JP2023083102A - 清掃装置 - Google Patents

Abstract

【課題】汚れていないときの清掃対象物の情報を記憶しなくても、その清掃対象物の汚れ度合いを判定する清掃装置を提供する。【解決手段】比較部１１１は、供給された前画像データ、及び後画像データのそれぞれが示す画像を比較し、その比較量を算出する。判定部１１２は、メモリ１２に記憶されている変換表１２１を参照して、算出された比較量を汚れ量に変換し、その汚れ量の区分から清掃対象物の汚れ度合いを判定する。決定部１１３は、メモリ１２に記憶されているコースＤＢ１２２を参照して、判定された汚れ度合いに応じた清掃コースを決定する。指示部１１４は、決定された清掃コースに沿って清掃装置１を移動させるように、移動部１７に指示する。また、指示部１１４は、決定された清掃コースにおいて定められた清掃条件で清掃対象物を清掃するように、清掃部１８に指示する。【選択図】図８

Description

本発明は、清掃装置の技術に関する。

清掃対象物の汚れ度合いに応じて清掃のコース（清掃コースという）を設定する清掃ロボットが開発されている。

特許文献１は、清掃対象物となる清掃エリアのうち少なくとも未清掃エリアのゴミ量の多少を把握するためのゴミ量情報を取得し、このゴミ量情報に基づきゴミ量が多いときほど清掃のオーバラップ量を大きくするようにゴミ量の多少に応じて走行経路を決定して、その走行経路で走行するように走行駆動部を制御する清掃ロボット、を開示している。

特許文献２は、事前に入力されたプログラムに従って自律的に走行し自動で作業する自律走行作業を実行可能な自律走行作業装置であって、２つ以上の走行経路の何れかからなるプランが存在する場合に、自律走行作業の開始時に、それら２つ以上のプランから所定の推奨条件に合致した推奨プランを判定し、その推奨プランを報知する自律走行作業装置、を開示している。

特許文献３は、第１ロボットから画像情報を取得して、その画像情報に基づいて床の汚れ及びその位置情報を検出し、検出した床の汚れを清掃する清掃ロボットを第２ロボットとして決定し、さらに、この清掃ロボットが行うべき清掃方法を決定し、清掃ロボットに対し、この位置情報、及び清掃方法を指示する情報処理装置、を開示している。

特許文献４は、掃除対象の寸法情報に基づいて、この掃除対象において掃除する範囲を特定する掃除システム、を開示している。

特開２０００－３５３０１４号公報 特開２０１８－１３９７２０号公報 ＷＯ１９／１７１９１７号公報 特開２０１４－１４４５６号公報

ところで、汚れていないときの清掃対象物の画像等の情報を基準として、現在の汚れ度合いを判断する場合、清掃ロボットはその基準となる情報を記憶していなければならない。

本発明の目的の一つは、汚れていないときの清掃対象物の情報を記憶しなくても、その清掃対象物の汚れ度合いを判定することである。

本発明は、所定量の清掃の前後の清掃対象物を撮影し、清掃前の前記清掃対象物を撮影した画像と清掃後の前記清掃対象物を撮影した画像との比較に基づき前記清掃対象物の汚れ度合いを判定する清掃装置、を第１の態様として提供する。

第１の態様の清掃装置によれば、汚れていないときの清掃対象物の情報を記憶しなくても、その清掃対象物の汚れ度合いを判定することができる。

第１の態様の清掃装置において、判定した前記清掃対象物の汚れ度合いに応じて前記清掃対象物を清掃するための移動経路及び移動速度の少なくとも一方を決定する、という構成が第２の態様として採用されてもよい。

第２の態様の清掃装置によれば、判定した清掃対象物の汚れ度合いに応じて移動経路及び移動速度の少なくとも一方が決定される。

第２の態様の清掃装置において、判定した前記清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、前記清掃対象物を清掃するための移動経路を密にする、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

