JP2023537428A - 自動クリーニング機器の床面特徴認識方法及び装置 - Google Patents

Abstract

自動クリーニング機器の床面特徴認識方法及び装置であって、当該方法は、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集すること（Ｓ１０）と、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算すること（Ｓ２０）と、床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面であって、カーペット又は非カーペットの媒体面となる床面の特徴を認識すること（Ｓ３０）とを含む。電流検出技術を元にしてソフトウェアを最適化し、追加コスト無しで誤認識率を低減している。

Description

本明細書の実施例は、掃除ロボットの技術分野に関し、特に、自動クリーニング機器の床面特徴認識方法、装置、自動クリーニング機器及び自動クリーニング機器制御方法に関する。

人々の購買力が徐々に向上するにつれて、住民の消費概念も、知らず知らずのうちに変化しており、具体的には、サービスロボット等のスマート化製品に対する需要の明らかな増加に現れている。同時に、都市化の進行がもたらした速いペースでの生活により、人々の家事に費やす時間が減少され、家事ロボットに対する非弾力的需要も生まれている。一方、技術の進歩により、サービスロボットのスマート化の程度が迅速に向上されることで、スマートホーム化に対する消費者の切実な需要をより好適に満たすことができる。

現在、カーペット材質の認識については、その検出方法として、主に、１．オプティカルフローセンサによる認識方法と、２．超音波センサによる認識方法と、３．電流による認識方法との３つがある。

しかしながら、オプティカルフロー及び超音波による検出技術を用いるには、専用のセンサが必要となり、コストが高いのに対して、従来技術における電流認識による検出方法は、誤認識率が高い。

そこで、コストが抑えられる前提でカーペット材質検出の誤認識率を如何に低減するかは、解決すべき緊急の問題である。

上記技術に存在する欠陥に対して、本明細書の実施例は、自動クリーニング機器の床面特徴認識方法、装置、自動クリーニング機器及び自動クリーニング機器制御方法を提供する。

上記課題を解決するために、本明細書の実施例に用いられる技術案は、以下の通りである。
自動クリーニング機器の床面特徴認識方法であって、
自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することと、
ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算することと、
床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識することと、を含む。

選択的に、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算することは、
ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との間の第一差分値を取得することと、
サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との間の第二差分値を取得することと、
第一差分値及び第二差分値に従って、床面認識係数を取得することと、を含み、
第一差分値及び第二差分値の両方は、正の数であり、床面認識係数は、第一差分値に第一加重係数を乗じた値と、第二差分値に第二加重係数を乗じた値との和である。

選択的に、床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面の材質を認識することは、
床面認識係数が第一所定時間に亘って第一閾値よりも大きければ、カーペットであるという認識結果を出力することと、
床面認識係数が第二所定時間に亘って第二閾値未満であれば、非カーペットであるという認識結果を出力することと、
第一閾値は、第二閾値よりも高い。

選択的に、自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
自動クリーニング機器を非カーペットの滑らかな媒体面上に置くことと、
第二所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流として収集することを更に含む。

選択的に、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
車輪速度データ及び慣性計測ユニットのデータを収集することと、
車輪速度データ、慣性計測ユニットのデータ、及びサイドブラシ電流又はロールブラシ電流がすべて条件を満たしている場合、第三所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流として収集することとを更に含む。

選択的に、
ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の離散程度を取得することと、
前記ロールブラシ電流の平均値及び前記サイドブラシ電流の平均値とその基準値との差分値が所定値未満であり、且つロールブラシ電流の離散程度及びサイドブラシ電流の離散程度が安定化している場合、ロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流を更新することとを更に含む。

選択的に、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
電池電圧が所定範囲を満たせば、ロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流を更新することを更に含む。

本明細書の実施例によって提案される第二の解決案は、以下の通りである。
自動クリーニング機器の床面特徴認識装置であって、
自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集するための電流収集ユニットと、
ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流に従って、床面認識係数を取得するための床面認識係数取得ユニットと、
床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識するための床面特徴認識ユニットと、を含む。

本明細書の実施例によって提案される第三の解決案は、以下の通りである。
自動クリーニング機器であって、前述した解決案における床面特徴認識装置を含む。

本明細書の実施例によって提案される第四の解決案は、以下の通りである。
前述した技術案における何れかの床面特徴認識方法を適用した自動クリーニング機器制御方法であって、
床面認識係数を取得することと、
床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の送風機出力パワー及び水タンク運転状態を調整することと、を含む。

