JP5923311B2 - 自走式装置の位置の決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、好ましくは電動駆動走行車を有する自走式装置特に自走式床集塵装置の位置の決定方法であって、この場合、
装置が、送／受光ユニットからなる障害物検出装置を備え、
さらに、占有された、予め計算された装置の最初の位置からの、多数の可能な位置および方位（パーティクル（小部分））（これらの「位置および方位」を以下「パーティクル（小部分）」と称することとする）が計算され、および装置のそれに対応した走行後に次に占有される第２の位置に関して、光学ユニットの測定結果に基づき、確率を考慮した所定の選択アルゴリズムに従って、予め発生されたパーティクルの１つが装置の新たな位置として占有される、自走式装置の位置の決定方法に関するものである。

例えば、床を清掃するための自走式吸込／掃除機に関して、さらに他の実施形態において、例えば、自走式運搬機または芝刈機に関して、当該タイプの方法が既知である。このような装置は、例えば走行路内に存在する物体等との衝突を回避するために間隔センサを備えていることが好ましい。これらのセンサは、好ましくは非接触で、さらに好ましくは光センサまたは超音波センサとして作動する。このために、さらに例えば、垂直軸線の周りに回転するプラットフォーム等上に配置されている光学式三角測量システムの形の、周囲の間隔測定手段を有する装置を備えていることが、さらに既知である。このようなシステムを用いて、反射による間隔測定が達成可能であり、この間隔測定は、部屋の調査のために、さらに特に自動作業の間において障害物を検出するために、並びにさらに好ましくは走行されるべき空間のマップの作成のために、したがってそれに対応してマッピングを提供するために利用される。これに関しては、例えば、特許文献１が参照される。間隔測定により検出された部屋の境界は、場合により、部屋内の幾つかの障害物を考慮して、好ましくは特に複数の部屋からなる住居の周辺のマッピングの形で、さらに好ましくは装置の不揮発性メモリ内に記憶され、これにより、清掃過程または運搬過程の間に、位置の確認のためにこのマッピングが参照可能である。さらに、これに関して、このように記憶されているマッピングに基づき、さらに記憶されているアルゴリズムにより、さらに、好ましくは装置の走行路内に存在し且つセンサを介して検出される物体の検出においてもまた、装置の有利な走行計画を決定することが既知である。このために、それぞれ、物体例えば家具または壁の境界までの間隔値のできるだけ正確な決定が必要である。

さらに、特にＳＬＡＭの用語による、同時の位置決めおよびマップ作成方法が既知である。これに関しては、非特許文献１が参照される。この場合、ＳＬＡＭは、マップが存在しない周辺内を運動する可動ロボットの問題を取り扱っている。ロボットは自己の運動とその周辺内の特性との相対観察を行う。ＳＬＡＭの目的は周辺および通路のマップを作成することであり、このマップは、ロボットないしは自走式装置により設定且つ利用可能である。ここで、実際の位置を検出するために、多数の可能な装置位置および方位が調査される。可能な装置位置および／または方位はＳＬＡＭにおいてパーティクル（小部分）と呼ばれ、この場合、これらのパーティクルの各々は可能な装置位置および／または方位を表わす。ここで、確率の高い位置は高い重みづけを有するパーティクルとして表わされる。したがって、確率の低いパーティクルは低い重みづけを有し且つ位置決めのためにほとんど寄与しないかまたは全く寄与しない。装置が移動されるとき、この結果、パーティクルは確率の高い位置および方位の周りに「分散される」。「分散」とは、この場合、パーティクルが、最後の発生からそれに続いて、装置の次の新たな位置を表わす他のパーティクルを発生することを意味する。パーティクルの分散に続いて、このパーティクルは、光学ユニットの測定結果により検定され且つそれに対応して重みづけされる。パーティクルの分散は、この場合、通常固定の数例えば１０００に制限される。パーティクルは、次に、ガウス分布により確率の高い実際位置の周りに分散される。

独国特許出願公開第１０２００８０１４９１２Ａ１号明細書 独国特許出願公開第１０２４２２５７Ａ１号明細書

Hugh Durrant-Whyte, Tim Bailey, 同時の位置決めおよびマッピング（ＳＬＡＭ）「Simultaneous Lokalisation and Mapping (SLAM)」, Robotics & Automation Magazine, IEEE, Juni 2006, Part 1

