TW202028908A

TW202028908A - 移動式機器人

Info

Publication number: TW202028908A
Application number: TW108147929A
Authority: TW
Inventors: 邊在程
Original assignee: 南韓商Ｌｇ電子股份有限公司
Priority date: 2018-12-28
Filing date: 2019-12-26
Publication date: 2020-08-01
Also published as: KR20200087301A; WO2020139029A1; US20220061617A1; TWI739255B; KR102198187B1

Abstract

本發明揭露一種移動式機器人，包括：一驅動器，被配置以移動一主體；一記憶體，被配置以儲存一清掃區域的一第一障礙物地圖；一通訊介面，被配置以與一第二移動式機器人通訊；以及一控制器，被配置以當從該第二移動式機器人接收該清掃區域的一第二障礙物地圖時，基於所儲存的該第一障礙物地圖上的一人工標記，對所接收的該第二障礙物地圖進行校準。

Description

移動式機器人

本發明是關於一種移動式機器人，特別地，是關於一種控制複數個移動式機器人而使得該些機器人彼此分享地圖並彼此合作進行清掃的方法。

為了工業目的已開發出機器人，且機器人已負責部分的工廠自動化。近年來，機器人的應用領域經過進一步地擴展。作為結果，已開發出醫療機器人、航空航太機器人等等。此外，已製造出可使用在一般家庭的家用機器人。在這類機器人之中，能夠自行行進的機器人被稱為移動式機器人。使用在一般家庭的移動式機器人的一個代表性示例是清掃機器人。

已知使用設置在清掃機器人中的各種感測器來感測清掃機器人周圍的環境和使用者的各類技術。此外，已知清掃機器人自行學習和製作清掃區域的地圖並且檢測當前在地圖上的位置的技術。已知能夠在於清掃區域中以預定方式行進的同時進行清掃的清掃機器人。

傳統的清掃機器人使用光學感測器來檢測到障礙物或牆的距離，並製作清掃機周圍環境的地圖，光學感測器的優點在於檢測距離、檢測地形、和獲得障礙物的影像。

在韓國專利公開第10-2014-0138555號中揭露之傳統的控制清掃機器人的方法中，地圖是透過複數個感測器來產生。當複數個機器人分享地圖時，各個機器人都感知有關初始起點的位置。然而，由於各個機器人都具有它自己的起點，其不能夠感知有關其他機器人的位置資訊或環境資訊。

特別是，在使用分別不同類型的機器人的情況下，對於相同的清掃區域，產生出分別不同的地圖，且因為機器人之間的地圖產生方法不同和感測器之間的類型和靈敏度不同，地圖的大小和座標方向彼此不同。此外，在產生分別不同的地圖的情況下，難以分享位置資訊和環境資訊，因此使得合作清掃無法進行。

為了有效地使用複數個移動式機器人進行合作清掃，各個移動式機器人都需要檢測其他移動式機器人的位置。為此，可額外使用位置感測器，例如超音波感測器或雷達，來檢測另一移動式機器人的位置。然而，當與另一個移動式機器人的距離增加時，可能難以檢測到另一個移動式機器人的位置。為了克服這個缺點，可使用高效能感測器，以精確地檢測遠處的另一個移動式機器人的位置。然而，高效能感測器的使用增加了產品製造的成本。

【相關技術文件]

[專利文件]

韓國專利公開第10-2014-0138555號。

所以，本發明是鑒於上述問題而完成，且本發明的一個目的是提供一種移動式機器人，用於有效並精確地匹配在相同空間中的複數個移動式機器人所使用的不同清掃地圖。

本發明的另一個目的是提供一種複數個移動式機器人和其控制方法，其中，即使是在複數個移動式機器人對於相同空間使用分別不同的清掃地圖時，該些移動式機器人也可輕易地辨識其相對於對方的位置，並可分享位置資訊和環境資訊，而不必額外分享特徵圖(同步定位和地圖構建(simultaneous localization and mapping,SLAM)地圖)。

本發明的再一個目的是提供一種複數個移動式機器人和其控制方法，其中，複數個移動式機器人可在檢測位於指定空間內的其他移動式機器人的位置的同時，有效地進行合作清掃，而不需要在其上安裝位置感測器。

根據本發明，上述目的能透過提供一種移動式機器人來實現，該移動式機器人被配置以使用人工標記匹配所接收的障礙物地圖和其本身的障礙物地圖。

根據本發明的一態樣，提供一種移動式機器人，包括：一驅動器，被配置以移動一主體；一記憶體，被配置以儲存一清掃區域的一第一障礙物地圖；一通訊介面，被配置以與一第二移動式機器人通訊；以及一控制器，被配置以在從第二移動式機器人接收清掃區域的一第二障礙物地圖時，基於所儲存的第一障礙物地圖上的一人工標記，對所接收的第二障礙物地圖進行校準。

該控制器可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖和第二障礙物地圖中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖進行校準，使得第一障礙物地圖上的一第一人工標記與第二障礙物地圖上的一第二人工標記彼此匹配。

該控制器可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖和第二障礙物地圖中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖進行校準，使得第一障礙物地圖上的複數個第一人工標記與第二障礙物地圖上的複數個第二人工標記彼此匹配。

該控制器可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖和第二障礙物地圖中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖進行校準，使得第一障礙物地圖上的一第一人工標記的位置和形狀與第二障礙物地圖上的一第二人工標記的位置和形狀彼此匹配。

該控制器可使用其上已進行校準的第二障礙物地圖檢測第二移動式機器人的位置，並可將基於第二移動式機器人的位置所產生的清掃命令、和關於主體的位置的資訊發送到第二移動式機器人。

關於主體的位置的資訊可被標記在其上已進行校準的第二障礙物地圖上。

發送到第二移動式機器人的清掃命令可以是用於基於關於主體的位置的資訊、關於第一障礙物地圖或第二障礙物地圖上的障礙物的資訊、和關於第二移動式機器人的位置的資訊所選擇的特定區域的清掃命令，或者可以是用於指示第二移動式機器人沿著主體已行進的路線行進的清掃命令。

在校準完成時，該控制器可使用第一障礙物地圖，辨識與從第二移動式機器人接收的無線信號對應的第二移動式機器人的位置座標。

該移動式機器人可進一步包括一感測器，被配置以收集有關清掃區域的人工標記的資訊。

該控制器可分析從清掃區域收集的複數個影像、可確定在所收集的該些影像中之不動的圖形、並可將至少一個被確定為不動的圖形指定為一人工標記。

控制器可分析從清掃區域收集的複數個影像、並可將在所收集的該些影像中的至少一個被確定為要標記在牆上或天花板上的圖形指定為一人工標記。

根據本發明的另一個態樣，提供一種複數個移動式機器人，包括一第一移動式機器人以及一第二移動式機器人，該第一移動式機器人從該第二移動式機器人接收清掃區域的第二障礙物地圖、基於預先儲存在第一移動式機器人中的第一障礙物地圖上的人工標記，對所接收的第二障礙物地圖進行校準、並將與校準對應的轉換資料發送到第二移動式機器人；以及第二移動式機器人將轉換資料應用到其之第二障礙物地圖、辨識與從第一移動式機器人接收的無線信號對應的位置座標、並產生清掃命令。

第一移動式機器人可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖和第二障礙物地圖中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖進行校準，使得第一障礙物地圖上的第一人工標記與第二障礙物地圖上的第二人工標記彼此匹配。

第一移動式機器人可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖和第二障礙物地圖中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖進行校準，使得第一障礙物地圖上的第一人工標記的位置和形狀與第二障礙物地圖上的第二人工標記的位置和形狀彼此匹配。

根據本發明的移動式機器人，具有一個或更多個如下所述的效果。

第一，可使用人工標記將由不同類型的移動式機器人所收集之針對相同空間的不同類型的清掃地圖有效且精確地彼此匹配。

第二，可在相同類型的移動式機器人之間和不同類型的移動式機器人之間分享清掃地圖、環境資訊、和位置資訊。

第三，複數個移動式機器人可在檢測位於指定空間內的其他移動式機器人的位置的同時，有效地進行合作清掃，而不需要在其上安裝位置感測器。

第四，即使在移動式機器人是彼此為不同類型並因此對相同空間使用分別不同的清掃地圖時，該些移動式機器人也可輕易地辨識其相對於對方的位置，而不必額外分享特徵圖(同步定位和地圖構建(SLAM)地圖)。結果是，即使是在移動式機器人正進行合作清掃的同時，也可根據移動式機器人彼此的相對位置有效地調整或更新合作情境(cooperation scenario)。

