JP7416916B2 - 自律モバイルロボットのための画像捕捉デバイス、ならびに関連するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書は、自律モバイルロボットのための画像捕捉デバイス、ならびに関連するシステムおよび方法に関する。

自律モバイルロボットは、環境、たとえば家庭内でクリーニングタスクを自律的に実行する自律クリーニングロボットを含む。多くの種類のクリーニングロボットは、様々な方法である程度自律的である。クリーニングロボットは、ロボットが移動するにつれてロボットがごみ屑を取り込むことができるように、環境にわたってロボットを自律的にナビゲートさせるように構成されたコントローラを含むことができる。クリーニングロボットは、環境内の障害物を回避するためのセンサを含むことができる。

自律クリーニングロボットは、ロボットの前方を向くカメラを含むことができる。本開示は、前方を向くカメラが、ロボットの動作の中で使用され得る様々な方法を説明する。カメラによって捕捉されたイメージ（ｉｍａｇｅｒｙ）に基づいて、ロボットは、ロボットの前方の障害物および特徴物に応じていくつかの方法で行動することができる。たとえば、カメラは、床面のイメージを捕捉して、床面の上のラグマットをロボットが検出することを可能にするために使用され得る。ロボットは、床面の一部の上のラグマットを検出することに応じて、ロボットがラグマットを有する床面の一部の上を移動するとき、エラーのリスクを低減する方式で床面に沿って移動するための行動を開始することができる。さらに、カメラによって捕捉されたイメージは、ロボットの環境についての情報をユーザに提供するためにも使用され得る。たとえば、カメラによって捕捉されたイメージは、環境内の床面の様々な部分のフロアタイプを示す環境のマップを提供するために使用され得る。イメージは、窓、絵画など、環境の壁に沿った特徴物についての情報を提供するためにも使用され得る。さらに、マップは、環境内の障害物のロケーションの情報を提供することができ、ユーザは、ユーザコンピューティングデバイスを動作させて、環境内のこれらの障害物の検出に対するロボットの感度を選択することができる。選択された感度が高いとき、ロボットは、選択された感度が低いときの距離より長い距離において、障害物回避行動を開始する傾向がある。

前述の利点は、限定はしないが、以下でおよび本明細書の他の場所で説明する利点を含み得る。

本明細書で説明する実装形態は、自律モバイルロボットと対話しているユーザに対する経験を改善することができる。自律モバイルロボットのカメラによって捕捉されたイメージは、ユーザが、ロボットの動作を制御するために十分な情報に基づく決定を下すことができるように、ロボットの環境についての情報をユーザに提供することができる。情報は、マップの表現の形式でユーザコンピューティングデバイス上に視覚的に提示され得る。たとえば、ユーザに提示されるマップの表現は、環境内の床面の一部の床面タイプを示すことができる。床面タイプを視覚的に表すために、ユーザコンピューティングデバイスは、床面の一部を表すイメージの少なくとも一部を提示ことができる。代替的に、床面タイプは、イメージから識別され得、したがって、ユーザコンピューティングデバイスは、床面タイプの表現を含有するマップを表すことができる。ユーザコンピューティングデバイスを介してユーザに提示される視覚表現は、ユーザが環境についての情報を容易に取得し、したがって、この情報を使用してロボットの動作を制御することを可能にする。

さらなる例では、ロボットのカメラによって捕捉されたイメージ内の物体が識別され得、それにより、これらの物体の表現がユーザに提示され得る。これらの表現は、ロボットがその動作中にその環境内で遭遇した物体をユーザが追跡することを可能にするために、ユーザコンピューティングデバイス上でユーザに提示され得る。その結果、ユーザは、環境内のいくつかの物体、たとえばコード、衣類などの検出に対して、ロボットが次のクリーニング動作において再びこれらの物体に遭遇しないように、それらをきれいに片付けるかまたは整理することによって容易に対応することができる。

本明細書で説明する実装形態は、自律モバイルロボットの動作に対してユーザが有する制御の量を増加させることができる。ロボットが環境内の物体を検出すると、ロボットは、物体を回避するために障害物回避行動を実行することができる。この行動では、ロボットが物体を回避するとき、ロボットが物体から一定の距離にとどまるように、ロボットは、床面に沿って進むことができる。本明細書で説明する実装形態では、ユーザは、この距離を選択するか、または場合によっては、障害物を回避することに対するロボットの感度を選択することができる。したがって、ロボットは、環境内で動作を自律的に実行することができる一方で、ユーザは、依然として、ロボットのいくつかの行動に対する制御を有し、ロボットが動作している環境の特有の特徴物に好適な方法で、ユーザが動作を制御することが可能になる。ユーザは、ロボットが、ロボットがエラー状態を経験する割合を著しく増加することなく環境内でより多くのエリアをカバーすることができるように感度を制御することができる。

本明細書で説明する実装形態は、ユーザがロボットの動作を制御するために、直観的方法を提供することもできる。ユーザは、環境についての情報をユーザに直観的に提供する、環境の視覚表現と対話することができる。視覚表現は、捕捉された環境のイメージに基づいて構築され得るので、視覚表現は、環境の実際の外観とよりよく一致することができる。加えて、たとえば、環境内の物体の検出に対するロボットの感度を調整するためのユーザインターフェース制御は、ユーザによって直観的に動作され得る。

本明細書で説明する実装形態は、自律クリーニングロボットが、ラグマットに関連するエラー状態を経験するリスクが低減された状態で、ラグマットを掃除することを可能にし得る。たとえば、自律クリーニングロボットは、ラグマットの上をナビゲートするとき、ラグマットのタッセル、角または他の部分を取り込み、その結果、エラー状態を経験することがある。自律クリーニングロボットのカメラによって捕捉されたイメージを使用して、ロボットは、ロボットがラグマットの一部を取り込むリスクを低減する、ラグマットに関連する移動パターンを開始することができる。

本明細書で説明する実装形態は、ロボットがそれらの環境にわたって進むときに、人であるユーザに対してよりインテリジェントに見える自律モバイルロボットを提供することができる。たとえば、前向きのカメラを有する自律モバイルロボットが、その環境にわたって移動するとき、前向きのカメラは、ロボットがロボットの前方の物体を予期して行動を開始することができるように、ロボットの前方の床面の一部を見ることができる。その結果、ロボットは、物体に接触するかまたは物体に隣接するよりかなり前に行動を開始し、したがって、カメラによる物体の検出に反応するための時間および物理的空間を提供することができる。たとえば、ロボットは、物体に対して減速するかまたは向きを変え、したがって、ロボットがインテリジェントに物体に反応するような外見を与えることができる。

一態様では、モバイルコンピューティングデバイスは、ユーザ入力デバイスと、ユーザ入力デバイスに動作可能に接続されたコントローラとを含む。コントローラは、自律クリーニングロボットによる障害物回避に対してユーザ選択感度を示すデータを、ユーザ入力デバイスから受け付けることと、自律クリーニングロボットの画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージおよびユーザが選択した感度に基づいて、自律クリーニングロボットが床面の一部の上の障害物を回避するために障害物回避行動を開始するように、ユーザ選択感度を示すデータの自律クリーニングロボットへの送信を開始することとを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される。

別の態様では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットを床面の上に支持するための駆動システムと、自律クリーニングロボットの前方の床面の一部のイメージを捕捉するために自律クリーニングロボット上に配置された画像捕捉デバイスと、駆動システムおよび画像捕捉デバイスに動作可能に接続されたコントローラとを含む。駆動システムは、自律クリーニングロボットを床面にわたって操縦するように動作可能である。コントローラは、ユーザ選択感度および画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージに基づいて、床面の一部の上の障害物を回避するために回避行動を開始することを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される。

さらなる態様では、方法は、自律クリーニングロボット上の画像捕捉デバイスによって、自律クリーニングロボットの前方の、ラグの少なくとも一部を含む床面の一部のイメージを捕捉するステップと、床面の一部のイメージに基づいて選択された経路に沿ってラグの上へと自律クリーニングロボットを操縦する（ｍａｎｅｕｖｅｒ ｏｎｔｏ）ステップとを含む。

さらなる態様では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットを床面の上に支持するための駆動システムと、自律クリーニングロボットの前方の床面の一部のイメージを捕捉するために自律クリーニングロボット上に配置された画像捕捉デバイスと、駆動システムおよび画像捕捉デバイスに動作可能に接続されたコントローラとを含む。駆動システムは、自律クリーニングロボットを床面にわたって操縦するように動作可能である。床面の一部は、ラグの少なくとも一部を含む。コントローラは、床面の一部のイメージに基づいて選択された経路に沿って、ラグの上へと自律クリーニングロボットを操縦することを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される。

さらなる態様では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットを床面上に支持するための駆動システムと、自律クリーニングロボットの前方の床面の一部の画像を捕捉するために自律クリーニングロボット上に配置された画像捕捉デバイスと、駆動システムおよび画像捕捉デバイスに動作可能に接続されたコントローラとを含む。駆動システムは、自律クリーニングロボットを床面にわたって操縦するように動作可能である。コントローラは、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分に向かって床面の第１の部分に沿って第１の速度で操縦することと、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージに基づいて床面の第２の部分を検出することと、床面の第２の部分を検出した後、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分に向かって床面の第１の部分に沿って第２の速度で操縦することとを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される。床面の第２の部分は、床面の第１の部分より低い高度を有する。第２の速度は第１の速度より小さい。

さらなる態様では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットを床面の上に支持するための駆動システムと、駆動システムに動作可能に接続されたコントローラとを含む。駆動システムは、自律クリーニングロボットを床面にわたって操縦するように動作可能である。コントローラは、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分に向かって床面の第１の部分に沿って第１の速度で操縦することと、自律クリーニングロボットが床面の第２の部分からある距離以内に入った後、自律クリーニングロボットを自律モバイルに基づいて床面の第１の部分に沿って第２の速度で操縦することとを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される。床面の第２の部分は、床面の第１の部分より低い高度を有する。第２の速度は第１の速度より小さい。

さらなる態様では、方法は、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分に向かって床面の第１の部分に沿って第１の速度で操縦するステップと、自律クリーニングロボットの前方の床面の一部のイメージを捕捉するために自律クリーニングロボット上に配置された画像捕捉デバイスを使用して、床面の第２の部分を検出するステップと、床面の第２の部分を検出した後、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分に向かって床面の第１の部分に沿って第２の速度で操縦するステップとを含む。床面の第２の部分は、床面の第１の部分より低い高度を有する。第２の速度は第１の速度より小さい。

実装形態は、以下の、または本明細書の他の場所で説明される、１つまたは複数の特徴を含むことができる。実装形態は、以下の特徴の組合せを含むことができる。

いくつかの実装形態では、ユーザ選択感度は、障害物と自律クリーニングロボットとの間の距離が距離閾値以下になることに基づいて、自律クリーニングロボットが障害物回避行動を開始するような距離閾値を示すことができる。いくつかの実装形態では、ユーザ選択感度を受け付けることは、距離閾値のユーザ選択を示すデータを受け付けることを含むことができる。

いくつかの実装形態では、ユーザ選択感度は、床面の一部の上に障害物が存在する尤度が、尤度閾値以上であることに基づいて、自律クリーニングロボットが、障害物回避行動を開始するような尤度閾値を示す。いくつかの実装形態では、障害物が存在する尤度は、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージに基づいて決定され得る。

いくつかの実装形態では、モバイルコンピューティングデバイスは、コントローラに動作可能に接続されたディスプレイをさらに含むことができる。障害物は、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージ内に表され得る。動作は、イメージを表すデータを自律クリーニングロボットから受け付けることと、イメージを表すデータに基づいて障害物の表現をディスプレイ上に提示することとを含むことができる。

いくつかの実装形態では、モバイルコンピューティングデバイスは、コントローラに動作可能に接続されたディスプレイを含むことができる。動作は、自律クリーニングロボットの画像捕捉デバイスによるイメージの中に存在する複数の障害物の複数の表現を、ディスプレイ上に提示することを含むことができ、複数の障害物の複数の表現は、１つの障害物の１つの表現を含む。

いくつかの実装形態では、ユーザ選択感度は、ユーザ選択距離閾値に対応することができ、障害物を回避するために回避行動を開始することは、障害物と自律クリーニングロボットとの間の距離が距離閾値以下であることに基づいて回避行動を開始することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、ユーザ選択感度は、尤度閾値に対応することができ、障害物を回避するために回避行動を開始することは、床面の一部の上に障害物が存在する尤度が、尤度閾値以上であることに基づいて回避行動を開始することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、動作は、リモートユーザデバイスに、画像内に存在する障害物の表現を提示させるために、画像捕捉デバイスによって捕捉された画像を示すデータの送信を開始することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、床面の一部のイメージは、ラグのタッセルのロケーションを示すことができ、自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することは、自律クリーニングロボットがタッセルを回避するような経路に沿って、自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、経路は第１の経路であり得る。床面の一部のイメージは、ラグのタッセルが床面に沿って延びる方向を示すことができる。動作は、タッセルが沿って延びる方向に実質的に平行な方向に自律クリーニングロボットがタッセルの上を移動するような第２の経路に沿って、ラグから離れて自律クリーニングロボットを操縦することをさらに含むことができる。

いくつかの実装形態では、床面の一部のイメージは、ラグの角のロケーションを示すことができる。自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することは、自律クリーニングロボットがラグの角を回避するような経路に沿って、自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、イメージは画像を含むことができる。床面の一部のイメージに基づいて選択された経路に沿って自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することは、複数の画像の中で表されるラグの縁部のロケーションに基づいて選択された経路に沿って自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することを含むことができる。いくつかの実装形態では、複数の画像の中で表されるラグの縁部のロケーションに基づいて選択された経路に沿って自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することは、複数の画像から生成された床面のステッチ画像表現に基づいて選択された経路に沿って、自律クリーニングロボットをラグの上へと操縦することを含むことができる。