第３の態様の清掃装置によれば、清掃対象物は、汚れ度合いが大きいと清掃される回数が増える。

第２又は第３の態様の清掃装置において、判定した前記清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、前記清掃対象物を清掃するための移動速度を遅くする、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

第４の態様の清掃装置によれば、清掃対象物は、汚れ度合いが大きいと清掃される時間が増える。

清掃装置１の構成の例を示す図。 清掃装置１の外観の例を示す概略図。 変換表１２１の例を示す図。 変換式によって表される画像比較量と汚れ量との関係の例を示す図。 コースＤＢ１２２の例を示す図。 清掃コースの例を示す図。 履歴ＤＢ１２３の例を示す図。 清掃装置１の機能的構成の例を示す図。 清掃装置１の動作の流れの例を示すフロー図。

＜実施形態＞
＜清掃装置の構成＞
図１は、清掃装置１の構成の例を示す図である。また、図２は、清掃装置１の外観の例を示す概略図である。

図１に示す清掃装置１は、プロセッサ１１、メモリ１２、操作部１４、表示部１５、撮影部１６、移動部１７、及び清掃部１８を有する。これらの構成は、例えばバスで、互いに通信可能に接続されている。なお、清掃装置１は、有線又は無線により他の装置と通信可能に接続するための通信部を有してもよい。

図１に示すプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読出して実行することにより清掃装置１の各部を制御する。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

操作部１４は、各種の指示をするための操作ボタン、タッチパネル等の操作子を備えており、操作を受付けてその操作内容に応じた信号をプロセッサ１１に送る。この操作は、例えば、操作ボタンに対する押下、タッチパネルに対するジェスチャー等である。

表示部１５は、液晶ディスプレイ等の表示画面を有しており、プロセッサ１１の制御の下、画像を表示する。表示画面の上には、操作部１４の透明のタッチパネルが重ねて配置されてもよい。なお、清掃装置１は、操作部１４及び表示部１５のいずれか、又は両方を有しなくてもよい。清掃装置１は、例えば、図示しない通信部を介して外部の装置から操作され、又は外部の装置に情報を提示してもよい。

清掃部１８は、清掃対象物を清掃する構成である。例えば、図２に示す清掃部１８は、洗浄液を収容するタンクと、このタンクから洗浄液を排出させるパイプとを有する。なお、清掃部１８は、タンクからパイプを通して洗浄液を吸い出すポンプを有してもよい。また、清掃部１８のパイプは、洗浄液の排出量を調整する電磁弁を有してもよい。このポンプ、及び電磁弁は、例えば、プロセッサ１１により制御される。

また、この清掃部１８は、パイプから排出される洗浄液を洗浄対象に分散させるとともに、この洗浄液が分散された洗浄対象の表面を摩擦洗浄するブラシと、このブラシを回転駆動させるモータとを有する。図２に示す清掃装置１において、清掃部１８の清掃対象物は床面Ｇである。清掃部１８のブラシを駆動するモータは、例えば、プロセッサ１１により制御される。

なお、清掃部１８の清掃対象物は、床面Ｇに限られない。例えば、清掃部１８は、壁面、又は天井面等を清掃対象物としてもよい。

移動部１７は、清掃装置１を移動させる構成である。例えば、図２に示す移動部１７は、床面Ｇに接地する複数のタイヤを有し、図示しないモータによりこのタイヤを回転させることにより、清掃部１８の清掃対象物である床面Ｇの上を矢印Ｄ方向に移動させる。移動部１７のタイヤを駆動するモータは、例えば、プロセッサ１１により制御される。なお、移動部１７が有する少なくともいずれか一つのタイヤは、図１に示すプロセッサ１１の制御の下で移動方向を変更する操舵機能を有する。

