JP6823794B2 - 自動清掃機器及び清掃方法 - Google Patents

Description

本発明は、自動清掃技術分野に関し、特に自動清掃機器及び清掃方法に関する。

関連技術では、スマート掃除ロボット、スマートフロアモップロボット等の様々な自動清掃機器により、各種の自動清掃操作を実施可能であり、ユーザへ利便性などの使用体験を与えている。そして、自動清掃操作の実施には、自動清掃機器が周辺の地図情報をリアルタイムに生成する必要がある。

しかし、自動清掃機器の処理能力に限度があるため、遅い地図生成速度により、稼働効率が低下してしまう場合が多い。

本発明は、関連技術における不足を解決可能な自動清掃機器を提供する。

本発明の実施例の第１態様によれば、自動清掃機器を提供する。

当該自動清掃機器は、前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集するための採集手段と、アプリケーションプロセッサ（ＡＰ）とを備える。前記ＡＰは、中央処理装置（ＣＰＵ）を備える。前記ＣＰＵは、前記採集手段に電気的に接続され、前記採集モジュールで採集された前記所定環境パラメータを取得する。前記ＡＰは、グラフィックプロセッサ（ＧＰＵ）をさらに備える。前記ＧＰＵは、前記ＣＰＵに電気的に接続され、前記所定環境パラメータを前記ＣＰＵから取得し、当該所定環境パラメータに基づいて前記自動清掃機器の周囲の地図を生成する。

好ましくは、前記採集手段は、レーザー距離センサ（ＬＤＳ）を備え、前記ＬＤＳで採集された、周囲物体との間の距離データは、前記所定環境パラメータとする。

好ましくは、前記ＬＤＳは、スポットレーザーを備え、前記スポットレーザーがスポットレーザー光を生成することで周囲物体との間の距離データを取得する。

好ましくは、前記ＬＤＳは、ラインレーザーを備え、前記ラインレーザーがラインレーザー光を生成することで周囲物体との間の距離データを取得する。

好ましくは、前記採集手段は、画像採集装置を備え、前記画像採集装置で採集された周囲物体画像データは、前記所定環境パラメータとする。

好ましくは、前記ＧＰＵは、粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムが記憶される記憶ユニットと、前記記憶ユニットに接続され、前記測位アルゴリズムを呼び出して前記所定環境パラメータに対して計算処理を行って前記自動清掃機器の周囲の地図を取得する計算ユニットと、を備える。

好ましくは、予処理手段を更に備え、前記予処理手段は、前記採集手段と前記ＣＰＵとにそれぞれ接続され、前記所定環境パラメータを予処理して予処理後の前記所定環境パラメータを前記ＣＰＵへ供給する。

好ましくは、前記予処理手段は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を備える。

好ましくは、前記自動清掃機器は、掃除ロボット又はフロアモップロボットである。

本発明の実施例の第２態様によれば、自動清掃機器の清掃方法を提供する。当該清掃方法は、採集手段を介して前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集するデータ採集ステップと、予処理手段を介して上記所定環境パラメータを予処理し、予処理後の所定環境パラメータを中央処理装置へ供給するデータ予処理ステップと、中央処理装置から予処理後の所定環境パラメータをグラフィックプロセッサへ供給して前記自動清掃機器の周囲の地図データを生成させるデータ処理ステップと、を含む。

好ましくは、前記データ処理ステップにおいて、さらに、前記グラフィックプロセッサが互いに電気接続されている計算ユニット及び記憶ユニットを有し、前記計算ユニットが前記記憶ユニットに記憶される粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムを呼び出し、予処理後の所定環境パラメータに対して計算処理を行って前記自動清掃機器の周囲の地図を取得する。