いくつかの実装形態では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットの底部上の回転可能部材と、回転可能部材を回転させて自律クリーニングロボットの内部にごみ屑を案内するモータとを含むことができる。動作は、自律クリーニングロボットが、ラグから離れた床面の一部にわたって移動するとき、モータを動作させて回転可能部材を第１の回転速度で回転させることと、ラグから離れた床面の一部からラグ上の床面の一部にクリーニングロボットが移動するとき、モータを動作させて回転可能部材を第２の回転速度で回転させることとをさらに含むことができる。第２の回転速度は、第１の回転速度より低くてよい。いくつかの実装形態では、第２の回転速度はゼロである。いくつかの実装形態では、動作は、クリーニングロボットがラグにわたって移動するとき、モータを動作させて回転可能部材を第３の回転速度で回転させることと、クリーニングロボットがラグ上の床面の部分から、ラグから離れた床面の部分に移動するときに、モータを動作させて回転可能部材を第４の回転速度で回転させることとをさらに含むことができる。第３の回転速度は、第２の回転速度より大きくてよい。第４の回転速度は、第２の回転速度より大きくてよい。

いくつかの実装形態では、床面の第２の部分を検出した後、自律クリーニングロボットを床面の第１の部分に沿って第２の速度で操縦することは、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージから、自律クリーニングロボットが床面の第２の部分からある距離以内にあると決定することに基づいて、自律クリーニングロボットの速度を第１の速度から第２の速度に低減することを開始することを含むことができる。いくつかの実装形態では、距離は、自律クリーニングロボットの長さの５０％から３００％の間であり得る。

いくつかの実装形態では、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージは、床面の第２の部分の少なくとも一部を表すことができる。

いくつかの実装形態では、自律クリーニングロボットは、画像捕捉デバイスに相当する単一の画像捕捉デバイスを含むことができる。

いくつかの実装形態では、画像捕捉デバイスは、床面の上の１０度から３０度の間の角度に向けられ得る。いくつかの実装形態では、画像捕捉デバイスの水平視野は、９０度から１５０度の間であり得る。

いくつかの実装形態では、自律クリーニングロボットは、自律クリーニングロボットの底部上に配置された崖センサを含むことができる。崖センサは、自律クリーニングロボットの底部が床面の第２の部分を超えて移動するとき、床面の第２の部分を検出するように構成され得る。いくつかの実装形態では、動作は、崖センサが床面の第２の部分を検出するとき、自律クリーニングロボットを床面の第２の部分から離れて床面の第１の部分に沿って操縦することを含むことができる。

本明細書で説明する主題の１つまたは複数の実装形態の詳細が、添付の図面および以下の説明において示される。他の潜在的特徴、態様、および利点は、説明、図面および特許請求の範囲から明白となろう。

環境内の自律クリーニングロボットの斜視図である。 環境内の自律クリーニングロボットの概略的側面図である。 自律クリーニングロボットの底面図である。 図３Ａのロボットの上面斜視図である。 環境内の画像捕捉デバイスを有する自律クリーニングロボットの概略的側面図である。 通信ネットワークの図である。 環境のマップを作成する方法のフローチャートである。 環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 図７Ａの自律クリーニングロボットによって捕捉された画像を示す図である。 処理されたバージョンの画像を示す図である。 環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 図８Ａの環境のステッチ画像表現を提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 ラグマットに対してナビゲートするために自律クリーニングロボットを制御する方法のフローチャートである。 ラグマットを有する環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 ラグマットを有する環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 ラグマットを有する環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 ロボットの高度より低い高度を有する床面の部分に対して自律クリーニングロボットを操縦する方法のフローチャートである。 ロボットの高度より低い高度を有する床面の部分に接近する自律クリーニングロボットの側面図である。 障害物回避のために自律クリーニングロボットの感度を制御する方法のフローチャートである。 障害物回避のために自律クリーニングロボットの感度を制御するためのユーザインターフェースを提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 障害物回避のために自律クリーニングロボットの感度を制御するためのユーザインターフェースを提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 障害物回避のために自律クリーニングロボットの感度を制御するためのユーザインターフェースを提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 障害物回避のためのロボットの感度が制御される環境内の自律クリーニングロボットの上面図である。 物体ログを提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 自律クリーニングロボットの環境内で検出された物体の表現を提示するユーザコンピューティングデバイスの正面図である。 床面の隆起部に接近する自律クリーニングロボットの側面図である。

様々な図における同様の参照番号および記号は、同様の要素を示す。

自律モバイルロボットは、環境内の床面にわたって移動するように制御され得る。いくつかの実装形態では、ロボットは、ロボットの前方の床面の一部のイメージをロボットが捕捉することを可能にするカメラを装備され得る。本明細書で説明するように、このイメージは、単独でまたはロボットによって作成された他のセンサデータとの組合せで、マップの豊富で詳細なユーザ対面表現を生成するために使用され得、同じく、床面上の物体に対するロボットのナビゲートを制御するために使用され得る。

例示的な自律モバイルロボット
図１を参照すると、環境２０、たとえば家庭の中の床面１０の上の自律モバイルロボット、たとえば自律クリーニングロボット１００は、環境２０のイメージを捕捉するように構成された画像捕捉デバイス１０１を含む。特に、画像捕捉デバイス１０１は、ロボット１００の前方部１２２の上に配置される。画像捕捉デバイス１０１の視野１０３は、ロボット１００の前方の床面１０の少なくとも一部をカバーする。画像捕捉デバイス１０１は、床面１０の一部の上の物体のイメージを捕捉することができる。たとえば、図１に示すように、画像捕捉デバイス１０１は、床面１０の上のラグ３０の少なくとも一部を表すイメージを捕捉することができる。イメージは、環境２０にわたってナビゲートするためにロボット１００によって使用され得、特に、ロボット１００がラグ３０の上を移動するときに潜在的に引き起こされることがあるエラー状態をロボット１００が回避するようにラグ３０に対してナビゲートするために、ロボット１００によって使用され得る。

図２および図３Ａ～図３Ｂは、ロボット１００の例である。図２を参照すると、ロボット１００が床面１０を横断するとき、ロボット１００は、床面１０からごみ屑１０５を収集する。ロボット１００は、床面１０を掃除するために、環境２０（図１参照）の中で１つまたは複数のクリーニング任務を実行するために使用可能である。ユーザは、ロボット１００にコマンドを与えて、クリーニング任務を開始することができる。たとえば、ユーザは、ロボット１００に、スタートコマンドを受け付けるとクリーニング任務を開始させるスタートコマンドを与えることができる。別の例では、ユーザは、スケジュールに示されるスケジュール時間においてロボット１００にクリーニング任務を開始させるスケジュールを与えることができる。スケジュールは、ロボット１００がクリーニング任務を開始する複数のスケジュール時間を含むことができる。いくつかの実装形態では、単一のクリーニング任務の開始と終了との間に、ロボット１００は、ロボット１００を充電するため、たとえばロボット１００のエネルギー貯蔵ユニットを充電するために、クリーニング任務を停止する場合がある。次いで、ロボット１００は、ロボット１００が十分に充電された後、クリーニング任務を再開することができる。ロボット１００は、ドッキングステーションにおいてそれ自体を充電することができる。いくつかの実装形態では、ドッキングステーションは、ロボット１００を充電することに加えて、ロボット１００がドッキングステーションにドック入りしているとき、ロボット１００からごみ屑を排出することができる。

図３Ａを参照すると、ロボット１００は、筐体基礎構造１０８を含む。筐体基礎構造１０８は、ロボット１００の構造的周縁部を規定することができる。いくつかの例では、筐体基礎構造１０８は、シャシー、カバー、底板、およびバンパーアセンブリを含む。ロボット１００は、ロボット１００が家庭内の家具の下に適合することができるように、小さい外形を有する家事ロボットである。たとえば、床面に対するロボット１００の高さＨ１（図２に示す）は、１３センチメートル以内であり得る。ロボット１００は、コンパクトでもある。ロボット１００の全長Ｌ１（図２に示す）および全幅Ｗ１（図３Ａに示す）は、それぞれ、３０センチメートルと６０センチメートルとの間、たとえば、３０センチメートルと４０センチメートル、４０センチメートルと５０センチメートル、または５０センチメートルと６０センチメートルとの間である。全幅Ｗ１は、ロボット１００の筐体基礎構造１０８の幅に相当することができる。

ロボット１００は、１つまたは複数の駆動車輪を含む駆動システム１１０を含む。駆動システム１１０は、電気回路１０６の部分を形成する電気駆動部を含む１つまたは複数の電気モータをさらに含む。筐体基礎構造１０８は、ロボット１００の中に少なくとも１つのコントローラ１０９を含む電気回路１０６を支持する。

駆動システム１１０は、床面１０にわたってロボット１００を推進するように動作可能である。ロボット１００は、前方駆動方向Ｆまたは後方駆動方向Ｒに推進され得る。ロボット１００はまた、ロボット１００が適所で向きを変えるか、または前方駆動方向Ｆもしくは後方駆動方向Ｒに移動しながら向きを変えるように推進され得る。図３Ａに示す例では、ロボット１００は、筐体基礎構造１０８の底部１１３を通して延びる駆動輪１１２を含む。駆動輪１１２は、床面１０に沿ったロボット１００の移動をもたらすために、モータ１１４によって回転される。ロボット１００は、筐体基礎構造１０８の底部１１３を通して延びる受動キャスタ輪１１５をさらに含む。キャスタ輪１１５は駆動されない。駆動輪１１２とキャスタ輪１１５はともに、床面１０の上に筐体基礎構造１０８を支持するために協働する。たとえば、キャスタ輪１１５は、筐体基礎構造１０８の後方部１２１に沿って配置され、駆動輪１１２は、キャスタ輪１１５の前方に配置される。

図３Ｂを参照すると、ロボット１００は、実質的に長方形である前方部１２２と実質的に半円形である後方部１２１とを含む。前方部１２２は、側面１５０、１５２と、前面１５４と、角表面１５６、１５８とを含む。前方部１２２の角表面１５６、１５８は、側面１５０、１５２を前面１５４に接続する。

図２、図３Ａおよび図３Ｂに示す例では、ロボット１００は、床面１０を掃除するように動作可能なクリーニングアセンブリ１１６（図３Ａに示す）を含む自律モバイルクリーニングロボットである。たとえば、ロボット１００は、クリーニングアセンブリ１１６が、床面１０からごみ屑１０５（図２に示す）を取り込むことによって床面１０を掃除するように動作可能であるバキュームクリーニングロボットである。クリーニングアセンブリ１１６は、ごみ屑がそれを通してロボット１００によって収集されるクリーニング入口１１７を含む。クリーニング入口１１７は、ロボット１００の中心、たとえば中心１６２の前方に、かつ前方部１２２の側面１５０と１５２との間のロボット１００の前方部１２２に沿って配置される。

クリーニングアセンブリ１１６は、駆動システムによって駆動される１つまたは複数の回転可能部材、たとえばモータ１２０によって駆動される回転可能部材１１８を含む。回転可能部材１１８は、ロボット１００の前方部１２２を横断して水平に延びる。回転可能部材１１８は、筐体基礎構造１０８の前方部１２２に沿って配置され、たとえばロボット１００の全幅Ｗ１に相当する、筐体基礎構造１０８の前方部１２２の幅の７５％～９５％に沿って延びる。同じく図２を参照すると、クリーニング入口１１７は、回転可能部材１１８の間に配置される。

回転可能部材１１８は、ロボット１００の底部上にあり、回転してごみ屑をロボット１００の内部に、たとえばごみ屑ビン１２４（図２に示す）の中に案内するように構成される。図２に示すように、回転可能部材１１８は、互いに対して反対に回転するローラーである。たとえば、回転可能部材１１８は、床面１０の上のごみ屑１０５をかくはんして、ごみ屑１０５をクリーニング入口１１７の方に、クリーニング入口１１７の中に、およびロボット１００の中の吸引通路１４５（図２に示す）の中に案内するために、平行水平軸１４６、１４８（図３Ａに示す）周りに回転可能であり得る。図３Ａに戻って参照すると、回転可能部材１１８は、全体が、ロボット１００の前方部１２２の中に配置され得る。回転可能部材１１８が筐体基礎構造１０８に対して回転するとき、回転可能部材１１８は、床面１０の上のごみ屑１０５に接触して、ごみ屑１０５を回転可能部材１１８の間のクリーニング入口１１７を通してロボット１００の内部、たとえばごみ屑ビン１２４（図２に示す）の中に案内するエラストマーシェルを含む。回転可能部材１１８は、床面１０にさらに接触して、床面１０の上のごみ屑１０５をかくはんする。

ロボット１００は、回転可能部材１１８の間のクリーニング入口１１７を通ってごみ屑ビン１２４に入る気流を生成するように動作可能なバキュームシステム１１９をさらに含む。バキュームシステム１１９は、インペラと、インペラを回転させて気流を生成するためのモータとを含む。バキュームシステム１１９は、クリーニングアセンブリ１１６と協働して、ごみ屑１０５を床面１０からごみ屑ビン１２４の中に引き入れる。場合によっては、バキュームシステム１１９によって生成された気流は、床面１０の上のごみ屑１０５を回転可能部材１１８の間の隙間を通して引き上げてごみ屑ビン１２４に入れるのに十分な力を生成する。場合によっては、回転可能部材１１８は、床面１０に接触して床面１０の上のごみ屑１０５をかくはんし、それにより、バキュームシステム１１９によって生成された気流によってごみ屑１０５をより容易に取り込むことが可能になる。

ロボット１００は、非水平軸、たとえば、床面１０と７５度から９０度の間の角度を成す軸の周りに回転するブラシ１２６をさらに含む。たとえば、非水平軸は、回転可能部材１１８の縦軸と７５度から９０度の間の角度を成す。ロボット１００は、ブラシ１２６を回転させるためにブラシ１２６に動作可能に接続されたモータ１２８を含む。

