以上の物体検出閾値の値と比較することと、ロボットクリーナーが、所定期間の時間ウィンドウＷにわたって走行経路に沿って移動していたかどうかを決定することと、ロボットクリーナーがウィンドウＷの間に直線運動で動作していたという決定に応答して、ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間にセンサーアレイから受信した検出された信号の値を計算することと、ウィンドウＷの間の計算された値に基づいて、物体検出閾値の値のうちの１つ以上を調整することと、を含む。ウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの合計は、ウィンドウＷの長さよりも小さい。校正期間Ｃのうちの１つは、ウィンドウＷの始まりで開始し得る。【選択図】図２

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照により完全に本明細書に組み込まれる、２０１９年３月２１日に出願された米国仮特許出願番号第６２／８２１，８３３号の利益を主張するものである。
本開示は、概して、表面処理装置、より具体的には、アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法を有する、ロボットクリーナーを対象とする。
表面処理装置は、ロボットクリーナーを含み得る。いくつかのロボットクリーナーは、表面の周りを自律的に走行しながら、表面上に残された破片を収集するように構成されている。ロボットクリーナーは、ランダムな経路および／または所定の経路に従って、表面に沿って走行するように構成され得る。ランダムな経路および／または所定の経路に従って表面に沿って走行するとき、ロボットクリーナーは、１つ以上の障害物に遭遇することに応答して、その走行経路を調整し得る。所定の経路に従って表面に沿って走行するとき、ロボットクリーナーは、以前の動作で、掃除される領域のマップを開発し、マップに基づいて所定の経路に従って領域の周りに走行し得る。ロボットクリーナーがランダムまたは所定の経路に従って走行するよう構成されるか否かにかかわらず、ロボットクリーナーは、所定のパターンで走行するよう構成され得る。例えば、ロボットクリーナーは、増加した破片の位置に位置付けされ、ロボットクリーナーを所定の時間、増加した破片の位置に留まるようにさせる掃除パターンに入るようにさせ得る。
これらおよびその他の特徴の利点は、以下の図面とともに以下の詳細な説明を読むことによってより良く理解される。
本開示の実施形態と一致する、ロボットバキュームクリーナーの一実施例の概略図である。 本開示の実施形態と一致する、アダプティブセンサーアレイアルゴリズムの１つの実施例のフローチャートである。 本開示の実施形態と一致する、校正期間を決定するためのアルゴリズムの１つの実施例のフローチャートである。 本開示の実施形態と一致する、複数の校正期間を有するウィンドウの１つの実施例を概して説明する。 概して、本開示の実施形態と一致する、複数の校正期間を有するウィンドウの別の実施例を説明する。 概して、本開示の実施形態と一致する、新しいウィンドウの設定方法のためのアルゴリズムの１つの実施例を説明する。 概して、本開示の実施形態と一致する、新しいウィンドウの設定方法のためのアルゴリズムの別の実施例を説明する。 概して、本開示の実施形態と一致する、新しいウィンドウの設定方法のためのアルゴリズムのさらなる実施例を説明する。 概して、本開示の実施形態と一致する、新しいウィンドウの設定方法のためのアルゴリズムのさらに別の実施例を説明する。 本開示の実施形態と一致する、アダプティブセンサーアレイアルゴリズムの別の実施例のフローチャートである。
本開示は、概して、アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法を含むロボットクリーナー（例えば、ロボットバキュームクリーナー）を対象とする。ロボットクリーナーは、センサーアレイおよびセンサーアレイコントローラーを含み得る。センサーアレイコントローラーは、センサーアレイから信号を受信し、受信した信号を１つ以上の物体検出閾値の値と比較するように構成されている。１つの実施形態によれば、センサーアレイコントローラーは、ロボットクリーナーが、所定期間の時間ウィンドウＷにわたって走行経路に沿って移動していた（すなわち、衝突が検出されず、かつ／または旋回なし）かどうかを決定／検出するように構成されている、アダプティブセンサーアレイアルゴリズムを含む。そうである場合、センサーアレイコントローラーは、ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間にセンサーアレイから検出された信号の値を計算するように構成されている。全校正期間Ｃの合計は、ウィンドウＷの長さよりも小さい。校正期間Ｃのうちの１つは、ウィンドウＷの始まりで開始し得る。センサーアレイコントローラーは、ウィンドウＷの間（例えば、校正期間Ｃ）の計算された値に基づいて、物体検出閾値の値のうちの１つ以上を調整するようにさらに構成されている。任意選択で、センサーアレイコントローラーは、センサーアレイから検出された値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって１つ以上の物体検出閾値を満たす、および／または超えるかどうかを決定するように構成される。そうである場合、センサーアレイコントローラーは、センサーアレイが偽トリガー状態を引き起こしていると仮定し得、ロボットクリーナーを前方運動に従事させ得、前述のように、物体検出閾値のうちの１つ以上を調整し得る。
図１は、ロボットバキュームクリーナー１００の一実施例の概略図を示す。示されるように、ロボットバキュームクリーナー１００は、ダストカップ１０４および吸引モーター１０６に流体的に連結された空気入口１０２を含む。吸引モーター１０６は、破片を空気入口１０２内に吸引し、後で廃棄するためにダストカップ１０４内に堆積させる。ロボットバキュームクリーナー１００は、任意選択で、空気入口１０２内に少なくとも部分的に配置される１つ以上の攪拌器１０３を含み得る。攪拌器１０３は、攪拌器１０３が長手方向枢動軸を中心として回転するように、ロボットバキュームクリーナー１００内に配置された１つ以上のモーターによって駆動され得る。非限定的な実施例として、攪拌器１０３は、複数のブラシ毛を有する回転可能なブッシュバーを含み得る。