然而，可經由本發明達成的效果並不限於上述提及的效果，且對於本發明所屬技術領域中具有通常知識者來說，從所附的請求項將清楚地理解其他未在此提及的效果。

10:建築物、內部網路

50:網路通訊裝置

100:移動式機器人、清掃機器人

100a:移動式機器人、第一移動式機器人

100b:移動式機器人、第二移動式機器人

110:清掃機主體

111:滾輪

111a:主輪

111b:副輪

120:吸頭

123:腳輪

129:蓋構件

130:感測器

140:集塵器

150:集塵器蓋

155:開口

300:終端

300a:終端

300b:終端

500:伺服器

1100:通訊介面

1200:輸入裝置

1300:驅動器

1400:感測器

1500:輸出裝置

1600:電源

1700:記憶體

1800:控制器

1900:清掃裝置

a:區域

b:區域

c:區域

d:區域

e:區域

f:區域

F:前進方向

F1:第一人工標記

F1a:第一人工標記

F1b:第一人工標記

F2:第二人工標記

F2a:第二人工標記

F2b:第二人工標記

Map 1:障礙物地圖、第一障礙物地圖

Map 2:障礙物地圖、第二障礙物地圖

P1:位置座標

P2:位置座標

R:反向

S5:步驟

S10:步驟

S20:步驟

S30:步驟

S40:步驟

S50:步驟

101:步驟

102:步驟

103:步驟

104:步驟

1001:步驟

1002:步驟

1003:步驟

1004:步驟

1005:步驟

1006:步驟

1007:步驟

1008:步驟

1009:步驟

Va:行進速度

Vb:行進速度

圖1是示出根據本發明之清掃機器人的示例的透視圖。

圖2是圖1所示之清掃機器人的俯視圖。

圖3是圖1所示之清掃機器人的側視圖。

圖4是示出根據本發明一實施例之清掃機器人的組件的方塊圖。

圖5A是示出根據本發明一實施例之複數個清掃機器人之間的網路通訊的概念圖。

圖5B是圖5A所示之網路通訊的一示例的概念圖。

圖5C是用於說明根據本發明一實施例之複數個清掃機器人之間的跟隨控制的圖式。

圖6是用於說明根據一實施例之為了進行合作/跟隨清掃而辨識複數個清掃機器人彼此的相對位置的方法的代表性流程圖。

圖7是示出根據本發明一實施例之清掃機器人的操作的圖式，其中清掃機器人在彼此通訊的同時，使用標記有其位置之分別不同的障礙物地圖進行清掃。

圖8是用於說明根據本發明一實施例之用於統合彼此不同的障礙物地圖的座標系的校準程序的流程圖。

圖9A、圖9B、圖9C、圖9D、和圖9E是示出根據本發明一實施例之透過縮放、旋轉、和移動匹配彼此不同的障礙物地圖的程序的概念圖。

圖10是用於說明根據本發明另一實施例之為了進行合作/跟隨清掃而辨識複數個清掃機器人彼此的相對位置的方法的流程圖。

本發明的優點和特徵、以及達成它們的方法，將藉由以下參照所附圖式作詳細敘述的實施例而變得更為清楚。然而，本發明可實現為許多不同形式，且不應被解釋為受限於在此提供的實施例。相反地，這些實施例的提供是用來使本發明將透徹且完整，並將對本發明所屬技術領域中具有通常知識者完整地傳達本發明的範圍。本發明只由請求項的範圍界定。在說明書全文，相似的元件符號用於指示相似的元件。

在此可使用空間相關用語，例如「在...之下」、「在...下方」、「低於」、「在...之上」、或「高於」，以敘述圖式中所繪示的一元件與另一元件之間的關係。能理解的是，除了圖式中表現的方向之外，這類空間相關用語也意圖用來囊括不同的裝置方向。舉例來說，如果將其中一個圖式中的裝置上下翻轉，原本被敘述為在其他元件「之下」或「下方」的元件，將被定向在其他元件「之上」。所以，示例性的用語「在...之下」或「在...下方」能囊括上方和下方二個位置關係。由於裝置可被定向在另一方向，可根據裝置的方向來解釋空間相關用語。

本發明所使用的術語只用在敘述特定實施例的目的，並不意圖用來限制本發明。除非在文中已清楚指明，本發明說明書和請求項所使用的單數形式「一」和「該」也意圖用來包含複數形式。另外能理解的是，當本說明書中使用用語「包括」與其變形體時，係指定所述之組件、步驟、及/或操作的存在，但並未排除一個或更多個其他組件、步驟、及/或操作的存在或添加。

除非另有定義，在此使用的所有用語(包含技術和科學用語)係具有與本發明所屬技術領域中通常知識者一般理解的意義相同的意義。另外能理解的是，如那些在一般通用之字典中存在定義者的用語，應被解釋為具有與它們在相關技術領域之文本以及本發明中的意義一致的意義，並且除非在此有明確定義，否則不應以理想化或過於正式的方式加以解釋。

根據本發明的移動式機器人100可以為能夠使用滾輪或類似物自行行進的機器人，例如家庭使用的家用機器人或清掃機器人等等。

以下，將參照所附圖式更詳細地敘述根據本發明的清掃機器人。

本說明書揭露的實施例將在以下參照所附圖式作詳細敘述。應注意的是，在此使用的技術用語只用於敘述特定的實施例，不用在限制本發明的範圍。

圖1是示出根據本發明之移動式機器人100的示例的透視圖；圖2是圖1所示之移動式機器人100的俯視圖；以及圖3是圖1所示之移動式機器人100的側視圖。

在本說明書中，用語「移動式機器人」、「清掃機器人」、和「自走式清掃機(autonomous-driving cleaner)」可具有相同意義。此外，在此敘述的複數個清掃機通常可包括至少一些以下將參照圖1至圖3所敘述的組件。

請參照圖1至圖3，清掃機器人100可在於預定區域中自行行進的同時，進行清掃地板的功能。在此，地板的清掃可包含吸入灰塵(包含異物)或擦淨地板。

清掃機器人100可包括清掃機主體110、吸頭120、感測器130、以及集塵器140。配置以控制清掃機器人100的控制器1800和各種組件可容納在清掃機主體110中或安裝到清掃機主體110。此外，配置以驅動清掃機器人100的滾輪111可設置在清掃機主體110。清掃機器人100可在前進、後退、向左、或向右的方向上移動，或者可藉由滾輪111旋轉。

請參照圖3，滾輪111可包含主輪111a和副輪111b。

可將主輪111a設置為複數個，使得該些主輪111a分別設置在清掃機主體110的相對側。主輪111a可配置成在正向或反向上旋轉，以回應來自控制器的控制信號。各個主輪111a可配置成被獨立驅動。舉例來說，主輪111a可被分別不同的馬達驅動。或者，主輪111a可被分別耦接至單一個馬達的不同軸件驅動。

副輪111b可與主輪111a一起支撐清掃機主體110，並可輔助主輪111a驅動清掃機器人100。副輪111b也可設置在稍後敘述的吸頭120。

控制器可控制滾輪111的驅動，使得清掃機器人100在地板上自行行進。

配置以向清掃機器人100供應電力的電池(圖未示出)可安裝在清掃機主體110中。該電池可配置成可重複充電，並可以可拆卸地安裝到清掃機主體110的底面。

如圖1所示，吸頭120可從清掃機主體110的一側突出，並可用於吸入含有灰塵的空氣或將地板擦乾淨。該一側可為清掃機主體110朝向前進方向F的一側，亦即清掃機主體110的前側。

圖式繪示了吸頭120從清掃機主體110的一側在前進方向上以及在向左方向和向右方向上突出的配置。詳細地說，吸頭120的前端可在前進方向上與清掃機主體110的該一側間隔開來，且吸頭120的左右端可分別在向左方向和向右方向上與清掃機主體110的該一側間隔開來。

清掃機主體110可形成為圓形，並且吸頭120後端的左右側可在向左方向和向右方向上從清掃機主體110突出，因此可在清掃機主體110與吸頭120之間形成留空空間(empty space)，亦即間隙。該留空空間可為清掃機主體110的左右端與吸頭120的左右端之間的空間，並可具有向清掃機器人100的內側凹入的形狀。

當障礙物被卡在留空空間時，清掃機器人100可能被該障礙物卡住而變得無法移動。為了防止這種情況，可設置蓋構件129，以覆蓋至少一部分的留空空間。

蓋構件129可設置在清掃機主體110或吸頭120。在本實施例中，蓋構件129可從吸頭120後端的左右側的每一側突出，並且可覆蓋清掃機主體110的外圓周表面。

蓋構件129可被設置以填充至少一部分的留空空間，亦即清掃機主體110與吸頭120之間的留空空間。因此，可防止障礙物被卡在留空空間，或者即使障礙物被卡在留空空間，清掃機器人100也可輕易地避開該障礙物。

從吸頭120突出的蓋構件129可由清掃機主體110的外圓周表面支撐。當蓋構件129從清掃機主體110突出時，蓋構件129可由吸頭120的後表面部分支撐。根據上述結構，在吸頭120撞到障礙物而受到衝擊時，一部分衝擊可傳遞到清掃機主體110，因此可分散衝擊。

吸頭120可以可拆卸地耦接至清掃機主體110。在吸頭120從清掃機主體110分離時，拖把(圖未示出)可取代被分離的吸頭120，並可以可拆卸地耦接至清掃機主體110。

因此，當使用者想要從地板除去灰塵時，使用者可將吸頭120安裝在清掃機主體110上，而當使用者想要將地板擦乾淨時，使用者可將拖把安裝在清掃機主體110上。

當吸頭120安裝到清掃機主體110時，可由前述蓋構件129引導安裝。也就是說，蓋構件129可被設置以覆蓋清掃機主體110的外圓周表面，且因此可確定吸頭120相對於清掃機主體110的位置。

吸頭120可設置有腳輪123。腳輪123可被配置以輔助驅動清掃機器人100並支撐清掃機器人100。感測器130可設置在清掃機主體110上。如圖所示，感測器130可設置在清掃機主體110其上設置有吸頭120的該側上，亦即設置在清掃機主體110的前側。

感測器130可被設置以在清掃機主體110的上下方向上與吸頭120重疊。感測器130可設置在吸頭120上，並可檢測前方的障礙物或地形特徵(geographic feature)等等，以防止位於清掃機器人100的最前側的吸頭120撞到障礙物。

