JP6752118B2 - 自律走行体 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、走行した領域の情報を記すマップを作成する自律走行体に関する。

従来、被掃除面としての床面上を自律走行しながら床面を掃除する、いわゆる自律走行型の電気掃除機(掃除ロボット)が知られている。

このような電気掃除機において、効率のよい掃除を実現するために、掃除したい部屋の大きさや形状、および障害物などをマップに反映して作成(マッピング)し、この作成したマップに基づいて最適な走行経路を設定して、その走行経路に沿って走行する技術がある。しかしながら、マップを作成する際に、例えば部屋内の家具や床面などの内装や材質、あるいは例えばおもちゃやコードなどの障害物の形状について考慮されていないため、障害物の回避動作などを繰り返して想定通りの走行経路を走行できずに掃除できない場合や、障害物への衝突や床の段差による浮き上がりなどでスタックする場合などが生じ得る。

また、部屋の内部のレイアウトは常時一定とは限らず、マップを作成したときと障害物の配置などが変わっていることもあるため、記憶されているマップのみに基づいて走行経路を設定すると、マップに記されていない障害物などによって走行を妨げられるおそれがある。そこで、マップに記されていない障害物を新たに検出した場合には、その検出に応じてマップを変更し、この変更したマップに応じて次回以降の走行経路を設定することが考えられる。

一方で、例えば普段から置かれていない買い物袋や荷物、ペットや居住者などを障害物として検出した場合、この検出に応じてマップを変更すると、次回の走行経路が本来の最適な経路と異なる経路となるおそれがある。

特開２０１２−９６０２８号公報

本発明が解決しようとする課題は、効率的で、かつ、高精度な自律走行を実現できる自律走行体を提供することである。

実施形態の自律走行体は、本体ケースと、駆動輪と、自己位置推定手段と、障害物検出手段と、マップ生成手段と、制御手段とを有する。駆動輪は、本体ケースを走行可能とする。自己位置推定手段は、自己位置を推定する。障害物検出手段は、本体ケースの外部の障害物を検出する。マップ生成手段は、本体ケースの走行中の障害物検出手段による障害物の検出および自己位置推定手段により推定した自己位置に基づいて本体ケースが走行した領域の情報を記すマップを作成する。制御手段は、駆動輪の動作を制御することで本体ケースを自律走行させる。また、この制御手段は、マップに基づいて設定した走行経路に沿って本体ケースを自律走行するように駆動輪の動作を制御する走行モードを備える。そして、この制御手段は、走行モード時に障害物検出手段により検出した障害物に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断する。自律走行体は、さらに、記憶手段と、掃除部と、電池と、を有する。記憶手段は、制御手段の走行モード時にマップに記されていない障害物を障害物検出手段により検出した場合に、この障害物の検出頻度を示す情報を記憶する。掃除部は、被掃除部を掃除する。電池は、駆動輪を駆動する電源となる。制御手段は、走行モード時に電池の残量が所定値以下のときに、検出頻度が大きい障害物から順に掃除部により掃除するように走行経路を設定し、記憶手段により記憶した検出頻度に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断する。

第１の実施形態の自律走行体の内部構造を示すブロック図である。 同上自律走行体を示す斜視図である。 同上自律走行体を下方から示す平面図である。 同上自律走行体を示す側面図である。 同上自律走行体を含む自律走行体システムを模式的に示す説明図である。 同上自律走行体の物体の距離の計算方法を模式的に示す説明図である。 (a)は一方の撮像手段により撮像された画像の一例を示す説明図、(b)は他方の撮像手段により撮像された画像の一例を示す説明図、(c)は(a)および(b)に基づいて生成した距離画像の一例を示す説明図である。 (a)は記憶されたマップの一例を示す説明図、(b)は実際の掃除領域での電気掃除機の動作の一例を示す説明図である。 同上自律走行体の制御を示すフローチャートである。 同上自律走行体のマップに記憶された障害物の位置と障害物検出手段により検出した障害物との位置が異なる状態を模式的に示す説明図である。 第２の実施形態の自律走行体の時間情報、検出頻度および走行経路の変更の有無の関係を示す表である。

以下、第１の実施形態の構成を、図面を参照して説明する。

図１ないし図５において、11は自律走行体としての電気掃除機であり、この電気掃除機11は、この電気掃除機11の充電用の基地部となる基地装置としての充電装置(充電台)12(図５)とともに自律走行体装置としての電気掃除装置(電気掃除システム)を構成するものである。そして、電気掃除機11は、本実施形態において、走行面としての被掃除面である床面上を自律走行(自走)しつつ床面を掃除する、いわゆる自走式のロボットクリーナ(掃除ロボット)であり、例えば図１に示すように、掃除領域内などに配置された中継手段(中継部)としてのホームゲートウェイ(ルータ)14との間で有線通信あるいはＷｉ−Ｆｉ(登録商標)やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)などの無線通信を用いて通信(送受信)することにより、インターネットなどの(外部)ネットワーク15を介して、データ格納手段(データ格納部)としての汎用のサーバ16や、表示手段(表示部)である汎用の外部装置17などと有線あるいは無線通信可能となっている。

また、この電気掃除機11は、中空状の本体ケース20(図２)と、この本体ケース20を床面上で走行させる走行部21と、床面などの塵埃を掃除する掃除部22と、充電装置12を含む外部装置と通信する通信部23と、画像を撮像する撮像部25と、センサ部26と、走行部21、掃除部22、通信部23、および、撮像部25などを制御するコントローラである制御手段(制御部)27と、これら走行部21、掃除部22、通信部23、撮像部25、センサ部26および制御手段27などに給電する電池である二次電池28とを備えている。なお、以下、電気掃除機11(本体ケース20)の走行方向に沿った方向を前後方向(図２に示す矢印FR，RR方向)とし、この前後方向に対して交差(直交)する左右方向(両側方向)を幅方向として説明する。

図２ないし図４に示す本体ケース20は、例えば合成樹脂などにより扁平な円柱状(円盤状)などに形成されている。すなわち、この本体ケース20は、側面部20a(図２)と、この側面部20aの上部および下部にそれぞれ連続する上面部20b(図２)および下面部20c(図３)とを備えている。この本体ケース20の側面部20aは、略円筒面状に形成されており、この側面部20aには、例えば撮像部25などが配置されている。また、本体ケース20の上面部20bおよび下面部20cは、それぞれ略円形状に形成されており、図３に示すように、床面に対向する下面部20cには、集塵口である吸込口31、および、排気口32などがそれぞれ開口されている。

走行部21は、複数(一対)の駆動部としての駆動輪34，34、これら駆動輪34，34を駆動させる動作部としての駆動手段であるモータ35，35(図１)、および、旋回用の旋回輪36などを備えている。

各駆動輪34は、電気掃除機11(本体ケース20)を床面上で前進方向および後退方向に走行(自律走行)させる、すなわち走行用のものであり、左右幅方向に沿って図示しない回転軸を有し、幅方向に対称に配置されている。