撮影部１６は、清掃対象物を撮影する構成である。例えば、図２に示す撮影部１６は、光学系と、撮像素子とを有するデジタルスチルカメラである。この光学系は、例えば、清掃対象物から届く光を集めるレンズ、ミラー等である。また、この撮像素子は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ、又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等である。この撮像素子は、光学系が集めた光に応じた画像を示す画像データを生成する。なお、撮影部１６は、清掃対象物に外部からの光が届かないように遮断する遮光部材と、清掃対象物を照射するＬＥＤ（light emitting diode）等の照射装置とを有してもよい。

撮影部１６は、移動部１７により移動する清掃部１８が所定量の清掃を行う前後で清掃対象物を撮影する。例えば、図２に示す清掃装置１において、撮影部１６は、前カメラ１６１と後カメラ１６２とを有する。前カメラ１６１は、清掃装置１が移動する矢印Ｄ方向における前方に取り付けられている。これにより前カメラ１６１は、床面Ｇのうち、清掃部１８が清掃する直前の領域を撮影する。後カメラ１６２は、清掃装置１が移動する矢印Ｄ方向における後方に取り付けられている。これにより後カメラ１６２は、床面Ｇのうち、清掃部１８が清掃した直後の領域を撮影する。

なお、図２に示す清掃装置１は、底面と円筒状の側面とを含み、上面が開口している筐体１０を有する。この筐体１０の開口した上面には、蓋部が蝶番等により開閉可能に取り付けられている。この蓋部は、操作部１４を内蔵する。また、この筐体１０の底面には、移動部１７のタイヤと、清掃部１８のブラシとが取り付けられている。筐体１０の内部には、上述した清掃部１８のタンク、パイプ等が収容されている。

図１に示すメモリ１２は、プロセッサ１１に読み込まれるオペレーティングシステム、各種のプログラム、データ等を記憶する記憶手段である。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）を有する。なお、メモリ１２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等を有してもよい。

また、メモリ１２は、変換表１２１、コースＤＢ１２２、及び履歴ＤＢ１２３を記憶する。

図３は、変換表１２１の例を示す図である。変換表１２１は、清掃前後に撮影された清掃対象物の画像を比較した量から、その清掃対象物の汚れの量を推算するための情報を記憶する表である。図３に示す変換表１２１は、種別の欄、種別名の欄、画像比較量の欄、及び変換式の欄を有する。

変換表１２１における種別の欄は、清掃対象物の種別を識別するための種別ＩＤを記憶する欄である。

種別名の欄は、種別ＩＤで識別される清掃対象物の種別の名称を記憶する欄である。種別名の欄は、例えば、大理石、御影石、リノリウム、ビニル等、清掃対象物である床面Ｇの材質名が記憶される。

画像比較量の欄は、所定量の清掃がされる前後にそれぞれ清掃対象物を撮影した画像を比較して特定される量（画像比較量という）の種類を記憶する欄である。この画像比較量は、清掃対象物の汚れ量の推算に用いる独立変数として用いられる。画像比較量は、例えば、輝度差、明度差である。また、画像比較量は、例えば、所定のアルゴリズムで検出される輪郭の単位面積あたりの長さであってもよい。また、画像比較量は、清掃の前後に撮影された画像の各画素値の差による統計量であってもよい。この統計量は、例えば、分散、標準偏差、中央値と相加平均値との差、最大値と最小値との差等である。

変換式の欄は、画像比較量を独立変数として汚れ量を推算する数式を記憶する欄である。この数式は、蓄積されたデータから最小二乗法等によって導かれる近似式等である。図４は、変換式によって表される画像比較量と汚れ量との関係の例を示す図である。図４に示す横軸は画像比較量であり、縦軸は汚れ量である。図４に示す変換式に応じた曲線によって、画像比較量から清掃対象物の汚れ量が推算される。

汚れ量は、例えば、汚れの量に応じた無次元数、百分率等によって示される。汚れ量は、複数の汚れ度合いに区分されている。清掃装置１のプロセッサ１１は、推算した汚れ量を区分して、対応する汚れ度合いを判定する。例えば、三段階に区分されている場合、汚れ度合いは「大」、「中」、「小」の３種類である。