好ましくは、前記データ採集ステップにおいて、レーザー光測距装置を介してデータを採集し、採集された周囲物体との間の距離データを前記所定環境パラメータとする。

好ましくは、前記データ採集ステップにおいて、画像採集装置を介してデータを採集し、採集された周囲物体画像データを前記所定環境パラメータとする。

本発明の実施例の第３態様によれば、自動清掃機器のコンピュータ制御システムを提供する。当該コンピュータ制御システムは、通信バスを介して接続されている、中央処理装置とグラフィックプロセッサと採集手段と予処理手段とを備える。前記採集手段は、前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集し、前記中央処理装置は、前記採集モジュールで採集された前記所定環境パラメータを取得し、前記グラフィックプロセッサは、前記所定環境パラメータを前記中央処理装置から取得し、当該所定環境パラメータに基づいて前記自動清掃機器の周囲の地図を生成する。

本発明の実施例の第４態様によれば、移動電子機器を提供する。当該移動電子機器は、前記移動電子機器に対して上記自動清掃機器との通信接続を確立するための通信接続確立モジュールと、位置情報要求指令を前記自動清掃機器へ送信するための位置指令送信モジュールと、前記自動清掃機器から所定時間ごとに返信された、前記自動清掃機器の所在するリアルタイム位置を含む位置情報を受信するための位置受信モジュールと、前記位置情報を前記移動電子機器のインタラクティブインターフェースに表示するための表示モジュールと、を備える。

前記移動電子機器は、さらに、動作要求指令を前記自動清掃機器へ送信するための制御指令送信モジュールを備える。

本発明の実施例に供される解決手段は、以下の格別な作用効果を奏することができる。

上記実施例から分かるように、本発明では、自動清掃機器のＡＰにＣＰＵとＧＰＵとを協調させる構造を採用することにより、ＧＰＵを自動清掃機器の周囲の地図の生成に専念させ、ＣＰＵを他の側面のデータ処理及びプロセス制御に適用可能である。こうして、地図生成手順に対するＧＰＵの分担により、ＣＰＵに対するデータ処理需要が低減され、自動清掃機器の処理能力及び反応速度の向上に寄与し、自動清掃機器の稼働効率が高められる。

以上の一般的な記述および後述する詳細な説明が単なる例示的や解釈的なものであり、本発明を制限するためのものでないことは、理解されるべきである。

ここでの図面は、明細書を構成する一部として見なされ、本発明に適した実施例を示し、かつ、明細書の文字記載とともに本発明の仕組みを解釈するために用いられる。
実施例に係る自動清掃機器の構造を示す模式図である。 実施例に係る別の自動清掃機器の構造を示す模式図である。 実施例に係るＧＰＵの構造を示す模式図である。 実施例に係る掃除ロボットの構造を示す模式図である。 実施例に係る掃除ロボットの構造を示す模式図である。 実施例に係る掃除ロボットの構造を示す模式図である。 実施例に係る掃除ロボットの構造を示す模式図である。

次に、実施例を詳細に説明し、例示が図面に示されている。以下の記述が図に係る場合、別途にて示さない限り、異なる図面における同じ符号は、同じまたは類似する要素を示す。以下の実施例に記述される実施形態は、本発明と一致する全ての実施形態を代表するとは限らない。逆に、それらは、添付の特許請求の範囲に記載されているように、本発明の一部の態様と一致する装置および方法の例に過ぎない。

図１は、実施例に係る自動清掃機器の構造を示す模式図である。図１に示すように、当該自動清掃機器は、採集手段１０とアプリケーションプロセッサＡＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）２０とを備えてもよい。採集手段１０は、当該自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集する。ＡＰ２０は、当該所定環境パラメータに対する分析と処理を行うことで、当該自動清掃機器の周囲の地図を生成可能である。それをもって、当該自動清掃機器は、走行して自動清掃等の操作を実行する。

本発明の自動清掃機器では、ＡＰ２０は、中央処理装置ＣＰＵ２０１とグラフィックプロセッサＧＰＵ２０２を更に備える。ＣＰＵ２０１は、当該採集手段１０に電気的に接続されて当該採集手段１０で採集された上記所定環境パラメータを取得する。ＧＰＵ２０２は、ＣＰＵ２０１に電気的に接続され、ＣＰＵ２０１における、採集手段１０から取得された上記所定環境パラメータを得て、当該所定環境パラメータに基づいて当該自動清掃機器の周囲の地図を生成する。