各モータ35(図１)は、例えば駆動輪34のそれぞれに対応して配置されており、各駆動輪34を独立して駆動させることが可能となっている。

旋回輪36は、本体ケース20の下面部20cの幅方向の略中央部で、かつ、前部に位置しており、床面に沿って旋回可能な従動輪である。

掃除部22は、例えば本体ケース20内に位置して塵埃を吸込口31から空気とともに吸い込み排気口32から排気する電動送風機41、吸込口31に回転可能に取り付けられて塵埃を掻き上げる回転清掃体としての回転ブラシ42およびこの回転ブラシ42を回転駆動させるブラシモータ43(図１)、本体ケース20の前側などの両側に回転可能に取り付けられて塵埃を掻き集める旋回清掃部としての補助掃除手段(補助掃除部)であるサイドブラシ44およびこのサイドブラシ44を駆動させるサイドブラシモータ45(図１)、および、吸込口31と連通して塵埃を溜める集塵部46(図２)などを備えている。なお、電動送風機41と、回転ブラシ42およびブラシモータ43(図１)と、サイドブラシ44およびサイドブラシモータ45(図１)とは、少なくともいずれかを備えていればよい。

図１に示す通信部23は、ホームゲートウェイ14およびネットワーク15を介して外部装置17と無線通信をするための無線通信手段(無線通信部)および掃除機信号受信手段(掃除機信号受信部)としての報知手段である無線ＬＡＮデバイス47、充電装置12(図５)などへと無線信号(赤外線信号)を送信する例えば赤外線発光素子などの図示しない送信手段(送信部)、および、充電装置12や図示しないリモコンなどからの無線信号(赤外線信号)を受信する例えばフォトトランジスタなどの図示しない受信手段(受信部)などを備えている。なお、例えば通信部23にアクセスポイント機能を搭載し、ホームゲートウェイ14を介さずに外部装置17と直接無線通信をするようにしてもよい。また、例えば通信部23にウェブサーバ機能を付加してもよい。

無線ＬＡＮデバイス47は、電気掃除機11からホームゲートウェイ14を介してネットワーク15に対して各種情報を送受信するものである。

撮像部25は、複数、例えば一方および他方の撮像手段(撮像部本体)としてのカメラ51a，51b、および、これらカメラ51a，51bに照明を付与する照明手段(照明部)としてのＬＥＤなどのランプ53を備えている。

図２に示すように、カメラ51a，51bは、本体ケース20の側面部20aにおいて、前部の両側に配置されている。すなわち、本実施形態では、カメラ51a，51bは、本体ケース20の側面部20aにおいて、電気掃除機11(本体ケース20)の幅方向の中心線Ｌに対して、左右方向に略等しい所定角度(鋭角)傾斜した位置にそれぞれ配置されている。言い換えると、これらカメラ51a，51bは、本体ケース20に対して幅方向に略対称に配置されており、これらカメラ51a，51bの中心位置が、電気掃除機11(本体ケース20)の走行方向である前後方向と交差(直交)する幅方向の中心位置と略一致している。さらに、これらカメラ51a，51bは、上下方向に略等しい位置、すなわち略等しい高さ位置にそれぞれ配置されている。このため、これらカメラ51a，51bは、電気掃除機11を床面上に載置した状態でこの床面からの高さが互いに略等しく設定されている。したがって、カメラ51a，51bは、互いにずれた位置(左右方向にずれた位置)に離間されて配置されている。また、これらカメラ51a，51bは、本体ケース20の走行方向である前方を、それぞれ所定の水平画角(例えば１０５°など)でデジタルの画像を所定時間毎、例えば数十ミリ秒毎などの微小時間毎、あるいは数秒毎などに撮像するデジタルカメラである。さらに、これらカメラ51a，51bは、互いの撮像範囲(視野)Va，Vbが重なっており(図６)、これらカメラ51a，51bにより撮像される(一方および他方の)画像P1，P2(図７(a)および図７(b))は、その撮像領域が電気掃除機11(本体ケース20)の幅方向の中心線Ｌを延長した前方の位置を含む領域で左右方向にラップしている。本実施形態では、これらカメラ51a，51bは、例えば可視光領域のカラー画像を撮像するものとする。なお、これらカメラ51a，51bにより撮像した画像は、例えば図示しない画像処理回路などにより所定のデータ形式に圧縮することもできる。

ランプ53は、カメラ51a，51bにより画像を撮像する際の照明用の光を出力するもので、カメラ51a，51bの中間位置、すなわち本体ケース20の側面部20aの中心線Ｌ上の位置に配置されている。すなわち、ランプ53は、カメラ51a，51bからの距離が略等しくなっている。また、このランプ53は、カメラ51a，51bと上下方向に略等しい位置、すなわち略等しい高さ位置に配置されている。したがって、このランプ53は、カメラ51a，51bの幅方向の略中央部に配置されている。本実施形態では、このランプ53は、可視光領域を含む光を照明するようになっている。なお、このランプ53は、カメラ51a，51b毎に設定されていてもよい。

図１に示すセンサ部26は、段差センサ(段差検出手段(段差検出部))56、温度センサ(温度検出手段(温度検出部))57および塵埃量センサ(塵埃量検出手段(塵埃量検出部))58などを備えている。なお、このセンサ部26には、例えば各駆動輪34(各モータ35)の回転数を検出することで電気掃除機11(本体ケース20(図２))の旋回角度や進行距離を検出する光エンコーダなどの回転数センサ、超音波、あるいは赤外線などを用いて障害物を検出する非接触型の障害物センサ、あるいは障害物を接触検出する接触型の障害物センサなどを備えていてもよい。

段差センサ56は、例えば赤外線センサ、あるいは超音波センサなどの非接触センサであり、赤外線、あるいは超音波を検出対象、ここでは床面に向けて出力し、検出対象からの反射波を受信することにより、送信と受信との時間差によって段差センサ56と検出対象との距離を検出する距離センサが用いられる。すなわち、段差センサ56は、この段差センサ56(段差センサ56が配置された位置)と床面との距離を検出することで、床面の段差を検出している。この段差センサ56は、図３に示すように、本体ケース20の下面部20cに配置されている。本実施形態では、この段差センサ56は、例えば駆動輪34，34の前後、および、旋回輪36の前部(本体ケース20の下側前部)にそれぞれ配置されている。

図１に示す温度センサ57は、例えば検出対象から放射される赤外線を検出することで検出対象の温度を検出する非接触センサなどが用いられる。この温度センサ57は、例えば本体ケース20の側面部20aあるいは上面部20b(図２)などに配置され、本体ケース20(図２)の前方の検出対象の温度を検出するようになっている。なお、この温度センサ57としては、例えばカメラ51a，51bによって撮像した赤外線画像に基づいて温度を検出するようにしてもよい。

塵埃量センサ58は、例えば吸込口31(図３)から集塵部46(図２)へと連通する風路の内部に配置された発光部と受光部とを備え、この風路を通過する塵埃量の寡多に応じて発光部からの発光の受光部での受光量が増減することで塵埃量を検出する光センサなどが用いられる。なお、この塵埃量センサ58に代えて、例えばカメラ51a，51bにより撮像した画像から床面上の眼に見える微小な塵埃を検出する塵埃量検出手段を備えてもよい。