図５は、コースＤＢ１２２の例を示す図である。コースＤＢ１２２は、推算された汚れ量から判定される汚れ度合いに対応する清掃コースを記憶するデータベースである。図５に示すコースＤＢ１２２は、コースＩＤの欄、コース名の欄、汚れ度合いの欄、速度の欄、経路情報の欄、及び清掃条件の欄を有する。

コースＤＢ１２２におけるコースＩＤの欄は、清掃コースを識別する識別情報であるコースＩＤを記憶する欄である。

コース名の欄は、対応するコースＩＤで識別される清掃コースの名称を記憶する欄である。例えば、コースＩＤ「Ｃ０１」に対応するコース名は、「密」である。

汚れ度合いの欄は、対応するコースＩＤで識別される清掃コースが適用されるときの汚れ度合いを記憶する欄である。プロセッサ１１は、所定量の清掃の前後に撮影した清掃対象物の画像を比較して汚れ量を推算し、その汚れ量から汚れ度合いを判定すると、コースＤＢ１２２を参照して判定したその汚れ度合いに対応する清掃コースを選択する。

速度の欄は、対応するコースＩＤで識別される清掃コースで採用される移動速度を記憶する欄である。プロセッサ１１は、清掃コースを決定すると、移動部１７を制御して、その清掃コースに対応付けられた速度で清掃装置１を移動させる。例えば、コースＩＤ「Ｃ０１」に対応する速度は、「低速」である。

経路情報の欄は、対応するコースＩＤで識別される清掃コースで採用される移動経路を記憶する欄である。

清掃装置１は、例えば、矩形の床面Ｇの一辺に沿った方向（以下、主走査方向という）へ移動しながらその床面Ｇを清掃する。そして、清掃装置１は、壁面に突き当たると、床面Ｇの他辺に沿った方向（以下、副走査方向という）に決められた距離だけ移動し、上述した主走査方向の反対方向に沿って移動しながら床面Ｇを清掃する。すなわち、清掃装置１は、矩形の床面Ｇの主走査方向に往復移動するとともに、端に到達する度に副走査方向に所定距離だけ移動する。

図６は、清掃コースの例を示す図である。例えば、図６（ａ）に示す清掃コースは、コース名「密」の清掃コースである。この清掃コースは、比較的、移動経路が密集しているコースである。例えば、図６（ａ）に示す通り、この清掃コースは、床面Ｇを副走査方向に８回移動する移動経路を有する。

また、図６（ｂ）に示す清掃コースは、コース名「標準」の清掃コースである。この清掃コースは、移動経路の密集の程度が標準のコースである。例えば、図６（ｂ）に示す通り、この清掃コースは、床面Ｇを副走査方向に６回移動する移動経路を有する。

図６（ｃ）に示す清掃コースは、コース名「粗」の清掃コースである。この清掃コースは、比較的、移動経路どうしの間隔が開いている粗いコースである。例えば、図６（ｃ）に示す通り、この清掃コースは、床面Ｇを副走査方向に３回移動する移動経路を有する。

図５に示すコースＤＢ１２２において、清掃条件の欄は、対応するコースＩＤで識別される清掃コースで採用される清掃の条件を記憶する欄である。この清掃の条件は、例えば、単位時間あたりの洗浄液の供給量、ブラシの回転速度等である。

図７は、履歴ＤＢ１２３の例を示す図である。履歴ＤＢ１２３は、清掃対象物を清掃した日時とその汚れ度合いとの組を記憶するデータベースである。図７に示す履歴ＤＢ１２３は、部屋ＩＤリスト１２３１と、履歴表１２３２とを有する。

部屋ＩＤリスト１２３１は、清掃対象物である床面Ｇを有する部屋を識別する部屋ＩＤを列挙したリストである。部屋ＩＤリスト１２３１に列挙された部屋ＩＤには、それぞれ一つずつ履歴表１２３２が対応付けて記憶されている。