また示されるように、ロボットバキュームクリーナー１００は、それぞれの駆動モーター１１０に連結された複数のホイール１０８を含む。このように、各ホイール１０８は、概して、独立して駆動されるものとして説明され得る。ロボットバキュームクリーナー１００は、複数のホイール１０８のうちの一方の回転速度を、複数のホイール１０８のうちのもう一方に対して調整することによって操縦され得る。
１つ以上のサイドブラシ１１８は、サイドブラシ１１８の一部分が、ロボットバキュームクリーナー１００のハウジング１１４によって画定される周囲に少なくとも（例えば、周囲を越えて）延在するように位置付けられ得る。サイドブラシ１１８は、ハウジング１１４の周囲を越えて位置する破片が収集され得るように、空気入口１０２の方向に破片を付勢するように構成され得る。例えば、サイドブラシ１１８は、サイドブラシモーター１２０の起動に応答して回転するように構成され得る。
ユーザーインターフェイス１２２は、ユーザーがロボットバキュームクリーナー１００を制御することを可能にするように提供され得る。例えば、ユーザーインターフェイス１２２は、ロボットバキュームクリーナー１００の１つ以上の特徴に対応する１つ以上の押しボタンを含み得る。
１つ以上の変位可能なバンパー１１２は、ロボットバキュームクリーナー１００のハウジング１１４によって画定される周囲の一部分に沿って配置され得る。変位可能なバンパー１１２は、例えば、障害物の係合に応答して、非作動位置と作動位置との間で移行するように構成される。変位可能なバンパー１１２は、ハウジング１１４の頂面に概ね平行に延在する第１の軸１１６に沿って移動可能であるように構成され得る。このように、変位可能なバンパー１１２は、掃除する表面の上に配置され、そこから延在する障害物の少なくとも一部分と係合すること（例えば、接触すること）に応答して変位する。追加的に、または代替的に、変位可能なバンパー１１２は、第１の軸１１６に対して横方向に（例えば、垂直に）延在する第２の軸に沿って移動可能であるように構成され得る。このように、変位可能なバンパー１１２は、掃除する表面から離間した障害物の少なくとも一部分と係合すること（例えば、接触すること）に応答して変位する。したがって、ロボットバキュームクリーナー１００は、障害物と掃除する表面との間に閉じ込められることを回避し得る。単一の変位可能なバンパー１１２がロボットバキュームクリーナー１００の概して前方半分に示されているが、１つ以上の変位可能なバンパー１１２がロボットバキュームクリーナー１００の任意の場所に位置し得ることを理解されたい。
ロボットバキュームクリーナー１００はまた、１つ以上のセンサーアレイ１２４および１つ以上のセンサーアレイコントローラー１２６を含み得る。センサーアレイ１２４は、エミッターセンサー１２８および検出器センサー１３０を含む、複数の光学センサーおよび／または音響センサーを含み得る。例えば、センサーアレイ１２４は、複数の赤外線エミッターおよび赤外線検出器を含み得る。エミッターセンサー１２８および／または検出器センサー１３０の少なくとも一部分は、変位可能なバンパー１１２とハウジング１１４との間に配置され得る。したがって、エミッターセンサー１２８によって伝送される信号および／または検出器センサー１３０によって受信される反射信号のうちの少なくともいくつかは、変位可能なバンパー１１２の一部分を通過し得る。センサーアレイ１２４がロボットバキュームクリーナー１００の概して前方半分に示されているが、センサーアレイ１２４がロボットバキュームクリーナー１００の任意の場所（例えば、側面および／または背面）に位置し得ることを理解されたい。
動作中、エミッターセンサー１２８は、検出信号をロボットバキュームクリーナー１００の周り（例えば、限定されるものではないが、ロボットバキュームクリーナー１００の前および／もしくは左、右、ならびに／または後ろ）の環境に伝送するように構成されている。検出信号の少なくとも一部分は、検出器センサー１３０に向かって反射して戻される。検出器センサー１３０は、反射信号を受信し、信号をセンサーアレイコントローラー１２６に伝送する。センサーアレイコントローラー１２６は、物体検出を実施するように構成されたコンピューター可読メモリー１３２および回路１３４（例えば、限定されるものではないが、１つ以上のプロセッサー、統合型コントローラーなど）を含み得る。少なくとも１つの実施形態では、回路１３４は、センサーアレイ１２４（例えば、検出器センサー１３０）からの信号を、メモリー１３４に記憶されている１つ以上の閾値の値と比較するように構成され得る。例えば、閾値の値は、遠方物体検出閾値および／または近方物体検出閾値を含み得る。遠方物体検出閾値は、近方物体検出閾値よりも低い値に対応し得る。非限定的な実施例として、遠方物体検出閾値は、センサーアレイ１２４によって伝送される物体非検出信号（すなわち、いかなる物体もセンサーアレイ１２４の検出フィールド内に存在しない場合の、センサーアレイ１２４からの信号の値）の１５０％であってもよく、近方物体検出閾値は、物体非検出信号の３００％であってもよい。もちろん、これらの値は、単に例示的な値であり、その他の値および／または他の閾値が使用され得る。
センサーアレイ１２４およびセンサーアレイコントローラー１２６は概して有効であるが、破片が、変位可能なバンパー１１２および／またはセンサーアレイ１２４上に蓄積する場合があり、これは、時間とともに伝送および／または反射信号の信号強度に影響を与え得る。例えば、いくつかの例では、破片が、変位可能なバンパー１１２および／またはセンサーアレイ１２４上に積み重ねられる場合があり、これが、時間とともに伝送および／または反射信号の信号強度を減少させ得る。さらに、破片を、変位可能なバンパー１１２および／またはセンサーアレイ１２４から除去することができ（例えば、ユーザーが、変位可能なバンパー１１２および／またはセンサーアレイ１２４を拭くことができ）、これにより、伝送および／または反射信号の信号強度を即座に増加させることができる。したがって、本開示と一致する少なくとも１つの実施形態によるセンサーアレイコントローラー１２６は、メモリー１３２に記憶されている閾値の値のうちの１つ以上を調整するためのアダプティブセンサーアレイアルゴリズムを含み得る。
