JP7345132B2 - 自律走行型掃除機、自律走行型掃除機の制御方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機、自律走行型掃除機の制御方法、及び、プログラムに関する。

特許文献１には、掃除空間において障害物を検知した際の自律走行型掃除機の経路計画の変更に関する制御プログラムが開示されている。特許文献１に開示されている自律走行型掃除機は、走行経路を生成した後で障害物を検知した際には、当該障害物の位置を地図情報に反映させて、当該位置を回避するように走行経路を再生成する。

特許第４１５７７３１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている自律走行型掃除機では、例えば、カーペット等の進行方向等によっては乗り越えられる障害物を検知した場合、ユーザが障害物に対して掃除を行ってほしいときにおいても、当該障害物を回避して走行する。

本発明は、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる自律走行型掃除機を提供する。

本発明の一態様に係る自律走行型掃除機は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機であって、前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知部と、前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知部と、前記障害物検知部で検知した前記障害物情報と、前記スタック検知部で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対して前記自律走行型掃除機がスタックした回数を算出して、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶させる障害物管理部と、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御部と、を備える。

また、本発明の一態様に係る自律走行型掃除機の制御方法は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機の制御方法であって、前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知ステップと、前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップと、前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と、前記スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶する障害物管理ステップと、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御ステップと、を含む。

また、本発明の一態様に係るプログラムは、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知ステップと、前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップと、前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と、前記スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶する障害物管理ステップと、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御ステップと、を含む自律走行型掃除機の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

なお、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。

本発明の一態様に係る自律走行型掃除機等によれば、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる。

図１は、実施形態に係る自律走行型掃除機の外観を示す斜視図である。 図２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の外観を示す底面図である。 図３は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が保持する障害物データベースの一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が保持する走行パターンデータベースの一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が実行する処理を示すフローチャートである。 図７は、図６に示す掃除態様の選択処理の詳細を示すフローチャートである。 図８は、図６に示すスタック回数の書き換え処理の詳細を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機が走行中に生成した画像の一例を示す図である。 図１３は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の掃除態様の一例を示す図である。 図１５は、変形例に係る自律走行型掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図１６は、変形例に係る自律走行型掃除機が保持する掃除態様データベースの一例を示す図である。 図１７は、変形例に係る自律走行型掃除機が実行する処理の第１例を示すフローチャートである。 図１８は、変形例に係る自律走行型掃除機が実行する処理の第２例を示すフローチャートである。

以下では、本発明に係る自律走行型掃除機等の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。

なお、当業者が本発明を十分に理解するために添付図面及び以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

また、以下の実施の形態においては、略三角形等の「略」を用いた表現を用いている。例えば、略三角形とは、完全に三角形であることを意味するだけでなく、実質的に三角形である、すなわち、例えば角丸な三角形等も含むことも意味する。他の「略」を用いた表現についても同様である。

また、以下の実施の形態においては、所定の空間のフロアを走行して掃除する自律走行型掃除機を鉛直上方側から見た場合を上面視とし、鉛直下方側から見た場合を底面視として記載する場合がある。

（実施の形態）
［構成］
まず、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の構成について、図１～図５を参照しながら説明する。

図１は、実施形態に係る自律走行型掃除機１００の外観を示す斜視図である。図２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の外観を示す底面図である。

自律走行型掃除機１００は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機である。

まず、自律走行型掃除機１００は、カメラ６０等を用いて所定の空間（より具体的には、所定の空間内）を撮像しながら走り回ることで、所定の空間の地図を示す地図情報（データ）を生成する。

次に、自律走行型掃除機１００は、生成した地図情報に基づいて、所定の空間を掃除する際に走行する走行経路を算出する。次に、自律走行型掃除機１００は、算出した走行経路で、所定の空間を走行して掃除する。

自律走行型掃除機１００は、所定の空間の様子をカメラ６０、及び、クリフセンサ等のセンサを用いて観測することにより、フロア上に存在する物体（障害物）を避けるかを自律的に判定し、障害物が存在する場合には算出した掃除ルートから離脱して当該障害物を避けながら走行して掃除する。

自律走行型掃除機１００は、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）により、掃除する所定の空間の地図情報の生成と、生成した地図情報に示される地図における自律走行型掃除機１００の自己位置の推定とを行う。

自律走行型掃除機１００は、例えば、本体部１０と、２つの車輪２０と、２つのサイドブラシ３０と、レーザ測距計４０と、メインブラシ５０と、カメラ６０と、深度センサ７０とを備える。

本体部１０は、自律走行型掃除機１００が備える各構成要素を収容する筐体である。本実施の形態では、本体部１０は、上面視において、略三角形状である。なお、本体部１０の上面視における形状は、特に限定されない。本体部１０の上面視形状は、例えば、略矩形状でもよいし、略円形状でもよい。図２に示すように、本体部１０は、底面に吸込口１１を有する。

２つの車輪２０は、自律走行型掃除機１００を走行させるための車輪である。

サイドブラシ３０は、本体部１０の下面に設けられ、所定の空間のフロア（以下、単にフロアともいう）を掃除するためのブラシである。本実施の形態では、自律走行型掃除機１００は、２つのサイドブラシ３０を備える。自律走行型掃除機１００が備えるサイドブラシ３０の数は、１つでもよし、３つ以上でもよく、特に限定されない。

レーザ測距計４０は、自律走行型掃除機１００と、所定の空間における物体、壁面等との距離を測定するためのセンサである。レーザ測距計４０は、例えば、本体部１０の上部に設けられている。レーザ測距計４０は、例えば、いわゆるＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）である。

メインブラシ５０は、本体部１０の下面に設けられている開口である吸込口１１に配置され、フロアのゴミを吸引するためのブラシである。

カメラ６０は、本体部１０に配置され、所定の空間を撮像することで画像を生成する撮像装置である。

深度センサ７０は、例えば、カメラ６０により生成された画像に含まれる障害物等の被写体と自律走行型掃除機１００との距離を検出するセンサである。深度センサは、例えば、赤外線センサである。

図３は、実施の形態に係る自律走行型掃除機の特徴的な機能構成を示すブロック図である。

図３に示すように、自律走行型掃除機１００は、レーザ測距計４０と、カメラ６０と、深度センサ７０と、検知部（障害物検知部）１１０と、スタック検知部１９０と、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０と、制御部１４０と、記憶部１５０と、吸引部１６０と、駆動部１７０と、清掃部１８０と、を備える。

検知部１１０は、レーザ測距計４０等の自律走行型掃除機１００が備える各種センサから、当該各種センサにより検出されたセンサデータを取得する処理部である。検知部１１０は、例えば、当該各種センサと制御線等によりセンサデータが取得可能に接続されている。検知部１１０は、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知（取得）する。ここで、障害物の態様とは、障害物の種類、障害物の色、所定の空間における障害物の位置、及び、障害物のサイズのうちの少なくとも１つである。つまり、障害物情報は、例えば、障害物の種類、障害物の色、所定の空間における障害物の位置、及び、障害物のサイズのうちの少なくとも１つを障害物の態様として示す情報である。

なお、検知部１１０は、予め記憶部１５０に記憶されている障害物の典型的な画像等と比較することで、障害物の種別（例えば、マット又はコード等）を特定し、特定した障害物を障害物情報として出力してもよい。