感測器130可被配置以除了這類檢測功能之外還額外地進行其他感測功能。舉例來說，感測器130可包含攝影機131，用於獲取周圍環境的影像。攝影機131可包含鏡頭和影像感測器。攝影機131可將清掃機主體110周圍環境的影像轉換成控制器1800能夠處理的電信號，並可將例如是對應上方影像的電信號發送到控制器1800。該對應上方影像的電信號可被用於透過控制器1800檢測清掃機主體110的位置。

此外，感測器130可檢測在清掃機器人100行進的表面上或清掃機器人100行進的路線中存在的障礙物，例如牆、傢俱、或懸崖。此外，感測器130可檢測用於對電池充電的對接裝置的存在。此外，感測器130可檢測關於天花板的資訊，並可製作清掃機器人100之行進區域或清掃區域的地圖。

集塵器140被配置以從吸入的空氣分離和收集灰塵，並可以可拆卸地耦接至清掃機主體110。集塵器140可設置有被配置以覆蓋集塵器140的集塵器蓋150。在一實施例中，集塵器蓋150可以可旋轉地鉸接到清掃機主體110。集塵器蓋150可固定到集塵器140或清掃機主體110，並可維持在覆蓋集塵器140的上表面的狀態。在覆蓋集塵器140的上表面的狀態下，集塵器蓋150可防止集塵器140與清掃機主體110分離。

一部分的集塵器140可包含在集塵器容器113中，而另一部分的集塵器140可在清掃機主體110的後退方向(亦即與前進方向F相反的反向R)上突出。

集塵器140可具有形成在其中的入口，以允許含有灰塵的空氣被引入到集塵器140中，並具有形成在其中的出口，以允許已除去灰塵的空氣從集塵器140排出。當集塵器140安裝在清掃機主體110中時，該入口和該出口可透過形成在清掃機主體110的內壁上的開口155與清掃機主體110相通。因此，進氣通道和排氣通道可形成在清掃機主體110中。

由於這個連接關係，透過吸頭120引入之含有灰塵的空氣可經由清掃機主體110內的進氣通道被引入到集塵器140中，並且空氣與灰塵可透過集塵器140的過濾器或氣旋器彼此分離。灰塵可被收集在集塵器140中，而空氣可從集塵器140排出，且最後可經由清掃機主體110內的排氣通道和排氣口112排出到外部。

以下，將參照圖4敘述與清掃機器人100的組件相關的一實施例。

根據本發明一實施例的清掃機器人100可包括通訊介面1100、輸入裝置1200、驅動器1300、感測器1400、輸出裝置1500、電源1600、記憶體1700、控制器1800、清掃裝置1900、以及它們組合中的至少一者。

圖4所示的組件並非不可或缺，並可實現所包含的組件數目多於或少於圖4所示者的移動式機器人。此外，如上所述，在此敘述的複數個清掃機器人，通常可只包含一些以下敘述的組件。也就是說，個別的移動式機器人可包含彼此不同的組件。

以下，將敘述該些組件。首先，電源1600可包含由外部商用電源可重複充電的電池，並可將電力供應到移動式機器人。電源1600可將驅動電力供應到包含在移動式機器人中的各個組件，並可供應驅動移動式機器人或進行特定功能所需的操作電力。

在這種情況下，控制器1800可檢測電池的剩餘電力。當電池的剩餘電力不足時，控制器1800可控制移動式機器人移動到連接至外部商用電源的充電站，以便使用從充電站接收的充電電流對電池充電。電池可連接至電池充電狀態(state of charge,SoC)檢測感測器，且剩餘電力和電池充電狀態的資訊可被發送到控制器1800。輸出裝置1500可在控制器1800的控制下，顯示電池的剩餘電力。

電池可設置在移動式機器人中心的下側，或者可設置在移動式機器人的左側和右側中的一者。在後者的情況下，移動式機器人還可包含一平衡載重，以消除電池造成的重量失衡。

控制器1800可基於人工智慧技術用來處理資訊，並可包含進行資訊學習、資訊推論、資訊感知和自然語言處理中的至少一者的至少一個模組。

控制器1800可使用機器學習技術，進行學習、推論、或處理大量資訊(數據)中的至少一者，該些資訊例如是儲存在清掃機中的資訊、關於行動終端的環境資訊、和儲存在可通訊外部儲存器中的資訊。

此外，控制器1800可使用利用機器學習技術所習得的資訊，預測(或推論)清掃機的一種或更多種可執行的操作，並可控制清掃機執行在該一種或更多種可執行的操作之中具有最高實現可能性的操作。機器學習技術是用於基於至少一種演算法來收集和學習大量資訊、並基於所習得的資訊來判斷和預測資訊的技術。

資訊的學習是一種辨識資訊的特徵、規則、和判斷基準等等、量化複數條資訊之間的關係、以及使用量化模型預測新的資料的操作。

使用在機器學習技術中的演算法可為基於統計學的演算法，例如可為使用樹狀結構形式(tree structure form)作為預測模型的決策樹、模仿生物的神經網路結構和功能的神經網路、基於生物的進化演算法的泛型程式設計(generic programming)、將觀察到的示例分佈到稱為群(communities)的子集中的叢集法、以及透過隨機提取的亂數計算函數值作為機率的蒙地卡羅法等等。

為一種機器學習技術的領域的深度學習技術是使用深度神經網路(eep neural network,DNN)演算法來進行學習、判斷、和處理資訊中的至少一者的技術。深度神經網路可具有連接複數層並在該些層之間發送資料的結構。這類深度學習技術可透過使用圖形處理器(graphic processing unit,GPU)並對平行運算(parallel arithmetic calculation)最佳化的深度神經網路來允許學習大量資訊。

控制器1800可配備有學習引擎，該學習引擎使用儲存在外部伺服器或記憶體中的訓練資料來檢測用於辨識特定物體的特徵。在此，用於辨識物體的特徵可包含物體的尺寸、形狀、和陰影等等。

詳細地說，當控制器1800將透過設置在清掃機上的攝影機所獲得的影像的一部分輸入到學習引擎時，該學習引擎可辨識包含在輸入影像中的至少一個物體或生物。更詳細地說，控制器1800可透過各種方法中的任一種在所辨識的物體中辨識出人工標記。

在此，人工標記可包含人工製作的圖形和符號等等。人工標記可包含至少兩個線段。具體來說，人工標記可包含兩條或更多條直線和曲線的組合。較佳地，人工標記可具有多邊形形狀、星形形狀、或與物體的特定外觀對應的形狀等等。人工標記的尺寸可小於牆或天花板的尺寸。較佳地，人工標記的尺寸可為牆或天花板的尺寸的1%至5%。

詳細地說，控制器1800可分析從清掃區域收集的複數個影像、可確定在所收集的該些影像中之不動的圖形、並可將至少一個被確定為不動的圖形指定為一人工標記。該不動的圖形可為標記在不動物體上的圖形。這種將標記在不動物體上的圖形辨識為人工標記的程序可幫助防止障礙物地圖之間的錯誤匹配，其可能由人工標記的移動所導致。

此外，控制器1800可分析從清掃區域收集的複數個影像，並可將在所收集的該些影像之中的至少一個被確定為要標記在牆上或天花板上的圖形指定為人工標記。

以這種方式，當學習引擎應用在清掃機的行進時，控制器1800可辨識清掃機附近是否存在障礙物，例如妨礙清掃機行進的椅腳、風扇、或陽台上具有特定形狀的縫隙，從而提高清掃機行進的效率和可靠性。

前述的學習引擎可安裝在控制器1800中，或者可安裝在外部伺服器中。當學習引擎安裝在外部伺服器中時，控制器1800可控制通訊介面1100，以將至少一個作為分析目標的影像發送到外部伺服器。

外部伺服器可將從清掃機接收的影像輸入到學習引擎，並可辨識包含在對應影像中的至少一個物體或生物。此外，外部伺服器可將關於辨識結果的資訊發送到清掃機。在此，關於辨識結果的資訊可包含關於包含在作為分析目標的影像中的物體的數目以及各個物體的名稱的資訊。

驅動器1300可包含馬達，並可驅動馬達以在兩個方向上旋轉左右主輪，使得主體能夠移動或旋轉。在這種情況下，左右主輪可被獨立驅動。驅動器1300可使得移動式機器人的主體能夠在前進、後退、向左、或向右的方向上移動、沿著彎曲的路線移動、或原地旋轉。

輸入裝置1200可從使用者接收各種關於移動式機器人的控制命令。輸入裝置1200可包含一個或更多個按鈕，例如驗證按鈕和設定按鈕等等。驗證按鈕可為用於從使用者接收核對檢測資訊、障礙物資訊、位置資訊、和地圖資訊的命令的按鈕，而設定按鈕可為用於從使用者接收設定前述資訊的命令的按鈕。

此外，輸入裝置1200可包含：輸入重置按鈕，用於取消使用者先前的輸入並接收使用者新的輸入；刪除按鈕，用於刪除使用者先前的輸入；用於設定或改變操作模式的按鈕；以及用於接收返回到充電站的命令的按鈕。

此外，輸入裝置1200可實現為硬鍵、軟鍵、或觸控板等等，並可安裝在移動式機器人的上部。此外，輸入裝置1200可具有連同輸出裝置1500一起的觸控螢幕的形式。

輸出裝置1500可安裝在移動式機器人的上部上。輸出裝置1500的安裝位置或安裝類型可有變化。舉例來說，輸出裝置1500可將電池充電狀態或移動式機器人的驅動模式顯示在螢幕上。