ここで図２を参照して、センサーアレイコントローラー１２６によって実行／実施されるアダプティブセンサーアレイアルゴリズム２００の１つの実施形態を概して説明する。センサーアレイコントローラー１２６は、所定期間の時間にわたる、走行経路に沿ったロボットバキュームクリーナー１００の移動を決定／検出すること（動作２０２）によって始まってもよい。例えば、センサーアレイコントローラー１２６は、ロボットバキュームクリーナー１００が、所定の時間量のウィンドウＷの間に走行経路に沿って移動したかどうかを決定することができる。ロボットバキュームクリーナー１００の運動として走行経路が定義され、その間、ロボットバキュームクリーナー１００は、ロボットバキュームクリーナー１００がコース／方向を変更することを引き起こす／トリガーする事象を検出しない。走行経路の１つの実施例としては、実質的に線形の移動が挙げられ得る。実質的に線形の移動は、１０％を超えて変化しない進路に沿った移動として定義される。走行経路の別の実施例としては、曲線形および／またはアーチ形の移動が挙げられ得る。走行経路のさらなる非限定的な実施例としては、ジグザグパターン、スパイラルパターンなどが挙げられ得る。コース／方向の変更をトリガーし得る事象の非限定的な実施例としては、衝突（例えば、変位可能なバンパー１１２の起動によって引き起こされる衝突）の検出／決定、１つ以上の閾値の値を満たす、および／もしくは超えるセンサーアレイ１２４からの値の検出／決定、クリフ検出、ならびに／またはロボットバキュームクリーナー１００が１つの方向にあまりにも長く（例えば、時間および／または距離）走行しているという検出／決定が挙げられる。
所定の時間量のウィンドウＷは、センサーアレイコントローラー１２６のコンピューター処理要件および感度要件のバランスをとるために選択され得る。１つの実施形態によれば、ウィンドウＷは、４秒の長さであってもよい。しかしながら、ウィンドウＷは４秒よりも長くても短くてもよいことを理解されたい。例えば、ウィンドウＷは、１秒～２０秒の長さ、例えば、２秒～１５秒の長さ、３秒～１０秒、および／またはこれらのうちの任意の範囲もしくは値であってもよい。ウィンドウＷの長さは、調整可能（例えば、動的に調整可能）であってもよいことも理解されたい。例えば、ウィンドウＷの長さは、ロボットバキュームクリーナー１００が動作している部屋のサイズ、検出された障害物の数、収集された破片の量、残りのバッテリー寿命、ロボットバキュームクリーナー１００が充電／ドッキングステーションにどれだけ近いかなどに基づいて、調整され得る。
センサーアレイコントローラー１２６が、ウィンドウＷの間にロボットバキュームクリーナー１００がコース／方向を変更することを引き起こす／トリガーする事象を検出／決定する場合（例えば、動作２０２において「いいえ」）、センサーアレイコントローラー１２６は、現在の閾値の値を使用し続け（動作２０４）、新しいウィンドウＷの間に走行経路に沿った移動を検出すること（動作２０２）に戻る。新しいウィンドウＷは、ロボットバキュームクリーナー１００が旋回することを引き起こす／トリガーする最後の事象の後（例えば、すぐ後、またはいくらかの所定の時間量の後）の、ある点で始まってもよい。
センサーアレイコントローラー１２６が、ウィンドウＷの間にロボットバキュームクリーナー１００がコース／方向を変更することを引き起こす／トリガーする事象を検出しない場合（例えば、動作２０２において「はい」）、センサーアレイコントローラー１２６は、１つ以上の校正期間Ｃの間にセンサーアレイ１２４から検出された信号の値を計算する（動作２０６）。１つ以上の校正期間Ｃは、集合的に、アクティブ（例えば、現在の）ウィンドウＷの一部分のみに達する。すなわち、アクティブウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの組み合わされた時間量は、アクティブウィンドウＷの長さよりも小さい。例示的な目的のために、アクティブウィンドウＷは、時間Ｔ０で始まり、時間Ｔｅｎｄで終了してもよく、集合的に、校正期間Ｃの合計量は、Ｔｅｎｄ－Ｔ０未満である。
センサーアレイ１２４から検出された信号の計算された値は、１つ以上の要因に基づいて決定され得る。非限定的な実施例として、センサーアレイコントローラー１２６は、検出された信号の値を、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の平均値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の最大／ピーク値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の最小値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の中央値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の重み付けされた値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の最終値、アクティブウィンドウＷの間に検出された信号の第１の値、外れ値（データセット内のエラー）を排除すること、および／または類似のものに基づいて、計算し得る。
図３を参照して、校正期間Ｃを決定するためのアルゴリズム３００の１つの実施形態を概して説明する。アルゴリズム３００は、アクティブウィンドウＷの長さＬｗを選択すること（動作３０２）を含む。アクティブウィンドウＷの長さＬｗは、センサーアレイコントローラー１２６のコンピューター処理要件と感度要件とのバランスをとるために、少なくとも部分的に選択され得る。１つの実施形態によれば、アクティブウィンドウＷの長さＬｗは、静的であってもよい。代替的に（またはさらに）、アクティブウィンドウＷの長さＬｗは、調整可能（例えば、動的に調整可能）であってもよい。例えば、アクティブウィンドウＷのＬｗは、ロボットバキュームクリーナー１００が動作している部屋のサイズ、検出された障害物の数、収集された破片の量、残りのバッテリー寿命、ロボットバキュームクリーナー１００が充電／ドッキングステーションにどれだけ近いかなどに少なくとも部分的に基づいて、調整され得る。
