TW202102959A - 用於合併關於自動化機器人之單原點的不連續地圖及路線數據之系統及方法 - Google Patents

Abstract

本文中揭示用於偵測合併之系統及方法，其用於合併關於自動化機器人之一單原點的不連續地圖及路線數據。根據至少一項非限制性例示性實施例，本文中揭示一種用於關於一第二起始點重新定義一第一路線之方法，該第一路線包括一第一起始點及關於該第一原點定義之複數個狀態點。

Description

用於合併關於自動化機器人之單原點的不連續地圖及路線數據之系統及方法

本申請案一般而言係關於機器人，且更具體而言係關於用於合併關於自動化機器人之一單原點的不連續地圖及路線數據之系統及方法。

當前，諸多機器人藉由依循儲存在一記憶體中之經學習或預程式化路線行進而在環境內自動操作。為了在一地圖上定義一路線，當機器人導航路線並定位在環境內感測到之物件時，必須判定一起始點以為機器人之狀態參數提供一基準參考點。在某些例項中，多個機器人可在一單個大環境內操作，藉此需要使用諸多基地台或開始點來定義複數個路線之原點。

由機器人收集之數據對人類可係有用的。舉例而言，一商店擁有者可想要自商店內之所有機器人請求路線數據以查看其等移動、任務執行情況等。當產生一環境之一單個地圖時，使用複數個基地台及對應起始點可導致困難，此乃因每一路線皆具有圍繞一各別基地台定義之其自己之原點。此外，可請求機器人自一第一路線導航至一第二路線，其中兩個路線可開始於單獨基地台處。此對於機器人可係困難的，此乃因根據儲存在其記憶體中之兩個路線之定位數據，兩個路線皆開始於一原點(例如，點(x = 0, y = 0))處。

因此，在此項技術中需要用於圍繞自動化機器人之一唯一起始點重新定義複數個路線，使得自動化機器人可關於一單個起始點定位各自具有可能不同原點之複數個不同路線之經改良系統及方法。

本發明滿足前述需要，本發明尤其提供用於合併關於自動化機器人之一單原點的不連續地圖及路線數據之系統及方法。

本文中所闡述之例示性實施例具有創新特徵，其中任何單一者並非必不可少的或僅對其等之所期望屬性負責。在不限制申請專利範圍之範疇之情形下，現將總結有利特徵中之某些特徵。

根據至少一項非限制性例示性實施例，揭示一種用於藉由一機器人裝置合併多個路線之方法。該方法可包括：沿著一全域路線導航該機器人裝置以產生關於一第一原點定義之一全域路線秘鑰，該全域路線包括一第二路線之至少一第二起始點及該第二路線附近之物件之定位數據；相對於該第一原點定義該機器人裝置在該第二路線之該第二起始點處之一開始定向；及藉由基於該第二起始點之該所判定位置及定向將一線性變換應用於該第二路線之一第二路線秘鑰來產生一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於該第一原點定義之該第二路線之路線數據。該方法可進一步包括判定該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異，並基於該新路線秘鑰之該等差異應用一掃描匹配線性變換。該方法可進一步包括產生一環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括藉由該第一原點定義之複數個路線，該複數個路線係藉由圍繞該第一原點定義之複數個對應路線秘鑰產生。

根據至少一項非限制性例示性實施例，揭示一種機器人裝置。該機器人裝置可包括一非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包括體現於其上之複數個電腦可讀指令，及至少一個處理裝置，其可組態以執行指令以：在一全域路線之導航期間產生一全域路線秘鑰，該全域路線係自一第一原點定義且包括一第二路線之至少一第二起始點及該第二路線包括之一環境之一部分；相對於該第一原點定義該機器人裝置之一開始定向及該第二路線之該第二起始點；及藉由基於該第二起始點之該所判定位置及定向將一線性變換應用於該第二路線之一第二路線秘鑰來產生一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於該第一原點重新定義之該第二路線之路線數據。該機器人裝置之該至少一個處理裝置或處理器可進一步可組態以判定該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異，並基於該等差異將一掃描匹配線性變換應用於該新路線秘鑰之該定位數據。該機器人裝置之該至少一個處理器或處理裝置可進一步可組態以產生一環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括藉由該全域路線秘鑰及新路線秘鑰定義之路線，其中儲存在每一秘鑰內之路線數據係關於該全域路線之該原點定義。

根據一實例實施例，揭示一種用於合併多個地圖之方法。該方法可包括合併一第一地圖與一第二地圖以形成一單個全域地圖，該全域地圖表示一或多個機器人裝置行進之第一路線及第二路線，其中，該第一地圖包括該第一路線及物件定位數據，該第一路線及該定位數據係由一第一各別機器人裝置上之一或多個感測器在沿著該第一路線行進時所收集，且該第二地圖包括該第二路線及物件定位數據，該第二路線及物件定位數據係由一第二各別機器人裝置上之一或多個感測器在沿著該第二路線行進時所收集。其中，該第二路線不同於該第一路線且獨立於該第一路線行進。該方法可進一步包括在該第一地圖與該第二地圖之該合併之前，變換該第一地圖及該第二地圖以形成該全域地圖，該第一地圖及該第二地圖之該變換係關於一全域路線。其中，該全域路線包括關於由該機器人裝置行進之一環境中一基點之一原點定義之複數個狀態點。且，其中該第一地圖與該第二地圖之該合併係由該機器人裝置外部之一伺服器執行。

本發明之此等及其他目標、特徵及特性以及相關結構元件之操作方法及功能以及部件之組合與製造經濟性將在參考隨附圖式而考量以下說明及隨附申請專利範圍之後旋即變得更顯而易見，所有隨附圖式形成本說明書之一部分，其中相似參考符號在各圖中命名對應部件。然而，應明確理解，附圖僅出於圖解及說明之目的，且並不意欲作為對本發明之限制之一定義。除非內容脈絡另有明確規定，否則如本說明書及申請專利範圍中所使用，單數形式「一(a)」、「一(an)」及「該(the)」包含複數個參考物。

版權

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下文參考隨附圖式更全面地闡述本文中所揭示之新穎系統、設備及方法之各種態樣。然而，本發明可以諸多不同形式體現且不應解釋為限於遍及本發明所呈現之任何特定結構或功能。而是，提供此等態樣使得本發明將係透徹及完整的，且將向熟習此項技術者充分傳達本發明之範疇。基於本文中之教示，熟習此項技術者將瞭解，本發明之範疇意欲涵蓋本文中所揭示之新穎系統、設備及方法之任何態樣，無論是獨立於本發明之任何其他態樣還是與本發明之任何其他態樣組合來實施。舉例而言，可使用本文中所陳述之任何數目之態樣來實施一種設備或實踐一種方法。此外，本發明之範疇意欲涵蓋使用其他結構、功能性，或者除了本文中所陳述之本發明之各種態樣之外(或不同於本文中所陳述之本發明之各種態樣)之結構及功能性來實踐之此一設備或方法。應理解，本文中所揭示之任何態樣可藉由一技術方案之一或多個元件來實施。

儘管本文中闡述特定態樣，但此等態樣之諸多變化形式及排列皆歸屬於本發明之範疇內。儘管提及較佳態樣之某些益處及優點，但本發明之範疇並不意欲限於特定益處、用途及/或目標。詳細說明及圖式僅圖解說明本發明而非係限制性的，本發明之範疇係由隨附申請專利範圍及其等效物定義。

本發明提供用於合併關於自動化機器人之一單原點的不連續地圖及路線數據之系統及方法。如本文中所使用，一機器人可包含經組態以自主地執行一系列複雜任務或動作之機械及/或虛擬實體。在某些例示性實施例中，機器人可係由電腦程式及/或電子電路引導及/或指示之機器。在某些例示性實施例中，機器人可包含經組態以用於導航之機電組件，其中機器人可自一個位置移動至另一位置。此等機器人可包含：自主及/或半自主汽車、地板清潔器、巡遊器(rover)、無人飛行器、飛機、船舶、手推車、有軌電車、輪椅、工業裝備、織襪機、行動平臺、個人運輸裝置(例如，懸停板、SEGWAYS®等)、織襪機、拖車移動器、運載工具及諸如此類。機器人亦可包含用於將物品、人、動物、船貨、貨物、物件、行李及/或任何所期望物體自一個位置運輸至另一位置之任何自主及/或半自主機器。

如本文中所使用，基於一基地台之一路線可包括：包括圍繞位於該基地台處之一原點定義之複數個狀態點之一路線，該複數個狀態點中之每一者包括用於使一機器人根據該路線進行導航之狀態數據(例如，X-Y位置及θ定向)。舉例而言，基於一第一基地台之一路線可包括沿著該路線之複數個狀態點，其中狀態點中之每一者之位置座標係關於位於該第一基地台處之一原點(亦即，點(0,0,0))定義。導航此路線之一機器人可導航使得其位置及定向匹配狀態點數據，藉此致使機器人依循該路線行進。

如本文中所使用，一路線秘鑰可包括(舉例而言)一記憶體指標、經加密秘鑰或用於儲存及存取對應於一路線之數據之類似儲存方法。一路線秘鑰可由一控制器或處理器利用以在一機器人沿著一路線導航時存取其位置狀態數據(例如，(x, y, θ)位置)、對應時間導數(例如，線性及/或角速度)、一機器人之特徵之狀態參數(例如，開/關狀態)、沿著路線所偵測之物件之定位，及/或在一機器人對路線進行導航期間可由該機器人上之一感測器偵測之儲存在一電腦可讀儲存媒體中之任何其他參數。應瞭解，諸如「儲存在一路線秘鑰內」之片語可對應於在記憶體中路線秘鑰所指向及/或使用一經加密秘鑰解密之數據。對應於一路線秘鑰之路線數據可進一步包括在一各別路線之導航期間所偵測之經感測物件之定位數據。亦即，一路線秘鑰可儲存對應於一機器人之一路徑之數據(例如，一姿態圖)、由機器人之感測器感測之一環境之一地圖或其一組合。

如本文中所使用，一狀態點可包括姿態數據用於使一機器人沿著一路線在一經指定點處依循行進，使得自沿著該路線之一系列順序狀態點依序執行複數個姿態可將機器人組態成依循該路線行進(亦即，一姿態圖)。姿態數據可包含在一個二維電腦可讀地圖上之X-Y座標位置及一定向角θ。在某些例項中，若一機器人在一個三維空間中操作並映射其環境，則姿態數據可包括任何(x、y、z、側傾、縱傾、側滾)姿態參數。此外，狀態點可包含用於使一機器人執行路線之其他參數，包含但不限於，線性/角速度、一機器人之特徵之狀態(例如，開/關狀態)、一機器人之特徵之姿態(例如，附接至一機器人之一機器人手臂之姿態)，及/或在經指定狀態點處執行之任務(例如，打掃環繞狀態點N 之區域)。