そして、図１に示す制御手段27は、例えば制御手段本体(制御部本体)であるＣＰＵ、このＣＰＵによって読み出されるプログラムなどの固定的なデータを格納した格納部であるＲＯＭ、プログラムによるデータ処理の作業領域となるワークエリアなどの各種メモリエリアを動的に形成するエリア格納部であるＲＡＭ(それぞれ図示せず)などを備えるマイコンである。この制御手段27は、さらに、記憶手段(記憶部)としてのメモリ61、画像処理部62、距離画像生成手段(距離画像生成部)としての画像生成部63、形状取得手段である形状取得部64、抽出手段である抽出部65、判定手段としての判定部66、走行用のマップを作成するマップ生成手段であるマップ生成部67、および、マップに基づいて走行経路を設定する経路設定部68などを備えている。また、この制御手段27は、走行制御部69、掃除制御部70、撮像制御部71、および、照明制御部72などを備えている。そして、この制御手段27は、例えば駆動輪34，34(図３)すなわちモータ35，35を駆動して電気掃除機11(本体ケース20(図２))を自律走行させる走行モードと、充電装置12(図５)を介して二次電池28を充電する充電モードと、動作待機中の待機モードとを有している。

メモリ61は、例えばカメラ51a，51bで撮像した画像のデータや、判定部66などで用いる閾値、マップ生成部67により作成されたマップなどの各種データを記憶する。このメモリ61としては、電気掃除機11の電源のオンオフに拘らず記憶した各種データを保持する、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性のメモリが用いられる。

画像処理部62は、カメラ51a，51bにより撮像した画像のレンズの歪み補正やコントラスト調整などの画像処理をする。この画像処理部62は、必須の構成ではない。

画像生成部63は、既知の方法を用いて、カメラ51a，51bにより撮像した画像、本実施形態では、カメラ51a，51bにより撮像され画像処理部62によって処理された画像と、カメラ51a，51b間の距離とに基づいて物体(特徴点)の距離(深度)を計算するとともに、この計算した物体(特徴点)の距離を示す距離画像(視差画像)を生成する。すなわち、この画像生成部63は、例えばカメラ51a，51bと物体(特徴点)Ｏとの距離、および、カメラ51a，51b間の距離に基づく三角測量を応用し(図６)、カメラ51a，51bにより撮像した各画像(画像処理部62によって処理された画像)中から同一位置を示す画素ドットを検出し、この画素ドットの上下方向および左右方向の角度を計算して、これら角度とカメラ51a，51b間の距離とからその位置のカメラ51a，51bからの距離を計算する。したがって、カメラ51a，51bにより撮像する画像は、可能な限り範囲が重なって(ラップして)いることが好ましい。また、この画像生成部63による距離画像の生成は、計算した各画素ドットの距離を、例えば１ドット毎などの所定ドット毎に明度、あるいは色調などの、視認により識別可能な階調に変換して表示することにより行われる。本実施形態において、画像生成部63は、距離が大きいほど明度が小さい白黒の画像、すなわち電気掃除機11(本体ケース20)からの前方への距離が遠いほど黒く距離が近いほど白い、例えば２５６階調(８ビット＝２⁸)のグレースケールの画像として距離画像を生成する。したがって、この距離画像は、いわば電気掃除機11(本体ケース20)の走行方向前方のカメラ51a，51bによって撮像される範囲内に位置する物体の距離情報(距離データ)の集合体を可視化したものである。なお、この画像生成部63は、カメラ51a，51bにより撮像された各画像中の所定の画像範囲内の画素ドットについてのみの距離画像を生成してもよいし、画像全体の距離画像を生成してもよい。

形状取得部64は、カメラ51a，51bにより撮像された画像中の物体の形状情報を取得する。すなわち、この形状取得部64は、画像生成部63により生成された距離画像に対して、所定の距離Ｄ(または所定の距離範囲)に位置する物体Ｏの形状情報を取得する(図６)。この形状取得部64は、距離画像中の一例として、距離画像PLに撮像された例えば空き缶などの物体Ｏに対して、所定の距離(あるいは距離範囲)での画素ドットの距離を検出することで、物体Ｏの水平方向の寸法すなわち幅寸法Ｗおよび上下方向の寸法すなわち高さ寸法Ｈを検出できる(図７(c))。また、この形状取得部64は、物体の形状情報(幅寸法および高さ寸法)を取得することで、その物体が存在しない空間や穴部の形状情報(幅寸法および高さ寸法)などをも間接的に取得できる。

抽出部65は、カメラ51a，51bにより撮像された画像に基づいて特徴点を抽出する。すなわち、この抽出部65は、画像生成部63により生成された距離画像に対して例えばエッジ検出などの特徴検出(特徴抽出)を行うことで、距離画像中の特徴点を抽出する。この特徴点は、電気掃除機11が掃除領域における自己位置を推定するときの参照点となっている。なお、エッジ検出方法は、既知の任意の方法を用いることができる。

判定部66は、センサ部26(段差センサ56、温度センサ57、塵埃量センサ58)で検出した情報、形状取得部64により取得した所定の距離(あるいは所定の距離範囲)の物体の形状情報あるいは物体間に位置する狭所などの形状情報、抽出部65により抽出した特徴点、および、カメラ51a，51bにより撮像された画像、本実施形態では画像処理部62により処理された画像中の物体の高さ、材質、および、色調などを判定し、これら判定に基づいて、電気掃除機11の自己位置、および、障害物となる物体の有無を判断するとともに、電気掃除機11(本体ケース20(図２))の走行制御や掃除制御の変更の要否およびマップ生成部67に反映させる情報などを決定する。したがって、カメラ51a，51b、(画像処理部62)、画像生成部63、抽出部65、および、判定部66などにより、電気掃除機11の自己位置を推定する自己位置推定手段(自己位置推定部)73が構成され、センサ部26(段差センサ56)、カメラ51a，51b、(画像処理部62)、画像生成部63、形状取得部64、および、判定部66などにより、障害物の有無を検出する障害物検出手段(障害物検出部)74が構成され、センサ部(段差センサ56、温度センサ57、塵埃量センサ58)、カメラ51a，51b、(画像処理部62)、画像生成部63、形状取得部64、および、判定部66などにより、掃除領域の各種情報を取得する情報取得手段(情報取得部)75が構成される。

すなわち、自己位置推定手段73は、マップに記憶された特徴点と、距離画像から抽出部65により抽出した特徴点とを照合することで、自己位置を推定する。

障害物検出手段74は、距離画像中の所定の画像範囲内に物体があるか否かにより障害物となる物体(段差を含む)の有無を検出する。

情報取得手段75は、段差センサ56により検出する床面の段差情報、温度センサ57により検出する物体の温度情報、塵埃量センサ58により検出する床面の塵埃量、形状取得部64により取得する物体の高さ寸法および幅寸法などの形状、床面の材質情報、床面の色調などを取得する。

マップ生成部67は、形状取得部64により取得した物体の形状情報と、自己位置推定手段73により推定した電気掃除機11(本体ケース20(図２))の位置とから、電気掃除機11(本体ケース20(図２))が配置された掃除領域およびこの掃除領域内に位置する物体などの位置関係を計算してマップを作成する。

経路設定部68は、マップ生成部67により作成したマップ、自己位置推定手段73により推定した自己位置、および、障害物検出手段74により検出した障害物となる物体の検出頻度に基づいて最適な走行経路を設定する。ここで、生成する最適な走行経路としては、マップ中の掃除可能な領域(障害物や段差などの走行不能な領域を除く領域)を最短の走行距離で走行できる経路、例えば電気掃除機11(本体ケース20(図２))が可能な限り直進する(方向転換が最も少ない)経路、障害物となる物体への接触が少ない経路、あるいは、同じ箇所を重複して走行する回数が最小となる経路など、効率的に走行(掃除)を行うことができる経路が設定される。また、この走行経路には、複数の中継地点(サブゴール)が設定される。