次に、校正期間Ｃの長さＬｃが選択される（動作３０４）。校正期間Ｃの長さＬｃは、アクティブウィンドウＷの長さＬｗのパーセンテージに少なくとも部分的に基づいて、選択され得る（動作３０６）。例えば、校正期間Ｃの長さＬｃは、等式Ｌｃ＝Ｌｗ／ｎに少なくとも部分的に基づいて、決定され得、式中、ｎは、１よりも大きい。非限定的な実施例として、校正期間Ｃの合計の長さＬｃは、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～９０％以下、例えば、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～８０％以下、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～６０％以下、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～５０％以下、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～４０％以下、アクティブウィンドウＷの長さＬｗの５％超～３０％以下、および／またはこれらの中の任意の範囲もしくは値であってもよい。代替的に、校正期間Ｃの長さＬｃは、設定された時間量であってもよい（動作３０８）。例えば、設定された時間量は、実際の検出された信号を表す、センサーアレイ１２４から検出された信号の計算された値を決定するのに足りるデータを提供するのに十分な長さに選択され得る。この目的のために、設定された時間量は、信号の値が外れること（例えば、一時的なスパイクおよび／またはドロップ）を最小化および／または排除するのに十分大きい一方で、データセットの正確な値および／または代表値を決定するのに足りる量のデータも提供するように選択され得る。
本明細書で言及されるように、１つ以上の校正期間Ｃは、集合的に、アクティブ（例えば、現在の）ウィンドウＷの一部分のみに達する。すなわち、アクティブウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの組み合わされた時間量は、アクティブウィンドウＷの長さよりも小さい。複数の校正期間Ｃ１、Ｃ２を含むアクティブウィンドウＷの１つの実施例４００を、図４Ａで概して説明する。見られ得るように、時間は、水平の線４０２によって表され、アクティブウィンドウＷは、時間Ｔ０で開始し、時間Ｔｗで終了する。したがって、アクティブウィンドウＷの時間量または長さＬｗの合計は、Ｔｅｎｄ－Ｔ０に等しい。第１の校正期間Ｃ１は、アクティブウィンドウＷの始まり、すなわち、時間Ｔ０で開始し、後続の（例えば、第２の）校正期間Ｃ２は、前の校正期間Ｃ１の終了後の、いくらかの中間の期間Ｔｉｎｔをおいて、時間Ｔｉで開始する。アクティブウィンドウＷの間の最終または最後の校正期間Ｃは、アクティブウィンドウＷの前または終了時点、すなわち、時間Ｔｅｎｄで終了してもよい。校正期間Ｃの時間量の合計は、アクティブウィンドウＷの時間量または長さＬｗの合計よりも小さい。
校正期間（例えば、Ｃ１）のうちの１つが、アクティブウィンドウＷ（例えば、Ｔ０）の始まりで開始するものとして説明されているが、これは、特にそのように特許請求されない限り、本開示の制限ではないことを理解されたい。例えば、校正期間Ｃ（例えば、Ｃ１および／またはＣ２）のうちの１つ以上は、アクティブウィンドウＷ（例えば、Ｔ０）が始まった後、図４Ｂで概して説明される遅延期間ＴＤ後に開始し得る。遅延期間ＴＤは、所定の時間量（例えば、設定された時間量）および／または可変の時間量を含み得る。例示的な目的のために、アクティブウィンドウＷは、時間Ｔ０で始まり、時間Ｔｅｎｄで終了してもよく、第１の校正期間Ｃ１は、時間Ｔ０＋ＴＤで始まってもよく、集合的に、校正期間Ｃの合計の量は、Ｔｅｎｄ－Ｔ０未満である。
図２を再び参照すると、校正期間Ｃの間に検出された信号の値を計算した後、センサーアレイコントローラー１２６のメモリー１３２に記憶されている閾値検出値のうちの１つ以上が、校正期間Ｃの間の計算された値に基づいて、少なくとも部分的に調整される（動作２０８）。１つの実施形態によれば、閾値のうちの１つ以上は、校正期間Ｃの間の計算された値の固定されたパーセンテージに基づき得る。例えば、遠方物体検出閾値の値は、校正期間Ｃの間の計算された値の１５０％となるように調整されてもよく、近方物体検出閾値は、校正期間Ｃの間の計算された値の３００％となるように調整されてもよい。もちろん、これらの値は単なる例示的な値であること、ならびに他の値および／または他の閾値が使用され得ることを理解されたい。別の実施形態によれば、検出閾値のうちの１つ以上は、線形または非線形の式に基づいて決定され得る。例えば、検出閾値の値のうちの１つ以上は、前のウィンドウＷおよび／または閾値の値と比較した、校正期間Ｃの間の計算された値の変化の量を考慮に入れた式に基づいて決定され得る。
閾値検出値が調整された後、新しいウィンドウが設定される（動作２１０）。新しいウィンドウが設定された後、アルゴリズムは動作２０２に戻ることができ、アルゴリズムを繰り返すことができる。図５～図８を参照して、新しいウィンドウがどのように設定され得るかを説明するアルゴリズムの様々な実施形態を概して説明する。第１の校正期間Ｃ１は、図５～図８では時間Ｔ０で開始するように説明されているが、第１のウィンドウのうちのいずれか１つは、時間Ｔ０で開始する必要はなく、代わりに、時間Ｔ０＋ＴＤで始まってもよいことを理解されたい。
特に、新しいウィンドウがどのように設定され得るかを概して説明する１つのアルゴリズム５００が図５に示されており、ここでは、時間は、水平の線５０２によって表されている。第１の（例えば、前の）ウィンドウＷ１は、時間Ｔ０で開始し、時間Ｔｗで終了し、第１の校正期間Ｔ１は、第１のウィンドウＷ１の始まり、すなわち、時間Ｔ０で開始する。後続の（すなわち、新しい）ウィンドウＷ２は、前のウィンドウＷ１の終了時、すなわち、時間Ｔｗで始まり、第２の校正期間Ｔ２は、第２のウィンドウＷ２の始まり、すなわち、時間Ｔｗで開始する。
新しいウィンドウがどのように設定され得るかを概して説明する別の実施形態のアルゴリズム６００が図６に示されており、ここでは、時間は、水平の線６０２によって表されている。第１の（例えば、前の）ウィンドウＷ１は、時間Ｔ０で開始し、時間Ｔｗで終了し、第１の校正期間Ｃ１は、第１のウィンドウＷ１の始まり、すなわち、時間Ｔ０で開始する。後続の（すなわち、新しい）ウィンドウＷ２は、第１の校正期間Ｃ１の終了時に始まり、第２の校正期間Ｃ２は、第１の校正期間Ｔ１の終了時に開始する。