如本文中所使用，一起始點可包括在一個二維電腦可讀地圖上在一座標位置(x = 0, y = 0)處定義之一位置。此外，一起始點可進一步包括一參考方向或角度，自該參考方向或角度可關於其定義一機器人之一0^o 角姿態。亦即，一起始點可定義一座標及角位置(x = 0, y = 0, θ = 0^o )。

如本文中所使用，一環境之一地圖可包括儲存在一非暫時性儲存媒體內表示在一環境內使用一機器人之一或多個感測器感測之物件之一電腦可讀地圖。地圖可進一步包括穿過環境之對應路線。環境之地圖或其部分可使用類似於路線秘鑰之秘鑰來存取。儘管本發明主要參考圍繞一單原點合併多個路線，但實質上類似系統及方法可應用於圍繞一單原點變換一環境之多個地圖使得可關於該單原點定位該環境內之所有物件。

如本文中所使用，網路介面可包含具有一組件、網路或程序之任何信號、數據或軟體介面，包含但不限於，火線(例如，FW400、FW800、FWS800T、FWS1600、FWS3200等)、通用串列匯流排(「USB」) (例如，USB 1.X、USB 2.0、USB 3.0、USB Type-C等)、乙太網絡(例如，10/100, 10/100/1000 (十億位元乙太網絡)、10-Gig-E等)、同軸纜線多媒體聯盟技術(「MoCA」)、同軸纜線系統(例如，TVNET™)、射頻調諧器(例如，頻帶內或OOB，有線電視數據機等)、Wi-Fi (802.11)、WiMAX (例如，WiMAX (802.16))、PAN (例如，PAN/802.15)、蜂巢式(例如，3G、LTE/LTE-A/TD-LTE/TD-LTE、GSM等)、IrDA族系等之彼等組件、網路或程序。如本文中所使用，Wi-Fi可包含IEEE-Std. 802.11、IEEE-Std. 802.11之變體、與IEEE-Std. 802.11相關之標準(例如，802.11 a/b/g/n/ac/ad/af/ah/ai/aj/aq/ax/ay)，及/或其他無線標準中之一或多者。

如本文中所使用，處理器、處理裝置、微處理器及/或數位處理器可包含任何類型之數位處理裝置，諸如但不限於，數位信號處理器(「DSP」)、精簡指令集電腦(「RISC」)、一般用途(「CISC」)處理器、微處理器、閘陣列(例如，場可程式化閘陣列(「FPGA」))、可程式化邏輯裝置(「PLD」)、可重新組態電腦組構(「RCF」)、陣列處理器、安全微處理器、專門化處理器(例如，神經形態處理器)及特殊應用積體電路(「ASIC」)。此等數位處理器可含納在一單個單式積體電路晶粒上或跨越多個組件而分佈。

如本文中所使用，電腦程式及/或軟體可包含執行一功能之任何序列或者人類或機器可辨識之步驟。此電腦程式及/或軟體可在任何程式設計語言或環境中再現，包含(舉例而言)C/C++、C#、Fortran、COBOL、MATLAB™、PASCAL、GO、RUST、SCALA、Python、組合語言、標記語言(例如，HTML、SGML、XML、VoXML)及諸如此類，以及物件導向之環境，諸如共同物件請求代理架構(「CORBA」)、JAVA™ (包含J2ME、Java Beans等)、二進制運行時間環境(例如，「BREW」)及諸如此類。

如本文中所使用，連接、鏈路及/或無線鏈路可包含任何兩個或更多個實體(無論是實體的還是邏輯的/虛擬的)之間的使得能夠在實體之間交換資訊之一因果鏈路。

如本文中所使用，電腦及/或計算裝置可包含但不限於，個人電腦(「PC」)及小型電腦(無論桌上型電腦、膝上型電腦還是其他電腦)，大型電腦、工作站、伺服器、個人數位助理(「PDA」)、手持式電腦、嵌入式電腦、可程式化邏輯裝置、個人通信器、平板電腦、行動裝置、可攜式導航輔助裝置、配備J2ME之裝置、蜂巢式電話、智慧型電話、個人整合式通信或娛樂裝置及/或能夠執行一指令集且處理一傳入數據信號之任何其他裝置。

現提供本發明之系統及方法之各種實施例之詳細說明。雖然本文中所論述之諸多實例可係指特定例示性實施例，但將瞭解，本文中所含有之所闡述系統及方法可應用於任何種類之機器人。在給出本發明之內容之情況下，熟習此項技術者將易於聯想到本文中所闡述之技術之大量其他實施例或用途。

有利地，本發明之系統及方法至少：(i) 關於一單原點定義一環境內之複數個不同路線；(ii) 藉由向使用者提供由多個機器人形成之準確地圖數據來改良使用者與機器人之互動；(iii) 改良機器人在位於一環境內之不同位置處之不同路線之間自主切換之能力；(iv) 及藉由提供一環境內之路線及物件之準確全域定位來最小化在複雜環境中操作一機器人之風險。在給出本發明之內容之情況下，熟習此項技術者易於辨別出其他優點。

根據至少一項非限制性例示性實施例，揭示一種用於藉由一機器人裝置合併多個路線之方法。該方法可包括：沿著一全域路線導航機器人裝置以產生關於一第一原點定義之一全域路線秘鑰，該全域路線包括一第二路線之至少一第二起始點及該第二路線附近物件之定位數據；相對於第一原點定義機器人裝置在第二路線之第二起始點處之一開始定向；及藉由基於所判定第二起始點之位置及定向將一線性變換應用於第二路線之一第二路線秘鑰來產生一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於第一原點定義之路線數據。該方法可進一步包括判定全域路線秘鑰與新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異，及基於該等差異將一掃描匹配線性變換應用於新路線秘鑰。該方法可進一步包括產生一環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括藉由第一原點定義之複數個路線，該複數個路線係藉由圍繞第一原點定義之複數個對應路線秘鑰產生。

根據至少一項非限制性例示性實施例，揭示一種機器人裝置。機器人裝置可包括一非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包括體現於其上之複數個電腦可讀指令，及至少一個處理器，其經組態以執行指令以：在一全域路線之導航期間產生一全域路線秘鑰，該全域路線係自一第一原點定義且包括一第二路線之至少一第二原點及該第二路線包括之一環境之一部分；相對於第一原點定義機器人裝置之一開始定向及第二路線之第二起始點；及藉由基於所判定第二起始點之位置及定向將一線性變換應用於第二路線之一第二路線秘鑰來產生一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於第一原點重新定義之第二路線之路線數據。機器人裝置之至少一個處理器可進一步經組態以判定全域路線秘鑰與新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異，及基於該等差異將一掃描匹配線性變換應用於新路線秘鑰之定位數據。機器人裝置之至少一個處理器可進一步經組態以產生一環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括藉由全域路線秘鑰及新路線秘鑰定義之路線，其中儲存在每一秘鑰內之路線數據係關於全域路線之原點定義。

圖1A係根據本發明之某些原理之一機器人102 之一功能方塊圖。如在圖1A中所圖解說明，機器人102 可包含控制器118 、記憶體120 、使用者介面單元112 、感測器單元114 、導航單元106 、致動器單元108 及通信單元116 ，以及其他組件及子組件(例如，可能未經圖解說明之某些組件)。儘管在圖1A中圖解說明一特定實施例，但應瞭解，在給出本發明之內容之情況下，如熟習此項技術者將顯而易見，架構可在某些實施例中變化。如本文中所使用，機器人102 可至少部分地表示本發明中所闡述之任何機器人。

控制器118 可控制由機器人102 執行之各種操作。控制器118 可包含及/或包括一或多個處理器或處理裝置(例如，微處理器)及其他周邊裝置。如本文中先前所提及和使用，處理器、微處理器及/或數位處理器可包含任何類型之數位處理裝置，諸如但不限於，數位信號處理器(「DSP」)、精簡指令集電腦(「RISC」)、複雜指令集電腦(「CISC」)、處理器、微處理器、閘陣列(例如，場可程式化閘陣列(「FPGA」))、可程式化邏輯裝置(「PLD」)、可重新組態電腦組構(「RCF」)、陣列處理器、安全微處理器、專門化處理器(例如，神經形態處理器)及特殊應用積體電路(「ASIC」)。此等數位處理器可含納在一單個單式積體電路晶粒上或跨越多個組件而分佈。

控制器118 可操作地及/或通信地耦合至記憶體120 。記憶體120 可包含經組態以儲存數位數據之任何類型之積體電路或其他儲存裝置，包含但不限於，唯讀記憶體(「ROM」)、隨機存取記憶體(「RAM」)、非揮發性隨機存取記憶體(「NVRAM」)、可程式化唯讀記憶體(「PROM」)、電可抹除可程式化唯讀記憶體(「EEPROM」)、動態隨機存取記憶體(「DRAM」)、行動DRAM、同步DRAM(「SDRAM」)、雙倍數據速率SDRAM (「DDR/2 SDRAM」)、擴展數據輸出(「EDO」) RAM、快速頁面模式RAM (「FPM」)、經減少延時DRAM (「RLDRAM」)、靜態RAM (「SRAM」)、快閃記憶體(例如，NAND/NOR)、憶阻器記憶體、偽靜態RAM (「PSRAM」)等。記憶體120 可將指令及數據提供至控制器118 。舉例而言，記憶體120 可係一非暫時性電腦可讀儲存設備及/或媒體，其具有儲存在其上之複數個指令，該等指令可由一處理設備(例如，控制器118 )執行以操作機器人102 。在某些情形中，指令可經組態以在由處理設備執行時致使處理設備執行本發明中所闡述之各種方法、特徵及/或功能性。因此，控制器118 可基於儲存在記憶體120 內之程式指令執行邏輯及/或算術運算。在某些情形中，可以一硬體組合來儲存記憶體120 之指令及/或數據，某些硬體本端地位於機器人102 內，且某些硬體位於機器人102 遠端(例如，在一雲端、伺服器、網路等中)。

熟習此項技術者應顯而易見，一處理器或一處理裝置可係在機器人102 外部且利用通信單元116 通信地耦合至機器人102 之 控制器118 ，其中外部處理器可自機器人102 接收數據，處理數據，並將電腦可讀指令傳輸回至控制器118 。在至少一項非限制性例示性實施例中，處理器或處理裝置可位於一遠端伺服器(未展示)上。

