特開 2022-178112 自律移動体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022178112

(43)【公開日】2022-12-02

(54)【発明の名称】自律移動体

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/02 20200101AFI20221125BHJP

   A47L 9/24 20060101ALI20221125BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 K

A47L9/24 E

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021084666

(22)【出願日】2021-05-19

(71)【出願人】

【識別番号】399048917

【氏名又は名称】日立グローバルライフソリューションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】円谷 優佑

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 則和

(72)【発明者】

【氏名】京谷 浩平

【テーマコード（参考）】

3B057

5H301

【Ｆターム（参考）】

3B057DA00

5H301AA02

5H301AA10

5H301BB10

5H301BB11

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301GG08

5H301GG09

5H301GG10

(57)【要約】

【課題】
移動不能な状態になる確率の高い領域を走行する前に掃除済となる領域を増大させるロボット掃除機を提供する
【解決手段】
ロボット掃除機１００であって、周囲の物体やゴミを検知するセンサ１０１と、ロボット掃除機１００を走行させる為の駆動部１０３と、各部から受信した情報から経路を生成し、各部から受信した情報から前記移動体を制御する制御部１０２を備え、制御部１０２では、領域の順番と障害物によって移動を妨げられる可能性とに基づいて経路を生成する。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動に伴い掃除を実行する自律移動体であって、
前記掃除を行う掃除領域を構成する複数の領域それぞれを検知する検知部と、
前記検知部での検知結果に応じて、前記掃除領域における掃除に関する見込値を算出し、
算出された前記見込値に従って、前記掃除のための移動経路を特定し、
特定された前記移動経路で掃除を実行するための制御指令を出力する制御部と、
前記制御指令に従って、前記自律移動体の移動を行うための駆動部を有する自律移動体。

【請求項2】

請求項１に記載の自律移動体において、
前記制御部は、
前記掃除のための複数の移動経路候補を生成し、
前記見込値として、生成された複数の移動経路候補それぞれの見込値を算出し、
算出されたそれぞれの見込値に従って、前記複数の移動経路候補から前記掃除のための移動経路を選択する自律移動体。

【請求項3】

請求項２に記載の自律移動体において、
前記制御部は、
さらに、前記検知結果に応じて、前記領域における移動が妨げられる確率を算出し、
前記見込値として、前記掃除の期待値を、前記確率を用いて算出する自律移動体。

【請求項4】

請求項３に記載の自律移動体において、
前記制御部は、前記期待値として、前記掃除を行う面積の期待値を算出する自律移動体。

【請求項5】

：実施例４
請求項３に記載の自律移動体において、
前記制御部は、前記見込値として、前記期待値および前記掃除の時間からなる評価値を用いる自律移動体。

【請求項6】

請求項１乃至５のいずれかに記載の自律移動体において、
前記制御部は、前記移動経路がより短くなるように当該移動経路を特定する自律移動体。

【請求項7】

請求項６に記載の自律移動体において、
前記検知部は、前記複数の領域ごとに、障害物を検知し、
前記制御部は、前記移動経路として、障害物が検知さない領域を、障害物が検知された領域より出発位置に近い位置に配置する移動経路を特定する自律移動体。

【請求項8】

請求項３または４のいずれかに記載の自律移動体において、
前記制御部は、前記期待値を、前記領域に存在するゴミの量に基づいて算出する自律移動体。

【請求項9】

請求項３に記載の自律移動体において、
前記制御部は、前記複数の移動経路候補を、前記領域における移動が妨げられる確率が予め定められた閾値以下の領域で構成するように生成する自律移動体。

【請求項10】

請求項１に記載の自律移動体において、
前記制御部は、通信部を用いて、前記駆動部を用いた移動に伴う掃除の結果を、端末装置に送信し、
前記端末装置では、前記掃除の結果を表示する自律移動体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、移動に伴い所定の機能を実行する自律移動体に関する。