ブラシ１２６が、ロボット１００の筐体基礎構造１０８の外縁部を超えて延びるように、ブラシ１２６は、ロボット１００の前後軸ＦＡから横方向にオフセットされた横ブラシである。たとえば、ブラシ１２６は、ロボット１００の側面１５０、１５２のうちの１つを超えて延びることができ、それにより、回転可能部材１１８が一般的に到達できない床面１０の部分、たとえばロボット１００の直下の床面１０の部分の外側の床面１０の部分の上のごみ屑と係合することが可能であり得る。ブラシ１２６がまた、筐体基礎構造１０８の前面１５４を超えて延びるように、ブラシ１２６はまた、ロボット１００の横軸ＬＡから前方にオフセットされる。図３Ａに示すように、ブラシ１２６は、筐体基礎構造１０８の側面１５０、角表面１５６、および前面１５４を超えて延びる。いくつかの実装形態では、ブラシ１２６が側面１５０を超えて延びる水平距離Ｄ１は、少なくとも、たとえば０．２センチメートル、たとえば、少なくとも０．２５センチメートル、少なくとも０．３センチメートル、少なくとも０．４センチメートル、少なくとも０．５センチメートル、少なくとも１センチメートル、またはそれ以上である。ブラシ１２６が、床面１０の上のごみ屑１０５と容易に係合することができるように、ブラシ１２６は、その回転中に床面１０に接触するように配置される。

ブラシ１２６は、ロボット１００が移動するときに床面１０の上のごみ屑をクリーニングアセンブリ１１６のクリーニング経路に払い入れる方式で、非水平軸周りに回転可能である。たとえば、ロボット１００が前方駆動方向Ｆに移動している例では、ブラシ１２６が接触するごみ屑が、クリーニングアセンブリの方にかつ前方駆動方向Ｆのクリーニングアセンブリ１１６の前の床面１０の一部の方に移動するように、ブラシ１２６は、（ロボット１００の上の視点から見るときに）時計方向に回転可能である。その結果、ロボット１００は、前方駆動方向Ｆに移動するので、ロボット１００のクリーニング入口１１７は、ブラシ１２６によって掃かれたごみ屑を収集することができる。ロボット１００が、後方駆動方向Ｒに移動している例では、ブラシ１２６が接触するごみ屑が、後方駆動方向Ｒのクリーニングアセンブリ１１６の後ろの床面１０の一部の方に移動するように、ブラシ１２６は、（ロボット１００の上の視点から見るときに）反時計方向に回転可能である。その結果、ロボット１００は、後方駆動方向Ｒに移動するので、ロボット１００のクリーニング入口１１７は、ブラシ１２６によって掃かれたごみ屑を収集することができる。

電気回路１０６は、コントローラ１０９に加えて、たとえば、メモリ記憶素子１４４と、１つまたは複数の電気センサを有するセンサシステムとを含む。本明細書で説明するように、センサシステムは、ロボット１００の現在のロケーションを示す信号を生成することができ、ロボット１００が床面１０に沿って進むときにロボット１００のロケーションを示す信号を生成することができる。コントローラ１０９は、本明細書で説明するように、１つまたは複数の動作を実行するための命令を実行するように構成される。メモリ記憶素子１４４は、コントローラ１０９によってアクセス可能であり、筐体基礎構造１０８の中に配置される。１つまたは複数の電気センサは、ロボット１００の環境２０の中の特徴物を検出するように構成される。たとえば、図３Ａを参照すると、センサシステムは、筐体基礎構造１０８の底部１１３に沿って配置された崖センサ１３４を含む。崖センサ１３４の各々は、床面１０など、光センサの下の物体の存在または不在を検出することができる光センサである。したがって、崖センサ１３４は、崖センサ１３４が配置されたロボット１００の傾斜（ｄｒｏｐ－ｏｆｆ）および崖などの障害物を検出し、それに応じてロボットを方向転換することができる。

ロボット１００は、ワイヤレストランシーバ１４９（図３Ａに示す）をさらに含むことができる。ワイヤレストランシーバ１４９は、ロボット１００が、通信ネットワーク（たとえば、図５に関して本明細書で説明した通信ネットワーク１８５）とデータをワイヤレス通信することを可能にする。ロボット１００は、ワイヤレストランシーバ１４９を使用してデータを受信または送信することができ、たとえば、マップを表現するデータを受け付けて、ロボット１００によって収集されたマッピングデータを表現するデータを送信することができる。

図３Ｂを参照すると、センサシステムは、ロボット１００付近にある床面１０に沿って物体を検出することができる１つまたは複数の近接センサを含む。たとえば、センサシステムは、筐体基礎構造１０８の前面１５４近傍に配置された近接センサ１３６ａ、１３６ｂを含むことができる。近接センサ１３６ａ、１３６ｂの各々は、筐体基礎構造１０８の前面１５４から外に向き、光センサの前の物体の存在または不在を検出することができる、光センサを含む。たとえば、検出可能物体には、ロボット１００の環境２０の中の家具、壁、人、および他の物体などの障害物が含まれる。

センサシステムは、バンパー１３８と、バンパー１３８と環境２０の中の障害物との間の接触を検出する１つまたは複数の衝突センサとを含むバンパーシステムを含む。バンパー１３８は、筐体基礎構造１０８の一部を形成する。たとえば、バンパー１３８は、側面１５０、１５２だけでなく前面１５４も形成することができる。たとえば、センサシステムは、衝突センサ１３９ａ、１３９ｂを含むことができる。衝突センサ１３９ａ、１３９ｂは、ロボット１００、たとえばバンパー１３８と環境２０の中の物体との間の接触を検出することができるブレーキビームセンサ、容量センサ、または他のセンサを含むことができる。いくつかの実装形態では、衝突センサ１３９ａは、ロボット１００の前後軸ＦＡ（図３Ａに示す）に沿ったバンパー１３８の動きを検出するために使用され得、衝突センサ１３９ｂは、ロボット１００の横軸ＬＡ（図３Ａに示す）に沿ったバンパー１３８の動きを検出するために使用され得る。近接センサ１３６ａ、１３６ｂは、ロボット１００が物体に接触する前に物体を検出することができ、衝突センサ１３９ａ、１３９ｂは、たとえばロボット１００が物体に接触することに応答して、バンパー１３８に接触する物体を検出することができる。

センサシステムは、１つまたは複数の障害物監視センサを含む。たとえば、ロボット１００は、側面１５０に沿った障害物監視センサ１４１を含むことができる。障害物監視センサ１４１は、筐体基礎構造１０８の側面１５０から外に向き、筐体基礎構造１０８の側面１５０に隣接する物体の存在または不在を検出することができる、光センサを含む。障害物監視センサ１４１は、ロボット１００の前方駆動方向Ｆに対して直角でかつロボット１００の側面１５０に直角の方向に光ビームを水平に放射することができる。たとえば、検出可能物体には、ロボット１００の環境２０の中の家具、壁、人、および他の物体などの障害物が含まれる。いくつかの実装形態では、センサシステムは、側面１５２に沿った障害物監視センサを含むことができ、障害物監視センサは、側面１５２に隣接する物体の存在または不在を検出することができる。側面１５０に沿った障害物監視センサ１４１は、右障害物監視センサであり、側面１５２に沿った障害物監視センサは、左障害物監視センサである。障害物監視センサ１４１を含む１つまたは複数の障害物監視センサは、たとえば本明細書で説明する近接センサと同様の障害物回避センサとしての役目も果たすこともできる。この関連で、左障害物監視センサは、ロボット１００の左に対する物体、たとえば障害物の表面とロボット１００との間の距離を決定するために使用され得、右障害物監視センサは、ロボット１００の右に対する物体、たとえば障害物の表面とロボット１００との間の距離を決定するために使用され得る。

いくつかの実装形態では、近接センサ１３６ａ、１３６ｂおよび障害物監視センサ１４１のうちの少なくともいくつかは、それぞれ、光エミッタと光ディテクタとを含む。光エミッタは、ロボット１００から外に、たとえば水平方向に外に光ビームを放射し、光ディテクタは、ロボット１００付近の物体に反射する光ビームの反射を検出する。たとえば、コントローラ１０９を使用するロボット１００は、光ビームの飛行時間を決定し、それにより、光ディテクタと物体との間の距離、それゆえロボット１００と物体との間の距離を決定することができる。

センサシステムは、画像捕捉デバイス１４０、たとえば、筐体基礎構造１０８の上部１４２の方に向けられたカメラをさらに含む。画像捕捉デバイス１４０は、ロボット１００が床面１０にわたって移動するときに、ロボット１００の環境２０のデジタルイメージを生成する。画像捕捉デバイス１４０は、ロボット１００がナビゲートする床面１０から上方向に、たとえば３０度から８０度の間の角度で傾けられる。カメラは、上方に傾けられると、環境２０の壁面の画像を捕捉することができ、それにより、壁面上の物体に対応する特徴物が、位置特定に使用され得る。

コントローラ１０９がロボット１００に任務を実行させるとき、コントローラ１０９は、モータ１１４を動作させ、駆動輪１１２を駆動してロボット１００を床面１０に沿って推進させる。加えて、コントローラ１０９は、モータ１２０を動作させて回転可能部材１１８を回転させ、モータ１２８を動作させてブラシ１２６を回転させ、バキュームシステム１１９のモータを動作させて気流を生成する。様々なナビゲート行動およびクリーニング行動をロボット１００に実行させるために、コントローラ１０９は、ロボット１００の様々なモータを動作させることによってロボット１００に実行させるための、メモリ記憶素子１４４上に記憶されたソフトウェアを実行する。コントローラ１０９は、ロボット１００の様々なモータを動作させて、ロボット１００に行動を実行させる。

センサシステムは、ロボット１００が進んだ距離を追跡するためのセンサをさらに含むことができる。たとえば、センサシステムは、駆動輪１１２のためのモータ１１４と関連づけられたエンコーダを含むことができ、これらのエンコーダは、ロボット１００が進んだ距離を追跡することができる。いくつかの実装形態では、センサシステムは、床面に向けた下向きの光センサを含む。光センサは、光学マウスセンサであり得る。たとえば、光センサは、ロボット１００の底面を通って床面１０の方に光を案内するように配置され得る。光センサは、光の反射を検出することができ、ロボット１００が床面１０に沿って進むときに、床の特徴の変化に基づいてロボット１００が進んだ距離を検出することができる。

コントローラ１０９は、センサシステムのセンサによって収集されたデータを使用して、任務の間のロボット１００のナビゲート行動を制御する。たとえば、コントローラ１０９は、ロボット１００の障害物回避センサ、たとえば崖センサ１３４、近接センサ１３６ａ、１３６ｂ、および衝突センサ１３９ａ、１３９ｂによって収集されたセンサデータを使用して、任務の間にロボット１００の環境２０の中の障害物をロボット１００が回避することを可能にする。

センサデータは、コントローラ１０９が、センサデータによって表される環境２０の特徴物を抽出して環境２０の床面１０のマップを構築する、位置特定とマッピングの同時実行（ＳＬＡＭ：ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）技法のために、コントローラ１０９によって使用され得る。画像捕捉デバイス１４０によって収集されたセンサデータは、コントローラ１０９が、環境２０の中の物体に対応する視覚的特徴を抽出し、これらの視覚的特徴を使用してマップを構築する、ビジョンベースＳＬＡＭ（ＶＳＬＡＭ）などの技法のために使用され得る。コントローラ１０９が任務の間に床面１０にわたってロボット１００を案内するとき、コントローラ１０９は、ＳＬＡＭ技法を使用して、収集されたセンサデータの中で表される特徴を検出し、その特徴を前に記憶されている特徴と比較することによって、マップの中のロボット１００のロケーションを決定する。センサデータから形成されたマップは、環境２０の中の横断可能空間および横断不可能空間のロケーションを示すことができる。たとえば、障害物のロケーションは、横断不可能空間としてマップ上に示され、開かれた床空間のロケーションは、横断可能空間としてマップ上に示される。

センサのうちのいずれかによって収集されたセンサデータは、メモリ記憶素子１４４の中に記憶され得る。加えて、マップを形成するマッピングデータを含む、ＳＬＡＭ技法のために生成された他のデータは、メモリ記憶素子１４４の中に記憶され得る。任務の間に作成されたこれらのデータは、任務の間に作成され、さらなる任務の間に使用可能な永続的データを含むことができる。たとえば、任務は第１の任務であってよく、さらなる任務は、第１の任務の後に生じる第２の任務であってよい。ロボット１００にその行動を実行させるためのソフトウェアを記憶することに加えて、メモリ記憶素子１４４は、センサデータ、または１つの任務から別の任務へのコントローラ１０９によるアクセスのためにセンサデータを処理することでもたらされるデータを記憶する。たとえば、マップは、ロボット１００を床面１０にわたってナビゲートするために、ロボット１００のコントローラ１０９によって１つの任務から別の任務に使用可能でかつ更新可能である永続的マップである。

永続的マップを含む永続的データは、ロボット１００が床面１０を効率的に掃除することを可能にする。たとえば、永続的マップは、コントローラ１０９がロボット１００を、開かれた床空間の方に案内して横断不可能空間を回避することを可能にする。加えて、後続の任務に対して、コントローラ１０９は、永続的マップを使用して環境２０を通してロボット１００のナビゲートを計画して、任務の間に取られる経路を最適化することができる。

センサシステムは、環境２０の床面１０の上のごみ屑を検出することができるごみ屑検出センサ１４７をさらに含むことができる。ごみ屑検出センサ１４７は、環境２０の中の床面１０の他の部分より汚い、環境２０の中の床面１０の部分を検出するために使用され得る。いくつかの実装形態では、ごみ屑検出センサ１４７（図２に示す）は、吸引通路１４５を通過するごみ屑の量またはごみ屑の割合を検出することができる。ごみ屑検出センサ１４７は、ごみ屑が吸引通路１４５を通過するときにごみ屑を検出するように構成された光センサであり得る。代替的に、ごみ屑検出センサ１４７は、ごみ屑が吸引通路１４５の壁に衝突するときにごみ屑を検出する圧電センサであり得る。いくつかの実装形態では、ごみ屑検出センサ１４７は、ごみ屑がロボット１００によって吸引通路１４５の中に取り込まれる前にごみ屑を検出する。ごみ屑検出センサ１４７は、たとえば、ロボット１００の前方の床面１０の一部の画像を捕捉する画像捕捉デバイスであり得る。次いで、コントローラ１０９は、これらの画像を使用して床面１０のこの部分の上のごみ屑の存在を検出することができる。