検知部１１０は、例えば、障害物種類検知部１１１と、距離検知部１１２と、相対位置検知部１１３と、自己位置検知部１１４と、障害物座標検知部１１５とを含む。

障害物種類検知部１１１は、カメラ６０が生成した画像を取得し（つまり、画像が入力され）、当該画像を画像解析することで当該画像に含まれる障害物の種類を検知する。障害物種類検知部１１１は、例えば、カメラ６０から画像を生成した時刻と、当該画像のＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、及び、Ｂ（Ｂｌｕｅ）を示す数値及び画像における位置を示す識別番号（ピクセル番号）等、つまり、ピクセルごとのＲＧＢ値をカメラ６０から取得し、画像解析することで、障害物の種類及び障害物の色等を検知する。

また、障害物種類検知部１１１は、これらの障害物の種類、及び、障害物の色等を示す障害物情報を障害物の種類として距離検知部１１２及び相対位置検知部１１３に、当該画像が撮影された時刻を示す時刻情報と紐づけて出力する。

また、障害物種類検知部１１１は、画像に含まれる障害物のバウンディングボックス（障害物を囲む外接矩形の枠）を算出し、算出したバウンディングボックスの下線の位置（より具体的には、ピクセル位置）を示す情報を距離検知部１１２に出力する。

また、障害物種類検知部１１１は、算出したバウンディングボックスの中心位置（より具体的には、ピクセル位置）、バウンディングボックスの縦のピクセル数及び横のピクセル数等を示す情報を距離検知部１１２に出力する。

距離検知部１１２は、障害物種類検知部１１１が検知した、カメラ６０が生成した画像に含まれる障害物と自律走行型掃除機１００との距離を検知（つまり、測定又は算出）する。距離検知部１１２は、例えば、当該画像に含まれる障害物について、深度センサ７０が検知した障害物と自律走行型掃除機１００との距離を検知する。例えば、記憶部１５０には、予め本体部１０におけるカメラ６０の設置位置を示す位置情報、及び、本体部１０のサイズを示すサイズ情報等が記憶されている。距離検知部１１２は、これら情報に基づいて、本体部１０と画像に含まれる障害物との距離（より具体的には、最も近接する距離である最近接距離）を検知する。距離検知部１１２は、検知した距離を示す距離情報を画像が撮影された時刻、障害物情報等と紐づけて計画生成部１３０に出力する。

相対位置検知部１１３は、深度センサ７０から画像のピクセルごとの距離（相対距離）を取得し（つまり、距離を示す情報が入力され）、障害物種類検知部１１１が検知した障害物について、自律走行型掃除機１００に対する、深度センサ７０が検知した当該障害物の相対的な位置を検知する。例えば、相対位置検知部１１３は、自律走行型掃除機１００の位置を原点とした場合における、当該障害物の予め定められた座標における位置（相対位置）を検知する。相対位置検知部１１３は、検知した相対位置を、画像が撮影された時刻、障害物情報、深度センサ７０が検出した相対距離等と紐づけて障害物座標検知部１１５に出力する。

自己位置検知部１１４は、所定の空間における自律走行型掃除機１００の位置を検知する。自己位置検知部１１４は、例えば、レーザ測距計４０から入力された自律走行型掃除機１００の周囲に位置する、障害物、壁等を含む物体との距離と、生成した地図情報とに基づいて、当該地図情報が示す地図における自律走行型掃除機１００の座標を算出する。自己位置検知部１１４は、検知した自己位置を示す自己位置情報を検知した時刻等と紐づけて障害物座標検知部１１５、スタック検知部１９０、障害物管理部１２０、及び、計画生成部１３０に出力する。

障害物座標検知部１１５は、相対位置検知部１１３が検知した自律走行型掃除機１００に対する物体の相対位置と、自己位置検知部１１４が検知した自律走行型掃除機の地図における位置とから、地図における障害物の位置を検知する。障害物座標検知部１１５は、検知した障害物の位置を示す位置情報と障害物の種類を示す種類情報とを紐づけて障害物情報として障害物管理部１２０に出力する。

スタック検知部１９０は、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知する処理部である。ここで、スタックとは、自律走行型掃除機１００が障害物に乗り上げて移動できなくなった状態を示す。スタック検知部１９０は、駆動部１７０の駆動状態を示す駆動情報と、自己位置検知部１１４が検知した自律走行型掃除機１００の自己位置とから、自律走行型掃除機１００がスタックしたか否かを検知する。スタック検知部１９０は、例えば、駆動部１７０が所定時間駆動されたにもかかわらず、自己位置の変化が無い場合、自律走行型掃除機１００がスタックしたと判定する。自己位置検知部１１４は、検知結果、つまり、自律走行型掃除機１００がスタックしたか否かを示すスタック情報を障害物管理部１２０に出力する。

なお、上記した検知部１１０及びスタック検知部１９０等で出入力される情報は一例であり、障害物情報を障害物管理部１２０及び計画生成部１３０に出力するための上記以外の情報の入出力が実行されてもよい。

また、自律走行型掃除機１００は、例えば、各種センサとして、レーザ測距計４０、カメラ６０、及び、深度センサ７０以外にも、自律走行型掃除機１００が設置されている位置からフロア面までの距離を計測するクリフセンサ、自律走行型掃除機１００の移動を検知するスリップセンサ、自律走行型掃除機１００から任意の物体までの距離を検知する超音波センサ等を備えてもよい。また、例えば、自律走行型掃除機１００は、自律走行型掃除機１００が進行する方向を算出するために用いられるオドメトリ情報を検出するためのセンサを備えてもよい。

障害物管理部１２０は、障害物情報とスタック検知部１９０で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対して自律走行型掃除機１００がスタックした回数を算出して、障害物情報とスタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部１５０に記憶させる処理部である。具体的には、障害物管理部１２０は、検知部１１０で検知した障害物の種類、及び、所定の空間を示す地図における位置を示す障害物データベース１５１を生成して記憶部１５０に記憶させる。障害物管理部１２０は、記憶部１５０に障害物データベース１５１が予め記憶されている場合、検知部１１０での検知結果に基づいて、障害物データベース１５１を更新する。

記憶部１５０は、障害物データベース１５１及び走行パターンデータベース１５２を記憶する記憶装置である。

障害物データベース１５１は、所定の空間における障害物の情報を含むテーブル情報である。

図４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が保持する障害物データベース１５１の一例を示す図である。

障害物データベース１５１は、例えば、ＩＤ情報１５１Ａと、障害物情報１５１Ｆと、回数情報１５１Ｅとを含む。障害物情報１５１Ｆは、種類情報１５１Ｂと、位置情報１５１Ｃ、１５１Ｄとを含む。種類情報１５１Ｂと、位置情報１５１Ｃ、１５１Ｄとは、それぞれ障害物情報の一例である。

ＩＤ情報１５１Ａは、各障害物を識別するための識別子である。本実施の形態では、ＩＤ情報１５１Ａとして「０００１」等の数値が示されている。

種類情報１５１Ｂは、障害物の種類（種別）を示す情報である。本実施の形態では、種類情報１５１Ｂには、マット、コード、及び、段差等が含まれる。障害物の種類は、マット等の物体だけでなく、段差等の構造物の一部でもよい。

位置情報１５１Ｃ、１５１Ｄは、対応する障害物の位置を示す情報である。本実施の形態では、位置情報は、障害物の概略矩形の中心位置を、Ｘ座標（位置情報１５１Ｃ）及びＹ座標（位置情報１５１Ｄ）として含む。