【背景技術】

【0002】

移動に伴い所定の機能として、部屋の掃除を行う自律移動体としては、特許文献１に開示されたものがある。特許文献１の段落００１０には「移動不能の状態となる可能性のある対象物の掃除とそれ以外の部分の掃除との順番を考慮した移動モードを自動的に生成して、ユーザに提供することができる。」と記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１７１０１８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、自律移動体の１つであるロボット掃除機においては移動不能な状態に陥らず、部屋全体の掃除を行うことが望まれる。特許文献１には、自律移動掃除機が移動できない領域の情報を用いて、移動モードを生成することは開示されているが、より多くの領域を掃除することは考慮されていない。このように、単に移動できない領域を考慮しただけでは、本来移動できる領域でも掃除を行わないまま残されてしまうことがある。例えば、移動経路の最初の領域が移動不能な場合、まったく移動ができない、つまり、掃除ができないことになる。また、移動が不能な領域を避ける移動経路を作成すると、経路が長くなる場合が考えられる。このように、経路が長いと掃除時間が長くなるため、掃除途中で電池が切れる等の課題が生じる。

【0005】

そこで、本発明では、自律移動体について、より効率的に機能を実行するための移動を実現する移動経路を作成することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

この課題を解決するために、本発明では、掃除などの機能に関する見込値に基づいて、移動体の移動経路を特定する。より詳細には、移動に伴い掃除を実行する自律移動体であって、前記掃除を行う掃除領域を構成する複数の領域それぞれを検知する検知部と、前記検知部での検知結果に応じて、前記掃除領域における掃除に関する見込値を算出し、算出された前記見込値に従って、前記掃除のための移動経路を特定し、特定された前記移動経路で掃除を実行するための制御指令を出力する制御部と、前記制御指令に従って、前記自律移動体の移動を行うための駆動部を有する自律移動体である。

【0007】

なお、自律移動体には、他の装置（端末装置など）からの指示に応じて、該当の機能を実行するものも含まれる。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、自律移動体の機能により達成する見込値に応じた移動経路を特定でき、より効率的な機能を実現できる。その一例として、掃除済となる面積をより増大させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の実施例１に係るロボット掃除機のシステムの構成図である。

【図2】本発明の実施例１に係るロボット掃除機の掃除領域を示す模式図である。

【図3】本発明の実施例１に係るルート候補情報を示す図である。

【図4】本発明の実施例１における効果を説明するための図である。

【図5】本発明の実施例２に係るロボット掃除機の掃除領域を示す模式図である。

【図6】本発明の実施例２に係るルート候補情報を示す図である。

【図7】本発明の実施例２における効果を説明するための図である。

【図8】本発明の実施例３に係るルート候補情報を示す図である。

【図9】本発明の実施例４に係るルート候補情報を示す図である。

【図10】本発明の実施例５で作成される物体確率テーブルを示す図である。

【図11】本発明の実施例に係る全体構成を示す図である。

【図12】本発明の実施例１で用いられる確率マップを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明の実施例１～６について、説明する。各実施例では、自律移動体として、ロボット掃除機を例に説明する。つまり、各実施例では、その機能として掃除を例に、走行経路である掃除のルートの特定を例に説明する。但し、本発明は、ロボット掃除に限定されず、巡回ロボット、案内ロボット、保守ロボットなど各種移動体に適用できる。

【実施例0011】

＜全体構成＞
まず、実施例１を、図１～４を用いて説明する。図１は、本発明の実施例１に係るロボット掃除機１００のシステムの構成図である。図１において、ロボット掃除機１００は、センサ１０１、制御部１０２、駆動部１０３および記憶部１０４を有する。また、ロボット掃除機１００は、図示しない掃除を実行するための機構を有する。例えば、その機構として、モーターなどの吸引機構やブラシ機構を有する。さらに、ロボット掃除機１００は、さらに、利用者からの入力を受け付ける入力部や利用者に対する情報を出力する出力部を有することが望ましい。ここで、入力部および出力部は、タッチパネルで構成することが可能である。また、入力や出力は、音声を介して実現してもよい。

【0012】

以下、ロボット掃除機１００の構成要素について、説明する。
＜センサ１０１＞
本実施例において、センサ１０１はカメラであり、ロボット掃除機１００の周囲の物体の形状や位置を検知する。ここで、センサ１０１で検知された物体の形状や位置を、制御部１０２に送信され、記憶部１０４に記憶される。このように、センサ１０１では、検知結果を取得する。

【0013】

なお、本実施例では、センサ１０１をカメラとしたが、この限りでなく、超音波センサ、光学センサ、変位センサ等を用いても良い。つまり、センサ１０１は、検知機能を有する、つまり、検知部として機能できればよい
＜制御部１０２＞
制御部１０２は、制御プログラムに従って、ロボット掃除機１００の稼働を制御するための制御指令を出力するものであり、ＣＰＵといったプロセッサで実現できる。より具体的には、制御部１０２は、駆動部１０３やブラシ機構、吸引機構の稼働を制御する。また、制御部１０２は、タッチパネルが受け付けた操作指示に従うことも可能である。