本実施例では、ＧＰＵ２０２が自身の構造特性により、ＣＰＵ２０１に比べてビッグデータの同じ演算に向いている。更に、採集手段１０で採集された所定環境パラメータは、ビッグデータ量の同種類のデータそのものである。したがって、本発明では、ＡＰ２０にＣＰＵ２０１及びＧＰＵ２０２がともに配置されることで、ＧＰＵ２０２は、一態様においてＣＰＵ２０１の処理負荷を分担可能である一方、別の態様においてＧＰＵ２０２自身の構造特性及びデータ処理性能を十分に発揮可能である。これにより、地図のリアルタイムな生成が加速でき、自動清掃機器の稼動効率が向上する。

１、データ予処理
図２に示すように、自動清掃機器は、予処理手段３０を更に備えてもよい。予処理手段３０は、採集手段１０とＣＰＵ２０１とにそれぞれ接続され、当該所定環境パラメータを予処理する。こうして、当該ＣＰＵは、予処理後の当該所定環境パラメータを取得する。例えば、予処理手段３０は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）であってもよい。当該ＤＳＰは、例えばデータに対するフォーマット変換、集積、クリア等を行なうことで、採集手段１０で得られた所定環境パラメータの予処理を実行する。こうして、当該所定環境パラメータに対するＧＰＵ２０２の最終処理が便利になる。

２、データ処理
ＧＰＵ２０２は、所定環境パラメータに基づいて地図を生成する際、複数種の方式で計算及び処理を行なうことができる。センサデータの融合は、センサ融合アルゴリズムにより実行されてもよい。例えば、ＧＰＵ２０２は、粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムにより、動作領域内に自動清掃機器を測位して対応する地図を取得してもよい。当該地図の形成は、複数のセンサが共同の時間ベースでアルゴリズムにより融合して得られたものである。粒子フィルタリングとＧＰＵ並行計算とを組み合わせた測位方法を採用することにより、測位精度問題を解決し、局所最適化問題に陥ることを回避しつつ、並行計算によってリアルタイム性の要求を達成する。啓発式検索アルゴリズムによりルート計画を行うと、理論的に最良のルートの検索を確保するとともに、計算量を大きく最適化し、ルート計画をリアルタイムで求めることができる。

対応的に、図３に示すように、ＧＰＵ２０２は、記憶ユニット２０２Ａを備えてもよい。当該記憶ユニット２０２Ａには、粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムが記憶される。無論、ＧＰＵと図形メモリ（ＲＡＭ）が単独で設置されてもよい。計算ユニット２０２Ｂは、記憶ユニット２０２Ａに接続され、記憶ユニット２０２Ａにおける測位アルゴリズムを呼び出し、当該測位アルゴリズムに従って当該所定環境パラメータに対して計算処理を行ない、当該自動清掃機器の周囲の地図を取得する。ある実施例では、ＧＰＵは、自動清掃機器の周囲物体の光反射点の連結線によって取り囲まれて形成された動作領域に対してグリッド化を行って各交差点の座標値を取得する。ＧＰＵは、各交差点を各光反射点に接続して形成された各接続線の間の複数の第２角度を算出する。当該複数の第２角度は、各交差点に対応する第２角度群を構成する。そして、各第２角度群が記憶される。自動清掃機器が動作領域内に移動しているとき、レーザーの発したレーザー光が周囲物体で反射しで形成された反射レーザー光は、前記受信部によって受信される。前記周囲物体は、当該反射レーザー光を発射レーザー光に平行させる光束アライメント機能を有する。前記受信部は、複数の反射レーザー光を同時に受信可能である。角度エンコーダを介して、自動清掃機器のヘッダ向かい線と前記複数の反射レーザー光の間の複数の第１角度を測定する。ＧＰＵは、前記複数の第１角度に対して運算処理を行って各反射レーザー光間の第３角度群を取得する。ＧＰＵは、前記第３角度群を前記第２角度群に対比してロボットの前記座標系における位置を取得する。これにより、ＧＰＵを介して自動清掃機器の地図内における位置をリアルタイムに特定する。

