JP2023508236A - モバイル掃除ロボットハードウェア推奨事項 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2020年2月28日に出願された米国特許出願第16/805,274号の優先権の利益を主張するものであり、同じ特許出願の内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
掃除ロボット100は、ハウジング102と、掃除アセンブリ104と、制御システム106(コントローラ108とメモリ110とを含むことができる)とを含むことができる。掃除ロボット100は、駆動ホイール112と、モータ114と、キャスターホイール116も含むことができる。掃除アセンブリ104は、掃除入口117と、ローラまたは他の回転可能な部材118と、真空システム119と、ローラモータ120とを含むことができる。ロボット100は、後部部分121と、前部部分122と、底部部分124と、頂部部分125と、前部面126と、側方面128および130も含むことができる。前部部分122は、隅部面132と133とを含むことができる。ロボットは、段差センサ134と、近接センサ136a、136b、および136cと、光インジケータシステム137と、バンパー138と、衝突センサ139と、画像キャプチャデバイス140と、障害物追従センサ141と、モータ144を含むブラシ142(またはサイドブラシ142)とをさらに含むことができる。
いくつかの例の動作中、ロボット100は、前方駆動方向Fまたは後方駆動方向Rに推進可能である。ロボット100はまた、ロボット100が所定の位置で回転するまたは前方駆動方向Fもしくは後方駆動方向Rに移動しながら回転するように推進可能である。
図4Aは、モバイルロボット100と、モバイルデバイス404、クラウドコンピューティングシステム406、またはモバイルロボット404とは別個の別の自律的ロボット408などの1つまたは複数の他のデバイスとの間のネットワークを可能にする通信ネットワーク400を、限定ではなく例として示す図である。通信ネットワーク410を使用して、ロボット100、モバイルデバイス404、ロボット408、およびクラウドコンピューティングシステム406は、互いからデータを送信および受信するために互いと通信することができる。いくつかの例では、ロボット100、ロボット408、またはロボット100とロボット408の両方は、クラウドコンピューティングシステム406を通じてモバイルデバイス404と通信する。代替的または追加的に、ロボット100、ロボット408、またはロボット100とロボット408の両方は、モバイルデバイス404と直接的に通信する。ワイヤレスネットワーク(たとえば、ブルートゥース(登録商標)、無線周波数、光ベースなど)とネットワークアーキテクチャ(たとえば、メッシュネットワーク)のさまざまなタイプおよび組み合わせが、通信ネットワーク410によって用いられてよい。
図5は、本開示の少なくとも1つの例による方法500の概略図を示す。方法500は、自律的モバイル掃除ロボットのユーザに対するハードウェア推奨事項を生成する方法とすることができる。ロボット100は、ロボット100によって作成されたマップまたは環境40内の面50のいずれかのタイプなどのロボット100のセンサによって生じられた他のデータを使用して、たとえば、ネットワーク400およびプロセス401の1つまたは複数のステップを利用してユーザ60に対するハードウェア推奨事項を行うことができる。
20 環境
40 環境
42 部屋
42a 部屋
42b 部屋
42c 部屋
42d 部屋
42e 部屋
44 ベッド
46 テーブル
48 アイランド
50 床面、面
50a 床面、面、部屋
50b 床面、面
50c 床面、面
50d 床面、面
50e 床面、面
52 ラグ
54 行動制御ゾーン
60 ユーザ
75 ゴミ
98 リンク
100 モバイル掃除ロボット、掃除ロボット、ロボット、モバイル自律的掃除ロボット、コントローラ、自律的モバイル掃除ロボット、モバイルロボット
102 ハウジング、本体、ハウジングインフラストラクチャ
104 掃除アセンブリ、環境
106 制御システム
108 コントローラ
110 メモリ
112 駆動ホイール、ホイール
114 モータ
116 キャスターホイール
117 掃除入口
118 ローラ、部材
119 真空システム
120 ローラモータ、モータ
121 後部部分
122 前部部分
124 底部部分
125 頂部部分
126 前部面
128 側方面
130 側方面
132 隅部面
133 隅部面
134 段差センサ
136 近接センサ
136a 近接センサ
136b 近接センサ
136c 近接センサ
137 光インジケータシステム
138 バンパー
139 衝突センサ
139a 衝突センサ
139b 衝突センサ
140 カメラ、画像キャプチャデバイス
141 障害物追従センサ
142 サイドブラシ、ブラシ
144 モータ
146 連続ループ
147 蓋
148 吸引経路、経路
150 ゴミビン、ビン
400 通信ネットワーク、ネットワーク
401 プロセス
402 ユーザ
404 モバイルロボット、モバイルデバイス、ユーザデバイス、デバイス
406 クラウドコンピューティングシステム
408 自律的ロボット、ロボット
410 通信ネットワーク
430 コントローラ
442 プロセッサ
444 プロセッサ
446 送信
700 スマートフォン、ユーザデバイス
702 ディスプレイスクリーン、スクリーン
704 推奨事項、テキスト
706 グラフィカルユーザインタフェース要素、グラフィカルインタフェース、インタフェース、ディスプレイ
708 要素
710 要素
712 要素
714 要素
716 要素
718 要素
720 要素
722 要素
724 要素
726 要素
728 選択
730 要素
732 要素
734 要素
740 テキストユーザインタフェース要素
742 選択オプション
800 ユーザデバイス、コンピュータシステム
802 グラフィカルディスプレイ、ディスプレイ
804 玄関
806 台所
808 靴脱ぎ室
810 寝室
812 居間
814 プロンプト
900 コンピュータシステム、コンピューティングシステム、システム
902 プロセッサ
904 メインメモリ
906 スタティックメモリ