回数情報１５１Ｅは、対応する障害物に自律走行型掃除機１００がスタックした回数を示す情報である。

例えば、障害物データベース１５１のＩＤ情報１５１Ａに含まれるＩＤ：０００１には、障害物の種類としてマットと、当該マットの中心位置（ＸＹ座標）として（Ｘ、Ｙ）＝（５００、５００）と、スタック回数として０回とが、紐付けられている。例えば、自律走行型掃除機１００が（Ｘ、Ｙ）＝（５００、５００）の障害物にスタックした場合、障害物管理部１２０は、障害物データベース１５１のＩＤ：０００１のマットの回数情報１５１Ｅに含まれるスタック回数を、０から１に更新する。

障害物管理部１２０は、障害物の種類等を示す障害物情報と、当該障害物に対する自律走行型掃除機の１００のスタック回数を示す回数情報とを計画生成部１３０に出力する。

再び図３を参照し、計画生成部１３０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００の掃除態様を示す計画情報を生成する処理部である。例えば、自律走行型掃除機１００が所定の空間をどのように走行して掃除するかを示す掃除計画（計画情報）を生成する処理部である。

例えば、計画生成部１３０は、所定の空間の地図を示す地図情報を取得する。計画生成部１３０は、例えば、自律走行型掃除機１００が備える各種センサ、及び、自己位置検知部１１４から自己位置を示す自己位置情報等に基づいて、地図情報をＳＬＡＭにより生成する。自律走行型掃除機１００が外部の通信機器と通信するための図示しない通信インターフェースを備え、当該通信インターフェースを介して当該通信機器から地図情報を取得してもよい。地図情報は、予め記憶部１５０に記憶されていてもよい。また、計画生成部１３０は、地図情報に基づいて、自律走行型掃除機１００の走行経路、具体的には、車輪モータ１７１の回転数、車輪２０の向き等の駆動部１７０の制御方法である走行方法を決定した計画情報を生成する。計画生成部１３０は、例えば、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００が走行する走行経路を決定した計画情報を生成する。具体的に例えば、計画生成部１３０は、回数情報１５１Ｅに基づいて、駆動部１７０の駆動方法を決定した計画情報を生成する。

また、計画生成部１３０は、吸引部１６０の制御方法（例えば、吸引力、より具体的には、吸引モータ１６１の回転数）、車輪モータ１７１の回転数、車輪２０の向き等の駆動部１７０の制御方法、及び、清掃部１８０の制御方法（例えば、ブラシモータ１８１の回転数）等を含む掃除方法を示す計画情報を生成する。計画生成部１３０は、例えば、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、吸引部１６０の吸引力（具体的には、吸引モータ１６１の回転数）を決定した計画情報を生成する。また、例えば、計画生成部１３０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、ブラシモータ１８１の回転数を決定した計画情報を生成する。

このように、計画生成部１３０は、検知部１１０で検出された障害物に対して、どのように走行及び掃除するか、つまり、掃除方法及び走行方法を示す掃除態様を決定し、決定した掃除態様となるように自律走行型掃除機１００、より具体的には、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御部１４０に制御させるための制御内容を含む計画情報を生成する。

制御部１４０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する処理部である。具体的には、制御部１４０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００が備える吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御する。より具体的には、制御部１４０は、計画生成部１３０が生成した計画情報に基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで、自律走行型掃除機１００に所定の空間を自律走行させて掃除させる。本実施の形態では、制御部１４０は、障害物管理部１２０が算出した障害物データベース１５１と、走行パターンデータベース１５２とに基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御する。

図５は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が保持する走行パターンデータベース１５２の一例を示す図である。

走行パターンデータベース１５２は、種類情報１５２Ａと、回数情報１５２Ｂと、掃除態様情報１５２Ｃとを含む。

種類情報１５２Ａは、障害物の種類を示す情報である。

回数情報１５２Ｂは、障害物に自律走行型掃除機１００がスタックした回数を示す情報である。

掃除態様情報１５２Ｃは、対応する障害物に対して自律走行型掃除機１００がスタックした回数が回数情報１５２Ｂに含まれるスタック回数の場合における、自律走行型掃除機１００の当該障害物に対する掃除態様を示す情報である。なお、本実施の形態では、掃除態様情報１５２Ｃには、走行方法（走行パターン）、つまり、制御部１４０が制御する駆動部１７０の制御方法についてのみ示しているが、制御部１４０が制御する吸引部１６０が備える吸引モータ１６１の回転数、及び、制御部１４０が制御する清掃部１８０が備えるブラシモータ１８１の回転数等を示す掃除方法を示す情報が含まれていてもよい。

例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の種類がマットである場合、スタック回数が０回のときには通常速度で当該マットに直進して乗り上げる動作をする。また、例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の種類がマットである場合、スタック回数が１回のときには、１秒間だけ通常速度１．５倍の速度で当該マットに直進して乗り上げる動作をする。また、例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の種類がマットである場合、スタック回数が２回のときには、１秒間だけ通常速度１．５倍の速度で当該マットに半径３０ｃｍの円弧走行、つまり、曲がりながら走行して乗り上げる動作をする。また、例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の種類がマットである場合、スタック回数が５回のときには、当該マットに乗り上げる動作をせず、回避（例えば、折り返し）して走行する。

これらのように、制御部１４０は、障害物にスタックした回数に基づいて、障害物に対して異なる掃除態様となるように、自律走行型掃除機１００（より具体的には、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０）を制御する。より具体的には、計画生成部１３０は、障害物管理部１２０が生成した障害物データベース１５１と走行パターンデータベース１５２に基づいて、障害物に対しする掃除態様を決定し、決定した掃除態様となるように、制御部１４０が吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０にさせるように、計画情報を生成する。

なお、障害物は、自律走行型掃除機１００の走行の妨げになる可能性がある物体であればよく、段差等、建屋のフロアの一部でもよい。例えば、自律走行型掃除機１００は、障害物の種類が段差である場合、スタック回数が１回のときには、逆向きに直進して当該段差に乗り上げる動作をする。

また、上記では、走行パターンデータベース１５２の掃除態様情報１５２Ｃに障害物に乗り上げる動作又は回避する動作が含まれる例について説明したが、これに限定されない。例えば、走行パターンデータベース１５２には、障害物から降りる動作等、スタックする可能性のある動作について、障害物の種類及びスタック回数と、走行パターン（つまり、掃除態様）とが紐付けられていてもよい。

検知部１１０と、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０と、制御部１４０と、の各種処理部は、例えば、上記した処理を実行するための制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とから実現される。検知部１１０と、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０と、制御部１４０との各種処理部は、１つ又は複数のＣＰＵで実現されてもよい。

記憶部１５０は、障害物データベース１５１と走行パターンデータベース１５２とを記憶するメモリである。記憶部１５０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。また、記憶部１５０には、例えば、制御部１４０等の各種処理部が実行する制御プログラムが記憶されている。

吸引部１６０は、所定の空間のフロア面を吸引することで、当該フロア面のゴミを吸引するための機構である。吸引部１６０は、例えば、吸引モータ１６１を備える。

吸引モータ１６１、ファンと接続され、当該ファンを回転させることでフロア面のゴミを吸引するためのモータである。

駆動部１７０は、自律走行型掃除機１００を走行させるための機構である。駆動部１７０は、例えば、車輪モータ１７１を備える。

車輪モータ１７１は、車輪２０と接続され、車輪２０を回転させるためのモータである。

自律走行型掃除機１００は、駆動部１７０が有する２つの車輪２０の回転が独立して制御されることで、直進、後退、左回転、右回転等、自在に走行することができる。なお、自律走行型掃除機１００は、車輪モータ１７１により回転させない車輪（補助輪）をさらに備えてもよい。