【0014】

なお、制御部１０２の処理の詳細は、後述する。また、制御プログラムは、後述する記憶部１０４に記憶される。
＜駆動部１０３＞
駆動部１０３は、制御部１０２から受信した制御指令に基づいて動作し、ロボット掃除機１００を移動させる。このため、駆動部１０３は、モーターで実現でき、図示しない被駆動部を、制御信号に従って駆動する。
＜記憶部１０４＞
記憶部１０４は、上述の制御プログラム、センサ１０１で検知された情報など、ルートの特定に必要な情報を記憶する。これらの情報については、後述する。
＜掃除領域＞
次に、図２に、ロボット掃除機１００が掃除を行う掃除領域を示す模式図を示す。図２では、掃除領域として、部屋２００を記載している。そして、部屋２００は、各領域（Ａ～Ｉ）で構成されている。また、図２では、領域ＩとＣのそれぞれに、障害物として電気コード２０１と扇風機２０２が置かれていることを示す。また、ロボット掃除機１００が、掃除の出発位置として、領域Ａに存在している。

【0015】

以下、ロボット掃除機１００は、これら障害物を考慮して、部屋２００に対する掃除のためのルート特定について、説明する。本処理は、制御部１０２で実行される。
＜制御部でのルート特定処理＞
制御部１０２は、各領域（Ａ～Ｉ）における移動不能となる確率を用いて、掃除を行うためのルートを生成する。以下、その詳細を説明する。

【0016】

まず、制御部１０２は、センサ１０１で検知された部屋２００を、領域（Ａ～Ｉ）に分割する。この際、領域（Ａ～Ｉ）は略同一の面積、形状であることが望ましい。これは、移動不能となる確率を用いるため、その条件を統一化するためである。なお、予め記憶部１０４が、各領域（Ａ～Ｉ）に分割された部屋２００の情報を格納しておいてもよし、他の装置などからこの情報を受け付けてもよい。

【0017】

次に、制御部１０２は、検知された結果を用いて、各領域（Ａ～Ｉ）においてロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率Ｐａ～Ｐｉを算出する。このために、例えば、制御部１０２は、Ｐｋ＝Ｎｅｒｒｏｒｋ／Ｎａｌｌｋにより、この確率を求める。

【0018】

ここで、Ｐｋは、領域ｋにおける移動不能な状態となる確率である。また、Ｎｅｒｒｏｒｋは、領域ｋにおいて、ロボット掃除機１００が移動不能な状態となった回数である。Ｎａｌｌｋは、ロボット掃除機１００が領域に侵入（走行）した回数である。このため、制御部１０２は、事前にロボット掃除機１００を、試走させることが望ましい。

【0019】

なお、移動体がある領域において移動不能な状態となる確率は形状や機構等の移動体の構造によって異なるが、上記手法で移動不能な状態となる確率を求めることで異なる移動体においても同様の経路生成手法を適用することが可能となる。ここで、一般的には、ロボット掃除機は電気コードが機体に絡まる、扇風機等の台座に乗り上げる等によってスタックが生じる。特に、電気コードはロボット掃除機の苦手とする物体であり、高い確率でスタックが生じる。また、障害物のない箇所でスタックすることは稀である。

【0020】

ここで、実施例１においては、電気コード２０１が存在する領域Iのロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率Ｐｉが０．９である。また、扇風機２０２が存在する領域Ｃにおいてロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率Ｐｃが０．５である。さらに、物体の存在しない他の領域におけるロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率が０である。これらは、記憶部１０４に格納される物体確率テーブルに記録され、制御部１０２はこれを読み込むことで、以下の処理において、各確率を特定する。なお、本実施例では物体確率テーブルを用いたが、何らかの手段で確率が特定できればよいので、これに限定されない。

【0021】

なお、制御部１０２は、このように算出された確率を、領域に対応付けて、確率マップとして、記憶部１０４に記憶する。この確率マップを、図１２に示す。なお、図１２では、確率マップをマトリックス状に表現しているが、確率マップは領域とその確率の対応関係が示されればよく、図１２に示される形状に限定されない。

【0022】

次に、制御部１０２は、領域（Ａ～Ｉ）を重複なくすべてを巡回するルート候補（１～８）を生成する。つまり、図３の掃除順序を含むルート候補（１～８）を生成する。なお、ルート候補は、掃除のための移動経路候補であって、領域（Ａ～Ｉ）の一部を含むものとしてもよいし、重複を許容してもよい。