910 ビデオ表示ユニット
912 英数字入力デバイス、入力デバイス
914 UIナビゲーションデバイス
916 記憶デバイス
918 信号生成デバイス
920 ネットワークインタフェースデバイス
922 機械可読媒体
924 命令
926 通信ネットワーク
928 人間入力センサ
930 出力コントローラ
A1 軸
A2 水平軸、軸
A3 軸
A4 前後軸、軸
C 中心
D1 水平距離
F 矢印、前方駆動方向
H1 高さ
L1 全長
R 矢印、後方駆動方向
W1 全幅
Claims (21)
- モバイル自律的掃除ロボットのためのハードウェアのユーザ構成を支援する方法であって、
環境の部分の床材タイプを検出するステップと、
前記環境の前記部分のサイズを検出するステップと、
前記環境の合計サイズを決定するステップと、
前記床材タイプ、前記環境の前記部分の前記サイズ、および前記環境の前記合計サイズに少なくとも部分的に基づいて、ローラタイプ推奨事項を生成するステップと、
前記ローラタイプ推奨事項をユーザインタフェースデバイスに送信するステップと
を含む方法。 - 前記モバイル自律的掃除ロボットによってアクセスされる前記環境の各部分内の床材タイプを検出するステップと、
前記床材タイプの検出に少なくとも部分的に基づいて、前記環境の1つまたは複数の床材タイプの総面積を決定するステップと、
前記環境の前記1つまたは複数の床材タイプの前記総面積に少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記環境の1つまたは複数の部分内の前記モバイル自律的掃除ロボットの掃除頻度を決定するステップと、
前記掃除頻度に少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項2に記載の方法。 - 前記環境の1つまたは複数の部分内の前記モバイル自律的掃除ロボットの前記掃除頻度に少なくとも部分的に基づいて、前記床材タイプの部分の総面積のうちの1つまたは複数を修正するステップと、
前記床材タイプの前記修正された総面積に少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 前記環境の立ち入り禁止ゾーンまたは集中掃除ゾーンに少なくとも部分的に基づいて、前記床材タイプの部分の総面積のうちの1つまたは複数を修正するステップと、
前記床材タイプの前記修正された総面積に少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 前記ユーザインタフェースデバイスから受信された入力に少なくとも部分的に基づいて、ユーザタイプを決定するステップと、
前記ユーザタイプに少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - モバイル自律的掃除ロボットの集団から受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザタイプを決定するステップ
をさらに含む、請求項6に記載の方法。 - 前記モバイル自律的掃除ロボットを使用して、前記環境内の可動阻害物を検出するステップと、
前記可動阻害物に少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記モバイル自律的掃除ロボットのセンサを使用して、前記環境内のゴミを検出するステップと、
前記検出されたゴミに少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記モバイル自律的掃除ロボットのセンサを使用して、前記環境内の前記ゴミのタイプを検出するステップと、
前記検出されたゴミのタイプに少なくとも部分的に基づいて、前記ローラタイプ推奨事項を生成するステップと
をさらに含む、請求項9に記載の方法。 - モバイル自律的掃除ロボットのためのハードウェアのユーザ構成を支援する方法であって、
モバイル自律的掃除ロボットを使用して環境のマップを作成するステップであって、前記マップが、1つまたは複数の部屋によって少なくとも部分的に定義される、ステップと、
前記モバイル自律的掃除ロボットを使用して、前記環境内の可動阻害物を検出するステップと、
前記可動阻害物に少なくとも部分的に基づいて、可動性特徴の推奨事項を生成するステップと、
前記可動性特徴の推奨事項をユーザインタフェースデバイスに送信するステップと
を含む方法。 - 前記可動阻害物に少なくとも部分的に基づいて、可動性特徴のサイズを決定するステップ
をさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 前記可動阻害物に少なくとも部分的に基づいて、可動性特徴の適合性を決定するステップ
をさらに含む、請求項12に記載の方法。 - 前記可動性特徴が、突起を含むローラである、請求項11に記載の方法。
- 前記可動性特徴がキャスターである、請求項11に記載の方法。
- 前記可動阻害物が、床材タイプ間の敷居または移行部である、請求項11に記載の方法。
- モバイル自律的掃除ロボットのためのハードウェアのユーザ構成を支援する方法であって、
環境の部分のサイズを検出するステップと、
前記環境の合計サイズを決定するステップと、
前記モバイル自律的掃除ロボットのセンサを使用して、前記環境の前記部分内のゴミのサイズを検出するステップと、
床材タイプ、前記環境の前記部分の前記サイズ、および前記環境の前記部分内の前記ゴミの前記サイズに少なくとも部分的に基づいて、ハードウェア特性推奨事項を生成するステップと、
前記ハードウェア特性推奨事項をユーザインタフェースデバイスに送信するステップと
を含む方法。 - 前記ハードウェア特性推奨事項が、前記床材タイプの指示に少なくとも部分的に基づくサイドブラシタイプ推奨事項である、請求項17に記載の方法。
- 前記床材タイプの指示に少なくとも部分的に基づいて、最適なサイドブラシ長さを決定するステップ
をさらに含む、請求項16に記載の方法。 - 大きいゴミが検出された場合、前記ハードウェア特性推奨事項が、比較的大きい羽根を有するローラである、請求項17に記載の方法。
- 小さいゴミが検出された場合、前記ハードウェア特性推奨事項が、比較的小さい羽根を有するローラである、請求項17に記載の方法。
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