センサシステムは、画像捕捉デバイス１０１（図３Ｂに示す）をさらに含むことができる。いくつかの実装形態では、センサシステムは、画像捕捉デバイス１０１に対応する単一の画像捕捉デバイスを含む。言い換えれば、いくつかの実装形態では、センサシステムは、画像捕捉デバイス１４０を含まないが、画像捕捉デバイス１０１を含む。センサシステムが、画像捕捉デバイス１０１に対応する単一の画像捕捉デバイスを含む実装形態では、画像捕捉デバイス１０１によって捕捉されたイメージは、画像捕捉デバイス１４０に関して説明される機能に対しても使用され得る。たとえば、画像捕捉デバイス１０１は、壁面上の物体に対応する特徴物が位置特定に使用され得るように、環境２０の壁面の画像を捕捉することができる。

画像捕捉デバイス１０１は、ロボット１００の前方部１２２の上に配置され、ロボット１００の前方の床面１０の少なくとも一部のイメージを捕捉するように向けられる。特に、画像捕捉デバイス１０１は、ロボット１００の前方方向Ｆ（図３Ａに示す）に向けられ得る。画像捕捉デバイス１０１は、たとえば、カメラまたは光センサであり得る。図４を参照すると、画像捕捉デバイス１０１の視野１０３は、横方向および垂直方向に延びる。視野１０３の中心１６０は、たとえば、水平線の上または床面１０の上５度～４５度、たとえば、水平線の上または床面１０の上１０度から３０度、１０度から４０度、１５度から３５度、または２０度から３０度の間であり得る。視野１０３の水平視野角は、９０度から１５０度の間、たとえば、１００度から１４０度、１１０度から１３０度、または１１５度から１２５度の間であり得る。視野１０３の垂直視野角は、６０度から１２０度の間、たとえば、７０度から１１０度、８０度から１００度、８５度から９５度の間であり得る。イメージは、床面１０の部分だけでなく、床面１０の上の環境２０の他の部分も表すことができる。たとえば、イメージは、床面１０の上の環境２０の中の壁面の部分と障害物とを表すことができる。本明細書で説明するように、画像捕捉デバイス１０１は、環境２０のマップの表現を作成するため、およびロボット１００の障害物周りのナビゲートを制御するためのイメージを生成することができる。

例示的な通信ネットワーク
図５を参照すると、例示的な通信ネットワーク１８５が示される。通信ネットワーク１８５のノードには、ロボット１００、モバイルデバイス１８８、自律モバイルロボット１９０、およびクラウドコンピューティングシステム１９２が含まれる。通信ネットワーク１８５を使用して、ロボット１００、モバイルデバイス１８８、ロボット１９０、およびクラウドコンピューティングシステム１９２は、互いに通信して、データを互いに送信してデータを互いに受け付けることができる。いくつかの実装形態では、ロボット１００、ロボット１９０、またはロボット１００とロボット１９０の両方は、クラウドコンピューティングシステム１９２を介してモバイルデバイス１８８と通信する。代替または追加として、ロボット１００、ロボット１９０、またはロボット１００とロボット１９０の両方は、モバイルデバイス１８８と直接通信する。様々なタイプおよび組合せのワイヤレスネットワーク（たとえば、ブルートゥース（登録商標）、無線周波数、光ベースなど）およびネットワークアーキテクチャ（たとえば、メッシュネットワーク）が、通信ネットワーク１８５によって採用され得る。

いくつかの実装形態では、図５に示すモバイルデバイス１８８は、クラウドコンピューティングシステム１９２にリンクされ得、モバイルデバイス１８８の上の入力をユーザに提供することを可能にし得るリモートデバイスである。モバイルデバイス１８８は、たとえば、タッチスクリーンディスプレイ、ボタン、マイクロフォン、マウス、キーボード、またはユーザによって与えられる入力に応答する他のデバイスのうちの１つまたは複数などのユーザ入力要素を含むことができる。代替または追加として、モバイルデバイス１８８は、ユーザがそれを用いてユーザ入力を与えるように対話する没入型メディア（たとえば、仮想現実）を含む。これらの場合、モバイルデバイス１８８は、たとえば、仮想現実ヘッドセットまたはヘッドマウントディスプレイである。ユーザは、モバイルロボット１００に対するコマンドに対応する入力を与えることができる。そのような場合には、モバイルデバイス１８８は、クラウドコンピューティングシステム１９２に信号を送信して、クラウドコンピューティングシステム１９２に、モバイルロボット１００へのコマンド信号を送信させる。いくつかの実装形態では、モバイルデバイス１８８は、拡張現実画像を提示することができる。いくつかの実装形態では、モバイルデバイス１８８は、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピューティングデバイス、または他のモバイルデバイスである。

いくつかの実装形態では、通信ネットワーク１８５は、追加のノードを含むことができる。たとえば、通信ネットワーク１８５のノードは、追加のロボットを含むことができる。代替または追加として、通信ネットワーク１８５のノードは、ネットワーク接続デバイスを含むことができる。いくつかの実装形態では、ネットワーク接続デバイスは、環境２０についての情報を生成することができる。ネットワーク接続デバイスは、環境２０の中の特徴物を検出するために、音響センサ、画像捕捉システム、または特徴物が抽出され得る信号を生成する他のセンサなど、１つまたは複数のセンサを含むことができる。ネットワーク接続デバイスは、家庭用カメラ、スマートセンサなどを含むことができる。

図５に示す通信ネットワーク１８５および通信ネットワーク１８５の他の実装形態では、ワイヤレスリンクは、たとえば、ブルートゥース（登録商標）クラス、Ｗｉ－Ｆｉ、ＢＬＥ、８０２．１５．４としても知られるブルートゥース（登録商標）低エネルギー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ－ｌｏｗ－ｅｎｅｒｇｙ）、マイクロ波アクセス世界的相互運用（ＷｉＭＡＸ：Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、赤外チャネルまたは衛星帯域など、様々な通信方式、プロトコルなどを利用し得る。場合によっては、ワイヤレスリンクは、限定はしないが、１Ｇ、２Ｇ、３Ｇ、または４Ｇとして適格化する規格を含む、モバイルデバイス間で通信するために使用される任意のセルラーネットワーク規格を含む。ネットワーク規格は、利用される場合、たとえば、国際電気通信連合によって維持される仕様などの仕様または規格を満たすことによって、１つまたは複数の世代のモバイル電気通信規格（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｔａｎｄａｒｄ）として適格化される。３Ｇ規格は、利用される場合、たとえば、国際モバイル通信２０００（ＩＭＴ－２０００：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ－２０００）仕様に対応し、４Ｇ規格は、国際モバイル通信アドバンスト（ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ａｄｖａｎｃｅｄ）仕様に対応し得る。セルラーネットワーク規格の例には、ＡＭＰＳ、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＵＭＴＳ、ＬＴＥ、ＬＴＥアドバンスト、モバイルワイマックス（Ｍｏｂｉｌｅ ＷｉＭＡＸ）、およびワイマックスアドバンスト（ＷｉＭＡＸ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）が含まれる。セルラーネットワーク規格は、様々なチャネルアクセス方法、たとえばＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、またはＳＤＭＡを使用し得る。

例示的な方法
例示的な方法が以下で説明される。これらの方法は、マップのユーザ対面表現を作成するため、および環境の中で自律モバイルロボットをナビゲートさせるために使用され得る。これらの方法は、自律モバイルロボットの前向きの画像捕捉デバイス、たとえばロボット１００の画像捕捉デバイス１０１によって生成されたイメージを使用することができる。

ロボット１００は、本明細書で説明するプロセスに従っていくつかの方法で制御され得る。これらのプロセスのいくつかの動作は、ロボット１００によって、ユーザによって、コンピューティングデバイスによって、または別の当事者によって実行されるように説明され得るが、いくつかの実装形態では、これらの動作は、説明された当事者以外の当事者によって実行され得る。たとえば、いくつかの実装形態では、ロボット１００によって実行される動作は、クラウドコンピューティングシステム１９２によってまたは別のコンピューティングデバイス（または複数のデバイス）によって実行され得る。他の例では、ユーザによって実行される動作は、コンピューティングデバイスによって実行され得る。いくつかの実装形態では、クラウドコンピューティングシステム１９２は、動作を実行しない。そうではなく、他のコンピューティングデバイスが、クラウドコンピューティングシステム１９２によって実行されるとして説明された動作を実行し、これらのコンピューティングデバイスは、互いにおよびロボット１００と直接的（または間接的）に通信することができる。また、いくつかの実装形態では、ロボット１００は、ロボット１００によって実行されるとして説明された動作に加えて、クラウドコンピューティングシステム１９２またはモバイルデバイス１８８によって実行されるとして説明された動作を実行することができる。他の変更形態が可能である。さらに、本明細書で説明する方法、プロセス、および動作は、いくつかの動作またはサブ動作を含むとして説明されるが、他の実装形態では、これらの動作またはサブ動作のうちの１つまたは複数は省略されてよく、あるいは追加の動作またはサブ動作が追加されてもよい。

図６を参照すると、方法６００は、環境、たとえば環境２０のマップの表現をユーザ動作可能デバイス上に提示するため、およびマップに基づいて自律モバイルロボット、たとえばロボット１００をナビゲートするために使用される。方法６００は、ステップ６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２を含むことができる。方法６００およびそのステップは、図７Ａに示すロボット７００に関して説明される。ロボット７００は、ロボット１００と同様の自律クリーニングロボットであるが、他の実装形態では、本明細書で説明する他のロボットが使用されてもよい。ロボット７００の環境７０２のマップの表現は、環境７０２の床面７０４のステッチ画像表現を含むことができ、ステッチ画像表現は、ロボット７００の画像捕捉デバイス（たとえば、ロボット１００に関連して説明した画像捕捉デバイス１０１と同様）によって捕捉されたイメージによって生成される。

ステップ６０２において、ロボット７００は、床面７０４のイメージを、たとえば画像捕捉デバイスを使用して捕捉しながら、床面７０４にわたってナビゲートする。本明細書で説明するように、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージは、床面７０４の少なくとも一部を表すことができる。本明細書で説明するように、ロボット７００は、ロボット７００の画像捕捉デバイスからのイメージを含む、ロボット７００のセンサシステムによって提供されるセンサデータを使用してナビゲートすることができる。ロボット７００は、クリーニング任務の間に床面７０４にわたってナビゲートすることができる。たとえば、ロボット７００は、ロボット７００のバキュームシステムを動作させて環境７０２の床面の上のごみ屑をバキュームするためのバキューム任務を実行することができる。

ステップ６０４において、ロボット７００は、その画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージを、たとえば図５に関連して説明したクラウドコンピューティングシステム１９２と同様のクラウドコンピューティングシステム６５０に送信する。イメージは、ロボット１００によって実行される任務の間に送信され得る。代替的に、イメージは、任務の終了時に送信され得る。ステップ６０６において、クラウドコンピューティングシステム６５０は、ロボット１００からイメージを受け付ける。

ステップ６０８において、床面７０４のステッチ画像表現が、ロボット７００から取得されたイメージに基づいて作成される。ステッチ画像表現は、ロボット７００の画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージから作成され、床面７０４に平行な視線方向を有するように編成された床面７０４の上面図に対応する。本明細書で説明するように、ロボット１００の画像捕捉デバイス１０１（ロボット７００の画像捕捉デバイスと同様）は、水平に向けられる。その結果、画像捕捉デバイス１０１によって捕捉されたイメージは、床面１０の、横からおよび上からの斜視図を表す。いくつかの実装形態では、床面７０４のステッチ画像表現は、ロボット７００によって作成される。場合によっては、クラウドコンピューティングシステム６５０は、ステッチ画像表現のコピーを記憶して、モバイルデバイス６５２とロボット７００との間の通信チャネルを提供する役目を果たすことができる。

床面の斜視図を表す画像は、ともにステッチされて床面の上面図を形成することができる。図７Ａに示す例を参照すると、いくつかの実装形態では、ロボット７００の画像捕捉デバイスが床面７０４のイメージを捕捉する角度に起因して、画像捕捉デバイスによって捕捉された画像の一部のみが、床面７０４の上面図を形成するために使用され得る。画像捕捉デバイスによって捕捉された複数の画像は、ともにステッチされて環境７０２の中の床面７０４の上面図を形成することができる。画像は、床面７０４の様々な部分の斜視図を表すことができ、床面７０４のより大きい部分の上面図表現を形成するために組み合わされ得る。たとえば、第１の画像は、床面７０４の第１の部分の斜視図を表すことができ、第２の画像は、床面７０４の第２の部分の斜視図を表すことができる。第１および第２の画像の中に表される床面７０４の部分は、重複することができる。たとえば、床面７０４の第１の部分および床面７０４の第２の部分は、それぞれ、床面７０４の同じ部分を含むことができる。

ロボット７００の画像捕捉デバイスは前方方向に向けられ、床面７０４の斜視図を有するので、画像捕捉デバイスによって作成されるイメージは、ロボット１００の前の位置から、ロボット１００の前の壁７０５など、画像捕捉デバイスの視界を塞ぐ障害物まで延びる、環境７０２の中の床面７０４の部分７０６の斜視図を表すことができる。この関連で、本明細書で説明するように、画像捕捉デバイスは、ロボット７００の前方の物体および特徴物を検出することができる。