【0023】

次に、制御部１０２は、（数１）を用いて、各ルート候補（１～８）における、ロボット掃除機１００が掃除を行う面積の期待値を算出する。つまり、制御部１０２は、見込値として、面積の期待値を算出する。

【0024】

ここで、Ｐｋはｋ番目に通過する領域におけるロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率であり、ｎは領域の個数、各領域の面積は１である。

【0025】

【数1】

【0026】

この結果、制御部１０２は、各ルート候補とその期待値を対応付けたルート候補情報を作成することになる。このルート候補情報を、図３に示す。そして、制御部１０２は、ルート候補情報を記憶部１０４に記憶することが望ましい。

【0027】

次に、制御部１０２は、各ルート候補（１～８）の期待値を比較する。そして、制御部１０２は、最も期待値の高いルート候補を、ルートとして選択する。

【0028】

そして、制御部１０２は、選択されたルートに応じた制御指令を作成し、駆動部１０３にこれを出力する。この結果、ロボット掃除機１００は、選択されたルートに従って移動することになる。

【0029】

次に、図４を用いて、本実施例の効果を説明する。図４において、図４（ａ）は、最も期待値の高いルート候補１の経路４０１およびルート候補情報を示す。また、図４（ｂ）に、最も期待値の低いルート候補８の経路４０２およびルート候補情報を示す。

【0030】

まず、図４（ａ）において、経路４０１は、Ａ－Ｄ－Ｇ－Ｈ－Ｅ－Ｂ－Ｃ－Ｆ－Ｉの順に各領域を移動すること示している。ここで、経路４０１においては、出発位置Ａに近い領域Ｄ－Ｇ－Ｈ－Ｅ－Ｂとの６つの領域では障害物もなく、移動が可能であり掃除を実行できる可能性が高いことが分かる。また、経路４０１は、移動不能な状態となる確率の高い領域Iを最後としている。これらから、ルート候補１（経路４０１）の期待値が高いことが判断できる。

【0031】

また、図４（ｂ）において、経路４０２は、Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｆ－Ｉ－Ｈ－Ｅ－Ｄ―Ｇの順に各領域を移動すること示している。経路４０１においては、出発位置Ａに近い領域Ｂまでしか、障害物がなく、さたに、領域Iを５番目に通過することから期待値が低く算出されている。

【0032】

さらに、経路４０２（ルート候補８）は、経路４０１（ルート候補１）と比べ、領域ＤＧＥＨとの走行できる可能性が高い領域を後にしている。このため、本来掃除ができるこれらの領域について、領域ＣやＩでの走行不能のために掃除ができない可能性が高まる。このように、本実施例では、障害物が検知さない領域を、障害物が検知された領域より出発位置に近く配置するルートとすることで、掃除できる面積を増加させることが可能になる。これは、移動不能の確率が低い領域を優先し、無駄な移動を防ぐことを可能とする。

【0033】

以上のように、最も期待値の高いルート候補を、ルートして選択することで、ロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率の低い領域を優先して掃除を行うルートを選択可能となる。なお、実施例１においては、部屋２００を領域（Ａ～Ｉ）に分割したが、この限りでなく、他の分割方法でもよい。また、実施例１においては、ロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率をＰｋ＝Ｎｅｒｒｏｒｋ／Ｎａｌｌｋから求めたが、この限りでなく、センサ１０１から受信した情報に基づいて決定してもよい。また、実施例１において制御部１０２はルート候補（１～８）について、（数１）に基づいてルートを選択する手法でルートの特定、つまり、移動経路の特定を行った。但し、移動経路の特定はこの限りでなく、ロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率を考慮した経路生成手法であれば局所探索法や動的計画法、分枝限定法等の他の手法でルートを生成してもよい。

【実施例0034】

次に、本発明の実施例２について説明する。実施例２では、実施例１に比べ、埃を含むゴミの量、つまり、掃除の必要性も考慮して、期待値を算出するものである。なお、実施例２においても、実施例１と同じロボット掃除機１００を用いるため、この構成についての説明は省略する。
＜掃除領域＞
まず、図５は、本実施例に係るロボット掃除機１００の掃除領域を示す模式図である。実施例１の掃除領域を示す図２と比較して、領域Ｇに埃２０３が溜まっている。なお、埃２０３は、他の領域と比較して、領域Ｇに多く溜まっていることを示し、他の領域に埃があることを妨げない。
＜制御部１０２でのルート特定処理＞
上述のように、本実施例では、埃の量を考慮して、ルートを特定する。以下、その詳細を説明する。