本明細書の実施例は、従来技術に比べて、その有益な効果が以下の通りである。
本明細書の実施例による自動クリーニング機器の床面特徴認識方法は、自動クリーニング機器に用いられるものであり、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の両方を組み合わせることで床面認識係数を計算するとともに、加重係数を設定することで、ロールブラシ電流とサイドブラシ電流とに異なる基準比重を持たせており、例えば掃除機が壁の近くにあるとき、ロールブラシ電流はあまり変化しないが、サイドブラシ電流は明らかに増加し、このとき、床面認識係数は増大し、サイドブラシ電流の基準比重を低減することで、床面認識係数は、カーペットと認識される閾値を超えないようにその増加幅が制限されているため、認識結果の正確率が向上する。サイドブラシ電流及びロールブラシ電流を収集し、加重計算により床面認識係数を得て床面認識係数とカーペット認識閾値とを比較することで、掃除機は、その位置する床面がカーペットであるか、それとも非カーペットの媒体面であるかを認識可能となり、電流検出技術を元にしてソフトウェアを最適化し、追加コスト無しで誤認識率を低減している。

本明細書の実施例に係る技術案をより明確に説明するために、以下、実施例の説明で使用する必要のある図面を簡単に紹介するが、明らかなことに、以下に説明される図面は、本明細書の一部の実施例に過ぎず、当業者にとっては、創造的な労働を払うことなく、これらの図面から他の図面を得ることもできる。
本明細書の実施例によって提出される自動クリーニング機器の床面特徴認識方法のフローチャートである。 本明細書の実施例によって提出される床面認識係数計算方法のフローチャートである。 本明細書の実施例によって提出される床面特徴認識の判断フローの模式図である。 本明細書の実施例によって提出されるロールブラシ電流及びサイドブラシ電流収集方法の模式図である。 本明細書の実施例によって提出される工場較正方法の模式図である。 本明細書の実施例によって提出される自動クリーニング機器の自動較正方法の模式図である。 本明細書の実施例によって提出される基準電流自分追従方法の模式図である。 本明細書の実施例によって提出される床面特徴認識装置の構造図である。 本明細書の実施例によって提出される自動クリーニング機器制御方法のフローチャートである。

本明細書の実施例の上記目的、特徴及び利点をより明白かつ理解し易くできるように、以下、図面と併せて、本明細書の具体的な実施形態を詳しく説明する。また、留意されたいのは、説明の便宜のため、図面には、本明細書の実施例に関連する全ての構造ではなく、一部の構造のみが示されている。本明細書における実施例に基づいて、当業者は、創造的な労働を払わずに得られた他の実施例は、何れも本明細書の実施例の保護範囲に含まれる。

本明細書の実施例における「含む」や「有する」という用語及びそれらの如何なる変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図している。例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は、列挙されたステップ又はユニットに限定されず、列挙されていないステップ又はユニットを更に含んでもよく、又は、これらのプロセス、方法、製品又は機器に固有の他のステップ又はユニットを更に含んでもよい。

なお、素子が他の素子に「固定される」ということは、素子が他の素子に直接固定されてもよいし、両者の間に別の素子が介在してもよい。素子が他の素子に「接続される」ということは、素子が他の素子に直接接続されてもよいし、両者の間に他の素子が介在してもよい。本明細書で使用される「垂直」、「水平」、「左」、「右」という用語及び同様な表現は、説明のためのものに過ぎない。

別段の定義がない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語及び科学用語は、本発明の技術分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書の説明で使用される用語は、具体的な実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を制限することを意図するものではない。本明細書で使用される「及び／又は」という用語は、列挙される１つ又は複数の関連項目の任意及び全部の組み合わせを含む。

本明細書で言及される「実施例」という表現は、その実施例を参照して説明される特定の特徴、構造又は特性が、本明細書の少なくとも１つの実施例に含まれてもよいということを意味する。明細書内の複数の異なる位置で現れる当該表現は、必ずしも、同じ実施例、或いは、他の実施例と相互に排他的な独立又は代替の実施例を指すものではない。本明細書で説明される実施例は、他の実施形態と組み合わせることが可能であることは、当業者によって明示的及び暗示的に理解される。