３、採集手段１０と所定環境パラメータ
自動清掃機器は、複数種の異なるタイプの採集手段１０を採用可能であるため、採集された所定環境パラメータとＧＰＵ２０２で採用されるデータ処理方式との何れにも相違が存在する可能性がある。理解を容易にするために、以下で図４-７に示す掃除ロボットの構造を示す模式図に合わせて、本発明の解決手段を詳細に説明する。

図４-７に示すように、掃除ロボット１００（無論、フロアモップロボット等のような他のタイプの自動清掃機器であってもよい。本発明では、それについて制限しない）は、機器本体１１０、感知システム１２０、制御システム１３０、駆動システム１４０、清掃システム１５０、エネルギーシステム１６０及びマンマシンインタラクティブシステム１７０を備える。

機器本体１１０は、前方向部１１１及び後方向部１１２を含み、略円形状（前後が共に円形である）を有するが、他の形状を有してもよい。例えば、それは、前方向が四角くて後方向が丸味である略Ｄ形状を含むが、それに限定されない。

感知システム１２０は、機器本体１１０の上方に位置する位置特定装置１２１、機器本体１１０の前方向部１１１に位置するバッファ１２２、崖のセンサ１２３と超音波センサ（図示せず）、赤外線センサ（図示せず）、磁力計（図示せず）、加速度計（図示せず）、ジャイロ（図示せず）、走行計（図示せず）等のセンシング装置を備え、制御システム１３０へ機器の各種の位置情報及び運動状態情報を供給する。位置特定装置１２１は、図１又は図２に示す実施例における採集手段１０を備える。例えば、当該採集手段１０は、画像採集装置、レーザー距離センサ（ＬＤＳ）等であってもよい。

１）ある場合において、採集手段１０が画像採集装置（例えば、カメラ）であり、当該画像採集装置で採集された所定環境パラメータが掃除ロボットの周囲物体画像データである。こうして、ＧＰＵ２０２は、当該周囲物体画像データについて分析処理を行うことで、対応する地図を生成可能である。

２）別の場合において、採集手段１０がレーザー距離センサであり、前記レーザー距離センサで採集された周囲物体との間の距離データが前記所定環境パラメータとされる。こうして、ＧＰＵ２０２は、当該周囲物体距離データについて分析処理を行うことで、対応する地図を生成可能である。

以下では、三角距離測定法のレーザー距離センサを例として位置特定を如何に行うかを説明する。三角距離測定法の基本原理は、近似三角形の等比関係に基づくものであり、ここで繰り返し説明しない。

レーザー距離センサは、発光手段と受光手段を備える。発光手段は、光を発する光源を備えてもよい。光源は、発光素子、例えば、赤外線又は可視光を発する赤外線・可視光発光ダイオード（ＬＥＤ）を備えてもよい。好ましくは、光源は、レーザー光を発する発光素子であってもよい。本実施例では、レーザー光ダイオード（ＬＤ）を光源の例とする。具体的に、レーザー光の単色、配向とアライメント特性により、レーザー光の光源を用いると、他の光よりも測定が正確になる。例えば、レーザー光に比べて、発光ダイオード（ＬＥＤ）で発された赤外線又は可視光が周囲環境の要素（例えば、対象の色又はテクスチャ）に影響されるため、測定の正確性の点ではある程度低減される。レーザー光ダイオード（ＬＤ）は、障害物の２次元位置情報を測定するスポットレーザー光であってもよいし、障害物の一定範囲内の３次元位置情報を測定するラインレーザー光であってもよい。

受光手段は、画像センサを備えてもよい。当該画像センサには、障害物で反射又は散乱される光点が形成される。画像センサは、一列または複数列の複数の単位画素の集合であってもよい。これらの受光素子は、光信号を電気信号に転換可能である。画像センサは、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサまたは電荷結合素子（ＣＣＤ）センサであってもよい。相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサは、コストの点において有利になる。また、受光手段は、受光レンズユニットを備えてもよい。障害物で反射又は散乱された光は、受光レンズユニットを進行して画像センサ上に画像を形成する。受光レンズユニットは、１つまたは複数のレンズを備えてもよい。