在某些例示性實施例中，在圖1A中所展示之記憶體120 可儲存一感測器數據庫。在某些情形中，感測器數據可至少部分地與物件及/或人相關聯。在例示性實施例中，此庫可包含與不同條件下之物件及/或人相關之感測器數據，諸如，與具有不同組成(例如，材料、反射性質、分子構成等)、不同照明條件、角度、大小、距離、清晰度(例如，模糊、遮擋/遮住、部分脫離框架等)、顏色、環境及/或其他條件之物件及/或人相關之感測器數據。庫中之感測器數據可由一感測器(例如，感測器單元114 之一感測器或任何其他感測器)獲取及/或(諸如)藉助一電腦程式自動產生，該電腦程式經組態以自不同照明條件、角度、大小、距離、清晰度(例如，模糊、遮擋/遮住、部分脫離框架等)、顏色、環境及/或其他條件產生/模擬(例如，在一虛擬世界中)庫感測器數據(例如，其可完全以數位方式及/或自實際感測器數據開始而產生/模擬此等庫數據)。庫中之影像數目可至少部分地取決於以下各項中之一或多者：可用數據量、機器人102 在其中操作之周圍環境之可變性、物件及/或人之複雜性、物件在外觀上之可變性、機器人之實體性質、感測器之特性及/或可用儲存空間量(例如，在庫、記憶體120 及/或本端或遠端儲存裝置中)。在例示性實施例中，庫之至少一部分可儲存在一網路(例如，雲端、伺服器、散佈式網路等)上及/或可不完全儲存在記憶體120 內。作為仍另一例示性實施例，各種機器人(例如，通常相關聯之機器人，諸如藉由一共同製造商、使用者、網路等相關聯之機器人)可經網路連接使得由個別機器人擷取之數據係與其他機器人共同地共用。以此一方式，此等機器人可經組態以學習及/或共用感測器數據以便促進容易地偵測及/或識別誤差及/或輔助事件之能力。

仍參考圖1A，操作單元104 可耦合至控制器118 或任何其他控制器以執行本發明中所闡述之各種操作。在某些實施例中，可包含操作單元104 中之模組中之一者、更多者或不包含操作單元104 中之模組。遍及本發明，可參考各種控制器及/或處理器或處理裝置。在某些實施例中，一單個控制器(例如，控制器118 )可充當所闡述之各種控制器及/或處理器。在其他實施例中，可使用不同控制器及/或處理器，諸如尤其用於一或多個操作單元104 之控制器及/或處理器。控制器118 可發送及/或接收信號，諸如功率信號、狀態信號、數據信號、電信號及/或任何其他可期望信號，包含至操作單元104 之離散及模擬信號。控制器118 可協調及/或管理操作單元104 ，及/或設定時序(例如，同步或異步)、關斷/接通控制功率預算、接收/發送網路指令及/或更新、更新韌體、發送質詢信號、接收及/或發送狀態及/或執行用於運行機器人102 之特徵之任何操作。

返回至圖1A，操作單元104 可包含執行機器人102 之功能之各種單元。舉例而言，操作單元104 至少包含導航單元106 、致動器單元108 、使用者介面單元112 、感測器單元114 及通信單元116 。操作單元104 亦可包括提供機器人102 之各種功能性之其他單元。在例示性實施例中，可以軟體、硬體或者軟體及硬體兩者將操作單元104 實例化。舉例而言，在某些情形中，操作單元104 之單元可包括由一控制器執行之電腦實施之指令。在例示性實施例中，操作單元104 之單元可包括經硬編碼之邏輯。在例示性實施例中，操作單元104 之單元可包括由一控制器執行之電腦實施之指令及經硬編碼之邏輯兩者。在部分地以軟體實施操作單元104 之情況下，操作單元104 可包含經組態以提供一或多個功能性之程式碼之單元/模組。

在例示性實施例中，導航單元106 可包含可以計算方式建構並更新一環境之一地圖，在一地圖中定位機器人102 (例如，找到位置)，及將機器人102 導航至目的地/自目的地導航機器人102 之系統及方法。可藉由將部分由感測器單元114 獲得之數據施加至至少部分地表示環境之一電腦可讀地圖中來執行製圖。在例示性實施例中，一環境之一地圖可透過使用者介面單元112 上載至機器人102 ，以無線方式或透過有線連接上載，或由一使用者向機器人102 教示。

在例示性實施例中，導航單元106 可包含經組態以提供用於使機器人102 進行導航之方向性指令之組件及/或軟體。導航單元106 可處理地圖、路線、及由製圖及定位單元產生之定位資訊、來自感測器單元114 及/或其他操作單元104 之數據。

仍參考圖1A，致動器單元108 可包含致動器，諸如電動馬達、燃氣馬達、從動磁體系統、螺線管/棘輪系統、壓電系統(例如，爬行馬達)、磁致伸縮元件、示意動作及/或此項技術中已知之驅動一致動器之任何方式。藉由圖解說明之方式，此等致動器可致動機器人102 之 輪以導航一路線；繞過障礙物而導航；旋轉相機及感測器。

在某些情形中，致動器單元108 可包含用於致動以執行任務之任何系統。舉例而言，致動器單元108 可包含從動磁體系統、馬達/引擎(例如，電動馬達、燃燒引擎、蒸汽引擎及/或此項技術中已知之任何類型之馬達/引擎)、螺線管/棘輪系統、壓電系統(例如，一爬行馬達)、磁致伸縮元件、示意動作及/或此項技術中已知之任何致動器。根據例示性實施例，致動器單元108 可包含允許機器人102 之移動(諸如機動化推進)之系統。舉例而言，機動化推進可在一向前或向後方向上移動機器人102 及/或至少部分地用於使機器人102 轉彎(例如，左、右及/或任何其他方向)。藉由圖解說明之方式，致動器單元108 可控制機器人102 是移動還是停止，及/或允許機器人102 自一個位置導航至另一位置。

根據例示性實施例，感測器單元114 可包括可偵測機器人102 內及/或周圍之特性之系統及/或方法。感測器單元114 可包括複數個感測器及/或感測器之一組合。感測器單元114 可包含位於機器人102 內部或外部之感測器及/或具有部分位於內部及/或部分位於外部之組件。在某些情形中，感測器單元114 可包含一或多個外感受性感測器，諸如聲納、光偵測及測距(「LiDAR」)感測器、雷達、雷射、相機(包含視訊攝影機) (例如，紅藍綠(「RBG」)相機、紅外線相機、三維(「3D」)相機、熱感相機等)、三維測距(「TOF」)相機、結構光相機、天線、運動偵測器、麥克風及/或此項技術中已知之任何其他感測器。根據某些例示性實施例，感測器單元114 可收集原始量測(例如，電流、電壓、電阻、閘邏輯等)及/或經變換量測(例如，距離、角度、障礙物中之所偵測點等)。在某些情形中，可將量測進行匯總及/或總結。感測器單元114 可至少部分地基於距離或高度量測產生數據。此數據可儲存在數據結構中，諸如，矩陣、陣列、佇列、清單、堆疊、包等。

根據例示性實施例，感測器單元114 可包含可量測機器人102 之內部特性之感測器。舉例而言，感測器單元114 可量測機器人102 之 溫度、功率位準、狀態及/或任何特性。在某些情形中，感測器單元114 可經組態以判定機器人102 之里程計。舉例而言，感測器單元114 可包含本體感受性感測器，該等本體感受性感測器可包括諸如加速度計、慣性量測單元(「IMU」)、里程表、陀螺儀、速度計、相機(例如，使用視覺里程計)、時鐘/定時器及諸如此類之感測器。里程計可促進機器人102 之自主導航及/或自主動作。此里程計可包含機器人102 相對於初始位置之位置(例如，其中位置可包含機器人之位置、位移及/或定向，且有時可與如本文中所使用之術語姿態互換)。此數據可儲存在數據結構中，諸如，矩陣、陣列、佇列、清單、堆疊、包等。根據例示性實施例，感測器數據之數據結構可稱為一影像。

根據例示性實施例，使用者介面單元112 可經組態以使得一使用者能夠與機器人102 互動。舉例而言，使用者介面單元112 可包含觸控面板、按鈕、小鍵盤/鍵盤、埠(例如，通用串列匯流排(「USB」)、數位視覺介面(「DVI」)、顯示埠、E-Sata、火線、PS/2、串列、VGA、SCSI、音訊埠、高清晰度多媒體介面(「HDMI」)、個人電腦記憶體卡國際協會(「PCMCIA」)埠、記憶體卡埠(例如，安全數位(「SD」)及迷你SD)，及/或用於電腦可讀媒體之埠)、滑鼠、滾球、控制台、振動器、音訊傳感器及/或用於一使用者輸入及/或接收數據及/或命令(無論以無線方式耦合或透過導線耦合)之任何介面。使用者可透過語音命令或手勢進行互動。使用者介面單元112 可包含一顯示器，諸如但不限於，液晶顯示器(「LCD」)、發光二級體(「LED」)顯示器、LED LCD顯示器、平面內切換(「IPS」)顯示器、陰極射線管、電漿顯示器、高清晰度(「HD」)面板、4K顯示器、視網膜顯示、有機LED顯示器、觸控螢幕、表面、帆布及/或任何顯示器、電視、監視器、面板及/或此項技術中已知之用於視覺呈現之裝置。根據例示性實施例，使用者介面單元112 可定位於機器人102 之主體上。根據例示性實施例，使用者介面單元112 可定位成遠離機器人102 之主體但可直接或間接地(例如，透過一網路、伺服器及/或一雲端)通信地耦合至機器人102 (例如，經由包含傳輸器、接收器及/或收發器之通信單元)。根據例示性實施例，使用者介面單元112 可包含位於機器人近側之一表面(例如，地板)上之一或多個影像投影(例如)以向佔據者或機器人周圍之人提供資訊。資訊可係機器人進一步移動之方向，諸如向前、向左、向右、向後、以一角度及/或任何其他方向移動之一指示。在某些情形中，此資訊可利用箭頭、顏色、符號等。

根據例示性實施例，通信單元116 可包含一或多個接收器、傳輸器及/或收發器。通信單元116 可經組態以發送/接收一傳輸協定，諸如BLUETOOTH^® 、ZIGBEE^® 、Wi-Fi、感應無線數據傳輸、射頻、無線電傳輸、射頻識別(「RFID」)、近場通信(「NFC」)、紅外線、網路介面、諸如3G (3GPP/3GPP2)之蜂巢式技術、高速下行鏈路封包存取(「HSUPA」)、高速上行鏈路封包存取(「HSUPA」)、分時多重存取存取(「TDMA」)、分碼多重存取(「CDMA」) (例如，IS-95A，寬頻帶分碼多重存取(「WCDMA)等)、跳頻展開頻譜(「FHSS」)、直接序列展開頻譜(「DSSS」)、全球行動通信系統(「GSM」)、個人區域網路(「PAN」) (例如，PAN/802.15)、全球微波存取互通(「WiMAX」)、802.20、長期演進(「LTE」) (例如，LTE/LTE-A)、分時LTE (「TD-LTE」)、全球行動通信系統(「GSM」)、窄頻帶/分頻多重存取(「FDMA」)、正交分頻多工(「OFDM」)、類比蜂巢式、蜂巢式數位封包數據(「CDPD」)、衛星系統、毫米波或微波系統、聲音、紅外線(例如，紅外線數據協會(「IrDA」))及/或任何其他形式之無線數據傳輸。