既知の従来技術に関して、本発明の技術的課題は、当該タイプの方法をさらに改善することである。

この課題は、はじめに且つ本質的に、請求項１の対象により解決され、この場合、計算されたパーティクル群の最大広がりに座標系の第１の軸が割り当てられ且つこれから出発して他の第２の座標軸の方向内のパーティクルの偏差が測定されること、さらに、パーティクルが全て第１の座標軸内に投影され且つこのようにして得られたパーティクル分布に度数曲線が割り当てられ、この場合、度数曲線の最大が装置の実際位置の近似として評価されること、が意図されている。提案された方法により、占有される装置位置の位置決めは、特にＳＬＡＭ法を利用することによって改善される。従来技術から、各分散過程に対してガウス分布を新たに計算することが既知である。それに対応して、より多くのパーティクルが分散されればされるほど、それだけ計算費用（ガウス計算）は上昇する。特に、この場合、含まれている指数関数によりきわめて計算密度の高い多数のガウス計算が発生する。この結果、きわめて大容量のマイクロ・プロセッサが使用されなければならないことになる。例えば、調査空間がきわめて大きい場合および分散が大きいとき、分散された全てのパーティクルの得られた平均値はきわめて不正確な場所を与えることになるので、パーティクルから位置決め位置を求めるために分散された全てのパーティクルを平均化することは、十分に正確ではないことがわかる。さらに例えば部屋内に障害物が存在する場合、パーティクルはこの障害物の周りに分散され得るので、得られた平均値が障害物の範囲内に存在することがあり得る。最も高い重みづけを有するパーティクルの選択を利用して位置決めすることは、この場合、ほぼ同じ高さの確率を有する複数のパーティクルが例えば数ｃｍの範囲にわたり分散され且つこの場合最も高い確率を有するパーティクルのみが選択されることによって、得られる精度が影響されることがあるので、このような位置決めもまた不正確である。実際のパーティクル分散を考察することが、実際の位置決め精度を判定するための重要な情報を提供する。分散された全てのパーティクルから分散が計算された場合、提案された方法により、これから、実際の位置決め精度ないしは決定されるべき装置位置の確実性が推測される。位置精度に関する他の有効な情報を得るために、分散の評価が利用される。したがって、提案された方法により、これによってＳＬＡＭ位置決めを改善するために、分散された全てのパーティクルの分散が解析される。分散がきわめて小さく、それに対応して全てのパーティクルがほぼ１つの場所に存在する場合、位置の精度はパーティクルの各々を用いて既に比較的良好に再現されている。計算されたパーティクル群の分散およびそれに対応してその最大広がりがきわめて大きい場合、実際の位置決め精度は上記の場合に比較してむしろ不正確であり、したがって、より不確定となる。特に、ここでは、提案された方法は解析的に行われる。パーティクル群の最大広がりの評価が、異なる方向に、好ましくは相互に直交する２つの方向に、さらに好ましくはパーティクル群に座標系を割り当てることにより行われることが好ましい。ここで、パーティクル分散が１つの方向に（例えば１つの座標軸の方向に）むしろ狭い（パーティクル群の広がりが比較的小さい）場合、本方法により、これから、この座標軸方位に関して比較的良好な位置決めが存在することが推測される。これに対して、１つの座標軸の方向における大きな広がりは、位置決定においてこの方向にはより高い不正確性が存在するという情報を提供する。少なくとも所定の分散しきい値を超えているとき、本方法により、他の解析が行われる。この解析が両方の座標軸に対して各々の新たな位置決定において行われることがさらに好ましい。この場合、１つの座標軸に沿って配置されたパーティクルが全て、これに直角に伸長する他の座標軸内に投影されることにより、特にパーティクルの重みづけに関する値が得られる。こののちに、一次元のパーティクル分布が得られ、一次元のパーティクル分布は、一次元で示されたパーティクル分布に度数曲線特にガウス曲線を割り当てることにより、さらに位置精度の改善のために利用される。ここで決定された最大、特に決定されたジャンプ状の最大（「ピーク」）は、パーティクル分布の確率特性により、装置の実際位置に対するきわめて良好な近似として評価されることが好ましい。この評価に、各パーティクルの決定された各確率値が共に取り入れられることが好ましく、これにより、一次元のパーティクル分布の図において、それに対応して、より高い重みづけを有するパーティクルが、より低い重みづけを有するパーティクルよりも集積する。この場合、決定されたピーク位置（度数曲線の最大ないしはジャンプ状の最大）は、平均値の位置とは著しく異なることがある。パーティクルの比較的粗い分散においてもまた、提案された方法により、パーティクルの間の範囲内において装置の位置の決定が可能となる。それに対応して、提案された方法により、既知の従来技術よりも概して少ないパーティクルを分散させることが可能であり、このことは、アルゴリズムを加速させ且つ従来技術よりも出力が小さく且つしたがってコスト的に有利な電子装置の使用を可能にする。