新しいウィンドウがどのように設定され得るかを概して説明するさらに別の実施形態のアルゴリズム７００が図７に示されており、ここでは、時間は、水平の線７０２によって表されている。第１の（例えば、前の）ウィンドウＷ１は、時間Ｔ０で開始し、時間Ｔｗで終了し、第１の校正期間Ｃ１は、第１のウィンドウＷ１の始まり、すなわち、時間Ｔ０で開始する。後続の（すなわち、新しい）ウィンドウＷ２は、前の（例えば、第１の）ウィンドウＷ１の終了後に所定の時間量Ｔｗａｉｔを始め、第２の校正期間Ｃ２は、後続の（例えば、第２の）ウィンドウＷ２の始まりで開始する。同様に、図８は、新しいウィンドウをどのように設定するかを示すアルゴリズム８００のさらなる実施形態を概して説明しており、ここでは、時間は、水平の線８０２によって表されている。第１の（例えば、前の）ウィンドウＷ１は、時間Ｔ０で開始し、時間Ｔｗで終了し、第１の校正期間Ｃ１は、第１のウィンドウＷ１の始まり、すなわち、時間Ｔ０で開始する。後続の（すなわち、新しい）ウィンドウＷ２は、前の（例えば、第１の）ウィンドウＷ１が始まった後に所定の時間量Ｔｗａｉｔを始め、第２の校正期間Ｃ２は、後続の（例えば、第２の）ウィンドウＷ２の始まりで開始する。両方の実施形態において、所定の時間量Ｔｗａｉｔは、本明細書に記載の要因のいずれかに基づいて、固定されてもよく、かつ／または調整可能であってもよい。
ここで図９を参照して、センサーアレイコントローラー１２６によって実行／実施されるアダプティブセンサーアレイアルゴリズム９００のさらなる実施形態を概して説明する。本明細書に記載のアダプティブセンサーアレイアルゴリズム２００と同様であるアルゴリズム９００の動作は、繰り返さない。動作２１０の後に動作２０２に戻るのではなく、アダプティブセンサーアレイアルゴリズム９００は、センサーアレイ１２４から検出された値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって、１つ以上の物体検出閾値を満たす、および／または超えるかどうかを決定し得る（動作９０２）。例えば、アダプティブセンサーアレイアルゴリズム９００は、センサーアレイ１２４から検出された値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって、遠方物体検出閾値を満たす、および／もしくは超えるが、近方物体検出閾値を満たさない、および／もしくは超えない、ならびに／または衝突（例えば、変位可能なバンパー１１２の起動によって引き起こされた衝突）を検知しないかどうかを決定し得る。
センサーアレイ１２４から検出された値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって、１つ以上の物体検出閾値を満たさない、および／または超えない場合（例えば、動作９０２において「いいえ」）、アルゴリズム９００は、動作２０２に戻ることができ、アルゴリズム９００を繰り返すことができる。時間期間Ｔｆａｌｓｅは、複数のウィンドウＷの長さＬｗ以上となるように選択され得る。例えば、時間期間Ｔｆａｌｓｅは、ロボットバキュームクリーナー１００の平均速度、ならびにセンサーアレイ１２４および／またはセンサーアレイコントローラー１２６の最大物体検出距離に基づいて、選択され得る。例えば、時間期間Ｔｆａｌｓｅは、ロボットバキュームクリーナー１００が、ロボットバキュームクリーナー１００、ならびにセンサーアレイ１２４および／またはセンサーアレイコントローラー１２６の最大物体検出距離に基づいて、別の物体検出閾値をトリガーした場合、および／または物体に衝突した場合などに選択され得る。代替的に（またはさらに）、時間期間Ｔｆａｌｓｅは、固定された時間量および／または調整可能な（例えば、動的に調整可能な）時間量であってもよい。例えば、時間期間Ｔｆａｌｓｅは、ロボットバキュームクリーナー１００が動作している部屋のサイズ、検出された障害物の数、収集された破片の量、残りのバッテリー寿命、ロボットバキュームクリーナー１００が充電／ドッキングステーションにどれだけ近いかなどに基づいて、調整され得る。
センサーアレイ１２４から検出された値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって、１つ以上の物体検出閾値を満たす、および／または超える場合（例えば、動作９０２において「はい」）、アルゴリズム９００（例えば、センサーアレイコントローラー１２６）は、センサーアレイ１２４が偽トリガー状態を引き起こしていると仮定し得る。偽トリガー状態は、例えば、センサーアレイ１２４および／または変位可能なバンパー１１２が即座に掃除され、かつアダプティブアルゴリズム２００が物体検出閾値を低減させた場合に引き起こされ得る。偽トリガー状態の場合、アルゴリズム９００は、ロボットバキュームクリーナー１００に、前方運動に従事させ、かつ／または前方運動を継続させ得る（動作９０４）。例えば、アルゴリズム９００は、物体検出閾値（例えば、限定されるものではないが、遠方物体検出閾値および／もしくは近方物体検出閾値）のうちの１つ以上を、最大値、上昇値（例えば、最大値の８０％以上の値、最大値の９０％以上の値、および／もしくは最大値の９５％以上の値）に設定すること、物体検出閾値のうちの１つ以上を無効にすること、ならびに／または物体検出閾値のうちの１つ以上を無視することができる。前方運動が起動された後、アルゴリズム９００は動作２０２に戻ることができ、アルゴリズム９００を繰り返すことができる。
コントローラー１２６は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、縮小命令セットコンピューター（ＲＩＳＣ）プロセッサー、ｘ８６命令セットプロセッサー、マイクロコントローラー、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの、処理デバイス／回路として実装され得る。コントローラー１２６は、本明細書に開示される様々な態様および実施形態に従ってプロセスを行うために、複数の命令を実行するように構成され得る。例えば、コントローラー１２６は、図２～図９のアダプティブセンサーアレイアルゴリズム／プロセスを実行するように構成され得る。本明細書に開示されるプロセスは、例えば、ソフトウェア（例えば、コントローラー１２６上で実行されるＣもしくはＣ＋＋）、ハードウェア（例えば、ハードコード化されたゲートレベル論理もしくは専用シリコン）、またはファームウェア（例えば、マイクロコントローラー上で実行される埋め込まれたルーチン）、あるいはこれらの任意の組み合わせで実装され得る。
本発明の原理は本明細書に記載されるが、本記述は、例としてのみ行われ、本発明の範囲に限定されないことは、当業者によって理解されるべきである。その他の実施形態は、本明細書に示される例示的な実施形態に加えて、本発明の範囲内で意図される。当業者による修正および置換は、本発明の範囲内であると考えられ、以下の特許請求の範囲を除いて限定されるべきではない。