通信單元116 亦可經組態以利用一傳輸協定經由有線連接(諸如具有一信號線及接地之任何纜線)來發送/接收信號。舉例而言，此等纜線可包含乙太網絡纜線、同軸纜線、通用串列匯流排(「USB」)、火線及/或此項技術中已知之任何連接。通信單元116 可使用此等協定來與外部系統(諸如電腦、智慧型電話、平板電腦、數據擷取系統、行動電信網路、雲端、伺服器或諸如此類)通信。通信單元116 可經組態以發送及接收包括數字、字母、文數字元及/或符號之信號。在某些情形中，可使用符合諸如進階加密標準(「AES」)、RSA、數據加密標準(「DES」)、三重DES及諸如此類之標準的演算法(諸如128位元或256位元秘鑰及/或其他加密演算法)來加密信號。通信單元116 可經組態以發送及接收狀態、命令及其他數據/資訊。舉例而言，通信單元116 可與一使用者操作者通信以允許該使用者控制機器人102 。通信單元116 可與一伺服器/網絡(例如，一網絡)通信，以便允許機器人102 將數據、狀態、命令及其他通信發送至伺服器。伺服器亦可通信地耦合至可用於遠端監視及/或控制機器人102 之電腦及/或裝置。通信單元116 亦可自用於機器人102 之一伺服器接收更新(例如，韌體或數據更新)、數據、狀態、命令及其他通信。

在例示性實施例中，作業系統110 可經組態以管理記憶體120 、控制器118 、電力供應器122 、操作單元104 中之模組及/或機器人102 之任何軟體、硬體及/或特徵。舉例而言(且不限於)，作業系統110 可包含裝置驅動器以管理用於機器人102 之硬體資源。

在例示性實施例中，電力供應器122 可包含一或多個電池，包含但不限於，鋰、鋰離子、鎳鎘、鎳金屬氫化物、鎳氫、碳鋅、氧化銀、鋅碳、鋅空氣、氧化汞、鹼性或此項技術中已知之任何其他類型之電池。某些電池可係可再充電的，諸如以無線方式(例如，藉由諧振電路及/或一諧振儲槽電路)及/或插入至一外部電源中。電力供應器122 亦可係任何能量供應者，包含將太陽能、風能、水能、核能、氫能、汽油、天然氣、化石燃料、機械能、蒸汽及/或任何動力源轉換為電能之壁式插座及電子裝置。

關於圖1A所闡述之單元中之一或多者(包含記憶體120 、控制器118 、感測器單元114 、使用者介面單元112 、致動器單元108 、通信單元116 、製圖及定位單元126 及/或其他單元)可整合至(諸如)一整合式系統中之機器人102 上。然而，根據某些例示性實施例，此等單元中之一或多者可係一可附接模組之部分。此模組可附接至一現有設備以進行自主化使得其行為表現為一機器人。因此，本發明中參考機器人102 所闡述之特徵可在一模組中實例化，該模組可附接至一現有設備及/或整合至一整合式系統中之機器人102 上。此外，在某些情形中，熟習此項技術者將自本發明之內容瞭解，本發明中所闡述之特徵之至少一部分亦可遠端運行，諸如在一雲端、網絡及/或伺服器中。

如此處所使用，一機器人102 、一控制器118 或執行下圖中所圖解說明之一任務之任何其他控制器、處理器或機器人包括執行儲存在一非暫時性電腦可讀儲存設備(諸如記憶體120 )上之電腦可讀指令之一控制器，如熟習此項技術者將瞭解。

接下來參考圖1B，根據一例示性實施例來圖解說明圖1A中所展示之系統中所使用之控制器118 之架構。如在圖1B中所圖解說明，架構包含一數據匯流排128 、一接收器126 、一傳輸器134 、至少一個處理器或處理裝置130 ，及一記憶體132 。接收器126 、處理器或處理裝置130 及傳輸器134 皆經由數據匯流排128 彼此通信，該數據匯流排可圖解說明一或多個數據頻道或導線連接(例如，一記憶體映射之匯流排)。處理器或處理裝置130 經組態以存取記憶體132 ，該記憶體儲存電腦程式碼或指令以便使處理器或處理裝置130 執行專門化演算法。如在圖1B中所圖解說明，記憶體132 可包括先前在圖1A中所圖解說明之記憶體120 之特徵中之某些特徵、無特徵、不同特徵或所有特徵。下文更詳細地論述由處理器或處理裝置130 執行之演算法。如在圖1B中所展示之接收器126 經組態以接收輸入信號124 。輸入信號124 可包括來自圖1A中所圖解說明之複數個操作單元104 之信號，包含但不限於，來自感測器單元114 之感測器數據、使用者輸入、馬達回饋、外部通信信號(例如，來自一遠端伺服器)，及/或來自一操作單元104 之需要由專門化控制器118 進一步處理之任何其他信號。接收器126 經由數據匯流排128 將此等所接收信號傳遞至處理器或處理裝置130 。 如熟習此項技術者將瞭解，數據匯流排128 係專門化控制器118 中之不同組件(接收器、處理器及傳輸器)之間的通信構件。如下文所論述，處理器或處理裝置130 藉由以一特定方式存取及執行來自記憶體132 之電腦可讀指令來執行演算法。上文關於圖1A論述關於處理器或處理裝置130 在接收、處理及傳輸此等信號中執行專門化演算法之進一步詳細說明。記憶體132 係用於儲存電腦程式碼或指令之一儲存媒體。儲存媒體可包含：光學記憶體(例如，CD、DVD、HD-DVD、藍光光碟等)、半導體記憶體(例如，RAM、EPROM、EEPROM等)及/或磁性記憶體(例如，硬式磁碟機、軟式磁碟機、磁帶機、MRAM等)以及其他儲存媒體。儲存媒體可包含揮發性、非揮發性、動態、靜態、讀取/寫入、唯讀、隨機存取、順序存取、位置可定址、檔案可定址及/或內容可定址裝置。處理器或處理裝置130 可經由數據匯流排128 將輸出信號傳遞至傳輸器134 ，如所圖解說明。傳輸器134 可經組態以經由有線或無線通信將輸出信號進一步傳遞至複數個操作單元104 (由信號輸出136 所圖解說明)。

熟習此項技術者將瞭解，在圖1B中所圖解說明之架構可圖解說明一外部伺服器架構，該外部伺服器架構經組態以實現自一遠端位置對一機器人設備之控制。亦即，伺服器亦可包含一數據匯流排、一接收器、一傳輸器、一處理器及其上儲存專門化電腦可讀指令之一記憶體。

圖2係一商店200 之一俯視圖，根據一例示性實施例，該商店包括三個基地台210-A 、210-B 及210-C 以及三個路線204-A 、204-B 及204-C ，每一路線皆開始於一各別基地台處。如所圖解說明，每一機器人102 可在一對應基地台210 附近在一點202 處開始一路線204 ，且在同一基地台210 處完成該路線，藉此形成閉合環路路線。此等路線204 中之每一者可包括複數個狀態點208 ，其表示一機器人102 在沿著路線204 之離散點處之位置及狀態參數(例如，X-Y位置、角度、速度等)，其中為清晰起見已圖解說明僅幾個狀態點208 。此外，此等路線204 中之每一者可圍繞位於對應點202 處之一原點定義(例如，路線204-A 之狀態點208-A 可圍繞位於點202-A 處之一原點定義)。一機器人102 可將一路線秘鑰儲存在記憶體120 中，該路線秘鑰包括一路線204 之狀態點208 以及附近物件206 之定位數據、在位置處執行之任務，及/或在一各別路線204 之導航期間由機器人102 收集之任何其他額外路線資訊。

導航任何路線204 之一機器人102 可在完成路線204 之後旋即產生一路線秘鑰。該路線秘鑰可包括(舉例而言)一記憶體指標、加密秘鑰或將路線數據(亦即，姿態圖之狀態點數據)及電腦可讀地圖數據(亦即，使用感測器單元114 偵測之物件)儲存在機器人102 之一記憶體120 中之其他方法。然而，路線秘鑰可僅包括機器人102 已導航及感測之路線及地圖數據。路線秘鑰可進一步包括對應於機器人102 執行路線並產生電腦可讀地圖時之一時間之時間戳記或相關聯時間數據。對應於一同一路線(例如，204-C )之路線秘鑰可儲存在一記憶體中，藉此與其相關聯之時間數據可由稍後執行同一路線之一或多個機器人102 利用以提供準確及最新路線及地圖數據。

在某些例項中，關於一單個起始點定義所有路線204-A 、204-B 及204-C 使得可關於該單原點來產生及定義(舉例而言)所有路線及狀態點之一全域地圖可係有益的。舉例而言，商店200 之一擁有者可期望在商店200 之一單個地圖上查看所有路線204 ，藉此需要圍繞一單個基地台210 定義所有路線204 以最小化與僅在一單個地圖上疊加不同路線204 相關聯之誤差。儘管本發明闡述用於關於位於基地台210-A 之一點202-A 處之一原點定義路線204-B 及204-C 之系統及方法，但可利用實質上類似方法來關於位於一單獨基地台處之一原點定義任何路線204 ，其中關於點202-A 定義路線204-B 及204-C 不意欲為限制性的。應瞭解，可沿著對應路線204 定義複數個狀態點208 ，其中為清晰起見每路線已圖解說明僅一個狀態點208 。