１つの画像の中に表される床面７０４の部分７０６は、ロボット７００の画像捕捉デバイスの斜視図に起因して大きくなり得るが、画像のより小さい部分のみが、床面７０４の上面図を形成するために使用可能である。図７Ｂは、環境７０２の中でロボット７００によって捕捉された画像７２０の一例を示す。画像７２０は、床面７０４だけでなく、環境７０２（図７Ａに示す）の中のテーブル７０９、椅子７１０、およびラグ７１２も表す。画像７２０は、床面７０４の部分７０６を表す。画像７２０は、環境２０の最初に捕捉された画像であり得る。この関連で、画像７２０は、広い視野を有する画像捕捉デバイスによって変形され得る。図７Ｃは、画像の中の変形を低減するために後処理技法を介して画像７２０から作成された画像７３０の一例を示す。画像７３０は、環境７０２の変形のない図を提示する。画像７３０は、床面７０４のステッチ画像表現を形成するために使用され得る。画像７３０の部分７３２のみが、このステッチ画像表現を形成するために使用可能である。使用可能な部分７３２は、ロボット１００の前の床面７０４（図７Ａに示す）の部分７０６に相当する。さらに、使用可能な部分７３２は、使用可能な部分７３２を形成するために処理される画像７２０の部分７２２に相当する。画像７２０の部分は薄くてよく、たとえば、３センチメートル、２センチメートル、１センチメートル、１ミリメートル、またはそれ未満でよい。画像７２０の部分は、数ピクセル、たとえば、１０ピクセル、８ピクセル、６ピクセル、４ピクセル、２ピクセル、またはそれ未満のピクセルの幅を有することができる。画像捕捉デバイス１０１が環境２０の中で向けられる、たとえば床面１０に平行な軸に沿って向けられる角度に起因して、画像７２０およびそれゆえ処理された画像７３０は、床面７０４の斜視図を提供する。画像７２０および画像７３０の一部、すなわちステッチ画像表現のために使用可能な部分７３２および使用可能な部分７２２のみを使用することによって、ステッチ画像表現は、床面７０４の上面図の表現であり得る。図７Ａに戻って参照すると、ロボット７００が床面７０４に沿って進むとき、ロボット７００は、部分７０６および部分７１４、７１６、７１８を含む、床面７０４の様々な部分のイメージを捕捉する。これらの部分、７０６、７１４、７１６、７１８を表す画像は、ともに接続されて床面７０４の上面図のステッチ画像表現を形成することができる。

図６に戻って参照すると、床面７０４のステッチ画像表現が、イメージに基づいて作成されるステップ６０８の後、ステップ６１０において、ステッチ画像表現は、ロボット７００をナビゲートさせるため、または床面７０４の表現をユーザに提示するために使用され得る。たとえば、ステップ６１０において、ロボット７００は、ステッチ画像表現に基づいて床面７０４にわたって操縦する。ステッチ画像表現は、ロボット７００が床面７０４にわたって移動するときにロボット７００によって収集されたセンサデータと組み合わせて使用され得る。

ロボット７００がステッチ画像表現を使用して床面７０４にわたってナビゲートするいくつかの例では、ロボット７００は、床面７０４の上の障害物および物体のロケーションを決定するためにステッチ画像表現を使用することができる。たとえば、ロボット７００は、壁７０５、テーブル７０７、椅子７１０、およびラグ７１２のロケーションを決定するためにステッチ画像表現を使用することができる。これらの物体のロケーションに基づいて、ロボット７００は、ナビゲート行動を選択してこれらの物体に対してナビゲートすることができる。

図８Ａの例を参照すると、自律クリーニングロボット８００は、環境８０２にわたって移動する。環境８０２は、複数の床面タイプを含む。たとえば、床面８０４は、第１の床タイプを有する部分８０６と、第２の床タイプを有する部分８０８と、第３の床タイプを有する部分８１０と、第４の床タイプを有する部分８１２と、第３の床タイプを有する部分８１４と、第５の床タイプを有する部分８１６とを含む。図８Ａに示す例では、第１の床タイプはハードウッド床であり、第２の床タイプはラグ面であり、第３の床タイプはカーペット面であり、第４の床タイプはタイル面であり、第５の床タイプはラグ面である。他の実装形態では、床タイプは変わることがある。

ステッチ画像表現は、図６に関して説明した例に従って形成され得る。たとえば、ロボット８００は、ロボット７００と同様であり、ステッチ画像表現を形成するために使用可能なイメージを捕捉することができる。図８Ｂは、ロボット８００によって捕捉されたイメージを使用して形成され得るステッチ画像表現８１８の一例を示す。ステッチ画像表現８１８は、モバイルデバイス８２０（たとえば、本明細書で説明するモバイルデバイス６５２と同様）の上に提示され得る。ステッチ画像表現８１８は、環境８０２の様々な部分の床面タイプを示す情報を含む。本明細書で説明するように、ステッチ画像表現８１８の中の情報は、処理された、ロボット８００によって捕捉されたイメージに対応することができる。代替または追加として、ステッチ画像表現８１８は、床面を表すコンピュータ生成画像を含むことができる。環境８０２の中の床面タイプを示す情報は、ステッチ画像表現８１８が描写しているものをユーザが判定するための基準点としての役目を果たすことができる。たとえば、ユーザは、床面タイプを使用して、環境８０２の中の様々な部屋の間を区別することができ、したがって、ステッチ画像表現８１８に重ねられたロボット８００のロケーションのインジケータ８２２のロケーションに基づいて、環境８０２の中のロボット８００のロケーションを容易に決定することができる。

他の物体が、ステッチ画像表現から識別され得る。ラグマットに対する自律クリーニングロボットのナビゲートの例が、少なくとも図９および図１０Ａ～図１０Ｃに関して本明細書で説明される。さらなる例では、たとえば、ロボット７００の障害物回避行動を引き起こす障害物は、コード、椅子、寝台、およびデスクを含むことができる。物体には、床面１０の上のごみ屑がさらに含まれ得る。たとえば、イメージは、床面１０の部分の上を操縦することによってロボット７００によって掃除され得る、床面１０の一部の上のごみ屑を表すことができる。

いくつかの実装形態では、ステッチ画像表現は、環境７０２の中で動作される他の自律モバイルロボットに送信され得る。他の自律モバイルロボットは、環境７０２にわたってナビゲートするためにステッチ画像表現を使用することができる。いくつかの実装形態では、ステッチ画像表現は、これらの他の自律モバイルロボットによって収集されたセンサデータと組み合わせて使用され得る。これらの他の自律モバイルロボットは、１つまたは複数の自律クリーニングロボット、たとえばバキュームクリーニングロボット、モップ掛けロボット、または他の自律クリーニングロボットを含むことができる。いくつかの実装形態では、ステッチ画像表現の中に表される物体は、ロボット７００に対する障害物に相当し得るが、別の自律クリーニングロボットによって掃除可能なごみ屑に相当することがある。たとえば、ロボット７００がバキュームクリーニングロボットであり、環境７０２の中で動作している別の自律クリーニングロボットがモップ掛けクリーニングロボットである場合、環境７０２の中の水たまりは、ロボット７００に対して障害物に相当し得、かつ他の自律クリーニングロボットに対して掃除可能なごみ屑に相当し得る。他の自律モバイルロボットが可能である。たとえば、自律モバイルロボットは、１つまたは複数の自律パトロールロボットを含むことができる。

いくつかの実装形態では、ステップ６１２において、床面７０４のステッチ画像表現の表現が、ユーザに提示される。たとえば、モバイルデバイス１８８と同様のモバイルデバイス６５２は、ステッチ画像表現の表現を提示し、それにより、ユーザに床面７０４の上面図表現を提供することができる。上面図表現は、ステッチ画像表現に対応することができ、床面７０４を表すイメージの部分を介して床タイプを示すことができる。代替的に、床タイプは、ステッチ画像表現から識別され得、モバイルデバイス６５２は、これらの床タイプに基づいてインジケータ（たとえば、画像／テクスチャ／背景）を提示することができる。いくつかの実装形態では、プライバシのために、モバイルデバイス６５２上に提示される表現は、床タイプを示すために識別された床タイプを示すストック画像またはコンピュータ生成画像を含むことができる。

床面７０４のステッチ画像表現は、環境２０の中の他の物体および特徴物の表現とともに提示され得る。たとえば、本明細書で説明するように、床面７０４の上の障害物のインジケータが、床面７０４のステッチ画像表現の上に重ねられ得る。たとえば、図７Ａの例に戻って簡単に参照すると、モバイルデバイス６５２は、テーブル７０９、椅子７１０、およびラグ７１２のインジケータを提示することができる。ロボット７００によって捕捉されたイメージは、水平に向けられたカメラを使用して捕捉されるので、イメージは、環境２０の中の壁の部分を表すこともできる。図７Ａの例に戻って簡単に参照すると、モバイルデバイス６５２は、壁７０５と、窓、絵画、写真、および壁７０５の上の他の物体など、壁７０５の上の物体とのインジケータを提示することができる。ユーザは、モバイルデバイス６５２と対話して、環境２０の様々なビュー間で切り替えることができる。たとえば、ステッチ画像表現は、床面７０４の上面図表現を示すように提示され得る。ユーザは、モバイルデバイス６５２と対話して、モバイルデバイス６５２が環境２０の中の壁の表現を提示する、環境２０の側面図に切り替えることができる。側面図はまた、ロボット７００の画像捕捉デバイス１０１によって捕捉されたイメージを使用して作成され得る。これらの様々なビューは、床面７０４の上面図表現だけでなく環境２０の側面図表現も含むことができ、これらの表示は、環境２０の３次元表現を提示するために組み合わされ得る。この３次元表現は、床面７０４（水平面）と環境の中の壁（垂直面）の両方を表すことができる。この表現は、環境２０の中の様々なロケーションにおいてロボット７００によって捕捉された複数の画像から形成され得る。これらの画像は、それらが環境２０の中の様々なロケーションにおいて捕捉されるので、環境２０の部分の立体図を提供することができる。

本明細書で説明するこれらの画像の中に表される物体および障害物は、この３次元表現の上に重ねられ、それにより、環境２０の中の扉および窓の配置を正確に描写することができる。代替または追加として、機械学習技法は、ロボット７００によって捕捉された単一の画像の中に現れる、物体のロボット７００からの距離を検出するために使用され得る。これらの距離に基づいて、３次元表現が生成されて、モバイルデバイス６５２の上でユーザに提示され得る。

図９を参照すると、方法９００が、環境の中のラグマットに対してロボットをナビゲートするために、自律モバイルロボット、たとえばロボット１００によって実行される。方法９００は、ステップ９０２、９０４、および９０６を含むことができる。方法９００およびそのステップは、図１０Ａ～図１０Ｃに示すロボット１０００に関して説明される。ロボット１０００は、ロボット１００と同様の自律クリーニングロボットであるが、他の実装形態では、他のロボットが使用されてもよい。

ステップ９０２において、同じく図１０Ａを参照すると、ロボット１０００は、たとえば本明細書で説明したロボット１００の画像捕捉デバイス１０１と同様の、ロボット１０００の画像捕捉デバイスを使用して床面１００４のイメージを捕捉しながら、環境１００２の床面１００４にわたってナビゲートする。画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージは、床面１００４の少なくとも一部を表すことができる。本明細書で説明するように、ロボット１０００は、ロボット１０００の画像捕捉デバイスからのイメージを含む、ロボット１０００のセンサシステムによって提供されるセンサデータを使用してナビゲートすることができる。ロボット１０００は、クリーニング任務の間に床面１００４にわたってナビゲートすることができる。たとえば、ロボット１０００は、ロボットのバキュームシステムを動作させて環境１００２の床面の上のごみ屑をバキュームするために、バキューム任務を実行することができる。

ステップ９０４において、ロボット１０００は、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージに基づいて、床面１００４の一部の上のラグ１００６を検出する。ロボット１０００は、ラグ１００６の上を移動する前にラグ１００６を検出することができる。水平に向けられた画像捕捉デバイスを使用することによって、ロボット１０００は、ロボット１０００の前方の物体および特徴物を検出することができ、特にラグ１００６を検出することができる。

ステップ９０６において、ラグ１００６を検出した後、ロボット１０００は、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージに基づいて選択された経路１００８に沿ってラグ１００６の上へと操縦する。経路１００８は、ロボット１０００がラグ１００６から離れたところからラグ１００６の上に移動するとき、ロボット１０００がエラー状態に遭遇する尤度を低減するように選択され得る。ロボット１０００によって捕捉されたイメージは、エラー状態の尤度を低減するように経路１００８を識別するために分析され得る。イメージは、図６に関して説明したステッチ画像表現が作成される方法と同様に作成されたステッチ画像表現を形成するために、ともにステッチされた複数の画像を含むことができる。経路１００８は、ステッチ画像表現に基づいて決定され得る。代替または追加として、経路１００８は、ステッチ画像表現の中に形成されないイメージの部分を含む、ロボット１０００によって捕捉されたイメージに基づいて決定され得る。経路１００８を選択するためにロボット１０００によって使用されるイメージは、ロボット１０００によって捕捉された複数の画像を含むことができる。イメージまたはステッチ画像表現は、ラグ１００６の角部１０１０および／またはタッセル１０１２のロケーションを示すことができる。イメージまたはステッチ画像表現は、ロボット１０００に対するラグ１００６のロケーションを示すこともでき、ラグ１００６の形状、またはラグ１００６の他の形状が決定され得る。経路１００８は、ロボット１０００が角部１０１０の上を移動すること、またはタッセル１０１２の上を移動することを回避するように選択され得る。

エラー状態は、ロボット１０００の可動構成要素が、たとえば可動構成要素の中に引き込まれた物体によって動くことができなくなる、ロボット１０００の構成要素の停滞状態であり得る。エラー状態は、たとえば、ロボット１０００の回転可能部材（たとえば、ロボット１００の回転可能部材１１８のうちの１つと同様）の停滞状態、ロボット１０００の駆動輪（たとえば、ロボット１００の駆動輪１１２のうちの１つと同様）に対する停滞状態、またはロボット１０００のキャスタ輪（たとえば、ロボット１００のキャスタ輪１１５と同様）に対する停滞状態であり得る。ロボット１０００の可動構成要素に対する停滞状態は、ロボット１０００がラグ１００６から離れたところからラグ１００６の上に移動するときに、ラグ１００６の一部が可動構成要素の動きを妨げる場合に発生することがある。たとえば、ラグ１００６のいくつかの形状が、ロボット１０００の回転可能部材、駆動輪、またはキャスタ輪の中に引き込まれることがある。図１０Ａに示す例では、ラグ１００６の角部１０１０のうちの１つが、ロボット１０００の回転可能部材、駆動輪、またはキャスタ輪の中に引き込まれることがある。加えて、ラグ１００６のタッセル１０１２が、これらの構成要素のうちの１つの中に引き込まれることがある。