Claims (30)

  1. センサーアレイコントローラーであって、
    回路を備え、前記回路が、
    センサーアレイから１つ以上の信号を受信し、前記受信した信号を１つ以上の物体検出閾値の値と比較することと、
    ロボットクリーナーが、所定期間の時間ウィンドウＷにわたって走行経路に沿って移動していたかどうかを決定することと、
    前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していたという決定に応答して、前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の値を計算することであって、前記ウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの合計が、前記ウィンドウＷの長さよりも小さい、計算することと、
    前記ウィンドウＷの間の前記計算された値に基づいて、前記物体検出閾値の値のうちの１つ以上を調整することと、を行うように構成されている、センサーアレイコントローラー。
  2. 前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していなかったという前記決定に応答して、前記センサーアレイコントローラーが、１つ以上の現在の物体検出閾値の値を使用するようにさらに構成されている、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  3. 前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の前記値が、前記ウィンドウＷの前記１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の平均値に少なくとも部分的に基づいて計算される、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  4. 前記ロボットクリーナーが衝突を検出せず、かつ旋回を惹起しない場合に、前記ロボットクリーナーが、ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していたと決定される、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  5. 前記回路が、
    前記センサーアレイから前記受信した値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを決定することと、
    前記センサーアレイから前記受信した値が所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるという決定に応答して、前記ロボットクリーナーを前方運動に従事させることと、を行うようにさらに構成されている、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  6. 前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを前記決定することが、前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって遠方物体検出閾値を満たす、および／または超えるかどうかを決定することを含む、請求項５に記載のセンサーアレイコントローラー。
  7. 前方運動に従事することが、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を最大値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を上昇値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無効にすること、および／または
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無視すること、のうちの１つ以上を含む、請求項５に記載のセンサーアレイコントローラー。
  8. 前記校正期間Ｃのうちの少なくとも１つが、前記ウィンドウＷの始まりで開始する、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  9. 前記走行経路が、実質的に線形の移動を含む、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  10. 前記走行経路が、曲線形の移動を含む、請求項１に記載のセンサーアレイコントローラー。
  11. アダプティブセンサーアレイ方法であって、
    センサーアレイから１つ以上の信号を受信し、前記受信した信号を１つ以上の物体検出閾値の値と比較することと、
    前記ロボットクリーナーが、所定期間の時間ウィンドウＷにわたって走行経路に沿って移動していたかどうかを決定することと、
    前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していたという前記決定に応答して、前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の値を計算することであって、前記ウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの合計が、前記ウィンドウＷの長さよりも小さい、計算することと、
    前記ウィンドウＷの間の前記計算された値に基づいて、前記物体検出閾値の値のうちの１つ以上を調整することと、を含む、方法。
  12. 前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していなかったという決定に応答して、前記方法が、１つ以上の現在の物体検出閾値の値を使用することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の前記値を前記計算することが、前記値を、前記ウィンドウＷの前記１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の平均値に少なくとも部分的に基づいて、計算することを含む、請求項１１に記載の方法。
  14. 前記ロボットクリーナーが衝突を検出せず、かつ旋回を惹起しない場合に、前記ロボットクリーナーが、ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していたと決定する、請求項１１に記載の方法。
  15. 前記センサーアレイから前記受信した値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを決定することと、
    前記センサーアレイから前記受信した値が所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるという前記決定に応答して、前記ロボットクリーナーを前方運動に従事させることと、をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
  16. 前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを前記決定することが、前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって遠方物体検出閾値を満たす、および／または超えるかどうかを決定することを含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 前方運動に従事することが、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を最大値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を上昇値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無効にすること、および／または
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無視すること、のうちの１つ以上を含む、請求項１５に記載の方法。
  18. 前記校正期間Ｃのうちの少なくとも１つが、前記ウィンドウＷの始まりで開始する、請求項１１に記載の方法。
  19. 前記走行経路が、実質的に線形の移動を含む、請求項１１に記載の方法。
  20. 前記走行経路が、曲線形の移動を含む、請求項１１に記載の方法。
  21. 命令を組み合わせて、または単独で記憶する、１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリーであって、前記命令が、１つ以上のプロセッサーによって実行されたときに、
    センサーアレイから１つ以上の信号を受信し、前記受信した信号を１つ以上の物体検出閾値の値と比較する動作と、
    前記ロボットクリーナーが、所定期間の時間ウィンドウＷにわたって走行経路に沿って移動していたかどうかを決定する動作と、
    前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路の直線運動に沿って移動していたという前記決定に応答して、前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の値を計算する動作であって、前記ウィンドウＷの間の全校正期間Ｃの合計が、前記ウィンドウＷの長さよりも小さい、計算する動作と、
    前記ウィンドウＷの間の前記計算された値に基づいて、前記物体検出閾値の値のうちの１つ以上を調整する動作と、を引き起こす、１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  22. 前記ロボットクリーナーが前記ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していなかったという決定に応答して、前記動作が、１つ以上の現在の物体検出閾値の値を使用することをさらに含む、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  23. 前記ウィンドウＷの１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の前記値を前記計算することが、前記値を、前記ウィンドウＷの前記１つ以上の校正期間Ｃの間に前記センサーアレイから前記受信した検出された信号の平均値に少なくとも部分的に基づいて、計算することを含む、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  24. 前記ロボットクリーナーが衝突を検出せず、かつ旋回を惹起しない場合に、前記ロボットクリーナーが、ウィンドウＷの間に前記走行経路に沿って移動していたと決定する、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  25. 前記センサーアレイから前記受信した値が、所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを決定する動作と、
    前記センサーアレイから前記受信した値が所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるという前記決定に応答して、前記ロボットクリーナーを前方運動に従事させる動作と、をさらに含む、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  26. 前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって前記物体検出閾値のうちの１つ以上を満たす、および／または超えるかどうかを前記決定することが、前記センサーアレイから前記受信した値が、前記所定の時間量Ｔｆａｌｓｅ以上にわたって遠方物体検出閾値を満たす、および／または超えるかどうかを決定することを含む、請求項２５に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  27. 前方運動に従事させることが、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を最大値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を上昇値に設定すること、
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無効にすること、および／または
    前記物体検出閾値のうちの１つ以上を無視すること、のうちの１つ以上を含む、請求項２５に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  28. 前記校正期間Ｃのうちの少なくとも１つが、前記ウィンドウＷの始まりで開始する、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  29. 前記走行経路が、実質的に線形の移動を含む、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
  30. 前記走行経路が、曲線形の移動を含む、請求項２１に記載の１つ以上の非一時的なコンピューター可読メモリー。
JP2021556506A 2019-03-21 2020-03-20 アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法 Active JP7375038B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962821833P 2019-03-21 2019-03-21
US62/821,833 2019-03-21
PCT/US2020/023892 WO2020191304A1 (en) 2019-03-21 2020-03-20 Adaptive sensor array system and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022525543A true JP2022525543A (ja) 2022-05-17
JP7375038B2 JP7375038B2 (ja) 2023-11-07