以下に、本発明のその他の特徴が、図面の説明においてもまた、しばしば請求項１の対象またはその他の請求項の特徴との好ましい関係づけにおいて説明される。しかしながら、これらの特徴は、請求項１またはそれぞれのその他の請求項の個々の特徴のみへの関係づけにおいても、またはそれぞれ独立に、重要である。

設けられた、従来技術から既知の、障害物検出のための周辺センサは、測定ビームを放出する。測定ビームは、最も近くの障害物例えば壁または家具に測定ビームが衝突した位置までの間隔を決定する。測定方法として、この場合、光飛行時間法（ＴｏＦ、Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）が使用されることが好ましい。これに関して、位相相関法（ＰＫＳ）もまた可能である。三角測量法が考慮されることがさらに好ましい。測定ビームは線（５０ｍｒａｄ（ミリ・ラジアン）よりも小さいきわめて小さなビームの発散角、これは好ましくは典型的に１−２２ｍｍの範囲内のビーム直径を導く）としてまたは広がりビームとして形成されていてもよい。この場合、２−４ｍｒａｄの発散を有するビームが使用されることが好ましく、このビームは３ｍの距離において２０−３０ｍｍの直径を形成する。センサの受光範囲は同様に発散受光ローブとして形成されていることが好ましく、この場合、公差を補償するために、その発散は送光ビームの直径より大きい（例えば２倍）。

物体までの間隔を測定するための非接触作動センサは、測定ビームを発生する少なくとも１つの光源を備えている。光源は、可視波長範囲または不可視波長範囲内の光、例えば６５０ｎｍの範囲内の赤または５３２ｎｍの範囲内の緑を放出する。７００ｎｍより大きい波長を有する赤外線範囲内の光が好ましく、例えば７８５ｎｍ、８５０ｎｍまたは９８０ｎｍの波長を有する光源（レーザダイオードまたはＬＥＤ）がさらに好ましい。光源はランプまたはＬＥＤであるが、レーザダイオードが設けられることが好ましい。

さらに、センサは、少なくとも送光素子の選択波長範囲内において感受性を有する少なくとも１つの受光素子を備えていることが好ましく、例えば、少なくとも１つのホトダイオード、ホト抵抗、ＣＣＤ−ＣｈｉｐまたはＣＭＯＳ−Ｃｈｉｐとして形成されていることがさらに好ましい。受光装置は、個別の入射光信号を受け取るための個別の受光素子として、または複数の入射光信号を同時にまたは逐次に受け取るための多細胞アレーとして、ないしは多細胞列として形成されていてもよい。これに関して、広がりセンサ、例えば線形または平面のＰＳＤ素子もまた既知である。

光源に、および感光素子にもまた、選択的に、（好ましくは送光ビーム／送光コーンないしは受光ビーム／受光コーンを形成するための）光学要素が付属されていてもよく、これらに関しては以下には詳細に説明されていない。光学要素は、レンズ（フレネル・レンズとして、非球面または球面として形成されている集光レンズ、発散レンズ）、絞り（円形、スリット形、任意の形状、個別部品として形成されているかまたはセンサのハウジング内に組み込まれている）、プリズム、鏡（平面、凹面、凸面、自由形状）、光ガイドまたは自由形状要素であってもよい。光学装置の機械的保護の働きをする、光ビーム通路内の保護板またはカバー板もまた光学要素と理解される。光源および／または感光素子に付属して、所定の光波長はきわめて良好に透過させるが、その他の光波長はほとんど透過させない光学フィルタが設けられることが好ましい。光学フィルタは、個別要素として設けられていても、または他の光学要素（例えばレンズの着色またはコーティング、保護フレーム等）内に組み込まれていてもよい。さらに、着色、コーティング、蒸着等が可能である。鏡が使用される場合、表面鏡が好ましく、その理由は、表面鏡は光学損失がより少ないからである。この場合、さらに、鏡をプラスチック射出成形部品として形成すること、および本来の鏡面に表面コーティングとして反射層を設けること、が考えられる。ここで、例えば銀、金または銅、さらに好ましくはアルミニウムのメタル層の使用が考えられる。アルミニウムを使用するとき、他のコーティング（不活性化）として防食層が設けられていることがさらに好ましい。