図１に示すように、本発明の一実施例による自動クリーニング機器の床面特徴認識方法は、以下のフローを含む。
較正フロー：工場較正フロー又はユーザ自宅セルフ較正フローを選択可能であり、サイドブラシ及びロールブラシの基準電流が得られるように、少なくとも一方の較正フローが採用される。

工場較正フロー：
ステップＳ０１、掃除機を非カーペットの滑らかな媒体面上に置く。

ステップＳ０２、掃除機の正常運転の電圧範囲、例えば１２～１６．５Ｖを固定電圧値でレベル分けして、例えば０．５Ｖ毎に１レベルとし、各々の電圧レベルにて、所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流として収集する。

選択的な態様として、実際の必要に応じて、異なる数の電圧レベルを選択可能であり、レベルが多いほど、床面特徴の認識精度が高くなる。

本実施例では、掃除機が出荷前に較正される。具体的に、掃除ロボットを例えばフローリングやタイル等の非カーペットの滑らかな媒体面に置き、シリアルポート等のデータインターフェースを介して掃除機に命令を発して機器のロールブラシ、サイドブラシを回動するように制御し、一定時間内のロールブラシ、サイドブラシの正常電流の平均値を基準電流として收集し、基準電流は、電源がオフされた時でも、データが失われないことを保証されるように、Ｆｌａｓｈのようなメモリに記憶される。

ユーザ自宅セルフ較正フロー：
ステップＳ０３、車輪速度データ、慣性計測ユニットのデータ及びサイドブラシ電流／ロールブラシ電流データを収集する。

ステップＳ０４、車輪速度データ及び慣性計測ユニットのデータ、及びサイドブラシ電流／ロールブラシ電流がすべて条件を満たしている場合、所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流として収集する。

本実施例では、掃除機がユーザ自宅で自動較正される。具体的に、掃除ロボットは、正常な清掃中に、車輪速度データ、ロールブラシ電流、サイドブラシ電流、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）のデータ、ＩＭＵのデータを離散高速フーリエ変換（ＦＦＴ）したデータ等のうち、１つ又は複数によって、自身が非カーペットの滑らかな媒体面にあるかどうかを自律的に判断し、掃除ロボットは、自分が非カーペットの滑らかな媒体面にある一定時間内のロールブラシ、サイドブラシの正常電流の平均値を基準電流として収集し、基準電流は、電源がオフされた時でも、データが失われないことが保証されるように、Ｆｌａｓｈのようなメモリに記憶される。

車輪速度データ、慣性計測ユニットのデータ、及びサイドブラシ電流／ロールブラシ電流が条件を満たすことを判断する態様は、以下の通りである。
まず、車輪速度データは、掃除機の運転が制限されるシーンに使用され、左右の車輪速度が共に３００ｍｍ／ｓ前後であることを検出すると、ＩＭＵの原始データをＦＦＴしたデータの判断に入る。

ＩＭＵの原始データをＦＦＴしたデータと、所定のＦＦＴ閾値とを比較し、当該ＦＦＴ閾値は、変化するものであり、通常、掃除機が一定時間運転した後でも、セルフ較正が成功しないと、自動的に低下することになるが、所定の最低閾値までしか低下できない。

ＩＭＵの原始データをＦＦＴしたデータが、所定の閾値よりも大きければ、サイドブラシ電流／ロールブラシ電流が安定しているかどうかを判断し、安定していれば、それを信頼可能なセルフ較正キャッシュデータとする。

選択的な実施項目として、上記キャッシュされた信頼可能なサイドブラシ電流／ロールブラシ電流のセルフ較正データを選別する。所定の許容可能な電流範囲が１５０ｍＡ～３５０ｍＡであると仮定し、２０ｍＡを１区間としてそれを１０個のレベルに分け、上記サイドブラシ／ロールブラシの信頼可能なデータ量が１０００個であると仮定し、その値の大きさに応じてそれを当該１０個のレベルに振り分け、最後に、データ量の最も多くなるレベル及びまたはその隣接するレベルのデータの平均値を最終的な基準電流値とする。

選択的に、実際の電流の分布傾向に応じて、異なるレベルのデータ量を修正してもよい。例えば実際の作業では、３３０～３５０ｍＡというレベルのデータ量が非常に少ないはずであり、当該レベルのデータ量を０．８倍にしてから比較に参加させてもよい。

ステップＳ１０、自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集する。

本実施例において、自動クリーニング機器は、掃除ロボットである。ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の収集の前後順序は、問わない。