為了產生所有路線之一單個地圖，可首先圍繞一單個起始點(諸如點202-A )定義路線204-B 及204-C 。操縱一機器人102 之一操作者可遍及開始於點202-A 處之整個環境導航接下來在圖3中所圖解說明之一全域路線302 。應瞭解，已圍繞起始點202-A 定義了路線204-A 且因此可不需要變換。圖3圖解說明根據一例示性實施例在上文於圖2中所圖解說明之商店200 內之一例示性全域路線302 。機器人102 可自一起始點202-A 開始全域路線302 之導航，其中點202-A 可充當一起始點，可自該起始點關於其重新定義路線204-B 及204-C 之狀態點208-B 及208-C 。形成全域路線302 可包括在一路線學習模式或發現模式中圍繞整個商店200 ，在每一障礙物206 之間，及在每一基地台210-B 及210-C 附近導航機器人102 ，使得路線204-B 及204-C 兩者之全部皆囊括於全域路線中(亦即，在全域路線302 之導航期間已定位路線204-B 及204-C 之所有可偵測物件及基地台)。不需要全域路線302 完全依循各別路線204-B 及204-C 來行進 ，而是由感測器單元114 在路線204-B 及204-C 之導航期間感測之物件206 需要 由機器人102 在全域路線302 之導航期間感測。亦即，全域路線302 可最少包含偵測在路線204-B 及204-C 之導航期間所偵測之物件206 之感測器單元114 。應瞭解，複數個不同全域路線302 可經導航使得滿足以上要求，其中所圖解說明之全域路線302 不意欲為限制性的。在全域路線302 之導航期間，來自感測器單元114 之所有感測器數據可儲存在記憶體120 中，此乃因感測器數據可用來驗證變換，如下文在圖6A至圖6D中所圖解說明。在完成全域路線302 之後，機器人102 可旋即返回至點202-A 使得全域路線302 包括一閉合環路路徑，且機器人102 可退出全域路線模式。在全域路線302 之導航期間所收集之所有數據(例如，物件206 、基地台210-B 及210-C 之定位數據，物件206 之參數，諸如顏色或顯著性等)可儲存在記憶體120 中且使用一全域路線秘鑰來存取及/或修改。

在全域路線302 之導航期間，機器人102 之一控制器118 可：(i) 追蹤機器人102 之位置(例如，在關於原點202-A 定義之一姿態圖中)，及 (ii) 將物件206 映射至一電腦可讀地圖上。此繼而形成由其他兩個路線204-B 及204-C 所囊括之至少整個環境之一單個地圖。然而，路線204-B 或204-C 之後續導航仍需要一控制器118 關於一各別原點202-B 及202-C 定位物件及其位置，藉此形成不連續地圖(亦即，各自關於一不同原點定義之環境200 之部分之單獨地圖)。因此，前述揭示內容提供用於部分使用在全域路線302 之導航期間收集及來自一使用者之數據將此等不連續地圖合併成一單個全域地圖之系統及方法，如接下來在圖4中所圖解說明。不連續地圖可在全域路線302 之導航之前或之後形成。

根據至少一項非限制性例示性實施例，一路線204 可不包括一閉合環路，其中一閉合環路可藉由經由一反向路徑閉合該環路來判定(亦即，該環路藉由模擬機器人102 沿著非閉合環路路徑向後導航來閉合)。

根據至少一項非限制性例示性實施例，一全域路線302 可由一機器人102 在一探索模式中產生。舉例而言，機器人102 可在點202-A 處開始且自動探索(例如，使用一區域填充演算法，隨機行走等)環境，同時收集環境內之(舉例而言)經定位物件206 之感測器數據。

圖4圖解說明一圖形使用者介面(GUI)，根據一例示性實施例，該圖形使用者介面提示機器人102 之一操作者(例如，透過全域路線302 導航機器人102 之操作者)在一電腦再現之地圖上定位一對應基地台210-C 之一開始點202-C 之一位置402 。GUI400 上之顯示係部分使用在全域路線302 之導航期間所收集之數據產生。除了操作者在地圖上定位開始點202 之位置402 之外，還可提示操作者指示機器人102 在位置402 處之一向前方向。應瞭解，GUI400 上之一類似顯示亦可提示一使用者指示用於在顯示之右上角附近之基點B之一開始位置402 及對應開始方向404 。

根據至少一項非限制性例示性實施例，可需要一機器人102 在僅一個方向上經過一基地台，使得該基地台可定位(亦即，可偵測基地台之特徵)在機器人102 之一個經指定側上。舉例而言，一機器人102 可配備有側相機，使得可需要機器人102 在機器人102 之左側或右側上經過基地台210 。根據至少一項非限制性例示性實施例，機器人102 關於一開始點202 之一初始方向可僅由一操作者在GUI400 上定義，其中機器人102 可在任何方向上經過基地台210 ，只要在GUI400 上指示開始方向404 即可。

根據至少一項非限制性例示性實施例，可在一全域路線302 之導航期間判定開始點402 ，其中可僅提示一操作者輸入一開始方向404 。此可需要機器人102 在全域路線302 之導航期間經過並感測一基點210 。基點210可包括一標記、地標或可由感測器單元114 識別之特徵，諸如下文在圖8中所繪示之快速回應(「QR」)碼。

在操作者指示一位置402 及對應初始方向404 之後，可旋即判定一量測406 。量測406 可包括基地台210-A 與點402 之間的距離及角度之一(x、y、ϕ)量測。量測406 可基於基地台210-B 及210-C 定義至沿著路線之狀態點208 之一變換，如下文所圖解說明。角ϕ係關於(i)全域路線302 之開始方向，或(ii)原點202-A 之一0^o 參考角定義。歸因於變換之線性(亦即，座標中之一線性移位)，量測406 及來自全域路線302 之數據可足以圍繞位於點202-A 處之一原點變換圖2中所圖解說明之路線204-B 及204-C 。使用一GUI400 基於人為輸入來判定對應於一基地台210 之一位置之一點402 可係不準確的且易於遭受人為誤差，此乃因稍微錯誤地輸入開始方向404 (例如，5^o 或更多)可導致新定義之路線之所有狀態點數據包括傳播誤差。因此，可另外利用一掃描匹配變換來校正路線204-B 及204-C 之狀態點，使得儘管存在人為誤差，但路線數據(亦即，沿著路線之狀態點值)仍被準確地映射至新原點，如下文在圖6A至圖6D中所圖解說明。

圖5係包括沿著一路線之複數個狀態點208 之一數據表，根據一例示性實施例，該路線係圍繞一第一基地台210 定義。數據表可儲存在一機器人102 之一記憶體120 中並使用一對應路線秘鑰來存取。每一狀態點208 可包括離散x、y及θ值，在將路線導航至一對應狀態點208 之後，一機器人102 必須旋即針對該等x、y及θ值定位其本身以便依循路線行進。在路線之導航期間，舉例而言，在一設定時間間隔(例如，每1秒)之後，可需要一機器人102 自一狀態點N 移動至一後續狀態點N+1 ，N 係任何整數。狀態點1可分別包括一第一基地台210-B 或210-C 之原點202-B 或202-C ，且因此在一變換之前定義路線之原點。因此，狀態點1可包括係0之x₁ 、y₁ 及θ₁ 值。

一操作者可期望變換表中所展示之路線以圍繞位於一第二基地台210-A 處之一第二原點重新定義路線。因此，操作者可產生開始於第二基地台210-A 之原點202-A 處一全域路線302 ，且在完成全域路線302 之後，旋即輸入：(i)第一基地台210-B 或210-C 相對於第二基地台210-A 之一位置402 ，及(ii)在一GUI400 上輸入一初始方向404 ，如上文在圖3至圖4中所圖解說明。在機器人102 之一控制器118 判定用於一量測406 之值之後，可旋即將一線性變換應用於數據表中之狀態值(x、y、θ)，使得該等狀態值關於第二基地台210-A 之第二原點202-A 重新定義，其中新狀態值表示為(x’、y’、θ’)。線性變換可包括基於量測406 之長度及角ϕ (關於全域路線302 之一開始角度或原點202-A 之0^o 角)對每一狀態點之(x、y)座標達一常數值之一移位。線性變換可另外包括基於量測406 之角度(亦即，在圖4中所圖解說明之角ϕ)對每一狀態點之θ座標達一常數值之一線性移位。常數C _i 可係正、負或零值。

熟習此項技術者應瞭解，在圖5中所圖解說明之包括複數個狀態點208 之例示性數據表可係自參考數據表，其中當控制器118 執行來自記憶體120 之電腦可讀指令時，可添加、移除及/或替換列及/或行。

根據至少一項非限制性例示性實施例，狀態點208 可包括額外狀態數據，諸如一機器人102 之特徵之速度或狀態(例如，一清潔機器人之一真空特徵之開/關狀態)。因此，可在一實質上類似變換之後將額外變換應用於額外狀態數據。

為了存取儲存在數據表中之路線數據，一控制器118 可利用一對應路線秘鑰。如先前所提及，一路線秘鑰可包括一記憶體指標或經加密秘鑰，其可指向記憶體120 中之一位置或允許至該位置之存取，用於對應路線秘鑰之路線數據(例如，狀態點、物件定位數據等)儲存在該位置處。控制器118 可使用路線秘鑰來存取數據且因此應用變換。根據至少一項非限制性例示性實施例，一新路線秘鑰在一路線之第一及每一後續導航之後旋即產生。應瞭解，儲存在同一路線之秘鑰中之每一者內之數據可係實質上類似的，然而，可利用後續秘鑰來判定一環境中之改變並減少在GUI400 上輸入點402 及方向404 之人為誤差，如上文在圖4中所圖解說明。為了減少誤差，在一路線之後續導航期間執行一雷射掃描匹配方法，如接下來在圖6A至圖6D中所圖解說明。

應瞭解，對圖5中所圖解說明之(x、y、θ)座標之變換之線性發生在一理想化情景下，其中感測器、里程表、致動器及一機器人102 之其他組件不包括雜訊及/或偏差。熟習此項技術者可認識到，某些雜訊及/或偏差可發生在每一狀態點之狀態參數之量測中，由複數個非線性效應所導致。複數個系統及方法在此項技術內係熟知的，以慮及並最小化此等非線性效應，其中本文中所闡述之變換之線性假定歸因於(例如)偏差及雜訊之非線性效應係可忽略的。

圖6A圖解說明一機器人102 ，根據一例示性實施例，該機器人沿著一路線610 導航並執行一掃描匹配程序以減少與至一GUI400 中之一開始點402 及方向404 之人為輸入相關聯之誤差，如上文在圖4中所圖解說明。人為輸入可包括達幾英尺(例如，在5英尺或10英尺內)或若干度(例如，介於0度與15度之間)之開始點402 之不正確輸入及/或開始方向404 之不正確輸入。路線610 可開始於不包括一全域路線之原點但關於該全域路線之原點定義之一基地台210 處。換言之，路線610 可由一機器人使用儲存在(舉例而言)上文於圖5之表中之第4行至第7行中之經變換數據來執行。機器人102 之記憶體120 可包括在一全域路線302 之導航期間所收集之附近物件之定位數據602 ，供稍後使用掃描匹配與在路線602 之導航期間所收集之數據進行比較。因此，定位數據602 係圍繞所期望基地台(例如，210-A )之一開始點處之一原點而非路線610 之原點定義。此外，定位數據602 及604 之每一小點可圖解說明由感測器608 之個別量測束所量測之一物件之一表面之一離散化量測(例如，由LiDAR量測或掃描形成之一點雲之點)。