清掃部１８０は、フロア面を清掃するための機構である。清掃部１８０は、例えば、ブラシモータ１８１を備える。

ブラシモータ１８１は、メインブラシ５０等のブラシと接続され、メインブラシ５０等のブラシを駆動（回転）させるためのモータである。

［処理手順］
＜概要＞
続いて、自律走行型掃除機１００の処理手順の概要について、図６を参照しながら説明する。

図６は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が実行する処理を示すフローチャートである。

まず、自律走行型掃除機１００は、掃除開始信号を受信する（ステップＳ１０１）。例えば、自律走行型掃除機１００は、図示しない受信部を備える。ユーザは、操作卓等を操作して自律走行型掃除機１００に掃除を開始する旨を示す掃除開始信号を送信する。自律走行型掃除機１００は、当該掃除開始信号を、当該受信部で受信する。受信部は、例えば、信号を受信するための光センサ、信号がスマートフォン等の通信機器から送信される場合は無線通信回路等の通信インターフェース等である。なお、自律走行型掃除機１００は、受信部ではなく、本体部１０に取り付けられ、ユーザからの指示を取得するためのボタン等の操作部を有してもよい。自律走行型掃除機１００は、当該操作部がユーザに操作されることで、掃除開始信号を取得してもよい。

次に、計画生成部１３０は、計画情報を生成する（ステップＳ１０２）。例えば、計画生成部１３０は、記憶部１５０に記憶されている所定の空間の地図を示す地図情報に基づいて、走行経路を算出し、算出した走行経路で吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで、自律走行型掃除機１００に走行させ掃除させるための計画情報を生成する。なお、記憶部１５０に地図情報が存在しない場合、例えば、計画生成部１３０は、制御部１４０に自律走行型掃除機１００を所定の空間を走行させて、ＳＬＡＭにより所定の空間の地図を示す地図情報を生成してもよい。

次に、制御部１４０は、計画生成部１３０が生成した計画情報に基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで、自律走行型掃除機１００に走行させ掃除させる（ステップＳ１０３）。

次に、計画生成部１３０は、掃除が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、計画生成部１３０は、自己位置検知部１１４等の検知結果に基づいて、自律走行型掃除機１００が走行した経路の軌跡を算出し、算出した軌跡が、計画情報が示す走行経路と一致する、つまり、計画情報が示す走行経路を全て走行したか否かを判定する。

計画生成部１３０が、掃除計画が完了したと判定した場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、例えば、制御部１４０は、駆動部１７０を駆動させて走行を開始した初期位置に自律走行型掃除機１００を戻し、処理を終了する。

一方、計画生成部１３０が、掃除が完了していないと判定した場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、障害物管理部１２０は、スタック検知部１９０が自律走行型掃除機１００のスタックを検知したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、スタック検知部１９０は、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知する。

障害物管理部１２０は、スタック検知部１９０が自律走行型掃除機１００のスタックを検知したと判定した場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、自己位置検知部１１４から自律走行型掃除機１００の位置を取得し、取得した位置に存在する障害物について、障害物データベース１５１の回数情報１５１Ｅに含まれるスタック回数を書き換え（つまり、更新）する（ステップＳ１０６）。

一方、障害物管理部１２０が、スタック検知部１９０が自律走行型掃除機１００のスタックを検知していないと判定した場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、計画生成部１３０は、検知部１１０が障害物を検知したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。具体的には、検知部１１０は、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する。

計画生成部１３０は、検知部１１０が障害物を検知したと判定した場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、検知した障害物の態様を示す障害物情報に基づいて、走行パターンデータベース１５２を参照することで当該障害物に対する掃除態様を選択し（ステップＳ１０８）、処理をステップＳ１０２に戻す。具体的には、計画生成部１３０は、障害物データベース１５１に基づいて当該障害物に対するスタック回数を取得し、走行パターンデータベース１５２に基づいて当該障害物に対するスタック回数に対する掃除態様を取得する。次に、計画生成部１３０は、ステップＳ１０２では、ステップＳ１０８で取得した掃除態様となるように制御部１４０に制御させる計画情報を生成する。次に、制御部１４０は、ステップＳ１０３では、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、より具体的には、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて計画生成部１３０が生成した計画情報に基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する。

一方、計画生成部１３０が、検知部１１０が障害物を検知したと判定した場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、制御部１４０は、処理をステップＳ１０３に戻す。

上記ステップを繰り返すことで、障害物管理部１２０は、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックする毎に、ステップＳ１０７で検知した障害物の態様を示す障害物情報１５１Ｆと、ステップＳ１０５で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとを紐づけて記憶部１５０に記憶（ステップＳ１０６）する。

＜掃除態様の選択処理＞
続いて、図６に示す掃除態様の選択処理（ステップＳ１０８）の詳細について、図７を参照しながら説明する。

図７は、図６に示す掃除態様の選択処理（ステップＳ１０８）の詳細を示すフローチャートである。

まず、障害物種類検知部１１１が検知した障害物について、相対位置検知部１１３は、検知した自律走行型掃除機１００に対する当該障害物の位置から、自律走行型掃除機１００と当該対象物との距離（相対距離）を算出する（ステップＳ２０１）。

次に、障害物座標検知部１１５は、所定の空間を示す地図における予め定められた座標軸に対する対象物の位置座標を算出する（ステップＳ２０２）。

次に、障害物管理部１２０は、障害物座標検知部１１５が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１５１に登録されている障害物であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

障害物管理部１２０は、障害物座標検知部１１５が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１５１に登録されている障害物であると判定した場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、障害物データベース１５１から当該障害物に対する自律走行型掃除機１００のスタック回数を示す回数情報１５１Ｅを取得し、取得した回数情報１５１Ｅを計画生成部１３０に出力する（ステップＳ２０４）。

一方、障害物管理部１２０は、障害物座標検知部１１５が検知した位置座標の障害物が、障害物データベース１５１に登録されている障害物でないと判定した場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、障害物データベース１５１に当該障害物の情報を追加する（ステップＳ２０５）。

次に、計画生成部１３０は、取得した回数情報１５１Ｅ及び走行パターンデータベース１５２に基づいて、当該障害物に対する掃除態様を選択して決定する（ステップＳ２０６）。

＜スタック回数の書き換え処理＞
続いて、図６に示すスタック回数の書き換え処理（ステップＳ１０６）の詳細について、図８を参照しながら説明する。

図８は、図６に示すスタック回数の書き換え処理（ステップＳ１０６）の詳細を示すフローチャートである。

まず、自己位置検知部１１４は、スタック検知部１９０が自律走行型掃除機１００のスタックを検知した場合、自律走行型掃除機１００の自己位置を検出することで、スタックした位置を検出する（ステップＳ３０１）。

次に、障害物管理部１２０は、自己位置検知部１１４が検知した位置と同じ位置で障害物データベース１５１に登録されている障害物があるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

障害物管理部１２０は、自己位置検知部１１４が検知した位置と同じ位置で障害物データベース１５１に登録されている障害物があると判定した場合（ステップＳ３０２でＹｅｓ）、障害物データベース１５１において、自己位置検知部１１４が検知した位置と同じ位置の障害物に対応するスタック回数を１追加する（ステップＳ３０３）。

一方、障害物管理部１２０は、自己位置検知部１１４が検知した位置と同じ位置で障害物データベース１５１に登録されている障害物がないと判定した場合（ステップＳ３０２でＮｏ）、処理を終了する。