ステップＳ２０、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算する。

掃除機のリアルタイムのロールブラシ電流とロールブラシ基準電流とを比較して差分値を計算し、掃除機のリアルタイムのサイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流とを比較して差分値を計算し、これら２つの差分値を加重計算して、床面認識係数を得る。

ステップＳ３０、床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識する。

本実施例において、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の両方を組み合わせて床面認識係数を計算するとともに、加重係数を設定することで、ロールブラシ電流とサイドブラシ電流とに異なる基準比重を持たせている。一般的には、サイドブラシの影響程度を制限する必要がある。例えば掃除機が壁の近くにあるとき、ロールブラシ電流はあまり変化しないが、サイドブラシ電流は明らかに増加し、このとき、床面認識係数は増大するとともに、床面認識係数は、カーペット面の判断閾値を超える可能性があり、サイドブラシ電流の基準比重を低減するとともにサイドブラシ認識係数の上限値を設定することで、認識結果の正確率が向上する。

具体的な実施例では、異なる判断閾値を設定することで、床面の材質は、カーペット、タイルやフローリング等として認識可能である。

本実施例において、サイドブラシ、ロールブラシ電流とその較正された基準値との差異状況により、それぞれ異なる床面認識係数を付与し、サイドブラシ、ロールブラシ認識係数の加重加算により、トータルの床面認識係数を得て、床面認識係数により、掃除機がカーペット上にあるかどうかを判断する。

選択的な実施形態として、図２に示すように、ステップＳ２０は、以下のステップＳ２０１～ステップＳ２０１を含む。
ステップＳ２０１、ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との間の第一差分値を取得する。

ステップＳ２０２、サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との間の第二差分値を取得する。

ステップＳ２０３、第一差分値及び第二差分値に従って、床面認識係数を取得する。

ここで、第一差分値及び第二差分値の両方は、正の数であり、床面認識係数は、第一差分値に第一加重係数を乗じた値と、第二差分値に第二加重係数を乗じた値との和である。第一加重係数は、第二加重係数よりも大きい。

本実施例において、サイドブラシの認識係数ａ１は、サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との差分値に１つの定数を乗じた値とされ、ロールブラシ認識係数ａ２は、ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との差分値に１つの定数を乗じた値とされ、ここで、サイドブラシの定数は１００であり、ロールブラシの定数は１０である。

サイドブラシ電流の差異が明らかなものではないため、サイドブラシ電流による床面認識係数への影響を低減するために、サイドブラシ認識係数ａ１の上限を設定する必要があり、例えばサイドブラシ認識係数ａ１の範囲を０～３００として、ロールブラシの認識係数ａ２の範囲を０～１０００として設定する。サイドブラシの加重係数をｂ１とし、ロールブラシの加重係数をｂ２とし、ここで、ｂ２は、ｂ１の数倍超である。掃除機の床面認識係数ｃ＝ａ１＊ｂ１＋ａ２＊ｂ２とする。具体的な実施例では、サイドブラシの加重係数ｂ１が０．３であり、ロールブラシの加重係数ｂ２が０．７であると仮定する。

具体的な実施形態では、サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との差分値が２ｍＡであり、ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との差分値が５０ｍＡであると仮定すると、床面認識係数ｃ＝２＊１００＊０．３＋５０＊１０＊０．７＝４１０となる。又は、サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との差分値が４ｍＡであり、ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との差分値が３０ｍＡであると仮定すると、サイドブラシ認識係数ａ１＝４＊１００＝４００となり、サイドブラシ認識係数ａ１の上限３００を超えているため、床面認識係数ｃ＝３００＊０．３＋３０＊１０＊０．７＝３００とされる。サイドブラシ電流の基準の導入を実現しながら、サイドブラシ電流の影響程度を制限し、認識結果の正確度を保障していることが分かる。

１つのカーペット認識閾値Ｃ１を例えば５００として設定し、もしサイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との差分値が２ｍＡであり、ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との差分値が７０ｍＡである場合、床面認識係数ｃ＝２＊１００＊０．３＋７０＊１０＊０．７＝５５０となり、このとき、床面認識係数がカーペット認識閾値Ｃ１よりも大きいため、掃除機は、その位置する床面がカーペットであると認識し、床面特徴を認識する時の振れの発生を防止するために、床面認識係数がカーペット認識閾値Ｃ２未満である場合にのみ、掃除機は、その位置する床面が非カーペットの媒体面であると認識し、ここで、Ｃ２は、Ｃ１よりも小さい。Ｃ１とＣ２との間は、床面特徴認識のヒステリシス区間と呼ばれてもよい。