角部１０１０がエラー状態を生じるのを回避するために、ラグ１００６の上への経路１００８は、ロボット１０００が角部１０１０の上を移動するのを回避するように選択され得る。角部１０１０は、２つの縁部、たとえば縁部１０１４および縁部１０１６が、ある角度で互いに交わる、ラグ１００６の上のロケーションに相当する。これらの角部１０１０は、ロボット１０００の可動構成要素の中に引き込まれやすい可能性がある。経路１００８は、ロボット１０００がラグ１００６の上に移動するとき、ロボット１０００のフットプリントが角部１０１０のいずれかの上を移動しないように選択され得る。加えて、経路１００８は、クリーニング経路、たとえば、ロボット１０００がラグ１００６の上に移動するとき、ロボット１０００の回転可能部材によってカバーされる経路が、角部１０１０を超えて延びず、それにより、ロボット１０００が角部１０１０の一部を取り込むリスクを低減するように選択され得る。

タッセル１０１２がエラー状態を生じるのを回避するために、ラグ１００６の上への経路１００８は、ロボット１０００がタッセル１０１２の上を移動するのを回避するように選択され得る。ラグ１００６のタッセル１０１２は、ロボット１０００がタッセル１０１２の上を移動するときに容易に曲がり得る、薄くて細長い織物であり得る。タッセル１０１２の基部はラグ１００６の縁部１０１４に取り付けられ、タッセル１０１２は、ラグ１００６の中心部から離れて外に、縁部１０１４から床面１００４にわたって延びる。タッセル１０１２は、ロボット１０００の底部とタッセル１０１２との間の摩擦に応じて曲がることができ、場合によっては、ロボット１０００の回転可能部材、駆動輪、またはキャスタ輪によって容易に引き込まれ得る。これらの構成要素のいずれかに対する停滞状態を回避するために、いくつかの実装形態では、ロボット１０００が、ラグ１００６から離れたロケーションからラグ１００６の上のロケーションに移動するとき、ロボット１０００は、タッセル１０１２を含まないラグ１００６の縁部１０１６を横切って移動する。ロボット１０００は、タッセル１０１２がロボット１０００の可動構成要素の中に引き込まれないように、タッセル１０１２を含む縁部１０１４を横切ってラグ１００６の上に移動することを回避することができる。

図１０Ａに示す例では、経路１００８は、縁部１０１６に実質的に直角の部分１００８ａを含む。経路１００８の部分１００８ａと縁部１０１６との間の角度は、１度以下～１０度、たとえば、１度以下～７度、１度～５度、または１度～３度であり得る。いくつかの実装形態では、経路１００８の部分１００８ａは、より急な角度、たとえば１度以下で縁部１０１６と交差する。経路１００８の部分１００８ａに沿って移動することによって、ロボット１０００は、ラグ１００６によって生じる停滞状態を回避することができる。

ロボット１０００が経路１００８に沿って移動した後、図１０Ｂを参照すると、ロボット１０００は、経路１０１８に沿って移動してラグ１００６を掃除する。特に、ロボット１０００は、ラグ１００６から離れて移動することなしに、ラグ１００６の表面をカバーするように移動する。経路１０１８は、たとえば、ロボット１０００が、ラグ１００６を横切る実質的に平行な列に沿って移動してラグ１００６を掃除する、コーンローのパターンを有することができる。経路１０１８は、図１０Ａの経路１００８を決定するために使用された方法と同様の方法を使用して、たとえばロボット１０００によって捕捉されたイメージまたはイメージから作成されたステッチ画像表現を使用して、決定され得る。

図１０Ｃを参照すると、ロボット１０００がラグ１００６を掃除した後、ロボット１０００は、経路１０２０に沿って移動して、ラグ１００６の上のロケーションからラグ１００６から離れたロケーションに移動することができる。経路１０２０は、タッセル１０１２または角部１０１０によって引き起こされるエラー状態を回避するように選択され得る。図１０Ｃに示す例では、経路１０２０は、縁部１０１６に直角である部分１０２０ａを含み、それにより、ロボット１０００が、タッセル１０１２または角部１０１０に遭遇するのを回避することが可能になる。いくつかの実装形態では、タッセル１０１２の近傍の領域は掃除を必要とし、ロボット１０００は、この領域を掃除するために、タッセル１０１２の上を移動する必要がある場合がある。ラグ１００６から離れたロケーションからラグ１００６の上のロケーションに移動することによってこの領域を掃除するのではなく、ロボット１０００は、タッセル１０１２がロボット１０００の可動構成要素の中に引き込まれるリスクを低減する方法でのみ、タッセル１０１２の上を移動するように操縦され得る。たとえば、ロボット１０００は、ロボット１０００がラグ１００６の上のロケーションからラグ１００６から離れたロケーションに移動している場合、ロボット１０００がタッセル１０１２の上だけを移動する経路に沿って移動するように制御され得る。いくつかの実装形態では、経路１０２０は、タッセル１０１２が縁部１０１６から延びる方向に実質的に平行である方向に、ロボット１０００がタッセル１０１２の上を移動するように選択される。たとえば、ロボット１０００が移動する方向およびタッセル１０１２が縁部から延びる方向は、１度以下～１０度、たとえば、１度以下～７度、１度～５度、または１度～３度の角度を成す。ロボット１０００がこのようにしてタッセル１０１２の上を移動する場合、タッセル１０１２はほとんど曲がらず、ロボット１０００の可動構成要素の中に引き込まれる可能性は小さい。経路１０２０は、図１０Ａの経路１００８を決定するために使用された方法と同様の方法を使用して、たとえば、ロボット１０００によって捕捉されたイメージまたはイメージから作成されたステッチ画像表現を使用して決定され得る。

図１１を参照すると、方法１１００は、ロボットが沿って移動している床面の上部より低い高度を有する床面の下部に対してロボットをナビゲートさせるために、自律モバイルロボット、たとえばロボット１００によって実行される。床面の下部および上部は、ロボットに対する落下の損傷を防止するために、ロボットがその上を移動することを回避することができる崖を形成する。方法１１００は、ステップ１１０２、１１０４、１１０６および１１０８を含む。方法１１００およびそのステップは、図１２に示すロボット１２００に関して説明される。ロボット１２００は、ロボット１００と同様の自律クリーニングロボットであるが、他の実装形態では、他のロボットが使用されてもよい。本明細書で説明するように、方法１１００は、ロボット１２００の崖センサが崖を検出することができる前にロボット１２００が崖を検出することを可能にし、その結果、ロボット１２００が崖の存在により早く応答することを可能にし得る。

ステップ１１０２において、図１２を同じく参照すると、ロボット１２００は、たとえば、本明細書で説明するロボット１００の画像捕捉デバイスと同様のロボット１２００の画像捕捉デバイスを使用して床面１２０４のイメージを捕捉しながら、第１の速度で環境１２０２の床面１２０４にわたってナビゲートする。画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージは、床面１２０４の少なくとも一部を表すことができる。本明細書で説明するように、ロボット１２００は、ロボット１２００の画像捕捉デバイスからのイメージを含む、ロボット１２００のセンサシステムによって提供されるセンサデータを使用してナビゲートすることができる。ロボット１２００は、クリーニング任務の間に床面１２０４にわたってナビゲートすることができる。たとえば、ロボット１２００は、ロボットのバキュームシステムを動作させて環境１００２の床面の上のごみ屑をバキュームするために、バキューム任務を実行することができる。ロボット１２００は、点１２０６ａから点１２０６ｂまで第１の速度で移動することができる。第１の速度は、ロボット１２００がカバレージ行動または障害物監視行動において床面１２０４にわたって移動する速度に相当することができる。ロボット１２００の速度は、特徴物または物体を検出して特徴物または物体を回避するための行動を開始することに応答して、第１の速度に対して低減され得る。たとえば、ロボット１２００が特徴物または物体に接近して特徴物または物体に接触するのを回避するとき、ロボット１２００は、その速度を低減し得る。方法１１００は、特徴物が崖である例を示す。

ステップ１１０４において、ロボット１２００は、ステップ１１０２において捕捉されたイメージに基づいて崖を検出する。崖は、床面１２０４の高度の減少に相当することができる。たとえば、ロボット１２００は、床面１２０４の第２の部分１２０４ｂより高い高度にある、床面１２０４の第１の部分１２０４ａの上に配置される。第１および第２の部分１２０４ａ、１２０４ｂは、崖１２０８を形成する。ロボット１２００は、たとえば点１２０６ｂにおいて崖１２０８を検出することができる。崖１２０８は、捕捉されたイメージから識別され得る。いくつかの実装形態では、崖１２０８は、ステッチ画像表現を形成するために使用される部分を超える、捕捉イメージの部分の中で識別される。いくつかの実装形態では、崖１２０８は、ステッチ画像表現を形成するために使用される捕捉イメージの部分の中で識別される。

ステップ１１０６において、ロボット１２００は、ロボット１２００が点１２０６ａと点１２０６ｂとの間を移動した第１の速度より小さい第２の速度で、崖１２０８に対して操縦される。たとえば、点１２０６ｂにおいて、崖１２０８を検出すると、ロボット１２００はその速度を低減する。ロボット１２００は、その速度を第１の速度から第２の速度に低減することができ、この速度低減を、ロボット１２００がロボット１２００の崖センサ（たとえば、本明細書で説明したロボット１００の崖センサ１３４のうちの１つと同様）を使用して崖１２０８を検出する前に行うことができる。

いくつかの実装形態では、ステップ１１０４において、ロボット１２００は崖１２０８を検出することができ、ステップ１１０６において、ロボット１２００は、ロボット１２００が崖１２０８からある距離以内に入った後にのみ、その速度を低減する。ロボット１２００と崖１２０８との間の距離は、捕捉イメージに基づいて決定され得る。点１２０６ｂと崖１２０８との間の距離は、崖１２０８から０．１メートルと１メートルとの間、たとえば、崖１２０８から０．１メートルと０．７メートル、０．１メートルと０．５メートル、または０．１メートルと０．３メートルとの間であり得る。距離は、ロボット１２００の長さの５０％から３００％の間、たとえばロボット１２００の長さの５０％から２５０％の間、５０％から２００％の間、または５０％から１５０％の間であり得る。ロボット１２００は、画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージから、ロボット１２００は崖１２０８からある距離以内であると決定することに基づいて、第２の速度への低減を開始することができる。

ステップ１１０８において、ロボット１２００は、ロボット１２００の崖センサを使用して崖１２０８を検出する。ロボット１２００は、ロボット１２００の一部が床面１２０４の第２の部分１２０４ｂの上を移動され、それによりロボット１２００の崖センサがロボット１２００の一部の下に物体がないことを検出することが可能になるとき、崖１２０８を検出することができる。崖１２０８を検出すると、ロボット１２００は、床面の第２の部分１２０４ｂから離れて、すなわち崖１２０８から離れて床面の第１の部分１２０４ａに沿って操縦される。ロボット１２００は、ロボット１２００が崖１２０８から離れて移動するように、またはロボット１２００が崖１２０８に沿って移動するように向きを変えることができる。

図１３を参照すると、方法１３００は、ロボット、たとえばロボット１００の障害物回避感度を制御するために使用される。本明細書で説明するように、自律モバイルロボットは、１つまたは複数の電気センサを有するセンサシステムを含むことができる。センサは、環境の中の様々な物体および特徴物を検出するために使用され得、これらのセンサは、物体または特徴物を検出すると、ロボットが物体または特徴物を回避する回避行動を引き起こすことができる。たとえば、センサは、崖センサ（たとえば、ロボット１００の崖センサ１３４のうちの１つ）、近接センサ（たとえば、ロボット１００の近接センサ１３６ａ、１３６ｂのうちの１つ）、または画像捕捉デバイス（たとえば、ロボット１００の画像捕捉デバイス１０１）であり得る。センサは、特定の特徴物（たとえば、崖、壁、または他の特徴物などの障害物）を検出することができ、次いで、ロボットは、ロボットが特徴物に十分に近接することに応答して特徴物を回避するように操縦され得る。いくつかの実装形態では、ロボットは、障害物回避行動を開始する。障害物回避行動では、ロボットが障害物から第１の距離以内に入ったときにロボットはその速度を低減することができ、次いで、ロボットが障害物から第２の距離以内に入ったときに、障害物から離れるように向きを変えて障害物を回避することができる。

方法１３００に関して本明細書で説明するように、いくつかの実装形態では、ロボットに対する障害物回避感度が設定され得、第１の距離および第２の距離は、設定された障害物回避感度に応じて変わることができる。方法１３００は、ステップ１３０２、１３０４、１３０６、１３０８、１３１０、１３１２、１３１４、１３１６、１３１８、１３２０を含む。方法１３００は、モバイルデバイス１３５０が障害物回避感度を様々なレベルに設定するために使用されることを示す図１４Ａ～図１４Ｃに関連して、およびロボット１５００が障害物１５０６を有する環境１５０２の中で床面１５０４に沿って移動することを示す図１５に関連して説明される。

ステップ１３０２において、同じく図１５を参照すると、ロボット１５００は、床面１５０４のイメージを捕捉しながら、たとえば、本明細書で説明したロボット１００の画像捕捉デバイス１０１と同様のロボット１５００の画像捕捉デバイスを使用しながら、床面１５０４にわたってナビゲートする。画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージは、床面１５０４の少なくとも一部を表すことができる。本明細書で説明するように、ロボット１５００は、ロボット１５００の画像捕捉デバイスからのイメージを含む、ロボット１５００のセンサシステムによって提供されるセンサデータを使用してナビゲートすることができる。ロボット１５００は、クリーニング任務の間に床面１５０４にわたってナビゲートすることができる。たとえば、ロボット１５００は、ロボットのバキュームシステムを動作させて環境１５０２の床面の上のごみ屑をバキュームするために、バキューム任務を実行することができる。任務の間に、ロボット１５００は、センサシステムを使用して障害物１５０６を検出することができる。ロボット１５００は、ロボット１５００の画像捕捉デバイスを使用して、および／またはロボット１５００の衝突センサもしくは近接センサを使用して、障害物１５０６を検出することができる。

ステップ１３０４において、ロボット１５００は、捕捉イメージを、たとえば、図５に関連して説明されたクラウドコンピューティングシステム１９２と同様のクラウドコンピューティングシステム１３５２に送信する。イメージは、ロボット１５００によって実行される任務の間に送信され得る。代替的に、イメージは、任務の終了時に送信され得る。ステップ１３０６において、クラウドコンピューティングシステム６５０は、ロボット１５００からイメージを受け付ける。