好ましい形態において、提案された範囲内に、より高い滞留確率の範囲およびより低い滞留確率の範囲が定義され、この場合、より高い滞留確率の範囲内に、より低い滞留確率の範囲内よりも多いパーティクルが計算されることが好ましい。それに対応して、確率の高い装置位置の場所にはさらに好ましくは縁範囲内においてよりもより高いパーティクル密度が得られることが好ましい。特に分布のこの縁範囲内に、位置決めにおける走行の間に、（例えば駆動車の滑りによる）装置のより大きい偏差を考慮可能にするために、（低い滞留確率の）パーティクルが設定されていることがさらに好ましい。提案された方法は、意図されたパーティクル分布に従って（好ましくは走行路、走行方向および走行距離の関数として）、パーティクル群ないしは設定された個々の各パーティクルが、装置の新しい位置内においてセンサにより決定され実際間隔値と比較されたときに利用されることが好ましい。間隔測定により発生された周辺図ないしは決定された間隔値は、ほぼ順次に個々のパーティクルの各々に投影され、これらのパーティクルは間隔データの一致した数により重みづけされる。

さらに好ましい形態において、はじめに決定された分散（座標軸に沿ったパーティクル群の広がり）に基づき、１つの座標軸の偏差に関して限界が設けられ、その限界以外においてはパーティクルはもはや評価の対象とされない。それに対応して、分散に基づいてしきい値が設定されることが好ましく、その後に、好ましくは分散の内部のパーティクルのみが、場合により一定の係数を考慮してさらに調査されることがより好ましい。残ったパーティクルに基づき、解析されたパーティクル分布が、残ったパーティクルの重みづけされた度数値を形成するために利用されることが好ましく、この場合、度数曲線内のジャンプ状の最大（「ピーク」）の近くのパーティクルが、パーティクル分布の一次元で示された図内のジャンプ状の最大がその付近に存在しないパーティクルよりもより多く解析に取り入れられる。

さらに好ましい形態において、パーティクルが、さらに、方位角に関して評価されることが好ましい。装置の方位角に対してはアナログ観察が実行されることが好ましい。代替態様として、各パーティクルの方位角は共通の一次元のパーティクル分布内に追加値として取り入れられてもよい。

パーティクルが、偏差の決定を実行する前に、装置の所定の運動に関して、所定の運動に対応するパーティクルが、例えば計算される数が増加されるほどの、より高い評価を得るように評価されるとき、さらに有利であることは明らかである。それに対応して、上記の方法に補足して、予想される装置の運動により、これらの情報が個々の各パーティクルの重みづけに取り入れられ且つそれに対応して度数曲線の図に取り入れられることにより、位置決めが改善可能であることが好ましい。例えば装置がある位置上においてのみ回転すべき場合（例えば転向操作）、最後に決定された装置位置の場所において回転する前にパーティクルがより強く重みづけされた値を得たとき、それが有意義であることは明らかである。さらに、この場合、少なくともほぼ角度分散のみを調査するだけで十分なことがある。さらに、例えば、装置がはじめは直進走行をしている場合、角度変化はより小さくなり、その後に、それに対応して、座標軸に沿った分散が重点的に調査される。

以下に、本発明が、実施例のみを示した添付図面により詳細に説明される。

図１は、床集塵装置の形の自走式装置を斜視図で示す。 図２は、第１および第２の座標軸に沿って分布配置されたパーティクルを含む計算されたパーティクル群を略図で示す。 図３は、第１の座標軸のパーティクルの、第２の座標軸内への投影配置を略図で示す。 図４は、最大を決定するために度数曲線に記録された、図３から得られた一次元のパーティクル分布を示す。 図５は、パーティクルの分散の関数として選択されたしきい値を決定するときのパーティクル分布をさらなる略図で示す。