サイドブラシ電流及びロールブラシ電流を収集し、加重計算により床面認識係数を得て床面認識係数とカーペット認識閾値とを比較することで、掃除機は、その位置する床面がカーペットであるか、それとも非カーペットの媒体面であるかを認識可能となり、電流検出技術を元にしてソフトウェアを最適化し、追加コスト無しで誤認識率を低減している。

具体的な実施形態では、例えば木製フローリング、タイル、長毛カーペット、短毛カーペット等の様々な材質の床面上で掃除機が運転する際のサイドブラシ電流の平均値及びロールブラシ電流の平均値を事前にテストして記録しておき、異なる床面特徴認識閾値を設定して、掃除機がその位置する床面の材質をスマートに認識し、異なる床面の材質に応じて清掃ポリシーを調整できるようにする。

選択的な実施形態として、図３に示すように、ステップＳ３０は、以下のステップＳ３０１～Ｓ３０４を含む。
ステップＳ３０１、床面認識係数が第一所定時間に亘って第一閾値よりも大きければ、カーペットであるという認識結果を出力する。
ステップＳ３０２、床面認識係数が第二所定時間に亘って第二閾値未満であれば、非カーペットであるという認識結果を出力する。
ステップＳ３０３、カーペットであるという認識結果を出力した後、床面認識係数が第一閾値以下、第二閾値以上に低下すれば、ヒステリシス区間に入る。
ステップＳ３０４、ヒステリシス区間内で、床面認識係数が第二閾値以下に低下して第二所定時間よりも長く続けば、非カーペットの媒体面であるという認識結果に切り替え、ここで、第一閾値は、第二閾値よりも高い。

本実施例において、第一閾値は、カーペット認識閾値Ｃ１である。掃除機の運転中に、非カーペットの媒体面上で、ロールブラシが障碍物を通過すると、このときのロールブラシ電流は増大するが、ロールブラシ電流が増大する時間は、あまり長く続かないため、１つのフィルタリング時間を設定することで、当該フィルタリング時間に亘って、床面認識係数がカーペット認識閾値よりも大きければ、掃除機は、カーペットであると認識する。これにより、認識結果の信頼度が向上する。

掃除機がカーペット上にあるとき、掃除機の清掃力は、非カーペットの媒体面上にあるときの清掃力よりも大きく、掃除機がカーペットから非カーペットに運転すると、清掃力の調整が必要となる。カーペットから非カーペットの媒体面上へのロールブラシの運転中に、ロールブラシ電流は、ロールブラシ基準電流に近づくまで減少し、このときの床面認識係数は、第二閾値Ｃ２以下に低下して安定したままとなり、掃除機は、非カーペットの媒体面であるという認識結果に切り替える。床面認識係数に第一閾値から第二閾値までのフィルタリング時間及び認識用のヒステリシス区間をを設定することで、床面認識係数が短時間で急激に第一閾値まで上昇して、掃除機がカーペットであると誤認識してしまう事態を回避できる。

選択的な実施形態として、図４に示すように、ステップＳ１０は、以下のステップを含む。
ステップＳ１０１、サイドブラシ／ロールブラシ駆動モータの出力端でサイドブラシ電流／ロールブラシ電流を収集する。

本実施例において、サイドブラシ／ロールブラシ駆動モータ端にサンプリング抵抗を接続し、サンプリング抵抗の他端を接地させ、サンプリング抵抗における電流を収集する。掃除機自身が各部品を監視しているため、掃除機のメイン制御ボードは、既存のサンプリング抵抗における電流情報を呼び出せば、電流のサンプリングを実現可能となる。

選択的な実施形態として、図７に示すように、以下のステップを更に含む。
ステップＳ４０、ロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値を取得する。

ステップＳ５０、ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の離散程度、例えば標準偏差分散等を取得する。

ステップＳ６０、ロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値とその基準値との差分値が所定値未満であり、且つロールブラシ電流の離散程度及びサイドブラシ電流の離散程度が安定化している場合、ロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流を更新する。