なお、障害物管理部１２０は、自己位置検知部１１４から自律走行型掃除機１００の位置を取得し、取得した位置に、障害物データベース１５１に障害物が存在しない場合（つまり、ステップＳ３０２でＮｏの場合）、障害物データベース１５１に新たに障害物を追加してもよい。障害物の種類が特定できない場合、障害物管理部１２０は、種類情報１５１Ｂをブランクの状態のままで障害物データベース１５１を更新してもよい。

［掃除態様の具体例］
続いて、自律走行型掃除機１００の掃除態様の具体例について、図９～図１４を参照しながら説明する。

図９～図１１、図１３及び図１４は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の掃除態様の一例を示す図である。なお、図９～図１１、図１３及び図１４は、自律走行型掃除機１００がこの順の時系列で走行等の処理をしている場合を示す図である。また、図９～図１１、図１３及び図１４は、所定の空間ＣＡを上方から見た模式図である。また、本具体例では、所定の空間ＣＡに障害物の一例であるマット２２０Ａが存在するとする。

図９に示すように、計画生成部１３０は、例えば、掃除開始信号を受信した場合、所定の空間ＣＡの地図を示す地図情報に基づいて、破線矢印で示す走行経路ＰＰを生成する。また、計画生成部１３０は、走行を開始する場所を原点とする座標を算出する。

なお、自律走行型掃除機１００は、地図情報を保持していない場合、所定の空間ＣＡを走り回りながらＳＬＡＭにより地図情報を生成する。その場合、計画生成部１３０は、座標の原点として、例えば、充電器２１０の位置を設定してもよい。

本具体例では、自律走行型掃除機１００は、地図情報を予め保持（つまり、記憶部１５０に記憶）しており、且つ、充電器２１０に接続されており、充電器２１０に接続された位置を原点としたとする。

また、例えば、計画生成部１３０は、進行する向きをＸ軸正方向とし、Ｘ軸に直交する方向をＹ軸方向と設定する。この場合、自律走行型掃除機１００が走行を開始する前は、自己位置が（Ｘ、Ｙ、進行する向き）＝（０ｍ、０ｍ、０°）となる。

なお、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）のＸには、例えば、原点からのＸ軸方向への距離が含まれる。また、例えば、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）のＹには、原点からのＹ軸方向への距離が含まれる。また、例えば、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）の進行する向きには、Ｘ軸正方向に対して自律走行型掃除機１００が進行する角度が含まれる。

図１０に示すように、自律走行型掃除機１００が図９に示す状態から走行経路に従って軌跡Ｔを通過して走行したとする。自律走行型掃除機１００（より具体的には、検知部１１０）は、例えば、カメラ６０で撮影範囲Ｖを撮影して障害物が存在するか否かを判定しながら走行し続ける。例えば、図１０に示す自律走行型掃除機１００の自己位置は、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）＝（０．６ｍ、０．６ｍ、１８０°）である。

図１１に示すように、カメラ６０は、例えば、マット２２０Ａを撮影したとする。つまり、検知部１１０がマット２２０Ａを検知したとする。

図１２は、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００が走行中に生成した画像２００の一例を示す図である。

図１２には、マット２２０Ａの画像であるマット２２０Ｂが写り込んでいる。検知部１１０は、画像２００中のマット２２０Ｂの概略矩形であるバウンディングボックスＢＢを生成し、生成したバウンディングボックスＢＢの中心をマット２２０Ｂの位置として算出する。また、検知部１１０は、画像２００中のマット２２０Ｂの位置から、所定の空間ＣＡに位置するマット２２０Ａの位置を算出する。ここでは、検知部１１０は、カメラにより画像が生成された時刻を示す時刻情報及び障害物情報として、（撮影日時、種類、相対距離、位置する向き）＝（２０１９０６１３１１４５、マット、０．９ｍ、２５°）を検知している。例えば、撮影日時には、２０１９年６月１３日１１時４５分を示す数字列が含まれている。また、相対距離には、バウンディングボックスＢＢの中心に対応するマット２２０Ａの位置から自律走行型掃除機１００（より具体的には、本体部１０）までの最近接距離が含まれている。位置する向きには、自律走行型掃除機１００が進行する方向と、自律走行型掃除機１００から見たバウンディングボックスＢＢの中心に対応するマット２２０Ａの位置する方向とのなす角度が含まれている。

なお、制御部１４０が障害物に対する制御を実行するか否か、より具体的には、計画生成部１３０が障害物に対して回数情報に基づく計画情報を生成するか否かは、画像２００に障害物が写り込んでいるか否かに限定されない。例えば、計画生成部１３０及び制御部１４０は、画像２００における、自律走行型掃除機１００が通過する予定の、一点鎖線で示す２つの通過予測線２３０間の領域に障害物が写り込んでいる場合に、上記した障害物に対する処理を実行してもよい。

図１３に示すように、検知部１１０は、図１２に示す画像２００からマット２２０Ａの相対座標（相対距離、位置する向き）＝（０．９ｍ、２５°）を算出する。また、検知部１１０は、自己位置を算出する。図１３に示す具体例では、自己位置は、（Ｘ、Ｙ、進行する向き）＝（－０．５ｍ、１．２ｍ、０°）であるとする。また、検知部１１０は、マット２２０Ａの相対座標と自己位置とから、マット２２０Ａの位置座標（言い換えると、原点からの絶対座標）を算出する。本具体例では、マット２２０Ａの位置座標は、（－０．５＋０．９×ｃｏｓ２５°、１．２＋ｓｉｎ２５°）である。障害物管理部１２０は、マット２２０Ａの位置座標と一致する障害物が障害物データベース１５１に登録されているか否かを判定する。ここでは、例えば、マット２２０Ａの位置座標と一致する障害物が障害物データベース１５１に登録されており、且つ、スタック回数に対応する掃除態様が回避走行であったとする。

図１４に示すように、計画生成部１３０は、マット２２０Ａに対して回避走行するように、図１３に示す走行経路ＰＰを再度計算し直した走行経路ＰＰ１を生成する。制御部１４０は、計画生成部１３０が生成した走行経路ＰＰ１に沿って走行するように、駆動部１７０を制御することで、自律走行型掃除機１００に走行を再開させる。

なお、自律走行型掃除機１００がマット２２０Ａに対して回避走行する際に、折り返す地点、言い換えると、自律走行型掃除機１００とマット２２０Ａとが最も近接する距離は、任意でよい。予め任意の距離が定められていてもよい。本具体例では、図１２に示すバウンディングボックスＢＢの下辺に対応する位置から３０ｃｍ離れた位置を、折り返し地点としている。

［効果等］
以上のように、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機である。自律走行型掃除機１００は、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報１５１Ｆを検知する検知部１１０と、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知部１９０と、検知部１１０で検知した障害物情報１５１Ｆと、スタック検知部１９０で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対して自律走行型掃除機１００がスタックした回数を算出して、障害物情報１５１Ｆとスタック回数を示す回数情報１５１Ｅとを紐づけて記憶部１５０に記憶させる障害物管理部１２０と、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する制御部１４０と、を備える。具体的には、制御部１４０は、障害物管理部１２０が算出した障害物データベース１５１と、走行パターンデータベース１５２とに基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御する。