Family

ID=72514481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021556506A Active JP7375038B2 (ja) 2019-03-21 2020-03-20 アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11442454B2 (ja)
EP (1) EP3941322A4 (ja)
JP (1) JP7375038B2 (ja)
CN (2) CN113597274B (ja)
CA (1) CA3134052A1 (ja)
WO (1) WO2020191304A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002131428A (ja) * 2000-10-25 2002-05-09 Mitsubishi Electric Corp 超音波障害物検出装置
US20050251292A1 (en) * 2000-01-24 2005-11-10 Irobot Corporation Obstacle following sensor scheme for a mobile robot
JP2016218733A (ja) * 2015-05-20 2016-12-22 シャープ株式会社 自律走行装置の車輪清掃システム、自律走行装置の制御方法及び制御プログラム
JP2017015493A (ja) * 2015-06-30 2017-01-19 株式会社デンソー 運転支援装置及び運転支援方法
JP2017503267A (ja) * 2013-12-18 2017-01-26 アイロボット コーポレイション 自律移動ロボット

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4119900A (en) 1973-12-21 1978-10-10 Ito Patent-Ag Method and system for the automatic orientation and control of a robot
US6023814A (en) 1997-09-15 2000-02-15 Imamura; Nobuo Vacuum cleaner
JP2000174326A (ja) 1998-12-08 2000-06-23 Mitsubishi Electric Corp 検知装置
US6407696B1 (en) * 2000-05-12 2002-06-18 Delphi Technologies, Inc. Radar sensor optimization system
US6433329B1 (en) 2001-01-30 2002-08-13 International Business Machines Corporation Optical position sensor with threshold updated dynamically by interpolation between minimum and maximum levels of output signal
US6703599B1 (en) 2002-01-30 2004-03-09 Microsoft Corporation Proximity sensor with adaptive threshold
US8428778B2 (en) * 2002-09-13 2013-04-23 Irobot Corporation Navigational control system for a robotic device
KR100486505B1 (ko) 2002-12-31 2005-04-29 엘지전자 주식회사 로봇 청소기의 자이로 오프셋 보정방법
JP2005141636A (ja) * 2003-11-10 2005-06-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 自律走行装置
WO2006077588A2 (en) * 2005-01-20 2006-07-27 Elbit Systems Electro-Optics Elop Ltd. Laser obstacle detection and display
US8050876B2 (en) 2005-07-18 2011-11-01 Analog Devices, Inc. Automatic environmental compensation of capacitance based proximity sensors
JP2007040762A (ja) * 2005-08-01 2007-02-15 Toyota Motor Corp 光ジャイロ較正装置、光ジャイロを搭載するロボット及び光ジャイロ較正プログラム
JP2007086076A (ja) 2005-09-21 2007-04-05 Samsung Electronics Co Ltd ジャイロセンサの補正方法及び補正装置
JP4365402B2 (ja) 2006-12-20 2009-11-18 本田技研工業株式会社 移動体の移動角度検出装置
US7884733B2 (en) 2007-05-23 2011-02-08 Analog Devices, Inc. Proximity detection system and method
KR101402273B1 (ko) 2007-12-14 2014-06-02 삼성전자주식회사 이동 로봇의 슬립 감지 장치 및 방법
US8009930B2 (en) 2008-03-26 2011-08-30 City University Of Hong Kong Auto-calibration method for a projector-camera system
KR101008360B1 (ko) 2008-07-01 2011-01-14 (주)마이크로인피니티 이동 로봇에서의 자이로 센서 오차를 교정하는 장치 및방법
US8030914B2 (en) 2008-12-29 2011-10-04 Motorola Mobility, Inc. Portable electronic device having self-calibrating proximity sensors
KR20110021191A (ko) 2009-08-25 2011-03-04 삼성전자주식회사 로봇의 슬립 감지 장치 및 방법
CN102666032B (zh) 2009-10-30 2015-01-07 悠进机器人股份公司 用于移动机器人的滑动检测装置和方法
EP2659260B1 (en) 2010-12-30 2019-11-20 iRobot Corporation Debris monitoring
CN102265252B (zh) 2011-06-24 2013-04-24 华为终端有限公司 一种调整红外接近传感器的感知阈值的方法和装置
US9223440B2 (en) 2011-06-28 2015-12-29 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Optical navigation utilizing speed based algorithm selection
US8800101B2 (en) * 2011-07-25 2014-08-12 Lg Electronics Inc. Robot cleaner and self testing method of the same
US9287864B2 (en) 2012-04-11 2016-03-15 Ford Global Technologies, Llc Proximity switch assembly and calibration method therefor