本実施例において、ステップＳ４０～Ｓ６０とステップＳ１０～Ｓ３０とが同時に行われる。掃除機の運転時間の増加に伴い、ギアボックス及びモータに経年劣化及び摩耗が発生し、ブラシも、物に絡まることに起因してその電流が大きくなり、平地でも誤作動してしまう場合があるため、ロールブラシ電流、サイドブラシ電流の離散程度により、電流平均値の安定程度を判断し、電流平均値の安定程度が高くて電流が緩やかに増加する場合、基準電流を更新する。ロールブラシ、サイドブラシの経年劣化後にその電流が緩やかに増加するという特性に対して、基準電流の追従が実現され、カーペットのより正確な認識に有利である。

具体的な実施例では、電流平均値と現在の電流基準値との差分値が、設定された第一閾値未満であり、且つ電流の離散程度が、設定された第二閾値未満である場合、電流基準値を更新する。具体的な実施形態では、電流平均値と現在の電流基準値との差分値が、設定された第一閾値未満であり、電流の標準偏差が、設定された第二閾値未満である場合、選択的に、電池電圧が特定範囲例えば１５～１６Ｖにあるときにのみ、基準電流を更新する。ここで、第一閾値及び第二閾値は、実際の需要に応じて設定される。

ロールブラシ／サイドブラシ電流の離散程度が安定化している場合、離散程度は、電流の平均値と現在の電流基準値との差分値、標準偏差及び分散等の計算結果に応じて判断され、もし電流平均値の変化が、設定された第一閾値を超えていなければ、基準電流を更新することになり、下限閾値の代わりに１つの上限閾値を設定することで、電流の更新頻度を保証できるため、認識システムの精度が保証される。

具体的な実施例では、ステップＳ４０～Ｓ６０に関連して、ロールブラシ基準電流及び／又はサイドブラシ基準電流の更新が必要であることを検出した場合、選択的に、ステップＳ０２で言及された各々の電圧区間内で新しいロールブラシ基準電流及び／又はサイドブラシ基準電流を再収集して記録してもよい。こうすれば、自動クリーニング機器は、床面特徴をより正確に認識できる。

本明細書の実施例によって提出される別の解決案は、以下の通りである。
図８に示すように、自動クリーニング機器の床面特徴認識装置であって、電流収集ユニット８０１、床面認識係数取得ユニット８０２及び床面特徴認識ユニット８０３を含み、
電流収集ユニット８０１は、サイドブラシ／ロールブラシ駆動モータの出力端に取り付けられ、自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集するためのものであり、
床面認識係数取得ユニット８０２は、前記ロールブラシ電流及び前記サイドブラシ電流に従って、床面認識係数を取得するためのものであり、
床面特徴認識ユニット８０３は、前記床面認識係数に従って、前記自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識するためのものである。

本実施例において、上記床面特徴認識装置の詳細については、図１及び図７に示す実施例内の対応する関連説明及び効果を対応して参照して理解可能であり、ここで繰り返して述べない。

本明細書の実施例によって提出される更に別の解決案は、以下の通りである。
自動クリーニング機器であって、前述した解決案における床面特徴認識装置を含む。

本実施例において、上記床面特徴認識装置の詳細については、図１及び図７に示す実施例内の対応する関連説明及び効果を対応して参照して理解可能であり、ここで繰り返して述べない。

本明細書の実施例によって更に提出される解決案は、以下の通りである。
図９に示すように、前述した何れかの床面特徴認識方法を適用した自動クリーニング機器制御方法であって、以下のステップＳ１～Ｓ２を含む
ステップＳ１、床面認識係数を取得する。

ステップＳ２、床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の送風機出力パワー及び水タンク運転状態を調整する。

本実施例において、前述した実施例における床面特徴認識方法を用いて自動クリーニング機器の位置する床面の材質を計算して認識し、床面の材質を認識した後、自動クリーニング機器の清掃ポリシーをそれに合わせて調整する。例えば、位置する床面がカーペットであると認識した場合、送風機出力パワーを大きくして、吸引力を増大させるとともに、水タンクの出水レベルを自動的に最小に調整するか又は出水口を閉じるのに対して、位置する床面が非カーペットであると認識した場合、同じ領域の予備清掃を完了した後にモップモードに切り替えて、水タンクの出水レベルを自動的に１つ上となるレベル又は最大レベルに調整するか、又はモップモードを直接オンしてもよい。

以上の前記実施例における各技術的特徴は、任意に組み合わせることが可能であり、説明を簡潔にするために、上記実施例における各技術的特徴のすべての可能な組み合わせを説明していないが、これらの技術的特徴の組み合わせは、矛盾しない限り、本明細書に記載されている範囲に属するとされるべきである。