これによれば、自律走行型掃除機１００は、スタック回数に応じて障害物に対する走行方法を変更できる。これにより、自律走行型掃除機１００は、例えば、走行経路によってはスタックせずに乗り越え可能な障害物に対して、回避せずに乗り越える動作をすることができる。このように、自律走行型掃除機１００によれば、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる。

また、例えば、自律走行型掃除機１００は、さらに、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００の掃除態様を示す計画情報を生成する計画生成部１３０を備える。制御部１４０は、計画生成部１３０が生成した計画情報に基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する。

これによれば、制御部１４０は、計画情報に基づいて、個々の障害物に最適な掃除方法で、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を駆動することで掃除できる。

また、例えば、計画生成部１３０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００が走行する走行経路を決定した計画情報を生成する。具体的に例えば、計画生成部１３０は、回数情報１５１Ｅに基づいて、駆動部１７０の駆動方法を決定した計画情報を生成する。

また、例えば、自律走行型掃除機１００は、さらに、ゴミを吸引する吸引部１６０を備える。この場合、計画生成部１３０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、吸引部１６０の吸引力（具体的には、吸引モータ１６１の回転数）を決定した計画情報を生成する。

また、例えば、自律走行型掃除機１００は、さらに、ブラシ（例えば、メインブラシ５０）を駆動させるブラシモータ１８１を備える。この場合、計画生成部１３０は、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、ブラシモータ１８１の回転数を決定した計画情報を生成する。

これらによれば、制御部１４０は、計画情報に基づいて、個々の障害物にさらに最適な掃除方法で、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を駆動することで掃除できる。

また、例えば、障害物情報１５１Ｆは、障害物の種類（種類情報１５１Ｂ）、障害物の色、所定の空間における障害物の位置（位置情報１５１Ｃ、１５１Ｄ）、及び、障害物のサイズのうちの少なくとも１つを障害物の態様として示す。

これによれば、制御部１４０は、例えば、障害物の種類又は障害物の位置によってはスタックしやすい又はスタックしにくい等、個々の障害物にさらに最適な掃除方法で、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで自律走行型掃除機１００に走行させ掃除させることができる。

また、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の制御方法は、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機の制御方法であって、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報１５１Ｆを検知する障害物検知ステップ（ステップＳ１０７）と、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップ（ステップＳ１０５）と、障害物検知ステップで検知した障害物情報１５１Ｆと、スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、障害物情報１５１Ｆとスタックした回数を示す回数情報１５１Ｅとを紐づけて記憶部１５０に記憶する障害物管理ステップ（ステップＳ１０６）と、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する制御ステップ（ステップＳ１０３）と、を含む。

これによれば、自律走行型掃除機１００は、スタック回数に応じて障害物に対する走行方法を変更できる。これにより、自律走行型掃除機１００は、例えば、走行経路によってはスタックせずに乗り越え可能な障害物に対して、回避せずに乗り越える動作をすることができる。このように、自律走行型掃除機１００によれば、個々の障害物に最適な掃除方法を実施することができる。

なお、本発明は、上記自律走行型掃除機１００の制御方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。

具体的には、本発明に係るプログラムは、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機１００の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知ステップと、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップと、障害物検知ステップで検知した障害物情報１５１Ｆと、スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、障害物情報１５１Ｆとスタックした回数を示す回数情報１５１Ｅとを紐づけて記憶部１５０に記憶する障害物管理ステップと、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００を制御する制御ステップと、を含む自律走行型掃除機１００の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

これによれば、本実施の形態に係る自律走行型掃除機１００の制御方法が、コンピュータにより簡便に実行され得る。

また、本発明は、上記プログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的な記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。

（変形例）
以下、変形例に係る自律走行型掃除機について、図１５～図１７を参照しながら説明する。

なお、以下で説明する変形例に係る自律走行型掃除機においては、実施の形態に係る自律走行型掃除機１００と同一の構成については同一の符号を付し、説明を一部簡略化又は省略する場合がある。

図１５は、変形例に係る自律走行型掃除機１００ａの特徴的な機能構成を示すブロック図である。

自律走行型掃除機１００ａは、レーザ測距計４０と、カメラ６０と、深度センサ７０と、検知部（障害物検知部）１１０ａと、スタック検知部１９０と、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０ａと、制御部１４０ａと、記憶部１５０ａと、吸引部１６０と、駆動部１７０と、清掃部１８０と、を備える。

検知部１１０ａは、レーザ測距計４０等の自律走行型掃除機１００ａが備える各種センサから、当該各種センサにより検出されたセンサデータを取得する処理部である。検知部１１０ａは、例えば、当該各種センサと制御線等によりセンサデータが取得可能に接続されている。

また、検知部１１０ａは、所定の空間に人が存在するか否かを検知する。本実施の形態では、障害物種類検知部１１１ａは、カメラ６０から取得した画像を画像解析することで、所定の空間に人が存在するか否かを検知する。

計画生成部１３０ａは、自律走行型掃除機１００ａが所定の空間をどのように走行して掃除するかを示す掃除計画（計画情報）を生成する処理部である。

また、計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａによる人の有無の検知結果に基づいて、計画情報を生成する。

制御部１４０ａは、計画生成部１３０が生成した計画情報に基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで、自律走行型掃除機１００に所定の空間を自律走行させて掃除させる処理部である。

図１６は、変形例に係る自律走行型掃除機１００が保持する走行パターンデータベース１５３の一例を示す図である。

走行パターンデータベース１５３は、種類情報１５２Ａと、回数情報１５２Ｂと、第１掃除態様情報１５３Ａと、第２掃除態様情報１５３Ｂと、を含む。

第１掃除態様情報１５３Ａは、対応する障害物に対して自律走行型掃除機１００ａがスタックした回数が回数情報１５２Ｂに含まれるスタック回数の場合における、自律走行型掃除機１００の当該障害物に対する掃除態様を示す情報である。第１掃除態様情報１５３Ａは、例えば、図５に示す掃除態様情報１５２Ｃと同様である。

また、第２掃除態様情報１５３Ｂは、対応する障害物に対して自律走行型掃除機１００ａがスタックした回数が回数情報１５２Ｂに含まれるスタック回数の場合に、自律走行型掃除機１００が当該障害物に対して走行する方法を示す情報である。

ここで、第２掃除態様情報１５３Ｂは、第１掃除態様情報１５３Ａよりも走行パターン（つまり、掃除態様）が障害物に対して自律走行型掃除機１００ａがスタックしにくい走行パターンとなっている。

例えば、計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａが所定の空間に人が存在すると検知した場合には、第１掃除態様情報１５３Ａに基づいて計画情報を生成し、検知部１１０ａが所定の空間に人が存在しないと検知した場合には、第２掃除態様情報１５３Ｂに基づいて計画情報を生成する。

なお、本実施の形態では、第１掃除態様情報１５３Ａ及び第２掃除態様情報１５３Ｂのそれぞれには、走行方法（走行パターン）、つまり、制御部１４０ａが制御する駆動部１７０の制御方法についてのみ示しているが、制御部１４０ａが制御する吸引部１６０が備える吸引モータ１６１の回転数、及び、制御部１４０が制御する清掃部１８０が備えるブラシモータ１８１の回転数等を示す掃除方法を示す情報が含まれていてもよい。

制御部１４０ａは、検知部１１０ａによる人の有無の検知結果に基づいて、自律走行型掃除機１００ａの掃除態様を制御する。より具体的には、制御部１４０ａは、検知部１１０ａによる人の有無の検知結果に基づいて計画生成部１３０に生成された計画情報に基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御することで、自律走行型掃除機１００ａの掃除態様を制御する。