走行制御部69は、経路設定部68により設定された走行経路に沿って電気掃除機11(本体ケース20)を走行させるように走行部21のモータ35，35(駆動輪34，34(図３))の動作を制御する。すなわち、この走行制御部69は、モータ35，35に流れる電流の大きさおよび向きを制御することにより、モータ35，35を正転、あるいは逆転させることで、モータ35，35の動作を制御し、これらモータ35，35の動作を制御することで駆動輪34，34(図３)の動作を制御している。また、この走行制御部69は、判定部66の判定に応じて、電気掃除機11(本体ケース20)の走行方向および／または走行速度を制御するように構成されている。

掃除制御部70は、掃除部22の電動送風機41、ブラシモータ43およびサイドブラシモータ45の動作を制御する。すなわち、この掃除制御部70は、電動送風機41、ブラシモータ43、および、サイドブラシモータ45の通電量をそれぞれ別個に制御することで、これら電動送風機41、ブラシモータ43(回転ブラシ42(図３))、および、サイドブラシモータ45(サイドブラシ44(図３))の動作を制御する。また、この掃除制御部70は、判定部66の判定に応じて、掃除部22の動作を制御するように構成されている。なお、これら電動送風機41、ブラシモータ43、および、サイドブラシモータ45のそれぞれに対応して制御部を別個に設けてもよい。

撮像制御部71は、撮像部25のカメラ51a，51bの動作を制御する。すなわち、この撮像制御部71は、カメラ51a，51bのシャッタの動作を制御する制御回路を備え、このシャッタを所定時間毎に動作させることで、所定時間毎にカメラ51a，51bにより画像を撮像させるように制御する。

照明制御部72は、撮像部25のランプ53の動作を制御する。すなわち、この照明制御部72は、スイッチなどを介してランプ53のオンオフを制御している。この照明制御部72は、本実施形態では、電気掃除機11の周囲の明るさを検出するセンサを備えており、このセンサにより検出した明るさが所定以下の場合にランプ53を点灯させ、その他のときにはランプ53を点灯させないようにするものである。

なお、これら撮像制御部71および照明制御部72は、制御手段27とは別個の撮像制御手段として構成してもよい。

また、二次電池28は、例えば図３に示す本体ケース20の下面部20cの後部の両側に露出する接続部としての充電端子77，77と電気的に接続されており、これら充電端子77，77が充電装置12(図５)側と電気的および機械的に接続されることで、この充電装置12(図５)を介して充電されるようになっている。

図１に示すホームゲートウェイ14は、アクセスポイントなどとも呼ばれ、建物内に設置され、ネットワーク15に対して例えば有線により接続されている。

サーバ16は、ネットワーク15に接続されたコンピュータ(クラウドサーバ)であり、各種データを保存可能である。

外部装置17は、建物の内部では例えばホームゲートウェイ14を介してネットワーク15に対して有線あるいは無線通信可能であるとともに、建物の外部ではネットワーク15に対して有線あるいは無線通信可能な、例えばＰＣ(タブレット端末(タブレットＰＣ))17aやスマートフォン(携帯電話)17bなどの汎用のデバイスである。この外部装置17は、少なくとも画像を表示する表示機能を有している。

次に、上記一実施形態の動作を、図面を参照しながら説明する。

一般に、電気掃除装置は、電気掃除機11によって掃除をする掃除作業と、充電装置12によって二次電池28を充電する充電作業とに大別される。充電作業は、充電装置12に内蔵された定電流回路などの充電回路を用いる既知の方法が用いられるため、掃除作業についてのみ説明する。また、外部装置17などからの指令に応じてカメラ51a，51bの少なくともいずれかにより所定の対象物を撮像する撮像作業を別途備えていてもよい。

電気掃除機11は、例えば予め設定された掃除開始時刻となったときや、リモコンまたは外部装置17によって送信された掃除開始の指令信号を受信したときなどのタイミングで、制御手段27が待機モードから走行モードに切り換わり、この制御手段27(走行制御部69)がモータ35，35(駆動輪34，34)を駆動させ充電装置12から所定距離離脱する。

次いで、電気掃除機11は、マップ生成部67により、掃除領域のマップを作成する。このマップの作成の際には、概略として、制御手段27(走行制御部69)が電気掃除機11(本体ケース20)を掃除領域の外壁などに沿って走行させたり、その位置で旋回させたりしながら、障害物検出手段74により障害物となる物体の有無、および、情報取得手段75により各種情報を取得して、電気掃除機11の現在位置に基づいてマップを作成する(マップ作成モード)。そして、制御手段27が、掃除領域全体をマッピングしたと判定した場合には、マップ作成モードを終了し、後述する掃除モードに移行する。このマップ作成モードは、マップ生成部67により掃除領域のマップを作成していない(メモリ61にマップが記憶されていない)状態で電気掃除機11が起動した場合の他に、例えばユーザによってマップの新規作成や変更の指示が入力された場合に選択される。このマップ作成モードにおいては、検出した物体の検出頻度は、次回の掃除の際の経路設定部68により走行経路を設定時には無視され、検出した物体の位置などの情報の少なくとも一部、例えば全てが次回の掃除の際の走行経路の変更に用いられる。なお、このマップ作成モードでは、掃除部22を動作させて、マップ作成と同時に掃除をしてもよい。

具体的に、例えば図８(a)に示すように、作成されるマップMPは、掃除領域(部屋)が所定の大きさの四角形状(正方形状)などのメッシュＭに分割され、メッシュＭ毎に障害物検出手段74(図１)により検出された物体、および、情報取得手段75(図１)により取得された情報が関連付けられてメモリ61に記憶されている。記憶されている情報としては、そのメッシュＭ中にある物体の高さ、材質、色調、形状、温度、特徴点および検出頻度などである。物体の有無は、図１に示す障害物検出手段74によって取得され、物体の高さおよび形状は、カメラ51a，51bにより撮像した画像に基づいて形状取得部64によって取得され、物体の材質および色調は、カメラ51a，51bにより撮像した画像に基づいて判定部66によって検出され、温度は温度センサ57により検出され、特徴点はカメラ51a，51bにより撮像した画像に基づいて抽出部65により抽出される。このマップMPは、生成時に例えばメモリ61に記憶され、次回の掃除以降はメモリ61から読み出されて利用される。但し、同じ掃除領域でも物体のレイアウトなどが変わっている場合もあるので、本実施形態では、一旦作成したマップMPを、後述する掃除モードのときの物体の距離測定に基づいて随時更新する。なお、このマップMPは、例えばユーザの指令などに応じて適宜生成できるようにしてもよいし、マップ作成モードを設けずに、予めユーザによって入力されていてもよい。

次いで、電気掃除機11は、制御手段27(経路設定部68)がマップに基づいて最適な走行経路を生成し、この走行経路に沿って掃除領域内を自律走行しつつ掃除をする(掃除モード)。この掃除モードにおいて、掃除部22では、制御手段27(掃除制御部70)により駆動された電動送風機41、ブラシモータ43(回転ブラシ42(図３))、あるいはサイドブラシモータ45(サイドブラシ44(図３))により床面の塵埃を、吸込口31(図３)を介して集塵部46(図２)へと捕集する。