基部は、発光手段と受光手段を支持可能である。発光手段と受光手段は、基部において互いに特定の距離を隔てる。ロボットの周囲３６０°方向における障害物の状況を測定するために、基部が回転可能に主体１１０に設けられてもよいし、基部自身が回転せず回転素子の設置により発射光、受信光を回転させる。回転素子の回転角速度は、光結合素子とコード盤を設置して得られてもよい。光結合素子は、コード盤における切り欠きを感知し、切り欠きピッチの経過時間と切り欠き間距離値との除算により瞬時角速度が得られる。コード盤における切り欠きの密度が大きいほど、測定の正確度や精度がその分高められるが、構造がより精密になり、計算量も大きくなる。逆に、切り欠きの密度が小さいほど、測定の正確度や精度がその分低減されるが、構造が比較的に簡単になり、計算量も小さく、コストがある程度削減される。

受光手段に接続されたデータ処理装置（例えば、ＤＳＰ）は、ロボットの０°の角度方向に対するあらゆる角度での障害物距離値を記録して制御システム１３０におけるデータ処理手段（例えば、ＣＰＵを含むアプリケーションプロセッサ（ＡＰ）に伝送する。ＣＰＵは、粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムを実行してロボットの現在位置を得て、当該現在位置に基づいて図を作成してナビゲーションに用いる。測位アルゴリズムに即時測位・地図構築（ＳＬＡＭ）が用いられることが好ましい。

機器本体１１０の前方向部１１１は、バッファ１２２を支持可能である。清掃中において駆動輪モジュール１４１がロボットの地面上の走行を駆動しているとき、バッファ１２２は、センサシステム（例えば、赤外線センサ）を介して、ロボット１００の走行経路における１つ又は複数のイベント（又は対象）を検出する。ロボットは、バッファ１２２で検出されたイベント（又は対象）（例えば、障害物、壁）により、駆動輪モジュール１４１を制御してもよい。こうして、ロボットは、前記イベント（又は対象）に応答する（例えば、障害物から離れるような応答）。

制御システム１３０は、機器本体１１０内の回路マザーボードに設けられ、非一時的メモリ（例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ）と通信する演算プロセッサ（例えば、中央処理装置、アプリケーションプロセッサ）を備える。アプリケーションプロセッサは、レーザー距離センサからフィードバックされた障害物情報に基づいて、測位アルゴリズム（例えば、ＳＬＡＭ）を利用して、ロボットの所在する環境における即時地図を描く。アプリケーションプロセッサは、更に、バッファ１２２、崖のセンサ１２３、超音波センサ、赤外線センサ、磁力計、加速度計、ジャイロ、走行計等のセンシング装置からフィードバックされた距離情報、速度情報を組み合わせて、掃除ロボットがどのような動作状態（例えば、敷居を渡る状態、カーペットに上がる状態、崖に位置する状態、上方または下方が挟まれる状態、ダストボックスが一杯である状態、取り上げられる状態等）にあるかを総合的に判断する。アプリケーションプロセッサは、さらに、ロボットの動作が主人の需要に合致してより良好なユーザ体験になるように、異なる状況に応じて具体的な次の動作ポリシーを与える。さらに、制御システム１３０は、ＳＬＡＭに基づいて描かれた即時地図情報に応じて、最も効率的で合理な清掃ルート及び清掃方式を計画可能であるため、ロボットの清掃効率が大きく向上する。