また、例えば、計画生成部１３０は、予め設定された時刻に制御部１４０ａが自律走行型掃除機１００ａの制御を開始するか否かを判定し、判定結果に基づいて、計画情報を生成する。例えば、ユーザは、いわゆる予約機能を用いて、予め設定された時刻に自律走行型掃除機１００ａに所定の空間を掃除させる場合がある。この場合、自律走行型掃除機１００ａが掃除を開始するタイミングにおいては、所定の空間にユーザが存在しない可能性が高い。そこで、計画生成部１３０は、制御部１４０ａが予め設定された時刻に自律走行型掃除機１００ａの制御を開始するか否かを判定し、予め設定された時刻に自律走行型掃除機１００ａを制御すると判定した場合には、第２掃除態様情報１５３Ｂに基づく掃除態様となるように制御部１４０ａに制御させる計画情報を生成し、制御部１４０ａが予め設定された時刻ではないタイミングで自律走行型掃除機１００ａの制御を開始する場合には、第１掃除態様情報１５３Ａに基づく掃除態様となるように制御部１４０ａに制御させる計画情報を生成する。言い換えると、計画生成部１３０は、例えば、予め設定された時刻に自律走行型掃除機１００ａの動作を開始する旨を示す予約情報を受け付けているか否かを判定し、判定結果に基づいて、計画情報を生成する。

また、自律走行型掃除機１００ａは、ユーザからの予め設定された時刻に自律走行型掃除機１００ａの動作を開始する旨を示す予約情報を受け付けるためのボタン、タッチパネル等の操作部、又は、当該時刻をユーザが操作するスマートフォン等のコンピュータから通信で取得するための通信インターフェース等を備えてもよい。

また、自律走行型掃除機１００ａは、時間を計測するためのＲＴＣ（Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｃｌｏｃｋ）等の計時部を備えてもよい。

検知部１１０ａと、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０ａと、制御部１４０ａと、の各種処理部は、例えば、上記した処理を実行するための制御プログラムと、当該制御プログラムを実行するＣＰＵとから実現される。検知部１１０ａと、障害物管理部１２０と、計画生成部１３０ａと、制御部１４０ａとの各種処理部は、１つ又は複数のＣＰＵで実現されてもよい。

記憶部１５０ａは、障害物データベース１５１と走行パターンデータベース１５３とを記憶するメモリである。記憶部１５０ａは、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。また、記憶部１５０には、例えば、制御部１４０ａ等の各種処理部が実行する制御プログラムが記憶されている。

なお、自律走行型掃除機１００ａは、図１に示す自律走行型掃除機１００と同様に、例えば、本体部１０と、２つの車輪２０と、２つのサイドブラシ３０と、レーザ測距計４０と、メインブラシ５０と、カメラ６０と、深度センサ７０とを備える。

［処理手順］
続いて、自律走行型掃除機１００ａの処理手順について説明する。以下で説明する第１例は、自律走行型掃除機１００ａが所定の空間における人の有無を検知する場合における処理手順を示す。また、以下で説明する第２例は、自律走行型掃除機１００ａが予め定められた時刻に動作を開始したか否かを判定する場合における処理手順を示す。

＜第１例＞
図１７は、変形例に係る自律走行型掃除機１００ａが実行する処理の第１例を示すフローチャートである。より具体的には、図１７は、図７に示す走行方法の選択処理（ステップＳ２０６）の詳細を示すフローチャートである。自律走行型掃除機１００ａは、例えば、自律走行型掃除機１００と同様に、図５～図７に示すフローチャートを実行することで、所定の空間を掃除する。

図１７に示すように、まず、計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａが人を検知したか否かを判定する（ステップＳ４０１）。

計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａが人を検知したと判定した場合（ステップＳ４０１でＹｅｓ）、走行パターンデータベース１５３に含まれる第１掃除態様情報１５３Ａを選択する（ステップＳ４０２）。

一方、計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａが人を検知していないと判定した場合（ステップＳ４０１でＮｏ）、走行パターンデータベース１５３に含まれる第２掃除態様情報１５３Ｂを選択する（ステップＳ４０３）。

次に、計画生成部１３０ａは、ステップＳ４０２又はステップＳ４０３で選択した掃除態様情報、及び、図７に示すステップＳ２０４で取得した回数情報１５１Ｅに基づいて、障害物に対する掃除態様を選択して決定する（ステップＳ４０４）。

＜第２例＞
図１８は、変形例に係る自律走行型掃除機１００ａが実行する処理の第２例を示すフローチャートである。より具体的には、図１８は、図７に示す走行方法の選択処理（ステップＳ２０６）の詳細を示すフローチャートである。自律走行型掃除機１００ａは、例えば、自律走行型掃除機１００と同様に、図５～図７に示すフローチャートを実行することで、所定の空間を掃除する。

図１８に示すように、まず、計画生成部１３０ａは、自律走行型掃除機１００ａが掃除を開始する際に、予め定められた時刻に開始させるか否か、つまり、予約情報に基づいて自律走行型掃除機１００ａに掃除を開始させる予約走行であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。例えば、計画生成部１３０ａは、予約情報を受け付けているか否かを判定する。

計画生成部１３０ａは、予約走行ではないと判定した場合（ステップＳ５０１でＮｏ）、走行パターンデータベース１５３に含まれる第１掃除態様情報１５３Ａを選択する（ステップＳ５０２）。

一方、計画生成部１３０ａは、予約走行であると判定した場合（ステップＳ５０１でＹｅｓ）、走行パターンデータベース１５３に含まれる第２掃除態様情報１５３Ｂを選択する。

次に、計画生成部１３０ａは、ステップＳ５０２又はステップＳ５０３で選択した掃除態様情報、及び、図７に示すステップＳ２０４で取得した回数情報１５１Ｅに基づいて、障害物に対する掃除態様を選択して決定する（ステップＳ５０４）。

［効果等］
以上のように、変形例に係る自律走行型掃除機１００ａは、所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機である。自律走行型掃除機１００ａは、自律走行型掃除機１００の周辺の障害物を検知する検知部１１０ａと、自律走行型掃除機１００が障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知部１９０と、検知部１１０で検知した障害物の態様を示す障害物情報１５１Ｆと、スタック検知部１９０で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対して自律走行型掃除機１００ａがスタックした回数を算出して、障害物情報１５１Ｆとスタック回数を示す回数情報１５１Ｅとを紐づけて記憶部１５０ａに記憶させる障害物管理部１２０と、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００ａを制御する制御部１４０ａと、を備える。また、自律走行型掃除機１００ａは、障害物情報１５１Ｆと回数情報１５１Ｅとに基づいて、自律走行型掃除機１００の掃除態様を示す計画情報を生成する計画生成部１３０ａを備える。制御部１４０ａは、計画生成部１３０ａが生成した計画情報に基づいて、自律走行型掃除機１００ａを制御する。具体的には、制御部１４０ａは、障害物管理部１２０が算出した障害物データベース１５１と、走行パターンデータベース１５３とに基づいて、吸引部１６０、駆動部１７０、及び、清掃部１８０を制御する。変形例に係る自律走行型掃除機１００ａが備える検知部１１０ａは、さらに、所定の空間に人がいるか否かを検知する。計画生成部１３０ａは、検知部１１０ａによる人の有無の検知結果に基づいて、計画情報を生成する。