履歴ＤＢ１２３の履歴表１２３２は、対応する部屋ＩＤにおける清掃の日時とその際の清掃対象物の汚れ度合いとを対応付けて履歴として記憶する表である。図７に示す履歴表１２３２は、日時の欄、汚れ度合いの欄、及び清掃条件の欄を有する。

履歴表１２３２における日時の欄は、履歴表１２３２に対応付けられた部屋ＩＤにおいて、清掃対象物である床面Ｇを清掃した日時の情報を記憶する。

汚れ度合いの欄は、履歴表１２３２に対応付けられた部屋ＩＤの床面Ｇを対応する日時に清掃した際に、その床面Ｇについて判定された汚れ度合いを記憶する。

清掃条件の欄は、履歴表１２３２に対応付けられた部屋ＩＤの床面Ｇを、対応する日時に清掃した際の清掃条件を記憶する。

＜清掃装置の機能的構成＞
図８は、清掃装置１の機能的構成の例を示す図である。清掃装置１のプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行することにより、比較部１１１、判定部１１２、決定部１１３、及び指示部１１４として機能する。

撮影部１６は、前カメラ１６１（図１参照）によって、所定量の清掃が行われる前の清掃対象物を撮影する。そして、撮影部１６は、この前カメラ１６１の撮影により得られた画像を示す画像データ（前画像データという）をプロセッサ１１に供給する。

また、撮影部１６は、後カメラ１６２（図１参照）によって、所定量の清掃が行われる後の清掃対象物を撮影する。そして、撮影部１６は、この後カメラ１６２の撮影により得られた画像を示す画像データ（後画像データという）をプロセッサ１１に供給する。

比較部１１１は、供給された前画像データ、及び後画像データのそれぞれが示す画像を比較し、その比較量（つまり、画像比較量）を算出する。

判定部１１２は、メモリ１２に記憶されている変換表１２１を参照して、算出された画像比較量を汚れ量に変換し、その汚れ量の区分から清掃対象物の汚れ度合いを判定する。

決定部１１３は、メモリ１２に記憶されているコースＤＢ１２２を参照して、判定された汚れ度合いに応じた清掃コースを決定する。また、決定部１１３は、清掃が行われる度に、その清掃の結果を履歴ＤＢ１２３に記憶する。

さらに、図８に示す決定部１１３は、履歴ＤＢ１２３を参照して、清掃対象物を次に清掃するべきタイミングまでの周期を決定する。この周期は、例えば、履歴ＤＢ１２３に記憶された二回の隣接する清掃の日時の間隔と、そのそれぞれの清掃で判定された汚れ度合いの差と、を集計して求められる。例えば、決定部１１３は、連続する二回の清掃の間隔を説明変数とし、それら二回の清掃の開始時における汚れ度合いの差を目的変数とする多変量解析の結果を用いて、次に清掃をするべきタイミングまでの周期を決定すればよい。

指示部１１４は、決定された清掃コースに沿って清掃装置１を移動させるように、移動部１７に指示する。また、指示部１１４は、決定された清掃コースにおいて定められた清掃条件で清掃対象物を清掃するように、清掃部１８に指示する。

なお、指示部１１４は、決定された周期に応じて次に清掃対象物を清掃するべきタイミングを特定し、そのタイミングに至ったときに、清掃を開始するように移動部１７及び清掃部１８に指示してもよい。

＜清掃装置の動作＞
図９は、清掃装置１の動作の流れの例を示すフロー図である。清掃装置１のプロセッサ１１は、例えば、操作部１４が清掃を開始する旨の操作を受付けたとき、又は、前回の清掃から決められた周期が経過したとき等、所定の条件を満たすと図９に示す動作を開始する。このとき、清掃装置１は、清掃対象物である床面Ｇの材質の情報、及びその床面Ｇを有する部屋を識別する部屋ＩＤ等を、利用者の操作、又は予め記憶された情報等により特定してもよい。