此外，輸出裝置1500可輸出感測器1400所檢測到之移動式機器人的內部狀態資訊，例如包含在移動式機器人中的各個組件當前的狀態。此外，輸出裝置1500可將感測器1400所檢測到的外部狀態資訊、障礙物資訊、位置資訊、和地圖資訊等等顯示在螢幕上。

輸出裝置1500可實現為發光二極體(LED)、液晶顯示器(LCD)、電漿顯示面板(PDP)、以及有機發光二極體(OLED)中的任一種。

輸出裝置1500還可包含聲音輸出裝置，其以可聽見的方式輸出由控制器1800進行的移動式機器人的操作程序或操作結果。舉例來說，輸出裝置1500可對外輸出警告聲音，以回應控制器1800所產生的警告信號。

在這種情況下，聲音輸出裝置(圖未示出)可為配置以輸出聲音的裝置，例如蜂鳴器或揚聲器等等。輸出裝置1500可透過聲音輸出裝置，輸出具有儲存在記憶體1700中之預定模式的音頻資料或訊息資料。

因此，根據本發明一實施例的移動式機器人可透過輸出裝置1500在螢幕上輸出關於行進區域的環境資訊，或者可將其輸出為聲音。根據另一個實施例，移動式機器人可透過通訊介面1100將地圖資訊或環境資訊發送到終端裝置，使得該終端裝置輸出要透過輸出裝置輸出的螢幕畫面(screen)或聲音。

記憶體1700可儲存用於控制或驅動移動式機器人的控制程式以及其對應的資料。記憶體1700可儲存音頻資訊、影像資訊、障礙物資訊、位置資訊、和地圖資訊等等。此外，記憶體1700可儲存關於行進模式的資訊。

作為記憶體1700，可主要使用非揮發性記憶體。在此，非揮發性記憶體(NVM或NVRAM)可為即使是未向其供應電力也能夠持續維持所儲存之資訊的裝置。舉例來說，記憶體1700可為唯讀記憶體、快閃記憶體、磁性電腦儲存裝置(如硬碟、磁碟驅動器、或磁帶)、光碟驅動器、磁性隨機存取記憶體、或相變化記憶體等等。

感測器1400可包含外部信號檢測感測器、前方檢測感測器、懸崖感測器、二維(2D)攝影機感測器、和三維(3D)攝影機感測器中的至少一者。

外部信號檢測感測器可檢測移動式機器人的外部信號。外部信號檢測感測器例如可為紅外線感測器、超音波感測器、或射頻(RF)感測器等等。

移動式機器人可在使用外部信號感測器接收到由充電站所產生的引導信號時，即確認充電站的位置和方向。在此，充電站可發送指示方向和距離的引導信號，使得移動式機器人返回充電站。也就是說，在接收到從充電站發送的信號時，移動式機器人即可確定其當前的位置，並可設定移動方向以返回充電站。

可將前方檢測感測器設置為複數個，使得該些前方檢測感測器以固定的間隔安裝在移動式機器人的前側，具體上是沿著移動式機器人的側表面的外圓周。前方檢測感測器可設置在移動式機器人的至少一個側表面上，以檢測前方的障礙物。前方檢測感測器可檢測在移動式機器人的移動方向上存在的物體，特別是障礙物，並可將檢測資訊發送到控制器1800。也就是說，前方檢測感測器可檢測在移動式機器人移動的路線中存在的突起、傢飾、傢俱、牆面、或牆角等等，並可將對應資訊發送到控制器1800。

前方檢測感測器例如可為紅外線感測器、超音波感測器、RF感測器、或地磁感測器等等。根據需求，移動式機器人可使用一種感測器作為前方檢測感測器，或者可使用兩種或更多種感測器一起作為前方檢測感測器。

舉例來說，通常可主要使用超音波感測器以檢測遠處的障礙物。超音波感測器可包含發射器和接收器。控制器1800可基於從發射器發射的超音波是否被障礙物或類似物反射並由接收器接收，來確定障礙物是否存在，並可使用超音波發射時間和超音波接收時間來計算到障礙物的距離。

此外，控制器1800可藉由比較從發射器發射的超音波與由接收器接收的超音波，來檢測關於障礙物尺寸的資訊。舉例來說，當接收器接收到較大量的超音波時，控制器1800可確定障礙物的尺寸較大。

在一個實施例中，可將複數個超音波感測器(例如五個超音波感測器))安裝在移動式機器人前側的外圓周表面上。在這種情況下，較佳地，可將超音波感測器的發射器和接收器交替地安裝在移動式機器人的前表面上。

也就是說，發射器可設置成相對於移動式機器人的主體的前表面中心在左右方向上彼此間隔開來，並可將一個、或兩個、或更多個發射器設置在接收器之間，以形成從障礙物或類似物反射的超音波信號的接收區。因為這種設置，可在減少感測器數目的同時擴大接收區。超音波發射的角度可維持在不影響其他信號的範圍內的角度，從而防止串音現象。此外，接收器的接收靈敏度可設定為彼此不同。

此外，超音波感測器可安裝成以預定角度朝上定向，使得從超音波感測器發射的超音波向上輸出。在這種情況下，為了防止超音波向下發射，可進一步設置阻擋構件。

如上所述，可一起使用兩個或更多個感測器作為前方檢測感測器。在這種情況下，可使用紅外線感測器、超音波感測器、和RF感測器中的一個或更多個類型的感測器作為前方檢測感測器。

在一個示例中，除了超音波感測器之外，前方檢測感測器可包含紅外線感測器作為不同類型的感測器。紅外線感測器可與超音波感測器一起安裝在移動式機器人的外圓周表面上。紅外線感測器也可檢測在移動式機器人前方或後方存在的障礙物，並可將對應的障礙物資訊發送到控制器1800。也就是說，紅外線感測器可檢測在移動式機器人移動的路線中存在的突起、傢飾、傢俱、牆面、或牆角等等，並可將對應資訊發送到控制器1800。因此，移動式機器人可在清掃區域內移動，而不會撞到障礙物。

可主要使用各種光學感測器作為懸崖感測器。該懸崖感測器可檢測在支撐移動式機器人的主體的地板上的障礙物。該懸崖感測器可安裝在移動式機器人的後表面上。然而，該懸崖感測器可依照移動式機器人的類型安裝在不同位置。

該懸崖感測器可設置在移動式機器人的後表面上，以檢測地板上的障礙物。該懸崖感測器可為包含光發射器和光接收器的紅外線感測器、超音波感測器、RF感測器、或位置靈敏檢測(position sensitive detection,PSD)感測器等等，類似於障礙物檢測感測器。

在一個示例中，可將任何一個懸崖感測器安裝在移動式機器人的前側，並可將另外兩個懸崖感測器安裝在移動式機器人的相對後側。舉例來說，懸崖感測器可為PSD感測器，或可包含複數個不同類型的感測器。

PSD感測器以單一個p-n接面，使用半導體的表面電阻來檢測入射光的短距離位置和長距離位置。PSD感測器可分為在單一軸向上檢測光的一維(1D)PSD感測器、以及在平面上檢測光的位置的2D PSD感測器。1D PSD感測器和2D PSD感測器兩者都可具有pin光電二極體結構。PSD感測器是一種紅外線感測器，其發送紅外線到障礙物，並測量發送到障礙物的紅外線與紅外線被障礙物反射之後從障礙物返回的紅外線之間的角度，從而測量到障礙物的距離。也就是說，PSD感測器使用三角測量法計算障礙物的距離。

PSD感測器可包含配置以發射紅外線到障礙物的光發射器；以及配置以接收紅外線被障礙物反射之後從障礙物返回的紅外線的光接收器。一般來說，PSD感測器形成為模組。在使用PSD感測器檢測障礙物的情況下，不管障礙物的反射率或顏色的差異如何，都可獲得一致的測量值。

清掃裝置1900可清掃指定的清掃區域，以回應從控制器1800發送的控制命令。清掃裝置1900可透過在指定的清掃區域中驅散灰塵的刷子(圖未示出)來驅散周圍環境的灰塵，並可接著驅動抽吸風扇和吸氣馬達以吸入驅散的灰塵。此外，清掃裝置1900可根據清掃工具的置換擦拭指定的清掃區域。

控制器1800可測量從懸崖感測器向地板發射的紅外線與被障礙物反射之後由懸崖感測器接收的紅外線之間的角度，以檢測懸崖，並可分析懸崖的深度。

控制器1800可確定由懸崖感測器檢測的懸崖的狀態，並可基於確定懸崖的狀態的結果，確定移動式機器人是否能夠通過該懸崖。在一個示例中，控制器1800可使用懸崖感測器來確定懸崖是否存在以及懸崖的深度，並可允許移動式機器人只在懸崖感測器感測到反射信號時通過懸崖。在另一個示例中，控制器1800可使用懸崖感測器來確定是否將移動式機器人抬起。

2D攝影機感測器可設置在移動式機器人的一個表面上，並可在移動期間獲得關於主體周圍環境的影像資訊。光流量感測器可轉換從設置在其中的影像感測器輸入的下側影像，以產生預定格式的影像資料。所產生的影像可儲存在記憶體1700中。

此外，一個或更多個光源可安裝在相鄰於光流量感測器處。該一個或更多個光源可將光照射到由影像感測器所拍攝的地板的預定區域。當移動式機器人在地板的特定區域上移動時，如果地板是平坦的，則影像感測器與地板之間可維持均一的距離。