US9337832B2 (en) 2012-06-06 2016-05-10 Ford Global Technologies, Llc Proximity switch and method of adjusting sensitivity therefor
JP2014060673A (ja) 2012-09-19 2014-04-03 Yokogawa Electric Corp 感度調整装置
US9261881B1 (en) 2013-08-01 2016-02-16 Google Inc. Filtering noisy/high-intensity regions in laser-based lane marker detection
DE102013220035A1 (de) 2013-10-02 2015-04-02 Meiko Maschinenbau Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Kalibrierung einer Reinigungsvorrichtung
US9993129B2 (en) * 2015-02-13 2018-06-12 Irobot Corporation Mobile floor-cleaning robot with floor-type detection
KR102305093B1 (ko) 2015-02-26 2021-09-28 삼성전자주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 자이로 센서 칼리브레이션 방법
ITUB20152349A1 (it) * 2015-07-21 2017-01-21 Seko Spa Metodo di dosaggio autocalibrato
JP6443256B2 (ja) * 2015-07-31 2018-12-26 株式会社デンソー センサ装置
CN109219785B (zh) 2016-06-03 2021-10-01 深圳市大疆创新科技有限公司 一种多传感器校准方法与系统
CN106272420B (zh) 2016-08-30 2019-07-02 北京小米移动软件有限公司 机器人及机器人控制方法
CN107290802B (zh) * 2017-07-18 2019-03-01 Oppo广东移动通信有限公司 接近传感器校准方法、接近传感器校准装置及智能终端
KR20200084934A (ko) * 2018-12-20 2020-07-14 삼성전자주식회사 차량의 주행을 제어하는 장치 및 차량의 주행을 제어하는 장치가 캘리브레이션을 수행하는 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050251292A1 (en) * 2000-01-24 2005-11-10 Irobot Corporation Obstacle following sensor scheme for a mobile robot
JP2002131428A (ja) * 2000-10-25 2002-05-09 Mitsubishi Electric Corp 超音波障害物検出装置
JP2017503267A (ja) * 2013-12-18 2017-01-26 アイロボット コーポレイション 自律移動ロボット
JP2016218733A (ja) * 2015-05-20 2016-12-22 シャープ株式会社 自律走行装置の車輪清掃システム、自律走行装置の制御方法及び制御プログラム
JP2017015493A (ja) * 2015-06-30 2017-01-19 株式会社デンソー 運転支援装置及び運転支援方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020191304A1 (en) 2020-09-24
EP3941322A4 (en) 2022-12-28
EP3941322A1 (en) 2022-01-26
CN212846498U (zh) 2021-03-30
CA3134052A1 (en) 2020-09-24
JP7375038B2 (ja) 2023-11-07
CN113597274A (zh) 2021-11-02
CN113597274B (zh) 2023-04-07
US20200301430A1 (en) 2020-09-24
US11442454B2 (en) 2022-09-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9844876B2 (en) Robot cleaner and control method thereof
JP6434378B2 (ja) カバレッジロボットナビゲーション
KR102035018B1 (ko) 청소 기능 제어 장치 및 이를 구비하는 청소 로봇
EP2921095B1 (en) Robot cleaner and method for controlling the same
EP2738637A2 (en) Cleaning robot and control method thereof
US10564646B2 (en) Autonomous mobile robot
WO2013152675A1 (zh) 自移动地面处理机器人及其清洁工作的控制方法
WO2005036292A1 (ja) 自走式作業ロボット
TWI680736B (zh) 自主行走型清掃機
CN110507238B (zh) 自主行走式吸尘器
CN112423639B (zh) 自主行走式吸尘器
JP2005211499A (ja) 自走式掃除機
CN112423640A (zh) 自主行走式吸尘器
JP7375038B2 (ja) アダプティブセンサーアレイシステムおよび方法
KR20090085933A (ko) 로봇 청소기 제어 방법
KR101484941B1 (ko) 로봇청소기 및 그 제어방법
CN113812889B (zh) 一种自移动机器人
CN112423638B (zh) 自主行走式吸尘器

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211116

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20220809

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20220902

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221228

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230110

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230410

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230509

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230908

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20230919

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20231003

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231025

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7375038

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150