そして、自律走行の際には、概略として、電気掃除機11は、掃除部22を動作させつつ、走行経路に沿って中継地点に向かって進みながら障害物検出手段74および情報取得手段75によって障害物となる物体の有無および各種情報を取得し、かつ、自己位置推定手段73によって定期的に自己位置を推定し、中継地点を通過する動作を繰り返していく。すなわち、電気掃除機11は、掃除をしながら、設定した中継地点を順次通過するように走行する。例えば、図８(a)に示すマップMPを記憶している場合、電気掃除機11が所定のスタート位置(例えば図中の左上の位置)から中継地点SGに向けて直進し、９０°方向転換して次の中継地点SGに向けて直進し、…という動作を繰り返して掃除をするように走行経路RTが設定される。

このとき、電気掃除機11が、次の中継地点に到達する前に障害物となる物体や段差などを検出したとき、あるいは、マップに記されている障害物となる物体を検出しないときには、実際の掃除領域がマップに記された情報と相違するものとして、探索動作を行う。

例えば、図８(a)のマップMPを記憶しているにも拘らず、図８(b)に示すように物体O1，O2を検出した場合、電気掃除機11は、これら物体O1，O2を探索する探索動作を行う。具体的に、電気掃除機11は、これら物体O1，O2の周囲に沿って走行するように暫定的な走行経路RT1(中継地点SG1)を設定する。すなわち、中継地点SGは、マップMPに基づいて生成された走行経路RT上に設定されるものであるから、掃除領域の状態がマップMPどおりであれば中継地点SG，SG間の走行経路RT上に障害物となる物体が存在することはない(図８(a))ので、障害物となる物体を検出した時点でマップMPと実際の掃除領域の状態とが相違していることになる。この探索動作の際、電気掃除機11は、図１に示す情報取得手段75により情報を取得することで相違を把握しながら走行をするように制御手段27により走行制御され、取得した情報を必要に応じてマップ生成部67によりマップに反映させることができる。

また、マップに記された物体を障害物検出手段74によって検出しない場合にも、その検出しない位置の周囲の物体を探索する探索動作を行うことで、マップ生成部67により、障害物となる物体の位置をより精度よくマップに反映させることができる。

より詳細に、図９に示すフローチャートも参照しながら説明すると、まず、制御手段27(経路設定部68)は、走行経路を変更するか否かを判断する(ステップ１)。このとき、走行経路を変更するか否かは、例えばマップに記されている物体の検出頻度に基づいて判断される。すなわち、制御手段27(経路設定部68)は、マップに記されている物体の検出頻度を参照し、この検出頻度が所定以上である場合(例えば検出回数が所定回数以上である場合)には、その物体が掃除領域中に日常的に配置される障害物であるものとしてその障害物を回避する最適な走行経路を設定するように走行経路を変更し(ステップ２)、以下のステップ３に進む。また、このステップ１において、検出頻度が所定未満(例えば検出回数が所定回数未満である場合)である場合には、その障害物が一時的に配置されている障害物である可能性を否定できないものとし、走行経路を変更することなく以下のステップ３に進む。つまり、例えば検出頻度として、直近の所定の複数回の掃除において、何回の掃除で障害物となる物体を検出したかを示す検出回数を用いる場合、この検出回数が所定の複数回、例えば３回以上となった物体については、走行経路の変更に用い、３回未満、すなわち初めて検出した物体や検出回数が２回目の物体については、走行経路の変更に用いない。

そして、制御手段27(走行制御部69)によりモータ35，35(駆動輪34，34(図３))を駆動させて走行経路に沿って電気掃除機11(本体ケース20(図２))を走行させる(ステップ３)。このとき、設定されている走行経路と自己位置との関係により決定された走行コマンド、例えば直進するときにはその距離、旋回(方向転換)するときにはその回動方向および角度などを決定する適宜の走行コマンドが判定部66から走行制御部69へと出力されて、その走行コマンドに応じて走行制御部69がモータ35，35(駆動輪34，34(図３))を動作させる。

次いで、制御手段27(撮像制御部71)により駆動させたカメラ51a，51bにより走行方向前方を撮像する(ステップ４)。これら撮像した画像の少なくともいずれかは、メモリ61に記憶することができる。また、これらカメラ51a，51bにより撮像した画像と、カメラ51a，51bの間の距離とに基づき、画像生成部63により所定の画像範囲内の物体(特徴点)の距離を計算する(ステップ５)。具体的に、例えばカメラ51a，51bにより画像P1，P2(例えば図７(a)および図７(b)）を撮像した場合、その画像P1，P2(本実施形態では画像処理部62により画像処理された画像)中の各画素ドットの距離を画像生成部63により計算する。さらに、画像生成部63は、計算した距離に基づいて距離画像を生成する(ステップ６)。この距離画像も、例えばメモリ61に記憶することができる。この画像生成部63により生成した距離画像PLの例を図７(c)に示す。そして、この生成した距離画像から、図１に示す形状取得部64が、所定の距離(あるいは所定の距離範囲)の物体の形状情報を取得する(ステップ７)。このとき、物体の形状情報として、幅寸法、高さ寸法などを検出することで、狭所の形状情報なども取得できる。また、この生成した距離画像から、抽出部65が、特徴点を抽出する(ステップ８)。そして、自己位置推定手段73が、抽出部65により抽出した特徴点とマップに記された特徴点とを照合することで、自己位置を推定する(ステップ９)。

次いで、制御手段27(判定部66)は、推定した自己位置から、電気掃除機11が中継地点に到達したか否かを判断する(ステップ10)。このステップ10において、中継地点に到達したと判断した場合には、制御手段27(判定部66)は、電気掃除機11の現在位置が最終到達地点であるか否かを判断する(ステップ11)。このステップ11において、電気掃除機11の現在位置が最終到達地点でないと判断した場合には、ステップ３に戻り、電気掃除機11の現在位置が最終到達地点であると判断した場合には、掃除を終了する(ステップ12)。この掃除の終了後は、電気掃除機11が充電装置12へと帰還するように制御手段27(走行制御部69)がモータ35，35(駆動輪34，34)の動作を制御し、充電端子77，77(図３)と充電装置12(図５)の充電用端子とを接続し、制御手段27が待機モード、あるいは充電モードに移行する。

一方、ステップ10において、電気掃除機11が中継地点に到達していないと判断した場合には、制御手段27(判定部66)は、形状取得部64により取得した物体の形状情報に基づき、電気掃除機11(本体ケース20(図２))の前方の所定の距離(あるいは所定の距離範囲内)に障害物となる物体があるか否かを判断する(ステップ13)。具体的に、判定部66は、形状取得部64により取得した物体の幅寸法および高さ寸法、物体間の水平方向あるいは上下方向の間隔に基づき、距離画像の所定の画像範囲内に物体の少なくとも一部が位置しているか否かを判定する。この画像範囲は、カメラ51a，51bから所定の距離Ｄ(図６)、あるいは所定の距離範囲内の所定位置に電気掃除機11(本体ケース20(図２))が位置する場合の、この電気掃除機11(本体ケース20)の外形形状(上下左右の大きさ)に対応する。したがって、この画像範囲内にて所定の距離Ｄ(図６)、あるいは所定の距離範囲内に物体が位置することは、中継地点同士を結ぶ走行経路上にマップに記されていない障害物が位置することを意味する。