另一方面，在移動式機器人於不平坦的地板上移動的情況下，因為地板中的凹陷和突起以及地板上的障礙物，影像感測器可能變成遠離地板一預定距離或更大距離。在這種情況下，控制器1800可控制該一個或更多個光源，以調整其發射的光量。光源可為能夠調整光量的發光裝置，例如發光二極體(LEDs)。

控制器1800可使用光流量感測器檢測移動式機器人的位置，不管移動式機器人的滑動情形如何。控制器1800可比較和分析由光流量感測器隨時間流動所捕獲的影像資料，以計算移動距離和移動方向，並可基於此計算移動式機器人的位置。藉由使用光流量感測器利用關於移動式機器人下側的影像資訊，控制器1800可針對有關移動式機器人位置的滑動進行校正，該有關移動式機器人位置的滑動由其他裝置計算。

3D攝影機感測器可附接到移動式機器人主體的一個表面或一部分，並可產生關於主體周圍環境的3D座標資訊。舉例來說，3D攝影機感測器可為3D深度攝影機，其被配置以計算移動式機器人與被拍攝目標之間的距離。

詳細地說，3D攝影機感測器可捕獲關於主體周圍環境的2D影像，並可產生與所捕獲的2D影像對應的複數個3D座標資訊。

在一個實施例中，3D攝影機感測器可為立體視覺(stereovision))式。也就是說，3D攝影機感測器可包含獲得2D影像的兩個或更多個典型的攝影機，並可結合由該兩個或更多個攝影機所獲得的兩個或更多個影像以產生3D座標資訊。

詳細地說，根據實施例的3D攝影機感測器可包含第一圖案照射器，被配置以向下往主體前方的區域照射具有第一圖案的光；第二圖案照射器，被配置以向上往主體前方的區域照射具有第二圖案的光；以及影像獲取器，被配置以獲得主體的前方影像。因此，影像獲取器可獲得其上具有第一圖案的光和具有第二圖案的光所照射的區域的影像。

在另一實施例中，3D攝影機感測器可包含單一個攝影機、和配置以照射紅外線圖案的紅外線圖案發射器，並可藉由捕獲從紅外線圖案發射器照射的紅外線圖案投影在被拍攝目標上的形狀，來測量3D攝影機感測器與被拍攝目標之間的距離。這種3D攝影機感測器可為紅外線式3D攝影機感測器。

在又一實施例中，3D攝影機感測器可包含單一個攝影機、和配置以發出雷射光束的光發射器，並可藉由在從光發射器發射雷射光束之後接收一部分由被拍攝目標反射的雷射光束、以及分析所接收的雷射光束，來測量3D攝影機感測器與被拍攝目標之間的距離。這種3D攝影機感測器可為飛行時間(time-of-flight,ToF)式3D攝影機感測器。

詳細地說，上述3D攝影機感測器可被配置以發射具有在至少一個方向上延伸的形式的雷射光束。在一個示例中，3D攝影機感測器可包含第一雷射器和第二雷射器，使得第一雷射器發射彼此相交的複數個線性雷射光束，而第二雷射器發射單一個線性雷射光束。據此，最下方的雷射光束可被用於檢測位在下部區域的障礙物，最上方的雷射光束可被用於檢測位在上部區域的障礙物，而介於最下方的雷射光束與最上方的雷射光束之間的中間的雷射光束可被用於檢測位在中間區域的障礙物。

感測器1400可收集清掃區域內的人工標記的資訊。詳細地說，2D或3D攝影機感測器可收集包含在清掃區域內的人工標記的資訊的影像。

通訊介面1100可以以有線、無線、和衛星通訊系統中的任一種方式連接至終端裝置及/或連接至存在於特定區域內的另一個裝置(在本說明書中，其將與「家用電器」可互換地使用)，以與其交換信號和資料。

通訊介面1100可向和從存在於特定區域內的另一個裝置發送和接收資料。在此，該另一個裝置可為任一裝置，只要其能夠透過網路發送和接收資料即可。舉例來說，該另一個裝置可為空調、暖器、空氣清淨機、燈、電視、或車輛等等。或者，該另一個裝置可為用於控制門、窗、水閥、或氣閥等等的裝置。或者，該另一裝置可為用於溫度、溼度、大氣壓力、或氣體等等的感測器。

此外，通訊介面1100可與存在於特定區域內或預定範圍內的另一個清掃機器人100通訊。

請參照圖5A和圖5B，自行行進的第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b，可透過網路通訊裝置50彼此交換資料。此外，自行行進的第一移動式機器人100a及/或第二移動式機器人100b可進行清掃相關的操作或與其對應的操作，以回應透過網路通訊裝置50或另一個通訊系統(communication scheme)從終端300接收的控制命令。

雖然圖未示出，自行行進的複數個移動式機器人100a和100b可透過第一網路通訊與終端300通訊，並可透過第二網路通訊彼此通訊。

在此，網路通訊裝置50可為短程通訊裝置，使用選自無線區域網路(WLAN)、無線個人區域網路(WPAN)、無線保真(Wi-Fi)、無線直連(Wi-Fi Direct)、數位生活網路聯盟(DLNA)、無線寬頻(WiBro)、全球互通微波存取(WiMAX)、ZigBee、Z-wave、藍牙、無線射頻識別(RFID)、紅外線數據協定(IrDA)、超寬頻帶(UWB)、和無線通用序列匯流排(Wireless USB)中的至少一種無線通訊技術。

網路通訊裝置50可依據通訊系統而有變化，移動式機器人透過該通訊系統彼此通訊。

請參照圖5A，自行行進的第一移動式機器人100a及/或第二移動式機器人100b可透過網路通訊裝置50將其感測器所感測到的資訊發送到終端300。終端300可將基於接收的資訊所產生的控制命令，透過網路通訊裝置50發送到第一移動式機器人100a及/或第二移動式機器人100b。

此外，請參照圖5A，第一移動式機器人100a的通訊介面和第二移動式機器人100b的通訊介面可透過路由器(圖未示出)彼此直接或間接地無線通訊，從而交換關於其行進狀態和位置的資訊。

在一個示例中，第二移動式機器人100b可進行行進和清掃操作，以回應從第一移動式機器人100a接收的控制命令。在這種情況下，可以說第一移動式機器人100a作為主控機器，而第二移動式機器人100b作為從屬機器。

或者，可以說第二移動式機器人100b跟隨第一移動式機器人 100a。或者，在一些情況下，可以說第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b彼此合作。

以下，將參照圖5B敘述根據本發明一實施例之包含配置以自行行進的複數個移動式機器人100a和100b的系統。

請參照圖5B，根據本發明一實施例的清掃系統可包含自行行進的複數個移動式機器人100a和100b、一個網路通訊裝置50、一個伺服器500、以及複數個終端300a和300b.

其中，移動式機器人100a和100b、網路通訊裝置50、和至少一個終端300a可設置在建築物10內，另一個終端300b和伺服器500可設置在建築物10外。

移動式機器人100a和100b中的每一個可為能夠在自行行進的同時自行進行清掃的清掃機。移動式機器人100a和100b中的每一個除了用於進行行進功能和清掃功能的組件之外，可包含通訊介面1100。

移動式機器人100a和100b、伺服器500、以及終端300a和300b可透過網路通訊裝置50彼此連接，並可彼此交換資料。為此，雖然未作描述，但可進一步設置無線路由器，例如存取點(AP)裝置。在這種情況下，位於內部網路中的終端300a可透過AP裝置連接至移動式機器人100a和100b中的至少一者，並可監控和遠端控制清掃機。此外，位於外部網路中的終端300b也可透過AP裝置連接至移動式機器人100a和100b中的至少一者，並可監控和遠端控制清掃機。

伺服器500可直接無線地連接至行動終端300b。或者，伺服器500可連接至移動式機器人100a和100b中的至少一者，而不使用行動終端300b。

伺服器500可包含能夠執行程式的處理器，並還可包含各種演算法。在一個示例中，伺服器500可包含與機器學習及/或資料探勘的執行相關聯的演算法。

在另一個示例中，伺服器500可包含語音辨識演算法。在這種情況下，一旦接收到語音資料時，伺服器500即可將所接收的語音資料轉換成文字格式的資料，並可輸出文字格式的資料。

伺服器500可儲存關於移動式機器人100a和100b的韌體資訊和行進資訊(例如行程資訊等等)，並可登記關於移動式機器人100a和100b的產品資訊。舉例來說，伺服器500可為由清掃機製造商所管理的伺服器、或是由對公眾開放的應用軟體商店營運者所管理的伺服器。

在又一個示例中，伺服器500可為設置在內部網路10中的家用伺服器，以儲存關於家用電器的狀態資訊，或儲存家用電器之間分享的內容。當伺服器500為家用伺服器時，伺服器500可儲存關於異物的資訊，例如異物和類似物的影像。

移動式機器人100a與100b可透過ZigBee、Z-wave、藍牙、或超寬頻帶等等彼此直接地無線連接。在這種情況下，移動式機器人100a與100b可彼此交換其位置資訊和行進資訊。

在這種情況下，移動式機器人100a和100b中的任一者可作為主控移動式機器人(例如100a)，而另一者可作為從屬移動式機器人(例如100b)。舉例來說，第一移動式機器人100a可為乾式清掃機，被配置以從要清掃的地板吸入灰塵，而第二移動式機器人100b可為溼式清掃機，被配置以擦拭已被第一移動式機器人100a清掃過的地板。