駆動システム１４０は、距離及び角度情報（例えば、ｘ、ｙ及びθ成分）を有する駆動命令に基づいて、ロボット１００が地面を越えて走行するように操縦可能である。駆動システム１４０は、駆動輪モジュール１４１を備える。駆動輪モジュール１４１は、左輪と右輪を同時に制御可能である。機器の運動をより正確に制御するために、駆動輪モジュール１４１がそれぞれ左駆動輪モジュールと右駆動輪モジュールを備えることが好ましい。左、右駆動輪モジュールは、主体１１０で画成された横方向軸に沿って対向する。ロボットが地面上により安定的に運動できるまたはより強い運動能力を有するように、ロボットは、１つまたは複数の従動輪１４２を備えてもよい。従動輪は、全方向輪を含むが、それに限定されない。駆動輪モジュールは、走行輪と、駆動モータと、駆動モータを制御する制御回路とを備える。駆動輪モジュールは、駆動電流を測定する回路及び走行計に接続されてもよい。駆動輪モジュール１４１は、着脱やメンテナンスが便利になるように、主体１１０に着脱可能に接続されてもよい。駆動輪は、オフセット落ち込み型懸架システムを有し、移動可能に締結する。例えば、駆動輪は、回転可能にロボット主体１１０に付着し、下方へ及びロボット主体１１０から離間するオフセットのスプリングオフセットを受け取る。スプリングオフセットは、駆動輪が一定の着陸力で地面との接触及び引っ張りを維持することを許容し、ロボット１００の清掃素子も一定の圧力で地面１０に接触する。

清掃システム１５０は、乾式清掃システムおよび/または湿式清掃システムであってもよい。乾式清掃システムとして、主な清掃機能は、ロールブラシ、ダストボックス、ファン、排気口および４者の間の接続部品で構成される清掃システム１５１に基づく。地面とは一定の干渉を有するロールブラシは、地面上のごみを掃除してロールブラシとダストボックスとの間の吸塵口の前方まで巻き連れてから、ファンで発生してダストボックスを通した吸引力を有する気体によってダストボックス内に吸い込まれる。掃除機の除塵能力は、ごみの清掃効率ＤＰＵ（Ｄｕｓｔ ｐｉｃｋ ｕｐ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）で表せる。清掃効率ＤＰＵは、ロールブラシ構造及び材料に影響され、吸塵口、ダストボックス、ファン、排気口および四者間の接続部品で構成される通風路の風力の利用率に影響され、ファンの種類及び電力に影響されるため、システム設計問題に属する。普通の電気掃除機よりも、除塵能力の向上は、エネルギー有限の清掃ロボットにとって意義が大きくなる。それは、除塵能力の向上が直接エネルギーに対する要求を有効的に緩めるからである。つまり、元々１回の充電で８０平方メートルの地面を清掃できる機器は、１回の充電で１００平方メートル以上の地面を清掃できる機器に進化する。さらに、充電回数が減った電池の使用寿命も大幅に延長し、ユーザが電池を交換する頻度も増加する。より直感的で重要なことは、除塵能力の向上が最も明らかで重要なユーザ体験である。きれいに掃除した/拭いたか否かの結論は、ユーザから直接出される。乾式清掃システムは、回転軸を有するサイドブラシ１５２を備えてもよい。回転軸は、地面と一定の角度をなし、砕屑を清掃システム１５０のロールブラシ領域に移動させる。

エネルギーシステム１６０は、充電電池（例えば、ニッケル水素電池とリチウム電池）を備える。充電電池には、充電制御回路、電池セット充電温度検出回路及び電池電圧不足監視回路が接続されてもよい。充電制御回路、電池セット充電温度検出回路、電池電圧不足監視回路は、更にワンチップ制御回路に接続される。ホストは、ボディの側方または下方に設けられる充電電極を介して充電杭に接続されて充電を行う。露出した充電電極にダストが付着した場合に、充電中における電荷の累積効果により、電極周辺のプラスチック材が溶けて変形し、ひいては電極本身の変形に繋がり、正常充電の継続が不可能になる。

マンマシンインタラクティブシステム１７０は、ホストパネル上のキーを備える。キーは、ユーザが機能選択を行うために用いられる。マンマシンインタラクティブシステム１７０は、ディスプレイスクリーンおよび/または指示ランプおよび/またはラッパを更に備えてもよい。ディスプレイスクリーン、指示ランプとラッパは、機器の現状態または機能選択肢をユーザへ提示する。マンマシンインタラクティブシステム１７０は、更に、携帯電話クライアントプログラムを含んでもよい。ルートナビゲーション型清掃機器では、携帯電話クライエントにおいて機器の所在する環境の地図、および機器の所在する位置をユーザへ提示し、より豊富で個性的な機能項をユーザへ提供可能である。