そして、ステップ13において、物体があると判断した場合には、制御手段27は、電気掃除機11に探索動作をさせる(ステップ14)。この探索動作については後述する。なお、この探索動作時には、掃除部22を駆動させても停止させてもよいが、本実施形態では掃除部22を駆動させる。また、ステップ13において、物体がないと判断した場合には、制御手段27は、マップに記された障害物となる物体を検出しないか否か、すなわち障害となる物体がなくなっているか否かを判断する(ステップ15)。このステップ15において、物体がなくなっていないと判断した場合には、ステップ３に戻り、物体がなくなっていると判断した場合には、ステップ14に進んで電気掃除機11に探索動作をさせる。

さらに、ステップ14の後、制御手段27(判定部66)は、探索動作を終了するか否かを判断する(ステップ16)。探索動作を終了するか否かは、物体の周囲を周回したか否かにより判断する。そして、探索動作を終了しない(探索動作を継続する)と判断した場合にはステップ14に戻り、探索動作を終了すると判断した場合には、ステップ３に戻る。

次に、上記探索動作について詳細に説明する。

探索動作は、図１に示す制御手段27(走行制御部69)が、電気掃除機11(本体ケース20(図２))を、マップに記されていない障害物となる物体や、マップに記されているにも拘らず物体がない領域などのマップとの相違位置を走行させるようにモータ35，35(駆動輪34，34(図３))の動作を制御しつつ情報取得手段75によって情報を取得する。制御手段27(走行制御部69)は、障害物検出手段74により障害物となる物体を検出した場合、電気掃除機11(本体ケース20(図２))をこの物体の周囲に沿って走行させ、マップに記されている物体を障害物検出手段74により検出しない場合には、例えば電気掃除機11(本体ケース20(図２))をマップに記されていたこの物体の位置の周囲に沿って走行させる。

そして、情報取得手段75では、掃除領域の情報として、例えば障害物となる物体の配置場所、配置範囲、幅寸法や高さ寸法などの形状を取得できる。取得したこれらの情報はマップ生成部67によりマップに反映するとともに、検出頻度と関連付けられてメモリ61に記憶される。これら障害物となる物体の検出頻度および各種情報は、例えば所定の複数の掃除回数の間に亘ってメモリ61に記憶される。

ここで、障害物となる物体の配置場所は、例えばカメラ51a，51bにより撮像された画像(画像処理部62により画像処理された画像)を用いて画像生成部63により任意の物体までの距離を算出して距離画像(視差画像)を生成し、この距離画像に基づいて判定部66により判断できる。障害物となる物体の配置範囲は、電気掃除機11が物体を検出しつつこの物体の周囲を走行することで取得できる。具体的に、図８(b)に示すマップMPの例のように、物体の形状情報として高さ寸法を反映することで、所定高さ(例えば５０ｃｍ)以上の高さがある物体O1は、棚などの大型の障害物であると判定部66(図１)によって判断できる。すなわち、所定高さ以上の高さがある範囲(図８(b)中の５０と記したメッシュＭ)が、記憶されているマップとの相違位置となる。また、図８(b)に示すように例えば高さが１ｃｍ程度と低くて領域が広い形状の物体O2は、カーペットや絨毯であると判定部66(図１)によって判断できる。すなわち、図８(b)中の１と記したメッシュＭも、記憶されているマップとの相違位置となる。

また、障害物となる物体の幅寸法や高さ寸法などの形状は、距離画像に基づいて形状取得部64により算出される。

そして、障害物検出手段74により検出された障害物となる物体は、メモリ61に記憶されている物体と同じ形状あるいは同じ材質である場合、メモリ61に記憶されている物体から所定距離(例えば３０ｃｍ)以内にある場合(障害物検出手段74により検出された物体ORとメモリ61に記憶されている物体OMとの中心間距離DIが所定距離以内である場合(図１０))、あるいはメモリ61に記憶されている物体と同じ形状あるいは同じ材質で、かつ、この物体から所定距離以内に検出された場合(中心間距離が所定距離以内である場合)に、障害物検出手段74により検出された物体とメモリ61に記憶されている物体とが同一のものであると判断され、メモリ61に記憶されているその物体の検出頻度(検出回数)が増加する。すなわち、メモリ61に記憶されている物体と同一形状や同一材質と判断される物体が略同一位置で検出されている場合には、その物体はその位置に日常的に配置される固定物である可能性があり、また、例えばメモリ61に記憶されている物体の位置になく、かつ、この物体に対して中心間距離が所定距離以内の位置に検出される物体については、例えば椅子やソファなどのように日常的に配置されていながらも位置が変わりやすい、半固定物である可能性があるため、これらの物体についてはメモリ61に記憶されている物体とは異なる物体と判断せず、メモリ61に記憶されている検出頻度を引き継ぐことで、走行経路の設定の際の判断に用いることが好ましい。なお、メモリ61に記憶されている物体の位置に対して所定距離以内に検出される物体については、マップ生成部67によりマップ上の位置をずらしてメモリ61に記憶することが好ましい。そして、障害物となる物体の配置や検出頻度が反映されたマップに基づいて、制御手段27(経路設定部68)が本体ケース20の走行経路を変更する。

このように、走行経路上で検出された障害物となる物体が例えば買い物袋やペット、人物など、一時的に配置された可能性が高い物体や偶発的に検出された可能性が高い物体である場合、このような物体に対して電気掃除機11(本体ケース20)の次回の掃除の際の走行経路をその都度変更すると、その物体を回避しようとして設定された走行経路が不必要に入り組み、最適化された走行経路が逐次変更されてしまうおそれがある。そこで、本実施形態では、制御手段27(経路設定部68)が、走行モード時に障害物検出手段74により検出した障害物となる物体に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断することで、一時的に設置された可能性が高い物体や偶発的に検出された可能性が高い物体などの外乱要素を取り除き、意図しない走行経路の変更を抑制して走行経路をより精度よく設定でき、掃除領域をより効率よく、かつ、高精度に走行および掃除できる。

具体的に、制御手段27(経路設定部68)は、障害物検出手段74により検出した障害物となる物体のメモリ61に記憶された検出頻度に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断するので、この検出頻度から次回の領域の状況を精度よく予測でき、最適な走行経路の策定に繋げることができる。

すなわち、走行モード時にマップに記されていない障害物となる物体を障害物検出手段74により初めて検出した(検出回数が１回である)ときには、その物体が日常的に設置されているものであるのか、一時的、あるいは偶発的に設置されたものであるのか判断できないため、制御手段27(経路設定部68)がその物体に基づいて次回の走行経路を変更しない。同様に、メモリ61に記憶された検出頻度が所定未満(例えば検出回数が２回以下)のときには、その物体が一時的、あるいは偶発的に設置されたものである可能性が高いので、制御手段27(経路設定部68)がその物体に基づいて次回の走行経路を変更しない。この結果、一時的に配置された可能性が高い物体や偶発的に検出された可能性が高い物体に基づいて最適でない走行経路を誤って設定することを抑制できる。

また、走行モード時、メモリ61に記憶された検出頻度が所定以上(例えば検出回数が３回以上)の物体、すなわち繰り返し検出される物体については、日常的に設置される固定物や半固定物などの物体と判断して、その物体に基づいて次回の走行経路を変更することで、走行経路をより精度よく設定できる。