在使用一經變換路線秘鑰(亦即，基於量測406 變換之一地圖及路線)導航路線610 期間，可能出現物件之位置之差異606 。點602 可包括表示在全域路線302 之導航期間所定位之物件(例如，使用一掃描LiDAR感測器量測)之表面之一點雲之點。點604 可包括表示在路線610 之導航期間所定位之同一物件之表面之一點雲之點，點604 係關於全域路線302 之一原點定義。兩個點602 、604 皆關於全域路線302 之一原點定義。由於輸入開始點402 及/或開始方向404 之一人為誤差，因此出現差異606 。

一掃描匹配變換對應於沿著(x, y, θ)參數之一變換，其導致所有點604 與所有點602 對準，或儘可能接近(亦即，使差異606 最小化)。當應用於路線610 之狀態點數據及定位數據604 兩者時，此變換包括導致定位數據604 與全域路線定位數據602 對準之一數學運算。

在圖6B中，機器人102 之一控制器118 藉由一角α對路線610 做出一調整，角α係基於定位數據602 與604 之間的差異606 判定，且調整係藉由基於差異606 及角α使用專門化演算法改變記憶體120 中之狀態點數據來執行。若機器人102 正執行關於路線610 之一局域原點(亦即，並非全域路線302 之一原點)定義之路線610 ，則不需要調整一機器人102 對路線610 之導航；然而，需要調整以關於全域路線302 之原點定位路線數據(例如，以便產生包含路線610 及其他路線之一全域地圖)。在對路線610 執行校正之後，在經校正路線610 之後續導航期間之附近物件之定位數據(關於一全域路線302之一原點定義)可旋即與在全域路線302 之導航期間獲得之定位數據604 匹配。

根據至少一項非限制性例示性實施例，基於差異606 對路線610 之一校正可進一步包括：對路線610 之x座標、y座標、一角移位(如在圖6B中所圖解說明)或其一組合之一線性及/或三角移位。

根據至少一項非限制性例示性實施例，可施加一誤差臨限值使得超過該臨限值之量測602 及604 中之差異可不需要校正606 。使用一誤差臨限值可減少由一環境中之改變(例如，由一人類對附近物件之移動)所導致之假誤差校正。

根據至少一項非限制性例示性實施例，校正606 可基於在一時段內跨越複數次掃描(例如，對於以60 Hz取樣之一LiDAR感測器在一秒內之60次掃描)之量測604 與602 之間的差異之一均方根誤差或類似誤差量測(例如，L1範數、L2範數等)來執行。

有利地，在圖6A至圖6B中所圖解說明之雷射掃描匹配方法可徹底減少與至GUI400 上之點402 及/或方向404 之一輸入相關聯之人為誤差(如上文在圖4中所圖解說明)，此乃因一機器人102 可利用定位數據602 與604 之間的差異606 來判定人為誤差(例如，角α、x-y差異等)並在路線610 之將來導航期間校正該誤差。應瞭解，可藉由在關於一第一起始點定義且在一第一基地台附近開始之一全域路線302 之導航期間所產生之掃描匹配數據602 ，及在關於第一原點定義且在一第二基地台附近開始之一路線610 之後續運行期間所產生之一單一數據集604 來達成充分誤差校正，從而校正與至GUI400 中之輸入相關聯之人為誤差，此乃因在路線610 之後續導航期間所量測之差異606 可係可忽略的。掃描匹配之使用產生一非習用結果，此乃因一人類可以某種誤差將一開始點402 及開始方向404 輸入至一GUI400 中，而一機器人102 可使用掃描匹配方法來判定並校正誤差。此外，對沿著一路線之物件使用複數次掃描可進一步增強由掃描匹配判定之校正之準確性，此乃因複數次掃描可形成一散佈式數據點系統，其對應於在機器人102 之不同定向及/或位置處之物件之複數個不同量測。

圖6C圖解說明一機器人102 之一俯視圖，根據一例示性實施例，該機器人執行雷射掃描匹配以判定由至GUI400 中之方向404 之不正確輸入 所導致之一誤差角α。機器人102 可依循一路線612 行進 ，該路線在開始點622 (藉由在GUI400 上輸入點402 判定)處開始，沿著箭頭624 關於頁面直接向左移動，並執行一90^o 轉彎進入兩個物件614 之間的一走廊。路線612 可關於與點622 分離之一全域路線302 之一原點定義。因此，本文中關於圖6C至圖6D之任何量測皆包括關於在全域路線302 之開始位置處之一原點(未展示)之座標量測。在一全域路線302 之導航期間，機器人102 可能已定位位置618 處之物件614 (由虛線表示)，然而，當機器人102 導航路線612 時，其偵測到位置616 處之物件614 (由實心矩形表示)。可使用來自一感測器(例如，上文在圖6A中所圖解說明之感測器608 )之掃描620 ，基於在全域路線302 與路線612 之後續導航期間之物件614 之掃描之間的差別來判定角α。如所圖解說明，誤差角α可使用在與路線612 之開始點622 分離之位置處之物件來判定。因此，可基於三角恒等式(例如，如所圖解說明之餘角及/或補角，其中所展示之所有α值皆係相等的)及位置618 與616 之間的差異(例如，上文在圖6A中所圖解說明之掃描604 與602 之間的差異606 )來判定α之值。

接下來，圖6D圖解說明一經校正路線612 ，其包括基於角α之誤差校正，使得如由機器人102 分別在經變換及經校正路線612 秘鑰(亦即，關於與點622 分離之全域路線302 之一原點變換及關於角α校正)與全域路線302 秘鑰之導航期間所量測之物件614 之位置616 與618 重合。 校正可包括機器人102 藉由一角α校正路線612 之第一狀態點，並利用三角函數/恒等式(例如，餘弦、正弦等)來判定機器人102 在後續狀態點處之新的X-Y位置及θ定向。歸因於在GUI400 中人為輸入方向404 ，因此現在經變換及經校正之新路線612 秘鑰可包括實質上低誤差，且另外包括關於全域路線302 之一原點定義之路線612 秘鑰之所有狀態點。

根據至少一項非限制性例示性實施例，使用掃描匹配進行一誤差校正可另外包括沿著x座標及/或y座標之一線性移位。舉例而言，一人類可沿著(例如)對應於一基地台之一開始點之一實際位置之-x方向在向左1米之一位置處輸入一開始點402 。因此，一機器人102 可執行本文中關於圖6A至圖6D所闡述之掃描匹配來判定1米誤差，並將路線之所有狀態點數據(例如)在+x方向上向右移位1米，使得在路線之後續導航期間機器人102 可根據全域路線302 之一原點來定位附近物件。

圖7係圖解說明根據一例示性實施例用於一機器人102 之一控制器118 關於位於一基點A處或其附近之一新原點A變換一秘鑰B之一方法700 之一程序流程圖，該秘鑰包括圍繞位於一基點B處或其附近之一原點B定義之一路線B之狀態點數據及感測器定位數據。如本文中關於圖7所使用，一原點A可包括一開始點202 ，其中一(x = 0, y = 0)點或原點可關於一附近基地台210 定義。類似地，原點B可包括用於一對應路線B之一不同開始點202 ，路線B具有一對應秘鑰B，其儲存、指向或以其他方式表示在路線B之導航期間由一機器人102 所收集之路線及映射數據。

方塊702 包括控制器118 使一機器人102 導航穿過自基點A開始之一全域路線以產生一全域路線秘鑰。可在一探索模式或一訓練模式中在人類監督或引導下對全域路線進行導航。全域路線必須至少經過基點B附近及/或偵測在與基點B相關聯之路線之導航期間由機器人102 感測之至少一個物件。全域路線秘鑰包括全部關於基點A之原點A定義之複數個狀態點，及關於原點A定位之物件。在完成全域路線之後，全域秘鑰被旋即儲存在一記憶體120 中。

方塊704 包括控制器118 自操作者接收輸入，該輸入包括操作者在顯示於一GUI400 上之一電腦可讀地圖上定位基點B之一位置402 ，如上文在圖4中所圖解說明。此外，操作者可輸入指示機器人102 在基點B處之開始定向之一向前開始方向404 。在至少一項非限制性例示性實施例中，在全域路線之導航期間，感測器單元114 可偵測並定位基點B之開始位置402 且可僅需要來自操作者之開始方向404 。

方塊706 包括控制器118 基於至GUI400 之輸入將一變換應用於路線B之狀態點，路線B係最初關於在基點B處或其附近之一原點B定義。線性變換可係基於在方塊704 中所接收之輸入402 及404 ， 以及自其導出之額外量測(例如，如在圖4所圖解說明之距離量測406 及角ϕ)。此外，變換可係實質上線性的且應用於沿著路線B所偵測之物件之定位數據，使得此等物件之位置關於基點A處之一原點A定義。控制器118 可將經變換之新秘鑰B儲存在記憶體120 中，供稍後使用雷射掃描匹配在路線B之後續導航期間進行誤差校正。

應瞭解，儘管現在路線秘鑰B係關於基點A之原點A定義，然而，由至GUI400 之輸入所引入之人為誤差可導致映射誤差(如下文在圖9B中所圖解說明)，此乃因一人類難以以完美的準確度輸入開始位置402 及/或方向404 。

方塊708 包括控制器118 基於在路線B之導航期間所收集之定位數據604 對經變換秘鑰B (下文表示為秘鑰B’)執行雷射掃描匹配，其中秘鑰B’包括以基點A處之一原點A重新定義之原始路線秘鑰B。由於使用者輸入402 、404 係不完美的，因此秘鑰B’可部分包括在與全域秘鑰不同的位置中所定位之物件，其可導致如在圖6A至圖B中所展示之差異606 及下文在圖9B中所展示之差異。

方塊710 包括控制器118 基於全域秘鑰與秘鑰B’中之物件之定位之間的以上差異606 應用一掃描匹配變換。掃描匹配變換可包括對路線B之狀態點數據之一角移位及/或平移移位，使得沿著路線B之附近物件之定位與在全域路線302 之導航期間之同一物件之定位對準。掃描匹配變換包括沿著(x, y, θ)軸中之至少一者對路線秘鑰B’數據之一變換，其導致位於秘鑰B’中之物件與全域秘鑰之物件匹配。

根據至少一項非限制性例示性實施例，可將全域秘鑰與經變換秘鑰B’之間的物件之個別掃描之間的差異與一臨限值進行比較，其中低於一臨限值之差異可判定為可忽略的及/或高於一臨限值之差異可判定為由一環境中之改變或大量人為誤差所導致，且可需要操作者再次輸入位置402 及/或方向404 或第二次對全域路線進行導航。