ステップ１３０８において、環境１５０２の中の障害物、部屋、および／または特徴物が識別される。たとえば、クラウドコンピューティングシステム１３５２は、障害物１５０６だけでなく、環境１５０２の中の部屋１５０８および部屋１５１０などの部屋も識別することができる。クラウドコンピューティングシステム１３５２は、環境１５０２の中で検出される障害物のロケーションを識別することができ、環境１５０２の中の部屋の相対的な位置を識別することができる。ステップ１３１０において、床面１５０４のステッチ画像表現が、ロボット１５００によって捕捉されたイメージに基づいて作成され得る。ステッチ画像表現は、図６に関連してステップ６０８に対して説明されたように作成され得る。

ステップ１３１２において、クラウドコンピューティングシステム１３５２は、環境１５０２の中の識別された障害物、部屋、および／または特徴物を示すデータ、およびステッチ画像表現を示すデータを送信する。ステップ１３１４において、モバイルデバイス１３５０は、環境１５０２の中の識別された障害物、部屋、および／または特徴物を示すデータ、およびステッチ画像表現を示すデータを受け付ける。いくつかの実装形態では、ステップ１３０８およびステップ１３１０は、クラウドコンピューティングシステム１３５２ではなくロボット１５００によって実行される。

ステップ１３１６において、同じく図１４Ａ～図１４Ｃを参照すると、モバイルデバイス１３５０は、ユーザ選択障害物回避感度を示すユーザ入力を受け付ける。図１４Ａ～図１４Ｃに示す例では、モバイルデバイス１３５０は、モバイルデバイス１３５０のユーザ入力要素がタッチスクリーンであり、ユーザ出力要素がディスプレイであるモバイルフォンである。ユーザは、タッチスクリーンを動作させて、ユーザ選択障害物回避感度を示すユーザ入力を提供することができる。図１４Ａ～図１４Ｃは、低感度選択１４０２、中感度選択１４０４、および高感度選択１４０６を示す。いくつかの実装形態では、ユーザ選択は、特定の障害物に対する障害物回避感度を示すことができる。図１４Ａ～図１４Ｃに示す例では、選択１４０２、１４０４、１４０６は、障害物１５０６に対する障害物回避感度を示す。

モバイルデバイス１３５０は、障害物１５０６（図１５に示す）を表すインジケータ１４０８を提示することができ、ユーザが選択することができる利用可能な感度の範囲のインジケータ１４１０をさらに提示することができる。インジケータ１４０８は、ロボット１５００によって捕捉されたイメージに基づいて提示され得る。インジケータ１４０８は、障害物１５０６の表現を含むことができ、同じく、床面１５０４の上面図表現を含むことができる。インジケータ１４０８は、環境１５０２の上面図のグラフィカル表現であり得、環境１５０２の中の障害物１５０６のロケーションを含むことができる。インジケータ１４０８は、さらに、対応する選択１４０２、１４０４、１４０６に対する感度を視覚的に表すことができる。たとえば、インジケータ１４０８は、障害物１５０６の周りに様々なサイズのゾーンを示すことによって、これらの感度を視覚的に表すことができる。いくつかの実装形態では、インジケータ１４０８は、ロボット１５００によって捕捉された画像の表現を提供することができ、画像は、障害物１５０６の少なくとも一部を表す。

ユーザは、インジケータ１４１０と対話して、選択１４０２、１４０４、１４０６を提供することができる。たとえば、インジケータ１４１０は、選択１４０２、１４０４、１４０６を提供するためにユーザが対話することができるスライダを表すことができる。いくつかの実装形態では、インジケータ１４１０は、感度レベルのリストを含むことができ、レベルは、選択１４０２、１４０４、１４０６を提供するためにユーザによって選択可能である。

いくつかの実装形態では、特定の障害物に対する障害物回避感度を示すのではなく、ユーザ選択は、部屋に対する障害物回避感度を示すことができる。たとえば、モバイルデバイス１３５０は、部屋、たとえば部屋１５０８、１５１０のうちの１つのインジケータを提示することができ、ユーザが部屋に対して選択することができる利用可能な障害物回避感度の範囲のインジケータを提供することができる。ユーザ選択障害物回避感度は、部屋の中で検出される障害物に対する感度に相当することができる。ユーザは、モバイルデバイスと対話して、部屋の中の障害物に対するユーザ選択障害物回避感度を示す選択を提供することができる。さらなる実装形態では、ユーザ選択は、全体的に、環境１５０２対する障害物回避感度を示すことができる。たとえば、ユーザ選択障害物回避感度は、環境１５０２の中で検出される障害物に対する感度に相当することができる。

ステップ１３１８において、ロボット１５００は、床面１５０４にわたって操縦する。ロボット１５００は、ロボット１５００の任務の間に床面１５０４にわたって操縦することができる。この任務は、ステップ１３０２に対して実行された任務に続くものであり得る。ステップ１３２０において、ロボット１５００は、ユーザ選択障害物回避感度に基づいて障害物１５０６を回避するために回避行動を開始する。ロボット１５００が床面１５０４にわたって移動するとき、ロボット１５００は、障害物１５０６を検出することに応答して障害物１５０６を回避するために障害物回避行動を開始することができる。障害物回避行動は、ユーザ選択障害物回避感度に基づいて開始され得る。いくつかの実装形態では、ユーザ選択障害物回避感度は、ロボット１５００が障害物回避行動を開始する、ロボット１５００と障害物１５０６との間の距離に対する閾値を示すことができる。たとえば、図１５に示すように、距離閾値１５１２、１５１４、１５１６は、それぞれ、選択１４０２、１４０４、１４０６に対応する。ロボット１５００は、障害物１５０６とロボット１５００との間の距離が、距離閾値１５１２、１５１４、１５１６以下であることに基づいて、障害物回避行動を開始する。図１４Ａ～図１４Ｃに戻って簡単に参照すると、選択１４０２、１４０４、１４０６は、距離のユーザ選択であり得る。選択１４０２は、０センチメートルと１５センチメートルとの間、たとえば、１センチメートルと５センチメートルとの間、１センチメートルと１０センチメートルとの間、１センチメートルと１５センチメートルとの間、１センチメートル未満、少なくとも１センチメートル、少なくとも３センチメートル、少なくとも５センチメートルなどの距離に対応することができる。選択１４０４は、３センチメートルと３０センチメートルとの間、たとえば、５センチメートルと１５センチメートルとの間、５センチメートルと２０センチメートルとの間、５センチメートルと２５センチメートルとの間、少なくとも３センチメートル、少なくとも５センチメートル、少なくとも７センチメートル、または少なくとも１０センチメートルなどの距離に対応することができる。選択１４０６は、５センチメートルと６０センチメートルとの間、たとえば、１０センチメートルと３０センチメートルとの間、２０センチメートルと４０センチメートルとの間、３０センチメートルと５０センチメートルとの間、４０センチメートルと６０センチメートルとの間、少なくとも５センチメートル、少なくとも７センチメートル、少なくとも１０センチメートルなどの距離に対応することができる。

いくつかの実装形態では、ユーザ選択障害物回避感度は、障害物１５０６が床面１５０４の一部の上に存在する尤度閾値を表す。ロボット１５００が床面１５０４にわたって移動するとき、ロボット１５００は、障害物１５０６がロボット１５００の近傍にあるかまたはロボット１５００の前方にある尤度を決定することができる。尤度は、ロボット１５００が実行している現在の任務からのセンサデータに基づくだけでなく、１つまたは複数の前に実行された任務からのセンサデータにも基づいて決定され得る。たとえば、障害物１５０６は、ステップ１３０２に関して説明した任務など、前に実行された任務の中で検出され得る。加えて、尤度は、障害物１５０６のモビリティに基づいて決定され得る。たとえば、障害物１５０６は、ユーザによって拾い上げられ、床面１５０４の他の場所におかれるかまたは床面１５０４から取り除かれる可能性のあるコード、衣類、または他の障害物など、高いモビリティを有することがある。障害物１５０６が高いモビリティを有し、かつ第１の任務の中で検出される場合、障害物１５０６が第２の任務の中に存在する尤度は低くなり得る。代替的に、障害物１５０６は、テーブルまたは長椅子など、低いモビリティを有することがある。障害物１５０６が低いモビリティを有し、かつ第１の任務の中で検出される場合、障害物１５０６が第２の任務の中に存在する尤度は高くなり得る。

いくつかの実装形態では、感度は、ユーザ選択感度ではなく、たとえば、ロボット１５００またはクラウドコンピューティングシステム１３５２によって自動的に選択され得る。障害物に対する感度は、ロボット１５００が、１つまたは複数の前の任務において、障害物付近でエラー状態を経験したかどうかに基づいて選択され得る。ロボット１５００が障害物を最初に検出した後、ロボット１５００が障害物を検出しない次の任務は、障害物に対するロボット１５００の感度を低減することができる。いくつかの実装形態では、インジケータ１４１０は、自動的に選択された感度を示すことができ、次いで、ユーザは、インジケータ１４１０と対話して感度を変更することができる。

追加の代替実装形態
いくつかの実装形態について説明した。他の実装形態が可能である。

いくつかの実装形態は、単一の自律モバイルロボット、たとえばロボット１００、ロボット７００、ロボット１０００、ロボット１２００およびロボット１５００に関して説明されるが、いくつかの実装形態では、環境の中で動作する複数の自律モバイルロボットからのデータが使用され得る。たとえば、ロボット１００によって捕捉されるイメージは、ユーザ対面マップを形成するためまたはロボット１００もしくはロボット１９０のナビゲートを制御するために、図５に関して説明したロボット１９０によって生成されたセンサデータと組み合わせて使用され得る。いくつかの実装形態では、ロボット１９０は、ロボット１００の画像捕捉デバイス１０１と同様の前向きの画像捕捉デバイスを有することもできる。ロボット１９０の画像捕捉デバイスは、床面のステッチ画像表現を生成するために、ロボット１００によって捕捉されたイメージと組み合わせて使用され得るイメージを捕捉することができる。

本明細書で説明するように、画像捕捉デバイス１０１は、ロボット１００の単一の画像捕捉デバイスであり得る。いくつかの実装形態では、ロボット１００は、２つ以上の前向きの画像捕捉デバイスを含むことができ、２つ以上の前向きの画像捕捉デバイスからのイメージは、本明細書で説明する方法のために使用され得る。

本明細書で説明するように、画像捕捉デバイス１０１は、ロボット１００の前方方向Ｆに水平に向けられ得る。いくつかの実装形態では、画像捕捉デバイス１０１は、水平軸に対して傾けられる。たとえば、画像捕捉デバイス１０１は、５度から３０度の間、たとえば、５度から２５度、５度から２０度、または５度から１５度の間の角度で下向きに傾けられ得る。

図９に示す方法９００は、図１０Ａ～図１０Ｃに示すラグ１００６に関連して説明される。方法９００は、他の形状を有するラグとともに使用され得る。たとえば、非長方形のラグが、複数の突出部を含むことがある。場合によっては、ラグは、裂け目のために縁部に沿って非直線形状（ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を含むことがある。方法９００は、非直線形状を含む部分を回避するように実施されることがある。

図１０Ａ～図１０Ｃを参照すると、ロボット１０００は、タッセル１０１２がロボット１０００の可動構成要素の中に引き込まれないように、タッセル１０１２を含む縁部１０１４を横切ってラグ１００６の上に移動することを回避するとして説明される。いくつかの実装形態では、ロボット１０００は、タッセル１０１２の上を移動する経路に沿って移動することができる。そのような実装形態では、ロボット１０００は、ロボット１０００がタッセル１０１２の上を移動するとき、ロボット１０００の回転可能部材の回転速度を低減することができる。ロボット１０００は、ロボット１０００がラグ１００６から離れたロケーションにあるときでかつロボット１０００がラグ１００６の上に移動する前に、回転可能部材の回転速度を低減することができる。この関連で、ロボット１０００は、ロボット１０００がラグ１００６から離れた床面１００４の部分にわたって移動するときに第１の回転速度で回転可能部材を回転させ、次いで、ロボット１０００がラグ１００６から離れた床面１００４の部分からラグ１００６の上の床面１００４の部分に移動するときに第２の回転速度で回転可能部材を回転させることができ、第２の回転速度は、第１の回転速度より小さい。いくつかの実装形態では、ロボット１０００は、回転可能部材がもはや回転しないように、ロボット１０００の回転可能部材を駆動する駆動システムを停止させることによって、回転速度を低減する。いくつかの実装形態では、ロボット１０００は、回転可能部材に対する駆動システムに供給する電力量を低減する。

ロボット１０００がラグ１００６の上に乗ってラグ１００６の縁部を超えた後、ロボット１０００は、回転可能部材の回転速度を上げることができる。ロボット１０００は、第３の回転速度で回転するように回転可能部材を駆動することができる。第３の回転速度は、第１の回転速度と同じかまたは同様であり得る。いくつかの実装形態では、第３の回転速度は、第２の回転速度より大きく、かつ第１の回転速度より小さい。ロボット１０００が、ラグ１００６の縁部を超えてまたはタッセル１０１２を超えてラグ１００６の内部に移動した後、ロボット１０００は、駆動システムを再起動することができる。ロボット１０００は、タッセルがラグ１００６の内部を取り囲んでいる例では、タッセルの上を移動するように制御され得る。たとえば、タッセルが、ラグの全周に沿って配置されることがある。ロボット１０００がラグ１００６から離れて移動するとき、ロボット１０００は、回転可能部材の駆動システムを動作させることができ、それにより、ロボット１０００が、ラグ１００６の縁部またはラグ１００６のタッセル１０１２の上を移動するとき、回転可能部材が回転する。これは、ラグ１００６の外周に沿った領域をロボット１０００が掃除することを可能にする。ロボット１０００は、第４の回転速度で回転可能部材を駆動することができる。いくつかの実装形態では、第４の回転速度は、第３の回転速度と同じである。いくつかの実装形態では、第４の回転速度は、第２の回転速度より大きい。

本明細書で説明するこれらの画像の中に表される物体および障害物は、この３次元表現の上に重ねられ、それにより、環境２０の中の扉および窓の配置を正確に描写することができる。代替または追加として、機械学習技法は、ロボット７００によって捕捉された単一の画像の中に現れる、物体のロボット７００からの距離を検出するために使用され得る。これらの距離に基づいて、３次元表現が生成されて、モバイルデバイス６５２の上でユーザに提示され得る。