特に、領域を掃除する電気掃除機11の場合には、最新の領域の情報から走行経路の最適化に加えて、掃除制御の最適化や効率化をも図ることができ、効率よい自動掃除を実現できる。

なお、障害物検出手段74により検出する障害物となる物体の検出頻度として割合を用いる場合には、確率が高い方に走行経路の変更の有無を統計的に判断できる。

ただし、制御手段27(経路設定部68)は、マップ生成部67によりマップを生成しつつ電気掃除機11(本体ケース20)を自律走行するように駆動輪34，34(モータ35，35)の動作を制御するマップ作成モード時には、例外的に障害物検出手段74により検出したマップに記されていない障害物となる物体の検出頻度に拘らずそれら物体に基づいて次回の走行経路を設定するので、マップを新規作成する場合や、ユーザがマップの更新を指示する場合に適用できる。特に、ユーザがマップの更新を指示する場合、ユーザが領域を片付けている可能性が高く、一時的や偶発的に設置される物体がないものと判断できるため、障害物検出手段74により検出された物体が固定物または半固定物であるものとして走行経路の設定に用いることが好ましい。

制御手段27(経路設定部68)は、走行モード時にマップに記されている物体の位置と障害物検出手段74により検出した障害物となる物体の位置とに相違がある場合、それらの位置の距離が所定以内であれば同一の物体と判断するので、メモリ61に記憶されているその物体の検出頻度を引き継ぎつつ、マップに記されている位置を更新できる。

同様に、制御手段27(経路設定部68)は、走行モード時に形状取得部64により取得した障害物の形状情報に基づいて、マップに記されている物体と障害物検出手段74により検出した障害物となる物体とが同一の障害物であるか否かを判断する、すなわち形状情報が同一の物体については、同一の物体と判断するので、メモリ61に記憶されているその物体の検出頻度を引き継ぐことができる。

この結果、同一の物体を異なる物体と誤って判断しにくくなるので、障害物となる物体をより精度よく検出でき、例えば机の椅子やソファなど、位置が変わりやすい半固定物である物体に対して検出頻度が変更されることを抑制できる。このため、走行経路をより精度よく設定でき、走行経路が逐次変更されることを抑制できる。

具体的に、形状取得部64は、複数のカメラ51a，51bにより撮像された画像の距離画像(視差画像)により、すなわち、カメラ51a，51b、画像生成部63および形状取得部64を用いて障害物となる物体の形状を取得するので、容易かつ精度よく形状を取得できる。

制御手段27は、走行モード時に二次電池28の残量が所定値以下(例えば３０％以下)のときに、検出頻度が大きい物体から順に掃除部22により掃除するように走行経路を設定することもできる。検出頻度が大きい物体ほど、日常的に設置される固定物または半固定物である可能性が高く、周囲に塵埃が溜まりやすくなっていると判断できるので、これらの物体を優先的に掃除することで、二次電池28の容量を有効に利用して効率よく掃除できる。

さらに、マップに記されていない障害物となる物体を障害物検出手段74により検出したときには、例えば無線ＬＡＮデバイス47によりネットワーク15上のサーバ16に送信し、メールサーバを利用してユーザが所持する外部装置17に電子メールを送信したり、外部装置17に直接送信したり、電気掃除機11に表示部を設けてその表示部に表示したりするなど、ユーザに報知をすることができる。この場合には、日常的に設置されているものでない物体についてはユーザに片づけを促進することが可能となり、ユーザの部屋の清潔意識および掃除意識を向上させることができる。なお、このとき、カメラ51a，51bで撮像した画像を閲覧できるようにすることで、ユーザにより分かり易く報知でき、使い勝手がよい。

また、障害物となる物体の検出頻度の情報を外部操作により設定可能とすることもできる。この場合には、ユーザが障害物の検出頻度を任意に設定でき、より精度よい走行経路の設定を可能とすることができる。

さらに、障害物検出手段74により検出した障害物となる物体の情報、例えば検出頻度を外部操作により削除可能とすることもできる。この場合には、領域内に設置された片付けられる物体を電気掃除機11側で障害物となる物体として検出しているときに、物体を片付けることを条件としてユーザの意思で削除できる。

したがって、電気掃除機11に領域の情報を効率よく伝達できる。

なお、これら外部操作としては、例えば電気掃除機11(本体ケース20)に静電容量型のタッチセンサを備えるディスプレイなどの表示部を設けて、この表示部からユーザが直接電気掃除機11に入力したり、ユーザが外部装置17から電気掃除機11に対して無線信号により入力したりすることができる。

また、情報取得手段75では、障害物の配置場所や範囲の他に、掃除領域の情報として、床面の材質情報、床面の段差情報、物体の温度情報、床面の塵埃量などの少なくともいずれかを取得してもよい。すなわち、情報取得手段75は、カメラ51a，51bにより撮像された画像、本実施形態では画像処理部62により処理された画像から判定部66によって床面の材質情報、例えばフローリングなどの硬質かつ平坦な材質、カーペットや絨毯などの軟質かつ毛足が長い材質、あるいは畳などの情報や、床面の色調情報を取得および判断できる。同様に、床面の段差情報は、センサ部26(段差センサ56)により検出でき、物体の温度情報は、センサ部26(温度センサ57)により検出でき、塵埃量は、センサ部26(塵埃量センサ58)により検出できる。取得したこれらの情報はマップ生成部67によりマップに反映するとともに、メモリ61に記憶することができる。そして、これら情報取得手段75で取得した各種情報に基づいて、制御手段27(走行制御部69)により駆動輪34，34(モータ35，35)による走行制御を設定したり、掃除部22(電動送風機41、ブラシモータ43(回転ブラシ42(図３))、サイドブラシモータ45，45(サイドブラシ44，44(図３)))の動作を変更するなどの掃除制御の変更をしたりすることで、よりきめ細かい掃除をすることもできる。

次に、第２の実施形態を図１１を参照して説明する。なお、上記第１の実施形態と同様の構成および作用については、同一符号を付して説明を省略する。

この第２の実施形態は、上記第１の実施形態において、制御手段27の走行モード時に障害物検出手段74によりマップに記されていない障害物となる物体を検出したときに、その検出頻度に加えて、検出の時間情報をメモリ61に記憶しているものである。

ここで、時間情報とは、本実施形態では例えば曜日および時間帯とし、時間帯としては、例えば朝(６：００〜１２：００)、昼(１２：００〜１８：００)、夜(１８：００〜６：００)の３つの時間帯とする。

さらに、メモリ61には、各曜日および各時間帯のマップおよび走行経路がそれぞれ記憶されている。また、各マップにおいて、障害物となる物体の検出頻度は、曜日および時間帯と関連付けて記憶されている。

そして、制御手段27(経路設定部68)は、メモリ61により記憶した検出頻度および時間情報に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断する。すなわち、次回の掃除の際に、その掃除時刻に対応する曜日および時間帯に関連付けて記憶されている物体の検出頻度が所定以上である場合(例えば検出回数が所定回数以上である場合)にのみ、走行経路を変更する。この検出頻度を判定する際の基準値(例えば所定回数)は、全て同一でもよいし、曜日毎、あるいは時間帯毎に異なる値としてもよい。