はじめに、図１により、吸込／掃除機の形の、さらに自走式家庭用吸込ロボットの形の装置１が示され且つ説明されている。装置１は、掃除されるべき床２の方向に下側に向けられたシャシ、電動駆動走行車３、並びに好ましくはシャシ底部の下端縁から突出する、同様に電動駆動されるブラシを有している。シャシは装置フード４により上から被覆され、この場合、装置１は円形平面図を有している。吸込／掃除機としての装置１の形態に関しては、例えば、特許文献２が参照される。

さらに、図示されてはいないが、装置１は、ブラシに追加してまたはこの代わりに吸込開口を有していてもよい。この場合、装置１内に、さらに、電気で運転される吸込ファン・モータが配置されている。

走行車３の電動機のための、ブラシの電気駆動のための、場合により吸込ファンのための、およびさらには装置１内にその制御のために設けられている他の電子装置のための、装置１の個々の電気部品の電気供給は、図示されていない再充電可能な蓄電池を介して行われる。

装置１は、さらに、光ビーム送光装置および光ビーム受光装置を有する、第１の非接触作動センサ５の形の間隔／障害物検出装置Ａを備えている。このセンサ５は装置１の装置フード４の上側に配置され、且つ同時に装置１の中心垂直軸線でもある垂直軸線ｄの周りに回転可能である。センサ５は三角測量システムから構成されていることが好ましく、この三角測量システムにより、周囲の間隔測定が（軸線ｄの周りの３６０°にわたり、図１の矢印ｒ参照）実行可能である。

センサ５により、はじめに、好ましくは水平間隔平面、即ち、床２に平行に伸長する平面内において、回転走査による障害物検出が達成可能であり、これにより、装置１は床２上においてないしはその周辺内において衝突することなく移動可能である。さらに、より好ましくは、センサ５を介して、周辺の周囲の間隔測定が可能であり、この場合、このとき決定された周辺内の障害物および壁との間隔値は全領域の間取図の作成のために利用され、この間取図は装置１内に蓄積且つ記憶される。

自動位置決めのために、それに対応して同時の位置決定およびマップ作成のために、ＳＬＡＭ法が利用される。この場合、ＳＬＡＭにおいて、占有された、予め計算された装置１の最初の位置からの、パーティクル６の形の多数の可能な位置および方位が計算され、および装置のそれに対応した走行運動後に占有される第２の位置に関して、障害物検出装置Ａの測定結果に基づき、確率を考慮した所定の選択アルゴリズムに従って、予め発生されたパーティクル６の１つが装置１の新たな位置として占有される。この場合、各パーティクル６が、障害物検出装置Ａにより決定された実際間隔値に関して、並びにさらに好ましくは装置の所定の走行方向および／または走行距離および／または走行速度に関して評価されることが好ましい。この場合、例えば装置の所定の走行方向に対応するパーティクル６は、所定の走行路内に存在しないパーティクル６よりもより高い評価を受ける。パーティクル６のより高い評価は、例えば、計算される設定されたパーティクル６が増加されることによって達成可能である。

概して得られたパーティクル群７は、その後に、はじめに、第１の座標軸ｘおよびそれに対して垂直方向の第２の座標軸ｙを有する座標系を割り当てることにより、パーティクル群７の広がりに関して解析される。

図２に例として示されているように、分散δ_ｘが比較的小さく、好ましくは所定のしきい値を下回っている場合、これから、ｘ位置に関して比較的良好な位置決めが存在することが推測される。ここで、さらに、例えば、装置のほぼ正確な位置決定のために、計算によって平均値を形成するだけで十分なことがある。

これに対して、例えば図２に示されているｙ方向内のパーティクル群７の広がりのような大きな分散が存在する場合、これから、この方向内には位置決定に関してより高い不正確性が存在することが推測可能である（図２内の分散δ_ｙ参照）。

最も確率の高い、好ましくは正確な装置の位置を決定するために、分散がこのように大きい場合、１つの方位のパーティクル６（実施例においてｙ方位内のパーティクル６）は全て他方の座標軸内に（実施例において第１の座標軸ｘ内に）投影され、さらに一次元のパーティクル分布内に示すために、図３に示すように、ほぼ共通のｙ平面Ｅ内に投影されることがさらに好ましい。