此外，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b可具有彼此不同的結構和規格。在這種情況下，第一移動式機器人100a可控制第二移動式機器人100b的行進操作和清掃操作。此外，第二移動式機器人100b可在跟隨第一移動式機器人100a的同時，進行行進操作和清掃操作。在此，第二移動式機器人100b跟隨第一移動式機器人100a的操作可意味著在第二移動式機器人100b於第一移動式機器人100a之後相隔適當的距離行進的同時，進行清掃的操作。

請參照圖5C，第一移動式機器人100a可控制第二移動式機器人100b，使其跟隨第一移動式機器人100a。

為此，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b需要位於它們之間可進行通訊的特定區域內，且第二移動式機器人100b至少需要感知第一移動式機器人100a的相對位置。

在一個示例中，第一移動式機器人100a的通訊介面和第二移動式機器人100b的通訊介面可彼此交換紅外線信號、超音波信號、載波頻率、和脈衝信號等等，並可使用三角測量法分析該些信號，以計算第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b的位移，從而感知第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b彼此的相對位置。

然而，透過交換信號來感知位置只可能在第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b分別設置有位置感測器或彼此足夠靠近時實現。因此，本發明提供一種能使第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b中的任一者在指定空間內輕易地感知另一者的相對位置的方法，而不需要單獨的位置感測器，且不管第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b之間的距離如何。

這麼一來，當感知到第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b彼此的相對位置時，第二移動式機器人100b可基於儲存在第一移動式機器人100a中的地圖資訊或者儲存在伺服器或終端中的地圖資訊來控制。此外，第二移動式機器人100b可共享第一移動式機器人100a所感測到的障礙物資訊。此外，可操作第二移動式機器人100b以回應從第一移動式機器人100a接收的控制命令(用於控制行進如行進方向、行進速度、停止等等的命令)。

詳細地說，第二移動式機器人100b可在沿著第一移動式機器人100a行進過的路線行進的同時進行清掃。然而，第一移動式機器人100a當前的行進方向和第二移動式機器人100b當前的行進方向並非總是一致。這是因為，在第一移動式機器人100a在前進、後退、向左、或向右的方向上移動或旋轉之後，第二移動式機器人100b在一段預定時間後才在前進、後退、向左、或向右的方向上移動或旋轉。

此外，第一移動式機器人100a的行進速度Va與第二移動式機器人100b的行進速度Vb可彼此不同。第一移動式機器人100a考量第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b之間可進行通訊的距離，可控制第二移動式機器人100b的行進速度Vb。

在一個示例中，當第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b彼此遠離至一預定距離或更大距離時，第一移動式機器人100a可控制第二移動式機器人100b的行進速度Vb，使其較之前來得高。此外，當第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b彼此靠近至一預定距離或更小距離時，第一移動式機器人100a可控制第二移動式機器人100b的行進速度Vb，使其較之前來得低，或者可控制第二移動式機器人100b停止一段預定時間。透過這種作法，第二移動式機器人100b可在持續跟隨第一移動式機器人100a的同時進行清掃。

此外，雖然未作描述，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b可進行操作，以合作清掃它們自己的指定空間。為此，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b中的每一個可具有障礙物地圖，該障礙物地圖指示位於已由對應的移動式機器人清掃過至少一次的指定空間內的障礙物，並且在該障礙物地圖中標記對應的移動式機器人的位置座標。

障礙物地圖可包含關於特定空間中的區域的資訊(例如該區域的形狀、牆的位置、地板的高度、門/門檻的位置等等)、關於清掃機的位置的資訊、關於充電站的位置的資訊、和關於存在於特定空間內的障礙物的資訊(例如障礙物的位置、障礙物的尺寸等等)。在此，障礙物可包含從清掃區域中的地板突出並妨礙清掃機行進之例如牆、傢俱、或傢飾的固定式障礙物、移動中之可移動障礙物、以及懸崖。

包含在第一移動式機器人100a中的障礙物地圖和包含在第二移動式機器人100b中的障礙物地圖可能彼此不同。舉例來說，當第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b彼此為不同類型、或包含彼此為不同類型的障礙物檢測感測器(例如超音波感測器、雷射感測器、雷達感測器、紅外線感測器、緩衝器等等)時，可能產生不同的障礙物地圖，即使障礙物地圖的產生是針對相同空間也是如此。

第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b中的每一個的記憶體1700可儲存在進行合作清掃之前針對指定空間預先產生的障礙物地圖，並將與其相關聯的資料製作成地圖。

各個障礙物地圖可實現為指定空間的2D或3D影像或方格地圖的形式。此外，各個障礙物地圖可包含關於至少一個障礙物的資訊(例如關於桌子、牆、或門檻等等的位置資訊和尺寸資訊)、和關於對應的移動式機器人(即第一移動式機器人100a或第二移動式機器人100b)的位置的資訊。

此外，各個障礙物地圖可產生成與指定的實際空間具有相同形狀，並可基於在地板平面圖中的測量值產生為與實際空間相同比例。

第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b可獨立地行進，並在分別的指定空間中進行清掃。然而，當第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b根據它們自己的使用情境個別地進行清掃而不是進行合作清掃時，第一移動式機器人100a的行進路線與第二移動式機器人100b的行進路線可能彼此重疊，或者可能發生其他各種問題。在這種情況下，難以使用複數個移動式機器人實現有效的清掃。

因此，根據本發明，複數個移動式機器人中的每一個被配置以感知指定空間內之另一個移動式機器人的相對位置，以進行合作/跟隨清掃操作，而不使用位置感測器。

詳細地說，根據本發明，第一移動式機器人100a可與第二移動式機器人100b進行通訊，並可從第二移動式機器人100b接收其中標記有第二移動式機器人100b的位置和人工標記的障礙物地圖。之後，第一移動式機器人100a可透過基於其障礙物地圖中的人工標記所作的校準，使用其障礙物地圖的座標系，來標準化所接收的障礙物地圖的座標系。之後，第一移動式機器人100a可使用座標系已標準化之第二移動式機器人100b的障礙物地圖，來感知第二移動式機器人100b的相對位置。也就是說，根據本發明，即使因為使用不同類型的障礙物檢測感測器而造成第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b的障礙物地圖的座標系彼此不同，即使第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b彼此相隔到之間不可能交換短程無線信號的程度，或者即使第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b未設置有位置感測器，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b中的每一個也可以感知相同空間內的另一個移動式機器人的相對位置，只要第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b具有針對相同空間的障礙物地圖即可。

以下，將參照圖6詳細敘述根據本發明之複數個移動式機器人在指定空間內檢測其相對於對方的位置的方法。

請參照圖6，本發明包含產生第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2的步驟(步驟S5和S10)。

產生第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2的步驟S5和S10可包含在彼此不同的第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2上標記人工標記的位置和形狀的步驟(步驟S5)；以及在彼此不同的第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2上標記第一移動式機器人100a的位置和第二移動式機器人100b的位置的步驟(步驟S10)。

在此，第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2可為針對相同的清掃空間預先產生之彼此不同的障礙物地圖。

具體來說，第一障礙物地圖Map 1可為第一移動式機器人100a在於特定清掃空間中行進的同時基於由障礙物感測器收集的資訊所產生的方格地圖或影像地圖，而第二障礙物地圖Map 2可為第二移動式機器人100b在於相同的特定清掃空間中行進的同時基於由障礙物感測器收集的資訊所產生的方格地圖或影像地圖。

在此，方格地圖可基於從外部伺服器或指定的網址等等所獲得的清掃空間的俯視圖來產生。影像地圖可藉由連接和結合透過安裝到清掃機的攝影機所獲得的影像來產生。

第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2可分別儲存在第一移動式機器人100a的記憶體和第二移動式機器人100b的記憶體中，或者可儲存在用於控制第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b的操作的控制器中、或與該控制器進行通訊的伺服器中。

此外，在第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b行進之前，可基於充電站所在的初始位置，確定標記在第一障礙物地圖Map 1上的第一移動式機器人100a的位置和標記在第二障礙物地圖Map 2上的第二移動式機器人100b的位置。

隨後，可進行將第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖Map 2發送到第一移動式機器人100a的步驟(步驟S20)。為此，第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b可透過網路通訊如Wi-Fi或藍牙通訊彼此連接。在這種情況下，可進行第二障礙物地圖Map 2的發送，以回應第一移動式機器人(100a)的要求。或者，第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖可在第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b行進之前發送到第一移動式機器人100a。

接收第二障礙物地圖Map 2的第一移動式機器人100a可進行校準，使得第二障礙物地圖Map 2上的人工標記與第一移動式機器人100a的第一障礙物地圖Map 1上的人工標記匹配(步驟S30)。

在此，進行校準使得第二障礙物地圖Map 2上的人工標記與第一障礙物地圖Map 1上的人工標記匹配的操作可為將第二障礙物地圖Map 2的座標系變換為與第一障礙物地圖Map 1的座標系匹配的操作，使得第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b在相同的座標系中辨識其相對於對方的位置。

首先，可基於第一障礙物地圖Map 1上的人工標記，對所接收的第二障礙物地圖Map 2進行校準。具體來說，一旦從第二移動式機器人100b接收用於清掃區域的第二障礙物地圖Map 2時，控制器1800即可基於所儲存的第一障礙物地圖Map 1上的人工標記，對所接收的第二障礙物地圖Map 2進行校準。

根據上述準則，控制器1800可擷取第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1，該第一人工標記F1與所接收的第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2對應。第一移動式機器人100a可從第一障礙物地圖Map 1擷取與第二人工標記F2具有相同形狀的第一人工標記F1。在這種情況下，為了精確校準，較佳的是將第一人工標記F1和第二人工標記F2設置成複數個。