以上の実施例は、本明細書のいくつかの実施形態のみを詳細且つ具体的に掲示したが、本明細書の実施例による特許保護範囲を制限するものであると理解されてはならない。当業者にとって、本発明の構想から逸脱しない前提で、いくつかの変形や改良を行うことが可能であり、これらの変形や改良は、すべて本発明の保護範囲に属することを留意されたい。従って、本発明の特許保護範囲は、特許請求の範囲に準じるものとされるべきである。

Claims (10)

1. 自動クリーニング機器の床面特徴認識方法であって、
   自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することと、
   前記ロールブラシ電流及び前記サイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算することと、
   前記床面認識係数に従って、前記自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識することと、を含む、ことを特徴とする自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
2. 前記ロールブラシ電流及び前記サイドブラシ電流に従って、床面認識係数を加重計算することは、
   前記ロールブラシ電流とロールブラシ基準電流との間の第一差分値を取得することと、
   前記サイドブラシ電流とサイドブラシ基準電流との間の第二差分値を取得することと、
   前記第一差分値及び前記第二差分値に従って、前記床面認識係数を取得することと、を含み、
   前記第一差分値及び前記第二差分値の両方は、正の数であり、前記床面認識係数は、前記第一差分値に第一加重係数を乗じた値と、前記第二差分値に第二加重係数を乗じた値との和である、ことを特徴とする請求項１に記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
3. 前記床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識することは、
   前記床面認識係数が第一所定時間に亘って第一閾値よりも大きければ、カーペットであるという認識結果を出力することと、
   前記床面認識係数が第二所定時間に亘って第二閾値未満であれば、非カーペットであるという認識結果を出力することと、
   前記第一閾値は、前記第二閾値よりも高い、ことを特徴とする請求項１に記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
4. 自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
   前記自動クリーニング機器を非カーペットの滑らかな媒体面上に置くことと、
   第二所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれ前記ロールブラシ基準電流及び前記サイドブラシ基準電流として収集することとを更に含む、ことを特徴とする請求項１～３の何れかに記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
5. ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
   車輪速度データ及び慣性計測ユニットのデータを収集することと、
   前記車輪速度データ、前記慣性計測ユニットのデータ、及び前記サイドブラシ電流又は前記ロールブラシ電流がすべて条件を満たしている場合、第三所定時間内のロールブラシ電流の平均値及びサイドブラシ電流の平均値をそれぞれロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流として収集することとを更に含む、ことを特徴とする請求項１～３の何れかに記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
6. 前記ロールブラシ電流の平均値及び前記サイドブラシ電流の平均値を取得することと、
   ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流の離散程度を取得することと、
   前記ロールブラシ電流の平均値及び前記サイドブラシ電流の平均値とその基準値との差分値が所定値未満であり、且つロールブラシ電流の離散程度及びサイドブラシ電流の離散程度が安定化している場合、ロールブラシ基準電流及びサイドブラシ基準電流を更新することとを更に含む、ことを特徴とする請求項１～３の何れかに記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
7. ロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集することの前に、
   電池電圧が所定範囲を満たせば、前記ロールブラシ基準電流及び前記サイドブラシ基準電流を更新することを更に含む、ことを特徴とする請求項６に記載の自動クリーニング機器の床面特徴認識方法。
8. 自動クリーニング機器の床面特徴認識装置であって、
   自動クリーニング機器のロールブラシ電流及びサイドブラシ電流を収集するための電流収集ユニットと、
   前記ロールブラシ電流及び前記サイドブラシ電流に従って、床面認識係数を取得するための床面認識係数取得ユニットと、
   前記床面認識係数に従って、前記自動クリーニング機器の位置する床面の特徴を認識するための床面特徴認識ユニットと、を含む、ことを特徴とする自動クリーニング機器の床面特徴認識装置。
9. 請求項８に記載の床面特徴認識装置を含む、ことを特徴とする自動クリーニング機器。
10. 請求項１～７の何れかに記載の床面特徴認識方法を適用した自動クリーニング機器制御方法であって、
    床面認識係数を取得することと、
    前記床面認識係数に従って、自動クリーニング機器の送風機出力パワー及び水タンク運転状態を調整することと、を含む、ことを特徴とする自動クリーニング機器制御方法。