【0035】

まず、制御部１０２は、センサ１０１で検知された部屋２００を領域（Ａ～Ｉ）に分割する。この際、この際、領域（Ａ～Ｉ）は略同一の面積、形状であることが望ましい。これは、移動不能となる確率を用いるため、その条件を統一化するためである。なお、予め記憶部１０４が、各領域（Ａ～Ｉ）に分割された部屋２００の情報を格納しておいてもよいし、他の装置などからこの情報を受け付けてもよい。

【0036】

次に、制御部１０２は、検知された結果を用いて、各領域（Ａ～Ｉ）においてロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率Ｐａ～Ｐｉを算出する。本実施例の確率Ｐａ～Ｐｉも、実施例１に算出する。つまり、電気コード２０１が存在する領域Iの確率Ｐｉが０．９、扇風機２０２が存在する領域Ｃの確率Ｐｃが０．５、電気コード２０１や扇風機２０２の存在しない他の領域確率が０とである。この結果、制御部１０２は、実施例１で説明した確率マップを作成し、記憶部１０４に記憶する。ここまでは、実施例１と同様である。

【0037】

また、制御部１０２は、センサ１０１から受信した情報に基づいて各領域（Ａ～Ｉ）におけるゴミの量Ｄａ～Ｄｉを算出する。本実施例では、埃２０３の存在する領域Ｇのゴミの量が５、埃２０３の存在しない他の領域のゴミの量が１である。

【0038】

次に、制御部１０２は、上述の確率やゴミの量を用いて、領域（Ａ～Ｉ）を重複なくすべてを巡回するルート候補（１～８）を生成する。つまり、制御部１０２は、図６に示す掃除順序を特定する。なお、実施例１と同様に、ルート候補は、領域（Ａ～Ｉ）の一部を含むものとしてもよいし、重複を許容してもよい。

【0039】

次に、制御部１０２は、各ルート候補について、（数２）に基づいて掃除を完了する気期待値を算出する。この（数２）は、（数１）と比較して、ゴミの量（Ｄｋ）を加味したものである。

【0040】

【数2】

【0041】

（数２）において、Ｐｋはｋ番目に通過する領域におけるロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率であり、Ｄｋはｋ番目に通過する領域に存在するゴミの量である。

【0042】

この結果、制御部１０２は、図６に示すルート候補情報を作成することになる。つまり、ルート候補情報として、掃除順序およびその期待値が対応付けられる。制御部１０２は、このルート候補情報を記憶部１０４に記憶する。

【0043】

次に、制御部１０２は各ルート候補（１～８）の期待値を比較し、最も期待値の高いルート候補を、ルートとして選択する。

【0044】

そして、制御部１０２は、選択されたルートに応じた制御指令を作成し、駆動部１０３にこれを出力する。この結果、ロボット掃除機１００は、選択されたルートに従って移動することになる。

【0045】

次に、図７を用いて、本実施例の効果を説明する。図７において、図７(ａ)は、ルート候補４に従った経路５０１を示す。図７（ｂ）は、ルート候補８に従った経路５０２を示す。経路５０１では、ロボット掃除機１００がゴミの量が多い領域Ｇを７番目に走行していることから期待値が、経路５０２より高い。逆に、経路５０２では領域Ｇを最後に通過することから、経路５０１と比較して期待値が低く算出されている。上記のとおり、期待値の高いルートを選択することで、埃２０３が存在する領域を優先して掃除可能となる。

【0046】

実施例２において部屋２００を領域（Ａ～Ｉ）に分割したが、この限りでなく、他の分割方法でもよい。また、実施例２においてロボット掃除機１００が移動不能な状態となる確率とゴミの量を用いたが、この限りでなく、センサ１０１から受信した情報や過去に取得した情報に基づいて決定してもよい。また、実施例２において制御部１０２はルート候補（１～８）を生成したが、この限りでなく、局所探索法や動的計画法、分枝限定法等、他の手法でルートを生成してもよい。

【0047】

以上のように、本実施例では、ゴミの量を考慮したルートの特定ができるため、掃除の必要性の高い領域から優先的に掃除が可能になる。