ロボットの挙動をより明瞭で記述するために、下記の方向に関する定義を行う。ロボット１００は、主体１１０で画成された以下の３つの互いに直交する軸に対する移動の各種の組み合わせにより、地面上を進行する。その３つの互いに直交する軸は、横方向軸ｘ、前後軸ｙ及び中心垂直軸ｚである。前後軸ｙに沿って前方へ駆動する駆動方向は、「前方向」と記され、前後軸ｙに沿って後方へ駆動する駆動方向は、「後方向」と記される。横方向軸ｘは、実質的に駆動輪モジュール１４１の中心点で規定された軸心に沿ってロボットの右輪と左輪の間で延在するものである。

ロボット１００は、ｘ軸周りに回動可能である。ロボット１００の前方向部が上方へ傾斜した場合に、後方向部及び下方へ傾斜する動作は、「上向き」である。ロボット１００の前方向部が下方へ傾斜した場合に、後方向部及び上方へ傾斜する動作は、「下向き」である。また、ロボット１００は、ｚ軸周りに回動可能である。ロボットの前向方向において、ロボット１００のＹ軸の右側への傾斜は、「右折」であり、ロボット１００のｙ軸の左側への傾斜は、「左折」である。

当業者は、明細書を考慮し、ここに公開された発明を実践した後、本発明の他の実施案を容易に想到する。本願は、本発明の如何なる変形、用途または適合もカバーすることを意図する。これらの変形、用途または適合は、本発明の一般的な仕組みに従い、かつ、本発明に公開されていない当分野における公知常識または慣用技術手段を含む。明細書および実施例は単なる例示と見なされ、本発明の本当の範囲および思想は添付する特許請求の範囲によって与えられる。

本発明が以上で記載され、且つ図面に示された正確な構造に限定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更や改良も可能であることは理解されるべきである。本発明の範囲は、添付する特許請求の範囲のみによって限定される。

本願は、出願番号が２０１５２１０５４６２５.２であり、出願日が２０１５年１２月１６日である中国特許出願に基づいて優先権を主張する。当該中国特許出願の全ての内容は、ここに参考として引用される。

Claims (16)