例えば、所定の空間に人が存在する場合に、自律走行型掃除機１００ａがスタックしたとき、当該人によってスタックした状態からスタックしていない状態に変更してもらえる可能性がある。一方で、所定の空間に人が存在しない場合に、自律走行型掃除機１００ａがスタックしたとき、スタックした状態からスタックしていない状態に変更されず、長時間掃除がされない可能性が高い。そのため、自律走行型掃除機１００ａは、所定の空間に人が存在するかしないかに基づいて、掃除態様を決定することで、障害物に対する最適な掃除態様を探索しつつ、且つ、スタックして掃除がされない状態が長時間続くことが抑制される。

また、例えば、変形例に係る自律走行型掃除機１００ａが備える計画生成部１３０ａは、予め設定された時刻に制御部１４０ａが自律走行型掃除機１００ａの制御を開始するか否かを判定し、判定結果に基づいて、計画情報を生成する。

例えば、予約走行が実行された場合には、所定の空間に人がいない可能性が高い。一方で、予約走行ではなく自律走行型掃除機１００ａが動作を開始した場合には、自律走行型掃除機１００ａが所定の空間で人に操作された可能性が高いことから、所定の空間に人がいる可能性が高い。そのため、自律走行型掃除機１００ａは、予約走行が実行されたか否かに基づいて、掃除態様を決定することで、障害物に対する最適な掃除態様を探索しつつ、且つ、スタックして掃除がされない状態が長時間続くことが抑制される。

（その他の実施の形態）
以上、本発明に係る自律走行型掃除機等について、上記実施の形態及び変形例に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態及び変形例に限定されるものではない。

また、例えば、上記実施の形態では自律走行型掃除機が備える計画生成部及び制御部等の処理部は、それぞれＣＰＵと制御プログラムとによって実現されると説明した。例えば、それぞれの当該処理部の構成要素は、それぞれ１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又は、ＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）も同じ目的で使うことができる。

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。或いは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）若しくは半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

その他、実施の形態及び変形例に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

本発明は、自律移動しながら掃除する自律走行型掃除機に広く利用可能である。

１０ 本体部
１１ 吸込口
２０ 車輪
３０ サイドブラシ
４０ レーザ測距計
５０ メインブラシ
６０ カメラ
７０ 深度センサ
１００、１００ａ 自律走行型掃除機
１１０、１１０ａ 検知部（障害物検知部）
１１１、１１１ａ 障害物種類検知部
１１２ 距離検知部
１１３ 相対位置検知部
１１４ 自己位置検知部
１１５ 障害物座標検知部
１２０ 障害物管理部
１３０、１３０ａ 計画生成部
１４０、１４０ａ 制御部
１５０、１５０ａ 記憶部
１５１ 障害物データベース
１５１Ａ ＩＤ情報
１５１Ｂ、１５２Ａ 種類情報
１５１Ｃ、１５１Ｄ 位置情報
１５１Ｅ、１５２Ｂ 回数情報
１５１Ｆ 障害物情報
１５２、１５３ 走行パターンデータベース
１５２Ｃ 掃除態様情報
１５３Ａ 第１掃除態様情報
１５３Ｂ 第２掃除態様情報
１６０ 吸引部
１６１ 吸引モータ
１７０ 駆動部
１７１ 車輪モータ
１８０ 清掃部
１８１ ブラシモータ
１９０ スタック検知部
２００ 画像
２１０ 充電器
２２０Ａ、２２０Ｂ マット
２３０ 通過予測線
ＣＡ 所定の空間
ＰＰ、ＰＰ１ 走行経路
Ｔ 軌跡
Ｖ 撮影範囲
ＢＢ バウンディングボックス

Claims (10)

1. 所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機であって、
   前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知部と、
   前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知部と、
   前記障害物検知部で検知した前記障害物情報と、前記スタック検知部で検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対して前記自律走行型掃除機がスタックした回数を算出して、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶させる障害物管理部と、
   前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記障害物検知部で検知した前記障害物情報と紐付く前記回数情報が示すスタック回数が１以上の場合に、前記障害物情報に対応する障害物が所定の種類の障害物であるとき、スタック回数が０回の場合とは異なる掃除態様で、かつ、当該障害物を回避せずに乗り越える動作をするように、前記自律走行型掃除機を制御する
   自律走行型掃除機。
2. さらに、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機の掃除態様を示す計画情報を生成する計画生成部を備え、
   前記制御部は、前記計画生成部が生成した前記計画情報に基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する
   請求項１に記載の自律走行型掃除機。
3. 前記計画生成部は、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機が走行する走行経路を決定した前記計画情報を生成する
   請求項２に記載の自律走行型掃除機。
4. さらに、ゴミを吸引する吸引部を備え、
   前記計画生成部は、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記吸引部の吸引力を決定した前記計画情報を生成する
   請求項２又は３に記載の自律走行型掃除機。
5. さらに、ブラシを駆動させるブラシモータを備え、
   前記計画生成部は、前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記ブラシモータの回転数を決定した前記計画情報を生成する
   請求項２～４のいずれか１項に記載の自律走行型掃除機。
6. 前記障害物検知部は、さらに、前記所定の空間に人がいるか否かを検知し、
   前記計画生成部は、前記障害物検知部による人の有無の検知結果に基づいて、前記計画情報を生成する
   請求項２～５のいずれか１項に記載の自律走行型掃除機。
7. 前記計画生成部は、予め設定された時刻に前記制御部が前記自律走行型掃除機の制御を開始するか否かを判定し、判定結果に基づいて、前記計画情報を生成する
   請求項２～６のいずれか１項に記載の自律走行型掃除機。
8. 前記障害物情報は、前記障害物の種類、前記障害物の色、前記所定の空間における前記障害物の位置、及び、前記障害物のサイズのうちの少なくとも１つを前記障害物の態様として示す
   請求項１～７のいずれか１項に記載の自律走行型掃除機。
9. 所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機の制御方法であって、
   前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知ステップと、
   前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップと、
   前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と、前記スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶する障害物管理ステップと、
   前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御ステップと、を含み、
   前記制御ステップでは、前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と紐付く前記回数情報が示すスタック回数が１以上の場合に、前記障害物情報に対応する障害物が所定の種類の障害物であるとき、スタック回数が０回の場合とは異なる掃除態様で、かつ、当該障害物を回避せずに乗り越える動作をするように、前記自律走行型掃除機を制御する
   自律走行型掃除機の制御方法。
10. 所定の空間を自律走行して掃除する自律走行型掃除機の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記自律走行型掃除機の周辺の障害物の態様を示す障害物情報を検知する障害物検知ステップと、
    前記自律走行型掃除機が前記障害物にスタックしたか否かを検知するスタック検知ステップと、
    前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と、前記スタック検知ステップで検知した検知結果とに基づいて、当該障害物に対するスタックした回数を算出し、前記障害物情報と前記スタックした回数を示す回数情報とを紐づけて記憶部に記憶する障害物管理ステップと、
    前記障害物情報と前記回数情報とに基づいて、前記自律走行型掃除機を制御する制御ステップと、を含み、
    前記制御ステップでは、前記障害物検知ステップで検知した前記障害物情報と紐付く前記回数情報が示すスタック回数が１以上の場合に、前記障害物情報に対応する障害物が所定の種類の障害物であるとき、スタック回数が０回の場合とは異なる掃除態様で、かつ、当該障害物を回避せずに乗り越える動作をするように、前記自律走行型掃除機を制御する自律走行型掃除機の制御方法をコンピュータに実行させるための
    プログラム。

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