例えば図１１を参照して、ある障害物となる物体の検出頻度と走行経路の変更の有無を説明する。この図１１に示す物体については、月曜日の朝の時間帯に検出頻度が０であるため、この時間帯に掃除をする際には、次回の走行経路を変更しない。一方で、例えば月曜日の昼の時間帯の時間帯は、検出頻度が３、夜の時間帯は検出頻度が２であるため、これらの時間帯に掃除をする際には、それぞれ次回の走行経路を変更する。また、火曜日の朝の時間帯には検出頻度が３であるため、この時間帯に掃除をする際には、次回の走行経路を変更する。一方で、例えば火曜日の昼の時間帯は、検出頻度が１、夜の時間帯は検出頻度が０であるため、これらの時間帯に掃除をする際には、それぞれ次回の走行経路を変更しない。

この結果、一時的に設置される物体の時間帯を把握でき、それぞれの時間帯や曜日に応じて最適な走行経路を維持および設定することができる。

なお、上記第２の実施形態においては、曜日に拘らず時間帯は同一に設定されているが、曜日毎に異なる時間帯を設定してもよい。例えば、平日と休日とで異なる時間帯となるように設定することなども可能である。これらの設定は、ユーザが任意に設定するように構成することもできる。

また、上記各実施形態において、情報取得手段75としては、例えばカメラ51a，51bおよび画像生成部63のみでもよく、形状取得部64やセンサ部26は、必須の構成ではない。また、センサ部26は、段差センサ56、温度センサ57および塵埃量センサ58の少なくともいずれかを備えていればよい。さらに、情報取得手段75は、物体の配置場所や形状を取得する任意のセンサなどにより構成してもよい。

走行経路の変更の要否は、掃除を開始する直前に判断してもよいし、掃除が終了したときに次回の走行経路について判断してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

11 自律走行体としての電気掃除機
20 本体ケース
22 掃除部
27 制御手段
28 電池である二次電池
34 駆動輪
51a，51b 撮像手段としてのカメラ
61 記憶手段としてのメモリ
64 形状取得手段である形状取得部
67 マップ生成手段であるマップ生成部
73 自己位置推定手段
74 障害物検出手段
MP マップ
RT 走行経路

Claims (12)

1. 本体ケースと、
   この本体ケースを走行可能とする駆動輪と、
   自己位置を推定する自己位置推定手段と、
   前記本体ケースの外部の障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記本体ケースの走行中の前記障害物検出手段による障害物の検出および前記自己位置推定手段により推定した自己位置に基づいて前記本体ケースが走行した領域の情報を記すマップを作成するマップ生成手段と、
   前記駆動輪の動作を制御することで前記本体ケースを自律走行させる制御手段と、を備え、
   前記制御手段は、前記マップに基づいて設定した走行経路に沿って前記本体ケースを自律走行するように前記駆動輪の動作を制御する走行モードを備え、この走行モード時に前記障害物検出手段により検出した障害物に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断するものであって、
   前記制御手段の前記走行モード時に前記マップに記されていない障害物を前記障害物検出手段により検出した場合に、この障害物の検出頻度を示す情報を記憶する記憶手段と、
   被掃除部を掃除する掃除部と、
   前記駆動輪を駆動する電源となる電池と、をさらに備え、
   前記制御手段は、前記走行モード時に前記電池の残量が所定値以下のときに、検出頻度が大きい障害物から順に前記掃除部により掃除するように走行経路を設定し、前記記憶手段により記憶した検出頻度に基づいて前記次回の走行経路を変更するか否かを判断する
   ことを特徴とした自律走行体。
2. 本体ケースと、
   この本体ケースを走行可能とする駆動輪と、
   自己位置を推定する自己位置推定手段と、
   前記本体ケースの外部の障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記本体ケースの走行中の前記障害物検出手段による障害物の検出および前記自己位置推定手段により推定した自己位置に基づいて前記本体ケースが走行した領域の情報を記すマップを作成するマップ生成手段と、
   前記駆動輪の動作を制御することで前記本体ケースを自律走行させる制御手段と、を備え、
   前記制御手段は、前記マップに基づいて設定した走行経路に沿って前記本体ケースを自律走行するように前記駆動輪の動作を制御する走行モードを備え、この走行モード時に前記障害物検出手段により検出した障害物に基づいて次回の走行経路を変更するか否かを判断するものであって、
   前記制御手段の前記走行モード時に前記マップに記されていない障害物を前記障害物検出手段により検出した場合に、この障害物の検出頻度を示す情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
   前記記憶手段は、前記制御手段の前記走行モード時に前記マップに記されていない障害物を前記障害物検出手段により検出した場合に、この障害物の検出頻度とともに検出した時間情報を記憶し、
   前記制御手段は、前記記憶手段により記憶した検出頻度および時間情報に基づいて前記次回の走行経路を変更するか否かを判断する
   ことを特徴とした自律走行体。
3. 被掃除部を掃除する掃除部と、
   駆動輪を駆動する電源となる電池とを備え、
   制御手段は、走行モード時に前記電池の残量が所定値以下のときに、検出頻度が大きい障害物から順に前記掃除部により掃除するように走行経路を設定する
   ことを特徴とした請求項２記載の自律走行体。
4. 制御手段は、走行モード時にマップに記されていない障害物を障害物検出手段により初めて検出したときにはその障害物に基づいて次回の走行経路を変更しない
   ことを特徴とした請求項１ないし３いずれか一記載の自律走行体。
5. 制御手段は、走行モード時に記憶手段により記憶した検出頻度が所定以上の障害物についてはその障害物に基づいて次回の走行経路を変更する
   ことを特徴とした請求項１ないし４いずれか一記載の自律走行体。
6. 制御手段は、マップ生成手段によりマップを生成しつつ本体ケースを自律走行するように駆動輪の動作を制御するマップ作成モードを備え、マップ作成モード時には、障害物検出手段により検出したマップに記されていない障害物に基づいて次回の走行経路を設定する
   ことを特徴とした請求項１ないし５いずれか一記載の自律走行体。
7. 制御手段は、走行モード時にマップに記されている障害物の位置と障害物検出手段により検出した障害物の位置とに相違がある場合、それらの位置の距離が所定以内であれば同一の障害物と判断する
   ことを特徴とした請求項１ないし６いずれか一記載の自律走行体。
8. 障害物検出手段により検出した障害物の形状情報を取得する形状取得手段を備え、
   制御手段は、走行モード時に形状取得手段により取得した障害物の形状情報に基づいて、マップに記されている障害物と前記障害物検出手段により検出した障害物とが同一の障害物であるか否かを判断する
   ことを特徴とした請求項１ないし７いずれか一記載の自律走行体。
9. 画像を撮像する複数の撮像手段を備え、
   形状取得手段は、前記撮像手段により撮像された画像の視差画像により障害物の形状を取得する
   ことを特徴とした請求項８記載の自律走行体。
10. マップに記されていない障害物を障害物検出手段により検出したときに報知する
    ことを特徴とした請求項１ないし９いずれか一記載の自律走行体。
11. 障害物の検出頻度の情報を外部操作により設定可能である
    ことを特徴とした請求項１ないし１０いずれか一記載の自律走行体。
12. 障害物検出手段により検出した障害物の情報を外部操作により削除可能である
    ことを特徴とした請求項１ないし１１いずれか一記載の自律走行体。