1. 自動清掃機器であって、
   前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集するための採集手段と、アプリケーションプロセッサとを備え、
   前記アプリケーションプロセッサは、中央処理装置と、グラフィックプロセッサとを備え、
   前記中央処理装置は、前記採集手段に電気的に接続され、前記採集手段で採集された前記所定環境パラメータを取得し、
   前記グラフィックプロセッサは、前記中央処理装置に電気的に接続され、前記所定環境パラメータを前記中央処理装置から取得し、当該前記所定環境パラメータに基づいて前記自動清掃機器の周囲の地図を生成し、
   前記グラフィックプロセッサを前記自動清掃機器の周囲の地図の生成に専念させ、前記中央処理装置を他の側面のデータ処理及びプロセス制御に適用することを特徴とする自動清掃機器。
2. 前記採集手段は、レーザー距離センサ（ＬＤＳ）を備え、
   前記ＬＤＳで採集された、周囲物体との間の距離データは、前記所定環境パラメータとすることを特徴とする請求項１に記載の自動清掃機器。
3. 前記ＬＤＳは、スポットレーザー光を生成することで周囲物体との間の距離データを取得するスポットレーザーを備えることを特徴とする請求項２に記載の自動清掃機器。
4. 前記ＬＤＳは、ラインレーザー光を生成することで周囲物体との間の距離データを取得するラインレーザーを備えることを特徴とする請求項２に記載の自動清掃機器。
5. 前記採集手段は、画像採集装置を備え、前記画像採集装置で採集された周囲物体画像データは、前記所定環境パラメータとすることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の自動清掃機器。
6. 前記グラフィックプロセッサは、
   粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムが記憶される記憶ユニットと、
   前記記憶ユニットに接続され、前記測位アルゴリズムを呼び出して前記所定環境パラメータに対して計算処理を行って前記自動清掃機器の周囲の地図を取得する計算ユニットと、を備えることを特徴とする請求項１に記載の自動清掃機器。
7. 予処理手段を更に備え、
   前記予処理手段は、前記採集手段と前記中央処理装置とにそれぞれ接続され、前記所定環境パラメータを予処理して予処理後の前記所定環境パラメータを前記中央処理装置へ供給することを特徴とする請求項１に記載の自動清掃機器。
8. 前記予処理手段は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を備えることを特徴とする請求項７に記載の自動清掃機器。
9. 前記自動清掃機器は、掃除ロボット又はフロアモップロボットであることを特徴とする請求項１に記載の自動清掃機器。
10. 自動清掃機器の清掃方法であって、
    採集手段を介して前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集するデータ採集ステップと、
    予処理手段を介して上記所定環境パラメータを予処理し、予処理後の所定環境パラメータを中央処理装置へ供給するデータ予処理ステップと、
    中央処理装置から予処理後の所定環境パラメータをグラフィックプロセッサへ供給して前記自動清掃機器の周囲の地図データを生成させるデータ処理ステップと、を含み、
    前記グラフィックプロセッサを前記自動清掃機器の周囲の地図の生成に専念させ、前記中央処理装置を他の側面のデータ処理及びプロセス制御に適用することを特徴とする清掃方法。
11. 前記データ処理ステップにおいて、さらに、前記グラフィックプロセッサが互いに電気接続されている計算ユニット及び記憶ユニットを有し、前記計算ユニットが前記記憶ユニットに記憶される粒子フィルタリングに基づく測位アルゴリズムを呼び出し、予処理後の所定環境パラメータに対して計算処理を行って前記自動清掃機器の周囲の地図を取得することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記データ採集ステップにおいて、レーザー距離センサを介してデータを採集し、採集された周囲物体との間の距離データを前記所定環境パラメータとすることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
13. 前記データ採集ステップにおいて、画像採集装置を介してデータを採集し、採集された周囲物体画像データを前記所定環境パラメータとすることを特徴とする請求項１０から１２の何れか一項に記載の方法。
14. 通信バスを介して接続されている、中央処理装置とグラフィックプロセッサと採集手段と予処理手段とを備え、
    前記採集手段は、前記自動清掃機器の周囲の所定環境パラメータを採集し、前記中央処理装置は、前記採集手段で採集された前記所定環境パラメータを取得し、前記グラフィックプロセッサは、前記所定環境パラメータを前記中央処理装置から取得し、当該所定環境パラメータに基づいて前記自動清掃機器の周囲の地図を生成し、
    前記グラフィックプロセッサを前記自動清掃機器の周囲の地図の生成に専念させ、前記中央処理装置を他の側面のデータ処理及びプロセス制御に適用し、
    前記予処理手段は、前記採集手段と前記中央処理装置とにそれぞれ接続され、前記所定環境パラメータを予処理して予処理後の前記所定環境パラメータを前記中央処理装置へ供給することを特徴とする自動清掃機器のコンピュータ制御システム。
15. 移動電子機器に対して請求項１から９の何れか一項に記載の自動清掃機器との通信接続を確立するための通信接続確立モジュールと、位置情報要求指令を前記自動清掃機器へ送信するための位置指令送信モジュールと、前記自動清掃機器から所定時間ごとに返信された、前記自動清掃機器の所在するリアルタイム位置を含む位置情報を受信するための位置受信モジュールと、前記位置情報を前記移動電子機器のインタラクティブインターフェースに表示するための表示モジュールと、を備えることを特徴とする移動電子機器。
16. 動作要求指令を前記自動清掃機器へ送信するための制御指令送信モジュールを更に備えることを特徴とする請求項１５に記載の移動電子機器。