第一移動式機器人100a(或控制器1800)可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖Map 2進行校準，使得第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1與第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2彼此匹配。

詳細地說，第一移動式機器人100a(或控制器1800)可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖Map 2進行校準，使得第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1的位置和形狀與第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2的位置和形狀彼此匹配。

在另一個示例中，第一移動式機器人100a(或控制器1800)可藉由計算用於縮放、旋轉、或移動第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2中的至少一者的轉換值，對第二障礙物地圖Map 2進行校準，使得第一障礙物地圖Map 1上的複數個第一人工標記F1與第二障礙物地圖Map 2上的複數個第二人工標記F2彼此匹配。

首先，可使用第一障礙物地圖Map 1的中心位置作為原點形成x-y座標。在此，該中心位置可為對應第一障礙物地圖Map 1重心的點、或在對應空間中固定存在的特定點(例如充電站的位置)。隨後，可將構成第二障礙物地圖Map 2的物體的座標值(例如方格(grid squre))轉換成x-y座標，可將物體轉換後的y軸座標值以預定的比例減小/增大，並可將物體轉換後的x軸座標值帶入到預定的x軸座標值轉換函數中，使得其比例被轉換。隨後，x-y軸的中心可經歷平移(parallel translation)及/或旋轉(rotary translation)，並可應用與其對應的轉換值，使得已經過比例轉換的第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2 (第二人工標記F2的位置和形狀)完全重疊於第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1(第一人工標記F1的位置和形狀)，從而完成校準。

在另一個示例中，x-y軸的中心可經歷平移及/或旋轉，並可應用與其對應的轉換值，使得未經過比例轉換的第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2(第二人工標記F2的位置和形狀)完全重疊於第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1(第一人工標記F1的位置和形狀)，並可縮放個別的障礙物地圖，使得第二人工標記F2與第一人工標記F1彼此完全重疊，從而完成校準。

在又一個示例中，校準可基於預定地圖或正規座標系進行，而不是基於第一障礙物地圖Map 1進行。在這種情況下，可對第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2進行校準。

這麼一來，當第一障礙物地圖Map 1的座標系與第二障礙物地圖Map 2的座標系透過校準而彼此匹配時，第一移動式機器人100a可檢測標記在第二障礙物地圖Map 2上的第二移動式機器人100b的相對位置(步驟S40)。

在一個示例中，第二移動式機器人100b的相對位置的座標可標記在校準的第二障礙物地圖Map 2上。為此，其上標記有第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b彼此的相對位置的第二障礙物地圖Map 2的影像可在與第一移動式機器人100a及/或第二移動式機器人100b進行通訊的行動終端300a的螢幕上輸出。

隨後，第一移動式機器人100a可發送基於檢測到的第二移動式機器人100b的相對位置所產生的清掃命令、和關於第一移動式機器人100a相對於第二移動式機器人100b的位置的資訊(步驟S50)。

在此，當第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2透過校準彼此完全重疊時，可基於第二移動式機器人100b的位置座標辨識關於第一移動式機器人100a的相對位置的資訊。

此外，清掃命令可以是用於基於關於第一移動式機器人100a的位置的資訊、關於第一障礙物地圖Map 1或第二障礙物地圖Map 2上的障礙物的資訊、和關於第二移動式機器人100b的位置的資訊所選擇的特定區域的清掃命令，或者可以是用於指示第二移動式機器人100b沿著第一移動式機器人100a行進過的路線行進的清掃命令。

在一個實施例中，第一移動式機器人100a可將與上述校準對應的轉換值發送到第二移動式機器人100b，從而使得第二移動式機器人100b能夠使用統合的座標系即時辨識第一移動式機器人100a的相對位置和第二移動式機器人100b的位置。

此外，在本實施例中，當第二障礙物地圖Map 2被校準時，第一移動式機器人100a可基於第二移動式機器人100b的位置座標，辨識只標記在第一障礙物地圖Map 1上的障礙物的位置座標，並可將所辨識的障礙物的位置座標發送到第二移動式機器人100b。因此，舉例來說，當第一移動式機器人100a的障礙物感測器相較於第二移動式機器人100b的障礙物感測器具有更高效能時，第二移動式機器人100b可更輕易且迅速地接收關於指定的清掃區域內未檢測到的障礙物的資訊。進一步地，第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖Map 2可輕易且迅速地更新。

此外，根據本發明，在第一移動式機器人100a與第二移動式機器人100b於指定空間所劃分出來的複數個區域進行合作清掃的情況下，對於第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b來說，為了分享合作情境而辨識其相對於對方的位置，只需一次可能便已足夠。或者，可控制第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b，以在每次完成該些被劃分出來的區域中的任一者的清掃時，檢測其相對於對方的位置。

如上所述，根據本發明，當複數個移動式機器人以跟隨清掃方式或以合作清掃方式清掃指定空間時，它們可輕易地檢測其在指定空間內相對於對方的位置，甚至不需要位置感測器。

以下，圖7示出一個示例，其中，複數個移動式機器人在彼此通訊的同時，使用其上分別標記有其位置之彼此不同的障礙物地圖進行清掃。

請參照圖7，從平面圖來看，可將指定的清掃空間劃分/分割成複數個區域a至f，用於合作清掃。雖然圖7繪示的是第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b位於相同區域a中，本發明並不受限於此。第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b可位於指定的清掃空間內的任何位置。

可預先產生彼此不同的障礙物地圖Map 1和Map 2，並分別儲存在第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b中。在這種情況下，第一障礙物地圖Map 1和第二障礙物地圖Map 2可為藉由使用彼此不同的感測器感測相同的清掃空間所產生之彼此不同的地圖。舉例來說，第一障礙物地圖Map 1可為使用彩色深度(red-green-blue-depth,RGBD)感測器的障礙物地圖，而第二障礙物地圖Map 2可為使用超音波感測器或雷射感測器的障礙物地圖。

當第一障礙物地圖Map 1的座標系與第二障礙物地圖Map 2的座標系根據上述校準程序而彼此匹配時，可基於第一移動式機器人和第二移動式機器人彼此的相對位置，產生合作情境。

舉例來說，如圖7所示，在清掃空間被劃分成包含區域b和區域c的第一組、包含區域e和區域f的第二組、和包含區域a和區域d的第三組的情況下，可產生合作情境，使得第一移動式機器人100a清掃第一組的區域b和區域c，其中，期待第一移動式機器人100a在從其當前的位置行進最短距離的同時進行清掃，第二移動式機器人100b與此同時清掃第二組的區域e和區域f，當第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b完成對於它們自己的清掃區域的清掃時，即合作清掃第三組的區域a和區域d。在第一組的區域b和區域c完成清掃的時間點與第二組的區域e和區域f完成清掃的時間點彼此不同的情況下，可基於較早的清掃完成時間點，調整或改變現存的合作情境，以縮短清掃時間。

在一個示例中，在與障礙物地圖對應的複數個區域中，可能只選擇性地校準一些必要區域。舉例來說，可排除已完成清掃的區域，只針對剩餘的區域統合障礙物地圖的座標系，從而降低計算與縮放、旋轉、和移動對應的轉換值的複雜度。

以下，將參照圖8和圖9A至圖9E更詳細地敘述根據本發明一實施例之用於統合彼此不同的障礙物地圖座標系的校準程序。障礙物地圖的校準可包含變換障礙物地圖以使其與另一障礙物地圖完全匹配的情況、以及變換所有彼此不同的障礙物地圖以使其與參考地圖匹配的情況此二者。

作為校準程序的第一步驟，可進行縮放障礙物地圖的步驟(步驟101)。舉例來說，請參照圖9A，在等比例放大的情況下，第二障礙物地圖Map 2的各個方格的尺寸可相對於其中心點放大，以與第一障礙物地圖Map 1的方格的尺寸相同。由於用於縮放之x-y座標的轉換已敘述如上，因此將省略其說明。

在一個示例中，在第二障礙物地圖Map 2大於第一障礙物地圖Map 1的情況下，可進行縮放程序，使得第二障礙物地圖Map 2相對於其中心點縮小。或者，可對所有的該些障礙物地圖進行縮放程序，使得第一障礙物地圖Map 1以一常數值縮小(放大)，而第二障礙物地圖Map 2以一常數值放大(縮小)。在此，所述常數值可為基於預定的座標系所確定的比例值，障礙物地圖以該比例值縮小或放大。

隨後，作為校準程序的第二步驟，可進行旋轉障礙物地圖的步驟(步驟102)。可以以類似於旋轉影像的方式來旋轉障礙物地圖。舉例來說，可將第二障礙物地圖Map 2向右旋轉90度、向左90旋轉90度、或旋轉180度，或者可將第二障礙物地圖Map 2相對於其當前的位置垂直或水平地鏡像翻轉。然而，本發明並不受限於此。可將第二障礙物地圖Map 2以不同於上述旋轉角度的某個旋轉角度θ旋轉。在旋轉第二障礙物地圖Map 2的同時，可不旋轉第一障礙物地圖Map 1，反而可將第一障礙物地圖Map 1保持固定，以使誤差最小化。在旋轉障礙物地圖的步驟102中，可旋轉第二障礙物地圖Map 2，使得第一障礙物地圖Map 1上的第一人工標記F1的形狀與第二障礙物地圖Map 2上的第二人工標記F2的形狀彼此匹配。