本明細書で説明するように、物体および障害物は、ロボット７００によって捕捉された画像の中に表され得、３次元表現の上に重ねられ得る。いくつかの実装形態では、図１６Ａを参照すると、自律クリーニングロボット（たとえば、ロボット７００と同様）によって遭遇されたごみ屑、障害物、または他の物体を含む物体のリスト１６００が、モバイルデバイス１６０２（たとえば、本明細書で説明したモバイルデバイス６５２と同様）を介してユーザに提示され得る。リスト１６００は、物体の名前１６０４、物体のロケーション１６０６、および物体がロボットによって遭遇された時間１６０８を識別することができる。図１６Ｂを参照すると、モバイルデバイス１６０２は、たとえば、ロボットによって遭遇された物体の表現を提示することができる。図１６Ｂに示す例では、物体はコード１６１０である。物体の表現は、ロボットによって捕捉されたイメージに基づいて生成され得る。物体の表現は、ロボット７００によって捕捉されたイメージの中の物体の表現に基づいて生成され得る。いくつかの例では、モバイルデバイス１６０２の上に提示される物体の表現は、ロボットによって捕捉されたイメージの一部に対応することができる。代替または追加として、物体が、ロボットのイメージから識別され得、次いで、コンピュータ生成画像またはストック画像が、モバイルデバイス１６０２を介してユーザに提示される記録された物体の一部として提示され得る。たとえば、ロボットは、任務の間に様々なタイプの物体に遭遇することがある。ロボットは、任務の間にロボットによって取り込まれる、またはロボットによって遭遇される物体のイメージを捕捉することができる。物体を表す捕捉されたイメージの部分は、モバイルデバイス１６０２によって提示され得、たとえば、図１６Ｂに示すコード１６１０または物体が、イメージを使用して識別され得、次いで、物体の表現が、モバイルデバイス１６０２の上に提示され得る。

物体の表現は、モバイルデバイス１６０２の上に提示され得、モバイルデバイス１６０２は、ユーザが物体の識別を確認するように、要求を発行することができる。たとえば、物体がコード１６１０である場合、モバイルデバイス１６０２は、コード１６１０の表現を提示して、物体がコードであることを確認するように、ユーザに要求することができる。いくつかの実装形態では、モバイルデバイス１６０２は、ロボット７００によって検出されたおよび／または取り込まれた物体のタイプのリストを提供することができ、いくつかの実装形態では、モバイルデバイス１６０２は、ロボットによって検出されたおよび／または取り込まれた物体のロケーションのインジケータ、たとえば、本明細書で説明する床面のステッチ画像表現の上に重ねられるインジケータを提供することができる。たとえば、図１６Ｂに示すように、コード１６１０を表すイメージ１６１２を提示することに加えて、モバイルデバイス１６０２は、ロボットの環境の上面図表現１６１４を提示することができ、コード１６１０に遭遇したロケーションを示すために表現１６１４の上に重ねられたインジケータ１６１６を提供することができる。モバイルデバイス１６０２は、物体をコード１６１０として識別することができ、物体が実際にコード１６１０であることをユーザが確認することを要求することができる。物体を識別して、物体のロケーションのインジケータ１６１６を提示することによって、モバイルデバイス１６０２は、ロボットが今後の任務において物体を回避することができるように、ユーザが部屋を容易に片付けることを可能にすることができる。

図１１に示す方法１１００は、図１２に示す崖１２０８に関連して説明される。いくつかの実装形態では、方法１１００は、環境１２０２の中の急な傾斜、たとえば水平面に対して４５超の角度を成す床面を回避するために使用され得る。

いくつかの実装形態では、自律クリーニングロボットが環境の中のある特徴物に接近するときに、その速度を減少させるのではなく、自律クリーニングロボットは、ある特徴物を検出することに応答して、その速度を増加させることができる。たとえば、図１７を参照すると、自律クリーニングロボット１７００は、床面１７０２のイメージを捕捉しながら、第１の速度で床面１７０２にわたってナビゲートすることができる。ロボット１７００は、捕捉されたイメージに基づいて、床面１７０２の隆起部１７０４を、たとえば出入口または部屋と部屋との間において検出することができる。ロボット１２００は、ロボット１２００と隆起部１７０４との間の距離を推定して、隆起部１７０４から一定の距離の中に入ったことに応答してその速度を増加させることができる。たとえば、ロボット１７００は、点１７０６ａと１７０６ｂとの間を第１の速度で移動し、次いで、ロボット１７００が隆起部１７０４からある距離以内に入ったと決定することに応答して、点１７０６ｂにおいてその速度を増加させる。点１７０６ｂから、ロボット１７００が閾値に到達して隆起部１７０４の上を移動するまで、ロボット１７００は、第１の速度より大きい第２の速度で進む。この増加された速度は、ロボット１７００が、隆起部１７０４の上で立往生することなく、隆起部１７０４の上をより容易に進むことを可能にする。

自律クリーニングロボットが本明細書で説明されたが、いくつかの実装形態では、他のモバイルロボットが使用されてもよい。たとえば、ロボット１００は、バキュームクリーニングロボットである。いくつかの実装形態では、自律湿式クリーニングロボットが使用され得る。ロボットは、ロボットの底に取り付け可能なパッドを含むことができ、ロボットが床面を磨くクリーニング任務を実行するために使用され得る。ロボットは、ロボット１００に関して説明したシステムと同様のシステムを含むことができる。いくつかの実装形態では、画像捕捉デバイスを有するパトロールロボットが使用され得る。パトロールロボットは、画像捕捉デバイスをパトロールロボットの本体に対して移動させる機構を含むことができる。ロボット１００が円形ロボットとして説明されたが、他の実装形態では、ロボット１００は、実質的に長方形である前部と実質的に半円形である後部とを含むロボットであり得る。いくつかの実装形態では、ロボット１００は、実質的に長方形である外周を有する。

それにも関わらず、様々な修正形態が作成され得ることが理解されよう。したがって、他の実施形態は、本特許請求の範囲の中にある。

１０ 床面
２０ 環境
３０ ラグ
１００ ロボット
１０１ 画像捕捉デバイス
１０３ 視野
１０５ ごみ屑
１０６ 電気回路
１０８ 筐体基礎構造
１０９ コントローラ
１１０ 駆動システム
１１２ 駆動輪
１１３ 底部
１１４ モータ
１１５ キャスタ輪
１１６ クリーニングアセンブリ
１１７ クリーニング入口
１１８ 回転可能部材
１１９ バキュームシステム
１２０ モータ
１２１ 後方部
１２２ 前方部
１２４ ごみ屑ビン
１２６ ブラシ
１２８ モータ
１３４ 崖センサ
１３６ａ 近接センサ
１３６ｂ 近接センサ
１３８ バンパー
１３９ａ 衝突センサ
１３９ｂ 衝突センサ
１４０ 画像捕捉デバイス
１４１ 障害物監視センサ
１４２ 上部
１４４ メモリ記憶素子
１４５ 吸引通路
１４６ 平行水平軸
１４７ ごみ屑検出センサ
１４８ 平行水平軸
１４９ ワイヤレストランシーバ
１５０ 側面
１５２ 側面
１５４ 前面
１５６ 角表面
１５８ 角表面
１６０ 中心
１６２ 中心
１８５ 通信ネットワーク
１８８ モバイルデバイス
１９０ 自律モバイルロボット
１９２ クラウドコンピューティングシステム
６００ 方法
６５０ クラウドコンピューティングシステム
６５２ モバイルデバイス
７００ ロボット
７０２ 環境
７０４ 床面
７０５ 壁
７０６ 床面の部分
７０９ テーブル
７１０ 椅子
７１２ ラグ
７１４ 部分
７１６ 部分
７１８ 部分
７２０ 画像
７２２ 画像の部分
７３０ 画像
７３２ 画像の部分
８００ 自律クリーニングロボット
８０２ 環境
８０４ 床面
８０６ 部分
８０８ 部分
８１０ 部分
８１２ 部分
８１４ 部分
８１６ 部分
８１８ ステッチ画像表現
８２０ モバイルデバイス
８２２ インジケータ
１０００ ロボット
１００２ 環境
１００４ 床面
１００６ ラグ
１００８ 経路
１００８ａ 部分
１０１０ 角部
１０１２ タッセル
１０１４ 縁部
１０１６ 縁部
１０１８ 経路
１０２０ 経路
１０２０ａ 部分
１２００ ロボット
１２０２ 環境
１２０４ 床面
１２０４ａ 第１の部分
１２０４ｂ 第２の部分
１２０６ａ 点
１２０６ｂ 点
１２０８ 崖
１３００ 方法
１３５０ モバイルデバイス
１３５２ クラウドコンピューティングシステム
１４０２ 低感度選択
１４０４ 中感度選択
１４０６ 高感度選択
１４０８ インジケータ
１４１０ インジケータ
１５００ ロボット
１５０２ 環境
１５０４ 床面
１５０６ 障害物
１５０８ 部屋
１５１０ 部屋
１５１２ 距離閾値
１５１４ 距離閾値
１５１６ 距離閾値
１６００ リスト
１６０２ モバイルデバイス
１６０４ 名前
１６０６ ロケーション
１６０８ 時間
１６１０ コード
１６１２ イメージ
１６１４ 上面図表現
１６１６ インジケータ
１７００ 自律クリーニングロボット
１７０２ 床面
１７０４ 隆起部
１７０６ａ 点
１７０６ｂ 点

Claims (11)

1. ユーザ入力デバイスと、
   前記ユーザ入力デバイスに動作可能に接続されたコントローラと
   を含み、
   前記コントローラが、
   前記ユーザ入力デバイスに、ユーザが選択することができる利用可能な障害物回避感度レベルの範囲または利用可能な障害物回避感度レベルのリストを示すインジケータをユーザに対して提示させることと、
   前記ユーザ入力デバイスに、前記インジケータが提示した障害物回避感度レベルのうちユーザにより選択された障害物回避感度レベルを、ユーザ選択感度として受け付けさせることと、
   自律クリーニングロボットによる障害物回避に対して前記ユーザ選択感度を示すデータを、前記ユーザ入力デバイスから受け付けることと、
   前記自律クリーニングロボットの画像捕捉デバイスによって捕捉されたイメージおよび前記ユーザ選択感度に基づいて、前記自律クリーニングロボットが床面の一部の上の障害物を回避するために障害物回避行動を開始するように、前記ユーザ選択感度を示す前記データの前記自律クリーニングロボットへの送信を開始することと
   を含む動作を実行するための命令を実行するように構成される、モバイルコンピューティングデバイス。
2. 前記ユーザ選択感度は、前記自律クリーニングロボットが、前記障害物と前記自律クリーニングロボットとの間の距離が距離閾値以下であることに基づいて前記障害物回避行動を開始するような、距離閾値を示す、請求項１に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
3. 前記ユーザ選択感度を受け付けることが、前記距離閾値のユーザ選択を示すデータを受け付けることを含む、請求項２に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
4. 前記ユーザ選択感度は、前記自律クリーニングロボットが、前記床面の一部の上に前記障害物が存在する尤度が尤度閾値以上であることに基づいて前記障害物回避行動を開始するような、尤度閾値を示す、請求項１に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
5. 前記障害物が存在する前記尤度が、前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記イメージに基づいて決定される、請求項４に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
6. 前記コントローラに動作可能に接続されたディスプレイをさらに含み、
   前記障害物が、前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記イメージの中に表され、
   前記動作が、
   前記イメージを表すデータを、前記自律クリーニングロボットから受け付けることと、
   前記イメージを表す前記データに基づいて前記障害物の表現を、前記ディスプレイの上に提示することと
   を含む、請求項１に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
7. 前記コントローラに動作可能に接続されたディスプレイをさらに含み、
   前記動作が、
   前記自律クリーニングロボットの前記画像捕捉デバイスによるイメージの中に存在する複数の障害物の表現を、前記ディスプレイ上に提示することを含み、前記複数の障害物の前記表現が、前記障害物の表現を含む、請求項１に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
8. 自律クリーニングロボットを床面の上で支持するための駆動システムであって、前記自律クリーニングロボットを前記床面にわたって操縦するように動作可能である、駆動システムと、
   前記自律クリーニングロボットの前方の前記床面の一部のイメージを捕捉するために前記自律クリーニングロボットの上に配置された画像捕捉デバイスと、
   前記駆動システム、前記画像捕捉デバイスおよびユーザ入力デバイスに動作可能に接続されたコントローラと
   を含み、
   前記コントローラが、
   前記ユーザ入力デバイスに、ユーザが選択することができる利用可能な障害物回避感度レベルの範囲または利用可能な障害物回避感度レベルのリストを示すインジケータをユーザに対して提示させることと、
   前記ユーザ入力デバイスに、前記インジケータが提示した障害物回避感度レベルのうちユーザにより選択された障害物回避感度レベルを、ユーザ選択感度として受け付けさせることと、
   前記床面の一部の上の障害物を回避するために回避行動を、前記ユーザ選択感度および前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記イメージに基づいて開始することを含む動作を実行するための命令を実行するように構成される、自律クリーニングロボット。
9. 前記ユーザ選択感度が、ユーザ選択距離閾値に対応し、前記障害物を回避するために前記回避行動を開始することが、前記障害物と前記自律クリーニングロボットとの間の距離が前記距離閾値以下であることに基づいて、前記回避行動を開始することを含む、請求項８に記載の自律クリーニングロボット。
10. 前記ユーザ選択感度が、尤度閾値に対応し、前記障害物を回避するために前記回避行動を開始することが、前記床面の一部の上に前記障害物が存在することの尤度が前記尤度閾値以上であることに基づいて、前記回避行動を開始することを含む、請求項８に記載の自律クリーニングロボット。
11. 前記動作が、複数の画像の中に存在する複数の障害物の表現をリモートユーザデバイスに提示させるために、前記画像捕捉デバイスによって捕捉された前記複数の画像を示すデータの送信を開始することを含む、請求項８に記載の自律クリーニングロボット。

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