プロセッサ１１は、撮影部１６の前カメラ１６１を制御して、清掃対象物である床面Ｇのうち、所定量の清掃が行われる前の領域を撮影する（ステップＳ１０１）。前カメラ１６１は、前画像データを生成してプロセッサ１１に供給する。

次に、プロセッサ１１は、床面Ｇであって前カメラ１６１が撮影した領域の上に清掃部１８が位置するように移動部１７を制御して清掃装置１を移動させる。そして、プロセッサ１１は、その領域に対して所定量の清掃を行う（ステップＳ１０２）。この所定量は、例えば、洗浄液の量、ブラシの回転速度、及び回転時間等により予め定められている。

所定量の清掃が終了すると、プロセッサ１１は、移動部１７を制御して清掃装置１を移動させ、撮影部１６を制御して、その清掃がされた領域を後カメラ１６２に撮影させる（ステップＳ１０３）。後カメラ１６２は、後画像データを生成してプロセッサ１１に供給する。

プロセッサ１１は、撮影部１６から供給された前画像データ、及び後画像データのそれぞれによって示される画像を比較する（ステップＳ１０４）。すなわち、プロセッサ１１は、清掃対象物の清掃前後の状態が示された２つの画像を比較する。

そして、プロセッサ１１は、画像比較量を算出し、変換表１２１を参照して、その画像比較量を汚れ量に変換する。プロセッサ１１は、画像比較量を変換して得られた汚れ量に応じて清掃対象物の汚れ度合いを判定する（ステップＳ１０５）。

すなわち、このプロセッサ１１を有する清掃装置１は、所定量の清掃の前後の清掃対象物を撮影し、清掃前のこの清掃対象物を撮影した画像と清掃後のこの清掃対象物を撮影した画像との比較に基づきこの清掃対象物の汚れ度合いを判定する清掃装置の例である。

汚れ度合いを判定すると、プロセッサ１１は、コースＤＢ１２２を参照して、その汚れ度合いに応じた清掃コースを決定する（ステップＳ１０６）。

例えば、図５に示すコースＤＢ１２２を参照する場合、プロセッサ１１は、汚れ度合いが「中」であればコース名「標準」の清掃コースを決定する。そして、プロセッサ１１は、汚れ度合いが「中」よりも大きい「大」のときには、コース名「標準」の清掃コースよりも移動経路が密な清掃コース、すなわち、コース名「密」の清掃コースを決定する。

一方、プロセッサ１１は、汚れ度合いが「中」よりも小さい「小」のときには、コース名「標準」の清掃コースよりも移動経路が粗い清掃コース、すなわち、コース名「粗」の清掃コースを決定する。

つまり、このプロセッサ１１は、判定した清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、この清掃対象物を清掃するための移動経路を密にする清掃装置の例である。

また、例えば、図５に示すコースＤＢ１２２を参照する場合、プロセッサ１１は、汚れ度合いが「中」よりも大きい「大」のときには、コース名「標準」の清掃コースよりも移動速度が遅い清掃コース、すなわち、「低速」で移動する清掃コースを決定する。

一方、プロセッサ１１は、汚れ度合いが「中」よりも小さい「小」のときには、コース名「標準」の清掃コースよりも移動速度が速い清掃コース、すなわち、「高速」で移動する清掃コースを決定する。

つまり、このプロセッサ１１を有する清掃装置１は、判定した清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、この清掃対象物を清掃するための移動速度を遅くする清掃装置の例である。

そして、プロセッサ１１は、決定した清掃コースにより清掃対象物を清掃するように移動部１７、及び清掃部１８に指示する（ステップＳ１０７）。また、プロセッサ１１は、清掃の日時、及び清掃対象物の汚れ度合い、汚れ量等をメモリ１２の履歴ＤＢ１２３に記憶する（ステップＳ１０８）。