このようにして得られた一次元のパーティクル分布は、場合により例えば走行路から得られた評価重みづけを考慮して、図４に示すように、ガウス分布曲線の形の度数曲線Ｈが割り当てられ、この場合、ジャンプ状の最大Ｐ（ピーク）が装置１の実際位置の近似として評価される。図から明らかなように、これにより決定された装置１の位置は、一次元のパーティクル分布に関して、２つのパーティクル６の間、ないしは一次元的に平面Ｅ内に投影されたパーティクルの間にもまた存在する。これにより、特に計算によって平均値のみが決定された場合よりも改善された装置１の位置の決定が達成される。図４の実施例に示されているように、最大位置Ｐは計算により決定された平均値の位置Ｍとは明らかに異なっていることがある。

図４内に目盛られている、平面Ｅ内に投影されたパーティクルの高さｂは装置位置の確率を表わしている。

装置１の角度による方位（図２の矢印ｃ参照）に対して、アナログ解析が実行されることが好ましく、それに対応して同じ方法が使用される。

装置１の実際位置を決定するための計算費用をさらに低減させるために、本方法の変更態様において、分散（δ_ｘおよび／またはδ_ｙ）に基づいてしきい値を決定することが行われ、このしきい値の内部においてのみパーティクル６がさらに上記の方法により調査される。それに対応して、パーティクル群７の内部にパーティクル群のサブ範囲７′が得られ、このパーティクル群のサブ範囲７′以外においてはパーティクル６はもはや評価の対象とされず、これにより、このとき場合によってはよりシャープに設定されたジャンプ状の最大Ｐに基づいて、さらに改善された装置１の位置決定を達成することが可能である。

開示された全ての特徴は（それ自身）発明の進歩性を有している。したがって、付属の／添付の優先権資料の開示内容（先行出願のコピー）もまた、これらの資料の特徴を本出願の請求の範囲内に組み込むことを目的として、その内容が全て本出願の開示内に含められるものである。従属請求項は、特にこれらの請求項に基づいて部分出願を可能にするために、自由に選択できる併記されたその文章内において、独自に発明力のある、従来技術の変更態様を示している。

１ 装置
２ 床
３ 走行車
４ 装置フード
５ センサ
６ パーティクル（小部分）
７ パーティクル群
７′ パーティクル群のサブ範囲
ｂ 確率高さ
ｃ 矢印
ｄ 回転軸線
ｒ 矢印
ｘ 第１の座標軸
ｙ 第２の座標軸
Ａ 障害物検出装置
Ｅ 平面
Ｈ 度数曲線
Ｋ 座標系
Ｍ 平均値
Ｐ 最大
δ_ｘ ｘ軸方向の分散
δ_ｙ ｙ軸方向の分散

Claims (6)

1. 送／受光ユニットからなる障害物検出装置（Ａ）を備える自走式装置（１）の位置の決定方法であって、
   予め計算された前記自走式装置（１）の最初の位置からの、多数の可能な位置および方位が計算され、当該自走式装置（１）の計算された位置および方位がパーティクルとして示され、そして、前記自走式装置（１）の走行後に占有される第２の位置に関して、前記障害物検出装置（Ａ）の測定結果に基づき、確率を考慮した所定の選択アルゴリズムに従って、前記自走式装置（１）の新たな位置を決定する、自走式装置（１）の位置の決定方法において、
   計算されたパーティクル群（７）の最大の広がりに座標系（Ｋ）の第１の座標軸（ｘ、ｙ）が割り当てられるように、パーティクル（６）が評価されること、
   そして、前記第１の座標軸（ｘ、ｙ）に対して垂直の方向に第２の座標軸（ｙ、ｘ）を割り当てること、
   さらに、パーティクル（６）が全て前記第１の座標軸（ｘ、ｙ）内に投影され且つこのようにして得られたパーティクル分布に度数曲線（Ｈ）が割り当てられ、当該度数曲線（Ｈ）の最大値をとる位置（Ｐ）が前記自走式装置（１）の実際の位置の近似として決定されること、
   を特徴とする自走式装置（１）の位置の決定方法。
2. 前記第１の座標軸（ｘ、ｙ）のパーティクル（６）の分散に基づいて偏差に関してしきい値が設けられ、当該しきい値を超えるパーティクル（６）はもはや評価の対象とされないことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記パーティクル（６）が方位角に関して評価されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記自走式装置（１）の所定の走行方向に対応するパーティクル（６）が、当該所定の走行路内に存在しないパーティクル（６）よりもより高い評価を受けることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。
5. 前記自走式装置（１）が、電動駆動走行車輪（３）を有することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の方法。
6. 前記自走式装置（１）が、自走式床集塵装置であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。

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