方塊712 包括控制器118 將經掃描匹配之秘鑰B’(下文表示為B」)及對應路線B數據(例如，狀態點、定位數據等)儲存在記憶體120 中。

方塊714 包括控制器118 基於掃描匹配變換校正基點B之開始方向及位置。掃描匹配變換表示基點B之實際位置及開始方向與基點B之使用者輸入位置及方向之間的平移及/或角度差異。因此，基點B之位置可經校正以進一步變換起源於基點B處之其他路線秘鑰，此乃因控制器118 可將關於基點A之基點B之一準確位置儲存在記憶體120 中。使用經校正基點B之位置，基於掃描匹配變換，對一全域地圖之不連續地圖數據(例如，來自基點B之其他路線)之稍後變換可使用類似於方塊706 之變換之一線性變換來執行。

此外，在路線B之每一後續導航期間，當機器人102 基於儲存在記憶體120 中之經變換及經掃描匹配之秘鑰B執行路線B時，可產生一新秘鑰B，其中來自新秘鑰B與經變換及經掃描匹配之秘鑰B之數據可係實質上類似的。後續掃描匹配可包括比方塊708 至方塊710 中之第一掃描匹配實質上更小的差異606 ， 且可經執行以進一步增強全域地圖之準確性。類似地，現在可關於全域秘鑰之基點A原點重新定義源自基點B之所有其他路線。

根據至少一項非限制性例示性實施例，一機器人102 可使用關於基點B之一原點B定義之局域座標繼續對自基點B開始之路線進行導航。此等路線之導航可產生各別路線秘鑰，該等路線秘鑰在使用者請求時可經變換或與機器人102 之一環境之一全域地圖對準。亦即，在產生全域地圖或經合併地圖之後，不需要機器人102 利用經重新定義之座標進行導航。

有利地，將複數個經變換秘鑰儲存在記憶體120 內可使得控制器118 能夠重新叫用使用秘鑰儲存之路線數據，以供稍後重新收集。舉例而言，一人類操作者可提示一機器人102 顯示其已自基地台A及B導航之所有路線。因此，控制器118 可利用儲存在記憶體120 中之複數個經變換秘鑰內之數據來產生一單個地圖，該單個地圖包括開始於不同基地台處並圍繞一單原點定義之複數個路線。此外，關於一單原點定義複數個路線可為一人類使用者提供關於機器人102 導航對應於一秘鑰之一路線之地點及時間之更準確資訊、物件之準確定位及至機器人102 之更容易任務分配。舉例而言，一操作者可期望一機器人102 在導航一路線A之後導航一路線B。機器人102 可利用方法700 來關於基點A定位基點B，並導航至路線B(關於路線A之原點現在適當定義)之基點B，而無需操作者將機器人移動至路線B之原點，此乃因路線B之原點已在A之參考座標(亦即，機器人102 已正依循之參考座標)內定義。作為一第二實例，一操作者可期望觀察由一商店內之所有地板清潔機器人102 覆蓋之區域，以判定已清潔多少地板空間，且機器人102 可正執行起源於不同開始位置處之不同路線。

圖8圖解說明根據一例示性實施例之一例示性主基點802 。主基點802 可包括可由一機器人102 辨識之一快速回應(QR)碼或類似凸顯特徵。機器人102 可使用感測器單元114 ，諸如(舉例而言)使用成像相機來偵測主基點802 。在偵測到主基點802 之後，機器人102 可旋即將主基點802 之位置定義為開始於主基點802 並終止於此處之一路線之一原點。因此，在圖8中所圖解說明之主基點802 可圖解說明上文在圖2中所圖解說明之主基點210 。可遍及一環境定位複數個主基點802 ，其中可利用本發明之系統及方法來將關於複數個主基點802 產生之複數個路線秘鑰重新定義至位於一單個主基點802 處之一原點。應瞭解，一主基點802 可使用複數個地標類型(諸如，舉例而言，一牆/地板上之塗漆指示符、紅外線信標、可辨識地標(例如，家具)、充電站及諸如此類)來實施，其中使用一QR碼不意欲為限制性的。

圖9A係根據一例示性實施例用於合併至少三個不連續地圖902-A 、902-B 、902-C 之方法700 之一例示性圖解說明。熟習此項技術者將瞭解，可將三個以上不連續地圖合併在一起。另一選擇係，可將至少兩個不連續地圖合併在一起。關於合併至少三個不連續地圖之本發明之論述不限於本文中所揭示之本發明之發明性概念。每一不連續地圖902-A 、902-B 及902-C 可對應於由導航圖2中所展示之各別路線204-A 、204-B 及204-C 之一機器人102 所觀察到之路線及物件定位數據。一操作者可已完成一全域路線302 以產生一全域秘鑰，該全域秘鑰包括由地圖904 所展示之路線及物件定位數據。熟習此項技術者將瞭解，不連續地圖902-A 、902-B 及902-C 可由彼此獨立之不同機器人而非一單個機器人產生。此外，熟習此項技術者將瞭解，不連續地圖902-A 、902-B 及902-C 之合併可由一外部處理器完成。

操作者可以某種誤差提供一開始位置402 及開始方向404 。原點202-A 與輸入402 之間的一距離可提供量測406 之(x, y)參數，且原點202-A 之一0^o 角與方向404 之角之間的角差可提供(ϕ)參數。因此，在圖5之表中所圖解說明之變換可應用於不連續地圖902-B ，如接下來在圖9B中所展示。應瞭解，不連續地圖902-A 與全域地圖904 兩者皆包括相同原點且不需要進一步變換。

圖9B圖解說明根據一例示性實施例基於使用者提供之輸入402 及404 重疊於全域地圖904 上之一經變換不連續地圖902-B 。為清晰起見，在全域地圖904 上，在其真實位置處圖解說明原點202-B ， 供連同路線204-B 之一真實開始方向910 一起參考；然而，應瞭解，在執行一掃描匹配之前，此等真實位置或方向皆不為機器人102 之控制器118 所知曉。點402 係其中操作者向GUI400 提供關於原點202-B 之位置之輸入之位置，如所圖解說明，該位置係不正確的。此外，圖9A之方向404 與路線204-B 之實際開始方向之間的角差導致角未對準。路線204-B 之真實開始方向係完全水平的(關於頁面)，然而，在此例示性實施例中，在圖9B中所提供之方向404 向下傾斜。依循方法700 ， 可判定全域地圖904 之物件906 (灰色)與地圖902-B 之物件908 (斜線)之間的一掃描匹配變換。物件906 及908 可由點雲表示，其中掃描匹配可利用一最鄰近演算法來匹配表示同一物件之點雲之點。掃描匹配演算法可判定對地圖902-B 之一(x, y, θ)改變，其最小化地圖902-B 與全域地圖904 之間的差異。

圖9C圖解說明根據一例示性實施例基於一掃描匹配變換而與一全域地圖904 對準之地圖902-B 。掃描匹配變換可判定，開始點402 及開始方向404 與一實際開始位置202-B 及開始方向910 相差等於掃描匹配變換之一量(亦即，與圖6之差異606 成正比)。如所展示，地圖904 及902-B 兩者包括重疊之經定位物件。因此，現在可將路線204-B 定位在全域地圖904 上。在掃描匹配程序期間，不考量在路線204-B 之導航期間不由感測器單元114 感測之某些物件906 (在所圖解說明之地圖之左側上)。

圖9D圖解說明根據一例示性實施例重疊於全域地圖904 (使用虛線定輪廓)上之所有三個地圖902-A 、902-B 、902-C 。上文在圖9A至圖9C中所圖解說明之用於使地圖902-B 與全域地圖904 對準之同一方法可類似地應用於地圖902-C 。根據至少一項非限制性例示性實施例，在被提示(舉例而言)顯示由機器人在整個環境內導航之所有路線時，一機器人102 之使用者介面單元112 可旋即向一使用者顯示類似於圖9D中所圖解說明之全域地圖之一全域地圖。

將認識到，雖然就一方法之一特定步驟序列來闡述本發明之特定態樣，但此等說明僅圖解說明本發明之較廣泛方法，且可如特定應用所需要地進行修改。特定步驟可在特定情景下變得不必要或係選用的。此外，特定步驟或功能性可被添加至所揭示實施例，或變更兩個或更多個步驟之執行次序。所有此等變化皆視為囊括於本文中所揭示及所主張之揭示內容內。

儘管以上詳細說明已展示、闡述及指出如應用於各種例示性實施例之本發明之新穎特徵，但將理解，熟習此項技術者可在不違背本發明之情形下在所圖解說明之裝置或程序之形式及細節方面做出各種省略、替換及改變。前述說明為當前所涵蓋之用於實施本發明之最佳模式。此說明絕不意欲為限制性的，而是應視為圖解說明本發明之一般原理。應參考申請專利範圍來判定本發明之範疇。

雖然在圖式及前述說明中已詳細圖解說明及闡述本揭示內容，但該圖解說明及闡述可視為說明性或例示性的且並非限制性的。揭示內容並不限於所揭示實施例。根據對圖式、揭示內容及隨附申請專利範圍之研究，熟習此項技術者可理解及實現所揭示實施例及/或實施方案之變化形式以便實踐所主張揭示內容。

應注意，在闡述本發明之某些特徵或態樣時，特定術語之使用不應視為暗示該術語在本文中重新定義而限於包含與彼術語相關聯之本發明之特徵或態樣之任何特定特性。除非另外明確說明，否則此申請案中，尤其隨附申請專利範圍中所使用之術語及片語及其變化形式應理解為具有開放性而非限制性。作為前文之實例，術語包含「including」應解讀為意指「包含但不限於(including, without limitation、including but not limited to)」或諸如此類；如本文中所使用，術語「包括(comprising)」係與「包含(including)」、「含有(containing)」或「特徵在於(characterized by)」同義，且具有包含性或開放性且並不排除額外未陳述元素或方法步驟；術語「具有(having)」應解釋為「至少具有(having at least)」；術語「諸如(such as)」應解釋為「諸如但不限於」；術語「包含(includes)」應解釋為「包含但不限於(includes but is not limited to)」；術語「實例(example)」用於提供所論述物項之例示性例項，而非其一窮盡性或限制性清單，且應解釋為「實例，但不限於(example, but without limitation)」；諸如「已知(known)」、「正常(normal)」、「標準(standard)」及類似意義之術語之形容詞不應解釋為將所闡述物項限於一給定時間段或在一給定時間可用之一物項，而是應解讀為囊括可在現在或將來任一時間可用或已知之已知、正常或標準技術；及如「較佳地(preferably)」、「較佳(preferred)」、「所期望(desired或desirable)」及類似意義之詞語之術語之使用不應理解為暗指某些特徵對於本發明之結構或功能而言係至關重要、必要或甚至重要的，而是僅意欲強調替代或額外特徵可或可不利用於一特定實施例中。同樣，除非另有明確說明，否則與連接詞「及(and)」連接之物項之一群組應解讀為需要彼等物項中之每一者皆存在於分群中，而不應解讀為「及/或(and/or)」。類似地，除非另外明確說明，否則與連接詞「或」連接之物項之一群組不應解讀為要求在彼組內相互排斥，而是應解讀為「及/或」。術語「約(about)」或「大約(approximate)」及諸如此類係同義的且用於指示由該術語修飾之值具有與其相關聯之一所理解範圍，其中該範圍可係±20%、±15%、±10%、±5%或±1%。術語「實質上(substantially)」用於指示一結果(例如，量測值)接近一目標值，其中接近(close)可意指(舉例而言)該結果係在值之80%內、在值之90%內、在值之95%內或在值之99%內。而且，如本文中所使用，「定義(defined)」或「判定(determined)」可包含「預定義(predefined)」或「預判定(predetermined)」及/或其他所判定值、條件、臨限值、量測及諸如此類。