プロセッサ１１は、指示した清掃が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。指示した清掃が終了していない、と判定する場合（ステップＳ１０９；ＮＯ）、プロセッサ１１は、処理をステップＳ１０１に戻す。なお、このときプロセッサ１１は、処理をステップＳ１０７に戻してもよい。

一方、指示した清掃が終了した、と判定する場合（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、プロセッサ１１は、メモリ１２の履歴ＤＢ１２３に記憶された情報に基いて、次に清掃を行うべきタイミングまでの期間、つまり、清掃の周期を決定し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。

以上に説明した動作をすることにより、清掃装置１は、汚れていないときの清掃対象物の清掃の程度を標準、又は基準とする清掃の程度として記憶しなくても、所定量の清掃の直前と直後とに、清掃対象物を撮影することによって、その清掃対象物の汚れ度合いを判定することができる。

以上の実施形態で説明された構成、形状、大きさ及び配置関係については本発明が理解・実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。したがって、本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。

＜変形例＞
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例は組み合わされてもよい。

＜１＞
上述した実施形態において、プロセッサ１１は、ＣＰＵであったが、他の構成であってもよい。例えば、プロセッサ１１は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）であってもよいし、ＦＰＧＡを含んでもよい。また、このプロセッサ１１は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又は他のプログラマブル論理デバイスを有し、これらによって制御を行ってもよい。また、このプロセッサ１１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んでもよい。

＜２＞
上述した実施形態において、清掃装置１のプロセッサ１１は、清掃対象物の汚れ度合いを判定すると、その汚れ度合いに応じて、その清掃対象物を清掃するための移動経路、及び移動速度の両方を決定していたが、これらのいずれか一方を決定してもよい。この場合、このプロセッサ１１は、判定した清掃対象物の汚れ度合いに応じてこの清掃対象物を清掃するための移動経路及び移動速度の少なくとも一方を決定する清掃装置の例である。

＜３＞
上述したプロセッサ１１によって実行されるプログラムは、磁気テープ及び磁気ディスク等の磁気記録媒体、光ディスク等の光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリ等の、コンピュータ装置が読取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、このプログラムは、インターネット等の通信回線経由でダウンロードされてもよい。

＜４＞
上述した実施形態において、清掃装置１のプロセッサ１１は、判定した清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、その清掃対象物を清掃するための移動経路を密にしていたが、汚れ度合いと移動経路の粗密とを関連付けなくてもよい。

また、プロセッサ１１は、判定した清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、その清掃対象物を清掃するための移動速度を遅くしていたが、汚れ度合いと移動速度とを関連付けなくてもよい。

１…清掃装置、１０…筐体、１１…プロセッサ、１１１…比較部、１１２…判定部、１１３…決定部、１１４…指示部、１２…メモリ、１２１…変換表、１２２…コースＤＢ、１２３…履歴ＤＢ、１２３１…部屋ＩＤリスト、１２３２…履歴表、１４…操作部、１５…表示部、１６…撮影部、１６１…前カメラ、１６２…後カメラ、１７…移動部、１８…清掃部。

Claims (4)

1. 所定量の清掃の前後の清掃対象物を撮影し、清掃前の前記清掃対象物を撮影した画像と清掃後の前記清掃対象物を撮影した画像との比較に基づき前記清掃対象物の汚れ度合いを判定する清掃装置。
2. 判定した前記清掃対象物の汚れ度合いに応じて前記清掃対象物を清掃するための移動経路及び移動速度の少なくとも一方を決定する
   請求項１に記載の清掃装置。
3. 判定した前記清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、前記清掃対象物を清掃するための移動経路を密にする
   請求項２に記載の清掃装置。
4. 判定した前記清掃対象物の汚れ度合いが大きい程、前記清掃対象物を清掃するための移動速度を遅くする
   請求項２又は３に記載の清掃装置。

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