圖9B示出第二障礙物地圖Map 2以一角度θ向右旋轉的情況，其可使用下列矩陣表示。在此，t_x和t_y為某個點t在旋轉之前的x-y座標值。

此外，與第二步驟同時，或者緊跟在第二步驟之後，可進行移動障礙物地圖的步驟(步驟103)。請參照圖9C，可進行障礙物地圖的移動/平移，使得該些障礙物地圖上的人工標記的x-y座標值轉換以彼此匹配，以及使得障礙物地圖的x軸及/或y軸利用轉換函數而轉換以彼此對應。

在一個示例中，控制器1800可對該些障礙物地圖中的至少一個進行移動、旋轉、和平移中的至少一者，使得該些第一人工標記F1a、F1b的位置和形狀(三角形和矩形)與該些第二人工標記F2a、F2b的位置和形狀(三角形和矩形)完全匹配。

當進行縮放步驟101、旋轉步驟102、和移動步驟103時，障礙物地圖Map 1和Map 2彼此完全重疊，如圖9D所示。在這種情況下，雖然未作描述，但必要的話可裁減彼此並未重疊的邊界區域，以修正障礙物地圖Map 1和Map 2，使得它們具有完全相同的形狀。

現在，可在相同的座標系中辨識該些移動式機器人彼此的相對位置(步驟104)。請參照圖9E，由於複數個障礙物地圖Map 1和Map 2因為座標系的統合而被辨識為單一個地圖，第一移動式機器人100a的位置座標P1和第二移動式機器人100b的位置座標P2也可被辨識為標記在單一個特徵圖(同步定位和地圖構建(SLAM)地圖)上。

在此，該特徵圖(同步定位和地圖構建(SLAM)地圖)可為移動式機器人針對某個空間的環境所產生、並同時地在於對應空間中行進時只使用一個安裝到清掃機的感測器(例如影像感測器或雷射感測器等等)測量其位置的地圖。

作為一個具體示例，可使用安裝到移動式機器人的影像感測器如攝影機，從天花板或牆檢測出具有識別性的點，之後，可重複地記錄該些具有識別性的點，從而計算出清掃機的位置。此外，可基於從清掃機的位置由單獨的距離感測器感測並使用該距離感測器計算的感測值，來記錄空間的形狀。結果，可產生特徵圖(SLAM)。

這與本發明的「障礙物地圖」有所不同，該障礙物地圖是針對移動式機器人在之前曾經在其中行進一次或更多次的指定空間，依據地形是否為移動式機器人能夠基於實際行進路線在其上行進的地形所產生的方格地圖。

雖然未作描述，在一實施例中，在校準程序之後，可額外進行地圖的修正或座標的修正。

在一個示例中，當因為移動式機器人之間的行進性能差異，造成第二移動式機器人100b不能夠在指定空間中的特定區域A行進時，可修正地圖，使得第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖Map 2與特定區域A對應的部分被刪除。或者，當因為移動式機器人之間的障礙物檢測性能差異，造成只有第一移動式機器人100a檢測到障礙物B存在於指定空間中時，可修正座標，使得只有第一移動式機器人100a檢測到的障礙物B的位置或區域被標記在第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖Map 2上。

在這種情況下，也可使用將第一障礙物地圖Map 1從第一移動式機器人100a發送到第二移動式機器人100b的方法。

此外，在一個實施例中，當對障礙物地圖的校準完成時，可使用第一移動式機器人100a的第一障礙物地圖Map 1，持續辨識與從第二移動式機器人100b接收的無線信號對應的第二移動式機器人100b位置的座標。

此外，在一個實施例中，不只可標記第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b當前的位置，也可標記第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b過去的位置。也就是說，可在第一障礙物地圖Map 1上標記第二移動式機器人100b行進過的路線。因此，可調整或更新初始的合作情境，以基於第二移動式機器人100b的行進路線和第一移動式機器人100a的位置有效地進行合作情境。

地圖校準程序已具體地敘述如上，透過地圖校準程序，複數個移動式機器人能夠在指定空間中辨識其相對於對方的位置，而不需要位置感測器。以下，將參照圖10敘述複數個移動式機器人辨識其相對於對方的位置以進行合作/跟隨清掃操作的另一種方法。

請參照圖10，與第一移動式機器人100a進行通訊的第二移動式機器人100b可將其障礙物地圖發送到第一移動式機器人100a(步驟1001)。在這種情況下，可以以方格地圖或影像的形式發送障礙物地圖。較佳地，障礙物地圖可為影像形式。

在第二移動式機器人100b與從第二移動式機器人100b接收障礙物地圖的第一移動式機器人100a之間的合作關係中，第一移動式機器人100a可作為主控清掃機或輔助清掃機。隨後，當檢測接收到第二移動式機器人100b的障礙物地圖(步驟1002)，第一移動式機器人100a即可標準化所接收的第二移動式機器人100b的障礙物地圖的尺寸(步驟1003)。

在此，標準化障礙物地圖的尺寸的操作可為縮放第二移動式機器人100b的障礙物地圖的尺寸以與第一移動式機器人100a的障礙物地圖的尺寸匹配的操作。或者，標準化障礙物地圖的尺寸的操作可為將第二移動式機器人100b的障礙物地圖和第一移動式機器人100a的障礙物地圖二者調整成預定的比例值的操作。舉例來說，即使在第一移動式機器人100a的第一障礙物地圖Map 1和第二移動式機器人100b的第二障礙物地圖Map 2共同使用方格地圖時，第一障礙物地圖Map 1的各個方格的尺寸與第二障礙物地圖Map 2的各個方格的尺寸也可能彼此不同，因此可能需要標準化障礙物地圖的尺寸的操作。

此外，在一個示例中，在從第一移動式機器人100a發送第一障礙物地圖Map 1之前，可將第一障礙物地圖Map 1的各個方格的尺寸改變為實際尺寸，之後，可將具有經過改變之尺寸的第一障礙物地圖Map 1發送到第二移動式機器人100b。在這種情況下，標準化第一障礙物地圖Map 1的尺寸的程序的進行可早於發送第一障礙物地圖Map 1的程序。

當障礙物地圖的尺寸標準化時，可計算用於旋轉/移動標準化之障礙物地圖的轉換值(步驟1004)。可藉由將x值和y值帶入到上述的矩陣函數，來獲得用於旋轉/移動標準化之障礙物地圖的轉換值。

隨後，第一移動式機器人100a可將所計算的旋轉/移動轉換值發送到第二移動式機器人100b(步驟1005)。當檢測接收到旋轉/移動轉換值(步驟1006)，第二移動式機器人100b即可將所接收的旋轉/移動轉換值應用到其障礙物地圖，從而將其障礙物地圖的座標系與第一移動式機器人100a的障礙物地圖的座標系統合(步驟1007)。

之後，每當第二移動式機器人100b的位置改變時，第二移動式機器人100b可額外地將旋轉/移動轉換值應用到其x座標和y座標，從而在與第一移動式機器人100a相同的座標系中辨識其位置。

因此，當從第一移動式機器人100a接收與位置座標對應的無線信號(步驟1008)時，第二移動式機器人100b不只可辨識其位置座標，也可同時辨識座標系已與第二移動式機器人100b的座標系統合的第一移動式機器人100a的位置座標。

具體來說，可在應用旋轉/移動轉換值的第二移動式機器人100b的障礙物地圖上，即時標記第二移動式機器人100b的位置座標。此外，當從第一移動式機器人100a接收與位置座標對應的無線信號時，第二移動式機器人100b可在其座標系已與第一移動式機器人100a的座標系統合的障礙物地圖上，標記第一移動式機器人100a的相對位置的座標。因此，第二移動式機器人100b可即時辨識其位置座標和第一移動式機器人100a的相對位置座標。

隨後，第二移動式機器人100b可基於從其障礙物地圖獲得之關於其位置的資訊、障礙物資訊、和第一移動式機器人100a的相對位置，進行跟隨/合作清掃操作(步驟1009)。

為了實現這種跟隨/合作清掃操作，可基於檢測之彼此的相對位置，使用最短路線演算法如戴克斯特拉演算法或A*(A星)演算法，來產生合作情境，使得第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b的總行進路線或總行進時間最小化。或者，可產生合作情境，使得第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b基於被劃分出來的清掃區域的清掃性質以及第一移動式機器人100a和第二移動式機器人100b的電池充電狀態，分開清掃分別指定給它們之被劃分出來的清掃區域。

雖然已藉由示例方式敘述使用兩個清掃機的合作清掃如上，本發明並不受限於此。本發明的實施例也可應用在三個或更多個清掃機在檢測其相對於對方的位置的同時進行合作清掃的情況。

如上所述，根據按照本發明實施例的複數個自走式清掃機，複數個移動式機器人可在檢測位於指定空間內的其他移動式機器人的位置的同時，有效地進行合作清掃，而不需要在其上安裝位置感測器。

此外，即使在移動式機器人彼此為不同類型並因此對於相同空間使用分別不同的清掃地圖時，該些移動式機器人也可輕易地辨識其相對於對方的位置，而不必額外分享特徵圖(SLAM地圖)。結果是，即使是在移動式機器人進行合作清掃的同時，也可根據移動式機器人彼此的相對位置有效地調整或更新合作情境。

能顯見的是，雖然已示出較佳實施例並敘述如上，本發明並不受限於上述的特定實施例，在不脫離請求項之主旨的情況下，本發明所屬技術領域中具有通常知識者能進行各種調整和變化。因此意圖所在為，不應以獨立於本發明的技術精神或可能性的方式來理解該些調整和變化。