102:機器人/地板清潔機器人 102-A:機器人/地板清潔機器人 102-B:機器人/地板清潔機器人 102-C:機器人/地板清潔機器人 104:操作單元 106:導航單元 108:致動器單元 110:作業系統 112:使用者介面單元 114:感測器單元 116:通信單元 118:控制器 120:記憶體 122:電力供應器 124:輸入信號 126:接收器 128:數據匯流排 130:處理器或處理裝置 132:記憶體 134:傳輸器 136:信號輸出 200:商店/環境 202-A:點/起始點/原點/第二原點 202-B:原點/實際開始位置 202-C:原點/開始點 204-A:路線 204-B:路線 204-C:路線 206:附近物件/障礙物/物件/經定位物件 208-A:狀態點 208-B:狀態點 208-C:狀態點 210-A:基地台/第二基地台 210-B:基地台/第一基地台 210-C:基地台/第一基地台 302:全域路線/例示性全域路線 400:圖形使用者介面 402:位置/開始位置/點/開始點/輸入 404:開始方向/初始方向/方向/輸入/向前開始方向 406:量測/距離量測 602:定位數據/路線/點/全域路線定位數據/量測/掃描匹配數據/掃描 604:定位數據/點/量測/單一數據集/掃描 606:差異/校正 608:感測器 610:路線/經校正路線 612:路線/經校正路線 614:物件 616:位置 618:位置 620:掃描 622:開始點/點 624:箭頭 700:方法 702:方塊 704:方塊 706:方塊 708:方塊 710:方塊 712:方塊 714:方塊 802:例示性主基點/主基點 902-A:不連續地圖/地圖 902-B:不連續地圖/地圖 902-C:不連續地圖/地圖 904:地圖/全域地圖 906:物件 908:物件 910:真實開始方向/開始方向 A:基點/新原點/原點/基地台/路線 B:基點/秘鑰/原點/路線/對應路線/對應秘鑰/經變換之新秘鑰/路線秘鑰/經變換秘鑰/ 原始路線秘鑰/經變換及經掃描匹配之秘鑰/新秘鑰/基地台 α:角/誤差角 ϕ:角

下文將結合隨附圖式闡述所揭示態樣，提供隨附圖式以圖解說明且並不限制所揭示態樣，其中，相似命名表示相似元件。

圖1A係根據本發明之某些實施例之一主機器人之一功能方塊圖。

圖1B係根據本發明之某些實施例之一控制器之一功能方塊圖。

圖2根據一例示性實施例圖解說明一環境之一俯視圖，該環境包括圍繞位於三個對應基地台處之三個單獨原點定義之三個路線。

圖3根據一例示性實施例圖解說明遍及其環境導航一全域路線之一機器人。

圖4根據一例示性實施例圖解說明一圖形使用者介面(GUI)，該圖形使用者介面提示一使用者輸入一第二基地台之一位置及一機器人在第二基地台處之開始定向。

圖5根據一例示性實施例圖解說明包括複數個狀態點之路線數據之一例示性數據表，該複數個狀態點係關於一新原點變換。

圖6A至圖6D根據一例示性實施例圖解說明執行雷射掃描匹配以校正歸因於一開始方向及定向之使用者輸入而產生之使用者誤差之一機器人。

圖7係根據一例示性實施例圖解說明用於一機器人之一控制器將一路線之一第一原點重新定義至一全域路線之一新原點之一方法之一程序流程圖。

圖8根據本發明之某些實施例圖解說明一例示性基地台。

圖9A至圖9D根據一例示性實施例圖解說明用於將至少一個不連續地圖與一全域地圖對準之圖7之方法。

本文中所揭示之所有圖皆係大腦公司(Brain Corporation) ©版權2018所有。保留所有權利。

102:機器人/地板清潔機器人

104:操作單元

106:導航單元

108:致動器單元

110:作業系統

112:使用者介面單元

114:感測器單元

116:通信單元

118:控制器

120:記憶體

122:電力供應器

Claims (20)

1. 一種用於合併多個路線之方法，其包括： 沿著一全域路線導航一機器人裝置以產生一全域路線秘鑰，該全域路線係自一第一原點定義且包括一閉合環路，該閉合環路囊括一第二路線之一整個環境及該第二路線之一第二起始點； 基於一使用者輸入，相對於該第一原點定義該機器人裝置在該第二路線之該第二起始點處之一開始定向及位置；及藉由基於該第二起始點之該所判定開始定向及位置將一變換應用於該第二路線之一第二路線秘鑰來產生用於該第二路線之一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於該第一原點重新定義之第二路線數據。
2. 如請求項1之方法，其進一步包括： 在該第二路線之後續導航期間，判定該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異；及基於該新路線秘鑰與該全域路線秘鑰之物件之定位數據之間的該等差異，將一掃描匹配變換應用於該新路線秘鑰。
3. 如請求項2之方法，其中： 該掃描匹配變換係由一或多個感測器基於該全域路線秘鑰之個別掃描與在該新路線秘鑰之後續導航期間收集之掃描之間的該定位數據之間的差異執行。
4. 如請求項2之方法，其進一步包括： 將一誤差臨限值施加於該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的該等物件之該定位之間的該等差異，其中超過該誤差臨限值之誤差不應用於該掃描匹配變換。
5. 如請求項2之方法，其進一步包括： 產生該整個環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括使用該新路線秘鑰及全域路線秘鑰關於該第一原點定義之該全域路線及該第二路線。
6. 一種非暫時性電腦可讀儲存媒體，其包括儲存於其上之複數個電腦可讀指令，當由至少一個處理裝置執行時該複數個電腦可讀指令組態該至少一個處理裝置以： 藉由一機器人裝置在一全域路線之導航期間產生一全域路線秘鑰，該全域路線係自一第一原點定義且包括一閉合環路，該閉合環路囊括一整個環境及一第二路線之一第二起始點； 基於一使用者輸入相對於該第一原點定義該機器人裝置在該第二路線之該第二起始點處之一開始定向及位置；及 藉由基於該第二起始點之該所判定開始定向及位置將一變換應用於該第二路線之一第二路線秘鑰來產生用於該第二路線之一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於該第一原點重新定義之第二路線數據。
7. 如請求項6之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 在該第二路線之後續導航期間，判定該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異，及 基於該新路線秘鑰與該全域路線秘鑰之物件之定位數據之間的該等差異將一掃描匹配變換應用於該新路線秘鑰。
8. 如請求項7之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中： 該掃描匹配變換係由一或多個感測器基於該全域路線秘鑰與新路線秘鑰之間的物件之個別掃描之該定位數據之間的差異執行。
9. 如請求項7之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 將一誤差臨限值施加於該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的該等物件之該定位之間的該等差異，其中超過該臨限值之誤差不應用於該掃描匹配變換。
10. 如請求項7之非暫時性電腦可讀儲存媒體，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 產生該環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括使用該經掃描匹配之新路線秘鑰及全域路線秘鑰關於該第一原點定義之該全域路線及第二路線。
11. 一種機器人裝置，其包括： 一記憶體，其包括儲存於其上之複數個電腦可讀指令； 至少一個處理裝置，其可組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 藉由一機器人裝置在一全域路線之導航期間產生一全域路線秘鑰，該全域路線係自一第一原點定義且包括一閉合環路，該閉合環路囊括一整個環境及一第二路線之一第二起始點； 基於一使用者輸入，相對於該第一原點定義該機器人裝置在該第二路線之該第二起始點處之一開始定向及位置；及 藉由基於該第二起始點之該所判定開始定向及位置將一變換應用於該第二路線之一第二路線秘鑰來產生用於該第二路線之一新路線秘鑰，該新路線秘鑰包括關於該第一原點重新定義之第二路線數據。
12. 如請求項11之機器人裝置，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 在該第二路線之後續導航期間，判定該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的物件之定位之間的差異；及 基於該新路線秘鑰與該全域路線秘鑰之物件之定位數據之間的該等差異，將一掃描匹配變換應用於該新路線秘鑰。
13. 如請求項12之機器人裝置，其中： 該掃描匹配變換係由一或多個感測器基於該全域路線秘鑰與新路線秘鑰之個別掃描之該定位數據之間的差異執行。
14. 如請求項12之機器人裝置，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 將一誤差臨限值施加於該全域路線秘鑰與該新路線秘鑰之間的該等物件之該定位之間的該等差異，其中超過該誤差臨限值之誤差可不應用於該掃描匹配變換。
15. 如請求項12之機器人裝置，其中該至少一個處理裝置可進一步組態以執行該複數個電腦可讀指令以， 產生該環境之一電腦可讀地圖，該電腦可讀地圖包括使用該經掃描匹配之新路線秘鑰及全域路線秘鑰關於該第一原點定義之該全域路線及第二路線。
16. 一種用於合併多個地圖之方法，其包括： 合併一第一地圖與一第二地圖以形成一單個全域地圖，該全域地圖表示一或多個機器人裝置行進之第一路線及第二路線，其中， 該第一地圖包括該第一路線及物件定位數據，該第一路線及該定位數據係由一第一各別機器人裝置上之一或多個感測器在沿著該第一路線行進時所收集，且 該第二地圖包括該第二路線及物件定位數據，該第二路線及物件定位數據係由一第二各別機器人裝置上之一或多個感測器在沿著該第二路線行進時所收集。
17. 如請求項16之方法，其中該第二路線不同於該第一路線且獨立於該第一路線行進。
18. 如請求項16之方法，其進一步包括： 在該第一地圖與該第二地圖之該合併之前，變換該第一地圖及該第二地圖以形成該全域地圖，該第一地圖及該第二地圖之該變換係關於一全域路線。
19. 如請求項18之方法，其中該全域路線包括關於在由該機器人裝置行進之一環境中一基點之一原點定義之複數個狀態點。
20. 如請求項16之方法，其中該第一地圖與該第二地圖之該合併由該機器人裝置外部之一伺服器執行。

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